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数字经济时代,数据是怎样一种关键要素?

2018-01-05 10:12:05来源:

在数字经济时代,数据在经济活动中的作用变得越来越重要,不仅能够帮助人们更好地组织和规划生产经营,更能有效地进行判断和预测。所有这些,都能够为社会创造出巨大的财富。在这种背景下,它理所应当被认为是一种新的生产要素。

近年来,数字经济越发成为中国经济的新增长源。最近落幕的第四届世界互联网大会,首次面向全球发布互联网领域的最新学术研究成果,并公布了目前世界各国互联网发展报告。其中有数据指出,2016年,中国数字经济规模高达22.58万亿元,位列全球第二。

最近中央政治局就“实施国家大数据战略”进行了集体学习,更是明确提出“要构建以数据为关键要素的数字经济”。这一论述首次明确了数据是一种生产要素,并肯定了其在发展数字经济过程中所起的关键作用。

数据已成为新的生产要素

所谓生产要素,是一个经济学的范畴,它指的是生产经营中所需要的各种社会资源。在不同的时代、不同的生产力条件下,生产要素所包含的内容有很大不同。

在农业社会中,生产的投入主要是土地和劳动力,因此这两者就是最重要的生产要素。威廉·配第说“土地是财富之母,劳动是财富之父”就是这个道理。

随着第一次工业革命的进行和资本主义的发展,资本在经济发展中所扮演的作用开始变得重要,因此亚当·斯密为代表的古典经济学家开始主张将资本也纳入到生产要素的范畴中来。

到了19世纪末,第二次工业革命接近尾声,社会生产力有了很大跃升,经济活动逐步走向了规模化、组织化,此时组织本身就成为了生产的关键。在这种背景下,马歇尔在其《经济学原理》中,就把组织列为了和土地、劳动、资本并列的第四种生产要素。此后,随着生产力的进步和生产方式的改变,技术、信息的作用逐渐开始被人认识,因此也逐步被认为是生产要素。

现在,我们已经步入了数字经济时代,数据在经济活动中的作用变得越来越重要。它不仅能够帮助人们更好地组织和规划生产经营,更能有效地进行判断和预测。所有这些,都能够为社会创造出巨大的财富。在这种背景下,它理所应当被认为是一种新的生产要素。

大规模数据才有经济价值

既然数据是一种重要的生产要素,那么其生产效率和分配效率都会对经济的总体发展起到关键作用。为了让更多数据被有效生产出来,同时让生产出来的数据得到更为有效的配置和利用,科学设计相关的规则,规范人们的数据生产和交易行为就变得极为重要。而要做到这点,就必须首先理解数据这种生产要素的特征。

与其他生产要素相比,数据究竟有哪些独特之处呢?在我看来,主要有如下几个方面:

第一,数据的生产需要很高的成本投入,但是其复制成本却很低。要将经济生活中的情况记录下来,再格式化为数据,需要很多软硬件投入,需要很多的人工,因此其成本很大。但是,一旦数据生产出来,对其进行复制就会容易很多。一个爬虫软件,就能让人毫不费力地在很短时间内下载到大量的数据。

第二,数据具有很强的互补性,规模、维度、及时性等,对其作用的发挥都会产生很大影响。数据包含的信息密度是很低的,当数据的规模很小,维度很少,或者及时性较差时,它们对生产和经营决策所能起到的作用是很小的。只有大规模、高维度、及时性很强的“大数据”才能有效发挥规模经济和范围经济,此时数据才具有经济价值。

第三,数据在生产和使用过程中,会产生很多外部性。例如,在获得数据的过程中,可能会干预到人们的隐私,并产生一些相应的后果。

让数据发挥作用还需设计出配套制度

为了让数据更好地发挥其作用,在设计相关法律法规的时候,就必须考虑到以上几个特点。具体来说,如下几个方面必须要引起重视。

首先,应当加强数据产权的界定和保护。只有在产权明晰的前提下,人们才会有更大的积极性搜集、整理数据,数据的交易活动才能有序运行,很多不必要的纠纷才会被避免。在这个背景下,出台相关的法律法规,界定数据产权,定纷止争,就变得十分迫切了。在这个过程中,应当十分重视产权分配对交易成本和数据使用效率产生的影响,从而让数据的使用和流转变得更有效率。

其次,应当积极鼓励数据的交易,让数据的规模经济和范围经济充分发挥。应当设计相应的机制,减少数据交易中的成本,让数据进行有效流通,让最需要获得数据的人能够及时获得数据。

再次,应当对数据的外部性问题进行重新认识。在很多情况下,隐私保护都是限制数据有效流通的一个重要考量。但在数据经济条件下,我们必须对此进行反思。应当认识到,隐私权是一个历史的范畴,并且从其最初含义看,也只是在侵权背景下才被提及的。因此,只要数据使用者可以进行必要的脱敏处理,并保证数据不进行二次传播,那么隐私保护就不应该成为限制数据流通的一个重要理由。

总之,认可数据的生产要素地位,这是关键一步。但怎样让这种要素的作用得到更好发挥,还需要我们在深刻理解其性质的基础上,设计出良好的配套制度和规范,这一点,依然任重而道远。(陈永伟 北京大学市场与网络经济研究中心研究员)

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