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中國將迎來數據經濟的大時代
China to usher in the era of digital economy
易憲容 [第3464期 2020-04-27發表]
 
易憲容
  1958年10月生於江西上高。曾在華東師範大學、中國社科院學習,分別獲得學士、碩士、博士學位。曾在中國人民大學做博士後。為國際新制度經濟學學會會員。曾在湖南師範大學、香港大學、中國社科院金融所工作。現為青島大學財富管理研究院院長。專長為制度經濟學、現代金融理論和中國金融、房地產理論等,並為國內多所名牌大學EMBA課程的教授。
 
《中共中央、國務院關於構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》(以下簡稱《意見》)4月9日正式公布。可以說,這是深化中國市場化改革的重要文件,特別是在當前新冠病毒疫情還在不斷擴散與惡化的情況下,有利於減小疫情對中國經濟的衝擊,有利於增強對中國經濟未來發展的信心。而《意見》最有新意的地方,就是把數據提升為如土地、勞動力、資金、技術一樣的生產要素。這既體現了中國數字經濟大時代的到來,也將成為促進中國數字經濟快速發展的最大動力。但是,目前國人對數字作為一種生產要素的了解還是不多,在此對數字作為一種生產要素的本質特徵作點分析,犖犖大端。
 
就數字經濟來說,數據是一種新的生產要素、是一種基礎性資源和戰略性資源,是一種有價值的資產、是一種生產力等,這已經成了整個現代社會的共識。可以說,在這點上已經是無可置疑了。比如,2017年5月英國《經濟學人》封面文章《世界上最寶貴的資源》就指出,數據是數據時代的石油。美國政府也認為,大數據是未來的新石油,數字經濟中的“貨幣”,是陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產,等等。但是,在什麽條件下數據是一種資源或生產要素、一種有價值的資產呢?數據作為一種新的生產要素與其他的生產要素是否存在本質上的區別?它的定價基礎及價格運行機制又是什麽?還有,數據作為一種有價值的資產,它又是通過什麽樣的途徑與方式得以實現的?等等。這些都是數字經濟所要解決的重大的理論問題。
 

4月9日公布的《中共中央、國務院關於構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》中,最有新意的地方,就是把數據提升為如土地、勞動力、資金、技術一樣的生產要素。這既體現了中國數字經濟大時代的到來,也將成為促進中國數字經濟快速發展的最大動力。圖為4月9日,工作人員從中國電信集團公司雲計算貴州信息園內的展示屏前經過。(新華社圖片)
 

大數據是經過數字化、智能化後的數據

 
一般來說,數據是指未經組織的數字、詞語、日誌、語音、視頻、圖片、地理位置、傳感資料等,就如水與空氣一樣,它自然而然地存在,並無所不在。但是,數字經濟關注的不是數據,而是大數據。對於大數據(big data),百度定義是,大數據是指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產,即把大數據理解為多樣化的信息資產。而麥肯錫全球研究所對大數據給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。也就是說,大數據既是相對傳統科學研究的小數據而言也是相對數據而言的數據集合。而小數據是人們有意識的、主觀測量和採集的數據,是對選擇性對象的追蹤、記錄、分析所獲得的數據,目的是試圖通過這些小數據建立起事件之間的因果關係或內在邏輯。大數據則是移動互聯網、雲計算、物聯網、智能化等新的信息技術的普及廣泛應用、萬物互聯的環境下所形成的數據集合,或大數據是經過數字化處理後的數據。所以,沒有經過數字化處理過的數據不是大數據,就如空氣與水一樣。
 
大數據具有6V特徵。一是海量(Volume),非結構性數據的超大規模及快速增長;二是快速(Velocity),即數據的產生與採集異常頻繁;三是多樣性(Variety),即大數據構成是完全多樣的;四是真實性(Veracity),即保證大數據挖掘紮根真相及避免數據質量的污染;五是可見性(Visibility),即把潛在、不可見的因素轉換成可見、可用於判斷與決策的信息;六是價值(Value),即大數據挖掘的信息是技術創新、需求發現、新的商業模式開拓,及價值創造的工具。根據大數據的基本特徵,數字經濟所關注的大數據,其核心就是如何通過便利、低成本的數據技術分析把數據轉化為信息,通過這些信息來了解事件的真相,尋求事件之間的關聯性,建立最有效的預測模型,實現對不可見因素的當前和未來狀態的預測。在這樣的條件下,數據才能成為一種資源、一種生產要素及一種有價值資產。也就是說,作為生產要素或有價值資產的大數據是經過數字化、智能化後的數據。
 

讓數據成為可用於決策判斷、預測分析的信息

 
大數據作為一種生產要素或資源,與其他生產要素相比,在本質上有很大的區別。首先,數據資源的稀缺性是一個相對的概念。這既表現為數據如空氣與水一樣無所不在,表現為數據載體上的多棲性(即一種數據可棲在多個載體),也表現為數據只有數字化處理轉化為信息後才能成為可利用的生產要素,而不是如土地及勞動力那樣具有唯一性及可直接投入生產領域。
 
其次,數據作為一種生產要素或資源,儘管數據持有主體對數據收集、使用及開發等不同,同一數據所利用開發的價值也會有很大的差異性,但數據與其他要素之間不具有相互替代性。比如,土地與勞動力,由於自然稟賦不同,有些國家土地資源豐富,土地價格低廉,而勞動力少且成本高;有些國家土地稀少,土地價格高,而勞動力多且工資水平低。但是,這完全可以通過自由貿易,用土地代替勞動力,實現要素的價格均衡。同樣,如果勞動力成本高,也可以用資本及技術等要素來替代,而當資本昂貴時,也可用勞動力來替代。但數據與其他要素之間沒有這種替代關係。
 
再次,數據作為一種生產要素,它的定價基礎及價格運行機制與其他生產要素是完全不同的。對於其他生產要素來說,由於自然稟賦嚴重的差異性,由於要素價格的非確實性,要素資源持有人具有強烈操縱價格動機,從而容易影響市場競爭,造成對要素價格的壟斷。但是,在大數據時代,由於網絡的外部性效應和網絡規模效應,即同類群體更願意聚集在同一網絡,網絡聚集人越多,其服務質量可能越好,而網絡規模也往往是通過網絡外部性效應來實現的。這就使得用戶在使用各種網絡服務時,傾向湧入少數平台。這也容易造成數字市場“自然壟斷”的現象,並形成“贏者通吃”的邏輯。但這些現象與傳統市場競爭措施背後的邏輯及定價機制有很大不同。因為,數字經濟由兩種服務組成,包括Facebook和Google等非常低價、甚至免費的服務,及蘋果手機那樣非常昂貴的服務。這兩種定價策略是否引發了市場壟斷就得深入地了解其市場特性及背後的邏輯,而不是簡單的反壟斷競爭就可以。
 
最後,數據作為一種生產要素,在產權制度安排上有很大不同。一般來說,其他生產要素產權界定明晰,使用消費具有完全的排他性,基本上採取用者付費的原則。由於數據產品是指僅以0、1字符所代表的二進制代碼形式存在的產品而非實體性,其信息基礎設施的投入成本高,但數據使用具有完全的非排他性,即一種數據被一個消費者使用並不妨礙其他消費者使用,即數據信息在物理上可以被共享和多次消費、反覆消費。同時,數據使用具有高度的替代性,即為了實現相同目的,數據消費者總是能夠找到多個數據源。所以,數據作為一種資源,以現代產權理論來看,數據具有產權屬性基本上是排列在整個光譜不同的範圍內,即一個極端的純粹公共品,另一個極端的私人品,及兩者之間的準公共品。比如現代數字基礎設施基本上都是由政府來建設,以及為了促進數字經濟發展,政府有義務建立數據共享平台,而這些數據具有公共品的性質;一些企業設立的工業互聯網平台所收集的大數據,完全出於企業的生產和服務目標,其大數據需要付費使用,這些大數據使用完全是排他,具有私人品的性質;而歐美正興起的開放銀行大潮,則是通過法律制度的安排,讓個人在銀行的數據在自己允許條件下可以讓科技公司等第三方使用,這類數據又具有準公共品的性質等。
 
可見,在大數據時代,數據要成為一種資源或生產要素,並非是擁有數據量的多少,而是取決於對數據收集、儲存、計算、分析、開發利用及智能化的能力,而是如何讓海量的數據轉換為可用於決策判斷、預測分析的信息,否則數據量再多也不可能成為資源或資產,反之這種數據還可能成為負資源或負資產,因為儲存這些數據需要付出昂貴的成本。德國的工業4.0及美國CPS(Cyber-Physical System,或信息物理系統)目的就是要建立一套工業大數據的智能化的分析體系,以便實現數據到信息、信息到價值的轉化。
 

近日,浙江省杭州市富陽區上官鄉借助鄉村網格化和大數據建設,生成疫情防控雲平台“疫情防控雲圖”和“復工復產雲圖”兩張大數據雲圖,在做好疫情防控的同時積極推進企業復工復產。“疫情防控雲圖”借助各村網格員力量即時更新疫情信息,“復工復產雲圖”則根據企業服務專員摸排並及時導入復工數據,利用大數據分析人群跨區域流動等信息,預判疫情發展趨勢,排出有序復工計劃表,進行“一企一策”精準服務。圖為在浙江省杭州市富陽區上官鄉芳村檢查點,入村人員根據要求掃描健康碼。(新華社圖片)
 

提升數據使用的開放程度

 
還有,數據要成為一種資源或生產要素,由於它具有公共品的特性,數據使用的開放程度則成了一個國家數字經濟生產力提升最為重要的標誌,所以目前全球各國政府正掀起一場數據FAIR的目標的大潮,即如何讓消費者更容易尋找(Findable)、更容易取用(Accessible)、可互通性(Interoperable)和可用性(Reusable)的數據。以此為目標,英國開放知識基金會編制了《全球開放數據指數》來評估世界各地數據開放的程度。澳洲政府2018年7月就《數據分享與發放法》(Data Sharing and Release Bill)進行諮詢,目的就是為開放政府數據政策定下法律框架。2018年12月美國國會通過了《開放政府資料法案》(Open Government Data Act),要求美國聯邦政府機構在保護私人及國家安全的前提下,以開放及機器可讀取的格式,在網上分門別類發放可供外界使用的政府數據。2018年6月新加坡公布的《數碼政府藍圖》,規劃政府將建立一個公開易用的信息平台,即空間數據共享平台(CSDI),提供的數據至少90%以程式開發者可便利使用的應用程式介面(Application Programming Interface,簡稱為API)格式列出,方便商界存取和充分運用政府數據,以推動數字經濟創新。香港政府去年也公布,2019年會開放超過650個新的數據集,在香港的“資料一線通”網站上免費供公眾和商家瀏覽及使用,數據可用作編寫應用程式、政策分析等。到2019年底該網站開放的數據集將由約3300個增至近4000個。而且這些網站上開放的數據集都按國際做法,以JSON、XML和CSV等機讀(machine readable)格式發放,約有1200個應用程式介面(API)供民眾免費使用。民眾及商家以原始數據開發適合的應用程式,從而完全改變以往需要特意寫程式去“撈”政府數據,可以利用API直接接入形式。民眾通過API樂高式的組合創新,讓所有的應用服務者的各種API技術像積木一樣組合,以此來發現新的需求及驅動消費者追求新價值。
 
可見,要提升一個國家數字經濟的競爭力,就在於培養國民的數字素養,就在於提升一個國家數字收集、儲存、分析與開發利用,及智能化的能力,讓數據轉化為信息,讓信息轉化為價值,就得設立更好的制度安排來促進這種價值轉換,促進大數據市場的發展。所以,《意見》強調要加快培育數據要素市場,比如,推進政府數據開放共享;提升社會數據資源價值;加強數據資源整合和安全保護等。而且數據作為一種在大數據時代湧現出的新型生產要素,在產權界定、配置模式、定價方法等方面都存在諸多有待探索的議題,這些都需要新的制度安排來完善。還有,在數據要素化和要素市場化的過程中,這也使得數據要素市場化配置的過程更為複雜,為規範市場秩序、激發市場活力,中國政府出台《意見》及把數據作為一種生產要素,將有利於全面推動中國數字經濟的發展,由此,中國將迎來一個數據經濟大時代的到來,這也是當前中國經濟逐漸地走出新冠病毒疫情的困境重要一步。


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