数据被提为生产要素，是一个非常不一般的事，体现了国家战略的思路。最基本的生产要素有土地、资本、劳动力，后来增加了技术，这几个生产要素有什么共同特点？简单来说，它们可以被定价、被交易，可以具备金融属性。那么，数据现在被列为生产要素，是不是意味着它也可以被定价、被交易，且具备金融属性？

　　答案是肯定的。我们国家这几年的政府数字化进程，已经使我们在数字领域成为全世界最领先的国家，但这个仅限在基础数据的完整、准确、及时、可用层面（可能现实状况还不是太完美，不过不影响整体趋势）。政府已经成为拥有全社会最有价值数据的所有者，包括资本数据（工商）、交易数据（税务）、资金数据（国家金融监督管理总局）、个人身份数据（学历、社保、个税、财产等等）。我们都明白这是一笔巨大的财富，但如何将这个财富赋予金融属性，变成「资本」，将它「盘活」，千言万语的答案其实都指向这四个字：数据要素。具体怎么实现呢？

　　这是一盘大棋。首先，需要完成数据确权，明确数据的所有权、使用权，以及数据流转、衍生过程中的权属。这个过程同时也是明确收益权的过程，数据的所有者、加工者、出售者分别取得哪些收益，也会在这个过程中明确。因为相关法律还未颁布，这里先不展开。

　　其次，要形成数据的标准化交易。数据交易大家不陌生，大数据行业经历多年发展，已经形成了市场普遍接受的一些交易模式。但目前的数据交易还存在单点交易、非标准化、可信流通等问题，缺乏全市场都能接受的标准化交易模式。有人问，数据能卖钱不就好了吗？标准化交易模式有那么重要吗？当然重要，它的意义在于下面的这个要点。

　　再次，一旦数据权属清晰、交易标准化，它所产生的收益就可以被计量，在会计/金融层面它就可以被定义成一项「资产」。这里又会涉及到财会、税务方面的一些更新和优惠鼓励政策。这一步完成后，数据就可以正大光明的成为财务报表上的一项资产，并可以作为资产在金融领域得到应用，比如在信贷、信托、保险等领域，作为一项可以抵押的资产，获得资金的融通。

　　最后，也是最重要的一步，就是完成数据在资本层面的蜕变。数据资产本身将具备更多的金融属性，比如作为资产证券化的底层资产，或者作为能够作价入股的资本，等等。这一步至关重要，会把政府持有的高价值数据，变成可以撬动社会投资的资本，这是一个非常庞大的资本，同时具有长期的可持续性。我们常常问到，「土地财政」不可持续，那么之后的未来在哪里，其实「数据财政」就是答案。这是未来新的财政收入来源，甚至是新的财政手段。

　　数据作为资本投入这个想法，看起来很远，但其实已经有地方在进行创新和尝试。四川早在2020年就尝试将有限期的数据使用权打包评估，并作价入股，合资成立了省级国有控股的大数据公司。当然，由于底层制度的不完美，和未实现的标准化交易，这个尝试仅仅具有先行示范意义。但数据作为资本，或者数据真正变成生产要素的哪一天还会晚吗？我认为不会。

　　随着中央全面深化改革委员会第26次会议的展开，我们期待已久的数字化、数据也得到了深度的认可，会上审议并通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，表明了国家已经明确提出要持续加速发展数字经济，并把数据地位再一次提高，宣布构建数据基础制度体系。

　　我们已经可以预见，在接下来的一段时间里，本就已经非常火热的数字化、数据将在会议意见的影响下传播到各行各业，让更多企业跟随国家未来方向，同样加大力度发展数字经济，并构建以数据为核心的组织文化、业务流程、研发生产和经营管理等体系。

　　此外，随着《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的传达，各地应该会在原有数字化、数据、数字化转型方面政策和补贴的基础上继续加大力度，让数字经济真正成为地区经济高速增长的主力，并将数据要素融合到城市建设，形成数据基础的智慧城市大脑。

　　随着人工智能、大数据、云计算、互联网、物联网等技术和相关应用的普及，社会的信息化、数字化程度不断加深，而数据作为贯穿信息化、数字化的重要生产要素自然也享受了巨大的增长红利，早在2020年就成为了继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素，也成为了各地方政策、补贴中的常客。

　　数据的价值目前在商业世界和现代化城市建设中尤为突出，先说商业世界，数据在这里成为了各领域企业的重要资产，不仅让众多企业重新构建了以数据为企业文化、核心驱动力的数据体系，还把企业的财务、销售、运营、市场、研发等不同部门业务线都通过数据进行了重塑，利用数据分析、数据可视化、数据挖掘等实现了业务方面的增长，提高了企业的决策水平。

　　然后是现代化城市建设，在这里数据起到了至关重要的作用，确实到了构建数据基础制度体系的关键发展时期，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的通过对于城市发展数字经济，进行深度信息化、数字化来说，是一个关键的信号。为什么数据对城市建设这么重要？首先，随着人口、交通、住房、商业配套、医院、学校等城市建设的大幅增加，传统的依靠人力来管理城市已经不太现实。

　　此时数字化把所有这些复杂的事物转化为可以量化、处理的数据就节省了大量人力，还提升了城市运转、管理效率。比方说，交通信号灯可以通过对大量城市交通、道路数据进行汇总分析，发现其中的异常、规律，对信号灯进行适当调整，优化交通情况，避免拥堵；又比如以数据为核心的城市大脑可以汇总城市摄像头、、消防、案件等数据，通过数据分析挖掘出城市安全隐患，减少安全事件；还可以持续监测城市绿化、楼间距、公园、排放排污、空气等数据，提高城市生态建设水平，优化空气质量。

　　我国正在发展数字经济，培育数字要素市场，推进数据市场化。在十四五数字经济发展规划中就已经将数据要素列为数字经济深化发展的核心引擎。今天和大家分享关于数据要素的前世今生，您将了解以下知识点：

　　生产要素就是人们用来生产商品啊和劳务所必备的基本资源，换言之，如果把生产活动看作一个炼钢炉，那生产要素就是炼钢炉在烧火生产之前需要往炉子里放的原材料。那放什么原材料呢，是随着产出和时代在不断演化的。2019年我国把数据列为最新的生产要素，随着技术、意识的转变，生产要素的种类是在不断增加的，数据就是在数据时代的最新增加的生产要素。

　　为什么数据能作为生产要素，先了解一下生产要素的评判6大标准，哪些是已经完全符合了，哪些是需要解决问题的挑战。

　　第一，与其他生产要素相结合的时候能够增加产出。举例子：现在想建一个厂房，有土地、人、资金，如果能够提供一些市场数据，可以帮助生产创造出更大的价值，实际上是一种提升的配置效率。

　　第三，有供给来源。数据基于企业经营、等活动，存在原始供给源，包括政府数据、企业数据、个人数据。

　　第四，有数据需求。需方有利用外部数据来提升自身效率与增值需求，以往更多还是点对点的数据买卖。

　　数据已经成为生产要素，就如同土地成为生产要素之后土地会成为土地资产，数据也会成为数据资产。虽然数据成为数据资产有充分依据，但是也面临不少挑战，这也是数据资产化需要解决的问题。

　　数据从诞生到资源化、产品化、流通交易过程，涉及各行各业，相关政府、事业单位与企业均有参与不同环节，主体复杂多元，参与方式多元。而如何理清数据产权，包括分配各个主体的利益是需要解决第一个挑战。一项数据交易的过程大概会涉及到哪些主体，包括软件服务商、数据中台厂商、数据服务商、咨询服务商、数据加工方，那他们分别拥有什么样的数据产权以及一旦有利润产生该如何去分配。

　　数据要素作为流通标的物，其形态具备高重塑性，数据产品之间的组合、整合与聚合，能够呈现新形态与新价值。举个例子：如果一家提供企业征信的数据服务产品公司，可以去购买别人的信贷关系数据、资金流通数据、通信特征数据，聚合再加工形成出数据产品。购买别人的数据产品然后形成自己的数据产品，如何界定购买的和生产的这两个数据产品呢？

　　数据产品或数据资产本身就具有实变性价值，和土地等资产不同，土地资产理论上会在短时间内很难发生一个巨幅变种，但是数据不一样，比如说像医疗图像这种数据时效性很强，可能过了十年它的价值也是非常非常大的，但是像报价情报这种数据，短时间内就会快速的衰退，只有那些在较长周期内保持稳定价值的数据产品具备资产属性。

　　围绕着数据交易的标的物，不仅是需要供需两方，还需要有一些服务商，且所有的主体一定是要有一套交易规范的，除此之外还需要一个市场制度和标准体系，全国需要有一套统一的制度框架和规章制度，以及要建立健全数据要素流通的国家标准。

　　承担数据要素流通交易的具体机构，是买卖双方事先数据要素安全、高效和有序的流通、供需匹配对接和价值实现的场所，如数据交易所、数据交易中心等。

　　建立服务不同区域、不同行业、采用多元化交易模式、提供多样化数据产品和服务的市场结构。根据不同的市场需求和供应特点，可以划分不同的市场。

　　数据要素市场参与者众多，需要构建集约高效的数据流通基础设施，为场内交易和场外分散交易提供低成本、高效率、可信赖的流通环境、数据要素流通交易和相关技术保障。

　　目标明确之后，就开始顶层规划和去建设了。从19年首次将数据纳入生产要素开始，到20年3月份首次提出要建设数据要素市场，在数据二十条及后来陆续出台了很多政策方案去建设数据要素市场。其中数据二十条重点提出三权分置，将数据的权属分为三权，保证了各个参与主体的一个利益分配。国内的数据流通和要素市场曾被一些业内人士视作“黑暗丛林”。伴随国家数据局成立，数据要素市场迎来历史性时刻。

　　经过多年和多方努力，数据要素市场终于成型。数据要素市场中数据供给方包括企事业单位、政府和个人，形成类似于矩阵一样的结构。企事业单位和企事业单位买卖数据，属于常规的数据交易；政府找企事业单位购买数据，属于政府的数据采购。政府找政府买数据，可以划分成公共数据运营，也可说是公共数据开放。个人找个人买数据，属于点对点流通。

　　在矩阵结构中，通过不同的工序、双方的角色划分，可以把数据市场分成十大类，总称为广义的数据要素市场，其中企业和企业间、政府和企业间、政府和政府间这个小范围的话就是狭义的数据要素市场。

　　实际上我们一直在针对狭义的数据要素市场做场内场外交易、基础设施制度建设。狭义的数据要素市场会分为两层交易结构，第一层是场内、第二层是场外的。场内又会分成三层，第一层是国家级数据交易所，在国家级之下又会按照地方和行业去建地方的数据交易所及行业交易所平台，这三者并不是互相独立的，数据是互联互通的，也是相辅相成、互相弥补对方的空白。

　　实际上数据交易很早已开始，在国家还没有建立健全交易结构时，大多数公司会点对点进行交易。没有在交易所或者交易平台进行的数据交易，即场外数据交易。

　　如何理解场内和场外的关系，其实就是场内为场外提供技术设施，场外为场内提供交易。场内交易市场一个制度体系健全、管理严格、竞争充分的市场，如今建设场内交易市场有两大意义：

　　在互联互通的市场交易环境下，将会记录所有企业对外服务数据产品的权属变化、交易标的物、交易对象、交易价格，意味着今后会出现数据产品的市场公允价格。

　　数据交易全部打通，可以依托全国的数据交易链的相关的数据资产凭证，完成全国统一的从数据资源到数据产品、再到数据产品到数据资产认证。数据产品从资源从资源到产品到资产，每一步都是可追溯可认证的、可控的，最后走向资产入表、资产评估环节也不容易出差错。

　　扩展知识点：数据资产凭证包括三大部分，第一是产品登记确权凭证，确保数据产品是有意义的，并且数产品是有明确归属的，拥有唯一的标识符。第二是交易记录会计凭。