数据要素的概念

创意经济研究会秘书长想读技术经济及管理的博士，我也很想让他来读，但他没有考中。这在许多人看来不可思议，天天和我在一起工作，怎么会考不中？去年成绩出来的时候，我也不相信自己的眼睛，但真实的结果就是这样。不过这并没有影响他的钻研，也没有影响与我的合作。可惜我现在不招海内生了，如果招，我还会鼓励他继续报考。

我们讨论的话题是数据要素。这些年，他在搞数字经济，他也觉得，如果没有界定好数据要素的概念，工作起来十分困难，这关系到学科的理论基础。现在一些文件和媒体都在讲数据要素化，但是在实际工作中，到底如何开展数据要素化，特别是在市场中如何进行数据交易？如何建立数据要素市场？谁买数据，购买以后，怎么发挥要素的作用，提升购买者的什么能力？有什么样的贡献？都存在着许多困惑。理论上的憧憬多，具体落地的方案少，说明理论还有许多问题。

他甚至从要素是什么开始讨论。古典经济学家提出了要素概念，斯密说，土地是财富之母，劳动是财富之父，里面包括了两个要素，到萨伊时，要素扩充到资本，并且建立了“供自动创造需求”的经济学定律，讲家庭生产要素，为市场提供劳动力、土地和资本，企业使用要素以后，为家庭付出报酬，同时也生产商品供家庭选择和购买，企业是要素的组合者，不同的企业组合出的结果不同，所以商品丰富多彩，其隐含的前提是，要素虽然简单统一，几乎没有太多的差别，但企业却可用不同的组合形成不同的商品。后来，经济学家越来越重视创造性的影响，企业家和科技也成为要素。它们与传统要素不同，它们具有内生性，但同时也有流动性，也就是要素的基本特点是它们可以放在任何产业之中，要素组合在一起可以形成产出，概括地说要素必须要有通用性，即有用性和普通性。

但是数据要素是不是具有这样的特征呢？现在看起来好像并不容易。就我们现在对需求观察看，政府对数据要素的需求好像比较强烈，特别是那些与安全有关的数据要素，政府有需要，特别是有公共安全责任的政府，而企业对数据要素的需求还没有强烈到预期的程度，这让许多想做数据要素的企业很困惑。

要素虽然很普通，到处可见，但它不能白用。也就是说，需要有合理的产权制度把要素边界清晰起来，保护起来，隔绝起来。既然叫产权，至少得有所有权和使用权，传统要素两种权力比较清楚，但数据要素的所有权和使用权特点是什么？怎么样避免人们使用了数据以后不会盗窃所有权？传统要素，如劳动力，如果被雇佣了，结果这个人失去人身自由，成了奴隶，就失去了要素的意义。我们可以用法律规定人身自由，但数据具有可模仿性，在什么情况下会保证所有权不会丢失？

数据的有用性往往是由于下面几个特征造成的，比如数据的即时性，许多服务企业需要这种特性的数据，怎样才能做到及时提供数据？我们调研的结果是使用物联网，物联网解决数据获得、数据精确，更重要的是解决数据及时，特别是服务业。但是，传统的要素概念并没有这样的经济学表述，什么时候讲过劳动力请及时到达？它都隐含在劳动力数量之中，但数据要素有用，它就得及时。还有，语言类数据、行为类数据都是模糊数据，它需要经过模型计算给出定性的判断，使之数据化，人脸识别技术以及各种识别技术都是基于模型计算使数据要素化的，它本身就有直接的贡献，如果与其他控制结构组合，可能就有智能性，这样的数据就是数据要素，也就是模型转换是数据化的重要活动。这和人需要通过培训才能成为要素一样。

这里没有涉及到大数据的概念，也没有涉及到数据积累形成资源的理论，数据都孤立的，即使使用模型，也是基于环境内的数据，而不是把网络内所有数据加以分析，换言之，大数据需要的是数据要素，它本身是就是一个模型。那么数据的可控性来自什么呢？应该是来自产生数据的终端，没有经过加工的可能是初级要素，经过模型加工 以后是高级要素，有点像是一个人和一个团队一样。控制数据要素，应该是控制数据终端。

事物都是相互联系的，事物都可以用数字进行刻画，当我们把数字碎片形态与其他的碎片数字连在一起的时候，可能就形成一些有益的数字，让人们预期数据有用，也就是通过数据整合转换成数据要素，如果没有经过转换数据人们看成不到碎片数据的意义，一旦有人转化，提示了人们，那些碎片的数据就变得有用，它就可以被要素化。

我和他讨论这些，并非是因为我已经对这些理论问题研究过，或者我读过相关的资料，而是因为这是经济学基本问题，可以作一些分析。

最近十几年，中国人像疯了一样到处去抢新概念，数字货币、元宇宙、低碳经济、凡世界上出现的新鲜名词，中国人都要先炒作一番，唯恐怕丢了这波机会，可能互联网搞出了太多的国内和世界首富，让人们后悔没有早点清醒过来，所以宁可信其有，不可信其无。中国社会的科学基础好过欧洲、日本、澳洲、北美？如此急切地到处用新的概念找应用，肯定处于病态，这个病应该是弯道超车病，老想微信支付我们都搞成了，其他应该也可以，只要早动手就可以先进，有先机，就可以领先。这可能是一种不老实的表现，与中华文化有了很大的背离。