数据并非从诞生起就是生产要素。近二十年来，人类采集数据、处理数据的能力有了质的跃升，经济活动数字化转型加快，数据才逐渐具备成为生产要素的性质，对提高生产效率的乘数作用凸现。激活数据要素的根本目的是以多样、创新的方式投入生产，为经济社会生产创造更大的价值。

      数据要素究竟如何发挥其作为生产要素的价值，需要进一步分析厘清。随着信息技术的发展和产业应用的演化，数据要素投入生产的途径可分为三次价值释放过程，即数据支撑业务贯通、数据推动数智决策、数据流通对外赋能，如上图所示。需要注意的是，之所以说这三次价值是数据要素价值释放的三条途径，是因为一方面这三次价值之间存在一种递进关系，后者往往以前者为基础；另一方面，这三条途径存在一种并列关系，这些价值可以且有必要同时予以关注、同时充分释放。

一次价值：数据支撑业务贯通

      数据投入生产的一次价值体现在支撑政府、企业等组织的业务系统运转，实现业务间的贯通。首先，数据经由各个业务系统的设计而产生，经过业务系统的规范，在特定范围内实现标准化的数据得以不断积累，逐渐汇聚成可利用的资源。其次，这些数据也支撑着业务系统的正常运转，通过计算机对数据的读写，实现业务初步的标准化、自动化管理和运营。最后，一定程度标准化的数据具备了通用性，数据得以贯通了线下与线上的界限，贯通业务流程间的界限，甚至有贯通组织内部业务领域间的界限的能力。总之，业务系统搭建起来、数据在系统中运转起来时，就已经在生产活动中释放出价值。

从投入生产的执行环节看，数据支撑业务贯通直观表现为提高劳动等生产要素的利用率。技术要素与之类似，通过将技术投入生产环节，实现业务流程中对部分劳动、岗位的替代，发挥其乘数作用。在这个意义上，就像将技术投入生产释放价值一样，发挥数据要素作用的首要工作是充分认识数据要素的作用，真正在业务中用到数据、贯通业务。

      此时，数据以业务系统为单元集中产生、单一存储，相应的治理工作也以增、删、改、查、对齐、合并等常规的数据库管理为主，多集中于局部业务领域的流程改善和相关业务数据的贯通。虽然此阶段数据并未得到深度整合与分析，但无论是开发系统积累数据，还是操作数据规范业务流程，还是利用数据贯通业务，它们都是数据世界内的生产活动，创造出相应的价值。因此，数据的一次价值是是实现数字化转型、提高组织内部经营管理效率的第一步。

      为推动数据的一次价值释放，政府、企业等组织的主要工作重心是业务数据化及各类业务信息系统建设。例如，二十年前，我国以“两网、一站、四库、十二金”工程为代表的电子政务建设全面开展，经过多年推进，各级政府业务信息系统建设和应用成效显著，通过业务数据化的方式实现了数据在系统中的有效运转和贯通，公共服务水平得到全面提升，为当今的数字政府建设奠定了基础。这一阶段，组织内部所持有的数据种类相对单一、计算的要求简单，技术门槛较低，关键是深入挖掘业务需求，明确业务数据化方向。当前仍有大量行业、大量企业未能有效实现数字化转型，“流程靠跑、查询靠问”的传统工作模式拖累了生产效率的提升。

      总之，数据要素的一次价值如同寻找矿洞、积累矿藏，是数据要素流通的基础工作。在众多行业和企业尚不具备业务数据化能力的背景下，对这些行业和企业谈论数据要素市场还为时过早。更好发挥数据要素作用，需要帮助这些行业和企业释放数据要素的一次价值，用数据支撑起业务贯通。随着业务需求的挖掘和业务信息系统的建设，大量宝贵的业务数据不断积累，组织内业务系统数据独立存储、共享壁垒高筑的情形不再适应生产经营发展的需要，数据统一管理、贯通使用的场景不断涌现，为进一步挖掘数据的生产要素价值奠定了重要基础。

      数据要素投入生产的二次价值释放体现在，通过数据的加工、分析、建模，可以揭示出更深层次的关系和规律，使生产、经营、服务、治理等环节的决策更智慧、更智能、更精准。一方面，通过对大量数据的管理和分析，组织内部的决策者可以实现“用数据说话、用数据决策”，运用数据呈现出的关键指标与信息评估发展态势，即时有效防范化解风险，创新行动方略；另一方面，数据分析也直接嵌入到系统中，与业务紧密融合，即时的数据挖掘、分类、预测、聚类等直接向业务赋予智能化的价值。

      这两方面中，数据都是通过带来新信息、实现认知层面的升级来创造生产价值。从控制论的角度看，物质、能量和信息是构成世界的三大基石，信息不是物质也不是能量。如同土地要素是所有生产经营活动的物质基础，资本要素提高了物质交换的效率，劳动要素和技术要素促进了能量的转移与转换，数据要素可以支撑起对信息这一基石的创造与转换。与其他要素相比，对信息的把握与运用是数据要素价值释放的独特所在。数据要素的二次价值中，“决策”一词是广义的含义，既包括人的抉择与决策，又包括业界所说的机器“智能化决策”。

      人和机器都可以根据各种信息、规律、规则做出选择，人可以用数据更好地认识形势和规律，人的能力难以认知到的业务规则可以交给机器认知。从根本上讲，数据二次价值释放是深层关系与规律的挖掘带来的认知突破，提供了独特的观察视角，由此构建出理解、预测乃至控制事物运行的新体系，从而摆脱了经验和人工的局限。

      当前，一些头部制造业企业已建立起针对业务管理和经营决策的完整数据链，部分关键的经营管理决策动作可以被数据替代，从而实现通过业务智能化优化管理岗位用工结构；各大银行充分整合中小企业的经营数据，挖掘更准确的企业客户画像与信用评分，由此决定中小企业贷款风险评估结果，为中小企业低成本融资提供可能。

      可以看到，数据要素不仅可以投入于自有业务支撑分析决策，还能够与其他生产要素的交融，形成新的要素组合和要素结构。数据驱动的智慧化、智能化决策通过与传统要素的业务化结合，可以实现更少的要素资源投入创造更多的物质财富和服务，从而优化传统生产要素的经营与配置，使传统要素价值倍增，提升全要素生产效率，实现生产率跃升、产业链优化和竞争力重塑。

      总之，数据要素的二次价值具有其他生产要素不具备的独特性，是数据要素价值释放的核心所在。数据要素流通的重要目标也是回馈二次价值的释放，使数据在认知决策层的价值惠及广大主体，因此数据要素二次价值的基础也必须筑牢。为推动数据要素二次价值的释放，各组织需主动提升数据意识和数据挖掘能力，在数据分析、人工智能等技术的辅助下，构建数据自动化、智能化采集、处理、执行的新生产体系，消除人的认知误区和主观偏见，发挥数据要素在生产力竞争中的关键作用。战略决策者可以结合对业务目标的深刻理解，利用大量数据挖掘呈现的结果做出更具智慧的决策，执行层可以充分利用数据分析结果，让人通过智能的关联、图谱等做出更有效的选择，让机器寻找关键的函数、标签、画像，实现自动化的预测、分析，使数据的二次价值回馈一次价值，业务运转变得更加智能。

      数据要素投入生产的三次价值释放让数据流通到更需要的地方，让不同来源的优质数据在新的业务需求和场景中汇聚融合，实现双赢、多赢的价值利用。流通赋能是数据要素价值飞跃的一个关键。一方面，数据具有规模报酬递增效应，越大规模、越多维度的数据融合汇聚创造的价值倍增，金融、物流、通信、汽车等等经济活动中的各类事项均可被多方来源的数据赋能，企业自有数据与外部数据的充分融合可以实现数据应用价值的最大化。因此，随着各组织对数据一次价值、二次价值的释放，各组织对于数据的渴求已经超越了自身产生的数据。

      另一方面，现阶段大量数据集中于少数主体，数据要素分布不均、结构失衡的问题较为突出。数据具有的低成本复制性可以改变要素投入生产的结构，更大规模、更广范围的数据要素利用不会增加过多额外成本，但可以产生超额利润，带来社会福利增加。“数据二十条”强调促进全体人民共享数字经济发展红利，数据要素流通可以激发数据的正外部性，使数据价值惠及广大市场主体和全体人民。

      历史经验表明，生产要素并不必然需要流通，但流通有助于进一步释放生产要素价值。农业领域，土地要素自古释放着生产粮食的价值。土地流转政策的改革与落地，让土地在供方和需方间有效流转，进一步促进了农民获得财产性增收，激活了农业剩余劳动力的转移。

      参考土地要素流转经验，结合数据要素自身属性，数据要素的三次价值释放需要各组织有效管理自有数据，提升高质量数据供给能力，挖掘外部数据引入需求。需求与供给间存在对立统一的关系，各组织及相关服务商需要关注多元化能力的提升。一次数据流通过程中，数据供给方和需求方虽然不是同一主体，但一个主体可以兼具数据供给者和需求者的身份，在不同业务场景中进行转换。在追求利益的市场自发手段调节下，需求能够牵引供给，供给也能创造需求。供给方与需求方的数据框架在相互对齐的过程中，不断扩大相应的市场规模，增加新的经济增长点，从而实现在多元场景中持续释放数据要素的业务价值、经济价值和社会价值。

      推动数据要素发展，是对当今技术与产业背景的深刻把握，是抢抓数字经济时代国际竞争制高点的关键举措。发展数据要素应聚焦于数据要素价值的释放。数据要素三次价值释放规律突出了数据要素本身的作用机理，在一定程度上连接起政府、企业等组织的业务数据化、数据业务化、数据资产化具体操作与整体经济社会增长、全要素生产率提升。

      关于数据要素及其价值释放的基本规律还需要持续深入挖掘和阐释，但数据要素的三次价值提示我们：数据要素发展是一项系统工程，既涉及组织内部的数据应用，又涉及全社会的普惠发展；既涉及数据资源的配置，又涉及数据对配置其他资源的作用。

      需要强调的是，我们今天说数据在流通中可以实现价值增值和飞跃，并不意味着我们已经完全进入第三次价值的阶段。部分组织对数据应用的感知仍然模糊，又受限于资金、人才、技术水平不足，覆盖生产活动全流程、全产业链的数据链仍不完善，尚不具备业务数据电子化或分析决策智能化的能力。这种条件下，这类组织即使引入外部数据也无法有效利用，无法形成回馈业务发展的价值回路。因此，数据要素发展需要统筹推进，一次价值和二次价值仍需要持续释放，在更广泛实现业务贯通和数智决策的基础上，全面发挥数据流通对外赋能的价值。

来源：大数据、数据治理体系