数据的经济学分析：要素、产业和市场！

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中国是首个把数据作为生产要素的国家，这在国际上是没有先例的。作为一种生产要素，确权、交易、收益等概念需要纳入分析框架中；作为一个产业，产业组织、生产消费、价格形成等概念需要纳入分析框架中；作为一个市场，创新、竞争、公共品等概念需要纳入分析框架中。

从经济学视角思考，数据研究涉及非常多的学术问题。数据作为要素，配置效率怎么样，比如确权、交易和收益的制度安排，最终希望配置的效率最高；数据作为产业，需要研究具体经济主体的行为及其市场影响，例如消费者和生产者行为、均衡价格、创新行为等；数据作为市场，要研究数据市场的规则、行为和结构，特别是AI出现以后的巨型企业，对竞争规则、垄断的判定，政府的规制该怎么做，是非常具有挑战的问题；数据作为半公共品，公共利益和市场效益如何权衡，政府供给和市场供给的组合怎么判断。

一、关于数据要素

数据是一个生产要素，又是一个非常特别的要素，面临的理论挑战非常多。数据的独特性质主要体现在以下几个方面：

首先是多主体生产因而确权困难，数据的生成过程错综复杂，常常是多方主体相互协作的结果，包含了不同主体不同程度的投入和贡献，因此确权困难。

其次是多场景复用方便，一组数据可以被不同主体以不同方式重复利用，在使用上不具有竞争性和排他性，不易清晰明确主张权力。

第三是数据中的敏感信息多，许多数据的内容多层次多元化，可能承载了需要保护的个人信息和商业机密，即使匿名化和去标识化，也有可能被挖掘出来。

第四是减损贬值快，绝大部分数据的价值在于实时性，有研究表明一年期以上的数据贬值达到98%以上，保值增值十分困难。

第五是具有交易和交互两类流通方式，特别是交互型流动即数据在不同主体间的非交易型流通使用，与其他生产要素流通使用的形态相比有显著不同。

考虑到上述问题，在“数据二十条”的起草制定中，针对数据要素这些与其他生产要素不同的特点，文件的重点是构建起主要架构，即所谓的“四梁八柱”，许多更具体的内容都需要不断探索发展，并从社会有较多共识、实践有迫切需求、符合数据要素特征、与理论体系有较好契合性这些角度排出工作的重点。

二、关于数据产业

数据产业链条中，各环节参与方的行为和以往不一样，这个方面要研究的新问题很多。世界进入数字时代。数字技术迅速发展和海量数据的产生不仅显著影响经济社会运行方式，而且推动着科研范式的深刻变革。这种变革不是原来创新范式内部因素和结构的调整，而是“数据”这个新要素和数据复杂交互形成的“数据关系”这些新变量加入所引发的创新要素、创新主体和创新组织的深刻变革。

我们现在讲到数据和数据关系，不光是数据量多少，主要是数据关系影响了创新的重要维度。我们现在AI发展相对滞后有很多原因，能够共享的信息的数量和质量比较差，是影响下一步人工智能非常重要的因素。数据和算力决定谁来创新，包括很重要的原始创新。大模型的训练和调整需要极其巨大的数据、算力和算法的投入，Transformer架构进入主流以后，AI算力每两年增长275倍，在计算机本身有革命性的变革之前，只能靠扩量来增强算法的能力，所以目前只有大科技企业有雄厚的财力足以吸引大批顶尖的AI人才，从而以算力、算法和数据的最佳结合来推动人工智能前沿的突破，这就是最领先的AI大模型的变化。

三、关于数据市场

看待数据市场，需要研究市场的规则、行为和结构，特别是AI出现以后的“小规模企业+巨大市场”是非常具有挑战的问题，对规模递增下的竞争和垄断的分析也是我们的一个困惑。我们不能简单地认为市场从长期看会解决这个问题的，然后完全交给市场去处理。

四、关于公共数据

公共数据的性质有很多讨论，有观点认为数据本身具有公共品性质，公共数据又是政府掌握的数据，应该对社会开放。公共数据对公众开放是国际共识。开放数据的定义是“公众可获取的、能够被用户完整观测和使用的数据”。2009年，美国的奥巴马政府颁布了《开放政府指令》（US Open Government Directive）；2018年12月24日，美国国会通过《开放政府数据法案》，要求联邦机构必须以“机器可读”格式，即以方便公众在智能手机或电脑上阅读的数据格式，发布任何不涉及公众隐私或国家安全的“非敏感”信息。2011年，巴西、印尼、墨西哥、挪威、南非、菲律宾、英国和美国签署了《开放数据声明》，公共数据开放也是2011年成立的“开放政府合作伙伴”。迄今为止，全球已经有75个国家加入这一计划。

国内政府数据开放发展至今，发展和应用最好的主要还是地理位置信息的开放、公共设施的数据开放（图书馆、教育机构、公共wifi等）、涉及健康安全的数据开放（比如河流洪水水位、交通拥堵状况、空气指数等）、市场监管数据开放（企业信息查询、行政处罚查询等）。这些信息现已可以通过多种途径获得。

政府数据开放意义重大，但多年下来动力不够是普遍问题。作为数据提供者的政府机构并不能从中直接得到经济回报，相反承担着泄露商业秘密和个人隐私的巨大风险，即便对数据采取“脱敏”处理也无法完全消除隐患。

今后，要寻求免费开放（开放共享）与收费开放（开发利用）的平衡。“数据二十条”里的提法是：“推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用，探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用”。目前看，对公共数据有偿开发开了一个口子以后，政府和相关公共企事业单位动力更强劲，行动更迅速。各地政府纷纷成立国有数据运营公司开展政府数据的授权运营，还可以搞二级合作商，获取合理的收入，这是一个非常普遍的趋势。政府大规模出售公共数据，公共品性质的数据转化为商业化数据，需要学术理论给予分析和解释，至少对公共品理论的发展提出了要求。

总的来讲，中国是一个数据生产大国和使用大国，我们是首先提出数据要素概念的国家，其中的实践探索多元而丰富，期待尽快构建符合学术理论规范、包含数据实践主要问题、体现中国数据发展特色的学术体系。