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當前，數據在全球經濟運轉中的價值日益凸顯，主要國家圍繞數據資源搶奪數字經濟制高點的競爭日趨激烈。數據價值持續性溢出，不僅代表著數據在經濟社會中的定位不斷提升，也標志著數據背后的內涵不斷變革。

從數據到數據資源：對數據的最初認識，是政府與相關事業單位及國有企業與金融機構等主體統計或存儲的各類數據。對于政府部門而言，數據獲取來源主要有普查和抽樣調查以及各類常規性數據統計途徑。對于金融機構而言，很早就利用存儲統計的各類存貸款數據信息以及其他數據開展相關應用。在此期間，金融是率先探索已積累的數據資源并開展數據應用的重點領域。

從數據資源到大數據：隨著信息通信技術的快速發展，眾多線下業務或紙質統計渠道均轉移到線上平臺，數據來源渠道獲得極大豐富，互聯網應用涉及的數據規模迅速超越傳統上報數據，大數據的概念應運而生。各行各業開始重視由數據資源向大數據的價值轉變。在此期間，大數據成為各行業降本增效的重要技術手段，也成為各級政府促進產業轉型跨越發展的新動能。

從大數據到數據要素：2019年，黨的十九屆四中全會決議通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》中，首次將數據增列為生產要素，要求建立健全由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。大數據躍升為數據生產要素，這是對數據生產價值與歷史地位的極大肯定。

從數據要素到數據要素市場化：2020年4月，中共中央國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，這是中央第一份關于要素市場化配置的文件。文件強調，要加快培育數據要素市場，推進政府數據的開放共享、提升社會數據資源價值、加強數據資源整合和安全保護。市場化與資產化是生產要素的必備特征，而當前數據要素面臨權屬界定、價格平衡、交易流通等諸多待解決問題，數據要素市場化將是一個攻堅克難的重要歷史進程。

圍繞要素主體特征、權屬流轉模式、資源稀缺程度、管理規范標準、要素交叉關聯、價值溢出效應等維度，綜合分析土地、勞動力、資本、技術、數據五大生產要素，從各個維度探討數據要素與其他要素的異同點。

從要素主體特征來看，數據要素因其易獲取、易傳播的特點，主體比較繁雜，如數據產生者、數據存儲者、數據處理者、數據應用者等。土地、勞動力主體較為單一，如城市市區的土地屬于全民所有，農村和城市郊區的土地，除法律規定屬于國家所有的外，屬于集體所有。資本、技術主體較為多樣，如技術主體可以是科研機構、企業以及個人等。

從權屬流轉模式來看，數據要素因其強動態性的特點，權屬流轉較為復雜，如對于企業數據來說，數據是由企業行為（包括采集、加工、整理等服務增值行為）產生的，不過企業對于其收集、加工、整理的數據享有何種財產權益，企業在個人數據基礎上開發的數據衍生產品及數據平臺等財產權益受何種法律保護，這些權屬問題都需要法律進一步界定。土地、勞動力、資本、技術均有確切的法律依據，權屬界定相對明晰，如土地生產要素涉及土地所有權及由其派生出來的土地占有、使用和收益權。

從資源稀缺程度來看，數據要素因其易收集、易復制的特點，資源非常富足，如互聯網用戶個體每天產生1.5GB的數據，一輛聯網的自動駕駛汽車每運行8小時將產生4TB的數據，Facebook每天產生4PB的數據，全球每天有50億次搜索。當然高價值的數據資源還是稀缺的，這也體現出了巨頭平臺公司的優勢。土地、勞動力資源稀缺，這也是各地政府發展產業過程中最先需要解決的兩大關鍵要素。資本、技術資源相對稀缺。

從要素交叉關聯來看，數據要素因其強外部性的特點，與勞動力、資本、技術均緊密交叉關聯，如數據要素可深度融入勞動力、資本、技術等每個單一要素，如人才大數據、金融科技大數據、知識產權大數據等，切實提高單一要素的生產效率，在此過程中數據要素將變得更為豐富、全面。土地要素相對獨立，勞動力、資本、技術均呈現一定程度的交叉關聯性。

從價值溢出效應來看，數據要素因其全局性的特點，可兼顧各方要素實現資源統籌優化，繼而實現價值倍增，如數據要素可提高勞動力、資本、技術、土地這些傳統要素之間的資源配置效率，以最優資源配置組合服務于整體生產，同時降低不必要資源的投入成本，創造更高的價值。一般來說，土地、勞動力價值溢出不甚明顯，不過高附加值地塊以及高水平人才團隊價值溢出還是比較可觀的。資本、技術價值溢出比較明顯，資金流入與核心技術引入將帶來不菲的價值溢出效應。

雖然大數據發展已過七載，且上升為國家戰略，成為各地產業轉型的重要驅動力，但數據要素產業發展尚未成熟，數據要素市場培育尚未成型，數據要素市場化配置之路亟需多方協同努力開拓。遵循價值延展路徑，圍繞數據要素的核心工作可分為三個階段，依次是基礎性工作、提升性工作、市場化工作，這也是壯大數據產業、培育數據市場的必經步驟。

（一）夯實基礎性工作，將數據共享開放做到實處

共享開放是數據要素最為基礎的環節。政府數據因其公共性、全面性、高價值性，被視為最需要開展數據共享開放的領域。值此“十四五”開端，各地政府應強化數據共享開放工作的頂層設計謀劃，盡早優化創新共享開放工作機制。不僅如此，更要主動作為，激勵各級主體主動參與數據共享開放，探索區塊鏈等前沿技術在數據共享中的創新應用，而非被動應對。同時，要加強對社會數據資源的引導，支持政府公共數據資源與社會數據資源對接打通，并鼓勵社會數據資源主體積極變現、開拓創新應用。“十四五”期間提升企業對自身數據資源的共享開放意愿，將是重中之重。

（二）重視提升性工作，加大對數據治理的投入

數據治理是提升數據要素質量、保障數據要素流通合法合規的關鍵環節，正成為數據要素市場不可或缺的重要板塊。但是，當前數據治理所面臨的問題與挑戰正不斷加劇。要強化對數據治理的投入，明確數據治理整體框架，推出數據治理解決方案。圍繞數據治理關鍵領域與關聯主體，建立面向各地方政府、各行業的數據治理決策體系，從而提升數據資源的價值�！笆�四五”期間數據管理將成為熱點，各地各行業要提升數據管理能力，推廣數據管理能力國家標準(DCMM)，推動建立企業數據治理能力評估體系。

（三）布局市場化工作，以數據資產化推進數據交易流通

數據資產化是發揮數據要素價值、培育數據市場的必經之路。數據資源要想成為生產要素，具備同其他生產要素一樣的交易流通特性，就必須實現資產化，明確數據權屬、數據定價等核心內容，使數據資源能成為個人、政府部門、企業的可變現與可提升價值的資產。當前我國尚未建立數據資產化、商品化體系，數據主體活力不足，數據產品零散化，數據交易黑市化，數據濫用和詐騙等問題頻現。對此，需加強探索試點工作，圍繞有良好基礎的行業領域，挖掘數據交易場景，在實驗環境中測試數據產品的穩定性、合規性，探索數據交易流通的可行性、合法性等。在此基礎上，進一步提煉經驗、固化流程、設立標準，推進數據要素相關立法工作。