以数据要素资源助推经济高质量发展

【摘要】作为与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素，数据在经济社会发展中将起到越来越关键的作用。而数据到数据要素资源，并非一蹴而就，需通过梳理数据要素感知、传输、存储、计算、分析、应用的过程，进一步打通数据链、激活数据资源要素，抓住新一轮科技革命与产业变革机遇，加快推动数据应用从消费领域向产业领域融合，促进互联网经济从产品服务共享向生产能力共享拓展;推动传统基础设施向数字化智能化融合基础设施升级，为经济高质量发展提供现实路径。

【关键词】数据  生产要素  基础设施  高质量发展

【中图分类号】C37                             【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.17.002

从科技革命与产业变革的大趋势看，第三次工业革命开始将数据作为一种关键要素，第四次工业革命正开启万物互联、人机智联的数字时代。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视“构建以数据为关键要素的数字经济”，强调要“推动实体经济和数字经济融合发展”。[1]在党中央和国务院实施网络强国、数字中国、宽带中国、“互联网+”行动、促进大数据发展、人工智能等一系列重大战略规划和举措推动下，以5G、物联网、工业互联网、云计算、人工智能为代表的数字技术融合发展，催生了海量的数据，挖掘了数据价值，释放了数据作为生产要素的作用与潜能。2020年4月，《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》公布，首次将数据纳入生产要素范围，与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列，就是要充分发挥数据这一新型要素对其他要素效率的倍增作用，使数据成为推动经济高质量发展的新动能。实践中，从数据到数据要素资源，从数据倍增到效率倍增，并非一蹴而就，需要理顺大量的环节，打通数据从联接、存储、计算，到分析、应用的链条，探索形成数据要素赋能经济高质量发展的现实路径。

激活数据要素资源

据IDC和希捷科技报告，[2][3]到2025年，全球数据圈将从2018年的33ZB增至175ZB，其中，中国数据圈增速最快，预计2025年将达到48.6ZB，占全球数据圈的27.8%，平均每年的增长速度比全球快3%，中国将成为全球最大的数据生产国。与此同时，随着数据爆发式的增长，用好数据要素、实现数据价值需要实现数据准确感知和快速传输，提供可靠存储和高性能计算，并不断创新算法，加速数据流动，促进数据协同，推动数据创新。

实现万物联接——数据的感知、传输与交互。5G网络、固定宽带网络、卫星互联网、互联网、物联网、工业互联网为数据联接提供了主要的载体。

第一，数据感知，联接物理世界与数据世界。数据感知是数据、信息采集的关键环节，主要包括传感器、摄像头、模组、智能终端等设备。感知技术及设备，将现实世界客观事物的特征信息按一定规律变成为人类和机器可理解与认知的通信信号输出，以满足数据的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。[4]其中，传感器是实现万物感知、信号检测与自动控制的重要设备。传感器模拟人类的视觉、听觉、触觉等感知能力，借助语音识别、图像识别等技术，按一定规律把物理世界信息映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至人类可认知的层次，如记忆、理解、规划、决策等。[5]随着5G网络的大规模商用部署，传感器将加速物联网技术的落地应用，形成万物互联的局面。

第二，数据传输，实现数据的高可靠、低时延、大容量传输。无线网络、有线网络和卫星网络构成“天地空”一体的数据高速通道，提供越来越强大的数据传输服务。

无线网络方面，根据工信部《2019年通信業统计公报》，我国已建成全球最大的4G网络，2019年末，我国4G用户总数达到12.8亿户。随着对数据传输速度、传输质量要求越来越高，4G网络已难以满足更多新的生产生活需求，第五代移动通信技术（5G）应运而生。5G网络是更高水平的通信网络，支持100Mbps～1Gbps的用户体验速率（4G的10～100倍），每平方公里一百万的连接数密度（4G的10倍），毫秒级的端到端时延（4G的1/5），频谱效率显著提高，网络部署和运营的效率大幅提高，每比特数据传输的能效和成本效率也提升百倍以上。据华为预测，到2020年底，我国5G基站数量将占全球50%以上，用户数量占全球70%以上。[6]5G将通信的联接拓展到了人与物、物与物，为实现万物互联创造了通信条件。

有线网络方面，我国已建成全球最大的固定宽带网络，2019年末，三家基础电信企业的固定互联网宽带接入用户总数达4.49亿户，其中光纤接入用户4.17亿，占比92.9%;100Mbps及以上接入速率的固定宽带接入用户达3.84亿户，占比85.4%。目前，我国已启动千兆宽带的规模部署，迈入千兆时代。

卫星网络方面，卫星网络将与地面的有线、无线通信系统形成互补合作，主要应用于偏远地区互联通信、海洋作业、科考宽带、航空宽带和灾难应急通信等地面网路架设难度大、成本高的领域，以更高效率、更低成本实现网络的全覆盖。

5G网络、固定宽带网络与卫星网络相结合，联接了末端海量的设备和终端，为其提供业务接入和数据传递，呈现出全光联接、超高带宽、云网融合、智能化和强体验等趋势，目标是打造高质量的通信基础设施，创造新场景，催生新经济。

第三，数据交互，构建“人—机—物”融合的网络空间。互联网、物联网、工业互联网构成了人、物、设备、基础设施与生产生活数据联接交互的网络基础。

数据显示，截至2020年3月，我国互联网网民规模为9.04亿，互联网普及率达64.5%，[7]逐年提高的互联网普及率、不断缩小的城乡互联网覆盖差距，为全民步入数字时代、缩小数字鸿沟打下了基础。

在互联网发展的基础上，物联网基于射频识别、产品电子代码等技术，构造了全球物品信息实时共享的实物互联网络。随着短距无线接入技术、无线蜂窝通信技术、授权频谱技术等应用和部署，以及5G切片、边缘计算、云计算、人工智能、区块链等新一代数字技术与物联网的契合，物联网的泛在连接、实时交互、智能交互成为可能。全球移动通信系统协会（GSMA）预测，到2025年，全球物联网连接设备数将达到251亿个。中国通信工业协会（CCIA）预测，到2022年，中国物联网设备连接数将达到70亿个，是2019年31亿个的2.3倍，占全球比重从28.9%上升到40.1%。

工业互联网对数据互连互通提出了更为复杂的要求，通过机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人的信息数据在产品全生命周期的无缝传递，支撑工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理及高级建模分析，来实现智能控制、运营优化和生产组织方式的变革。2014年GE、AT&T、IBM、Intel、思科等美国五家顶级企业联合发起了工业互联网联盟，此后的德国工业4.0、英国工业2050战略、法国新工业计划、日本工业价值链计划等，纷纷将工业互联网发展作为新一轮信息技术革命的“蓝海”。我国工业互联网仍处于起步阶段，目前，已经在北京、广州、重庆、上海、武汉五个城市建设了工业互联网标识解析国家顶级节点，于2019年制定完成了《工业互联网综合标准化体系建设指南》，加快推进基础共性、总体、应用三类标准，拓展融合创新应用。

提供海量算力——数据的存储与计算。在新一轮信息技术条件下，数据中心、云计算、边缘计算的发展极大地提高了数据存储与计算的能力，又反过来带动了数据的爆发式增长。

数据中心具有海量数据的“采、存、算、管、用”全生命周期管理能力，并能提供高效、安全、分层解耦能力，通过一系列技术领域的组合使用，诸如高效能源设施、智能运维管理、通用及AI计算技术、数据存储技术、数据分析处理技术、数据治理技术、数据服务平台、云计算等，提高数据获取效率，打通数据流动通道，盘活数据资产，提供快速的数据分析能力，助力数字经济和产业数字化转型发展。2019年全球数据中心机架存量为1773万个（如图1），未来机架将以100万个/年的速度递增。中国2019年机架存量250万个，全球占比14%，数量规模未来还需提升。全球大型数据中心发展趋势和分布（如图2）：2019年数量达509个，未来将以约60个/年的速度增加;2019年美国大型及超大型数据中心约203个，全球占比40%，位列第一;中国占比8%，位列第二。

适应爆发增长的数据和算力需求，云计算与数据中心形成紧密的关系。云计算作为一种提供算力资源的服务模式，通过软件实现自动化管理，把许多计算资源集合起来形成共享池，使用者可以按需获取和购买“云”上的算力资源。我国云计算市场增长快速，但产业规模与欧美国家还存在较大差距。例如，与美国相比，2018年中国云计算市场规模仅相当于美国云计算市场的8%左右，这与同期中国GDP约占美国GDP的66%的现状差别显著。[8]同时，我国企业上云率还处于较低水平。数据显示，2018年，美国企业上云率已经达到85%以上，欧盟企业上云率也在70%左右。而據国内相关组织和机构的不完全统计，2018年我国各行业企业上云率只有40%左右，[9]未来云计算市场发展潜力仍有待挖掘。

随着数据传输规模越来越大，速度要求越来越高，边缘计算成为实现就近信息处理和应用的重要技术方式。边缘计算在网络边缘提供网络连接能力、业务运行环境和云计算能力，通过提升数据速率，降低延时，减少集中数据处理，在提高算力方面发挥着越来越重要的作用。

迈向智能时代——数据算力算法的融合。数据、算力、算法的应用与相互促进，使原有算法得到更多数据和更强算力支撑，实现快速优化和迭代，同时，新的算法创造出更好的应用，从而积累更多有用的数据，这一正循环（如图3），推动了人工智能、区块链等创新技术的迭代演进。

数据的爆发式增长、算力成本的大幅下降、深度学习算法的突破成为推动智能时代兴起的三大驱动力。互联网等各种新技术和新应用带来海量数据，全球数据量大约每两年翻一番。根据摩尔定律，集成电路的性能每隔18～24个月会提升一倍。现在，普通人使用手机的计算能力，就已经超越了美国登月计划时美国国家航空航天局（NASA）所拥有的全部计算能力的总和。与此同时，区块链技术的产生为智能计算提供了高度安全的数据资源，作为一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合而成的一种链式数据结构，并以密码学保证不可篡改和不可伪造的分布式账本，区块链上持有数据的高度安全性，使人工智能中输入的敏感数据得到保护，同时，人工智能又使区块链的计算更加高效简洁。

目前，中美两国是国际人工智能领域中的领头羊。从企业数量看，全球活跃人工智能企业达5386家，美国2169家，中国大陆1189家，全球共41家AI独角兽，美国18家，中国17家;从投融资看，中美两国份额共计约60%。[10]这一轮全球人工智能浪潮构建在互联网发展基础上，目前正处于互联网时代和人工智能时代的交叠期。在这个特殊时期，用好我国的互联网发展优势、数据规模优势，抓住人工智能发展的历史机遇，具有特别重要的意义。

释放高质量发展新动能的路径探索

5G、云计算、边缘计算、物联网、工业互联网、人工智能、区块链等信息技术的融合，贯通了数据从感知、传输、存储、计算到分析、应用的链条，催生了一系列的应用，在此过程中与实体经济结合，带动全要素生产率提高，推动质量变革、效率变革、动力变革，从而为我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段提供源源不断的新动能。[11]

从消费互联网到产业互联网。在过去一个阶段，数据的应用推动了消费互联网的蓬勃发展。互联网作为一项新的通用技术，在消费领域取得了广泛应用。我国在消费互联网领域建立了世界领先的优势。根据国家统计局数据，2019年中国网上商品和服务零售额为10.6万亿元，同比增长16.5%。与此对应，我国拥有全球最大的移动支付市场，根据中国人民银行支付结算司发布的支付体系运行总体情况，2018年，银行业金融机构共处理移动支付业务605.31亿笔，交易金额277.39万亿元，同比分别增长61.19%和36.69%。移动支付对经济社会的影响远远超出支付本身，它积累了大量的数据，让消费和生产变得“有据可循”，同时，结合蓬勃发展的大数据、云计算、人工智能等技术，使“互联网+”应用场景更加丰富全面，这些为我国在生产互联网领域的拓展带来了难得的机遇和广阔的空间。[12]

物联网、工业互联网等新技术架构的演进与应用，为互联网面向企业端服务提供了新的机会，在技术、商业模式等方面都发生了巨大更迭。在数字化条件下，工业革命后形成的国际商业模式、资本形成、贸易主体、贸易规则都在发生重大转变，产业发展不仅通过人、机、物的全面互联，而且推动全要素、全产业链、全价值链的联接以实现产业数字化、网络化、智能化发展，正加速重构传统的生产模式、商业模式、生活模式。

在生产领域，重构制造业研发模式、生产方式和组织形态，构建制造业领域的数字生态之争已成为主要国家竞争的新焦点。智能制造把制造自动化的概念扩展到柔性化、智能化和高度集成化，企业通过构建智能工厂、搭建数字化平台、应用数字化技术，正重新定义生产及效率;在商业领域，物流、金融、媒体、电网、设计等应用中数字技术实现跨地域远程合作、自动化运转、数据高效传输，大幅提升了商业运作效率，发挥了增值赋能的功效;在生活领域，医疗、教育、交通、社区等生活场景中，高速通信网络、大数据、云计算等信息技术平台，革新了传统生活方式，创造了远程手术、网络教育、云车路协同等新的生活模式;在城市治理领域，政府、企业、社区、个人数据的打通、共享、交互，催生了更加高效、协同、丰富的智慧城市、智慧社区应用场景。

从消费互联网向产业互联网拓展带动的一系列新场景新业态新模式，以数据资源为重要生产要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，已成为全球竞争的“新赛道”和“新蓝海”。

从共享产品服务到共享生产能力。我国共享经济发展快速。数据显示，2019年共享经济市场交易额为32828亿元，平台员工623万人，共享经济参与者约8亿人，在稳就业、促消费、推动服务业结构优化方面发挥了重要作用。未来，随着政策的进一步适配与跟进、业内平台的合规水平提高以及用户体验习惯日趋成熟，共享经济将迎来新的局面，进一步向生产领域融合，以制造能力共享为重点，以创新能力共享和服务能力共享为支撑的全产业链资源共享格局正在形成。主要包括：共享创新能力，通过对产品设计与开发能力等智力资源以及科研仪器设备与实验能力的共享，可以降低中小企业创新成本，提升中小企业创新能力;共享服务能力，推动产品检测、设备维护、验货验厂、工业物流等生产服务共享，为许多没有条件在内部设置专门生产服务部门和配备相应专业人才的中小企业提供生产服务资源;共享生产资料，通过对生产设备、专用工具、生产线等生产资料的共享，有效提升产能匹配效率或生产组织效率，如企业搭建机床共享平台，依托智能化控制系统，把昂贵的机床设备提供给用户“共享”，让“重资产”的制造业，实现了“轻资产”运营。又如，企业还有各地政府合作打造共享生产资料的升级版——智能工厂和智能制造谷，提出“安全创业”模式。

目前，我国的共享生产能力还处于发展的初期阶段，随着需求端的消费提升直接影响供给端的生产预期和安排，将进一步带动共享平台企业在生产领域布局的积极性，相关投融资活动也将更加活跃。

从传统基础设施到融合基礎设施。经济高质量发展离不开基础设施的支撑。基础设施为社会生产和生活提供基础性、大众性服务的工程和设施，是社会赖以生存和发展的基本条件。推动基础设施与数据要素、数字技术融合，实现智能化升级，是经济转型对基础设施建设的必然要求。

在交通领域，近年来，发达国家和地区已经开始规划、布局智能综合交通网络的建设。虽然不同国家和地区综合交通建设的切入点存在差异，但通过终端感知、数据融合与共享促进多域协同，提升监管和集疏运效率，打造一体化综合交通体系的愿景是一致的。预计到2030年，欧盟将实现骨干交通网络数据的联通;德国作为西欧交通的引领者，积极引入新技术，推出了铁路4.0战略，建设适应全球数字时代的基础设施。我国《交通强国建设纲要》中，将5G、物联网、边缘计算、机器视觉、云计算等新技术应用于交通基础设施中，以构建云边端协同、数据融合共享的数字化平台。

在能源领域，数字化智能化是国际公认的能源未来发展趋势，是支撑可再生能源的开发、输送和消纳的关键。以电力领域为例，美国2003年就发布了下一个电力百年愿景——“电网2030”。[13]欧盟在2008年发布了“超级电网”发展计划，[14]通过一体化电网整合欧洲的可再生能源电力。我国在发电工业互联网、智慧电厂、电力云平台、数据中台和泛在电力物联网等方面已经开展了试点与建设，着力构建集约化、平台化、服务化、智能化的电力能源体系。

在水利领域，数字化智能化升级包括透彻感知、全面互联、深度挖掘、智能应用四个层面。国外大部分国家利用自控、感知、人工智能等技术手段建设了智慧水务系统、水务数据库和水务数据分析系统。近年来，我国有序实施了“金水工程”，为水利信息化转型迈入智慧水利新阶段奠定了良好基础。

在市政领域，数字化智能化的核心是建立数据传导系统，通过“感知设备—网络传输—数字化平台—网络传输—应用终端”的传导方式进行全方位的城市资源调度。全球市政基础设施数字化大致按照城市政务应用驱动、互联网等信息技术驱动、数据驱动三个阶段演进，运用信息技术，推动建设模式向数据融合和业务融合转型。我国立足于通过数字化智能化构建以人为本的新型城镇化服务体系，加强跨领域、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，解决城镇化进程中带来的现实问题。

通过传统基础设施数字化智能化升级，以“数据链”为主线，综合利用5G、人工智能、物联网、云计算、区块链等一系列技术收集分析基础设施日常运营和创新所需数据，打造自主可控的数字化赋能平台，塑造促进数字化智能化升级的创新体系，构建开放的数字化生态基础设施体系，为经济高质量发展提供了必不可少的支撑条件。

结论与建议

数据的充分挖掘和有效利用，推动了诸多领域重大而深刻的变革，极大改变了人们的生产、生活和消费模式，带动网络经济从消费互联网向生产互联网拓展;促使产品服务共享向生产能力共享演进;推动传统基础设施数字化智能化升级，为经济转型升级提供了新动能，为经济高质量发展提供了现实路径。为此，还需要进一步打通数据链，挖掘数据价值，疏通数据应用与生产领域的结合点，为数据成为最活跃最具生产力的要素资源创造条件。

一是加强数据领域基础科学研究。加大基础研究投入，对从事计算芯片、智能芯片、数据存储新介质、SCM、NVMe全闪存、数据库、虚拟化软件、机器视频视觉技术、全息感知技术等领域研究的企业，加强政策扶持，驱动产业端到端自主竞争力构建，在政府、金融、电信、交通、能源等重点领域推动这些关键技术的规模化应用。

二是构建数据产业生态体系。围绕我国数据的采、存、算、管、用全生命周期，打造技术领先、自主可控的产业型生态。一方面，加强与海外生态圈合作，保障集成电路、机械硬盘、传感器等关键器件的供应安全;另一方面，开展从介质供应到解决方案集成，构建从数据采集到行业应用的健康生态。

三是建立跨域数据治理规范。完善政务数据开放共享，激活数据资产价值，推动相关立法促进政府数据资源开放，制定开放计划和数据目录，提高开放数据的频次，增加用户反馈机制提升数据质量，加强数据标准体系建设，建立覆盖政务数据全生命周期的质量管理机制。引导各行业建立公共数据集，在加强隐私保护等基础上，建立企业数据的交换机制、个人数据的保护机制、数据交易的利益机制，促进数据合法、公平、有序地流通和交易，为行业应用提供关键数据资源。

四是加强数据安全保障。结合行业特点和数据类型、敏感程度、收集规模以及用途等要素，建立覆盖数据全生命周期（采集、存储、使用、分享、存档、销毁）的安全等级保护标准。引导相关机构设立数据安全管理的组织架构，明确数据资产管理相关的高管责任人，推动数据管理和适用单位借助可信的安全计算及各类加密技术实现流动中的数据安全。

五是推动工业产业链数字化升级。大力开展芯片设计、封装、制造和高端工业软件研发，推进智能制造，培育推广个性化定制、网络协同制造、远程运维服务、众创众包等智能制造新模式，打造产业链纵向延展、横向协作的数字化产业集群。重点开展前瞻性技术研究与创新场景应用落地，率先推动互联网、物联网、人工智能等新兴技术与生产应用场景的跨界融合，形成全智慧型的数字化产业生态链。

六是推动传统基础设施数字化智能化升级。立法、规划、标准先行，明确高速、高铁、地铁、轻轨、机场、车站、港口等交通干线，以及大型场馆、学校、医院、商务楼、住宅楼等公共基础设施向通信基础设施开放，预留5G站址资源，包括灯杆、监控杆及其他杆塔、机房、天面、接入管道等，实现5G网络低成本快速部署。

七是培养储备数字化人才梯队。建立多层次、多元化的人才培养规划，建立培养创新人才的基础教育体系;建立高等院校学科交叉融合、联合培养机制，培养兼具专业理论与行业知识的复合型人才;鼓励地方政府、数据产业龙头企业、各行业协会完善人才激励机制，通过多种形式吸引创新型人才;组织跨机构人才交流与培训机制，建立人才储备机制。

八是探索政府引导、市场主导的多元投融资模式。探索符合数字化产业发展特点、基于投资项目全生命周期价值投资模式，整合所有权各相关方的能力和资源，制定能够牵引和协调各类风险的承担者与相关设施所有者的政策机制;形成行业协同、企业竞合的政策氛围，摆脱传统的合同风险转移和招投标的模式，为市场主体进入创造条件。

注释

[1]《习近平主持中共中央政治局第二次集体学习并讲话》，中共中央人民政府网，2017年12月9日，http：//www.gov.cn/xinwen/2017-12/09/content_5245520.htm。

[2]国际数据公司：《IDC：2025年中国将拥有全球最大的数据圈》白皮书，新浪财经，2019年2月22日，http：//finance.sina.com.cn/roll/2019-02-22/doc-ihrfqzka8121586.shtml。

[3]希捷科技：《数字化世界——从边缘到核心》白皮书，中文互联网数据资讯网，2019年3月27日，http：//www.199it.com/archives/848895.html。

[4]国家信息中心等：《5G时代新型基础设施建设白皮书》，2019年11月25日，https：//blog.csdn.net/m0_37586850/article/details/103625929。

[5][6]徐宪平主编：《新基建：数字时代的新结构性力量》，北京：人民出版社，2020年，第361、18页。

[7]《第45次中国互联网络发展状况统计报告》，中国互联网络信息中心，2020年4月28日，http：//www.cac.gov.cn/2020-04/27/c_1589535470378587.htm。

[8]国务院发展研究中心国际技术经济研究所：《中国云计算产业发展白皮书》，人民网，2019年10月12日，http：//media.people.com.cn/n1/2019/1016/c14677-31402408.html。

[9]杨清清、黄嘉敏：《千亿云计算产业加速跑 多云管理助推上云率》，《21世纪经济报道》，2019年10月15日，https：//www.sohu.com/a/347055287_161795。

[10]中国信息通信研究院：《全球人工智能产业数据报告（2019）》，2019年7月30日，https：//xw.qq.com/cmsid/20190730A0S3WT00？f=newdc。

[11]盛磊、杨白冰：《新型基础设施建设的投融资模式与路径探索》，《改革》，2020年第5期。

[12]国家信息中心：《中国移动支付发展报告（2019）》，2019年10月21日，http：//www.199it.com/archives/953247.html。

[13]Office of Electric Transmission， "'GRID 2030' A National Vision for Electricity's Second 100 Years"， Retrieved from https：//wenku.baidu.com/view/2b0b88cdda38376baf1fae69.html.

[14]European Commission， "Second Strategic Energy Review—An EU Energy Security and Solidarity Action Plan"， 11 January 2019， Retrieved from https：//eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/？uri=CELEX：52008DC0781&from=DE.

責 编/肖晗题