全面数字化改革视阈下数据生产要素发展历程与展望

■程森奇

（中共安吉县委党校）

引 言

2020年，在《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》的中央文件中，把数据列为与土地、劳动力、资本、技术等同的五大生产要素，在理论上其重要性已经被人们接受。但是，在经济社会的生产生活实践中，运用数据精准高效地指导生产生活的应用场景还是比较少见。

1 全面数字化改革

2021年2月，浙江省召开了数字化改革大会，部署了浙江省的数字化改革工作，开启了全面数字化改革新征程。非常明显，全面数字化改革的基础就是“一个一体化智能化的公共数据平台”，是要最大范围的破除“孤岛”壁垒，使数据生产要素流转畅通，充分发挥其要素的价值。因此，数据成为核心生产要素的时代，一开始就需要在数据生产要素的发展历程中深入理解其本质与核心，从而在数据生产要素的展望中精准探求其发展方向。当前，数据生产要素的发展已经显现出三方面的需求：

1.1 数据要数比较全面的数量要求是全面数字化改革深化实践的关键需求

全省数字化改革总体框架上呈现为省一级完成顶层设计与模块布局、地市一级试点协同推进、县区一级提供基础数据与应用测试的设计理念。从最终要全面构建数据生产要素市场化体系的角度看，当前各个层级的政府、经济、社会等各个综合应用领域，在“V”字形工作法指导下，正在进行中的核心业务、两个清单、两张流程图的梳理。这样的深度梳理，要求社会各部门各领域以工作应用场景为出发点，既要搞清楚已经拥有什么数据，还要搞清楚还需要什么数据？既提出了数据要素比较全面的数量要求。要获得比较全面的数据生产要素，就需要打破经济社会各部门各领域的数据壁垒，消除“数据孤岛”。

1.2 数据要数高度可信的质量要求是全面数字化改革深化实践的基本需求

全省数字化改革构建“一个一体化智能化的公共数据平台”，使经济社会各部门各领域的数据大量集聚，为数据变成生产要素进入流通环节和生产应用环节，提供了强大的基础性保障和体制机制性保障。但是，大量数据的聚集，是否就能产生生产要素作用，从而形成数据要素市场呢？这恐怕还需要符合一个最基本的要求，既数据要素高度可信的质量要求。只有高度可信的高质量的真实数据的全面性聚集，才是经济社会发展的迫切需要。

1.3 数据要数相对可用的时效要求是全面数字化改革深化实践的重要需求

经济社会各部门各领域应用数据生产要素的基本目的是获取信息，各部门各领域的信息需求存在各不相同的时效性要求。要求掌握瞬息万变时就需要实时信息，要求掌握分时段变化时就需要分时信息，要求还原过去场景时就需要历史信息。因此，数据生产要素作为信息的载体，在社会不同部门不同领域里的特定应用场景中，有着不尽相同的相对可用的时效性要求。只有符合相对可用时效性的数据，才能真正发挥出生产要素的所用，也才能真正推动生产力发展。

因此，在席卷全世界的数字经济浪潮中，在党中央加快数据要素市场化建设的战略部署中，在浙江全面数字化改革的实践中，从全面展望数据生产要素的发展历程中，探索数据生产要素内在要求和发展方向，具有重要的意义。

2 数据生产要素的发展历程

自从1946年第一台电子计算机诞生，数据就开始伴随着新技术的发展与扩张而迅速发展。现如今，在数字经济的大潮中，“数据就是新石油”（奥马尔·乌莱马，2018），成为推动经济社会发展的核心生产要素。其发展历程与展望，理论界基本已有4类研究方向：

2.1 以要素价值贡献为主线

在要素价值贡献上，数据生产要素经历了政府和科研应用、互联网公司发展、政府与商业数据中心快速发展及大规模数据中心发展等四个发展阶段。当前，美国已经拥有数据中心1000多个，大规模的数据中心在500个以上。英国的数据中心超过170个，位居欧洲第一。德国的数据中心建设呈快速上升趋势，已经达到33个以上，大有追超的意图。我国虽然拥有数量众多的数据中心，但具有规模化产业化效应的非常少，仅有50个左右（CMIC，2013）。

2.2 以应用场景为主线

在应用场景上，数据生产要素经历了搜索引擎、数据仓库、数据挖掘、机器学习等发展阶段。数据生产要素从搜索引擎到机器学习，就是要从数据中挖掘规律，挖掘需要的知识价值，在数据这座知识宝库中发掘出真金白银来（李智慧，2018）。

2.3 以时间发展为主线

从数据生产要素发展的时间轴上看，数据生产要素已经经历储备期、萌芽期、概念期、精细耕作期等四个时期的发展历程。历经七十多年，能够处理数值、文本、图片、音频国际社会都在不遗余力的全面、视频等多种类非结构化数据，包含通讯、数据、分布、统计、自然语言等相关多场景应用，主要目的是对于大数据的含义、技术、融合有深刻理解（吴殿义.龙思薇.周艳,2020）。

2.4 以技术发展为主线

在技术发展线路上，数据生产要素经历了人工管理、文件系统、数据库、大数据等四个发展阶段。每一个技术发展阶段，都有鲜明的技术创新。伴随着数据库结构RDB、MPP、Hadoop的演变，如今已能够处理以大容量、多样性、速度快、真实性为基本特征的大数据（牛长春.王福超，2021）。

纵观国际国内数据生产要素发展历程与展望，其数据主要来源是电子终端收集的“大数据”。这样的 “大数据”，由于受到获取、存储、处理等技术的限制，基本上还不能被经济社会各部门各领域广泛应用。这样的现状下，不禁使人要产生疑问，面对现实中巨大的全面的数据生产要素需求，更巨大的数据生产要素资源蕴藏在于哪里？更便利有效的数据获取方式如何生成？更大范围的数据应用服务如何提供？全面数字化改革视阈下数据生产要素的发展或将尝试解决这些时代问题。

3 全面数字化改革视阈下数据生产要素的发展展望

现实的状况，确实使人感到困惑，数据真的能够成为生产要素吗？其实，数据是生产要素之一已毋庸置疑。从需求的广度与深度来看，数据生产要素已经经历了数据、大数据、数据要素、数据资源等几个发展阶段，在全面数字化改革视阈下，经济社会各部门各领域的数据生产要素需求发生了深层次的变革，面对这样的深刻变革，数据生产要素又将何去何从呢？

3.1 数据生产要素发展路径展望

经济社会对数据生产要素需求的方向决定了数据生产要素的发展方向。数据生产要素在各个发展阶段里，经济社会对数据的需求不尽相同，呈现出由点到线、由线到面、由面到体的发展特征。基于最初的数据需求，人类产生了语言、文字和计算，同时也催生了造纸、印刷、计算机等技术。基于巨量的数据需求，产生了大数据，以及与大数据伴随而生的采集、存储、挖掘、统计等技术。面对生产赋能与数据资源化的数据需求，全面数字化改革视阈下的数据生产要素的发展将如何满足经济社会发展的需求呢？换言之，就是全面数字化改革视阈下需要夯实怎样的数据生产要素基础？因此，从全面数字化改革深入实践来看，经济社会已经提出数量的全面性、质量的可信性、可用的时效性等现实需求。现实的数据生产要素需求已经为数据生产要素的发展明确了方向。

3.2 数据生产要素发展类型展望

经济社会发展对数据生产要素类型的需求决定了数据生产要素类型发展。经济社会发展对数据生产要素的需求主要体现在数据的获取、流通、处理、存储等方面。随着通信技术与存储技术的迅速发展，数据的流通与存储已基本能够满足经济社会发展需求。然而，数据的获取与处理已经成为经济社会发展的瓶颈。经济社会中的现有数据，基本可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。当前经济社会发展对半结构化数据、非结构化数据获取与处理的需求日益显著增加。虽然，半结构化数据处理技术、非结构化数据处理技术正在日新月异的发展进步，但总体上还是满足不了经济社会发展的需求。特别是处于源头地位的半结构化、非结构化数据的获取技术，已经成为经济社会发展关键性需求。因此，从经济社会对数据生产要素类型的需求来看，半结构化、非结构化数据的获取、流通、处理、存储将成为数据生产要素类型发展的重要方向。

3.3 数据生产要素发展应用展望

经济社会中广泛深入的数据应用决定了数据生产要素应用发展。应用实现了需求的满足，同时也推动着需求的进一步发展，应用才能实际体现出数据生产要素的价值。因此，全面数字化改革不能只停留在“发现需求”与“满足需求”的层面，而是要更进一步的在“创新需求”上发力，推动经济社会不断向前进。“创新需求”包含两层含义，一是“改变需求”，二是“创造需求”。“改变需求”就是改进现有工作流程或方法，数据需求的质可能没有改变，但获取和流通改变了，数据壁垒没有了，效率得以提高，这就是“流程再造”。“创造需求”就是创造新的需求，以前不能获取的数据生产要素，通过新的科技手段，可以全面、有效获取，数据生产要素的供给能力得以提升。经济社会广泛深入的数据应用的发展，就是要努力通过应用将数据生产要素转化为社会的先进生产力。广泛深入的数据生产要素应用，也将进一步推动数据生产要素标准化的实现，从而使一项一项应用走向智能化。标准化的数据生产要素的广泛应用，最终将全面推动经济社会个性化、高效率运转。全面数字化改革终将走向全面智能化。

4 结 语

从数据生产要素发展历程中，发现经济社会发展的数据需求推动着数据生产要素的发展。从数据生产要素发展展望中，广泛深入的数据生产要素的应用将推动经济社会高质量发展。随着全面数字化改革的深入推进，数据生产要素必将在经济社会的各个部门各个领域中充分发挥出生产要素价值，成为构成社会先进生产力重要组成部分，促使经济社会的深刻变革，推动经济社会全面走向新发展格局。