日前，中共中央、国务院公布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》。文件第六部分“加快培育数据要素市场”，从推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三个方面，阐述了加快培育数据要素市场的具体措施。
党的十九届四中全会《关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》首次在正式文件中提及数据可作为生产要素按贡献参与分配。
不到半年时间，从数据成为生产要素并参与分配，到加快培育数据要素市场，充分体现中国对新经济的高度敏感和认同，并彰显加快发展数字经济的决心。
上个世纪90年代，信息技术革命演化为一场产业革命，“新经济”成为信息技术产业的代名词。近十多年以来，在以新一代信息技术为代表的一组通用目的技术的推动下，“新经济”（即战略性新兴产业）再次浮现，成为世界各国经济中投资最多、创新最活跃、增长速度最快的领域。
“新经济”的技术经济特征表现为以新科技为根本动力，数据成为生产要素，万物互联（物联网），智能化无处不在。
以新一代信息技术为主要内容的第四次技术革命和产业革命，推动了数字经济爆发式发展，使之成为继农业经济、工业经济和服务经济之后的新的经济形态，数字创意产业成为战略性新兴产业的重要部门。在这一背景下，生产要素继续进化，数据已经成为数字经济时代的关键要素。
英国《经济学人》曾有评论：“对本世纪来说，数据就像上个世纪的石油一样是增长和变革的动力。数据的流动创造新的基础设施、新商业、新垄断、新政治，以及更关键的新经济。”
这里，数据主要是指大数据。在统计学和管理学的框架中，大数据区别于数据，主要体现在两个方面。其一，大数据是全集数据。“大数据是相对于传统的以随机抽样为统计学基础的小样本数据而言的，是包含了所有相关数据的全集数据。大样本数据的产生以数据采集技术的发展，尤其是互联网技术的进步为前提。”
其二，大数据内在行为特征。由大数据的采集技术和互联网技术所决定，相关主体，如消费者、经营者或投资者行为产生的时间、地点和数量等信息，均可以被实时、精准记录，进而成为具有分析价值，并被运用于生产、经营和投资决策的资源。这是数据成为生产要素和价值来源的重要依据。
数据参与分配，具有资源和技术的双重特征
在新经济和数字经济的现实背景下，尤其在人工智能主导或参与的生产经营活动中，大数据是必不可少的投入。
和其他资源一样，数据的价值来源也是基于稀缺性。尽管数据不同于有些资源，只能一次性使用，数据可以重复性使用，但这并不意味着数据没有稀缺性。重复使用可以使单位数据的边际成本不断降低，甚至趋近于零（这并不意味着平均成本为零），使其具有公共品的某些特性，这恰恰是数据的巨大社会价值之所在。
也正是基于数据资源的这一特性，政府（公共部门）在数据汇集、开发和提供方面，是一个重要的角色。由此构建和形成数字经济的基础设施和生态系统，应该成为数字经济时代政府工作的重要内容。
长期以来，要素分配的理论和现实，主要关注劳动、土地和资本。在这个时期，技术往往被简化到资本要素中。随着技术进步的频率不断加快，技术对生产活动和经济增长的贡献不断加大。
如上所述，在上个世纪50年代，经济学家索洛的研究就发现，劳动和资本的增长不能解释全部的经济增长，那个不能解释的部分，主要是技术进步的贡献。此后，经济学家罗默的研究又发现，技术进步是因为市场经济体系中存在着内生的激励，进而技术不是外生变量，而是内生变量，是投入生产活动和推动经济增长的独立的生产要素。至此，技术作为生产要素参与分配的理论支持得以建立。
在新经济和数字经济的现实背景下，作为生产要素的数据，尤其是商业性数据参与分配，基本和技术参与分配的方式相类似。这是因为，在数据汇集、开发和提供过程中将产生大量的投入，一如技术和设计专利的产生过程。
就像专利制度的实施，保护和激励了技术创新一样，如今，随着新一代信息技术及相关产业的发展，既作为其结果，也是其投入的数据，有从技术中独立出来的可能和需要，成为一个单独的要素。类似《专利法》的有关数据的法规或条例，也正呼之欲出。它们是数据参与分配的依据和体现，同时将激励数据生产和研发，极大地推动数据产业和数字经济在中国的发展。
推动数据生产、使用及参与分配的建议
数据成为生产要素，数据产业发展和数据市场培育尚在起步阶段，但前景被广泛看好。因此，我们应当在现阶段做好一系列基础性工作，以期更加有利于数据在生产、经营、投资和消费，乃至其他社会活动中发挥积极作用。这里，就数据科技、数据人才和数据治理等基础性工作，提出一些建议。
数据科技存在并融合于现在所说的人工智能、大数据和云计算科技，以及其他相关科技活动之中。形成相对独立的数据科技领域，一是突出数据要素的综合性，将与数据有关的研究与开发，硬件与软件都整合在数据科技领域，进而做出相关的发展规划，制定相关的发展政策，推动数据成为生产要素；二是强调数据要素的产业化，数据科技的发展将通过降低数据要素的生产成本提高数据要素的使用效率，形成数据生产、使用和储存的产业生态和产业链，推动数据要素和数据产业的健康发展。
数据成为生产要素，数据科技和数据产业的发展，势必对数据人才提出巨大的需求。教育主管部门已经对这一需求动向做出了积极的回应，例如，在中国几十家高校开设人工智能专业，就是一项培养数据人才的重要举措。
需要进一步考虑的问题是，第一，宽口径培养数据专业人才。提出高规格培养目标，将最新的与数据要素有关的科技、法律、经济，甚至人文知识，加入培养计划。第二，多层次培养数据专业人才。根据数据要素和数据产业发展的需要，其人才结构应该是多层次的，高等教育、高等和中等职业教育都应该设置相关专业，既反映学科发展的需要，又体现市场的人才需求。
数据成为生产要素，并参与分配，不仅会激励数据充分发挥价值、促进数据产业和其他新兴产业的发展，也要求明确地界定数据收集、加工和使用的行为规则，促进保护私人（消费者和生产者）数据中与隐私和商业秘密相关的信息不受侵害，防止滥用数据进行不正当竞争，乃至制造市场壁垒等行为。这就提出了数据治理的问题。
现在提出将数据作为参与分配的要素，必将促进相关立法的建立和完善，使数据在法制（治）化的基础上资源化、资本化。由此，数据可以作为无形资产列入会计目录，作为评估资产价值、投资转让、融资贷款等的内容和依据。同时，数据的资源化、资本化，将在生产要素层面、会计审计层面提出数据确权的问题，进而从数据治理的角度，推动数据生产、使用和参与分配。
