每日名词点击数据要素

　　步入数字经济时代，数据在经济活动中的作用愈来愈重要，数据的有无、数据量的大小、数据质量的优劣、数据存储能力的强弱、数据挖掘水平的高低等，无论是对于国家，还是对于组织、企业与个人，都日趋成为其竞争力的重要来源。

　　党的第十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，这也是对数据在发展数字经济中所起的关键作用的肯定。

　　第一，数据参与分配可激励各主体参与创新，调动各主体的积极性，提升我国的创新驱动能力，有力支撑经济增长。

　　第二，数据参与分配将有力促进我国产业结构升级优化，实现国家经济的有效转型。

　　第三，数据参与分配有助于新兴产业的发展，产生更多的就业岗位，扩大中等收入群体的规模，有助于社会阶层结构稳定。

　　生产要素是经济学中的一个基本范畴，包括人的要素、物的要素及其结合因素，是进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源，是维系国民经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本因素。随着生产力的进步，技术逐渐被认为是生产要素之一，再包括现如今的数据，无疑都会对经济的总体发展起到关键作用。

　　作为独立生产要素之一的数据，首先应具备可累积性、流通自由性、信息安全性等要素的一般属性。随着我国逐渐步入数字经济时代，我国大数据已积累了相当大的规模，且资本投入规模巨大，这表明数据与其余要素之间的关联日趋紧密。另外，与技术要素相似，由于数据要素承载着信息，且更侧重于共享开放，因此对其进行监管也是必要的。丰富的数据源是大数据发展的前提，然而量的累积性不仅指数量，也包括质量的累积性。

　　除此之外，数据要素具有高投入、易复制、强互补性、强外部性等特征。首先，在形成系统的初始数据库时，需要对海量的对象及信息进行数字化。以如今的数字原生企业阿里巴巴及京东为例，面对数以亿计的消费者，他们需要通过算法对消费者进行系统性的画像，并存储海量信息，同时要使其可自主优化，从而提高服务消费者的能力和效率。要做到这些需要大规模硬件及大量的人才投入，然而，由于信息的复制成本过低，几乎是零边际成本，一旦数据生产出来，对其进行复制则方便许多，这使得大数据及信息的存储、传输等成本急速下降；其次，只有大规模、高维度、及时性很强的大数据才能有效发挥规模经济的优势，若要对某一方面的数据进行研究，首先要保证的便是其数据量的大小，只有大范围的数据才有更强的说服力，同理，数据在时间上的及时性也同样重要，距离现今愈近的数据愈具有说服力；最后，由于数据承载着信息，且自由流通的边际成本又近乎为0，在获得数据的过程中必然会涉及隐私问题，从而产生一些相应的外部性影响。将数据作为生产要素参与分配，不但促进生产效率，鼓励其发挥相应价值，推动新兴产业发展，同时，也能更加明确数据收集及使用过程中的一些规则，更好保护数据安全及用户隐私。

　　数据作为高流动性生产要素，在数据要素贡献确定的前提条件下, 就可以按照数据要素的贡献度参与分配。

　　数据参与分配有多种方式，一般可分为短期分配方式和中长期分配方式。短期分配方式主要满足数据人员短期利益的需求，操作简便，但是，适用面相对较窄，缺乏激励的持久性，不利于发挥科技人员的创新精神。中长期分配方式一般将单位利益与数据人员利益挂钩，激励持续时间较长，有利于调动数据人员的积极性，但往往具有滞后性。具体包括工资、利润提成、数据技术入股、人才持股计划、期股期权制等方式。其中，数据技术入股是指数据技术产品与服务成果经过评估以后，作价折合成一定的股份参加企业收益分配并承担一定的企业经营风险，数据技术出资者因而成为公司股东，相应的数字技术成果成为单位法人财产。数据技术入股是对数据要素产权的承认，是以产权权利为数据创造者和拥有者提供了激励约束机制。数据技术入股体现了长期激励的原则，有利于降低企业的投资风险，使数据人员获得的报酬与自身价值接近，能调动数据人员创新的积极性，这也将成为数据要素参与分配的主流方式。

　　由于各种分配方式都有自身的优缺点，只有多种分配方式组合，取长补短，才能充分发挥各种分配方式的激励效果。对此，应尽快出台相关政策制度，允许和鼓励企业、高等学校、科研院所等单位通过多种形式给予数据专业技术人员报酬，在工资、奖励等收益分配上进一步向数据人员倾斜；鼓励数据要素以多种形式参与收益分配，积极推行数据技术入股方式；实施改革创新，积极探索技术要素参与收益分配的多种有效形式；允许和鼓励数据技术成果拥有者在进行科技开发和成果转化时，具体情况具体分析，选择适合技术特点与发展要求的收益分配方式。

　　数据参与分配目前迫切需要解决的是数据政策环境、数据产权确认、数据共享、数据保护等系列问题。

　　首先，数据参与分配需要良好的法律制度的支持。需要组织第三方研究出台数据技术价值贡献的具体标准和测算方法，建立健全数据作为无形资产相关的财产界定、审计核准、评估制度；建立有力的数据监管机制，建立健全个人信息保护和数据产权保护制度，推进数据的有效治理。

　　其次，数据产权的确认问题。数据价值链包括数据的通讯、采集、储存、清洗、整理、分析、共享等环节，生成的数据内容是数据的本质体现。由于掌握数据内容、数据采集、数据分析等各环节的参与者并不相同，因此在分配时需要兼顾多方的利益，特别是数据采集者、加工者与内容所有者的产权确认。对数据通讯、采集、储存、清洗、整理、分析、共享技术所有者的分配，可以参照按技术要素分配的方式如利润提成、技术成果交易、专利收益、技术入股等；对数据内容所有者的分配，则需要数据产业市场的多方博弈探索。

　　第三，在加强数据共享利用的同时，注重数据权益的保护。数据共享利用是提高数据利用效率的要求，但加强数据内容产权保护，特别是保护个人私密信息，又是产权方的要求。处理好两者关系，既要高度保护个人隐私信息，又要推进脱敏数据的深度和广泛利用；既要依法保护私有数据产权，又要促进公共数据向社会开放，加强数据共享。

　　最后，为数据参与分配创造良好的氛围。组织有关机构开展数据作为生产要素参与分配的理论研究，加强数据参与分配的必要性和意义、典型单位和个人事迹的宣传，增强社会对数据作为要素参与分配的认可。