數據要素價值狀態發展路徑

Leo
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隨著數據二十條的發布,數據要素因為零邊際成本等特點成為現階段的關鍵要素。這種情況下,如何理解數據要素?我們從狀態和價值階段進行簡單的分析。

2020年3月30日,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》,數據作為第五大生產要素,繼土地、勞動、資本、技術之后被首次提出。兩年后,國務院再次發布《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》,也就是我們俗稱的“數據二十條”,更加深入從生產要素高度系統部署數據要素,重點圍繞數據產權制度、數據要素流通和交易機制、數據要素權益分配機制以及數據要素治理制度等方面進行了基本原則的明確,為加快數據要素發展指明方向。

不同于其他生產要素,數據要素具有零邊際生產成本、復制無差異、非競用性等特點,成為現階段的關鍵生產要素。

筆者認為,對于數據要素的理解,可以從數據的價值狀態、增值方向和發展路徑等方面進行。

基于此,筆者從數據的要素狀態和價值階段兩個維度對數據進行簡單分析。

一、數據要素形態定義

基于數據價值的提升,將數據要素確定為:原始數據、數據資源、數據資產、數據產品、數據商品、數據資本六種形態。

  1. 原始數據:指未加工處理的數據。具有碎片化、分散化的特點
  2. 數據資源:指通過加工處理、質量控制或質量評估后形成的具有一定規模的可復用數據。具有高質量、成規模的特點
  3. 數據資產:指由主體持有、產權清晰、預計能為主體帶來收益的實體性或非實體性的數據資源。具有可確權、可收益的特點
  4. 數據產品:指有明確計量單位的數據資產。具有可計量、可定制的特點
  5. 數據商品:指定價后可以在經濟市場上交易流通的數據產品。具有可定價、可交易的特點
  6. 數據資本:指參與市場經濟活動并實現增值的數據資產、數據產品或數據商品。具有可增值、可分配特征

二、數據要素價值演進

基于數據要素的六種形態實現,相應地其價值演進路徑可分為五個階段,分別為:數據資源化、數據資產化、數據產品化、數據商品化、數據資本化。

  1. 數據資源化:原始數據經過清洗、整合、處理后形成高質量數據的過程。重點需要解決的問題是:數據的質量問題、消除分散化、碎片化的影響。本階段應充分發揮人工智能技術的作用,為For AI而By AI
  2. 數據資產化:數據資源確權的過程,清晰的產權歸屬是高效流通、合規交易的前提與基礎。重點需要解決的問題是:數據的權屬問題。其中將數據分為:公共數據、企業數據及個人數據。目前政策重點針對公共數據,企業數據規范本年內會出臺
  3. 數據產品化:數據資產通過計量化手段被量化和評估形成可被交易的數據產品的過程。重點需要解決的問題是:數據資產的計量問題
  4. 數據商品化:數據產品以商品的形式在市場上流通和交易的過程。重點需要解決的是單位產品的定價問題,但前提是需明確數據的計量單位??紤]因素:數據成本、數據質量、處理程度、供需關系等。
  5. 數據資本化:數據資產、數據產品或數據商品參與市場經濟活動轉化為可以產生經濟效益并實現增值的過程。重點需要解決的問題是:市場主體,目前主要有四類市場主體,包括:數據提供商、數據買家、第三方服務提供商和數據交易中介。

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