近期，国家基础学科公共科学数据中心研究成果《数据要素价值演进路径研究》在《数据与计算发展前沿（中英文）》2024年第5期发表。

文章 CSTR:

32002.14.jfdc.CN10-1649/ TP.2024.05.004

文章 DOI:

10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2024.05.004

图1 论文详情

数据已经成为赋能经济发展新质生产力的关键要素。研究表明，数据要素相关概念界定不清晰，要素化质变升级的发展路径不明确，直接影响了数据要素价值释放。本文系统研究了国内外相关文献及国家政策，总结分析了数据要素价值释放的研究现状，基于数据要素的价值提升，明确了从原始数据到数据资本的各类数据形态，提出了数据要素价值演进路径理论模型和数据要素发展路径。

1、数据形态

本文认为数据要素包括六种形态，分别是原始数据、数据资源、数据资产、数据产品、数据商品和数据资本。每种形态都有其独特的特点和功能，厘清形态的独特内涵、边界及其递进关系等，有助于推动数据要素化的渐进发展。

（1）原始数据。原始数据是指未加工处理的数据，具有碎片化、分散化的特点。它通常是从现实世界中收集得到的原始信息的表达，例如传感器数据、实验数据、仿真数据、模拟数据及未经处理的社交媒体数据等。

（2）数据资源。数据资源是指通过加工处理、质量控制或质量评估后形成的具有一定规模的可复用数据，具有高质量和成规模的特点。数据资源来源于原始数据，为了更好复用还应包含描述数据背景的元数据，以及整理、清洗、转换、整合等全流程的溯源信息。

（3）数据资产。数据资产是指由主体持有、产权清晰、预计能为主体带来收益的实体性或非实体性的数据资源，具有可确权、可收益等特征。数据资产作为一种新的资产形式，具备资产的典型特征，业界已经基本就数据资产应具有明确产权以及具备可收益性达成了共识。

（4）数据产品。数据产品是有明确计量单位的数据资产，具有可计量、可定制等特征。数据产品可计量性是数据产品演变为可定价的数据商品，从而可以在经济市场交易流通的基础。

（5）数据商品。数据商品是定价后可在经济市场上交易流通的数据产品，具有可定价、可交易等特征。数据商品的明确意味着数据经市场交换后实现了数据资本化，是数据要素价值演进不可缺少的环节。

（6）数据资本。数据资本指参与市场经济活动并实现增值的数据资产、数据产品或数据商品，具有可增殖、可分配等特征。数据资本的价值增殖带来持续收益，且应该得到合理的分配以确保各参与方的利益。

2、数据要素价值演进路径的理论模型 

针对前述定义的六种形态，特别是形态之间的价值递增关系，数据要素价值演进路径理论模型将数据要素的价值演进划分为五个阶段：数据资源化、数据资产化、数据产品化、数据商品化和数据资本化。

图2 数据要素价值演进路径

（1）数据资源化。数据资源化是原始数据经由清洗、整合、处理形成高质量数据的过程，重点是解决数据的质量问题，消除分散化、碎片化的影响。

（2）数据资产化。数据资产化是数据资源确权的过程，清晰的产权归属是高效流通、合规交易的前提与基础。数据资产化需要解决数据的权属问题。

（3）数据产品化。数据产品化是数据资产通过计量化手段被量化和评估形成可被交易的数据产品的过程，以产品形式参与各种经济活动，该过程核心是解决数据资产的计量问题。

（4）数据商品化。数据商品化是数据产品以商品的形式在市场上流通和交易的过程。数据产品能够成为商品并在市场上流通，前提是在明确数据产品计量单位的基础上解决单位产品的定价问题。

（5）数据资本化。数据资本化是指数据资产、数据产品或数据商品参与市场经济活动转化为可以产生经济效益并实现增殖的过程，核心是数据资产、数据产品或数据商品经由市场等经济活动实现增殖。

需要说明的是，价值演变过程中的每个状态都可以作为前期状态迭代融入到新的数据要素活动中，实现价值融合和增值，如数据产品或数据商品都可以在新的数据要素活动、数据价值增值过程中作为数据资源融入，对于类似反向迭代的过程不做赘述，同样不在图中示意。

致谢：本文在研究过程中，得到了冯海红研究员（中国科学院科技战略咨询研究院大数据战略研究中心）、韩国权副总裁（太极计算机股份有限公司）、刘枝处长（国家信息中心数据管理与开放处）、吴志刚副主任（中国软件评测中心）等数据研究和实践方面专家学者的指导，在此一并感谢。

本文引用格式：胡良霖,王丽娜,王瑞丹,郭德鑫,朱艳华,高瑜蔚,孙毅. 数据要素价值演进路径研究[J]. 数据与计算发展前沿, 2024, 6(5): 36-45.