2017年习近平总书记：数据生产力时代，数据是新的生产要素

顺应1950年代的信息技术革命，经过半个多世纪的传播和普及，正在推动人类社会进入一个新时代——数据生产力时代。2017年，习近平总书记在中央政治局学习时指出，“在互联网经济时代，数据是新的生产要素、基础性战略资源、重要生产力。”

一

数据元素创造价值的三种模式

今天，人们讨论数据的意义和价值，但谈论数据是没有意义的。数据如何创造价值？我们从人类社会发展的角度来理解它。只有深刻理解不确定性，才能真正理解数字化。人类社会的发展史是一部应对不确定性、寻求确定性的历史。对不确定性的恐惧是人类认知的重要驱动力。在任何时代，解决对不确定性的恐惧的三步过程就是理解、预测和控制客观世界。从古到今，人类一直在努力提高认识世界的水平，以期观察世界、了解规律、指导实践。解释过去，澄清现在，预测未来，最终目的是提高认知水平，提高管理不确定性的能力。数据元素的价值在于重构人类理解、预测和控制客观世界的新系统和新模型。

我们从业务角度研究数据如何创造价值。企业是分配资源的组织。企业竞争的本质是资源配置效率的竞争。在当今需求越来越碎片化、个性化、场景化、实时化的今天，我们带着董事长办公会议、生产车间、研发中心、财务室、采购中心、市场部，看看他们在想什么：如何选择企业战略，如何缩短产品的开发周期，如何提高团队的产出，如何提高机床的精度，如何提高使用一组设备的效率，这些问题都可以归结为一个问题，就是如何提高资源配置的效率。科学的，当今企业资源优化分配的实时性和有效性来自于在正确的时间以正确的方式将正确的数据交付给正确的人和机器。这称为“数据流自动化”。

数据流的自动化本质上用数据驱动的决策取代了经验决策。基于数据+算力+算法，对物理世界进行状态描述、原因分析、结果预测、科学决策。“数据+算法”将正确的数据（它所承载的知识）在正确的时间传递给正确的人和机器，用信息流驱动技术流、资金流、人才流、物流，优化配置效率资源。

从数据流的角度看，数字化解决“有数据”的问题，网络化解决“流”的问题，智能化解决“自动流”的问题。里面的逻辑是通过“数据+算力+算法”的模型，不断地将人类对物理世界的认知嵌入到物理世界中，将人们从繁重、重复的工作中解放出来。

数据创造的价值逻辑：数据+算法=四项服务

单靠某种生产要素，难以促进经济增长。从数据因素中创造价值的不是数据本身。数据只有在与基于商业实践的算法和模型聚合时才能创造价值。数据、算法和模型结合创造价值的三种模式：

01

价值乘数

数据元素可以提高单个元素的生产效率。当数据元素被整合到劳动力、资本和技术等每个单一元素中时，单个元素的价值就会翻倍。

02

资源优化

数据要素不仅带来了劳动力、资本、技术等单一要素的乘数效应，还提高了劳动力、资本、技术、土地等传统要素之间的资源配置效率。数据不能生产馒头、汽车、房子，但数据可以低成本、高效率、高质量地生产馒头、汽车、房子，高效地提供公共服务。数据要素促进了传统生产要素的革命性融合和裂变，成为推动经济持续增长的关键因素。这就是数据元素的真正价值所在。

03

输入替代

数据可以激活其他要素，提高产品和商业模式的创新能力，以及个人和组织的创新活力。数据要素可以用较少的物质资源创造更多的物质财富和服务，将对传统生产要素产生替代作用。移动支付将取代传统的ATM机和营业场所。波士顿咨询集团（BCG）估计，由于过去10年互联网和移动支付的普及，中国在传统线下支付基础设施建设上减少了至少1万亿美元。电子商务减少了对传统商业基础设施的大规模投资，政务“最多跑一次”减少了人力和资源消耗，数据元素以更少的投资创造更高的价值。

二

了解数据元素的价值需要从生产力角度

对数据元素更全面的认识和理解，需要回归到生产力的视角，才能更全面、系统地理解数据创造价值的内在机制和逻辑。

数据生产力是知识创造者借助智能工具，基于“数据+算力+算法”定义的世界能源、资源和数据的新生产要素，构建的一种新的能力、适应能力和改造能力。数据生产力意味着知识创造者的迅速崛起，智能工具的广泛普及，数据元素为核心元素。人类了解改造自然的方法，实现从实验验证到模拟选择，经济发展从规模经济到范围经济，用工方式从八小时制到自由连接，企业本质从技术密集型到数据密集型，组织从公司制度形成。在“数字经济”中，

数据生产力的本质是人类重建了一套理解和改造世界的方法论。以“数据+算力+算法”为基础，通过构建比特世界中物质世界的运行框架和体系，重构比特海洋中的原子公司的运行轨迹，推动生产力从本地到本地的转变。全球化，从初级到高级，从单机到系统。这一转变促使劳动者成为知识创造者，将能量转换工具升级为智能工具，将生产要素从自然资源扩展到数据要素，实现资源从单点到多点、从静态到动态、从低等级到低级到高级跳跃。

1

新技术基础：数据+算力+算法

“数据+算力+算法”构建理解和改造世界的新模式，推动生产力核心要素的升级改造和重组。农业经济时代的劳动者主要是体力劳动，他们使用手工工具耕种土地模拟电子技术基础第四版思考题，创造社会财富。在工业经济时代，工人由体力劳动和脑力劳动两部分组成。体力劳动占多数，主要使用能源驱动的工具进行社会化规模化生产。能源、矿产和资本已成为最重要的生产资料。数字经济时代，工业经济时代的劳动者转变为知识创造者，能源转换工具升级为智能工具，

以信息通信技术为引领的新一轮工业革命，推动了人类从开发自然资源到开发信息资源，从解放人的体力到解放人的脑力的拓展。其背后的逻辑是构建赛博、物理、人的闭环赋能系统：物质世界运行——运行规范化——规律建模——模型算法化——算法编码——基于软件的代码——软件不断优化并改变物理世界。

2

数据生产力的三个要素

（1）新生产者：MIT 的 Erik Brynjolfsson 等知识创造者提出了一个命题，数字经济时代最稀缺的资源是什么。普遍认为，创新人才是“第二机器”中最稀缺的资源时代”。那些勇于创新，创造新产品、新服务或新商业模式的人正在成为市场的主要主导力量。

数据生产力激发每个人的创业精神。只要你有结合创新元素的能力，有实践的能力，你就是一个创业者。数据生产力深深植根于创业土壤，是创业大规模崛起的时代。从管理者到领导者的转变，每个人都不仅仅是一个执行者，而是一个创新者。数据生产力在于激发每个人的潜能，实现自组织、自管理、自驱动，通过高效协作应对各种不确定性。

数据生产力的本质是为了人类的解放和全面发展。未来，生产力的大发展和物质的极大丰富，将把我们带到一个新的社会，无人矿山、无人工厂、无人零售、无人车、无人餐厅将无处不在，人类将不再是越来越多的产业工人和脑力劳动者将成为知识的创造者，人们将有更多的时间和精力来满足他们的好奇心。

（2）新型生产工具：智能工具在数字经济时代，人类社会改造自然的工具也开始发生革命性变化，最重要的标志是数字技术让劳动工具智能化。工业社会将能量转化为特色工具逐渐被智能工具驱动，形成了信息社会典型的生产工具——智能工具。智能工具是指具有收集、传输、处理和执行信息能力的工具。

传感器、通信、网络、软件、计算机及人工智能、集成电路、互联网、物联网、大数据、区块链等各类信息技术取得重大突破，构建信息采集、存储、传输、显示、加工工业系统。它的重大意义在于，数字技术的发明取代和延伸了人类的感官、神经、思维和效应器官，创造了新的生产工具，即智能工具。

智能工具包括有形的智能设备和无形的软件工具。有形智能装备：工业社会在能量转换工具的发动机、传动和工作机的基础上增加传感、计算、通信和控制系统。传统的能量转换工具是由智能工具驱动的，这使得传统工业社会的生产工具发生了质的变化，充分解放和提升了人类的智能活动。无形软件工具：如用于工业设计的计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助仿真（CAE）、用于集成电路设计的电子设计自动化工具（EDA）等。力量，也是人脑力的延伸。

(3）新的生产要素：各种社会形态中的数据，核心资源将是各个社会形态中各种社会资源最集中的形态，社会的主要经济社会活动主要围绕核心资源展开或其衍生物展开。

在数字经济时代，大多数劳动者使用智能工具生产物质和精神产品。对生产要素的认识经历了一个逐渐深化的过程。土地、劳动力、资本、创业人才、技术等，一度被认为是典型的生产要素。数字经济中最重要的劳动力数据是以“比特”为单位的数字信息。人类用来改造自然的生产工具、劳动对象和人都将配备数字信息。数据赋能的融合要素将成为生产要素的核心，整个经济社会运行都将得到数字信息的支撑。在数字经济时代，获取、拥有、控制、

数据生产力创造价值的基本逻辑是通过网络空间的算法和计算能力促进隐性数据和知识的显性化，将数据转化为信息、信息转化为知识、知识转化为决策、数据自动流通。解决复杂系统中的不确定性。数据元素的价值不在于数据本身，而在于数据元素与其他元素的融合所创造的价值。这种授权的刺激效果是指数级的。

3

数据生产力的本质

数据生产力的核心价值可以概括为“数据+算力+算法=服务”。数据生产力时代最本质的变化是实现管理数据在生产全过程、全产业链、全生命周期的可用性、分析和执行。数据的及时性、准确性和完整性不断提高，数据开发利用的深度和广度不断扩大。数据流、物流、资金流的协同融合水平，数据流的自动化水平，将成为企业未来核心竞争力的源泉。

Elon Musk 的 SpaceX 完美呈现了数据生产力的价值。2020年，SpaceX实现了载人航天，完成了美国68.3%的航天发射活动。马斯克在公司官网上的信中提到，从 1970 年到 2000 年，将一公斤送入太空的成本相当稳定，平均为每公斤 1.850,000 美元。SpaceX 每公斤的成本仅为 2,720 美元。火箭发动机研发成本的75%在于“试验、失效、改造”。SpaceX在产品开发前期通过仿真，大大降低了开发成本，缩短了周期，提高了研发效率和产品质量。

智力是主体适应、改变和选择环境的各种行为能力。在数据生产力时代，这种行为能力体现在各主体精准、实时、低成本的决策能力上。企业基于数据生产力构建智能、高效、精准的决策运营系统，其本质是对物理世界的重新解构和深度运营。

三

数据生产力：增长的新动力

数据生产力正在重构经济运行新体系，成为经济增长的新动力，推动经济生产方式和模式的变革。

1

创新方法：从实验验证到模拟选择

人类社会认识客观世界的方法论经历了四个阶段，从“观察+抽象+数学”的理论推理阶段，到“假设+实验+归纳”的实验验证阶段，再到“样本数据+机制模型”。在模拟选型阶段，现已进入“海量数据+科学建模分析”的大数据阶段，即利用“数据+算法”的模式，通过大数据发现物理世界的新规律。

在传统的产业创新中，无论是产品开发、工艺优化还是工艺再造，都必须进行大量的实验验证。一般来说，实验验证过程复杂，周期长，成本高，风险大。产业创新往往是一个高投入、低回报的项目。数据生产力对人类社会最大的变化是通过数字孪生等技术不断将人类赖以生存的物理世界数字化，并在网络空间建立起虚拟镜子。网络空间具有实时效率、零边际成本和灵活架构的特点。优势，为产业创新带来极大便利。

01

从效率的角度

基于数字仿真的“仿真选择”，使产业创新活动在网络空间快速迭代，促使创新活动在时间和空间上的交叉、重组和优化，大大缩短了新技术产品从研发到研发的过程，小试、中试到量产周期。

02

从主体的角度

以数字仿真为基础，“仿真选拔”推动了大量数字平台的产生，降低了创新创业的门槛和成本，让大众创业者能够依托平台，充分利用产业资源开展创新活动，直接参与产品构思、设计、制造、改进等环节，真正实现创新的现实意义。

03

从工艺上看

数据分析技术的快速发展促进了“需求-数据-功能-创意-产品”链条中数据联动的反向传播，生产过程的参与者从生产者向消费者进化，个性化定制模式的兴起让消费者要经历整个过程。参与生产过程，消费者在产品过程中的话语权和影响力不断增强。过去，以生产者为中心的生产要素正向整合创新过程，正在向以消费者为中心的生产要素逆向整合创新迈进。流程转移。

2

生产方式：从规模经济到范围经济

在传统经济发展，特别是工业经济发展中，主要强调单一产品的生产规模扩大，产品平均成本逐步下降。这是一种追求单品成本微幅增长的规模经济模式。

数据生产力的发展强调在资源共享的条件下，长尾所包含的多品种产品协调满足客户的个性化需求，企业与行业分工带来经济效益。这是对多品种的追求。产品成本较弱的范围模型经济增加。在数据生产力带来的范围经济发展中，生产经营方式、组织管理方式、服务方式都将发生根本变化。

全球进入新一轮新基建安装期。基于“物联网化+云化+中台化+APP化”的新架构逐步替代传统IT架构，加速全要素、全产业链、全价值链数字化。网络化和智能化，无论是全球互联网、ICT企业，还是金融、娱乐、制造企业，无一例外都将卷入这股科技与产业变革的洪流中。企业开始从业务数字化向数据业务拓展。数字智能转型的大幕已经拉开。

3

用人方式：从员工到自由职业者

越来越多的个体将成为知识工作者，个体的工作和生活将变得更加灵活，逐渐呈现出一种自由连接的新形态。每个人都会成为某个领域的专家，这将极大地释放个人的潜力，每个人的专长都可以很容易地在市场上“变现”。与此同时，SOHO式工作、弹性工作等集工作、生活、学习于一体的新形式将更加普遍。当然，“人人都是专家”、“人人都必须是专家”，不仅意味着某种能力的卓越，更意味着“人人都是自己的CEO”，就像专家一样——自我驱动，自我监控，自我管理，自我提升。

4

企业形态：从技术密集型到数据密集型

企业竞争的本质是在不确定的环境中为谋求自身生存和发展而进行的资源竞争。分析企业劳动力、技术、数据等不同生产要素所占比例的差异，技术正逐步向数据转变为企业竞争的核心要素。企业竞争正在从要素、市场、技术等资源竞争向数据竞争转变，数据成为企业占领产业竞争制高点的核心驱动因素。

从数据资源的角度来看，当感知无处不在，连接无处不在，数据也将无处不在。所有的生产设备、传感设备、联网终端，包括生产者本身，都在不断产生数据资源。这些资源渗透到产品设计、建模、工艺和维护的全生命周期，以及企业的生产、运营、管理和服务。等环节，以及供应商、合作伙伴、客户等全价值链，成为企业生产经营的基石。

从数据管理的角度来看，数字化转型逐渐成为数字经济时代企业的必由之路，而数据管理能力是数字化转型的核心能力。数据主导的竞争态势要求企业将数据提升到与会计、财务、管理、运营相同的战略定位，成为未来企业运营的基本能力。

从数据驱动的角度来看，企业通过分散在设计、生产、采购、销售、运营、财务等部门的业务系统，对整个生产过程、产品生命周期和供应链的数据进行采集、存储和分析。、挖掘模拟电子技术基础第四版思考题，保证企业各部门协同工作，使用相同的数据，从而通过数据驱动实现生产、业务、管理和决策过程的优化，提高企业的生产经营效率.

5

组织形式：从公司到数字经济生态

工业革命孕育的市场经济本质是如何在高度不确定的环境中实现科学决策。哈耶克认为，市场经济是一个信息处理系统。大量独立个体通过价格发现机制，根据各种有限的、本地化的、碎片化的信息做出决策，优化资源配置。工业时代的企业基本遵循线性（价值链、产业链、供应链等）的组织和流程。

进入数字经济时代，大规模人类协作的广度、深度和频率进入了一个新阶段。产业化不断升级，新的协作组织不断涌现，需求端面临海量千变万化的供给信息，供给端面临海量千变万化的消费需求，无论是生产者、消费者，或者说是需求方、供给方，以及成千上万的市场经济活动的相关参与者，都融入了数字经济。

数字经济生态以“基于云”的组织方式为代表：数字平台+亿万用户+海量商户+海量服务商——这是一个大规模、微调、自动化、取之不尽的大规模协作的组织方式也是人类历史上从未有过的“分工/协作”的高级阶段。

网络协同正在打破传统管理的规模不经济，对原有的生产组织体系、企业边界和劳资关系形成新一轮冲击。波音“梦想787”飞机的研发生产已实现6个国家100多家供应商上万人在线协同研发。中国网约车巨头还实现了每天2000万旅客和司机之间的业务合作。

四

数字治理系统趋势

1

模式：协作、平台

在治理领域热点难点问题的实践探索中，出现了一些治理方法的“最佳实践”。

01

协同治理

数据生产力是一个去中心化、多方参与的生态系统。每个科目都有更多平等参与的机会。与这种生产力体系相对应的，必然是多方参与的协同治理。集中化、单向化、面向控制的封闭式管理将难以适应数据生产力的发展。多方参与的生态协同治理是新生产力的要求。

02

大数据治理

大数据治理是指充分利用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。例如，在城市交通管理中，利用实时交通大数据分析交通流量可以减少拥堵。再比如，面对海量商品、海量买卖双方、实时交易、碎片化交易，已经无法再用传统的管理方式来应对“假货炒货”等新情况。、大数据分析等方法可以更好地识别和解决问题。

03

平台治理

平台治理是指合理界定政府、平台和第三方的责任，对与平台相关的问题进行治理。近年来，阿里巴巴与各方共创的“科技赋能+多元共治”取得了不错的效果：2019年阿里巴巴平台96%的疑似侵权链接一上线就被屏蔽；每万笔交易的涉嫌侵权商品数量仅为1.03，5年下降67%。2019年12月，国家知识产权局发布《中国电子商务知识产权发展研究报告（2019）》），首次采用阿里巴巴“技术赋能+多元治理”

2

原则：服务创新发展

在很多场景下，数据生产力的快速发展给原有的治理体系带来了“困境”甚至“难度”。这需要对数据治理的基本概念、原则和程序保持持续的凝聚力和共识

推动创新的原则：网购、科技金融、云计算、无人驾驶等，都是创新的结果。创新是数据生产力最重要的特征。创新带来经济繁荣，创新提升社会福利。未来，数据生产力的进一步发展和深化也必须依靠创新，推动创新。

主体公平原则：数据生产力可以充分赋能小微企业和个人参与经济活动。小微企业、年轻人、普通人，甚至残疾人，应该也可以在数据生产力体系下拥有公平、包容的权利和能力。

技术中立原则：为了促进平台等新“物种”的生存和发展，应坚持技术中立规则。平台是数据生产力体系的重要载体。平台责任和权利的合理界定，不仅关系到平台作为一种组织形式的发展，也关系到数据生产力的未来。

福利最大化原则：数据生产力的发展必然会带来新与旧、先进与落后、发展与保守的矛盾与摩擦，如数据共享与保护的矛盾、跨界的矛盾。边境电子商务与传统国际贸易。面对艰难的抉择，要综合考虑社会总成本和总福利，使社会总成本最小化，总福利最大化。

3

从零和博弈到激励相容

在数据治理过程中，应充分认识数据问题的复杂性，在政策制定过程中充分评估数据政策可能带来的经济和社会影响，避免损害创新和就业。很多案例证明，理想化的监管设计可能会带来形式主义、执法成本飙升、小企业无法合规等意想不到的效果。

01

数据所有权

从数据所有权的角度来看，与以动产和不动产为代表的传统财产相比，数据具有物理属性可再现、数据来源开放、多重价值之间不竞争等特点。，这决定了传统的强调静态归属和排他效力的产权理论已不能直接应用于数据价值归属的判断。根据数据本身的特点，在综合考虑相关主体围绕数据的利益诉求的基础上，探索建立一套公平、高效、激励兼容的数据价值分布基于数据记录者和处理者的数据财产权益。机制。

02

政府数据共享

从数据的价值创造机制来看，只有数据充分流动，才能发挥其价值，为个人、企业和社会带来利益。但从政务数据开放来看，由于政务数据供给不足，数据红利并未充分释放。主动开放的意识和动力不足，高价值数据（如信用、健康、医疗、工商登记、行政许可、交通、就业、社保等）的开放率不高。从数据协作共享的角度来看，政府与社会主体之间缺乏合法的数据协作共享机制。

03

产业竞争新阶段

动态竞争和高频创新是数据生产力时代的最大特征。动态竞争是指对相关市场而言，技术创新和业务创新不断打破市场结构的相对稳定性和静态性，使其作为一个整体不断发生重大变化或根本性变化，并在一定时期内出现。不断变化的特点，使竞争的范围不断变化。从时间跨度上看，动态竞争不是暂时的，而是长期存在的；从强度上看，有的表现为“颠覆性”变化，有的表现为增量变化。

数据生产力的创新和竞争正是如此。从所谓的“数据所有权”来看，过去20年的高速数字化进程，在消费者端积累了一定的数据量。但实际上，我国80%的信息资源都掌握在政府部门手中。同时，随着工业互联网、物联网、5G、企业数字化的快速发展，供应链上将很快产生更大规模、更高数量级、更高价值密度的数据。边。因此，仅从当前数据的大小和类型来讨论“数据所有权或控制权”是不够的。

世界从未像今天这样丰富多彩，充满不确定性。人类已进入数字经济时代2.0，新技术深刻改变了人们的生产、生活和学习方式，对国家竞争和市场竞争产生深远影响。“数据+算力+算法”定义的“数据生产力”趋势正在滚滚而来，它将引导人们重新认识、理解和重构这个不确定的世界，带来更广泛、更深层次、更震撼的变化，一个数字经济新时代即将到来。

原标题：安小鹏：数据元素如何创造价值 | 深度解读