取代房地產，數字經濟崛起，數據資產入表助力數字經濟加速跑

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發布時間：2024-06-25 閱讀數：32900

近年來，隨著房地產市場的逐漸疲軟，關于「誰將成為新的經濟支柱產業」的討論愈演愈烈。那么，誰能真正擔起這一重任？

一、從土地經濟到數字經濟

過去，房地產作為土地經濟的代表，帶動了中國經濟的飛速發展。然而，這種“以地謀發展”的模式也埋下了高杠桿、高負債的隱患。隨著房地產市場的調整，尋找新的經濟增長點成為當務之急。

在這一背景下，數字經濟作為新質生產力的代表，逐漸嶄露頭角。數據已成為與土地、勞動力、資本、技術并列的第五大生產要素，是第四次科技革命的驅動力。在數字經濟的推動下，產業結構正在發生深刻變革。

數據顯示，廣義的數字經濟占中國GDP的比重已超過40%，其核心產業增加值占比也達10%以上。數字經濟不僅在規模上超越了傳統的土地經濟，還在就業、產業轉型升級等方面展現出強大的拉動效應。

1.數據成為第五大的生產要素

數據是繼土地、勞動力、資本、技術四大生產要素之后的第五大生產要素。正如中國國際經濟交流中心副理事長王一鳴所說，土地要素遵循邊際報酬遞減，而數據則是邊際報酬遞增，越用越多，創造的生產力也越強大。

因此，與土地經濟相比，數據要素驅動的數字經濟，規模更大，上下游產業鏈更長，無論對于刺激經濟、拉動就業還是促進產業轉型升級，都有長期之效。

在就業方面，房地產直接或間接拉動數千萬人的就業，而數字經濟創造催生出大量新產業、新業態、新商業模式，創造了大量新就業形態，凈就業貢獻更為可觀。

根據中國信息經濟學會發布的《2023中國數字經濟前沿：平臺與高質量充分就業》，目前數字經濟為中國凈創造就業約2.4億，到2030年帶動就業人數將達到4.49億。

2.財政貢獻的轉變

在財政貢獻上，土地財政可謂獨一無二，高峰時期占全國財政收入半壁江山，但土地財政不可持續，一些過度依賴賣地收入的城市，已經遭遇土地經濟的反噬。

數字經濟相關產業對財政的貢獻，雖然不如土地經濟那么直接，但通過對經濟效率的提升、新質生產力的培育、產業結構的高級化，做大經濟總盤子，帶動稅基擴容。

正如中國人民大學教授李三希所說，發展數字經濟就是發展新質生產力。作為新的支柱產業，數字經濟影響的不是一時一地，而是數十年乃至上百年。只有這樣的支柱產業，才能為經濟發展提供更穩定、更長遠、更具韌性、更有爆發潛力的支撐。

3.數字經濟核心產業的增長

以數字經濟核心產業增加值為衡量標準，北京、深圳、上海、杭州穩居前列，尤其是北京和深圳，均突破了1萬億元。深圳的數字經濟核心產業占GDP比重超過30%，杭州和北京也雙雙超過25%，遠高于全國平均水平。

這些城市都有一批大型科技企業，尤其是互聯網企業和平臺企業，它們既是數據的主要生產者，也是將數據與資本、技術等生產要素整合的組織者。2023年中國互聯網百強企業，北京33家，上海17家，廣東15家，浙江6家，幾個主要省份占了7成以上。

在雄安新區的數字經濟對話論壇上，劉守英提出了一個概念：“如果工業企業是工業時代的創新組織方式，那么平臺就是數字時代的創新組織方式。”在傳統工業化時代，無論是垂直分工的福特制、精益生產的豐田制到業務外包的溫特制，工業企業都是主導者，大型企業與其上下游產業鏈、供應鏈，成為經濟的主要組織形式。

二、數據資產入表：數字經濟的關鍵一步

數字經濟的崛起離不開數據資產的支撐。近年來，關于數據資產入表的討論逐漸升溫。2024年1月1日開始施行的財政部出臺的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，為數據資產入表提供了政策支持。這一舉措不僅有助于規范企業對數據要素的成本核算和管理，還為數據要素市場建設奠定了基礎。

1.數據資產入表的意義

探索數據資產入表新模式，可以有效規范企業對數據要素的成本核算和后續管理，有利于推進數據要素市場建設，有利于反映數字經濟發展成果，有利于反映國家或地區一段時期內的經濟運行態勢。

對此，有些觀點認為通過評估計價將開啟超十萬億數據要素市場，加上數據要素全鏈條投入產出以及數據資產衍生市場，整體規模可能超過幾十萬億元。

若按此邏輯，這個估計還是太保守了，原因有二：一是相較于我國8.1ZB的海量數據資源存量來說，被計價入表的數據資源存量占比極小；二是相較于我國1.5億戶市場主體來說，持有數據資源的大型企業數量占比極小。

如果將全國8.1ZB數據資源存量和1.5億戶企業，全部納入數據資產評估計價與入表，那么我國在短時間內實現GDP世界第一，沒有任何懸念。但這是數據要素市場化配置改革的目的嗎？數據基礎制度建立起來了嗎？數據生產力得到解放和發展了嗎？答案不言自明。

所以，先立后破、構建數據基礎制度、調整數據生產關系、解放和發展數據生產力、讓企業群眾有更可持續的數據財富獲得感、助力實現共同富裕，才是數據要素市場化配置改革的終極目的。數據資源化、資產化、資本化只是為了達到改革目的而采用的手段，不要把手段當目的。

2.數據生產力的形成

改革就是解放和發展生產力，數據要素市場化配置改革就是解放和發展數據生產力。

數據生產力是人們在勞動過程中形成的解決數據需求和數據供給之間矛盾的客觀物質力量，是人或人工智能利用數據生產工具進行數據處理及其與傳統生產要素融合過程中認識、適應和改造自然的能力，是數字時代社會發展的主要動力。

主要由新型數據勞動者、數據生產工具和數據勞動對象組成：

1）新型數據勞動者是數據生產力變革的最活躍的因素，如數據科學家、首席數據官、數據分析師、數據合規師、數據工程師、數據經紀人等。

2）以大模型、生成式AI為代表的數據生產工具是數據生產力發展水平的重要標志，如強泛化、深結構、自適應的算法處理，智能化、網絡化、綠色化的算力支撐以及跨行業、跨區域、跨領域、跨主體的數據基礎設施。

3）以數據價值網絡為代表的數據勞動對象。構建基于多主體動態博弈的數據價值網絡，清晰界定虛實、公私、組織三大責任邊界，權益權屬、合規登記、收益分配三大權利邊界，算法、平臺、安全三大技術邊界，促進數據價值的創造、流通與實現。

3.數據生產力的加速形成

數據生產力的形成是一個歷史過程，而淬煉數據能力則是加速數據生產力形成的關鍵所在。

1）「積沙成丘」：將數據匯聚成數據資源。數據遵循大規模連續協同、指數級積累增長等客觀規律，只有產生、匯聚、融合多源異構數據，為數據生產力的發展提供充足的數據資源，才能發揮更大更好作用。

2）「點石成金」：把數據資源轉化成數據能力。各類組織借助先進的數據生產工具，實質性提升數據戰略規劃能力、數據資源開發利用能力、數據資產運營能力、數據與業務融合創新能力及其成員的數字思維與數字素養等數據能力，才是推動數據資源向現實生產力轉化的關鍵所在，為數據生產力的發展提供源源不斷的內生動力。

3）「乘數效應」：數據能力賦能全要素生產率提升。隨著各類組織數據能力的提升，將會驅動數據參與到生產、生活與治理全過程，并與傳統生產要素深度融合，提高單一要素的生產效率和要素之間的資源配置效率，促進生產要素發生聚變、裂變，激活創新，優化資源配置與價值倍增，推動全要素生產效率的指數級增長。

4）「新質生產力」：全要素生產率提升助推高質量發展。全要素生產率的全面提升之日，就是數據生產力真正形成之時。到那時，數據生產力成為經濟社會發展的核心動力，推動數字時代社會化大生產關系重塑，開啟數字中國高質量發展的新紀元。

三、數據資產的未來：從探索到成熟

盡管數據資產入表和數據要素市場化配置改革仍處于探索階段，但其發展潛力巨大。

最近數據資產入表、數據交易、數據交易所，又重新回到了我們的視野，不知不覺過去了十年，這次應該是強勢回歸。目前是在政府主導、央國企引領下，逐步開展數據資產入表、數據交易，然后帶動有需求的其他類型企業一起加入，有望再創造百萬億元新增資產規模。

1.事物的發展規律

一項技術，在初期人們往往對它抱有很高的期望，因為它是一個創新的存在，然后一些投資的大力加入和人們的熱情涌入，這樣就會催生泡沫。但泡沫也并不全是壞處，泡沫的好處就是在于能夠讓更多的資金、更多的注意力轉移過來。

在更多的注意力，更多的資金轉移過來之后，這項技術和這個產業就會得到一個大力的發展，當然他可能發展的沒有那么順利。不管是當年的互聯網泡沫，還是人工智能的泡沫，還是物聯網的泡沫，在短期內都會產生泡沫，然后迅速的冷卻。

一哄而上，然后一哄而下，這是人性的一個特點，在完成這一步之后，能留下來的是那些真正想往這個方向發展的企業，他們去會默默的發展核心能力，直到鳳凰涅槃。

我們總是高估在一年或兩年中能夠做到的，而低估五年或十年中能夠做到的。技術的力量也正呈指數級增長，而不是線性增長，它始于微小的增長，隨后又以不可思議的速度爆炸式的增長。

當這個事情過了若干年之后，當它再次出現在公眾的視野中，并且以再次以高調的身份出現在公眾的視野中的時候，說明它一定是成熟了，一定是可以廣泛的應用甚至商用了，可能大家需要再一輪的發展，到第三次才能正大光明的真正的滲入到我們生活的每個角落。

通常情況下，第二次就已經足夠的成熟，如果在這個階段去布局、去投資，就是一個很正確的事情了。因為這個階段，就像我們去買現房一樣，而不是我們最開始去買期房，對于未來房子質量的不確定性，未來周邊規劃真正落實的不確定性，甚至房地產商有沒有暴雷，爛尾的可能性。

2.數據資產的現狀

在第七屆數字中國建設峰會上，《全國數據資源調查報告（2023年）》正式發布。這是我國首次對數據資源進行“全面體檢”。根據國家數據局等多部門的最新調查結果，我國數據生產的規模優勢基本形成。

我國數據年產量相當于千萬個國圖的數字館藏。2023年，全國數據生產總量達到32.85澤字節（ZB），這相當于1000多萬個中國國家圖書館的數字資源總量。和2022年相比，我國數據年產量增長22.44%，其中，和智能網聯汽車相關的出行數據，同比增幅達到49%；和工業機器人等智能生產設備相關的制造數據，同比增幅為20%。今年，預計我國數據生產量增長將超過25%。

算力，被稱為人工智能的“發動機”，是新質生產力。新出爐的《全國數據資源調查報告（2023年）》顯示，我國算力規模增長快，大模型計算需求不斷增加。到2023年年底，全國2200多個算力中心的算力規模約為230百億億次浮點計算/秒（EFLOPS）。在過去的2023年，全國算力規模同比增長約為30%。目前，在所有算力中，智能算力占比提高到約30%。

公共數據，是數據領域中最大的“富礦”。《全國數據資源調查報告（2023年）》顯示，我國公共數據開放共享已經初見成效。2023年，我國公共數據開放量同比增長16%；省級政府開放數據量比2022年增長18.5%。北京、浙江、上海、重慶等15個地區的省級數據管理部門開始探索“公共數據授權運營機制”，就是把公共數據拿出來，授權給相關企業，形成公共數據產品，向社會提供服務。