【金猿人物展】白鲸开源CEO郭炜：数据要素是未来数据“新能源”产业么？
原创 郭炜 | 2024-01-09 20:04
【数据猿导读】 本文由白鲸开源CEO郭炜撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。
纵观2023年中国数据行业发展与2024年数据产业趋势，就不得不提到2023年全年国家全年强调的数据要素的概念以及在2023年12月中国国家数据局等17个部门联合印发了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。
从2020年-2023年政策发展脉络来看，政府整体思路上让数据要素成为企业的“新能源”，从而促进企业数智化发展活力，带动整体上下游整体产业升级。那么，数据要素与数据商融资真的可以促进中国数据相关产业像中国新能源造车新势力一样弯道超车，从而带动整个产业升级么？请详读本文，它会来给你带来答案。
数据要素的缘起
“数据要素”这个概念是在2020年-2023年多个政策文件中都有提及，从概念上来讲，数据要素指的是在数字经济时代，数据也会作为一种基本的生产资源数据要素，它与土地、 劳动力、资本、 技术并列，与其他生产要素结合时能够增加产出，是具有时代特征的新型生产要素数据作为生产要素。它对传统生产要素理论的一个重要补充和扩展。对经济活动和社会发展起着重要的推动作用。这一概念体现了数据在现代经济中的核心地位，认为数据能够作为一种独立的要素参与到生产、分配、流通和消费的各个环节中。
早先出现是在2020年3月30号，国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，给中国经济定义了五大要素，它们分别是：1. 土地；2. 劳动力；3. 资本；4. 技术；5. 数据。2021年7月21日，光明日报发表了《发展数字经济应抓住数据要素市场化这个关键》一文，提出“数字经济时代，数据具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重属性。特别是在2022年12月2日国务院发表了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”）中，系统地阐述了数据要素的重要性和应用范围，明确了发挥数据在经济社会发展中作用的政策方向。随后，2022年12月9日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》（以下简称《暂行规定》），拟规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值，服务数字经济发展和数字中国建设。数据资产相关的会计准则出台非常重要，四大传统生产要素，基本都在会计报表中有所体现，企业的经营活动都要在会计报表中表现出来，把数据列为生产要素，会计报表势必要做改变。
可以看到在2020年到2022年，政府把数据确立为核心的生产要素之一而制定了若干政策，这些政策不仅反映了中国对数据驱动的和重视，还体现了政府在促进数字经济发展方面的战略布局，对于数据产业的发展给与很高的期待。可以想象到，在中国数据要素的概念的确立和推广，将为中国乃至全球的数字经济发展提供新的动力和方向。
而2023年年底，17个部委更是明确了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，把未来三年的行动规划落地的展现出来，这里我简单的做一下解读：
“数据要素 x ”三年行动计划的解读
整体来讲，这是政府联合17个部门，针对数据要素给出明确的的规划并给出期待的指标。该计划的核心是推动数据资源的开放和利用，同时支持数据商上市融资，旨在激活数据要素的潜能并促进数据要素在不同行业和领域的应用，简单来讲，这份计划涵盖以下内容：
1、支持数据商上市融资：此措施意在引导和鼓励各类社会资本投向数据产业，支持数据商上市融资，从而加强数据产业的资金支持。
2、重点行动：计划覆盖了包括工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输等多个领域，通过整合和优化这些领域的数据资源，提升行业效率和创新能力。
3、公共数据授权机制：探索部省协同的公共数据授权机制，以提升数据供给水平，优化数据流通环境，并加强数据安全保障。
4、跨领域数据整合：计划强调跨领域推动多元数据的整合开发，以解决数据孤岛和数据烟囱问题，提升数据利用效率。
5、部省协同：该计划强调国家部门的顶层设计与地方的市场转化落地场景相结合，以推动数据要素的市场化和产业化进程。
6、强化企业主体地位：明确企业在数据要素的采集、加工、交易、应用等全链条中的核心角色，提升企业的市场参与信心和能力。
7、资金支持：计划支持数据商上市融资，统筹利用中央预算内投资和其他各类资金加大支持力度，鼓励金融机构提供更多的信贷支持，以优化金融服务。
通过这些措施，中国政府期望推动数据要素成为经济增长的新动力，并通过数据赋能提升经济的质量和效率。这些政策的实施预计将对数据产业及相关行业产生深远影响，促进数据要素的高效利用和产业创新。
从政府在2020-2023年对数据要素发布的政策，可以类比10年前，政府在扶持汽车新能源赛道也同样给出了大量政策，从而打造现有的新能源产业：国务院于2013年发布的文件《关于发挥新能源在节能减排中的支撑作用的指导意见》， 2014年国务院发布的文件《关于加快推进新能源汽车产业发展的指导意见》，2016年国务院发布的文件《关于积极推进能源生产和消费革命加快能源结构调整的意见》等。
我们能感受到2020-2023年一系列的政府政策倾斜，同样旨在打造一个新的以数据要素为核心的“数据新能源”赛道，从而盘活整个数据产业链上的各个环节的决心。
数据要素的2023年回顾，展望2024年
回顾在2023年，数据要素相关产业和市场得到了快速的发展，数据要素市场的迅猛增长，预计2023年数据要素相关企业超过600000家，截至2022年12月，中国数据要素相关注册企业数量达到了432399家，其中2021年新增数据要素企业达到140837家，年增速高达48.03%（数据来自资产信息网）。这一数据显示了数据要素市场的快速增长和行业的活跃度。而上海数据交易所挂牌的数据产品数量已超过1200个，成交额在2022年底已突破1亿元，预计2023年的场内交易金额将超过10亿元 。而数据产权保护和利用日渐提上日程。北京、上海、广东、湖北等多地出台了数据要素市场相关政策，重点关注数据产权。各省市积极开展“数据资产登记”“数据产品登记”“数据资产凭证”等先行先试实践，推动数据价值全面释放。
展望2024年，我认为数据要素在以下三个方面会有快速的发展：
● 上下游技术链：中国的数据要素产业链是一个多环节、多层次的复杂系统，涵盖了数据的采集、加工、存放、汇聚、交易、应用和安全等各个阶段。2022年和2023年期间，这一产业链得到了显著的发展，特别是在数据采集、加工技术和数据存储方面。数据交易市场也表现出强劲的增长势头，如上海和贵阳的数据交易所在数据产品挂牌和成交额方面均实现了显著增长 。
● 数据要素市场化：随着数据要素市场化的推进，数据产品的种类和交易量都在增加。数据交易市场正在快速发展，其中包括数据交易所和平台，推动了数据的买卖和共享。此外，数据要素的价值链也在不断发展，特别是在数据资产的定义、分类、会计处理和价值评估方面 。
● 技术和服务平台：数据要素产业服务平台（DISP）等平台的建立和发展，提供了前沿性、权威性、综合性、专业性的数据动态和高质量数据解决方案服务。这些平台支持多维度的数据分析能力，赋能多元的数据应用场景，包括政策预研、数据交易、公共数据运营等方面 。
数据要素产业链—打造未来的数据新能源赛道
我相信数据要素作为国家激发数智活力，促进产业新生的抓手，会成为经济发展、促进产业升级和创新的关键因素，我认为未来数据要素上下游产业链，还会在以下几个方面存在创新空间：
1、更深入的市场化和产业应用：数据要素作为一种新兴的生产资源，预计将更深入地渗透到各个行业和领域中。随着数据技术的发展，各种行业，如制造业、金融服务、医疗保健和教育等，将更广泛地应用数据要素来提高效率、创新服务和产品。
2、数据交易市场的发展：数据交易市场预计将继续扩大，不仅仅是在数量上，还包括交易的类型、方式和范围。数据交易所和在线平台可能会推出更多创新的交易机制和服务，以支持数据资源的有效流通和价值实现。
3、政策和法规的进一步完善：随着数据要素在经济中的地位日益重要，相关的政策和法规也可能会得到进一步的完善和发展。这可能包括数据安全、隐私保护、跨境数据流动以及数据产权等方面。
4、技术创新和基础设施建设：为了更好地支撑数据要素的发展，相关的技术和基础设施建设也将得到加强。这可能包括更高效的数据处理和分析技术、更安全的数据存储解决方案以及更加完善的数据共享和协作平台。
5、数据驱动的创新和商业模式：企业和组织将更加依赖数据驱动的决策和运营，这将催生新的商业模式和服务。数据要素的应用将不仅仅局限于内部决策支持，还将扩展到客户服务、产品设计和市场营销等领域。
6、跨行业合作与生态系统构建：预计会有更多跨行业的合作出现，以促进数据共享和利用。构建数据要素的生态系统，包括合作伙伴、供应商、客户和竞争者，将成为推动数据要素应用和创新的重要方式。
总之，随着国家的政策进一步落地，数据要素的启用和资本化会成为一个撬动多个行业数智化升级的杠杆点，最终让数据要素成为经济增长的新动力。
·关于郭炜：
郭炜先生是白鲸开源CEO，Apache 基金会成员，中国通信学会开源技术委员会委员，TGO北京分会会长。曾毕业于北京大学的郭炜先生，在IBM、Teradata、中金、联想、易观等公司大数据领域有丰富的经历。他是大数据IOTA架构的提出者，推动了“数据河”（Data River）的概念。作为DataOps领域专家，他在多个国际会议上担任重要角色，如ApacheCon Asia DataOps论坛主席、波兰DataOps峰会和北美Big Data Day的演讲嘉宾。他致力于数据平民化，为中国的大数据开源和公共社区发展做出了杰出贡献。
来源：数据猿
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