作為新型生產要素，數據正成為新一輪國際競爭的重要戰略資源。隨著近期《中共中央、國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》的發佈，數據首次與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素相併列，以大數據為代表的信息資源向生態要素的形態演進，數據應用服務產業將迎來新的發展機遇期。
數據要素市場化，要解決三個問題
我們以往對數據的認識，就是各級政府和有關部門以及國有企業和金融機構等的各類上報數據。數據獲取來源除了普查和抽樣調查之外，還有分割在不同部門和國有領域的各類常規性數據統計途徑，例如統計數據、各部門的業務上報數據，各大銀行的存貸款數據信息以及其他數據等。
由於各級政府有關部門和國有企業有著相對獨立的業務需求，各自建立的數據系統存在著利益，因此在各級政府之間、各部門之間和各國企之間，數據分割的邊界很難打破。
如何破除數據要素市場化配置的發展障礙？東湖大數據總經理杜樂表示，推動數據要素市場化配置，需要解決三個問題：
一、切實推進政務數據和私人部門數據開放共享。當下彙集高價值數據最密集的地方，一是政府部門，二是互聯網行業。一個健全數據要素市場的構建，需要進一步推動政府和私營部門之間的數據共享，而不僅是目前多見的打通。
二、實現數據要素在市場的合規流轉，須構建數據要素治理體系。從產權的角度界定數據的歸屬權，個人隱私數據這方面的問題尤其突出。
三、建立數據管理、數據資產定價及交易體系。傳統的數據管理體系，存在多源異構數據難以管理和數據質量低下等問題，要建立新型的數據資產管理體系來推動數據價值的持續提升以及實現數據的資產化。
在實現數據合規資產化的前提下，積極探索數據資產的有效定價機制以及培育相應的交易市場，制定相應的交易規範，形成數據要素交易的“有章可循”。
新經濟的數據源將會形成對傳統數據的替代
數據要素市場化，最重要的是如何發揮新經濟和互聯網數據的作用。既要處理好政府如何有效利用海量數據資源的問題，也要打開企業數據投資收益可利用價值的巨大空間。
2019年，中國互聯網用戶為8.54億。其中最大的信息源當然是掌握手機信令數據的三大運營公司，總用量達到16億多。此外，騰訊微信用戶達11.51億，阿里巴巴（移動月度活躍用戶數）和螞蟻金服（國內年度活躍用戶）用戶分別為7.21億和9億，京東用戶（年度活躍購買用戶數）為3.62億等。
目前，如此巨大的數據資源除了在各自業務領域內發揮了作用外，還沒有完全面向市場。原因在於各公司把更多的精力投入到傳統業務的專項市場和研發，人力資源結構尚未適應未來數據市場開發的需要。
中國城市和小城鎮改革發展中心首席經濟學家李鐵表示，從另一個角度看，市場應用方雖然對這些公司所擁有的數據有強烈需求。但是這些掌握海量數據資源的公司畢竟是超大型公司，而其他公司和機構往往望而生畏，因為與這些超大型公司談判成本過高，獲取數據資源的成本也是難以預料，因此大多知難而退。
而對於最大的數據應用方——政府來說，對海量的信息源認識不夠，同時沒有充足的數據人才資源儲備。在擔心新數據應用會導致傳統數據資源的閒置，並影響到相關部門的利益的同時，還存在著資金渠道的問題。例如，如何通過購買服務來實現數據最大化的應用。而這部分資金如何列入政府預算。往往城市政府喜歡自己投入建立自己管理的數據系統和平臺，但是購買服務，把利用數據的權力放給民營企業甚至是社會，還是從觀念上沒有認可。
數據要素市場化最重要的任務是如何實現新數據對傳統數據的替代，真正實現數據革命。很多人還沒有認識到這個問題。例如，從人口普查角度看，我們每10年一次人口普查，大多通過抽樣調查來統計人口流動信息。實際上通過手機信令和網絡應用數據，很容易就可以拿到與人口流動以及空間分佈相關的所有數據。這次防疫期間的軌跡追蹤等就充分發揮了手機信令數據的作用。
杜樂表示，涉及數據要素市場化，重要的是對數據革命的認識和觀念的調整。同時也要真正破解要素市場化面臨的各種阻力和體制矛盾。從目前看，我們對數據要素市場的認識還是更多地停留在對傳統數據源的認知，而真正的革命則是基於信息革命和互聯網數據對傳統數據的替代，同時需要通過利益機制的調整來開發市場和建立新的數據收益關係。
無數據，無應用；無應用，無智能
數據生產要素成為當代關鍵要素，區別於以往生產要素的突出特點是，數據對其他要素資源具有乘數作用，可以放大勞動力、資本等生產要素在社會各行業價值鏈流轉中產生的價值，推動整個數字產業形成和發展，加速數字經濟新業態、新模式和新優勢的誕生。
杜樂表示，完善數據要素的市場化配置，亟須加快培育數據應用服務產業，支持優秀數據服務企業做大做強，通過技術創新、人才培養和市場競爭，提高對政府數據和各類社會數據（公權機構數據、法人私有數據和開源網絡數據）的融合分析能力，為各類企業提供高質量的數據應用服務，充分實現數據在經濟發展中的資源價值。
新基建將帶來5G的普及應用，帶來智能化應用的發展、新業態新模式的產生，這一切都以數據為基礎。無數據，無應用；無應用，無智能。
