数据要素参与分配的意义及其实现方式

摘要：数字经济时代，数据成为关键生产要素，党的十九届四中全会首次提出数据作为生产要素参与分配，是我国按要素分配理论的创新与发展，对数据确权、数字经济发展、扩大中等收入群体具有重要意义，在实践中包括多种实现方式。政府应发挥重要作用，完善相关法律法规，加强市场监管，构建一个公正透明的市场体系，保障数据要素参与分配的合理有效，使数据要素在我国经济高质量发展和培育创新驱动中释放最大价值。

关键词：数据;数字经济;生产要素;收入分配

引言

党的十九届四中全会提出：“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，首次将数据纳入生产要素范畴;《第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》进一步对迎接数字时代，激活数据要素潜能、提升数据资源价值做了部署。从“劳动”“资本”“土地”到“知识”“技术”“管理”，再到数字经济时代的“数据”，生产要素范畴地不断丰富体现了在数据作为生产要素的重要性已越发突显，因此数据作为生产要素参与分配成为当前一个重大而新颖的话题，并由此展开了对不同于工业经济时代的、以数据作为核心生产要素的数字经济形态下的收入分配的新思考。

一、数据要素的特点

1.规模性和多样性。数据要能够成为有价值的资源，需要具有海量的规模和多样的数据类型。大数据的体量越来越巨大，已从TB级上升到PB级。正是通过对海量数据的信息挖掘和分析处理，可以发现生产和消费中潜在的特点和规律，以此帮助人们在生产过程中掌握更多有价值的消息，提高经济效率和资源配置效率。

2.高流动性。数据可以很容易地经复制与传播而实现流动，数据的高流动性才带动数据的聚集与累积形成有价值的大数据，大数据的价值也要在挖掘处理和流动开放中得到实现。数据的高流动性也成为其价值形成与释放的基础与前提。

3.高初始固定成本。海量的、系统的信息数据化和数据处理，从数据传输的光纤通道到终端设备的存储和分析等等，要以大规模的计算机硬件设备和软件应用等基础设施的投入为前提，必然耗费大量的人力、物力和财力。

4.零边际成本。传统生产要素的使用价值会很快被消耗，但数据要素的使用价值具有非消耗性，数据一旦被收集和处理好，它的使用价值是一个巨大的可变量，并且数据的复制和传输都非常方便，成本几乎为零，增加一个人的使用，不增加额外成本。

二、数据要素参与分配的重要意义

1.有利于数据的确权和资产化，激励数据更好发挥作用

一方面，由于数据现在可作为生产要素参与分配，因此数据可以作为无形资产列入会计目录，来评估数据的收益等，这将使得数据资产化，也将“推动数据在产生层面、在数据源头的进一步严格确权”。[ ]另一方面，数据的确权和资产化，也就使数据产权化，根据理性经济人的假设，经济主体将根据自身利润或效用最大化来配置贸源，一方面可以激励数据的生产者的积极性，如问准确地搜集数据并加工和处理，提高数据的价值;另一方面，可以激励数据要素的使用者如何最大地发挥数据的使用价值，因为数据的使用现在是要付费的，投入的数据要素如何高效地发挥经济作用是数据要素使用者必须考虑的问题。

2.对数字经济起导向作用，推动经济高质量发展

在数字经济时代，数据作为核心生产要素，也是大数据、人工智能、云计算、区域链等一系列新兴技术发展的基石，是推动许多新兴科技产业发展的基础资源，数据要素按贡献参与分配，数据要素的重要性在分配上得到体现，对数字经济的发展起导向作用，引领大数据、人工智能、云计算、区域链等一系列的新兴科技产业蓬勃发展，将加快大数据等技术和数据产业的创新和发展，推动大数据技术与实体经济的有机结合，实现相关产业的数字化发展，为高质量发展创造创新驱动力。

3.体现了公平与效率的统一，有利于扩大中等收入群体

数据要素所获得的报酬等于它在国民产出中所做的贡献，报酬和贡献相对等，有利于促进了效率和公平的统一，是发挥社会主义制度优越性和发展生产力的重要体现。另外大数据等新兴技术行业获得更广泛的运用和发展，产生更多的工作岗位，将有更多人员从事数据的收集、加工、处理等科技工作岗位，这方面的岗位大都是专业技求水平要求高的中高收入岗位，一部人将可以凭借自己所有的数据要素投入，在生产中做出贡献而获得报酬，可以进一步激励劳动者的积极性与创造力，这也有利于扩大中等收入群体规模。

三、数据要素参与分配的实现方式

（1）工资+利润分成

数据技术人员的创造和生产劳动，对数据要素的价值具有决定性作用并直接反映在数据要素的市场价格中，对于理性经济人而言，应使数据技术人员所得报酬和其创造的价值成正比，才能激励数据技术人员如何让数据更具价值。一方面可以让数据技术人员获得该得的报酬，激励数据技术人员的创新活动;另一方面，通过利润分成，可以让数据技术人员分担一部分风险，可以减少信息不对称下的道德风险，也可以起着更好的激励作用。

（2）直接商品化

数据要素作为劳动的产物具有商品属性，因此数据可以直接商品化，像商品交易一样直接买卖，它的价值或价格通过市场的评价在交换中实现，数据所有者依据自有数据的价值，由市场来估价或者经卖买双方协定，直接将数据卖给数据需求者。例如，2015年12月贵阳大数据交易所就与深圳一家物流贸易企业签署1000万元/年的数据采购框架协议。

（3）作价入股

数据要素可以作为一项资产具有资本属性，数据要素所有者可以将其作价入股，以数据要素作为资产认缴股份公司的股份或出资额，数据要素所有者因而成为公司股东，凭借数据要素在生产中的贡献可以获得报酬，相应的数据就成为公司法人财产。

（4）多次分配加总

多次分配加总是指数据的所有者给数据制定使用价格，数据需求者依据自身需求来购买或查询所需要的数据，获得一定使用权。但由于数据的使用价值具有非消耗性性，經查询或复制可以多次使用，因此数据价值的实现经常是在多次交易的累积中实现的，也就是通过数据使用价值的多次转让来实现，获得的报酬就取决数据的需求有多大以及其价格两个因素。

结束语

数据要素参与分配按照由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制原则，并且存在多种实现方式。但由于发展时间较短、市场机制不健全以及缺乏相关法律规范和监管，因此，政府应构建有序的市场交易体系，在政府的主导下建立统一的数据交易平台，建立数据市场交易的标准体系，为交易双方提供统一信息平台，以增强公信力减少交易成本;其次，监管部门要对市场主体进行规范和指引，落实相关法律法规，同时加强对数据安全和质量、信息披露和交易范围等的监管，为数据要素市场形成一个良好的交易机制和市场环境。

参考文献

[1] 刘远举. 数据作为生产要素参与分配突破性意义何在[N]. 新京报，2019-11-5（04）.

作者简介：

邓伟（1995—），男，汉族，江西宜春市人，经济学硕士在读，单位：福建师范大学经济学院政治经济学专业，研究方向：社会主义市场经济。