数据说｜数据入表很重要！但不要把宝全押在上面

（本文作者傅建平为清华大学计算社会科学与国家治理实验室专职研究员）

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数据入表很重要！但不要把宝全押在上面。

数据二十条提出“探索数据资产入表新模式”，财政部出台《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，为今后建立与数据要素统计核算相适应的数据资源入表的会计准则和税法进行探路。

探索数据资产入表新模式，是当下推进数据要素化过程所面临的众多“硬骨头”中，较为好啃的一块“骨头”，开启了数据资产化的关键一步，可以有效规范企业对数据要素的成本核算和后续管理，有利于推进数据要素市场建设，有利于反映数字经济发展成果，有利于反映国家或地区一段时期内的经济运行态势。

对此，有些观点认为通过评估计价将开启超十万亿数据要素市场，加上数据要素全链条投入产出以及数据资产衍生市场，整体规模可能超过几十万亿元。若按此逻辑，这个估计还是太保守了，原因有二：一是相较于我国8.1ZB的海量数据资源存量来说，被计价入表的数据资源存量占比极小；二是相较于我国1.5亿户市场主体来说，持有数据资源的大型企业数量占比极小。

如果将全国8.1ZB数据资源存量和1.5亿户企业，全部纳入数据资产评估计价与入表，那么我国在短时间内实现GDP世界第一，没有任何悬念。但这是数据要素市场化配置改革的目的吗？数据基础制度建立起来了吗？数据生产力得到解放和发展了吗？答案不言自明。

所以，先立后破、构建数据基础制度、调整数据生产关系、解放和发展数据生产力、让企业群众有更可持续的数据财富获得感、助力实现共同富裕，才是数据要素市场化配置改革的终极目的。数据资源化、资产化、资本化只是为了达到改革目的而采用的手段，不要把手段当目的。

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改革就是解放和发展生产力，数据要素市场化配置改革就是解放和发展数据生产力。

生产力是人类社会发展的根本动力，生产力与生产关系的矛盾运动推动着人类社会不断向前发展，人民群众是生产力变革的最活跃的因素。生产力由劳动者、劳动工具、劳动对象组成。

数据生产力是人们在劳动过程中形成的解决数据需求和数据供给之间矛盾的客观物质力量，是人或人工智能利用数据生产工具进行数据处理及其与传统生产要素融合过程中认识、适应和改造自然的能力，是数字时代社会发展的主要动力。

主要由新型数据劳动者、数据生产工具和数据劳动对象组成：

1. 新型数据劳动者是数据生产力变革的最活跃的因素，如数据科学家、首席数据官、数据分析师、数据合规师、数据工程师、数据经纪人等。

2. 以大模型、生成式AI为代表的数据生产工具是数据生产力发展水平的重要标志，如强泛化、深结构、自适应的算法处理，智能化、网络化、绿色化的算力支撑以及跨行业、跨区域、跨领域、跨主体的数据基础设施。

3. 以数据价值网络为代表的数据劳动对象。构建基于多主体动态博弈的数据价值网络，清晰界定虚实、公私、组织三大责任边界，权益权属、合规登记、收益分配三大权利边界，算法、平台、安全三大技术边界，促进数据价值的创造、流通与实现。

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数据生产力的形成是一个历史过程，而淬炼数据能力则是加速数据生产力形成的关键所在。

1. “积沙成丘”：将数据汇聚成数据资源。数据遵循大规模连续协同、指数级积累增长等客观规律，只有产生、汇聚、融合多源异构数据，为数据生产力的发展提供充足的数据资源，才能发挥更大更好作用。

2. “点石成金”：把数据资源转化成数据能力。各类组织借助先进的数据生产工具，实质性提升数据战略规划能力、数据资源开发利用能力、数据资产运营能力、数据与业务融合创新能力及其成员的数字思维与数字素养等数据能力，才是推动数据资源向现实生产力转化的关键所在，为数据生产力的发展提供源源不断的内生动力。‍

3. “乘数效应”：数据能力赋能全要素生产率提升。随着各类组织数据能力的提升，将会驱动数据参与到生产、生活与治理全过程，并与传统生产要素深度融合，提高单一要素的生产效率和要素之间的资源配置效率，促进生产要素发生聚变、裂变，激活创新，优化资源配置与价值倍增，推动全要素生产效率的指数级增长。

4. “新质生产力”：全要素生产率提升助推高质量发展。全要素生产率的全面提升之日，就是数据生产力真正形成之时。到那时，数据生产力成为经济社会发展的核心动力，推动数字时代社会化大生产关系重塑，开启数字中国高质量发展的新纪元。

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