为深度认知数据在生产关系和生产力重构中的作用，研讨这一具有理论意义、政策意义和实践意义的重大命题，由中国信息化百人会主办，阿里研究院、北京信百会信息经济研究院、新华网承办的“2035数据治理论坛”，于9月5日在北京举办。会上，数据生产力课题团队正式发布了《数据生产力：新动能，新治理》(以下简称“报告”)研究报告，系统阐释了“数据生产力”的内涵、特征和作用。
在专题讨论环节，来自学术界与研究院的嘉宾，围绕数据生产力和数据治理等议题展开了深度研讨，阿里巴巴等企业分享了数据治理的前沿实践。
加快数据流动性与自由度
报告认为，数据生产力创造价值的基本逻辑，是面向赛博空间以算法、算力推进隐性数据和知识的显性化，将数据转变为信息，信息转变为知识，知识转变为决策，由此在数据的自动流动中化解复杂系统的不确定性。
苇草智酷创始合伙人段永朝从哲学角度出发，分享了他对于数据和主体关系之间的思考。他表示，传统数据在某种意义上从属于主体，在主体性建构中数据只是属性，数据只是测量的结果，这是传统的主体和数据的关系。在数据变成生产力与生产要素的今天，“数据可能天然携带价值密码”，需要从高维度超越认知，并重新建立对数据生产力的认知。
报告认为，从创造价值的方式来看，数据生产力创造价值的方式，与技术、土地、劳动、资本等过往生产要素都有所不同，如果说技术对土地、劳动、资本产生的是乘数的激发效应，那么数据对技术、土地、劳动、资本则产生了指数化的赋能效应。
对此，中国信息化百人会成员、国家信息中心首席经济师祝宝良表示，生产要素里面土地资本劳动力，边际效益是递减的，但是科技进步，推动了劳动力等要素配制的效益递增，其要素配制效益核心问题就是信息。
报告认为，数据生产力时代最本质的变化，是实现了生产全流程、全产业链、全生命周期管理数据的可获取、可分析、可执行。从数据流动的视角看，数字化解决了“有数据”的问题，网络化解决了“能流动”的问题，智能化则解决了“自动流动”的问题。
以信息为依托，数据价值的体现在不断实现流通，从而扩展数据的应用空间和范围，也能切实满足个体与群体之间的需要。中国政法大学法治政府研究院的赵鹏教授认为，数据的本质在于其记录相应的信息，而对相应信息的可及性始终是科学探索、技术创新、商业效率提升和公共治理绩效的结构性约束条件。因此，为了发挥数据价值，法律应当为数据的流通、分享等创造相应的条件，促进对数据的使用。实际上，当下正在推进的公共数据开放就是这种思路。
面对公众利益需求，数据信息公开的重要性凸显。大数据时代，信息公开、数据共享的重要性凸显。信息是实现有效治理的基础，必须有相关领域尽量充分的信息和尽量完整的数据支持。
中国信息化百人会执委、国务院发展研究中心资源与环境政策研究所所长高世楫认为，在政府数据开放层面，比如在生态文明领域，要按国务院部署尽快建立生态环境监测大数据平台，能够以准确、完整、及时的生态环境监测数据，为生态环境保护决策、管理和执法提供数据支持，加快生态文明建设。在政府发布权威的生态环境监测信息的同时，将环境监测数据向社会公开，促进生态环境监测数据的深度开发，促进人民群众对生态环境质量的监督。
深度挖掘数据价值
报告认为，数据生产力是在“数据+算力+算法”定义的世界中，知识创造者借助智能工具，基于能源、资源以及数据这一新生产要素，构建的一种认识、适应和改造自然的新能力。数据生产力的高速发展，呼唤与之相应的生产关系也即数据治理加速变革。
数据如何实现“善治”？面对大数据的治理和监管，在法学领域深耕多年的对外经贸大学法学院教授、国务院反垄断委员会专家咨询组成员黄勇，从权属与隐私问题上分析了数据应用过程中，需要注意的方面。黄勇认为，要从民事、信息数据安全、隐私、竞争等多个维度，做好利益的平衡，重视对公权力采集数据范围的限制，在监管的过程中，明确数据监管的方法、标准与边界。在未来的立法过程中，也需要用综合性、专业性的分析，引导数据妥善的使用。
数据如何不断扩展生产力？技术很重要。中国信息化百人会成员、中国信息通信研究院副院长余晓晖认为，数据生产力在工业和实体经济领域已取得了积极进展，工业互联网发展的核心就是数据驱动的数字化转型。目前，工业数据在研发设计、生产制造、运维服务等方面与工业知识相结合，推动了各个环节的数字化智能化转型，并在推动产业链和价值链的资源优化配置和协同方面取得了显著进展，还促进了工业与金融要素的对接和模式创新。在此过程中，人工智能、大数据与工业机理模型、行业知识结合，形成了新的优化和创新范式，数据生产力的潜力已初步显现，未来将形成数据驱动与产业知识相结合的发展新范式，赋能各个行业。
如何构建数据为生产要素的新业态、新模式？中国信息化百人会成员、清华大学经管学院书记、副院长陈煜波谈到，“跟过去的劳动力、土地、资本要素非常不一样，数据资源和数据价值产生许多新命题。数据价值高度依赖于数据产生的场景和业务，数据生产力更多地是价值共创而不是价值交换，比如消费者在购买或浏览行为的时候和商户共同产生了数据，数据是价值共创的载体，而价值共创就决定了数据治理一定是协同治理。中国拥有超大的市场规模，又有独一无二完备的生产制造体系，我们可以更好地依托数据将消费端和供给端打通，促进全价值链的数字化转型，最大程度地发挥数据生产力的作用促进经济高质量发展。”
对于数据实现数据价值最大化，公共数据开放是数据生产力治理体系建设的突破口。中国信息化百人会执委兼秘书长、国家信息中心首席信息师张新红认为，单个数据集往往价值不大，但数据融合所产生威力无穷，数据开放与流动是数据价值最大化的有效途径。基于此，张新红表示，“一方面要加大数据开放力度，同时完善共享数据的模式，减少企业利用数据的成本，另一方面，清楚底线的情况下，公共数据开放时候坚持最大化，能开放多少开放多少。”
实现数据价值共创协同治理
“数据一定要在强有力运营体系之下才能发挥出它具备生产力特性的价值。”阿巴巴平台治理部副总裁李溪涵表示，不能脱离数据的运营来谈数据资产价值，在这个过程中，企业积累了丰富的经验，无论是淘宝上电商智能推送，还是快手抖音短视频智能推送，数以亿计的平台数据在虚假交易治理、网络安全、数据安全、知识产权保护等问题方面，都离不开数据运营体系建设。
从平台治理角度而言，李溪涵介绍了淘宝的实践。首先，淘宝平台具有海量数据，有着大量计算能力和数据洞察能力，用传统立法观点解决互联网上存在的问题，在这样一个数量级下是完全不可能实现的。通过数据、算法、人工智能以及计算能力的突破，以数据为导向，设定制度，开拓手段，评估效果，解决问题，成为企业实践方面碰到问题的重要抓手。
报告认为，数据生产力成为人类改造自然的新型能力，意味着多个方面的重大改变，如：人类改造自然从直接走向间接，从能量转换工具走向智能工具，从劳动者走向知识创造者，从能源资源走向数据新要素，从经验决策走向基于“数据+算法”的决策，从他组织走向自组织，从产品分工走向知识分工，从小规模协作迈向数亿人的全球实时协作等。
对公司角度的数据治理而言，基于数据流动性与多角色的特点，毕马威中国首席经济学家康勇建议，第一，公司需要有非常清晰的数据战略，从上往下明确公司数据治理的范围与原则；第二，做好数据资产盘点。有的公司对自己有什么样的数据，如何转化数据价值并不是很清楚，因此系统的数据资产盘点十分必要；第三，企业的数据治理需要建立业务管理条线、数据治理条线、审计监督条线三道防线。
近年来，数据在经济社会中的价值和作用日益突出，并得到了国家政策的大力支持和鼓励。一方面是数字经济高速发展，数据价值日益凸显，另一方面则是数据要素市场的构建亟待突破，数据治理领域也存在着诸多热点和难点问题有待厘清。聚焦数据要素和数据治理，汇聚国内顶级专家，本次论坛的成功举办，推动了社会各界对数据生产力和数据治理的深度认知。
