社科院楊濤：數據要素市場可推動經濟高質量發展_比特幣

由國家金融與發展實驗室副主任楊濤主編的《數據要素：領導干部公開課》近日由人民日報出版社出版發行。本文為該書序言，闡述數據要素對于勞動力、資本、技術等傳統要素的價值。

撰文：楊濤，中國社會科學院國家金融與發展實驗室副主任楊濤

2020年4月9日，《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》正式對外發布，這是中央關于要素市場化配置的第一份文件。《意見》首次將數據與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為生產要素，并提出「健全生產要素由市場評價貢獻，按貢獻決定報酬的機制」。這正是對近年來數據在推動經濟發展、提升政務效率、加強社會治理等方面發揮的重要作用的充分肯定，也是引領數字經濟時代發展的開創之舉。

從宏觀角度看，黨的十九大報告提出要提高全要素生產率。近些年來，經濟下行往往歸因于TFP下行，這也源于人口紅利的弱化、技術貢獻度乏力，以及經濟結構調整帶來的影響。

進一步看，全要素生產率通常指資源開發利用的效率。從經濟增長的角度來說，生產率與資本、勞動等要素投入都貢獻于經濟的增長。從效率角度考察，生產率等同于一定時間內國民經濟中產出與各種資源要素總投入的比值。實際上，伴隨著數據要素價值的逐漸體現，不僅對不同生產要素都帶來深刻影響和廣泛沖擊，自身的要素貢獻也不容忽視，而且更是改變著要素綜合利用的生態環境與有機模式。對此，充分發揮數據要素的作用，提升新技術貢獻度，正是解決矛盾的重要著力點。

社科院研究員：采用區塊鏈技術 為關聯中小企業協助融資:中國社科院經濟所副研究員林盼撰文指出，特殊時期，可鼓勵國企或知名民企發揮龍頭作用，積極采用區塊鏈技術，解決信息共享過程中的隱私保護、數據確權問題，為關聯中小企業增信，協助融資。政府也應進一步加強與企業、行業組織、產業園區之間的協同合作，構建政府、企業、銀行和保險公司共同應對疫情、促進中小企業發展的生態系統，謀求多方共贏，攜手度過難關。（光明日報）[2020/3/19]

眾所周知，數據是近年來最時髦的話題之一。對于「大數據」，研究機構Gartner的定義為：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

可以看到，除了對社會組織、公共服務、人們生活等產生的影響之外，這一數據熱潮背后的關注焦點其實還是商業模式，即相關數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等圍繞大數據的商業利用價值。

聲音 | 社科院胡濱：區塊鏈等的應用使對金融風險的識別和金融機構的標準確立更加困難:近日，由中國社會科學院金融研究所和澳大利亞麥考瑞大學商學院聯合主辦的“金融風險防范、創新與可持續發展”雙邊研討會在京舉行。中國社會科學院金融研究所副所長胡濱表示，人工智能、區塊鏈等技術的拓展應用，使得對金融風險的識別和系統重要性金融機構的標準確立更加困難。而當前仍舊缺乏有效應對風險的工具和手段，在打造前瞻性、系統性風險管理框架方面，我們還有很多工作要做。應通過政策調整，構建一個能夠有效應對由科技進步所導致的新型金融風險的系統性政策框架，建立一種長效機制，即具有前瞻性、主動性、包容性的金融監管機制和系統性風險防范機制。（中國社科院官網）[2019/11/22]

在中國市場化改革過程中，數據要素之所以引發如此令人矚目的關注，也是傳統文化理念的巨大差異使然，「大概齊、差不多」的習慣深入人心，公共決策、商業選擇、個人行為中充斥著「拍腦袋」現象。當然，這種模糊管理下的信息不對稱，亦可能成為另外一種既定利益格局的存在基礎。正因為此，當信息爆炸時代快速來臨之際，對于打破數據壟斷、提高信息透明度、發掘數據財富價值的強烈意愿，迅速在社會不同層面呈現。

現場 | 中國社科院王彬生：打通法幣和比特幣等主流的通道，將長期刺激比特幣上漲:金色財經現場報道，9月21日，第六屆紛智全球峰會于中國澳門舉辦。區塊鏈聯合發展組織顧問、中國社會科學院研究生院特聘教授王彬生在會上發表了以《Libra發行的市場影響和未來展望》為主題的演講，他指出，信息傳遞成本接近零是這場區塊鏈運動的時代前提，區塊鏈技術的普及把傳統信息互聯網轉變為了價值互聯網，傳統經濟狀態映射到虛擬世界，現實和虛擬將進一步融合。他表示，Facebook發行Libra是春天的故事，是第一只報春鳥，一旦發行具有劃時代意義，功不可沒。Libra本質上挑戰的是美聯儲的貨幣發行權和美元的世界霸權地位。打通法幣和比特幣等主流的通道，將長期刺激比特幣上漲。[2019/9/21]

大數據的歷史，可追溯到19世紀末。美國統計學家赫爾曼·霍爾瑞斯為統計1890年的人口普查數據發明了一臺電動器來讀取卡片上的洞數，該設備用一年時間就完成了原本需耗時8年的人口普查工作，數據處理由此進入新紀元。跨入21世紀，隨著云計算等信息技術高速發展，以及社交網絡的普及化，大數據被進一步賦予了全新的含義。應該說，在數據化發展嚴重不足的背景下，我國經濟社會發展中強調數據要素的作用，其積極意義非常深遠。相較而言，當前世界各國都把推進經濟數字化作為實現創新發展的重要動能，在前沿技術研發、數據開放共享、隱私安全保護、人才培養等方面做出了前瞻性布局。

《金色講堂》第二期即將開講 中國社科院研究生院特聘教授王彬生前來授課:5月22日晚八點，《金色講堂》第二期正式開講，中國社科院研究生院特聘教授王彬生前來授課演講。針對當下火爆的區塊鏈市場，中國社科院研究生院特聘教授王彬生對區塊鏈市場含義及發展邏輯進行解讀。從信息傳遞成本接近零是這場區塊鏈運動的時代前提到美元消失和新技術出現的展望等6個方面，對區塊鏈市場進行深入的解讀，讓學員能夠深入的了解的區塊鏈市場的發展邏輯。[2018/5/22]

從微觀具體問題看，大數據與互聯網、人工智能等技術的飛速發展分不開。金融信息的高速集聚和流動，催生了一批大型金融信息提供商，如成立于1981年的美國彭博資訊。大數據、金融信息與信用管理之間具有天生的內在聯系，尤其隨著各國小微企業融資和消費金融的迅速發展，金融信息管理日益與信用管理結合起來，多層次的信用信息供給體系更加完善，這對于推動金融交易效率、降低成本和風險起到了重要作用。

需要看到的是，互聯網環境下的電子商務、社交網絡等，能夠發掘和集聚全新的信息資訊，而在搜索引擎和云計算的保障下，又可以低成本建設金融交易信息基礎設施，如金融資訊服務、信息中介平臺等。實際上，基于大數據挖掘而產生的征信手段創新，能夠培育新的金融信貸服務客戶。例如，金融科技類企業之所以能夠助力小微企業貸款，是因為對小企業來說，缺乏信用評估和抵押物往往難以從傳統金融機構獲得融資支持，而通過新型數據發掘，可以充分展現小企業的「虛擬」行為軌跡，從中找出評估其信用的基礎數據及模式，由此給小微企業信用融資創造條件。當然與國外相比，國內的社會信用管理、金融信息管理都還處于起步階段。

四川省社科院黨委書記李后強：以區塊鏈思維，推進鄉村振興:4月22日，中國縣域經濟發展與鄉村振興峰會上，四川省社會科學院黨委書記李后強帶來的演講就把兩個最熱門的詞匯連在了一起：以區塊鏈思維，推進鄉村振興。他認為區塊鏈在四個方面都與鄉村振興中有相通性。

從非對稱加密和授權技術來看，這項技術對群體內的每個成員來說，既具備“安全保障性”也具備“內部開放性”。

從分布記賬來看，這項技術意味著群體力量的整合，體現著分布性。鄉村治理公共事務的實現，需要每個鄉村治理主體也就是每個群眾分別貢獻自己的力量，最終匯成整體性的結果。一旦在這個群體中形成分工協作、相互配合的局面，鄉村治理的大局是不容易被更改或者逆轉的。

從共識機制來看，如同區塊鏈的基礎是共識算法一樣，凝聚共識、取得共識是鄉村治理的基礎。

從智能合約來看，這項技術對應著自主性和智能性來看，鄉村治理是多中心合力，不同于那種自上而下的權力壓服，更強調主體間的平等性。[2018/4/23]

與此同時，也要避免走向另外的極端，這就需要相應的冷思考。在大數據的推動者之中，一方面各類新興互聯網企業成為主力，另一方面傳統企業也在著力跟隨，其根本動力都是發掘新的商業利潤來源，以彌補中國經濟轉型期的投資迷茫。在此過程中，對于個人的利益和訴求還缺乏合理的認識和定位。雖然大數據對進一步理解和服務消費者起到重要作用，但與此同時，一是無序的、低效的、無用的信息轟炸，往往給個人帶來「信息過度」的不佳體驗。二是在數據成為財富的狂熱驅動下，對于個人信息權利的侵犯幾乎無處不在。尤其在我國缺乏對個人信息保護的規則，數據過度采集有可能帶來更多的爭議，反而影響到數據的合理利用進程。

另外，值得我們思考的是，如果原始數據的產生機制，或者保障信息傳播準確的外部環境存在問題，那么大數據的技術是否會隨之產生更大的信息扭曲？從金融市場的角度來看，大數據在深刻改變高頻交易方式、信貸風險判斷等環節的同時，也帶來了其他潛在風險的積累。如信息誤讀造成的市場波動突然被放大，以及難以監管的金融產品創新。可以說，在諸多領域都缺乏法律游戲規則約束，更缺乏職業道德約束的情況下，如果初始數據存在問題，那么在此基礎上進行的大數據分析，只能起到「南轅北轍」的效果。一旦數據本身的問題太多，則只會帶來大數據的災難。

我們知道，信息不對稱的后果是扭曲市場機制，誤導市場信息，造成市場失靈。如果處在普遍的信息數據缺乏狀態下，經濟行為的不確定性也會增加，往往會降低市場效率。反之，如果是海量「冗余信息」也會帶來過猶不及，因為即便是20世紀末所謂「信息爆炸」年代，也沒有當前階段如此快速的信息積累。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而全球絕大多數數據都是最近幾年才產生的。面對似乎逐漸「供大于求」的數據，如何找到有用的信息成為利用大數據的關鍵問題。正如美國頗有影響力的預測專家納特?西爾弗在《信號與噪聲》一書中指出的，「如果信息的數量以每天250兆億字節的速度增長，其中有用的信息肯定接近于零。大部分信息都只是噪聲而已，而且噪聲的增長速度要比信號快得多。」由此看來，當數據信息鋪天蓋地而來之時，也可能距離真相與知識越來越遠。在現實中，對于一哄而上追求大數據的企業來說，也需要冷靜思考下，在信息過度充分的年代，如何真正提取和利用有價值的數據。

大數據如同一把雙刃劍，正如許多好萊塢電影中政府對公眾無所不在的監控，也表達了現代人對個人信息安全失控的擔憂。斯諾登和棱鏡事件，則進一步在全球范圍的國家之間提出這一疑問。一方面，在不可避免地擁抱大數據時代之前，可能更需要加強對其潛在風險的認識，做好基礎性建設工作，如基礎數據凈化、個人信息保護、國家信息安全等。另一方面，大數據既可用來推動新商業模式的演進，也需要用來通過「抓壞蛋」，間接促進社會信息環境的完善，從而夯實大數據的根基。

總之，新形勢下需要充分發揮數據這一新型要素對其他要素效率的倍增作用，培育發展數據要素市場，使大數據成為推動經濟高質量發展的新動能。而對于數據基本內涵與質量、市場交易與定價、宏觀意義與微觀價值、制度保障與支持等，也都是亟待研究的重要命題。

在上述背景下，近年來，國家金融與發展實驗室金融科技研究中心、金融科技50人論壇、騰訊金融研究院、北京立言金融與發展研究院共同推動了一系列與數據要素相關的學術研討，產生了較好的影響。為了面向各界讀者進一步通俗易懂地闡述相關知識，我們邀請權威專家學者圍繞數據要素的概念范疇、發展狀況與價值、面臨的挑戰、未來展望等，從不同角度進行深入探討和剖析，希望能夠幫助廣大黨員、干部、群眾對這一重大現實問題有更全面的理解。

本書編寫時間緊、任務重，各位專家學者給予大力支持，在此謹表誠摯謝意。同時，數據要素領域的研究比較前沿，遇到的問題、研究的層次也各不相同。參與本書編寫的各位專家從各自的邏輯視角出發，進行了豐富的論證和研討。雖然有些觀點和看法存在較大差異，但也表明了數據要素領域的研究正呈現百花齊放、百家爭鳴的特征。敬請各位讀者批評、指正。

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