朱岩:当前我们需要的是场景化的数据集市,而不一定是大而全的数据交易所
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为聚焦数字经济时代生产力与生产关系的匹配,助力形成中国式的数字经济发展新理论和新实践。1 月 14 日,信息化百人会第八期“2035数字议程伙伴行动•领导者三周会”在京以线上会议的方式召开。
本次会议由北京信百会信息经济研究院主办,主题为“数据新型生产要素的未来商业模式——基于生产力和生产关系演变的视角”。会议邀请了来自产业组织研究、经济机制设计理论研究的经济学家、产业专家和咨询专家以及典型企业代表等,基于生产力和生产关系演变的视角,共同探讨了数据新型生产要素的未来商业模式,以期为政策制定、企业和个人发展提供参考、明确方向。
这次会议重点讨论了以下问题:
1.数据作为新型生产要素对生产力、 生产关系的作用规律及价值创造机理;2.从生产关系、 生产力演变的视角, 探讨数据作为新型生产要素引发的企业业务模式、商业模式、经营范式、组织形态的变革;3.数字经济时代,围绕数据采集、存储、加工、销毁等全生命周期可以采用哪些创新的模式;4.从社会分工角度看,探讨未来传统企业、 ICT 企业、 平台型企业等在数据生态内的角色定位和企业形态。
以下是会议重点内容摘要。
信息化百人会成员,中国人民大学商学院学术委员会主任、原院长毛基业主持本次研讨会。
北京信百会信息经济研究院资深分析师邱鹏君首先做了数据新型生产要素背景情况介绍。她指出,通过国家级规划和政策文件对数据要素的规划部署来看,主要是以数据的合规高效利用主线,从完善基础制度建设,探索数据要素市场化配置和加强公共数据开发利用三方面发力。基础制度的建设推动了生产关系与生产力的适配,而数据的商业模式的市场化配置以及公共数据的开发利用均需要融入一定的商业模式。
通过对欧盟、德勤、David Gann 博士等产业界和学界数据驱动的商业模式创新进行分析发现,关于数据的商业模式划分,虽然在名称、划分依据、侧重点方面各有不同,但是由于其背后的价值实现机理和商业逻辑存在一定的共通性,因此不同的划分模式之间存在相互的融合和交叉现象。以此为基础,可以将数据的商业模式划分为八大类。一是基于数据迭代更新自身的产品和服务;二是基于数据产生新的服务并提供给第三方;三是基于数据的生态联盟;四是数据中介和数商;五是提供数据相关技术支撑和服务;六是产品的数字化;七是公益性分享,促进新的产品和服务发展的企业;八是基于数字技术和产品的数字新业态。
朱岩:当前我们需要的是场景化的数据集市,而不一定是大而全的数据交易所
信息化百人会成员、清华大学互联网产业研究院院长朱岩教授做了题为“数字经济的四因素模型与产业创新路径”的主题发言。他指出,激活数据要素是在产业生态中把数据要素的价值激发出来,不变革生产关系是根本无法实现的。目前在中央的整体经济工作布局中,我们已经到了必须变革生产关系的阶段。要发挥既有的海量数据和丰富应用场景优势,同时弥补技术上的短板,需要建立综合的产业生态也即产业集群的新模式。他总结和分析了新模式包含的数字基础设施、数字供给、数字需求、数字治理四因素。
信息化百人会成员、中国社科院信息化研究中心主任、中国科学院《互联网周刊》主编姜奇平做了题为“数据新型生产要素的生态商业模式”的主题发言。他分别从数据新型生产要素的生产力与生产关系影响以及生态商业模式的兴起两个角度进行了阐释。他认为数据新型生产要素条件下的未来商业模式是一种生态商业模式。他指出,数据新型生产要素的变量空间是在商业模式中摆脱打价格战,转向提价竞争的商业模式探索。
姜奇平认为,近期出台的“数据二十条”中指出了数据要素的使用价值反复复用没有问题。使用价值一经复用,“排山倒海”的增量将出现。中国未来有一个和改革开放 30、40 年来同样大的“蛋糕”等待大家去捕捉,这就是服务业的比重上升。从生产力角度来讲,数据生产力恰恰是在于让我们高效地捕捉中国 40 年来从来没有切到的“蛋糕”。
在生产关系层面,结合二十大报告中提到的促进机会公平,如图红色区间所带来的巨大机遇,如果可以用复制生产资料的使用价值,实际上为大家提供了一种零次分配。这使得劳动者在工资之上,交足国家和社会的,剩下是自己的。这将成为一个伟大的激发劳动者积极性的爆炸,程度将不亚于农村改革。
如果将生产力和生产关系带来的变化概括到微观上,将会带来生态化(平台+应用)转型。用平台作为生产资料或者是资本的复印机替代“美联储”,为整个一线劳动者提供把重资产转化为轻资产运作的机会。通过轻资产运作(也就是范围经济)和差异化高附加值(区别于打价格战)的形式,最终使高质量发展落到实处。他分别从生态商业模式的经济特征,制造业服务化中的生态商业模式以及生产性服务业中的生态商业模型等方面分析了生态商业模式的兴起。
他指出,对于当前的商业模式,我们不是要调整企业的战术,而是要判断“蛋糕”的空间在哪儿。找到“蛋糕”所在比怎么分割“蛋糕”是一个更重要的问题。生态商业模式的鲜明经济特征是平台经济,数字转型规律是商业模式正在从企业级的内部范围经济转向外部范围经济。集群、资源改变和合作三个鲜明特征是生态转型与企业转型的区别。北京大学光华管理学院应用经济系长聘教授,中国信息经济学会副理事长翁翕则从宏观和微观的经济学视角分析了数据要素的价值创造和利用方式。
从宏观视角,数据要素的价值创造离不开数字经济。平台连接了消费者和商户,也是机器和众多群体的连接桥梁。平台通过有偿引流、个性化定价的手段来实现流量变现。数字经济时代数据起到了带动商业模式的作用。
从数据的生命周期看,数据流动和商业模式两者间高度耦合在一起,数据的收益一方面是初次分配,跟数据反方向流动,目的是提供激励机制,最大程度的促进数据流动,充分释放数据要素价值。初次分配“蛋糕”最大,分配对象主要是倾向于生产者、分析者、应用者,数据来源者并没有从这方面得到太多的初次分配收益。初次分配之外还有二次分配,主要通过税收和转移支付手段,解决初次分配收入不平等问题,或者关键市场节点问题。三次分配主要是通过数据共享还有一些公共数据的公开手段。
他指出,通过梳理整个商业模式和数据价值创造的链条,结合经济学的商业模式可以更好地区分什么是新型生产要素。当前经济中,已经有大量的个性化需求。未来经济,一定是个性化需求占主导。而数据在其中起到了重要的作用,不仅是在解决怎么生产的问题,更重要的是在解决生产什么的问题,以及为谁生产的问题。
关于微观层面的数据要素利用方式,主要是以机器学习为基础的计算机科学,问题是算法黑盒,可解释性差以及需要数据越多越好,经济学则是以个体经济决策模型为基础,未来亟需多学科的交叉融合。人类对数据的使用由来已久,数据要素由资源变成要素,需要满足两点,一是专业化稳定的供给,二是合法可流通性,在要素化的基础上才能进一步资产化。而数据确权是当前发展数据要素一大难点,未来很长一段时间里,我们需要搁置争议,共同开发。
张森:激活数据要素,重塑数字企业
德勤中国战略客户服务领导合伙人张森则从企业视角分享了关于激活数据要素,重塑数字企业的相应思考。他首先从内外部发展环境分析了当前数据要素利用已具备的条件,并预测目前跨行业、跨公司的数据要素流通仍有较大发展空间,新兴数据服务市场迎来发展机会。从数据产业链全景图看,企业最为关注的是怎样打造业务的增长引擎,如何实现高质量发展和打造合作共赢共生的生态圈。之后考虑怎样更好地激活数据要素重塑数字企业。
数据成为要素之后,数字企业致力于成为数据创造价值的企业。在这一过程中,我们需要关注,一是创新科技带来差异化的竞争优势;二是数据本身通用,但在不同场景下会有业务的应用场景,以及行业特有的属性和应用内容;三是每个要素的发挥,在场景下的应用更要关注结果所产生的相关效益和效率。
数据要素的激活尤其要考虑商业模式、数据产品以及应用场景。激活数据要素需要打通企业数字脉络,优化经营方式,构建数据能力参考路径。以大健康服务产业为例,张森详细分享了激活数据要素的行业应用思考。
围绕“数据作为新型生产要素对生产力、生产关系的作用规律及价值创造机理;从生产关系、生产力演变的视角,探讨数据作为新型生产要素引发的企业业务模式、商业模式、经营范式、组织形态的变革;数字经济时代,围绕数据采集、存储、加工、销毁等全生命周期可以采用哪些创新的模式;从社会分工角度看,探讨未来传统企业、ICT企业、平台型企业等在数据生态内的角色定位和企业形态”等议题,来自产、学、研、用的相关代表进行了充分探讨。
武汉大学信息管理学院教授、博士生导师夏义堃结合数据价值链中多主体的利益瓶颈问题,探讨了数据要素价值实现的利益补偿问题及相应建议。她指出,数据要素价值实现困境主要表现在上游主体数据开发有效激励不足,数据价值链利益相关者结构性失衡,数据要素市场利益分配失衡。
对于国家如何进行利益补偿机制,夏义堃指出,一是要确保上游企业“基准利益”的实现,二是可持续的经济补偿措施,三是政府监管维护公平市场秩序,四是可信数据生态尊重各方主体权益。
国务院发展研究中心相关专家围绕如何认识数字经济,以及数字经济跟作为国家战略的信息化战略的关系进行了分析,他指出,我们需要科学的处理好数字经济跟信息化的关系。数据作为一种要素,我们可以从经济学史的角度来看,每种要素的形成都有一个历史形成的规律。
当前因为平台独特的性质,平台的数据在某种程度上也可以看作是一种公共数据,可以在平台治理基础上从构建公司法人治理结构出发,构建科学合理的有关平台治理的政策框架体系。中国电子信息产业发展研究院研究员王伟玲分别从数据交易、欧盟的相应做法以及数据产权三个方面进行了探讨。她指出,通过近期对数据交易做的深入的研究和调研发现,数据交易的企业主要分为三类。一是数据交易所、数据交易公司等数据中介机构;二是数据密集型企业,如国家电网、互联网公司;三是专业性的数据服务公司。目前国内的数据交易市场跟国外的数据交易市场差别非常大,由于定位、能力等存在众多运营问题,下一步如何更好地激活和发展,需要深入思考。
最近几年通过对欧盟的数据法案、数字市场法、数字服务法和数字治理法等密切跟踪,发现欧盟的数据法案中基本上都提到了可携带权,一定程度上能改变很多大企业的垄断数据行为。数据产权方面,需要建立更加细化的数据权利谱系,开展数据资产登记,为探索数据有偿使用奠定基础。华为工业数字化首席战略官胡静宜从企业、行业、国家三个视角分享了对数据价值化的实践和思考。企业层面,他分享了华为数据治理工作的出发点、技术支撑、制度保障、业务应用和成效。行业和国家视角方面,他介绍了数据字典以及互联互通等方面的国际标准进展,我国基于数字孪生技术制定的物模型基础标准以及部分行业级数据标准。借鉴欧盟的主权云标准,我国相应组织正在推动可信工业数据空间架构的制订。他指出,数据的价值化是社会组织变革、商业模式创新的驱动力和结果,以共同利益为纽带,在合规、安全的前提下,让数据能够自由流动并为所有人创造价值,社会将发生巨大的变化。
数据宝 ChinaDataPay 董事长,华东江苏大数据交易中心总经理汤寒林作为一名来自于一线并且做数据应用变现已经做了20年的“老兵”,重点从数据要素市场化的全生命周期管理进行了探讨。他认为,数据要素时代的“四化建设”是指数据治理智能化、建模加工产品化、场景应用商品化以及流程交易的合规化。他指出,制约数据要素行业发展的最大痛点不是缺乏数据而是缺乏将数据加工成合适产品并与相应需求方进行交易的人才。
数据要素 20 条”颁布之后,最大的突破是数据持有权、数据产品的加工使用权,以及数据产品的经营权这三权的分制。结合曾遇到的产权归属这一最大挑战,他认为,此次提出来的数据持有权,是很有意义,很值得探索的。关于数据交易场所,他认为更多的是做好生态以及提供增值服务。
毛基业围绕四个主题报告,五个行专家、学者的分享,总结了带来的三方面收获。一是数据要素本质,特征,价值形态,以及如何使用。很多专家学者围绕着这一话题做了深度分享,数据要素的本质特征,除了一次价值,还有二次价值和价值赋能,除了作为运营副产品支撑运营,还有产业化的问题。二是数据要素如何提升生产力,这也是涉及到如何使用的问题,如低成本差异化。三是生产关系的改变甚至是重构。生产关系对数据要素的释放,是否也符合“三分数据、七分生产关系”或者是“三分生产力、七分生产关系”的关系才能保证数据要素价值的发挥。
本次研讨会后,北京信百会信息经济研究院将根据会议内容进行整理并报送中央有关机构、国务院有关部门,作为管理决策和政策制定的参考。
文章来源|信息化百人会
(ID:Chinainfo100)编辑|段文秀
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