區塊鏈:社科院楊濤：數據要素市場可推動經濟高質量發展_hashgard

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。

海南省社科院簽約專家：利用區塊鏈等技術打造海南便利自由營商環境:海南省社科院簽約專家李世杰表示，深入貫徹“四個超常規”創一流營商環境的方針中建立“健全各類市場主體評價反饋機制”的要求，還需要在四方面持續發力。其中包括，利用互聯網、大數據、云計算、區塊鏈等技術打造海南便利自由營商環境，探索實現信息基礎設備間數據信息的高效交換，提升信息基礎設施協同能力。（國際旅游島商報）[2020/9/15]

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 | 社科院宋爽：目前區塊鏈技術底層架構設計沒有達成統一共識和標準:近日，中國社會科學院世界經濟與研究所助理研究員宋爽接受采訪時表示，目前，區塊鏈技術底層架構設計沒有達成統一共識和標準。在一些問題的解決上，每個機構或者企業有自己的技術偏好。區塊鏈信息記入量很大，需要很大的存儲空間。在公有鏈中，由于每個節點都要記錄信息，交易時間比較慢，單位時間處理的交易數量和微信、支付寶等處理的交易數量差幾個數量級。區塊鏈技術上可以解決隱私問題，隱私保護需要在滿足監管要求的前提下來考慮。[2019/11/1]

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。

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。

聲音 | 南京市社科院經濟研究所所長：南京應從五大方面發力，加快區塊鏈技術及產業發展:金色財經報道，10月28日，國家企業信用信息公示系統（江蘇）最新數據顯示，南京存續（在營、開業、在冊）企業僅名稱中含有“區塊鏈”的就有63家。有的企業名稱中雖然沒有“區塊鏈”字樣，但經營范圍也會包含區塊鏈，所以南京的區塊鏈企業總數應該會超過63家。南京市社科院經濟研究所所長、江蘇省揚子江創新型城市研究院執行副院長黃南建議，南京應該重點從以下五個方面發力，加快區塊鏈技術及產業發展：?1.加強頂層設計，盡快建立完善相關管理機制；2.鼓勵企業創新發展，構建良好產業生態環境；3.加強基礎理論研究，培養區塊鏈專業人才；4.聚焦重點領域，推進市場應用；5.加強監管政策儲備，建立風險快速響應機制。[2019/10/31]

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。

聲音 | 社科院金融研究所楊濤：開放銀行需關注區塊鏈等技術發展:《當代金融家》雜志2019年2-3期刊登了中國社會科學院金融研究所所長助理楊濤發表的題為“理解開放銀行變革的八個視角”的文章。楊濤指出，開放銀行建設離不開對前沿技術的研究與應用，就金融科技的底層重大技術來看，需關注人工智慧、大數據、互聯網技術（移動互聯、物聯網）、分散式技術（云計算、區塊鏈）、安全技術（密碼技術、量子技術、生物識別技術），還有一些尚在發展的前沿技術，如邊緣計算、數字孿生、腦機結合、增強現實等以及有向無環圖（DAG）、哈希圖（Hashgraph）等下一代分散式技術。[2019/3/24]

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。

金色財經現場報道 中國社科院博士特聘教授王彬生：區塊鏈會帶來未來業態根本性的改變:金色財經現場報道，在4月3日舉辦的2018年世界區塊鏈峰會現場，中國社科院博士特聘教授王彬生表示，未來的區塊鏈技術，會因為信息的傳遞成本越來越低，導致了區塊鏈技術的廣泛應用，把過去的信息互聯網轉變成了一個價值互聯網，這才是未來業態的根本性的轉變。就是未來的互聯網一定是價值互聯網，現在大家逐步地慢慢地都在改變，比如說原來說，搞鏈可以，不能發幣，我們逐步認識到，鏈和幣是一回事。如果搞鏈不能進行價值的傳遞的話，就好比說，你談戀愛可以結婚，不能懷孕。結婚的目的是不能懷孕，喪失人生最基本的初心。[2018/4/3]

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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