投稿来源：陈根

从狩猎时代到农业时代，人类经历了从打猎技术向耕种技术的跳跃式革命。200多年前，蒸汽机的发明代替了牛、马的动力，英国的工业革命开启工业化之路。在此之后，电力的出现带动了电气化革命。

在这个过程中，伴随着生产力的不断跃迁，新生产工具、新劳动主体、新生产要素的不断涌现。人类逐渐构建起认识世界、改造世界的新模式，人类文明得以发展。

现在，计算机、互联网技术促进了人类处理信息能力的飞跃，催生了新生产力的崛起，一个全新的数字经济时代正加速到来。而在数字经济时代下，我们对数字生产力仍有待更多了解。

数字时代下的数据生产力

生产力作为人类征服和改造自然的客观物质力量，是一个时代发展水平的集中体现。

生产力一词由法国重农学派创始人魁奈在18世纪中期最先提出，强调土地和人口对于累积财富的作用。随后，英国经济学家亚当·斯密认为，生产力相当于劳动生产率，不断细化的分工是其得以持续提升的根源。同为英国经济学家的李嘉图则认为生产力是各种不同因素的“自然力”，资本、土地、劳动都具有生产力。

德国经济学家李斯特在1841年首次提出生产力理论的基本框架，而马克思则系统建立和阐述了生产力的理论体系，并在经典著作《资本论》中提出了生产力三要素，即劳动者、劳动资料和劳动对象。

劳动者是指具有一定劳动技能和生产经验、用体力和脑力参与社会生产过程的人；劳动资料是指劳动者用以作用于劳动对象的物体或物质条件，以生产工具为主；劳动对象是指生产过程中被改造的物体，包括直接从自然界获取的资源和经过加工而得到的原材料。

其中，劳动资料和劳动对象又被统称为生产资料，只有同劳动者结合才能产生作用。正是人的劳动引起、调整和控制人与自然之间的物质交换过程。此外，生产工具的地位尤为突出，反映了人类改造自然的深度和广度，是衡量生产力发展水平和经济发展阶段的客观标志。

在农业社会，人类通过繁重的体力劳动对土地资源进行有限开发以解决温饱和生存问题。进入工业社会，机器的出现则把劳动者从繁重的体力劳动中解放出来。

信息技术革命带来了智能工具的大规模普及，使得人类改造和认识世界的能力和水平达到了一个新的历史高度。不仅大量繁重的体力劳动被机器替代，数据生产力更是替代了大量重复性的脑力工作。于是，人类可以用更少的劳动时间，创造更多的物质财富。

这也意味着，在数据生产力时代，有创新精神并创造出新产品、新服务或新商业模式的人才将成为市场的主要支配力量。

当机器文明的发展成为现代社会的大势所趋，而人类文明的协同发展则要求我们着眼于人类对劳动分工的贡献——对机器的理性进行补充，而非试图与它竞争。这需要劳动者培养创新精神，培养挑战权威的意识，甚至是非理性的想法，并不是因为非理性是福佑，而是因为非理性的创造力才是对机器理性的补充。只有这样做才会让我们与机器产生差异，而正是这种差异化会创造价值。

从生产资料来看，马克思曾经指出“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”因此，以劳动工具为主的劳动资料成为划分社会形态的基本标准之一，也是生产力在社会形态这个集合上投影的集中代表。

20世纪后期，随着微电子技术和软件技术的发展，人类社会改造自然的工具也开始发生革命性的变化，其中最重要的标志是数字技术使劳动工具智能化。

智能工具成为信息社会典型的生产工具，并对信息数据等劳动对象进行采集、传输、处理、执行。如果说工业社会的劳动工具解决了人的四肢的有效延伸问题，而信息社会的劳动工具与劳动对象的结合则解决了人脑的局限性问题，是一次增强和扩展人类智力功能、解放人类智力劳动的革命。

从数据能力到数字经济

不论是劳动者、劳动资料还是劳动对象，数据都是最核心的生产要素。今年4月9日，中央《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，就明确了数据是继土地、资本、劳动力、技术之后的第五大生产要素，令数据要素的战略性地位进一步凸显。

事实上，回溯社会的发展会发现，不同的社会形态往往对应不同的生产力水平以及与之相适应的生产要素，生产要素的转换也是社会更迭的重要标志。

农业时代土地和劳动力是核心要素，工业时代资本和劳动力是核心要素，进入数字社会后，数据成为关键生产要素。围绕数据的搜集、加工、分析、挖掘过程中释放出的数据生产力，正在成为驱动经济发展的强大动能。

围绕数据要素的转化，释放数据生产力，首先要实现从数据到数据资源的转化。就我国而言，超大规模的市场优势与资源优势，经济的快速发展，为数据生产提供了丰富资源。

目前，我国已成为世界数据资源大国和世界数据中心。IDC资料显示，2018年，我国共产生了约7.6ZB数据，占全球数据量的比重为23.4%。数字化、信息化的快速推进，5G、移动互联等网络基础设施的建设，使得海量数据的积累从技术上成为可能。而超级数据的量变将引发超级智能的质变，引领生产力快速发展。

其次，要发展数据算力与数据算法，从数据资源向数据能力过渡。具体来看，围绕海量数据分析处理需求而产生的分布式计算、高性能计算、云计算、雾计算、图计算、智能计算、边缘计算、量子计算等“算力”体系成为发展的重要引擎。

人工智能、深度学习等“算法”帮助人类发现规律并提供智能化支撑，而以5G、NB-IoT、TSN为代表的现代通讯网络将数据、算力与算法紧密地连接在一起，实现了协同作业和价值挖掘。而对大数据的充分挖掘而形成的智慧支撑系统，将成为未来实现数字经济高质量发展的强大动力。

最后，是数据能力作用于数字经济，实现数字经济的高速发展。具体来说，数据要素作为驱动数字经济创新发展的核心动能，不仅作用于数字产业化的发展，还包括产业数字化的发展，即数据要素对国民经济各部门带来的辐射带动效应。

目前，大数据已经广泛应于生产制造、零售、交通、能源、教育、医疗、政府管理、公共事务等多个领域。以制造业为例，数字化推动了大规模的柔性、定制化、分散化生产，缩短了研发生产周期，降低了生产成本，增强了决策支撑能力。显然，数字经济已成为国家经济增长的新动能，也是经济转型、推动人类经济形态转变的重要突破口。

拥抱数据，融入时代

当前，国际形势错综复杂，技术迭代频率不断加快，各种因素相互作用，决策系统复杂度、难度空前提高，想要释放数据生产力，仍然需要考虑诸多问题。

从个人视角出发的权利保护诉求，既有传统的隐私和个人信息保护问题，也包括数据化发展到深入阶段后，对个人基于数据分析而形成评估判断的公正公平问题。

从产业视角出发，则需要考虑创新、发展和竞争需求。其中，数据确权和定价是数据合理使用的基础。数据产权应当分类别确定，数据定价可以参考大数据交易的实践，从成本、收益、效用、用户等属性确定数据价值的构成，通过市场主体的竞争活动确定数据要素的定价规则和定价标准。

从国家视角出发，需要考虑的是数字经济竞争力和数据安全需求。对于数据资源的开放利用，将决定了我国是否能够把握住新一轮国际竞争的主动权，并通过数字产业的发展壮大保障国家数据安全。

“苟日新，日日新，又日新”。技术的日新月异让我们生活在一个前所未有的巨变时代，只有不断面对数据新时代的挑战，拥抱变化，融入变化，深挖数据价值，推动数据增值，才能使数据为人类商业带来的洞察力得到真正释放。