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1、 人类社会的发展史就是一部生产力不断跃升的历史， 伴随着新生产工具、 新劳动主体、 新生 产要素的涌现， 人类不断构建起认识、 改造世界的新模式。 发轫于上个世纪 50 年代的信息技术革 命， 在经历了半年多世纪的扩散与普及之后， 正在推动社会经济发展进入到一个新时代数据 生产力时代。 数据生产力的崛起。 2017 年习近平总书记指出，“在互联网经济时代， 数据是新的生产要素， 是基础性资源和战略性资源， 也是重要生产力” 。“因此要构建以数据为关键要素的数字经济” 。 2015 年李克强总理在给贵阳国际大数据产业博览会的贺电中指出，“当今世界新一轮科技和创 业革命正在蓬勃兴起， 数据是基础性
2、资源， 也是重要的生产力。 ” 2019 年党的十九届四中全会首次将数据与劳动、 资本、 土地、 知识、 技术、 管理等生产要素并 列， 2020 年中共中央、 国务院在 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 中， 进一 步提出要 “加快培育数据要素市场。 ” 数据要素在经济社会转型和国家之间、 企业之间竞争博弈中 的基础性、 全局性、 引领性作用日益凸显， 同时， 围绕数据治理的热点和难点问题近年来也快速浮 现。 数据生产力， 已成为支撑和引领经济社会发展的新动能， 同时也需要构建全新的治理理念、 理 论、 方法和模式。 如何全面把握数据视角下 “技术创新 - 产业演进 - 经济增
3、长 - 制度变革” 之间的互动机制， 如 何深度认知数据在生产关系和生产力重构中的作用， 仍是一个有待系统研究的空白领域。 鉴于对 数据生产力的体系性研究亟待加速， 而这一主题又有着重大的理论意义、 政策意义和实践意义， 2019 年以来， 中国信息化百人会、 阿里研究院， 与理论界和产业界深度合作， 着眼实践并从理论 入手， 首次系统性地开展了数据生产力的研究。 作为这一研究主题的首份报告，数据生产力崛起： 新动能， 新治理 致力于搭建分析框架， 以期为长期持续的研究奠定基础。 报告首先对数据生产力的定义和内涵进行了界定。 报告认为， 数据生产力是生产力理论体系 在数字经济时代的拓展， 是
4、“数据 + 算法 + 算力” 成为改造世界能力基础上对生产力经典论述的 新阐释和再丰富。 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 前言 001 能力。 报告进一步将数据生产力的主题， 从产业创新、 经济增长、 组织管理、 产业分工、 数据运营、 数 据资产、 数据治理、 数据产权、 政府治理、 数据主权等方面， 进行了系统阐释和分析。 课题组由百人会执委、 阿里研究院副院长安筱鹏主持， 课题研究历时一年多时间。 作为国内 首份关于数据生产力的研究成果，
5、课题研究得到了多位著名专家学者的指导和帮助， 来自智库、 高校和产业界的研究团队， 也为此付出了大量努力。 在此特别感谢王钦敏、 陈清泰、 周宏仁、 胡启 恒、 邬贺铨、 王恩哥、 高新民、 杨学山、 陈静、 汪玉凯、 郭为、 徐愈、 朱炎、 张新红、 杨培芳、 高世楫、 吕 本富、 石晓军、 陈新河、 杨冰之、 赵敏、 祝守宇、 郑宇等知名专家学者给予的宝贵建议， 阿里研究院 高红冰、 蒋正伟、 李倩、 张影强等全程参加讨论并提出了一系列建设性意见， 感谢隋伟、 曾明为课 题顺利进行所做的有力支撑。 中国信息化百人会致力于研判全球数字经济的趋势、 挑战与机遇， 研究中国数字化发展的重 大前沿
6、和战略问题， 为探索数字时代我国实现现代化的新路径贡献智慧。 阿里研究院作为国内数 字经济领域领先的企业智库， 致力于成为新商业、 新经济与新治理领域的智库平台。 数据生产力 的研究才刚刚开始。 我们相信， 随着数字化进程的不断深化， 这一领域必将产生更多高质量的研 究成果。 我们欢迎更多研究同仁、 产业界的朋友们， 对报告提出宝贵的意见和建议， 携手展开更深 入的讨论和研究。 002 课题组长 安筱鹏（中国信息化百人会执委、阿里研究院副院长） 课题组主要成员 第 01 章/新生产力的崛起：数据生产力 安筱鹏（阿里研究院副院长） 宋斐（阿里研究院资深专家） 姚磊（中国电子信息产业发展研究院信息
7、化与软件产业研究所副所长） 李颋（中国电子学会研究咨询中心主任） 袁晓庆（中国电子信息产业发展研究院博士） 贾超（中国电子技术标准化研究院博士） 第 02 章/创新模式的迁移：从试验验证到模拟择优 周剑（北京国信数字化转型技术研究院院长） 第 03 章/数据生产力的增长理论：从规模经济到范围经济 姜奇平（中国社科院信息化研究中心主任） 左鹏飞（中国社科院数量经济与技术经济研究所信息化与网络经济室助理研究员） 第 04 章/实施组织层面的“转基因工程”：通向数字时代的“入场券” 周剑（北京国信数字化转型技术研究院院长） 金菊（北京国信数字化转型技术研究院） 第 05 章/基于数据生产力的分工：知
8、识分工 2.0 安筱鹏（阿里研究院副院长） 宋斐（阿里研究院资深专家） 第 06 章/数据运营：业务持续创新的必由之路 张东（中国电信政企客户事业部产业互联网创新专家办技术总监） 封顺天（中国电信研究院行业信息化专家） 第 07 章/数据资产管理：构筑企业竞争新优势 魏凯（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长） 闫树（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部副主任） 李雨霏（中国信通院云计算与大数据研究所工程师李雨霏） 第 08 章/数据治理：从公司治理到公共治理 许可（对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任） 第 09 章/数据产权：构建激励相容的权益分配新
9、机制 顾伟（阿里巴巴集团法律研究中心副主任） 刘明（阿里巴巴集团综合政策研究室专家） 第 10 章/政府治理：以数据开放共享为核心的治理新体系 于凤霞（国家信息中心分享经济处处长） 关乐宁（国家信息中心分享经济处助理研究员） 第 11 章/数据生产力时代的竞争：科学认识数据驱动与市场垄断 方燕（阿里研究院竞争研究中心专家） 第 12 章/数据主权：数字经济与数据跨境新议题 吴沈括（北京师范大学网络法治国际中心执行主任、中国信息化百人会数据治理委员会主任） 003 2020 年， 七家互联网科技公司， 跻身全球上市公司市值 TOP10 之列 , 四家互联网公司市值一度 历史性地突破一万亿美元。
10、在过去的 25 年里， 超级计算机的能力提升了近 8 万倍。 在过去的 40 年， 计算的能耗效率提升了 6 个数据级。 在过去的 50 年， 1GB 存储空间的成本从 1000 万美元降到 0.02 美元。 2010 年全球 数据量刚刚突破 1ZB， 而 2020 年全球数据量预计将超过 40ZB。 2020 年， 全球 40 多亿人口迁移到互联网， Facebook 月活用户超过 25 亿。 2020 年， 成立 18 年仅有 6000 名员工的 SpaceX， 实现了载人航天， 完成美国太空发射活动的 68.3%。 从1970年到2000年， 向太空发射一公斤的成本相当稳定， 平均每公斤
11、 1.85万美元。 SpaceX 的发射成本每公斤仅为 2720 美元。 2020 年， 新冠疫情期间， 我国 1000 万家企业组织的 2 亿员工在家办公。 全国 14 万所学校、 300 万个班级、 1.3 亿学生在线上课， 有 600 万老师在钉钉上累计上课超过 6000 万小时。 火神山、 雷神 山医院建设的云监工超过 1 亿人。 一部社会发展史， 就是劳动者发挥聪明才智， 不断创造新的生产工具， 去认识自然、 适应自然和改 造自然的历史。 当社会从农业经济、 工业经济迈向数字经济之时， 最根本的变革正是人类认识和改造自然的生产 力变革 : 数据生产力崛起。 数据生产力是在 “数据 +
12、 算力 + 算法” 所定义的世界， 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。 数据生产力是新动能 数据生产力成为人类改造自然的新型能力， 意味着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， 但数据生产力本质是解放人的生产力。 摘要 004 数据生产力创造了人类认识和改造自然的新方法， 如： 从实验验证到模拟择优。 创
13、新体系的变革 将人类带上零成本试错之路， 重构人类的创新主体、 创新模式、 创新效率， 开启人类社会创新发展 新图景。 数据生产力也推动了经济增长的模式新变革， 从规模经济走向范围经济。 数字经济脱胎于工业经 济固有矛盾， 也即分工专业化与分工多样化的矛盾， 这一矛盾中多样化效率从次要矛盾上升为主 要矛盾， 这是数据生产力所要解决的根本问题。 数据生产力推动着组织形态变革， 从他组织走向自组织。 组织的决策方式、 组织形态、 管理模式正 在加速重构， 数据驱动成为组织管理变革的主线和核心要素， 实施一场组织层面的 “转基因” 工程， 是一个组织迈向数字经济时代的 “入场券” 。 数据生产力重构
14、产业分工格局， 从产品分工走向知识分工。 基于知识的产业分工， 从早期以集成 电路为代表的知识分工 1.0， 迈向以工业互联网为代表的知识分工 2.0， 技术、 知识、 经验正在更大 范围、 更宽领域、 更深层次上呈现、 交易、 传播和复用。 数据生产力引领企业构建新运营体系， 从产品运营走向数据运营。 新时代， 所有企业都需要重新 思考如何去发现、 构建基于数据运营基本规律， 发挥数据要素的核心价值， 通过数据运营构筑核 心竞争优势。 数据生产力需要新治理 数据生产力的变革， 需要与之相适应的新生产关系。 今天， 人们需要重新的思考如何构建科学的 数据治理体系， 如何把握数据产权的本质特征，
15、 如何科科学认识数据生产力时代的垄断， 如何思 考政府管理创新的方向， 如何实现数据跨境有序流动。 数据生产力期待理性的数据治理体系。 数据治理需要不同数据利益攸关者之间铸就依赖关系、 发 掘数据潜能的新治理。 政府、 企业、 个体及国际组织通过权力、 权利和市场， 在法律、 市场、 代码、 社 会规范的制约下彼此博弈， 实现数据效率和数据正义。 数据生产力需要与时俱进的产权体系。 相较于以动产和不动产为典型代表的传统财产， 数据在物 理属性上的可复制性、 数据来源上的开放性， 以及蕴含多元价值之间的非竞争性等特征， 决定了 以强调静态归属和排他性效力为核心的传统产权理论， 已无法直接适用于对
16、数据价值归属的判 断。 应根据数据自身特性， 在综合考量相关主体围绕数据产生的利益诉求的基础上， 探索建立一 套以数据记录者、 加工者的数据财产权益为基础， 公平、 高效且激励相容的数据价值分配机制。 005 数据生产力需要科学的竞争观。 数据竞争问题要从触达性和数据产业价值链两个角度来审视， 那 些仅仅拥有海量数据的企业或许无力发挥数据要素的价值。 政府治理需要以数据共享为核心理念， 构建政府、 企业、 社会组织等多方参与的协同治理体系。 数据生产力时代， 数据主权、 跨境数据流动将成为国际政治的新议题。 面对世界各国不断强化数 据治理、 数据资源控制的新形势， 立足于维护我国数据主权、 促
17、进数字经济发展， 需要构建数据流 转、 跨境传输的理论和政策支撑体系。 总体来看， 数据生产力的快速发展， 呼唤加快发展和构建面向未来的制度与规则体系。 如何创新 数据领域的治理理念， 不断探索变革数据治理体系， 也已经成为全球范围内的时代命题。 面对数 据监管领域的诸多 “两难” 甚至是 “多难” 选择， 对数据治理底层理念、 原则、 程序的讨论， 将有可能 成为凝聚共识、 持续推进数据治理的重要基础和路径。 如， 在数据治理理念上应坚持以创新发展 为第一原则； 应坚持从国情出发而不是简单复制他国经验； 应持有未来观， 为未来的技术和商业 创新留下空间； 在治理主体上应更多依靠产业和企业自治
18、； 在数据治理的政策流程上， 应充分评 估数据政策可能带来的经济社会影响等。 本研究作为数据生产力领域的第一份研究成果， 仍存在不少有待进一步改进之处。 我们将持续推 进这一领域的研究， 也期待更多研究者参与到这一领域的研究中来。 006 前言.001 摘要.004 绪论：数据生产力是为了人的解放和全面发展 第一章：新生产力的崛起：数据生产力 技术革命驱动的生产力跃升.015 产业技术革命的范式迁移.015 数字经济时代的到来 .017 巨变时代的国家、企业和个体.018 数据生产力的兴起与本质.025 生产力的认识.025 数据生产力的本质.026 数据生产力：增长的新动能.041 产业创新
19、：从实验验证到模拟择优.041 经济发展：从规模经济到范围经济.042 就业模式：从八小时制到自由连接体.044 企业性质：从技术密集到数据密集.044 组织形态：从公司制到“数字经济体”.046 协作机制：基于信息能力拓展的分工与协作.047 数据治理：以发展为导向，以创新为方式 .049 数据生产力呼唤新生产关系.050 治理方式：协同化、数据化、平台化.052 治理原则：创新和发展是第一要务.053 关于数据治理理念、路径、程序的共识正在不断汇聚.054 目录 007 上篇：数据生产力 新动能 第二章：创新模式的迁移：从试验验证到模拟择优 产业创新模式的变迁 .057 以物理试验为主的“
20、大循环”式传统创新模式.058 与模拟择优相结合的“小循环”式新型创新模式.058 支持产业创新模式变迁的主要原理.060 实现创新对象的数字化.060 实现运行环境的数字化.060 实现运行模型的数字化.060 模拟择优开启产业创新新图景.062 敏捷创新创造航天发展新历史 .062 虚拟心脏打开心脏医学新世界 .064 数字孪生城市构建城市治理新体系.064 第三章 | 数据生产力的增长理论：从规模经济到范围经济 内生创新的均衡体系 .066 经数据生产力校正后的均衡体系.066 数字经济从工业经济矛盾中产生.067 全要素生产率理论：二元效率.069 科技进步与经济增长的关系.070 科
21、技进步与经济增长的总关系.070 新动能的理论根据.072 服务新实体经济，建立新金融秩序.076 技术革命的收入分配效应：多样性红利.079 008 第四章 | 实施组织层面的“转基因工程”：通向数字时代的“入场券” 从职能驱动到数据驱动.084 数据生产力加速组织管理变革.084 组织管理切换：从职能驱动、流程驱动到数据驱动.085 数据驱动成为数字时代组织管理的必然选择.086 自组织涌现.087 内部组织柔性：基于赋能平台的创客化小微组织.087 外部组织柔性：基于能力共享的开放价值生态.088 内外兼修：“内部组织柔性”和“外部组织柔性”螺旋式创新升级.089 数字企业的进化之道 .
22、091 打造中台，提升运营管控柔性.091 全员赋能，提高技能创新柔性.091 构建生态，增强价值创造柔性.092 典型案例：组织应对不确定性的组织创新.093 第五章 | 基于数据生产力的分工：知识分工 2.0 工业时代的知识分工 1.0.096 回顾：产业分工的持续深化.096 集成电路：知识分工 1.0 时代的代表.097 消费互联网阶段的知识分工.099 分工更加精细化.099 协作走向大规模、社会化.100 经济角色发生转变.100 从行业分工到平台共享.101 消费互联网阶段的知识分工.101 新分工体系持续扩散.102 数据生产力：加速迈向知识分工 2.0.103 009 回顾与展望.106 基于知识的产业分工全面加速.106 展望：知识分工 2.0 的三大议题.107 第六章 | 数据运营：业务持续创新的必由之路 数据成为数字经济重要特征.110 数据要素助力数字经济高质量发展.110 数据与技术重要性不断凸显.110 数据运营现状分析.111 数据运营从政府和企业内部向外部延伸.111 现有数据运营模型的局限.112 数据运营成本价值模型.113 业务数据化是数据运营起点.114 数据业务化是数据运营目标.114 数据业务化是运营价值倍增的持续过程.115 数字技术加速运营价值在象限之间转移流动.117 实践：成本价值模型的应用.