数据要素经济学：特征、确权、定价与交易

数据作为新型生产要素已经融入到生产、分配、流通和消费的各个环节,有助于生产力增强、企业创新和资源配置效率提升。相较其他传统要素,数据要素具有虚拟性与非消耗性、非竞争性、价值不确定性、非静态性、正外部性五大特征,并对包括规模经济、范围经济、边际报酬递减规律、私人物品与公共物品等基本经济学原理赋予新的意义。梳理和比较文献后发现,数据确权、数据定价和数据交易构成了数据要素市场的三大核心内容。从促进数据要素市场发展视角看,数据确权亟需明确权利性质和划分权利主体,数据定价需要结合具体的场景、定价策略和定价模型,数据交易则依赖数据参与者存在不同的商业模式和交易机制。展望未来,数据技术发展、数据产权分置和数据垄断问题将会成为影响数据市场发展不可忽视的重要因素。     

创新和重塑数据治理体系——以金融数据治理为例

创新和重塑数据治理体系是国家治理体系与治理能力现代化的重要内容及内在要求。金融数据治理作为实现金融行业数字化转型的重要基础与内容，是数字化时代金融更好服务实体经济，促进经济社会高质量发展的重要举措。本文基于卡斯特“流动空间”理论，提出管理学和社会学意义上的“数据空间”概念，探索数据治理的一般性治理框架和原则，构建小微联合贷款风控系统作为实例进行分析，提出重构和完善金融数据治理的基本逻辑、原则与措施。数据空间视角下，数据治理体系包括三个层次的相对独立又有机联系的完整内容和结构，即技术应用层的数据空间物理形态与结构治理、网络结构层数据流动的权力结构调整与安全开放平衡以及空间组织层数据要素的优化配置与利益冲突协调。技术应用层治理内容和目标主要是微观组织(企业)内部数据治理，网络结构层治理内容和目标主要涉及行业与市场中的数据共治，空间组织层的治理内容和目标关乎政府及社会层面上的数据公共治理与监管协调。数据空间为数据内部治理、行业共治和数据公共治理与监管协调提供了一个系统性的分析框架，可为金融数据治理和监管与体系设计、理念创新和手段工具的综合运用提供参考。     

追根溯源:大数据与会计数据珠联璧合

文章对大数据与会计数据追根溯源,在数据的形成、分类、特征及相关领域等方面探索两者之间的联系.通过分析大数据与会计数据的逻辑关系说明大数据对会计数据变革的影响,同时,会计数据也对大数据的日臻完善做出了贡献.     

数据要素市场培育：法律难题、域外经验与中国方案

数字经济时代,数据继土地、劳动力、资本、技术之后成为第五大生产要素。目前我国数据权属确定的法律制度不够完善,数据要素市场交易的法律制度尚未建立,数据要素市场监管的法律制度不够健全,这都制约了我国数据要素市场发展。为了培育数据要素市场,应以数据生产者与数据处理者为划分标准,建立“数据生产者（扩展权利)—数据处理者（有限产权)”的数据产权制度;以“降低制度成本—减少交易成本”的思路完善数据要素市场交易相关规则;以“事前预防与事后规制相结合”的方式完善数据要素市场监管法律制度。     

数据成为新生产要素的政治经济学阐释

数据成为新的生产要素以后引发了一系列基本理论问题，需要用马克思主义政治经济学作出理论阐释。从数据作为新的生产要素的特征来看，数据生产要素化产生于非物质性的数字劳动过程中而具有使用价值和价值，并在重构生产力和重构生产关系方面发挥着重要作用，超越了传统生产要素的基本属性。从数据作为新的生产要素的价值来看，数据作为新的生产要素在生产环节中创造价值、在交换与分配环节中实现价值、在消费环节中倍增价值。从数据作为新的生产要素的资本化来看，数据要素在资本化程度不断加深的同时，在物质属性和社会属性方面表现出了数据资本二重性的新表现。数据资本的二重属性决定了数据要素资本化行为的两面性，数据要素资本化既带来了积极作用，又带来了消极作用。为更好地凸显其有利的一面，首先要厘清作为新的生产数据要素的权属，将其置于马克思产权理论下进行科学阐释，并在我国实践中不断丰富发展，着力解决数据确权问题。随着数据要素市场化程度加深，要不断优化完善数据要素市场的相关政策、积极探索数据要素市场的培育路径；同时还要从治理手段和对象、治理格局、治理主体角度出发，加强对数据要素市场的有效治理，推进数据要素市场健康有序发展。     

环境数据资产化现状及应用前景

随着信息技术的快速发展,数据量持续增长,已成为推动经济增长和创新的重要资源。国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示,2022年,我国大数据产业规模达1.57万亿元,同比增长18%;数据产量达8.1ZB,同比增长22.7%,占全球数据总量的10.5%。为了更充分利用数据的价值,国家发布了一系列相关政策,其中涉及数据资产化。在环保领域,数据资产化能够帮助我们更深入地理解和评估环境问题,为环保决策提供更科学的依据。本文对环境数据资产化的现状和趋势进行了深入研究,讨论了国内外环境数据资产化的现状、国内环境数据资产化实现途径、具体应用、发展规模等。最后,本文展望了环境数据资产化的未来发展趋势,包括跨学科的研究合作以及建立专门针对环境数据的交易平台。     

数据垄断问题研究进展

在数字经济时代,数据要素在经济发展中的作用日益凸显,但是,数据垄断问题制约了数据要素价值的释放。本文首先探讨了数据垄断的内涵,然后从数据要素本身的特性出发分析数据垄断问题的成因,并从宏观经济效率和微观用户福利两个方面综述数据垄断带来的负面影响。之后,本文从数据共享、用户数据使用限制、数据可携带权与用户数据可迁移性三个方面,重点分析当前主要的数据垄断治理方式及政策。最后,本文总结并提出了数据垄断治理研究的未来可拓展方向,以期为我国加快构建数据基础制度、完善数据治理的相关研究和政策实践提供有益启示。     

全球数据存储产业技术现状与发展

当前全球数据存储产业正酝酿着第三轮技术、设备及框架变化,这为期待着突破核心技术的中国数据存储产业提供了良好的机遇.中国数据存储产业需要抓住全球数据存储产业新技术重构的机会,提出新型数据存储技术、结构和应用的新方法,探索新型数据存储技术、体系、架构的创新之路.其发展方向主要集中在数据存储介质、数据存储软件和数据存储系统集成三个层面.     

一类模糊数据的相关系数研究

在统计学中,经常用(皮尔森)相关系数表达两个变量之间线性关系的强弱,并揭示关系方向。相关系数所处理的数据都是明确实数值,但当数据是模糊数据时,如何计算此类模糊数据的相关系数一直困扰着统计学研究者。鉴于此,研究当数据为模糊数据比如区间数据时,探讨这种模糊数据相关系数,提出一类模糊数据相关系数的定义,并考察将影响大学生数学成绩的量化因素当成模糊区间数据进行实证研究分析,得出更符合实际情况、合理的预期结果。同时,研究将模糊区间数据相关定义用于两种数据都是实数或其中一组数据是实数的情况,揭示出这种广义模糊相关系数,可用于更广泛的应用领域。     

大数据对我国 CPI 调查的影响

在界定大数据的特征基础上,对我国现行CPI的调查方案进行概述。对我国CPI调查在大数据时代可能受到的影响进行详细探讨,主要包括：可以同时计算多种CPI;可以有效减少计算误差;改变数据收集方法和数据质量的评估方法;对统计体系的影响等四个方面的内容。最后,设想大数据时代的CPI调查的流程。     

数据流通差异及规制路径

数据流通是数据产业发展不可避免的趋势，如何构建数据资源的流通机制，在理论与实践两层面仍难有定论。数据的价值在于流通，数据价值的发挥贯穿于数据流通的各环节，确权模式下的数据流通规则并不符合数据产业发展的内核逻辑与现实要求。以数据流转过程中所涉主体身份差异，可将数据分为个人数据、企业数据、行业数据三类。个人数据的交易流通过程应针对交易双方主体身份的差异适用不同规则，同时引入专有使用制度用以分配海量数据下所蕴含的巨额财富；企业数据则应根据其来源与内容的不同设定差异化路径以量身构建数据流通规范；行业数据流通规范的构建应注重行业自律与政府监管两者的结合。     

大数据时代下电子商务发展现状思考

大数据时代为电子商务的发展提供了诸多机遇与挑战.一方面,大数据技术能够提高电商营销的准确率,提升消费者体验;另一方面也存在数据信息安全、处理技术等多方面问题.本文结合大数据时代电商的发展特点,提出相应对策,希望帮助相关企业进行决策.     

英国“我的数据”项目及其对我国政府推进大数据应用的启示

"我的数据"项目是英国政府寻求数据红利的一次创新性实践。该项目试图集聚政府、产业界和广大消费者的力量,发展"个人信息管理服务市场",更直接地推动大数据经济。英国政府在"我的数据"项目中起到了协调、保障和扶弱的作用。借鉴英国"我的数据"项目,我国政府在推进大数据应用中,应该:开放数据,使大数据真正成为经济发展的动力;聚合数据密集型产业,带动新的产业以及生产性服务业的发展;平衡各方利益,制定隐私和知识产权政策,设立纠错补偿机制。     

全域旅游背景下大数据在酒店行业中的运用研究

随着网络时代的发展、大数据的积累和科技的发展,大数据的作用逐渐被各界所重视.随着国家及地方旅游局数据中心的建立,政府对大数据的重视程度逐渐提高;具有收集大数据优势的旅游电商和平台转化了思路,进行新一轮的投资和合作,对旅游供给侧产品和服务进行改革和升级,整合了OTA用户行为数据和酒店经营数据,搭建了酒店业大数据平台,为酒店提供全方位的数据智能产品和服务;酒店的智能系统的发展进一步收集了酒店内部数据,同时大数据的分析和运用促进了酒店智慧化的建设.本文根据数据是否具有逻辑结构和物理结构将大数据分为结构化数据和非结构化数据,并分析大数据在酒店行业可进行的运用,大数据可应用于酒店智慧营销、个性化智能推送和酒店行业的监控、统计和分析等方面.     

大数据资产走进大数据企业会计报表的研究

大数据是经过系统整理,储存在现实或虚拟空间里,能够提供一定价值的信息资源。这些信息资源是大数据企业或大数据研究机构通过过去交易或事项合法取得,能够拥有或控制,并可以带来经济利益的资产。因此,大数据资产有必要、也应该用会计的方法和语言进行确认、计量、记录、报告,站在大数据逐步产业化的层面,立足于雨后春笋般诞生的众多大数据企业和大数据研究机构的角度,让大数据资产走进大数据企业会计报表具有现实意义和深远的影响。     

数据要素市场化的理论阐释

数据要素市场化是数字经济的新现象,也是我国社会主义市场经济面临的新问题.数据是数字技术的基础,也是数字经济乃至国民经济的“细胞”.数据成为生产要素是生产力发展的结果,体现了生产要素从传统向现代的转变.数据要素市场化是市场经济条件下资源优化配置的需要.数据要素作为数据资产,既是过去劳动产品,也是生产投入和生产成本.数据赋能产业是数据应用的特殊功能.我国数据要素市场化建设要求加快数据标准化制定、健全数据评估和定价机制、拓展数据市场交易平台、优化数据资源配置、完善数据交易系统.数据要素市场健康运行需要加快数据要素市场的制度建设.     

大数据时代下的微信营销价值

大数据的迅猛发展对当下的网络环境产生了巨大影响,也催生了微信的数据营销价值。微信凭借庞大的用户群体,塑造了一个超过4亿的数据平台,通过与企业或第三方机构合作,为企业的广告投放和营销策划等提供数据支持,微信也在用数据改变着当下的广告营销。     

人口统计数据系统误差的检验

人口统计数据的系统误差,常常表现在特定的年龄尾数上数据观测值对真值的偏离。讨论了现行的人口年龄数据质量检验方法,指出了存在的问题,提出了可使用人口函数年龄变动的符号分布来检验人口数据是否存在系统误差,并用实际数据作了验证。经过比较,这种新的检验方法比以往的方法更有效。