数据要素市场化配置效率评价与动态分析
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中国网/中国发展门户网讯 数字经济时代，数据成为新型生产要素和战略性资源，促进数据要素市场化配置，有助于充分释放数据要素价值，深化数字经济和实体经济融合，为经济高质量发展提供新动能。2015 年贵阳大数据交易所正式挂牌运营，率先开始探索数据的流通和交易模式。2019 年党的十九届四中全会首次提出数据是数字经济时代的新型生产要素；2020 年我国首份要素市场化配置中央政策文件——《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》发布，要求加快培育数据要素市场。
当数据成为生产要素，就需要通过市场化配置以实现价值。数据要素市场化配置的过程就是通过制度或技术促进市场化交易，以释放生产要素价值的过程。Pantelis和Aija提出政府公共数据的开放、市场化主体之间的数据共享和数据交易是数据要素市场化配置的3种主要途径。杨艳等认为数据交易平台的建设是推进数据要素市场化配置的重要手段之一，且数据交易平台的有效性和可推广性反映了数据要素市场化配置效率的高低。随着相关政策的落地和改革成效的初步显现，现阶段我国数据要素市场化配置效率水平究竟如何，不同地区间的数据要素市场化配置效率有何差异，制约数据要素市场化配置效率的主要因素有哪些，数据要素市场化配置效率是否会影响以及如何影响数字经济高质量发展等问题，逐渐成为学术界和实践界共同关注的焦点。科学探究上述问题，可以为各级政府因地制宜地制定数据要素市场化建设方案，以促进数据要素充分参与市场配置，赋能经济高质量增长提供有益借鉴和决策参考。
数据要素市场化配置效率的测算方法
数据要素市场化配置的理论过程
推进数据要素市场化配置的过程就是通过制度或技术促进市场化交易，以释放生产要素价值并实现经济增长的过程。首先，云计算、区块链等新一代信息技术的应用不仅降低了数据传输成本、提高了数据传输效率，而且为数据流通和交易提供了安全性保障。其次，在打牢数据要素市场化配置技术根基的同时，也需要从交易规则、开放共享机制等方面提供制度性保障。最后，数据要素的价值在于其对数字经济高质量发展的贡献。数据要素本身具有强协同性，数据价值实现需要与传统生产要素相结合，且结合后会产生价值倍增效应。根据数据价值链理论，采集的数据实现价值增值还需要经过流通、存储、分析和应用等环节，而上述各环节均需要其他生产要素的投入。因此，实现数据要素市场化配置首先需要通过技术和制度促进数据要素的流通和交易，然后市场化的数据要素通过与其他生产要素协同作用，以实现价值转化和促进数字经济高质量发展（图 1）。
数据要素市场化配置效率的测算模型
根据数据要素市场化配置的理论过程（图 1），可以将数据要素市场化配置过程划分为 2个阶段，第 1 阶段为数据要素市场化建设阶段，反映通过技术和制度促进数据要素市场化流通和交易的过程；第 2 阶段为数据要素价值化配置阶段，刻画数据要素与其他生产要素协同联动，实现数据要素价值转化，促进数字经济高质量发展的过程。
基于上述数据要素市场化配置的特点，本文采用追加中间投入的网络 DEA（data envelopment analysis）模型对数据要素市场化配置效率进行测算。DEA 效率测算模型将经济活动视为由多项投入和产出指标构成的生产活动系统，以最大化产出投入比为目标，通过求解线性规划，对生产活动系统的效率进行测算。选取该方法进行数据要素市场化配置效率测算，主要有 3 个原因： DEA 方法与模糊综合评价法等其他效率评价方法相比，不仅具有非参数优势，而且有效减少了主观因素带来的效率评价偏差。数据要素市场化配置过程具有明显的阶段性特征，网络 DEA 模型考虑了生产过程不同阶段的关联特征，使效率评价更加合理和全面。追加中间投入的网络DEA模型结构可以更加系统地刻画数据要素与其他生产要素的协同过程。
2019 年，《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，数据首次被确立为生产要素，故本文以 2019 年为研究起点。同时考虑数据的可得性，本文搜集了 2019—2020 年 2 年的数据，对具有数据可得性的 30 个省（区、市）的数据要素市场化配置效率进行测算。基于网络 DEA 效率测算模型的数据市场化配置效率评价指标体系及数据来源见表 1。
根据数据要素市场化配置的 2 个阶段划分和效率评价指标体系（表 1）可以将数据要素市场化配置过程模型化为以下 2 阶段关联的 DEA 生产活动系统（图 2）。
以最大化数据要素市场化配置 2 个阶段（图 2）的产出与投入之比为目标，在约束条件下，求解每个阶段的最优产出投入比，将 2 个阶段的最优产出投入比之积作为数据要素市场化配置的效率测度。
数据要素市场化配置效率评价与动态分析
数据要素市场化配置效率评价
中国数据要素市场化配置整体效率分析
本文应用追加中间投入的网络 DEA 模型（图2），对 2019 年和 2020 年具有数据可得性的 30 个省（区、市）的数据要素市场化配置效率进行测算，结果见表 2。其中，DEA 效率测算值等于 1，表明达到有效状态；效率值小于 1，说明由于存在投入冗余和产出不足，而未达到有效状态，且该值越小表明越低效。整体来看，2019 年 30 个省份数据要素市场化配置平均效率为 0.420，2020 年该值为 0.528，表明在研究期内我国数据要素市场化配置效率呈现上升趋势。
不同地区对比来看，东、中、西部地区 2020 年数据要素市场化配置效率均值都超过 2019 年均值，且东部地区效率均值最高，说明我国不同地区都实现了数据要素市场化配置效率的提升，且东部省份对数据要素市场化改革响应更加迅速。从各省份来看，不同省份之间数据要素市场化配置效率具有显著差异。具体而言，2019—2020 年我国数据要素市场化配置效率均值在 0.800 以上省级行政区共有5个，分别为贵州、山东、北京、广东和上海，表明该部分地区在数据要素市场化配置中的投入与产出相匹配，对数据等生产要素的利用较为充分。对比发现，内蒙古、云南、辽宁、甘肃和山西为整体平均效率较低的地区，说明该部分地区在数据要素市场化配置中存在投入冗余和成效不足的问题。
中国数据要素市场化配置分阶段效率分析
数据要素市场化配置包括市场化建设和价值化配置 2 个阶段，且 2 个阶段相互关联，共同影响数据要素市场化配置的整体效率（图 2）。
总体来看，30 个省份的数据要素市场化建设阶段平均效率为 0.541，小于价值化配置阶段的平均效率 0.900（表 2）。分地区对比，东、中、西部地区的市场化建设阶段平均效率也都明显小于价值化配置阶段的平均效率。说明数据要素市场化建设阶段效率与价值化配置阶段相比有更大的提升空间。这一结果反映出我国数据要素市场化建设工作在数据开放和数据交易 2 个方面需要进一步提高。数据开放方面。现阶段主要以公共数据开放为主，一方面缺乏社会数据的有效补充，另一方面地方政府数据开放平台建设不完善、开放数据实用性不强等问题还比较突出。数据交易方面。自 2014 年以来，出现在公众视野里的数据交易平台中，已有过半数的平台处于停业状态。实际运营中的数据交易平台还存在着交易制度不完善、交易标准不明晰等诸多问题，使得平台作为数据流通和交易的载体功能并不能充分发挥。
同时，由图 3中不同地区 2 年的平均效率对比可以发现，东、中、西部地区的市场化建设阶段效率具有明显差异——平均效率从高到低依次是：东部、中部和西部，说明在政府越关注、信息基础设施越完备、经济越发达的地区，数据开放和交易平台的建设效率越高。而东、中、西部地区的价值化配置阶段效率相当，都维持在 0.900 的效率值左右，说明我国不同地区数据要素价值化配置阶段效率不存在明显差异，各省份数据要素与其他生产要素的协同联动能力普遍较强。
根据市场化建设阶段效率的测算结果（表 2），在该阶段连续 2 年达到有效状态的省份有 3 个，分别为山东、湖北和黑龙江，说明这 3 个省份在数据要素市场化建设过程中，不存在投入冗余，产出与投入水平匹配较好，数据要素市场化建设活动相比其他省份是高效的。
根据价值化配置阶段效率的测算结果（表 2），在该阶段连续 2 年达到有效状态的有广东、北京、上海、江苏、江西、河南、山西、内蒙古、云南、青海共 10 个省份。
数据要素市场化配置效率动态分析
Malmquist 指数分析是对 DEA 效率静态比较的补充，能够反映 DEA 效率的跨期动态变化情况。为此，本文进一步计算了数据要素市场化配置效率的 Malmquist 指数，并对以 Malmquist 生产率指数表示的全要素生产率的变化率进行了分解（计算结果见表 3）。
在表 3 所示的指数分解结果中，TFPCH 表示全要素生产率的变化率，若 TFPCH>1，说明当期与前期相比得到了提高。同时，TFPCH 可以被分解为技术进步率（TECH）和数据要素市场化配置效率变化率（EFFCH）2 部分。TECH 表示生产技术边界的推移，反映技术进步率，当 TECH>1 时，表明当期与前期相比，实现了技术创新能力的提高和技术进步。EFFCH 主要反映数据要素市场化配置效率的变化率，若 EFFCH>1，说明当期与前期相比得到了提高。
各地区数据要素市场化配置效率变化情况（EFFCH）分析
根据表 3 和图 4，30 个省份中，共有 18 个省份的数据要素市场化配置效率变化率大于 1，占比为 60%，表明大多数省份的数据要素市场化配置效率在研究期内都有提高。其中，效率提升幅度最大的是重庆，数据要素市场化配置效率变化率为 8.399；提升幅度最小的为河南，变化率为 1.002。重庆 2020 年数据要素市场化配置效率虽然与 2019 年相比有了大幅的提高，但提高后的数据要素市场化配置效率为 0.233，仍处在较低水平，原因在于数据要素市场化建设阶段的效率不高（表 2）。东部、中部和西部 3 个地区的平均市场化配置效率变化率都大于 1，说明研究期内我国总体数据要素市场化配置效率得到了提高。
各地区技术进步率变化情况（TECH）分析
根据表 3 和图 5，具有数据可得性的 30 个省份中，共有 16 个省份的技术进步率大于 1，占比为 53%，说明超过半数的样本省份在 2019—2020 年实现了和数据要素市场化配置密切相关的新一代信息技术的快速发展和进步。同时，东、中、西部 3 个地区相比，中、西部地区的技术进步率均大于 1，且中部地区的技术进步率最大，说明中、西部均实现了信息技术创新能力和信息技术水平的提高，且中部地区技术进步最为明显。
各地区全要素生产率变化情况（TFPCH）分析
根据表 3 和图 6，总体来看，具有数据可得性的 30 个省份的全要素生产率变化率均值为 1.644，大于 1，说明我国 2020 年全要素生产率与 2019 年相比有了显著提升，充分体现了自十九大报告首提“推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率”以来，我国经济由要素投入式增长向优化配置式增长转型取得的阶段性成效。数据要素市场化配置效率变化率和技术进步率 2 项指标均值都大于 1，说明数据要素市场化配置效率的提高和技术进步均对提升全要素生产率具有正向作用。同时，对比30个省份的技术进步率均值（1.054）和数据要素市场化配置变化率均值（1.656），说明相比于研究期内技术的小幅进步，数据要素市场化配置效率的提高更加显著，对于推动全要素生产率提升更为关键。数据要素的市场化配置能够通过赋能其他生产要素，使得其他生产要素在投入既定的情况下，生产力和生产效率得到进一步提高。在微观层面，生产环节中数据要素的投入优化了人员配置、改进了生产技术；流通和交换环节中，包含有效信息的数据传递降低了供需匹配的搜寻成本、缓解了信息不对称带来的资源配置低效。在宏观层面，数据要素市场化配置效率的提高，有效推动了产业结构优化和企业数字化转型，赋能了国民经济各部门发展。
同时，在 30 个样本省份数据中，共有 19 个省份的全要素生产率变化率大于 1，占比 63%，说明 2020 年近 6 成的样本省份全要素生产率与 2019 年相比，得到了不同程度的提高。全要素生产率提高的 19 个省份中，又有 14 个省份的数据要素市场化配置效率变化率超过技术进步率，占比 74%，也说明数据要素的协同性明显，数据要素市场化配置效率的提高已经成为提升全要素生产率的关键。
主要结论与政策启示
本文从理论上构建了数据要素市场化配置模型和数据要素市场化配置效率评价指标体系，并应用追加中间投入的网络 DEA-Malmquist 方法对我国 30 个省（区、市）的数据要素市场化配置效率进行评价和动态分析。发现研究期内我国数据要素市场化配置效率整体上升，但仍有较大提升空间。数据要素市场化配置过程的 2 个阶段相比较，数据要素市场化建设阶段效率显著低于数据要素价值化配置阶段效率。通过 Malmquist 指数分析发现，在数据要素市场化配置效率提升和技术进步的共同驱动下，研究期内过半数样本省份的全要素生产率实现了提升，且与技术进步相比，提高数据要素市场化配置效率对推动全要素生产率提升的影响更大。
基于以上研究结论，本文的政策启示和建议主要有以下 3 个方面：
加快培育数据要素市场是现阶段提升数据要素市场化配置效率的重点。实证结果表明，我国各省份数据要素市场化配置效率提升的瓶颈在于市场化建设阶段的效率不高。建议：未来应从数据、平台、制度 3 个方面，加强数据要素市场化建设。强化高质量的数据供给是加强数据要素市场化建设的工作重点。数据供给应兼顾数量和质量——既要扩大数据供给的类别，拓展数据资源的应用场景，又要细化数据供给的颗粒度，增强数据资源的实用性。加强数据要素市场化建设，要求数据开放和交易平台充分发挥好实现数据有序开放的载体功能和撮合数据高效交易的中介功能。加强数据要素市场化制度建设，重点在于强化数据要素产权制度建设和数据要素流通与交易制度建设——既要完善数据分类分级确权授权使用机制，又要制定科学的数据交易市场准入机制和数据合规评估标准。
提升数据要素市场化配置效率是现阶段提高全要素生产率的关键。实证结果表明，技术进步和数据要素市场化配置效率的提高均对提升全要素生产率具有正向作用，且后者更为关键。建议：各级政府高度重视数据要素市场化配置对全要素生产率的推动作用，以“有为政府”助力“有效市场”高质量发展。通过提供公共产品的方式，搭建公共数据开放平台，加强公共数据高质量供给；通过制定包容审慎的政策，鼓励对数据要素的交易模式和价格形成机制进行积极探索和试点，以培育合规有效的数据要素市场。
建设全国统一的数据要素大市场是未来的发展趋势。现阶段由于资源禀赋和地方政府对数据要素市场培育工作的重视程度不同，我国不同省份的数据要素市场化配置效率差异明显。构建全国统一的数据要素大市场有助于通过顶层设计，统筹优化机制建设和平台建设，进一步提高我国的数据要素市场化配置水平。建议：从机制统一和平台统一 2 个层面，加快建设全国统一的数据要素大市场。机制层面，要在数据交易平台的功能要求、数据交易服务的安全要求、数据交易的行为规范等方面制定统一的国家标准，以破除数据跨区域流动壁垒和促进数据要素在更大范围内的不同主体间的流通。平台层面，要加强中央对各类数据服务平台的统筹规划和布局。平台建设要高标准、重质量、轻数量，可考虑以相对高效的区域性交易平台建设替代省级交易平台建设，充分发挥区域性组织的比较优势，提高单个数据交易平台的辐射范围和经营效率，寻求以最高效的平台建设达到最优的数据开放和流通水平。
（作者：乔晗、李卓伦，中国科学院大学 经济与管理学院、中国科学院大学 数字经济监测预测预警与政策仿真教育部哲学社会科学实验室（培育）；《中国科学院院刊》供稿）