中國網/中國發展門戶網訊 數字經濟已被視為經濟增長的“新引擎”，且因物聯網、云計算、大數據、人工智能為代表的數字化技術迅速發展，使得數據能夠以前所未有的范圍和規模進行數字化記錄、存儲、分析和應用，成為驅動數字經濟深化發展的關鍵生產要素。2019?年?10?月，中共第十九屆中央委員會第四次全體會議首次明確了數據作為生產要素的地位。2021?年?3?月發布的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和?2035?年遠景目標綱要》中提出激活數據要素潛能，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，打造數字經濟發展新優勢的目標。

數字經濟增長測算和數據生產要素統計核算問題是制定數字經濟和數據生產要素發展戰略與政策的重要基礎性工作。2020?年?3?月，聯合國統計委員會秘書處間國民賬戶工作組（ISWGNA）將“數據如何納入國民賬戶體系”明確列入國民經濟核算國際標準《國民賬戶體系》（SNA）研究議程。由此可見，在數字化轉型背景下，數字經濟和數據生產要素的測度與應用問題，從機制設計、核算理論與方法、實踐應用等方面被提到了重要的研究議程。

數據是數字經濟的關鍵生產要素，數據生產要素的統計與核算問題是數字經濟統計與核算的重要基礎和組成部分。目前，數字經濟的概念、分類和增長測算方法，數據的概念、特征和分類，數據資產的屬性、概念界定及估值方法等統計與核算問題，國內外理論研究與統計實踐尚未形成共識，成為國民經濟核算和政府統計領域面臨的國際性和時代性難題。

數字經濟增長測算研究

數字經濟的概念、范圍和分類

經歷了從信息經濟、互聯網經濟到如今數字經濟的演變歷程，數字經濟的概念和內涵不斷豐富。由于各個國家數字經濟發展的實際情況不同，對數字經濟的概念和范圍界定的側重點也有所不同。目前，國際上對數字經濟的概念和范圍界定，大體可以分為窄口徑和寬口徑兩大類。

窄口徑數字經濟

窄口徑數字經濟概念和范圍較窄，主要有2種劃分形式。①主要包括信息與通信技術（ICT）產業。聯合國《全部經濟活動的國際標準產業分類》指出，ICT?產業是其主要產品（ICT?貨物和?ICT?服務）旨在通過電子方式滿足或實現信息加工和通信功能，涵蓋傳輸和播放的產業集合。②包括但不僅限于?ICT產業。國際貨幣基金組織（IMF）和美國經濟分析局（BEA）基于不同側重點，給出了第?2?類窄口徑數字經濟的概念和范圍。兩者的相同點在于其數字經濟范疇均包括數字經濟的基礎部分?ICT?產業。不同點是?IMF?的數字部門界定側重不僅在數字平臺，比如谷歌（Google）、淘寶（Taobao）、臉書（Facebook），還有依賴數字平臺的經濟活動，包括愛彼迎（Airbnb）、優步（Uber）等共享經濟活動；而?BEA?的數字經濟概念范圍內容更加聚焦，具體劃分出數字化賦能基礎設施、電子商務和數字媒體3個大類的數字經濟產業。

值得提出的是，IMF?和?BEA?的概念和范圍共同組成經濟合作與發展組織（OECD）提出的主要數字經濟產業，并將其劃分為?6?類：數字賦能基礎設施、數字化中介平臺、電子零售商產業、數字內容產業、主要依賴數字中介平臺的行業、其他行業。

寬口徑數字經濟

寬口徑數字經濟概念和范圍較廣，包括窄口徑數字經濟和通過數字技術、數字基礎設施、數字服務和數據等數字投入得到顯著增強的經濟活動，其范圍涉及國民經濟各行各業。《G20?數字經濟發展與合作倡議》、國家統計局和中國信息通信研究院給出的數字經濟概念和范圍均屬于寬口徑，它們均包含通過數字投入得到顯著增強的經濟活動。例如，國家統計局發布的《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》對數字經濟的概念界定如下，數字經濟是指以數據資源作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化重要推動力的一系列經濟活動。

數字經濟增長測算方法

根據數字經濟的概念和范圍，數字經濟增長測算可主要從以下?3?個方面展開研究：測算數字經濟核心產業增加值和實際增長率，反映數字經濟核心產業發展水平及其增長情況；測算數字經濟融合部分增加值，反映數字經濟為傳統產業帶來的產出增加和效率提升；?構建能夠反映數字經濟增長情況的統計指標體系，編制數字經濟相關指數，反映數字經濟及其不同領域的增長變化情況。

數字經濟核心產業增加值測算

運用國內生產總值（GDP）核算中的生產法測算數字經濟核心產業增加值。現有的研究大部分遵循了“先界定數字經濟范圍，再核算增加值”的思路，在確定數字經濟核心產業統計分類的基礎上，充分運用現有投入產出表、經濟統計年鑒等數據，對數字經濟核心產業的各行業增加值進行測算并加總，對于部分既包含數字經濟核心產業也包括非數字經濟核心產業的行業，可借助經濟普查等詳細統計數據，運用主營業務收入占比間接測算行業數字經濟調整系數。數字經濟核心產業增加值是?GDP?的一部分。美國經濟分析局、澳大利亞統計局等均運用這種方法對本國數字經濟核心產業增加值進行測算。為觀測數字經濟核心產業增加值增長水平，需借助數字經濟核心產業的各行業相關價格指數對其進行不變價折算，加總得到不變價數字經濟核心產業增加值，以觀察剔除價格因素的數字經濟核心產業實際增長水平。

基于增長核算框架的數字經濟融合產業增加值測算

數字經濟融合產業增加值對應產業數字化部分，在計算產業數字化規模時，現有研究策略大多運用增長核算框架和計量經濟學相結合的方法進行測算。增長核算框架能夠將經濟增長分解為資本、勞動、全要素生產率等不同因素的貢獻，在測算數字技術對傳統產業的滲透作用或融合作用的過程中，需從?GDP?增長中剝離出數字技術貢獻的部分，增長核算框架是現有研究較為常用的選擇。不過，該方法需要依賴一定的經濟學假定，現有研究也還未形成一致的基于增長核算框架的產業數字化規模測算方法，基于增長核算框架測算產業數字化增加值的測算方法有待進一步深入研究。

數字經濟指數編制方法研究

在數字經濟的發展過程中，有關國際組織和部分國家采用了計算統計指數的方法對信息經濟、知識經濟、新經濟等與數字經濟相關的經濟形態發展情況進行測度。運用統計指數的方法對數字經濟發展情況進行測算是從信息時代對信息化水平或信息經濟測度方法的傳承與延續。統計指數法具有較強的可操作性，尤其是在各國關于數字經濟統計制度尚不健全的情況下，通過對一定數量的統計指標進行統計、測度、計算數字經濟指數是一種短期內反映數字經濟發展情況相對簡單的方法。運用統計指數法對數字經濟發展情況進行測度主要分為兩大步驟，即先構建相關指標體系，再采用統計合成方法對相關指數進行測算。

數據生產要素的統計與核算問題研究

隨著數字經濟向縱深發展，數據賦能企業實現低成本精細化運營、大規模柔性化定制生產、提供高品質產品和服務、提高生產效率；助力政府部門升級治理模式、治理能力和治理精度；也促進了居民生活便利化、公共服務均等化、工作方式靈活化。然而，數據在企業生產、政府治理和居民生活等應用場景中創造的經濟價值沒有被有效捕捉、記錄和測度。故本部分探討數據概念、特征與分類，數據資產概念及其價值測度等數據生產要素的統計與核算中的基礎問題。

數據的概念、范圍、特征和分類

 數據的概念與范圍

通過對代表性文獻的回顧，數據作為生產要素這一認知不斷明確和深化，對數據概念、核算范圍及其生產屬性的理論探討主要圍繞數據價值鏈和數據金字塔。數據價值鏈描述數據的價值增值過程，主要包括數據的采集、存儲、處理、分析、流通、應用等階段；數據金字塔描述數據的形態轉變，主要涉及觀察、原始數據、信息、知識和決策（或智慧）等價值形態。遵循許憲春等構建的包含“收集—存儲—分析—應用”數據價值鏈以及?ISWGNA對數據提出的最新定義，本文將數據定義為以數字化形式記錄、存儲、傳輸或處理的觀察結果，并可供獲取信息、知識或決策。由此，我們認為數據的生產活動核算范圍包含收集、存儲、分析和應用?4?個階段，對應形成原始數據、信息、知識和決策?4?種作為生產活動結果的數據形態。且當數據進一步參與其他生產活動并創造經濟價值時，數據作為生產要素納入國民賬戶體系進行核算。

 數據的特征

數據特征是數據價值和測度方法選擇的重要影響因素。數據在形態上是無形的、可存儲，生產和使用過程可獨立，既與貨物有不同之處，也與服務有不同之處；數據雖與研發和軟件等無形資產有相似的屬性，即非消耗性、非競爭性，但從數據價值鏈可見，數據還具有特殊屬性。

本文從數據使用角度提出其價值特征。非競爭性。同一數據可以在不同應用場景中無損耗共享使用；非消耗性。不同于設備或建筑物等傳統有形物質資產，數據形態往往不會在使用過程中損耗；數據權屬較難界定。在數據的收集、存儲、分析和應用等多個環節中，可能涉及多個經濟主體共同參與完成價值創造和實現，數據相關權屬難以界定和分配；數據可實現融合增值。單一、零散的原始數據價值很低，但數據融合因產生更多有效信息而實現增值；價值與其應用場景相關。沒有被使用的數據價值為零，且數據在不同的應用場景中創造的價值不同；價值受質量屬性影響。數據價值受其時效性、真實性、準確性、完整性等質量屬性的影響。

 數據的分類

數據分類即是按照一定的原則和方法對具有相同屬性或特征的數據進行歸類。現有研究主要從數據的生成方式、所屬機構部門、隱私程度和商業模式等角度進行數據分類。本文出于在國民經濟核算框架中討論數據估值問題，從供給和使用2個角度對數據進行分類。

供給角度按數據產生的機構單位，將數據劃分為個人數據和機構數據兩大類。個人數據。指與個人信息有關的數據，按內容劃分為身份數據、網絡行為數據、位置數據、金融數據、創作數據及健康數據等。機構數據。指企業部門在生產經營過程中產生的財務記錄、人員名單、績效表、生產運營情況、法律文件與物聯網等數據，以及政府部門、為住戶服務的非營利機構部門行政管理服務或公共政策制定過程中產生或收集的統計調查、財務會計報告、監管、行政檔案以及安全記錄等數據。

使用角度則按數據的經濟所有者的市場屬性，劃分為市場生產者數據和非市場生產者數據。

數據資產的概念界定

探討數據生產要素參與生產活動對國民經濟核算，尤其是?GDP?核算的影響，重點關注其被視作生產資產的相關核算問題。在數字化轉型背景下，隨著數字經濟實踐的深化發展，目前學者研究將作為數字經濟深化發展關鍵生產要素的信息資產、數字資產、數據資產概念統一稱為“數據資產”，且多數研究從會計核算角度對數據資產概念進行探索，提煉了特定主體擁有或控制、能夠為其經濟所有者帶來經濟利益、價值可計量等必要界定條件?；趪窠洕怂阋暯堑挠懻撦^少，主要遵循“資產”及“固定資產”定義，重點關注數據的使用壽命，多數研究將能夠在生產過程中被反復或連續使用?1?年以上作為界定數據資產的必要條件。Ribarsky則認為使用壽命不超過?1?年的數據可確認為新型存貨，從而視作資產計入資本形成總額而對?GDP?產生影響?？傮w來說，在國民經濟核算中如何界定數據資產目前沒有達成共識，但根據?2008?年?SNA?對“資產”的定義，數據的“經濟所有權明確”和“具有收益性”是其界定為資產的2個內在條件。結合上述數據價值鏈，本文將擁有明確使用場景、經濟所有權明確且能夠為經濟所有者帶來經濟利益的數據視作數據資產，且作為資產的數據一定是生產資產。

數據資產的價值測度

數據資產的價值測度主要有兩大方面問題。①數據資產價值測度方法尚未成熟。目前以?Laney在其《信息經濟學》著作中構建的測度框架最為全面，將數據資產價值測度置于特定應用場景，依托傳統的無形資產價值測度方法，提出改良的成本法、市場法和收入法。但因涉及不同應用場景中數據特征的定量評估、數據價值貢獻度等主觀測度內容，尚難達成統一衡量標準，在實踐中僅適用于案例研究。②缺少數據生產成本的基礎統計資料。因生產成本的客觀性、可靠性和較強操作性，在保守估值中成本法可以作為數據資產的基準價值。創建數據生產活動的統計調查制度以獲取數據資產價值測度的基礎統計資料，重點涉及數據生產活動的人員工作時間及勞動工資、經費支出等成本法構成項目的界定問題。因此，我們認為數據資產估值應以成本為基礎并結合具體應用場景進行質量調整，在反復的實踐中不斷優化形成基于應用場景類型的估值框架和統計調查方法，以充分反映數據資產的經濟價值。 

挑戰和建議

數字經濟增長測算面臨著數字經濟統計范圍需要準確界定、數字經濟增長測算方法有待深入探索、數字經濟增長測算結果可比性有待加強等挑戰，提出3點建議。確定數字經濟范圍。建議在開展數字經濟增長測算的過程中，應以科學的數字經濟概念為基礎，區分窄口徑數字經濟和寬口徑數字經濟范圍。提高數據質量。深入開展數字經濟增長測算方法研究，完善數字經濟相關統計調查制度，為數字經濟增長測算提供更多的數據支撐。增強國際交流合作。國際上關于數字經濟統計核算框架的研究尚在不斷完善和積極探索中，增強國際交流合作，提升數字經濟統計核算框架的國際可比性，對科學觀測數字經濟增長水平和國家間的差異，對促進我國數字經濟高質量發展具有重要意義。

關于數據生產要素的統計核算理論方法和資料來源等方面也面臨不少挑戰，提出2點建議。完善數據生產要素統計與核算研究框架。進一步深入開展諸如數據資產核算范圍、數據的類型和使用模式、生產成本核算和數據資產估值方法等數據生產要素統計與核算的理論研究和實踐研究，構建和完善數據生產要素統計與核算研究框架。創新與完善基礎統計資料獲取方法。積極推進財務會計核算基礎資料與統計調查數據的有效鏈接與協調，在傳統統計調查表式基礎上，強化以調查問卷形式搜集數據生產活動和使用情況，以反映數據要素的價值特征，為數據資產的價值測度提供科學、客觀、準確可靠的基礎統計資料來源。

（作者：許憲春、胡亞茹、張美慧，北京大學 國家發展研究院、上海對外經貿大學 統計與信息學院、山東財經大學 統計與數學學院；《中國科學院院刊》供稿）

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