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生產要素在人類社會發展的不同階段并不固定統一。可將其理解為，在人類社會發展期間生產力水平會通過生產要素來呈現。21世紀是網絡時代，互聯網、區塊鏈、大數據等先進技術的出現及發展，衍生出數字經濟這一新興經濟業態，世界經濟發展都因此受到顛覆與沖擊，數字經濟及數字技術已成為全球性的重要競爭領域。數據規模呈現爆發式增長趨勢，其在數字經濟中占據重要地位，同時傳統生產方式因此發生變化，在此期間衍生出新的業態模式。工業化時代存在四大核心要素，具體包括勞動力、技術、土地與資本。隨著數字時代的到來，傳統的四大核心要素新增數據要素，目前已具有五大要素。數據作為重要的生產因素，其已具有國家戰略地位。

基于數字化、智能化、網絡化的發展與普及，數據作為生產要素的重要性已迅速被廣泛應用在各個行業領域，包括生活、社會服務管理、消費等，人們的生活方式及生產方式都因此發生改變，社會治理體系也因此被重新建構。在數據領域，我國在規模與應用方面存在優勢，可在此基礎上加快數據要素市場化程度的推進，以數據作為要素形成新的發展格局，進而對國內經濟發展起到強勢的推動作用。數據可理解為通過數字化手段，將客觀世界的狀態變化情況進行記錄。隨著數據的發展，我們對數據的認知程度也在持續性加深，初期會以靜態的角度去看待數據，將其作為信息資源。隨著對數據的認識程度加深，對大數據的重要性有更深刻的理解，歸納其具有海量規模、高速增長、多樣化數據結構等特點，可在經濟領域發揮重要作用，進而將其列入新時代的生產要素，其地位等同于資本、知識、技術、土地、勞動等。人們在具體實踐中會從多個層面去分析數據。可以數據主體作為依據，將數據劃分為政府數據、個人數據、企業數據等不同類型；以數據分類分級保護制度作為依據，將數據歸納為核心數據、一般數據、重要數據等多個類型；以數據資源管理作為依據，將數據歸納為混合數據、結構化數據、非結構化數據等多個類型。各類生產要素在生產過程中其存在不同的特點。各要素在流動性及資源配置作用等方面存在顯著差異，同時交易市場及交易方式也會因要素的差異而發生變化。數據要素與傳統生產要素相比，存在諸多特異性：存在較高的流動性，可在多個領域進行深程度的快速流動；存在非稀缺性，數據規模海量，同時可重復利用；存在非排他性，可在一定范圍內根據權限多次利用。雖然數據要素如今已發揮重要價值，但在其應用期間還存在部分問題尚未解決。現階段關于數據所有權及用益權的界定尚未明確，無法對數據價值進行量化，而隨著數據的擴充與集中化程度的加劇，與其匹配的數據控制權依然存在糾紛，關于數據要素流通及交易制度的制定存在不足有待改進。

數據要素是新時代的第五生產要素，要對數據要素的價值進行充分挖掘，以數據為核心形成新的業態及發展模式。數據的重要性已成為普遍認知，如何發揮數據對商業的推動作業成為企業在激烈競爭環境中占據優勢的關鍵。企業可利用數據對消費者的特征進行預測和分析，在此基礎上調整產品與服務，提升自身競爭水平，提高企業盈利能力。人工智能及機器學習的發展需要以數據作為基礎支撐，進而推動智能化決策的開展。隨著對大數據認知程度的加深，決策者可通過數據制定科學合理的決策，提高企業的經營質量。隨著大數據的廣泛應用，數據安全與隱私保護成為重點關注問題。政府與企業應針對數據治理與隱私保護，采取有效手段，提高數據的合理性與安全性，構建具有安全保障的數據生態系統。政府、企業、科研機構可形成高效的協作模式，通過數據資源與技術分享實現跨領域的數據創新與應用，為社會及經濟發展提供新的方向與技術手段。大數據技術的快速發展對相關人才的需求明顯增加，未來社會需要具有數據分析能力與人工智能技能的專業型人才。

數據元素存在形式與用途差異，可將其劃分為業務數據、基礎數據、地理信息數據等不同類型。發展數據要素行業可為個人、企業或組織提供數據支持，構建高效的數據分享與交換體系，提高數據的利用效率。科學的數據要素分配機制有助于數據資源的合理利用，發揮其在人工智能、機器學習等領域的最大化作用。結合工業信息安全發展中心的測算結果可知，數據要素市場規模在2020年達到900億元，預測在2025年該數值會擴增至1750億元。基于個人隱私、商業機密等安全保障需求，需將各行各業的資源進行融合應用，構建金融、工商、電信，社保等相關信息的數據庫，充分發揮數據的有效作用，提高數據的利用深度與利用質量。《金融科技發展規劃 ( 2022-2025 年）》明確表明，數據要素在數字經濟時代發揮必不可缺的作用，要在金融領域的各個環節引入數據要素，實現數字思維的全面貫徹，為新時代的金融發展提出新的模式與理念，通過數據的支持與利用推進數字金融轉型步伐，為我國數字金融的發展提供助力，在國際金融領域占據競爭優勢。

數據的確權可理解為明確數據擁有者及使用者的權利，保證數據被合理合規使用，這是保障數據安全性與隱私性的重要手段。數據擁有者的權利主要體現在保證數據不被非法訪問以及復制使用，明確數據可供他人使用的方式及拒絕他人使用的權利。數據使用者的權利主要體現在訪問數據時獲得授權，以及對數據使用及純屬的權利。數據投資者具有數據采集、加工及處理后的歸屬權，可將其理解為數據使用者的產權。法律層面上提及，在數據采集、加工或處理期間涉及他人的知識產權或數據特定目的產生懷疑，數據歸屬權在界定時會受到限制。基于監管角度分析，目前已有諸多法律及監管體系對數據的確權給予保護，例如數據保護、知識產權等。由此可知，在數據處理及管理中一定要明確數據確權，只有這樣才能維護數據的完整性、安全性及隱私性。針對確權一定要有清晰的界定，以此明確數據采集及加工歸屬權，圍繞相關法律法規及監管規定落實相關行為。進而更好的促進互聯網的發展，營造和諧的發展環境。

數據流通與共享已成為現代社會的常見模式，基于社交媒體、開放源代碼、在線搜索等相關技術的出現與發展，數據共享已成為常態。結合流通方式層面分析，數據流通存在多種方式，包括季度年度更新、批量、實時等。數據受標準化、實時傳輸、自動化等技術的推進，能夠跨領域、跨地域傳播。基于規模與市場空間層面分析，目前數據流通具有廣闊的空間與巨大規模。數據流通在大數據及人工智能相關行業中尤為頻繁，例如交通、金融等領域。結合工業信息安全發展研究中心預測數據可知，數據要素市場規模在2023年可達1000億元，現階段數據市場交易占比僅為5%。這說明數據具有較大的發展空間，可通過數據獲取、共享、交易、流通等各個環節進行有效提升。現階段存在諸多限制數據共享發展的問題，例如數據使用權和歸屬權、數據隱私與安全等。目前關于數據隱私及安全保障，已采取數據脫敏、多方安全計算、加密及區塊鏈等手段，進而削弱數據隱私及安全隱患對數據發展產生的負面影響。數據已廣泛存在于人們的生產與生活中，所以數據的流通和共享極為頻繁，已成為常見性的社會話題。在此期間一定要對數據共享的問題給予高度重視，解決數據共享存在的限制。可從法律及政策方面制定完善的法律體系及規章制度，為數據流通及共享營造公平公正的環境，保證數據能被合理應用。數據通過交換及應用實現價值，在數據應用期間需對數據價值進行評估，在此基礎上制定相對的數據應用措施，進而實現數據合理的應用，在其對應的領域發揮數據最大化的商業價值。數據在未來發展中會成為極為重要的資產，對企業的發展具有關鍵性影響，是企業適應時代發展及生存必不可少的要素。在進行數據價值的表達及評估時，需要對數據特點進行綜合分析，包括數據應用場景、類型、質量、來源等。在數據評估期間需要有科學的評估指標及方法，例如數據可信度、數據時效性等，通過相應的指標量化的呈現數據商業價值。數據的有效應用主要受數據的應用場景及企業業務特點影響，通過數據可對市場未來發展趨勢進行判斷，進而制定科學的決策，提高企業產品及服務質量，幫助企業制定科學的客戶管理制度，數據可在多場景中發揮有效作用。數據商業價值會受數據來源影響，所以對數據進行分級及評價尤為重要。例如金融行業可通過社交媒體數據及消費者行為數據對市場情況進行分析，以此為基礎開展信用信貸風控審計等相關業務；農業、工業等行業可通過傳感器數據為自身發展提供支持。數據要素的重要價值因大數據、人工智能等先進技術的發展及應用更為凸顯。

數據作為新時代的第五生產要素，其重要性不言而喻。在未來社會發展中，個人、企業、社會組織都會涉及數據的挖掘與應用。這對大數據行業來講是個機遇，但機遇與挑戰存在，在此基礎上一定要重視數據安全、創新發展等，同時制定科學的人才培養機制，為數據行業的發展提供人才支持，以數據作為驅動力推進社會發展與時代進步。

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