數據要素市場化配置需要在市場經濟條件下，圍繞數據“供得出、流得動、用得好、保安全”。但數據要素的流通面臨供需信息不對稱、標準缺失、安全及定價問題，這些問題限制了流通效率，影響了數字經濟的發展。

01?數據要素流通的困局 數據要素的流通依賴于場景和載體，如數據開放、共享、交易、產品化以及供需匹配等，而這些流通形式的有效運作又以數據流通制度、隱私保護、確權、質量評估和定價等為基礎。同時，這些制度和定價機制的建立也需要實際的流通場景和案例來驗證和完善。因此，數據要素流通的實現是一個雙向互動的過程，場景和載體與制度之間相互依存，互為條件，形成了一種“雞與蛋”的循環依賴關系和困局。

其實，在“雞與蛋”形成閉環循環依賴關系之前的時間節點，或從更高維度看，一定是知道先有雞或先有蛋。

02?業務數據化：實數映射 業務數據化將現實世界社會活動和商業活動的關鍵性事件和動作，以數據形式采集、記錄和映射到數字世界。隨著數據技術的發展，數據采集和存儲的顆粒度和細粒度會越來越細，會逐漸形成全時空、全場景、全流程的原始數據、標簽畫像和數字孿生世界。從第一個數據采集并存儲后，數字世界就完成了從0-1的轉化，實現了現實世界到數字世界的映射和孿生。道德經“反者道之動”，道的動變是自然的循環，循環是返本歸源，或返回原點，或發展到反面，或相反相成。比如開車時上面車身向前，下面車輪向后，向前向后同時發生、同時作用。現實世界到數字世界的孿生和映射，亦是同時發生、同時作用。?

03?數據要素化：數中有實 按國家數據局的官方釋義，原始數據是指初次或源頭收集的、未經加工處理的數據；數據資源是指具有使用價值的數據，是可供人類利用的新型資源；數據要素是指能直接投入到生產和服務過程中的數據，是用于創造經濟或社會價值的新型生產要素。數據具備勞動對象和生產要素雙重屬性，當數據作為勞動對象屬性時，它可以看成是這個原材料和半成品，并參與到價值創造過程，即生產、加工和增值環節。數據作為勞動資料屬性具備使用價值，但不具備流通價值。當數據作為生產要素屬性時，它的作用和價值不僅體現在傳統意義上的生產活動，還體現在數據驅動的價值創造中，能夠幫助改善產品和服務，創造新的商業模式，有助于提高生產效率和創新能力，即數據要素同時具備使用價值和流通價值。比如消費者購買一件衣服，在企業內部會形成一條訂單數據記錄（在什么時間、什么渠道、以什么價格、購買了多少數量的商品），這條數據記錄如果不經過加工處理，此后在企業內部也不具備什么使用價值；如果對數據進行加工處理，投入生產或服務過程，就可形成使用價值，但還不具備流通價值。數據要具備流通價值，需要從市場需求出發，比如市場需求是該消費者的消費層次、消費類型、消費特征、消費能力、偏好屬性、消費習慣、消費頻次等方面屬性。這些屬性映射的是現實世界商業活動的價值屬性（數中有實），也就是特征值或標簽畫像，是具備使用價值和流通價值的數據要素，也就是數據作為生產要素的屬性部分。?

04?要素市場化：數實轉化 商業的本質是價值創造和價值交換，數據要素的流通同樣遵循此原則。數據要素本身是數字世界的數據，同時又映射了現實世界的價值屬性，其使用價值具備了價值交換的基礎，流通價值代表了具備流通的可能性。按國家數據局的官方釋義，數據要素市場化配置是指通過市場機制來配置數據這一新型生產要素，旨在建立一個更加開放、安全和高效的數據流通環境，不斷釋放數據要素價值。但釋放數據要素價值需要場景和載體來實現（實數交互），這個載體可以理解為數據要素在不同場景的實例化體現，比如在消費場景的載體可以是積分、優惠券等。積分是數字屬性，但積分的由來是現實世界商業活動的價值體現和承載，如購買100元送100積分，100積分可兌1元價值。除消費領域積分、優惠券外，雙碳積分、通證經濟、數字金融服務、虛擬股權等，具備數實融合市場價值屬性，都可作為數據要素流通的載體，而不需要額外的市場定價機制、數據標準和數據要素流通制度為前提。例如可以通過找準價值場景，封裝合適的數據要素實例化載體，打造相應生態價值平臺，實現數據要素流通和生態價值互聯。當然，如果能在局部或全局范圍內找到類似黃金、石油、美元等一般等價物更好，做為市場各參與主體的價值衡量媒介和載體。很玄妙的是，關于積分和數字化轉型，說不清到底是誰最先提出來的，就像憑空出現的一樣。從這個方面看，稱積分為數據要素實例化的最佳實踐恰如其分。數據要素流通場景示例可參考之前文章《數據要素流通的是業務、供需和訂單，而非數據本身或數據產品》。?

05?市場資本化：數實融合 通過積分、優惠券、數字金融服務等數據要素流通載體的運營形成收益后，基于所形成數據資產及其實際效益，用收益法和市場法合理評估、溢價和入表，沉淀實際案例和實踐數據，制定相應的數據定價價值、數據要素流通標準和制度。具備數據要素流通相應的機制和規范后，數據開放、數據共享、數據產品、數據元件、數據交易等場景就有了賴以生存的土壤和基礎，促進產業數字化和數據產業集群的良性發展。市場法是一種基于市場行情的數據資產評估方法，它通過比較市場上類似數據資產的交易價格和特征來評估數據資產的價值，但目前市場缺乏這方面的數據。當前數據資產評估是基于成本法，將數據作為原材料或半成品等勞動對象屬性進行評估。

收益法和成本法是基于數據的生產要素屬性來評估，具有倍乘和杠桿效應。通過精確量化數據資產的價值，實現數據資產的資本化，如將數據資產作為擔保物，進行抵押、借款、融資和化債。

以上4個過程可以用以下太極圖做歸納總結：

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06?結語

數字經濟轉型的四大支柱“業務數據化、數據要素化、要素市場化、市場資本化”，實現了從現實世界到數字世界的映射、轉化、交互和融合的閉環過程，未來可能演化為“雞與蛋”的循環依賴關系。

“道生一、一生二、二生三”，現實世界和數字世界相互融合、相互作用的同時，一定需要有第三種要素參與，也就是數據空間、算力、算法、模型等（也可視為人類基因和DNA在數字世界的延伸），共同推動數據要素價值的實現和數字經濟的健康發展。