你好！數據要素的新特徵
1.供給的充裕性。隨著互聯網、傳感器以及數字化終端設備的迅速普及和快速升級，人機物互聯的新時空正在成型，普適計算使得人們能在任何時間、任何地點獲得並處理數據，“萬物皆互聯、無處不計算”將成為常態，從而帶動數據加速度、指數級增長。據國際數據集團（IDC）發布的報告顯示，全球每年產生的數據將從2018年的33ZB增長到2025年的175ZB（1ZB相當於1.1萬億GB）。數據生產源源不斷，供給極大充裕，數字經濟增長源動力不再有陷入枯竭之虞。同時，數據賦能使得土地、資金、勞動力等使用效率大幅提昇，一定程度上緩解了這些要素的稀缺性。
2.使用的共享性。很多數據所具有的非排他性，可以被不同人在同一時間使用，且不會降低數據的質量或容量，其共享特徵十分明顯。當然，有些經過加工的數據具有排他性。如一些媒體信息終端採取付費形式，只有付費會員才可閱讀，但排除他人使用的成本很高。因此，數據開放和軟件開源勢將成為全球主流。此外，數據傳播和使用不僅能跨越時空，而且邊際成本接近於零。數據資源的有序流動和均衡共享，勢將推動全社會經濟福利和公共福利水平大幅提昇。
3.價值的疊加性。數據不僅具有可無限複製、反復使用且不會發生損耗的特性，其使用過程還會賦予數據更多的信息和價值。數據使用的頻率越高、範圍越大，使用者通過使用、遺留、改造等方式產生的新數據就會越多，從而形成數據數量的持續累積和數據價值的疊加傳遞。人類通過對這些數據的交換、整合、分析，可以驗證已知知識、發現未知知識（驗證經驗知識和理性知識、發現大數據知識這一新知識形態），數據價值將由此實現由信息價值向知識價值的躍升，數字經濟的外部性和溢出效應將會加倍釋放。
4.功能的融合性。數據能同其他生產要素不斷組合迭代和交叉融合，數據流引領技術流、物質流、人才流、資金流的趨勢日益明顯。在生產、分配、交換、消費環節，數據要素往往同其他要素融合在一起發揮效應，從而加速產業數字化、網絡化、智能化進程，提昇全要素生產率。比如，數據要素同勞動力、資本、技術等傳統要素深度融合，將不斷催生智能機器人等“新勞動力”、金融科技等“新資本”、人工智能等“新技術”。受此影響，人類經濟社會運行效率也將大幅提昇，產業體系和經濟體系迭代會進入快車道。
5.產權的複雜性。在當今萬物互聯時代，人的數據、物的數據、機器數據不停湧現且相互交織融合，數據產生的主體和記錄處置的載體緊密聯結，但兩者往往歸屬不同，而且數據個體產生和數據集成使用的矛盾始終存在，導致數據產權多為不完全產權，即產權關系很難被清晰界定。比如，在網絡購物中，用戶的點擊、瀏覽、購物歷史等數據均被網絡平台所記錄，平台作用巨大，理應獲得部分產權；但這些數據同用戶的隱私息息相關，相關平台在處置這些數據時理應事先得到用戶同意，並實行合理的利益分配。而目前尚未形成具有共識性的數據權屬理論和行業實踐，這就給數字經濟治理和社會生活治理帶來新的挑戰。
你好！數據要素的新特徵
1.供給的充裕性。隨著互聯網、傳感器以及數字化終端設備的迅速普及和快速升級，人機物互聯的新時空正在成型，普適計算使得人們能在任何時間、任何地點獲得並處理數據，“萬物皆互聯、無處不計算”將成為常態，從而帶動數據加速度、指數級增長。據國際數據集團（IDC）發布的報告顯示，全球每年產生的數據將從2018年的33ZB增長到2025年的175ZB（1ZB相當於1.1萬億GB）。數據生產源源不斷，供給極大充裕，數字經濟增長源動力不再有陷入枯竭之虞。同時，數據賦能使得土地、資金、勞動力等使用效率大幅提昇，一定程度上緩解了這些要素的稀缺性。
2.使用的共享性。很多數據所具有的非排他性，可以被不同人在同一時間使用，且不會降低數據的質量或容量，其共享特徵十分明顯。當然，有些經過加工的數據具有排他性。如一些媒體信息終端採取付費形式，只有付費會員才可閱讀，但排除他人使用的成本很高。因此，數據開放和軟件開源勢將成為全球主流。此外，數據傳播和使用不僅能跨越時空，而且邊際成本接近於零。數據資源的有序流動和均衡共享，勢將推動全社會經濟福利和公共福利水平大幅提昇。
3.價值的疊加性。數據不僅具有可無限複製、反復使用且不會發生損耗的特性，其使用過程還會賦予數據更多的信息和價值。數據使用的頻率越高、範圍越大，使用者通過使用、遺留、改造等方式產生的新數據就會越多，從而形成數據數量的持續累積和數據價值的疊加傳遞。人類通過對這些數據的交換、整合、分析，可以驗證已知知識、發現未知知識（驗證經驗知識和理性知識、發現大數據知識這一新知識形態），數據價值將由此實現由信息價值向知識價值的躍升，數字經濟的外部性和溢出效應將會加倍釋放。
4.功能的融合性。數據能同其他生產要素不斷組合迭代和交叉融合，數據流引領技術流、物質流、人才流、資金流的趨勢日益明顯。在生產、分配、交換、消費環節，數據要素往往同其他要素融合在一起發揮效應，從而加速產業數字化、網絡化、智能化進程，提昇全要素生產率。比如，數據要素同勞動力、資本、技術等傳統要素深度融合，將不斷催生智能機器人等“新勞動力”、金融科技等“新資本”、人工智能等“新技術”。受此影響，人類經濟社會運行效率也將大幅提昇，產業體系和經濟體系迭代會進入快車道。
5.產權的複雜性。在當今萬物互聯時代，人的數據、物的數據、機器數據不停湧現且相互交織融合，數據產生的主體和記錄處置的載體緊密聯結，但兩者往往歸屬不同，而且數據個體產生和數據集成使用的矛盾始終存在，導致數據產權多為不完全產權，即產權關系很難被清晰界定。比如，在網絡購物中，用戶的點擊、瀏覽、購物歷史等數據均被網絡平台所記錄，平台作用巨大，理應獲得部分產權；但這些數據同用戶的隱私息息相關，相關平台在處置這些數據時理應事先得到用戶同意，並實行合理的利益分配。而目前尚未形成具有共識性的數據權屬理論和行業實踐，這就給數字經濟治理和社會生活治理帶來新的挑戰。