2020年4月9日，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出加快培育数据要素市场，包括推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护等内容。数据作为一种新型生产要素写入文件中，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一。2020年5月18日，中共中央、国务院又颁布《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》，进一步强调要“加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。推进数字政府建设，加强数据有序共享，依法保护个人信息”。数据作为一种新型生产要素被写入中央文件中，标志着数据已成为中国经济高质量发展时期的新重点。加快培育数据要素市场，是推动经济转型升级的重要举措，是解放数字化生产力的必经之路，更是我国抢占未来全球竞争制高点的战略需要。因此构建数据要素市场具有十分重要的意义和必要性，对我国未来经济社会发展将产生深远的影响。与传统生产要素相比，数据这一新型生产要素具有其独特性，要抓住数据要素市场化这个关键，积极培育数据要素市场，释放数据要素红利，发挥数字对经济发展的放大叠加作用。
当前大数据相关理论技术的发展日新月异，而数据要素作为一种新型的生产要素，必将推动大数据发展的新态势。在此，我们从数据要素驱动思维、数据价值、数据融合、数字经济、数据能力、数据应用、数据开放共享程度、数据理论技术、数据安全防护、数据跨境交流等方面，探讨大数据发展的十个新态势。
(1) 数据要素驱动的思维将持续深化。随着当前大数据技术及与其相关的新一代信息技术的快速发展，以及数据正式被纳入生产要素范围中，生产生活中对大数据的使用需求逐渐增加，越来越多的事物逐渐呈现数据化的趋势，这其中体现着数据要素驱动的思维。在未来，数据要素驱动的思维将会更加深入人心。在数据化的基础上，数据要素将与各传统生产方式深入结合，驱动贸易、教育、交通等传统产业进行数字化转型升级，为经济发展带来新的机遇。人们会愈加认识到数据在驱动数字经济发展中的重要性，进而对数据树立起正确的权益理念，主动寻求释放更多数据价值的方法；依靠数据要素驱动经济发展的思维将持续深化。
(2) 数据的价值将进一步释放。在大数据时代，数据的重要性主要体现在其蕴含的价值。数据价值的关键在于可以挖掘平常事物表面下的规律，通过对一定规模的数据进行分析，可以聚合、提炼出更有意义的信息和结论。而在未来，数据所包含的巨大价值将会进一步释放出来，究其原因，一方面在于未来大数据的理论技术将会发展得更加深入完善，远超过现在当前的技术，因而数据价值将得到更加深入彻底地发挥和释放。此外，数据技术与传统产业的深度融合、数据资源权属的界定、数据在更广泛范围内的共享流通、对数据的分类分级整合利用等方面的进步都将促进数据的价值得到更加充分地释放。
(3) 数据的融合将更加紧密。目前大数据技术的应用所取得的发展，主要来自于对海量、高质量和多源数据的挖掘和分析。一方面，单一组织机构拥有的数据体量很有限，难以积累够海量的高质量数据；另一方面，单一来源数据维度单薄，所包含价值较为有限。两方面因素说明，单一组织机构的数据仅包含事物局部的信息，通过局部信息往往很难得到正确全面的分析结论；只有促进多种来源的数据间更加紧密的融合，数据的质量才会更加有保证，才会对事物整体形成更加全面、客观的认知，发挥出多源数据的最大效益。因此可见，未来来自多个组织机构的多源数据融合分析将会更加深入，并发挥更大的价值。
(4) 数据驱动经济发展将更加繁荣。当前数据已经深入渗透到我国经济发展的各个方面。以大数据、物联网等新一代技术为支撑，以市场需求为导向，数字经济的发展，特别是数据与传统生产方式的结合，为新技术、新产业、新业态和新模式的产生起到了推动促进作用。基于数据要素驱动的数字产业化和产业数字化进程方兴未艾，对原有经济发展产生带动效应。目前大数据已经广泛应用于医疗、能源等多个领域，帮助企业缩短生产周期，改进优化生产流程，大幅降低生产和信息搜集成本，加快转型升级。数字经济已经成为我国经济增长的新动能，也是经济转型的重要机遇。可以预见，在数据要素的驱动下，我国数字经济的发展将会更加繁荣。
(5) 数据能力对国家和企业将更加关键。数据能力为人们提供了一种客观认识和改造世界的手段，并推动了生产力的进步。在未来，数据能力将会成为国家和企业发展的关键。围绕大数据分析需求产生的海量“数据”，云计算、量子计算等“算力”，以及人工智能等“算法”构成的“数据+算力+算法”体系，将为数据进行赋能。国家和企业拥有的数据体量越庞大，能够对数据处理分析、挖掘的算法技术越完善、算力越强悍，则获取的信息和价值就越多。国家通过对行业、企业和个人的信息进行整合分析，能够建立起数据搜集处理系统，完善宏观调控的判断机制，提高资源的利用效率，为社会提供更好的公共服务并防范各种潜在风险。企业通过对数据进行深入挖掘，可以捕捉到消费者的需求变化，以便及时为消费者提供更个性化的服务和推荐；企业还可以拓宽营销和销售渠道，开辟出更多元化的盈利方式，大幅提高企业自身的价值。
(6) 数据的应用将更加智能化。数据的应用既包括横向上的应用范围，又包括在纵向上的应用层次。一方面，目前我国数据资源的应用场景还比较有限，特别是传统产业的数据资源尚未得到充分地开发利用。而未来数据将会有更加丰富的应用场景，数据要素将会与交通、贸易、制造、农业等诸多行业进行更加深入的融合，数据的应用范围将更加广泛。另一方面，大数据的应用层次可以分为描述性、预测性和指导性应用。当前我国在大数据领域的应用还以描述性和预测性的应用居多，而在决策指导性方面的应用较少，仍处于应用的初级阶段。一般来说，指导性应用是建立在描述性和预测性应用的基础上，分析不同决策的后果并进行指导和优化，如人机博弈中对于机器下一步行为进行分析并给出指导。而在未来，随着大数据理论技术的成熟，以及数据共享融合程度更加完善，大数据的应用层次将更加深入，指导性应用将会更加丰富。从以上两方面可见，未来我国大数据的应用进程将进入应用层次更加深入，融合应用更加广泛的智能化阶段。
(7) 数据的开放共享程度将不断增强。现阶段可以流通的数据包括政府数据和企业数据。在过去我们构建了许多的信息系统，也形成了许多的“信息孤岛”，这些“信息孤岛”造成了政府、企业和民众之间的信息壁垒，制约了数据的流通和共享，在一定程度上阻碍了数据要素市场的发展。而在未来，数据开放共享的程度一定会不断增强，因为数据只有高效流通起来，才能与各要素、各行业融合，形成创新。我们一方面要制定好顶层设计，在国家层面上促进制定数据共享开放的法规和标准，促进政务数据和企业数据的融合应用；另一方面在新一轮的信息系统建设潮流中，我们更要明确各方责任权利，从规划、审批、建设各个环节，竭力注意避免新“信息孤岛”的产生；同时，我们还要注意不应该孤立地看待数据共享，而要兼顾数据开放共享与数据隐私之间的平衡。
(8) 数据处理的理论技术将更加成熟。近年来，大数据在数据获取、分析等方面的技术已经有了一定的进展，但是我国大数据技术体系仍有诸多不完善之处，许多根本性问题仍待解决，特别是在一些领域的技术应用还没有完备的理论基础作为铺垫，其实际应用的结果还需要检验。另外随着数据体量以指数级的速度不断增加，虽然当前数据处理技术也在不断发展进步，但数据体量仍然将远远超过未来的数据处理能力，二者之间的差距也仍将持续较长时间。但与此同时，数据处理能力的差距也会反过来促进技术的创新，将变相促使大数据核心理论和技术更加成熟完善。
(9) 数据安全防护热度将持续上升。随着各组织机构和经营主体积累的数据量不断增长，数据泄露事件也随之增多。尤其是在我国数字政府建设过程中，有关公民、政府、企业的有关保险、税务、户籍等数据逐渐整合，这些数据如果泄露，将对企业和个人造成较大的利益损失。但伴随着日益严峻的安全风险，数据安全防护的热度也将持续上升。在未来，一方面我国在隐私计算方面的技术将会更加成熟，帮助企业和个人维护信息安全；另一方面，我国有关数据流通安全的法律法规和监管机制也将更加完善。
(10) 数据跨境交流将更加密切深入。在当前“人类命运共同体”和大数据时代的背景下，“网络空间命运共同体”的理念随之而生，随着我国在G20、APEC等多边合作平台上签订更多的双边和多边贸易合作协议，以及与“一带一路”沿线国家的贸易关系愈加紧密，可以预见，在未来，我国将带动周边国家，以及与美国、欧盟等数据资源大国进行更加密切深入的数据跨境交流。我国可以利用大数据技术上的优势，积极开展国际合作，推动构建数据跨境流动框架，积极参与全球数字治理，把握数字治理的话语权和主动权。
作者：朱建平、符羽彤（厦门大学管理学院、数据挖掘研究中心）；于洋（天津商业大学理学院）
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