行走笔记：孟岩，区块链的应用模式思考（二）

首先预祝大家新年快乐。

今晚行走发文的9点钟，会和家人一起去听跨年交响音乐会。所以提早一个小时把文发了。今天继续孟岩老师的演讲笔记。

本篇笔记是孟岩老师在12月做的三次大体一致的演讲的一次大综合，相比单次演讲内容会更丰满。行走将这份笔记作为2019年收官和2020年的开年笔记呈现给大家。

三次活动分别为：2019年12月11日北京：未来系列大课区块链专场活动，2019年12月14日北京：中国工业和信息化部电子第五研究所指导，互链脉搏主办的“IN-Chain全球区块链峰会”，2019年12月28日北京：苇草智酷第三届互联网大会。

笔记内容未经主办方和嘉宾审核，仅供大家学习与参考。笔记内容仅代表嘉宾个人观点。以下，Enjoy:

第一篇在这里

我且在大家面前班门弄斧，尝试分析一下“新生产要素”这件事。

生产要素是经济学中的基本概念。在微观经济学中，生产被抽象为一个过程和一个函数。我们不考虑一个企业或是社会如何组织生产，我们假设存在一群魔术师。我给他们投入资源，魔术师就能像变戏法一样变成一堆产品。经典经济学中就将这些资源称作：投入品，就是生产要素。

其实亚当斯密对生产要素就有定义：第一类是自然资源，比如土地；第二类是劳动；第三类是资本。以此为基础后来的经济学家不断围绕什么是生产要素进行讨论。

马克思站在工人阶级立场上，以劳动为中心认为劳动、劳动对象和劳动工具是生产要素。新古典经济学关注资本，他们提出的生产要素就都带有“资本”的后缀，比如可变资本（流动资本）、固定资本、金融资本、人力资本、社会资本。生态经济学强调可持续增长，所以生产要素是环境、资源。朱嘉明老师倡导的观念经济学认为观念也是一种生产要素。

我对中央文件研究不够，不知道其他六个生产要素是什么时候提出来的。西方经济学者通常强调四个生产要素：土地、劳动、资本加企业家才能。显然中央文件里是把企业家才能分解为了知识、技术和管理。而数据这个增项是非常重要的。根据刘鹤副总理的文章，我认为有以下几点含义：

1 数据成为新的生产要素；

2 数据有乘数效应，数据的增量能够带来生产的倍增；

3 数据有助于实现其他要素的价值；

4 数据由市场来评价贡献，贡献决定报酬。这就意味着数据将商品化；

5 数据资产化和数据资产交易势在必行。

资产的定义是什么？王泽鉴先生在《民法总则》中提到，资产就是“具有金钱价值的权利所构成的集合体”。而根据财政部第76号文《企业会计准则》中的内容，资产是指“企业过去的交易或者事项形成的，由企业控制或者拥有的、预期会给企业带来经济利益的资源。” 因此必须配置相应的数据资源使数据成为新的生产要素。

改革开放之后，生产要素的配置方式很多。包括以计划经济命令的方式配置。但市场化配置生产要素必然带来的就是货币化，要相应的配置货币让这个生产要素运转起来。

比如土地原来是国家拨配的，进入市场后，相应的就要发行更多的货币来支持土地市场化；劳动也同样，原来我们有户籍制度将人束缚在一个地方，当劳动男女工变成市场化的生产要素，就要为劳动配置相应的货币，让劳动能够流转起来；资本更是如此；而知识、技术、管理并不是生产要素市场化走得特别顺畅的，但我们寄希望于数据的生产要素化来帮助这几个方面生产要素化。这里也意味着未来的创富机会，这是我个人的看法。

如果数据进入要素市场，是不是全符合这些定义？毫无疑问，数据会成为资产。数据能够商品化，进入要素市场交易，拥有数据就意味着拥有资产，能够带来收益。数据资产在中国最终一定会变成一种可以交易的行为。这将会导致一种新的资产形式——数字资产的大发展。

复一下盘：国家的数字化战略是要将数据作为一种生产要素，并且要让它进入要素市场，这必将导致数据的资产化，从而引起数字资产的大发展。因此，我们得到一个清晰的结论，在中国，数字资产将会成为未来数字经济转型升级的关键。

二、进一步发展数字经济的若干矛盾

数据资产如果能够实现交易，在技术上或其他方面是不是还存在矛盾？我分享下最近的一些思考：

1. 数据商品化、资产化与可低成本复制的矛盾；

数据只有流动起来才有价值，但数据又能以极低的成本复制。这样数据的供给就成了无限的，一个没有稀缺性的东西怎么称其为商品呢？

2. 数据商品化、资产化与数据权属机制缺失的矛盾；

数据被复制之后，交到第三方，是无法知道哪份是原件哪份是复制品的。没有权属信息，所有权不明确，也交易不了；

3. 数据整合应用与数据隐私保护、产权明晰的矛盾；

数据只有整合起来才能发挥最大作用。但整合的过程需要从大家的手里拿数据去使用。但凭什么从大家手里拿数据，凭什么不是你从我手里拿数据？

很多地方政府现在在做大数据局，把不同部门的数据集中起来交给一个机构统一整合处理，我在地方调研时发现这件事做得并不顺利。各部门都有自己的小算盘，都不愿意交数据。这就产生了三不通：上下不通，下级不愿意把数据交给上级；条线不通，税务不愿意把数据交给公安，银行不愿交给司法；地域不通，湖南不愿交给四川，珠海不愿交给深圳。这时往往会站在道德制高点去职责对方不愿以大局为重。

我们就说隐私数据。人脸识别的摄像头采集的数据应该属于配置摄像头的机构还是属于你？就算归到了某个机构，还有产权和质权的问题，如果强行要求数据上交，有没有支付对价？没有付钱，人家凭什么要支持你拿数据去产生价值？如果付钱，付多少？这些问题都没有解决。

我们不能责备别人没有大公无私的精神，是体制或办事方法本身有问题，没有市场化；

4. 数据商品化、资产化要求的精确价值度量与互联网免费模式的矛盾；

互联网免费模式是我们享受互联网带给我们的便利，让度我们和互联网产品发生关系所产生的数据主权。这样带来的问题是互联网时期对数据普遍采取的是模糊的、大而化之、一锅烩的计算方式，是没有计提机制的数据资产的价值衡量和数字管理。

在互联网发展初期，很多人称赞免费模式。但走到今天应该反思这个问题。免费模式已经严重阻碍了数字经济进一步的向前发展。如果这种方式先进，就不会有黄仁宇提到的明朝时存在的数据管理不足的问题。那时候数据管理的混乱，大而化之就是这样的管理方式。想把数字经济管好必须进行精确的衡量；

5. 数据商品化、资产化对于数据真实性的要求与数据易掺假、易出错的矛盾；

往高质量的数据里掺假是非常容易的，但想把假数据筛出来非常难。数据具有这样的非对称性。那我们既然需要数据商品化，让数据价值用市场来衡量，却没有办法把真数据和假数据分开，后果就是谁越能掺假谁越能赚钱。

前不久有个例子，一个公司花200万请人做数字营销产生了2300万的点击和观看，最后实际销售是0，因为大部分数据都是假的。大量假数据存在时，数据是无法资产化的。这些挑战都是存在的。

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编译者/作者：行走

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