1月19日，由江苏省工商联民营经济研究会、栖霞区人民政府指导，江苏省独角兽瞪羚企业联盟、恒丰银行南京分行主办，栖霞高新技术产业开发区管委会承办的“数实大融合 产业新升级在紫东生态会议中心举办。

　　江苏省独角兽瞪羚企业联盟首席科学家杨楂文博士发表了《数据要素时代下新型数字化基础设施》演讲。以下为杨博士现场分享语录精编。

　　当我们谈及数字技术，先要明确：其实很多产业和行业趋势，并不是政府发文后才形成的，而是具有一个完整的周期和过程，10到15年总会存在一个新发展态势周期。

　　在当前数字化转型的背景下，很多传统企业能存活至今，在品牌、生态、产品、人才等方面构建了自己的核心优势。这种优势像冷兵器时代抵御外敌的城墙，如果在冷兵器时代，它一定具有用武之地，可面对今天现代化高科技的导弹攻击时，则不堪一击。企业经营也是一样，随着数字化原生居民客户群体越来越普及的今天，企业沿用传统的认知思维和经营理念来应对是无效的。

　　随着数字化的渗透加速，延续性和破坏性创新叠加，各行各业稳健线性的发展模式必然受到巨大挑战。我相信，任何组织，不论是政府还是企业，我们要的一定健康持续的增长，健康持续增长这把钥匙能解决99%的问题。因此，我们很容易达成认知共识——一把手更加关注经营，经营的本质就是解决增长问题。因为我们都知道企业不增长，必然会走向另外一个方向即消亡。而现阶段，数据要素是继土地、劳动力、资本和技术后的第五大生产要素，也是未来5-15年的巨大发展机遇，是实现增长的关键。

　　从2015年陆续提出数字经济到现在国家明确提出数据生产要素，答案逐渐变得清晰。大家在朋友圈刷到数据要素的相关政策文件和分析文章，但它到底有什么用，我想在坐的，有直观感受的不多。简单举两个例子辅助大家理解。

　　2018年国家在相关政策研讨时，专家们预测数据要素成功，在未来数十年有望创造30万亿到50万亿，甚至更高的产值，这是一个潜力巨大的市场……

　　第一个例子，有些国资企业的负债不太好看，去银行等金融机构或融资时，会遇到很大的风控风险。最近我在某省跟一个银行交流时发现，有一家国有背景企业很有特色，它传统的固定资产受到很多原因影响，财务报表的负债率很高，但是数据资产评估却很不错，可以达到近100亿，什么概念？假设企业原先负债是200亿，那么这种方式可以将负债降低一半，对这家企业的融资或发行债券是极具价值的。

　　第二个例子，政府也好，企业也好，随着这些年数字中国的加速推进，大量的IT投资效益虽然各种效益估算，但是在成本分拆时是支出。数据要素背景下，尤其数据资产入表的推进，可使得IT投入产生的相关数据有机会变成数据资产，从而变成企业收益和利润，由此可直观地感受数据要素带来的巨大价值。

　　数字要素的重要性在数字经济发展和国家战略架构中日益彰显。数字中国研究院是在中央网信办、国家发改委、工信部以及福建省政府的支持下成立，并提出数字中国的概念。从最早的经济发展阶段到中间的幸福指数，一直到现在的数字中国，这是一个延续的过程。

　　2016年的政府报告提到“数字经济”，一直走到今天，可以看出中国数字中国落地的路径是非常清晰的，只不过很多人一开始没有重视，等到国家政策相当清晰的时候，才发现我们好像错过了什么，下图可以明确看到中国的数字化路径。

　　在2023年，国家进行了机构改革，成立了数据局。这一改革的核心原因在于，一方面各地数据局的存在形式不一致，有的是正厅级单位，有的是副厅级单位，甚至有些并非厅级单位，导致缺乏垂直管理；另一方面，数据要素是国家战略，需要顶层设计，需要上下一盘棋。国家数据局成立以后，江苏数据局、上海数据局相继落地，预计还未行动的地区数据局会陆续挂牌。

　　此次改革的目的在于解决数据要素作为国家战略落地过程中的主体不明确问题，在没有组织改革的情况下，各地各自为战难以实现全国一盘棋。到了2024年，我们在一些地方交流数据资产入表时，发现有某家银行的数据资产评估值达到了近千亿。这家银行在业界并不是top1，但数据资产的价值超出了我们的预期。由此可见数据资产对政府和企业财务价值具有极大加持作用。

　　这张图是我自己绘制的，我们探讨和选择一个方向时，我们要学会借势，了解国家的战略背景下，更加容易实现我们想要做的事情。

　　在这张图中，大家会发现底部重要章程和机制都是由国家顶层设计的，有些角色政府主导，有些是企业可参与的。那么民营企业的机会点聚焦于何处才能分到一杯羹呢？

　　其机会点更多在于数据生产到生态服务这一块。目前，包括BAT在内的大部分IT公司主要集中在数据生产阶段，即将业务事务信息化，从而在网络空间形成数据，简单来说就是直接将数据输入网络。但迄今为止，像数据确权这样的服务即确定数据的权利主体以及谁对数据享有权利，还没有看见民营企业主导牵头。考虑很多因素，数据确权大概率会由国家背景的机构或企业，比如目前表现较好的人民数据。

　　再往上则是热门的数据交易所。按照相关部门的预计，到2025年全国的数据交易额要达到2,500亿人民币。据悉，目前深交所、上交所表现不错，但当前的全国55家交易所，交易总额仅占2,500亿的几分之一、十分之一。在未来两年，预计数据交易市场规模将快速增加，否则很难完成这个目标。对企业家来说这无疑是推动数据资源向资产转化，拓展数据资产的应用场景的好风口。

　　在数据要素领域找到蓝海的可能性一直是我关注的焦点，现在底层的大数据软件、数据治理以及底层服务器相关已经是红海竞争，或叫血海更加合适。在与部位相关部门的交流中，得到了一句启示，即理解清楚数据要素的终局是至关重要的。终局思维可以简单理解为预测未来走向。如果能够倒推终局看现在，将是非常有裨益的战略思考。我相信抓住了这波机会，我们联盟会出现多家数据要素的独角兽企业。

　　长期以来，我们对大数据发展的关注有两个方面。一方面，是政府层面缺乏一个专职的机构牵头顶层设计。另一方面，数字化转型高速发展，带来大量的数据沉淀，对很多政府和企业来说，储存这些数据需要消耗大量的成本，一直缺乏一个将数据可以商业化的出口。当前看来，商业化的机会非常明确，从数据金字塔的角度来看，越靠上的位置相对容易成为蓝海，靠下的位置如数据源头和数据资源，目前基本上被BAT、华为、浪潮等公司垄断。

　　往上虽然是蓝海，但越往上起点越高，门槛越高，难度也增加，在产业数字化转型和布局中要慎重考虑。在我们南京，有许多小而美的科技企业，肯定有企业家想从最底层做到最顶层形成一定形式的垄断能力，然而，这个基本不可能。因此，寻找蓝海的可能性需要深刻理解数据要素的终局，并在战略上谨慎思考如何在激烈的竞争中脱颖而出。

　　尽管大家都知道数据要素很重要，但是目前为止很少有创业公司的Slogan就是数据要素资本化全链路。因为数据要素资本化不是一个纯理工科思维，也不是一个纯IT软件思维，更不是单纯地雇佣一堆程序员可以搞定的，它是一个高度跨学科知识融合的商业模式，会涉及到IT编程，人工智能，涉及到财务准则、数据安全、合规审计、产品交易、债券、融资等场景，其复杂程度可想而知。所以不太可能是一个公司能搞得定的。

　　此外，数据资本化需要重金打造平台经济生态圈，通过自研、采购甚至并购等方式，构筑独享的数据流和数据池，从而实现数据资本的原始积累，达到后来者无法逾越的核心竞争力。同时兼顾数据收集、确权、定价、交易、金融相关资金等，这些对民营企业切入这个赛道并不友好。

　　现阶段，数据资源入表将释放巨大经济价值。2024年1月1日开始正式执行的数据资产入表政策中，预示着数据资产在企业中的重要性从市场驱动升级至国家政策规范，标志着数据资源已成功实现由自然资源向经济资产的跨越。

　　图的左侧强调了国家层面的总体规划，详细解释了推动这一举措的原因。从企业角度来看，相信各位企业家能够迅速理解这一政策的背后逻辑。左侧特别提及的新型数字财政，其中包括数据出让金和数据创投，同时加入了数字税收和数字发债。将“数据”和“数字”这两个字挡住，大家会发现出让金、创投、税收、发债这几个字似曾相识？这与上一波机会非常相似，也是推动这一切的真正动力。

　　在公司财务表现层面，数据资产相关的投入支出将直接增值企业总资产。数字资源入表不仅确保了费用不被虚增、利润不被低估，同时优化了企业的财务报表以及降低企业的资产负债率，企业的盈利能力和融资能力将显著提升。这一财务策略对企业的可持续发展起到了关键的作用。

　　很多企业家担心资产增值和利润提升将导致更高的税额。我们站在更长周期来看，如果多赚了一个亿，仅需缴纳1,000万税费，那税就不是问题。就像08年买房，18年出手的机遇期一样。

　　在市场环境与国家政策双重驱动下，预计在5年内，国家将发文要求央企和国企在上市或准上市情况下，需要提交“企业数据要素”的报告，类似前两年对上市公司要求ESG报告的情况。这将调动越来越多的企业准备将数据资源纳入财务报表的积极性。然而，当前数据资源入表仍处于探索性阶段，这是个复杂的过程，牵涉到一系列关键步骤以及专业知识，企业需认真研究并制定相应的战略，以确保数据资源的充分体现和合规性，更好地应对相关挑战。

　　基于数据要素产业化的大趋势，数据要素领域无论是创业还是投资，都正处于最佳时机。企业在布局数据要素领域时，关键是找到适合自己的位置，这可以概括为三个核心步骤。首先，在基础设施上建立位置，为数据要素产业链的形成提供硬件和软件方面的基础支撑。其次，鉴于国家和欧盟的隐私法，必须以安全合规为底线，对敏感数据管控和相关风险预警，确保数据的安全性和合规性。最后，以价值创造为目标，通过数据资产入表，数字产品流通以及数字紧密融合创新，寻找与业务属性相合的数据应用场景，实现数字生产力的跃进。

　　从区域分布来看，目前我国数据要素产业链企业主要分布在珠三角与东部沿海等经济发达地区，浙江的模式或广东的经验等都是我们的优秀典范。江苏省独角兽瞪羚企业联盟积极学习和借鉴，率先以数据要素落地为基础，构建新型数字化基础设施，致力于为江苏以及长三角的企业提供优质的数字化服务。总的来说，数据要素的实际落地需要建立一种与传统基础设施不同的基础设施，其更多的是指5G、数据中心、云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息通信技术，以及基于此类技术形成的各类数字平台。企业应该把握数字产业化的契机，实现产业结构的升级和优化。

　　基础设施与行业理念的推陈出新，决定了数字化发展方向。大数据的兴起始于2012年至2013年，具体可追溯到阿里巴巴推动双11活动，并一直延续至5G商用阶段，尤其在疫情前后大力推动隐私计算。随后，数据要素的兴起促使大量人工智能应用的涌现，ChatGPT、AIGC成了家喻户晓的存在。

　　数字化在大多数企业最终演变成了信息化。这些年服务过很多500强企业，大多数一把手是混淆信息化和数字化的，我经常提醒企业高层不要受到小型IT集成公司的影响，误以为数字化很普及，目前我们国家，很多企业包括资金雄厚的央国企甚至信息化都还未完成。我参与的200多个项目的经验，大企业数字化转型的成功率不到20%。很重要的原因就是企业混淆了数字化和信息化的概念，用了信息化时代的认知思维干数字化，大大降低了成功率。

　　几年前我在某大厂首次做出这个判断时，不少同事对我的说法表示担忧，认为这样说会让企业不敢推动数字化转型。但我想说的是，这是一个事实，我们必须尊重事实，就像我们尊重美国GPT一样。某些事情是有门槛的，并不是简单地搞个研发团队做大量的工程研发就可以实现数字化转型。我强调企业的转型和数字化本质上没有直接关系，数字化并非是信息化转型的新形式，信息化转型可以仅是涉及管理和业务模式的创新。可以总结为，信息化是数字化的基础，数字化是信息化的高阶阶段。在国外，这一认知非常清晰，但在国内，尤其是在2017年之后，这两者之间常被混淆，要深入研究并且理解数字化的本质，认识到其超越了传统信息化的范畴。

　　简而言之，信息化主要解决企业内部的人力、财务和物流等管理问题，通常是通过将业务信息和数据录入公司信息系统以便于降本增效，简称“业务数据化”；而数字化则是用已累积的业务数据去反哺优化业务流程，从而解决上下游生态协同的问题。前者是从内到外的管理，后者是从外到内的市场协同。

　　1、业务端的强大是至关重要的，学会利用数字化技术对已有商业模式进行重塑，以满足不断变化的业务和市场变革。

　　2、供应链端的优化涉及如何实现上下游生态的协同。这需要深入考虑供应链的各个环节，比如提高可视化，加强物流管理，提升交付效率等。

　　3、职能侧，涉及人力、财务和物流等方面的管控和效率提升。在数字化转型中，这一方面同样不可忽视。