在8月26日举行的2025人民数据大会“数据赋能新质生产力与创新发展”平行论坛上，浙江大学区域经济发展研究中心领军人才、研究员房汉廷以《数据价值炼化能力对比分析——来自中国、美国与欧盟的观察》为题发表主旨演讲，从数据属性、价值炼化、资本逻辑三个维度，系统阐释了数据要素驱动经济高质量发展的底层逻辑。
浙江大学区域经济发展研究中心领军人才、研究员房汉廷。主办方供图数据的“息壤三性”：破解要素价值循环的密钥
“数据是数字时代的‘息壤’，其核心特质正在重塑生产要素的价值规律。”房汉廷以《山海经》中“不耗自长”的神话土壤为喻，提出数据的三大本质属性：一是息壤性，即数据具有自我累积、永不灭失的生长机制；二是充裕性，数据需求区别于传统要素的边际收益递减，呈现出“越用越丰”的马太效应；三是价值性，数据价值具有指数级爆发特征，数据作为AI、量子计算等未来产业的核心“燃料”，与算法、算力共同构成数字生产力基础，当数据量足够大时，可驱动模型趋向“e函数”陡峭增长，为数字经济提供持续增长动力，例如深圳某AI基因测序平台通过处理10万份临床数据，将疾病预测准确率提升至92%，创造35亿元市场价值，验证了“数据－算法－场景”的价值裂变路径。
数据炼化的“四级跃迁”：从资源到资本的蝶变之路
针对数据要素市场化的核心堵点，房汉廷提出“数据矿山－数据资源－数据资产－数据资本”的四阶进化模型。第一阶矿山层解决“数据在哪”的问题，第二阶资源层突破“数据可用”的瓶颈，第三阶资产层攻克“数据可计”的难题，第四阶资本层打通“数据增值”的通路。
在数据矿山建设上，我国现有7.4万数据中心，占全球数据中心总量的25%以上，规模领先优势明显；在数据资源开发中，坚持“安全与发展双轮驱动”路径；但在数据资产层面，却呈现规模大但转化率低的现状，据不完全统计，2025年数据资源将达12.1ZB，可交易规模1600亿，场内占比不足20%；而到数据资本化阶段，中国才刚刚起步。房汉廷认为，数据资产化的本质是实现数据要素市场化配置，使其成为经济增长的动力源泉，为加快数据资本提炼，国家有关部门应该尽快制定完善《数据信贷融资管理办法》《数据资产证券化实施规则》等相关办法，数据经过从资源化到资本化的蝶变，在资本化的高级阶段即为证券化。
未来展望：从“数据大国”到“数据强国”的进阶之路
房汉廷特别指出，“数据要素的竞争，本质是制度创新与技术创新的双重竞赛。”他建议在制度层面，加快数据产权“三权分置”落地，借鉴欧盟《数据法案》经验，建立数据跨境流通“白名单”。在技术层面，要攻坚可信计算、联邦学习等关键技术，构建“算力－算法－算料”协同体系。生态层面，要打造“数据要素×产业”创新实验室，孵化标杆场景，带动产业增值。
“当数据真正具备‘息壤’的生长基因，新质生产力的爆发将不可阻挡。”房汉廷强调，中国数据产量已占全球18%，正从“数据矿山”向“数据发动机”转型，唯有把握数据的生长性、协同性、普惠性，才能在全球数字经济竞争中掌握主动权。
来源：人民网
编辑：姜维敏责编：郭嘉梁、李兵兵
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