数据要素具有哪些特征？

从生产要素属性出发，数据具有和土地、资本、劳动力、技术等传统有形生产要素的共性。

首先，大数据具有 4V 特征，即数据的规模性、聚合数据的多样性、数据 收集运用传播的快速性、数据蕴含的价值性。61低成本生产与大规模可得是数 据能够被广泛使用并成为基本生产要素的前提，也是历次技术革命中生产要 素所普遍具备的基本特征；数据的多源异构是指数据通常以碎片化的方式散布在不同的数据源中，且数据集结构多样，结构化数据集仅占数据要素的一 小部分，绝大多数是音频、图像、视频等非结构化数据，需要进行数据聚合 与协同处理62；数据的快速性也被称为即时性，5G 通信、云计算、人工智能、 物联网等新一代信息技术使得数据生成收集、传输、处理的分析的速度大幅 提升，在无人驾驶、远程医疗等应用场景中，数据的即时性发挥着重要作用； 数据蕴含的价值性体现在两方面，一方面数据自身蕴含了大量可供提炼的信 息与知识，可以赋能技术创新与生产决策，另一方面数据可以利用其承载的 有价值的信息，提高劳动、资本等其他生产要素之间的协同性，从而提高经 济运行效率。63“4V”是数据要素的存在属性，也是数据对生产力的作用条件。

其次，从数据的存在形式看，数据具有虚在性和依附性。虽然“数据”背后 所表达的“含义”是客观存在的，但数据没有能量和固定形态，相对于土地、劳 动力、资本和技术等要素“客观实在”而言，数据具有“客观虚在”的特性。数据 的“虚在性”也导致数据使用和管理中的“依附性”，即数据要素价值的发挥不是 独立的，需要在具体业务场景中与其他生产要素相结合，并且依托数字技术、 信息系统、数据平台等进行管理。因此，在构建数据要素市场化配置过程中， 要坚持问题和需求导向，创新数据要素与其他要素的协同联动机制及应用场 景，完善多主体、多环节数据要素配置规则，理顺利益相关方的数据生产关 系。

再次，从数据的使用过程看，数据要素具有非竞争性和部分排他性。传 统生产要素如土地、资本、劳动一般具有排他性和竞争性，即要素归某类人 群所拥有并控制，且在使用过程中不可分、无法同时被其他人使用。但数据 要素的突出特征为非竞争性，即数据可以低成本复制和使用，从而使得多个 主体可以同时使用数据要素投入生产，数据使用的边际成本几乎为 0。数据具有部分排他性。数据要素的排他性根据应用场景决定，可以在特定场景下排 斥他人使用和收益的数据为“俱乐部产品”、具有排他性，如平台企业所掌握的 平台内的数据；无法排斥他人使用和收益的数据为公共物品，具有非排他性， 如天气数据、政府统计公报数据。

最后，从数据要素的影响效应看，数据要素具有外部性。数据要素投入 生产过程中，会产生正外部性和负外部性，其中，数据的边际收益递增、价 值差异、数据赋能等构成数据的正外部性，而隐私泄露、数据污染、信息过 载、数据鸿沟等形成数据的负外部性。因此，在构建数据要素市场化配置过 程中，应该加强监管的组织建设、体制机制创新，健全监管手段方式，在发 挥数据的正外部性的同时，严格抑制数据的负外部性，营造良好数据生态系 统。