来源：【人民日报出版社】

建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。

从哲学上讲，数据是一切客观对象含义的记录，是客观对象的“虚化”存在方式，是与物质“客观实在”不同的另一种“客观虚在”。而数据又离不开物质，它需要依赖物质才能存在，是物的派生现象。因此，构建数据发展主义要深刻把握数据要素特性及其价值运动规律。

1. 虚在性：相对于土地、劳动力、资本和技术等传统生产要素的“客观实在”而言，数据要素具有“客观虚在”的特性。因此，要注重提升各类市场主体的数据治理能力和数字素养，使之能够认识和把握数据背后的“虚在”含义，更好地挖掘数据价值。

2. 依附性：数据需要在具体业务场景中与其他生产要素相结合，才能产生价值、发挥价值。因此，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。

3. 运动性：数据“形态变迁”和“含义运动”，使得信息增长从串行走向并行，从小规模并行到大规模并行，进化速度呈指数增长。因此，要强化数字技术在数据开发利用等关键环节的应用，推动实现重点领域数据的结构化、显性化和完备化。

4. 边际收益递增性：数据的价值在于连接，数据的连接数量与其价值呈指数级增长关系，只有建立更广泛的关联，才会产生更大的边际效益。因此，要推动各类数据的跨层级、跨领域、跨系统汇聚融合，推动数据资源向数据资产、数据资本跃迁。

5. 价值差异性：主体的认知能力强弱直接影响其对数据背后含义的价值判断，不同主体对同一数据的理解存在价值不一致性。因此，要发挥市场在数据要素配置中的决定性作用，更好地发挥政府作用，健全数据要素流通规则，引导数据要素向具有高价值需求的市场主体流动，最大化数据要素价值。

6. 外部性：数据具有正外部性和负外部性，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、数据鸿沟等形成数据的负外部性。因此，应加强监管，发挥数据的正外部性的同时，抑制数据的负外部性，营造良好数据生态。

傅建平

本文节选自人民日报出版社

《数字中国：从理想到现实》

编辑：刘雨萱

校对：崔晨

审核：霍伟民

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