我本人過去是做微觀經濟個體的組織戰略和流程優化的，坦白說我自己過往大多數的工作經驗是缺乏宏觀意識的，于是在工作中面對大量的具體的人和事之間出現的問題和矛盾之時，往往喜歡苦思冥想反復推敲一些前因后果，但這種思索的范圍一般都不超越組織的邊界，干活的人說老實話常常也不太關心外部環境對本組織內部事務的影響。

隨著年歲和經驗的積累，我養成了一種看人看事直覺反應的能力，后來我也發現這些直覺反應甚至比我反復推演的邏輯分析更準更靈，一開始我對此有些竊喜，源于十五年前我就開始跟一位得道的風水大師每年都有所來往，我是相信陰陽靈力的存在的，我甚至認為自己這些直覺是不是沾了點這些靈力。

而五年前自己工作開始轉向大數據和數字經濟等更宏觀的項目題材，我發現其實這種直覺就是我所積累的豐富實戰經驗的厚積薄發，這很容易理解，我已經累積閱讀消化了超過400多G各種組織各種項目的需求說明、技術建議書、設計方案、測評報告等等文檔資料之后，我逐漸感悟到很多組織微觀層面所呈現的問題與矛盾，背后都有不少共性的因果牽連，而當我這種實戰體驗越來越多，我感覺面對很多具體問題我都可以不經思索，腦海里就非常迅速地呈現出一些相似場景的來龍去脈，如果套用我的好朋友田俊國老師對腦科學最新研究成果的解讀，我可能很多專業思考已經交給潛意識了，所以很多分析判斷可以不假思索張口就來。

我交代自己這個體會并不是希望說明自己的牛掰，而我想說的是，我們許許多多在組織內習慣成自然的事情，其實是非常確定地受到宏觀經濟走勢的影響甚至決定的，我們以為是我們自己做的決定，其實往往就是身不由己地做出一些“正確”的決定。

最近我看了肖磊在其公眾號“肖磊看市”的一篇文章，題目有些扎眼，這里就不引用了，但文章內容非常宏大和干貨，而其宏觀分析功力很深厚，把很多現象級的宏觀走勢分析得絲絲入理，幾乎字字珠璣，對我最近數據要素的研究很有啟發。

我認為，恰恰是肖磊這樣洞察經濟浮沉的一線投資家，他們的腦海里已經累積了足夠豐富的閱歷，才能支撐他們如此清晰地識別出宏觀經濟的必然走向，如果說很多人經驗再豐富也看不清宏觀經濟活動背后的客觀規律，那要么是經驗還不夠豐富，要么是其認知結構阻礙了思維得到正確分析判斷的能力，我認為后者更加要命，經驗不夠還可以補，而認知結構發生偏差就會一錯到底。

人類經濟的發展，是由兩個非常重要的因素推動的，一個是分工，另一個是交易，而這兩個因素背后，都有一個共同的條件，那就是“流動”，這里面包括人和物的流動，以及信息的流動。商業社會的第一個特點是對外交易，第二個特點是對內分工，這是一個不可逆的過程，交易最根本的作用是建立持續的分配機制，如果沒有交易，整個社會的分配系統就會紊亂，亞當斯密在《國富論》里提到，市場規模決定了你的分工深度，而分工深度決定了你的生產效率，生產效率決定了你的成本和利潤。

工業社會發展到今天，其交易之頻繁，分工之細，已經超乎想象，在這樣一個背景下，任何排斥交易和不重視分工的行為，都注定會失敗。有一些時候可能會出現經濟危機、戰爭等，導致對外交易的暫停或對內分工的失敗，但從長期看，對外交易一定是越來越頻繁，而對內分工一定是越來越細。

數字經濟是一種人類經濟發展的新動能新范式，這次疫情讓線上和數字化成為企業復工復產復商活下去的剛需配置，因此，搞數字經濟最重要的生產要素就是數據。數字經濟的發展，同樣是背后兩個非常重要的因素推動下的發展，一個是基于數據要素的分工，另一個是基于數據要素的交易。

今天基于數據要素的分工可能是組織內也可能是組織外的，特別是其產品所在的產業價值鏈條，沒有數字化和線上來支撐各種要素信息的流轉，就根本不可能實現更深更廣的產業協同創新和分工協助。

而基于數據要素的交易如果沒有，整個社會的分配系統在數字經濟環境下也會出現紊亂，當前數據鴻溝造成的國民經濟發展不均衡、財富分配不合理等社會矛盾會越演越烈，我認為這是我們要提前研究數據要素交易機制的根本目的，不能等到問題暴露出來再亡羊補牢。

各類商品市場和要素市場是現代市場經濟體制的基本條件，也是發揮市場配置資源的重要媒介和載體，沒有完整統一的市場體系及其配置體制機制，就不可能有完善高效的市場經濟體制機制。改革開放以來，我們不僅建立了極為豐富的消費品市場和生產資料市場，像土地、勞動力、資本、技術等生產要素市場也得以發育并茁壯成長。

與商品市場中有千千萬萬的品種、規格、性能的商品不同，要素市場一般品種相對單一（比如文件中重點談到五類：土地、勞動力、資本、技術和數據），場所或平臺相對集中（如各地的建設用地招拍掛中心），一般具有資源優化配置功能、維護市場秩序功能、集中競價功能、資金樞紐功能和大數據匯集功能。要素市場的效率往往決定了一個經濟體的運行效率，成為國家和國家之間、地區和地區之間競爭的核心能力的體現。相比較于普通經濟體，那些擁有全球要素市場影響力的經濟體競爭優勢更為突出。

雖然我國商品市場體系及其價格機制基本已經實現市場化配置，而且絕大多數商品市場體系也已經基本完善，但是最大的一個短板就是要素市場體系建設比較滯后，特別是要素市場化配置資源的體制機制仍然不完善，要素市場體系不統一不完善，發展也不平衡不充分。

數據是要素，但不是一種商品，或者說很難成為一種商品，畢竟純粹的一次交易很難讓供需雙方得到確定的價值。我上一篇文章《數據要素市場化難題和出路探討》引用“阿羅悖論”對此做出了解釋。

考慮到數據要素對于數字經濟的決定性作用，如果不能解決數據要素交易機制的問題，將會大大制約各種基于數據要素的商品生產分工和市場交易活動的開展，讓很多現實中的企業陷入困境、蕭條和迷茫。

我們按照這個邏輯來分析數字經濟的要素市場化發展趨勢，我們會發現兩個相互依存的必然方向:

一個方向是要素市場化配置會越來越依賴數字化的手段來實現，這樣才能突破傳統生產要素配置的時空局限，激活和形成更廣泛的要素流動，進而推動更大規模的分工和交易。

第二個方向是基于數據要素的交易是實現其他生產要素和商品流動都繞不過去的價值環節，無論直接交易的是數據資源還是數據支撐的商品或者服務，數據資源將成為促成市場交易必不可少的組成部分。

關于第二個方向我們可以通過類似波士頓咨詢所發表的報告所披露的，不同行業經濟組織掙取單位收入的數據使用量來衡量，每個經濟組織為了維持原來的收入水平都需要越來越多的數據資源，而其中相當部分的數據資源，應該是從數據要素市場中交易回來。

認識到這兩個方向的客觀規律必然性，每個微觀市場經營主體才能更好地把握自己在宏觀數字經濟中的命運，不管是數據資源的產生者，還是數字資源的消費者，“數不到不為財”都應該是其經濟活動中自覺遵守的商業準則。

因此，我相信企業家很快會意識到，和你絕口不提數據的生意對手要么是老古董，要么是耍流氓，對此頭腦不清醒的企業家也很快會被數字經濟大潮所淘汰。

(2020年10月18日凌晨初稿，如需引用，請注明出處)