我本人过去是做微观经济个体的组织战略和流程优化的，坦白说我自己过往大多数的工作经验是缺乏宏观意识的，于是在工作中面对大量的具体的人和事之间出现的问题和矛盾之时，往往喜欢苦思冥想反复推敲一些前因后果，但这种思索的范围一般都不超越组织的边界，干活的人说老实话常常也不太关心外部环境对本组织内部事务的影响。

随着年岁和经验的积累，我养成了一种看人看事直觉反应的能力，后来我也发现这些直觉反应甚至比我反复推演的逻辑分析更准更灵，一开始我对此有些窃喜，源于十五年前我就开始跟一位得道的风水大师每年都有所来往，我是相信阴阳灵力的存在的，我甚至认为自己这些直觉是不是沾了点这些灵力。

而五年前自己工作开始转向大数据和数字经济等更宏观的项目题材，我发现其实这种直觉就是我所积累的丰富实战经验的厚积薄发，这很容易理解，我已经累积阅读消化了超过400多G各种组织各种项目的需求说明、技术建议书、设计方案、测评报告等等文档资料之后，我逐渐感悟到很多组织微观层面所呈现的问题与矛盾，背后都有不少共性的因果牵连，而当我这种实战体验越来越多，我感觉面对很多具体问题我都可以不经思索，脑海里就非常迅速地呈现出一些相似场景的来龙去脉，如果套用我的好朋友田俊国老师对脑科学最新研究成果的解读，我可能很多专业思考已经交给潜意识了，所以很多分析判断可以不假思索张口就来。

我交代自己这个体会并不是希望说明自己的牛掰，而我想说的是，我们许许多多在组织内习惯成自然的事情，其实是非常确定地受到宏观经济走势的影响甚至决定的，我们以为是我们自己做的决定，其实往往就是身不由己地做出一些“正确”的决定。

最近我看了肖磊在其公众号“肖磊看市”的一篇文章，题目有些扎眼，这里就不引用了，但文章内容非常宏大和干货，而其宏观分析功力很深厚，把很多现象级的宏观走势分析得丝丝入理，几乎字字珠玑，对我最近数据要素的研究很有启发。

我认为，恰恰是肖磊这样洞察经济浮沉的一线投资家，他们的脑海里已经累积了足够丰富的阅历，才能支撑他们如此清晰地识别出宏观经济的必然走向，如果说很多人经验再丰富也看不清宏观经济活动背后的客观规律，那要么是经验还不够丰富，要么是其认知结构阻碍了思维得到正确分析判断的能力，我认为后者更加要命，经验不够还可以补，而认知结构发生偏差就会一错到底。

人类经济的发展，是由两个非常重要的因素推动的，一个是分工，另一个是交易，而这两个因素背后，都有一个共同的条件，那就是“流动”，这里面包括人和物的流动，以及信息的流动。商业社会的第一个特点是对外交易，第二个特点是对内分工，这是一个不可逆的过程，交易最根本的作用是建立持续的分配机制，如果没有交易，整个社会的分配系统就会紊乱，亚当斯密在《国富论》里提到，市场规模决定了你的分工深度，而分工深度决定了你的生产效率，生产效率决定了你的成本和利润。

工业社会发展到今天，其交易之频繁，分工之细，已经超乎想象，在这样一个背景下，任何排斥交易和不重视分工的行为，都注定会失败。有一些时候可能会出现经济危机、战争等，导致对外交易的暂停或对内分工的失败，但从长期看，对外交易一定是越来越频繁，而对内分工一定是越来越细。

数字经济是一种人类经济发展的新动能新范式，这次疫情让线上和数字化成为企业复工复产复商活下去的刚需配置，因此，搞数字经济最重要的生产要素就是数据。数字经济的发展，同样是背后两个非常重要的因素推动下的发展，一个是基于数据要素的分工，另一个是基于数据要素的交易。

今天基于数据要素的分工可能是组织内也可能是组织外的，特别是其产品所在的产业价值链条，没有数字化和线上来支撑各种要素信息的流转，就根本不可能实现更深更广的产业协同创新和分工协助。

而基于数据要素的交易如果没有，整个社会的分配系统在数字经济环境下也会出现紊乱，当前数据鸿沟造成的国民经济发展不均衡、财富分配不合理等社会矛盾会越演越烈，我认为这是我们要提前研究数据要素交易机制的根本目的，不能等到问题暴露出来再亡羊补牢。

各类商品市场和要素市场是现代市场经济体制的基本条件，也是发挥市场配置资源的重要媒介和载体，没有完整统一的市场体系及其配置体制机制，就不可能有完善高效的市场经济体制机制。改革开放以来，我们不仅建立了极为丰富的消费品市场和生产资料市场，像土地、劳动力、资本、技术等生产要素市场也得以发育并茁壮成长。

与商品市场中有千千万万的品种、规格、性能的商品不同，要素市场一般品种相对单一（比如文件中重点谈到五类：土地、劳动力、资本、技术和数据），场所或平台相对集中（如各地的建设用地招拍挂中心），一般具有资源优化配置功能、维护市场秩序功能、集中竞价功能、资金枢纽功能和大数据汇集功能。要素市场的效率往往决定了一个经济体的运行效率，成为国家和国家之间、地区和地区之间竞争的核心能力的体现。相比较于普通经济体，那些拥有全球要素市场影响力的经济体竞争优势更为突出。

虽然我国商品市场体系及其价格机制基本已经实现市场化配置，而且绝大多数商品市场体系也已经基本完善，但是最大的一个短板就是要素市场体系建设比较滞后，特别是要素市场化配置资源的体制机制仍然不完善，要素市场体系不统一不完善，发展也不平衡不充分。

数据是要素，但不是一种商品，或者说很难成为一种商品，毕竟纯粹的一次交易很难让供需双方得到确定的价值。我上一篇文章《数据要素市场化难题和出路探讨》引用“阿罗悖论”对此做出了解释。

考虑到数据要素对于数字经济的决定性作用，如果不能解决数据要素交易机制的问题，将会大大制约各种基于数据要素的商品生产分工和市场交易活动的开展，让很多现实中的企业陷入困境、萧条和迷茫。

我们按照这个逻辑来分析数字经济的要素市场化发展趋势，我们会发现两个相互依存的必然方向:

一个方向是要素市场化配置会越来越依赖数字化的手段来实现，这样才能突破传统生产要素配置的时空局限，激活和形成更广泛的要素流动，进而推动更大规模的分工和交易。

第二个方向是基于数据要素的交易是实现其他生产要素和商品流动都绕不过去的价值环节，无论直接交易的是数据资源还是数据支撑的商品或者服务，数据资源将成为促成市场交易必不可少的组成部分。

关于第二个方向我们可以通过类似波士顿咨询所发表的报告所披露的，不同行业经济组织挣取单位收入的数据使用量来衡量，每个经济组织为了维持原来的收入水平都需要越来越多的数据资源，而其中相当部分的数据资源，应该是从数据要素市场中交易回来。

认识到这两个方向的客观规律必然性，每个微观市场经营主体才能更好地把握自己在宏观数字经济中的命运，不管是数据资源的产生者，还是数字资源的消费者，“数不到不为财”都应该是其经济活动中自觉遵守的商业准则。

因此，我相信企业家很快会意识到，和你绝口不提数据的生意对手要么是老古董，要么是耍流氓，对此头脑不清醒的企业家也很快会被数字经济大潮所淘汰。

(2020年10月18日凌晨初稿，如需引用，请注明出处)