网络首发 | 信息资源管理学科视角下的数据要素研究

数据正在快速融入生产、流通、消费、管理等各类社会经济活动之中，成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素。党和政府高度重视数据要素这一新型生产要素的战略地位，自2020年4月9日印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》之后，2023年12月31日再次印发《“数据要素× ”三年行动计划（2024—2026年）》，这一行动计划对于进一步激活数据要素潜能，发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，进而推动数字经济高质量发展具有重要意义。2024年的《政府工作报告》再次提出“深入推进数字经济创新发展”“大力推动数据开发开放和流通使用”。目前，国家数据局等相关部门也正在开展全国范围内的数据资源调查工作，这对于进一步促进数据资源开发利用具有重要意义。可以说，数据要素已然成为当今和未来经济增长的新变量。

图书情报与档案管理学科一直是信息资源、数据资源研究的核心阵地之一。2022年9月“图书情报与档案管理”改名为“信息资源管理”后，学科发展进一步贴近数字社会和数智赋能时代的需求。在此背景下，信息资源管理学科具备了更加浓厚的管理学属性，多领域信息资源问题也不断进入学科视野，战略层面的信息资源决策支持成为学科的核心关切，基于信息资源的产学研合作更加频繁且形式更加多样。数据要素化本质上是将数据（资源）的生产要素特征进一步固化和凸显，从数据、数据资源、数据资产再到数据资本，数据的生产要素化程度不断加深。信息资源管理学科在新时期也积极将数据作为核心研究对象，关心社会发展过程中的各种数据现象与问题，特别是数据资源的内容管理问题。然而，数据要素是一个复杂的系统工程，它更多指向那些能够带来经济效益的数据资源，具有不同于传统生产要素的非竞争性、强协同性、强互补性等特征。在此背景下，信息资源管理学科应该如何关注数据要素与数字经济这一新兴方向是一个需要深度思考的问题。本文试图回答以下问题：数据要素与信息资源管理学科有何渊源？信息资源管理学科在数据要素研究体系中应是什么角色？数据要素与数字经济的哪些核心议题有待信息资源管理学科开拓？未来发展如何？

2.1   学术界视野下的数据要素研究概述

对于数据要素的宣介解读、行动布局、应用服务等，政府、产业、企业等已经给与了充分的重视和关注。从学术界视野来看，数据要素研究并不完全是一个新领域，它是一个从数据进阶来的概念系统，但却抓住着新时代社会经济发展的新命门。不同学科从各自的角度对数据要素的不同问题展开了探索。例如，经济学主要关注数据要素的经济学特征、数据要素市场生产率、数据要素经济价值实现等问题。法学主要关注数据要素市场的法律建构、数据确权、数据交易等问题。包括管理科学与工程、工商管理等在内的管理学则主要关注数据流通机制、数据定价、数据资源入表等问题。我们的信息资源管理学科在关注数据要素市场设计与建设大类问题的同时，多从学科特色视角关注数据治理、数据开放与共享、数据产权、数据政策等问题。从基金项目来看，国家自然科学基金委员会管理科学部2022年第4期的应急管理项目即为《数据要素流通与治理的机制与政策研究》。2023年9月，国家自然科学基金委员会管理科学部又决定设立专项项目，围绕“数据要素及其流通的基础理论与机制设计”开展专项资助工作，并特别鼓励多学科之间开展跨学科交叉研究。从国家社科基金来看，目前项目名称中包含“数据要素”“数字经济”的课题有376项（其中重大项目有22项），而近三年则占据了近80%，主要集中在管理学、理论经济学、统计学、法学等学科。总体来看，数据要素研究是多学科感兴趣的交叉地带，学术界在探索数据要素基础理论体系的同时，也与具体的数据局、数据交易所、数据服务机构等保持着密切的关系，以期进一步从产学研合作角度促进和带动数据要素市场的高质量建设。

2.2   信息资源管理学科与数据要素关联的宏观观察

数据要素研究实际上有一定的时序性，可以从宏观的时序演变来观察信息资源管理学科与数据要素之间的关联。从范式跃迁的角度看，我们认为以下2个命题可以描绘出这种内在关联。

命题一即“从‘信息资源开发利用’到‘数据资源开发利用’”。早在2004年，国家就出台了《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》，特别提出“加强高等院校信息资源开发利用相关学科和专业建设”， 2006年又出台了《2006—2020年国家信息化发展战略》，提出“确立科学的信息资源观”，相关政策进一步促进信息资源管理学科融入到社会信息化大进程之中，开始更多面向经济社会发展战略需求来开展研究与实践。到了大数据时代，数据资源成为新的战略资源，2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》， 2016年工信部印发《大数据产业发展规划（2016－2020年）》，在此背景下，“数据资源开发利用”成为图情档学科的核心主题之一。2019年图情档学界十大学术热点之一就是“数据驱动的图书馆学情报学”。

在命题一的大逻辑下，命题二在“数据资源开发利用”层面更进一步，即“从‘数据资源’到‘数据要素’的进阶”。这源于国家在2020年发布的《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，政策提出将数据作为新型生产要素，加快培育数据要素市场。在此背景下，数据资源的要素视角开始崛起，更加强调需求导向的数据价值市场转化，业务管理边界也到了更广阔的社会层面和经济层面。后面的一段时间内，各类政策中开始出现“数据资源开发利用”字眼，尤其是数据要素、数字经济相关政策。信息资源管理学科也开始积极关注数据要素相关研究与实践，并在政府（开放）数据、企业数据资产管理、文献情报、科技信息与技术转移等方面开展探索。但总体来看，信息资源管理学科与数据要素、数字经济的关联融合仍然处于起步阶段。信息资源管理以何种角色和使命回应数据要素化与数字经济国家战略需求仍然有待进一步研究。

2.3   信息资源管理学科与数据要素关联的微观透视

上文分析了两者关联的历史背景与现代导向，下面从更具体的微观层面来观察两者之间的关联。从研究对象上看，数据资源是近年来信息资源管理学科关注的重要对象，是信息链的重要一环，而数据要素研究更强调数据资源的经济视角或价值视角，本质上是信息链“下沉”以及更多与经济空间相挂钩的一种新需要。因此，过去信息资源管理学科对数据采集、分析、开放、共享等基本理论、方法与应用的探索，完全可以拓展到数字经济发展视域之下，对其进行细粒度的挖掘与重新建构。从研究目标来看，学科使命与数据要素市场培育有着很高的契合度。信息资源管理学科的目标之一就是不断提升信息资源的利用能力和效率，进而通过信息资源的开发利用转变经济增长方式；而数据要素与数字经济发展本质上也是将数据作为生产要素纳入经济生产活动，借助信息技术生成新质生产力，两者具有相通性。同时，基于数据的管理与决策支持一直是信息资源管理学科在服务国家重大战略需求上的基本路径，而数据资源开发利用是数据要素发挥乘数效应的关键。从经济思维来看，经济维度一直是信息资源管理实施和实现的一种途径，主要关注经济规律在信息资源管理和开发利用过程中的影响和作用。例如，在信息经济学方向，过去学科密切关注的信息公共物品与信息商品原理、信息产业、信息不对称、信息不完全竞争等问题，到了数字经济时代就变为了全新的数据作为新型生产要素、大数据产业、数据孤岛、数据安全与产权等新问题，过去的经济思维和信息经济学理论思想对于学科探索数字经济具有重要指导作用。

2.4   信息资源管理学科的角色分析

综上所述，本文认为，数据要素是一个新兴的多学科交叉融合的研究领域。信息资源管理学科作为长期与“数据”“信息”打交道的一门应用型学科，应深度参与到数据要素研究与实践体系之中，进一步强化学科贡献，为学科发展增加新的学术生长点。从角色来看，我们认为，信息资源管理学科在数据要素研究领域可以积极推进或建构三种角色：一是数据要素内容管理的引领者。即充分发挥学科过去在信息资源内容管理方面的传统优势，以数据生命周期为导向，聚焦数据要素生产、采集、增值处理、加工、组织、存储、开发利用等全过程探索；二是领域数据要素价值实现的推动者。以学科相关机构数据资源优势为基础，以深度挖掘和智慧服务为导向，进一步释放图书馆、情报所、档案馆等机构本身的数据要素潜能，注重关联产业、行业数据要素的价值发掘，创新数据要素价值实现路径和模式；三是数实融合的参与者，即积极与相关政府数据机构、企业数据部门、其它学科等合作，积极参与到全局性的数据要素市场化建设之中，为数字经济与实体经济深度融合提供学科视域下的经验、思路和方案。

结合信息资源管理学科的基础、特色和使命以及数据要素的特质，下面对笔者所关注到的7个方向的核心议题进行简要概述。

3.1   信息资源管理学科视角下数据要素基础理论

从数字经济的角度看，数据要素仍然是一个新生事物，其基础理论体系有待多个学科在不同知识维下进行综合建构。从信息资源管理学科角度看，需要积极利用学科在信息资源建设、知识管理、数据分析、信息服务等方面成熟的基本理论框架和方法论体系，强化对新场景中数据要素的问题意识和理论触觉，通过整合图书馆学、情报学、档案学等二级学科在数据要素方向共性的概念和知识逻辑，从管理、治理、质量控制、市场培育等角度深入探索数据要素与数字经济的基本特征、资源配置、价值实现、运作机理等，为数据要素与数字经济领域提供全新的概念术语、理论框架、理论模型、治理路径等。与其它学科相比，信息资源管理学科需要特别重视以数据生命周期视角为抓手，对数据资源的生产、存储、分析、流通、交易、开发利用、安全保护等各个环节展开系统探索，凸显数据链、信息链、情报链在数据要素与数字经济中的特有理论阐释，促进相关基础理论发现成为数据要素理论与应用研究的知识准备或价值取向参考。

3.2   面向数字经济的数据开放共享

数据开放共享是促进数据要素流通、释放数据要素价值的切入点，在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，政府数据开放共享就被列为数据要素市场建设的首要任务。信息资源管理学科过去在开放科学与开放数据理论以及政务数据开放、公共数据开放、科学数据开放、图书馆数据开放等领域有较好的研究基础，面对数字经济新业态，需要积极探索数据流通、数据交易等新情境下的数据开放共享与价值实现问题。具体可涉及图情档机构的数据开放共享与数字经济高质量发展、政府部门、企业、个人等不同类型数据的开放共享、数据资源开放共享的政策与制度建设、从以面向科研为主的开放数据平台到面向产学研用的开放数据平台的跨越等内容。

3.3  面向数字经济的数据安全与隐私保护

数据安全与隐私保护是数据要素市场建设的底线和基石，数据生产、存储、处理、流通等各个环节都可能发生不同程度的安全威胁、隐私泄露等问题。从数据安全的角度看，信息资源管理学科过去在信息安全、数据安全、网络安全、保密与情报、关键数据资源管控等领域有着充实的研究基础，面对数字经济新业态，可进一步结合数据要素与数字经济发展新需求，探索统筹安全与发展的数据安全保障问题，从“硬安全”“软安全”“隐安全”三个维度出发为数字经济之“盾”提供支持。在思维逻辑上，信息资源管理学科需要从过去的内容安全思维升级到全过程的安全观，涉及到数字资产管理、数据产权保护、数据安全评估、数据分类分级、数据流通风险分析、数据流通安全预警与消减等内容。从隐私保护的角度看，信息资源管理学科可以结合过去在个人信息管理、数据隐私保护、信息伦理等领域的研究基础，在平衡个人信息保护需求和数据要素市场建设需求的基础上，进一步探索数字经济发展视域下的个人信息保护政策、个人信息保护技术、不同主体的隐私保护责任和能力、数字伦理等问题。

3.4  用户行为视角下的数据要素市场建设

数据要素市场本质上是由“人”或由“人”组成的 “组织”来运转的，数据要素市场的参与主体主要涉及原始数据提供者、数据产品供应者、数据加工商、数据交易机构、数据使用用户、数据监管机构等，这就进一步催生出数据要素开发行为、数据要素使用行为、数据要素经营行为等行为维度的各类现象与问题。结合信息资源管理学科在用户需求、信息技术与用户行为、信息行为、数据驱动与用户画像等领域的研究基础，可以重点从用户行为尤其是用户数据行为视角探索数据要素市场建设与运转问题，以建构和支撑数据要素研究的用户范式，培育积极的数据要素应用实践数据文化。具体而言，可涉及数据要素市场的数据需求分析与挖掘、不同类型用户的数据要素市场参与意愿和参与行为、基于用户数据的数据要素市场开发、用户在数据要素市场参与过程中的各类行为（如数据搜寻、数据囤积、数据加工、数据共享、数据利用、数据滥用、数据欺诈等“正面行为”和“负面行为”）、基于用户行为特征的数据要素市场激励与约束机制、面向用户需求的数据要素产品与服务模式构建等方面。

3.5  数据要素与图书馆数据服务

图书馆一直是信息资源收藏、传阅和服务的重要场所。在数据要素化大背景下，各级各类图书馆不断探索数据服务能力的提升路径。国家“十四五”规划中在“加快数字社会建设”模块专门提及了“提供智慧便捷的公共服务”“积极发展智慧图书馆”等内容。目前来看，可以结合信息资源管理学科（主要是图书馆学）在信息资源建设、图书馆数据管理、图书馆知识服务、数字（数据）素养等领域的研究基础和业务实践，开展数据要素新逻辑下的深层次数据服务，促进图书馆对（地区）经济发展的贡献。具体而言，考虑将数据要素理念嵌入到图书馆业务工作之中，促进图书馆数字资源的开发利用，推动图书馆业务升级与智慧服务模式创新，进而在数据要素市场建设与数字经济发展中提供图书馆学视域下的经验和方案等。特别指出，图书馆的使命是“传承文明，服务社会”，因此，图书馆需要特别重视以公益性为导向的数字化和数据服务。近年来国家推进实施国家文化数字化战略，在此背景下，文化产业数据要素是当前图书馆学的一个重要拓展方向。图书馆学要想从“幕后”走向“台前”，可以在共同规则制定、数据要素供给、数据融合与共享、文化知识大图与数字化服务体系等方面积极着力。

3.6  面向数字经济的数据分析与情报服务

数字经济的发展离不开情报的支撑。在过去的市场经济建设中，情报信息一直发挥着关键性的保驾护航作用。在全新的数字经济体系下，可以结合信息资源管理学科（主要是情报学）在数据挖掘、情报分析、竞争情报与产业情报、技术预见等领域的研究基础，为数字经济提供全方位的数据分析与情报支持，建构数字经济智慧情报服务生态体系。以科技情报领域为例，科技信息资源开发利用（科技情报）应承担起数字经济发展的“耳目、尖兵、参谋”角色，其内容涉及到面向传统企业产业数字化转型的科技情报服务、面向新兴数字产业的科技前沿方向探测、面向数字经济的科技情报地平线扫描服务/预警服务等。在场景应用方面，应积极面向数字经济战略需求拓展数据分析与情报服务的场景体系，如区域创新场景（如长江经济带、长三角、珠三角、京津冀等）、产业创新场景（如战略性新兴产业、先进制造业等）、企业创新场景（如“专精特新”企业、瞪羚企业、独角兽企业等）。特别指出，数字经济发展本身是新赛道，其中必然有很多盲区和不确定性因素，如何更好地结合信息资源优势和数智技术，开展“发展情报”和预测情报研究，提升面向数字经济的超前情报研究能力，支撑数字经济科学高效发展具有重要意义。此外，大模型正在成为情报研究尤其是科技情报研究的重要支撑。为此，可以进一步推动领域情报数据要素发展，推动相关方向的情报大模型构建，更好支撑数字经济高质量发展。

3.7  档案数据要素价值实现

受数智环境的影响，档案资源形态正在从纸质形态向数字态、数据态转变，原生电子档案、数据化档案正在成为新的管理对象。在此背景下，档案逐渐显现出数据要素价值这一新的价值维度。《“十四五”全国档案事业发展规划》提出，要“深入推进档案利用体系建设，充分实现档案对国家和社会的价值”，特别提出要“主动融入数字经济、数字社会、数字政府建设，推动档案全面纳入国家大数据战略”。数据要素化逻辑强调经济视角，档案作为资产本身就更加强调直接经济价值问题。为此，可以结合信息资源管理学科（主要是档案学）在档案数据治理、档案资源开发与利用、档案要素流动等领域的研究基础，积极探索新环境下的档案数据要素价值实现路径，推动档案融入社会大生产循环体系，赋能政府治理现代化、数字乡村、智慧城市、公共文化等领域。需要指出，档案数据与一般性的数据资源有所差异，具有政治性、机密性、敏感性等典型特征，因此，与传统的数据要素汇聚、数据要素流通等相比，档案数据要素开发要平衡好安全与利用的关系。未来，需要进一步厘清档案的生产要素认知、档案数据要素价值表现、社会面档案数据拓展、档案资本观等问题，以建构档案数据要素的独有开发范式。

4.1   明确数据要素跨学科研究中的信息资源管理学科定位

数据要素研究是一个复杂的系统工程，需要管理科学、经济科学、数据科学与信息科学、计算机科学等多学科的交叉融合研究与探索。信息资源管理学科需要在数据要素跨学科研究中找到自己的定位，围绕数据要素在信息、技术、人和社会四个维度的重大需求，聚焦数据资源、数据技术、数据用户、数据应用以及相关要素之间的协同与融合，建构出独有的领域自主知识体系。这个“自主”是“中国自主”，它是内源于本土，不是被“输入”的，是自生产、自建构的，是创新型的知识体系。同时，“知识体系”当然必须是系统性的、可验证的、可信的。“坚持实践是检验真理的唯一标准”，自主知识体系也必然需要实践尤其是本土实践的验证，特别是要以中国式现代化的伟大进程为指引。中国的大数据发展与数据治理具有典型的本土化特征，数字经济规模全球领先且后劲十足，学科视角下的自主知识体系也需要跟进这个大局。因此，对于数据要素研究，信息资源管理学人们需要积极“出圈”，提升发声力度，通过信息资源管理学科平台展现中国的数据要素与数字经济发展新面貌，积极参与到“数据空间”建设之中，让其它学科肯定我们的学科贡献，认可和赞扬我们的思想和实践。

4.2   把握智能技术新风口

当前，AI技术正在赋能各个行业，成为塑造数字经济发展新优势的重要抓手、推动数字经济纵深化发展的“智慧动能”。尤其在大模型的催化下，AI for Industries成为新的爆发点，通过对数据资源的收集、分析和处理，优化生产要素结构，能够帮助组织实现智能化管理与运营，从而提高组织的生产效率和经济效益。可以想象，未来随着AI技术的不断突破，数字经济体系将不断被智能化技术改造，进而催生出新发展形态。当然，这种智能化转型非常依赖于数据资源，尤其在“百模大战”大背景下，数据要素显得更加重要。一方面，数据要素是“大算力”的基础；另一方面，本土自主的大模型构建依赖于数据资源的积累和数据要素市场建设，尤其是AIGC领域的各种模型训练离不开高质量的数据资源支持。

信息资源管理学科一直有着“技术传统”，当前，需要充分把握智能技术新风口，发挥学科的技术禀赋，积极跟踪智能技术与数字经济前沿，对于学科在数据要素研究领域的拓展具有重要意义。从技术支撑角度来看，信息资源管理学科甚至需要在某些领域实现技术赶超或独特的集成技术体系打造，借智能技术之力改变过去学科在一些应用场景中“技术外包”或“被动合作”的局面。总体来看，信息资源管理学科需要以数据资源建设与管理为基础，以人工智能技术为引擎，重视AI for Science范式在学科领域中的应用，推动信息资源管理、AI技术与数字经济之间的融合协同，围绕数字产业化和产业数字化，在数据基础设施建设、数字化产品提供、信息技术与产业融合路径、系列创新支撑、信息服务与智慧服务模式等多个方向促进新质生产力生成，最终服务数字经济高质量发展，支撑智能时代的数字中国建设。

4.3  促进数据要素元素融入教学与人才培养

数据要素的加速发展离不开人才的有效支撑。传统的人才培养模式已经无法契合数据要素化与数字经济环境的需要，亟需打造以数字经济为核心的跨学科人才培养模式，培养学生的国际视野和本土思维，适应数据作为新型生产要素的新环境。在教学体系中，考虑进一步增加数据要素元素，包括数据治理课程、数字经济课程等的设置，鼓励和支持数据要素市场与信息资源管理相关系列教材建设。同时，积极推动数据要素市场和数字经济业务与人才培养的对接，建立数据要素与数字经济相关人才培养基地和实训基地，促进数据要素这一抽象概念变为真实体验，按照分类导向推动基础设施类人才、数据治理类人才、运营服务类人才等的差异化培养，实现从“首席信息官”到“首席数据官”培养思维的转变。

4.4  开展更多面向数据要素市场的特色信息活动

在行动层面，未来应积极围绕学科特色开展各类活动，巩固学科在对数据要素、数字经济等方面的认知和实践基础，促进更多的行业组织和群体关注或投入到这个新领域中来。例如，可以更多地聚焦与数据要素主题相关的政企校合作项目和活动，信息资源管理学科不仅仅要聚焦于文献数据要素，政府数据要素、企业数据要素等问题也值得进一步去开拓，通过与政府、企业等合作，可以更好地了解业务层面的数据要素需求和数字经济发展路径，进而将其反馈到学科学理探究体系之中，形成良性循环。再比如，开放数据一直是信息资源管理的研究热点。近几年来，信息资源管理学科一直在积极举办、参与举办各类开放数据大赛，借数据要素发展新契机，可以立足数据要素与数字经济新环境，进一步丰富传统开放数据大赛的赛题内容，或进一步跨越到数据要素创新应用大赛，促进数据资源开发利用、人才聚集以及产业链建构。另外，信息资源管理学科尤其是图书馆学一直承担着传播知识、传承文明的社会功能，因此，可以进一步发扬学科在这方面的基础和优势，以高质量发展和可持续发展为导向，面向数据要素市场开展更多的数据素养、智能素养相关公益性宣传和培训活动，如数据要素科普主题活动、数字经济读书日活动等。

回到开篇中的问题，我们主要提出以下研究观点：第一，信息资源管理学科从早期的“信息资源开发利用”到发展到现在的“数据资源开发利用”，如今可再次实现从“数据资源”到“数据要素”的进阶，这本质上也是一种传承和创新。而且，信息资源管理学科本身与数据要素研究在研究对象、研究目标、经济思维等方面有着相通之处。第二，信息资源管理学科应坚持学科特色，在数据要素研究领域积极建构话语，角色定位上可以朝着数据要素内容管理的引领者、领域数据要素价值实现的推动者、数实融合的参与者等发展。第三，从信息资源管理学科特质来看，未来可在信息资源管理学科视角下的数据要素基础理论、面向数字经济的数据开放共享、面向数字经济的数据安全与隐私保护、用户行为视角下的数据要素市场建设、数据要素与图书馆数据服务、面向数字经济的数据分析与情报服务、档案数据要素价值实现等方向积极开拓。第四，为了更好地推动信息资源管理学科在数据要素领域的发展，未来需要进一步明确数据要素跨学科研究中的信息资源管理学科定位、把握智能技术新风口、促进数据要素元素融入教学与人才培养、开展更多面向数据要素市场的特色信息活动等。总体而言，本文从信息资源管理学科视野对数据要素研究问题展开了思索，对于进一步理解信息资源管理学科与数据要素研究的理论融合具有一定的启发意义，同时也为学科在数据要素与数字经济领域的研究与实践提供参考和指导。

数据要素研究是一个新赛道，它的发展需要多个学科来共同参与。作为一直在“数据”“信息”领域耕耘的信息资源管理学科，也必须肩负起数据要素研究的时代重任，深度参与到数据要素与数字经济大方向之中。未来，需要进一步建立科学共同体的学术共识，强化数据要素研究相关保障体系支持，推动数据要素研究成为信息资源管理学科的重要领域。

END

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