大数据是第四次工业革命最主要的内容之一，也是数字经济发展重要的推动力量。大数据如果应用得当，可能会在五个方面对经济产生大的影响，具体概括为“三升两降”，即扩大规模、提高效率、改善体验、降低成本和控制风险。如果使用不当，则会产生严重的负面效果。
　　中央提出数据要素的概念非常重要。经济学中有一个生产函数的概念，产出是由几个生产要素决定的，传统的要素包括土地、资本和劳动力。如果把数据加到这个生产函数中，对经济发展过程变化所产生的影响值得研究。
　　对于后进国家来说，这有可能是新的赶超机会。传统要素中，土地、资本和人力资本在短期内都是给定的，有一些还需要慢慢积累，例如人力资本和资本总量随着经济发展到一定程度才能达到一定的水平。但是数据则有可能实现弯道超車，如果收集得好、分析得好，不会比发达国家差。从这个意义上来说，发展模式甚至也会发生变化。日常生活中存在很多这样的例子。
　　但是数据要素和传统要素也存在不同之处，将两者进行比较后会发现一些突出的差异，例如权益界定。权益界定的问题比较复杂，数据要素不具备稀缺性，所以使用也不具排他性，这可能是好处，但同时在交易和定价等方面也存在客观困难。
　　与传统要素的第二点差异在于配置。土地、劳动和资本可以配置在同一场景下，虽然土地无法移动，但是劳动力和资本可以移动配置，进而形成新的生产单位并开展生产。数据方面，有些数据可以配置，有些数据不容易配置，就像和土地关联在一起，在一个地方有用，而在另外一个地方没有用。数据治理有一系列的问题需要解决，包括确权、交易、配置、定价和使用等。
　　数据应用包括采集和分析，其中涉及到的核心问题是，如何把握权益保护和价值发挥之间的平衡。好的治理能够保护权益、打破孤岛、实现共享、合理定价和科学配置，进而创造最大的经济效益。但实际操作中可能存在比较多的困难。建议采取务实的策略，具体操作过程之中，可能要把握保护隐私、数据安全与实现共享、发挥价值之间的平衡。
　　首先，安全和创新的平衡。数据保护或者说广义的安全包括国家安全和个人隐私保护，全世界每个地区的差异比较大。欧洲做得最好，但结果是欧洲没有特别成功的平台经济或数字经济的企业；我国数字经济在发展的前期存在较多不规范的现象，但也涌现了一批产业；美国居中，但是我们也无法判断美国是不是最佳状态。
　　这一版图带来的启示是，必须要加强数据保护，但是也不宜过度保护，如果像欧洲那样做，数字经济可能就无法发展。所以，要合理把握一个度，并对不同类型的数据进行合理的区分，有的数据涉及“私权”，可以管得严一些，另外的一些数据则可以适当管得松一些，因为最终目的是既要保护权益和安全，又要发挥大数据分析的效果，任何一个极端都不是最佳的方案。
　　其次，共享和效率的平衡。大数据在时间和空间上都是连续的，不是单个小块的数据，今天看到和讨论的“大数据”，大多数不是真正意义上的大数据，而是在特定的生态系统和平台中的数据。真正有意义的数据需要继续进行整合分析，打破信息孤岛、实现数据共享。（摘编自中国金融四十人论坛）