第四产业：数据业的未来图景

第四产业:数据业？ 我们都已经熟悉了第一产业 、第二产业、第三产业，农业、工业、服务业的划分。随着数字经济的蓬勃发展，传统产业分类是否需要变革？是将新产业新业态归到传统产业分类中还是开辟新的产业分类？ 基于对产业未来发展的思考，一个新的历史之问跃然纸上：农业、工业、服务业之后，什么才是真正的第四产业？ 在考虑第四产业之前，我们必须了解三次产业理论的提出过程: 配第—费希尔—克拉克—库兹涅茨 17世纪，英国经济学家，威廉·配第提出产业中心将从有形财物生产向无形服务生产转变，劳动力由农转工，再由工转商的理论推想。 1935年，英国经济学家费希尔在从世界经济史的角度对三次产业进行了划分。他认为人类生产活动的发展有三个阶段:在初级生产阶段主要以农业和畜牧业为主；第二阶段是以工业生产大规模地迅速发展为标志，纺织和钢铁是代表；第三阶段大量的劳动和资本流入旅游、娱乐服务、文化艺术、保健、教育和科学、政府等活动中。处于初级阶段生产的产业是第一产业，处于第二阶段生产的产业是第二产业，处于第三阶段生产的产业是第三产业。 20世纪40年代，英国经济学家克拉克结合费希尔的三次产业划分理论，基于各国统计数据分析验证了配第关于劳动力在三次产业中的转移规律，提出了一国产业结构演进基本遵循农业、工业、服务业递进更替的规律，简称配第克拉克定理。 20世纪70年代，库兹涅茨进一步研究提出，产业部门劳动生产率的差异推动了劳动力的产业间转移，引致资源在产业间的分配，这是产业升级的关键。 从历史来看，农业的发展为工业化奠定了基础，工业的繁荣为服务业发展打开了广阔空间，那么第一二三产业的发展，必将是第四产业的前奏曲。 那第四产业到底是什么呢？ 本书作者提出鲜明的观点: 数据业是第四产业。 回顾人类的产业发展史，不难发现生产要素是满足人类美好生活需要的基础性和先导性资源。 每当一个新生产要素出现并融入生产生活，就意味着生产力实现了新的进步甚至飞跃。但无论是土地、劳动力、资本，还是技术创新、企业家精神，都难以跳出供给的有限性。 如何实现无限供给？数据! 数据是对事实观察的结果，是对客观事物的主观记录，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。 数据业就是将数据转化为数据资产，将数据资产加工为数据产品和服务，并以数据产品和服务为相关产业赋能的行业和厂商的总和。数据业包含了三个紧密联系、缺一不可的组成部分。 第一，数据价值化。这一部分从各种自然活动和人类行为中收集数据，并通过清洗、标注等方式形成数据资产，相当于数据的“采矿业”。 第二，数据产业化。这一部分通过采用各种算法和信息技术，将数据资产加工为数据产品和服务，相当于数据的“制造业”。 第三，产业数据化。这一部分则通过对数据产品和服务进行系统集成，为各类生产生活场景提供解决和优化方案，从而为传统的第一、二、三产业赋能。 数据作为新的生产要素与传统生产要素相比有三个不同点。 一是数据要素的经济特征不同。数据要素是一种存在于互联网空间中的资源，虚拟性是数据与其他传统生产要素的最主要差异，也是其主要特点。在经济层面，数据还具有非竞争性、规模报酬递增、正外部性等不同特征。 二是创造价值的逻辑不同。数据生产力创造价值的基本逻辑，是以算法、算力推进隐性知识的显性化，通过数据的流动、复制、集成、加工、创造等程序，把信息转变为知识，把知识转变为决策，从而产生价值。数据要素的价值不在于数据本身，而在于数据要素与其他要素融合创造的价值。 三是创造价值的模式不同。当今时代，数据只有根植于算法才能创造价值，具体有三种模式。 第一，倍增效应。数据要素可提高单一要素的生产效率，为劳动、资本、科技、知识、制度等要素充分赋能，实现单一要素的价值倍增。 第二，资源优化。数据要素推动传统生产要素的高效配置和耦合，成为驱动经济持续增长的关键因素。这正是数据要素真正的价值所在。 第三，激发创新。数据不仅可以优化存量资源的配置效率，而且可以激活要素提高产品、商业模式的创新能力，以及个体及组织的创新活力。 数据能做到哪些事情呢？ 让机器智能化，让数据可视化， 让产业智慧化，提升全要素生产率， 促进高质量决策，数据降低交易成本， 提升劳动生产率和资本回报率， 驱动“源创新”。 数据好像无所不能!说了这么多，数据业真能算第四产业吗？ 通过短短一本书的说明和介绍就说数据业是第四产业，这个论证显得很单薄，毕竟三次产业划分经过了几百年，很多代经济学家的论证，更关键的是社会生产实践的检验。 但本书至少是一种探索，一种尝试! 时间会给我们答案。

一开始，是被本书的封面吸引（第四产业）。仔细一看下一行的小字，嗯，数据业，想想近几年的感受，心里便有了点答案。但，还是想看看作者是怎样提出并证明的。受好奇心的驱使，便开始阅读了。以下是一些自己的理解和一些摘录。 一、三大产业。第一产业农业，第二产业工业，第三产业服务业（除第一第二产业以外的其他）。人均国民收入越低的国家，其农业劳动力所占份额越大，第二、三产业所占份额越小。但现在，我们也不能像一些发达国家一样，盲目迅速去工业化，只看重比例。 二、古代，重视户籍调查和土地的丈量。因为这个涉及到国家的税收和劳役。 三、产业结构由一转向二，主线在于供给端，是人类制造产品的丰富和升级。由二转向三，主线在于需求端，是人类摄入资源的丰富和升级。由三转向四，在于连接供给和需求。随着数据持续渗透到人类生产生活的每一个环节，人们的供给和需求将能够更为精准、快捷、智能地匹配和实现。这一主线发展的最终形态，很可能是供给与需求智能化、自动化的匹配和实现。在这种条件下，共产主义的“按需分配”是否将不再是梦想？ 四、数据业满足，递进性、引领性、可区分性、产出有形性四条标准，所以数据业是第四产业。 1、数据业的定义：数据业是将数据转化为数据资产，将数据资产加工为数据产品和服务，并以数据产品和服务为相关产业赋能的行业和厂商的总和。在这个定义中，数据业事实上包含了三个紧密联系、缺一不可的组成部分。 第一，数据价值化。这一部分从各种自然活动和人类行为中收集数据，并通过清洗、标注等方式形成数据资产，相当于数据的“采矿业”。 第二，数据产业化。这一部分通过采用各种算法和信息技术，将数据资产加工为数据产品和服务，相当于数据的“制造业”。 第三，产业数据化。这一部分则通过对数据产品和服务进行系统集成，为各类生产生活场景提供解决和优化方案，从而为传统的第一、二、三产业赋能。 五、数据产生于我们的生活，也无时无地服务于我们的生活。比如:抖音根据算法，推荐你偏向的视频，同时也推你可能喜欢的人。比如，智能手表、智能耳机等穿戴设备，可以测心率等。比如:VR、和最近很火的元宇宙。再比如:滴滴打车、外卖小哥送外卖的路线选择等。 六、二八定律、长尾效应。 七、科技进步并不能均贫富？ 大部分人在科技的突飞猛进中被落下了，社会总体福利水平提升反衬的是中下阶层生活质量的下降，以及金字塔顶层的人在财富分配中占比越来越高。这不禁让我们反思，第四产业发展对于社会福利的终极影响是怎样的？分配不均是科技进步本身造成的，抑或是现行的社会制度造成的扭曲？ 八、数据业的发展或者说科技的发展，可能会取缔一般的会计、司机、翻译等。但也会创造一些，对数据的收集、分析等岗位。以前，身边的老师、长辈都说会计稳定，但现在这样看，也挺不稳定的。作为会计的我，感受到了深深的危机感。所以，学了全盘会计后，一定要侧重于成本分析方面。 九、科技、数据业的迅速发展，也需要我们特别关注那些没用智能手机的老年人和儿童等，也要考虑到他们。

断断续续读了小一年。总体内容偏理论性。其中前几部分对于第四产业-数据业，铺垫过长了，属于普及类知识。个人感觉真正指的看的是从第四章，第五章部分。整体内容框架大概清晰，但是对于内容脉络不太连贯，书中提到的关于数据权属问题，数据交易规则，数据价值计量，数据场景应用等内容大概一带而过，不过从出书时间2021年出版来看，可能对比2025年相对早期阶段，各项内容还是属于偏向论证探索阶段。因此感觉总体可读性不太强。

“娄攴手居”为“数据”二字之拆分，意为不断探索数据业的发展规律，用双手的敲击探索，不断摘取夜空中最亮的星。未来已来，一个变革、伟大、注定载入史册的数据时代。

很后悔 2 个小时读了这本书。真的很差！ 就像是几个在读的有一点实习经验的市场调研岗位孩子读了一些论文，看了一些数据，然后把他们组合了一下，烹制了这么一顿毫无营养且无口感的方便面。 请大家避坑！

本书内容相对浅显，没有让人惊艳的思想或理论，但作者思考的逻辑性框架是值得参考的。 一、发现问题：传统的三产业划分理论在统计当代经济数据时常出现偏差，已不能反映经济发展的全貌。 二、解决问题： 提出新概念：第四产业 曾被其他学者提出过的第四产业：信息业、金融业、绿色产业。 提出界定第四产业的标准：递进性、引领性、可区分行、产出有有形性。 作者提出第四产业：数据业 三、数据业对经济将产生的影响 改写经济规律：生产函数、全要素生产率和产业经济学的改变 改写社会结构 改写国际关系 四、数据业发展为第四产业的路径 数据的发现、确权、如何发挥数据的效用、使用中的问题。

大数据时代，云计算，科技的迭代，时代变换。

可帮助小白快速搭建数字经济的一个认知框架

深入浅出的一本书，因为书尾没有参考文献，所以如果是作者原创的话，那可以算得上是时代巨著了！不过就算没有，作者对第一第二第三产业的梳理，以及对数据业作为未来第四产业的论证也足够的清晰明了！并且，作者对数据业未来发展可能遇到的机遇和挑战也具有足够的战略高度！尤其是对于国际形势以及国家政策的解读，足以引发大家的思考，对提高大家的认知维度有很大帮助！起码我自己理解了不少国家宏观政策背后的含义！ 最后，总结一下作者对第四产业特征的总结，以备日后查阅： 1、看不见摸不着 2、无限供应，边际递增，长尾效应 3、AI处理代替人工处理 4、是一种资源和生产要素 5、未来会单独计算在国家GDP中的比重

从朱民教授的课程推荐中过来的，2个小时翻完。 大多是一些已知理论的堆砌，但不忘引经据典，对于读者来说也算是了解了更多历史知识。读起来的感受像是毕业课题论文。 总之还是一本非常紧扣时代主题的书，也有一点点小小的灵感获得。