前不久，《中共中央國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（以下簡稱《意見》）對外公佈，作為中央第一份關於要素市場化配置的文件，《意見》明確了要素市場制度建設的方向和重點改革任務。
《意見》系統、具體地指明瞭完善要素市場化配置的作用，而數據作為一種新型生產要素寫入中央文件，是其中最大的突破，體現了互聯網大數據時代的新特徵。
那麼，什麼樣的數據才能稱得上是生產要素？對於網絡貨運行業來説，數據被納入生產要素有何重要意義，對行業及平台企業今後的發展有什麼積極影響？針對這些問題，中儲智運創始人、總工程師李敬泉教授在接受採訪時進行了全面的闡述。
數據成為生產要素
必須具備生產性的特徵
數字經濟具有覆蓋面廣且滲透力強等特性，與各行業實現融合發展，如大數據、雲計算、互聯網、人工智能等。因此，數據在成為關鍵生產要素的同時，也在社會經濟領域發揮着重要作用，特別是在包括物流行業在內的現代服務業當中將起到關鍵作用。
“但是數據成為生產要素的一個重要前提是，這些數據是不是具備生產性，能不能產生生產力。”李敬泉教授指出，從某種意義來説，數據分為兩層含義，一是直接具備生產性的數據，另外一種是促使某些數據能夠具備生產性的輔助數據，這兩者都可以成為生產要素。
李敬泉教授為此舉例介紹説，比如物流行業在倉儲、運輸過程中產生的一些數據，能夠對供應鏈上下游各方的業務開展提供支撐，事實上，這些數據就天然具備了生產性的特性。“當然，這些數據還需要進行加工，賦予其更多的內涵，使這些數據具有實際價值。”
不可否認，數字能力是網絡貨運平台的一個關鍵因素，而此次數據納入生產要素，顯然對網絡貨運平台的發展具有重要意義。李敬泉教授表示，區別於傳統實體物流企業，網絡貨運平台是通過互聯網手段整合各種生產要素，進而為上下游各方創造價值的全新業態。與傳統實體物流企業不同的是，網絡貨運平台基於數字能力，能夠將整個貨運物流過程進行數據化，讓物流行為變得有跡可循，通過數據對物流過程中的各個環節進行定向性的分析、預測和判斷，實現更高效的管理。
“這就像傳統膠捲相機與數碼相機的區別一樣，即使膠捲相機拍攝的再清晰，它呈現的只是一個模擬的結果，無法進行量化，而數字化最大的一個特點就是能進行量化。”李敬泉教授形象地比喻説。
充分利用數據
能夠劃好平台規範的邊界
事實上，從互聯網的本質來看，其自身最為顯著的一個特徵就是數據性。而對依託互聯網技術的網絡貨運平台來説，數據更是其固有的DNA，是一項非常關鍵的要素。那麼，問題也隨之而來，在數據納入生產要素的背景下，網絡貨運平台在業務過程中產生的海量數據，其真實性和規範性如何得到保證？
在李敬泉教授看來，網絡貨運平台產生的數據包括兩部分，即業務數據和運營過程中產生的平台數據。首先，數據是客觀存在的，利用數據之間的關係保證平台功能的真實性和規範性，將物流各節點的信息實現數據化嵌入到平台運營中，可以利用數據對平台的規範性劃好邊界，通過觸發某些節點就能夠掌握信息的真實性以及運輸和數據的安全。其次，業務數據的真實性和規範性也同樣如此，諸如物流運輸過程中的在途監控、路線選擇等等，實際上這背後都有數據作為支撐。
值得肯定的是，中儲智運作為網絡貨運平台頭部企業，在保障業務信息及運營數據真實性、規範性方面，擁有豐富的經驗和成功實踐。在中儲智運平台上，每一單業務都堅持平台內交易，基於業務閉環既確保了業務真實性，又承擔了運輸保障責任。同時，中儲智運基於物流運力交易共享平台構建數字物流生態圈，實現每筆業務的業務流、信息流、資金流、票據流、貨物軌跡流的“五流合一”。
“五流合一”能夠最大程度地確保物流業務中各要素的數字化、真實化，無論是對企業、個體還是對行業、國家來説，都是目前行之有效的確保業務真實性的關鍵途徑。“實際上，中儲智運在這些方面所取得的成果，都是基於數據賦予的優勢，所以説將數據作為一個生產要素，能夠更大程度推進網絡貨運平台的業務發展。”李敬泉教授表示。
圍繞價值數據
在研發創新上深度佈局
數據納入生產要素，政策性的利好對網絡貨運平台意味着更大的發展機遇，一方面將促使平台企業更好地利用數據，深挖數據的潛在價值，另一方面也將推動平台企業在大數據技術創新、人工智能發展、產品研發上進行全新的佈局，從而實現智慧物流的健康發展。
“中儲智運自創立以來一直重視對數據的有效利用，這已經成為平台不斷創新發展的重要基因。”李敬泉教授同時指出，面對全新的發展趨勢，網絡貨運平台可以通過更精準的數據分析、更先進的算法和完善的工具，研發出更智能、更便捷、更高效的車貨匹配方式，最大程度提高數據的運行效率，以更高效的服務為供應鏈上下游客户創造更大價值。
一個值得關注的問題是，數據安全是數據應用的基礎，而《意見》也強調，需要探索建立統一規範的數據管理制度，推動完善適用於大數據環境下的數據分類分級安全保護制度，加強對各類數據的保護。同時，在加強安全管理的基礎上，又要鼓勵合規應用數據，促進創新和數字經濟發展。
李敬泉教授認為，可以從價值的維度對數據進行分類，並據此形成一套完善的數據保護機制。他同時強調，從網絡貨運平台角度來看，與平台交易有關的能夠解決客户痛點的數據是最核心的數據，而數據量規模大並不代表就是大數據或者生產要素數據，還要看這些數據在價值層面是不是能夠發揮效用，否則只能是處於邊緣性質的數據。
“圍繞與業務交易有關的數據進行深度加工和研發，同時將這些數據與其他相關的數據進行多維度的比對，相互映射，才能不斷研發出創新的業務產品，持續提升平台的服務功能，滿足客户更多維度的服務需求。”李敬泉教授介紹，中儲智運平台推出的價格指數、大宗物資道路整車運輸健康指數、司機核桃信用分，都是基於平台擁有的海量真實數據的優勢基礎研發產生的，而且都不缺少業務交易數據這個重要維度的支撐。
隨着國家相關政策的完善和網絡貨運行業未來發展的明朗化，將有更多的中小企業“試水”網絡貨運平台。對此，李敬泉教授建議，物流領域內的各類企業首先需要在各自最擅長的領域確立優勢，有效利用競爭資源，而不是盲目跟風，在這一基礎上，企業間可以優勢互補，在業態內進行精細分工，實現合作共贏。同時，中儲智運基於長期積累的豐富經驗和技術優勢，願意向政府及供應鏈各方分享自身的創新成果，對外輸出包括價格指數、司機核桃信用分、“智援”應急物流調度系統等在內的管理工具、產品和技術，促進社會資源的有效利用，與供應鏈各方實現共享科技研發所產生的價值。