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中国过去40年的高速经济增长从来源上分解，主要受益于跨地区、跨行业和跨所有制的生产要素再配置。近年来，随着中国经济总量的迅速扩大，以生产要素再配置为驱动的增长趋于衰减。只有通过要素配置的进一步市场化改革方可释放中国经济的增长空间。
2018年开始，北京大学光华管理学院“光华思想力”课题组承接了国家发改委关于“十四五”规划的一个研究课题《完善要素市场化配置的实施路径和重大举措》。在课题研究中，我们探讨了传统生产要素——劳动力、土地、资金、技术，也分析了大数据作为一种全新的重要生产要素的意义和价值，并给出了深化这五大要素市场化配置的政策举措和实施路径。
中国过去40年的高速增长，劳动力、资金等要素从农业到工业，从农村到城市，从国有部门向非国有部门等一系列的转移，几乎都是从相对低效率的部分，转向高效率的部分，对应着生产率的显著提高。这对中国高速增长起到了极为重要的作用。
但在此过程中，也有证据表明生产要素再配置效应在衰减，这是中国经济从高速增长转入中高速增长的基本背景。有两方面的表现：投资拉动GDP的效应不断下降，即对应着边际资本产出比不断上升 ；近年来在GDP总量增长中全要素生产率的贡献在逐渐下降。
那么，生产要素跨部门、跨地区、跨所有制的再配置效应衰减，是否意味着生产要素优化配置的潜力已经接近耗竭了呢？
从中国经济现有的结构性特征看，要素再配置的增长空间还是很大的。比如说中国目前的城市化尚不足60%，而以中国现在的人均GDP水平，国际上有着相似经济发展水平的国家城市化率在70%以上，意味着我们城镇化还至少有十几个百分点的增长。
另外一方面，农村拥有中国27%的劳动力却只贡献了不足8%的GDP，显然还有进一步挖掘的空间。既然结构性转型还存在这么大的空间，但是为什么这些年会出现如此明显的衰减呢？我们认为原因在于一系列制度障碍导致生产要素市场存在许多扭曲和错配，严重阻碍了生产率的提高；要素配置的进一步市场化亟待推进和完善。
因此 ，为中国经济寻找新的增长动力，应当从要素的市场化配置怎么进一步完善八手。
中国未来劳动力要素面临的主要挑战是劳动力数量减少问题。过去40年，中国生育率的下降相当于西方国家近一个世纪的变化幅度。在此形势下，中国人口的年龄结构发生了系统性的变化，老龄化的速度快于很多人的预期。目前我们国家16岁-65岁的劳动力人口是10亿左右，基本上已经达到了历史顶峰；按照目前的数据推算，到2050年时这个数字会降低到7.6亿左右，降幅高达25%。劳动力数量的减少，对于经济增长、储蓄率和投资率以及社会养老体系都会产生重大的挑战。
应对老龄化所带来的劳动力短缺问题，国际通行的方案是延长退休年龄，或者增加劳动力的人力资本。这两个方案我们当然要推动，但对于中国这样一个处于转型中的经济体，深化要素市场的改革，利用市场机制实现劳动力在城乡间、地区间以及产业间更有效的配置，充分发挥现有劳动力的潜力，则有可能带来更大的效率改进空间。我们在报告中主要探讨的相关政策方向包括以下几点。
第一，深化户籍制度改革，解决外来劳动力公共服务覆盖率低的问题。采用“居住证”、“积分落户”等多种灵活的政策手段作为户籍制度的补充和替代，使户籍成为一个居民注册登记制度，解除公共服务与狭义“户口”的捆绑，充分保障各类劳动者共享城市发展红利。
第二，解决劳动力在跨地区流动时社会保障可携带的问题。这需要推动养老保险、医疗保险等社会保障制度的跨地区转移接续改革，通过进一步提升统筹层次减少劳动者跨地域迁移时面临的转移成本。中央的转移支付应该采取“钱随人走”的原则，突出常住人口这个标准，并设计实行与之相匹配的财政公共支出和分担机制，切实有效降低劳动力要素跨地区流动的摩擦障碍。
第三，鼓励地方政府因地制宜、结合自身发展定位与规划布局，为不同类型的劳动者设立“量身定做”的激励条件，实现“精准引才”；同时积极采用市场手段吸引和奖励农村所需的各类实用人才，实现劳动力在城乡间的“双向流动”，避免农村地区和农业部门出现人才“空心化”现象。
值得注意的是，从保障劳动力要素市场健康发展、充分实现劳动力要素有效配置的角度看，劳动力要素的流动性并非越大越好。过于频繁的劳动力流动会增加搜寻与匹配过程中的交易成本，反而可能降低劳动力要素的配置效率，不利于企业与劳动者两方的利益实现。报告中所讨论的具体举措其目的皆在于破除不必要的制度壁垒，保障劳动力要素在地区、行业和人才层次间的合理配置，同时尽量避免跨地区劳动力市场的恶性竞争和过于频繁的流动。
土地市场是一个更复杂的话题。中国目前推行的是城乡二元分隔的土地制度，城市土地归国有，农村土地归集体所有。任何农村土地要改变用途，从农用地变成非农用地，必须通过国家征用才能转变。城乡二元土地制度对用途管制极其严格，限制了农地流转和直接入市，也導致征地过度、补偿标准低、城市土地紧缺与闲置浪费并存等问题，这是现在的症结所在。
最新大家热议的《土地管理法》修正草案对原有的土地管理制度做出了一些重大改进，比如缩小征地范围、规范征收程序、采用“区片综合地价”确定土地补偿费和安置费，城市规划确定为工业、商业等经营性用途的农村集体建设用地可以直接入市，宅基地自愿有偿退出等等。
但这些改变与社会各界对土地管理制度改革的预期仍有差距。比如这次修正草案没有明确涉及远郊区的农村经营性集体建设用地如何入市，没有涉及规划中住宅用途的集体建设用地的直接入市，也没有涉及工业用地与商业用地的转换问题、农村宅基地的有效利用问题。
在农村集体经营性用地上，从百分比看，在农村土地占比很小。有人统计过，发达地区经营型集体建设用地占10%，不发达地区只有5%。所以，这一部分即使全部放开，能撬动的潜在土地资源仍然较小，农民受益面不大。目前受益较多的是城市周边的农民，远郊和更远区域的农民基本排除在外。真正能为农民增收带来巨大收益的，其实是他们的宅基地。修正草案中提及可以有偿腾退宅基地，但是目前来看补偿是非常有限的。我们在西安、成都等地调研发现，农民宅基地多占、闲置浪费的情况比较突出。现行的政策限制了这些土地的有效利用。 我们在调研中还发现巨大的城市土地存量问题。原本已经征为工业用地，但这些用地大量闲置或者产出非常低下，如何才能盘活变成商用或住宅用地呢？城市每年新增建设用地大约有30%是工业用地，这些年累积下来是一个巨大的存量。按照现行政策，工业用地要转变用途必须经政府原价收购。在土地价格快速上涨的情况下，工业用地的持有人显然不愿意按原价出让。盘活工业用地的症结在于我国还没有法律和政策来规定土地增值部分如何在政府与土地原持有人之间进行合理分配。
基于这些分析，我们认为下一步应在《土地管理法》修正案的基础上再进一步完善。第一，总结一些改革地区的经验，进一步完善增减挂钩、占补平衡政策，逐步建立全国性建设用地指标交易市场，让远郊区和贫困地区农民受益于城市发展的土地增益；第二，探索农村宅基地共享机制，形式多样盘活闲置农宅，增加农民财产性收入；第三，通过规范增值收益共享机制，促进工业用地与商住地的转换，解决工业用地退出难和变更难的问题；建立工业用地使用的绩效考核制度。
关于资金要素，目前在我国的核心问题是：直接融资比重过低，股市缺乏健全的进入和退出机制，股市价格风险能力有限，民营企业和中小企业融资难、地方债务问题严重等等。
怎么改善？我们给出的解决思路是：
首先，调整监管结构，统一监管规则和评级标准，破解债券市场监管分隔和套利问题；发展高收益债券细分市场，完善违约债券处置流程，打破刚性兑付。
其次，健全股市进入和退出机制，努力调整投资者结构，发挥机构投资者的作用，同步推行注册制和退市制度建设。
再者，对中小企业融资难的一个解决办法是，提升中小企业正规化、数字化水平，辅助银行识别风险、合理定价，鼓励银行向企业提供综合服务，减低金融市场信息成本。中小企业从成立开始就朝着正规化和数字化的方向努力。目前金融科技开发的财务管理软件技术水平高，企业成立之初使用这类的财务管理软件，以此积累完善的财务收支记录。当需要申请贷款的时候只需向金融机构提供完整的收支记录，便于后者对企业信用进行评估，对贷款利率实现合理定价，减少金融机构和贷款企业的信息不对称，这是未来可以发展的方向。
此外，利用区块链技术建立中小企业的征信体系，丰富企业融资担保物。
技术要素市场目前面临的主要问题是专利等技术要素量大不优，科研成果产权界定模糊，科技成果转化缺乏清晰的利益分享机制和有效的配套服务体系，导致成果转化率低。
美国的科技创新一直领先全球，从美国的经验看，最关键的是对于科技成果的产权界定和成果转化有着完善的法律保障。尤其是上世纪80年代初对大学和科研机构的成果产权及其商业转化有一个重大法律调整，在根本上解决研发人员、大学研究机构与专利推广机构之间的利益分配问题。
某个商业推广机构如果有能力把束之高阁的科研成果转化为有市场收益的产品也可以参与分红。清晰的产权界定和合理的利益分配机制充分调动了三者的积极性。这个经验非常值得中国借鉴。中国想从创新大国转为创新强国，没有一套清晰的知识产权制度作为基础是很难实现的。
针对技术要素方面的问题，我们提出的解决思路是，清晰界定科研成果产权和利益分享机制，激发科研人员积极性，完善“政产学研”体制，建立技术成果转化和交易的配套体系。
第一，在保证专利发明人不低于30%收益的基础上，确立发明人、所属单位及专利代理人之间的收益分配机制。
第二，通过立法完善科技成果转化的评估与检测，比如要求国家实验室将一定比例的预算用于技术转化，并对转化成果进行绩效评估。发明权归发明人所有，并建立一套评估和考核机制，凡是国家基金的科研成果进行转化，都要进行评估，申请经费中有一部分资金就明确作为转化资金，这会带动科研成果的商业化。
第三，改变目前政府直接资助项目的单一形式，要求科研机构必须与企业合作才能申请政府基金资助，促进产学研的有效合作与成果市场化，并将散见于各个法律文本的条款整合为针对“政产学研”合作的专门性法律。美国和日本都有专门针对产学研或政产学研的研发体系的法律规定，中国在此方面还比较缺乏。
第四，建立全国性技术交易和信息平台，实现技术供求双方的精准匹配，克服目前高校及科研机构研发人员相对企业所处的劣势地位。
数据要素作为一种新的生产要素近年来引起很多人的关注。大数据和人工智能的飞速发展最终也涉及到基础层面的数据问题。如何让数据成为一种重要的资产进入市场交易是下一步我们将要面临的重大问题。但是数据资产化和市场化主要面临两个问题：
第一，如何平衡隐私保护与企业对精确数据的强烈需求之间的矛盾；第二，如何保障数据交易的有效竞争，避免企业基于数据优势的垄断。
针对第一个问题，我们建议可以鼓励基于数据模糊化和问答模式的市场交易。目前常用的隐藏ID和数据加总的做法无法达到理想的目的，而只有通过计算无法反向推演的数据“指数”和借鉴消费信贷采用的问答模式才能有助于此问题的解决。这里所谓的数据模糊化是指数据生成从原始数据开始，但是生成之后的数据指数不可逆推回去。这如同每个人在电商平台的信用分数，我们只获得加总的信用分数，但不知道每笔交易的信用结果。
所谓的问答模式，其运行就像个人向消费金融公司貸款提供个人信息，金融公司可以与公安、电信、电商的数据库连接，通过问答模式核实个人信息的真伪。这只涉及到核心问题的回答，并不涉及到具体的信息，对个人隐私起到了保护作用，对企业而言也得到了想要的信息。
换言之，通过数据模糊化和问答模式既保护了个人隐私又让企业可以有效使用数据。
第二个是建立数据资产的交易所。模糊化模式所产生的数据指数可以成为交易对象，但是这里交易的只是数据指数的使用权，数据购买方拿到数据之后只能自己使用，不能转售给第三方。如果允许转售，这个数据交易秩序就会陷入混乱。
在这个过程中需要对指数数据的计算进行监管，防止数据的底层运算违规操作，通过透明化的数据计算鼓励企业之间的良性竞争。简言之，数据作为新要素在未来互联网和人工智能当中扮演重要角色，国家层面需要建立一些基础性的数据产权、交易和监管制度。
总而言之，中国要素市场化还有很多改革红利，但容易改的都改了，剩下的都是难啃的硬骨头。只有依靠中国长期以来积累的渐进改革经验，明确改革目标，然后分阶段、分步骤逐渐深化改革，渐进逼近目标，中国经济才能取得真正的高质量增长。
（作者周黎安为北京大学光华管理学院副院长、应用经济学教授，王辉为北京大学光华管理学院应用经济学副教授，唐遥为北京大学光华管理学院应用经济学副教授；编辑：王延春）
2018年开始，北京大学光华管理学院“光华思想力”课题组承接了国家发改委关于“十四五”规划的一个研究课题《完善要素市场化配置的实施路径和重大举措》。在课题研究中，我们探讨了传统生产要素——劳动力、土地、资金、技术，也分析了大数据作为一种全新的重要生产要素的意义和价值，并给出了深化这五大要素市场化配置的政策举措和实施路径。
生产要素优化配置的潜力远未耗竭
中国过去40年的高速增长，劳动力、资金等要素从农业到工业，从农村到城市，从国有部门向非国有部门等一系列的转移，几乎都是从相对低效率的部分，转向高效率的部分，对应着生产率的显著提高。这对中国高速增长起到了极为重要的作用。
但在此过程中，也有证据表明生产要素再配置效应在衰减，这是中国经济从高速增长转入中高速增长的基本背景。有两方面的表现：投资拉动GDP的效应不断下降，即对应着边际资本产出比不断上升 ；近年来在GDP总量增长中全要素生产率的贡献在逐渐下降。
那么，生产要素跨部门、跨地区、跨所有制的再配置效应衰减，是否意味着生产要素优化配置的潜力已经接近耗竭了呢？
从中国经济现有的结构性特征看，要素再配置的增长空间还是很大的。比如说中国目前的城市化尚不足60%，而以中国现在的人均GDP水平，国际上有着相似经济发展水平的国家城市化率在70%以上，意味着我们城镇化还至少有十几个百分点的增长。
另外一方面，农村拥有中国27%的劳动力却只贡献了不足8%的GDP，显然还有进一步挖掘的空间。既然结构性转型还存在这么大的空间，但是为什么这些年会出现如此明显的衰减呢？我们认为原因在于一系列制度障碍导致生产要素市场存在许多扭曲和错配，严重阻碍了生产率的提高；要素配置的进一步市场化亟待推进和完善。
因此 ，为中国经济寻找新的增长动力，应当从要素的市场化配置怎么进一步完善八手。
应对劳动力短缺问题
中国未来劳动力要素面临的主要挑战是劳动力数量减少问题。过去40年，中国生育率的下降相当于西方国家近一个世纪的变化幅度。在此形势下，中国人口的年龄结构发生了系统性的变化，老龄化的速度快于很多人的预期。目前我们国家16岁-65岁的劳动力人口是10亿左右，基本上已经达到了历史顶峰；按照目前的数据推算，到2050年时这个数字会降低到7.6亿左右，降幅高达25%。劳动力数量的减少，对于经济增长、储蓄率和投资率以及社会养老体系都会产生重大的挑战。
应对老龄化所带来的劳动力短缺问题，国际通行的方案是延长退休年龄，或者增加劳动力的人力资本。这两个方案我们当然要推动，但对于中国这样一个处于转型中的经济体，深化要素市场的改革，利用市场机制实现劳动力在城乡间、地区间以及产业间更有效的配置，充分发挥现有劳动力的潜力，则有可能带来更大的效率改进空间。我们在报告中主要探讨的相关政策方向包括以下几点。
第一，深化户籍制度改革，解决外来劳动力公共服务覆盖率低的问题。采用“居住证”、“积分落户”等多种灵活的政策手段作为户籍制度的补充和替代，使户籍成为一个居民注册登记制度，解除公共服务与狭义“户口”的捆绑，充分保障各类劳动者共享城市发展红利。
第二，解决劳动力在跨地区流动时社会保障可携带的问题。这需要推动养老保险、医疗保险等社会保障制度的跨地区转移接续改革，通过进一步提升统筹层次减少劳动者跨地域迁移时面临的转移成本。中央的转移支付应该采取“钱随人走”的原则，突出常住人口这个标准，并设计实行与之相匹配的财政公共支出和分担机制，切实有效降低劳动力要素跨地区流动的摩擦障碍。
第三，鼓励地方政府因地制宜、结合自身发展定位与规划布局，为不同类型的劳动者设立“量身定做”的激励条件，实现“精准引才”；同时积极采用市场手段吸引和奖励农村所需的各类实用人才，实现劳动力在城乡间的“双向流动”，避免农村地区和农业部门出现人才“空心化”现象。
值得注意的是，从保障劳动力要素市场健康发展、充分实现劳动力要素有效配置的角度看，劳动力要素的流动性并非越大越好。过于频繁的劳动力流动会增加搜寻与匹配过程中的交易成本，反而可能降低劳动力要素的配置效率，不利于企业与劳动者两方的利益实现。报告中所讨论的具体举措其目的皆在于破除不必要的制度壁垒，保障劳动力要素在地区、行业和人才层次间的合理配置，同时尽量避免跨地区劳动力市场的恶性竞争和过于频繁的流动。
找准城乡二元土地制度的症结
土地市场是一个更复杂的话题。中国目前推行的是城乡二元分隔的土地制度，城市土地归国有，农村土地归集体所有。任何农村土地要改变用途，从农用地变成非农用地，必须通过国家征用才能转变。城乡二元土地制度对用途管制极其严格，限制了农地流转和直接入市，也導致征地过度、补偿标准低、城市土地紧缺与闲置浪费并存等问题，这是现在的症结所在。
最新大家热议的《土地管理法》修正草案对原有的土地管理制度做出了一些重大改进，比如缩小征地范围、规范征收程序、采用“区片综合地价”确定土地补偿费和安置费，城市规划确定为工业、商业等经营性用途的农村集体建设用地可以直接入市，宅基地自愿有偿退出等等。
但这些改变与社会各界对土地管理制度改革的预期仍有差距。比如这次修正草案没有明确涉及远郊区的农村经营性集体建设用地如何入市，没有涉及规划中住宅用途的集体建设用地的直接入市，也没有涉及工业用地与商业用地的转换问题、农村宅基地的有效利用问题。
在农村集体经营性用地上，从百分比看，在农村土地占比很小。有人统计过，发达地区经营型集体建设用地占10%，不发达地区只有5%。所以，这一部分即使全部放开，能撬动的潜在土地资源仍然较小，农民受益面不大。目前受益较多的是城市周边的农民，远郊和更远区域的农民基本排除在外。真正能为农民增收带来巨大收益的，其实是他们的宅基地。修正草案中提及可以有偿腾退宅基地，但是目前来看补偿是非常有限的。我们在西安、成都等地调研发现，农民宅基地多占、闲置浪费的情况比较突出。现行的政策限制了这些土地的有效利用。 我们在调研中还发现巨大的城市土地存量问题。原本已经征为工业用地，但这些用地大量闲置或者产出非常低下，如何才能盘活变成商用或住宅用地呢？城市每年新增建设用地大约有30%是工业用地，这些年累积下来是一个巨大的存量。按照现行政策，工业用地要转变用途必须经政府原价收购。在土地价格快速上涨的情况下，工业用地的持有人显然不愿意按原价出让。盘活工业用地的症结在于我国还没有法律和政策来规定土地增值部分如何在政府与土地原持有人之间进行合理分配。
基于这些分析，我们认为下一步应在《土地管理法》修正案的基础上再进一步完善。第一，总结一些改革地区的经验，进一步完善增减挂钩、占补平衡政策，逐步建立全国性建设用地指标交易市场，让远郊区和贫困地区农民受益于城市发展的土地增益；第二，探索农村宅基地共享机制，形式多样盘活闲置农宅，增加农民财产性收入；第三，通过规范增值收益共享机制，促进工业用地与商住地的转换，解决工业用地退出难和变更难的问题；建立工业用地使用的绩效考核制度。
利用现代科技手段化解融资难
关于资金要素，目前在我国的核心问题是：直接融资比重过低，股市缺乏健全的进入和退出机制，股市价格风险能力有限，民营企业和中小企业融资难、地方债务问题严重等等。
怎么改善？我们给出的解决思路是：
首先，调整监管结构，统一监管规则和评级标准，破解债券市场监管分隔和套利问题；发展高收益债券细分市场，完善违约债券处置流程，打破刚性兑付。
其次，健全股市进入和退出机制，努力调整投资者结构，发挥机构投资者的作用，同步推行注册制和退市制度建设。
再者，对中小企业融资难的一个解决办法是，提升中小企业正规化、数字化水平，辅助银行识别风险、合理定价，鼓励银行向企业提供综合服务，减低金融市场信息成本。中小企业从成立开始就朝着正规化和数字化的方向努力。目前金融科技开发的财务管理软件技术水平高，企业成立之初使用这类的财务管理软件，以此积累完善的财务收支记录。当需要申请贷款的时候只需向金融机构提供完整的收支记录，便于后者对企业信用进行评估，对贷款利率实现合理定价，减少金融机构和贷款企业的信息不对称，这是未来可以发展的方向。
此外，利用区块链技术建立中小企业的征信体系，丰富企业融资担保物。
建立科研成果产权和利益分享机制
技术要素市场目前面临的主要问题是专利等技术要素量大不优，科研成果产权界定模糊，科技成果转化缺乏清晰的利益分享机制和有效的配套服务体系，导致成果转化率低。
美国的科技创新一直领先全球，从美国的经验看，最关键的是对于科技成果的产权界定和成果转化有着完善的法律保障。尤其是上世纪80年代初对大学和科研机构的成果产权及其商业转化有一个重大法律调整，在根本上解决研发人员、大学研究机构与专利推广机构之间的利益分配问题。
某个商业推广机构如果有能力把束之高阁的科研成果转化为有市场收益的产品也可以参与分红。清晰的产权界定和合理的利益分配机制充分调动了三者的积极性。这个经验非常值得中国借鉴。中国想从创新大国转为创新强国，没有一套清晰的知识产权制度作为基础是很难实现的。
针对技术要素方面的问题，我们提出的解决思路是，清晰界定科研成果产权和利益分享机制，激发科研人员积极性，完善“政产学研”体制，建立技术成果转化和交易的配套体系。
第一，在保证专利发明人不低于30%收益的基础上，确立发明人、所属单位及专利代理人之间的收益分配机制。
第二，通过立法完善科技成果转化的评估与检测，比如要求国家实验室将一定比例的预算用于技术转化，并对转化成果进行绩效评估。发明权归发明人所有，并建立一套评估和考核机制，凡是国家基金的科研成果进行转化，都要进行评估，申请经费中有一部分资金就明确作为转化资金，这会带动科研成果的商业化。
第三，改变目前政府直接资助项目的单一形式，要求科研机构必须与企业合作才能申请政府基金资助，促进产学研的有效合作与成果市场化，并将散见于各个法律文本的条款整合为针对“政产学研”合作的专门性法律。美国和日本都有专门针对产学研或政产学研的研发体系的法律规定，中国在此方面还比较缺乏。
第四，建立全国性技术交易和信息平台，实现技术供求双方的精准匹配，克服目前高校及科研机构研发人员相对企业所处的劣势地位。
解决数据要素的两大矛盾点
数据要素作为一种新的生产要素近年来引起很多人的关注。大数据和人工智能的飞速发展最终也涉及到基础层面的数据问题。如何让数据成为一种重要的资产进入市场交易是下一步我们将要面临的重大问题。但是数据资产化和市场化主要面临两个问题：
第一，如何平衡隐私保护与企业对精确数据的强烈需求之间的矛盾；第二，如何保障数据交易的有效竞争，避免企业基于数据优势的垄断。
针对第一个问题，我们建议可以鼓励基于数据模糊化和问答模式的市场交易。目前常用的隐藏ID和数据加总的做法无法达到理想的目的，而只有通过计算无法反向推演的数据“指数”和借鉴消费信贷采用的问答模式才能有助于此问题的解决。这里所谓的数据模糊化是指数据生成从原始数据开始，但是生成之后的数据指数不可逆推回去。这如同每个人在电商平台的信用分数，我们只获得加总的信用分数，但不知道每笔交易的信用结果。
所谓的问答模式，其运行就像个人向消费金融公司貸款提供个人信息，金融公司可以与公安、电信、电商的数据库连接，通过问答模式核实个人信息的真伪。这只涉及到核心问题的回答，并不涉及到具体的信息，对个人隐私起到了保护作用，对企业而言也得到了想要的信息。
换言之，通过数据模糊化和问答模式既保护了个人隐私又让企业可以有效使用数据。
第二个是建立数据资产的交易所。模糊化模式所产生的数据指数可以成为交易对象，但是这里交易的只是数据指数的使用权，数据购买方拿到数据之后只能自己使用，不能转售给第三方。如果允许转售，这个数据交易秩序就会陷入混乱。
在这个过程中需要对指数数据的计算进行监管，防止数据的底层运算违规操作，通过透明化的数据计算鼓励企业之间的良性竞争。简言之，数据作为新要素在未来互联网和人工智能当中扮演重要角色，国家层面需要建立一些基础性的数据产权、交易和监管制度。
总而言之，中国要素市场化还有很多改革红利，但容易改的都改了，剩下的都是难啃的硬骨头。只有依靠中国长期以来积累的渐进改革经验，明确改革目标，然后分阶段、分步骤逐渐深化改革，渐进逼近目标，中国经济才能取得真正的高质量增长。
（作者周黎安为北京大学光华管理学院副院长、应用经济学教授，王辉为北京大学光华管理学院应用经济学副教授，唐遥为北京大学光华管理学院应用经济学副教授；编辑：王延春）