文|新浪财经 刘丽丽

　　从国务院发展研究中心到中国人民大学经济学院，作为知名土地问题专家，刘守英的研究一直紧跟改革步伐。

　　他被视为走进真实世界的学者，不看“二手”材料，坚持深入农村调研，叮嘱学生“人”比数字更重要。北京大学国发院教授周其仁称其为“坚持在真实世界从事第一手调查，坚持在真实前提下探究围绕土地行为的逻辑。”

　　经济学家、中国人民大学经济学院 院长刘守英出生在湖北洪湖的农村，亲历了从乡村到城市的转型，给他的研究方向、治学方法奠定了底

　　在他看来，持之以恒地关注农民，对中国农业发展有着重要的意义。“经济学的研究不能太物质化，核心还是要回到人的改善上。”刘守英这样说。

　　在2024年中国人民大学经济学院毕业典礼上，刘守英对学生们说：“你们要应对的大事件是，必须向传统发展模式告别。”

　　中国经济体制改革研究会近日举办《要素市场化改革》出版发行暨深化改革座谈会。会议期间，新浪财经对话刘守英，再谈土地、数据等要素市场化改革。

　　以下为新浪财经《WeTalk》栏目对话刘守英主要内容：

　　土地要素市场化改革要不同主体权利平等

　　《WeTalk》：土地要素市场对高标准市场体系建设有什么意义？

　　刘守英：全面深化改革最核心的内容就是要建立高标准市场体系，高标准市场体系最主要的表现就是要素市场化。只有要素市场建立起来，才能够建立高标准市场体系。

　　土地要素市场为什么重要？在上一轮经济发展过程中，包括工业化和城市化，实际上是利用了土地作为资本的作用，所以中国的土地要素市场是非常独特的。土地一级市场由政府来掌控，土地的级差收益也是由政府获得，成为资本的最重要来源。

　　带来的问题是什么？这个要素市场是不完整的，不完整的表现在于，城市和乡村对土地的发展权利是不一致的，城市有土地发展权利，但农村缺乏土地发展权利。土地要素市场改革，应着眼于怎样建立一个平等的利益共享的有利于城乡共同繁荣的土地要素市场。

　　《WeTalk》：《要素市场化改革》一书对集体建设用地制度改革提出了建议，您如何看待这个问题？

　　刘守英：集体建设用地，在土地要素市场里应该跟国有建设用地一样。土地的两个主体应该平等地使用土地从事非农建设，平等获取土地级差收益。所以集体建设用地进入市场最主要的实现形式是什么？就是农村能够利用集体建设用地从事非农建设，包括从事工业建设、产业建设，以及第一第二第三产业的融合，还有乡村振兴的用地。也包括城乡融合过程中，一部分的集体建设用地可以用来从事像租赁房、保障房，以及农民住宅市场化的建设。

　　土地要素市场化改革最核心的内容，就是不同主体使用土地的权利平等、利益平等、公平公正。包括农民能够分享到土地资产收益的好处，利用集体建设用地来获得发展权利。实现城乡土地市场一体化，统一的土地权利，统一的土地市场，还有土地收益公平分配分享。

　　数据要成为新发展动能需要两个条件

　　《WeTalk》：目前数据要素市场化迫切需要解决的问题是什么？

　　刘守英：中国经济发展模式转型的核心是寻找新的发展动力。上一轮发展的主要动能是土地，就是通过土地要素，通过土地的资本化来推动经济高速发展，但现在土地动能已经衰减了，过去以地谋发展的模式已经衰减了，现在需要寻找新的动力。

　　新动能最主要的动能就是数据如何成为生产要素，成为新的发展动能。数据要成为新的发展动能，最主要的就是数据如何界定产权，数据如何进行要素交易，然后如何将数据从资源变成资产和资本，这一块是非常重要的。

　　现在数据已经是一个要素，但事实上要成为要素，必须有对数据产权的合理界定，要发展发育数据要素市场，这两个建不起来，数据就不能成为新的发展动能。

　　数据交易不一定都通过政府交易平台来实现

　　《WeTalk》：数据的产权界定和市场交易需要注意什么问题？

　　刘守英：《要素市场化改革》一书里实际上谈了很多数据权属、要素市场，数据如何成为资本的问题，这是非常重要的。要注意的是，要推动数据的要素交易，提高数据的要素价值，一定要认识到数据的特殊性。数据有跟其他要素不一样的特性，有非常特殊的地方，数据具有无限性、易复制性、非均衡性等特性，它的产权界定与交易就非常复杂。

　　在数据产权界定的时候，一方面要借鉴其他要素产权界定的一般规律，比如产权界定要清晰，但同时也要解决消费者隐私如何保护，公共数据产权安全性，政府数据产权到底如何去保障等问题，只有这些问题解决好了，才能进入市场。

　　因为数据本身很独特，数据要素市场是否跟其他要素市场一样建立公开的市场交易形式，也值得去研究。比如，现在很多是企业自己积累的数据，这些数据是否一定要通过市场交易平台去实现价值？

　　各个不同主体之间的数据交易，不一定都是通过政府的交易平台来实现。原因就是数据的交易特性是不一样的，有很多市场平台积累这些数据，这些数据如何实现交易价值，它的市场特性应该是多样化的，根据数据依托的组织特征形成多样化的市场交易模式。

　　生成式人工智能带来能力、价值、公平问题

　　《WeTalk》：您如何看待AI对数据要素的影响？

　　刘守英：现在一直讲数据要成为生产要素，希望它能够推动经济发展，但数据的价值在带来经济增长的同时，也带来要关注的伦理等问题，尤其是生成式人工智能实际上带来大量的伦理问题、价值问题、公平问题。

　　现在的人工智能还依托于人的主导和人们积累的知识的数据算法和算力。当人工智能在自身积累数据，形成新的知识体系以后，会不会替代人，或者形成跟人脑竞争的决策模式，这些都是要研究的。

　　在讨论数据要素市场的时候，一方面是要考虑它对发展的作用，另外在推进要素市场化改革时，也要考虑到伦理、价值、公平等方面，要提前同步开始考虑。

责任编辑：郝欣煜