如何释放数据要素效应

本文转自：经济日报

□ 本报记者 黄 鑫

江苏大生智慧纺纱工厂采用全流程智能化纺纱成套装备，实现运营智能化、装备智联化、制造数字化。 许丛军摄（中经视觉）

江西省赣州市南康区通过数据分析、智能算法等手段，实现共享备料智能化，降低15%的备料成本。图为南康区智能制造共享备料中心。 朱海鹏摄（中经视觉）

国家数据局等多部门近日印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（以下简称《计划》），提出到2026年底，数据要素应用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景。数据产品和服务质量效益明显提升，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模倍增。

专家认为，《计划》以数据要素应用为牵引，聚焦数据供给、流通、安全等重点环节，针对智能制造、智慧农业等12个重点应用领域，提出一揽子具体举措，将推进数据要素在相关行业和领域广泛利用培育新质生产力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。

潜力释放仍有空间

“数据是新型生产要素，对经济发展具有乘数效应，数据要素投入生产的根本目的是培育新质生产力，推动经济长期增长。”赛智产业研究院院长赵刚说。

近年来，我国数字经济快速发展，数字基础设施规模能级大幅跃升，数字技术和产业体系日臻成熟，一二三产数字化水平持续提升，各行各业已积累了大量的数据，为更好发挥数据要素作用奠定了坚实基础。2022年底，我国数据产量达8.1ZB（十万亿亿字节），同比增长22.7%，占全球数据总量的10.5%。

国家数据局副局长沈竹林表示，目前，数据要素开发利用刚刚起步，随着数字化转型的深入推进，还会产生更多、更有价值的数据，创造更加丰富的应用场景。在发展过程中也存在数据应用潜力释放不够、数据供给质量不高、流通机制不畅等问题。

“当前，我国仍处于数据要素规模化应用的初级阶段。大多数应用仅限于局部小范围，或是单位内部或是每个业务的应用，数据作为生产要素的乘数效应有待进一步激发。”中国电子信息产业发展研究院研究员王伟玲分析，数据作为生产要素，是我国首次提出的重大理论创新。数据要素形态与传统生产要素具有本质区别，传统生产要素的制度理论与数据要素不相适应，存在一系列制约数据要素市场发展的关键因素，包括数据确权尚不清晰、数据收益分配不明、数据交易有待培育等。

北京百分点科技集团股份有限公司首席技术官刘译璟表示，《计划》提出了12个重点应用场景，数据要素在其中的价值有待探索和突破。比如在应急管理领域，百分点科技正在参与建设“提升自然灾害监测评估能力，利用铁塔、电力、气象等公共数据，研发自然灾害灾情监测评估模型，强化灾害风险精准预警研判能力”。模型构建过程非常复杂，对业务理解、技术、数据有很高要求，还有不少问题要攻坚。

王伟玲认为，地方政府要进一步强化对“数据要素×”的落实力度，将整体推动和重点突破相结合，围绕当地特色优势，从12个应用场景中找准发力点，推动数据要素市场培育取得更大进展。企业要积极抢抓“数据要素×”所带来的市场机遇，大力开展数据应用开发工作，推动企业数据由资源变成资产。IT服务商要进一步加大数据应用创新力度，为各行各业提供有价值的数据应用解决方案。

以高水平应用为主线

《计划》以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，通过强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新业态、新模式，充分实现数据要素价值。

“高水平意味着要发挥出数据要素的乘数效应，因此数据要素高水平应用不是简单的数据查询、核验或者报表分析等信息化应用，而是实现数据驱动的全产业链全要素协同、多场景多主体复用、跨领域跨行业融合的高水平智能化应用。”赵刚说。

《计划》在推动数据开发利用方面呈现出从“通”到“同”、从“用”到“多用”、从“汇”到“合”三个方面的理念转变。中国电子信息产业发展研究院信软所数字经济战略研究室主任高婴劢分析，要更加强调数据主体协同，推动数据链上各主体进行协同开发利用，有助于实现数据对全局效率优化的驱动作用。更加强调数据多次应用，数据可同时被多主体使用，也可被用于不同领域，甚至在应用过程中产生新的数据、新的价值。更加强调数据融合创新，通过对多维度、多模态数据的挖掘分析，能够提供更多预测性决策支持，面向更多领域进行赋能。

“以数据流引领技术流、资金流、人才流、物资流，以数据要素促进创新链、产业链和供应链高效协同，提升全要素生产率，例如数据驱动的从消费者到生产者应用。促进数据要素在多场景应用、多主体复用，培育新经济增长点，例如用户数据画像在电商、直播、智能助手服务等多领域的应用。加快跨领域跨行业的多元数据融合，培育经济发展新动能，例如城市交通、环保、气象等多领域数据融合驱动数字物流、数字旅游等业态创新和发展。”赵刚说。

优化数据流通环境

当前，市场上的数据供给呈现政府数据多、企业数据少，内部整合多、外部开放少的特点，且均存在“不会管数”“不会治数”等问题，对数据“入市”的安全性存有疑虑，推动“入市”的数据质量不高，供不符求。

对此，高婴劢表示，要从标准引导、应用牵引、标杆建设等方面入手，充分激发经营主体管理数据、开放数据的主动性和能动性。统一“度量衡”，加强国家标准宣贯推广，普及数据管理知识，引导和支持各类主体建立分类分级的数据全生命周期管理体系，提升数据质量。统一“价格标尺”，在数据质量相当高的领域开展数据价值评估先行先试，建立与数据质量和价值深度挂钩的数据价格形成机制。统一“价值分享导向”，在需求大、价值高的领域引导各方合作，创新数据协助开发模式，探索多方参与、数据共享、利益分享机制。

《计划》提出，优化数据流通环境，重点是提高交易流通效率、打造安全可信流通环境、培育流通服务主体、促进数据有序跨境流动。赵刚认为，整体上数据流通市场还很“稚嫩”，核心问题在于数据要素市场化配置的机制尚未形成。优化数据流通环境的重点是打通数据要素市场化配置的痛点和堵点，形成数据要素流通的商业逻辑闭环。推进各领域数据要素高水平高价值应用，牵引经营主体从事数据要素流通和数据产品开发，自发形成数据要素有效市场。打造安全可信的流通环境，降低经营主体的合规和安全风险。完善数据资产化制度，规避数据资产投机行为。

“在数据要素价值创造和实现全过程，要严守数据安全底线。”360集团创始人周鸿祎介绍，对于《计划》提出的“开发适合中小企业的解决方案和工具包，支持发展定制化、轻便化的个人数据安全防护产品”，360集团以“云化+软件服务化”的服务模式有效解决了中小微企业资产安全、网络安全、数据安全等问题，受益企业超140万家。未来，360集团还将着力打造人工智能生态，为中小微企业智能化升级提供一站式生产力工具。

“让数据安全可信流通才能实现数据高效利用，这也是浪潮云延展和深化的方向。浪潮云正通过数据云技术打造面向数据的基础设施。以城市为载体，打造可信数据空间，为公共数据授权运营、社会数据可信使用提供支撑。以政务云为基础载体，利用数据云技术，打造可信数据空间，构建数据安全可信流通的新型数据基础设施，是支撑数字城市建设的关键。”浪潮云信息技术股份公司总经理颜亮说。