專家解讀 | 發揮“數據要素×”效應 構建以數據為關鍵要素的數字經濟

    國家數據局印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》（以下簡稱《行動計劃》），把握一條主線，做好三方面保障，實施五大舉措，推動十二項行動，促進我國數據基礎資源優勢轉化為經濟發展新優勢。實施“數據要素×”行動，需要全面理解和準確把握《行動計劃》的時代背景和內在邏輯。

　　01

　　從“互聯網+”到“數據要素×”順應數字經濟發展規律

　　黨的十八大以來，黨中央高度重視發展數字經濟，實施網絡強國戰略和國家大數據戰略，將發展數字經濟上升為國家戰略。2015年，國務院印發《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，大力拓展互聯網與經濟社會各領域融合的廣度和深度。八年以來，數字經濟發展取得顯著成就，數據成為新型生產要素。《數字中國發展報告（2022年）》顯示，2022年我國數據產量達8.1ZB，同比增長22.7%，全球占比達10.5%。海量數據資源和超大數據要素市場規模為我國經濟發展注入了新的動力。

　　當前，數據要素對經濟發展的貢獻開始顯現，但存在不平衡、不充分問題。一方面，“沉睡”的數據有待開發，數據流通體系有待完善，數據供不出、流不動，數據資源有效供給難以滿足數字經濟快速發展對數據的需求。另一方面，市場主體不敢用、不會用、用不好，數據對經濟的貢獻度有待提升。這些問題不僅不利于數據要素的市場化配置，而且制約構建以數據為關鍵要素的數字經濟。

　　充分挖掘數據潛力，大力推動“數據要素×”，必要且緊迫。順應經濟發展規律，國家數據局出臺《行動計劃》，促進數據要素在相關行業和領域的廣泛應用，推動形成數據要素驅動經濟社會高質量發展新態勢。

　　02

　　理解發揮“數據要素×”效應的三個維度

　　數據要素并不是單一的賦能“+”，而是能夠發揮“乘數效應”。“數據要素×”是數據融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，通過與不同要素結合，作用于不同主體，發揮協同、復用和融合作用，對其他生產要素、服務效能和經濟總量產生擴張效應，提升效率、釋放價值和創新發展，推助構建以數據為關鍵要素的數字經濟。

　　（一）數據通過協同、復用、融合發揮乘數效應

　　數據要素的乘數效應通過協同優化、復用增效和融合創新三種作用機理得以實現，在深度和廣度上都是對“互聯網+”的拓展。第一，數據要素具有生產屬性，協同實現全局優化。單一數據無法發揮作用，不同主體數據、不同行業數據與其他要素協同，可以提高投入產出效率，提升傳統單一要素生產效率，優化傳統要素資源配置效率，提高全要素生產率。例如，有些平臺企業通過搭建平臺協同各類生產要素發揮作用，實現工業設備與各類數據采集終端的網絡化，實現全要素數據可視化、協同研發設計、設備協同作業，實現智能化制造和網絡化協同。第二，復用增效是充分利用數據低成本復制的特點，通過數據的重復使用，不斷提升數據質量，增加數據效能，突破傳統資源要素約束條件下的產出極限，提升經濟社會運行效率。比如，氣象數據可以在農業生產、應急管理、保險產品創新、物流快遞、即時零售等多個場景中重復使用。第三，融合創新則通過將不同品類、不同來源的數據匯集到一起，創造新的信息和知識，發揮數據的規模效應，催生新技術、新產業、新業態、新模式，培育經濟社會發展新動能。

　　（二）數據“供得出”“流得動”“用得好”是發揮乘數效應的基礎

　　數據要素的乘數效應得以發揮，必須在三個方面做好。第一，讓數據放心“供”出來是發揮乘數效應的前提。數據要素具有規模報酬遞增的特性，供得出的有價值的數據越多，通過數據的多源融合可以產生“1+1＞2”的效果。第二，數據“流得動”是發揮乘數效應的關鍵一環。數據作為數字經濟的“血液”，流通是數據進入社會化大生產并成為數據要素的必要條件。無論數據是與何種事物相乘，必須流通起來才能創造出更大價值。第三，數據“用得好”是發揮乘數效應的落腳點。數據越用越好用，用數據去決策、用數據去管理、用數據去創新，才能實現數據價值的幾何級增長。數據基礎設施是讓數據“供得出、流得動、用得好”的關鍵載體, 數據基礎設施支撐數據匯聚、處理、流通、應用、運營、安全保障全流程，讓不同參與主體實現對數據資源和產品有效利用，推動數據服務千行百業、深度融入社會生產生活。

　　（三）發揮數據要素乘數效應有多種途徑

　　數據成為數字經濟的關鍵生產要素，首先要把握數據特性及其價值運動規律，把數據變成一種新型生產要素。數據要素化是通過對數據進行清洗、加工和整理，把它變成可“機讀”、具備生產使用條件，通過市場化配置，實現數據要素在全社會范圍內的廣泛流通，全面進入社會化大生產和經濟系統。其次，數據通過多場景復用才能最大限度地釋放其價值，數據使用場景化是聚焦業務場景數據應用，創造更加豐富的應用場景，讓數據在千行百業“用起來”。《行動計劃》聚焦工業制造等12個行業和領域，明確發揮數據要素價值的典型場景，推動激活數據要素潛能。其三，數據資產化是數據通過流通交易給使用者或所有者帶來經濟利益的過程。數據資產化可以增強數據供給主體對數據資產價值的認識，有助于盤活“沉睡”的數據資源，提升數據供給質量，助力實現數據資產保值增值，優化數據資源配置。

　　03

　　推動數據在不同場景中發揮千姿百態的乘數效應

　　數據的價值在于應用，應用的關鍵在于場景。只有和應用場景相結合，解決實際問題和業務痛點，才能充分釋放數據要素價值。未來應堅持需求牽引，聚焦重點行業和領域，引導廣大市場主體豐富數據應用場景，挖掘高價值數據要素應用場景，通過試點充分展示數據要素的乘數效應。

　　第一，堅持需求牽引，大膽探索公共數據應用場景。需求是創新的根本動力，迫切的需求激發重大的創新。發揮數據要素的乘數效應必須以應用場景為基礎，運用大數據的理論、技術探尋解決問題的方案與實踐。應建立公共數據開發利用激勵機制，加快打造公共數據開發利用的應用場景，強化公共數據資源開發利用和公共服務能力持續提升的良性互動機制，豐富公共數據價值創造模式。

　　第二，建立適應數據特征、符合數據要素價值實現規律的數據資源供給體系，打造數據融合應用典型案例。發揮數據要素的乘數效應必須在供給和應用兩端下功夫。一方面，公共數據率先做好供給，探索企業數據和個人數據多元化供給模式，有效維護市場主體的數據利益，提升數據供給效能。另一方面，創新公共數據、社會數據和個人數據融合應用模式，探索央地協同開發利用機制，推動跨層級跨部門數據資源共用共享模式，形成豐富的應用實踐案例。

　　第三，數據要素充分賦能經濟社會發展，打造數字經濟新動能。數字經濟和實體經濟深度融合，是數據要素發揮乘數效應的主陣地。一要推動互聯網、大數據、云計算、人工智能等數字技術加速創新融合，深化數據空間、隱私計算、聯邦學習、區塊鏈等技術應用，促進數字技術與實體經濟的深度融合。二要聚焦工業制造、現代農業、商貿流通、金融服務等重點行業和領域，推動發揮數據要素乘數效應，釋放數據要素價值。三要加大力度培育應用型數據商，為實體經濟提供數據開發利用工具、數字化轉型服務等，促進數據在不同主體、不同場景用起來。

　　第四，加強數據要素基礎理論研究。我國數據要素的理論研究滯后實踐，在“數據要素×”方面的研究剛剛起步。建議學界和產業界開展聯合研究，政產學研用協同創新，重點研究數據作為新型生產要素的經濟學原理、數據要素與其他生產要素的協同聯動及其對全要素生產率的作用機理、數據要素的新生產函數、企業數據資產化對上下游企業和同行業的溢出效應、數據要素乘數效應的機理等問題。(來源：國家數據局)