12月15日，在國家“數據二十條”發布一周年之際，國家數據局就《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）（征求意見稿）》（下稱“征求意見稿”）向社會公開征求意見，透露將從十二大領域展開重點行動，力爭到2026年在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現，打造300個以上典型應用場景，數據產業年均增速超過20%，數據交易規模增長1倍。
“數據要素×”行動計劃具有較好的現實基礎，既與“互聯網+”行動、數字化轉型伙伴行動等前期重要工作具有高度的連續性和遞進性，也是基于各領域各地區豐富多樣的業務實踐。
受訪專家分析，征求意見稿從場景牽引的角度進行了頂層設計，體現出對“注重實效”價值導向的堅持，將為各級各類主體的實踐提供了更具落地意義的方向性指導，為數據要素市場發展提振信心。下一步還需要對數據要素市場基礎制度體系進行不斷完善，引導社會力量的廣泛參與。
一劑價值導向強心針
為什么不是“數據要素+”，而是“數據要素×”？
國家數據局局長劉烈宏11月在公開發言時已經透露，正在研究“數據要素×”行動，要從供需兩端發力。
這意味著，并不是單一的賦能“+”，而是體現的生產要素“乘數效應”，數據通過作用于不同主體，與不同要素結合，可產生不同程度的倍增效應，實現推動經濟發展的乘數效應。
征求意見稿提及，通過實施“數據要素×”行動，發揮我國海量數據規模和豐富應用場景優勢，推動數據在不同場景中發揮千姿百態的乘數效應，促進我國數據基礎資源優勢轉化為經濟發展新優勢。
這為當前地市探索數據要素市場發展指明了方向——面向應用場景挖掘數據價值，這也明確了數據要素價值化的發展道路。
中國科學院科技戰略咨詢研究院大數據戰略研究中心執行主任馮海紅分析，數據要素的價值化，需要體現在提升社會治理能力、提升生產經營效率、創造新業態新動能等具體方面，該行動以智能制造等領域及其關鍵環節為重點，推動數據要素在經濟社會發展中切實發揮倍增、放大、乘數效應，具有較強的引導性。
“數據要素市場化配置改革要堅持價值導向，避免片面鼓吹和謀求所謂的‘數據財政’，而是要在創造經濟社會價值過程中，不斷探索數據要素賦能的新模式、新機制。”馮海紅說。
中國科協網絡與數據法治決策咨詢首席專家、浙江大學網絡空間安全學院雙聘教授王春暉表示，未來“數據要素×”三年行動計劃的出臺將極大地促進數據要素與經濟社會的深度融合。
近期，有地市公開拍賣公共數據資源特許經營權，引發了社會的廣泛質疑。王春暉指出，公共數據資源的利用和釋放，不能以政府盈利為導向，要重點聚焦實體經濟領域和民生服務領域，如生產制造、科技研發、金融服務、商貿流通、航運物流、現代農業，以及公共衛生、醫療衛生、文化旅游、交通物流、健康養老等，讓廣大人民和各類企業享有更多公共數據要素帶來的紅利。
發揮數據要素乘數效應
對于實施“數據要素×”三年行動，征求意見稿提出了具體目標。
到2026年底，數據要素應用場景廣度和深度大幅拓展，在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現，打造300個以上示范性強、顯示度高、帶動性廣的典型應用場景，數據產業年均增速超過20%，數據交易規模增長1倍，場內交易規模大幅提升等。
何為數據要素乘數效應？劉烈宏曾公開表示，數據要素乘數效應具體表現為：
一是以協同實現全局優化，提升產業運行效率，增強產業核心競爭力。
二是以復用擴展生產可能性邊界，釋放數據新價值，拓展經濟增長新空間。
三是以融合推動量變產生質變，催生新應用、新業態，培育經濟發展新動能。
“協同”“復用”“融化”這幾個關鍵詞在征求意見稿中也得以體現。指導思想明確，以推進數據要素協同優化、復用增效、融合創新作用發揮為重點。
華南師范大學數字政府與數字經濟法治研究中心主任馬顏昕進一步分析，數據要素協同優化，一方面是指各種數據互相協同才能發揮更大效用，例如行業數據空間協同了產業鏈上的數據，而不是單獨的數據發揮價值。另一方面是數據要素和其他要素的協同，例如貸款審批是數據要素和資本要素的協同。數據要素復用增效，則是提高數據的多主體復用性，真正做到“數盡其用”，同時增加數據新的效能，在多次使用中不斷提升數據質量，突破傳統資源要素約束條件下的產出極限，拓展經濟增長新空間。當前數字政府實現“一處填表，處處可用”并在各個領域發揮作用，即是數據復用增效的一種表現。數據要素融合創新，是公共數據和社會數據融合應用，也是社會數據自身的融合應用，在不同類型、不同維度的數據融合過程中產生新業態。
場景牽引更具落地性
數據要素的高水平應用，離不開場景。在此前的許多地方實踐中，都將“無場景不交易”作為基本原則來遵循，通過場景牽引建立數據要素流通生態。征求意見稿“重點行動”章節按照場景進行了較為細致的分類和規劃，從頂層設計的高度出發，為未來數據要素市場建設的方向擘畫了藍圖。
王春暉分析，從十二項“數據要素x”重點行動可以看出，征求意見稿重點聚焦實體經濟領域、民生服務領域和社會治理領域。
以“數據要素×智能制造”為例，數據是智能經濟的基礎、是智能制造的核心生產資料，但在制造業向智能化轉型過程中，普遍存在海量數據規模、數據格式千奇百怪、數據產生設備多種多樣等痛點。通過“數據資源+智能算力+可信算法”，不僅可以解決制造業向智能化轉型過程中普遍遇到的問題，還將為智能制造提供豐富的數據要素應用場景。同時，數據要素作為投入端本身，可以帶動和形成相應的產業鏈及供應鏈，即實現數據要素賦能商貿流通、交通運輸、金融服務、醫療健康、科技創新等領域。
“綱舉目張，這對后續各級各類微觀主體和地方政府進行數據資源開發，具有方向性的指導意義。”中央財經大學數字經濟融合創新發展中心主任陳端認為，數字化革命的過程需要市場與政策的雙輪驅動，以避免出現發展不平衡、不充分等問題。從國家層面進行場景供給的開放試點，可以為數據要素的市場化、產業化進程起到助推作用，帶動跨界融合創新。
在此指引下，各創新主體可以結合自己的特點與優勢著力深耕，通過對數據要素乘數效應的激活，突破傳統資源要素約束條件下的產出極限，催生新業態、新模式，拓展經濟增長新空間。
在馬顏昕看來，用應用場景來解決具體問題，相比于“數據二十條”作為基礎性方案更強調實際落地性，具有強烈的行業性、場景性與需求性。他建議，在此基礎上，可以更凸顯數據鏈上下游的協同作用，形成關于可信流通的行業數據鏈或行業數據空間的制度規范，形成可復用的制度模塊，能夠指導各個行業。
專家建議完善制度體系
征求意見稿的出爐，為數據要素市場發展提振信心。“有效市場，有為政府”的基本原則，要求充分發揮市場機制作用，推動數據資源有效配置，強化企業在激活數據要素價值中的主體地位。
馮海紅表示，這將進一步提升市場主體特別是民營經濟市場主體的信心和積極性，特別是對各類數據商、數據場內交易場所具有顯著的促進作用。各行業各地區需要切實貫徹執行全國統一市場體系建設的整體部署，堅持創新探索和規范引導相結合，在全國一體化數據要素市場體系等方面營造公平的市場秩序。
對于征求意見稿，馮海紅建議，應切實發揮數字經濟聯席會議、國家數據局的統籌協調作用，在試點示范、專項資金支持等方面發揮強有力的引導支撐作用。同時，建立健全數據交易場所、數據商和第三方專業服務機構的引導規范制度。充分發揮國家高端智庫和專業服務機構的作用，加強成效評估、模式總結、案例篩選等方面的專業化力量。
為更好協調和處理與數據生產力發展相適應的數字化生產關系，王春暉認為必須先行構建完備的數據要素基礎制度體系，充分激發數據生產力乘數效應的有效發揮，逐步推動數字經濟走向高級階段。
陳端同樣認為，沉睡的數據能否有效地被轉化為數據新動能，不僅要發揮海量數據資源的優勢，更重要的是構建起與之匹配的數據運營開發能力體系，在體制機制設計方面進一步細化，推動行動計劃落地。這需要更多社會力量、創新主體的介入，激活數據要素市場創新主體的內生動力。“頂層設計是‘樂隊指揮’，還需要凝聚更多各行各業的創新力量，一起唱響這首‘大合唱’。”
“數據基礎制度建設，涉及到經濟轉型、社會穩定、國家安全等方方面面，在制定和實施過程中面臨挑戰和不確定性。因此要立足更好發揮數據要素作用，從‘產學研用’一體化探索、研究數據產權、交易、流通、分配、治理的基本規律，統籌數據要素市場的發展和安全，敬畏和尊重規律，在實踐中完善，在探索中發展。”王春暉說。（南方財經全媒體記者 張雅婷 馬嘉璐）
來源：智慧城市行業動態
責任編輯：崔現香
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