| huozm32831 | 2024-04-20 18:15 |
 成都超算中心科研人员在巡检机房设备。  云冈研究院数字化保护中心工作人员在采集石窟数据。  在北京经济技术开发区，一辆自动驾驶环卫车在作业。  工程师在位于广东省东莞市松山湖的华为实验室测试5G基站设备。  浙江一家科技企业的工作人员在“智慧工厂”处理数据。 编者按 随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。近日，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，旨在充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展。 数据要素是什么？它催生了哪些新业态、新模式？如何让更多数据“活”起来？我们邀请业内专家和相关从业者，共同探讨数据要素如何“乘”出发展新动能。 【圆桌访谈】 本期嘉宾： 国务院发展研究中心产业经济研究部研究室主任、副研究员 王明辉 中国人民大学法学院副教授 熊丙万 广东数字政府研究院院长 余坦 主持人： 本报记者 方曲韵 经济社会发展“新引擎” 记者：数据作为新型生产要素，有哪些独特之处？ 王明辉：与传统要素如土地、劳动力、资本等相比，数据作为新型生产要素具有独特属性，这些属性正深刻影响着我们的生产方式、生活方式和社会治理方式。 首先，数据具有非稀缺性。与传统资源的有限性不同，数据可以无限复制和再生，使用不会消耗其价值。其次，数据具有高流动性，能够快速在全球范围内传播，促进知识和信息的共享。再次，数据的非排他性使其可以被多方共享和利用，推动跨界合作和创新。此外，数据还具有可扩展性，随着分析和应用的深入，其价值不断扩展，为发现新商业模式、优化决策提供了可能。 总之，作为新型生产要素，数据改变了资源配置和价值创造的方式，推动了产业结构优化升级，提升了生产效率和数智化水平，为经济社会发展注入了新动能。 熊丙万：数据要素在物理性状、生产模式和利用方式等方面均不同于传统的生产要素。在物理性状上，相比于以土地为代表的实物生产要素，数据不以有形方式存在，容易被低成本复制，可以被多个主体同时占有和使用。在生产模式上，数据要素常常是多方主体相互协作的结果。这些主体既包括贡献信息内容的信息来源主体，也包括网络平台等通过资本和技术投入将信息内容记录于数字化载体的多方数据处理主体。这些主体之间往往形成了紧密的利益共生和相互依存关系。在利用方式上，数据的利用主要是通过对数据内含信息的规模化分析得出有价值的社会生产和组织规律，而不像土地、技术等传统生产要素直接参与物质财富的创造。 作为一种新型生产要素，数据使得生产过程更加智能、高效，有助于提高生产效率，提高生产力。并且，数据在消费和物联网等方面的应用也有助于满足个性化的生活需求，提升我们的消费体验。此外，在社会治理上，数据还有利于为政府科学决策提供坚实依据，为执法工作提供可行工具，以提升政府公共管理和服务水平。 余坦：数据要素有很多传统要素所不具有的特征，其中最重要的特征是数据在物理形态上的虚拟性。这种虚拟性让数据在持有、处理和使用上具有非排他性，具体来说就是数据可复制、可近乎无限地供给，且扩大应用的边际成本极低。 数据承载了信息，其大规模应用可以很大程度上消除信息的不对称，进而消除很多不确定性。例如，在农业生产领域，气象数据可以帮助生产者更好地应对天气变化对农业生产的影响，土壤数据可以帮助生产者更科学地施肥、治理土壤，农产品运销数据可以帮助生产者更精准地判断应该生产什么品类的农产品。数据不仅让我们的生产生活更加便捷，更重要的是让生产生活资料和治理资源的配置更加高效、合理，也让整个社会的运转更加高效。 多行业开启数智“加速度” 记者：数据要素在哪些行业和领域的应用前景较为广阔？ 王明辉：作为新型生产要素，数据要素在多个行业和领域展现出强大的应用潜力和广阔的前景。其核心价值在于通过数据收集、分析和应用，提升决策效率、优化资源配置、创新服务模式，从而推动产业升级和经济增长。 在农业领域，数据要素赋能精准农业技术提高农业生产效率和质量，如利用遥感和物联网技术收集的数据指导农业生产，优化种植和灌溉计划。在智能制造领域中，数据要素的应用实现生产过程的实时监控和智能调度，提高生产效率和产品质量，如工业互联网平台通过机器学习算法优化生产参数，降低成本。 数据要素在不同行业和领域的应用不仅提升了运营效率，还促进了新业务模式的创新，为社会经济发展注入新活力。随着数据技术的不断进步和数据要素市场化的深入，其在未来将在更多领域发挥关键作用，推动经济社会向数字化、智能化转型。 熊丙万：目前，数据在消费、金融、交通、医疗和工业等行业和领域已有广泛应用，并具有可观的发展潜力。 在交通行业，交通管理部门可向出行信息服务平台开放实时路况信息、公交拥挤度等交通出行数据，既可供后者优化和改善出行引导服务，进而为市民合理选择出行时间、出行方式和出行路线提供高品质、精细化服务，也能促进交通行业和互联网企业的深度融合。在消费领域，当企业想通过广告提高产品知名度时，可以委托掌握某地手机通信信号的企业，为其提供当地各区域、各时段人流量等情况的分析报告，以辅助进行广告投放选址。在医疗领域，可以通过对诊疗数据的训练打造智能化的诊疗工具，提升诊疗精度和诊疗效率。 余坦：数据要素的具体应用，已经在各行各业广泛开展。从行业领域特点来看，前景较为看好的有金融、生态环境保护、物流交通、能源、医疗健康、制造、商贸流通等行业。例如在金融领域，广州市依托公积金、社保、商事经营等公共数据，开发了“企业经营健康指数”公共数据产品。通过多部门涉企数据的融合和深度挖掘，对企业经营健康情况进行精准判断，为金融机构向中小企业授信提供科学依据，解决长期以来中小企业融资难、融资贵的问题，促进银行服务中小微企业效能提升。 让更多数据“活起来” 记者：在数据要素流通、应用过程中，面临哪些问题和挑战？该如何应对？ 王明辉：数据要素的流通与应用是推动数字经济发展的重要驱动力，但在实践过程中，也出现了一系列问题和挑战，如数据质量不高，流通机制不畅，应用潜力未充分释放，数据安全与隐私保护难度较大、数据权属和利益分配不明确等。解决这些问题需综合施策。 首先，提升数据质量是基础。需建立健全数据管理和质量控制体系，确保数据的准确性和时效性。例如，进一步促进图书、期刊和传统行业的优质数据开放，激发数据要素活力；制定政府公共数据资源开放清单，开展数据资源开放试点，优先开放高价值、低敏感、数据量大的民生公共数据，逐步开放公共数据库、专业数据库等。 其次，完善数据流通机制，制定流通标准规范，促进数据的自由流动和高效利用。此外，应挖掘数据应用潜力，通过政策和资金支持，鼓励创新和研发，推动数据驱动的决策支持系统和创新应用的广泛采用。 再次，高度重视数据安全和隐私保护问题。应通过立法和技术创新来确保数据流通的安全性，防止个人隐私和敏感信息的泄露。 最后，加快推进数字基础设施建设。生成式人工智能的快速发展对算力提出了更高、更迫切的需求，要加快构建联网调度、普惠易用、绿色安全的全国一体化算力体系。探索布局数据基础设施，加快数据空间、高速数据网等技术的研究，打造安全可信的流通环境，为促进跨行业、跨地域数据要素流通、开发、利用提供支撑。 熊丙万：在数据要素流通、应用过程中，主要面临隐私与个人信息保护、数据产权界定、数据交易促进与规范等多方面挑战。一方面，应当不断探索和发展相应的技术措施，为解决上述问题提供扎实的硬件保障体系。另一方面，还有必要持续推进相关公共讨论，积极引导人们的观念更新与转变，并推动制定与数据要素形态、特点相契合的政策和制度文件。 国家层面有必要针对数据财产权配置、数据流通服务生态系统建设、数据收益分配机制和公共数据运营等建立基础制度，规定数据企业在数据生产流通各个环节的财产性权益，明确各方的权利预期，提升交易流通的信任度和水平。 在大数据、人工智能等技术日新月异的当下，我们应当加快构建“高效、公平、安全”的数据要素市场，促进数据要素的生产与流通，释放数据要素潜能，支撑数字经济高质量发展。 面对这样一个新兴的领域，也应注意引导其以健康、有序、稳定的方式实现长远发展。在推动数字经济建设的同时，规范数据权利行使，合理界定各方主体合法权益，保证数字经济的发展红利惠及全体人民。 余坦：破解数据要素的高效配置体系建设方面的难题，以下四方面值得特别关注： 一是数据确权。目前我国尚未建立完善的数据确权制度。这使得许多持有数据的机构在参与数据流通时持谨慎态度，担心可能触及法律的红线。同时，企业和个人的数据权益得不到充分保障，一定程度上限制了数据的流通和共享。 二是数据定价。一方面，数据需要和其他要素共同发挥价值，但如何在实现的总价值中单独计算数据价值还没有找到合适的方法。另一方面，数据的计量单位和价值单位难以标准化，也导致定价困难。实践中以数据特征定价和供需协议定价机制为主，未形成较成熟的数据定价体系。 三是数据交易机制尚未完善。由于数据的持有具有非排他性，数据交易没有办法实现权属的完全转移。国家层面尚未推出数据交易相关规范，交易标准和机制不清晰导致交易主体难以互信、入场意愿低下。 四是市场主体缺乏大数据应用的实践经验。很多企业、机构并不了解如何通过数据应用提升自身发展水平，收集的数据大多仅具有信号作用，无法挖掘出数据要素价值并将其与实际业务或治理问题相联系。这就导致数据应用场景与当前数据要素发展的浓厚氛围存在偏差，需求侧的牵引力不足。 要解决这些问题首先是要加快完善制度规则体系。其次是加快培育数据市场生态，尤其是加快培育行业性的数据经纪人、数据服务商，既懂数据又懂行业的专业机构对挖掘更多数据应用场景有着非常重要的作用。再次是加快推进数据流通基础设施体系的建设，当前的互联网体系为数据的流通提供了基本的通道，但是不足以支撑数据流通所需的溯源、监管、安全、权益保护的需求，需要构建新的基础设施体系。期待我国数据要素市场体系取得进一步发展，让各行各业都能体验数据要素带来的巨大赋能作用。 |
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