編者按

隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，數據作為關鍵生產要素的價值日益凸顯。近日，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，旨在充分發揮數據要素乘數效應，賦能經濟社會發展。

數據要素是什么？它催生了哪些新業態、新模式？如何讓更多數據“活”起來？我們邀請業內專家和相關從業者，共同探討數據要素如何“乘”出發展新動能。

【圓桌訪談】

本期嘉賓：

國務院發展研究中心產業經濟研究部研究室主任、副研究員 王明輝

中國人民大學法學院副教授 熊丙萬

廣東數字政府研究院院長 余坦

主持人：

本報記者 方曲韻

經濟社會發展“新引擎”

記者：數據作為新型生產要素，有哪些獨特之處？

王明輝：與傳統要素如土地、勞動力、資本等相比，數據作為新型生產要素具有獨特屬性，這些屬性正深刻影響著我們的生產方式、生活方式和社會治理方式。

首先，數據具有非稀缺性。與傳統資源的有限性不同，數據可以無限復制和再生，使用不會消耗其價值。其次，數據具有高流動性，能夠快速在全球范圍內傳播，促進知識和信息的共享。再次，數據的非排他性使其可以被多方共享和利用，推動跨界合作和創新。此外，數據還具有可擴展性，隨著分析和應用的深入，其價值不斷擴展，為發現新商業模式、優化決策提供了可能。

總之，作為新型生產要素，數據改變了資源配置和價值創造的方式，推動了產業結構優化升級，提升了生產效率和數智化水平，為經濟社會發展注入了新動能。

熊丙萬：數據要素在物理性狀、生產模式和利用方式等方面均不同于傳統的生產要素。在物理性狀上，相比于以土地為代表的實物生產要素，數據不以有形方式存在，容易被低成本復制，可以被多個主體同時占有和使用。在生產模式上，數據要素常常是多方主體相互協作的結果。這些主體既包括貢獻信息內容的信息來源主體，也包括網絡平臺等通過資本和技術投入將信息內容記錄于數字化載體的多方數據處理主體。這些主體之間往往形成了緊密的利益共生和相互依存關系。在利用方式上，數據的利用主要是通過對數據內含信息的規模化分析得出有價值的社會生產和組織規律，而不像土地、技術等傳統生產要素直接參與物質財富的創造。

作為一種新型生產要素，數據使得生產過程更加智能、高效，有助于提高生產效率，提高生產力。并且，數據在消費和物聯網等方面的應用也有助于滿足個性化的生活需求，提升我們的消費體驗。此外，在社會治理上，數據還有利于為政府科學決策提供堅實依據，為執法工作提供可行工具，以提升政府公共管理和服務水平。

余坦：數據要素有很多傳統要素所不具有的特征，其中最重要的特征是數據在物理形態上的虛擬性。這種虛擬性讓數據在持有、處理和使用上具有非排他性，具體來說就是數據可復制、可近乎無限地供給，且擴大應用的邊際成本極低。

數據承載了信息，其大規模應用可以很大程度上消除信息的不對稱，進而消除很多不確定性。例如，在農業生產領域，氣象數據可以幫助生產者更好地應對天氣變化對農業生產的影響，土壤數據可以幫助生產者更科學地施肥、治理土壤，農產品運銷數據可以幫助生產者更精準地判斷應該生產什么品類的農產品。數據不僅讓我們的生產生活更加便捷，更重要的是讓生產生活資料和治理資源的配置更加高效、合理，也讓整個社會的運轉更加高效。

多行業開啟數智“加速度”

記者：數據要素在哪些行業和領域的應用前景較為廣闊？

王明輝：作為新型生產要素，數據要素在多個行業和領域展現出強大的應用潛力和廣闊的前景。其核心價值在于通過數據收集、分析和應用，提升決策效率、優化資源配置、創新服務模式，從而推動產業升級和經濟增長。

在農業領域，數據要素賦能精準農業技術提高農業生產效率和質量，如利用遙感和物聯網技術收集的數據指導農業生產，優化種植和灌溉計劃。在智能制造領域中，數據要素的應用實現生產過程的實時監控和智能調度，提高生產效率和產品質量，如工業互聯網平臺通過機器學習算法優化生產參數，降低成本。

數據要素在不同行業和領域的應用不僅提升了運營效率，還促進了新業務模式的創新，為社會經濟發展注入新活力。隨著數據技術的不斷進步和數據要素市場化的深入，其在未來將在更多領域發揮關鍵作用，推動經濟社會向數字化、智能化轉型。

熊丙萬：目前，數據在消費、金融、交通、醫療和工業等行業和領域已有廣泛應用，并具有可觀的發展潛力。

在交通行業，交通管理部門可向出行信息服務平臺開放實時路況信息、公交擁擠度等交通出行數據，既可供后者優化和改善出行引導服務，進而為市民合理選擇出行時間、出行方式和出行路線提供高品質、精細化服務，也能促進交通行業和互聯網企業的深度融合。在消費領域，當企業想通過廣告提高產品知名度時，可以委托掌握某地手機通信信號的企業，為其提供當地各區域、各時段人流量等情況的分析報告，以輔助進行廣告投放選址。在醫療領域，可以通過對診療數據的訓練打造智能化的診療工具，提升診療精度和診療效率。

余坦：數據要素的具體應用，已經在各行各業廣泛開展。從行業領域特點來看，前景較為看好的有金融、生態環境保護、物流交通、能源、醫療健康、制造、商貿流通等行業。例如在金融領域，廣州市依托公積金、社保、商事經營等公共數據，開發了“企業經營健康指數”公共數據產品。通過多部門涉企數據的融合和深度挖掘，對企業經營健康情況進行精準判斷，為金融機構向中小企業授信提供科學依據，解決長期以來中小企業融資難、融資貴的問題，促進銀行服務中小微企業效能提升。

讓更多數據“活起來”

記者：在數據要素流通、應用過程中，面臨哪些問題和挑戰？該如何應對？

王明輝：數據要素的流通與應用是推動數字經濟發展的重要驅動力，但在實踐過程中，也出現了一系列問題和挑戰，如數據質量不高，流通機制不暢，應用潛力未充分釋放，數據安全與隱私保護難度較大、數據權屬和利益分配不明確等。解決這些問題需綜合施策。

首先，提升數據質量是基礎。需建立健全數據管理和質量控制體系，確保數據的準確性和時效性。例如，進一步促進圖書、期刊和傳統行業的優質數據開放，激發數據要素活力；制定政府公共數據資源開放清單，開展數據資源開放試點，優先開放高價值、低敏感、數據量大的民生公共數據，逐步開放公共數據庫、專業數據庫等。

其次，完善數據流通機制，制定流通標準規范，促進數據的自由流動和高效利用。此外，應挖掘數據應用潛力，通過政策和資金支持，鼓勵創新和研發，推動數據驅動的決策支持系統和創新應用的廣泛采用。

再次，高度重視數據安全和隱私保護問題。應通過立法和技術創新來確保數據流通的安全性，防止個人隱私和敏感信息的泄露。

最后，加快推進數字基礎設施建設。生成式人工智能的快速發展對算力提出了更高、更迫切的需求，要加快構建聯網調度、普惠易用、綠色安全的全國一體化算力體系。探索布局數據基礎設施，加快數據空間、高速數據網等技術的研究，打造安全可信的流通環境，為促進跨行業、跨地域數據要素流通、開發、利用提供支撐。

熊丙萬：在數據要素流通、應用過程中，主要面臨隱私與個人信息保護、數據產權界定、數據交易促進與規范等多方面挑戰。一方面，應當不斷探索和發展相應的技術措施，為解決上述問題提供扎實的硬件保障體系。另一方面，還有必要持續推進相關公共討論，積極引導人們的觀念更新與轉變，并推動制定與數據要素形態、特點相契合的政策和制度文件。

國家層面有必要針對數據財產權配置、數據流通服務生態系統建設、數據收益分配機制和公共數據運營等建立基礎制度，規定數據企業在數據生產流通各個環節的財產性權益，明確各方的權利預期，提升交易流通的信任度和水平。

在大數據、人工智能等技術日新月異的當下，我們應當加快構建“高效、公平、安全”的數據要素市場，促進數據要素的生產與流通，釋放數據要素潛能，支撐數字經濟高質量發展。

面對這樣一個新興的領域，也應注意引導其以健康、有序、穩定的方式實現長遠發展。在推動數字經濟建設的同時，規范數據權利行使，合理界定各方主體合法權益，保證數字經濟的發展紅利惠及全體人民。

余坦：破解數據要素的高效配置體系建設方面的難題，以下四方面值得特別關注：

一是數據確權。目前我國尚未建立完善的數據確權制度。這使得許多持有數據的機構在參與數據流通時持謹慎態度，擔心可能觸及法律的紅線。同時，企業和個人的數據權益得不到充分保障，一定程度上限制了數據的流通和共享。

二是數據定價。一方面，數據需要和其他要素共同發揮價值，但如何在實現的總價值中單獨計算數據價值還沒有找到合適的方法。另一方面，數據的計量單位和價值單位難以標準化，也導致定價困難。實踐中以數據特征定價和供需協議定價機制為主，未形成較成熟的數據定價體系。

三是數據交易機制尚未完善。由于數據的持有具有非排他性，數據交易沒有辦法實現權屬的完全轉移。國家層面尚未推出數據交易相關規范，交易標準和機制不清晰導致交易主體難以互信、入場意愿低下。

四是市場主體缺乏大數據應用的實踐經驗。很多企業、機構并不了解如何通過數據應用提升自身發展水平，收集的數據大多僅具有信號作用，無法挖掘出數據要素價值并將其與實際業務或治理問題相聯系。這就導致數據應用場景與當前數據要素發展的濃厚氛圍存在偏差，需求側的牽引力不足。

要解決這些問題首先是要加快完善制度規則體系。其次是加快培育數據市場生態，尤其是加快培育行業性的數據經紀人、數據服務商，既懂數據又懂行業的專業機構對挖掘更多數據應用場景有著非常重要的作用。再次是加快推進數據流通基礎設施體系的建設，當前的互聯網體系為數據的流通提供了基本的通道，但是不足以支撐數據流通所需的溯源、監管、安全、權益保護的需求，需要構建新的基礎設施體系。期待我國數據要素市場體系取得進一步發展，讓各行各業都能體驗數據要素帶來的巨大賦能作用。

（項目團隊：本報記者 方曲韻、杜倩、蘇雁、陳雪 本報通訊員 李夢、金永成）