發揮數據要素乘數效應推進高質量發展
- 發布時間：2024-01-22 10:45:48
- 來源：中宏網
中宏網北京1月17日電 1月17日，聚焦“發揮數據要素乘數效應，賦能經濟社會高質量發展——釋放‘數據要素×’三年行動計劃發展新動能”主題，中宏論壇第四十五場在線研討會召開。遼寧大學數字經濟研究院院長潘宏應邀出席論壇并作了主題發言。
以下是潘宏的發言：
數據要素×三年行動計劃（以下簡稱“行動計劃”）指明了數據作為生產要素未來發展的方向，它既是“十四五”與“十五五”跨期的三年行動計劃，也是對“十五五”初期，數據要素所要起到的作用以及產生的影響給出了預期。
一、行動計劃提出充分發揮數據要素乘數效應，賦能經濟社會發展。一般理解，乘數效應是一種宏觀的經濟效應，是指經濟活動中某一變量的增減所引起的經濟總量變化的連鎖反應程度。財政政策乘數效應，貨幣乘數效應，中央銀行的初始貨幣提供量與社會貨幣最終形成量之間存在數倍擴張（或收縮）的效果或反應，即乘數效應，比如貨幣乘數是5，假設最低準備金率是20%，通過銀行的存貸款反復過程，也就是投入100萬的初始貨幣，可以產生500萬的社會貨幣量，效應其實是貨幣的復用，貨幣的杠桿。數據要素乘數效應數據也可以像貨幣一樣復用，數據要素復用，在不同的場景中復用，和其他數據要素一同使用，復用產生乘數是多少，這是一個過程，這個過程實現了數據的放大、疊加、倍增或者幾倍增效應，可以用乘數效應來表示。要想發揮好數據要素乘數效應，離不開數據流通的場所，就像貨幣乘數效應發揮作用，需要有銀行等金融機構的有效支撐一樣。
數據要素流通的場所我們一般指的是數據交易所（交易中心），它是數據商和第三方服務機構結合最緊密的場所，我這里引用了行動計劃中關于數據商的表述方式，近年來也有很多數據交易所稱數據商為數商，并基于交易所構建了數商協會等組織，推進數據產品實現場內場外交易。數據要素由數據交易所以數據產品的形式提供給數據需求方，當然這個過程也是經過滿足供需雙方反復博弈、協調后才得以實現，這樣通過大量的打磨后數據要素，更具有商品屬性，便于流通。
數據要素不僅局限于以數據產品的模式進行流通，同樣數據要素也可以呈現出其他生產要素的屬性，比如數據要素作為資產進行抵押，進行融資貸款等。就在這個月的11日，我們看到來自新華社的報道，湖南大數據交易所就促成了一筆數據資產無抵押融資服務，湖南本土企業獲得500萬元授信額度。湖南大數據交易所還向這家企業頒發了湖南首張數據產品登記證書。此次融資的數據產品是產權交易數據管理系統，主要存儲已交易項目的空間位置和交易信息。銀行基于湖南大數據交易所出具的數據產品登記證書、數據產品上架證書和律所出具的法律風險評估意見書，綜合評估后完成授信審批，通過“數據資產化”破解中小企業融資難題。
從這樣一筆交易中，我們可以了解數據交易所讓數據要素的價值得以實現，其中既體現了數據要素自身的價值，也體現了第三方服務機構在交易過程中所起到的作用，比如數據產品的登記、風險評估等。我國數據交易所（中心）或者大數據交易平臺從2014年開始建立，截至2023年12月，從公開渠道可查，全國各地由政府發起、主導或批復的數據交易所（中心）達到共計45家。2015年和2021年是數據交易機構成立的兩個高峰期，2015年以大數據交易所、交易中心或者平臺為主，共成立了8家；2021年開始更多以數據交易所、交易中心為主，共成立了9家；2022年則被業內稱為數據交易發展的2.0起始之年，共有8家交易所運營。自2022年12月“數據二十條”中提出“統籌構建規范高效的數據交易場所，嚴控交易場所數量”以來，2023年新增數據交易機構數量已明顯減少。交易所的交易情況，通過公開數據可查，截至2023年底，深圳數據交易所實現全年交易規模超50億元，匯聚305家數據商、338家數據賣方、1063家數據買方，打造了228個交易場景。覆蓋金融、廣告營銷、公共服務等領域。截至2023年11月，北京國際大數據交易所數據交易備案規模已超過20億，交易主體超過500家；2023年以來，上海數交所數據交易額不斷攀升，保持每月穩步增長態勢，全年數據交易額超11億元，累計掛牌數據產品2100個。各交易的數據產品也在不斷創新，還包括算力、算法等；近年來數據交易所還對交易合規管理規范、數商管理規范等進行有益的探索，為制定國家標準奠定了基礎。
二、行動計劃的核心內容是緊密圍繞數據應用場景，推進各細分小場景的應用，并在此基礎上形成數據要素，促進數據多場景應用、多主體復用。當前數字經濟快速發展并產生了大量數據，在政府和企業數字化的過程中也形成了相關應用場景，我們這一次行動計劃是對原有數字化轉型的一次升級，是以數據驅動為核心，以場景應用為基礎，以數據效益倍增為目標，以數據商體系完善為保障的一次突破單一主體數字化的過程，通過真實數據產品交易打破數據孤島和數據煙囪，而不是以整合所有數據為目標。數據不是簡單歸集到一起，而是以能夠形成應用級別的數據產品為出發點歸集數據，讓數據有目標的流動，當然這需要更為發達的數據商及第三方服務機構來支撐，需要更加安全的數據環境，更加科學有效的監管體系，確保數據在使用過程中既保護隱私也實現數據的有效使用。數據商和第三方服務機構目前只是剛剛起步，在新的行動計劃推動下，尤其我們也關注到了行動計劃中提到鼓勵數據商企業融資上市，在這樣的背景下，數據商、具有傳統產業數字化轉型的服務商或自營的數字科技企業具有空前的發展機會。
行動計劃中要解決的問題是數據供給質量不高、流通機制不暢、應用潛力釋放不夠。實施“數據要素×”行動計劃，就是要發揮我國超大規模市場、海量數據資源、豐富應用場景等多重優勢，推動數據要素與勞動力、資本等要素協同發揮作用。
三、抓住關鍵環節和重要方面精準推進行動計劃。
數據要素×工業制造。推動協同制造，推進產品主數據標準生態系統建設，支持鏈主企業打通供應鏈上下游設計、計劃、質量、物流等數據，實現敏捷柔性協同制造。數字化轉型的升級版，不僅是企業內轉型，而是上下游、同類企業間以數據驅動為核心的數字一體化新模式。鏈主企業牽頭，數商企業也是可以參與進來的，共同探索數據要素的應用場景，同時也可以形成多樣化數據產品自用或復用。
數據要素×現代農業。提高農產品追溯管理能力，推進產業鏈數據融通創新，支持第三方主體面向農業生產經營主體提供智慧種養、智慧捕撈、產銷對接、疫病防治、行情信息、跨區作業等服務，打通生產、銷售、加工等數據，提供一站式采購、供應鏈金融等服務。農業數字化轉型不再是單一的局部數字化，而是全生命周期的數字化，從融資到銷售各環節數據融通創新。解決影響農產品最大的三個問題，自然災害、疾病傳播、價格波動，通過數據要素的使用保障糧食安全。
數據要素×金融服務。提升金融服務水平，支持金融機構融合利用科技、環保、工商、稅務、氣象、消費、醫療、社保、農業農村、水電氣等數據。為數據煙囪和數據孤島等問題尋求數據要素解決方案。通過金融場景應用有限范圍內實現了數據打通，實現了多部門數據共享，也就是說數據共享不是部門間相互都可以看到對方數據，而是在某個應用場景中數據得以歸集，提高該場景分析的準確率。數據歸集對反欺詐、反洗錢實現有效監督，從而提高防范風險的能力。
行動計劃中還四次提到大模型，可見對人工智能領域的重視，通過建立專業領域數據庫，形成大模型訓練集，有助于大模型的開發和利用。計劃強調加強組織領導，賦能經濟社會發展。數據要素使用和實踐雖然可以超越時空限制，但也具有一定地域性，區域性的數據只有在特定區域才能發揮作用，因此需要本地化流通，至少是區域性的流通交易。依法合規探索多元化投融資模式，發揮相關引導基金、產業基金作用，引導和鼓勵各類社會資本投向數據產業。支持數據商上市融資。政策引導，產業預期，資金推動，未來會有更多的數據商上市融資，提升數據的質量，更好地實現數據要素的復用，發揮數據要素乘數效應。通過充分發揮數據要素乘數效應，促進數字核心技術的發展，實現數字經濟做強做優做大，賦能經濟社會發展，推進高質量發展。