12月15日，在国家“数据二十条”发布一周年之际，国家数据局就《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》（下称“征求意见稿”）向社会公开征求意见，透露将从十二大领域展开重点行动，力争到2026年在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。
“数据要素×”行动计划具有较好的现实基础，既与“互联网+”行动、数字化转型伙伴行动等前期重要工作具有高度的连续性和递进性，也是基于各领域各地区丰富多样的业务实践。
受访专家分析，征求意见稿从场景牵引的角度进行了顶层设计，体现出对“注重实效”价值导向的坚持，将为各级各类主体的实践提供了更具落地意义的方向性指导，为数据要素市场发展提振信心。下一步还需要对数据要素市场基础制度体系进行不断完善，引导社会力量的广泛参与。
一剂价值导向强心针
为什么不是“数据要素+”，而是“数据要素×”？
国家数据局局长刘烈宏11月在公开发言时已经透露，正在研究“数据要素×”行动，要从供需两端发力。
这意味着，并不是单一的赋能“+”，而是体现的生产要素“乘数效应”，数据通过作用于不同主体，与不同要素结合，可产生不同程度的倍增效应，实现推动经济发展的乘数效应。
征求意见稿提及，通过实施“数据要素×”行动，发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，推动数据在不同场景中发挥千姿百态的乘数效应，促进我国数据基础资源优势转化为经济发展新优势。
这为当前地市探索数据要素市场发展指明了方向——面向应用场景挖掘数据价值，这也明确了数据要素价值化的发展道路。
中国科学院科技战略咨询研究院大数据战略研究中心执行主任冯海红分析，数据要素的价值化，需要体现在提升社会治理能力、提升生产经营效率、创造新业态新动能等具体方面，该行动以智能制造等领域及其关键环节为重点，推动数据要素在经济社会发展中切实发挥倍增、放大、乘数效应，具有较强的引导性。
“数据要素市场化配置改革要坚持价值导向，避免片面鼓吹和谋求所谓的‘数据财政’，而是要在创造经济社会价值过程中，不断探索数据要素赋能的新模式、新机制。”冯海红说。
中国科协网络与数据法治决策咨询首席专家、浙江大学网络空间安全学院双聘教授王春晖表示，未来“数据要素×”三年行动计划的出台将极大地促进数据要素与经济社会的深度融合。
近期，有地市公开拍卖公共数据资源特许经营权，引发了社会的广泛质疑。王春晖指出，公共数据资源的利用和释放，不能以政府盈利为导向，要重点聚焦实体经济领域和民生服务领域，如生产制造、科技研发、金融服务、商贸流通、航运物流、现代农业，以及公共卫生、医疗卫生、文化旅游、交通物流、健康养老等，让广大人民和各类企业享有更多公共数据要素带来的红利。
发挥数据要素乘数效应
对于实施“数据要素×”三年行动，征求意见稿提出了具体目标。
到2026年底，数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍，场内交易规模大幅提升等。
何为数据要素乘数效应？刘烈宏曾公开表示，数据要素乘数效应具体表现为：一是以协同实现全局优化，提升产业运行效率，增强产业核心竞争力。二是以复用扩展生产可能性边界，释放数据新价值，拓展经济增长新空间。三是以融合推动量变产生质变，催生新应用、新业态，培育经济发展新动能。
“协同”“复用”“融化”这几个关键词在征求意见稿中也得以体现。指导思想明确，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点。
华南师范大学数字政府与数字经济法治研究中心主任马颜昕进一步分析，数据要素协同优化，一方面是指各种数据互相协同才能发挥更大效用，例如行业数据空间协同了产业链上的数据，而不是单独的数据发挥价值。另一方面是数据要素和其他要素的协同，例如贷款审批是数据要素和资本要素的协同。数据要素复用增效，则是提高数据的多主体复用性，真正做到“数尽其用”，同时增加数据新的效能，在多次使用中不断提升数据质量，突破传统资源要素约束条件下的产出极限，拓展经济增长新空间。当前数字政府实现“一处填表，处处可用”并在各个领域发挥作用，即是数据复用增效的一种表现。数据要素融合创新，是公共数据和社会数据融合应用，也是社会数据自身的融合应用，在不同类型、不同维度的数据融合过程中产生新业态。
场景牵引更具落地性
数据要素的高水平应用，离不开场景。在此前的许多地方实践中，都将“无场景不交易”作为基本原则来遵循，通过场景牵引建立数据要素流通生态。征求意见稿“重点行动”章节按照场景进行了较为细致的分类和规划，从顶层设计的高度出发，为未来数据要素市场建设的方向擘画了蓝图。
王春晖分析，从十二项“数据要素x”重点行动可以看出，征求意见稿重点聚焦实体经济领域、民生服务领域和社会治理领域。以“数据要素×智能制造”为例，数据是智能经济的基础、是智能制造的核心生产资料，但在制造业向智能化转型过程中，普遍存在海量数据规模、数据格式千奇百怪、数据产生设备多种多样等痛点。通过“数据资源+智能算力+可信算法”，不仅可以解决制造业向智能化转型过程中普遍遇到的问题，还将为智能制造提供丰富的数据要素应用场景。同时，数据要素作为投入端本身，可以带动和形成相应的产业链及供应链，即实现数据要素赋能商贸流通、交通运输、金融服务、医疗健康、科技创新等领域。
“纲举目张，这对后续各级各类微观主体和地方政府进行数据资源开发，具有方向性的指导意义。”中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端认为，数字化革命的过程需要市场与政策的双轮驱动，以避免出现发展不平衡、不充分等问题。从国家层面进行场景供给的开放试点，可以为数据要素的市场化、产业化进程起到助推作用，带动跨界融合创新。
在此指引下，各创新主体可以结合自己的特点与优势着力深耕，通过对数据要素乘数效应的激活，突破传统资源要素约束条件下的产出极限，催生新业态、新模式，拓展经济增长新空间。
在马颜昕看来，用应用场景来解决具体问题，相比于“数据二十条”作为基础性方案更强调实际落地性，具有强烈的行业性、场景性与需求性。他建议，在此基础上，可以更凸显数据链上下游的协同作用，形成关于可信流通的行业数据链或行业数据空间的制度规范，形成可复用的制度模块，能够指导各个行业。
专家建议完善制度体系
征求意见稿的出炉，为数据要素市场发展提振信心。“有效市场，有为政府”的基本原则，要求充分发挥市场机制作用，推动数据资源有效配置，强化企业在激活数据要素价值中的主体地位。
冯海红表示，这将进一步提升市场主体特别是民营经济市场主体的信心和积极性，特别是对各类数据商、数据场内交易场所具有显著的促进作用。各行业各地区需要切实贯彻执行全国统一市场体系建设的整体部署，坚持创新探索和规范引导相结合，在全国一体化数据要素市场体系等方面营造公平的市场秩序。
对于征求意见稿，冯海红建议，应切实发挥数字经济联席会议、国家数据局的统筹协调作用，在试点示范、专项资金支持等方面发挥强有力的引导支撑作用。同时，建立健全数据交易场所、数据商和第三方专业服务机构的引导规范制度。充分发挥国家高端智库和专业服务机构的作用，加强成效评估、模式总结、案例筛选等方面的专业化力量。
为更好协调和处理与数据生产力发展相适应的数字化生产关系，王春晖认为必须先行构建完备的数据要素基础制度体系，充分激发数据生产力乘数效应的有效发挥，逐步推动数字经济走向高级阶段。
陈端同样认为，沉睡的数据能否有效地被转化为数据新动能，不仅要发挥海量数据资源的优势，更重要的是构建起与之匹配的数据运营开发能力体系，在体制机制设计方面进一步细化，推动行动计划落地。这需要更多社会力量、创新主体的介入，激活数据要素市场创新主体的内生动力。“顶层设计是‘乐队指挥’，还需要凝聚更多各行各业的创新力量，一起唱响这首‘大合唱’。”
“数据基础制度建设，涉及到经济转型、社会稳定、国家安全等方方面面，在制定和实施过程中面临挑战和不确定性。因此要立足更好发挥数据要素作用，从‘产学研用’一体化探索、研究数据产权、交易、流通、分配、治理的基本规律，统筹数据要素市场的发展和安全，敬畏和尊重规律，在实践中完善，在探索中发展。”王春晖说。
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