近日，江小涓老师在关于数据要素市场建设的系列研讨中，提出了数据要素更好发挥作用的着眼点和着力点，可以归纳为十个关键词。
第一，党和政府高度重视发挥数据要素重要作用的根本指引。早在2004年，中共中央办公厅发布《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》，提出信息资源作为生产要素、无形资产和社会财富，在经济社会资源结构中具有不可替代的地位。2019年中央十九届四中全会提出“数据可作为生产要素按贡献参与分配”，明确了数据要素市场这个重要概念。2022年6月中央全面深化改革委员会审议通过《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，部署了数据要素基础制度的“四梁八柱”，开启了数据要素市场建设发展的新征程。2024年1月，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）》，推动数据要素高水平应用，推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新，数据要素的市场化建设从理念形成深入到实践探索阶段。
图1 党和政府高度重视发挥数据的重要作用
第二，发挥海量数据优势是数据要素市场建设的坚实依托。从消费者数据端看，我国上网人数最多、人均上网时长最高，全网用户约12亿人，每天约7小时的移动端上网时长，提供着全球最多的消费者实时海量数据。我国制造业占全球比重大，制造业的数字化程度在全球也是中上水平，提供着全球最多的制造业实时海量数据。我国有全世界最多数量的城市和最普及的智慧城市建设，提供着全球最多的城市运转实时海量数据。
第三，理解数据要素特点是判断数据乘数效应的最大底气。数据到底能不能产生乘数效应，为什么互联网是“+”，数据要素是“×”呢？这要理解数据要素从经济学角度看的特点，比如多主体生产、多场景使用、敏感信息多、减损贬值快、交易与交互，但最重要的还是它的多场景复用的能力。一组数据可以多次复用，所以才可以不断挖掘出新的价值，这是为什么数据要素可以用“×”来表达的一个最基本的特点。
图2 数据要素关键特点
第四，推动实践创新是数据要素市场建设发展的主要牵引。数据要素市场是一种新类型的要素市场，需要实践不断创新，引导市场制度的建设和完善。改革开放以来我们学习借鉴市场经济先行国家的经验，构建我们社会主义市场经济体系。现在我国在全球首先提出数据是生产要素，要建设数据要素市场。这是我们对数字时代要素市场体系迭代发展的自主创新，必须继续坚持不断地在实践中推动创新。
第五，立足问题导向是数据要素市场理论构建的基本遵循。将数据作为生产要素看待，数据产权、数据市场、流通交易、数据收益等经济学相关的概念和内涵等就成为理论研究和实践工作的重要遵循。同时要认识到数据有许多独特性质，在理论构建时，不应当直接拿学术界根深蒂固的已有框架，去“套”新型的数据要素，而要从现实出发，建立能容纳现实问题基本面、能有效解释各种数据关系、有内在合理逻辑、有预测和前瞻能力的理论体系。这种构建过程应当随着实践进展，在不断深化认识的基础上加以推进，同时也需要用理论进展为实践活动提供指引，加深对数据市场规律性的认识。
第六，公共数据有效释放价值是发挥乘数效应的重要源泉。我们公共数据量大、跨时长、质量好、结构性好。政府数据公开推进多年有很大进展，目前有两种主要开放共享的方式：公共数据专区和政府服务平台，但开放共享的工作还有很大空间，目前看公共数据利用程度还不够高。因此，要大力推动公共数据的开放共享。这里讲的开放共享，就是要以免费、有条件免费或以数据处理的成本价格向社会开放经过处理、个人隐私商业秘密和国家安全得到保障的公共数据，为经济社会全面发展赋能。
图3 现阶段政府数据公开的两种主要方式
第七，开放共享和开发利用相结合是公共数据合理高效应用的有效方式。开发利用是指对有些公共数据的提供可以合理收费。一是有些公共数据的原始形态不能直接开放共享，需要进行处理或者做成数据产品，有开发成本，商业化开发利用有利于调动积极性；二是有些公共数据并不被广大公民和市场主体普遍需要，而是某类企业运营需要，“用者付费”在这类政府服务中是合理选项；三是有些公共部门是企业性质，例如供电供水供气的企业，还有各类国有企业，有偿提供数据产品也是合理行为。要强调的是，要坚持公共数据的开放共享是普遍原则，因为其本质是公共产品。现实中对持有方来讲，开发利用比开放共享是更有诱惑力的选项，但开放共享原则不能缺失，因此公众监督很重要。
第八，数据赋能传统产业与数据原生产业蓬勃发展是数据应用的双驱动力。当前发布文件和工作推动的重点，是推动数据要素赋能传统产业、赋能千行百业。但要认识到，数据原生产业的发展是非常重要的，数据原生产业指那些直接将数据转化为产出的新型产业，而不是原本就存在同时依靠数据赋能的传统产业。这些原生产业在数据开发利用技术、数据开发利用场景和数据开发利用商业模式等方面提供“原生动能”并赋能千行百业。数据原生产业至少包括四类，一是数据和智能软件及应用模型生产企业，如微软、金山以及目前火爆的人工智能大模型。二是数据计算和传输相关基础设施企业以及数字技术相关设备和产品制造，包括5G基站、数据中心、云计算等设施和ICT其他产业的软件和硬件建设及生产体系。三是专业数据生产商和服务商，包括数据采集整理、数据标注和数据分析领域的生产者和交易者，以及数据分析咨询、数据库管理等。四是依托数据的新创企业，如金融科技、软件服务、电子商务、人工智能等领域的新创企业。这些数据原生产业是向其他行业赋能的主体，它们良好发展，数据要素市场才有完备的内生动力和持续发展能力。
第九，场内交易制度创新与场外数据交互流通是数据全量有效使用的双轨路径。目前数据要素市场建设中，数据场内交易引起较多关注，各地发展热情高，数据交易所快速增加，但总体上看目前还主要处于制度规则建设阶段，数据交易量相对有限。当下，数据的交互流通是更为广泛使用的商业模式。数据或数据产品并非用来直接“交易”获利，而是为了业务发展。也就是企业和组织通过与内部各方以及与业务相关外部各方共享数据来支撑业务打通和创造新价值，各方共享业务发展带来的利益。数据交互的主流模式是API模式，即通过应用程序接口拉通数据，这种模式允许不同的应用程序或系统之间进行数据交换和集成，实现数据流通和共享。在交互模式下，相比于确权估值，怎么保护隐私和数据安全是更重要的问题。
图4 场外数据交互流通是数据利用主导模式
第十，数据跨境流动是数字时代高水平开放的紧迫诉求。当下，数据跨境流动问题是国外跨国公司和国内国际化经营企业反映强烈的突出问题。数字时代，全球业务运行必然要求数据实时跨境流动。从数据安全角度考虑，对数据跨境流动有管控是各国的共同做法。我们目前主要采用发布规则并逐单核准模式。这种方式有利于数据跨境流动安全，但对政府和企业来说都负担较重效率较低。例如，国内专业数据服务商承接海外客户的“数据定制”和“来数加工”很有竞争力，这种业务本身就是大量数据的跨境流动和加工应用。当数据跨境流动管理趋紧时，就只能到海外投资建厂，用离岸接包方式从事业务，使国内失去相应就业岗位。从我国数据要素市场发展刚刚起步、企业对个人数据保护宽严程度差别大、监管机构经验相对有限的现实出发，可以采取统筹加强企业数据跨境流动合规能力建设、制定数据跨境流动标准合同、制定重要领域特别规则和制定负面清单等多种管理方式，尽快完善我国数据跨境流动方面的制度体系，做到高效便捷和安全可控的统一。
图5 提高数据跨境流动效率是当前突出诉求
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