程华：以数据要素的乘数效应加速新质生产力的形成

　1月17日，聚焦“发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会高质量发展——释放‘数据要素×’三年行动计划发展新动能”主题，中宏论坛第四十五场在线研讨会召开。中国人民大学数字经济研究中心执行主任程华应邀出席论坛并作了主题发言。

　　以下是程华的发言：

　　继习近平总书记在2023年9月考察黑龙江时首次提出了“新质生产力”的概念后，2023年年底召开的中央经济工作会议也使用了这一概念，强调要以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力。新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力。新质生产力的“新”聚焦于生产要素的新变化和新组合，预示着生产力的新一轮跃迁。

　　2024年1月，国家数据局等17部门联合印发了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，旨在推动数据要素的高水平应用，推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新，标志着数据要素的市场化建设从理念形成深入到了实践探索阶段。

　　可以说，“数据要素×三年行动计划”的推出，是根据中央经济工作会议精神，推动新质生产力加快形成的重要举措，而数据要素乘数效应的有效发挥，将是激发我国生产力在数字技术快速发展背景下实现跃升的关键。

　　首先，数据要素的特质与新质生产力的内在要求是天然契合的。从经济学角度看，新质生产力代表一种生产力的跃迁，它是科技创新在其中发挥主导作用的生产力，高效能、高质量，区别于依靠大量资源投入、高度消耗资源能源的生产力发展方式。而数据要素不同于传统的资本和劳动要素，作为生产过程的投入，它具有非竞争性的特点，可以共享、可以复用，甚至在使用过程中实现新的增值。在数据要素生成过程中，往往使用频率越高，价值越大，使用范围越广阔，价值越大，这直接驱动了数据要素积累过程中的规模收益、范围收益递增的现象。这与新质生产力内在的高效能、低消耗的要求是天然契合的。

　　其次，数据要素乘数效应的发挥，可以提高科技创新的速度，从而推动新质生产力的快速形成。科技创新是新质生产力的核心驱动力。在《“数据要素×”三年行动计划》中，直接指出要推动科学数据有序开放共享，以科学数据助力前沿研究、支撑技术创新、支持大模型开发、探索科研新范式等。直接强调了数据要素的有效利用在科研创新中的重要性。具体来看，数据要素，不仅是人工智能、云计算等新科技研发的必要“原材料”，也是优化研发流程、提高研发效率的“助推器”，更是推进跨学科、跨领域协同创新、推动科研组织方式变革的“润滑剂”。

　　第三，数据要素乘数效应的发挥，通过数字技术赋能传统产业和培育新兴产业，推动新质生产力的动能落地。培育新质生产力，产业发展是根本，在《“数据要素×”三年行动计划》中，重点行动落在了产业发展上，提出了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、文化旅游、应急管理、城市治理等十二个重点行业中数据要素乘数效应发挥的重点方向、方式和具体领域。相信一些示范性项目、成功案例的落地，可以引领相应行业的快速发展。

　　当然，通过发挥数据要素乘数效应推动新质生产力的快速形成，一方面，我国具有自己独特的优势，数据规模世界居首、待挖掘的潜力足，消费互联网、平台经济等数据密集型产业的发展位居世界前列；但另一方面，也需要清醒地意识到，如果“乘数”本身小于1或者为负，乘数效应就不是倍增的，而是递减甚至是负的效应。因此，防范数据要素在行业发展过程中的风险，充分评估人工智能、区块链等新兴技术的安全性，审慎对待数据资产入表，提高数据质量和数据治理能力等等，防止行业一哄而起可能带来的混乱是需要倍加警惕的。

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