每經記者 周逸斐    每經編輯 陳旭    

1月4日，國家數據局官微發布消息，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)》（以下簡稱《行動計劃》）。

《行動計劃》以推動數據要素高水平應用為主線，以推進數據要素協同優化、復用增效、融合創新作用發揮為重點，強化場景需求牽引，帶動數據要素高質量供給、合規高效流通。

《行動計劃》選取工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅游、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳等12個行業和領域，推動發揮數據要素乘數效應，釋放數據要素價值。

中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所研究員、中國信息經濟學會數字經濟政策研究專委會主任蔡躍洲接受《每日經濟新聞》記者微信采訪時表示：“實施《行動計劃》旨在盡快激活數據要素潛能，為此本著‘試點先行，重點突破’原則，對12個行業領域進行了細致的部署。這12個行業和領域的選取，主要考慮其在我國數字經濟乃至整個經濟社會發展中的重要性、數據資源要素的積累狀況、整體數字化發展基礎等因素。”

推動數據要素價值創造的新業態成為經濟增長新動力

《行動計劃》提出了總體目標：到2026年底，數據要素應用廣度和深度大幅拓展，在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現，打造300個以上示范性強、顯示度高、帶動性廣的典型應用場景，涌現出一批成效明顯的數據要素應用示范地區，培育一批創新能力強、成長性好的數據商和第三方專業服務機構，形成相對完善的數據產業生態，數據產品和服務質量效益明顯提升，數據產業年均增速超過20%，場內交易與場外交易協調發展，數據交易規模倍增，推動數據要素價值創造的新業態成為經濟增長新動力，數據賦能經濟提質增效作用更加凸顯，成為高質量發展的重要驅動力量。

《行動計劃》提出的總體目標 圖片來源：國家數據局官微

《每日經濟新聞》記者注意到，在“重點行動”中，《行動計劃》將工業制造排在第一位。

對此蔡躍洲表示，這主要出于三方面的考量。首先，制造業是實體經濟的主體，智能制造是數字經濟和實體經濟深度融合的主戰場；其次，制造業領域整體的數字化智能化轉型程度較高；第三，很多制造業企業從早年信息化建設開始便有意識地收集生產運營過程中各種數據，已經積累了大量的數據資源。

蔡躍洲認為，從“互聯網+”到當下的“數據要素×”，反映出我國數字經濟發展已經由早期數字技術推廣應用為主要內容的賦能轉型階段，進入以數據為關鍵要素并充分發揮其倍增效應和乘數效應的深入發展階段。

浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員盤和林接受《每日經濟新聞》記者微信采訪時表示，“互聯網+”的核心在于利用互聯網技術，融合傳統產業，實現產業升級和轉型。它強調的是技術的疊加和創新，其背后的推動力是技術創新和商業模式創新。

然而隨著時間的推移，社會各界逐漸認識到，單純的技術疊加并不足以推動經濟的持續、高速發展。在數字化時代，數據成為了新的生產要素，是推動經濟發展的關鍵資源。于是，“數據要素×”的概念應運而生。

“‘數據要素×’的核心在于充分挖掘數據的價值，通過數據的整合、分析和應用，實現各行業、各領域的數據驅動。這種模式強調的是數據的深度應用和價值釋放，它能夠帶來生產效率的提升、商業模式的變革和全新的社會價值創造。”盤和林說。

通過對接供給和需求來提高全社會資源配置效率

未來該如何有效發揮數據要素的乘數效應？蔡躍洲認為，可以通過幾種機制來實現。

一是提高微觀層面企業生產經營效率。在微觀企業生產運行過程中，數據要素以及相應的數據處理、分析、傳輸手段，能夠提煉出數據中包含的有效信息并將其及時傳遞到生產運行相關環節，從而提高不同環節以及不同類型要素之間的協同性，進而提高生產經營效率。

二是不同來源數據集進行融合匹配后可能產生更多有效信息，為生產經營帶來更大的價值提升。

三是多場景復用帶來的宏觀價值倍增。數據要素具有非競爭性、非排他性和低成本復制等技術-經濟特征，能夠同時在多個場景中發揮上述效率提升作用，從而在宏觀層面表現為價值倍增。此外，經濟社會運行以各類平臺為依托，能夠有效對接供給和需求，以此提高全社會資源配置效率。

中國數實融合50人論壇副秘書長、數字經濟智庫首席研究員胡麒牧接受《每日經濟新聞》記者微信采訪時表示，當前算法和算力一定要加強。如今的勞動工具不再是傳統意義上的生產工具，已經將算法算力包含進去，算法算力的提升改進會給包括數據在內的生產要素帶來更多產出。

此外，要構建個性化、行業級場景，把數字技術與產業融合真正用于產業生產效率提升，創造更大的增加值。與此同時，要完善相應的機制體制。“新的生產要素出現后，涉及使用權、所有權、相關人才培養、基礎設施配套等一系列問題，這些方面均需要系統完善。”胡麒牧說。

封面圖片來源：新華社