国家数据局刘烈宏：数据要素论

随着数字技术在政府管理服务中的广泛应用，数据成为数字政府建设核心资源。刘烈宏透露，近年来，我国数字政府建设全面提速，国家政府数据共享机制不断完善，有力支撑了“一网统管”“一网通办”“一件事一次办”等应用场景的全面推开。

2022联合国电子政务调查报告显示，在193个联合国会员国中，我国电子政务排名从2012年的第78位上升到2022年的第43位，成为全球增幅最高的国家之一。其中电子政务发展指数进入全球“非常高水平”行列，实现了从追赶者向领跑者的跨越。

刘烈宏表示，服务事项网上办已成为政务服务的主要方式，有效解决了群众和企业办事难、办事慢等问题，数字技术与政府管理深度融合带来了系统性变革。

刘烈宏分析，深化数据赋能，推动数字政府建设向纵深发展。数字政府建设呈现了新的特征。一是整体协同，数字技术为打破部门职责分割、地方地域限制和行业数据壁垒创造了条件，多部门协同治理和多事项集成思路成为必然。二是平台支撑，高效协同的应用业务体系、互联互通的数据资源体系都需要集约化、一体化的基础平台支撑。三是数据驱动，我国数字政府建设起步于“两网、一站、四库、十二金”等重要信息系统建设发展，带动了基层治理和公共服务的创新实践跃升，以及政务数据共享和深度应用。

刘烈宏表示，下一步国家数据局将配合好有关部门，统筹推进政府数据共享，不断提升数据共享的效率和水平，更好发挥数据在精准治理、优化制度和科学决策中的作用，推动数字政府建设，从业务驱动、场景驱动向数据驱动的方向转变。

公共数据蕴含着丰富的经济价值和社会价值。开发利用公共数据，是深化数据要素市场化配置改革的关键举措，是激活数据要素潜能的引领工程，是发展数字经济的重要支撑。

刘烈宏表示，“总体上看，我国公共数据的开放程度和利用水平，与社会各界期待相比，仍有很大差距。大家普遍反映，数据共享开放阻力大、顾虑多，数据供给的规模和质量都不够，资源利用的渠道和方式不丰富、不便捷。”

刘烈宏认为，主要原因是数据持有者缺乏动力，存在“不愿开放”的问题；数据大范围流通导致安全管理边界扩大，存在“不敢开放”的问题；数据流通的效率、安全和成本难以兼顾，需要专业技术能力支撑，一些单位存在“不会开放”的问题。解决这些问题，不仅要继续加大共享开放的工作力度，也要总结授权运营的实践经验，采用安全手段开发高价值数据，解决好安全保护和流通利用的矛盾。

对此，刘烈宏表示，国家数据局将大力推动公共数据资源开发利用，加快数据市场化配置改革，将重点做好以下几方面工作：

一是落实产权分置制度，明确公共数据授权运营的合规政策和管理要求，厘清数据供给、使用、管理的权责义务，探索公共数据产品和服务的价格形成机制，让公共数据“供得出”。

二是加快建设安全可信的数据基础设施，发展数据空间、高速数据网，推动匿名化、联邦学习、多方安全计算等隐私计算和区块链技术应用，增强数据利用可信、可控、可计量能力，让公共数据“流得动”。

三是针对行业发展痛点堵点，实施数据要素ｘ行动计划，形成一批服务经济社会发展的典型应用场景，充分发挥公共数据的乘数效应，让公共数据“用得好”。

四是以公共数据为引领，鼓励探索企业数据授权使用新模式，引导龙头企业、平台企业、中小微企业开展双向公平授权，共同合理使用企业数据。

五是数据开发利用离不开数商这类经营主体，我们将大力发展服务型、应用型、技术型数商，培育一批数据流通、价值实现的推进者、转化者、开发者。还要优化数据交易场所布局，为数据产品和服务的价值发现、供需对接提供环境。

六是推动数据领域核心技术创新，支持高质量人工智能数据集、新型算力调度网络建设，为激活数据要素价值，赋能实体经济提供支撑。

将数据作为生产要素，是我国首次提出的重大理论创新。习近平总书记指出，要发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济，在中央经济工作会上，再次强调要发展数字经济，为我们进一步加快构建以数据为关键要素的数字经济指明了方向。

2023年初，党中央决定组建国家数据局，并赋予协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等职责。我们正在推进的重点工作之一，就是充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，不断做强做优做大我国数字经济。围绕会议主题，我谈3点思考，与大家交流。

第一，数据作为新型生产要素，是价值创造的重要源泉。

生产要素是经济活动中的基本要素，是创造社会财富的坚实基础，是促进经济增长的主要源泉。在农业经济时代，古典政治经济学家威廉·配第提出：“土地为财富之母，而劳动则为财富之父和能动的要素”。工业革命将机器引入经济生产活动中，资本成为工业经济时代的关键生产要素。进入上世纪90年代以来，以互联网为代表的新技术加快应用，拉开了数字经济时代的序幕。互联网、新一代通信等数字技术带来的连接和共享，推动数据规模指数级增长；物联网、大数据、云计算、人工智能等技术降低了数据采集、存储、处理、分析的成本。随着数字化、网络化、智能化进程不断加快，数据逐渐成为经济活动中不可或缺的生产要素，成为推动经济增长的重要动力。如何认识数据要素对经济增长的作用，是经济增长理论发展的重要方向。

激活数据要素价值，要从理论上认识数据要素的基本特征。关于数据的特性，各方观点并不完全一致，但大家普遍共识的是，与传统生产要素相比，数据有着明显不同的特性。比如，与土地和劳动要素相比，数据权属更为复杂；与资本要素相比，数据价值密度不均匀。更为重要的是，数据兼具正、负两方面的外部性。从正外部性看，发挥数据的高流动性、低成本复制、报酬递增的特点，有利于提高资源配置效率，创造新产业新模式，实现对经济发展倍增效应。从负外部性看，同样的特点也可能带来隐私泄露、数据滥用、拉大收入差距，甚至对国家安全带来潜在风险。

激活数据要素价值，要深刻把握数据要素价值运动规律。我国具有超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，如何更好释放数据要素价值，是把握发展机遇的重点。希望社会各界从数据要素特性入手，聚焦数据要素的价值挖掘、价值作用规律深化研究，围绕如何更好发挥数据要素正外部性、避免负外部性贡献智慧，共同将我国数据资源优势转化为国家竞争新优势。

第二，构建以数据为关键要素的数字经济，是释放数据价值的关键动力。

党的十八大以来，我国数字经济乘势而上、奋楫前行。随着数据价值的日益凸显，推动数据要素化，让数据要素进入社会化大生产，在千行百业中发挥数据要素的乘数效应，成为推动数字经济发展的新抓手。近日，国家数据局联合16个部门共同印发了《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，目的就是让沉睡的数据活起来，结合不同行业的基础条件和数据禀赋，挖掘和释放数据要素典型领域应用场景，以场景为牵引，推动数据要素供给和流通使用，加快数据要素化进程，从而更好实现数据价值，构建以数据为关键要素的数字经济。与2015年“互联网+”行动相比，“数据要素×”实现了从连接到协同、使用到复用、叠加到融合的转变，此前我曾就这3方面的作用机理做过介绍，今天重点和大家分享一些生动实践案例。

一是通过数据应用推动提升经济运行效率，提高全要素生产率。通过从数据中挖掘有用信息，作用于其他要素，能够找到企业、行业、产业在要素资源约束下的“最优解”，解决过去解决不了的难题。以纺织行业为例，下游中小企业存在获客难度大、采购成本高、融资渠道窄等困难，数据要素在生产全环节的融入为解决这些困难提供了新路径。借助上下游数据的贯通，中小企业能够获得有效和真实的商情信息、稳定和规模的订单，从而解决产品销售的问题。通过不同中小企业原材料需求数据的汇聚，能够以集中采购等方式降低采购成本。通过打通产供销数据，实现定制化生产，可将成品出厂时间从原来的15天缩减到5天，保证一周之内交到消费者手上。基于订购订单、设备开工等数据，中小企业还可以获取订单融资、仓单融资和应收账款融资等供应链金融服务，解决融资难、融资贵等问题。

二是通过数据应用推动知识扩散、业态创新，扩展生产可能性边界。数据是知识的载体，数据在不同场景、不同领域的复用，将推动各行业知识的相互碰撞，孕育出新产品、新服务，创造新的价值增量。比如，传统的隧道作业高度依赖人工经验，效率不高，施工风险难以控制。通过地质数据、设备数据、和以往工程数据的复用，可以使掘进设备在准确感知地质条件、掘进速度、钻头转速基础上，根据地质构造和岩土类型自主控制掘进策略，将过去沉淀在高技能劳动者中的隐性经验，拓展为机器能够实现的显性经验，实现工具升级、知识扩散、价值倍增，极大提升既有高水平劳动者数量约束下的产出极限，开辟经济增长新空间。

三是通过数据应用推动科学范式迁移，提升科技创新能力。当前，科学发现的基本方式正在经历从理论分析、到计算模拟、再到数据探索的转变。多种来源、不同类型数据的汇聚与融合正在极大地提升科技创新的速度。比如在生命科学领域，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。

我们推动“数据要素×”行动，就是要通过推动数据在多场景应用，提高资源配置效率，创造新产业新模式，培育发展新动能，实现对经济发展倍增效应，从而推动数字经济发展进入激活数据要素价值的新阶段。下一步，国家数据局将会同有关部门，通过组织试点工程，启动大赛，发布典型案例等方式，多措并举推进“数据要素×”行动计划落实落地。希望社会各界持续关注、共同参与，结合各行各业发展实际，通过进一步深化数据要素基本理论、作用规律等的研究，共同探索激活数据要素价值的有效路径；通过支持技术型、服务型、应用型数据商的发展，繁荣数据开发利用生态，做强做大数据产业；通过挖掘高价值数据要素应用场景，激励多方主体积极参与数据要素开发利用、创新数据产品服务等，探索一批跑得通、有成效、可复制推广的实践案例、经验模式，将堵点难点转化为新增长点，释放数据要素乘数效应，构建以数据为关键要素的数字经济。

第三，推进数据要素市场化价值化需关注的几个问题。

当前，为促进数据要素流通，还需要在以下4个方面深化研究。

一是从制度建设看，数据领域发展变化快，需要顶层设计和实践探索相结合。数据要素市场建设是一项探索性、创新性、专业性很强的事业，国际上没有通行做法可以借鉴。必须坚持顶层设计和实践探索有机结合、良性互动。一方面，要鼓励各地方各部门大胆探索、先行先试，结合具体实际开拓创新，探索适应不同行业、不同领域的数据要素市场化配置模式。要推动企业按照国家统一的会计制度对数据资源进行会计处理。另一方面，也要充分结合数据要素特点，适应数字经济发展规律，基于实践基础，不断完善和优化顶层设计，加快形成系统完整、科学合理、协调统一的数据基础制度体系，为发挥数据要素价值提供坚实制度保障。

二是从流通利用方式看，需要建立数据基础设施。传统交易市场中，往往通过物品的排他性占有，来控制其流向和使用方式。而明文数据的复制成本趋近于零，一旦交易，卖方不仅失去了对该数据的控制，还要承担安全风险，这导致数据持有者“不愿流通”也“不敢流通”。推进数据流通，必须加快建设数据基础设施，建立可信流通体系，利用多方安全计算、区块链等技术，使供给方能够有效管控数据使用目的、方式、流向，实现数据流通“可用不可见”“可控可计量”，保障数据安全，防范泄露风险，实现数据可管可控。

三是从收益分配看，数据具有报酬递增的特点，需要探索兼顾效率和公平的分配机制。“数据二十条”明确提出要建立“由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。一方面，要发挥市场决定性作用，通过供给和需求决定市场价格，通过交易价格评价贡献、分配报酬，提高收益分配效率。另一方面，也要发挥政府引导调节作用，避免造成强者愈强、弱者愈弱的局面，缩小收入差距。真正做到兼顾效率和公平，不仅要在数据产权、流通交易、收益分配等各项政策中予以通盘考虑，也需要建立激励相容机制。这些问题都需要各方共同努力、深入研究，贡献智慧。

四是从安全治理看，数据对治理方式提出新挑战，需要探索适应数据特点的安全治理模式。以数据为关键要素的数字经济具有高创新性、广覆盖性、强渗透性，在对传统生产力的内涵进行拓展和延伸的同时，对传统监管模式提出了挑战。一方面，数据大规模流通的过程，也是多源多方数据融合的过程，一旦被泄露或滥用，可能带来个人隐私、商业秘密等数据泄露问题，影响隐私保护、产业发展，甚至可能对国家安全带来挑战。另一方面，数字经济具有跨界融合的特点，对传统分业监管、属地监管模式提出挑战。如何以合适的安全成本，实现良好的经济效益，实现高质量开发利用和高水平安全良性互动，如何提升监管效能，构建兼顾活力与秩序的数字治理体系，需要各方共同探索。

五、人工智能高质量发展。