过去一年,国内数据要素市场建设步入“快车道”:从国家数据局挂牌成立,到数据可视为资产纳入财务报表,再到“数据要素X三年行动”发布,政策利好信号频发,机构改革也在稳步落地。

  2024年是数据资产入表元年,数据资产化的第一道门槛在哪?点数成“金”的关键何在?如何加快释放公共数据价值? 数据要素又将如何赋能新质生产力?

  清华大学计算社会科学与国家治理实验室专职研究员傅建平认为,解放思想是当前打破“数据割据”、推进数据要素市场化的首要问题,“政府先行,制度先行,有序充分释放公共数据红利,取之于民,用之于民,保障各类所有制主体的机会公平,大力培育‘热带雨林式’公共数据开发利用生态。”

  “要从供给、流通、应用三端共同发力,加快公共数据资源开发利用。” 全国政协委员、恒银金融科技股份有限公司党委书记江浩然在论坛上建言。

  委员建言国家统筹设立公共数据平台

  “放水养鱼”“放数养企”方能普惠于民

  论坛上,江浩然表示今年将递交一份关于加快公共数据资源开发利用的提案。

  “公共数据作为数据的重要组成部分,蕴含着巨大的社会价值、经济价值和商业机会。目前部分公共数据更新不及时,个别地方出现基础设施重复建设问题,安全风险与安全顾虑并存,实用价值不强。”江浩然在调研中发现,近年来围绕公共数据资源开发利用,中央与地方密集出台一系列法律法规政策,组织开展各种创新实践、数据开发效果显著,但仍存在一些突出问题:公共数据质量有待提升,开放程度有待提高,应用场景有待丰富。

  对此江浩然建议,抓好供给端,提高公共数据质量,规范公共数据的收集、存储、加工,促进公共数据提质增效;抓好流通端,保障公共数据安全,利用数据加密、数字身份等手段,为流通端提供数据安全技术保障;抓好应用端,大力拓展公共数据开发利用场景,加快释放公共数据的经济价值和社会效益,使公共数据红利实现普惠,让老百姓畅享数字经济带来的安全和便捷。“在充分保护个人隐私、保护商业秘密和保障国家安全的前提下,制定并发布统一、权威的公共数据开放目录,支持公共数据运营主体提供更多更好的产品和服务。”江浩然表示。

  公共数据的价值转化中,政府应扮演什么角色,规避哪些风险?

  “公共数据开发利用应该算大账。”傅建平认为,政府既是数据要素市场的监管者,也是公共数据的持有者和供给者,有序释放大体量、高价值的公共数据,是培育数据要素市场的重要手段。有鉴于此,对于加快推进公共数据资源的开发利用,傅建平总结了四个字——“放水养鱼”。

  “要放公共数据之水,养数据发展生态之鱼,尤其要警惕假借创新之名,行涸泽而渔之实的做法。”他呼吁保障各类所有制主体的机会公平,让市场回归“价值理性、应用主导”的数据利用范式,更加注重提高数据应用带来的经济社会附加值,大力培育“热带雨林式”公共数据生态。“让利于民很重要,数据红利取之于民,更应用之于民。要放开政府的无形之手,更加注重提升中小微企业和社会公众对公共数据的可得性,让群众对数据价值更有获得感。”


  中国数实融合50人论坛副秘书长、中钢经济研究院首席研究员胡麒牧,在发言中同样强调了“放数养企”赋能企业发展的重要性。他建议通过重塑明晰政府、社会、市场三者边界,最大限度地发挥政府在数据要素收入分配中的引导调节作用。

  “政府部门通常不直接处理数据,而是通过中介机构进行专业存储、清洗和匹配,以最大化数据价值。” 中国人民大学公共管理学院教授马亮解析称,开局阶段,政府和国企在公共数据授权运营和开发利用方面存有顾虑,因此鼓励企业、学术机构和智库参与,共同营造良好的公共数据生态系统是关键。

  讨论中,公共数据的公益属性是专家们的共识,“公共数据的开放目的与效果不是为了变现,增加短期的财政收入,加大数据赋能数字经济建设的经济成本和制度性成本;反之应是最高质量、最简程序、最低成本地赋能数字经济的建设和发展。” 胡麒牧表示。

  数据要素赋能新质生产力

  要打破“数据孤岛” 、夯实数据基建

  国家数据局提出,希望通过实施“数据要素×”三年行动发挥场景牵引作用,推进数据要素在相关行业和领域的广泛利用,培育新质生产力。如何理解这个“乘”?

  论坛上,中国人民大学公共管理学院教授马亮率先分享了自己对于数据要素X的理解。“数据要素X的乘数效应,不仅仅体现在对每个单一行业的赋能,更多是作用于行业的涟漪效应中。”他解读称,从2015年的“互联网+”到如今的“数据要素×”,两种数学符号含义上的层级跨越,凸显的是作为要素的数据赋能千行百业的量级倍增效应,即通过某个行业的突破性发展来带动其他关联链条产业价值的整体跃迁;此外,汇聚多元和不同类型的数据能够更全面精准地构建企业、个人信息画像,这对于融资决策、信用担保等衍生行业将产生显著影响,这也是乘数效应价值破圈跨界的体现。

  放眼全球,作为新型生产要素,数据已成为全球经贸活动的重要驱动,全球数字经济的蓬勃发展。一组数据显示,预计到2025年,全球数据流动对经济增长的贡献将达到11万亿美元。

  傅建平认为“数据要素×,是互联网+的量变导致的质变结果,二者一脉相承。互联网+侧重于促进各行各业数字化、网络化转型发展,数据要素×侧重于促进全要素协同、提升全要素生产率、加快发展新质生产力。数字化极大地推动着社会生产力的发展和生产关系的重塑,数据要素×将加速这一历史进程。” 据清华大学《中国地方数据发展报告(2023年)》显示,当前国内数据发展不平衡不充分,整体尚处于起步阶段。“可以说目前我国数据资产化的整体水平是刚起步,叠加不平衡不充分的发展实际,而这正是推动培育新质生产力的时机。”傅建平说。

  数据要素如何赋能新质生产力发展?

  傅建平在论坛建言,要紧紧抓住数据供给侧结构性主要矛盾,围绕“人与数据的关系”和数据背后“人与人的关系”两个基本问题,处理好供给与需求、公共数据与非公共数据、垄断与流通、场内与场外、确权与分配、技术与治理、合规与创新、监管与发展、争议处理与权益保障、国内与国外等“十大辩证关系”。

  “点数为金的关键,在于高质量数字科技人才培养和数据基建的夯实。”来自金融科技行业一线的全国政协委员江浩然直言,“强化重点领域数字化高端科技人才培养,就是筑牢新质生产力发展的人才根基。”他表示,培育高质量数字人才,还要建立完善终身学习的职业教育体系,打造面向公众的智能化终身学习公共服务平台,提升全民数字素养和创新能力。同时,要夯实数据要素市场基础建设,加快推进5G网络、千兆光网等数字基础设施建设,致力于形成全方面、多层次的新型基础设施建设新局面。

  “注重推动国内数据基础支撑建设,这是数据二十条落实中的硬骨头。”对此胡麒牧也深有同感。

  国家数据局出台的“数据要素×”三年行动计划中曾提及先期聚焦12个行业领域,如何推动“数据要素×”在这些行业场景里率先落地?胡麒牧在发言中指出,要加快实施国家大数据战略,着手建立合规高效的数据要素流通和交易制度,打破“数据孤岛”,畅通数据大循环,持续深化数据要素与工业制造、现代农业、科技创新等行业的融合创新,深入拓展产业数字化转型空间。

  数据资产化的第一道坎在哪?

  数据要素市场化目前已在路上,当前的关联方包括金融机构、金融科技企业、数据基础设施服务商、互联网巨头、高校以及各地的大数据交易所等多种平台在内,不一而足。

  数据资产化面临的第一道门坎是什么?

  “解放思想是当前打破‘数据割据’、推进数据要素市场化的首要问题。”作为来自科研一线的高校专家,傅建平依托其团队的调研数据解读称,当前“数据割据”局面已经形成,数据供给“气血不足”,数据流通“经络不畅”,社会化利用率低,完整性、可得性差,价值难释放,远远不能满足企业群众的用数需求。

  如何破局?傅建平建议,一是要敢于从“生产关系”深层次寻找破题之道,重塑数据生产关系;二是用发展的眼光看问题,未来数据将通过数据价值生态网络,由人工智能实现按需生产、合理分配、高效流通及自由消费。三是把握“价值共创、共享开放、协同共生、数实融合”数字时代主基调,深入推进数据要素化、市场化和价值化,发展新质生产力,实现高质量发展。

  谈及第一道门槛,来自数实融合业务一线的胡麒牧,更多聚焦的则是数据确权定价的难题。实际上,去年底出台的“数据二十条”巧妙搁置了数据所有权的争议,并创设性地提出“三权分置”的数据产权框架。即建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制,并要求推进实施公共数据确权授权机制,强化统筹授权使用和管理。在此基础上,胡麒牧从实操层面建议,以场内交易集中竞价形成的公允价格作为参照系,辅以一定基于市场供求关系的浮动比例,以作为无形资产入表核算的价值标杆,“更进一步再撬动构建全国统一的数据交易市场定价体系”。

  专家们在圆桌中也谈到了数据资产化变现过程中,伴生的诸如数据保护、安全和质量控制等风险。数据资产化是大势所趋,安全是底线、数据质量是基石,基础不牢、地动山摇。如何探索建立风险治理与防控机制?

  傅建平表示,推进数据资产化过程中要警惕财务造假、资产泡沫等风险,应健全各类组织的数据资产管理体系,实质性提升各类组织的数据能力。他建议应进一步理顺数据资产利益相关者关系,发挥新型举国体制优势,创立数据共有权与数据用益权“两权分离”的数据产权结构,健全资源持有权、加工使用权、产品经营权等数据用益权的“三权结构性分置”运行机制,构建合理的、差异化的数据资产价格形成机制。

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