刘烈宏：释放数据要素价值，是把握发展机遇的重点

1月7日，在第二十五届北大光华新年论坛上，国家发展改革委党组成员，国家数据局党组书记、局长刘烈宏发表了主题演讲。刘烈宏表示，将数据作为生产要素，是我国首次提出的重大理论创新。国家数据局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。

他表示，数据作为新型生产要素，是价值创造的重要源泉；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；当前，为促进数据要素流通，还需要在制度建设、流通利用方式、收益分配、安全治理等方面深化研究。

数据作为新型生产要素，是价值创造的重要源泉

刘烈宏表示，将数据作为生产要素，是我国首次提出的重大理论创新。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。

刘烈宏提到，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。”刘烈宏表示。

刘烈宏认为，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。

“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

刘烈宏表示，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》，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。

刘烈宏认为，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，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。

刘烈宏表示，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。

刘烈宏介绍，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。

需要在制度建设、流通利用方式、利益分配、安全治理方面深化研究

刘烈宏表示，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。

“当前，以数据为关键要素的数字经济发展方兴未艾，数据要素乘数效应初步显现。随着产业数字化深入推进，还会产生更多、更有价值的数据，也会创造更加丰富的应用场景，更会衍生新的业态。”刘烈宏表示。

新京报贝壳财经记者陈维城