中宏网北京1月17日电 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。辽宁大学数字经济研究院院长潘宏应邀出席论坛并作了主题发言。

　　以下是潘宏的发言：

　　数据要素×三年行动计划（以下简称“行动计划”）指明了数据作为生产要素未来发展的方向，它既是“十四五”与“十五五”跨期的三年行动计划，也是对“十五五”初期，数据要素所要起到的作用以及产生的影响给出了预期。

　　一、行动计划提出充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展。一般理解，乘数效应是一种宏观的经济效应，是指经济活动中某一变量的增减所引起的经济总量变化的连锁反应程度。财政政策乘数效应，货币乘数效应，中央银行的初始货币提供量与社会货币最终形成量之间存在数倍扩张（或收缩）的效果或反应，即乘数效应，比如货币乘数是5，假设最低准备金率是20%，通过银行的存贷款反复过程，也就是投入100万的初始货币，可以产生500万的社会货币量，效应其实是货币的复用，货币的杠杆。数据要素乘数效应数据也可以像货币一样复用，数据要素复用，在不同的场景中复用，和其他数据要素一同使用，复用产生乘数是多少，这是一个过程，这个过程实现了数据的放大、叠加、倍增或者几倍增效应，可以用乘数效应来表示。要想发挥好数据要素乘数效应，离不开数据流通的场所，就像货币乘数效应发挥作用，需要有银行等金融机构的有效支撑一样。

　　数据要素流通的场所我们一般指的是数据交易所（交易中心），它是数据商和第三方服务机构结合最紧密的场所，我这里引用了行动计划中关于数据商的表述方式，近年来也有很多数据交易所称数据商为数商，并基于交易所构建了数商协会等组织，推进数据产品实现场内场外交易。数据要素由数据交易所以数据产品的形式提供给数据需求方，当然这个过程也是经过满足供需双方反复博弈、协调后才得以实现，这样通过大量的打磨后数据要素，更具有商品属性，便于流通。

　　数据要素不仅局限于以数据产品的模式进行流通，同样数据要素也可以呈现出其他生产要素的属性，比如数据要素作为资产进行抵押，进行融资贷款等。就在这个月的11日，我们看到来自新华社的报道，湖南大数据交易所就促成了一笔数据资产无抵押融资服务，湖南本土企业获得500万元授信额度。湖南大数据交易所还向这家企业颁发了湖南首张数据产品登记证书。此次融资的数据产品是产权交易数据管理系统，主要存储已交易项目的空间位置和交易信息。银行基于湖南大数据交易所出具的数据产品登记证书、数据产品上架证书和律所出具的法律风险评估意见书，综合评估后完成授信审批，通过“数据资产化”破解中小企业融资难题。

　　从这样一笔交易中，我们可以了解数据交易所让数据要素的价值得以实现，其中既体现了数据要素自身的价值，也体现了第三方服务机构在交易过程中所起到的作用，比如数据产品的登记、风险评估等。我国数据交易所（中心）或者大数据交易平台从2014年开始建立，截至2023年12月，从公开渠道可查，全国各地由政府发起、主导或批复的数据交易所（中心）达到共计45家。2015年和2021年是数据交易机构成立的两个高峰期，2015年以大数据交易所、交易中心或者平台为主，共成立了8家；2021年开始更多以数据交易所、交易中心为主，共成立了9家；2022年则被业内称为数据交易发展的2.0起始之年，共有8家交易所运营。自2022年12月“数据二十条”中提出“统筹构建规范高效的数据交易场所，严控交易场所数量”以来，2023年新增数据交易机构数量已明显减少。交易所的交易情况，通过公开数据可查，截至2023年底，深圳数据交易所实现全年交易规模超50亿元，汇聚305家数据商、338家数据卖方、1063家数据买方，打造了228个交易场景。覆盖金融、广告营销、公共服务等领域。截至2023年11月，北京国际大数据交易所数据交易备案规模已超过20亿，交易主体超过500家；2023年以来，上海数交所数据交易额不断攀升，保持每月稳步增长态势，全年数据交易额超11亿元，累计挂牌数据产品2100个。各交易的数据产品也在不断创新，还包括算力、算法等；近年来数据交易所还对交易合规管理规范、数商管理规范等进行有益的探索，为制定国家标准奠定了基础。

　　二、行动计划的核心内容是紧密围绕数据应用场景，推进各细分小场景的应用，并在此基础上形成数据要素，促进数据多场景应用、多主体复用。当前数字经济快速发展并产生了大量数据，在政府和企业数字化的过程中也形成了相关应用场景，我们这一次行动计划是对原有数字化转型的一次升级，是以数据驱动为核心，以场景应用为基础，以数据效益倍增为目标，以数据商体系完善为保障的一次突破单一主体数字化的过程，通过真实数据产品交易打破数据孤岛和数据烟囱，而不是以整合所有数据为目标。数据不是简单归集到一起，而是以能够形成应用级别的数据产品为出发点归集数据，让数据有目标的流动，当然这需要更为发达的数据商及第三方服务机构来支撑，需要更加安全的数据环境，更加科学有效的监管体系，确保数据在使用过程中既保护隐私也实现数据的有效使用。数据商和第三方服务机构目前只是刚刚起步，在新的行动计划推动下，尤其我们也关注到了行动计划中提到鼓励数据商企业融资上市，在这样的背景下，数据商、具有传统产业数字化转型的服务商或自营的数字科技企业具有空前的发展机会。

　　行动计划中要解决的问题是数据供给质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不够。实施“数据要素×”行动计划，就是要发挥我国超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，推动数据要素与劳动力、资本等要素协同发挥作用。

　　三、抓住关键环节和重要方面精准推进行动计划。

　　数据要素×工业制造。推动协同制造，推进产品主数据标准生态系统建设，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，实现敏捷柔性协同制造。数字化转型的升级版，不仅是企业内转型，而是上下游、同类企业间以数据驱动为核心的数字一体化新模式。链主企业牵头，数商企业也是可以参与进来的，共同探索数据要素的应用场景，同时也可以形成多样化数据产品自用或复用。

　　数据要素×现代农业。提高农产品追溯管理能力，推进产业链数据融通创新，支持第三方主体面向农业生产经营主体提供智慧种养、智慧捕捞、产销对接、疫病防治、行情信息、跨区作业等服务，打通生产、销售、加工等数据，提供一站式采购、供应链金融等服务。农业数字化转型不再是单一的局部数字化，而是全生命周期的数字化，从融资到销售各环节数据融通创新。解决影响农产品最大的三个问题，自然灾害、疾病传播、价格波动，通过数据要素的使用保障粮食安全。

　　数据要素×金融服务。提升金融服务水平，支持金融机构融合利用科技、环保、工商、税务、气象、消费、医疗、社保、农业农村、水电气等数据。为数据烟囱和数据孤岛等问题寻求数据要素解决方案。通过金融场景应用有限范围内实现了数据打通，实现了多部门数据共享，也就是说数据共享不是部门间相互都可以看到对方数据，而是在某个应用场景中数据得以归集，提高该场景分析的准确率。数据归集对反欺诈、反洗钱实现有效监督，从而提高防范风险的能力。

　　行动计划中还四次提到大模型，可见对人工智能领域的重视，通过建立专业领域数据库，形成大模型训练集，有助于大模型的开发和利用。计划强调加强组织领导，赋能经济社会发展。数据要素使用和实践虽然可以超越时空限制，但也具有一定地域性，区域性的数据只有在特定区域才能发挥作用，因此需要本地化流通，至少是区域性的流通交易。依法合规探索多元化投融资模式，发挥相关引导基金、产业基金作用，引导和鼓励各类社会资本投向数据产业。支持数据商上市融资。政策引导，产业预期，资金推动，未来会有更多的数据商上市融资，提升数据的质量，更好地实现数据要素的复用，发挥数据要素乘数效应。通过充分发挥数据要素乘数效应，促进数字核心技术的发展，实现数字经济做强做优做大，赋能经济社会发展，推进高质量发展。