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中国建投成员企业建投华科
作者：朱国泰
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2024年11月22日，国家数据局向社会公开征求《国家数据基础设施建设指引（征求意见稿）》意见，旨在广泛听取社会各界的意见和建议，以确保《指引》的科学性、合理性和可操作性。在数字经济蓬勃发展的今天，数据已成为一种重要的生产要素，深刻影响着各行各业的转型与发展。
本文将从数据要素的定义、特征及其在产业转型中的实践应用等方面展开探讨，旨在帮助读者更好地理解和把握数据要素在新时代的重要作用和广阔前景。
01
数据要素，新型生产要素
所谓数据要素，就是能够产生经济效益的数据资源。数据要素具有以下特征：
其一，可复制，数据可以突破传统生产要素的物理限制，低成本、高效率地复制和传播；
其二，非消耗，即数据的使用不会致使其消耗或减少，反而可能使其增值；
其三，高渗透，数据能够渗透到各个领域，与实体经济深度融合，催生新的经济形态；
其四，价值不易量化，数据的价值往往难以直接量化，需要通过有效的挖掘、整理和应用。
数据要素通过优化资源配置、赋能实体经济、发展新质生产力，提高全要素生产率，推动生产生活方式和社会治理方式的深刻变革。其融合应用，不仅可以推动传统产业的数字化转型，也为产业升级提供了新的动力和方向，从而开辟新的经济增长点。
它能够真实反映经济运行状态，为宏观调控提供精准支撑。其合理利用，能够提升政府决策的科学性和精准性，增强公共服务效能。随着数据成为国家基础性战略资源，数据安全已成为国家安全的重要组成部分。
我国正加快构建全国统一的数据要素市场，推动政务数据跨层级、跨地域、跨部门有序共享和利用，释放公共数据红利。不过，我国公共数据治理仍面临一些问题和困难，比如数据管理职责不清、数据供给不顺畅、数据标准不统一、安全规范监管不完善等。
02
数据要素的规范化之路
2019年11月，《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，首次将数据列为生产要素，要求健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，优化经济治理基础数据库。
2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确了要素市场制度建设的方向及重点改革任务，就扩大要素市场化配置范围、促进要素自主有序流动、加快要素价格市场化改革等作出了部署。数据成为土地、劳动力、资本、技术外的第五大生产要素。
2021年3月，《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中部署，迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。
2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》指出，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
2022年12月，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称数据二十条）发布，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四方面，初步搭建我国数据基础制度体系，提出20条政策举措。其指出，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。数据基础制度建设事关国家发展和安全大局。
2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，指出要打通数字基础设施大动脉，畅通数据资源⼤循环。构建国家数据管理体制机制，健全各级数据统筹管理机构，推动公共数据汇聚利⽤，建设重要领域国家数据资源库。释放商业数据价值潜能，加快建⽴数据产权制度，建⽴数据要素按价值贡献参与分配机制。
2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确数据资源的确认范围和会计处理适用准则等。数据资源“入表”，有利于显化数据资源价值，提升企业数据资产意识，激活数据市场流通意愿。有助于进一步推动和规范数据相关企业执行会计准则，为投资者等报表使用者了解企业数据资源价值、提升决策效率提供有用信息。
2023年12月，国家数据局会同多部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，选取工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。
2023年12月，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，明确了数据的资产属性，提出依法合规推动数据资产化，平等保护各类主体数据资产合法权益，鼓励公共服务机构将依法合规持有或控制的、具有资产属性的公共数据资源纳入资产管理范畴，进一步创新数据资产管理方式，同时严防数据资产应用风险。
2024年9月，国家发展改革委、国家数据局等部门联合印发了《国家数据标准体系建设指南》，提出了数据标准体系建设的总体要求和主要目标。到2026年底，我国将基本建成国家数据标准体系。同时将形成一批标准应用示范案例，建成标准验证和应用服务平台，并培育一批具备数据相关评估评价能力的第三方标准化服务机构。
2024年10月，国家数据局会同有关部门研究起草了《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》，面向社会公开征求意见。该规范提出了多层次的授权运营模式，满足不同场景下的数据开发需求。进一步细化和明确了公共数据资源授权运营的法律依据和操作路径，标志着我国公共数据资源的开发利用迈入了制度化、规范化的新阶段。
03
数据要素推动产业转型的实践
根据《全国数据资源调查报告（2023）》显示，2023年我国数据生产总量达32.85泽字节（ZB，1个ZB等于十万亿亿字节），数据存储总量达1.73ZB，算力总规模达到230EFLOPS，居全球第二位。
这组数据表明我国已是全球数据大国，让流动的数据创造更多价值成为各个产业未来发展的重要方向。
当前，我国大多数行业数据基础不牢，海量数据源头即弃，高质量数据供给不足，数据应用场景的挖掘和扩展还不够充分，数据流通受限。数据资源的利用还处于比较早期阶段，作为新质生产力的新型生产要素，数据的作用还有待进一步发挥。解决数据质量、流通及场景应用等，全面深化数据要素改革，需要持续投入。
随着在国民经济中的作用越来越重要，保障数据在各市场主体间高效自由的流通，重要性不言而喻，数据要素市场可分为开放、共享、交易三种流通形式。
资料来源：《数据要素白皮书(2022年)》
用好这一新型生产要素，发挥要素市场配置作用，释放数据要素乘数效应，关键是在各行各业中创造更加丰富的应用场景，在创新应用中提升数据质量、探索流通路径。
很多企业已开始通过整合数据流，梳理数据链，优化管理，协同配合，充分发挥数据的赋能价值。这为充分发掘数据要素价值提供了示范引领。
多式联运作为一种高效的物流运输模式，是构建现代综合交通运输体系、提高物流效率的重要手段。但运输装备制造与运输服务供需信息不畅已成为限制多式联运发展的重要因素。
国家能源投资集团推出的由工业数据要素驱动的多式联运装备协同制造方案，通过多模态的运输装备数据指标，汇聚22类铁路运输装备、9类港口装备、6类船舶装备的运用状态、故障分析、检修维护等数据，搭建运输装备数据模型，构建运输装备数据资产交易平台，分析运输装备的效率和可靠性，为用户提供优化的运输方案，促进数据资产规范交易，推动了整体运输装备产品设计和功能优化。
长城汽车推出的数据一元化为核心的“53211数智化战略”，“5”指研发、生产智造、供应链、营销和服务五大业务系统，“3”指人力协同平台、财金协同平台、质量协同平台，“2”指大数据AI技术平台和产业互联网应用平台，“1”指数据一元化，另一个“1”指长城一朵云。
该数智化战略旨在通过数字化、智能化技术，向内整合超400个业务系统，提供安全可靠、体验一致、资源可弹性分配的一站式资源服务，实现主业务流程和管理线上化、数字化、平台化，助力实现生产效率的提升。向外赋能产业链，实现采购、物流和库存管理的协同，提高供应链的透明度和效率等。其技术覆盖了产品的全生命周期和全价值链，贯穿产品研发、制造、营销、运营和服务等各个环节，形成数据标签层和集成模型，实现实时数据分析和决策支持。
如今，数据要素已成为改革、发展与安全领域的热点问题。围绕释放数据要素价值，2024年全国各地都在积极发力。
在推动数据基础设施建设上，北京推动超级算力中心、数据训练基地、国家区块链枢纽节点等一批重大项目落地。山东提出建设“山东算网”，部署高性能智能计算中心，统筹布局通用和垂直大模型算力，2024年累计建成5A级省级新型数据中心25个以上，智能算力比例达到30%。
在完善数据要素市场建设上，深圳数据交易所落地国内首笔无质押数据资产增信贷款项目，四川首单数据知识产权质押贷款成功落地，上海数据交易所国际板启动建设，探索数据跨境双向流动新机制。
我国目前数据利用率还不够高，无论推动传统产业升级，还是融合促进新型业态的创新和发展，都还有很长的路要走。根据目前数据应用现状，为持续提升数据应用水平，可通过赋能传统产业为抓手，渐进式完善治理规范，加强数据基础设施建设，活跃数据市场。
数据在我们的传统产业升级中大有可为，我们还有很大的空间去发掘和改进：
比如工业行业，可围绕智能制造、设备维护、产业链优化、数据协同等方面，提高数据质量和采集效率，促进数据标准化，实现制造业的智能化升级。
比如数字政务，政务数据的开放和共享是提升政府服务效率的重要因素，我们每个人在业务办理中都享受到了政务智能化的便利。数据要素是智能化的基础，不同政务部门的数据共享和信息融合，可进一步提升政府部门响应速度，提高政策的统一性和科学性。
又比如服务业，拿金融行业来说，数据要素在风险管理、信用评估、营销推广等场景中都发挥着重要作用。
从现有数据入手，加速数据要素在更多业务领域的延伸和拓展，是必经之路。数字工厂、智慧农业、数字供应链、数字营销、智能交通、智能风控、数字文旅、智慧医疗、灾害预警等各种场景，做好数据汇聚、数据复用、数据治理、数据规范、数据安全等，数据在跨部门、跨行业、跨领域中乘数效应会进一步放大。
图片来源：unsplash.com/pexels.com
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