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江小涓 | 为什么互联网是+，数据要素是×呢？

中关村金融科技产业发展联盟

2025-11-13

作者 | 江小涓中国工业经济学会会长、中国社会科学院大学教授、博导、国务院原副秘书长

转自 | New Economist

第二十五届北大光华新年论坛在北京大学百周年纪念讲堂举行，本届论坛的主题为“增长动能中国探索”。中国工业经济学会会长，中国社会科学院大学教授、博导，国务院原副秘书长江小涓出席论坛并发表题为《发挥数据要素积极作用促进经济持续向好发展》的演讲。

各位嘉宾、各位老师同学，大家上午好！

非常高兴能参加这样一个重要时刻的重要活动。刚才我们主持人讲了这是新年的第一个周末，确实是线下一次非常重要的聚会。现在中央要求在新的经济发展中要增强新的动能，要稳定预期，增强信心，所以我觉得今天的会议就是一个增强信心、稳定预期的会议。

我讲的是《发挥数据要素积极作用，促进经济持续向好发展》。讲三点，第一，中央确实高度重视数据要素市场、数据经济。另外，发挥数据要素乘数效应的着眼点和着力点。最后，数据要素市场发展还是要促进，为数字经济发展提供支撑，来稳定经济的全面向好。

一、中央高度重视发挥数字经济

和数据要素的重要作用

三周之前中央经济工作会议对今年的工作做了全面的部署。有七项重点工作，布置了九项工作，和经济相关的都提到了数字经济。比如第一条新型工业化，在中间只提到了数字经济，大力推行新型工业化，发展数字经济，加快推动人工智能发展。传统产业的升级改造讲了两点，传统产业升级改造的主要途径就是广泛利用数字技术、绿色技术，加快传统产业的转型升级。

另外的重点是消费的新增长点，这是会议中点到的今年消费的重点，里面有数字消费是放在第一点的，新的消费增长点。讲到智能家居，一共提到七点，其中两点是数字化消费。在外贸的新动能中间强调了四点，拓展中间品贸易、服务贸易，然后讲了数字贸易和跨境电商出口。所以对数字经济也是高度重视的。

在金融支持领域，传统讲的是金融支持的三个方向，普惠金融、绿色金融、科创金融，今年讲了银色金融、数字金融，也是新的重点。

扩大对外开放的重点，要求要对标国际高标准经贸体系，这是现在非常重要的提法。其中有两点内容，要认真解决数据跨境流动和平等参与政府采购，这是当前稳外资中反映最突出的问题，也是我们最可以发力的两个问题，也和数据要素、数字经济有关。

所以可以看出中央对今年经济工作的部署中，对数字经济、数据要素的重要作用是给予非常高度的重视的。

我们对数据要素的重要作用一直都是非常重视的，是全球起步比较早的。早在2004年我们就发布了《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》，在那时就提出了把信息资源要作为生产要素。今年年初刚刚发布了数据要素乘数效应计划，所以中央对这件事情一直是高度前瞻和高度重视的。

二、更好发挥数据要素乘数效应的

着眼点和着力点

对数据要素的重要期待，在于它是否能发挥新动能的作用。中央要求今年的经济工作除了政策要高度一致，支撑经济回升向好势头，特别讲到了要挖掘新的动能。除了改革开放要创新三大动能，在创新中数字经济也是非常重要的一点。今年可以期待新加入的积极因素就是数据要素市场的发展在加速，它能否带来我们期待的新力量呢？这一点上我们有些优势和特点存在。

首先，中国是全球最大的数据生产国。另外，要理解数据乘数要素的特点，才能理解它到底有没有乘数效应，另外在实践创新，还有理论构建，要特别强调公共数据的开放，以及公共数据的开发利用的问题，我讲六点：

1．全球都在做数字经济，我们对数据要素是提的要求比较高的国家，依据就是我们有全球最大量的实时数据。首先，消费者数据端来看，我们线上人数最多，人均线上上网时长最高，12亿人每天差不多7小时的移动端的上网时长，每天消费者网上时长是80亿小时。

我们知道，对数字消费来讲只讲人多没有意义，必须在线上从事一定的购物、社交、娱乐等活动，才是真实的市场，我们80亿的海量数据，超过了OECD国家每天活跃在线上人数的时长总和，一定是全球产生消费者数据最大的国家。

第二，我们有全球最大的制造业。我们的制造业占全球的比重超过了几家的总和，我们不光是制造业的比重高，制造业的数字化程度也在全球是中上的水平。所以每天实体产业、制造业产生的生产端的数据也是全球最多的。

第三，我们有全世界最普及的智慧城市建设，有600多个城市都在做智慧城市建设，每天大量地生产城市活动数据，所以我们是全球城市活动数据生产最多的经济体。而且我们的数据基础设施比较好，不仅能够生产数据，而且能够把数据汇聚连通，进行进一步的分析。所以我们作为数据生产大国，海量的数据是让数据发挥作用的重要依托。

2．要理解数据要素的特点。数据到底能不能产生乘数效益，为什么互联网是+，数据要素是×呢？数据要素有多个经济学角度的特点，多主体生产、敏感信息多，减损贬值快。但是对数据要素×作用的发挥，最重要的还是它的多场景复用的能力，一组数据可以多次复用，所以可以不断挖掘出新的价值，这是为什么可以数据要素用乘来表达的一个最基本的特点。

3．实践创新，数据要素是一种新类型的要素市场，确实需要不断地创新。数据要素市场，应该是中国自主体系创新中非常重要的一点，我们是首先把数据叫做要素来对待的，所以必须不断地创新。数据要素可以不断在循环中被复用，被拉通，带来多元化的业务扩张，一组数据可以支撑全链条、全场景、全生态链的业务增长，所以我们可以期待它发挥乘数效应，这是它的特点所决定的。

4．立足问题导向是数据市场要素理论构建的基本遵循。我觉得学术界在研究这个问题的时候一定不能够拿对其他要素市场的逻辑、知识体系，想把数据要素装进去，这是既困难又会走偏的。我们把数据要素作为生产要素，不能只讲例子，不能只讲单点的知识。我们还是要循环一个知识体系，但是这个体系确实是要从现实出发，能够对现实有最大的容纳性、概括率、逻辑线条清晰，能够和实践匹配度比较好，这才是有用的理论体系。而不要想着拿那么多根深蒂固的框架，去套新型的数字时代的要素。

5．公共数据的有效释放价值是下一步政府能利用的最主要的资源，现在公共数据体量大、质量好、结构性好，数据时间的长度也好，但是开放共享确实不够，数据利用效率不够高，也确实存在数据开发利用中的隐私保护等问题。下一步公共部门的数据更好地对社会开放有两种选项，一种是开放共享，基本免费或者仅仅覆盖成本；一种叫开发利用，把它作为一种收益性的资源来对待的。在这两种情况下我非常坚持公共数据是一个普惠社会公众和市场主体的数据，是政府在公共活动中所产生的数据。所以，我们还是要大力推动公共数据的开放共享和开发利用，两个要匹配起来，特别要强调它的开放共享。

我们目前开放共享的最重要的两种形态：一种是现在的政务服务平台，上下拉通四级，横向拉通所有，所以我们才有异地办事、异地生产经营活动的可能性；另一种是建一个公共数据平台，因为有个人隐私，所以放到公共数据平台上，需要对这些市场主体个人信誉去查询的话，可以进去看，可以带走结果，但是数字本身带不走，对中小企业的融资信贷现在是用途最广的。但是在这两种之外，公共数据有很多新的用途，所以我们现在在“二十条”中、在“数据要素×”文件中是放开了开发利用，开放共享和开发利用要结合，还是从积极性的角度去讲。

6．开发共享和开发利用相结合是公共数据应用的有效方式。刚才讲到公共数据还是尽可能的要开放共享。有些原始数据确实不能够开放共享，它需要做成数据产品，有开发成本，所以商业化的开发利用有利于调动积极性。另外，有些公共数据不被广大公民和市场主体所需要，我们用公共的成本、税收，由政府部门来开发这些数据给少数的企业来用，用者付费，这一类的公共服务是合理的选项，因为它只为少数人的商业化运用来服务。

比如说天气预报，对于短期的极端天气，出行要避开雨天，刮大风的话要避开悬挂广告的墙体，这对于我们每个人都需要。但是长期的极端天气预测，物流公司需要，建筑行业需要，因为要了解每一种建筑产品，在一种气温下需要放多长时间自然能够凝固到位，使建筑更坚固，但是这对大部分公民来说不是必需的。我们以公共资源作为这种为少数人服务的产品，收费是一个合理的选项。但是我们还是要强调，要坚持数据的开放共享是原则。因为现在对于地方政府来讲，对数据资源利用有非常新的期待。从具体的操作来讲，开发利用总比开放共享是更有诱惑力的选项。但从学术界来讲，大声的疾呼，从全球公众利益的角度呼喊公共数据的开放共享还是非常重要的职责所在。

数据要素乘数是怎么参加倍增效应的？无论是生产一个产品、生产一个设备，最后生产出来的是实体。但是在数字时代我们在生产实体的同时生产出来的一组数字产品，这个产品本身可以回嵌到实体中间，把它变成一个智能化的产品，可以自己传送数据。它同时可以回馈到生产过程当中提高这个生产过程的效率。除此之外，这个数据产品可以有非常大的利用空间，可以训练机器，可以做成互联网的成熟的封装产品，把它给其他企业作用。总之来讲，实体的产出是确定的数，数字的产出是可以有很大放大效应的数据。所以一个产品两套产出，而且数据化的产出是可以带来更多的挖掘机会。

三、加快数字经济发展，

支撑经济全面稳定向好

数据要素，最后还是要回到让数字经济发展起来。发改委“十四五”规划的要求，在2025年数字核心产业增加值占GDP的比重从7.8%增长到10%，按这个比例把数字经济在“十四五”末期的比重大概做一个计算，数字经济是经济总量的半壁江山和主要增长点，这个半壁江山不是一个写意，是一个写实，就是要达到50%以上。因为它是最重要的新动能，这部分不能放量，如果不能加快增长，整个经济增长会受到很大的约束。

刚才讲到了现在数据要素使用的乘数效应，文件中提到了要用数据更好支持数字经济发展，此外还应该关注更多的内容。第一，要重视数据要素广泛赋能传统产业，但是数据原生产业也是是非常重要的。第二，要重视场内交易，但是同时也要注重场外交互和交易。第三，要重视数据在国内发挥乘数效应，也要重视跨界数据流动对开放带来的乘数效应。

刚才讲的行动计划主要是用数据要素广泛赋能传统产业，但是在数据要素赋能传统产业的同时，数据原生产业的发展是非常重要的。数据原生产业是直接把数据转化为产出的产业类型，而不是对那些原本就存在的传统产业用数据来赋能。可以分为四大类：

第一，数据和智能产业以及应用模型的生产企业，现在最典型的比如微软、金山，以及目前火爆的ChatGPT、文心一言，这就不是在行动计划里面的场景，但是它是数据原生产业，只有它发展起来了，才能够为其他传统产业赋能。

第二，数据计算和传输相关的基础设施，以及数字技术相关的设备和产品。

第三，专业的数据生产商，现在非常多，发展也特别快。只要讲到智能化的过程，这个产业首先要有了体系化的数据才可能有智能化的转型，所以专业的数据生产商是非常重要的，是未来高速增长的产业。

第四，依托数据的创新产业，现在新创产业中排名前十位的行业全部是数字企业。

所以在我们重视用数据要素赋能传统产业的同时，对这些数据原生产业一定要高度重视，它是赋能的主体，它发展起来了数据赋能产业才有可能发展下去。

另外，现在在数据要素市场上有一个认识的误差。数据交易所确实是现在的热点，各地超过了四五十家，目前都在加紧做制度建设。这是一个非常新的市场，所以制度建设很重要。但是在这些工作之外，目前数据交易的数量还是非常有限的，它需要一个过程，但是我们应该放开让它去试。现在数据交易最主要的还是场外数据交互和交易，我有一组数据并不准备卖给下游产业，而是我把全产业链拉通以后带来业务的扩张，然后共同分享，这在现有的应用空间是最多的，所有的平台都是这个模式。所有的机票出售方，不会把客户坐飞机要去哪里的这组数据卖给下游客户，而是把我的出行数据推送给客户要去的那个城市的旅店，实际上是把数据和相关生态链打通之后互相业务增强，然后来分成。这是通过数据交互带来业务的增长，带来效益的提升。而要把它拿到数据交易所作为一个数据包，然后让对方来买，这在目前完全不是主流模式。

现在大家非常强调，数据交易所都抢先发证，持有证、交易证、产权证，实际现在我们这种交互模式下对确权估值不需要。而更需要的是怎么隐私保护、怎么数据安全，这是真正的数据交易中间要做的事情。数据交易所的声音比较大，也是地方政府重点要扶持的，但是数据本质上的交易流通目前采取的是交互方式，这也是数据要素最重要的一个特点。很多类型都是靠场外数据交互，不论是贸易、制造、农业、金融，还是新的人工智能的使用，都是由交互方式来主导的。

关于数据跨境流动，在数字时代，高水平开放的重要的新特点就是有数据的跨境流动，要不然怎么拉通全球的业务呢？所以数据的跨境有管控也是全球的特点，但是怎么管控好，使其在安全和效益方面达到统一，这是特别重要的。所以我们目前在这个问题上正在加力促进跨境交易的管理方式效率的提升。

数据原生企业也有很多的数据交易，有很多企业走的很早，隐私计算、数据加工能力很强，以前有来料加工，现在有来数加工，国外把数据拿来加工成数据产品。现在是到海外去建一个数据的加工企业，然后在当地把数据加工使用，就跟做离岸式的加工贸易是一个模式，非常遗憾，它会把国内的就业、国内的产值都离岸拿到国外去，所以这会影响到未来非常有竞争力的数据市场的发展。

总之，保持经济回升向好的势头需要短期的政策支持，更需要长期的新动能。中国是数据要素和数据市场的大国，发展潜力巨大，能够提供强劲的新动能。当下要以重点行业和应用场景为先导，加快数据要素赋能整体经济。同时也要在数据要素赋能传统产业和数据原生产业发展之间，在场内交易和场外交互之间，在为国内大市场赋能和为高水平开放赋能之间还要保持关注度的平衡，让它们相互加持、相互增强。

转自：New Economist
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