21世纪经济报道记者郑雪 北京报道
作为新型生产要素的数据，可对传统生产力进行多方拓展，人们期望通过数据与其他要素结合，创造更大的价值空间。近年来，我国数字经济快速发展，数字基础设施全球领先，数字技术和产业体系日臻完善，为更好发挥数据要素作用奠定了坚实基础。但与此同时，也存在场景释放不够、数据供给不足、流通机制不畅等问题。
围绕数据要素乘数作用的发挥，“数据要素×”行动或成破局关键。近日，国家数据局发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》（以下简称征求意见稿），向社会公开征求意见。
相关专家在接受记者采访时表示，征求意见稿明确了数据要素流转利用的具体使用场景，并且提供了具有可行性的说明和指导，对于实践开展具有很强的指引意义。也有专家表示，乘数作用的发挥需要关注高质量数据、数据互联互通、安全风险防范等因素。
以乘数效应驱动创新
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。数据要素具有规模报酬递增、非竞争性、正外部性、虚拟性等特点，结合其特点发挥价值成为数据要素开发利用的重要话题之一。
2023全球数商大会上，国家数据局党组书记、局长刘烈宏表示，国家数据局将围绕发挥数据要素乘数作用，与相关部门一道研究实施“数据要素×”行动。
正如征求意见稿所表示，以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新业态新模式，充分实现数据要素价值，为推动高质量发展提供有力支撑。
协同优化、复用增效、融合创新成为理解数据要素乘数作用的关键。
“数据的乘数效应是要发挥数据在各行各业、各个应用场景当中的创新驱动作用，使得资源要素能够实现倍增。”北京师范大学法学院博士生导师、中国互联网协会研究中心副主任吴沈括说道。
北京理工大学智能科技法律研究中心研究员王磊表示，通过多场景的复用、整合和利用数据资源，可以产生比单独利用数据资源更大的价值。数据的“乘数效应”，能够创造规模经济和范围经济，提升资源配置效率。
具体数据要素乘数作用发挥过程中，又应该关注哪些因素？
王磊表示，一是需要注重结合数据特性，强化高质量数据要素供给。高质量的数据是数字经济高质量发展的前提，也是挖掘数据要素潜力，实现数据要素×的前提。二是推进数据互联互通，更好发挥数据要素作用。“数据要素×”行动以各重点行业为抓手，旨在通过多场景复用，整合不同领域的数据，打破数据壁垒，实现乘数效应。三是加强防范数据安全风险。“数据要素×”行动将在金融、医疗、电商、政务等领域产生巨大的变革作用，对数据安全和隐私保护的挑战也在不断增大。为了充分发挥数据乘数效应，释放其潜在价值，有必要提升数据安全保障各项能力，正确应对数据安全风险。
而在吴沈括看来，不仅要关注数据要素本身质量，还要关注数据与数据业务模式本身的匹配性、数据业务模式和具体应用场景之间的衔接和匹配，才能使得数据成为最具创新和最为精准的发展驱动力。
强有力指引实践发展
征求意见稿表示，通过实施“数据要素×”行动，发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，推动数据在不同场景中发挥千姿百态的乘数效应，促进我国数据基础资源优势转化为经济发展新优势。
总体目标来看，征求意见稿提出，到2026年底，数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景。此外，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。
“征求意见稿既有宏观战略部署，也有具体实现路线展示。最重要的是，它明确了数据要素流转利用的具体使用场景，并且提供了具有可行性的说明和指导，对于实践开展具有很强的指引意义。”吴沈括在接受记者采访时说道。
应用场景成为此次征求意见稿提及最重要的内容。征求意见稿坚持需求牵引，注重实效，提出聚焦重点行业和领域，挖掘高价值数据要素应用场景。征求意见稿提出12项重点行动，涉及商贸流通、交通运输、金融服务、医疗健康等领域。
王磊分析，上述行业存在三点共性。首先，以上行业均为影响国民经济和社会发展的重点行业。分别涉及实体经济、扩大内需、科技创新、绿色发展、安全和共同富裕。其次，这些重点行业均为数据密集型行业。以上行业的发展和运行对“数据 算法 算力”的闭环优化体系高度依赖，拥有规模化知识创造者、更广泛的智能工具以及更丰裕的数据要素资源。最后，以上行业均存在数字化转型的迫切需求和因数字化赋能产生巨大潜在价值。数据的潜在价值催生了以上行业的转型升级需求，数字化能力或将成为其未来的核心竞争力。
如交通运输方面，征求意见稿提及推进智能汽车创新发展，提出打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进多源数据融合应用等。
王磊表示，此举无疑将对智能汽车行业产生重大利好。结合智能汽车技术要求高、产业融合深的特性，该征求意见稿通过顶层制度设计，或将加速智能汽车行业跨领域深度交叉和融合创新，形成发展合力，助力智能汽车行业高质量发展。
在汽车数据利用方面，如何平衡好数据安全与数据加速利用成为首要解决问题。“如何在汽车数据处理全生命周期的每个关键节点做好安全风险防范，对相关数据进行分类分级保护，成了当下该行业亟待解决的问题。”王磊说道。
在相关场景落地过程中，世辉律师事务所合伙人王新锐提示，不同行业的需求场景和数据受到的行业监管有所差异，在分置的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权的落地顺序也会有所差异。
数据流通规则何以建立？
人工智能是今年发展最为迅猛的领域，依靠海量数据、庞大算力推动，智能涌现便可无所不知。此次征求意见稿中亦多次提及人工智能。
如在数据要素×交通运输、数据要素×金融服务的落地场景方面，征求意见稿不同程度强调了人工智能的作用：培育行业人工智能平台和人工智能工具，助力企业提升运输效率；基于人工智能算法对金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据融合分析，支撑提升金融机构反欺诈、反洗钱能力。
吴沈括分析称，人工智能与数据要素的结合，一是能够对市场需求和产业发展需求提供准确洞察。二是为决策提供更为精准的支撑，三是对于产品和服务的创新研发提供更新动力。
此外，数据要素×科技创新、提升数据供给水平等亦有提及。在王新锐看来，这或许是因为人工智能工具作为目前数据要素生产力的集大成者，将快速进入各行各业并创造出巨大的经济价值。
保障支撑方面，征求意见稿提出要提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障三方面进行。王新锐表示，保障支撑部分的相关措施如其能有效落实，将极大促进数据要素的开发利用。
具体在优化数据流通环境方面，征求意见稿提出提高交易流通效率，支持行业内企业联合制定数据流通规则、标准，聚焦业务需求开展数据共享，提高多主体间数据共享效率。数据流通规则、标准的建立，涉及多个环节和多方利益，又该如何平衡？
王磊表示，数据流通链条长、环节多，牵涉到的利益相关方复杂多样，难以形成稳定共识，在建立标准、规则的过程中，需要先识别权利模型中的利益相关方，有效协调相关主体的利益；其次是在配套规范中尽可能明晰权利的内容、具体权能与行使方式，具有可操作性，能够明确指导实践。
吴沈括提示，在数据流通规则、标准的建立过程中，数据的权属规则、流通交易的实现规则、相关收益的分配规则以及必要的数据安全规则，将成为非常重要的突破口。
“应着重解决规则制定过程中天然存在的‘层层加码’‘只进不出’的问题，定期对规则的效果进行评估。”王新锐说道。
