專訪中央財大歐陽日輝：發揮數據要素乘數效應和創新引擎作用，助力發展新質生產力

南方財經全媒體記者張雅婷 廣州報道日前，黨的二十屆三中全會審議通過了《中共中央關於進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》（以下簡稱《決定》）。《決定》提出，培育全國一體化技術和數據市場；健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度。

《決定》還提出，建設和運營國家數據基礎設施，促進數據共享。加快建立數據產權歸屬認定、市場交易、權益分配、利益保護制度，提升數據安全治理監管能力，建立高效便利安全的數據跨境流動機制。

作爲首個將數據作爲生產要素的國家，我國如何推進數據要素市場化配置改革，有效釋放數據活力？當前面臨哪些難題待解？數據要素如何賦能實體經濟，助力培育新質生產力？南方財經全媒體記者專訪中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長、教授歐陽日輝，進一步解讀和展望我國數據要素市場化配置改革發展。

推進數據要素市場化配置改革

《南方財經》：黨的二十屆三中全會對加快構建促進數字經濟發展體制機制和完善數據要素市場制度規則作出部署，爲我國推進數據領域的改革發展指明方向。近年來，國家戰略和國家政策如何推動數據要素市場化配置改革？

歐陽日輝：黨的十八大以來，我國政府從政務信息系統互聯和公共數據共享起步，推動數據要素市場化配置改革大致可以分爲三個階段。

第一階段，主要是探索政務部門信息共享和行業數據資源開放共享。比如，2016年，國務院印發《政務信息資源共享管理暫行辦法》明確“以共享爲原則，不共享爲例外”。

第二階段，數據作爲新的生產要素，被納入構建更加完善的要素市場化配置體制機制之中。2019年，黨的十九屆四中全會首次將數據與土地、勞動力、資本、技術並列，作爲重要的生產要素。

第三階段，構建數據要素組織體系架構，探索數據資產入表和資產管理、數據開發利用等。2023年國家數據局組建，負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設等。2024年以來，各地因地制宜推進改革，各省份均完成機構組建。各地數據工作機構職能強化，北京等21個地區將數字政府建設納入數據工作範圍，機構職能延伸到公共數據的生產和採集環節。大部分省份配套設立數據發展促進中心，組建數據集團，進一步加強組織保障，理順數據管理、資源整合和開發利用的關係。上海、北京、廣州、深圳等探索建設數據交易所。總體來看，上下聯動、橫向協同的數據工作體系基本形成。

《南方財經》：在近日舉行的“推動高質量發展”系列主題新聞發佈會上，國家數據局局長劉烈宏提到，今年是數據工作夯基壘臺、提檔加速的重要突破期。你認爲我國數據工作開創新局面面臨着哪些挑戰？

歐陽日輝：按照加快培育新質生產力和高質量發展的要求，我國數據工作還存在以下主要問題：

第一，國家數據基礎設施有待構建，我國數據流通交易相關基礎設施建設還處於起步階段，缺乏集中建設的高效、便捷、一致可控、互聯互通的一體化基礎設施。第二，數據要素市場化配置改革亟需法治支撐，各地推進改革過程中已觸碰到數據權屬、授權運營、資產評估、納統入表、跨境流動、合規安全等“硬骨頭”，數據要素市場功能尚未有效發揮，地方立法權限不足且適用範圍有限使得大量探索舉措“象徵性”落地，面臨“實踐走在理論之前”的現實困境。第三，數據要素治理及開發利用整體水平偏低，大量數據未被充分挖掘、利用，數據高質量供給能力提升迫在眉睫。第四，數據要素市場供需對接不足，我國數據要素市場長期存在“條塊分割”的問題，不同系統之間的數據資源缺乏有序整合和有效流通，數據要素無法在統一市場自由流通。數據交易機構建設處於起步探索階段，場內市場不夠活躍。第五，數據應用與安全問題依然嚴峻，數據安全問題制約數據開發利用。

《南方財經》：《決定》明確健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。同時提出，加快建立數據產權歸屬認定、市場交易、權益分配、利益保護制度。在你看來，我國以數據基礎制度建設爲抓手，推進數據要素市場化配置改革應把握哪些重點？

歐陽日輝：我認爲在完善數據基礎制度的基礎上，推進數據要素市場化配置改革首要是鼓勵市場主體大膽探索數據產權改革和收益分配，建立容錯機制。加快推進結構性分置的數據產權運行機制先行先試，鼓勵國內重點地區率先開展數據持有、加工、流通、使用過程中各參與方合法權利的界定。

特別在探索收益分配上，此次《決定》重申完善了健全數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制，這其中兩個關鍵詞是市場和貢獻，本質是收益分配機制。培育市場是關鍵，市場發展起來了纔有收益，才能討論分配的問題。因此，應加快數據交易的技術、產品和管理的“標準基建”，對數據應用價值、市場價值和社會價值進行綜合分析與評估，構建科學的數據資產價值評估指標體系，探索個人數據、企業數據、公共數據等不同數據要素權利主體按貢獻參與分配的實現形式，研究制定權益保護與開發利用合理邊界等制度安排。

此外，在數據基礎設施體系建設方面，應當規劃數據綜合業務網建設，實現算力資源的跨區域高效整合與普惠共享，“數算一體”支撐建設可信數據流通體系。在公共數據開發利用方面，應推動公共數據目錄整合優化，探索設立公共數據基礎制度先行示範區，推動公共數據資產登記評估，制定公共數據開放與利用激勵機制，支持公共數據標註等創新工程落地。在數據要素市場建設方面，應構建由數據交易所和行業數據服務平臺相互促進、協調發展的多層次數據流通交易市場，建立和完善全國一體化的數據要素市場。在繁榮數據流通交易生態方面，應優先選擇數字化轉型需求迫切、數據資源豐富、產業鏈協同潛力大的行業如製造業、農業、醫療健康等作爲突破口，構建行業數據共享平臺，促進產業鏈上下游數據的互聯互通。在培育壯大數據產業方面，應大力發展技術型、應用型和服務型等數據商，積極培育數據服務中介機構，國家層面應儘快出臺數據產業發展的指導意見。

數據要素賦能實體經濟發展

《南方財經》：《決定》提出，健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度。國家數據局會同有關部門2023年12月印發的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》（以下簡稱《行動計劃》）聚焦工業製造等12個行業領域，推動數據要素賦能千行百業。作爲參與該政策制定的專家之一，“數據要素×”這一概念如何理解？聚焦12個行業領域賦能實體經濟背後有何考量？

歐陽日輝：當前，我國正在發展以數據爲關鍵要素的數字經濟。數據是新型生產要素，一方面，數據必須融入到經濟社會活動中，才能發揮其價值；另一方面，數字經濟是融合性經濟，數據是促進實體經濟和數字經濟深度融合的“融合劑”。數實融合強調充分利用大數據、人工智能、雲計算等數字技術，採集、分析和運用多維度、多源頭的數據，以數據爲中心進行決策和行動，以數據爲基礎進行業態和模式創新，實現優化決策、創新模式和提升效率的目標。《行動計劃》體現了政府政策的連續性，互聯網等數字技術是數字經濟發展前期的主要驅動力，當前已形成數字技術與數據要素雙輪驅動數字經濟發展的新局面，這是順應數字經濟的發展規律的政策創新。

我參與了《行動計劃》的起草工作，在確定“數據要素×”概念時曾有激烈討論，提出過倍增效應、倍乘效應、乘數效應這三個概念，最終採用了“乘數效應”概念。主要出於三個考慮：一是數據要素是新型生產要素，乘數效應更能反映數據要素在經濟增長中的作用，可以用於表示數據要素進入經濟系統和生產函數中對經濟總量的變化；二是數據要素具有不同於傳統的生產要素的技術—經濟特徵，可以對經濟增長有直接和間接作用，提升傳統單一要素生產效率、優化傳統要素資源配置效率、激活其他要素替代傳統要素的投入和功能，可以成倍提高其他要素的投入產出效率；三是“加”是指簡單再生產，“乘”是指擴大再生產，數據多源多方協同、多主體複用、多場景應用，催生新產品、新技術、新產業、新業態、新模式，產生放大、疊加、倍增效果。因此，“數據要素×”是數據融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，發揮協同、複用和融合作用，對其他生產要素、服務效能和經濟總量產生擴張效應，提升效率、釋放價值和創新發展，推助構建以數據爲關鍵要素的數字經濟。

《行動計劃》選取工業製造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅遊、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳等12個行業和領域，符合當前發展實際，也具有一定前瞻性。我們在行業領域的排序上有多重考慮：第一，按照三次產業、公共服務來排序；第二，根據《“十四五”數字經濟發展規劃》中重點行業數字化轉型提升工程的要求；第三，製造業是我國經濟的壓艙石，因此將工業製造排在第一位。同時，我們還考慮充分發揮市場活力，比如金融行業對數據開發利用相較其他行業相對成熟，《行動計劃》未過多部署，只在金融服務實體經濟、提升風險防控水平兩個方面提出要求。當前，各地政府積極響應《行動計劃》，需求牽引下的數據開發利用已成爲主要趨勢。

《南方財經》：《決定》提出健全因地制宜發展新質生產力體制機制。推動技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級，發展以高技術、高效能、高質量爲特徵的生產力。數據要素將如何助力新質生產力的發展？

歐陽日輝：發展以數據要素爲關鍵因素的新質生產力，是加快形成新質生產力的先手棋。數據是勞動工具、勞動對象和勞動產出的綜合物，加速滲透到生產、流通、消費等經濟環節，爲擺脫傳統地資源消耗型經濟增長模式奠定了物質基礎，並演化爲數字時代經濟高質量發展的關鍵要素。推進“上雲用數賦智”，有效發揮數據要素乘數效應，不僅催生新產業新業態新模式，而且推動產業深度轉型升級，是數字經濟快速發展背景下加速發展新質生產力的關鍵。數據要素乘數效應的實質是極大地釋放和激發勞動者主導和統領其他所有要素產生的價值倍增效應，實現勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升，推動創新鏈產業鏈資金鍊人才鏈深度融合，推動生產力向更高級、更先進的質態演進。數據要素因其顯著的乘數效應和創新引擎作用，將成爲新質生產力的核心生產要素。