放數養企 讓數據紅利普惠於民
日轮的远征
江浩然
胡麒牧
傅建平
馬亮
2024年是數據資產入表元年，數據資產化的第一道門檻在哪?點數成“金”的關鍵何在?如何加快釋放公共數據價值?數據要素又將如何賦能新質生產力?這些問題引發全國政協委員和專家的熱議。
“要從供給、流通、應用三端共同發力，加快公共數據資源開發利用。”全國政協委員、恆銀金融科技股份有限公司黨委書記江浩然在“兩會大家談”-“數據要素X如何賦能新質生產力”線上論壇建言。
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委員建言國家統籌設立公共數據專業服務平臺
論壇上，全國政協委員、恆銀金融科技股份有限公司黨委書記江浩然表示今年將遞交一份關於加快公共數據資源開發利用的提案。
江浩然在調研中發現，近年來圍繞公共數據資源開發利用，中央與地方密集出臺一系列法律法規政策，組織開展各種創新實踐、數據開發效果顯著，但仍存在一些突出問題:公共數據質量有待提升，開放程度有待提高，應用場景有待豐富。
對此江浩然建議，抓好供給端，提高公共數據質量，規範公共數據的收集、存儲、加工，促進公共數據提質增效；抓好流通端，保障公共數據安全，利用數據加密、數字身份等手段，爲流通端提供數據安全技術保障；抓好應用端，大力拓展公共數據開發利用場景，加快釋放公共數據的經濟價值和社會效益，使公共數據紅利實現普惠，讓老百姓暢享數字經濟帶來的安全和便捷。“在充分保護個人隱私、保護商業秘密和保障國家安全的前提下，制定併發布統一、權威的公共數據開放目錄，支持公共數據運營主體提供更多更好的產品和服務。”江浩然表示。
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公共數據的價值轉化中，政府應扮演什麼角色，規避哪些風險?
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“公共數據開發利用應該算大賬。”清華大學計算社會科學與國家治理實驗室專職研究員傅建平認爲，政府既是數據要素市場的監管者，也是公共數據的持有者和供給者，有序釋放大體量、高價值的公共數據，是培育數據要素市場的重要手段。有鑑於此，對於加快推進公共數據資源的開發利用，傅建平總結了四個字——“放水養魚”。
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“要放公共數據之水，養數據發展生態之魚，尤其要警惕假借創新之名，行涸澤而漁之實的做法。”。他呼籲保障各類所有制主體的機會公平，讓市場迴歸“價值理性、應用主導”的數據利用範式，更加註重提高數據應用帶來的經濟社會附加值，大力培育“熱帶雨林式”公共數據生態。“讓利於民很重要，數據紅利取之於民，更應用之於民。要放開政府的無形之手，更加註重提升中小微企業和社會公衆對公共數據的可得性，讓羣衆對數據價值更有獲得感。”
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中國數實融合50人論壇副秘書長、中鋼經濟研究院首席研究員胡麒牧，在發言中同樣強調了“放數養企”賦能企業發展的重要性。他建議通過重塑明晰政府、社會、市場三者邊界，最大限度地發揮政府在數據要素收入分配中的引導調節作用。
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“政府部門通常不直接處理數據，而是通過中介機構進行專業存儲、清洗和匹配，以最大化數據價值。”中國人民大學公共管理學院教授馬亮解析稱，開局階段，政府和國企在公共數據授權運營和開發利用方面有時存有顧慮，因此鼓勵企業、學術機構和智庫參與，共同營造良好的公共數據生態系統是關鍵。
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數據要素賦能新質生產力
要打破“數據孤島”、夯實數據基建
國家數據局提出，希望通過實施“數據要素×”三年行動發揮場景牽引作用，推進數據要素在相關行業和領域的廣泛利用，培育新質生產力。如何理解這個“乘”?
論壇上，中國人民大學公共管理學院教授馬亮率先分享了自己對於數據要素×的理解。“數據要素×的乘數效應，不僅僅體現在對每個單一行業的賦能，更多是作用於行業的漣漪效應中。”他解讀稱，匯聚多元和不同類型的數據能夠更全面精準地構建企業、個人信息畫像，這對於融資決策、信用擔保等衍生行業將產生顯著影響，這也是乘數效應價值破圈跨界的體現。
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傅建平表示，“數據要素×，是互聯網+的量變導致的質變結果，二者一脈相承。互聯網+側重於促進各行各業數字化、網絡化轉型發展，數據要素×側重於促進全要素協同、提升全要素生產率、加快發展新質生產力。數字化極大地推動着社會生產力的發展和生產關係的重塑，數據要素×將加速這一歷史進程。”據清華大學《中國地方數據發展報告(2023年)》顯示，當前國內數據發展不平衡不充分，整體尚處於起步階段。“可以說目前我國數據資產化的整體水平是剛起步，疊加不平衡不充分的發展實際，而這正是推動培育新質生產力的時機。”
數據要素如何賦能新質生產力發展?“點數爲金的關鍵，在於高質量數字科技人才培養和數據基建的夯實。”來自金融科技行業一線的全國政協委員江浩然直言，“強化重點領域數字化高端科技人才培養，就是築牢新質生產力發展的人才根基。”他表示，培育高質量數字人才，還要建立完善終身學習的職業教育體系，打造面向公衆的智能化終身學習公共服務平臺，提升全民數字素養和創新能力。同時，要夯實數據要素市場基礎建設，加快推進5G網絡、千兆光網等數字基礎設施建設，致力於形成全方面、多層次的新型基礎設施建設新局面。
“注重推動國內數據基礎支撐建設，這是數據二十條落實中的硬骨頭。”對此胡麒牧也深有同感。
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數據資產化面臨的第一道坎是什麼?
數據要素市場化目前已在路上，當前的關聯方包括金融機構、金融科技企業、數據基礎設施服務商、互聯網巨頭、高校以及各地的大數據交易所等多種平臺在內，不一而足。
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“解放思想是當前打破‘數據割據’、推進數據要素市場化的首要問題。”作爲來自科研一線的高校專家，傅建平依託其團隊的調研數據解讀稱，當前“數據割據”局面已經形成，數據供給“氣血不足”，數據流通“經絡不暢”，社會化利用率低，完整性、可得性差，價值難釋放，遠遠不能滿足企業羣衆的用數需求。
如何破局?傅建平建議，一是要敢於從“生產關係”深層次尋找破題之道，重塑數據生產關係；二是用發展的眼光看問題，未來數據將通過數據價值生態網絡，由人工智能實現按需生產、合理分配、高效流通及自由消費。三是把握“價值共創、共享開放、協同共生、數實融合”數字時代主基調，深入推進數據要素化、市場化和價值化，發展新質生產力，實現高質量發展。
談及第一道門檻，來自數實融合業務一線的胡麒牧，更多聚焦的則是數據確權定價的難題。實際上，去年底出臺的“數據二十條”巧妙擱置了數據所有權的爭議，並創設性地提出“三權分置”的數據產權框架。即建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制，並要求推進實施公共數據確權授權機制，強化統籌授權使用和管理。在此基礎上，胡麒牧從實操層面建議，以場內交易集中競價形成的公允價格作爲參照系，輔以一定基於市場供求關係的浮動比例，以作爲無形資產入表覈算的價值標杆，“更進一步再撬動構建全國統一的數據交易市場定價體系”。
採寫:南都記者 呂虹
