工業互聯網“咖”解丨余曉暉：充分釋放數據要素價值 推動數字經濟健康發展
數據是數字經濟發展的關鍵生產要素，是國家基礎性戰略性資源。我國數據資源富集，2022年數據產量達8.1ZB，位居全球第二位。數據具有乘數效應，能夠創造規模經濟和范圍經濟，提升配置效率和激勵效率。充分發揮數據要素作用，是做強做優做大數字經濟，賦能實體經濟的必然要求。
一、數據要素是數字經濟發展的新動能
數據促進數字農業建設穩步推進。數據推動農業科學化經營決策，輔助精細化農業生產全面展開。如天津對花卉生產數據進行采集、比對、分析，結合植物生長特性，發出精準澆花指令，多余水自動回流，水資源重復利用率達97%。數據支撐農產品質量安全追溯，助力農業服務方式加快變革。如保定、唐山等市的食用農產品數字化監管平臺累計采集食用農產品品種信息近2萬條，關聯上游產地證明68余萬條，做到來源可溯、去向可追，實現食用農產品全鏈條溯源。
數據推動制造業轉型升級提速。制造業企業通過對生產、制造、供應等各個環節進行實時監測和數據分析，不斷調整優化。如南京鋼鐵基于工業互聯網實現生產過程全方位數據感知集成，降低原料、物流、能耗等綜合成本4.8億元，平均減碳0.5公斤/噸鐵。數據驅動制造業新模式新業態加速落地，實現從“規模生產”到“定制生產”。如上汽大通以數據貫通產品、客戶與生產管理系統，實現大規模個性化定制生產，在汽車市場整體放緩趨勢下實現60%的年復合增長率。
數據助力服務業新興業態蓬勃發展。數據在服務業的應用不斷向縱深拓展，在以金融、物流為代表的生產性服務領域，通過對用戶信息、用戶反饋等數據分析，提升服務精準性和服務質量。如金融行業依托數據進行差異化定價、精準營銷和智能投顧等，交通行業依托數據打造精準定位、高效安全的智慧交通數據網絡。在以零售、文體為代表的生活性服務領域，依托數據提高服務供給規模、服務效率和質量水平。如新零售通過數據驅動和智能化運營，實現線上與線下的全渠道融合，精準服務消費者，提升零售效率和質量。
二、數據要素價值化發展的關鍵難題
我國數據價值化發展仍處在初級階段。據中國信息通信研究院對我國部分企業樣本的測算，2022年農業數據貢獻度僅為0.32%、工業0.65%、服務業1.69%，數據價值化發展存在諸多難題。
一是數據采集和供給質量待提高。不同行業、不同設備等數據標準和接口不統一，數據整合互通和互操作性差。缺少優質、合規的第三方數據供應商和數據服務商，數據質量差，企業數據因數據失真、失準及一致性差等因素導致數據匯聚質量不高。公共部門數據供給質量和運作效率不高，公共數據資源目錄標準不一，全國統一的數據開放平臺尚未建成，數據開放共享依靠行政約束。
二是數據流通保障體系尚不完善。數據確權尚未取得實質性進展，數據二十條已明確數據三權分置的戰略方向，但尚未有具體有效的落地舉措；缺少數據定價和評估機制，流通依靠點對點交易，供需雙方存在較強的信息不對稱性，數據流通不透明度高；數據流通規則缺失，數據合規、數據評估、數據運營等重要環節缺少統一標準，市場交易和競爭行為無序。據調研，2022年我國大部分企業尚未參與到數據交易流通，參與交易流通的企業中，約87.67%的企業購買數據，33.32%的企業出售數據，數據供不應求。
三是企業數據開發利用水平不足。企業數據采集的廣度深度以及采集后數據的利用程度低，數據在企業生產制造和經營管理各環節特別是核心業務環節還難以發揮其應有的賦能作用。這一方面源于企業數據采集手段不足、存儲能力低、分析和應用技術弱，難以完成從數據采集到場景應用的全鏈條任務。另一方面受制于數據泄露風險、個人信息保護等問題，企業不敢用，參與數據開發利用的主動性、積極性差，行業數據與行業融合應用程度處于較低水平。
四是數據要素技術體系尚未成熟。從技術功能來看，當前數據技術手段主要聚焦在底層的計算、可信傳輸和安全方面，數據流通全生命周期的管理和控制等技術有待創新，各類技術相互組合的探索相對不足。從技術性能來看，我國數據要素相關技術的支撐不夠強，無論是軟件硬件之間的優化適配，還是工程化實現的創新突破，都任重道遠。從技術安全性來看，數據安全保障技術產品難以保障絕對安全，不同產品所使用的算法協議多種多樣，各自的協議安全根基也不盡相同，難以形成統一的算法安全基礎。
三、發揮數據要素在數字經濟發展中的乘數效應
當前，我國正處于數據資源邁向數據要素化配置階段的重大變革期，應多措并舉，推動構建“強資源、大市場、廣應用、善治理”的數據要素發展新格局。
一是布局數據基礎設施，夯實底座。推動可信數據空間建設，布局重點行業數據空間試點，支持龍頭、鏈主企業建立行業空間，形成可復制的經驗和模式。推動云基礎設施數據可控升級，建立信任樞紐，推動各類可信數據空間互聯互通。統籌算力基礎設施建設，聚焦數據采集傳輸，高水平建設5G和千兆光網，梳理區域層面算力需求，統籌推進異構算力協同建設與聯網調度。搭建新型數據服務網絡，充分利用現有標識解析體系等網絡設施，構建國家數據標識體系，培育基于數據標識的數據資源目錄、數據模型共享庫、數據交互中間件、數字錢包等數據產品。推動跨境數據基礎設施建設，加大國際海底光纜、國際互聯網數據交互點等數據基礎設施建設，提升跨境數據設施安全能力。
二是提升公共數據管理能力，引領發展。完善政務數據共享機制，建議加快出臺《政務數據共享條例》，建立國家政務數據共享交換平臺，形成全國一體化政務數據資源庫和目錄體系。推動公共數據授權運營，制定公共數據授權運營管理辦法和長效評估機制，明確數據權屬主體、數據運營主體和數據加工主體類型、相應責任、收益分配機制等。提升公共數據融合社會數據能力，區分工業、金融、醫療、交通、城市治理等，形成公共和社會數據流通融合體系，激發企業創新活力，加快推動新型智慧城市建設。
三是完善數據要素市場機制，補齊短板。建立數據產權制度體系，完善數據產權登記制度，出臺數據資產登記管理辦法，研究數據分類分級授權機制，建立互聯互通的數據產權登記平臺。構建多級市場規則，一級市場進行數據登記授權，要建立健全信息披露機制、市場準入機制等。二級市場進行數據流通交易，要規范數據交易流通、數據交易場所管理等。三級市場開展數據信貸融資、數據信托等數據資產金融創新活動。推進數據標準化體系建設，建立數據格式、接口、存儲等軟硬件通用標準，數據登記、數據交易、數據共享、數據服務等環節通用規范。
四是規范數據要素市場主體，共建生態。探索數據交易所牌照管理，嚴控數據交易所數量，區分國家級、區域級、行業級等多種類型，嚴格對數據交易所實施牌照管理，著力推動行業數據交易平臺建設。指導開展數商第三方評級認證，針對數據流通服務商、數據經紀商和第三方服務機構等，分類建立評級標準并頒發評級證書。建立主體間收益分配機制，建立數據要素價格形成機制，制定數據資產價值評估標準，區分不同數據類型，形成數據公允價值。
五是構建數據要素治理體系，強化保障。提高數據安全保障能力，促進數據要素市場信用體系建設，逐步完善數據交易失信行為認定、守信激勵、失信懲戒等機制。制定數據交易合同規范，明確各類主體的使用權限、使用范圍、使用方式和安全責任。強化數據在治理中的應用，強化數據采集布局，加強重點領域的全主體、全品種、全鏈條數字化追溯監管。加強監管事項清單數字化管理，運用多源數據為市場主體精準“畫像”，根據企業信用實施差異化監管。
來源：人民郵電報
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