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国家数据局局长刘烈宏:研究实施“数据要素×”行动 找到资源配置最优解

   日期:2024-11-10     作者:n19v1    caijiyuan   评论:0    移动:http://tiush.xhstdz.com/mobile/news/5588.html
核心提示:转自:上海证券报  随着数据要素市场加速发展,数商作为新的市场经营主体,也呈异军突起之势。  11月25日,在2023全球数商大

转自:上海证券报

国家数据局局长刘烈宏:研究实施“数据要素×”行动 找到资源配置最优解

  随着数据要素市场加速发展,数商作为新的市场经营主体,也呈异军突起之势。

  11月25日,在2023全球数商大会开幕式上,国家数据局局长刘烈宏将他履新以来的第三次公开演讲主题锁定为数商。

  刘烈宏说,国家数据局非常重视推进数商的发展。下一步,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,从供需两端发力,在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域,加强场景需求牵引,打通流通障碍、提升供给质量,推动数据要素与其他要素结合,催生、新业态、新模式、新应用、新治理。

重视推进数商发展

  之前的11月23日,在杭州举行的第二届全球数字贸易博览会上,刘烈宏曾分享了关于数据基础设施建设的思考,并表示要加快推进数据基础设施的建设工作,包括加强顶层设计、繁荣产业生态、开展国际合作等。

  在11月25日的发言中,刘烈宏再次提到数据基础设施建设。他说,在推进数据要素市场化配置的过程中,特别是在丰富完善数据基础制度、推动数据基础设施建设、促进数据流通和开发利用等方面,数商扮演着重要的角色,发挥着关键的作用,国家数据局非常重视推进数商的发展。

  相较于券商、电商等成熟机构主体来说,数商是一个新概念。两年前,上海首提数商概念。在各方大力推动下,我国数据产业快速发展。据上海数据交易所研究,2013年至2023年,中国数商企业数量从约11万家增长到超过100万家。

  刘烈宏表示,数商是一个不断发展的经营主体,也是数据产业的重要组成部分,在盘活数据要素价值中发挥着关键作用。

 数商生态三大主体

  作为以数据为生产经营关键要素的企业,数商有哪些形态?目前,上海数据交易所已归纳出十大数商类型,包括数据产品的开发、合规评估、质量评估、资产评估、经纪、授权运营、交付、咨询、安全和治理服务商等,后续还会视情持续丰富。

  刘烈宏认为,数商既有从事数据产品开发、发布、承销和数据资产合规化、标准化、增值化的服务型企业,也有从事利用数据赋能相关产业,推动产出增加和效率提升的应用型企业,还有为数据采集、传输、管理等提供支撑的技术型企业。

  对于各类型数商所扮演的功能和角色,刘烈宏进行如下阐述:

  服务型数商是数据流通的“推进者”,促进数据动起来。通过探索可信流通技术,提供数据质量评估、风险评估、合规交付等服务,为数据供需双方提供可信链接,推进数据高效流动。

  应用型数商是数据价值的“转化者”,促进数据用起来。通过提供数据开发利用工具、数字化转型服务等,帮助千行百业挖掘数据价值,将痛点难点转化为新增长点,将投入成本转化为新的利润来源。

  技术型数商是数据资源的“开发者”,促进数据聚起来。通过帮助各类经营主体更好地采集、清洗、存储、传输和管理数据,让分散在不同系统、平台的数据,汇聚成标准化、可流通的生产要素,拓展数据来源,提升数据质量。

 发挥数据乘数效应

  不同于以往的“互联网+”或者“数据+”,刘烈宏在本次大会上首提“数据要素×”,突出数据要素的乘数效应。

  何为数据要素的乘数效应?刘烈宏表示,数据具有规模报酬递增、非竞争性、低成本复制的特点,作用于不同主体,与不同要素结合,可产生不同程度的倍增效应。通过在各行业、各领域加快数据的开发利用,能够提高各类要素协同效率,找到资源配置“最优解”,突破产出边界,创造新产业新业态,实现推动经济发展的乘数效应。具体表现为:

  一是以“协同”实现全局优化,提升产业运行效率,增强产业核心竞争力。通过从数据中挖掘出有效信息作用于其他要素,改造提升传统要素投入产出效率,以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流,找到企业、行业、产业在要素资源约束下的“最优解”,提高全要素生产率,可解决过去解决不了的难题,实现过去创造不了的价值。

  二是以“复用”扩展生产可能性边界,释放数据新价值,拓展经济增长新空间。一份数据可由多个主体复用,将在不同场景创造多样化的价值增量。与此同时,数据在使用中一般不会损耗,反而“越用越好”,突破传统资源要素约束条件下的产出极限,拓展新的经济增量。

  三是以“融合”推动量变产生质变,催生新应用、新业态,培育经济发展新动能。数据规模越大、种类越多,产生的信息和知识就越多,创造价值的空间就越大。不同类型、不用维度的数据聚合后,还可能从量变引发质变,获得意料之外的价值。

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