数据要素驱动数字经济发展的现状、问题及应对建议_数据推动数字经济具有挑战

通信世界网消息（CWW）党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。数据是继劳动、土地、资本、技术之后的“第五生产要素”，对驱动数字经济发展具有决定性作用。近年来，我国不断完善顶层设计、大力培育数据要素市场，在取得初步成效的同时，也存在数据要素市场化水平不高、数据产业链生态不完善、数据开发利用相关技术不强等问题，亟需精准施策，久久为功，以充分发挥数据要素对数字经济发展的驱动作用。

我国数据要素领域发展现状

顶层设计日益完善

在政策规划方面，国家层面出台《“十四五”数字经济发展规划》《关于加快建设全国统一大市场的意见》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，强调加快培育数据要素市场，着力破除阻碍数据要素供给、流通、使用的体制机制障碍。在法律法规方面，国家先后颁布《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》，为数据安全保护、数字经济健康发展提供了法律基础。在地方实践方面，深圳、上海等地区发布相关条例，从数据权益、数据开放与开发利用、数据交易等方面创新地方法规制度体系。

数据产业链已具雏形

移动互联网和物联网的飞速发展，拓展了数据采集渠道，推动海量数据资源成为生产要素。数据存储、处理能力稳步增强，“东数西算”工程深入实施，国家算力网络枢纽节点加快建设，数据中心建设规模和应用水平持续提升。截至2023年底，我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达到230EFlops。数据开放共享不断推进，截至2024年5月底，国家政务服务平台为各地各部门提供身份认证核验服务超107亿次、电子证照共享服务超108亿次，推动各地区各部门平台数据共享超过5400亿次。数据交易流通规模不断扩大，上海数据交易所数据显示，我国数商企业数量超过100万家，技术型数商、服务型数商、应用型数商蓬勃发展。数据应用场景不断丰富，从互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域，逐步向智能制造、数字社会、数字政府等领域拓展。

数据要素市场持续壮大

近年来，各地纷纷抢占数据交易发展先机，成立各具特色的数据交易平台。上海数据交易所构建“1+4+4”体系：紧扣建设国家级数据交易所“一个定位”，突出准公共服务、全数字化交易、全链生态构建、制度规则创新“四个功能”，体现规范确权、统一登记、集中清算、灵活交付“四个特征”；2023年数据交易额超11亿元，累计挂牌数据产品2100个。北京国际大数据交易所实现了全国首个新型交易模式、交易系统、交易合约、交易场景、交易生态的落地，截至2023年11月，数据交易备案规模已超过20亿元，交易主体500余家，数据交易合约7901笔，数据产品1624个，已发放27张数据资产登记凭证。

地方、企业探索成效初显

在地方探索方面，广东省发布《广东省企业首席数据官建设指南》，江苏省推行首席数据官制度，鼓励企业在决策层设置首席数据官，构建数据驱动的管理体系和决策模式；江苏省实施省级可信工业数据空间试点示范项目，推动可信工业数据空间生态链吸纳60多家成员，初步打造形成自主可控的可信工业数据空间系统。在企业探索方面，国家电网向银行出售电力大数据金融风控等服务，打造“电力数据看”新模式；中国移动打造“梧桐”大数据品牌，全面对外输出中国移动的数据产品与能力；柠檬豆与中国银行、青岛银行等研发了面向中小企业融资的纯信用数据金融产品，授信额度超5亿元。

我国数据要素领域存在的问题

数据要素市场化水平不高

一是数据交易规模较小。2023年，国内数据交易市场规模有望突破千亿元，但与1.3万亿元的大数据产业规模相比存在较大差距。具有海量数据资源的大型平台企业数据交易业务市场空间有待拓展。二是制度建设尚不完备。数据产权相关法规不明确，市场参与主体权责不清晰，可以交易的数据范围尚未界定，数据交易中的权属变更引发资产归属不明等问题仍未解决。数据交易的市场准入机制、定价机制等尚未健全，缺乏统一的定价标准。三是交易模式尚未成熟。随着数据市场发展，目前形成了用户主导、供应商主导、做市商、交易平台等多种数据交易模式，其中前三种模式主要服务于小规模的交易场景，而具有发展潜力的交易平台模式目前规则尚不明晰。

数据产业链生态不完善

一是高质量数据资源供给不足。我国数据资源规模庞大，但开发利用不足，能够真正成为生产要素的数据资源占比不高，且数据资源供给结构失衡，呈现“政府数据多、企业数据少”的现象。二是数据应用场景不够丰富。目前数据需求主要集中在金融、公共服务、零售等少数行业，如上海数据交易所金融板块交易占比达66.75%。三是服务支撑存在不足。目前市面上缺乏数据交易磋商、资产定价、合规评定等规范化的专业服务支撑，数据服务商数量不足且良莠不齐。四是从业人员水平有待提升。数据要素市场相关从业人员的数字素养与技能水平参差不齐，影响数据交易的安全性、公平性、可信性。

数据开发利用相关技术存在短板

一直以来，我国在数据关键核心技术领域存在短板，关键数据开发利用相关技术对外依赖程度高，这制约了数据资源的采集、开发、应用。以数据分析挖掘使用的人工智能技术为例，我国人工智能技术应用走在世界前列，但在人工智能算法方面，国内使用的人工智能开源软件包90%以上依赖谷歌TensorFlow和脸书Pytorch等产品；在人工智能算力方面，英伟达占据全球人工智能芯片市场约75%的份额，国内在FPGA、GPU等领域缺乏具有竞争力的原创性产品，大多只是二次开发；在数据库领域，甲骨文、微软和IBM等美企商业版及其控制的开源产品，在我国金融、电信等重点领域占有率超过80%；在工业软件领域，国外研发设计类软件占国内85%以上的市场份额；在电子系统领域，多数高端可编程逻辑控制器和工业网络协议被国外厂商垄断。此外，国内工业大数据分析、工业机理建模、工业大数据应用开发等技术瓶颈凸显，制约了数据资源的采集、开发、应用。

金融资本投入相对不足

金融资本是数字经济发展壮大的重要条件。近年来，在资本支持下，数据资源与产权交易、互联网平台、信息基础设施建设等以数据为基础支撑的产业不断发展壮大。但近期受经济下行压力加大、监管政策叠加等因素影响，资本投向上述业态的金额大幅下降，在一定程度上制约了数据产业和数据要素市场的创新发展。

针对数据要素市场发展的建议

加强数据要素市场统筹管理

一是健全国家层面立法。研究制定数据确权、定价、交易等相关法律法规，分行业制定数据安全等实施细则，鼓励各地结合实际探索制定数据交易地方政策法规，确保可落地、可执行。二是鼓励地方先行探索。加大数据交易试点力度，鼓励各地交易机构在制度建设、产业培育、公共资源流通等路径不确定的领域开展探索，遴选部分地区开展试点，建立容错机制，支持地方大胆创新。三是鼓励企业开展数据资源入表探索。探索开展基于数据资源入表的数据要素型企业认定，支持出台基于数据入表的加计扣除税收优惠政策。

培育完善数据产业链生态

一是提升数据供给能力。鼓励互联网企业、电信运营商、工业企业等开放数据，提升数据供应量。二是建立健全数据产业链安全保障体系。鼓励行业、地方和企业推进数据分类分级管理，探索可信的数据流通架构，防范化解数据安全风险。三是培育多元化数据要素市场服务主体。支持数据服务产业发展，培育规范的数据交易平台以及资产评估、登记结算、交易流通等市场主体。

强化数据开发利用相关技术攻关

一是明确技术攻关方向。全面梳理制约数据资源开发利用的核心技术，建立关键技术攻关突破图谱。二是加大创新资源投入。在数据资源开发利用领域设立一批具有前瞻性、战略性的重大技术攻关项目，引导有资质、有实力的民营企业和平台企业参与。三是加强技术产品推广应用和迭代创新。探索建立数据资源开发利用新产品、新服务推广机制，利用国内大市场优势推动产品应用和迭代创新。

加大多渠道资金支持力度

一是加强政府投资基金融资支持。鼓励中国互联网投资基金等数字经济领域内国家级政府投资基金投向具有核心技术的创新型企业。二是强化资本市场对接。引导资本市场完善对数据领域企业特别是“专精特新”企业的投资服务，促进直接融资服务和产品创新，支持相关企业在资本市场上市融资。三是扩大增量资金来源。引导有条件的地方政府联合平台企业、金融资本设立数据产业发展投资基金，聚焦数据资源开发利用领域“双创”项目进行投资。

*本文刊载于《通信世界》总第946期 

2024年6月25日 第12 期