數據作為新型生產要素,正快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節,成為推動經濟社會高質量發展的重要動力。國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》,提出到2026年底,數據要素應用廣度和深度大幅拓展等系列目標。
推動數據的低成本多場景復用,提升全要素生產率
“目前存在數據應用潛力釋放不夠、供給質量不高、流通機制不暢等問題。‘數據要素×’行動就是通過推動數據在多場景應用,提高資源配置效率,創造新產業新模式,培育發展新動能,從而實現經濟規模和效率倍增。”國家數據局副局長沈竹林介紹,三年行動有以下主要特征:
從連接到協同,從基于數據生成和傳遞的互聯互通,轉變為基于數據有效使用的全局優化,進一步提升全要素生產率;通過從數據中挖掘有用信息,找到企業、行業、產業在要素資源約束下的“最優解”。比如,打通制造業產業鏈數據,實現供應鏈上下游零部件廠與主機廠的高效協同研發制造,有效縮短研發周期,降低供應鏈成本,創造更高質量、更好性能的產品。
從使用到復用,從千行百業利用互聯網技術,轉變為基于行業間數據復用的價值創造,拓展經濟增長新空間。比如,在新能源發電領域,未來發電量是決定項目投資回報的關鍵因素,但受天氣影響,存在較大的不確定性和難以預測的隨機波動,投資風險較高。融通氣象、發電量歷史數據,新能源企業與保險機構能夠建立發電量波動模型,提前鎖定收益,開發以未來發電量為標的的保險產品。
從疊加到融合,從數據匯聚支撐的效率提升,轉變為多來源多類型數據融合驅動的創新涌現,培育經濟增長新動能。不同類型、不同維度的數據融合,將推動不同領域的知識融通,促進生產工具創新升級,催生新產業、新模式。比如,在自動駕駛領域,任何一個單一數據來源,都無法實現真正的智能,必須通過單車智能和車路協同,才能做到全自動駕駛。
中國工業經濟學會會長、中國社會科學院大學教授江小涓認為:“數據要素最突出的特點是可低成本多場景復用,一組數據可以被不同主體以不同方式重復利用,并且能夠通過解構重組、匯聚融合等方式,被多層次多元化挖掘出更多價值,實現知識擴散、市場拓展和價值倍增,提升全要素生產率。”
先期選取12個行業和領域,明確典型應用場景
從哪些行業切入能夠有效發揮數據價值?
沈竹林表示,按照“有基礎、有場景、有需求”的原則,國家數據局結合目前發展情況,先期選取12個行業和領域,推動發揮數據要素的乘數效應。
“在這些行業和領域,數據資源豐富、應用需求廣泛、交互鏈條多層次,具有較好的應用基礎和廣闊的發展空間。”江小涓說。
例如農業領域,數據協同需求較大,而經營主體較為分散,農業生產各環節數據流通不暢,數據資源開發利用程度較低。對此,將強化協同,推動環境、養分、生長、銷售、存儲、加工等全鏈條數據融合利用,提高農業生產效率。
例如金融領域,對其他行業數據需求大,通過引入科技、環保、養老、醫療、社保等領域數據,金融機構可以完善信貸模型,輔助面向中小微企業的貸款授信決策,在降低金融機構壞賬率的同時,更好賦能實體經濟發展。
科技領域數據聚合價值高,擬促進多元數據融合,培育新模式新業態。以化學化工工藝設計為例,不同化合物或工藝方法的實驗需耗費大量時間,效率較低。通過結構、物性等基礎實驗數據的匯聚融合,結合工藝數據科學分析可實現科研最優方案的高效篩選。
氣象領域數據通用性強,擬推動數據開放,提高數據供給質量。氣象數據可以賦能農業、交通、能源、旅游等多領域發展,在氣象災害監測預警、糧食產量預測、惡劣天氣條件交通應急處置、船舶遠洋導航、煤電油氣運調節、森林防滅火等眾多場景中發揮作用。
“后續,我們會結合工作推進情況,適時研究推出新的應用場景。”沈竹林表示,下一步,將聯合有關部門、地區研究組織“數據要素×”試點示范工程;聚焦重點行業和領域數據開發利用難點問題,以真實數據和場景需求為牽引,以競技方式調動產學研用各主體共同開發數據產品等。
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