实体经济是一国经济的立身之本，是财富创造的根本源泉，是国家强盛的重要支柱。要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，推动产业基础高级化、产业链现代化，提高经济质量效益和核心竞争力。这是夯实经济大盘、提振市场预期、促进内外贸发展的关键基础。

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在全球产业界的激烈竞争中，以数据和算法为基础的人工智能技术及产业开启了一系列颠覆式的信息、知识及智慧的（深度）合成生产与分发、创新及使用方式的革新，使人类由过去主要依赖人工采集数据、提炼信息、分析问题，形成信息、知识及智慧，逐渐转变为依赖人工和智能机器学习的方式形成和供给人类信息、知识及智慧。基此，人类社会高速步入数据时代，以数据和算法驱动的新经济业态、产业、模式大量涌现，对生产力与生产关系的发展和变革具有显著影响。由此，不断凸显发展实体经济离不开数字经济支撑的必要性和重要性，其中数据作为数字经济的核心要素的战略地位进一步显现。

2022年12月19日，《中共中央?国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（下称“数据二十条”）发布，标志着我国数据要素市场化发展及规范化治理进入了新阶段。“数据二十条”从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度，并通过不断推进与细化，有效促进数据要素的交易与流通，进一步释放数据要素的内在价值。

限制数据要素发展的几大因素

据中国信息通信研究院，随着“数据二十条”等一系列政策措施相继出台，数据要素市场培育进展加速，畅通数据资源大循环的方向愈加明确。各地方、各部门、各大企业纷纷加快数据要素领域布局，从体制机制、市场流通、产品研发、标准规范等多层次、多角度开展落地方案的深度探索，涌现出数据要素价值释放新热潮。

然而，在实践中仍然暴露出一些难点与痛点，限制数据要素发挥其应有的赋能作用。

其一，数据资源开放共享水平与数据质量有待提高，数据开发利用水平不足，市场化交易机制需加快建立健全。我国数据要素市场规模虽已跃居世界第二，政府、企业、社会组织等主体却广泛存在着不会用、不敢用等问题。同时，缺少统一的数据标准以及优质合规的第三方数据供应商与数据服务商，数据整合互通能力较差，数据质量难以保证。并且，数据领域核心技术仍需攻关，当前国内技术水平难以支撑从数据采集到场景应用的全链条任务目标。

其二，数据要素交易市场尚未完全形成，各种标准规范不健全，数据流通保障体系尚不完善。由于缺乏具体有效的落地举措，中国数据要素市场化配置仍面临产权不明、数据定价模型标准不一、市场交易和竞争行为无序等问题，易引发数据权益纠纷，增加数据交易过程中的操作成本与合规风险，制约数据交易双方的交易意愿，降低数据交易流通的效率。

其三，缺乏相对统一的数据安全保障规范和标准，尚未建立起兼顾安全与发展的数据安全保障体系，数据治理法治化水平有待提升。一方面，区块链隐私计算等技术尚未成熟和普及，数据交易过程中仍然面临严峻的数据安全风险。另一方面，通用人工智能的训练需要海量数据，极易出现信息泄露，导致数据的滥用。且由于数据原因，可能导致通用人工智能包含偏见和歧视性内容，引发社会伦理争议。

上述问题不仅会对企业、消费者等主体的数据权益构成负面影响，还不利于数据要素的市场化配置，阻碍数字经济与实体经济深度融合。

盘活数据要素资源，规范数据要素治理

在此背景下，盘活数据要素资源，规范数据要素治理，加快推进数据要素市场化配置、法治化运行及国际化流动已成为数字经济有效赋能实体经济的关键要素。

2023年11月25日，国家数据局局长刘烈宏在2023全球数商大会开幕式上提出“数据要素×”行动，并表示接下来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。该行动意在通过各行业、各领域加快对数据的开发利用，推动数据要素与其他要素结合，找到资源配置“最优解”，突破产出边界，创造新产业新业态。此举将促进我国数据基础资源优势转化为经济发展新优势，推动数据在不同场景中发挥乘数效应，真正释放数据要素的内在价值。

首先，发挥数据要素乘数效应，提高生产效率与资源配置效率，增强产业核心竞争力，为供给端提供强劲动力。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，利用数据流提高全要素生产率。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。

其次，发挥数据要素乘数效应，释放数据新价值，拓展经济增长新空间。让数据供得出、流得动、用得好，是发挥“复用”作用的重要前提。数据经由多个主体复用，将在不同场景创造多样化的价值增量。与此同时，数据在使用过程中一般不会被损耗，反而越复用越能创造新的价值，能够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。

最后，发挥数据要素乘数效应，催生新应用、新业态，培育经济发展新动能。中央经济工作会议提出，要以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力；强调要大力推进新型工业化，发展数字经济，加快推动人工智能发展。数据是人工智能发展的基础，人工智能需要大量数据尤其是高质量数据来学习，从而提高其预测和决策的准确性。同时，推动高价值数据要素的市场配置效率，能有效提升可用于人工智能研发的数据质量，为人工智能研发和广泛应用提供海量数据支撑。当然，在这一过程中需审慎处理好数据高水平安全与数据高质量发展之间的关系，以高质量发展支撑高水平安全，以高水平安全来保障高质量发展。

鉴于此，亟须从数据要素特性出发，尽快丰富完善数据要素市场交易基础制度，推动数据要素市场基础设施建设，增进数据要素市场化配置效能，同时，提升数据要素市场法治化治理能力，提高数据要素市场国际化水平。在加强各地数据交易中心在数据确权、数据定价、数据交易、数据安全、数据增值协作等合作的同时，更好融合联通操作层面的规范与标准，促进数据要素合规高效流通使用，建立一套符合数据要素高质量发展和高水平保护的规范体系和技术标准，有效激发数据要素乘数效应，加快推进数字经济赋能实体经济。

（作者系南开大学竞争法研究中心主任、法学院副院长、教授，南开大学数字经济交叉科学中心研究员）

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陈兵

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