数据要素、数字经济与新发展格局

卢福财

党的十九届五中全会明确提出，要加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，更多依靠科技创新，实现稳增长和防风险长期均衡。数字经济作为科技创新的产物，是近年来增长最快的领域，未来将持续发挥战略性新兴产业优势，提升产业链供应链现代化水平，不断培育新的增长点和增长极，成为我国畅通“双循环”的重要支撑。数据要素是数字经济发展的关键，但由于种种原因数据要素畅通循环还不很理想、数据要素潜能还没有得到充分发挥。本文核心观点是，构建新发展格局要以数字经济为支撑，而发展数字经济要以数据要素为关键，解决数据要素畅通循环问题，充分发挥数据要素潜能。

一、以数字经济为支撑构建新发展格局

首先，数字经济助推全面扩大内需。“以国内大循环为主体”的前提条件在于夯实内生需求的韧性，当外需长期低迷之时，内需足以驱动经济稳定增长。随着中国经济进入“减速增质”阶段，低质量的需求侧刺激难以匹配高质量发展的目标，数字经济将是兼顾需求侧短期修复与经济长期发展的重要抓手。从消费需求看，随着企业数字化、智能化加速转型，有效激活在线文娱、网络零售、云服务等线上消费需求，并以“线上+线下”的新零售形态推动消费升级重心的下沉，多层次释放中国超大规模市场的消费潜力。在新冠肺炎疫情中，网络购物、网络教育、网络医疗、网络娱乐等数字消费领域实现了快速增长，成为当前创新最活跃、增长最迅速、辐射最广阔的新兴消费领域。从投资需求看，无论是数字经济产业的发展，还是数字经济对传统产业的赋能，都催生了巨大的新投资需求。特别是全国正在系统布局面向未来经济的5G、物联网、工业互联网、数据中心、边缘计算、人工智能、区块链、虚拟现实等升级版数字新基建，将有效拓展投资新空间。数字新基建凭借其未来发展空间大、盈利前景好，将吸引更多社会资本长期投入，更有力地促进经济发展与居民收入增长。

其次，数字经济加速深化供给侧结构性改革。立足中国完备的产业体系，5G、工业互联网、大数据中心等新型基础设施将加快对供给侧的数字化升级，并与高度数字化的居民生活相连接。数字经济将通过两大途径有效推动供给侧升级。一方面，物联网、大数据、人工智能等数字新技术的融入纾解了外部高新技术的“卡脖子”风险，对内带动产业链的整体升级；另一方面，以数字技术赋能传统产业，培育数字经济产业的土壤，创造新的内生增长点，唯有如此才能使我国摆脱是工业大国而不是工业强国的尴尬状况，摆脱产业体系相对完整而许多关键产业环节、技术标准、核心部件还不能国产化的尴尬局面。与此同时，数字经济通过互联网、大数据等信息技术，对现有的生产方式进行颠覆性的变革，实现需求端与供给端及时、高效的信息反馈与链接，减少无效和低端供给，扩大有效和中高端供给，提升产业链水平。

最后，数字经济缔结内外循环的多元纽带。新发展格局不是封闭的国内循环，而是更加开放的国内、国际双循环，打通国际、国内两个市场，培育和形成我国参与国际竞争合作的新优势。信息技术革命推动了信息处理传输方式的变革、成本形成阶段的转移和主导资源类型的转换，使人类社会的经济交往大大突破了时间、空间和成本的障碍，从而有力地促进国内、国际双循环。从全球看，我国数字经济发展处于世界前列，相关产业配套能力已达到世界领先水平，相关经验积累也成为数字经济发展的中国智慧。通过数字经济发展能力输出可以做到以下三点：一是推动国内供需体系加速实现数字化升级，成为全球体系不可或缺的“供给—需求”双中心。二是推动全球价值链的数字化转型，打开国际合作分工的新渠道，加快形成基于新一代技术革命的新全球化时代。三是产生丰富的结构性机遇和“独角兽”企业，吸引全球资本的长趋势流入，补足国内产业资本的缺口。

二、以数据为关键要素驱动数字经济蓬勃发展

习近平总书记指出：“要构建以数据为关键要素的数字经济。”数据要素参与数字经济活动的生产、流通、交易与分配环节，目的就是以最小的数据成本消耗获得最大的数据利益。包含数字知识和数字信息的数据要素，通过数字技术与实体经济不断融合与创新，加快了经济新形态与新业态的构建步伐。数据要素在数据生产与消费中的组合、配置与效率的变化影响着整个数字经济社会生产的结果。数据要素作为新的生产要素，具有使能性和通用目的性等典型特征，将进一步发挥其对生产效率提升的倍增效应，从基础层、支撑层和整合层三个层面助推数字经济发展，具体表现为“数字产业化—产业数字化—全要素数字化”的路径。

一是数据要素嵌入数字化基础设施，推动数字产业化。在基础层，数据要素并不是以一种独立的要素形态存在，而是嵌入在支撑实体经济运行的各种数字化基础设施中，并通过数据中心、网络、终端等硬件基础平台，以及数据库、数据服务等软件基础平台，为人才、资本、创新等要素在实体经济中的融合提供基础环境，即“数据融合阶段”。同时，数据要素在一定程度上解决了企业生产经营中的信息不充分或不对称问题，有效提升企业生产效率，增加企业经营效益，扩大数字产业规模。

二是数据要素与实体经济深度融合，驱动产业数字化。在支撑层，数据要素全面融入实体经济运行，凭借其高流动性、低成本、长期无限性和外部经济性等特征，联动不同产业集群、不同组织，推动全产业链、全价值链的互联互通，实现跨产业、跨区域的产业协同，成为主导产业运行的“中枢”，促进产业结构优化升级，即“业务融合”阶段。同时，数据要素与传统产业广泛融合，乘数倍增效应凸显，对经济发展展现出巨大价值和潜能。数据推动服务业利用数据要素探索客户细分、风险防控、信用评价，推动工业加速实现智能感知、精准控制的智能化生产，推动农业向数据驱动的智慧生产方式转型。

三是协同创新发挥数据效能，实现全要素数字化。在整合层，数据要素通过对技术、资本、人才等各方面生产要素进行数字化、智能化改造和整合，在实现要素转型升级的同时，进一步重构原有产业的资源配置状态，实现5G、互联网、大数据、人工智能、区块链等新技术与实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展、充分融合，推动形成智能化的数字经济体系，即“全要素融合”阶段。

三、以畅通循环为切入点发挥数据要素潜能

虽然数字经济在我国发展十分迅猛，然而实践中还存在一些阻碍数据要素畅通、制约数字经济快速发展的因素：一是数据权属难以界定。目前我国数据资源开放共享缺乏有序规范，数据确权不统一，权属边界缺乏法律法规界定，引发了大量的数据使用纠纷，阻碍数据的共享利用。二是数据资源尚未资产化。由于数据资源价值缺乏开发利用场景，拥有大量数据资源的数字科技企业的资产价值未能得到有效衡量，阻碍了数据价值的释放。三是数据流通交易不顺畅。由于缺乏必要的制度设计和可靠的技术保障，大量政府数据资源沉淀在部门内部，没有及时开放出来供社会开发利用，可共享、可交易数据的范围不明晰，阻碍数据价值的全面释放。四是数据治理体系尚未建立。数据治理的法律法规体系尚未完善，国家层面缺乏统筹促进各领域数据流通交易、开发利用和安全保障的法律法规，个人数据滥采滥用行为严重。为解决上述不足，充分释放数据要素潜能，助力我国“双循环”新发展格局构建，我们需要做到“五个着力”。

一是着力丰富数据资源应用场景。一方面，大力支撑消费潜能精准释放。提升基于大数据的精准营销、就近服务、网络征信、服务质量评价等服务，促进供求信息对接、市场优胜劣汰、服务质量提升。拓展基于客户需求反馈的大数据研发设计模式，让企业研发设计更加具有针对性和导向性，有效满足居民个性化消费需求，释放消费优势动能。另一方面，加快生产环节数字化改造。加速推动智能制造，实现智能感知、精准控制的智能化生产，培育和扶持一批智能制造标杆企业，加快数字化产品研发，提升数据资源产出效率，提高数据资源产品的推广力度，充分释放数据资源价值。

二是着力培育数据要素市场。培育数据要素市场，一方面有利于释放数据要素价值，即数据价值化，直接驱动传统产业向数字化、网络化和智能化方向转型升级，进而有利于促进数字经济的发展；另一方面有利于数据要素与传统生产要素的深度融合，传统要素(如土地、劳动力、资本和技术等)与数据要素的融合需要通过数据要素市场来实现。数据要素市场培育遇到的最大问题就是数据要素流通壁垒较大，究其原因主要有三个方面：一是数据产权没有明晰；二是数据价值难以评估；三是仍然存在体制机制障碍。因此，必须加快建立数据产权界定制度，清晰数据产权的归属，建立数据要素价值评估体系，破除阻碍数据要素流通的机制体制，推动数据共享和数据交易，实现数据要素融合。

三是着力拓宽数据通道。要完善数据基础设施建设，加快5G、人工智能、工业互联网、物联网等数据基础设施建设，并推动其向高速化、智能化、泛在化演进，为数据要素向全产业领域传输提供渠道保障。积极推进有线及无线专用网络建设，整合各类VPN传输网络，依托5G、大数据、工业互联网等新基建工程，推动各地区大数据中心基础设施建设，提升高速数据传输能力，提高网络的数据储存、调取、发送能力，保障数据传递稳定可靠。

四是着力促进数据跨域流通。首先要推动数据国内跨区域流通。适应我国数字经济快速发展要求，优化东、中、西部数字基础设施和应用的空间布局，形成数据自由流通、按需配置、有效共享的全国性要素市场，推动东部互联网、大数据、人工智能等先进产业链延伸至中西部，打造新的数字经济增长极，形成以数据为纽带的东、中、西部区域协调发展新格局。其次是推动数据要素国际循环。在加强数据要素全面流通的国内大循环基础上，引领带动数据要素国际循环，实现数据价值全球优化配置。积极拓展数字经济合作领域，推动物联网、大数据、人工智能、5G、工业互联网、区块链等数字经济新技术与韩国、新加坡、“一带一路”沿线国家和地区的合作。以示范性、引领性和标志性的试点项目，推广数据要素价值释放的跨境新模式，更好地形成数据要素在全球各地、各国各企业之间的价值流动。

五是着力强化数据统筹。要推进政府顶层设计和规范管理，加强顶层设计和业务协同体系设计能力，在数据资源的标准化、商业化、市场化等重点层面加快标准制定和落地实施。加强数据要素的全面应用和统筹管理，建立全样本、全维度、全生命周期的数据关联和融合利用体系，纵横打通跨层级、跨部门数据通道，创建高质量数据生态和流通体系，全面优化政务工作流程，以服务型政府推进国家治理体系和治理能力现代化。

本文原载于《江西财经大学学报》2020年第6期。