原標題：聚焦數據要素：如何創造更好的“數據”生活

來源：光明日報

原標題：聚焦數據要素：如何創造更好的“數據”生活

來源：光明日報

【光明青年論壇】

編者按：2024年世界互聯網大會烏鎮峰會期間，一系列數據要素的新應用獲得廣泛關注。數據要素的價值不僅體現在人工智能、大數據等新興技術領域，也更深刻改變著農業、制造業、服務業等傳統領域。有關部門日前印發的《關于加快公共數據資源開發利用的意見》提出，“充分發揮數據要素放大、疊加、倍增效應，為不斷做強做優做大數字經濟、構筑國家競爭新優勢提供堅實支撐”。11月22日國務院常務會議進一步要求，強化平臺經濟領域數據要素供給。可以說，數據要素應用領域正加速拓展，應用深度持續深化，不知不覺間，數據要素在我們生活中已經無處不在。數據要素應用出現了哪些新進展，它又將給各行各業帶來哪些變化？面對數字化時代，我們應該如何更好發揮數據要素優勢和作用？本期“光明青年論壇”聚焦這一話題展開討論。

與談人

劉政文 北京大學經濟學院助理教授

李夏旭 中國政法大學民商經濟法學院講師

黃倩倩 國家信息中心大數據發展部助理研究員

主持人

本報記者 陳之殷 陳 恒

數據要素應用出現哪些新進展

主持人：數據要素在當今時代已無處不在，但對普通民眾來說，很多人對其仍缺乏直觀的認識和感受。能否用一些實例來展現數據要素應用的新進展，以及對人們日常生活和各行各業帶來的改變？

劉政文：最近有一個很好的例子，就是11月27日七部門發文推進醫療機構檢查檢驗結果互認。這項舉措一旦全面鋪開，就意味著患者到醫院就診時，醫生可以在患者同意的情況下查看患者在其他醫院的歷史就診記錄，包括檢查檢驗結果和電子病歷。在檢查檢驗結果項目有效的時間內，當醫生開立相關檢查檢驗時，系統會提醒該項目為互認項目，避免重復檢查，減少患者支出。同時，即時產生的檢查檢驗結果也會上傳到省級健康信息平臺，完善患者的診療信息。

在剛剛閉幕的2024年世界互聯網大會烏鎮峰會上，一些獲獎案例讓我們看到了許多數據要素應用的新模式、新產品。例如，一家企業的法律大模型，通過學習海量法律法規、司法文書、合同文件，能夠幫助用戶智能化地搜索法律法規、展示推理過程、起草審查合同等，成為不知疲倦的人工智能法律助手，極大地提高了法律專業人員的工作效率，也幫助普通人更容易地理解和使用法律。再如，青島一家企業的工業大模型，利用工業機理模型、專利詞典、工業圖譜等底層數據，內置數以億計的參數，可以智能化地根據人的自然語言指令靈活操作機械臂完成精細的工業組裝，形成了工業人工智能“最強大腦”，極大地提高了生產效率和產品質量。可以看到，數據要素的持續積累，越來越成為人工智能等技術發展的關鍵動力。

李夏旭：這些例子非常直觀地展現了數據要素對于人們生產生活的影響。其實，在今年首次舉辦的2024年“數據要素×”大賽里，展現了數據要素在更多領域的應用，包括農業、影視制作、時尚、公共服務、災害預防等。在農業領域，通過對氣象、土壤濕度、作物生長狀態等數據的實時監測與分析，可以為農戶提供比較精準的耕作方案，提升農業生產效率，減少資源浪費。在影視創作領域，通過分析各平臺的觀眾評論數據，可以了解民眾對劇情、角色、敘事風格的喜好，指導從業者創作符合大眾期待的影視內容。在時尚領域，可以結合消費者的體型數據，提供虛擬試衣服務，幫助他們直觀地了解衣物的穿著效果，提升購物滿意度。在公共服務領域，通過分析公交車的實時客流數據，可以動態優化公交線路和發車頻率，減少市民的候車時間；通過分析道路交通數據，則可以精準掌握擁堵情況，優化交通信號燈的時長，提高道路通行效率。在災害預防領域，通過分析臺風、洪水等災害的實時監測數據，可以預測自然災害并提前通知受影響地區居民。

黃倩倩：從這些例子可以看到，作為當今最為典型的通用目的技術，數據技術已經有效賦能千行百業，將創新快速擴散到整個經濟體，從而大大提升全要素生產率。研究發現，企業數據使用率每提高10%，可帶來零售、咨詢、航空等領域人均產出分別提升49%、39%和21%。測算顯示，2023年全球企業數字化轉型推動的名義GDP占比達52%，首次超過全球GDP的一半。出現這一現象的根本原因，是信息化正從早期企業實現生產管理自動化的階段，向整合調度企業數據資源，進而重構企業業務流程的階段演進。

展望未來，數據要素對各行各業的影響必然越發擴展。制造業領域關注智能化生產、供應鏈優化和產品質量控制等關鍵環節，重點推動大數據、人工智能、物聯網等新技術在設備故障檢修預測、庫存優化、質量追蹤等方面的應用水平。服務業領域重點推動數據在優化客戶體驗、自動化服務流程、個性化推薦、精準預測市場趨勢等領域規范應用。農業領域則瞄準精準農業、資源節約型農業和農產品追溯等新領域加強數據應用水平。數據要素的使用不受任何個人偏向的約束和引導，可以服從于所有行業和活動的需要，這也是國家層面大力推進“數據要素×”行動的根本原因。

如何在推動數據要素應用中發揮優勢、應對挑戰

主持人：相較于傳統的生產要素（如土地、勞動力、資本、技術等），數據要素在推動經濟社會發展方面具有哪些優勢，帶來了哪些挑戰？

李夏旭：談到數據要素的優勢，人們最先想到的就是數據的非排他性和非消耗性，這兩個特性不僅明顯區別于傳統的生產要素，也為推動經濟社會發展帶來了更多可能性。首先，數據的非排他性賦予其極高的利用效率。傳統生產要素具有高度的排他性，如一塊土地用于農業生產，就無法同時用于工業建設。而數據可以在多個場景、不同主體間同時使用，且不會因一方的使用而對他方使用構成妨礙，從而大幅提升了使用效率。其次，數據的非消耗性賦予其極高的復用價值。傳統生產要素如土地、資本、勞動力會因使用而產生消耗。數據則不同，無論被使用多少次，數據都不會發生損耗，反而會在使用過程中產生新的有價值的數據。

黃倩倩：這些新的特性是優勢，同時也帶來新的挑戰。與土地和勞動等有形要素相比，數據要素因無形性、可復制、易傳播，權屬比較繁雜，不僅涉及數據產生者、存儲者、處理者、應用者等多種主體，而且權屬的構成也與有形要素以所有權為主的特點存在很大差異。與資本要素相比，一方面，數據交易標的大多以買方個性化需求為導向，非標準化和非均質化程度高，且交易的更多是數據使用權的一次授予行為，難以多次轉移或轉售；另一方面，因數據交易涉及可信流通技術與數據安全問題，數據市場的金融屬性與技術屬性并存，也無法簡單套用證券市場體系與監管手段。與技術要素相比，數據交易標的雖然在無形性、非排他性、可復制性上與知識產權相似，但不具備獨創性、期限性、法定性等知識產權必要特征，也不必然是智力勞動成果。因此，數據交易雖然可以參考借鑒知識產權市場建設經驗，但無法直接納入知識產權交易框架。

主持人：面對數據要素的這些特性和挑戰，如何進一步推動數據要素更好開發應用？

李夏旭：數據要素的特性及其創新應用帶來的啟示在于，不同領域的數據往往具有跨領域的潛在價值。只有通過匯聚和整合散落在各領域的數據，推動數據的高效流通與利用，才能最大限度地釋放其價值，為不同行業的數據應用注入新動能。然而，現階段由于數據產權制度尚不明晰，數據控制者在開放數據時，既難以通過數據流通獲取收益，又無法對數據的后續利用進行有效控制。因此，在缺乏明確產權依據的情況下，數據控制者往往對數據共享和數據交易持謹慎態度，導致各行業間數據孤島現象普遍存在，數據資源難以實現有效流通和充分利用。進一步激發數據要素的創新潛力，迫切需要建立明晰的數據產權制度。針對這一問題，《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》提出了“探索建立數據產權制度”，并提出了以數據產權結構性分置為核心的確權思路，將數據產權解構為“數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權”三種類型。在這一框架基礎上，未來應通過立法將數據產權制度加以固化，為激活數據要素價值創造和價值實現提供基礎性制度保障。

劉政文：除了產權問題，數據要素目前面臨的另兩大障礙，就是其定價和潛在壟斷問題。數據要素具有正外部性，意味著市場定價往往無法反映其真實社會價值；而由于獲取數據的固定成本較高、邊際成本較低，大型企業能夠通過壟斷海量數據不斷擴大競爭優勢，從而加劇市場集中，形成“贏者通吃”局面，既阻礙中小企業參與，也削弱了數據應有的經濟和社會效益。破解這一難題，需從多方面入手。首先，應建立科學的評估體系，合理界定數據價值，并明確公有數據與私人數據的界限。例如，公共服務領域產生的數據可作為共享資源，而企業生產運營產生的數據應平衡其商業與公共屬性。其次，應構建透明、規范的數據交易市場，明確隱私保護與數據權屬規則，確保數據交易通過合法渠道進行，減少乃至杜絕數據濫用和侵權現象。同時，探索靈活的定價機制，例如基于數據使用頻率或貢獻價值定價，或采取多方收益共享模式，以提升交易的包容性和效率。此外，加強反壟斷監管尤為關鍵。通過規范市場支配型企業行為，為中小企業和創新主體創造公平獲取數據的條件，既能營造健康的競爭環境，也能最大化數據的社會價值，平衡效率與公平，推動數據經濟的可持續發展。

在權益保護和素養提升中加快構建數字友好型社會

主持人：數據要素應用在便利人們生活的同時，數據侵權的現象也普遍出現。如何在推動數據要素創新應用的同時，加強對民眾數據權益的保護？

黃倩倩：數據要素天然具有非排他性、非競爭性特征，完全可以通過科學合理的分配制度安排，有效兼顧效率和公平。從這個意義上講，數據要素的創新應用和普通民眾權益保護之間并不沖突，反而是相互促進、相互依賴的關系。數據要素市場化配置改革就是為了讓數據要素增進人民福祉，其核心是通過符合國情的數據要素產權、流通和分配制度，引導平臺與全體人民公平享有數據的各項權利，共享數字經濟發展紅利。

近年來，國家層面先后頒布了網絡安全法、數據安全法、個人信息保護法等重要法規，為各主體的數據行為和民眾權益保護提供了基本遵循。在數據收集應用的過程中，為確保數據處理活動保持高度透明，需要探索建立類似資本市場信息披露的數據開發利用和流通交易信息披露制度，向用戶清晰說明數據的用途、范圍及可能的影響，獲得用戶的知情同意。對于數據流通利用中違法、違規、失信等行為，需要通過建立完善數據信用體系和投訴公示機制，將數據流通交易行為納入市場主體信用記錄，作為對市場主體事中事后監管的重要依據。其中，需要特別關注一些平臺的算法歧視現象，探索更加有效的發現手段和監管機制，避免特定群體的合法權益受到侵害。

主持人：我們每個人都在參與數據要素的生產、傳播和使用，從個體角度來看，如何提升公眾的數據倫理意識和素養？

李夏旭：構建數字友好型社會，必然是一種雙向的“友好”。一方面，數據處理者在處理個人數據時，應當征得普通民眾的知情同意，不得侵害其人格權益；另一方面，普通民眾同時也肩負著守護他人數字權益的責任。在使用數據時，應當遵守相關法律法規，不得以非法方式獲取或使用數據，尤其是在涉及版權保護或敏感數據的情形下，無論是上傳受版權保護的電影、音樂，還是公開發布涉及他人的數據，都應當征得權利人的許可。

黃倩倩：我們在使用數據的過程中，應當遵循相應原則或規則。比如尊重隱私原則，了解并尊重個人及他人的隱私權，在未經授權的情況下不能收集、分享或利用他人個人信息；真實可信原則，引用或轉發其他數據或信息時要保持客觀公正，不篡改原意，不能通過發布虛假信息誤導他人。

從提升民眾數據倫理意識和素養的角度來看，既需要研究出臺有關全社會數據倫理的專門政策，通過媒體等多種渠道宣傳正面案例，曝光違法行為，不斷強化公民誠實守信意識，也需要在基礎教育、高等教育各階段有意識開展數據倫理教育，提高公眾對數據安全和個人隱私保護的認識，有效促進整個社會形成良好的數據倫理氛圍。

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