强调「复用性」是「数据要素X」的关键
# 引言
但是对数据要素×作用的发挥，最重要的还是它的多场景复用的能力，一组数据可以多次复用，所以可以不断挖掘出新的价值，这是为什么可以数据要素用乘来表达的一个最基本的特点
新经济学家智库，公众号：New Economist江小涓新年演讲：为什么互联网是+，数据要素是×呢？
上周，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》发布之时，笔者即注意到此份文件中6次提及了「复用」，这可能是政府十几年中第一次如此密集频繁强调数据的复用特征。那么该如何准确理解「复用」？
# 复用 vs 利用
复用，英文的含义是Re-Use，我们也可以将其译作「再利用」、「重用」等。而相对于Re-Use，自然就是Use，中文也即是「利用」。
这一辩证关系反映在数据要素上，也即意味着：我们应当在「利用」数据要素之时，尽可能最大化数据要素的「复用」。
而这一点说起来容易，但在实践中，往往我们只见「利用」（Use），而会忽视「复用」（ReUse），这也是造成数据当前仅仅发挥“+”加数效应的原因。
# 复用，是一种交叉思维
「X」即意味着交叉。
在《行动计划》中对复用的表述指向了复用的两种类型：多场景复用，以及，多主体复用。
实际上，数据的原始采集/生产，是为了服务于特定主体在特定场景下的利用。而改变其原有目标场景和目标主体(Re-Purpose)，即为「复用」。
打破「直线思维」，而认知到数据可以跨主体、跨场景「交叉」，则是任何数据「审核-准入」机制是否得以成功实施的关键。
# 复用，是一种产业链思维
复用，更是一种产业链思维。
我们开放数据中国在不止一个场合下表达过担忧：在大力提倡「开发利用」的绩效要求下，不难预期大量数据的「利用」案例会大幅产出。但值得我们深思的是，单一数据利用案例是否意味着数据要素的「乘法效应」？
现代工业产业链的发展值得我们借鉴和反思。我们需要的不是原材料到成熟产品的「两点一直线」，而是在原材料和成熟产品间能够尽可能拉长产业链，形成多级、具备可复用价值的中间产品。
换而言之，我们一定要谨慎评估「小麦加工为一碗饺子」的价值，更不要忽视「小麦加工为面粉-面粉加工为饺子皮-饺子皮加工为饺子」的链条价值。
# 复用的衡量标准：ReUsability（复用性、可重用性、再利用性）
在去年7月，开放数据中国曾发表了《ReUsability（可重用性），构建多元公共数据要素化流通的关键 》一文，我们在文中给出了ReUsability的定义：
数据的可重用性，其表征了数据被加工处理后，多大程度上其原本所蕴含信息（维度及颗粒度等）发生了损耗，从而是否仍可满足下游的「不确定」场景的「多元化」的加工、开发、利用的需要。
开放数据小编，公众号：开放数据中国ReUsability（可重用性），构建多元公共数据要素化流通的关键
并指出：
数据（或数据产品或服务）是否具备「可重用性」，是判断数据是否「要素化」，还是「产品化」的关键标准。
开放数据小编，公众号：开放数据中国ReUsability（可重用性），构建多元公共数据要素化流通的关键
我们认为，有必要进一步基于「复用性」的概念，去深入探索数据分级分类应用的可能性，结合市场需求、应用领域特性等刻画出不同数据的供应产业链条，梳理数据「复用」的中间产品需求并判断市场成本-收益，从而真正激活数据要素市场的「X」法效应。