中央广电总台专访张向宏教授：《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》启动在即，乘数效应将如何发力？
以下为中国之声采访完整版音频及文字。
国家数据局消息，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》启动在即。《行动计划》提出到2026年底，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力。
数据要素，实际上已经在我们的生活中随处可见了。比如，日常出行中，叫车、导航、互联网看病、叫外卖、订酒店等等，所有这些场景都离不开数据要素的支撑。近些年来，数据作为新型生产要素，已快速融入生产、消费、流通、分配和社会服务管理等各环节，深刻改变着我们的生产方式、生活方式和社会治理方式。下一步，“数据要素x”行动还将如何推动数字技术与实体经济深度融合？又将在哪些方面进一步改变我们的生活场景和生活方式呢？
我国数字经济基础设施规模和能级不断跃升
在山东一家传统成衣制造厂，通过对大数据的应用，做到了以工业化的手段进行大批量的个性化服装生产。通过一个机器人小酷，就可以在7秒之内完成对人体19个部位22项尺寸数据的自动采集。在传统服装定制模式中，一个老裁缝一天不休息，最多只能打版两套。青岛某服装企业经理刘阿娜介绍，有了数字化助力，打版时间大幅缩短。
刘阿娜：全球的客户只要把一些核心的数据给到我们，几秒钟后会自动生成客户想要的版型进入生产。
在企业车间流水线上，有很多处于不同环节的布料，而这些服装的面料、版型、颜色、细节都各不相同。
青岛某服装企业董事长兼总裁 张蕴蓝：你看各式各样的个性化定制的袖子完全不一样，我们的整个工厂大约有2000名工人，完全没有厂长，没有车间主任，没有班组长，传统中的管理命令和审批都不存在，全员都是通过数据驱动。
如今这家企业每天的订单量就有4000件，企业不仅自己做到了生产和管理全流程数字化，并且已经成为个性化定制解决方案的供应商，有20多个行业的近百家企业正在应用他们的解决方案。
今年以来，我国数据要素市场规模不断增长，数据商和第三方专业服务机构加快涌现，数据产品形态和交付形式不断丰富。
国家数据局副局长 沈竹林：到目前，我国5G基站数量已经达到330万，占移动基站比例已经接近三分之一，这在全世界都是领先的。数字技术和产业体系日臻成熟，一二三产业数字化水平持续提升，数字经济核心产业增加值占GDP比重已经超过9%。各行各业已积累了大量的数据，为更好发挥数据要素作用奠定了坚实基础。
“数据要素×”行动聚焦解决当前痛点难点问题
目前，我国数据要素开发利用刚刚起步，在发展过程中仍存在数据供给质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不够等问题亟待解决。制定“数据要素×”行动计划就是要有针对性地解决这些问题。
北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心教授张向宏分析，实际上，推动数据要素市场化工作的最终目标便是建立一个安全可信、数据供得出、流得动、用得好的数据要素生产流通交易机制。而此次《行动方案》正是希望发挥应用场景牵引作用，倒逼数据的生产、流通环节的快速完善，进而实现数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量的工作目标。
张向宏：我们推动“数据要素x”三年行动计划，其实是选择了一个倒逼的办法，你看我们这个数据是安全可信、供得出、流得动、用得好，但是行动计划是选择了“用得好”切入口，选择12个领域和行业，打造300个应用场景，来反逼数据要能流通起来，前面数据要供得出来，并且要有安全可信的环境。
《行动方案》以场景牵引推动数据要素广泛应用
“数据要素×”行动就是要通过推动数据在多场景应用，提高资源配置效率，创造新产业新模式，培育发展新动能，从而实现对经济发展倍增效应。北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心教授张向宏表示，数据要素的乘数效应往往通过四种形式发挥作用。
张向宏：数据要素要发挥乘数效应，要通过4种不同的形式，第一种就是协同的形式，第二是复用的形式，第三个是聚合的形式，第四是融合的形式。数据作为新的生产要素与传统时代相比有一个很大的区别，就是它是可以复用的，基本上是没有消耗的，一般情况下，数据（使用的）次数越多，复用的规模越大，它价值反而越高。由于4种不同的方式，所以数据要素才发挥出与互联网加法效应不同的乘数效应。
《行动计划》聚焦工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12个行业和领域，明确了发挥数据要素价值的典型场景。
沈竹林：从调研情况来看，由于不同行业数字化转型程度不同、数据资源的基础不同、场景需求不同，数据要素发挥作用的方式也存在较大差异。我们按照“有基础、有场景、有需求”的原则，结合各行业发展实际，先期选取12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应。
《行动方案》提出，在农业和工业等领域，数据协同需求较大，要强化协同效应，提升行业运行效率。在金融等领域，对其他行业数据需求大，要发挥其牵引作用，推动数据复用。在科技、交通等领域，数据聚合价值高，要通过促进多元数据融合，培育新模式新业态。在气象等领域，数据通用性强，要通过推动数据开放，提高数据供给质量。张向宏表示，未来三年，数据要素将为各行业带来巨大改变。
张向宏：12个领域经过三年的试点示范，不仅对这12个领域将会发生翻天覆地的变化，其实对其他领域的带动和辐射效应会非常大。几乎所有的领域行业都会由于数据要素的协同、复用、聚合和融合都将发生深刻的变化，有的可能都是颠覆性的变化。
相关阅读