12月15日，国家数据局发布关于向社会公开征求《“数据要素×”三年行动计划》意见的公告。
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场学会副会长欧阳日辉是《行动计划》起草参与者之一。12月19日，他接受新京报贝壳财经采访时表示，数据要素乘数效应要发挥各环节协同、复用和融合作用，有序整合经济生产过程中隐性产出积累的数据资源是发挥数据要素乘数效应的首要工作，发挥数据要素乘数效应必须以应用场景为基础，数据要素规制完善是确保数据要素健康发展的前提。
“国家数据局成立后出台的第一份文件是这个行动计划，顺应了市场需求。”他表示，经过多年数字平台经济和数据治理实践，市场主体对数据要素相关政策抱有期待，此时公开征求意见利于最大限度发挥政策效果。“从‘互联网+’到‘数据要素×’顺应了数字经济发展规律。”他强调，数据作为经济发展关键要素目前还只是理论创新，实际尚未达到这一阶段。
欧阳日辉还表示，“数据要素×智能制造”排第一是综合考虑的结果，目前《行动计划》明确的12个行业和领域都经过调研和多方论证，在三年规划内“扩容”可能性不大。
顺应市场主体需求，“数据要素x”三年行动计划成为国家数据局出台的首份文件
新京报：12月15日，国家数据局发布关于向社会公开征求《行动计划》意见的公告，从8年前的‘互联网+’到如今的‘数据要素×’，如何看待这个转变？
欧阳日辉：从“互联网+”到“数据要素×”，是随着数字经济发展，支撑数字经济发展的重要要素发生变化的规律性结果，是政府把握数字经济发展趋势和规律，积极推动我国数字经济健康发展的重要举措。
2015年推出“互联网+”是这样的逻辑：当时互联网是推动数字经济发展最重要的生产力，或者说技术。有了互联网的发展才能说有真正意义上的数字经济。
数据成为生产要素进入经济系统，是一个逐步的过程。2015年以后，随着互联网发展和在各行业的应用，数据越来越成为我们的生产、生活中的重要要素。经过这几年的探索，数据在经济中的重要性越来越凸显。
2017年，总书记提出要构建以数据为关键要素的数字经济，是重大的理论创新。理论上提出构建以数据为关键要素的数字经济，是未来的发展方向。我国把数据界定为数字经济的“关键要素”，实际上我们目前还没有达到把数据作为经济发展关键要素这一步。经过五年多的实践，我国发展数字经济逐渐由数字技术推动，转变为数字技术和数据要素双轮驱动。这时，从国家层面推出“数据要素×”行动计划，符合经济发展规律，把握了数字经济发展趋势，顺应了市场需求，体现了有为政府和有效市场的结合，将有力地推动数字经济加快发展。
新京报：《行动计划》为何成为国家数据局正式挂牌后发布的第一份文件？此次《行动计划》面向社会公开征求意见，引起了各方面关注，请介绍一下文件制定的有关背景？
欧阳日辉：国家数据局将《行动计划》发出来公开征求意见，反映出政府部门打开门来制定政策，这是值得肯定的做法。从政策供给和需求的角度来说，政策出台是相关政府部门给市场供给政策，政策要真正得到有效实施的话，必须是需求方对政策有一定的认可度，对政策里涉及内容的利弊有预判，才能最大限度地发挥政策效果，才会有透明、可预期的监管效果。
目前，市场对如何使用数据要素、数据要素到底能够发挥什么作用、到底能得到政府什么样的政策支持，市场一直持有很高的期望。近年来，一方面，关于数据方面的治理，比如大数据杀熟、反垄断等，让市场认识到数据治理的重要性。另一方面，数字平台或者说平台企业在商业领域不断地创新业态和模式，数据对企业发展越来越重要，但已有法律法规关于数据治理变得更严格后，关于这些平台拥有的数据和外部数据到底怎么用，大家都不敢动。所以，市场主体对数据要素的相关政策出台抱有很大期望。
我们在起草过程中，调研很多企业，它们都反映这个问题，整个市场对数据要素到底怎么用，怎么让数据要素供出来、流动起来、用起来都抱有很大期望。所以，顺应市场的需求，国家数据局成立以后出台的第一份文件就是这个行动计划。
多方论证确定12个行业和领域，未来三年“扩容”可能性不大
新京报：作为参与者，《行动计划》起草过程中，都开展了哪些工作？
欧阳日辉：在政策起草过程中，我们对政府公共部门做了大量调研，比如通信、气象、水利、电力等，我们也对平台企业进行了调研，还有制造、能源等传统企业。文件中提到的12个行业和领域都调研到了，他们给我们提供了大量的素材和政策建议，汇集起来就是市场需求或政策诉求。特别是公共数据涉及面广，政府部门既是数据供给方也是政策供给方，如何把公共数据拿出来，国家数据局在这方面也做了大量的沟通工作，逐步达成供需平衡或供需意见的一致性。整个文件起草过程中，如何平衡市场需求方和相关部门的政策供给方的关系是最大难题，工作量也最大。
新京报：《行动计划》明确的12个行业和领域中，为何智能制造排第一？排序有哪些考量？未来是否会“扩容”？
欧阳日辉：我们对12个行业和领域的排序有多重考虑。第一，按照三次产业、公共服务来排序；第二，根据《“十四五”数字经济发展规划》中重点行业数字化转型提升工程的要求；第三，制造业是我国经济的压舱石，要深入实施智能制造工程，综合各方意见，我们把智能制造排在第一位。在排序的时候，我们还考虑了市场可以做的尽量交给市场去做，比如，金融行业对数据的使用相比于其他行业相对成熟，《行动计划》中没有过多部署，只在金融产品和服务、风险防控两个方面提出了方向。综合考虑行业对数据的需求度有多大，或者说数据要素对这个行业的发展影响有多大等，有些行业需要政府出面多推动，我们就把这些行业往前排一排。
目前可能不会再考虑“扩容”。这12个行业是经过多方论证确定的，具有一定前瞻性，也符合当前的实际情况。所以，我觉得至少是在这三年规划之内，扩容的可能性不大。当然，随着数字经济的进一步发展，在下一个三年行动计划或者五年规划中，应该会根据市场的需要，对行业和领域及其排序做出适调。
数据要素乘数效应要发挥各环节协同、复用和融合作用
新京报：怎么理解数据要素的乘数效应？
欧阳日辉：“数据要素×”是数据融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，发挥协同、复用和融合作用，对其他生产要素、经济总量和服务效能产生扩张效应，提升效率、释放价值和创新发展，推助构建以数据为关键要素的数字经济。在稳定的经济系统中，伴随经济活动产生的数据不断增加，在数字技术支撑下持续迭代积累，数据的价值能够得到倍增或者扩张。数据要素的乘数效应可以大致分为两部分：一是瞬时性的，提高单一要素价值的转换倍增效应；二是持续性的，优化经济系统循环的循环倍增效应。在两种效应的共同作用下，数据要素能动态地、持续地作用于其他要素并产生更多的数据，数据的倍增带来要素投入的增加和要素投入产出效率提升，最终促进全要素生产率与经济效率的提升。
新京报：如何有效发挥出不同行业千姿百态的乘数效应？
欧阳日辉：第一，在要素层健全数据整合机制，增加数据要素供给以稳固数字经济发展基础。注重经济生产过程中隐性产出的积累，将隐性产出中的数据资源有序整合是发挥数据要素乘数效应的首要工作。特别是在数据基础设施建设中，应坚持以点带线、以线促面，分阶段推进各行业、各领域、各地区的数据基础设施建设，逐步提升数据要素的原始积累。
其二，在产业层丰富数据应用场景，提升要素运转效率以探寻高速发展契机。数据的价值在于应用，应用的关键在于场景。发挥数据要素的乘数效应必须以应用场景为基础，运用大数据的理论、技术探寻解决问题的方案与实践。当务之急是，加快打造公共数据开发利用的应用场景，强化公共数据资源高效汇聚和公共服务能力持续提升的良性互动机制，丰富公共数据价值创造模式。
其三，在制度层完善数据制度，营造健康的数据流通产业生态，保障数据价值释放。数据要素的规制完善是实现规模性数字化转型的重要条件，也是确保数据要素在数据产权、流通交易、收益分配和安全治理等方面健康发展的前提。
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