利好！国家数据局发声

2024-01-02 09:58:08 作者： 来源：中国证券报 浏览次数：0 网友评论 0 条

中华PE:

据透露，先期选取12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应，后续将不断补充、推出新的应用场景，研究组织“数据要素x”试点示范工程，探索研究数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的一些具体落地举措。

推进数据要素在相关行业和领域广泛利用

沈竹林表示，开展“数据要素x”行动这项工作的主要考虑，可归纳为四个“有”，即中央有要求、社会有期盼、工作有基础、发展有空间。

据介绍，我国数字经济快速发展，数字基础设施规模和能级不断跃升，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。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。到去年底，我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，在全球数据规模的占比达到10.5%。

沈竹林表示，目前，数据要素开发利用刚刚起步，随着数字化转型的深入推进，还会产生更多、更有价值的数据，也会创造更加丰富的应用场景。希望通过实施“数据要素×”三年行动，发挥场景牵引作用，推动数据要素在相关行业和领域的广泛应用，培育新质生产力，切实助力经济社会高质量发展。

实施五大举措 推动十二项行动

沈竹林介绍，“数据要素x”行动计划主要包括5部分23条措施。可简要概括为：把握一条主线、做好三方面保障、实施五大举措，推动十二项行动。

把握一条主线。以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新为重点，通过强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新业态、新模式，充分实现数据要素价值，为推动高质量发展提供有力支撑。

做好三方面保障。一是提升数据供给水平，重点是完善数据资源体系、加大公共数据资源供给、引导企业开放数据、健全标准体系、加强供给激励。二是优化数据流通环境，重点是提高交易流通效率、打造安全可信流通环境、培育流通服务主体、促进数据有序跨境流动。三是加强数据安全保障，重点是落实数据安全法规制度、丰富数据安全产品、培育数据安全服务。

实施五大举措。主要包括加强组织领导、开展试点示范、推动以赛促用、加强资金支持和加大宣传推广等。

推动十二项行动，即聚焦工业制造、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，明确发挥数据要素价值的典型场景，推动激活数据要素潜能。

先期选取12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应

沈竹林表示，“数据要素x”行动就是通过推动数据在多场景应用，提高资源配置效率，创造新产业新模弍，培育发展新动能，从而实现经济规模和效率的倍增。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。后续，还会结合相关工作推进，不断补充、推出新的应用场景。

据介绍，在农业和工业等领域，数据协同需求较大，拟强化协同效应，提升行业运行效率。比如，农业经营主体相对比较分散，生产各环节数据流通不畅，数据资源开发利用程度比较低，推动生产、销售、存储、加工等全链条数据融合利用，将有效提高农业生产效率。

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。比如，金融机构通过引入科技、环保、养老、医疗等这些领域数据，可以完善信贷模型，辅助面向中小微企业贷款授信决策，更好赋能实体经济发展。

在科技、交通等领域，数据聚合价值高，拟通过促进多元数据融合，培育新模式新业态。比如，传统的化学化工工艺设计以实验为主，不同化合物或工艺方法的实验耗费大量的时间，通过结构、物性等基础实验数据的汇聚融合，并结合工艺数据科学分析，能够实现科研最优方案的高效筛选，加速数据驱动的科研范式创新。

在气象等领域，数据通用性强，拟通过推动数据开放，提高数据供给质量。气象数据可以赋能农业、交通、能源、旅游等多领域发展，在气象灾害监测预警、粮食产量预测、恶劣天气条件下的交通应急处置等很多场景中，都可以发挥巨大作用。

研究组织“数据要素x”试点示范工程

对于下一步工作，沈竹林表示，将研究组织“数据要素x”试点示范工程。国家数据局将联合有关部门、地方开展政策性试点，加大支持力度，在试点中推动解决数据要素开发利用中面临的供给不足、流通不畅、应用效益不明显等问题，探索研究数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的一些具体落地举措，凝炼形成一批可复制可推广的解决方案和典型案例。

适时启动“数据要素×”大赛。聚焦重点行业或领域数据开发利用的难点问题，组织开展“数据要素×”大赛，加强公共数据资源的供给，以真实数据和场景需求为牵引，以竞技方式调动产学研用各界根据赛题来共同开发数据价值，力争通过赛事吸引培育一批专业化人才，以赛促用，孵化一批新技术、新产品、新应用，繁荣数据产业生态。此外，还将梳理发布“数据要素×”典型案例。