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在武汉举行的中国5G+工业互联网大会创新成果展上，工作人员向参观者介绍展品。新华社发
图表来源：中国信息通信研究院
【光明青年论坛】
编者按：2024年世界互联网大会乌镇峰会期间，一系列数据要素的新应用获得广泛关注。数据要素的价值不仅体现在人工智能、大数据等新兴技术领域，也更深刻改变着农业、制造业、服务业等传统领域。有关部门日前印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》提出，“充分发挥数据要素放大、叠加、倍增效应，为不断做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势提供坚实支撑”。11月22日国务院常务会议进一步要求，强化平台经济领域数据要素供给。可以说，数据要素应用领域正加速拓展，应用深度持续深化，不知不觉间，数据要素在我们生活中已经无处不在。数据要素应用出现了哪些新进展，它又将给各行各业带来哪些变化？面对数字化时代，我们应该如何更好发挥数据要素优势和作用？本期“光明青年论坛”聚焦这一话题展开讨论。
与谈人
刘政文北京大学经济学院助理教授
李夏旭中国政法大学民商经济法学院讲师
黄倩倩国家信息中心大数据发展部助理研究员
主持人
本报记者陈之殷陈恒
数据要素应用出现哪些新进展
主持人：数据要素在当今时代已无处不在，但对普通民众来说，很多人对其仍缺乏直观的认识和感受。能否用一些实例来展现数据要素应用的新进展，以及对人们日常生活和各行各业带来的改变？
刘政文：最近有一个很好的例子，就是11月27日七部门发文推进医疗机构检查检验结果互认。这项举措一旦全面铺开，就意味着患者到医院就诊时，医生可以在患者同意的情况下查看患者在其他医院的历史就诊记录，包括检查检验结果和电子病历。在检查检验结果项目有效的时间内，当医生开立相关检查检验时，系统会提醒该项目为互认项目，避免重复检查，减少患者支出。同时，即时产生的检查检验结果也会上传到省级健康信息平台，完善患者的诊疗信息。
在刚刚闭幕的2024年世界互联网大会乌镇峰会上，一些获奖案例让我们看到了许多数据要素应用的新模式、新产品。例如，一家企业的法律大模型，通过学习海量法律法规、司法文书、合同文件，能够帮助用户智能化地搜索法律法规、展示推理过程、起草审查合同等，成为不知疲倦的人工智能法律助手，极大地提高了法律专业人员的工作效率，也帮助普通人更容易地理解和使用法律。再如，青岛一家企业的工业大模型，利用工业机理模型、专利词典、工业图谱等底层数据，内置数以亿计的参数，可以智能化地根据人的自然语言指令灵活操作机械臂完成精细的工业组装，形成了工业人工智能“最强大脑”，极大地提高了生产效率和产品质量。可以看到，数据要素的持续积累，越来越成为人工智能等技术发展的关键动力。
李夏旭：这些例子非常直观地展现了数据要素对于人们生产生活的影响。其实，在今年首次举办的2024年“数据要素×”大赛里，展现了数据要素在更多领域的应用，包括农业、影视制作、时尚、公共服务、灾害预防等。在农业领域，通过对气象、土壤湿度、作物生长状态等数据的实时监测与分析，可以为农户提供比较精准的耕作方案，提升农业生产效率，减少资源浪费。在影视创作领域，通过分析各平台的观众评论数据，可以了解民众对剧情、角色、叙事风格的喜好，指导从业者创作符合大众期待的影视内容。在时尚领域，可以结合消费者的体型数据，提供虚拟试衣服务，帮助他们直观地了解衣物的穿着效果，提升购物满意度。在公共服务领域，通过分析公交车的实时客流数据，可以动态优化公交线路和发车频率，减少市民的候车时间；通过分析道路交通数据，则可以精准掌握拥堵情况，优化交通信号灯的时长，提高道路通行效率。在灾害预防领域，通过分析台风、洪水等灾害的实时监测数据，可以预测自然灾害并提前通知受影响地区居民。
黄倩倩：从这些例子可以看到，作为当今最为典型的通用目的技术，数据技术已经有效赋能千行百业，将创新快速扩散到整个经济体，从而大大提升全要素生产率。研究发现，企业数据使用率每提高10%，可带来零售、咨询、航空等领域人均产出分别提升49%、39%和21%。测算显示，2023年全球企业数字化转型推动的名义GDP占比达52%，首次超过全球GDP的一半。出现这一现象的根本原因，是信息化正从早期企业实现生产管理自动化的阶段，向整合调度企业数据资源，进而重构企业业务流程的阶段演进。
展望未来，数据要素对各行各业的影响必然越发扩展。制造业领域关注智能化生产、供应链优化和产品质量控制等关键环节，重点推动大数据、人工智能、物联网等新技术在设备故障检修预测、库存优化、质量追踪等方面的应用水平。服务业领域重点推动数据在优化客户体验、自动化服务流程、个性化推荐、精准预测市场趋势等领域规范应用。农业领域则瞄准精准农业、资源节约型农业和农产品追溯等新领域加强数据应用水平。数据要素的使用不受任何个人偏向的约束和引导，可以服从于所有行业和活动的需要，这也是国家层面大力推进“数据要素×”行动的根本原因。
如何在推动数据要素应用中发挥优势、应对挑战
主持人：相较于传统的生产要素（如土地、劳动力、资本、技术等），数据要素在推动经济社会发展方面具有哪些优势，带来了哪些挑战？
李夏旭：谈到数据要素的优势，人们最先想到的就是数据的非排他性和非消耗性，这两个特性不仅明显区别于传统的生产要素，也为推动经济社会发展带来了更多可能性。首先，数据的非排他性赋予其极高的利用效率。传统生产要素具有高度的排他性，如一块土地用于农业生产，就无法同时用于工业建设。而数据可以在多个场景、不同主体间同时使用，且不会因一方的使用而对他方使用构成妨碍，从而大幅提升了使用效率。其次，数据的非消耗性赋予其极高的复用价值。传统生产要素如土地、资本、劳动力会因使用而产生消耗。数据则不同，无论被使用多少次，数据都不会发生损耗，反而会在使用过程中产生新的有价值的数据。
黄倩倩：这些新的特性是优势，同时也带来新的挑战。与土地和劳动等有形要素相比，数据要素因无形性、可复制、易传播，权属比较繁杂，不仅涉及数据产生者、存储者、处理者、应用者等多种主体，而且权属的构成也与有形要素以所有权为主的特点存在很大差异。与资本要素相比，一方面，数据交易标的大多以买方个性化需求为导向，非标准化和非均质化程度高，且交易的更多是数据使用权的一次授予行为，难以多次转移或转售；另一方面，因数据交易涉及可信流通技术与数据安全问题，数据市场的金融属性与技术属性并存，也无法简单套用证券市场体系与监管手段。与技术要素相比，数据交易标的虽然在无形性、非排他性、可复制性上与知识产权相似，但不具备独创性、期限性、法定性等知识产权必要特征，也不必然是智力劳动成果。因此，数据交易虽然可以参考借鉴知识产权市场建设经验，但无法直接纳入知识产权交易框架。
主持人：面对数据要素的这些特性和挑战，如何进一步推动数据要素更好开发应用？
李夏旭：数据要素的特性及其创新应用带来的启示在于，不同领域的数据往往具有跨领域的潜在价值。只有通过汇聚和整合散落在各领域的数据，推动数据的高效流通与利用，才能最大限度地释放其价值，为不同行业的数据应用注入新动能。然而，现阶段由于数据产权制度尚不明晰，数据控制者在开放数据时，既难以通过数据流通获取收益，又无法对数据的后续利用进行有效控制。因此，在缺乏明确产权依据的情况下，数据控制者往往对数据共享和数据交易持谨慎态度，导致各行业间数据孤岛现象普遍存在，数据资源难以实现有效流通和充分利用。进一步激发数据要素的创新潜力，迫切需要建立明晰的数据产权制度。针对这一问题，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出了“探索建立数据产权制度”，并提出了以数据产权结构性分置为核心的确权思路，将数据产权解构为“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”三种类型。在这一框架基础上，未来应通过立法将数据产权制度加以固化，为激活数据要素价值创造和价值实现提供基础性制度保障。
刘政文：除了产权问题，数据要素目前面临的另两大障碍，就是其定价和潜在垄断问题。数据要素具有正外部性，意味着市场定价往往无法反映其真实社会价值；而由于获取数据的固定成本较高、边际成本较低，大型企业能够通过垄断海量数据不断扩大竞争优势，从而加剧市场集中，形成“赢者通吃”局面，既阻碍中小企业参与，也削弱了数据应有的经济和社会效益。破解这一难题，需从多方面入手。首先，应建立科学的评估体系，合理界定数据价值，并明确公有数据与私人数据的界限。例如，公共服务领域产生的数据可作为共享资源，而企业生产运营产生的数据应平衡其商业与公共属性。其次，应构建透明、规范的数据交易市场，明确隐私保护与数据权属规则，确保数据交易通过合法渠道进行，减少乃至杜绝数据滥用和侵权现象。同时，探索灵活的定价机制，例如基于数据使用频率或贡献价值定价，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，加强反垄断监管尤为关键。通过规范市场支配型企业行为，为中小企业和创新主体创造公平获取数据的条件，既能营造健康的竞争环境，也能最大化数据的社会价值，平衡效率与公平，推动数据经济的可持续发展。
在权益保护和素养提升中加快构建数字友好型社会
主持人：数据要素应用在便利人们生活的同时，数据侵权的现象也普遍出现。如何在推动数据要素创新应用的同时，加强对民众数据权益的保护？
黄倩倩：数据要素天然具有非排他性、非竞争性特征，完全可以通过科学合理的分配制度安排，有效兼顾效率和公平。从这个意义上讲，数据要素的创新应用和普通民众权益保护之间并不冲突，反而是相互促进、相互依赖的关系。数据要素市场化配置改革就是为了让数据要素增进人民福祉，其核心是通过符合国情的数据要素产权、流通和分配制度，引导平台与全体人民公平享有数据的各项权利，共享数字经济发展红利。
近年来，国家层面先后颁布了网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等重要法规，为各主体的数据行为和民众权益保护提供了基本遵循。在数据收集应用的过程中，为确保数据处理活动保持高度透明，需要探索建立类似资本市场信息披露的数据开发利用和流通交易信息披露制度，向用户清晰说明数据的用途、范围及可能的影响，获得用户的知情同意。对于数据流通利用中违法、违规、失信等行为，需要通过建立完善数据信用体系和投诉公示机制，将数据流通交易行为纳入市场主体信用记录，作为对市场主体事中事后监管的重要依据。其中，需要特别关注一些平台的算法歧视现象，探索更加有效的发现手段和监管机制，避免特定群体的合法权益受到侵害。
主持人：我们每个人都在参与数据要素的生产、传播和使用，从个体角度来看，如何提升公众的数据伦理意识和素养？
李夏旭：构建数字友好型社会，必然是一种双向的“友好”。一方面，数据处理者在处理个人数据时，应当征得普通民众的知情同意，不得侵害其人格权益；另一方面，普通民众同时也肩负着守护他人数字权益的责任。在使用数据时，应当遵守相关法律法规，不得以非法方式获取或使用数据，尤其是在涉及版权保护或敏感数据的情形下，无论是上传受版权保护的电影、音乐，还是公开发布涉及他人的数据，都应当征得权利人的许可。
黄倩倩：我们在使用数据的过程中，应当遵循相应原则或规则。比如尊重隐私原则，了解并尊重个人及他人的隐私权，在未经授权的情况下不能收集、分享或利用他人个人信息；真实可信原则，引用或转发其他数据或信息时要保持客观公正，不篡改原意，不能通过发布虚假信息误导他人。
从提升民众数据伦理意识和素养的角度来看，既需要研究出台有关全社会数据伦理的专门政策，通过媒体等多种渠道宣传正面案例，曝光违法行为，不断强化公民诚实守信意识，也需要在基础教育、高等教育各阶段有意识开展数据伦理教育，提高公众对数据安全和个人隐私保护的认识，有效促进整个社会形成良好的数据伦理氛围。