各位嘉賓、各位老師同學，大家上午好！

三周之前中央經濟工作會議對今年的工作做了全面的部署。有七項重點工作，布置了九項工作，和經濟相關的都提到了數字經濟。比如第一條新型工業化，在中間只提到了數字經濟，大力推行新型工業化，發展數字經濟，加快推動人工智能發展。傳統產業的升級改造講了兩點，傳統產業升級改造的主要途徑就是廣泛利用數字技術、綠色技術，加快傳統產業的轉型升級。

另外的重點是消費的新增長點，這是會議中點到的今年消費的重點，里面有數字消費是放在第一點的，新的消費增長點。講到智能家居，一共提到七點，其中兩點是數字化消費。在外貿的新動能中間強調了四點，拓展中間品貿易、服務貿易，然后講了數字貿易和跨境電商出口。所以對數字經濟也是高度重視的。

在金融支持領域，傳統講的是金融支持的三個方向，普惠金融、綠色金融、科創金融，今年講了銀色金融、數字金融，也是新的重點。

擴大對外開放的重點，要求要對標國際高標準經貿體系，這是現在非常重要的提法。其中有兩點內容，要認真解決數據跨境流動和平等參與政府采購，這是當前穩外資中反映最突出的問題，也是我們最可以發力的兩個問題，也和數據要素、數字經濟有關。

所以可以看出中央對今年經濟工作的部署中，對數字經濟、數據要素的重要作用是給予非常高度的重視的。

我們對數據要素的重要作用一直都是非常重視的，是全球起步比較早的。早在2004年我們就發布了《關于加強信息資源開發利用工作的若干意見》，在那時就提出了把信息資源要作為生產要素。今年年初剛剛發布了數據要素乘數效應計劃，所以中央對這件事情一直是高度前瞻和高度重視的。

對數據要素的重要期待，在于它是否能發揮新動能的作用。中央要求今年的經濟工作除了政策要高度一致，支撐經濟回升向好勢頭，特別講到了要挖掘新的動能。除了改革開放要創新三大動能，在創新中數字經濟也是非常重要的一點。今年可以期待新加入的積極因素就是數據要素市場的發展在加速，它能否帶來我們期待的新力量呢？這一點上我們有些優勢和特點存在。

首先，中國是全球最大的數據生產國。另外，要理解數據乘數要素的特點，才能理解它到底有沒有乘數效應，另外在實踐創新，還有理論構建，要特別強調公共數據的開放，以及公共數據的開發利用的問題，我講六點：

1．全球都在做數字經濟，我們對數據要素是提的要求比較高的國家，依據就是我們有全球最大量的實時數據。首先，消費者數據端來看，我們線上人數最多，人均線上上網時長最高，12億人每天差不多7小時的移動端的上網時長，每天消費者網上時長是80億小時。我們知道，對數字消費來講只講人多沒有意義，必須在線上從事一定的購物、社交、娛樂等活動，才是真實的市場，我們80億的海量數據，超過了OECD國家每天活躍在線上人數的時長總和，一定是全球產生消費者數據最大的國家。第二，我們有全球最大的制造業。我們的制造業占全球的比重超過了幾家的總和，我們不光是制造業的比重高，制造業的數字化程度也在全球是中上的水平。所以每天實體產業、制造業產生的生產端的數據也是全球最多的。第三，我們有全世界最普及的智慧城市建設，有600多個城市都在做智慧城市建設，每天大量地生產城市活動數據，所以我們是全球城市活動數據生產最多的經濟體。而且我們的數據基礎設施比較好，不僅能夠生產數據，而且能夠把數據匯聚連通，進行進一步的分析。所以我們作為數據生產大國，海量的數據是讓數據發揮作用的重要依托。

2．要理解數據要素的特點。數據到底能不能產生乘數效益，為什么互聯網是+，數據要素是×呢？數據要素有多個經濟學角度的特點，多主體生產、敏感信息多，減損貶值快。但是對數據要素×作用的發揮，最重要的還是它的多場景復用的能力，一組數據可以多次復用，所以可以不斷挖掘出新的價值，這是為什么可以數據要素用乘來表達的一個最基本的特點。

3．實踐創新，數據要素是一種新類型的要素市場，確實需要不斷地創新。數據要素市場，應該是中國自主體系創新中非常重要的一點，我們是首先把數據叫做要素來對待的，所以必須不斷地創新。數據要素可以不斷在循環中被復用，被拉通，帶來多元化的業務擴張，一組數據可以支撐全鏈條、全場景、全生態鏈的業務增長，所以我們可以期待它發揮乘數效應，這是它的特點所決定的。

4．立足問題導向是數據市場要素理論構建的基本遵循。我覺得學術界在研究這個問題的時候一定不能夠拿對其他要素市場的邏輯、知識體系，想把數據要素裝進去，這是既困難又會走偏的。我們把數據要素作為生產要素，不能只講例子，不能只講單點的知識。我們還是要循環一個知識體系，但是這個體系確實是要從現實出發，能夠對現實有最大的容納性、概括率、邏輯線條清晰，能夠和實踐匹配度比較好，這才是有用的理論體系。而不要想著拿那么多根深蒂固的框架，去套新型的數字時代的要素。

5．公共數據的有效釋放價值是下一步政府能利用的最主要的資源，現在公共數據體量大、質量好、結構性好，數據時間的長度也好，但是開放共享確實不夠，數據利用效率不夠高，也確實存在數據開發利用中的隱私保護等問題。下一步公共部門的數據更好地對社會開放有兩種選項，一種是開放共享，基本免費或者僅僅覆蓋成本；一種叫開發利用，把它作為一種收益性的資源來對待的。在這兩種情況下我非常堅持公共數據是一個普惠社會公眾和市場主體的數據，是政府在公共活動中所產生的數據。所以，我們還是要大力推動公共數據的開放共享和開發利用，兩個要匹配起來，特別要強調它的開放共享。

我們目前開放共享的最重要的兩種形態：一種是現在的政務服務平臺，上下拉通四級，橫向拉通所有，所以我們才有異地辦事、異地生產經營活動的可能性；另一種是建一個公共數據平臺，因為有個人隱私，所以放到公共數據平臺上，需要對這些市場主體個人信譽去查詢的話，可以進去看，可以帶走結果，但是數字本身帶不走，對中小企業的融資信貸現在是用途最廣的。但是在這兩種之外，公共數據有很多新的用途，所以我們現在在“二十條”中、在“數據要素×”文件中是放開了開發利用，開放共享和開發利用要結合，還是從積極性的角度去講。

6．開發共享和開發利用相結合是公共數據應用的有效方式。剛才講到公共數據還是盡可能的要開放共享。有些原始數據確實不能夠開放共享，它需要做成數據產品，有開發成本，所以商業化的開發利用有利于調動積極性。另外，有些公共數據不被廣大公民和市場主體所需要，我們用公共的成本、稅收，由政府部門來開發這些數據給少數的企業來用，用者付費，這一類的公共服務是合理的選項，因為它只為少數人的商業化運用來服務。比如說天氣預報，對于短期的極端天氣，出行要避開雨天，刮大風的話要避開懸掛廣告的墻體，這對于我們每個人都需要。但是長期的極端天氣預測，物流公司需要，建筑行業需要，因為要了解每一種建筑產品，在一種氣溫下需要放多長時間自然能夠凝固到位，使建筑更堅固，但是這對大部分公民來說不是必需的。我們以公共資源作為這種為少數人服務的產品，收費是一個合理的選項。但是我們還是要強調，要堅持數據的開放共享是原則。因為現在對于地方政府來講，對數據資源利用有非常新的期待。從具體的操作來講，開發利用總比開放共享是更有誘惑力的選項。但從學術界來講，大聲的疾呼，從全球公眾利益的角度呼喊公共數據的開放共享還是非常重要的職責所在。

數據要素乘數是怎么參加倍增效應的？無論是生產一個產品、生產一個設備，最后生產出來的是實體。但是在數字時代我們在生產實體的同時生產出來的一組數字產品，這個產品本身可以回嵌到實體中間，把它變成一個智能化的產品，可以自己傳送數據。它同時可以回饋到生產過程當中提高這個生產過程的效率。除此之外，這個數據產品可以有非常大的利用空間，可以訓練機器，可以做成互聯網的成熟的封裝產品，把它給其他企業作用。總之來講，實體的產出是確定的數，數字的產出是可以有很大放大效應的數據。所以一個產品兩套產出，而且數據化的產出是可以帶來更多的挖掘機會。

數據要素，最后還是要回到讓數字經濟發展起來。發改委“十四五”規劃的要求，在2025年數字核心產業增加值占GDP的比重從7.8%增長到10%，按這個比例把數字經濟在“十四五”末期的比重大概做一個計算，數字經濟是經濟總量的半壁江山和主要增長點，這個半壁江山不是一個寫意，是一個寫實，就是要達到50%以上。因為它是最重要的新動能，這部分不能放量，如果不能加快增長，整個經濟增長會受到很大的約束。

剛才講到了現在數據要素使用的乘數效應，文件中提到了要用數據更好支持數字經濟發展，此外還應該關注更多的內容。第一，要重視數據要素廣泛賦能傳統產業，但是數據原生產業也是是非常重要的。第二，要重視場內交易，但是同時也要注重場外交互和交易。第三，要重視數據在國內發揮乘數效應，也要重視跨界數據流動對開放帶來的乘數效應。

剛才講的行動計劃主要是用數據要素廣泛賦能傳統產業，但是在數據要素賦能傳統產業的同時，數據原生產業的發展是非常重要的。數據原生產業是直接把數據轉化為產出的產業類型，而不是對那些原本就存在的傳統產業用數據來賦能。可以分為四大類：

第一，數據和智能產業以及應用模型的生產企業，現在最典型的比如微軟、金山，以及目前火爆的ChatGPT、文心一言，這就不是在行動計劃里面的場景，但是它是數據原生產業，只有它發展起來了，才能夠為其他傳統產業賦能。

第二，數據計算和傳輸相關的基礎設施，以及數字技術相關的設備和產品。

第三，專業的數據生產商，現在非常多，發展也特別快。只要講到智能化的過程，這個產業首先要有了體系化的數據才可能有智能化的轉型，所以專業的數據生產商是非常重要的，是未來高速增長的產業。

第四，依托數據的創新產業，現在新創產業中排名前十位的行業全部是數字企業。所以在我們重視用數據要素賦能傳統產業的同時，對這些數據原生產業一定要高度重視，它是賦能的主體，它發展起來了數據賦能產業才有可能發展下去。

另外，現在在數據要素市場上有一個認識的誤差。數據交易所確實是現在的熱點，各地超過了四五十家，目前都在加緊做制度建設。這是一個非常新的市場，所以制度建設很重要。但是在這些工作之外，目前數據交易的數量還是非常有限的，它需要一個過程，但是我們應該放開讓它去試。現在數據交易最主要的還是場外數據交互和交易，我有一組數據并不準備賣給下游產業，而是我把全產業鏈拉通以后帶來業務的擴張，然后共同分享，這在現有的應用空間是最多的，所有的平臺都是這個模式。所有的機票出售方，不會把客戶坐飛機要去哪里的這組數據賣給下游客戶，而是把我的出行數據推送給客戶要去的那個城市的旅店，實際上是把數據和相關生態鏈打通之后互相業務增強，然后來分成。這是通過數據交互帶來業務的增長，帶來效益的提升。而要把它拿到數據交易所作為一個數據包，然后讓對方來買，這在目前完全不是主流模式。

現在大家非常強調，數據交易所都搶先發證，持有證、交易證、產權證，實際現在我們這種交互模式下對確權估值不需要。而更需要的是怎么隱私保護、怎么數據安全，這是真正的數據交易中間要做的事情。數據交易所的聲音比較大，也是地方政府重點要扶持的，但是數據本質上的交易流通目前采取的是交互方式，這也是數據要素最重要的一個特點。很多類型都是靠場外數據交互，不論是貿易、制造、農業、金融，還是新的人工智能的使用，都是由交互方式來主導的。

關于數據跨境流動，在數字時代，高水平開放的重要的新特點就是有數據的跨境流動，要不然怎么拉通全球的業務呢？所以數據的跨境有管控也是全球的特點，但是怎么管控好，使其在安全和效益方面達到統一，這是特別重要的。所以我們目前在這個問題上正在加力促進跨境交易的管理方式效率的提升。

數據原生企業也有很多的數據交易，有很多企業走的很早，隱私計算、數據加工能力很強，以前有來料加工，現在有來數加工，國外把數據拿來加工成數據產品。現在是到海外去建一個數據的加工企業，然后在當地把數據加工使用，就跟做離岸式的加工貿易是一個模式，非常遺憾，它會把國內的就業、國內的產值都離岸拿到國外去，所以這會影響到未來非常有競爭力的數據市場的發展。

總之，保持經濟回升向好的勢頭需要短期的政策支持，更需要長期的新動能。中國是數據要素和數據市場的大國，發展潛力巨大，能夠提供強勁的新動能。當下要以重點行業和應用場景為先導，加快數據要素賦能整體經濟。同時也要在數據要素賦能傳統產業和數據原生產業發展之間，在場內交易和場外交互之間，在為國內大市場賦能和為高水平開放賦能之間還要保持關注度的平衡，讓它們相互加持、相互增強。