挖掘数据价值释放数据生产力.docx

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1、挖掘数据价值释放数据生产力数字化转型是加快推进高质量发展的重要途径，其中的关键是如何最大程度地释放数据要素的生产力。数据作为重要的生产要素，从无到有地创造新的商业模式，从有到优地提高供需的适配度，从“1”到“N”地强化行业协同发展。一、数字化是经济转型升级的重要途径（一）从发展历史看，经济数字化是发展的必然趋势数字科技带来数字经济发展。从历史来看，经济的跨越式发展伴随着产业革命，产业革命的实质是技术革命。产业革命最早开始于狩猎时代。从狩猎到农业时代，就是从打猎技术向耕种技术的跳跃式革命。两百多年前，蒸汽机的出现代替了牛、马的动力，英国开启工业革命。在此之后，电力的出现带动了电气化革命。再之后是

2、计算机革命，不断地大幅提高人类的生产能力。现在，我们迎来了最新的技术革命一一数字科技的进化。人类社会与物理世界之外，多了一个维度一一信息空间。数字科技的本质是，以产业既有知识储备和数据为基础，以不断发展的前沿科技为动力，着力于“产业与科技”的无界融合，推动产业互联网化、数字化和智能化，最终实现降低产业成本、提高用户体验、增加产业收入和升级产业模式。产业互联网化意味着未来产业的发展从单边走向共建，传统产业与数字科技依靠各自的资源禀赋和比较优势，同生共荣；产业数字化意味着产业数据的在线化、标准化、结构化，从而实现生产要素和运营流程的改造；产业智能化意味着产业资源的合理布局、产业流程的精细管理以及产

3、业发展的精准预测等相互之间实时反馈。经济活动推动数据指数级积累，个人终端的普及和入网人群的增长，使个体数据得以伴随生活消费方式的变化在互联网上积累、留存；企业竞争的加剧和精细化管理的需求，使企业数据在经营管理策略转向的过程中出现更多与数据有关的新业态；物联网、5G技术的广泛使用，使个人数据、企业数据之外的设备、终端和社会数据广泛爆发；政府数字化、信息开放等发展倾向，推动全社会对数据生产、存储和消费的需求得以提升。（二）从政策趋势看，新基建部署加速数字经济发展“新基建”概念在2018年中央经济工作会议后便已明确，涉及的“5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、

4、人工智能、工业互联网”七大领域近两年已逐步落地。2020年4月，国家发展改革委明确了信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三类新基建的概念与范围。与传统基建相比，三类新基建呈现了明显的数字化特征。除了公认的数字科技领域，传统交通、建筑、通信、医疗、教育、娱乐等领域的基础设施也在数字科技的赋能之下呈现网络化、数据化、智能化特征。基建的数字化有多方面优势，主要体现在:第一，物理空间限制较小，可以跨区域跨时段高效配置，对抗突发事件的弹性和韧性更强；第二，产业纵深更大，能提供的产品与服务的附加值更高；第三，数据要素发挥作用的效果更彻底,数字化的基础设施和传统基建的数字化可以撬动的传统经济体量更大。新

5、型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动,以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系，包含了信息基础设施、融合基础设施以及创新基础设施，用以支撑科学研究、技术开发、产品研制等具有公益属性的活动。如重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。其中，科技创新驱动、数字化、信息网络三个要素是新基建的“最大公约数”。5G、人工智能、大数据、物联网等既是新兴产业，也是基础设施。依托“新基建”迅速发展的良好势头，数字技术得以广泛应用，这不但有助于推动产业升级，扩大有效需求，托底民生保障，而且是稳增长工作的重要抓手，为政府和企业提供了科学决

6、策依据和精准施策手段。同时，“新基建”将提升数字经济服务实体产业和智慧生活的水平，“新基建”构建了数字经济的基础设施平台，其影响力已渗透到社会经济的方方面面，在助力国家治理体系和治理能力现代化过程中发挥不可或缺的积极作用。（三）从增长动力看，数字经济是未来经济发展的新动力经过多年的发展与追赶，我国已经成为全球经济的领先者之一，尤其是在消费等领域。我国在很多领域的数字化程度已经追上发达经济体，甚至在移动支付等领域实现了“弯道超车工这背后是坚实的数字经济基础。第一，数量众多的网民。中国互联网络信息中心发布的中国互联网发展状况统计报告显示，截至2023年6月，我国网民数量达到10.79亿人，较202

7、2年12月增长1109万人，互联网普及率达76.4%。第二，充满长尾特色的商业基础。不论是日活跃用户数量过亿的各类电商、社交服务，还是人口集聚的大型城市所需要的本地生活服务、物流、出行，都体现出普惠、便利的长尾特色。第三，海量可供挖掘的各类数据。伴随着数字科技发展的是各行各业海量数据的产生和沉淀。我国拥有规模最大的单一市场和数字科技用户、最丰富的行业形态和供应链，由此生产量级巨大的数据沉淀在数字经济的各类“富矿”中，可供挖掘。国际数据公司（IDC）预测，中国的“数据圈”从2018年至2025年将以30%的年平均增长速度领先全球，比全球高出3吼到2025年，这一数字将增至48.6ZB。预计美国将

8、达到30.6ZB。与此同时，鼓励数字经济发展的政策不断出台。2021年底，国务院发布“十四五”数字经济发展规划，明确了数字经济发展的“四梁八柱”和重点任务；2022年底，中共中央、国务院联合发布关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见，明确了数据产权制度框架、数据要素市场体系、数据要素收益分配制度、数据要素治理制度四大制度体系。针对数字科技发展和数字化智能化转型，早在2020年上半年，国家相关部门推出了关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案关于推动5G加快发展的通知关于推动工业互联网加快发展的通知中小企业数字化赋能专项行动方案智能汽车创新发展战略等政策，此后支持数字产业化和产

9、业数字化转型的政策密集出台。在政策不断推进数字科技发展过程中，产业界也在不断积极布局数字科技、新基建等领域，互联网公司和传统龙头企业都在各自领域探索数字化发展前沿。5G及其相关技术、区块链、人工智能等通用数字科技不断创新，通过数据要素作用于各行各业,不断提高生产力。数字化、高科技红利正在替代人口红利、市场红利，成为下一阶段经济发展的重要引擎。二、数据是数字经济发展的核心要素（一）数字经济的运作机制1.数据是数字经济的基础要素。数据与劳动、资本、土地、知识、技术等一样，都是重要的生产要素，对生产关系的迭代升级有着重要的推动作用，也为数字经济的发展奠定了基础。数据资源成为生产要素并不是生产要素在种

10、类或者数量上的增加，而是更加体现数据要素与土地、资本、人力等要素的互动，从而对经济发展形成放大、叠加、倍增作用。而与此同时，数据要素的流转、交易、确权又受到商业、技术等基础设施的影响，同时还受到主体数字化意识、知识和能力的制约。未来社会无论在生产上还是生活上都会更加数字化。数据将会大规模地应用于生产、分配、交换、消费各环节以及制造与服务等各场景，例如助贷业务就是数据作为生产要素在金融领域大范围使用和金融服务数字化转型的产物和体现。2 .技术是数字经济的运行保障。数字科技由两部分组成：核心科技+应用科技。热点核心层数字科技包括人工智能、大数据、物联网、云计算、5G等数字化、网络化、智能化技术。一

11、方面，以融合发展为特征的集成化创新渐成主流。在众多单项技术持续取得突破的同时，数字技术创新的集成化、融合化特征更趋突出,跨领域创新密集涌现。从创新模式来看，元宇宙、ChatGPT等都不是单个技术创新的单兵突进，而是不同技术创新的系统集成和组合创新。另一方面，以学科交叉为特征的跨领域创新日益凸显。数字科技与制造、材料、能源、生物等技术的交叉渗透日益深化，形成智能制造、4D打印、能源互联网、生物识别等复合型科技。应用科技集成人工智能、物联网、大数据、区块链等核心技术，根据不同应用场景需求，形成行业应用“工具箱”，孕育新产品、新业态，探索新模式、新路径。应用科技正加速向模块化发展，解决行业共性问题，

12、并基于行业洞察形成解决方案。这种数字科技与行业的融合深化，拓展了应用科技的赋能场景，技术在各行业间的可复制性大大增强，通用化程度不断提高。数字科技的发展、集成与通用的趋势，使数字技术成为数字经济强大的生产工具。3 .平台是数字经济的组织形式。科技平台通过改变企业的设计、生产、管理和服务方式，推动数据、劳动、技术、资本、市场等全要素的全面互联和资源配置优化，促进供应链、创新链、服务链、物流链、金融链等全产业链上下游高度协同，生产、流通和消费一体化更加广泛，新的经济模式不断涌现。基于平台，数据资产持续积累，技术架构平滑演进，业务经验不断沉淀，发展模式逐步优化，支撑企业数字化转型步伐加快。平台尤其是

13、开放平台是数字经济环境下促进交易、建立网络以及信息交换的重要载体，从而实现“人、货、场”的改造。首先，开放平台作为B2B2C网络的基础设施，改造的是网络中的“人工以其承接的第三方服务商、B端客户、C端用户的需求为导向提供服务；这些合作伙伴之间互相依托、互相支持，B2B2C网络产业链的参与者相互嵌套，互为供给、需求方。其次，改变的是“货”的属性，即开放平台为“货物”提供了基础且丰富的数字化“生产工具”（产品和技术组件），供B2B2C网络中各方使用，可以针对客户需求提供更加标准化、组件化、多元化的产品和服务。此外，“场”成为开放平台的全新定位：开放平台是枢纽，满足客户需求的同时也在与其共建生态；开

14、放平台使线上线下的界限不再明显，“线上到线下“（020）的场景模式被颠覆。（二）数据的作用模式1.从无到有：数据创造新的商业模式。数据作为重要的生产要素，深刻地影响甚至改变着现有商业模式：数据可以优化传统要素资源的配置效率，甚至可以替代传统要素资源的投入关系，改变生产函数。例如，在金融业过往实践中，很多金融机构受困于自身服务渠道的有限性，优质的信贷资源难以精准投向产业升级、消费升级的重点领域，也无法高效低成本地开展普惠金融业务。既不利于在更广阔的市场空间内延伸服务、拓展客源，也不利于把控资金流向和资产质量，最终影响反哺实体产业和居民生活的有效性。这种情况下，数据化可以实现金融业务供应链流程与金

15、融服务之间的供需匹配，既可以将相对封闭、低频的金融产品和服务通过技术手段“无缝嫁接”到更加开放、高频的生产生活场景,又可以将拥有一定门槛和准入条件的金融产品惠及更多的消费者和需求者群体。2.从有到优：数据提高供需的适配度。数据天然具有精益化的发展倾向。数据无法单独形成生产力，并进而改造行业。在人工智能运用中有一个经典的公式：人工智能二数据+算法+算力。数据创造价值的路径就变得尤为清晰一一数据算法与算力决定的数据使用方式解决了复杂系统的不确定性，从而推动行业供需更好适配，提升行业发展的精细化水平。数据提升行业发展精细化水平的过程，也是数据被不断精细挖掘的过程。IT时代是数据的一维时代，指的是“经

16、济活动的记录:限于收集存储、分析计算的技术瓶颈，大量的数据无法电子化或者仅仅以结构化的形式存储在电子数据库中，并没有基于不同场景、行业的数据进行商业创新，对于数据价值的认识也不够深刻。互联网时代是数据的二维时代，指的是数据从“经济活动的记录”到更加“商业工具化”，商业活动普遍开始利用数据进行经济分析和预测。在这个阶段，原始数据开始在线上积累,线下数据开始向线上迁移，基于数据本身的商业创新开始出现,一大批的数据分析公司开始涌现。数据价值被首次挖掘，金融科技、电商平台、社交网络等行业纷纷通过技术手段最大化手中数据的价值。物联网时代是数据的三维时代。数据在“经济活动的记录”和“商业工具化”的基础上，不断“资产化二数据成为经济本身，人工智能、大数据技术、5G技术使数据的收集、存储、分析、共享变得丰富，数据开始改变传统的业务逻辑，“大数定律”替代了传统思路，以数据为生产要素进行的商业创新更多，同时也更加规范。在这个阶段，“万物互联”就是“数据互联”