**财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场营销学会副会长欧阳日辉是《行动计划》起草专家之一。 照片由受访者提供。
钛**注意：本文在新京报APP，作者 |魏英姿，张兵主编，《钛**》经许可出版。12月15日，国家数据局发布《关于就《数据要素三年行动计划（2024-2024年）》（征求意见稿）（以下简称《行动计划》）向社会公开征求意见的公告。
*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》起草的参与者之一。 12月19日，他在接受新京报《壳牌财经》采访时表示，数据要素的乘数效应要在各环节的协调、复用和整合中发挥作用，有序整合经济生产过程中隐性产出积累的数据资源是充分发挥数据要素乘数效应的首要任务。 而数据要素的乘数效应必须立足于应用场景，完善数据要素监管是保证数据要素健康发展的前提。
国家数据局成立后发布的第一份文件就是这个行动方案，它响应了市场需求。 他表示，经过多年的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有期待，此时进行公众咨询有利于政策效果最大化。 “从'互联网+'到'数据要素'，都符合数字经济发展规律。 他强调，数据作为经济发展的关键要素，还只是理论创新，在实践中还没有达到这个阶段。
欧阳日辉还表示，将“数据要素智能制造”排在首位是综合考虑的结果，目前《行动计划》明确了12个行业和领域已经过调研论证，在三年规划内“扩产”的可能性不大。
新京报：12月15日，国家数据局发布公告，向社会公开征求《行动计划》的意见，从8年前的“互联网+”到如今的“数据要素”，您如何看待这一变化？
欧阳日辉：从“互联网+”到“数据要素”，是支撑数字经济发展的重要要素随着数字经济的发展而规律变化的结果，是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。
2024年推出的“互联网+”，是基于这样一个逻辑，即当时互联网是推动数字经济发展的最重要生产力，或者说技术。 随着互联网的发展，可以说存在着真正意义上的数字经济。
数据作为生产要素进入经济体系是一个渐进的过程。 2024年以来，随着互联网的发展及其在各行各业的应用，数据日益成为我们生产生活中的重要元素。 经过几年的探索，数据在经济中的重要性越来越凸显。
2024年，总书记提出构建以数据为关键要素的数字经济，这是一项重大的理论创新。 理论上提出，以数据为关键要素的数字经济建设是未来的发展方向。 中国将数据定义为数字经济的“关键要素”，但实际上，我们还没有达到将数据作为经济发展关键要素的阶段。 经过五年多的实践，我国数字经济发展已逐步由数字技术向数字技术和数据要素驱动。 此时，从国家层面启动“数据要素”行动计划，符合经济发展规律，把握数字经济发展趋势，顺应市场需求，体现有前途与有效市场相结合，将有力推动数字经济加速发展。
新京报：为什么《行动计划》成为国家数据局正式发布后的第一份文件？《行动计划》公开征求意见，引起各方关注
欧阳日辉：：国家数据局发布《行动计划》公开征求意见，反映出**部门已经打开了制定政策的大门，这是一个积极的做法。 从政策供求的角度来看，政策的出台是有关部门对市场供给政策的实施，政策要想得到有效执行，必须得到需求方（市场）对政策有一定的认可度，对政策涉及的内容的利弊有预测， 为了最大限度地发挥政策的效果，将具有透明和可预测的监管效果。
目前，市场对如何利用数据元素，数据元素能发挥什么作用，能获得什么样的政策支持，一直抱有很高的期望。 近年来，一方面，数据治理，如大数据杀、反垄断等，让市场意识到数据治理的重要性。 另一方面，数字平台或平台公司在业务领域不断创新业态和模式，数据对企业发展越来越重要。 因此，市场参与者对数据要素相关政策的出台寄予厚望。
在起草过程中，我们调查了很多公司，他们都反映了这个问题，整个市场对如何使用数据元素，如何让数据元素可用、流动、使用都抱有很大的期待。 因此，为响应市场需求，国家数据局成立后发布的第一份文件就是这个行动计划。
新京报：作为参与者，在起草《行动计划》期间开展了哪些工作？
欧阳日辉：在政策起草过程中，我们对公共部门做了大量的研究，如通信、气象、水利、电力等，也对平台企业，以及制造业、能源等传统企业进行了研究。 对文件中提到的12个行业和领域进行了调研，为我们提供了大量的材料和政策建议，这些材料和政策建议是针对市场需求或政策需求收集起来的。 特别是公共数据涉及的部门范围很广，第一部门既是数据提供者又是政策提供者，国家数据局在这方面也做了大量的沟通工作，逐步实现了供需平衡或供需意见的一致性。 在文件起草的整个过程中，如何平衡相关部门市场需求侧和政策供给侧的关系是最大的问题，也是工作量最大的。
新京报：在《行动计划》确定的12个行业和领域中，智能制造为何排名第一？排序的注意事项是什么？未来会“扩张”吗？
欧阳日辉：我们对 12 个行业和部门的排名有多种考虑因素。 一是按三行业和公共服务进行分类二是根据《数字经济发展“十四五”规划》重点产业数字化转型升级项目要求;第三，制造业是中国经济的压舱石，要深入开展智能制造工程，并综合各方意见，把智能制造放在首位。 例如，金融行业数据运用与其他行业相比相对成熟，《行动计划》没有过多部署，只是在金融产品和服务、风险防控两个方面提出了方向。 考虑到行业对数据的需求有多大，或者数据元素对行业发展的影响有多大，需要一些行业出面推动，所以我们就把这些行业放在前排。
此时可能不会再次考虑“缩放”。 这12个行业经过多方论证确定，具有前瞻性，也符合当前实际情况。 因此，我认为至少在三年计划内，扩张的可能性不大。 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五年计划中，行业和领域及其排名应根据市场需求进行调整。
新京报：如何理解数据元素的乘数效应？
欧阳日辉：“数据要素”是将数据融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等，发挥协同、可重用、整合的作用，对其他生产要素、经济集合体和服务效率具有扩展作用，提高效率、释放价值和创新发展，推动以数据为关键要素的数字经济建设。 在稳定的经济体系中，借助数字技术的支持，经济活动产生的数据不断迭代积累，不断迭代积累，数据的价值可以成倍增加或扩大。 数据元素的乘数效应大致可以分为两部分：一是增加单个元素价值的瞬态转换和乘法效应;二是优化经济体系循环的循环倍增效应。 在两种效应的共同作用下，数据要素可以动态地、连续地作用于其他要素，产生更多的数据，数据的倍增会带来要素投入的增加和要素投入产出效率的提高，最终促进全要素生产率和经济效益的提高。
新京报：如何有效发挥不同行业的乘数效应？
欧阳日辉：一是完善要素层数据整合机制，加大数据要素供给，为数字经济发展夯实基础。 注重经济生产过程中隐性产出的积累，隐性产出中数据资源的有序整合，是充分发挥数据要素乘数效应的首要任务。 特别是在数据基础设施建设中，要坚持分阶段推进各行业、各领域、各地区数据基础设施建设的原则，逐步完善数据要素原有积累。
二是丰富产业层面数据应用场景，提升要素运行效率，探索快速发展机遇。 数据的价值在于应用，应用的关键在于场景。 要充分发挥数据要素的乘数效应，就必须运用大数据的理论和技术，探索解决方案和实践，以应用场景为基础解决问题。 当务之急是加快公共数据开发利用应用场景创建，强化公共数据资源高效聚合和公共服务能力持续提升的良互机制，丰富公共数据价值创造模式。
三是完善制度层面的数据体系，营造健康的数据流通产业生态，保障数据价值释放。 对数据要素的规范和完善是实现大规模数字化转型的重要条件，也是保障数据要素在数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面的健康发展的前提。
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