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要素数据化推动数字化转型

2023-12-22





要素数据化推动数字化转型
文/赵易凡 关瑞玲 罗培
清华大学互联网产业研究院

12 月 15 日,国家数据局发布《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)(征求意见稿)》(以下简称:《行动计划》),向社会公开征求意见。《行动计划》提出,数据要素通过与劳动、资本等其他要素协同,以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流,提高全要素生产率,提升经济社会运行效率;通过多场景应用、多主体复用,创造多样化的价值增量,在多次使用中不断提升数据质量,突破传统资源要素约束条件下的产出极限,拓展经济增长新空间。
在传统产业数字化转型过程中,数字技术和数据要素的作用越来越突出,对土地、劳动力、资本等传统要素的改变不断深入,各生产要素的组合方式和分配结构也发生了新的变化,土地、劳动力、资本、技术这些传统生产要素迎来了数字化变革的新机遇。传统要素与数据要素融合将释放出更大价值。

01

土地要素数据化

在土地供给有限的前提下,同样的土地是否能创造更多财富?土地要素与数据要素融合,会在原有的土地的基础上,衍生出大量新的市场空间,创造大量土地要素的数字经营模式,进而形成大量新的数据资产。
一是土地资源数据化和跨区域配置。 对制造业而言,土地资源仍然十分重要。当前,我国土地供给有限,如何有效利用土地,让同样的土地创造更多价值?我国积极探索建立全国性的建设用地、补充耕地指标跨区域交易机制。而有效的土地流转,离不开土地资源数据的互联互通,建设土地交易大数据系统,将有助于快速建立跨区域土地交易机制。2018 年,上海和云南开展了跨省域的增减挂钩土地指标交易尝试,云南将3万亩建设用地指标以每亩 50 万元价格调剂给上海,获得了 150 亿元的收入,这笔收入极大地促进了云南农村振兴和脱贫攻坚,也增加了上海的可用地能力。
二是开辟土地要素的数字新空间。 土地要素与数据要素融合,把实体土地映射到数字空间,并借助数字技术建立土地的开发、流通和监管全新模式的过程,衍生出大量新的市场空间,并催生土地要素的数字经营模式。如利用物联网、卫星遥感、建筑信息系统、大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴数字技术,可以采集和整合土地自身及其物理空间(如园区、工厂、车间、设备等)的数据,进而构建数字工厂,实现土地数字空间的映射。
三是数字空间中的“新土地”。 当前,日益发展壮大的网络数字空间成为数字经济的“新土地要素”,从而创造了大量新产品、新业务、新模式,比如基于微信社群的微商,基于网络社区的文化创意交易,基于游戏空间的装备交易等。近年来兴起的元宇宙(Metaverse)概念的基础,在某种程度上就是土地要素的数字空间拓展。

02

技术要素数据化

随着实体空间和数字空间的融合发展,人类的科技创新将面对更复杂的场景、更巨量的信息,需要创新者具备一定的创新链协调处理能力、一定的算法能力或者海量信息处理能力。也就是说,人类创新的基础设施在发生着革命性改变,从图书馆变成了数据库、从研讨会变成了开放社区、从实验室变成了算力模拟、从单一设备变成了设备网络。数字经济时代,“数据+算法+算力”成为科技创新的新动力,开源、共享、协同成为科技创新的新模式。

一是数字科技创新基础设施。 随着数字经济与实体经济的深度融合加快,对数据中心、算力网、高速网络等数字基础设施的需求越来越大。国家“东数西算”工程正式全面启动,大力推动数据中心合理布局,优化算力供需,推动数据和算力互联互通。
二是科技创新的数字新模式。 政府会将一部分算力、算法、数据变成公共创新资源,并开放给相应创新主体,为他们提供创新的数字土壤。企业将打破原有的学科和产业界限,通过数字空间进行协同创新,建立开放式创新平台,打造共建共享共治的科技创新新模式。个体创新者的智慧也将通过数字手段得到最大限度的释放,形成个体互联的数字创新社区。
三是科技成果转化的新机制。 我国科技成果转化率低、科学研究与产业发展之间两张皮的现象较为突出,贯穿从科学研究到技术开发再到市场推广的创新链条没有完全打通。其中,缺乏训练有素的技术转移机构和技术经理人是一大痛点。著名的德国弗朗恩霍夫研究所提供了很好的借鉴经验。数据要素与科技要素的融合,在技术转移机构设置和技术经理人培育上,都会产生许多新模式。创新数据平台和创新网络的建立,将会直接链接创新供给者和需求者,通过区块链等可信计算环境记录每一个参与创新者的贡献,从而把传统的技术转移机构分散化、网络化,以充分发挥每一机构的能力。此外,技术经理人体系在大数据支持下也会变得更广泛和高效,从而能更好地激活市场创新投入能力和创新者的创新潜力。

03

劳动要素数据化

当前我国劳动力要素的市场化配置正面临诸多挑战,其中包括劳动力人口数量减少、“人口红利”逐渐消退,以及高技能人才匮乏等问题。然而,在引入数据要素后,劳动力要素的配置得到了海量数据和众多数字化工具的支持。这使得我们在劳动力的培养、开发、管理和评价等方面能够采用更多创新方法,从而更充分地释放劳动力的价值。
一是劳动力资源数据化,促进劳动力就业。 运用大数据、云计算等现代信息技术,建立劳动力大数据体系和公共就业信息服务体系,搭建地方人力资源信息统计平台和动态就业信息发布平台,促进更多居民就业。多渠道支持灵活就业、新就业形态发展,支持劳动者通过临时性、非全日制、季节性、弹性工作等。
二是大力发展数字化劳动力。 数字技术的飞速发展对劳动力需求产生了深远的影响。一方面,自动化技术可以替代许多繁重、重复性的工作,进而减少了对人力资源的需求,以数字人形态出现的数字教师、数字医生、数字服务员等数字劳动力将不断涌现。另一方面,数字化时代也催生了众多新兴的就业机会,如数据分析师和数字化工程师等。通过利用数字技术及海量数据,加速培育具备数字经济专长的人才,特别是数字化劳动力。同时,应积极倡导在数字空间中的灵活就业形态,并鼓励在实体和数字空间内的创新创业活动,如新个体经济、微经济,支持微商电商、网络直播等,最大化开发“智慧人口红利”。

04

资本要素数据化

资本要素的一个重要应用领域就是金融系统,金融的本质是由信用、杠杆、风控相互作用的资本要素流通系统,以风控为边界、以杠杆为手段、以信用为基石。当数据要素与资本要素融合之后,海量数据和丰富的数字技术手段改变了社会信用的评价内容和方式,并进而改变资本市场的运行方式。这将产生大量的高价值数据资产。

一是交易信用风控模型。 目前,银行采用的是传统的主体信用评价模式,这种模式基本上偏向于有资产、经营状况好的企业,也就是所谓“嫌贫爱富”。大部分中小微企业很难满足这种主体信用评价的需要,所以很难得到资本市场的资金支持。数字时代,中小微企业的数量还在不断增加,他们的资产总量不容忽视,现代资本市场必须要找到为他们服务的路径,那就是资本要素与数据要素的融合。资本市场有了海量数据和数字技术,中小微企业原本散乱的交易行为就有了新的衡量方法,通过搭建可信的数据穿透系统,能有效控制这些企业的资本使用风险,从而建立一套与原有资本市场互补的新型资本服务模式。
二是金融科技创新。 资本要素市场的科技创新最合理、最有前途的模式是产业互联网或物联网形成的数字平台(大数据、云计算、人工智能)与各类资本要素市场机构的有机结合,各尽所能、各展所长,形成各资本要素的数字化平台并与各类实体经济的产业链、供应链、价值链相结合建立基于产业互联网平台的产业数字金融。
三是数字人民币。 数字人民币由央行发行,以数字化的形式实现货币的价格尺度、价值存储和支付交易等货币职能。数字人民币可替代纸币从而进一步降低货币发行和流通成本,可促进普惠金融从而提升支付多样性、便利性,可助力人民币国际化。数字人民币的可追踪性和可编程性可以让央行追踪和监控数字货币发行后的流转情况,从而获取货币全息信息,实现对财政政策、货币政策的效果观测,有利于实施更有效的宏观货币政策,并帮助监管机构追踪洗钱、恐怖主义融资等行为,有效抑制犯罪活动。


编辑|段文秀
审核、责编|杨帆