12月15日，国家数据局发布《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》（简称“《行动计划》”）。从8年前的‘互联网+’到如今的‘数据要素x’，如何看这一主体的转变？如何理解数据要素的乘数效应？
为此，新京报贝壳财经邀请中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员、中国社会科学院大学应用经济学院教授蔡跃洲，北京大学光华管理学院教授、本研项目执行主任翁翕，清华大学电子工程系信息系统研究所副所长王钺，中央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等《行动计划》起草参与者进行解读。
蔡跃洲：我国数字经济进入深入发展阶段
蔡跃洲表示，我国数字经济发展已经由早期数字技术推广应用为主要内容的赋能转型阶段，进入以数据为关键要素并充分发挥其倍增效应和乘数效应的深入发展阶段。
蔡跃洲认为，当前数字经济对于中国经济的重要性已形成广泛共识，发挥数据要素支撑作用特别是乘数效应，对于促进我国数字经济健康发展、支撑经济增长、培育国际竞争新优势至关重要。
《行动计划》作为国家数据局正式挂牌后发布的第一份文件，蔡跃洲介绍,实施《行动计划》旨在尽快激活数据要素潜能，本着“试点先行，重点突破”原则，对12个行业领域进行了细致的部署。这12个行业和领域的选取，主要考虑其在我国数字经济乃至整个经济社会发展中的重要性、数据资源要素的积累状况、整体数字化发展基础等因素。
“将智能制造排在第一位的主要考量在于,制造业是实体经济的主体，智能制造是数字经济和实体经济深度融合的主战场；制造业领域整体的数字化智能化转型程度较高；很多制造业企业从早年信息化建设开始便有意识地收集生产运营过程中各种数据，已经积累了大量的数据资源。”蔡跃洲指出。
翁翕：流通使用是发挥数据乘数效应的核心
如何理解数据要素的乘数效应？
翁翕谈到，数据要素的乘数效应具体可以体现在以下三个方面,“乘”要素方面，数据可以在生产函数中直接作用于劳动、资本、技术等传统生产要素，通过改善微观主体的决策效率提高全要素生产率。如数据可以通过促进先进技术的传播扩散，带动全社会生产力水平提升。“乘”场景方面，与传统生产要素不同，数据具有非竞争性且可以无限复制、重复使用的特性。数据可以通过多场景复用来最大限度地释放其价值。“乘”数据方面，数据要素规模报酬递增的特性意味着通过数据的多源融合可以产生1+1大于2的效果。数据融合可以量变引发质变，创造新的信息和知识。
“流通使用是发挥出数据在不同行业千姿百态的乘数效应的核心。”翁翕表示，一方面，无论数据是与何种事物相乘，必须通过流通起来才能创造出更大价值。另一方面，通过流通使用可以鼓励市场主体逐步探索和完善数据定价体系，用市场化的手段合理评估和量化数据的经济贡献，有助于进一步将数据资源提升为数据资产，真正释放其内在价值。
王钺：通过需求牵引发挥数据要素的乘数效应
在王钺看来，数据要素的乘数效应则表现为“协同”、“复用”和“融合”三种赋能机理，在深度和广度上都是对“互联网+”的拓展。
数据要素的“协同”效应不仅仅指不同主体之间的协同，还可以是不同要素之间的协同，以协同提高全要素生产率；“复用”效应充分利用数据低成本复制的特点，通过在不同领域、不同场景、不同主体之间推动数据的重用释放数据新价值；“融合”效应则通过将不同品类、不同来源的数据汇集到一起，发挥数据的规模效应，以量变推动质变，催生新应用、新业态。
如何有效发挥出不同行业千姿百态的乘数效应？
王钺认为，数据要素和产业结合可以促进不同行业的快速发展，这需要从供给和需求侧协同发力。一方面需要数据要素的供给侧改革，加强数据要素的相关制度建设，推动有条件的地区开展公共数据授权运营。
同时，还需要在需求侧通过试点示范充分展示数据要素的乘数效应，并具体分析不同行业的业务需求，以便确定哪些行业可能会最先获益。
欧阳日辉：增加数据要素供给稳固数字经济发展基础
“从‘互联网+’到‘数据要素×’是随着数字经济发展支撑数字经济发展的重要要素发生变化的规律性结果。”欧阳日辉介绍，2015年推出“互联网+”，当时互联网是推动数字经济发展最重要的生产力。有了互联网的发展才能说有真正意义上的数字经济。数据成为生产要素进入经济系统，是一个逐步的过程。
欧阳日辉表示，“数据要素×”是数据融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，发挥协同、复用和融合作用，对其他生产要素、经济总量和服务效能产生扩张效应，提升效率、释放价值和创新发展，推动构建以数据为关键要素的数字经济。
他提到，在要素层健全数据整合机制，增加数据要素供给以稳固数字经济发展基础。注重经济生产过程中隐性产出的积累，将隐性产出中的数据资源有序整合是发挥数据要素乘数效应的首要工作。
“在产业层丰富数据应用场景，提升要素运转效率以探寻高速发展契机。数据的价值在于应用，应用的关键在于场景。在制度层完善数据制度，营造健康的数据流通产业生态，保障数据价值释放。数据要素的规制完善是实现规模性数字化转型的重要条件，也是确保数据要素在数据产权、流通交易、收益分配和安全治理等方面健康发展的前提。”欧阳日辉表示。
新京报贝壳财经记者 陈维城 程子姣 见习记者 韦英姿 受访者供图