数据要素市场化推进力评价指标体系构建研究

[目的/意义]构建数据要素市场化推进力评价指标,旨在发现数据要素市场发展的关键因素与策略,推动数据要素理论与实践的发展。[研究设计/方法]通过文本分析、专家咨询等方法,对数据要素市场化推进力评价指标体系予以构建。[结论/发现]形成了以基础环境、保障支撑和执行推进为三大维度的细化至33项四级指标的评估指标体系,并立足我国实际展开应用与验证,随后就指标体系的优化提出展望。[创新/价值]从政府主导的数据要素市场化推进的视角构建评价指标体系,并融入信息资源管理的学科基础理论与方法。

数据要素市场化推进:进展、问题与对策

[目的/意义]系统地总结当前全国各地的数据要素市场化推进的实践进展及经验做法,为政策制定和实践工作提供参考,为相关领域的研究提供实证基础。[研究设计/方法]基于数据要素市场化推进力的评价指标体系,从基础环境、保障支撑、执行推进三个维度,对31个省(自治区、直辖市)的推进情况展开深入调查和综合分析。[结论/发现]我国数据要素市场化推进整体上呈三级梯队分布并呈现出显著的地域特征。各地在产业环境发展、制度保障、技术平台建设、公共数据开放与授权应用、数据流通交易方面取得了积极成效,但也存在着区域发展不平衡、公共数据制度体系不完善、场内数据交易规模不足等问题。基于此从区域间产业协调发展、制度保障体系建设和加强公共数据供给激活数据流通三个方面提出了政策建议。[创新/价值]对全国数据要素市场化推进进行了全景式的调查和研究,提炼共性问题,总结发展经验,为推动数据要素市场化向纵深发展提供借鉴。

档案数据要素流通的关键问题与对策研究

数据要素已成为数字经济时代的关键生产要素,推动数据要素市场化流通是深化经济体制改革、建设现代化经济体系的客观要求。档案数据作为数据要素的重要组成部分,释放其价值潜力对于提升国家治理能力具有重要意义,但当前档案数据要素流通仍面临诸多阻碍。在梳理国内外相关研究的基础上,界定了档案数据要素的内涵和特征,从制度规则、市场培育、技术创新、生态构建等方面系统剖析了制约档案数据要素流通的障碍,并在健全法律规范、培育市场主体、突破技术瓶颈、完善基础设施等层面提出了促进档案数据要素流通的对策建议,以期为加快构建统一开放、竞争有序的档案数据要素市场提供参考与指南。

基于数据信托的产业数据要素流通:动力逻辑、信托纾困与模式重塑

[目的/意义]数据要素已经成为产业发展的重要生产力,我国产业健康快速发展离不开高质量的数据交易和流通。构建基于数据信托的产业数据要素流通模式,对于提升产业数据要素安全有效流通,促进产业数据要素市场建设和数据价值释放具有重大意义。[方法/过程]文章在文献调研和比较分析的基础上,结合产业运行实际特征,首先分析产业数据要素流通的动因,明确动力逻辑;然后提出纾解产业数据要素流通障碍之策,借力信托纾困;最后基于数据信托构建产业数据要素流通模式,完成模式重塑。[结果/结论]以“动力逻辑—信托纾困—模式重塑”为研究主线,聚焦我国产业数据要素,系统性地提出产业数据要素流通的阻碍和动力,以数据信托为基础,构建产业数据要素流通模式,以期实现高质量的产业数据要素流通,最大程度地发挥我国产业数据要素价值。

数据要素嵌入、双元创新与制造业转型升级

数据作为全新的生产要素成为制造业转型升级的重要引擎,双元创新是助推数据要素有效嵌入实体经济的关键动力。基于双元创新视角,剖析数据要素嵌入赋能制造业转型升级的理论机制,运用2008—2020年中国A股制造业上市企业数据进行实证检验。结果显示:数据要素嵌入能够有效赋能制造业转型升级,该结论在一系列稳健性检验后依然成立;双元创新在数据要素嵌入赋能制造业转型升级中发挥着中介作用,且更多地通过探索式创新促进制造业转型升级,利用式创新的中介效应尚不显著;进一步分析发现,数据要素嵌入赋能制造业转型升级的影响效应在企业内部微观特征和外部宏观环境层面存在异质性。因此,建议应有效推进数据要素市场化配置改革,营造数据要素赋能外部环境;持续提升企业探索式创新动力,激发数据要素赋能制造业转型升级的活力;积极引导企业数字化转型,推动数据要素与传统要素的深度融合。

激活数据要素 赋能千行万业——《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》政策解读

[目的/意义]2024年1月,《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》正式印发。文章对其主要内容进行解读,旨在探讨政策制定的背后逻辑,明确政策的核心要义与具体导向,从而推动政策落实,加快数据要素市场化建设。[方法/过程]从乘数效应、保障支持、组织实施三大方面对政策主要内容进行阐释。[结果/结论]政策以各行业领域的实际需求为着眼点,以协同优化、复用增效、融合创新为数据要素乘数效应发挥的主要路径,同时保障数据要素流通的效率与安全,并最终通过多措并举来实现数据要素在各行业领域的深度融合和创新应用。

用户视角下的教育数据要素交易:安全感知与建议

教育数据要素作为推动教育变革的核心动力,正通过数据要素市场交易推动教育数字化转型纵深发展。然而,目前教育数据要素市场在数据确权、市场监督以及市场交易等制度层面存在不足,阻碍教育数据要素价值的释放。用户作为数据要素市场的核心参与者,其对教育数据要素交易的安全感知与建议是推进数据要素交易有序发展的重要因素。研究面向四类不同用户群体开展了定向调查,发现用户总体对教育数据要素交易持积极态度,且具有较为全面的安全感知,不同用户群体则在教育数据要素基本态度、安全感知与安全建议上存在差异。为加快教育数据要素交易市场建设,可以从加强教育数据要素市场保障,提高高等院校用户市场参与意愿,构建教育数据要素安全体系,满足不同用户群体的安全需求,塑造多元教育数据要素交易市场,推动交易机制向需求侧转型等方面改善。

数据要素化背景下的档案数字转型行动空间展望

数据要素化已成为我国引领全球数字转型的关键路径。档案领域作为数据的关键参与者和贡献者,为了及时跟进档案数字转型进程,必须充分协调与数据要素化的衔接。文章从数据要素化背景出发,解析数据作为生产要素的基本认知、流通交易、安全治理以及试点先行的基本内容,进一步探讨档案数字转型同其关联要素,主要展现为档案作为数据要素的内涵扩充、多维参与数据流通交易、档案工作融入数据治理体系、实践推进导向下的试点示范场景构建,并基于此对档案数字转型可展开的行动空间提出展望。

数据要素倍增效应的理论机制、制约因素与政策建议

近年来,数据要素已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节,逐渐成为数字时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。构建以数据为关键要素的数字经济,充分发挥数据要素的放大、叠加和倍增作用,是经济高质量发展的必然要求。本文界定了数据要素倍增效应的概念,基于转换倍增和循环倍增路径推导了数据要素倍增效应的模型,构建了链式决策优化的分析框架,论证了数据要素通过在宏观层面驱动要素配置决策和在微观层面驱动企业运行决策两条路径产生倍增效应。在实践中,数据要素积累不充分、运用不完善和规制不健全等因素制约了数据要素的价值释放。为充分发挥数据要素倍增效应,释放数据要素价值,必须在要素层健全数据整合机制、在产业层丰富数据应用场景、在制度层完善规章制度,强化数据要素供给和利用。

档案数据要素价值论

大数据时代,档案数据成为档案管理新对象,驱动档案数据要素价值成为档案价值新形态。档案数据是数字中国建设的关键生产要素和新质生产力。档案数据要素价值是指档案数据所具有的生产要素价值,立足数字中国战略背景,从更广泛多元的视域将档案数据视为独具特色的经济要素、管理要素、文化要素、知识要素和生态要素,拉动数字经济发展、驱动数字政府决策、牵动数字文化创新、带动数字社会运行和推动数字生态平衡,赋能数字中国建设。文章聚焦档案数据要素价值主题,揭示档案数据要素价值概念内涵,进行档案数据要素价值质性分析,总结档案数据要素价值实现规律,探索数字中国战略下档案数据要素价值实现方式,助力档案数据要素价值潜能释放,为数字中国建设注入档案数据生产力。

数据要素的统计测算方法探究

数字经济时代,云计算、区块链、物联网等尖端信息技术正日益成为推动数据量指数级增长的关键动力。数据作为当代经济体系中的一种新兴要素,不仅在技术层面扮演着至关重要的角色,而且在经济领域催生了一种全新的价值转换模式。文章的研究目的在于探索有效的数据要素统计测算方法,并将其作为产品建立其在市场中的流通机制。现有研究主要集中于对数据经济的整体规模和国民经济发展水平的评估,而对数据要素的统计测算方法仍处于探索阶段。针对这一研究空白,文章提出了一套创新的统计测算框架,旨在为理解和高效利用数据要素提供科学、系统的指导。研究的核心分为三个部分:数据要素化水平、数据要素结构化水平以及对数据要素中数据关系模式的探索。关于数据要素化水平,文章深入研究了数据如何从原始状态转换为可在市场上流通的有形资产,构建了一个包含资源化、资产化和资本化多个维度的评价指标体系,并运用全局主成分分析方法对这些指标进行了筛选和冗余度检验。在对数据要素结构化水平的研究中,综合考虑了数据特征的异质性、数据对象的异质性、数据关系的异质性和数据的时效性等关键因素,并基于上述因素构建了数据要素结构化水平的量化模型。针对同频数据与混频数据之间的关系,通过对不同数据关系进行精准建模和量化测算,深入理解数据间的复杂关系,为数据要素的有效管理和价值最大化提供了重要的理论支持。

“数据要素×”赋能制造业:理论逻辑与实现路径

数据要素在工业制造领域具有很大的应用空间,《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》将工业制造作为发挥数据要素乘数效应的重点领域。从理论上看,数据要素在制造业领域的乘数效应发挥,其理论基础是数据化理论、工业互联网理论、数据生态理论、数据驱动决策理论、商业模式创新理论。数据要素赋能制造业,可以从制造业的研发、生产制造与服务能力等流程全面应用数据要素实现,也可以从数据要素为制造业提供模拟、仿真、优化、控制、预测等维度来实现。在政策上,要强化数据文化,推动数据互通、共享、复用;在制造业数据相关的底层技术方面加大研发投入,开发出适用制造业数据开发的通用工具;推动算力、算法、存储等相关配套设施与数据要素协同,支持数据要素相关的数据经纪人、数商、交易服务机构等协同发展,建立健全良好的数据生态;推动建设国家制造业数据中心,完善国家、地方、行业、团体的分级体系,对公共数据、企业数据、个人数据形成区别化的分级分类制度;强化制造业数据的安全保护标准,引导、推动行业协会等社会组织加强数据安全自律,完善数据安全体系建设。

数据要素价值演进路径研究

【目的】在数字经济时代,数据已经成为赋能经济发展的关键生产要素。研究表明数据要素质变升级的发展路径尚不明确,数据要素的价值释放面临诸多困难。【方法】本文系统研究了国内外相关文献及国家政策,总结分析了数据要素价值释放的研究现状,基于数据要素的价值提升,对我国数据要素发展路径展开相关研究。【结果】本文明确了从原始数据到数据资本的各类数据形态,提出了数据要素价值演进路径理论模型和数据要素发展路径。【结论】本研究厘清了数据要素“六状态”和价值演进“五阶段”,对于规范数据要素发展具有政策参考和实践意义,为促进数据要素价值的有效释放提供有力支持。

刍议数据要素化下的档案事业发展

主持人语:数据要素化是我国数智转型和数字中国建设的焦点内容。在此背景下强调积极对接融入数据战略的档案事业也迎来更多的转型升级挑战与更为广阔的发展空间,也对档案学科的理论与方法扩充提供了丰富场景。档案与数据要素化是怎样的关系。

“数据要素×”视域下公共数据授权运营生态系统的培育路径

为研究“数据要素×”视域下公共数据相关问题,基于生态系统理论,总结和梳理公共数据授权运营生态系统的构成,剖析公共数据授权运营生态系统的形成逻辑,提出培育公共数据授权运营生态系统的路径。研究发现,公共数据授权运营生态系统由政府和市场方面的行动者构成,行动围绕确权授权、数据提供、数据加工、数据产品和服务、收益分配等展开,环境因素包括数据要素制度建设、数字产业化和产业数字化、数字基础设施建设、数字技术创新和应用。研究表明,公共数据授权运营全国生态系统的形成有赖于区域生态系统和行业生态系统的形成,最先形成的是区域的行业生态系统;国家和地方培育公共数据授权运营生态系统,要强化并充分发挥公共数据授权运营在数据要素市场建设中的作用,着力抓好数据产品和服务的资产登记、数据加工处理的全过程记录、公共数据范围划定、分类分级等4项基础工作,发展新型政府和市场合作关系以及构建纵横联动的协同创新体系。

面向数字经济高质量发展的数据要素流通全流程场域构建研究

立足于国家数字经济深化发展的重大战略需求,构建数据要素流通全流程场域,有助于提升数据要素价值释放及其交易流通的总体效率,加快我国数据要素市场规范化建设。

“数据要素×”背景下文化产业数字化转型的理论逻辑、现实问题与对策

为了探讨数据要素对文化产业的经济意义,促进文化产业高质量数字化转型,论述了文化产业数字化转型的理论逻辑、现实问题和对策。研究发现,数字化转型有利于整合文化产业数据,促进要素匹配;强化数字技术应用,提高生产效率;提升文化生产水平,拓展生产边界;促进影视文旅融合,实现跨界联动;促进商务模式创新,丰富商业策略;促进文化消费环境升级、文化传播效能升级和文化产业治理升级。研究表明,针对数据要素收集与管理、文化元素的保护和创造、数字化的普及和推广等现实问题,政府应改进数据要素治理,维护文化数字化秩序;创新文化数字化成果运用,激发文化元素活力;培育数字化环境,拓展文化产业发展空间;培养文化数字化人才,打牢数字文化产业根基,促进中国文化产业向数字化方向高质量转型。

一个数据要素的经济学新理论框架

本文基于一个数据要素的经济学新理论框架,围绕平台、流量和数据等数字经济新元素,研究了数据要素市场发展中的经济规律和关键问题。该框架主要基于博弈论与信息经济学,强调数据要素的非竞争性和副产品特性是其区别于其他传统生产要素的核心特点和优势,规模收益递增和网络效应意味着数据要素在价值创造和分配中可以实现“1+1>2”的效果,通过放大、叠加、倍增作用提高其他要素的全要素生产率。本文认为,当前数据要素市场的发展仍需解决如何合理衡量数据要素收益和贡献,以及构建初次分配、再分配和第三次分配机制等关键问题,应鼓励市场主体逐步探索和完善数据交易模式和定价体系,并通过税收设计和共享开放实现数据红利的再分配,从而更充分地提升数据要素价值。

数据要素流通与安全的研究范畴与未来发展趋势

针对数据从信息技术时代的受控共享向数据技术时代的数据要素泛在流通演化的趋势,分析了数据共享与数据要素流通的差异,阐述了什么样的数据才能成为数据要素,提出了数据成为数据要素所必须具有的6个属性,定义了数据要素流通模型及主要环节,明确了数据要素流通的研究范畴,梳理了数据要素流通研究范畴的相关概念,厘清了研究范畴所涵盖的关键核心技术,并对未来需要突破的关键技术进行了展望。

信息资源管理学科视角下的数据要素研究

[目的/意义]数字经济背景下,信息资源管理学科需要进一步融入到数据要素化市场建设之中,积极建构新的学术增长点。[研究设计/方法]首先分析信息资源管理学科与数据要素的关联逻辑以及学科的角色建构问题,而后介绍信息资源管理学科视域下的若干核心议题,最后对两者融合的未来发展提出思考。[结论/发现]数据要素研究是信息资源管理学科的新领域和新方向,应充分发挥学科特色和优势,有组织地推进数据要素研究与实践。[创新/价值]从信息资源管理学科视域思考数据要素研究,为进一步扩大学科研究视野、拓展学科研究空间提供启示,为数据要素化与数字经济发展中的学科话语建构提供参考。