【摘要】供給側結構性改革，是保障經濟高質量和促進新質生產力發展的關鍵。新質生產力與數據要素，具有深度耦合與相互塑造的關系。公共數據供給側結構性改革，以公共數據為要素投入，催動新質生產力的生產要素創新性配置，實現數據生產要素供給與需求優化配置，滿足新質生產力對新生產要素的需求，進而高質量和高效地促進新質生產力的發展。
【關鍵詞】公共數據 供給側結構性改革 新質生產力 【中圖分類號】F320 【文獻標識碼】A
黨的二十屆三中全會通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》，在“健全推動經濟高質量發展體制機制”中既提出“深化供給側結構性改革”，又提出“健全因地制宜發展新質生產力體制機制”。深化供給側結構性改革，是“健全因地制宜發展新質生產力體制機制”的實現方式。供給側結構性改革，是保障經濟高質量和促進新質生產力發展的關鍵。
新質生產力與數據要素具有深度耦合與相互塑造的關系，后者通過自身特性與其他生產要素融合，發揮出乘數效應，并作用于生產、分配、流通、消費環節，催生新質勞動資料、孕育新質勞動對象、培育新質勞動力，從而促進新質生產力形成。①新質生產力的發展，需要高質量、可信和可用、供給穩定而充足的數據要素。然而，當前我國數據要素市場基本法律規范仍待完善，數據難以通過流通形成數據要素市場的供給，導致數據過度集中，制約數據價值的發揮②，難以有效促進新質生產力高質量發展。此問題的解決，可通過公共數據供給側的改革，發揮公共數據供給側的作用。公共數據是公共管理和服務機構，在依法履行公共管理職責或者提供公共服務過程中，收集和生成的數據。我國公共數據占我國的數據資源約80%以上，而且數據質量和可用性較高。公共數據供給側結構性改革，不僅能夠發揮公共數據驅動新質生產力發展的作用，而且具備保障新質生產力發展所需要素配置的可行性。
釋放數據要素潛能是發展新質生產力的內在要求
數據是形成新質生產力的優質生產要素。習近平總書記指出新質生產力“由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生，以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵，以全要素生產率大幅提升為核心標志，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。”
數據是驅動創新和重塑生產方式的重要力量。數據不僅塑造優質的勞動者、新型的勞動資料和勞動對象，還促進其優化組合。第一，數據要素塑造優質勞動者。新質生產力的先進性，首先體現在勞動者的先進性。數據要素的生成和價值的發揮重塑了勞動者的先進特質：用戶即數據要素的創造者。用戶具有運用數字技術的能力，其線上購物、查詢、社交等行為都是數據生成的方式。數據的價值挖掘者（處理者）不僅要有數據處理的專業知識、統計分析等專業素養，還具有邏輯思維能力。第二，數據要素是新型的勞動資料，能夠大幅度提升生產效率。數字要素實現了傳統勞動資料——例如傳統的機械設備和工具——的優化和效率提升，進而升級為新質的智能化勞動資料，由此催生一系列數字化的勞動資料。第三，數據要素孕育新型勞動對象。勞動對象是實現生產的前提，是價值創造的客體。數字經濟的實踐證明，數據要素的自然屬性不同于傳統勞動對象，而是具有無形性、可控性、非競爭性、排他性。尤其，數據具有在使用過程中非消耗、多主體使用互不影響的特性，可共享和融合，還可以通過多維度的交叉與融合應用產生新的價值，甚至在此過程中衍生出新的數據。數據要素驅動形成新的勞動對象。例如，算法模型、網絡平臺和數據平臺都是通過數據的應用而產生的新型勞動對象。
數據要素驅動科學技術的創新發展。新質生產力的關鍵核心在于科技創新，需借由“關鍵性、顛覆性技術突破和創新驅動發展”。③數字經濟背景下，數據要素就是承載不同創新要素的“物的”支撐，決定著科技創新和發展。數據要素驅動科學技術的創新發展，主要體現在促進科技創新、降低科學研究的成本和提升科研的進程。目前，人工智能的發展實踐已充分證明“數據”是發展人工智能技術的關鍵要素。只有當模型規模和訓練數據規模超過一定的臨界值時，人工智能大模型才會刺激新能力的“涌現”。數據要素還降低了科研創新的成本，在醫學領域研究尤為突出。數據要素在醫學領域研究不僅提升了醫療服務質量，還推動醫藥行業的持續創新和進步。此外，隨著算力、算法、區塊鏈等技術的快速發展，在海量、高質量和可用性的數據驅動下，傳統的假設驅動式的科學研究范式向數據密集型范式轉變。數據科學和人工智能技術的結合，可以加快推動科學發現的進程和科技創新。數據要素的深度挖掘和應用，不僅加速了科研進程，降低了研發成本，還促進算法的優化和機器學習等技術的進步，推動從理論研究到技術實踐的快速轉化。④
數據要素是實現科技創新效能倍增的新質生產力。數據作為一種非消耗性的新質生產要素，與傳統的消耗性的物質資源不同，不會因為使用而減少。相反，數據越使用越多，并實現質量提升和價值增加，由此產生數據的乘數效應。數據的使用和流通可以不斷創造新的價值，是由數據本身的自然屬性決定的，一是數據要素具有可無限復制性，這使同一數據可通過復制被廣泛用于不同場景、不同行業和不同領域而產生乘數效應。二是數據要素具有強融合性，使其與其他生產要素進行融合，賦能整個生產函數，使整個生產函數發生新的質變，進而產生乘數效應。這些特征，使數據要素應用呈現出邊際成本遞減、邊際效益遞增的優勢，進而實現科技創新效能倍增的新質生產力。
公共數據供給側結構性改革是要素投入的結構性改革
公共數據是供給側的生產要素、制度創造和創新三大要素中的生產要素。一方面，公共數據是數據。雖然，目前我國“公共數據”的定義尚沒有形成共識。但在相關意見及地方立法中公共數據的基本內涵為：國家機關、經法律法規規章授權或委托的公共管理和服務機構在依法履職或提供公共服務的過程中收集、產生的數據。另一方面，公共數據是生產要素。2020年，中共中央、國務院公布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，明確了數據是與土地、勞動力、資本、技術并列的第五大生產要素。至此，我國已把數據列為生產要素。
公共數據是生產力的“勞動者、勞動資料和勞動對象”三大組成要素中的“勞動資料和勞動對象”兩大要素。在數字經濟實踐中，數據能夠被人類開發、利用，并能夠滿足人類生產、生活的需要，是具有使用價值和交換價值的客體，而且能夠給人類帶來財富資源。數據是被處理的對象，所以又具有生產資料的性質。尤其，數據可作為工具，如農業可通過智能農業機械和數據分析系統，監測土壤濕度、氣溫和植物生長情況，從而實現精準農業管理，提高農作物產量和質量。由此，數據具有生產力中的勞動對象和勞動資料兩大要素的性質。
公共數據供給側結構性改革是要素投入的改革，即公共數據供給側結構性改革是以公共數據為要素投入，推動新質生產力的生產要素創新性配置，實現數據生產要素供給與需求優化配置，滿足新質生產力對新生產要素的需求，進而高質量和高效地促進新質生產力的發展。
建立公共數據供給側結構性改革的機制
建立公共數據供給的宏觀調控機制。公共數據供給的宏觀調控不僅符合新質生產力對數據要素的量、質和供給穩定的需求，也符合占有公共數據主體的行政性質。公共數據是政府依法履職或提供公共服務過程中收集和生成的海量數據，其占有主體主要是行政機構。行政機構更能發揮供給側宏觀調控的優勢，可基于國民經濟發展規劃和相應的產業政策，推行行政手段實現效率、法律手段實現公平、經濟手段實現激勵的公共數據供給宏觀調控。一是建立公共數據供給統籌管理機制。目前，我國公共數據的供給是各省為政，模式和政策各一，效率較低，沒有發揮公共數據本身具有的功能。為真正發揮公共數據的價值，可以建立國家和地方的雙層公共數據供給管理體制。國家一級由國家數據局負責國家的公共數據供給側的統籌規劃、管理、政策制定；指導和建立全國的公共數據供給一體化的大市場；負責統籌、規劃、政策制定和管理全國公共數據供給，有效實施公共數據供給的宏觀調控。地方一級由省級數據管理機構負責本轄區公共數據；省級數據管理機構落實國家的公共數據供給側宏觀調控政策，負責本省區域的公共數據供給側宏觀調控的統籌管理、政策制定和實施。二是明確參與公共數據供給側各主體的職責。明確公共數據管理機構和占有公共數據的政府部門之間的關系和職責。三是建立科學的公共數據供給制度。主要圍繞公共數據供給的模式、公平性、效率性、安全性，制定相關的法律制度。建立健全科學有效的公共數據供給體制和制度，進而形成相應的機制，保障公共數據供給側結構性改革。
建立公平有效的公共數據開放供給側機制。政府數據開放已成為當今世界數字經濟發展的國際趨勢。政府是最大規模的數據采集者和持有者，開放和利用政府數據、在政府數據上先行先試，成為各國實施數據戰略的必要舉措。關于公共數據開放，2015年國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》提出“大力推動政府部門數據共享，穩步推動公共數據資源開放”。2021年全國人大常委會通過的《中華人民共和國數據安全法》對政務數據開放進行了專門規范。我國公共數據開放機制仍待完善，公共數據開放的實踐尚未發揮公共數據在數字經濟和促進新質生產力發展中的重要作用。其中，主要問題是公共數據無條件開放、有條件開放的數量、質量、可用性不夠；有條件開放的程序規則、公平性的欠缺、責任機制缺乏和激勵不夠，導致開放對象的范圍和公共數據開放的數據量不足以發揮公共數據供給側的作用。因此，需要進一步推進公共數據開放的供給側改革，建立公平、有效的公共數據開放機制，促進公共數據開放的宏觀調控作用，提高開放的供給量和供給的公平性。
公共數據開放機制的公平、有效的宗旨，是將公共數據合理分配到社會的各個領域中去，實現要素供給的最優配置，否則，會扭曲公共數據的供給，甚至在公共數據有條件開放中的“有條件”會造成公共機構的尋租，從而破壞數據要素市場的權利公平、機會公平、規則公平、分配公平。建立公平、有效的公共數據開放機制，一是建立公共數據開放的組織架構和模式。二是制定公共數據有條件開放程序規范。三是明確公共數據有條件開放的審核主體和責任機制。四是建立科學的公共數據開放效果評價機制。五是建立公共數據開放監督管理機制。公共數據開放監督管理機制，主要是防止公共機構將依靠權力所集中的公共數據資源用以尋租，導致公共數據供給的失靈。
建立公共數據授權運營的供給側機制。“十四五”規劃首次提出“開展政府數據授權運營試點，鼓勵第三方深化對公共數據的挖掘利用”。《中共中央、國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》進一步要求“推進實施公共數據確權授權機制”。同時，很多地方對公共數據授權運營進行了實踐和立法探索。目前，從各地方出臺的公共數據授權規范和實踐看，公共數據的授權模式、性質定位和規范尚不統一，效果未充分凸顯。為有效發揮公共數據授權運營這一供給模式的作用，需要吸取公共數據開放的經驗和教訓，及早建立公共數據授權機制，從體制和制度層面保障公共數據授權運營真正發揮作用。首先，明確公共數據授權運營的目的。公共數據授權運營是指政府在實現公共數據的安全可控、可用的前提下，依照法律、行政法規規定委托符合一定條件的經濟主體對公共數據進行使用、加工和創新等，從而形成創新數據、數據產品與服務等釋放公共數據的經濟價值和社會價值、實現公共數據主動供給和數據要素市場培育調控職能。公共數據的有條件開放是依社會主體的申請進行開放（并經公共數據主管部門的審核批準），是依社會市場需求開放，是被動式開放。而公共數據授權運營是政府主動作為，以供給側為維度最大化發揮公共數據的價值和宏觀調控作用。
其次，明確公共數據授權的模式。目前，地方的公共數據授權實踐的模式不統一，主要有三種授權運營的模式：一是集中統一授權運營模式。此種模式是數據管理部門將某一地區或某一領域內的所有公共數據，不區分具體的應用場景，統一授權給一個或多個指定的運營主體進行開發、運營和生態建設；二是省、市、區縣的分層授權運營模式。該模式根據不同行政級別（如省、市、區縣）的數據管理部門，將各自管轄范圍內的公共數據分別授權給相應級別的運營主體；三是行業、產業、領域的垂直授權模式。按照行業、產業或特定領域的劃分，數據管理部門將相關公共數據授權給在該領域具有專業優勢或運營經驗的主體進行管理和利用。這三種授權運營模式各有自身的特點，但無論哪一種模式都要從體制和制度層面保障實現公共數據供給側的宗旨。國家可以從頂層設計的維度對公共數據授權運營模式進行設計，進而有效發揮公共數據供給側宏觀調控作用。最后，完善公共數據授權運營制度規范。公共數據授權運營制度規范的目標是通過制度保障公共數據供給。公共數據授權運營制度規范的具體內容包括：公共數據授權運營的授權主體、管理主體、被授權主體的條件、授權運營的程序、授權運營的內容、授權運營監督管理、授權運營主體的退出機制等。
【注釋】
①張夏恒、馮曉宇：《數據要素乘數效應的邏輯解構與實現進路》，《長安大學學報（社會科學版）》，2024年第3期。
②李愛君：《數據要素市場培育法律制度構建》，《法學雜志》，2021年第9期。
③楊國強、許明月：《新質生產力生成中數據要素交易監管的完善進路》，《湖北大學學報（哲學社會科學版）》，2024年第3期。
④李三希：《數字經濟賦能新質生產力發展的實踐進路》，《國家治理》，2024年第14期。
責編/李丹妮 美編/王夢雅
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