刘银喜:以数据要素乘数效应赋能社会治理
摘 要:数据作为一种新型的生产要素,具有规模报酬递增、非竞争性、低成本复用性、实时性与动态性等特点,作用于不同领域可产生不同程度的乘数效应。数据要素在社会治理中发挥乘数效应,可以更好地激发治理资源活力,优化治理资源利用,促进社会治理多主体协同,全方位提升治理能力,降低治理成本。未来应进一步规范数据要素的使用与流通,充分激发数据要素价值,改善数据要素发展环境,推动数据要素在各区域均衡、高质量发展,在社会治理领域充分发挥数据要素赋能的乘数效应。 关键词:数据要素 乘数效应 社会治理现代化 【中图分类号】D601 【文献标识码】A 数据要素是数字化、网络化、智能化的基础,对于实现社会治理现代化具有重要的助推作用。2020年4月9日,中共中央、国务院联合发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中提出“加快培育数据要素市场,推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护”[1],首次明确提出将数据与土地、劳动力、技术、资本等共同作为关键生产要素。2022年12月,中共中央、国务院进一步提出构建数据基础制度,从建立数据产权制度、流通和交易制度、收益分配制度、治理制度等方面提出要求,为更好发挥数据要素作用提供了制度规范与保障[2]。2023年12月,国家数据局等部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,结合行业领域提出了发挥数据要素乘数效应的行动方案[3]。 近年来,我国的数据要素市场规模不断增长,数据基础设施不断完善,数字技术得到发展,数字产业逐渐壮大,数据要素成为推动经济高质量发展的关键动力。与此同时,数据要素的价值不仅限于经济领域,它拥有能与不同要素相结合、应用于不同领域的特性。社会治理作为国家治理的重要方面,强调提升治理水平、改进治理方式、动员多元主体并发挥其协同作用。数据要素赋能社会治理,在于其能提升社会治理的智能性与专业性,促进社会治理主体协同,激发社会治理创新,践行整体协同的“大治理观”,创新社会治理模式。 何为“数据要素乘数效应” 根据《中华人民共和国数据安全法》中的表述,数据是指任何以电子或其他方式对于信息的记录。数据所反映的是客观现实和信息,以数字化、虚拟化的形式呈现。数据与信息不可分割,可以将其看作信息的一种特殊表现形式。在数字化时代,随着信息技术的发展,数据越来越广泛地被利用到工业生产、现代农业、医疗卫生、城市治理等重点行业领域,以创造更多价值。生产要素是进行生产经营活动时所需要的资源,是维系经济运行及市场生产经营所必须的基本因素,生产要素并非固定不变,随着社会经济的发展形态与状况变革而不断地更新变化。我国传统生产要素包括土地、劳动力、资本、技术四大类,随着数字技术发展,大量数据得以获取、收集、进行分析,催生出了新的数字经济产业、社会发展与生活模式。2020年4月,数据要素正式被列为我国的第五大生产要素。“数据要素”不同于单纯的“数据”,其内涵上更加强调数据作为生产要素的特性,即可以参与生产、流通、交换、分配等市场化环节。数据作为产品生产与提供服务的资源投入时,即成为数据要素,可用于创造一定的价值。数据要素对于优化经济发展结构、引领产业升级与新兴产业发展具有重要意义。 乘数为经济学领域的常用概念,表明经济运行中经济变动量与引起变动的初始支出注入值之间的比例关系。注入值的变化借助乘数基础作用,产生了引起经济变动量放大或缩小若干倍的作用,即为乘数效应。在宏观经济学领域,乘数效应常作为一种经济调节手段,通过经济活动中某种变量的增减及其连锁反应来引起经济总量的大幅度变化。综合对其概念的阐释,数据要素乘数效应是指在经济社会发展中,数据要素作为一种新型的生产要素资源投入,通过与其他生产要素的深度融合与协同作用,能够产生倍增的经济和社会效益。该效应不仅能够体现于经济总量的显著提升,更在于提升治理效能、优化资源配置、促进创新发展等方面。乘数效应的产生需要两个基本条件,即存在具备乘数效应发挥作用的社会物质客观基础,以及存在经济参数的变动[4]。数据要素在经济社会发展的多种行业领域均可发挥乘数效应,原因在于我国超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等优势基础条件,也在于数据要素本身边际成本递减、边际收益递增、低成本复用性、驱动创新等相对于传统生产要素的独特特点[5]。数据要素实现其乘数效应,需经历数据的收集、处理、分析、共享、应用等关键步骤,同时需与其他生产要素进行结合。随着数据要素发展规模的不断扩大和数字技术的飞速发展,数据要素乘数效应愈发显现,其在社会治理中的作用日益受到重视。 数据要素乘数效应何以赋能社会治理 社会治理现代化是中国式现代化在社会治理领域的具体体现,强调社会治理主体的多元参与、整体协同,社会治理方式智能化、专业化、系统化,社会治理重心下移与增进人民福祉。得益于数据要素的实时性与动态性、低成本复制性与非竞争性、易获取与易传播性、规模报酬递增等特点,其对于社会治理现代化发展同样可以发挥显著的乘数效应。 激活资源潜力,拓展治理思路 数据要素能与其他资源深度融合,能够充分激活资源潜力,放大资源使用效果,实现彼此的价值倍增。在社会治理领域,数据要素与技术要素的融合对于其乘数效应的发挥具有基础性作用,是利用数据开展治理活动的起点。依托技术平台与数据基础设施,大量数据由公民创造、传感器生成、相关主体收集,而技术能将其转换为治理工具,应用于社会治理。例如,利用大数据与人工智能相关技术对于数据进行处理、分析、共享、应用,极大地提升了社会治理的智能化水平,有效促进了智慧城市建设,推动政务服务数字化便捷化,提升了预防与应对公共危机事件的能力,等等,赋能社会治理的多个领域与环节。 数据要素在社会治理中的运用,关键在于其为人所用、为人服务。大数据技术带来的智能化有可能超越人类思维范围与计算能力,可用来解决超出人类思维能力之外的事务,较于传统的“人力治理”更加高效精准。学会利用数据要素的治理参与者,可以在更短时间内观察到单纯依靠人力难以触及的视角,带来全新的治理思路,从而拓展社会治理的深度与广度。此外,数据要素具有低成本复制性与非竞争性,这意味着相同的数据资源可以被多个主体共享和利用,而不会消耗原始数据的价值。这种特性利于提升数据资源的使用效率,同时降低治理成本。通过对于数据资源的共享与复用,各个部门能够以更小的成本实现更佳的治理效果。 共享数据信息,协调治理主体 社会治理强调多元主体的协同参与,除政府外,企业、社会组织以及公民个人也是重要的治理主体。数据要素所具有的低成本复制性、易获取与易传播性,为政府内部各部门协作、社会治理主体协同创造了优势条件。依托数字化技术和数据平台的赋能,以及数据要素的汇聚、共享、开发,治理主体之间身份符号的限制得以打破,突破了原有的行政组织架构,使得数据在政府、社会之间有效流动,社会组织、企业、人民群众等多元主体得以参与社会治理流程,激发了社会主体的参与活力,塑造了政府、社会协同治理的网络关系格局。通过数据共享,各类治理主体得以便利地获取所需信息。通过公开市场经营数据,加强政府与市场经营主体之间的沟通,实现二者间的良性互动;通过治理数据公开,提升政府工作透明度,同时引入更多主体基于数据进行社会监督和参与治理讨论;在政府内部,不同部门基于数据资源进行协同规划和决策,通过跨部门协作,共同处理复杂的社会治理问题。 数据要素可作为各治理主体之间沟通与协作的桥梁,显著降低信息的不对称性,加强治理主体与治理任务的协同,使社会治理环节衔接更加顺畅,提升社会治理的创新性、包容性、全面性,更多主体能在社会治理中发挥自身优势,创造更多更广泛的公共价值。相较于强调单一主体的政府管理,社会组织或企业等能利用自身的专业与技术优势,从不同的视角分析与应用数据,产生新的见解与治理方案,以跨界协作带来突破性的治理成果。 提升响应能力,节约治理成本 对于数据要素的充分利用,可以大幅度提升社会治理的敏捷性与适应性,减少时间成本。数据要素的实时性与动态性意味着数据信息能够得到即时的收集与处理,且处于持续的更新与变化之中。数据技术能通过其广泛的感应和传输功能,将静态的数据信息转化为动态的、活跃的资源,随着社会的发展而不断演化,为治理主体提供全新的视角和工具,使得其能够掌握最新的数据和趋势,清晰地洞察社会各个方面的即时状态和细微变化,从而及时调整治理策略,适应不断变化的治理环境,确保治理措施的及时性和前瞻性。 数据要素的应用使得政府决策的准确性与科学性得到了极大提升,降低政府的决策成本。传统的决策方式常依赖于过往经验与有限信息,而通过利用现代数据技术,对于大量的数据信息进行采集与分析,可以为政府决策提供充分且科学的依据,使得政府决策向着基于现实数据的理性决策模式转变。与此同时,数据信息的获取与反馈的实时性进一步提升了政府的响应能力,政府可以及时得知资源状况、公众需求变化等关键信息,通过数据共享对接相关部门或其他治理主体,实现精准、精细、敏捷响应治理需求。此外,大数据集合所实现的万物互联,结合大数据挖掘技术,为政府提供强大的管理工具,可以帮助政府实时、全面、动态、精准地监控社会各领域活动的运行状态,从而优化管理流程,并增强对社会风险的预警和应对能力,保持社会治理的稳定性。 数据要素在社会治理中发挥乘数效应具有其适用性。数据要素具有低成本复用性与规模报酬递增性,可以将大量的知识、技能转化为数据信息,在大量的场景与领域重复利用。社会治理领域广、涉及对象多、应用场景丰富,数据要素能在其中跨越传统的资源限制,使得数据知识与技能不再限制于单一应用场景,丰富的应用进一步促进了数据量的增长。大量的数据使用不会降低其价值,而是在社会治理中实现自身价值,并以更小的成本创造更多的公共价值。 充分发挥数据要素在社会治理中的乘数效应 未来应进一步规范数据要素的使用与流通,充分激发数据要素价值,改善数据要素发展环境,推动数据要素在各区域均衡、高质量发展,发挥数据要素的乘数效应,赋能社会治理。 激发数据要素价值 我国的数据要素发展具有大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等优势,但数据要素的价值与优势相结合未得到充分发挥。为此,应挖掘社会治理中对于数据要素的需求场景,探索数据要素协同优化、融合发展的模式,推行数据资源在多领域的应用试点,率先发展优势明显领域,不断开拓新领域,挖掘数据要素应用的优秀经验推广复刻,根据不同数据、不同应用场景的特点创新多样化的开发方式,培育提供基于数据要素的新型公共服务和产品,加强数据在社会治理中的应用。 政府部门掌握着大量的公共数据资源,但目前缺乏统一标准的数据平台,上下层级政府之间、政府各部门之间数据的规范标准不一,政府组织结构的条块分割等问题在一定程度上阻碍了跨部门的数据共享与融合;部分政府工作人员缺乏大数据思维,缺乏对应的数据专业知识与利用能力,导致数据要素的效用难以发挥。为此,应进一步开放共享数据,明确数据分级开放的标准,即有条件开放、无条件开放或不开放,同时鼓励引导社会力量共享数据,提升利用数据进行多主体协同治理的能力;在数据共享过程中统一数据准入标准、兼容标准,建立统一的数据开放共享平台,逐步解决部门之间的“数字孤岛”问题;对于政府工作人员进行教育培训,丰富其对于大数据应用的认知,培养大数据思维,增强其利用数据资源开展工作的能力,发挥“数据×人力”资源的乘数效应。 优化数据要素发展环境 数据要素在社会治理中发挥乘数效应,关键基础在于其自身的良好发展环境与优质资源供给。近年来,我国的数据要素市场规模不断扩大,但数据要素的市场化配置仍有待进一步发展。一方面,当前数据要素市场存在数据产权确立难、数据要素定价难、数据流通环境不畅等问题。为此,应改善数据要素发展的市场环境,完善市场化配置体系。建立数据要素价值与贡献相适应的分配机制,明确其产权归属、交易流通规范标准,并围绕其制定相关法律法规;加强对于数据要素的市场监管,研究数据流通市场体系,规范数据流通标准,明确市场主体责任[6];加大对于数据市场的反垄断力度,鼓励正向市场竞争、反不正当竞争,使数据要素适应市场机制。 另一方面,数据要素市场化过程还面临着数据供给质量不足,开放共享程度不足、覆盖面窄、内容同质且重复等问题。为此,应推动大数据相关产业发展,推行优惠政策、建立市场主体白名单,鼓励相关主体提供数据及基于数据要素的服务,使数据要素与重点行业领域相结合,扩大数据市场规模,提升数据市场质量。加大对于重要大数据系统的安全防护,推进研发数据安全保护相关技术,定期开展对于数据安全的评估和产品安全的可靠性评估。建立健全数据技术发展的基础设施,包括数据中心、数字平台等,支撑社会生产力数字化发展。 推动数据要素均衡、高质量发展 随着数据的开发利用,社会层面数据鸿沟已经产生。在不同地域、城乡之间,数据运用水平与技术发展水平不均衡,在社会个体之间,受教育水平较高、掌握技术或经济优势的个体往往可以拥有并利用更多数据资源。为此,应着重加强落后地区的数字基础设施建设,巩固数据要素发展基础。逐步统筹建设中西部地区、乡村的通信、网络、算力基础设施,达到可利用数据要素进行治理的标准;建立健全城乡、区域之间的协同机制,使数据资源在区域之间灵活流通;开展对点帮扶,同时结合当地实际推广先进地区的治理经验、开发利用数据资源,例如在乡村开发“智慧农业”“智慧村务”,充分利用数字技术提升治理水平;对于群体间的数字鸿沟现象,应通过宣传教育、建设适老化数据基础设施等措施进行改善。 此外,数据治理中的隐私保护、数据安全问题仍有待改善,利用数据要素的同时应避免数据泄露侵犯个人权利与危害社会安全。对此,应加强对于数据技术的攻关与研发,掌握关键核心技术,升级拥有自主知识产权的数据技术是利用数据要素赋能的基础,可以提升社会治理效率、优化公共服务、保障数据安全与隐私。政府应为数据技术研发提供资金、场所、资源支持,鼓励各类社会创新主体研发数据隐私、共享、挖掘、分析等相关技术;推动产学研深度合作,降低研发成本门槛。公共部门尤其要升级数据安全系统,避免数据泄露造成的不良影响,保障公民隐私权和社会安全。 【本文作者为南开大学周恩来政府管理学院教授、南开大学数字政府与数据治理研究中心主任;本文系中华全国总工会研究室委托课题“人工智能背景下劳动用工方式变化及对工会工作影响研究”(课题编号:2024-QZYJH-02;项目负责人:刘银喜)阶段性成果;南开大学周恩来政府管理学院硕士研究生邢佳宜对本文亦有贡献】 注释略 责任编辑:李晓婷 |
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