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数字经济政策解读及数据要素先行地区推进情况

日期: 来源:价值百宝箱收集编辑:



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2023年2月27日,国务院发布数字中国建设整体布局规划。

今天三个主题,1)数字中国;2)数字经济;3)数据要素。三个主题是从大到小的概念。数字经济是数字中国的重要组成部分,数据要素又是数字经济的组成部分。

昨天新发的文件,是中央网信办牵头的,他作为统筹部门,从宣传部 门、舆论引导部门、数据安全监管部门三重职责去制定的文件,总体的数字中国是想把各个行业和数字化相关的工作统筹起来。

所以我们看以往的文件时候,比如像有两方融合,互联网+、金融信息化,有各种各样的数字乡村等等各个行业其实都有自己的信息化的规 划,和本身发展的任务的演进,但实际上在国家层面它是缺乏的。所以这个规划其实是从整个大的层面,从国家数字化的层面的一个规划。所以实际上我们看规划,里面明确提了一个叫 2522 这样的架构事项,在最一开始研究的时候,这个架构经过多轮的反复的讨论和修改,最后定成了 2522 架构。

1)前面的2,一个叫数字基础设施,一个叫数据要素资源,我们叫两

数。两数为什么这么定义?一个方面是基础设施,放在这个层面大家应该能理解,我们首先要做好了铺路修桥的工作,做好基础设施本身的建设。但是另外一个方面就是数字基础设施概念的演进,其实是和以往不同的。

以往的数字基础设施基本等同于信息基础设施,指的是我们ICT产业的很多相关的基础设施,比如宽带,比如光纤,比如 6G 的一些技术。其实这次数字基础设施,它等同于信息基础设施加融合基础设施的概念,它是一个更大的概念,我觉得更重要的是偏向于融合技术设施,就是我们传统公路、水路、电网、能源网,它本身的数字化转型,所以在一个基础的方面,包括本身的一些传统基础设施的数字化。

另外一个数:数据资源体系。数据资源体系里面比较明确提的概念有国

家数据资源体系和国家的大数据平台等等,这样的一些新的提法,最起

码的一个逻辑或者根本性的原因是什么?大家都知道我们的整个国家的数据要素的比例和结构, 60% 应该是政务数据和公共数据,包括政府的数据、水电、天然气、煤气管道,包括一些交通、医疗数据占到

60%。真正的企业数据只有 38% 左右,剩下的 1%- 2% 是个人数据。

也就是其实我们未来要做的数据的共建共享、包括数据 20 条,它里面所提及的数据,我们下一步要走确权、交易、流转等等一些方式,其实最为主要的是首先要解决这 60% 的问题。所以在这次主要是以国家和政务数据为主,去提数据要素资源。

2)2522 中的 5:政治、经济、文化、社会和生态文明。这五个恰恰是我们中央提的,叫 5 位一体。正好数字化的技术可以解决这上面的问题。比如经济,数字经济非常明确。数字经济我们说包括数字产业化,包括产业数字化,包括数字化治理、数据价值化。所以数据是数字经济的一个组成部分。

第二个维度在政治这个维度,主要是指的数字政务和智慧城市这两个点。

在文化方面,主要是数字文化。数字文化又可以解读为两种,一种是文化的数字化,比如我们传统的图书馆,传统的国家的工程,把它数字化的过程。另外一种,数字本身也是一种文化,数字本身形成了文化这么两种解释。

另外在社会和生态文明也是我们的数字化的手段,怎么去促进社会的和谐,社会的公平正义,包括绿色发展和数字化发展,怎么去协调发展的问题。这是中间的五大支柱。

3)其实重点要解读的是第三个2。我们为什么把数字基础设施的创新体系放到了能力里面,而没有放到基础里面,我觉得这是一个很大的变化。以往我们会把技术创新放在第一位或者第二位,作为一种基础去 做。而这次为什么叫能力?实际上我们在现在在强调数字基础设施创新体系的时候,我们更加注重的是存量技术,而不是增量技术。所以我们

这次很少去提卡脖子的问题,很少去提我们落后的那种技术。反而回过头来之后,我们更加注重于存量技术的应用。现有的 28 纳米芯片,我们可以解决怎样的问题?我们首先用好我们的存量。这一点有点像我们的金融领域,我们以前新增投资会比较多,而我们现在更多的是优化投资结构,去优化资本的存量的结构,也有点像这个意思。所以技术我们没有把它放到前面,主要的逻辑就是我们现在要从增量技术转向存量技术,这是一个很重要的问题。另外一个就是构建数字安全屏障。

4)最后一个 2 是两个环境,一个是国内的环境,一个是国际的环境。


另外,我也跟大家分享几个我对整个文件里面的规划的解读,包括一些重点的梳理。我们还是按照 2522 架构来讲。

1)第一个 2:一方面指的是数字基础设施层面,我觉得刚才所讲的有两个点非常重要,一个点就是传统技术设施的数字化转型非常重要。另外一个数据中心、超算中心,这两个会非常重要,因为未来你想 60%的政务数据,我们要处理、要共享、要存储,要应用。所以这背后肯定是国资云和政务云的这样的一个大的背景。在未来这个是非常明显的。另一方面就是数据资源的大循环。要建立国家的数据的管理体制和机 制。其实我们并不是要把所有的数据都国有化,并不是这个意思,也不是把所有的数据都集中到一个地方,去建全国统一的一体化大数据中 心。未来我们要保证数据国家安全的前提下,去促进数据的流通和共建共享。数据 20 条里面提出了数据的三权,数据资源持有权、数据产品加工使用权和数据产品经营权。这三种权利其实是市场的权利。未来很有可能在我们的国家数据管理体制之下,我们把数据的所有权要归属到国家所有,尤其是政务数据的所有权一定是国家所有的,但是你的使用权和经营权是归个人的。有点类比于我们现在的土地,所有权就是国家的或者集体的,但是使用权、经营权是你本身的。有经济学专家说,历

史上所有权和使用权重要性占比,所有权占比20%,使用权占比80%,我们数据所有权并不重要,使用权和经营权才重要。

2)5 就是首先在数字经济,第一个是数字经济这一端,未来肯定会出台促进数字经济高质量发展的意见,但是这个意见肯定不是网信办出,而是在工信部,因为工信部是推动数字经济产业发展的指导意见。另外一个非常重要的一个东西就是大中小企业融通发展。这个事情在数字经济里面会表现得非常明显,因为在数字经济里面,现在的解决方案是由大企业提供为中小企业提供。现在我们最主要的矛盾不是大企业提供的数字化的解决方案太落后了,而是太先进了,中小企业它用不懂、用不了的问题。所以下一步会有很多样的试点示范的一些政策,去引导中小微企业怎么用好大型企业给我提供的数字化解决方案。

所以未来有很多数字化转型试点示范、促进中心的建设,包括重大任务

和重大工程会出来。另外一个在数字经济里面,可能比较重要的是平台企业规划发展的问题,它指的是消费型的平台。所以未来的发展在数字经济会分为两类,一类是产业型的数字经济,一类是消费型的数字经 济。产业型的数字经济,无一例外的肯定是以鼓励和促进为主。消费型的数字经济主要是规范为主。所以在未来的像平台的强监管,包括一些优化治理的手段,我觉得在未来仍然是必须要坚持,而且一定会去坚持下去的。

在政务方面,我觉得在所有的领域里面,今年数字政府的建设将是重中

之重,因为数字政府集合了数据,集合了经济,集合了治理在内,并且政务数据是所有数据里面质量最高的,也是协调性最好的,也是政府可以直接去拿到的。所以今年像数字政府的很多投资,像很多大平台、小前端的建设,这个应该是非常重要的点。后面的网络文化和网络社会还有生态文明,我觉得我不展开讲了,这里如果大家有问题,我们待会可以去再探讨。

我们在整体规划里面,我觉得可能要注意几个点,1)一个是新型举国体制的提出,因为以往我们用举国体制解决的很多问题,比如导弹的问题,比如高铁的问题,其实在数字经济领域和数字中国领域被证明其实是不太适用的。所以我们新提出了新型举国体制。更重要的其实还是发挥科技企业的本身的自主的一些作用,去做这样一些工作。

2)另外一个就是考核这件事情被炒得也非常火,这会成为党政领导干部的考核评价的重要参考。是当时原文是这么写的。这个并不是新提的。全国有 9 个地方,其实已经在做了,像贵州,像山东、福建、江

西、河南、重庆,还有一个是河南,一共是 9 个地方,他们已经在做这样的考核了。未来我觉得也不会推翻各个地市的考核。我觉得会形成两级架构,一个中央网信办去考察各省,各省的人民政府自己去制定考察各市和各区县的标准。参考评价的标准我觉得要结合地方的特色和优势,比如重庆来讲,我们举例来重庆来讲,它是分了三个区,第一个叫经济发展区,第二个叫生态涵养区,第三个叫社会人文区等等。这样的三个区,它去按照不同的维度去考核,比如考核数字生态社会,考核数字社会,是这样的考核方式和架构。


【Q&A】

国资云和数字政府是比较大的方向,您是不是觉得这两个方向未来的弹性方向比较大,其他方向有没有什么指引?

是的。现在数字中国和数据经济的发展把我们研究之间的界限打破的很模糊了。我们之前做人工智能研究,很少关注云计算之类,但现在所有人工智能的发展先决条件就是数据、算力、和算法。其中数据方面是很重要的。数据就是从前端数据标注产业来。国家要发展政务数据肯定不会给私有云,外资云。所以现在国资云的东西必然成为未来的主力点。但是他们并没有能力把所有的市场拿下来,所以现在他们也在和互联网公司合资成立公司去推动这个事情。未来政务云和国资云肯定是爆发式

的增长。另外,数据20条里的确权,也是另一个方向。现在没有进行数据确权。数据确权一旦成立,现有的国资云的体量对安全性的保障肯定是不够的,利好我们云基础设施的建设,当然云里边还有超算中心,还有智能云。

另外一个维度就是数字政府,数字政府是统领,他的建设条件肯定是最好的。

还有数据交易市场也是今年可以重点关注的点,今年各个地方都在做,像重庆、杭州、深圳等。还有就是数字经济园区。把很多企业集中到一块去提供共性解决方案。这应该是今年很重要的一个点。

怎么看国资云渗透率情况?

真正的国资云所占比例并不是很高。现在市场里国资云所占比例并不是很高,但具体数据并不好统计。

未来考核干部的标准可能会从哪些方面考虑?

中央会有一个统一的标准。是统一标准加分类指导。比如2522体系 中,每个体系里最多有1-2个指标,比如数据情况、可能是数据交易流

转存量等。中央应该是对每个省考核,每个省再有一些指标,现有的地方的考核机制不会去动,会在此基础上进行查漏补缺。比如贵州考核增速、浙江考核结构等等。

分析中国数谷在杭州的定位和规划?会给国内带来什么变化?

杭州中国数谷和其他地方有很大的不同,其他地方是先提一个概念,圈园区再建设招商,等等。

杭州中国数谷在滨江,滨江数字经济占GDP 78.9%。已经具备了很多数据元器件生产厂商。比如海康、大华、等软件和数据企业。还有数据交易中心。滨江有这种基础,把所有的东西都整合起来了。杭州金控百分百控股一个公司去做政务数据采集共享交易。

我们自己很看好滨江的模式,先有生态,后有生态的概念。杭州是唯一一家这么做的。

浙江现在数据运营数据安全环节参与厂商有哪些?

我们首先把产业链拉长,数据采集、数据标注、数据确权、定价、交易流转、安全保护、治理。从数据采集和存储来讲,海康和大华是绝对核心。因为杭州本身硬件并不是很发达。数据标注和集成有很多,像

CEC,腾讯百度都有相应的布局。数据交易以本地金控公司新成立的数据公司来做的,这是相对封闭的领域,主要是省里出资的。后端的治理就都是政府的事情了。

现在数据确权有很多试点方案,后续国家怎么去挑选确定数据确权相关的制度?

首先确权问题,它是一个法律问题,立法肯定是国家统一立法,这个是全国人大财经委和全国人大法治工作委员会的事情。所以如果一旦出台法律,所有的地方的经验肯定要符合法规,这是很明确的。但是很可惜的是,经过我们和全国人大财经委还有法工委去讨论这个事情,他们的建议是 5 年之内有可能不会立法,因为我们的立法周期是 5 年,所以我们不会存在数据法律的上位法。

现在没有上位法的前提下,国家只能给方向,而不能给法律体系和硬性

的法律约束。所以我们国家给的方向其实就是数据 20 条里面明确从我们两权,原来的所有权、使用权分离,到了三权,资源所有权、加工使用权和产品经营权这三种权利,它是一个分散的权利。它鼓励全国在三个权利的基础之上去做一些探索。

像深圳的登记制度,其实我自己认为是在持有权方面做一些探索,所以你先行登记,谁登记,其实规定了谁先登记,数据是谁的可以合法持有的,这样的一个点状的一些探索。当然深圳这种模式是不是对的,现在只能说大家去鼓励它。现在来讲,没有办法说它是对的或是错的。国家给了三个方向,各地去探索,最后能不能统一或者啥时候统一,这个事情谁也说不好。基本是这样一个比较发散的状态。

怎么看未来全国关于数据要素的政策预期?

总体的顶层规划,现在有数字中国,有数字经济战略纲要,有数字经济十四五规划,也有全国信息化规划。总体顶层设计未来1-2年应该不会再有了。

下一步重点去落实相应的工作。比如咱就拿数据 20 条举个例子,数据

20 条里面给出了 4 个方向,确权的、交易的、分配的和治理的 4 个方向。就确权来说,什么叫持有权、使用权、什么情况下成立,现在谁也说不清。所以今年的主要工作是落实三种权利的归属,并给出实施细 则。实施细则不会是中央级的文件,会是部委级的文件。

展望一下什么行业数据价值更高?

不是很好说。我们只能说哪些行业数据密度高,比如信息传输和金融。但他的数据也不一定比其他行业有价值。

工业企业的数据价值要大于消费企业的数据价值。消费数据的有效期是

8个月,后面没有新增数据的情况下,基本也就没用了。因为每个消费者的消费习惯会发生变化。但工业企业的数据时效性很长。

从另一个维度来讲,本行业数据可能对其他行业也很有价值。比如电力数据对住建部是很有用的,可以用来统计住房空置率。所以数据价值这个事情不好判断。只能从谁的存量更多,谁的密度更多,谁的关联性更强来分析。

我们应该按什么思路去寻找短期和长期的投资方向?

我们在说整个数字中数字经济和数据要素的时候,我们首先要分清楚一个事情,国家的发展的大势或者方向是什么。其实我们可以从很多中央的政策的文件的走向里面去看出来。文件的走向我们可以做一个划分,比如从13 年到 15 年,这个时候我们国家更加注重于单点技术的一些文件,比如大家可以自己去查物联网的文件,宽带的文件包括当时 4G的一些文件,移动互联网的文件都是那个时候出台的。所以那时候我们如果寻找一些标的物,我们可以从技术,从本身的关注技术的方向去 找。

第二个时期其实我们是从 15 年到 17 年底这个时间段,我们国家的政策,大多数出台的和数字化相关的政策,都是从数字技术怎么和实体经济的融合,像互联网+,像两化融合,两化深度融合等等一系列文件全是在这个时期出台的,所以这个时候我们要找标的物,我们就找数字化转型,一个大的企业的数字化转型,它的解决方案,做解决方案的这 些,做转型的这些企业,包括其他类型的企业,这么去找。

18 年之后,其实我们国家更加关注于对两个事情的一个判断,一个是

数据,一个是产业。所以我们大量出台了像数据的一些文件和产业的文件。所以我们在 18 年之后,我们更加比较愿意去找标的物,比如像工业互联网,像大的一些平台经济等等一些判断,还有一个数据要素等等这样的一些维度的判断,所以这是国家大的一些层面的情况。

另外我们也有另外一个维度,我们从产业发展的角度来讲,第一个阶 段,我们在差不多七八年前,我们那时候讨论最多的是数字产业化,指的是我们的 ICT 产业。到了三五年之前,我们讨论的是数字化转型,产业数字化的维度,再往前一点,可能两三年前我们讨论的更多的是智慧城市的问题,数字政务的一些问题,政府的数字化的问题。现在我们回过头来,我们讨论的是数据要素的问题。所以从数字经济整个发展的维度来讲,我们从数字产业化到产业数字化,再到数字化治理,未来到数据价值化。

首先来讲,我觉得应该从大的政策和行业的走势方面去寻找一些行业的

投资机会,或者政策的发力的点。另外一个维度就是我觉得也可以去关注一些和国外竞争环境的变化。我们政策的变化也是非常重要的一个 点,比如我们曾经在 12 年之前,其实现在来看属于中美和中欧的蜜月期这样的阶段。我们那时候大量的芯片进口,大量的组装的合作,我们的工业软件也是在那个时候被大量进口进来的,像美国的三家巨头基本是那时候进的中国。

但是从 15 年之后,从随着中美博弈的一些变化,你会发现我们在原有的产业链上,我们再去做一些组装,再去做一些,比如芯片领域,我们再去做研发,或者再去做后面的封装,一前一后是行不通的。因为中间的制造环节是别人现在不给你提供了。所以现在我们的政策转向,研究我们自己怎么自研芯片的问题。

现在我们会发现这个路子,尤其是在硅基芯片这条路上,未来还不知 道,不确定是不是可以赶得上。在硅基这条路上,它一定是一个靠知识积累和过去的一些错误,或者正确的经验或教训的一些基础之上去做这样的判断。所以我们给出的结论,国家的大基金也好,还是产业的一些发展情况来好,目前还没有走得特别好的。所以返回头来,我们政策开始研究我们怎么用存量技术,现有的 28 纳米,其实我们已经满足了

95% 以上的公规级的和车规级的行业的应用场景,我们完全没有必要

去非得追求消费级领先,我们在工业里面和车联网和智慧城市里面,如果能用,其实我觉得思路的转变还是非常重要的。

我们在寻找一些投资标的,我觉得未必一味的去追求新了,而是要追求比如和行业的结合性和地区的发展的规划,继续发展的特征,以及一些产业的特点里面去做一些东西,比如贵州的一些大数据,江西的光伏,像四川的车联网等等一些地区,其实他们发展的一些路径都是不同的。滨江数字经济GDP已经很高了,数字经济口径怎么统计?哪些可以算在里边?

有一种是国家统计局给出的四加一统计口径,就是它的核心产业统计分

类目录,分五类,1)数字技术;2)数字产品;3)数字服务;4)数据本身;5)数字技术对传统效率的提升。前四个说白了就是ICT产业,大同小异。还有一种是数字技术对传统产业效率提升,以及由此所带来的这种新模式、新业态、新产业。这些叫产业数字化,指对传统效率的贡献。

两种统计口径,1)只包含ICT产业,认为数字经济就是ICT产业。国家统计局公布了数据是7.8%。2)数字产业化+产业数字化。这种情况 下,我们国家的数字经济占据比重大概是 40% 左右,美国是 60% 左右。

所以我们在讨论数字经济的时候,还是要统一口径去讨论,否则就没有任何意义。

现在央国企拿到的一些数据,国家允许他们交易吗?

数据的交易分为两种,一种是原始数据交易,一种数据产品交易。当然像中国电子,它还提了另外一个叫数据元件,数据元件交易。他认为数据元件是介于原始数据和数据产品之间的,我们不采用它的分类。

基本我们就两个分类,一个是原始数据,一个就是数据产品。现在比较明确的是数据产品是可以交易的,但原始数据是不可以交易的,基本是这个类型。比如我举一个例子,比如中国联通在给伊利做一个项目,他收集伊利的各地的一些产供销数据,分析他的企业人群,通过中国联通他所匹配的一些客户的,比如身份信息,其实它可以做一些识别。它把最后的结论可以卖给伊利,但是它收集到的数据尽管是伊利的数据,但是也不可以给到伊利。是这样的一个思路,原始数据是肯定不可以交易和买卖的。现在情况下,在数据背后所分析之后形成的产品是可以交易和买卖。

这样看是不是做数据分析的公司没有国资民营的区分了,大家都可以参

与?

现在还是模糊地带。因为我们现在提了公共数据可用不可见,数据可用不出域。数据挖掘公司是国资还是民营,我自己认为关联度不大,因为你拿不走原始数据。








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