1月7日，第二十五届北大光华新年论坛在北京大学百周年纪念讲堂举行。中国社会科学院学部委员、中国社会科学院原副院长高培勇认为，当前，我国经济恢复仍处在关键阶段，所有涉及经济发展特别是高质量发展问题的战略谋划，都需契合疫情后经济恢复进程和高质量发展阶段的新特点、新要求，牵好、牵牢“稳预期”这一非同小可的“牛鼻子”，把“稳预期”作为着重点和着力点落地2024年经济工作的各领域和全过程。
我国疫情后经济恢复进程当中，呈现的不仅是需求收缩、供给冲击、预期转弱相交织，而且周期性矛盾、结构性矛盾、体制性矛盾相叠加，彼此之间还呈现一种互相映射的关系。高培勇表示，中央经济工作会议做出了“稳预期、稳增长、稳就业”的重大战略部署，在“稳预期、稳增长、稳就业”“三稳”当中，“稳预期”是基础和关键。只有居民和企业的信心增强了、预期稳定了，消费需求和投资需求不足的矛盾和问题才可随之减轻，源自需求和供给“两翼”的矛盾和问题才可随之化解，巩固和增强经济回升向好态势才会有坚实的基础和保障。
不断做强做优做大我国数字经济
我国保持经济回升向好势头需要短期的政策支持，更需要长期的新动能。中国工业经济学会会长，中国社会科学院大学教授、博导，国务院原副秘书长江小涓认为，我国作为全球最大的数据生产国，在数据要素发挥新动能方面有独特优势，应加快数字经济发展，支撑经济全面稳定向好。2024年，我国可以期待一个新的积极因素，那就是数据要素市场发展在加速。
在江小涓看来，我国是数据要素和数据市场的大国，发展潜力巨大，能够提供强劲的新动能。当下，要以重点行业和应用场景为先导，加快数据要素赋能整体经济。同时，要在数据要素赋能传统产业和数据原生产业发展之间、在场内交易和场外交互之间、在为国内大市场赋能和为高水平开放赋能之间，还要保持关注度的平衡，让它们相互加持、相互增强。
江小涓强调，数字经济是经济总量的“半壁江山”和主要增长点，所以在重视用数据要素赋能传统产业的同时，对数据原生产业一定要高度重视。但是，数据要素最后还是要回到让数字经济能够发展起来，要以重点行业和应用场景为先导，加快数据要素赋能整体经济。
党的十八大以来，我国数字经济乘势而上、奋楫前行。国家发展改革委党组成员，国家数据局党组书记、局长刘烈宏认为，将数据作为生产要素，是我国首次提出的重大理论创新。数据作为新型生产要素，是价值创造的重要源泉；构建以数据为关键要素的数字经济，是释放数据价值的关键动力。国家数据局正在推进的重点工作之一，就是充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，不断做强做优做大我国数字经济。
我国数据要素乘数效应初步显现
当前，我国以数据为关键要素的数字经济发展方兴未艾，数据要素乘数效应初步显现。为深入贯彻党的二十大和中央经济工作会议精神，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，近日，国家数据局会同中央网信办、科技部、工业和信息化部、交通运输部、农业农村部、商务部、文化和旅游部、国家卫生健康委、应急管理部、中国人民银行、金融监管总局、国家医保局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等部门联合印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新产业、新模式、新动能，充分实现数据要素价值，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。
实际上，随着产业数字化深入推进，还会产生更多、更有价值的数据，也会创造更加丰富的应用场景，更会衍生新的业态。刘烈宏表示，为促进数据要素流通，还需要在制度建设、流通利用方式、收益分配、安全治理等方面深化研究。第一，数据作为新型生产要素，是价值创造的重要源泉。激活数据要素价值，要从理论上认识数据要素的基本特征。关于数据的特性，各方观点并不完全一致，但普遍共识的是：与传统生产要素相比，数据有着明显不同的特性。激活数据要素价值，要深刻把握数据要素价值作用规律。我国具有超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，如何更好的释放数据要素价值是把握发展机遇的重点。
第二，构建以数据为关键要素的数字经济，是释放数据价值的关键动力。随着数据价值的日益凸显，推动数据要素化，让数据要素进入社会化大生产，在千行百业中发挥数据要素的乘数效应，成为推动数字经济发展的新抓手。一是通过数据应用推动提升经济运行效率，提高全要素生产率。二是通过数据应用推动知识扩散、业态创新，扩展生产可能性边界。三是通过数据应用推动科学范式迁移，提升科技创新能力。
第三，推进数据要素市场化价值化，需要关注的几个问题。一是从制度建设看，数据领域发展变化快，需要顶层设计和实践探索相结合。二是从流通利用方式看，需要建立数据基础设施。三是从收益分配看，数据具有报酬递增的特点，需要探索兼顾效率和公平的分配机制。四是从安全治理看，数据对治理方式提出新挑战，需要探索适应数据特点的安全治理模式。（孟凡君）
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