《中国经济周刊》记者 郭志强 | 全国两会报道

2024年政府工作报告中指出，深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。

在今年的全国两会上，“数字经济”成为热点话题之一。代表委员们纷纷围绕数字经济建设建言献策，全国人大代表、衡阳市市长朱健向《中国经济周刊》记者表示，自己也非常关注数字经济发展。

他表示，在实际工作中，数字技术与实体经济深度融合发展、健全数据资产交易顶层设计是他思考较多的两个方向。

大力推动数字技术与实体经济融合发展

今年政府工作报告提出，“制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。”

近年来，湖南衡阳积极行动，致力于打造最优数字生态，推动数字经济高质量发展。衡阳深入实施“智赋万企”行动，持续推进衡州大道数字经济走廊建设，推动产业数字化、数字产业化取得了显著成效，全市数字经济产值达1600亿元。

在朱健看来，数字经济是继农业、工业经济后的重要经济形态，地方政府制定数字经济产业政策，必须基于当地资源禀赋、产业基础等条件，因地制宜构建数字产业生态，推动数字经济规划与实体经济深度融合。

《数字中国发展报告（2022年）》显示，数字经济成为稳增长促转型的重要引擎，2022年，我国数字经济规模达到50.2万亿元。

在衡阳，数字企业拔节生长，传统产业数字升级呈现勃勃生机。2023年，中国电信衡阳算力中心开工建设，6254家企业上云、1314家企业上平台，上云上平台数量分别居湖南全省前列。此外，2023年衡阳新入选国家级服务型制造示范企业2家、制造业质量管理数字化典型场景3个，数字技术与实体经济加速融合。

在朱健看来，产业数字化、网络化和智能化水平的提升，可以很好改善以往由于信息不对称等因素导致的产业链创新能力不足。

“近年来，各地产业数字化转型呈现蓬勃发展态势，但还面临一些共性难题。”朱健表示，比如，各地围绕产业数字化转型的商业模式并没有形成，对于传统产业智能改造的投入周期、投入成本、回收周期等还没有形成行业和地方标准。围绕工业互联的产业基金也偏少，很多工业骨干企业对智能化改造仍以观望为主，不敢下决心等。

为此，朱健建议：一要把工业互联网的技术力量与地方政府平台引导结合起来；二要尝试构建更多的产业基金，通过技术改造和现代金融的助力，让更多的工业企业能够卸下思想包袱，接受智能化改造的投入和回收周期，形成更多可复制、可推广的经验。

推进数据确权，释放数据资产市场价值

2022年12月，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》正式印发，其中明确提到，推动数据要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜，确保在开发挖掘数据价值各环节的投入有相应回报，强化基于数据价值创造和价值实现的激励导向。

围绕数字经济发展，朱健关注的另一个重点是完善数据资产定价机制。他认为，数据资产作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，应加快推动数据资产交易发展，健全数据资产交易顶层设计，依法依规维护数据资源资产权益。

两会期间，多位代表委员就充分发挥数据要素作用建言，建议加快数据要素市场化流通，构建数据资产市场规范、统一的定价和管理机制。

上海数据交易所联合多家单位发布的《2023年中国数据交易市场研究分析报告》显示，2022年我国数据交易行业市场规模超876亿元，预计2023年整体市场规模将超1198亿元。

随着数据要素市场不断推进，围绕数据资产化的探索明显提速。

在朱健看来，我国数据资产仍面临高质量供给明显不足、合规化使用路径不清晰、应用赋能增值不充分等难点，亟须构建数据资产市场规范、统一的定价和管理机制，加快数字经济高质量发展。

朱建认为，进行数据资产确权的探索为充分释放数据资产价值奠定了良好基础。

“数据资产价值形成的基础是数据确权。”朱健说，“数据确权的难点是法律层面的突破。立法工作可谓牵一发动全身，所以数据确权工作进展缓慢。但我认为在衡阳这类省域副中心城市通过地方立法去做一些探索是值得尝试的，长远看有利于推动数据确权工作走得更快更稳。”

朱健举例说，在衡阳这类拥有百万城区人口的城区开设连锁药房时，连锁药店通常会依据过往经验进行选址，一般而言，需设立80余家药房。如果基于大数据挖掘，分析各个街道社区居民的健康状况和就医状况，同样区域范围开50家左右就可以覆盖。以每家连锁店装修费、门面租金加人工成本约为100万预估，这意味着，确权后的数据产生的价值可以节省数十家门店及数千万运营投入。

对此，朱健建议，国家发改委、国家大数据局应推动数据确权工作，大力推进数据资产的开发应用，做大做实存量数据资产底座。此外，实践中还需要注意两点：一是要风险可控。数据资源特许经营权应主要由央企或者地方国有企业来承担与运营；二是在实践中探索数据资源评估的合理性，比如从数据资产的基本情况、数据质量等维度进行分析，了解各类要素对数据资产价值的影响。

责编 | 谢玮