3月14日，北京大学光华管理学院与北京大学经济政策研究所联合举办的“2024年北大光华两会后经济形势和政策分析会”在京举办。会上，全国政协委员，北京大学光华管理学院教授、本研项目执行主任翁翕谈到了数据要素。翁翕认为，如今数字经济已形成了一个数实融合、数据要素和人工智能的“铁三角”。数实融合产生了数据要素，数据要素训练了人工智能大语言模型，大模型进一步赋能数实融合发展。从这一角度看，数据要素是数字经济发展非常重要的一环。

翁翕提出，从《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》来看，数据要素市场未来三年将迎来爆发性增长，加之地方政府发展数据要素市场的热情高涨，业内出现了“数据将成为未来的一大风口”“未来将以数据财政代替土地财政”等说法。不过，数据市场作为一种崭新的市场形态，并没有任何现有理论来指导其发展，仍处于各地竞相探索的阶段。

同时，在许多领域，数据要素的开发利用仍处于摸索阶段。除此之外，挑战还体现在地方实践中，如数据要素化需要解决数据确权、价值挖掘和形成稳定需求和供给等问题；数据市场化需建立完善的数据市场体系、公平高效的收益分配机制并形成合理的交易价格；数据价值化需解决数据资产入表评估问题，形成一套行之有效的数据资产估值体系。

对此，翁翕建议，未来应坚持市场导向及应用牵引，引导广大市场主体丰富数据应用场景，在智能制造、智慧农业等重点领域按照鼓励创新原则，留足发展空间，同时坚守数据安全底线，严禁简单封杀或放任不管。

另外，翁翕还提到，在鼓励地方先行先试的同时应注意到，数据要素市场需在发展中规范、在规范中发展，很多理论问题和实践问题亟需学术界的支持。如理论问题方面，需要包括纳入数据要素的新生产函数；数据要素与其他生产要素的协同联动机制及其对全要素生产率的贡献；构建数据要素生产、流通、分配等基础性经济理论等学术支持。在实践问题方面，需要数据要素典型应用场景的案例总结与推广、数据要素使用和流通效率的评估方法、数据资源盘点和数据资产入表等内容的支持。

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