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■ 和君产城发展事业部·产城原创系列
■ 作者：和君资深合伙人，和君产城发展事业部总经理 彭锐博士
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“城市如何打造千亿产业集群”系列文章之七—— 政府如何通过数据赋能打造千亿产业集 群
提起数据赋能，很多人必然会想到数字经济，而提起数字经济，对于大多数非一线城市政府来说，恐怕是又爱又恨，爱少恨多。爱的是数字经济相关产业都属于战新或者未来产业，发展前景无限；恨的是它对人才要求很高，这属于少数一二线城市才能玩转的“奢侈产业”，不知道如何使“王谢门前燕”落入“寻常百姓家”。
NO.1
对数字经济常见的两个片面认知
这里面其实包含了两个常见的认知：一是认为数字经济主要适合于人才密集的一二线城市，与大多数三四线城市无关；二是数据未来或许很值钱，但是当前要实现数据富集需要投入大量资金建设“智慧城市”、“数字大脑”之类的基础设施，投入大，见效慢，在当前财政收支捉襟见肘之际，优先级后置。正是基于这样的认识，很多地方对于发展数字经济都是雷声大雨点小，口号虽然喊得很动人，身体却很诚实，对数字经济相关的投入建议“十动然拒”。
不能说这两个认知都是错的，但至少是不全面的。
数字经济两大块，数字产业化和产业数字化，其中数字产业化主要就是新一代信息技术相关的产业，这类产业对人才、技术和信息要求都很高，主要集中在一二线城市，三四线城市能做的不多。但是产业数字化主要是指数字技术与其它产业的融合发展，这就显然不是一二线城市的专利了，那些拥有传统产业优势的地区，如农业大县、钢铁大县、能源大县、贸易大县等等，往往因为有独特的产业场景，其对相应的产业数字化有着不可替代的产业吸引力。所以，第一个认知仅仅适合于数字产业化部分。
关于第二个认知，如果“智慧城市、数字大脑”之类的基础设施不能有效赋能当地的产业数字化和城市生活服务数字化，其必然变成大而不当的投资了。但是数产融合，特别是现在很火热的“数字要素X”对数字要素的“量”和“质”都有很高的要求，这要求当地在数据采集、归集、治理、调用等环节达到很高的水平，同时在基础性的数字人才培养、基础算力和数据存储等领域进行配套。而要满足这些要求，数字类的“新基建”是必需的，甚至是当务之急。当然，要让这些基础设施发挥作用甚至发挥效益，第一位的不是我们要用什么技术，怎么建，建哪些模块，而是要依据当地的数据应用基础条件，充分调研数字服务商和相关产业企业的发展需求，并搭建良好的数据要素运用机制和模式，让基础设施真正能够“既够用，又实用”。
NO.2
何以赋能？
地方政府如何通过数据赋能本地产业？换言之，何以赋能？既然数据是一种重要的产业发展要素，如同土地和资本一样，我们显然可以借鉴土地和资本赋能产业发展的思路。
土地需要一套稳定高效的出让、开发和建设机制，而且需要水电气、通信、道路等相应基础设施的接入，这样土地就可以变为产业发展的空间载体推动产业发展。类似的，只有建立健全的法治体系和制度环境，形成良好的信用体系和健康的资本市场，资本才能在产业发展中发挥作用。而这些土地、资本赋能产业的条件我们都可以看作是基础设施，有些是看得见摸得着的硬基建，有些则是看不见摸不着的软基建。同样，数据也只有在具备相应的软硬基础设施环境里才能赋能产业集群发展。在数据赋能产业发展这个局中，地方政府既不是专业的数据应用开发者，更不可能亲力亲为去用数据赋能产业，最应该扮演的还是基础设施的提供者，而政府平台公司则天然是这些基础设施的授权建设和运营商。
NO.3
如何建设数据产业基础设施？
接下来的问题是建设哪些数据基础设施？各地基础条件不同，特别是需要赋能的本地产业不同，显然对基础设施也有不同的要求，因此需要因地制宜地针对性设计，但是还是有一些通用的原则可循。我一般把数据产业基础设施分为以下四类：
第一类是数据，特别是公共数据的采集、归集和治理。目前各地纷纷成立数据局，在统筹安排和系统归集各委办局的公共数据采集归集方面已经做了大量工作，公共数据也是当前数据应用最成熟的领域。但是仔细分析，各地公共数据的归集程度，数据质量仍然参差不齐，在数据治理方面还有很大提升空间。首先要保障当地有质量可用的数据集，这是开发数据产品，形成应用场景的基础，也是以数据资源吸引相关企业的前提。
第二类是数据要素化的制度保障建设。这里面涉及了公共数据如何有效授权，安全性如何保障。如何完善数据相关权利的保护，鼓励更多的企业把数据拿出来投入数据市场，实现更多数据的应用并实现相应的收益。这里要专门提一句的是当前各地正在普遍展开公共数据的授权。在当前数据要素化还处于初始阶段的时候，一些地方在授权方面出于安全性考虑过于谨慎，例如一些数字经济并不发达的省份要求按照场景进行授权这一对产业成熟度要求更高的授权方式，显然不利于数据产业的初始发展。我的建议是，为了平衡安全性和开放性，各地政法完全可以充分利用当地平台公司，对其进行整体授权，然后以平台公司为主体与市场化的专业机构采取多种合作方式，对获得授权数据展开治理和二次加工，更好的激活市场，真正让数据能够流动起来，数据价值能够很好的体现出来。在这方面，我们一方面要密切关注国家的整体制度安排，同时完全可以在国家的政策框架下进行本地化创新和先行先试。
第三类是应用场景的建设引导和示范推广。数据赋能产业的关键还是要找到应用场景，这也是包括一二线城市在内所有地方的共同痛点。国家数据局、工信部近年来发布的数字应用典型场景主要都集中在金融、交通和医疗领域，更多的应用场景，特别是广大产业与数智有机融合的场景还有待进一步开拓。在这方面，政府并没有能力直接上手做场景示范，但是完全可以引入专业的数据服务商和第三方服务机构，整合当地的优势产业，群策群力共同谋划应用场景。在这里面，政府要做的是一定创新政策的倾斜，专项资金的支持，外部专业机构的招引，信用评估等等，一旦有较好的应用成果，加大行业的示范推广力度。应用场景一定要结合当地的优势产业，如果是物流枢纽，可以考虑在物流商贸供应链领域谋划应用场景，如果是人口密集区域，生活服务类的场景，如教育、医疗、养老是很好的选择方向，如果是化工材料重镇新材料则可以在安全生产、节能减排、新材料研发等领域发力。任何一个场景都不是政府拍脑袋定出来的，也不是第三方服务机构或者数据服务商闭门造车想出来的，一定是政府、产业界和数据服务商等各方反复推导假设，实践证伪，最终反复试验磨砺出来的。所以这需要耗费大量的资源和时间，对于大部分地方来说，我都建议先选择有限的一、两个领域集中力量做应用场景，把它做深做透。
第四类是算力、存储等基础设施的建设和整合。当前基础算力在全国各地大上快上数据中心的热潮下已经过剩，但是服务于AI的智能算力还严重不足，特别是随着AI的井喷式发展，智算的缺口可能将长期存在。算力和存储都属于具有明显外部性的产业基础设施，有实力且当地能源、气候等条件较好的地方政府平台公司完全可以加大这方面的投资，形成很好的资产，并服务于本地数据要素产业发展。如果区域条件不支持，政府也可以在整合外部算力和存储资源，为本地企业提供低成本的算力和存储服务有所作为，降低企业成本。
除了建设和运营以上四大基础设施，主体数字产业园区、数字人才培训、专项投资基金等等地方发展产业的常规武器显然也是需要的，本文不再赘述。
长期在国内的一线城市与其它城市间穿行，一个鲜明的特征和确定性的需求是：一线城市和部分二线城市聚集了大量AI、工业互联网、数字化转型等领域的高技术团队而无广阔的产业场景作用武之地。其它城市深处产业腹地，场景丰富，但苦于无相关人才和数字产业基础而对数字相关产业望而却步。当下，政府最需要做的是打通两者之间互通互助的堵点，让数据要素充分流动，让当地生产和生活插上数字化、智能化的翅膀振翅高飞！
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