生産データ運用（「データエレメント×」3カ年行動計画をどう実現するか？起草に関わった専門家による詳細解説）

「データエレメント×」3カ年アクションプランをどう実現するか？起草に関わった専門家による詳細な解釈

国家データ管理局は12月15日、「データ要素×」に関する3カ年行動計画（2024～2026年）（意見募集稿）（以下、「行動計画」という）を発表した。行動計画では、2026年末までにデータ産業が年平均20％以上成長し、データ取引の規模が倍増し、オンサイト取引の規模が大幅に増加すると提案しています。データ要素の価値創造を促進する新たなビジネス形態が、経済成長の新たな原動力となるでしょう。経済の質と効率を向上させる上でデータの役割はより顕著になり、質の高い発展の重要な原動力となるでしょう。

8年前の「インターネット＋」から今日の「データエレメント×」まで、このテーマの変遷をどのように見ていますか？データ要素の乗数効果をどのように理解すればよいでしょうか?

この目的のため、北京ニュース北科金融は、中国社会科学院定量経済研究所研究員、中国社会科学院大学応用経済学院教授、博士課程指導教員の蔡月洲氏、北京大学光華管理学院教授、本学部プロジェクトのエグゼクティブ・ディレクターの翁曦氏、清華大学電子工学部情報システム研究所副所長の王悦氏、中央財経大学中国インターネット経済研究所副所長、中国市場学会副会長の欧陽日輝氏など、「行動計画」の起草に関わった専門家を招き、解釈を求めた。

蔡悦州氏は、中国社会科学院定量・技術経済研究所の研究員であり、中国社会科学院大学応用経済学院の教授および博士課程の指導者です。写真／取材対象者提供

蔡悦州： 「データファクター×」により中国のデジタル経済は本格的な発展段階に入った

蔡悦州氏は、8年前の「インターネット＋」から現在の「データ要素×」に至るまで、わが国のデジタル経済発展が、初期のデジタル技術（特に新世代情報技術）の推進と応用を主な内容とする促進変革段階から、データを主要な要素とし、乗数効果と相乗効果を十分に発揮する深化発展段階へと移行したことを反映していると述べた。

「8年前、インターネット、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどの新世代情報技術は、その商業的応用を加速し、さまざまな新しいデジタル経済モデルと新しいビジネス形態を生み出しました。当時の「インターネットプラス」行動計画の立ち上げは、社会全体が世界の新たな科学技術革命と産業変革の進化の加速の傾向を十分に認識し、デジタル経済を積極的に受け入れるのに役立ちました。」蔡悦州氏はこう述べた。

蔡悦州氏は、現在、中国経済にとってデジタル経済が重要であることについては幅広いコンセンサスがあると述べた。我が国のデジタル経済の健全な発展を促進し、経済成長を支え、国際競争において新たな優位性を培うためには、データ要素のサポート役割、特に乗数効果を十分に発揮させることが重要です。

「行動計画」は、国家データ局が正式に設立されてから初めて発表された文書である。蔡悦州氏は、文書の起草に参加した一人として、国家データ局は当初から経済、法律、情報技術など関連分野の専門家を招いて「行動計画」の起草に参加させ、業界分野の専門家の意見を十分に吸収するために「行動計画」に関係する業界分野について特別討論を行ったと紹介した。社会からの意見公募は、各方面からの有益な提案を十分に吸収し、「データ乗数効果」をより有効に活用する方法について社会的合意を形成することに貢献します。

行動計画で指定された12の産業・分野の中で、インテリジェント製造業が第1位にランクされています。ランキングの考慮点は何ですか?今後「容量拡大」はあるのでしょうか？蔡悦州氏は、行動計画の実施はデータ要素の潜在力をできるだけ早く活性化することを目的としていると述べた。そのために、「まずはパイロット、次に重点突破」という原則に基づき、12の業界と分野で詳細な展開が進められています。これら12の産業と分野の選定は、主に我が国のデジタル経済と経済社会全体の発展における重要性、データ資源要素の蓄積、全体的なデジタル発展の基盤などの要素を考慮しています。

「スマート製造を第一位にランク付けする主な考慮事項は、製造業が実体経済の主体であり、スマート製造がデジタル経済と実体経済の深い融合の主戦場であること、製造業全体のデジタル化とインテリジェント化のレベルが比較的高いこと、多くの製造企業が情報化建設の初期から生産と運営の過程でさまざまなデータを意識的に収集し、大量のデータリソースを蓄積していることです。」蔡悦州氏はこう述べた。

データ要素の乗数効果をどのように理解すればよいでしょうか?蔡悦州氏は、データ要素の乗数効果は主に以下のメカニズムを通じて達成できると紹介しました。 1つ目は、企業のミクロレベルでの生産・運営効率を向上させることです。小規模企業の生産・運営プロセスにおいて、データ要素とそれに対応するデータ処理、分析、伝送方法により、データに含まれる有効な情報を抽出し、タイムリーに生産・運営の関連リンクに伝達することで、異なるリンクや異なるタイプの要素間の連携を改善し、生産・運営の効率を向上させることができます。

「2つ目は、複数のシナリオでの再利用によってもたらされるマクロ価値の増大です。データ要素は、非競争性、非排他性、低コストの複製などの技術的および経済的特性を備えており、複数のシナリオで同時に前述の効率向上の役割を果たすことができるため、マクロレベルでの価値増大として現れます。3つ目は、需要と供給を効果的に結び付け、社会全体のリソース配分の効率を向上させることです。さらに、異なるソースからのデータセットの融合とマッチングにより、より効果的な情報が生成され、生産と運用にさらに大きな価値向上をもたらす可能性があります。」蔡悦州氏はこう述べた。

北京大学光華管理学院教授であり、この学部および大学院プログラムのエグゼクティブディレクターである翁曦氏。写真／取材対象者提供

翁希：流通と利用がデータ乗数効果を発揮する核心

翁希氏は、データ要素の乗数効果は具体的には以下の3つの側面に反映されると述べた。 「乗算」要素の観点から見ると、データは生産関数における労働、資本、技術などの伝統的な生産要素に直接作用し、ミクロ主体の意思決定効率を向上させることで全要素生産性を向上させることができます。例えば、労働者にとって、データはより高度な知識や技術を浸透させることで人材の質を向上させ、労働生産性を高めることができます。資本に関しては、データは投資や資金調達の決定を支援することで、実体経済により正確に貢献することができます。テクノロジーに関しては、データは先端技術の普及を促進し、社会全体の生産性レベルの向上を推進することができます。

「増殖」シナリオの観点から見ると、従来の生産要素とは異なり、データは非競争的であり、無限にコピーおよび再利用できます。気象データを例に挙げてみましょう。グリーン・低炭素開発に適用でき、新エネルギー企業の意思決定を最適化することでコストを削減し、効率を高めることができます。また、緊急事態管理にも応用でき、インテリジェントな意思決定を通じて異常気象や気候現象の影響を軽減することができます。また、気象指数保険や気象デリバティブなどの革新的な金融サービスの設計にも使用できます。つまり、データを複数のシナリオで再利用して、その価値を最大化できるということです。

データの「増殖」という点では、データ要素の規模の経済性の向上は、データのマルチソース融合によって 1+1 が 2 よりも大きい効果を生み出す可能性があることを意味します。OpenAI の Chat-GPT の開発を例に挙げてみましょう。初期のGPT-1およびGPT-2モデル段階では、OpenAIはそれぞれ5Gと40Gのトレーニングデータを使用しており、モデルのトレーニング結果は非常に一般的なものでした。しかし、GPT-3モデルでは、トレーニングデータ量が45T（GPT-2の約1,000倍）に達し、モデルの生成効果が爆発的に向上しました。翁曦氏は、これはデータ融合が量的変化を通じて質的変化をもたらし、新たな情報と知識を生み出すことができることを十分に実証していると考えています。

「流通と活用は、さまざまな業界でデータの乗数効果を発揮するための核心です。」翁希氏は、一方では、データが何と掛け合わされても、より大きな価値を生み出すためにはそれを循環させる必要があると述べた。一方、流通と利用は、市場参加者がデータ価格体系を徐々に模索・改善し、市場ベースの手段を用いてデータの経済的貢献を合理的に評価・定量化することを促し、データリソースをデータ資産へとさらにアップグレードし、その本質的な価値を真に発揮することに貢献します。データの流通と使用は、最終的には実際のアプリケーションのニーズに基づいて行われ、データの価値を最大化する必要があります。

彼は、多くの分野でデータ要素の開発と活用がまだ探索段階にあると述べた。今後は、市場志向とアプリケーション主導の開発を堅持し、大多数の市場プレーヤーがデータアプリケーションシナリオを充実させるよう導く必要があります。スマート製造やスマート農業などの重要分野では、イノベーションを奨励するという原則に従い、十分な発展の余地を残す必要があります。同時に、データセキュリティの最低ラインを遵守し、単純な禁止や無視を厳しく禁止する必要があります。明確で発展の見込みがあるデータの開発・活用シナリオについては、健全かつ標準化された方法で発展するように導く必要があります。現時点で明らかでない事項については、一定の「観察期間」を設け、問題が発生した場合には適時に指導や対応を行う必要があります。

清華大学電子工学部情報システム研究所副所長、王悦氏。写真／取材対象者提供

王悦: 需要を活用してデータ要素の乗数効果を活用する

王悦氏の見解では、8年前の「インターネット+」から今日の「データ要素×」まで、それらはすべて業界に重要な影響を与えてきました。 「インターネット+」の核心はつながりであり、異なる業界、異なる企業、異なる個人間のより効率的で便利なつながりとコラボレーションを可能にします。この接続により、情報伝達の速度と効率が向上するだけでなく、リソースの共有と最適な割り当てが促進され、業界の発展に新たな推進力がもたらされます。

データ要素の相乗効果は、「コラボレーション」、「再利用」、「統合」という 3 つの有効化メカニズムに現れており、これらは「インターネット +」の深さと幅の拡大です。データ要素の「相乗効果」は、異なる主体間の相乗効果を指すだけでなく、異なる要素間の相乗効果を指すこともあり、相乗効果によって総要素生産性が向上します。 「再利用」効果は、データの低コストな複製を最大限に活用し、異なる分野、シナリオ、主題でのデータの再利用を促進することで、新たなデータ価値を生み出します。 「融合」効果は、異なるカテゴリやソースのデータを統合してデータのスケール効果を発揮させ、量的変化を通じて質的変化を促進し、新しいアプリケーションや新しいビジネスモデルを生み出します。

異なる業界の多様な乗数効果を効果的に引き出すには？王悦氏は、データ要素と産業の組み合わせがさまざまな産業の急速な発展を促進できると考えています。これには、供給側と需要側の両方からの協調的な取り組みが必要です。一方で、データ要素の供給側を改革し、データ要素の関連システムの構築を強化し、条件付きで地域における公共データ認可業務を推進する必要がある。同時に、需要側でのパイロット実証を通じてデータ要素の乗数効果を十分に実証し、どの業界が最初に恩恵を受けるかを判断するために、さまざまな業界のビジネスニーズを具体的に分析することも必要です。

中央財経大学中国インターネット経済研究所副所長、中国マーケティング学会副会長の欧陽日輝氏。写真／取材対象者提供

欧陽日輝：データ要素の供給を増やし、デジタル経済発展の基盤を強化する

欧陽日輝氏は、「インターネット＋」から「データ要素×」への移行は、デジタル経済の発展に伴い、デジタル経済の発展を支える重要な要素が変化することの定期的な結果であると述べた。政府がデジタル経済の発展動向と法則を把握し、我が国のデジタル経済の健全な発展を積極的に推進することは重要な措置です。

同氏は、2015年に「インターネットプラス」が開始された際、インターネットはデジタル経済の発展を促進するための最も重要な生産性、つまり技術であったと述べた。インターネットの発展があって初めて、真の意味でのデジタル経済について語ることができるのです。

「データが生産要素となり、経済システムに入るのは段階的なプロセスです。2015年以降、インターネットの発展と各産業への応用により、データは徐々に私たちの生産と生活の重要な要素になりました。数年にわたる探求を経て、経済におけるデータの重要性はますます顕著になってきました」と欧陽日輝氏は述べた。

同氏は、2017年に事務総長がデータを主要な要素とするデジタル経済の構築を提案し、それが大きな理論的革新であったと述べた。我が国はデータをデジタル経済の「重要な要素」と定義しています。実際のところ、データを経済発展の重要な要素にする段階にはまだ達していません。

欧陽日輝氏は、5年以上の実践を経て、わが国のデジタル経済の発展は、デジタル技術主導から、デジタル技術とデータ要素の両方主導へと徐々に移行してきたと考えています。現時点では、国家レベルで「データ要素×」行動計画を立ち上げることは、経済発展の法則に合致し、デジタル経済の発展動向を把握し、市場の需要に適合し、効果的な政府と効果的な市場の結合を体現し、デジタル経済の加速的発展を効果的に促進することになる。

なぜ「行動計画」が国家データ局の正式設立後に最初に公表される文書なのでしょうか？欧陽日輝氏は、政策の需給の観点から見ると、政策の導入は関係政府部門による市場への政策の供給であると述べた。政策が真に効果的に実施されるためには、需要側（市場）が政策をある程度認識し、政策に含まれる内容の賛否を予測できなければなりません。この方法でのみ、政策効果を最大化でき、規制効果は透明かつ予測可能になります。

「現在、市場はデータ要素をどのように活用するか、データ要素がどのような役割を果たすか、政府からどのような政策支援が得られるかについて常に高い期待を抱いている。」欧陽日輝氏は、近年、ビッグデータの価格差別や独占禁止などのデータガバナンスにより、市場にデータガバナンスの重要性が認識されるようになったと紹介した。一方、デジタルプラットフォームやプラットフォーム企業は、ビジネス分野においてビジネス形態やビジネスモデルを絶えず革新しており、ビジネス展開においてデータの重要性はますます高まっています。しかし、データガバナンスに関する既存の法律や規制が厳格化しているため、これらのプラットフォームが所有するデータや外部データに誰も触れようとはしません。そのため、市場参加者はデータ要素に関する関連ポリシーの導入に大きな期待を寄せています。

「起草の過程で多くの企業を調査しましたが、どの企業もこの問題を反映していました。市場全体がデータ要素をどのように利用し、どのように利用可能にし、流通させ、使用するかについて高い期待を持っています。そのため、市場の需要に応えて、国家データ局の設立後に最初に発行された文書がこの行動計画でした」と欧陽日輝氏は紹介した。

同氏は、行動計画の起草中に多くの調査が行われ、文書に記載されている12の産業と分野すべてが調査されたと述べた。彼らは私たちに多くの資料と政策提案を提供してくれましたが、それらは市場の需要や政策の需要を表しています。特に、公的データは幅広い分野をカバーしており、政府機関はデータの提供者であると同時に政策の提供者でもあります。国家統計局も、この点に関して、公的データの公開方法について多くのコミュニケーション作業を行っており、徐々に需要と供給のバランス、あるいは需要と供給に関する合意に達しています。文書作成プロセス全体を通じて、市場の需要と関連部門の政策供給者との関係をどのようにバランスさせるかが最大の課題であり、最大の作業量でもありました。

行動計画で指定された12の産業・分野の中で、インテリジェント製造業が第1位にランクされているのはなぜですか?並べ替えの際の考慮事項は何ですか?欧陽日輝氏は、12の業界と分野のランキング付けにはさまざまな考慮点があったと紹介した。まず、第三次産業と公共サービス別に順位付けします。二つ目は、「第14次5カ年デジタル経済発展計画」における重点産業のデジタル化・アップグレードプロジェクトの要求に従うこと。第三に、製造業は我が国の経済の重しであり、インテリジェント製造プロジェクトを徹底的に実行しなければなりません。各方面の意見を踏まえ、当社はインテリジェント製造を第一に考えます。ランキング付けにあたっては、市場ができることについては、できるだけ市場に任せることも考慮しました。たとえば、金融業界のデータ活用は他の業界に比べて比較的成熟しています。行動計画は、あまり多くのことを展開するのではなく、金融商品とサービス、およびリスクの予防と管理という2つの側面で方向性を提案しているだけです。業界のデータ需要の大きさや、データ要素が業界の発展に及ぼす影響の大きさを考慮すると、政府によるさらなる推進が必要な業界もあるため、これらの業界を最前線に位置付けています。

「現時点では生産能力の拡大は考えていない。この12の産業分野は多方面の協議を経て決定されたものであり、将来を見据えたものであり、現在の実情に即したものである。したがって、少なくともこの3カ年計画の範囲内では、拡大の可能性は大きくないと考えている。もちろん、デジタル経済のさらなる発展に伴い、次の3カ年行動計画や5カ年計画では、市場のニーズに応じて産業分野やその順位を調整する必要がある」欧陽日輝は言った。

データ要素の乗数効果をどのように理解すればよいでしょうか?欧陽日輝は、「データ要素×」とは、生産、分配、流通、消費、社会サービス管理などの各リンクにデータを統合し、相乗効果、再利用、統合の役割を果たして、他の生産要素、経済総量、サービス効率に拡張効果をもたらし、効率を向上させ、価値を解放し、革新的な発展をもたらし、データを主要な要素とするデジタル経済の構築を促進することだと考えています。安定した経済システムでは、経済活動によって生成されるデータがデジタル技術の支援を受けて反復的に増加し、蓄積され続けるため、データの価値は増大または拡大する可能性があります。

「データ要素の乗数効果は、大きく分けて2つの部分に分けられます。1つは、単一の要素の価値を高める瞬間変換乗数効果であり、もう1つは、経済システムの循環を最適化する継続循環乗数効果です。2つの効果の共同効果により、データ要素は他の要素に動的かつ継続的に作用し、より多くのデータを生成することができます。データの乗算は、要素の投入の増加と要素の投入産出の効率の向上をもたらし、最終的には全要素生産性と経済効率の向上を促進します。」彼は言い​​ました。

異なる業界の多様な乗数効果を効果的に引き出すには？欧陽日輝氏は、デジタル経済発展の基盤を強化するためには、要素レベルでのデータ統合メカニズムを改善し、データ要素の供給を増やす必要があると考えている。経済生産プロセスにおける暗黙的なアウトプットの蓄積に注目し、暗黙的なアウトプットにデータリソースを秩序正しく統合することが、データ要素の乗数効果を最大限に発揮するための主要なタスクです。特にデータインフラの構築においては、「点を導線とし、線を面を推進する」という原則を堅持し、各業界、分野、地域でデータインフラの構築を段階的に進め、データ要素の本来の蓄積を徐々に向上させていく必要があります。

「産業レベルでは、データ応用シナリオを充実させ、要素運営の効率を高め、急速な発展の機会を模索する必要があります。データの価値は応用にあり、応用の鍵はシナリオにあります。データ要素の乗数効果を十分に発揮するには、応用シナリオを基礎とし、ビッグデータの理論と技術を使用して、問題を解決するためのソリューションと実践を模索する必要があります。最優先課題は、公共データの開発と利用の応用シナリオの作成を加速し、公共データリソースの効率的な集約と公共サービス能力の継続的な向上のための良質なインタラクティブメカニズムを強化し、公共データの価値創造モデルを充実させることです。制度レベルでは、データシステムを改善し、健全なデータ循環産業エコロジーを構築し、データ価値の解放を確保する必要があります。データ要素規制の改善は、大規模なデジタル変革を実現するための重要な条件であり、データの所有権、循環取引、収入分配、セキュリティガバナンスの観点から、データ要素の健全な発展を確保するための前提条件でもあります。」欧陽日輝は言った。

北京ニュース シェル金融記者 陳衛成 程子嬌 インターン記者 魏英子

編集：張冰、校正：劉俊