印尼非常欢迎首届中国国际供应链促进博览会的举办，全力支持世界努力建设更加坚固、稳定的全球供应链。印尼拥有丰富的自然资源，有很大潜力成为全球工业化的贡献者和全球产业链的重要枢纽，对同各方开展合作持开放态度，并致力于为投资者提供最好的服务和支持。希望链博会促进世界各国和工商界之间的良好合作，构建更加强韧的供应链体系。

　　——印度尼西亚总统佐科

　　作为世界上第一个以供应链为主题的国家级展会，首届链博会具有特殊的重要意义。在这里，我们可以让彼此联系更加紧密，这对未来至关重要。在全球化背景下，技术、创新、物流能力与大宗商品大规模生产相结合，创造了非常好的机遇。乌拉圭对坚持对外开放有着强烈的意愿，期待同全球合作伙伴建立更加紧密的贸易联系。

　　——乌拉圭总统拉卡列

　　首届链博会举办恰逢其时。链博会有助于推动各个供应链的多元化以及实现世贸组织所呼吁的“再全球化”。通过专注于各国相对擅长的领域，全球可以获得经济收益和环境收益。要实现这一点，各国需要在环境和贸易方面进行有效的多边合作。

　　——世界贸易组织总干事伊维拉

　　全球化真正的故事是通过供应链来书写的。首届链博会具有开创意义，可以将整个供应链上的企业聚集在一起，并促进供应链上中下游通力合作。大数据、人工智能、区块链技术为更坚韧的供应链奠定了基础，使我们能够实时跟踪分析、提升供应链安全。这些变革要求我们更加坚定地支持多边主义。

　　——联合国贸发会议秘书长格林斯潘

　　链博会为各方共商共建、共促合作提供了宝贵机会，期待大家携起手来，为实现联合国2030年可持续发展目标作出贡献。世界知识产权组织赞赏中国在全球供应链和创新生态系统发展中的建设性作用，并愿为之提供必要支持。

　　——世界知识产权组织副总干事王彬颖

　　链博会的独特之处在于，从下游供应商到上游生产商，供应链的相关人员都聚集在一起。链博会是为各方建立联系和加强合作的重要平台，展示供应链在实际生产中是如何运作的，以及如何进一步优化。

　　——国际贸易中心执行主任汉密尔顿

　　首届链博会的主题“链接世界，共创未来”是我们共同的愿景。相信链博会将惠及全球，影响深远。

　　——泰国贸易院、泰国商会主席洪百川

　　《 人民日报 》（ 2023年12月01日 06 版）

　　 中新社 北京12月29日电 (尹倩芸)中国国家数据局副局长沈竹林29日在媒体吹风会上透露，由国家数据局会同有关方面起草的《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》(下称“行动计划”)即将公开印发。一场旨在激活数字要素巨大发展潜能的行动已箭在弦上。

　　作为新型生产要素，数据已快速融入生产、消费、流通等各环节。国家网信办发布的《数字中国发展报告(2022年)》显示，2022年中国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，在全球数据规模的占比达10.5%。

　　富集的数据资源是一笔财富，从中“掘金”已被提上中国的发展日程。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确提出，充分发挥中国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济。

　　但发展亦伴随挑战。拥有海量数据的中国，也存在数据供给质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不够等问题。有针对性地加以解决，是“数据要素×”行动的重要初衷。

　　沈竹林介绍说，此次行动就是要通过推动数据在多场景应用，提高资源配置效率，创造新产业新模式，培育发展新动能，从而实现对经济发展倍增效应。其特征主要体现在三方面：

　　一是协同，其区别于传统的“连接”。通过从数据中挖掘有用信息并作用于其他要素，找到企业、行业、产业在要素资源约束下的“最优解”，提高全要素生产率。

　　二是复用，而不仅仅是“使用”。数据作为知识的载体，在不同场景和领域的复用，将推动各行业知识相互碰撞，创造新的价值增量。以医疗行业为例，医疗健康数据既可以帮助医生更精准地治疗疾病，也可应用于药物开发，还可应用于定制更加精准化的保险产品，带动医疗健康产品和服务升级。

　　三是融合，而非简单“叠加”。不同类型和维度数据融合，将推动不同领域的知识渗透，促进生产工具创新升级，催生出新产业和新模式。比如在自动驾驶领域，任何单一数据来源都无法实现真正的智能，必须通过单车智能、车路协同，多方数据汇集，才能真正做到全自动驾驶。

　　为此，在设定“到2026年底，数据要素应用场景广度和深度大幅拓展”目标的基础上，行动计划结合各行业发展实际，先期选取12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应。他们分别是：工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理及绿色低碳。

　　中国银行研究院研究员刘晨分析称，这12个领域基本覆盖了一、二、三产业的各行业重点细分领域，同时精准把握行业特性，有利于数据要素价值充分释放。

　　但从实际来看，不同行业数字化转型程度、数字资源基础以及场景需求都不尽相同，数据要素发挥作用的方式也存在差异。

　　沈竹林举例称，农业和工业等领域数据协同需求较大，需强化协同效应以提升行业运行效率。如农业经营主体相对较分散，生产各环节数据流通不畅，数据资源开发利用程度较低，推动生产、销售、存储、加工等全链条数据融合利用，可以提高农业生产效率。

　　金融领域则对其他行业数据需求大，需要发挥牵引作用以推动数据复用。通过引入科技、环保、养老、医疗等领域数据，金融机构可以完善信贷模型，辅助面向中小微企业贷款授信决策，更好赋能实体经济发展。

　　“目前，数据要素开发利用刚刚起步，随着数字化转型深入推进，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。”沈竹林说。

　　刘晨表示，作为关键生产要素，数据要素不仅直接参与到生产函数中，同时也赋能其他生产要素。深化数实融合，将推动数据在不同场景中释放乘数效应。(完) 【编辑:曹子健】