激活行業協會數據要素 打造行業“數據服務商”

　日期：2024-12-02   來源：深圳特區報

　　■ 徐宇珊

　　提 要

　　在數據時代，行業協會要成為“數據服務商”，提升服務會員和行業的能力和水平。行業協會要激活數據要素，讓數據要素推動行業產生更多新質生產力，以數據要素驅動其他生產要素的創新性配置，驅動新產業、新業態和新模式的誕生。

　　數字經濟時代，數據已成為一種新的生產要素，對經濟社會發展產生了深遠影響。數據要素的興起，不僅改變了傳統的生產方式和經濟結構，也為行業協會帶來了新的機遇。行業協會數字化轉型已成為推動行業高質量發展的關鍵。激活行業協會的數據要素，挖掘行業協會的數據資產，有助于行業協會提升服務能力，更好地服務會員企業，促進行業創新和經濟增長。

　　一、行業協會數據與公共數據存在一定差異

　　隨著信息技術的快速發展，數據已成為國家基礎性戰略資源。行業協會的數據主要來源于協會所收集的會員企業生產、銷售、研發等經營活動數據，以及協會在管理和服務行業的過程中積累的行業運行數據。這些數據具有潛在的經濟價值，可以通過加工處理、確權登記等手段轉化為可計量、可交易的數據資產。作為互益性社會組織，行業協會所發揮的職能主要是提供會員服務、反映會員訴求、參與制定行業規劃或標準等，行業協會所提供的服務一般具有“準公共服務”的性質，但行業協會的數據與政府的公共數據有所差異。在數據產生的主體方面，公共數據的產生主體通常是政府機構或法律法規授權的組織在履行公共管理和服務職能時產生的數據，而行業協會作為互益性社會組織，性質和職能與政府機構存在差異。在數據的使用方面，行業協會的數據側重于本行業內的會員服務、行業研究等，有一定的行業邊界，與純公共數據有所區別。在數據的開放性方面，行業協會需要考慮會員企業的數據隱私和商業利益，數據的共享和開放可能需要更多的協商，也可能有更多的條件限制。行業協會的數據與典型的公共數據存在一定差異，可被視為“準公共數據”。

　　二、數據要素有助于促進新質生產力的形成和發展

　　行業協會為會員企業提供服務的方式原來往往是舉辦展會、論壇、活動等，這些交流展示活動有助于會員互通有無、交流展示。而在數據時代，行業協會要成為“數據服務商”，提升服務會員和行業的能力和水平。數據要素流動速度極快，一般產生的是“×”（“乘數”）效應，而不僅僅是“+”（“加法”）作用。因此，行業協會要激活數據要素，讓數據要素推動行業形成新質生產力，以數據要素驅動其他生產要素的創新性配置，驅動新產業、新業態和新模式的誕生。

　　數據要素有助于提升服務的精準度。當行業協會通過建立行業數據平臺，收集和整合行業相關數據，擁有大量及時準確的行業數據時，可以利用數據分析和挖掘技術，對行業數據進行深入分析，更準確地把握行業發展趨勢和企業需求，可以為企業提供定制化服務，如市場分析、風險評估和業務優化建議，也能夠為企業提供供應鏈管理、市場拓展等方面的決策支持，幫助企業生產出更符合市場需求的產品和服務，不斷優化企業的資源配置，提升其運營效率。

　　數據要素有助于提升協會治理的成熟度。行業協會數字化轉型可以提升其自身的治理水平，提高協會運營效率。行業協會可以參照數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）等工具，評估和提升自身的數據管理能力，從而提高治理的成熟度。目前數據管理能力成熟度等級認證主要是在企業間開展，深圳共有近150家企業獲得認證。行業協會的數字化治理的成熟度提升后，不僅可以全面優化內部服務流程，還可以幫助整個行業提高數字治理水平。

　　數據要素有助于提升政策咨詢的前瞻性。參與行業發展規劃、行業政策、行業標準的制定，是行業協會參與公共政策的重要形式。當行業協會擁有大規模高質量的行業數據，且有對行業數據有進行深加工的能力時，可以為政府提供更具前瞻性的政策建議。行業協會可通過分析企業的生產經營數據，評估公共政策變化對行業的影響，也可通過行業數據，預測未來的發展趨勢，為政府制定行業政策提供科學依據。

　　數據要素有助于提升投資決策的科學性。行業協會可以利用數據要素，為潛在投資者提供投資決策支持。通過對行業數據的分析，行業協會能夠幫助投資者識別投資機會和風險，評估不同投資項目的風險和收益，分析市場趨勢、競爭對手情況等信息，提高投資決策的科學性和有效性。

　　三、激活行業協會數據要素的切入點

　　推動行業協會的數據要素發揮作用需要行業協會負責人意識的覺醒和行動的參與。激活行業協會數據要素可從以下方面展開探索。

　　第一，行業協會應建立數據治理團隊。行業協會應從培養數據治理人才入手，逐步建立一支數據管理隊伍，提高協會在數據采集、數據加工、數據銷售等方面的能力。

　　第二，多渠道形成本行業協會的數據資產。一是有條件的協會嘗試自行搭建數據平臺，推動更多會員企業無紙化辦公，自動生成平臺數據；二是采購第三方收集數據，逐漸掌握本行業垂直領域上下游供應鏈的數據。

　　第三，聯合企業探索數據資產的創新開發。與會員企業一起探索數字化轉型，根據企業需求開發數據要素的應用場景和商業模式，挖掘數據要素價值，提高數據資產變現的可行性。

　　第四，逐步轉型為本行業的“數據服務商”，為會員提供數據治理服務。不斷優化服務質量、完善技術能力，建立信息共享機制，促進行業內數據資源的流通，幫助會員企業提高數據管理和利用能力。

　　（作者系深圳市社會科學院研究員）