2023年12月31日，國家數據局等十七部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（ 2024—2026年）》，將“數據要素×應急管理”列為十二項重點工程之一，從安全生產監管、自然災害監測評估、應急協調共享等方面描繪了行動路線。將數據作為生產要素是我國首次提出的重大理論創新，“數據要素×應急管理”需要在中國情境下深刻理解應急管理領域數據要素乘數效應的作用機理，激活應急數據要素潛能，推動應急管理體系與能力現代化。

1、 數據要素的關鍵特征及其應急管理意涵

（1）多元共享性。數據要素從生產、加工到應用的各環節，都體現出多元性。對應急管理來說，首先，數據要素由多方生產且依賴于去中心化方式進行處理，在生產與加工過程中衍生出多元參與主體，以政府為主導的應急管理多元主體都是應急數據的生產者、加工者和使用者。其次，數據要素不僅能夠被應急管理多個主體在不同場景下同時使用，更能在被應用后保持數據資源數量和價值不被耗減甚至實現增值，呈現非競爭性特點。最后，從技術角度講，數據要素在應急管理使用過程中無法排除他人同時使用該數據，具有非排他性特征，需要解決數據確權、敏感數據有條件共享或限制訪問等數據權屬問題。

（2）低成本易得性。雖然數據要素的生產收集過程可能會比較復雜且需要一定的軟硬件投資，但與傳統生產要素相比，其生產與積累較少受物理空間制約，具有無限增長和可再生的屬性，從長期來看數據要素的廣泛使用可以降低應急管理的成本，提高應急公共投入效率。同時，數據要素在生產完成后幾乎可被零成本復制與共享，邊際成本極低，使私人部門和社會公眾基于公共安全考慮主動將自身或個人數據向應急管理公共部門共享成為可能。

（3）時空依賴性。從時間維度看，數據要素具有即時性特征，這一特征在應急數據上體現尤為明顯。一是應急領域有很多“易腐爛數據”（PerishableData），例如，洪水災害前后產生的大量數據，不及時收集則可能因瞬息萬變的水文條件和災后的響應活動降低數據的質量與可用性，造成數據不可逆轉的改變或永久性丟失；二是應急領域的數據在應用時具有價值的“轉瞬即逝性”，如地震預警系統的地震波監測數據，如不能在短暫的幾秒到幾十秒時間內完成數據分析并將結果自動發送到接收終端，則其預警價值就“轉瞬即逝”。從空間維度看，數據要素報酬性質是情境依賴的，在不同領域、不同技術和不同制度條件下，數據要素報酬可能遞增，也可能不變甚至遞減，如突發事件應對過程中，海量且多源異構的網絡數據，既可能因為網民參與提供的大量觀點和評論改進應急決策和提升應急效能，也可能由于數據的非結構化、無序、觀點相互矛盾等導致關鍵信息被淹沒，無法及時滿足應急情境所需。

（4）正負外部性。數據要素兼具正、負兩方面的外部性。從正外部性看，個體活動產生的數據經加工應用后會使其他個體或群體受益；從負外部性來看，數據收集活動不僅會造成特定個體的隱私風險，還會導致與其關聯的個體以及具有相似特征的人群隱私犧牲。應急管理中數據要素主要表現出正外部性特征，即個體貢獻的數據要素使公共安全增加，如新冠疫情期間的健康碼應用等，但仍需關注隱私泄漏、權力讓渡、算法行政等負外部性問題。

2、應急管理數據要素的乘數效應機理

“數據要素×應急管理”的價值創造形式多樣，但從本質上看，離不開“風險感知、應急決策與協同行動”。具體而言，應急管理者依靠感知、傳輸等數字技術獲取海量數據，經由人工智能等數據分析技術，獲得即時災情、歷史經驗、趨勢預測及其他數據產品和服務，并將它們作為最終產品或中間投入品投入應急管理活動過程，產生持續的、非線性的、連鎖的效應，實現應急績效的放大、疊加與倍增，創造公共安全價值增量。

2.1 基于“數據-信息-知識-智慧”鏈條的數據要素價值創造

數據要素的價值在于從中獲取信息、知識與發現，從而提升效率、促進創新和優化配置，實現知識發現向價值創造的轉換。數據是事實和意義的表征與載體，是學習與發現的基礎。從羅素·艾可夫（RussellAckoff）的DIKW模型來看，數據可以轉換為信息，促進知識生成，并在人的能動性中凝結出智慧，即通過數據勞動沿“數據（D）—信息（I）—知識（K）—智慧（W）”的鏈條創造價值（圖1 ）。易言之，數據要素經由人類勞動轉化為信息、知識和智慧，通過支撐更全面的風險感知、更精準的風險決策和更高效的協同行動等實現應急管理的價值創造。進一步來說，數據是人工智能的原料和動力，應急數據要素的積累、應急規則的挖掘和應急知識的構建將促進AIGC等人工智能技術在應急領域的應用與進步，甚至在人機協同條件下形成應急管理的超人系統（Metahuman Systems），產生全新知識與數據智能，從而對應急管理產生系統性價值。這是人工智能時代數據要素驅動應急管理理念轉型、體系變革等價值創造背后的機理。

需要指出的是，數據要素的價值創造受到數據管理和數據分析活動的調節。一是數據要素乘數效應的發揮受到數據規模大小、維度高低、精準程度、即時程度等因素影響，這些因素都是數據管理的結果。二是人工智能等數據分析技術在數據資源向數據資本轉化的過程中扮演重要角色，數據分析技術的高低影響從數據中獲取的價值多少。

2.2?基于應急管理活動的數據要素價值實現

數據要素推動應急管理關口前移。應急數據的重要價值之一就是增強態勢感知，洞察風險先機（Seeingthe Unseen）。機器學習、人工智能等數智化應用在風險識別、監測、研判、預警和溯源等方面具有突出優勢，可從海量數據中尋找關聯與規律，推動應急管理從事后應對轉變為事前預防、從“人防+物防”轉變為“人防+物防+技防+數防”。例如，北京市構建大數據系統來預警危險品運輸隱患，實時掌握車輛軌跡，預測市內各地區安全狀態，提前鎖定安全風險并進行防護資源部署和調度，實現應急管理的“見微知著”和“防患于未然”。

數據要素支撐應急管理精準決策。其一，經數據分析獲得關于客觀事實的即時洞察使應急管理的過程控制更明確、態勢走向更清晰，無論是火災的蔓延趨勢還是傳染病爆發的進程，數據支撐應急管理者掌控突發事件的整體態勢與局部細節。其二，圍繞應急指揮協調機構形成以知識交互中心、策略情報中心等為關鍵樞紐的應急決策數據支撐網絡，輔助決策者對人員疏散、救援行動、物資調配等應急活動做出科學、精準且符合公眾需求的決策。其三，應急數據積累和應急場景人工智能應用驅動應急決策范式轉變，促使傳統應急決策的信息情境從單一領域向跨域融合轉變，決策主體從人為主體向人機并重轉變，理念假設從經典假設向寬假設甚至無假設轉變，方法流程從線性、分階段過程向非線性過程轉變，這種決策范式的變化對未知風險預見和應急模式創新具有重要意義，有望對“黑天鵝”事件在人與人工智能協同條件下做出可信決策，為應對新興風險開辟路徑。

數據要素鏈接應急管理協同行動。在前端的風險治理中，安全隱患“隨手拍”、異常問題“隨時報”、地理信息志愿共享等成功實踐表明，數據要素的介入可以將風險治理從“人人關心”轉變為“人人參與”，提升風險監管、排查等治理活動的參與性和溝通性，促進風險治理的目標協同與情境協同，實現風險治理的價值共創。在后端的危機應對中，“社會應急力量救援協調系統”等數字化平臺突破條塊間和區域間的數據與資源壁壘，以創新的協同模式和簡化的協同結構重塑協同過程、降低協同成本、提高協同效率，賦能“跨組織、跨部門、跨層級、跨區域”的應急協同。

2.3?基于跨界互動融合的數據要素價值倍增

應急管理數據要素的價值不僅由自身創造，還產生于要素間的互動融合中。一方面，分散在不同系統、部門、行業領域的應急數據在集聚、整合后形成相互關聯的高維數據，可獲得更多的洞察和支持更廣泛的應用，實現數據要素價值的倍增。例如要對深圳市龍華區“8·29 ”城市內澇的災害損失進行評估，僅利用降水量數據無法獲得精準的結果，而如果將龍華區的地理數據、社會經濟數據、歷史與實時災情數據、防減災措施數據與降雨量數據融合關聯，則可極大提升估算精度，為災害預防和應急響應提供重要參考。另一方面，數據要素能夠作為“粘合劑”，促進不同要素的連接和流通，實現要素價值倍增。微觀層面，數據協同勞動、技術等要素，通過數據分析和挖掘釋放數據活力，促進風險感知、應急決策和協同行動；中觀層面，數據要素推動的要素結構變化和新要素組合在優化應急產業布局和加快應急產業升級與轉型的同時，催生新的應急產業；宏觀層面，數據要素促進效率提升和模式創新的作用得以放大，數據要素的規模效應和網絡效應得到彰顯，整體性提升應急管理效能，塑造應急管理的數字韌性（Digital Resilience）。

3 、應急管理中數據要素乘數效應的激活路徑

（1）場景牽引，開辟數據要素乘數效應發揮的空間。應急管理數據要素乘數效應的發揮，有賴于應急場景的牽引，需要依靠安全監管、風險監測、應急協同等具體場景驅動數據要素與其他要素的有機協同和多元化應用，尋找數據要素價值創造的突破口和增長點，打通數據要素流通增值的“任督二脈”。日本《東京防災計劃2021 》提出利用人工智能等數字技術提升防災效率的愿景，發布了大量具體的場景需求，為數智化防災應用開發提供了明確指引。中國具有海量數據資源和豐富應用場景等多重優勢，應面向未來風險場景、回應安全發展需求，進行應急管理數據要素應用場景的體系化設計和具體應急任務的精細化布局，促進應急管理數據要素多場景應用，推動數據要素在不同風險場景中發揮出形態各異的乘數效應。

（2）數商推進，發動數據要素聚集流轉增值的引擎。數據流通和交易是其價值增值的基本前提，數商是數據流通與交易的重要推手。對應急管理來說，數商既包含應急數據產品的直接提供者，也包含為應急數據交易提供經紀服務、技術支持、咨詢評估等服務的第三方服務商。應進一步優化數商的創新創業環境，支持應急管理相關的技術型、服務型和應用型數商發展，充分發揮數商在應急數據流通交易中的作用，促進危化品數據、食品安全數據、災害監測數據等跨行業、跨領域的“應急大數據”聚起來、動起來、用起來，推動應急數據資源的對接、交易和權益沖突化解，賦能應急管理創新，創造公共安全價值。

（3）技術創新，破除數據要素開放共享復用的桎梏。跨組織的數據開放共享復用是應急管理數據要素創造價值的重要基礎。OECD的研究表明，對一個國家來說，數據共享會使其價值放大20至30倍，其中，公共部門數據開放大約可產生本國GDP 0.1%至1.5%的社會經濟效益。然而，應急數據開放共享往往面臨各種安全風險，應以技術創新為突破口，基于隱私計算、多方安全計算、聯邦計算、區塊鏈等新技術搭建數據“可用不可見，可見不可取”的開放共享復用平臺，打破“數據壁壘”、拆除“數據煙囪”、聯通“數據孤島”、消除“重復冗余”，建設安全、可信、高效的公共安全與應急管理大數據共享空間，在原始數據不出域的情況下實現應急數據計算結果的共享、流通與復用。

（4）上下分化，適配數據要素乘數效應發揮的制度。應急數據的生產、服務與消費需要相應的數據資源、數據權限、技術設備、專業人才和資金保障，這種高投入特征超出了大部分基層應急部門的能力載荷。而省市應急部門在數據資源、權限、技術、人才和資金等方面具有比較優勢，但與基層相比缺少具體的應用場景、屬地信息和本土化知識。因此，在“數據要素×應急管理”的制度設計與組織安排上，需遵從“信息優勢的上下分化”規律，采用“上下分化，上建下用”的策略，充分發揮中高層部門的數據集聚優勢與技術人才優勢，同時對接基層部門的多應用場景優勢和屬地信息優勢，實現數據要素主要聚集、分析和流通在中高層，而數據要素的場景化應用與乘數效應發揮在基層。

4、結語

“數據要素×應急管理”的前提在于準確把握應急管理數據要素關鍵特征，釋放應急管理數據要素的公共安全價值。重點在于深刻理解應急管理數據要素乘數效應機理，發揮數據要素的放大、疊加、倍增效用。基礎在于創造應急管理數據要素乘數效應發揮的條件，激活數據要素潛能，培育應急管理發展新動能。

面向我國的公共安全需求，未來需在頂層設計與實踐探索相互協調與配合下，充分釋放應急管理中數據要素的基礎資源作用和創新引擎作用，推動數據要素在應急管理領域的深度融合與創新應用，為更高水平的平安中國建設注入強勁動力。

來源：圖書情報知識