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南方日報 | 激發數據要素活力 助推新質生產力發展

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作者: | 來源:廣東省政務服務和數據管理局 | 時間:2024-08-01 16:45:27 點擊數:-

  數據新型生產要素是新質生產力的重要構成,數據要素發展及其價值釋放有利于推動新質生產力發展。要激發數據要素活力,為數字經濟時代培育和發展新質生產力注入源源不斷的動力。

  數據要素作為新質生產力的重要構成,本身對新質生產力發展具有基礎支撐作用。隨著數據要素快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各個環節,形成了豐富的應用場景,推動人類社會生產方式變革。一方面,數據重塑生產要素體系。數據作為新型生產要素,參與到現有的生產要素體系中,實現了生產要素的更新發展與創新性配置以及生產組合的優化,對新質生產力發展有著基礎推動作用。另一方面,數據要素參與生產要素體系愈加深入,數據新型生產要素與傳統生產要素的融合必然不斷加深。在這一過程中,要素的有機融合與應用必然會突破傳統生產的邊界,為生產創造新的廣闊空間。在新的廣闊空間中,無論是新要素還是傳統要素,其生產效率與資源配置效率都將實現躍升,為新質生產力發展賦能。

  數據要素是賦能產業深度轉型升級的核心動能,對新質生產力發展具有創新引擎作用。數據要素與產業發展的深度交融,具象化為數字產業化和產業數字化兩個主要方向。于數字產業化而言,充分利用信息技術與經濟社會的交匯融合產生的、蘊藏著巨大經濟社會價值的海量數據,推動數字經濟產業的優化升級,大力發展數字產品制造業、數字產品服務業、數字技術應用業、數字要素驅動業以及數字化效率提升業等,進而以數字新興產業的發展賦能新質生產力發展。于產業數字化而言,通過對數據要素更充分、更智能、更精細的運用,以信息流帶動技術流、資金流、人才流、物資流,有效改進要素比例和配置方式,驅動資源合理有效配置,激發生產要素的內生動力與創新活力,提升生產要素組合效率,賦能傳統產業發展提效,推進傳統產業的數字化轉型,進而以傳統產業深度轉型升級賦能新質生產力發展。

  數據要素具有顯著的乘數效應,賦能全要素生產率大幅提升,對新質生產力發展具有重要推動作用。推動新質生產力加快發展,要更大激發數據要素活力與乘數效應。首先,加快推進數據基礎建設,激發數據要素內生活力。一方面,要在遵循數據產權、流通、交易、使用、分配、治理、安全等基本規律的基礎上,推進數據基礎制度建設。一是推進數據產權制度建設,明確完善數據產權結構和明確歸屬規則,科學厘定數據多元主體的權利和責任,以數據產權制度安排保障數據合規可管可控。二是建立健全數據交易標準以及完善數據流通體系,保障數據參與各方權益,消除經營主體的合規顧慮,進一步釋放各參與主體創新活力和內生動力,推動數據流通與交易縱深發展。三是建立完善數據治理體系,理順數據要素市場的核心利益關系,強化理論研究和制度設計,推進試點應用,探索數據治理實踐方案,在實踐中形成有利于數據要素發展的治理體系。另一方面,要加快新型基礎設施建設。既要立足國內,加強數字基礎設施布局,統籌推進網絡基礎設施、算力基礎設施、應用基礎設施等建設,大力推進數字基礎設施體系化發展和規模化部署;也要面向全球,推動國際數據基礎設施互聯互通建設,實現數據要素在全球層面的高效流通與使用。

  其次,加快推進數據有序開放,激發數據要素發展活力。要高質量推進政務數據有序開放。政務數據是經濟社會發展的公共資源,蘊含著豐富的經濟社會價值,其有序開放是激發數據要素開放活力的有力支撐。推進政務數據安全有序開放,要堅持以公開為原則,不公開為例外的基本理念,進一步豐富和完善政務數據開放目錄,構建統一規范、互聯互通、安全可控的政務數據開放平臺,推動政務數據的開放共享、開發利用。要推動工業、金融、醫療、教育、科研等重點行業、重點領域數據安全有序開放的實踐創新,促進更多高質量的數據面向社會和相關部門開放共享。探索推進行業數據要素接入國家數據共享交換平臺,在“數據可用不可見”的安全前提下,開展數據開放共享、開發利用探索,實現數據“用途可控可計量”的規范開發、有效利用,促進數據要素在開放共享中迸發出更大活力、創造出更高價值。

  再次,加強數據安全保護,激發數據要素安全活力。一是加強密碼技術、訪問控制、可信計算等安全技術升級以及對數據基礎設施的安全保護,完善基礎安全技術層。二是緊密結合數據要素在全產業鏈中的安全需求進行操作,強化數據采集階段的數據分類分級、數據源鑒別與記錄,傳輸階段的加密,存儲與處理階段的脫敏、去標識化,共享流通階段的隱私計算、數據水印、身份認證等一系列的安全技術并不斷升級,完善數據安全技術層。三是建立數據安全事件監測系統,對重要數據生成、傳輸和訪問進行溯源記錄,優化數字水印、身份認證等安全技術的場景應用,確保數據在應用系統中得到充分保護,完善數據安全技術應用層。此外,各個層面的安全措施要協同配合,共同筑牢數據安全防護體系,保障數據要素在全產業鏈中的安全、可靠。

  最后,加強數據人才隊伍建設,激發數據要素主體活力。一是根據新質生產力發展趨勢,優化高等學校學科設置,引入人工智能、大數據與數據科學等相關課程,支持高等教育機構開展專業化、國際化的數據人才培養計劃,以專業培養促進數據人才儲備的專業化。二是緊密結合國家戰略發展需求,設立國家級的數據人才專項選拔和培育計劃,吸納全球高端人才、選拔本土優秀人才,同時,增設數據要素領域科學研究專項經費投入,鼓勵、支持數據人才在領域前沿的實踐探索。三是建立數據人才交流平臺,鼓勵數據人才之間的交流與合作,促進相關經驗和技術的分享與傳播,推動數據領域、數據行業的專業化和標準化發展。

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