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激活数据要素价值 促进新质生产力发展
www.jxnews.com.cn    2024-06-17 00:55  来源:江西日报
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  习近平总书记指出,数据是新的生产要素,是基础性资源和战略性资源,也是重要生产力。今年国务院政府工作报告对数据工作也提出了“健全数据基础制度,大力推动数据开发开放和流通使用”“适度超前建设数字基础设施,加快形成全国一体化算力体系”“提高网络、数据等安全保障能力”等要求。数据是继土地、劳动力、资本、技术四大生产要素之后的第五大生产要素。当前新一代数字技术迅猛发展,云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等数字技术获得广泛应用,区块链、扩展现实、数字孪生、量子计算等新一批数字技术积蓄成势。激活数据要素潜能,推动其与技术、资金、人才等要素协同融合,已成为发展新质生产力的关键。

  ●激活数据要素价值,积蓄新质生产力发展动力

  数据作为新质生产力的核心要素,具有通用、复用的独有特征,通过与土地、劳动、资本等生产要素协同联动并渗透生产、分配、流通、消费各环节,将显著促进生产资料的提质升级,优化产业结构,提升全要素生产率,进而催生新产业、新模式、新动能,推动新质生产力的发展。

  激活数据要素价值,有助于催生新质劳动资料。数据要素以其强渗透性、低成本复用和非竞争性等特性,深度融入生产生活全链条,能有效改进要素比例和配置方式,驱动资源合理有效配置,激发产业数字化,助推生产力的整体跃迁。数据和数字平台能贯穿链式生产和决策的全流程,驱动资源要素序列的整体重置,优化资源配置,提升劳动资料使用效率,优化生产要素组合结构。数据与以人工智能为代表的新技术交互式发展,能够极大地推动传统工具设备和制造工艺的数智化转型升级,驱动企业从“串行生产”的线性分工到“并行制造”的网络化分工的转型,推动架构创新和模块化生产,从而驱动劳动工具和生产模式的创新。此外,数据作为企业创新的核心驱动要素,能够催生出数字网络通信技术、高端智能设备等新型劳动工具,驱动企业生产和运作模式的创新。

  激活数据要素价值,有助于孕育新质劳动对象。一方面,“数据”作为新型劳动对象,在不同领域、不同场景、不同主体之间的复用催生出新产品、新服务,释放出数据的新价值。另一方面,数据要素的嵌入驱动传统劳动对象突破过去的物质性,逐步升级为具有数智化特征的新质生产要素。同时,数据要素通过与高新技术交互融合,对传统劳动对象进行绿色化改造,能够催生出一系列绿色新业态,形成绿色低碳的现代化产业体系。

  激活数据要素价值,有助于培育新质劳动力。首先,数据要素与劳动力结合,能有效降低劳动力的培训成本,实现知识与经验的快速迁移,极大地提升劳动生产率,促进生产力质的提升。其次,数据要素的渗透融合,能够驱动数字经济时代下的生产力要素主体突破“人”的边界,扩展为人与人工智能相适应的现实与虚拟双劳动主体,催生出新型劳动者。以数据要素为根基衍生的人机协同,能突破人的固有认知模式,拓展知识边界,创造新的组织学习方式,从而极大促进劳动效率和质量的提升。依托数字平台终端高效匹配劳动力资源,将衍生出高附加值就业的新形式,提升劳动技能整体属性,从而推动劳动力结构趋向高级化。

  目前,数据要素仍处于发展的初始阶段,面临着有效供给不足、市场化缓慢、科技创新不足、劳动力供给乏力等问题,亟需实施系统的政策举措加以推动。

  ●加快实施国家大数据战略,全面赋能新质生产力

  多措并举推进《数字中国建设整体布局规划》《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等相关政策落地,推动数据要素与新旧产业的渗透融合中实现存量的“焕新”与增量的“换乘”。建立合规高效的数据要素流通和交易制度,打破数据领域的行业垄断、地方割据和“数据孤岛”,畅通数据大循环。建立健全跨主体、跨平台的数据信息交互规则,重构产学研各主体的沟通协调机制,消除不同主体和层级间数据信息共享的壁垒,促进数据合理有序流动。鼓励龙头企业和地方先行先试,创造丰富多样的应用场景。基于不同行业的基础条件和数据禀赋推动数据要素的使用,尤其是将具有先发优势的潜在关键技术和引领未来产业的前沿技术的行业作为主攻方向,充分挖掘高价值数据要素,促进原创性、颠覆性科技创新。探索一批有成效、可复制、可推广的典型案例,以点带面,赋能产业深度转型升级,完善现代化产业体系。支持地方先行先试,通过部分地区的数据要素市场发展,带动其他地区诸如数据加工与服务等上下游产业发展,促进区域间均衡发展和共同富裕。

  ●加强数据要素市场开发,夯实新质生产力发展基础

  加快数字基础设施建设。大力推进适应新质生产力发展的信息通信技术、大数据、云计算、物联网、人工智能等大型数字基础设施建设和公共科研平台。深入实施“东数西算”工程,优化云平台、超算中心等算力基础设施的布局,构建区域协同、功能完备的数字基础设施体系。引导市场数据要素有效供给增加。加快建立完善数据质量分类考核标准及数据要素流通准入标准。鼓励在科研、文旅、交通、商贸等领域建设行业共性数据资源库,通过完善数据采集、存储、处理、分析、共享、监管等环节的资源配置,确保公共数据资源库的完整性、准确性与可靠性。

  有序探索、适度推进公共数据的授权运营,鼓励第三方合理挖掘和利用公共数据,提升公共数据资源库的利用水平与效率,扩大公共数据资源库的受众群体与覆盖面。加快完善数据要素交易市场体系。构建多层次、多市场维度的数据要素交易市场体系。建立全国统一的数据要素市场与区域数据交易中心,实现企业主导型的场外数据交易市场与政府主导的场内数据交易市场协同发展。激发龙头企业科技创新主体价值。通过一系列激励政策鼓励龙头企业进行核心和前沿技术攻关,以隐私计算、区块链等前沿技术突破为导向,创新数据信息保护监管手段,加速突破数据性能、安全和互联互通等方面的瓶颈,切实提升数据权益保障与安全治理水平。

  ●加快数据高质量人才培育,打造新型劳动者队伍

  鼓励高等院校开设数据要素相关专业,壮大数字领域高层次人才队伍。充分发挥高等院校在数据要素高质量人才培养的基础性作用,支持高等院校结合数据要素发展趋势开设与大数据、云计算、人工智能等相关的学科专业。推动人才培养与市场需求紧密对接,完善人才高效输送的协同机制,加速数据要素高质量人才的输出。积极推进产学研协同,加快培育应用型人才。鼓励相关企业积极参与高校人才培养,建立“产学研”创新合作基地,大力推进产教融合,加速科研成果落地。建立终身学习的职业教育体系,不断提升数据人才素养。根据业务需要和国内外各行业、各领域的新兴前沿技术,在企业内部有针对性地对数据人才开展相关的培训学习。在普教与职教、高教与职教等各类教育形式之间架设“立交桥”,建立纵向衔接、横向沟通的开放式教育模式,为各种人才的职业成长创造机会。

  (作者分别系江西财经大学教授、江西省中国特色社会主义理论体系研究中心特约研究员 卢福财,江西省信息中心经济师 余海青)

 
 
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