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作为与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素,数据在经济社会发展中将起到越来越关键的作用。据统计,十九届中央政治局学习中,就有四次直接与数据、数字技术、数字经济相关。下一步,要加快培育大数据交易市场,全面提升数据要素价值,促使数据要素成为推动经济高质量发展的新动能。
第一,加快培育数据市场,全面提升数据要素价值。
在我国,数据要素、数据要素市场整体上还处于初期发展阶段。要以开放的态度、动态的视角、包容发展的眼光,加强数据资源整合,推进*数据开放共享,进一步提升社会数据资源价值。
数据要素、数据要素市场与传统生产要素有着本质的区别。由大数据形成的数据要素,既来自个人衣食住行、医疗、社交等行为活动,又来自平台公司、*、商业机构提供服务后的统计、收集等,往往难以确定数据要素的产权属性。尤其是,物联网的产生使得数据更难确权,不利于数据要素的生产和流通。
数据要素的特殊属性,要求加强数据资源的开放共享。数据越多价值越大,越分享价值越大,越不同价值越大,越跨行业、区域、国界价值越大。因此,实施数据开放共享,优化治理基础数据库,不断完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施,促使数据资产重复使用、多人共同使用、永久使用,加快推动各区域、部门间数据共享交换,显得十分必要。
数字经济可以降低搜寻成本、复制成本、交通成本、追踪成本,但数据要素作为一种虚拟的、客观存在的要素,在生产、交易过程中容易产生信息不对称问题。为促使数据资源转化为数据要素,有必要建立数据资源清单管理机制,构建与互联网技术相适应的开放、扁平、灵活的组织体系,从而有效破解数据造假、供需错配等问题。
第二,进一步发挥数据经济的溢出效应。
加快新一轮以数字化为核心的基础设施建设,主要是加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施,统筹规划政务数据资源和社会数据资源,形成万物互联、人机交互、天地一体的网络空间。以数字化为核心的基础设施建设,不仅涉及大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链以及5G背景下的数字化平台建设,还涉及融合创新设施建设以及*治理、服务等。
在此基础上,进一步鼓励产业转型、经济转型。例如,大数据、云计算、人工智能与传统设计、*相融合,可转化为自动化工厂、智能*;与订单相结合,可变成个性化需求订单;与城市相结合,可打造智慧城市;与金融相结合,可成为科技金融;与物流相结合,可打造智慧物流,等等。
数字化转型的重要性、迫切性、必然性,已为更多的企业、*、社会所接受。下一步,要积极运用大数据,以进一步提升经济社会治理的现代化水平。在社会生活领域,数字技术有望成为提高应急管理、资源调配、社会管理水平的基础性工具;在经济金融领域,市场参与主体可依托云计算、大数据、人工智能等实现深度的数字化转型,促进科技创新、推动产业升级。
第三,加强数据有序共享,构建数字化发展安全环境。
一般而论,数据涉及隐私和信息安全问题,其本身的所有权是无法交易的。数据交易特指数据使用权的分享与交换。在推进公共服务数据开放共享的同时,有必要注重数据的安全保护。
要通过探索建立统一规范的数据管理制度,提高数据质量和规范性,丰富数据产品。按照数据所有方、管理方、使用方的分类来构建数据治理机制,并进一步完善法律制度,提高执行力度。
在推动数据资源共享的同时,要保障企业数据、商业秘密、个人隐私等合法权益不受侵犯。同时,加强数字安全技术研究,尤其要保障工业互联网、物联网、大数据等领域的数据安全,构建安全可靠的企业数据防火墙。
数据融合管理平台应采用物理分散、逻辑集中的策略,充分利用现有设施和人、财资源;由数据管理部门牵头制定数据分级、用户分类、数据交换等相关标准、管理办法和实施细则,推动数据有序交换和“一数多用”。
要进一步强化数据隐私保护制度、安全审查制度。例如,推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度,加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。在推进数字*、数字企业的建设过程中,依法保护个人信息;在数据分享与交易过程中,涉及国家安全限制的数据,明确不可共享或交易;出于安全或隐私等考虑的数据,必须以加密或其他形式进行保护。
要及时明确信息安全与隐私保护的边界认定,搭建信息安全和隐私保护的监管框架。*作为数据的生成者、收集者、储存者和使用者,要着力优化社会经济治理基础数据库,强化社会经济监测、预测、预警能力,建立重大风险识别和预警机制,加强社会经济预期管理,提高感知、预测、防范风险的能力。
总之,数字化转型不可逆转。实现数据资源向数据要素的转化,提升数据要素的使用、交易效率,培育发展数据要素市场等,有助于提高数据要素参与价值创造的效率,促进数字经济的高效发展。在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面推进前瞻性布局,不仅是*、社会的必然选择,也是企业的理性选择。
(■何立胜 作者为中国浦东干部学院教务部主任、教授)
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