專家解讀 | 張立：激活數據生產力 推動數字經濟全面發展
作者：國家數據局
專家解讀 | 張立：激活數據生產力 推動數字經濟全面發展
文 | 中國電子信息產業發展研究院院長、黨委副書記 張立
近年來，以數據為核心要素的數字經濟，成為世界經濟發展的新引擎，是世界各大經濟體積極布局的前沿性、戰略性競爭領域，成為影響全球競爭格局演化的關鍵因素。習近平總書記在黑龍江考察期間強調“整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力”，由數字技術、數據要素和數據從業者等構成的數據生產力正是助力新質生產力發展的重要因素之一。但同時確權難、流通難、分配難等問題仍制約著數據生產力的有效釋放。國家數據局的成立，將有利于強化數據要素制度供給，構建數據流通體系，激活數據生產力，對于構建新發展格局、建設現代化經濟體系、構筑國家競爭新優勢具有重大意義。
在以數字技術為核心的新一輪科技革命推動下，數據生產力成為推動經濟社會變革和產業轉型發展的新質生產力，持續推動經濟社會創新發展。
（一）提供了認識和改造世界的新能力。數據資源的極大豐富與數字技術的深入應用，給人類勞動工具和勞動方式帶來了顛覆性變革，推動了勞動生產力的大幅躍升。一方面是對傳統生產力的數字化和智能化改造，提升了勞動者的工作技能和效率，大幅改進了生產工具和生產技術。另一方面是創造了認識和改造自然的新方法，人類從臺前走向幕后，在人工智能技術和海量數據的支撐下，智能黑燈工廠已實現一線工人完全被機器替代，勞動者間接參與改造世界的工作。
（二）推動了經濟和社會治理的新變革。數字技術推動社會各方主體的組織形式迭代升級，促使整個社會組織管理和治理能力變革。從組織形式看，隨著數據積累越來越豐富，數據已經成為組織形態變革的基礎和驅動力，政府、企業等組織逐步從職能驅動到流程驅動再到數據驅動不斷迭代升級。從治理能力看，構建基于數據驅動的自組織模式，可以實現組織內外人、物、知識等資源彈性供給和能力單元的動態協作，為組織適應、利用和駕馭數字經濟時代的不確定性環境提供能力支撐。
（三）重構了產業和社會分工的新格局。隨著人工智能技術的不斷成熟和數據應用的不斷深入，產業和社會分工逐步變革，對于長期處于低水平國際分工的國內企業而言是一個機遇。在產業分工方面，越來越多的企業從行業領域的具體環節拓展到數據（知識）分工領域，包括數據（知識）的生產、加工、交易等，算法研發、數據運營等企業不斷涌現。在社會分工方面，受ChatGPT等人工智能大模型的影響，很多傳統職位將被機器替代，同時也催生出數據標注工程師、算法工程師、數據管理師、數據合規師等新興職業。
數據生產力需要新的生產關系來激活，國家數據局應時而生，從制度體系到資源體系，從能力建設到產業發展，為全面解放和發展數據生產力提供支撐。
（一）強化“制度創新”，構建數字時代新規則。數字經濟時代面臨數據確權、數據流通、數據安全等諸多新問題，這些問題歸根結底源于體制機制的不完善、不合理，是典型的生產力與生產關系不匹配問題。在此背景下，國家數據局成立的首要任務即是建立數據基礎制度，構建數字經濟時代的規則體系，找到數據合規可信與數據價值實現之間的平衡點，有效破解激活數據新要素面臨的一系列難題，從國家層面統籌協調數字中國、數字經濟、數字社會的規劃和建設，推動數字經濟規范高效發展。
（二）突破“思維定式”，夯實數據管理新能力。工業經濟轉向數字經濟的過程中“不愿、不敢、不會”等問題突出，其根本原因在于社會整體數據意識和數字技能欠缺，看不到數據價值或者不具備數據價值變現能力，難以打破傳統的思維定式，難以實現數字認知和能力的躍遷。國家數據局的成立，將從國家層面統一領導和協調數據資源管理，以公共數據開發利用和重點領域典型數據應用為切入點，加強數據的合規監管，督促各方提升數據意識和數據管理服務能力，打造數據產業生態體系，促進數據要素市場繁榮發展。
（三）推動“數實融合”，打造數字經濟新動能。當前，數據要素市場仍處于探索啟動階段，數據要素供需不匹配、價值挖掘不充分等問題顯著，其癥結在于數據生產力與實體經濟存在脫節，數據效能尚未得到充分激活。組建國家數據局，統籌數據資源整合共享和開發利用，推動互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等數字技術加速創新融合，實現數字技術與實體經濟的深度整合，是抓搶數字經濟發展先機、打造經濟發展新動能的重要舉措，是釋放數據供給動力、激發市場活力的關鍵所在。
國家數據局著力激活數據生產力，應緊緊圍繞數據要素價值實現這一核心，把握好規則構建、資源供給、合規監管、產業發展四個著力點。
（一）明規則，完善數據基礎制度體系。一是健全數據產權制度，根據政府、企業和個人等不同主體類型，對資源持有權、加工使用權、產品經營權和收益機制進行細化分類，形成完善的授權使用和權益保護機制。二是構建數據流通交易制度，圍繞公共數據授權運營、數據交易過程監督、數據跨境流動監管等細化規則體系，促進數據合規流通。三是建立收益分配制度，形成“一次分配為主、二次分配和三次分配為輔”的數據要素收益分配機制，保障數據要素市場主體權益。四是完善數據治理制度，構建政府、企業、社會多方協同的治理模式，提升各方的數據管理能力，形成全社會共同參與的數據治理新格局。
（二）保供給，構筑公共數據資源體系。一是持續優化國家層面的數據戰略規劃，制定數據要素市場頂層架構。二是創新數據資源管理體制機制，推進一體化公共數據資源開發利用體系及數據資源管理制度體系建設，形成多元主體參與的“共建、共治、共享、共用”數據治理新格局。三是加快各級各類數據按層級、按需求的整合匯聚，編制重點數據資源目錄,逐步構建全國一體化數據資源體系。四是推動各類數據資源融合應用,實現數據資源清單化管理，建立公共數據與社會數據協同互聯、互通、互用機制，建立全國一體化公共數據資源服務能力體系，推進高價值數據資源安全有序開放和開發利用。
（三）促合規，建立數據要素監管體系。一是依據國家相關法律法規和數據基礎制度，面向數據流通全生命周期構建數據合規可信標準體系，為數據要素市場各方主體提供合規指導。二是明確數據主管部門的數據要素監管職能，加快組建執法隊伍，嚴厲打擊數據壟斷、數據濫用等違法違規行為，確保數據流通全生命周期合法合規，保障各利益相關方合法權益。三是依托第三方技術測評、法律服務、信用評級等權威機構，推動構建數據合規可信識別體系，建設數據合規可信測評實驗室，“以評促建”提升數據要素市場各方主體的數據合規認知水平。
（四）強產業：打造數字經濟生態體系。一是推動傳統產業轉型升級，促進大數據、人工智能等數字技術與制造業等傳統產業融合發展，加快推進數字政府、新型工業化等，充分釋放數據生產力勢能。二是促進數據要素市場培育，以經濟發展、民生服務、社會服務、科技創新等重點行業領域的典型應用場景為切入點，按照政府引導、市場驅動、價值導向的原則，加快建立以數據供應、加工、流通、交易等為核心的數據要素市場。三是構建數據產業生態，圍繞重點領域應用場景，明晰不同市場主體的權責關系，鼓勵數據治理、數據運營、數據開發、數據交易、技術服務等各方協同參與，培育公平競爭的數據產業生態體系。
0贊好文章，需要你的鼓勵
推薦文章
快手科技研究團隊提出了熵比截斷機制，用于解決強化學習訓練中AI容易"走偏"的問題。該方法通過監控AI學習前后思維活躍度變化，在關鍵時刻進行精準干預，既保證訓練穩定性又維持探索能力。在數學推理任務中，此方法顯著提升了模型性能并改善了訓練穩定性，為AI訓練領域提供了新的解決思路。
AI重構全球商業邏輯的當下，中國科技服務商如何跨越“被邊緣化”的焦慮，在“云+AI”的全球版圖中尋找新坐標？
EditThinker是北京航空航天大學與美團等機構聯合研發的圖像編輯AI框架，讓AI在編輯圖片時能夠像人類一樣進行反復思考和優化。該系統通過"批評-優化-重試"的循環機制，將傳統的一次性編輯轉變為迭代改進過程，在四個權威測試平臺上顯著提升了現有編輯模型的表現，特別是在需要復雜推理的編輯任務中效果突出。
/
京公網安備 11010802021500號 京網文(2025) 0096-033號 京字第20868號
