培育数据要素市场促进数据资源有序利用

沈于

随着经济活动数字化转型的加速，数据资源的重要性日益显著。党中央、国务院高度关注数据资源的开发利用，早在2016年就要求“构建统一高效、互联互通、安全可靠的国家数据资源体系”。党的十九届四中全会首次将“数据”与劳动、资本、土地并列，提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献，按贡献决定报酬的机制”，为数据资源赋予了全新的时代内涵。此后，中共中央、国务院又发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确要求加快培育数据要素市场。国家“十四五”规划纲要进一步提出“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用。扩大基础公共信息数据有序开放，建立国家数据统一共享开放平台。”

当前，从总体上看，江苏大数据产业发展势头良好。2019年全省大数据相关产业总收入超过5000亿元，增长速度连续三年保持在30%左右。大数据市场整体规模仅次于广东、北京，位列全国第三，构建起包含数据技术研发、数据服务、数据应用、数据交易等环节的完整产业链条，培养了一批龙头企业和专业人才，初步形成了产业载体集聚效应。然而，在良好发展态势的背后，我们也应清醒地意识到，全省数据要素市场的发展尚处于起步阶段，在数据采集、利用、监管等方面存在短板与不足之处，如数据孤岛问题依然存在。数据孤岛现象制约着数据资源的开发利用，成为数据要素市场发育成长的桎梏。数据资源开发利用水平不平衡。从行业分布上看，全省大数据应用主要集中在电商、交通、医疗等领域。许多企业，特别是传统行业中的企业，对数据资源的挖掘利用不够深入，未能充分发挥数据要素的效力。

数据要素市场的培育与建设是一项长期的系统性工程，牵涉政府、企业、消费者等多方主体，涉及法律、技术、经济、伦理观念等多个领域，需要全社会革新理念、统筹规划。现阶段，加快培育数据要素市场需要做好以下四个方面的工作。

进一步增强关键核心技术研发创新能力。我国是数字技术应用大国，还不是数字科技研发强国。随着贸易保护主义的抬头，在芯片、工业软件等大数据产业关键技术领域，我国正遭到美国等西方国家变本加厉的打压，国内大数据产业面临的“卡脖子”风险与日俱增。江苏作为科教大省、制造大省，拥有丰富的数据技术研发资源。截至2020年，全省共有25所本科院校开设了“大数据技术与应用”专业，拥有大数据研发机构32家，还涌现出一批从事数据采集、存储及分析应用研究的高科技企业，这为我省开展数据产业核心技术研发奠定了坚实的基础。当前，需加快打造多层次高效协同创新平台体系，以产业需求为指引，大力推进核心技术自主化，补齐研发链短板。积极引导企业、高校、科研院所建立产业联盟，聚焦核心电子元器件、高端通用芯片、基础算法等重点领域实施联合技术攻关，提升关键核心技术对大数据产业的发展支撑能力。

打破数据孤岛，推动公共数据资源有序开放共享。数据资源的开放共享是数据要素市场发育成长的前提。应深化政府部门间的数据共享，进一步加强顶层设计，对政府部门之间数据共享的范围边界、使用方式、权责关系进行界定，明确数据开放共享相关标准，落实管理及维护责任。与此同时，推动建立各级政府、事业单位数据资源清单及共享开放目录。在确保安全及隐私权的前提下，制定公共数据开放计划。优先推动涉及公共安全、公共卫生、民生保障、自然资源、生态环境、交通出行、气象等领域的数据以及与经济社会发展密切相关的行政许可、行政处罚、公共信用信息等数据向社会开放。探索制定公共数据分级分类规则。通过政务数据开放，提升各级政府的服务与监管水平，改善政府公信力，引导和带动企业、行业协会、社会组织开放并共享数据资源，实现数据价值的最大化。

进一步推动数据资源的开发利用。数据资源的充分开发是数据要素市场发育成长的关键。为此，应推动大数据与经济社会发展深度融合，强化大数据在生产制造、物流运输、市场营销、文旅医疗、公共管理等领域的运用。2020年，江苏共有14个大数据项目入选工信部“大数据产业发展试点示范项目清单”，这些项目涵盖了工业、民生、公共服务等广泛领域。我们应以示范项目为发力点，充分发挥先进企业的引领带头作用，鼓励、推动更多企业深入探索数据要素应用场景，在重点领域开展数据管理能力成熟度评估。与此同时，聚焦先进制造业集群，引导和鼓励产业集聚度高、数字化基础好、示范带动作用大的工业集聚区提升工业大数据创新能力和应用水平。适时启动工业数据分类分级试点。在公共管理层面，应强化数据资源的汇聚整合，以数据为依托，提升政府决策水平。运用大数据技术，绘制重要行业产业集群地图及产业链图谱，为产业链精细化治理提供决策支持;及时从海量数据中分析、整理、归纳出人民群众对政府重大方针政策及其执行情况的意见、建议，让政府决策更多地体现民情民意与群众智慧;借助大数据、互联网、物联网等手段，追踪、收集政策实施过程中的經济社会影响，对政策效果及时加以评估;建设并完善基于大数据的信用监管体系，让失信人无处遁形。

探索建立数据流通交易规则体系，开展数据资本化试点。加大对数据要素市场主体的培育力度。鼓励政府部门、企业及行业协会共同搭建基于区块链等技术的数据安全共享与开发平台、数据资源交易平台。探索适当的数据交易报价、成交机制，以及数据移交、担保流程。强化工业互联网、5G通讯、大数据中心等新一代数字信息基础设施，改善数据传输速率，提高数据处理能力。建立健全数据流通交易的技术服务体系，加强对数据传输、数据加密、数据清洗、数据脱敏、数据溯源等流程的技术保障能力，强化电子认证、安全评估、访问控制、角色管理等安全技术应用，确保数据交易可管可控。启动数据资源资本化试点，确保数据资源在企业资产中得到应有的价值体现。探索数据资产评估机制，设立数据资产会计入账制度。尝试建立数据资源抵押担保机制，为数据资源密集型企业提供更有针对性的金融信贷服务保障。探索建立数据资产交易制度，鼓励数据资产流通交易，促进数据资产的优化配置。

（作者单位：江苏省社会科学院经济研究所）

责任编辑：包咏菲