以数据开放与算力开发为抓手,加快新质生产力发展|法经兵言
时间:2024-03-26 17:59:48来自:第一财经字号:T  T

今年全国两会政府工作报告(下称“报告”)提到,2024年政府工作任务第一项就是“大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力”,还提出要“深入推进数字经济创新发展”,特别是提出了“开展‘人工智能+’行动”“健全数据基础制度,大力推动数据开发开放和流通使用”以及“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”,这些是本次报告的亮点之一,同时也说明了加快新质生产力发展,需要从数据开放和算力开发等两个关键方面入手。

新质生产力发展离不开数据与算力协同

去年9月以来,中央高层多次强调,要加快发展新质生产力,扎实推进高质量发展。新质生产力是由技术革命突破、生产要素创新配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力,主要体现在劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合质变,实现了全要素生产率提升。伴随着当前经济社会从工业经济时代迈向数字经济时代,数据要素与算力等科技创新及应用成为当今时代发展新质生产力的关键。

数据要素价值实现是推动新质生产力发展的关键环节,新质生产力发展需要数据要素应用赋能,数据要素对经济赋能的过程,就体现了生产力的新质。数据要素开放及流通使用,能够让数据要素价值不断积累,丰富数据内涵,提升数据应用效率,为更高级、更深层创新和相关决策提供依据参考。因此,数据要素充分开放共享,是数据要素高效流通和充分利用的基础,是提升生产力水平、推动产业变革的关键,新质生产力的发展需要数据要素开放。

同时,数据要素发挥重要作用则离不开算力驱动。国家发展改革委党组成员、国家数据局党组书记、局长刘烈宏提出,数字经济时代,算力是新质生产力,算力网是促进全国范围内各类算力大规模调度运营的数字基础设施,构建全国一体化算力网、推动算力基础设施化是国家现代化的重要标志之一。

随着数据体量指数性增长,强大的算力成为支撑数据收集、储存、处理、分析、应用的关键,算力的提升还能够不断加速数据处理,使得复杂的数据分析和模型应用具有可实现性。因此,算力可被称为数字经济“基础设施”,随着云计算、边缘计算等技术不断成熟,即使是中小微企业,乃至普通消费者个体也能够通过云服务获得所需算力,进一步促进了算力的普及普惠。

综上,推进新质生产力的创新发展,需要以数据开放与算法开发为抓手,数据要素和算力相互依赖,数据需要强大算力来处理和分析,而算力发展也需要高质量数据支撑。数据要素与算力协同发展,推动了新质生产力创新和提升。今年报告还提及了“促进数字技术和实体经济深度融合”,通过数据要素与算力协同,进一步融合人工智能等先进技术,促进资源优化配置、提高生产效率、创新经济模式,有效提升了生产力水平,实现了生产力跃迁。

健全数据基础制度,推动数据开放和流通使用

数据是新质生产力的关键要素之一,而数据要素的价值是在开放和流通使用中才能释放,并且数据要素是使用开发程度越高,其价值就越高,同时,其具有低边际成本、强融合性等特点,可以推动生产资料、生产方式和资源配置不断优化升级,从而促进新质生产力发展创新。因此,数据的开放和流通使用对于新质生产力的发展至关重要。

今年报告还提出,“健全数据基础制度,大力推动数据开发开放和流通使用”,《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(下称《意见》)就深刻指出了数据基础制度建设对于国家发展和安全的重要作用。数据要素在经济循环的各个环节中发挥着至关重要的作用:在生产上,数据要素能够优化生产流程、提高生产效率和质量;在分配上,数据要素可以准确地识别资源需求,有助于实现更公平和有效的资源分配;在交换上,数据要素促进了市场的透明度和效率,提高市场流动性;在消费上,数据要素能够更好改善消费者体验,让企业能够提供更符合消费者需求的商品和服务。

近年来,我国在数据要素相关基础制度建设方面做了较多探索,一是我国从顶层设计上制定了《数据安全法》《意见》等一系列数据相关法律和政策,为数据要素基础制度建设提供了法律基础与完善方向;二是我国各级政府部门加强了公共数据的开放和共享,促进了数据资源整合利用,有效发挥了促进数据开发开放的带头作用;三是不断探索数据要素市场发展,鼓励数据的交易和流通。

然而,我国在数据基础制度建设方面取得了重要进展,同时也仍面临一些挑战和堵点。我国虽已明确了数据这一新型生产要素的重要地位,但相关法律尚未明确数据产权归属,全国统一的数据要素市场尚未建立,数据要素定价机制尚未明确,数据要素市场交易与监管的边界也尚未清晰,这些阻碍了数据要素市场化配置的充分实现。

这导致在实践中面临着公共数据开放程度低,所开放数据呈现出质量不高、更新不及时、价值低、可读性差等特点,难以满足市场主体有效需求;企业数据共享流通混乱,表现为部分企业主观上限制数据流通或者过度采集数据等现象,影响了数据要素价值实现;个人信息数据还面临安全风险,存在着数据被过度收集,以及数据泄露、篡改、破坏、伪造等

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