加强重庆基础研究人才培养的建议大力实施“智融惠畅”工程助力西部金融中心建设发展面向乡村振兴的职业教育以数据“四化”助力数字经济高质量发展
第012版:思想周刊·智库
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加强重庆基础研究人才培养的建议
大力实施“智融惠畅”工程助力西部金融中心建设
发展面向乡村振兴的职业教育
以数据“四化”助力数字经济高质量发展
    
 
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2023 年 08 月 21 日 星期 放大 缩小 默认 
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以数据“四化”助力数字经济高质量发展

朱福勇 李志兵

  不久前,习近平总书记在四川考察时强调,要把发展特色优势产业和战略性新兴产业作为主攻方向,加快改造提升传统产业,前瞻部署未来产业,促进数字经济与实体经济深度融合。数据作为数字经济的关键生产要素,是国家基础战略资源,是推动经济高质量发展的重要动力。要努力在数据赋能精准化、数据要素市场化、数据交易多元化和数据治理法治化建设上下功夫,充分彰显数据流在推进数字经济高质量发展中的作用。

  夯实数据赋能精准化发力,激活数据流引领高质量发展的“主引擎”。充分释放数据价值是数字经济高质量发展的关键。我市应当果断采取措施,确保数据的准确性、完整性和可用性,遵循市场规律,精准化数据赋能。一是制定数据开放共享激励政策。基于数据利益主体的期望和担忧,设计恰当的激励机制,出台政策落实责任制和实施保障程序,建立反馈机制,明确目标方向,扩展数据容量,聚合数据资源,赋能经济发展。二是推动数据品质与流动的标准化建设。制定适宜的数据格式规范和数据流通规范,通过政策、合约、奖励等,引导采用规范,鼓励数据标准化行为,引入数据经纪人制度,建立和完善数据评估鉴定和质量检测机制,提升数据可用性。三是建立健全数据分类分级管理制度。遵循数据来源、用途和领域规律,尊重各主体意见和建议,平衡各方利益,推进政产学研及社会组织间合作,保障管理制度的全面性和协同性。

  加快数据要素市场化培育,激发数据流引领高质量发展的“新动能”。市场化以高效的资源配置能力,推动数据流通与利用最大化,激发创新,增强竞争力,促进产业升级。首先,强化数字基础设施建设。坚持政府引导、企业主导、政企合作,协同开发工业互联网、大数据中心和云计算等关键项目,制定适当的政策和标准,重点确保基础设施安全、稳定和互操作性,兼顾偏远地区,谨防“数字鸿沟”,不断筑牢数据流载体。其次,确保数字人才有效供给。激励教育机构开发和实施与数据相关的教育课程,为培育数字人才提供充分条件和机会,紧密融合产业,匹配市场需求,制定优惠政策和激励措施,引导和助推人才流向,为数据流通储备丰富的人力资源。最后,发展数实融合新范式。通过政府资金支持,引导实体企业与科技公司联手,加大对传统产业数字化改造升级的支持,助推新技术在传统领域的应用,深入推进数字经济与实体产业融合,探索适合各领域的数字化转型路径,鼓励跨行业合作和创新。

  探索数据交易多元化模式,拓宽数据流引领高质量发展的“渠道源”。数据交易多元化能提高流通效率,丰富数据资源,调动积极性,迸发新的商业模式,提升数字经济灵活性。当前我市数据交易平台和产品略显单调,需探索多元化路径。一是推动交易平台的多样化。鼓励发展包括集中交易所、分散交易平台、基于区块链技术的点对点交易等不同类型的数据交易形式,激励各类主体积极参与,使数据交易更加多样,灵活设置集中交易和分散交易的比例和模式,满足不同领域和层次需求,畅通数据流渠道。二是推动以集中交易为主体、多种形式共同发展。设立一个或几个数据集中交易核心枢纽作为交易主体,实施统一、严格的监管标准,保护数据消费者权益,防止市场不正当竞争,确保市场秩序、数据安全和交易效率。三是丰富数据交易业态或数据产品。鼓励交易市场的产品创新,推动数据期货、数据信托、数据租赁、个人数据管理等新型交易形式的发展,引导各行业领域的数据融合,实现数据向更广泛的业态安全有序流通。

  构建数据治理法治化体系,筑牢数据流引领高质量发展的“压舱石”。法治化能保障数据流通安全、保护隐私权益,促进各类主体间的信任和合作,使数字经济可持续发展。一是健全数据治理政策法规体系。全面审查和调整现有政策法规,与国家政策和法律法规保持融贯,衡量各方安全风险和数据利益,匹配数据流动和商业需求,制定和修订相关法规体系,明确划分企业、平台和用户等各类主体的权责关系,为数据采集、保存、流通和共享等提供全链条保障。二是强化数据治理法律实施体系。构建执法框架,组建专门执法队伍,提升执法能力,杜绝违规执法,设置公正透明的审查和监管机制,确保法律公正、高效实施,进行数据收集、共享、分析、发布、决策等全过程合规管理,增强数据新业态司法包容性,加大对数据权益的司法保护力度。三是提升数据治理的普法宣传效果。不断创新法治宣传教育的内容、形式、手段,创建数据相关法律知识的在线平台,开发互动式学习工具,借助社交平台,全面提升法治观念,推动形成全社会尊法学法守法用法的良好氛围。

  (作者单位:西南政法大学人工智能法学院,本文为最高人民法院司法研究重大课题:ZGFYZDKT202116-02成果)

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