梅宏院士:夯实数字经济发展的基础
2023-11-10 19:6:18 Author: mp.weixin.qq.com(查看原文) 阅读量:5 收藏

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文 | 中国科学院院士 梅宏
数字经济是一种继农业经济和工业经济之后的新经济形态,源于以互联网为代表的新一代信息技术的高速发展,当前正处于成形展开期,其主要特征是数据成为新的关键生产要素。未来几十年,我们将经历一场由新一代信息技术驱动的深刻的经济社会变革,无论是将其视为新一轮的工业革命,还是将其视为对工业社会的颠覆性变革,数字化转型已成为当今世界经济社会发展不可逆转之势。我们已经站在信息社会的门口,并将走向数字文明。
实施国家大数据战略,建设数字中国、发展数字经济已成为新时代的国家战略。党的十九大报告正式提出建设数字中国,拉开了我国全面推进数字化转型的帷幕,党中央、国务院作出了一系列重大决策部署,各地区各部门高度重视发展数字经济。特别是《“十四五”数字经济发展规划》的发布,以及《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和《数字中国建设整体布局规划》的出台,更是掀起了数字化转型发展的高潮。但是,我国数字经济发展仍面临认知和理念、体制和机制、路径和方法、技术和工具等多方面挑战。为促进数字经济新形态的有序形成和健康发展,必须夯实数据要素市场、数字治理体系与数据技术体系“三大基石”。

一、培育数据要素市场是数字经济发展的基本前提

数据作为生产要素,高效共享、流通、交易构成了数字经济的源头活水。发展数字经济的关键是数据要素市场的培育与形成。所谓数据要素化,是指将数据确立为重要生产要素,并通过各类手段让其参与社会生产经营活动的过程。我国是首个将数据列为生产要素的国家,数据要素化尚处起步探索阶段,国际上亦无先例可循。数据要素化在资产地位、权属确权、流通交易、利益分配和安全隐私等方面存在诸多障碍。总体来看,数据要素化主要包括递进的三个层次:一是数据资源化。主要涉及原始数据的获取以及后续的清洗、加工和组织等,这是数据价值释放的前提。当前,数据作为基础性战略性资源已得到广泛共识。二是数据资产化。需要在法律上确立数据的资产属性,成为和不动产、物产等一样可以入表的资产,这是数据要素价值得以保障的根本。在现有法律体系框架下,数据资产地位尚未确立,更难以有效解决数据的权属和确权问题。三是数据资本化。要使得数据的价值可度量、可交换,成为可以被经营的产品或商品,这是数据要素价值得以释放并创造新价值的途径。但目前数据的流通共享难,定价和收益分配无章可循,数据平台的虹吸效应、垄断行为带来税收侵蚀、收益失序等问题,成为制约数据要素化的瓶颈。基于此,需从国家层面统筹数据要素市场培育,一方面加强顶层设计,为数据要素市场建设设定目标、构建框架;另一方面在体制与机制建设过程中留足探索与创新空间。

二、构建数字治理体系是数字经济发展的重要保障

数字治理体系是数据要素市场健康有序及数字经济健康发展的保障,其中,数据治理体系的建设是核心。随着数字化转型的加快,传统的形成于工业社会的国际治理体系、机制及规则难以适应数字化发展所带来的变革,无法有效解决数字平台崛起所带来的市场垄断、税收侵蚀、数据安全等问题以及新兴技术及其应用所带来的监管、伦理和社会问题,亟需构建多元主体参与、开放多元、基于信息基础设施和信息技术的新型治理模式、体系与机制。目前,全球数字治理体系的构建已提上议事日程,未来十年,全球治理体系将深刻重塑。数字治理涉及国际、国家、社会、机构、个人等多主体,以及社会、经济、文化、科技、舆情、安全等多领域,其中,以最大限度释放数据价值为目标的数据治理是数字治理的资源基础。近年来,各国高度重视数据治理体系构建,基于不同关注点,推动了一系列方针政策和法律法规的制定与发布,但系统化的数据治理框架尚未形成。鉴于我国国情,需从治理内容(四个方面:数据资产地位、管理体制机制、促进共享开放、保障安全隐私)、治理主体(三个层次:国家、行业、组织)、治理手段(四项工具:制度法规、标准规范、应用实践、支撑技术)三个维度构建“四三四”数据治理体系框架。

三、完善数据技术体系是数字经济发展的有力支撑

数据技术体系是数据要素化、数据治理和数字治理以及数字经济发展的技术支撑。数字经济的发展离不开数字化基础设施与信息技术,特别是涉及数据全生命周期的大数据技术的支撑。大数据技术主要涉及大数据管理和处理技术、大数据分析方法以及大数据治理技术等。当前,大数据技术发展面临系列挑战,诸如如何应对数据指数增长带来的算力性能和能效挑战,如何管理超大规模的数据资源,如何满足大数据高效处理的需求,如何实现多源异构大数据的多模态融合分析与可解释性分析,如何形成系统化的大数据治理框架与关键技术等。展望未来,大数据技术发展呈现出若干重要趋势,总体来看,未来将以数据为中心,计算资源围绕数据组织,从“计算为中心”向“数据为中心”的技术模式转型;数据进一步独立于应用,推动数据要素化的发展;高能效大数据技术栈是可持续发展的关键;大数据标准规范和以开源社区为核心的软硬件生态系统仍然是发展的重点。数据处理方面,近数处理成为突破性能瓶颈的重要途径,包括存储上移、算力下移以及分布式计算模式的转变。系统设计需从扩展性优先走向性能优先,需要考虑性能优先的系统设计、领域专用软硬件的支持和新兴的数据处理方法。数据管理方面,数据管理正在从面向和限定于单域的孤立服务,发展到跨越空间域、信任域和管辖域的数据共享与协同服务的新阶段,跨域数据管理需要破除“数据孤岛”,促进数据要素的共享与协同,促进数据价值的最大化。数据分析方面,需从单域单模态分析到多域多模态融合,实现广谱关联计算。从聚焦关联到探究因果,实现分析结果可解释。数据治理方面,基于数字对象架构(DOA)的数联网将成为数字化时代的新型信息基础设施,为数据治理的体系化建设提供技术支撑。数据技术体系的演进难度大、创新性强,需从国家层面统筹并组织实施,集中力量攻克核心关键技术。

夯实数字经济发展基础,需要发挥我国的制度优势,做好顶层规划并抓好推进落实。今年3月,中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》,提出组建国家数据局,负责协调推进数据基础制度建设,统筹数据资源整合共享和开发利用,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等,为我国数字经济发展提供了有力的组织保障。如今,国家数据局挂牌成立,标志着我国数字经济发展新阶段的开始。期待在国家数据局的统筹规划与领导下,围绕“三大基石”,夯实数字经济发展的基础,促进我国数字经济的有序健康和高水平发展。

(来源:国家数据局)

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文章来源: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzE5MDAzOA==&mid=2664197246&idx=2&sn=57abbc3102512a5a0a4b3784ec8c3c8e&chksm=8b596e87bc2ee7914687256932cc977bb32750656235b0fa70e95556736cd67f537bb0e9d3f6&scene=58&subscene=0#rd
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