完善数据要素制度建设,为数字经济发展保驾护航

  目前,中国数字经济发展规模巨大,速度迅猛,海量数据不断积累。根据国际数据公司(IDC)计算的数据,到2025年,中国的数据总量将达到48.6ZB,占全球数据总量的27.8%,每年对GDP的贡献率为1.5%至1.8%。
  面对海量的数据,如何用长尾来开发和利用就显得非常重要。这是因为数字经济的发展规律蕴含在各种数据中。加强数据要素管理,挖掘数据背后的内容,发现数字经济的发展规律,通过让数据“说话”,诊断数字经济的短板和痛点,从而有针对性地发展相关领域,推动数字经济高质量发展,助力数字中国建设。
  但是,我国数字经济发展仍有进一步提升的空间。首先要搞清楚数据元素的存量基数和增量空间。涉及的数据种类繁多,系统复杂多样。只有找出基数,才能更准确地判断数据元素。
  二是数据要素统计标准有待完善。国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类》为数字经济核心产业的统计标准化奠定了基础。但是,数字经济不仅包括数字产业化等核心产业,还包括产业数字化。目前,传统行业数字化相关数据尚未形成统一标准。
  第三,数据要素流动的障碍需要进一步打通。虽然数据的使用频率在增加,但实际上很多数据并没有真正作为“要素”投入到数字经济的运行中,还没有形成“输入-反馈”的链条。
  对此,应进一步完善数据元的统计标准,推进数据元的管理。为了盘活各部门、各地区的数据,需要从行业标准、技术标准、质量标准、数据标准等方面建立数据元管理体系,为下一步盘活数据资源提供依据。
  建立全国统一的数据要素市场,畅通数据要素流通渠道。构建特定维度的公共数据库,建立保障和联动机制。从人才、项目、成果等维度开发数据资源目录,形成中央、地方、基层公共数据库。行业数据、企业数据和社会数据可以根据各自的标准建立全国统一的数据库。推进数据库之间的横向连接、采集和共享,实现除涉密、涉及经济安全的数据外,公共数据库、行业数据库、社会数据库“三位一体”,形成全国统一的数据要素市场,从而畅通数据要素流通。
  以数据应用场景为切入点,提升数据应用能力。鼓励各地区建设数据资源开发利用典型场景,围绕教育、医疗、交通、旅游或工业互联网等适宜领域建设数据资源开发利用场景,培育或引进数据资源开发利用骨干企业,促进数据要素在推动传统经济数字化转型中的作用。

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