评论 | 让数据产业引擎动力更强劲 - 新鲜讯息

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文 | 国家信息中心研究员吕欣

数字技术发展日新月异，数据已成为新型生产要素和基础性战略资源。数据要素通过协同赋能、创新转化，不断发挥放大、叠加、倍增作用，对全球生产、流通、分配、消费活动产生深远影响。数据产业是将数据转化为资产，将数据资产加工为数据产品和服务，并以数据产品和服务为相关产业赋能的行业总和，是数据要素流动、配置和利用的重要载体，是释放数据要素价值潜力、推动数字经济高质量发展、培育新质生产力的重要抓手。

近年来，围绕数据要素开发和价值挖掘的企业不断涌现，我国数据产业呈快速发展态势，相关制度和管理机制不断完善，数据资源总量持续增长。数据产业已初步构建起覆盖数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理等环节的产业链，企业规模逐步壮大，产业生态日益成熟。

发展规模显著扩大。据统计，2020年我国数据产业规模为1万亿元，到2023年已突破2万亿元。预计2024年至2030年间，数据产业将保持20%以上的年均增长率，到2030年产业规模有望达到7.5万亿元。截至2023年，全国数据企业数量超过19万家。2023年，全国数据生产总量达32.85ZB（泽字节），同比增长22.44%。截至2024年9月底，我国在用算力中心超过880万标准机架，算力总规模达268EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算次数）。这些数字表明，我国数据产业处于快速发展阶段，逐步成为战略性新兴产业的制高点、发展未来产业的着力点和驱动经济发展的重要引擎。

政策支持更为精准。近年来，我国陆续出台了一系列支持数据产业发展的政策措施，包括《关于促进企业数据资源开发利用的意见》《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》等。各地因地制宜推出专项政策，支持数据产业和企业快速发展，助力传统行业在效率提升、流程优化和组织变革方面转型，成效显著。现代农业领域，农业农村大数据平台建设推动农业生产全流程数字化管理；商贸流通领域，多源数据实时精准服务，优化供应链管理，改善消费者体验；交通运输领域，江海联运数据的打通有效助力航运物流降本增效；金融服务领域，搭建普惠金融综合服务平台，以数据技术破解中小微企业融资难、融资贵问题，促进金融资源精准配置。

产业发展全球化拓展。各国为构筑国家竞争新优势，纷纷出台数据产业促进政策，推动本国数据企业抢占全球数据产业制高点。在此背景下，全球数据产业发展已突破地域限制，数据企业之间的合作与竞争不断加强，数据跨境流动及国际规则制定成为各国关注的焦点。随着促进数据跨境有序流动相关政策逐步完善，根据初步统计，2024年我国跨境电商进出口2.63万亿元，增长10.8%。这一趋势不仅体现了我国在全球数字经济中的重要地位，也为数据产业的国际化发展提供了新机遇。

随着数据规模的快速增长和流通效率的不断提升，数据产业形态迭代演进，对强化数据安全、提升数据标准化、加快数据人才培养等方面的现实需求更加迫切。

一方面，数据安全与隐私保护不强，是当前数据产业发展的核心挑战。国内外数据泄露事件涉及金融、工业、教育等多个领域，不仅会损害个人和企业的权益，还会对国家安全、经济发展和社会稳定构成威胁。美国电话电报公司在2024年发生大规模用户数据泄露事件，约7300万用户的信息被泄露，对公司声誉和用户信任度造成严重影响。另一方面，数据孤岛依然存在以及标准化不足，是限制数据产业集群化发展的主要瓶颈。统一的数据标准与规范、开放的数据授权机制、互联互通的数据空间，是数据企业发展壮大和数据产业集群培育发展的迫切需求。截至2024年7月，我国已有243个省级和市级的地方政府上线了数据开放平台，开放的有效数据集超过37万个。但仍有不少高经济价值的数据资源难以实现流通、共享、融合，不同系统和平台之间的数据兼容性差，影响数据要素市场循环，不利于营造竞争有序、繁荣活跃的数据产业生态。此外，加强技术创新与人才培养，已成为推动数据产业高质量发展的当务之急，当前的人才供给数量、梯队结构难以满足产业发展需求。

充分发挥数据产业引擎作用，需聚焦主体培育、政策配套、市场建设、人才培养、技术创新、国际合作等领域的难点问题，多措并举、协同发力。一是积极培育数据产业主体，构建重点企业跟踪服务机制，围绕数据产业重要环节流程，建立长效沟通联系服务机制，引导大中小企业融通发展和产业链上下游协同创新，加快形成良好数据产业生态。二是提升数据产业治理水平，进一步健全鼓励数据产业高质量发展的相关配套政策法规，明确数据产业发展方向、支持措施和监管要求，建立健全行业标准与规范。三是优化数据要素市场环境，加快推进数据资源开发利用，促进数据要素市场规范发展，完善数据要素流通和交易制度，明确数据产权归属，完善数据安全保护和管理制度，培育形成公平、透明、高效、安全的数据市场环境。四是加快数据人才培育，统筹数据行业人才队伍建设规划，健全数据人才认定标准，形成与数据产业高质量发展适配的人才梯队。五是推动数据技术创新融合，鼓励企业、高校和科研机构加大在数据处理、分析、挖掘等领域的技术研发投入与合作，加强数据核心技术与人工智能等技术的融合应用，培育数据服务、数据咨询、数据治理等新业态新模式，实现数据产业链拓展和价值链跃升。

（来源：经济日报）

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