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以數據要素為重要引擎發(fā)展新質生產力

作者:董康(四川省社會科學院經濟研究所助理研究員、博士);巫南克(四川省創(chuàng)新驅動發(fā)展中心產業(yè)研究部部長)

習近平總書記在主持中共中央政治局第十一次集體學習時強調,發(fā)展新質生產力是推動高質量發(fā)展的內在要求和重要著力點,必須繼續(xù)做好創(chuàng)新這篇大文章,推動新質生產力加快發(fā)展。新質生產力是由生產要素創(chuàng)新性配置、技術革命性突破、產業(yè)深度轉型升級催生的先進生產力,最終目標是擺脫傳統(tǒng)經濟增長方式與生產力發(fā)展路徑,即在生產中弱化對傳統(tǒng)生產要素投入數量的依賴,強化對生產要素優(yōu)化配置與新生產要素的需求。

數據作為現(xiàn)代經濟社會的核心資源,具有獨特的價值和潛力。2015年9月,國務院在《促進大數據發(fā)展行動綱要》中從國家大數據發(fā)展戰(zhàn)略全局的高度,提出了我國大數據發(fā)展的頂層設計,并將數據列為國家基礎性戰(zhàn)略資源,肯定了其對于經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生的重要作用。2020年4月,中共中央、國務院發(fā)布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,數據作為一種新生產要素首次寫入中央文件,與土地、勞動、資本、技術并列。數據要素邊際成本遞減、邊際效益遞增的經濟屬性,以及非競爭性、部分排他性和非稀缺性等特征,使其能夠高效驅動創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置和提升產業(yè)競爭力。同時,數據要素的多場景應用和復用能力,進一步放大了其在新質生產力發(fā)展中的關鍵作用。因此,充分利用數據要素,對于推動新質生產力的形成,實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展具有不可替代的重要性。

新質生產力的形成至少包括勞動力、勞動資料與勞動對象的躍升。應從這三個方面入手,充分挖掘數據要素潛力,加快培育新質生產力。

以數據要素賦能新型勞動者

一是提升數據收集與分析能力。對于教育機構、培訓機構以及企業(yè)而言,應加大對數據分析技術的投入,通過收集并分析行業(yè)趨勢、技能需求、勞動力市場變化等數據,為勞動力培養(yǎng)提供更為精準的方向和內容。

二是強化數據在職業(yè)教育和培訓中的應用。職業(yè)教育和培訓機構可利用大數據、人工智能等技術,開發(fā)個性化的學習路徑和課程推薦系統(tǒng),根據每個學習者的特點和需求提供定制化的學習體驗。這些機構還能夠與企業(yè)合作,共享數據資源,了解企業(yè)對勞動力的具體需求,從而調整教育內容和方式,更好地滿足市場需求。

三是鼓勵政府和社會組織合作建立統(tǒng)一的勞動力市場匹配平臺,利用大數據和算法技術,實現(xiàn)企業(yè)和求職者的精準匹配。平臺應收集并更新各行業(yè)的職位信息、技能要求、薪資待遇等數據,為求職者提供全面的職業(yè)信息和就業(yè)指導。同時,應鼓勵企業(yè)積極采用數據驅動的生產和管理模式。通過實時收集和分析生產數據,評估員工的表現(xiàn)和潛力,為員工提供個性化的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃和培訓機會。基于數據的管理模式不僅可以提高企業(yè)的競爭力,還會提升員工的積極性和創(chuàng)造力。

與此同時,在利用數據要素助力新質勞動力形成的過程中,還要高度重視數據安全和隱私保護問題。通過建立完善的數據安全管理制度和技術防護措施,確保數據的機密性、完整性和可用性;還應加強對員工的數據安全教育和培訓,提高員工的數據安全意識和技能水平。

以數據要素催生新質勞動資料

一是建立完善的數據收集和整合機制。通過多樣化的數據來源,包括公共數據庫、企業(yè)數據、用戶生成內容等,全面收集與新技術研發(fā)相關的數據。利用數據清洗、整合和標準化等技術手段,確保數據的準確性和一致性,為數據分析和挖掘提供可靠基礎。

二是強化應用機器學習、深度學習等先進的數據分析技術,深入挖掘數據中潛在價值和規(guī)律的能力。通過對大量數據的關聯(lián)分析、趨勢預測和模式識別,發(fā)現(xiàn)新技術研發(fā)的可能方向和突破口,為科研人員提供有力的數據支持。

三是推動數據共享與開放合作。建立數據共享平臺,促進不同領域、不同行業(yè)之間的數據流通與共享。鼓勵企業(yè)、研究機構和高校等開展跨界合作,共同挖掘數據價值,推動新技術的產生和應用。通過合作與交流,打破行業(yè)壁壘,促進數據驅動的技術創(chuàng)新。

四是構建數據驅動的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng),包括數據提供者、數據分析者、技術創(chuàng)新者等多個角色。在這個生態(tài)系統(tǒng)中,各個角色可以相互合作、共享資源、共同創(chuàng)新。數據提供者可以提供高質量的數據資源,數據分析者可以利用這些數據進行深度挖掘和分析,技術創(chuàng)新者則可以基于數據分析的結果進行新技術的研發(fā)和創(chuàng)新。這種生態(tài)系統(tǒng)有助于匯聚更多創(chuàng)新資源,推動新技術的快速產生和發(fā)展。

數據要素使得量子計算、生物技術、虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實、神經科技和腦機接口等新一代新興技術得以出現(xiàn),成為新質勞動資料,并且新質勞動資料在數據要素賦能下會不斷涌現(xiàn)、提升與突破。

以數據要素促進創(chuàng)造新質勞動對象

一是提升數據要素構建新商業(yè)模式、新經濟場景的能力。應建立完善的數據交易市場、定價機制和治理體系,做好數據質量管理、數據標準化、數據安全管理等方面工作,使數據成為一種可交易、可流通的資產,從而激發(fā)數據提供者的積極性,促進數據的共享和流通,推動新商業(yè)模式和新經濟場景的形成。在保證數據供給的基礎上,培養(yǎng)企業(yè)內部的數據驅動思維和文化,使數據成為決策和創(chuàng)新的重要依據。通過數據驅動的企業(yè)文化,激發(fā)員工的創(chuàng)新意識和積極性,促使新商業(yè)模式和新經濟場景的不斷涌現(xiàn)。

二是助推傳統(tǒng)生產要素實現(xiàn)數字化轉型。包括制定數字化轉型指南,建立數字化轉型咨詢平臺,為企業(yè)提供專業(yè)咨詢和解決方案,從而明確傳統(tǒng)生產要素轉型的目標、路徑和關鍵步驟。還應簡化審批程序,降低數字化轉型過程中的行政成本和時間成本。同時,要加強跨部門、跨行業(yè)的政策協(xié)調,打破行業(yè)壁壘,為傳統(tǒng)生產要素的數字化轉型創(chuàng)造有利的營商環(huán)境。傳統(tǒng)生產要素轉型后將呈現(xiàn)出新形態(tài),成為另一種新質勞動對象。

三是鼓勵數據要素孵化新生產領域。要建立健全數據驅動的新生產領域研發(fā)體系,如新材料、新能源等。政府應推動建立以大數據、人工智能等技術為基礎的研發(fā)平臺,鼓勵企業(yè)通過數據分析挖掘新領域的性能、結構和制備工藝等信息,縮短新領域的產生周期;還應支持企業(yè)通過數據分析優(yōu)化新生產領域產業(yè)鏈布局,實現(xiàn)原材料采購、生產加工、產品銷售等環(huán)節(jié)的協(xié)同和高效管理。同時,需引導資本投向數據驅動的新生產領域,鼓勵企業(yè)通過并購、重組等方式整合優(yōu)勢資源,提高產業(yè)集中度。除此以外,要認識到在新生產領域產生過程中,數據安全和知識產權保護尤為重要。因此,應建立健全數據安全管理制度和知識產權保護機制,加強對關鍵數據和核心技術的保護力度,打擊侵權行為,為新領域的數據要素應用提供良好的創(chuàng)新生態(tài)。

[責任編輯:張堯]