激發數據要素新動能 培育發展新質生產力

　　編者按

　　習近平總書記指出，發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點，必須繼續做好創新這篇大文章，推動新質生產力加快發展。數據要素是數字經濟時代創新的關鍵要素，國家數據局通過實施“數據要素×”行動，推進數據要素在重點行業和領域的廣泛利用，激活數據要素潛能。寧波要搶抓機遇，持續強化數據、算力等核心要素供給，創新發展新技術、新產品、新產業，助推新質生產力發展。

　　發揮數據要素乘數效應 加速數據要素價值釋放

　　孫洋 方丹丹

　　2023年12月31日，國家數據局等17個部門聯合印發了《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，這是國家數據局正式揭牌成立以來發布的首個政策性文件。該文件明確以推動數據要素高水平應用為主線，聚焦12個重點行業和領域，充分發揮數據要素協同優化、復用增效、融合創新作用，培育新質生產力，加速數據要素價值釋放，助力經濟社會高質量發展。

　　一、“數據要素×”的內涵

　　自2015年國家提出“互聯網+”以來，經過近十年的發展，互聯網技術深度融合應用于經濟社會各領域之中，全方位推動了經濟社會高質量發展，各行業領域數據資源不斷積累增長，數據在生產活動中發揮越來越重要的作用，已成為重要的戰略資源并被列為第五大生產要素。開展“數據要素×”行動旨在通過推動數據在多場景應用，提高資源配置效率，創造新產業、新模式，培育發展新動能，從而實現經濟規模和效率的增長。

　　“數據要素×”是“互聯網+”的延續和升華。“數據要素×”最顯著的特征是推進數據多場景、多主體復用，并且通過解構重組、匯聚融合等方式挖掘出更多價值，實現知識擴散、業務拉通、市場拓展和價值倍增，提升全要素生產率，拓展經濟增長新空間。例如，在醫療健康行業，在運用互聯網信息技術實現檢查報告、體檢報告、門診記錄等就診信息的線上查詢、共享互認，為居民提供便捷的診療服務的基礎上，通過“數據要素×”對日常診療數據和影像數據的再挖掘分析，提升健康智能化管理和影像AI閱片能力，進一步提高醫療質量和服務水平。

　　二、“數據要素×”行動的重要作用

　　通過發揮數據要素乘數效應，將數據融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，與不同生產要素結合，作用于不同主體，發揮協同、復用和融合作用，對其他生產要素、服務效能和經濟總量產生擴張效應，提升效率、釋放價值和創新發展，助推構建以數據為關鍵要素的數字經濟。

　　一是助力數字經濟高質量發展。數據要素已成為數字經濟時代影響全球競爭的關鍵戰略性資源，通過推動數據要素的高水平應用，數據產業將快速增長，數據交易規模將不斷擴大，場內交易規模將大幅提升，有效促進數據要素價值釋放，助力提升全要素生產率，實現經濟規模和效率的增長，賦能現代化經濟體系高質量發展。

　　二是助力培育和發展新質生產力。新質生產力是創新起主導作用，符合新發展理念的先進生產力質態，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。數據要素作為數字經濟時代科技創新的關鍵要素，通過實施“數據要素×”行動發揮場景牽引作用，推進數據要素在重點行業和領域的廣泛利用，激活數據要素潛能，推動生產力躍遷升級，培育以數據為關鍵要素的新質生產力。

　　三是助力搶抓人工智能發展機遇。人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，高質量數據是人工智能發展的根基，行業應用是人工智能落地的關鍵。通過聚焦重點行業領域，打造一批示范性強、顯示度高、帶動性廣的典型應用場景，進一步提升數據利用水平，推動人工智能行業應用落地，推動社會各界共同挖掘市場的需求，為人工智能技術的行業應用奠定基礎。

　　三、寧波推進“數據要素×”行動的思考和建議

　　自2022年12月“數據二十條”發布以來，各地紛紛響應國家戰略部署，因地制宜探索制定適應本地發展的數據要素相關規劃，大力培育數據產業。北京發布了《關于更好發揮數據要素作用進一步加快發展數字經濟的實施意見》，明確通過創新數據制度、商業模式以及應用場景，建設數據基礎制度先行區；上海印發了《立足數字經濟新賽道推動數據要素產業創新發展行動方案（2023-2025年）》，提出打造國家級數據交易所、數據產業地標，建設“2+X”數據要素產業集聚區，為后續開展“數據要素×”行動打下了堅實基礎。此外，各地也積極將數據要素市場化配置改革相關工作作為重點任務納入2024年政府工作報告，加速推動數據要素價值釋放。

　　近年來，寧波深入貫徹落實數字中國、網絡強國戰略部署和數字經濟創新提質“一號發展工程”總體要求，積極推進數據要素市場化配置改革，制定了數據要素市場化配置改革行動方案，出臺了《寧波市公共數據授權運營管理實施細則》，建成全市統一的公共數據授權運營平臺，設立公共數據授權運營中心，建設公共數據實驗室，探索挖掘高價值應用場景。今年1月，寧波市首批公共數據授權運營應用場景上線，發布上線“甬有智醫”醫療AI服務、中�？坡撋虡I保險應用、能效洞察者企業能效服務等首批7個公共數據授權運營應用場景，同時加快培育數商企業，有力推動了數據要素市場化發展。下一步，寧波將聚焦優勢行業領域，深入實施“數據要素×”行動，從推進數據要素協同優化、復用增效、融合創新三個方向發力，積極探索數據要素與實體經濟融合創新路徑，努力打造一批數據要素高水平應用標志性成果，積極爭創國家數據要素應用示范區。

　　一是探索數據基礎制度落地實踐。穩步推進數據基礎制度體系建設，探索數據確權授權的有效模式、數據流通交易的有效途徑、數據收益分配的有效機制、數據安全治理的有效舉措。深入推進公共數據授權運營，不斷優化授權工作機制，逐步擴大授權運營行業領域范圍，挖掘更多高價值的公共數據與企業數據融合應用場景，釋放公共數據價值。

　　二是推動數據高質量供給。聚焦數據高質量供給和共享利用，以“標準+治理”“歸集+回流”“需求+協調”“開放+大賽”加大公共數據提質擴面力度，推動公共數據“聚、融、通、用”。鼓勵引導企業開放數據及服務，鼓勵市場力量挖掘商業數據價值，支持社會數據融合創新應用，提升高質量數據的供給水平，推動數據“供得出”。

　　三是促進數據高效率流通。以行業為切入探索數據交易市場建設新路徑，建設行業性數據流通平臺，并與國家級數據交易平臺互聯互通。加快部署數據流通和數據安全基礎設施，打通數據流通堵點，為形成低成本、高效率、可信賴的數據流通環境提供支撐，保障數據“流得動”。

　　四是推進數據高水平應用。堅持場景驅動，深化拓展“數據要素×”場景應用，圍繞港航物流、紡織服裝、醫療健康、金融保險、海洋經濟等寧波優勢特色行業領域，深度挖掘高價值應用場景，在場景中發揮數據的協同優化、復用增效、融合創新作用，充分賦能千行百業，確保數據“用得好”。

　　五是推進數據產業高速發展。打造數據產業集聚區，不斷強化政策支持，助力數商發展壯大，培育一批服務型、應用型、技術型數據要素型企業，加大龍頭數據商引育力度，大力發展第三方專業服務機構。出臺數據產業專項支持政策，在數據資源開發、數據產品交易、應用場景挖掘等多方面給予數商企業補貼，激發數據要素市場各方的參與積極性和創新動力，充分激活數據要素價值。

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　　數智賦能助推發展新質生產力

　　胡佳艷 周瑜曄

　　2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察時首次提出“新質生產力”；12月，中央經濟工作會議強調“以顛覆性技術和前沿技術催生新產業、新模式、新動能，發展新質生產力”。2024年1月，習近平總書記在第十一次中央政治局集體學習時，就發展新質生產力作出重要論述和重大部署；3月，“加快發展新質生產力”被列為今年政府工作十大任務之首。數字化時代，加快發展新質生產力，開辟發展新領域新賽道，既是塑造發展新動能推動經濟社會高質量發展的內在要求，又是贏得發展主動權構筑競爭新優勢的戰略選擇。

　　一、數字化視角下的新質生產力

　　生產力是馬克思主義政治經濟學的核心概念，是推動社會進步最活躍、最革命的要素，也是社會發展的最終決定力量。從18世紀第一次工業革命的機械化，到19世紀第二次工業革命的電氣化，再到20世紀第三次工業革命的信息化，每一輪重大科技創新都帶動了生產力大解放，極大地促進了人類生產生活方式的躍升。

　　當前，全球科技創新步入密集活躍期，新一代信息技術、生物、能源、材料等領域不斷涌現顛覆性技術，呈現深度交叉融合、多點突破的發展態勢，尤其是大數據、人工智能、區塊鏈、數字孿生等新一代數字技術的高鏈接性和強滲透性，以及“數據+算力+算法”構成的技術底座，都為催生形成新質生產力孕育了良好的發展環境。

　　數字化視角下，新質生產力的三要素勞動者、勞動資料和勞動對象都具有新的內涵。就勞動者來說，數字技術的深入應用，不僅催生了數據管理師、算法工程師等新興職業，同時也對勞動者的數字化素養與技能提出了新要求，比如需要具備數字化視野、能夠熟練掌握運用數字技能、使用先進數字設備等。勞動資料方面，隨著數字新技術的發展應用，越來越多新型的先進生產工具產生，包括高端智能設備、算力基礎設施、數據基礎設施、信息系統平臺等，如超算智算中心、數據交易所、工業互聯網、工業軟件等蘊含更高技術含量的勞動工具。而勞動對象，從傳統自然界物質向數據等不受時空限制的非物質形態延伸，范圍不斷拓展。數據作為新型生產要素，具有強滲透性、低成本復用和非競爭性等特性，快速滲透到生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，在資源配置、創新決策、組織形態變革等方面發揮效能，拓展傳統生產邊界，大幅提高全要素生產率，與其他生產要素構成創新發展合力，形成數據驅動創新發展新模式，促進生產力躍遷。

　　二、寧波加快數智賦能新質生產力發展的對策建議

　　新一輪科技革命和產業變革，促進全球數智化進程不斷加快，特別是ChatGPT引爆人工智能新浪潮，數據量和算力需求呈指數級增長，為培育新質生產力奠定堅實基礎和發展前景。下一步，寧波要搶抓機遇，持續強化數據、算力等供給，創新發展新技術、新產品、新產業，助推新質生產力發展。

　　1、深化數據要素市場化配置改革，釋放數據要素潛能

　　一是加強數據高質量供給。數據是新型勞動對象，需推進數據標準化治理。深入開展“一數一源一標準”治理，迭代升級人口、法人等五大基礎庫，完善特色專題庫，形成一體化數據資源體系，形成多元主體參與的“共建、共治、共享、共用”數據治理新格局，促進數據價值充分利用，為生產力的能力躍遷奠定堅實數據基礎。

　　二是加強數據高效率流通。面向數據流通全生命周期，持續健全交易流通、開發共享、安全認證、數據資產登記等數據基礎制度，規范登記、共享、流通等規范標準。加快港航物流等行業性數據交易平臺和數據交易監測平臺建設，推進與國家級數據交易場所互聯互通，構建數據交易市場體系，促進數據流通合規高效，釋放數據要素潛能，以數據創新驅動科技創新，為生產力的能力躍遷提供不竭動力。

　　三是加快數據高水平應用。利用數據要素可協同、可復用和可融合的特性，以場景應用為牽引，在智能制造、港航物流、醫療健康、金融保險等關鍵特色領域，充分發揮數據要素乘數效應，打造一批實效明顯、特色鮮明、可復制推廣的示范應用場景，推進數據要素廣泛應用，為新質生產力提供應用支撐。

　　2、統籌算力布局聯網，優化算力應用生態

　　一是優化算力網絡供給。加快寧波人工智能超算中心建設應用，按需擴容通用算力和智算算力，積極面向新質生產力創新主體和應用主體開放算力資源。統籌優化算力資源布局，加快構建城市算力網，探索超算中心與企業高校自建數據中心、邊緣計算資源池、云平臺等算力設施的組網互聯，促進算力跨網調度，構建合理可控的算力供給體系，以算力筑基新質生產力。

　　二是加快算法模型研發。鼓勵高校院所打造高水平創新聯合體，開展通用大模型和垂直領域大模型技術攻堅。圍繞智能制造、生物醫藥、新材料等領域，推動面向行業領域應用的算法模型研發，創新模型場景應用，為新質生產力發展提供模型支撐。

　　三是增強算力賦能效用。發揮算力是激活新質生產力的關鍵引擎作用，開展“人工智能+”行動，推動算力入園、入企、入校，培育應用場景，優化協同共生的算力生態。圍繞“361”萬千億級產業集群，鼓勵在新能源、高端裝備、新材料等優勢領域，培育打造一批算力賦能新型工業化典型應用場景，促進數實融合縱深推進。圍繞港航物流、氣象水利、政務服務等方面，深化算力賦能應用，推動業務流程智能化，促進城市精細化、智能化治理水平顯著提升。

　　3、強化數智賦能，培育新質生產力動能

　　一是加快培育數字新技術。加大數字科技創新力度，推動更多從“0到1”的顛覆性原創性技術突破取得新進展，實現數實融合質效提升，塑造發展新優勢。面向大數據、人工智能、量子科技、數字孿生等領域，強化本地高端平臺的聯動合作，健全自主可控的數字技術協同創新體系。加快協同推進數據挖掘分析、大模型核心算法、可視化渲染等數字技術攻關，進一步激發各類主體的創新活力，暢通科技創新、產業創新與金融支持等渠道，提高科技成果轉化水平和產業化水平，以數字技術創新提升新質生產力。

　　二是加快培育數字新產品。加速AI大模型、數據產品等數字新產品研發應用。加強數據產品新供給，率先在港航物流、健康醫療、智能制造、金融保險等特色優勢領域，深度挖掘高價值應用場景，積極探索數據資源產品化、產品開發規范化、產品流通市場化，打造一批具有全國影響力的數據產品品牌。加強智能產品數字化創新，聚焦集成電路、智能終端、智能網聯汽車核心零部件、智能裝備等重點領域，加快新一代數字產品研發制造和應用推廣。

　　三是加快培育數字新產業。前瞻性謀劃布局未來智能、元宇宙、量子科技、未來診療、空天信息等未來產業和戰略性新興產業數字領域新賽道，試點先行、以點帶面、逐步推進，爭創國家未來產業先導區。依托寧波人工智能超算中心，加快構建面向大模型的高質量數據集和語料庫，做大做強算力產業，協同推進人工智能產業鏈布局和融合產業集群發展。加快培育數據要素市場，依托“數創港”做優做強數據產業，聚焦數據供應、加工、流通、交易等環節，引育一批具有全省全國影響力的服務型數商、應用型數商、技術型數商企業，激發創數用數活力，培育壯大數據產業生態體系。

　　四是加快引培數字新人才。深入實施“甬江人才工程”，面向數字經濟、人工智能、算力算法等領域，遴選引進一批科技領軍人才、雙創人才和創新團隊，持續優化數字人才結構。面向大數據、人工智能、算力算法、智能制造等領域，加強高校院所學科建設，積極增設相關課程，加強應用型人才培養，壯大數字人才隊伍，推動數字人才數量持續增長，構筑推動新質生產力發展的人才根基。加強數字化技能型人才培養，強化職業院校數字技能職業教育，支持共建產教融合實訓基地，培養一批高素質數字化技能人才、數字工匠。探索復合型創新人才培育模式，加強數字化教育培訓，提高全民數字素養。

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