以数据要素为重要引擎发展新质生产力
管理员
2024年06月26日 07:32
董康 巫南克
光明网-学术频道习近平总书记在主持中共中央政治局第十一次集体学习时强调，发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展。新质生产力是由生产要素创新性配置、技术革命性突破、产业深度转型升级催生的先进生产力，最终目标是摆脱传统经济增长方式与生产力发展路径，即在生产中弱化对传统生产要素投入数量的依赖，强化对生产要素优化配置与新生产要素的需求。
数据作为现代经济社会的核心资源，具有独特的价值和潜力。2015年9月，国务院在《促进大数据发展行动纲要》中从国家大数据发展战略全局的高度，提出了我国大数据发展的顶层设计，并将数据列为国家基础性战略资源，肯定了其对于经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生的重要作用。2020年4月，中共中央、国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，数据作为一种新生产要素首次写入中央文件，与土地、劳动、资本、技术并列。数据要素边际成本递减、边际效益递增的经济属性，以及非竞争性、部分排他性和非稀缺性等特征，使其能够高效驱动创新、优化资源配置和提升产业竞争力。同时，数据要素的多场景应用和复用能力，进一步放大了其在新质生产力发展中的关键作用。因此，充分利用数据要素，对于推动新质生产力的形成，实现经济高质量发展具有不可替代的重要性。
新质生产力的形成至少包括劳动力、劳动资料与劳动对象的跃升。应从这三个方面入手，充分挖掘数据要素潜力，加快培育新质生产力。
以数据要素赋能新型劳动者
一是提升数据收集与分析能力。对于教育机构、培训机构以及企业而言，应加大对数据分析技术的投入，通过收集并分析行业趋势、技能需求、劳动力市场变化等数据，为劳动力培养提供更为精准的方向和内容。
二是强化数据在职业教育和培训中的应用。职业教育和培训机构可利用大数据、人工智能等技术，开发个性化的学习路径和课程推荐系统，根据每个学习者的特点和需求提供定制化的学习体验。这些机构还能够与企业合作，共享数据资源，了解企业对劳动力的具体需求，从而调整教育内容和方式，更好地满足市场需求。
三是鼓励政府和社会组织合作建立统一的劳动力市场匹配平台，利用大数据和算法技术，实现企业和求职者的精准匹配。平台应收集并更新各行业的职位信息、技能要求、薪资待遇等数据，为求职者提供全面的职业信息和就业指导。同时，应鼓励企业积极采用数据驱动的生产和管理模式。通过实时收集和分析生产数据，评估员工的表现和潜力，为员工提供个性化的职业发展规划和培训机会。基于数据的管理模式不仅可以提高企业的竞争力，还会提升员工的积极性和创造力。
与此同时，在利用数据要素助力新质劳动力形成的过程中，还要高度重视数据安全和隐私保护问题。通过建立完善的数据安全管理制度和技术防护措施，确保数据的机密性、完整性和可用性；还应加强对员工的数据安全教育和培训，提高员工的数据安全意识和技能水平。
以数据要素催生新质劳动资料
一是建立完善的数据收集和整合机制。通过多样化的数据来源，包括公共数据库、企业数据、用户生成内容等，全面收集与新技术研发相关的数据。利用数据清洗、整合和标准化等技术手段，确保数据的准确性和一致性，为数据分析和挖掘提供可靠基础。
二是强化应用机器学习、深度学习等先进的数据分析技术，深入挖掘数据中潜在价值和规律的能力。通过对大量数据的关联分析、趋势预测和模式识别，发现新技术研发的可能方向和突破口，为科研人员提供有力的数据支持。
三是推动数据共享与开放合作。建立数据共享平台，促进不同领域、不同行业之间的数据流通与共享。鼓励企业、研究机构和高校等开展跨界合作，共同挖掘数据价值，推动新技术的产生和应用。通过合作与交流，打破行业壁垒，促进数据驱动的技术创新。
四是构建数据驱动的创新生态系统，包括数据提供者、数据分析者、技术创新者等多个角色。在这个生态系统中，各个角色可以相互合作、共享资源、共同创新。数据提供者可以提供高质量的数据资源，数据分析者可以利用这些数据进行深度挖掘和分析，技术创新者则可以基于数据分析的结果进行新技术的研发和创新。这种生态系统有助于汇聚更多创新资源，推动新技术的快速产生和发展。
数据要素使得量子计算、生物技术、虚拟现实与增强现实、神经科技和脑机接口等新一代新兴技术得以出现，成为新质劳动资料，并且新质劳动资料在数据要素赋能下会不断涌现、提升与突破。
以数据要素促进创造新质劳动对象
一是提升数据要素构建新商业模式、新经济场景的能力。应建立完善的数据交易市场、定价机制和治理体系，做好数据质量管理、数据标准化、数据安全管理等方面工作，使数据成为一种可交易、可流通的资产，从而激发数据提供者的积极性，促进数据的共享和流通，推动新商业模式和新经济场景的形成。在保证数据供给的基础上，培养企业内部的数据驱动思维和文化，使数据成为决策和创新的重要依据。通过数据驱动的企业文化，激发员工的创新意识和积极性，促使新商业模式和新经济场景的不断涌现。
二是助推传统生产要素实现数字化转型。包括制定数字化转型指南，建立数字化转型咨询平台，为企业提供专业咨询和解决方案，从而明确传统生产要素转型的目标、路径和关键步骤。还应简化审批程序，降低数字化转型过程中的行政成本和时间成本。同时，要加强跨部门、跨行业的政策协调，打破行业壁垒，为传统生产要素的数字化转型创造有利的营商环境。传统生产要素转型后将呈现出新形态，成为另一种新质劳动对象。
三是鼓励数据要素孵化新生产领域。要建立健全数据驱动的新生产领域研发体系，如新材料、新能源等。政府应推动建立以大数据、人工智能等技术为基础的研发平台，鼓励企业通过数据分析挖掘新领域的性能、结构和制备工艺等信息，缩短新领域的产生周期；还应支持企业通过数据分析优化新生产领域产业链布局，实现原材料采购、生产加工、产品销售等环节的协同和高效管理。同时，需引导资本投向数据驱动的新生产领域，鼓励企业通过并购、重组等方式整合优势资源，提高产业集中度。除此以外，要认识到在新生产领域产生过程中，数据安全和知识产权保护尤为重要。因此，应建立健全数据安全管理制度和知识产权保护机制，加强对关键数据和核心技术的保护力度，打击侵权行为，为新领域的数据要素应用提供良好的创新生态。
作者：董康（四川省社会科学院经济研究所助理研究员、博士）；巫南克（四川省创新驱动发展中心产业研究部部长）