我国大数据产业和数据要素市场发展的问题与对策_李文军.pdf
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1、我国大数据产业和数据要素市场发展的问题与对策李文军李玮摘要经过多年努力,我国大数据产业和数据要素市场构建成效显著,呈现区域集聚协同发展态势。近年来,我国部分省(区、市)在大数据产业和数据要素市场方面先行先试,在数据开放共享、数据中心整合、数据创新应用和数据资源流通与交易等方面形成了不少具有独创性的经验做法。从发展实践来看,我国大数据产业仍存在区域发展不平衡不充分、关键核心技术受制于人、数据要素市场化配置尚处于创新探索阶段、发展机制和安全机制仍存在阻碍等问题。因此,应持续夯实中西部产业发展基础、加强关键核心技术攻关、强化数据要素市场化配套体系、完善大数据产业管理支撑体系,促进大数据产业和数据要素
2、市场健康发展。关键词大数据产业;数据要素市场;数字经济;大数据交易所中图分类号 F49文献标识码 A文章编号 1006-5024(2023)03-0026-11DOI 10.13529/ki.enterprise.economy.2023.03.003基金项目中国社会科学院国情调研贵州基地、中国社会科学院创新工程基础研究学者资助项目“技术经济学的产业视角研究”(项目编号:IQTE2020-2024)作者简介李文军,中国社会科学院数量经济与技术经济研究所、中国经济社会发展与智能治理实验室、中国社会科学信息化研究中心研究员,博士生导师,研究方向为产业技术经济、信息化与网络经济;(北京100732)
3、李玮(通讯作者),中国社会科学院大学商学院博士生,中国网络空间研究院信息化研究所助理研究员,研究方向为信息化战略、智能经济。(北京100048)Abstract:After years of efforts,the construction of Chinas big data industry and data element market has achieved remarkableresults,showing a trend of regional agglomeration and coordinated development.In recent years,some provi
4、nces(autonomous regions and municipalities)in China have taken the lead in the big data industry and data element market,and formed a lot of original experiences and practices in terms of data opening and sharing,data center integration,datainnovation and application,and data resource circulation an
5、d trading.From the perspective of development practice,Chinas big data industry still has some problems,such as unbalanced and insufficient regional development,the control ofkey core technologies by others,the market-oriented allocation of data elements is still in the stage of innovativeexploratio
6、n,and there are still obstacles in the development mechanism and security mechanism.Therefore,it is necessaryto continue to consolidate the foundation of industrial development in the central and western regions,strengthen the keycore technologies,strengthen the market-oriented supporting system of
7、data elements,improve the management andsupport system of big data industry,and promote the healthy development of big data industry and data element market.Keywords:big data industry;data element market;digital economy;big data exchange2023年第3期262023年第3期一、引言近年来,受国家宏观政策和信息技术快速发展的影响,我国数字经济保持高速发展。2021
8、年我国数字经济规模达45.5万亿元,占GDP比重为39.8%。1互联网、大数据等信息技术与实体经济的渗透融合日益深化,社会的全要素生产率持续提升。与此同时,我国大数据产业规模快速增长,从2017年的4700亿元增加至2021年的1.3万亿元,年均复合增长率超过30%。2我国大数据产业发展格局初步形成,大数据产业链条持续完善,公共数据开放取得积极进展,数据开放共享水平不断提高,大数据发展政策体系逐步完善。随着关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见以及系列政策文件的出台,我国数据要素市场迎来新一轮的建设期,各地纷纷建设或筹建形式多样的数据交易平台和交易场所。部分省(区、市)在大数据产业和数
9、据要素市场方面积极开展探索实践,涌现出不少的好经验好做法。本文首先回顾了已有文献对大数据产业发展和数据要素市场构建的研究,然后从数据制度创新、数据开放共享等5个方面梳理总结我国部分省(市)在大数据产业和数据要素市场建设方面的经验做法,进而深入剖析我国大数据产业和数据要素市场发展实践过程中存在的问题,最后提出相应的对策建议。二、理论基础及文献综述大数据概念最早由美国的未来学家阿尔文 托夫勒在1980年出版的第三次浪潮中提出。高德纳认为,大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡则认为,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、
10、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。随着大数据技术的不断迭代演进,与之相关的大数据产业也蓬勃兴起,并逐渐成为经济社会发展的重要增长点。根据国家“十四五”大数据产业发展规划的定义,大数据产业是指以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业,是激活数据要素潜能的关键支撑,是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。数据要素市场则是大数据产业和应用链中极其重要的组成部分。近年来,学界对我国大数据产业和数据要素市场的研究逐步增多,研究主要集中在产业影响因素、产业发展问题挑战、产业促进
11、策略等方面。(一)大数据产业和数据要素市场发展影响因素当前,我国正处于大数据产业快速发展和数据要素市场构建阶段,究竟哪些因素会影响两者的发展和培育,部分学者对其进行了分析总结。胡剑波(2015)3利用修正的“钻石模型”理论,对影响我国大数据产业发展的关键要素进行深入剖析,认为我国大数据产业发展基础良好、具备一定的竞争优势。杨倩倩(2016)4提出了大数据产业发展的三个主要矛盾,即大数据的产业化利用与数据主权保障、数据洞见与个人隐私保护、数据规模与利用率之间的矛盾。周瑛(2017)5利用指标分析方法,发现技术因素、经济因素、政治因素和企业创新战略因素是影响大数据产业发展的重要因素。任保平(202
12、2)6指出我国数据要素市场培育的制约因素主要有数据产权界定不明晰、数据市场化配置效率不高、数据市场开放共享程度有限、数据要素参与收入分配机制不健全等。(二)大数据产业和数据要素市场问题挑战问题研究一直是学界讨论大数据产业和数据要素市场的焦点和重点,已有文献也分别从全国整体和地方局部两个维度对此展开研究。茶洪旺(2018)7指出我国大数据产业主要面临着数据产权确权难、政府数据开放度低、数据收集和共享困难、数据安全保护及管理体系不完善、大数据企业领军企业缺乏、大数据合格人才匮乏、大数据技术创新不足等问题。于施洋(2020)8指出我国构建数据要素市场体系面临数据统27筹力度弱、数据立法待突破、交易市
13、场培育难、创新资源配置难、数据市场监管难、数据安全保障难等挑战。顾天安(2022)9利用调查问卷发现,市场主体参与的积极性不足、配套制度不完善、数据确权定价不明确、数据资源获取与应用受限、多元主体创新生态尚未形成是构建数据要素市场面临的困境。武虹(2022)10指出我国大数据市场存在的主要问题有数据权属不明晰、市场监管职能不突出、交易信任机制尚未建立等,同时指出建设数据要素市场的核心问题主要包括可确权、可管控、可计量、可交易等四个阶段。部分学者基于地方发展实践,分析了当地大数据产业发展存在的问题以及应对策略。11-14(三)大数据产业和数据要素市场促进策略部分学者对大数据产业和数据要素市场促进
14、策略进行了研究。崔小委(2016)15认为应该从加强大数据人才的培养和储备、关键技术的开发和研究、创新体制的开放和优化三个方面促进大数据产业发展。谢卫红(2018)16通过对国内外大数据产业发展的比较分析,提出平衡政府数据开放和个人隐私保护政策完善、完善数据流通体系、加强人才培养、调整大数据关键技术投入重心等政策建议。部分学者研究了大数据产业发展过程中政府以及决策的作用和影响,如谭海波(2021)17指出贵州大数据产业发展就是地方政府“因时就势”、赶超战略的集中体现,通过及时发现战略机遇、匹配地方比较优势、自上而下行政动员等,为大数据产业发展提供了重要保障。大数据产值测算对于准确把握产业发展态
15、势、制定合理产业发展策略有着重要作用,因此部分学者对我国大数据产业产值测算方法开展了研究。杨玫(2022)18结合我国大数据产业发展实际,利用企业数据从数据资源层、基础硬件层、通用软件层、行业应用层、安全保障层5个层级对我国的大数据产业产值进行测算,结果显示,“十四五”时期我国大数据产业年均复合增长率预计为25%。整体来看,我国大数据产业和数据要素市场相关研究已形成部分成果,对发展实践的指导作用持续显现,但也存在不足之处。一方面,缺少对我国大数据产业和数据要素市场建设经验的梳理总结。当前我国各地特别是长三角、珠三角、京津冀地区的大数据产业发展较快,对数据要素市场积极探索培育,实践发展已领先现有
16、的理论研究,有必要对其进行体系化的梳理总结。另一方面,随着我国大数据产业和数据要素市场建设的持续推进,在发展过程中涌现出不少新问题新挑战,有必要对问题挑战进行重新梳理分析。三、部分省(区、市)大数据产业和数据要素市场发展模式比较从全国层面实践来看,随着全国一体化大数据中心建设、“东数西算”工程的全面启动,我国大数据产业和数据要素市场的建设已经呈现区域集聚协同发展态势,主要分布在以北京为代表的京津冀地区,以浙江、上海为代表的长三角地区,以广东为代表的粤港澳大湾区等区域。同时,以贵州为代表的欠发达地区在大数据产业和数据要素市场构建方面也独具特色。本节从数据制度创新、数据开放共享、数据中心整合、数据
17、创新应用、数据资源流通与交易等方面对以上省(区、市)在大数据产业和数据要素市场方面的经验进行梳理总结。(一)北京:设立数据专区,探索“数据可用不可见”交易范式得益于丰厚的人才、资金资源和较好的创业环境,北京拥有全国最多大数据企业,大数据产业主要分布在数据分析和处理、数据管理、可视化等高价值环节,是我国大数据产业发展的关键增长极。在数据开放共享方面,北京将公共数据分成四个级别,从而为不同级别的数据汇聚、应用、交易、共享和开放提供支撑,在一定程度上实现了“能开放尽可能开放”的状态。例如,北京的政府公共数据采用了无条件开放、有条件开放、数据专区开放(即重大领域、重点区域或特定场景设立了“数据专区”)
18、等三种形式,同时设立数据产业联盟,引导联盟内企业自主开放数据,形成多层次、广覆盖的数据开放体系。在数据中心整合方面,受北京产业发展政策影响,北京充分发挥京津冀协同发展趋势,引导数据中心向天津、河北转移外溢,持续发挥京津冀各区域产业比较优势。在数据资源交易与流通方面,北京于2021年3月成立国际大数据交易所,是我国第一家基于“数据可用不可见,用途可控可计量”交易范式和交易原则的大数据交易所。19北京大数据交易所在交易生态、交易技术、交易模式和交易规则方面都进行了有益创新:一是在交易生态方面,通过整合数据提供方、算法参与方、我国大数据产业和数据要素市场发展的问题与对策282023年第3期场景参与方
19、、技术支撑方、数据交易服务方等数据交易相关要素,成立了北京国际数据交易联盟;二是在交易技术方面,北京国际大数据交易所上线IDeX系统,该系统基于区块链技术进行研发设计,可为上架交易的数据产品进行登记,实现数据资产唯一性确权;三是在交易模式方面,创造“可用不可见、可控可计量”新型数据交易范式,以数据使用权和数据产品、服务为交易对象,探索在金融、医疗、商业等应用场景实现数据价值安全流动;四是在交易规则方面,建立数据合理化定价机制,在全国率先推动开展数据资产评估,探索数据资产评估方法。同时,该所提出数据跨境管理解决方案,创新推出数据托管服务平台,通过提供数据驻留、脱敏输出、融合计算、建档备案等服务,
20、为国家推动跨境数据流动进行了有益探索。(二)浙江:建成“数据高铁”和“数据产业仓”,发挥第三方社会力量浙江将数字经济列为“一号工程”,持续发展大数据产业,发力打造“云上浙江”、数据强省。从政策发展环境来看,浙江不断推出有利于大数据产业发展的政策措施。202021年,浙江大数据发展水平和产业规模指数位居全国第四,数据资源指数和行业应用指数位居全国第一。21在数据制度创新方面,浙江颁布了全国首部公共数据领域的地方性法规浙江省公共数据条例,该条例已于2022年3月正式施行,条例对浙江省域内的公共数据收集、归集、共享、开放、利用等作出较为详细的规范。在数据的开放共享上,一方面,浙江通过建立省级政务信息
21、资源目录和共享交换体系,加强公共数据的归集和共享应用,目前已建成33条“数据高铁”;另一方面,浙江搭建“省级产业数据仓、市级产业数据仓、行业数据仓、企业数据仓”四级架构,归集整理各类涉企公共数据,试点开展行业产业大脑数据归集,初步形成从企业数据仓、行业数据仓到产业数据仓的产业数据资源体系,实现跨部门、跨区域、跨行业、跨系统的产业数据资源整合。在数据资源流通与交易方面,浙江注重激发微观主体活力和创造力22,重点依靠第三方力量,通过开设数据资源服务公司来开展资产化的管理运营。(三)上海:建立大数据交易所,明确“不合规不挂牌,无场景不交易”原则作为我国的经济和金融中心,上海在大数据产业发展特别是数据
22、要素资产化探索方面具备较好的先天优势。数据显示,2020年上海大数据产业规模超过2300亿元,同比增长16.3%,数据中心市场规模达到140亿元,年增长率近15%。23在数据开放共享方面,上海设立了公共数据开放平台,截至目前开放50个部门数据,100个数据开放机构,涵盖了5466个数据集、44985个数据项和20多亿条数据。此外,上海推动长三角区域的数据合作,注重打造长三角一体化数据中心建设。在数据制度创新方面,上海市数据条例于2022年1月开始施行,对上海的公共数据流通共享和安全保障、数据要素市场构建等作出相对详细的规定,鼓励上海市各部门建立首席数据官制度。在数据资源流通与交易方面,上海数据
23、交易所于2021年11月正式挂牌成立,标志着上海正式开启探索数据交易流通。上海数据交易所成立一开始,即对当前数据交易过程中存在的确权难、定价难、互信难、入场难、监管难等众多难题进行了有益探索。例如,构建全新的数商体系,该体系具体包括数据交易主体、数据合规咨询、数据质量评估、数据资产评估、数据交付等部分;创新实施众多数据交易领域的配套制度规范,针对数据交易全流程提出一整套有机的制度规范,具体包含从交易场所、交易主体到交易生态体系的各种办法规范和指引标准,同时明确“不合规不挂牌,无场景不交易”的交易原则,该交易原则对于我国开展数据交易场所建设具有非常重要的借鉴意义;创新研发全新的数据交易系统,能够
24、充分保障数据交易的全时挂牌、全域交易、全程可溯;设计数据产品的登记凭证,借助数据产品登记凭证与数据交易凭证,所有在交易所内发生的数据交易活动都可以实现“一数一码”,便于进行统计分析和普查优化;创新编制数据产品对应的使用说明书,数据产品说明书能够确保交易的数据产品可被阅读和理解,将抽象数据变为具象产品。24(四)广东:探索数据交易“两级市场”,创新数据资产应用广东是全国大数据产业发展的领先省份。数据显示,2021年广东省数据中心市场规模达到164.1亿元,29复合增长率超过20%。25在制度创新方面,广东于2021年7月发布了广东省数据要素市场化配置改革行动方案,在数据要素市场化配置改革方面提出
25、诸多创新举措,该行动方案是全国首个数据要素市场化配置改革行动方案。例如,行动方案提出了要发挥政府、市场和社会的“三方机制”,构建公共数据开放利用的“一级数据要素市场”和社会数据交易“二级数据要素市场”等。在数据开放共享方面,广东数据资源总量和共享水平位居全国前列,截至2021年8月,广东完成了全省政务信息能力和公共数据资源普查,归集数据超过285亿条,并通过“开放广东”政府数据统一开放平台向社会开放了资源环境、教育科技、交通运输等12个领域的政务数据。广东率先在省内各级政府试点首席数据官制度,首席数据官的职责主要是负责统筹数据管理和融合创新、组织制订数据治理工作的中长期发展规划及相关制度规范等
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