消弥城乡“数字鸿沟”助力农...战略——兼评国家数据局成立_李勇.pdf
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1、农业大数据学报 2023,5(1):15-17 Journal of Agricultural Big Data DOI:10.19788/j.issn.2096-6369.230106 作者简介:第一作者李勇,男,教授,高级经济师,E-mail:。周益,E-mail:。通信作者李乾川,男,博士,研究方向:农业信息分析,E-mail:。消弥城乡“数字鸿沟”助力农业强国战略 兼评国家数据局成立 Bridging the Urban-rural Digital Gap for Agricultural Powerhouse:On the Establishment of National Data
2、 Bureau 李勇1,李乾川2*,周益3 1.北京农信通科技有限责任公司,北京 100080;2.中国农业科学院农业信息研究所,北京 100081;3.中国科学院空天信息创新研究院,北京 100094 在社会经济数字化转型进入深水区的大背景下,国务院设立国家数据局,这一标志性的机构变化将对我国数字经济发展和农业农村大数据发展产生深远影响。本文结合国家出台的机构改革方案和数字农业相关政策,分析了国家数据局在农业农村大数据整合、保护和管理等方面将发挥的积极影响,及其对农业农村大数据应用和创新的促进作用,认为这一机构改革及其所代表的国家数字经济加速发展新阶段将进一步消弭城乡“数字鸿沟”,助力涉农企
3、业更好服务“农业强国”战略。1 引言 中共中央、国务院相继印发党和国家机构改革方案和数字中国建设整体布局规划,成为我国“新时代社会主义农业现代化”目标实现的顶层设计。与此同时,数字经济的发展方向与建设“农业强国”的任务形成了历史性交汇,为我国农业农村数字化转型和农业大数据发展提供了发展契机。涉农企 业如何充分利用这一契机,谋划与推动“数字乡村”、“智慧农业”发展,是 李勇 北京农信通科技有限责任公司 董事长 一项值得深思熟虑与潜心躬行的任务。农业大数据要素化是关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见(以下简称数据二十条)以及其他数字经济发展战略在农业农村领域的核心任务,是增强数据汇聚、加
4、速数据流通、深化数据利用、激活数据价值的关键。此前,由于城乡在人才、技术等方面的差距,尤其在小农经济影响和技术手段落后的前提下,农业信息化和数字化进程相对落后,农业大数据的价值发挥面临意识、制度和技术的多重阻碍。在此情况下,国务院设立国家数据局并赋予其数据基础制度协同推进、数据资源统筹利用、数字基础设施布局建设和数字中国统筹推进等重大职责。这一机构改革直指数据要素化核心挑战,必将对农业大数据要素化,农业农村大数据的整合、保护和管理,以及农业农村大数据应用和创新产生积极的推动作用,并将对涉农企业更好服务“农业强国”建设和乡村振兴发挥指导作用。2 加强农业农村大数据的整合、保护和管理 国家数据局作
5、为国家数据资源管理的中枢机构,负责国家数据资源的统一管理、统一发布和统一服务,对 16 农 业 大 数 据 学 报 第5卷 农业农村大数据的发展必将起到至关重要的作用。数据要素化将进一步破除数据资源整合、共享和开发利用的制度障碍。数据二十条提出了数据产权结构性分置的制度框架,打破了数据所有权的思维定式,实现了数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权三者的分离,进一步强化了数据加工使用权和数据产品经营权,为数据资源的整合、共享和开发利用进而释放数据价值提供了制度保障。国家数据局既承担数据基础制度的统筹建设,又承担数据资源的统筹性整合共享和开发利用,必将在制度和管理层面对农业农村大数据资源的
6、整合、共享和服务发挥直接的推动和指导作用。例如,可以预期我国的农业农村大数据平台等基础设施建设将得到更有效的推动,从而促成更多数据资源汇聚与流通,为涉农企业提供更多的数据资源,直接支持后者开展精准农业管理、产品优化设计和市场营销等工作。数据安全是数据基础制度的重要内容,也是农业大数据发展中各方的重要关切。国家数据局在保护和管理农业农村大数据方面,必将发挥重要作用。通过建立健全的数据安全体系、加强数据资源的分类和标准化,国家数据局及其推动的数据基础制度建设将确保农业农村大数据的安全性、可靠性和规范性,使涉农企业免除顾虑,避免因数据泄露和误用而造成经济损失和社会影响,实现数据保护和数据利用的最佳平
7、衡。在农业信息化、数字化和智慧化接续发展的过程中,我国农业农村大数据资源不断积累,为“农信通”等代表性农业大数据企业乃至行业的发展奠定了必要的资源基础。“农信通”是成立于 2002 年的农业信息化服务企业,目前已经构建了涵盖“天、空、地、人、网;村、企、店、态、场”十个纬度的农业大数据采集、加工与利用体系,并通过数据脱敏、合法授权等方式开展数据服务,形成了覆盖农业大数据全生命周期、以数据要素网络化流动为突出特征的“农信通模式”,取得了良好的经济效益和社会效益。然而,由于数据权属难以明确等问题,“农信通模式”乃至农业大数据产业,在规模拓展与价值链深化两个维度,以及数据汇聚、交换、深度利用和价值实
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