作者:郭剑锋 曹琪 朱涛 钟华 来源:科学网 发布时间:2020/11/15 16:52:19
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数据产业协同发展与治理的挑战与建议

 

如何推动数据产业协同发展,提升我国数字化治理水平,助力我国经济数字化转型中面临的问题与挑战,中国科学院科技战略咨询研究院组织了10位来自国内著名智库、大学的专家和企业代表分别从战略、治理、市场主体等视角,讨论数据产业协同发展与治理对经济、社会和城市发展的影响,分享创新理论和实践经验。

一、数据产业协同发展与治理的关键因素

(一)数据产业是数字经济的重要组成部分

数据作为新的生产要素,是基础性资源和战略性资源。围绕数据的生产、采集、存储、加工、分析、服务等相关经济活动,产生了数据产业。战略咨询院院长、中国发展战略学研究会理事长潘教峰研究员认为,数据产业塑造数字时代的国家竞争力,是代表未来发展方向的战略性新兴产业和未来产业,是第四次工业革命的基石,也是数字经济的重要组成部分。

(二)数据产业协调发展离不开数字科技的强大支撑

数字科技包括数字技术和数据科学两个方面,数字技术获取数据、解决数据产业的生产资料来源,从而保障数据产业数据可以用;数据科学则借助算法、模型、软件勘探知识发现和价值挖掘,并应用于社会经济发展,保障数据产业用好数据,构成从数据获取到数字变现的数字型闭环。人工智能(AI)等新技术的发展,推动了数字经济向智能经济方向发展。

潘教峰表示,数字科技是实现数据产业协调发展的根本支撑,为数据产业提供可加工的生产资料,并且数据科学正在成为数据产业价值发现的“挖掘机”,完成数据产业从数字化到智慧化的升级。

南方科技大学商学院院长、讲席教授黄伟认为,数据和算法是数据产业的两个关键因素。数据价值要得到充分的体现,离不开数据的挖掘,其中算法是关键。黄伟还提到了国民数据总值的概念,将传统的国民生产总值GDP中的“D”换成数据,来衡量一个国家在新经济、新数字经济方面的竞争力和实力。

(三)制度和技术之间形成双向互动有助于数据产业长效发展

腾讯研究院首席数据政策专家王融认为,在当前数字产业协同治理过程中,制度和技术之间需要形成双向互动。对此,她提出三个观点:一是由于制度的滞后性,制度对技术可能产生制约作用,制度要有一定的包容性;二是制度本身也可以促进技术的发展,技术会在制度所确定的价值方向上,释放出更大的潜质。例如近期在人工智能领域,尤其是隐私计算方面开展的新技术探索,在解决数据安全的同时发挥数据的价值,是制度对技术发展的一种良性互动;三是在社会数字化转型过程中,需要系统构建核心社会运转信任机制。作为产业界代表,王融也呼吁,产业界能够共同参与到这种新型数字社会的信任机制整体构建中去。

(四)加强数据产业治理推动数字经济可持续发展

伏羲智库创始人、中国互联网协会副理事长李晓东认为,数据鸿沟和网络碎片是当前发展数字经济非常关键的两大挑战。国家数据产业治理要以推动数字经济可持续发展为目标,解决上述两个挑战,缓解数字经济发展不均衡不充分的问题。数据治理的核心,是动态寻求最佳的数据监管强度,保证不同主体和不同层面的诉求得到满足,并且根据需要进行调节,最终要达到社会发展和社会治理水平最大化。数据产业治理在不同阶段侧重点不同,数字经济发展早期应该鼓励和促进利用,繁荣市场。随着产业发展,需要同步规范和防止不正当竞争或滥用问题的出现。

中国科学院计算技术研究所副所长程学旗认为,数据是数字经济一个重要的关键要素。在数字经济中,数据产业以数据为核心、以数据治理、数据变现、数据价值利用为主要产出目标。数据产业作为数字经济的一个主要产业形态,要推动其发展,一是要打造基础设施的优势,也就是新基建。二是要形成数据治理的中国模式,包括数据治理方案及相关技术发展。三是要全方位推动数字产业化和产业数字化,使数字产业与数字经济发展紧密耦合。这三个方面是数据产业在新的时期,在信息化的第三阶段,即从数字化、网络化到智能化,可持续发展的有效手段。

二、当前数据产业协同发展与治理面临的挑战

(一)数据确权、价值定义、交易和使用面临多重挑战。数据作为关键要素,其主权、商权、人权、隐私权等权限定义不清晰;缺乏数据的定价方法及定价模式;缺乏标准对数据的交易与使用进行规范。

(二)缺乏有效的监管技术。监管技术的缺失,无法维护数据资产,导致信息流动效率低,信息信任度低,信息共享难度大,使用成本高。

(三)相关法律法规滞后。缺乏法律法规的规范与限制,数据开放和隐私保护将是数据产业发展很难调和的一对矛盾,未来数据信息壁垒、数据信息共享、数据安全与隐私保护,将是制约我国未来数据产业发展的难题。

(四)传统的规制政策不适应发展要求。原来很多规制政策,是以传统产业的边界为基础的,现在面临巨大挑战。此外,数字化经济发展远高于传统组织架构的发展过程,原来很多政策原则,无法适应这种高速发展的情况。

(五)传统政务方式具有局限性。传统政务数据局限在政府内部,缺乏整个社会生态数据,无法嵌入到整个社会生态网络中。此外,服务对象和数据来源的多元化,数据分离不能集成、数据风险质量不可把控等问题,导致传统政务构建方式已无法为政府决策提供数据支撑。

三、相关政策建议

为推动数据产业发展,专家从不同方面提出建议,发展数据科技,完善法律法规和标准,以政府、科技界和产业界等多元主体为抓手,形成合力,建立协调与长效的发展机制。

(一)发挥政府主导作用,提升社会治理能力

完善法律法规,制定标准规范。潘教峰认为数据所有权、隐私权等相关法律法规和数据开放共享规范和标准应加快建设,需要政府在数据安全法的基础上,对不同行业、不同类型、不同场景的数据所有权进行明确,制定促进数据共享开放的政策法规和标准规范。

制定宏观政策,引导市场发展。清华大学文科资深教授、苏世民书院院长薛澜认为,在数字经济高速动态发展过程中,进行市场规制,解决市场失灵,需要“敏捷治理”,用敏捷治理的思路规制企业行为,营造健康的产业生态。黄伟认为,在迈向数字经济的过程中,产业的竞争与合作可能出现颠覆性改变。最近各级政府出台的新基建政策,极大推动了数据产业的发展,建议在新基建基础上,加上管理、治理、商务模式和社会价值这些必要的、配套的版块,完善“新基建+”。

重视智慧政务数据,加强公共服务。西南财经大学大数据研究院院长寇纲表示,政府是智慧政务数据的主要拥有者,从智慧政府出发,需要汇集政府职能部门拥有的数据来创造价值,通过进一步计算,成为政府决策的重要支撑。政府向社会提供更多所需的公共数据,也会极大刺激数字经济的发展。对于未来的政务数据治理,一是加强对政务数据质量的管理。二是发挥数据背后人的作用,培养大数据思维的管理人才,推动实现智慧政务。三是进一步实现大数据驱动下政务服务环境的变革,包括政务云平台,一体化大数据中心平台,以及各省积极打造“互联网+政务服务”的政务中心等主体平台建设,推动政务服务环境进一步升级。四是通过新技术创新,在保证数据安全性的前提下,实现政务数据信息资源的充分共享。

推动行业协会成立,搭建政府企业桥梁。行业协会商会是构建社会治理新格局的重要组成部分,也是转变政府职能、发挥市场决定性作用的社会组织基础。薛澜认为推动相关行业协会的建立,形成政府、企业在政策制定方面更多的合理沟通渠道,是实施有效社会治理的手段。

将区块链技术作为有效的监管手段。香港中文大学(深圳)经管学院教授赵建良表示,区块链技术作为一项新兴技术,最基本的特征是防篡改、可追溯。在数据产业治理中使用区块链技术,一方面能够促进信息共享。数据本身是需要去维护的资产,区块链技术的防篡改,便于分清责任,提高了信息流动效率,降低信息使用成本。另一方面,通过区块链技术能够加强社会问责。区块链可追溯的特征,能够更好的规范组织和个人,减少违法行为的发生。区块链在数据产业中的运用,可预期巨大社会效益,包括推动跨企业数据流动的规范化,提高数据管理和决策工作自动化,以及加强数据产业的契约精神。

(二)加大数字科技研发,强化数据产业持续创新能力

数字科技是实现数字经济的重要手段。对科技界而言,应强化数据产业的技术创新与分析能力提升,加深数字科技的创新应用。

潘教峰表示,对科技界而言,应强化数据产业的技术创新与分析能力提升。目前我国在大数据处理、分析和呈现技术上与国外均存在较大差距。需强化政产学研合作,加强大数据人才培养,解决数据应用中的重大基础理论和核心技术挑战,共同攻关数据产业关键技术,构建面向大数据分析的算法、模型、软件库,完善大数据生态体系,形成一批垂直领域成熟的大数据解决方案。

李晓东建议,加强网络基础技术的研发,加强对研发战略趋势和商业模式创新的判断,推动物流网、能源网、信息网三网融合。

(三)推动企业数字化转型,深化数据产业与传统产业融合

对产业界而言,应持续深化数据产业与传统产业融合应用,推动企业的数字化转型。

国际系统与控制科学院院士余乐安表示,推动数据产业发展的必然之路是产业的数据化,而实现产业数据化的手段,就是要完成科技数据化和数据资产化。一是要加强数据产业化和产业数据化的发展。数据产业化是数据产业的基础部分,产业数据化是数据产业融合的部分。二是科技数据化。一方面要加快数据产业基础设施建设,实现业务数据化、应用场景化,以及流程自动化。另一方面,企业要加强与科研院所、高等院校的紧密合作,让科技赋能企业生产、流通、经营的各个环节,解决当前产业数据化存在“不会转、不能转、不敢转”的问题。三是数据资产化是必须要完成的过程。数据资产化也是企业重视数据化的重要手段,是帮助企业制定企业数据资产化战略的一个重要指引。四是要注重数据产业人才的储备。

(四)形成体系化创新能力

中国科学院科技战略咨询院研究员余江表示,只有形成体系化的创新能力能够更快速有效吸收国际信息科技的最新理念,进而转化成我们的竞争优势。海量数据资源上的创新型突破以及产学研的合作,能够提出更新的理念,为我国经济的转型起到强大的支撑作用,也让中国发展模式的数据产业为人类社会的发展做出贡献。相信以新基建为代表的新一轮创新驱动,将极大提升我国在数字化领域的基础建设能力。

(中国科学院科技战略咨询研究院 郭剑锋、曹琪、朱涛、钟华)

 
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