以下是关于激发数据要素创新潜能的一些探讨: 重要性和意义推动知识技术创新:在数据要素加工使用过程中,通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识,对各环节进行数据清洗、分析、建模,能发现新规律、研究出新理论、创造新知识或技术,带来经济效益和社会价值。优化科技创新要素配置:数据要素可降低信息交互偏差和要素交易成本,推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业,打通“信息孤岛”和“数据壁垒”,实现要素高效配置。提升产业创新发展能力:数据要素作为数字化、网络化、智能化的基础,能参与创新过程,推动数字产业化,催生新产业新业态新模式;也能促进数据高效流通,推动产业数字化转型,提升传统产业协同创新水平,提升产业发展质量和效益。 现状和挑战数据产权问题:数据产权界定困难,数据的所有权、使用权、收益权等难以清晰划分,影响数据要素的流通和利用效率。数据流通障碍:存在数据标准不统一、数据质量参差不齐、数据安全担忧等问题,导致数据跨部门、跨行业、跨区域流通不畅,“数据壁垒”依然存在。技术创新不足:在数据挖掘、分析、可视化、安全保护等关键技术方面,与发达国家相比仍有一定差距,高端芯片、基础软件等依赖进口,存在“卡脖子”风险。人才短缺:既懂数据技术又懂行业业务的复合型人才匮乏,难以满足数据要素创新发展的需求。 激发数据要素创新潜能的策略完善数据基础制度:建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给;建立合规高效的数据要素流通和交易制度,让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易;建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度,激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。加强数字基础设施建设:持续完善数字基础设施,包括网络基础设施、算力基础设施等,提升数据存储、传输和处理能力,为数据要素创新提供坚实的硬件支撑。推动技术创新与应用:加大对数据相关技术研发的投入,鼓励企业、高校和科研机构开展产学研合作,突破数据挖掘、人工智能、区块链等关键技术,提升数据处理的效率和质量;促进数字技术与实体经济深度融合,推动传统产业数字化转型,培育新产业新业态新模式。培养和引进数据人才:创新科技人才培养体系,将数字人才培养作为学科建设的重要内容,提升全民数字素养与技能;同时,制定优惠政策,吸引国内外优秀数据人才,为数据要素创新提供人才保障。强化数据安全保障:构建政府、企业、社会多方协同治理模式,增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力,把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程,确保数据在流通和使用中的安全。
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