发布时间:2022-11-24 06:40:04 文章来源:互联网
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利用好数据要素是驱动数字经济创新发展的重要抓手

利用好数据要素是驱动数字经济创新发展的重要抓手

数字经济时代,数据具有基础战略资源和关键生产要素的双重属性。一方面,宝贵的数据资源是数字经济新产业、新业态、新模式诞生和推动的基础。在数据挖掘、脱敏、分析的基础上高效利用数据资源,将极大地促进创新,加速产业升级。另一方面,数据对其他生产要素也有乘数效应。利用数据实现供需精准对接,创新价值链流通方式,放大社会各行业劳动力、资本等要素的价值。用好数据生产要素,推动数据要素市场化,有助于推动数字经济与实体经济深度融合,为经济转型发展提供新动力,实现高质量发展。因此,用好数据元素是驱动数字经济创新发展的重要抓手。

数据元极其重要,要重视数据元市场的发展,更加合理地挖掘数据资源,提高数据利用效率。但也要看到,当前我国数据要素市场化还面临不少问题和挑战。首先,数据的资产地位在法律层面尚未确立,数据不具有合法的资产地位,制约了数据元市场的发展。由于不能视为合法资产,数据的资产价值无法在会计报表中体现。由于国家没有与数据所有权问题相关的法律法规,因此在现实中如何确权存在很多争议。由于数据资源涉及主体众多外汇期货交易标准化合约的基本要素,权利关系复杂,现有框架下难以有效解决复杂的数据确权问题。二是数据资源存在垄断现象。现实中的数据质量往往参差不齐,标准化数据采集难度大、成本高,数据市场壁垒导致数据市场垄断,不利于数据共享。最后,数据流通交易与隐私保护的矛盾日益突出,数据存储管理风险、信息泄露风险等安全问题频频爆发。标准化数据采集难度大、成本高,数据市场壁垒导致数据市场垄断,不利于数据共享。最后,数据流通交易与隐私保护的矛盾日益突出,数据存储管理风险、信息泄露风险等安全问题频频爆发。标准化数据采集难度大、成本高,数据市场壁垒导致数据市场垄断,不利于数据共享。最后,数据流通交易与隐私保护的矛盾日益突出,数据存储管理风险、信息泄露风险等安全问题频频爆发。

在经济数字化和数据经济的必然趋势下,为推动数字经济发展,充分发挥数据要素对其他要素效率的倍增效应,需要加快数据市场化配置改革元素。

加快数据立法,营造良好环境。根据法制确立数据作为生产要素和生产资料的法律地位,营造良好的数据生产、流通、共享、使用环境,是实现数据市场化配置的前提元素。通过数据立法,明确数据所有权主体资格,明确数据的采集、使用和管理权限,明确各类运营者采集数据的合法渠道,??平衡数据利用和数据保护。通过制定国家层面的数据开放共享法律制度,明确数据开放共享的范围、标准、条件、方式和责任。《反不正当竞争法》等法律法规明确商业数据流通规则,规范不正当获取和使用数据损害企业商业利益、信息网络安全、用户隐私和社会公共利益的行为,维护正常的数据流通市场命令。建立健全个人信息保护、数据跨境流动、关键信息基础设施保护、数据安全保护等制度,通过对数据平台基础设施层、数据的实时监控,实现安全防护??预警、安全监测分析。层、应用层、事件响应和处置。完善数据犯罪相关立法,明确数据盗窃、滥用和误用的刑事责任,

统一标准和平台,促进数据共享。要实现数据共享,建立统一的标准体系是关键。为此,要加强数据标准化顶层设计,逐步统一数字基础设施、底层技术、平台工具、行业应用、管理和安全等方面的数据标准体系,统一不同部门、不同领域的标准资源,建立不断完善跨部门、跨行业的数据标准体系。加强数据资源的采集和聚合,促进数据传输和交互,推进各级统一数据交换架构,制定关键设备数据接口标准。加快建设政务数据统一开放平台,建立政府数据公开的基本原则和框架规则,包括明确数据公开的范围、程序和标准。推动高质量数据汇聚,建设国家数据采集标注平台和数据资源平台,实现多源异构数据融合存储,提高基础设施互操作性,提高数据采集效率和质量。

探索确权定价机制,促进数据交易。政府要组织企业、科研机构、行业组织等共同开展数据确权和价值量化评估的理论研究,建立通用的确权体系和数据资产价值评估模型。加快建立数据确权机制,建立数据确权基本框架,明确数据确权类型,明确数据确权主体。建立数据定价规则,研究开发数据资产价值评估模型,探索建立成本定价与收益定价相结合、一次性定价与长期定价相结合的数据资源流通定价机制。建立包括数据交易撮合、交易监管、资产定价、争议仲裁在内的全流程数据要素流动平台,营造便利数据要素流通的市场环境,简化数据市场准入机制和备案制度,减轻负担数据领域的创业企业。进入壁垒。

加强协同治理,保障数据安全。数据保护的核心不在于“数据”本身,而在于如何规范数据控制者对公民或企业数据的收集、使用、处理、传输等行为。完善数据资源分级分类治理指引,建立覆盖数据全生命周期的安全保护机制,结合不同类型的数据属性和安全保护要求,明确数据资源提供者、使用者、用户的数据安全法律责任。监管者等各方。强化数据安全技术,聚焦数据全生命周期的安全防护需求,加快数据安全监控、加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术研究。建立适应大数据时代要求的协同治理模型,加强数据安全治理顶层设计,建立数据安全防护能力标准,实现数据安全风险总体可控;加强数据安全执法外汇期货交易标准化合约的基本要素,推动建立数据安全治理国际合作机制,严惩重点领域数据违法犯罪行为。行业组织要立足数据安全与数据应用协调发展,建立行业自律规范,不断优化数据行业安全标准体系;进行行业数据安全治理水平评估,

《光明日报》(2021年07月20日第11版)

作者:余琳(中国社会科学院西部开发研究中心副研究员)

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