《农业大数据学报》| 杜小勇:对数据要素的几点认识
| 作者:杜小勇 中国人民大学信息学院
1 成立国家数据局是对数据价值认识深化的必然结果
第一个阶段,大数据是作为科学研究的新范式被公众所接受的。2009年,微软研究院为了纪念伟大的计算机科学家、图灵奖获得者、也曾是微软研究院的首席科学家吉姆·格雷博士出版了《第四科学范式:数据密集型科学发现》,将大数据作为继科学观察、逻辑推理、计算机模拟之后的第四种科学研究范式。书中介绍了用大数据重新定义科学学科,包括天文学、环境科学、生命科学等等。按照这种科学范式,研究起始于数据的收集,通过开发数据工具实现对数据的分析,获得科学的洞察。这种研究范式尽管不能替代传统的科学研究范式,但是突破了个体研究者的能力局限,在许多科学领域取得了瞩目的成果。大数据的价值被广泛认知。
第二个阶段,大数据是作为赋能工具对传统的工业和商业、以及政府管理和社会生活等各个方面产生影响,带来巨大的变革。大数据犹如血液流淌在信息系统中,促进了社会经济系统效率的提高。2015年9月5日,国务院发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,2017年12月习近平总书记在十九届中央政治局第二次集体学习时,就实施国家大数据战略进行了布局。大数据正式成为国家战略,在国家层面开始大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设。在政府领域,以解决民生堵点问题为抓手的各种惠民项目(如“最多跑一次”)的推出与实施,有效地推动了公共数据的共享。“数字化转型”成为这个阶段的最显著的特征。
第三阶段,大数据是作为生产要素参与经济活动和价值分配。这是一次重大的理论创新,体现了党和政府对数据价值认识的进一步深化。2020年3月30日,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,首次把数据作为生产要素写入中央文件,数据作为一种新型生产要素,正在加速融入我国经济价值创造体系,重塑经济运行的生产、流通、分配、消费等各环节。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出要打造数字经济新优势,迎接数字时代,激活数据要素潜能。以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。2023年先后发布的数字中国顶层设计和数据要素基础制度(简称“数据二十条”)更是将数据要素推到了一个新高度。
由此可见,大数据从科学研究的新范式,到数字化转型赋能各行各业,再到数据作为生产要素,体现了我们对数据价值认识的不断深化。当然,并不是说大数据作为科学研究范式已经过时了,更不是说数字化转型已经完成了,而是说人们对数据的认识越来越深入了。在这样的背景下,成立国家数据局是很自然的选择。
2 成立国家数据局是为了更好地释放数据价值
3 成立国家数据局可以更系统地推动构建数据基础制度
2022年12月19日,中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(俗称“数据二十条”),提出了构建包括数据产权、流通交易、收益分配和要素治理等四大方面数据基础制度。这为大数据的价值释放开辟了新的空间。但是,我们必须对构建数据基础制度的困难性有充分的认识,这方面的工作才刚刚开始,存在诸多难题和挑战。
首先是数据资源分类体系。类比于自然资源(例如土地),需要构建资源目录,对资源做到心中有数。但是,对于数据资源如何构建资源目录?目前文献和实践中一般分为个人数据、企业数据和公共数据,这样的分类还不能满足实践的需要。例如,有些平台企业,事实上承担了一定的公共事务,这部分公共事务所涉及的数据显然具有公共数据的属性。再比如,企业数据中也有大量的个人数据。数据资源分类是数据要素化过程中必须解决的一个难题。
其次是技术支撑体系。数据有关制度需要有合适的技术支撑才能落地,比如如何标识数据,如何为数据定价,如何确保数据拥有方的利益等等,如果没有合适技术的支撑,有些关于数据的制度就是一纸空文。所以,我们在推动数据基础制度制定的过程中,所提出的概念、要求等应充分考虑技术的可行性。
第三是数据治理体系。数据要素不能像一些自然资源一样,完全由政府管理,而是要引进多方治理的概念,开展数据治理。梅宏院士主编的《数据治理之论》提出了数据治理的一个三维框架,即从治理主体看,包括国家、行业和组织三个层次;从治理的内容看,包括资产地位的确立、管理体制机制、开放与共享、以及安全与隐私保护四个维度;从治理工具看,包括支撑技术、制度法规、标准规范和应用实践等四个方面。围绕这个框架存在大量的科学问题还没有答案,还有大量的研究工作需要展开。
第四是数据要素化体系。从数据资源化到数据资产化到数据资本化,是释放数据价值的三个阶段。每一个阶段都有很多的基础性课题需要研究和突破。在数据资源化阶段,要解决数据的标识问题、连接问题、以及互操作问题,还要解决数据的质量问题等。只有具有一定的条件下数据才能成为资源,才具有价值,并不是所有的原始数据都是具有价值的。在数据资产化阶段,包括了产品化和商品化,要对数据产品进行标准化的描述,要研究其定价的机制和利益分配的机制等。在数据资本化阶段,包括了数据证券化以及相关的一系列问题。目前在全国各地出现了一批数据交易所,这些数据交易所就是数据资本化的一个重要设施。
这些问题都需要我们从理论和实践两个维度上去探索和解决。我国的新型举国体制,要求有这样一个国家局来做顶层设计,一体化推动。
文章来源:杜小勇. 对数据要素的几点认识[J]. 农业大数据学报, 2023, 5(1): 8-10.
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《农业大数据学报》创刊于2018年,是由农业农村部主管,中国农业科学院农业信息研究所主办,我国首个综合报道数据资源、数据研究与大数据农业农村创新应用的学术期刊。
《农业大数据学报》致力于推进数据共享,增进对大数据及其农业农村领域和相关学科应用的科学理解。本刊主要出版数据论文、研究论文和评述文章。
●数据论文
刊发各类可用于农业农村领域及相关学科的高质量数据,包括但不限于研究数据、公共数据、开放的产业数据、公民科学数据等,是对特定数据库(集)进行专业性、规范性描述的新兴学术论文体裁,可有效提升数据理解、推进数据共享与利用。
●研究论文
刊发大数据科学技术及其农业农村应用的前沿研究,包括大数据在农业农村领域的创新应用、数据密集型研究、大数据管理与治理等。
●评述文章
刊发针对大数据资源、研究和应用重要进展,以及农业农村大数据发展重要政策、事件、行动等的短篇观察与分析。
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