新質生產力理論視域下大數據發展：現實困境與實踐進路

摘? ?要：新質生產力對推動大數據高質量發展具有重要作用。大數據技術迭代極大地推動了經濟社會數智化變革，大幅提高了社會生產力，深刻改變了社會面貌。但就現實來看，大數據發展仍面臨不少問題，集中表現為核心技術和高端人才緊缺、數據要素基礎制度和市場體系亟須完善、算法歧視與數字鴻溝影響社會公平。新質生產力以科技創新推動產業創新為核心要義，以要素全新質態為呈現形式，以滿足人民美好生活需要為根本目的，這為大數據高質量發展提供了科學指引。為了使大數據更好賦能經濟社會數智化變革，要強化數據技術人才支撐，推動大數據高質量發展；鼓勵數據要素投入創新，加快建設數據基礎制度；致力實現社會公平正義，服務于美好生活的創建，從這三個方面推動大數據朝著健康、有序的方向發展。

關鍵詞：新質生產力；大數據；高質量發展

中圖分類號：F49；F124? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? doi：10.3969/j.issn.1009-6922.2024.03.006

文章編號：1009-6922（2024）03-56-08

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察期間提到“新質生產力”這一概念。此后，他在主持二十屆中共中央政治局第十一次集體學習時強調：“高質量發展需要新的生產力理論來指導，而新質生產力已經在實踐中形成并展示出對高質量發展的強勁推動力、支撐力，需要我們從理論上進行總結、概括，用以指導新的發展實踐”［1］，并系統闡釋了新質生產力的具體內涵、鮮明特征、發展路徑等關鍵問題。習近平總書記關于新質生產力的重要論述是對馬克思主義生產力理論的創新與發展，為發展戰略性新興產業和未來產業提供了方向指引，對當前大數據發展具有重要指導作用。當今，在以數字技術為核心的新一輪科技革命推動下，由數據技術、數據要素和數據從業者等構成的數據生產力正成為推動經濟社會變革和產業轉型發展的關鍵力量，但是目前大數據發展仍面臨現實困境，這就要求我們以新質生產力理論來把握、衡量和推動大數據發展。

一、新質生產力理論與大數據

新質生產力理論源于高質量發展實踐，并將指導高質量發展實踐，因此，有必要以其指引大數據未來發展，從而讓大數據更好賦能新時代發展。

（一）新質生產力的基本內涵

1.新質生產力是以科技創新為核心驅動的生產力。科學技術是第一生產力，馬克思分析了科技在生產中的重要作用，即“隨著大工業的發展，現實財富的創造較少地取決于勞動時間和已耗費的勞動量，較多地取決于……科學的一般水平和技術進步，或者說取決于這種科學在生產上的應用”［2］。在當今數字時代，隨著新產業革命的深入推進，大數據、云計算、人工智能等領域的變革性技術不斷涌現，科學技術作為生產力的作用愈發明顯，而科技創新也逐漸成為生產力發展的核心要素。習近平總書記指出：“把創新擺在第一位，是因為創新是引領發展的第一動力。”［3］新時代以來，我國科技創新釋放了驅動高質量發展的新動力，在橫向、縱向和融合發展方面取得了新突破，逐步形成了領域創新、技術含量高、符合高質量發展要求的先進生產力。在新一輪科技革命和產業變革的背景下，科技創新正以前所未有的廣度和深度改變產業發展模式、催生新的產業形態。習近平總書記十分重視戰略性新興產業和未來產業的培育和發展，他在主持召開新時代推動東北全面振興座談會上強調：“積極培育新能源、新材料、先進制造、電子信息等戰略性新興產業，積極培育未來產業，加快形成新質生產力，增強發展新動能”［4］。戰略性新興產業和未來產業蘊藏著強勁的發展動能和巨大的發展潛力，科技創新能為新興產業和未來產業的發展提供觀念和技術支撐。一方面，觀念創新能夠打破舊有的思維束縛，激發主體的創造力和創新活力，進而促進技術突破和生產要素創新性配置，推動產業的升級和轉型；另一方面，技術創新將諸如大數據、人工智能、量子計算等先進技術要素作為全新的生產動能，直接推動新的產業領域發展。堅持以科技創新為核心驅動，加快培育壯大戰略性新興產業和未來產業，加速形成新質生產力，是實現高質量發展的必然選擇。

2.新質生產力是要素全新質態的生產力。生產要素的構成隨著生產發展而動態演進：農業時代把土地、勞動力作為重要的生產要素；工業時代將資本作為重要的生產要素；而到了數字經濟時代，傳統要素對經濟增長的拉動作用邊際減弱，新型生產要素對經濟增長的引擎作用日益凸顯。習近平總書記把“知識、技術、數據”引入生產要素，并強調“數據作為新型生產要素，對傳統生產方式變革具有重大影響”［5］。隨著新技術的廣泛應用與科技成果的爆炸式增長，數據要素在與其他要素融合交互的過程中形成疊加效應，不斷孕育和創造出新的經濟增長點，進而為經濟高質量發展開辟新的空間。與此同時，隨著社會的發展，新型勞動者在生產中發揮越來越重要的作用。馬克思曾經指出：“自然界沒有造出任何機器，沒有造出機車、鐵路、電報、自動走錠精紡機等等。它們是人的產業勞動的產物，是轉化為人的意志駕馭自然界的器官或者說在自然界實現人的意志的器官的自然物質。”［6］科學技術是人的本質力量的現實展現，人通過勞動將頭腦中的知識轉化為科學技術并作用于生產力，推動生產的發展和生產效率的提高。人是生產力生成中最活躍的能動主體，塑造新質生產力歸根結底要依靠新型勞動者。習近平總書記指出：“創新是第一動力、人才是第一資源。”［7］戰略性新興產業和未來產業是新質生產力的主陣地，產業邊界越來越模糊，前沿科技交叉融合的趨勢愈加明顯，具有高創新性和知識密集型的鮮明特征，對科技創新人才資源依賴性更強，對勞動者的要求更高。新質生產力要求勞動者具備先進的知識、技能、思維和智慧，能運用一系列“高級、精密、尖端”的新型設備對新發現的自然物、高價值的原材料以及數據等非實體性要素進行生產。相較于傳統生產力，新質生產力的三大要素均發生了質變，三大生產要素以要素質量提升、質態全新以及生產要素創新性配置實現“以新促質”，帶來生產力的躍遷式升級，為經濟社會發展注入新動能。

3.新質生產力是滿足人民美好生活需要的生產力。人民的需要是科技進步的時代聲音，科技進步必然要以人民的根本利益作為出發點。習近平總書記科學分析了科技創新對經濟社會發展和人民生活水平的廣泛影響，指出：“科技是國之利器，國家賴之以強，企業賴之以贏，人民生活賴之以好。中國要強，中國人民生活要好，必須有強大科技”［8］。我國社會主要矛盾發生歷史性改變，人民對美好生活的愿望更加迫切。面對新形勢、新任務，科技創新需要進一步發揮提升社會發展水平、提高人民生活質量、提高人民素質的重要作用。以科技創新為核心驅動的新質生產力能夠在物質財富創造、精神文明創建方面釋放出巨大的潛力，滿足人民群眾對物質、精神、生態、安全等的全方位需求。同時，綠色低碳、可持續發展、為民謀福是新質生產力的基本內涵，反映了全人類對美好幸福未來的共同追求，是推進人類命運共同體世界認同的基本觀念前提，能夠推動全球生產效率的提升和全人類福祉的增進，有利于推動構建人類命運共同體。

（二）新質生產力與大數據的內在聯系

新質生產力的提出不僅有助于我們更加深入地認識到大數據發展的現實意義，而且有助于我們解決大數據發展過程中面臨的問題和挑戰，從而推動大數據高質量發展。

1.大數據為發展新質生產力提供動力。大數據對發展新質生產力具有重要意義，大數據助力傳統產業數字化轉型升級并不斷催生新產業、新業態、新模式，為加快發展新質生產力提供了強勁動力。一是傳統產業的轉型升級是發展新質生產力的堅實基礎，大數據與傳統產業深度融合，帶來產品形式、商業模式、應用方式的迭代，助力傳統產業數字化轉型升級。大數據的產生和應用離不開數據要素的支持，數據要素擁有提升生產力躍遷的能力，是發展新質生產力的核心要素。非排他性、滲透性、交互性、快捷性等特點使得數據要素在與其他生產要素協同融合的過程中找到資源配置最優解，突破傳統產業邊界，有效降低成本，創造新的價值增量。例如，在傳統工業領域，以大數據為基礎構建統一管理、數據交互、協同控制的集成智能網絡平臺，實現了工業行業的提質增效，并引領其持續向自動化、信息化、網聯化、數字化、智能化延伸融合升級。二是培育戰略性新興產業、未來產業是加快形成新質生產力的關鍵，大數據催生新產業、新業態、新模式，助力新質生產力發展。大數據產業是圍繞數據開展采集、存儲、處理、分析、應用等一系列活動的新一代信息技術產業，本身就屬于戰略性新興產業。此外，伴隨高性能算力、智能算法等的迅速發展，在海量數據的驅動下，大數據與５G、云計算、人工智能、區塊鏈等新技術相互碰撞、加速融合，為生成式人工智能、元宇宙、腦機接口等具有高成長性、戰略性、先導性的未來產業的孕育孵化提供了技術和產業基礎。隨著新型數據要素快速融入社會各個領域和環節，數據生產力正持續釋放經濟社會發展的巨大活力，具有重要的現實意義。

2.新質生產力引導大數據高質量發展。新質生產力的提出對大數據的高質量發展具有指引作用，為大數據發展提供了創新、改革的動力。一是技術創新是大數據發展的重要支撐，新質生產力進一步強調了創新的驅動作用，為加速突破從采集、傳輸到管理、處理、分析、應用全生命周期的數據治理技術瓶頸提供了創新引領。二是新質生產力強調要素的全新質態。新型勞動者是新質生產力的能動要素，也是數據生產力變革最活躍的因素，這就要求完善新型數據勞動者培養、引進、使用、合理流動的工作機制，加快形成與大數據發展需求相適應的人才結構，激發新型數據勞動者的內生動力，推動大數據高質量發展。三是在勞動者、勞動資料和勞動對象三大要素都發生了質變的背景下，生產力自然會躍升到新質階段，也必然帶來生產關系的重大變化，改革是釋放大數據發展動能的關鍵途徑。數據是形成新質生產力的關鍵生產要素，數據要素需要適應新型生產關系，并通過調整生產關系以破解制約數據要素發揮疊加效應的體制機制障礙，進一步激發數據生產力的發展活力。四是新質生產力滿足人民美好生活需要的基本內涵為大數據發展提供了價值導向，這就要求在大數據的發展過程中堅持以人民為中心，遵循全民參與、開放共享的基本原則，注重解決社會的公平正義問題，克服大數據本身存在的算法歧視，縮小在發展過程中形成的數字鴻溝。

二、大數據發展的現實困境

目前，大數據正在以可持續和高效的方式釋放生產潛力，但大數據發展仍然面臨著核心技術“卡脖子”和高端人才短缺、基礎制度和市場體系亟須完善、社會公平正義有待增強三重現實困境，這制約了大數據健康有序發展。

（一）大數據創新困境：核心技術“卡脖子”和高端人才短缺

新質生產力以科技創新為引擎，以人力資源為重要保障。加快大數據技術的創新和人力資本的發展是率先形成和發展新質生產力的關鍵。當前，大數據技術創新發展面臨技術亟須突破和人才短缺兩重困境。一方面，我國國產數據庫的可用性水平不斷提升，大數據處理的單點技術、多模態數據分析技術及數聯網技術等取得了一系列突破性成果，但仍有一些核心技術問題亟待破解。例如，在大數據管理技術方面，“2020年全球新增數據規模為64ZB，是2016年的400%，預計2035年新增數據將高達2140ZB，數據量呈現指數級增長”［9］。隨著數據體量的快速增長，大數據的組織、存儲、計算與訪問等技術面臨新挑戰，傳統硬件性能提升乏力，數據的高效能管理迫切需要尋找新驅動力。此外，數據管理系統在數據規模極大且業務環境極復雜的情況下，有效避免各類錯誤產生并保持數據的正確性和可用性也需要新的技術支持。在大數據治理技術方面，如何將海量社會數據匯聚融合成數據資源在技術處理上還存在不足；如何使數據突破原生系統的邊界，在更大范圍發揮更大價值依舊是技術難題；在釋放數據價值的同時保障數據安全和隱私不被泄露依舊處于探索和發展階段。另一方面，高端科技人才是未來全球產業競爭的稀缺資源，是培育發展新質生產力的重要力量。隨著大數據縱深發展和橫向拓展，大數據技術創新對廣博復合型人才和高精尖人才的需求日益增加。目前，雖然我國在高端人才培養、引進、使用方面取得一定成效，但在當前國際科技領域人才競爭加劇的情況下，我國高層次人才不足、全球引才成效不顯著、科技領軍人才匱乏等結構性矛盾依然較為突出。與此同時，我國高端科技人才效能發揮尚不充分且存在高層次人才流失現象。AMiner科技情報平臺的數據顯示，2012年至2021年中國是全球數字高端人才凈流失第一大國，流失人數達684人次，高層次人才流失情況較為明顯。成熟的人才培訓體系尚未建立，高端科技人才稀缺，大數據人才供應不足制約著我國大數據產業的發展。

（二）大數據流通挑戰：基礎制度和市場體系亟須完善

新質生產力需要與之相適應的生產關系，在新質生產力產生和發展的過程中，必須不斷調整生產關系，進一步推動新質生產力的發展。當前，數據生產力的形成迫切需要加快數據要素市場體制機制建設。隨著數據成為數字經濟重要生產要素，大數據自身就具有了潛在的價值，數據的高效流通、充分共享、安全可控是發揮數據要素持續價值的關鍵。我國擁有海量數據規模和豐富應用場景優勢，具有得天獨厚的發展基礎和條件，但當前我國基礎數據制度尚不完善，數據要素市場仍處在培育期，呈現出一系列問題。一是數據要素的流通共享存在安全脆弱性。數據要素自身所具有的可復制性、非標準化、非排他性特征使得數據產權界定模糊、數據要素經營主體之間信任缺失，數據自由流轉暢通的效率降低。二是數據整合與分析受限。由于缺乏統一的數據標準，數據被分散在不同的平臺和格式中，數據要素交易的活躍度不高，難以發揮數據的有效價值。三是企業數據安全不僅關系到企業自身的利益，而且關系到普通群眾和國家的利益，在缺乏行之有效的監管體系下，個人、企業甚至國家數據信息存在安全泄露風險。當前，數據已經成為繼土地、勞動力、資本、技術之后的第五大生產要素，其重要性日益凸顯，亟須調整生產關系以適應數據生產力的發展，完善數據流通共享相關體制機制，探索建立數據產權交易相關基礎制度體系，加快形成與之相適應的合規高效、安全可控的數據要素市場，推動數據生產力快速發展。

（三）大數據倫理問題：算法歧視與數字鴻溝影響公平

科技為民、科技向善是新質生產力的應有之義，大數據是人的技術，需要維護人的尊嚴、自由、公平等。數據具有社會屬性，其背后隱含著人與人之間的社會關系，大數據時代的倫理問題正是由于單純關注數據本身的價值而忽視數據背后所映照的人的關系所導致的。算法歧視和數字鴻溝是大數據使用過程中影響社會公平的兩個重要原因。大數據的計算模型也被稱為算法，包含著各種影響社會公平的算法風險，如算法選擇錯誤、算法被運用在違法行為上、人為操縱算法、運用算法進行宣傳、算法與購買行為以及未知的算法風險［10］。也就是說，大數據算法會受到類似于人類偏見和歧視的影響。一方面，作為掌握新質生產工具的人很難排除潛移默化受到的社會文化和價值的差異偏見，進而在設計算法時已經預先存在偏見。另一方面，受不同群體利益多元化的影響，在獲取數據的過程中，大數據往往包含著樣本和標簽的偏見，在選擇目標時比例和權重的側重不同，得出的結論也必然存在偏差。此外，大數據在實際運用中產生知識鴻溝和信息鴻溝，大數據算法的發展將使得“數字鴻溝”越來越大，有錢人將越來越有錢，窮人將成為失去經濟價值、政治價值和軍事價值的“無用階級”［11］。不同群體在數據來源、數據技術使用和數字能力等方面存在差異，由此造成不平等。比如，部分人群可能受上述因素影響最終成為弱勢群體，很容易被技術所忽視，進而也限制了他們產生數據和共享數據服務。同時，由于掌握和分析數據能力的不足，他們無法享受大數據技術發展的紅利。大數據的發展限制了普通群眾的參與表達和利益共享，造成社會公平正義的缺失。

三、以大數據技術發展助力新質生產力形成的實踐路徑

（一）強化數據技術人才支撐，推動大數據高質量發展

2022年6月，習近平總書記在湖北省武漢市考察時指出：“科技創新，一靠投入，二靠人才。”［12］加大科技創新投入力度和新型人才培育強度是加快發展新質生產力的關鍵。

1.堅持創新引領，集中優勢資源加快推進大數據關鍵核心技術突破。錨定世界前沿科技，加強大數據關鍵核心技術創新突破，加快發展新質生產力。一是完善科技創新體制機制。提升源頭創新動力與能力。加快構建高效的關鍵核心技術攻關科技創新管理體系，優化重大科技創新項目管理模式，改進資源配置方式，最大限度聚焦各方優勢，形成關鍵核心技術攻關的整體合力，圍繞數據生成、數據采集、數據存儲、數據分析等實現關鍵技術環節新突破。二是推動科技金融創新發展。加大金融支持力度，提升金融服務水平，引導創業投資向大數據要素企業傾斜，鼓勵將多種數據要素納入社會信用體系，探索數據資產入表新模式。針對數據型企業、數據人才的融資需求，創新開發適應數據資產特點的金融產品，強化金融支持大數據技術創新的外部支撐。三是聚焦大數據創新應用成果轉化。以質量、績效、貢獻為基本原則，創新構建數據技術應用成果轉化評價體系，提高成果評價的標準化、規范化水平，加快推動數據創新應用成果轉化為現實生產力。

2.健全高端人才“育引留用”全鏈條，構建高質量人才培養新格局。持續促進人力資本躍升，以高端科技人才助推新質生產力加快形成。高端科技人才是未來全球產業競爭的稀缺資源，是大數據技術創新的主力軍。一是發揮自主培養國家戰略人才的主陣地作用，聚焦戰略科學家和科技領軍人才隊伍建設，引導社會各方加大對科技人才的重視程度和投入力度，全面提升本土科技人才的供給能力。二是制定具有國際競爭優勢的人才引進發展規劃，以“一人一策”的個性化引進方案提升競爭力。拓寬全球引才的來源和渠道，如培育本土專業國際獵頭，增強市場化引才能力。三是持續優化高端人才的服務保障，在收益分配、科技創新平臺支撐等方面給予充分保障，真正做到“留得住”。四是構建國家級數據人才信息庫，持續優化信息庫的完善程度和利用效率，為數據人才的全面統計、深入分析和科學決策提供全面支持，實現高端數據人才的精準匹配與高效利用。

（二）鼓勵數據要素投入創新，加快建立數據基礎制度

習近平總書記強調：“要深化經濟體制、科技體制等改革，著力打通束縛新質生產力發展的堵點卡點，建立高標準市場體系，創新生產要素配置方式，讓各類先進優質生產要素向發展新質生產力順暢流動。”［1］目前，數據要素市場仍處在培育期，促進數據生產力迅速發展的主要任務是要穩步推進彰顯創新引領的數據基礎制度體系建設，充分發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用。

1.建立數據產權制度。根據數據的來源，可以將數據分為公共數據、企業數據、個人數據。與此同時，數據在不同的應用場景、不同的生產環節發揮著不同的作用。因此，應分級、分類界定產權所有者享有的合法權益。對于公共數據的協調共享，應統一公共數據的內容、類型、形式、提供機構等基本信息，在此基礎之上完善一體化、智能化的公共數據平臺，推動公共數據實現共享。對于承載個人信息的數據，應遵循合法、必要和誠信的原則，對個人信息進行匿名化處理，不得采取“一攬子授權”。

2.建立數據要素流通和交易制度。以數據的可流通、可信、可追溯為基本原則，促進數據高質量流通和交易。一是在可流通方面，應明晰數據流通規則體系、交易場所、服務生態、跨境機制等內容，為促進全國范圍內數據流通規范提供方向性指引。二是在可信性方面，通過創新安全保障技術、加強企業數據合規監管等方式，增強市場主體參與數據流通交易的信任度。三是在可追溯方面，數據的匯聚、開發、處理、應用等環節引入合規認證、安全審計、數據公證等必要程序，實現數據交易全流程可溯。

3.建立體現效率、促進公平的數據要素收益分配制度。基于數據流通、公平競爭、數據共享的基本原則，健全數據要素收益分配機制，實現各類主體的激勵與約束平衡。同時，更好地發揮政府在數據要素收益分配中的引導和調節作用，完善數據要素收益的再分配調節機制，保障全體社會成員能共享大數據發展紅利。

4.建立多方協同的數據治理模式。一是創新政府數據治理機制。政府應有一套行之有效的法律法規能依法規制可能出現的數據交易、數據安全以及隱私泄露等問題。二是壓實企業的數據治理責任，推行數據流通交易聲明和數據經營者承諾制，推動企業在數據收集、匯聚、處理、開發、利用、流通等環節依法依規承擔相應責任。三是人民群眾是最活躍的社會治理主體，民眾的監督更加直接和廣泛，要健全民眾對數據治理的監督制度，暢通舉報投訴和仲裁渠道，鼓勵普通民眾積極發揮監督作用。

（三）致力于實現社會公平正義，服務于美好生活的創建

以人民為中心是發展新質生產力的根本遵循。要引導大數據發展為民、向善，促使大數據健康發展與人民對美好生活的需要相契合。

1.加強倫理規范，降低大數據道德風險。一是增強從業人員的道德約束。大數據算法的研發、設計和運行的整個過程都嵌入了從業人員的主觀觀念，這就要求從業者應以社會主義核心價值觀為引領，遵守法律法規、社會道德，踐行行業的道德準則，堅守道德底線和倫理底線，盡量避免因自身的惡意、瑕疵、考慮不周而導致的不公平。二是對大數據算法技術進行價值嵌入。大數據算法技術并不是單純的技術，其與政治、倫理等多方面都有價值關系。因此，應對大數據算法技術進行價值敏感性設計，將符合人民大眾利益的價值觀念嵌入到大數據算法設計之中，使其能有效檢測并打破其價值觀偏移、大數據主體隱匿、算法歧視與偏見等價值困境。

2.均衡建設新型基礎設施，提升弱勢群體數字素養和技能。一是持續加大欠發達地區的信息化基礎設施建設力度。通過提高互聯網覆蓋率、接入率等措施強化高質量數據要素供給，減小城鄉、區域、群體在信息可及性方面的差距，盡可能填平數字“接入鴻溝”。二是推動信息無障礙建設。針對“數字弱勢群體”制定具體可行、特色鮮明的數字素養培養方案，引導“數字弱勢群體”積極參與信息化業務、使用信息化服務，提高數字素養和技能，從而有效彌合數字“使用鴻溝”。三是加強溝通合作。在國際層面，應當以縮小數字鴻溝為契機，加強國際合作。例如，積極建設“數字絲綢之路”，推動“一帶一路”共建國家信息基礎設施建設，增強技術交流，有效縮小數字鴻溝。

近年來，數據生產力已成為經濟社會發展的核心動力，大數據逐漸發展成為一個獨立的產業形態，對經濟發展的驅動作用越來越大，正在成為高質量發展的重要助推器。習近平總書記站在黨和國家事業發展全局高度，以前瞻的戰略思維和深邃的歷史眼光提出了“新質生產力”這一新概念、新要求，是對馬克思主義生產力理論的重大創新。因此，我們應以新質生產力理論為指導，深刻認識到數據生產力的重要作用，并破解大數據未來發展存在的問題和挑戰，推動大數據朝著健康、有序的方向發展，更好地為滿足人民美好需要服務。

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[收稿日期]2024-01-17

[作者簡介]王廣祿（1995—），男，山東大學馬克思主義學院2022級碩士研究生。