以高质量发展为旨归 有效释放数据要素价值丨光华观点
创始人
2025-12-03 18:20:58
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(来源:北京大学光华管理学院)

文 | 北京大学光华管理学院院长、教授 刘俏 

北京大学光华管理学院教授 翁翕

近日,国家数据局联合相关部门印发《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》(以下简称《意见》)。《意见》的出台,以提升全要素生产率、发展新质生产力为出发点,以加快释放数据要素价值为遵循,围绕数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设(以下简称“两个建设”)的关键环节和领域——构建多层次复合型的数字人才培养体系、形成多主体协同的数字人才多元培养路径、推动数据领域重大问题导向的学术繁荣——推出多项政策举措,将加速推进我国数字经济社会高质量发展,更好服务于党的二十届四中全会强调的“一体推进教育科技人才发展,深入推进数字中国建设”。

01

深刻认识“两个建设”对于高质量发展的重要意义

身处百年未有之大变局与新一轮科技革命和产业变革交汇点,全要素生产率提升是发展新质生产力的核心标志,也是高质量发展的关键要义。全要素生产率增速主要源于技术革命性变革与资源配置效率提升,新发展阶段我国全要素生产率增长的驱动力量主要包括新型工业化(产业智能化、跨界融合及传统产业升级)、新基建、碳中和以及更深层次改革开放带来的资源配置优化等。

以数据赋能人工智能高质量发展、深化数据要素市场化配置改革,是做强做优做大数字经济、全面提升全要素生产率的关键。一方面,构建“人工智能+”新质生产力发展新生态,既是新型工业化的核心要求,也是传统产业升级的重要路径;另一方面,发展数字消费、推动数字贸易与跨境电商出口、破解数据跨境流动难题、加大数字金融创新力度,既能为消费和外贸注入新动能,也是扩大高水平对外开放、提升金融服务实体经济效能、释放服务领域全要素生产率增长潜力的重点。

人才是第一资源。发展数字经济需引导资本、人才、技术等要素向数据领域集聚,推动数据领域教育链、人才链与产业链、创新链深度融合。加强“两个建设”是数据领域落实党的二十届四中全会“一体推进教育科技人才发展”的关键举措,是发展新质生产力、构筑国家竞争新优势的战略抉择。其一,当前我国数字人才供需存在结构性矛盾,2023年我国数字人才总体缺口已达2500万至3000万,且逐年扩大,既影响我国数字产业化进程与AI高质量发展,也制约传统产业数智化变革。其二,推进数字经济社会高质量发展是一项探索性、创新性、专业性极强的事业,亟需推进数据要素学科专业建设,围绕重大理论与实践问题开展系统性研究。

02

以有效释放数据价值为遵循,构建多层次、复合型的数字人才培养体系

激活数据要素价值是发展数字经济的核心,需充分发挥我国海量数据优势,以应用场景为牵引,推动数据要素供给、流通与深度使用。工业制造、现代农业、金融服务、医疗健康、城市治理、绿色低碳等众多行业和领域,数据资源丰富,应用需求广泛,具备扎实应用基础与巨大发展潜力,而激活这些领域数据要素价值,急需数量充足、层次全面、技能与知识结构多元的高素质数字人才。

面对不同产业对数字人才的差异化需求,必须打破传统学科壁垒,构建多层次、复合型数字人才培养体系。《意见》明确提出建立数据领域科技发展、国家战略需求牵引的学科专业设置调整机制和人才培养模式,摒弃学科自我发展的“小逻辑”,转向服务国家战略的“大逻辑”。

推进学科交叉融合是关键举措。数字技术(人工智能、数据分析、区块链等)既要成为独立专业,也要深度融入现有专业体系,促进数字知识、技能与不同学科深度融合。以北京大学为例,其学科布局既涵盖了人工智能、数据科学与大数据技术等独立设置的新兴专业,也通过商业分析硕士项目等开展跨学科培养,为学生搭建跨学科知识与实践框架。《意见》鼓励有条件的高校建设数据要素相关学科专业,建立本硕博衔接的人才培养机制,同时推动分层分类建设,支持综合性高校打造数字学院,引导特色高校强化优势专业建设。

《意见》高度重视职业教育,支持职业院校按需调整、增设数据相关专业,健全数据行业职业教育体制机制,大规模开展AI和大数据应用技能培训,发挥职业院校培养技能型人才的基础性作用。此外,需完善数字人才引进、评价、激励与流动机制,对标国际最高标准提供优质科研条件、充足经费与有竞争力薪酬,全力打造全球数字人才高地。

03

建立数字人才多元培养路径,实现多主体协同

加强“两个建设”需持续创新体制机制,建立多元培养路径,实现相关主体融合协同。《意见》强调打造产教融合生态的重要性,支持高校与科研机构、产业园区、龙头企业及上下游企业等组建数据行业跨区域产教融合共同体;鼓励数据企业、行业协会等深度参与数字人才培养的教学元素建设、教育教学改革,课程设计由高校教授与产业专家联合制定,确保教学内容与产业需求无缝对接,培养既懂产业又通数字技术的多层次复合型人才。

释放数据要素价值,需大量挖掘、梳理、推广数据要素应用场景。《意见》强调以应用场景为载体,促进数据领域产学研用协同,特别提出建设数字人才培养典型应用场景;支持具备条件的高校与企业、研究机构、学会协会商会等共建数字领域专业特色学院;推进产教融合共建实践基地,打通人才培养与产业需求的“最后一公里”;布局数据要素产教融合创新平台,构建多主体协同融合的良好生态。

北京大学光华管理学院自2025年起,在工商管理本科专业下增设数字经济管理方向。该专业方向注重通过实践模块构建多元化培养路径,为学生提供理论与实践结合的学习体验。一方面,学院邀请业内专家和知名校友走进课堂,分享数字经济领域实践经验与行业洞见,帮助学生把握行业动态、明晰职业方向;另一方面,依托前沿科技场景实验室推动技术与产业深度融合,聚焦人工智能等前沿技术引发的商业变革,着力培养跨学科背景复合型人才,以应对数字经济时代的挑战。

04

立足重大问题导向,推动数据领域有组织科研取得突破性进展

数据要素价值释放面临诸多理论问题与实践挑战。与传统生产要素相比,数据具有多主体生产、多场景复用、敏感信息密集、减损贬值快等特质。数据领域亟需理论与实践创新,利用解构重组、汇聚融合等方式多层次挖掘数据价值,实现知识扩散、业务拉通、产业创新与价值倍增并最终提升全要素生产率。

此外,数据大规模流通使用可能引发个人隐私、商业秘密、国家机密等数据泄露或滥用风险,影响隐私保护与产业发展,甚至危及国家安全。数据要素价值创造的跨界融合属性,也对传统分业监管、属地监管模式提出挑战。如何平衡安全成本与经济效益,实现高质量开发利用与高水平安全良性互动,构建兼顾活力与秩序、适配AI发展的敏捷数字治理体系,均需大量理论探索与实践突破。

AI作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心技术,正深度融入经济社会各领域、重塑生产方式与生产关系。AI作为数据领域最重要的前沿技术,其快速发展和应用如何与海量数据实现深度、高效、安全的融合,需要不断深化数据领域前沿技术和新兴交叉领域的研究与实践。

针对数字经济高质量发展急需解决的重大关键问题,《意见》明确数据领域学术研究主攻方向,强调以学科交叉融合、有组织科研为支撑,对夯实科研数据基础提出要求并作出部署。

数据要素的浪潮奔涌而来之际,《意见》的出台恰逢其时,为激活数据要素价值指明方向、提供政策支撑。下一步需形成政策合力,加强配套衔接、深化部门协同、加快实践探索、加大宣传解读,为数字经济社会高质量发展注入强劲动力。

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