摘 要：新质生产力对推动大数据高质量发展具有重要作用。大数据技术迭代极大地推动了经济社会数智化变革，大幅提高了社会生产力，深刻改变了社会面貌。但就现实来看，大数据发展仍面临不少问题，集中表现为核心技术和高端人才紧缺、数据要素基础制度和市场体系亟须完善、算法歧视与数字鸿沟影响社会公平。新质生产力以科技创新推动产业创新为核心要义，以要素全新质态为呈现形式，以满足人民美好生活需要为根本目的，这为大数据高质量发展提供了科学指引。为了使大数据更好赋能经济社会数智化变革，要强化数据技术人才支撑，推动大数据高质量发展；
鼓励数据要素投入创新，加快建设数据基础制度；
致力实现社会公平正义，服务于美好生活的创建，从这三个方面推动大数据朝着健康、有序的方向发展。
关键词：新质生产力；
大数据；
高质量发展
中图分类号：F49；
F124 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1009-6922.2024.03.006
文章编号：1009-6922（2024）03-56-08
2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察期间提到“新质生产力”这一概念。此后，他在主持二十届中共中央政治局第十一次集体学习时强调：“高质量发展需要新的生产力理论来指导，而新质生产力已经在实践中形成并展示出对高质量发展的强劲推动力、支撑力，需要我们从理论上进行总结、概括，用以指导新的发展实践”［1］，并系统阐释了新质生产力的具体内涵、鲜明特征、发展路径等关键问题。习近平总书记关于新质生产力的重要论述是对马克思主义生产力理论的创新与发展，为发展战略性新兴产业和未来产业提供了方向指引，对当前大数据发展具有重要指导作用。当今，在以数字技术为核心的新一轮科技革命推动下，由数据技术、数据要素和数据从业者等构成的数据生产力正成为推动经济社会变革和产业转型发展的关键力量，但是目前大数据发展仍面临现实困境，这就要求我们以新质生产力理论来把握、衡量和推动大数据发展。
一、新质生产力理论与大数据
新质生产力理论源于高质量发展实践，并将指导高质量发展实践，因此，有必要以其指引大数据未来发展，从而让大数据更好赋能新时代发展。
（一）新质生产力的基本内涵
1.新质生产力是以科技创新为核心驱动的生产力。科学技术是第一生产力，马克思分析了科技在生产中的重要作用，即“随着大工业的发展，现实财富的创造较少地取决于劳动时间和已耗费的劳动量，较多地取决于……科学的一般水平和技术进步，或者说取决于这种科学在生产上的应用”［2］。在当今数字时代，随着新产业革命的深入推进，大数据、云计算、人工智能等领域的变革性技术不断涌现，科学技术作为生产力的作用愈发明显，而科技创新也逐渐成为生产力发展的核心要素。习近平总书记指出：“把创新摆在第一位，是因为创新是引领发展的第一动力。”［3］新时代以来，我国科技创新释放了驱动高质量发展的新动力，在横向、纵向和融合发展方面取得了新突破，逐步形成了领域创新、技术含量高、符合高质量发展要求的先进生产力。在新一轮科技革命和产业变革的背景下，科技创新正以前所未有的广度和深度改变产业发展模式、催生新的产业形态。习近平总书记十分重视战略性新兴产业和未来产业的培育和发展，他在主持召开新时代推动东北全面振兴座谈会上强调：“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能”［4］。战略性新兴产业和未来产业蕴藏着强劲的发展动能和巨大的发展潜力，科技创新能为新兴产业和未来产业的发展提供观念和技术支撑。一方面，观念创新能够打破旧有的思维束缚，激发主体的创造力和创新活力，进而促进技术突破和生产要素创新性配置，推动产业的升级和转型；
另一方面，技术创新将诸如大数据、人工智能、量子计算等先进技术要素作为全新的生产动能，直接推动新的产业领域发展。坚持以科技创新为核心驱动，加快培育壮大战略性新兴产业和未来产业，加速形成新质生产力，是实现高质量发展的必然选择。
2.新质生产力是要素全新质态的生产力。生产要素的构成随着生产发展而动态演进：农业时代把土地、劳动力作为重要的生产要素；
工业时代将资本作为重要的生产要素；
而到了数字经济时代，传统要素对经济增长的拉动作用边际减弱，新型生产要素对经济增长的引擎作用日益凸显。习近平总书记把“知识、技术、数据”引入生产要素，并强调“数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响”［5］。随着新技术的广泛应用与科技成果的爆炸式增长，数据要素在与其他要素融合交互的过程中形成叠加效应，不断孕育和创造出新的经济增长点，进而为经济高质量发展开辟新的空间。与此同时，随着社会的发展，新型劳动者在生产中发挥越来越重要的作用。马克思曾经指出：“自然界没有造出任何机器，没有造出机车、铁路、电报、自动走锭精纺机等等。它们是人的产业劳动的产物，是转化为人的意志驾驭自然界的器官或者说在自然界实现人的意志的器官的自然物质。”［6］科学技术是人的本质力量的现实展现，人通过劳动将头脑中的知识转化为科学技术并作用于生产力，推动生产的发展和生产效率的提高。人是生产力生成中最活跃的能动主体，塑造新质生产力归根结底要依靠新型劳动者。习近平总书记指出：“创新是第一动力、人才是第一资源。”［7］战略性新兴产业和未来产业是新质生产力的主阵地，产业边界越来越模糊，前沿科技交叉融合的趋势愈加明显，具有高创新性和知识密集型的鲜明特征，对科技创新人才资源依赖性更强，对劳动者的要求更高。新质生产力要求劳动者具备先进的知识、技能、思维和智慧，能运用一系列“高级、精密、尖端”的新型设备对新发现的自然物、高价值的原材料以及数据等非实体性要素进行生产。相较于传统生产力，新质生产力的三大要素均发生了质变，三大生产要素以要素质量提升、质态全新以及生产要素创新性配置实现“以新促质”，带来生产力的跃迁式升级，为经济社会发展注入新动能。
3.新质生产力是满足人民美好生活需要的生产力。人民的需要是科技进步的时代声音，科技进步必然要以人民的根本利益作为出发点。习近平总书记科学分析了科技创新对经济社会发展和人民生活水平的广泛影响，指出：“科技是国之利器，国家赖之以强，企业赖之以赢，人民生活赖之以好。中国要强，中国人民生活要好，必须有强大科技”［8］。我国社会主要矛盾发生历史性改变，人民对美好生活的愿望更加迫切。面对新形势、新任务，科技创新需要进一步发挥提升社会发展水平、提高人民生活质量、提高人民素质的重要作用。以科技创新为核心驱动的新质生产力能够在物质财富创造、精神文明创建方面释放出巨大的潜力，满足人民群众对物质、精神、生态、安全等的全方位需求。同时，绿色低碳、可持续发展、为民谋福是新质生产力的基本内涵，反映了全人类对美好幸福未来的共同追求，是推进人类命运共同体世界认同的基本观念前提，能够推动全球生产效率的提升和全人类福祉的增进，有利于推动构建人类命运共同体。
（二）新质生产力与大数据的内在联系
新质生产力的提出不仅有助于我们更加深入地认识到大数据发展的现实意义，而且有助于我们解决大数据发展过程中面临的问题和挑战，从而推动大数据高质量发展。
1.大数据为发展新质生产力提供动力。大数据对发展新质生产力具有重要意义，大数据助力传统产业数字化转型升级并不断催生新产业、新业态、新模式，为加快发展新质生产力提供了强劲动力。一是传统产业的转型升级是发展新质生产力的坚实基础，大数据与传统产业深度融合，带来产品形式、商业模式、应用方式的迭代，助力传统产业数字化转型升级。大数据的产生和应用离不开数据要素的支持，数据要素拥有提升生产力跃迁的能力，是发展新质生产力的核心要素。非排他性、渗透性、交互性、快捷性等特点使得数据要素在与其他生产要素协同融合的过程中找到资源配置最优解，突破传统产业边界，有效降低成本，创造新的价值增量。例如，在传统工业领域，以大数据为基础构建统一管理、数据交互、协同控制的集成智能网络平台，实现了工业行业的提质增效，并引领其持续向自动化、信息化、网联化、数字化、智能化延伸融合升级。二是培育战略性新兴产业、未来产业是加快形成新质生产力的关键，大数据催生新产业、新业态、新模式，助力新质生产力发展。大数据产业是围绕数据开展采集、存储、处理、分析、应用等一系列活动的新一代信息技术产业，本身就属于战略性新兴产业。此外，伴随高性能算力、智能算法等的迅速发展，在海量数据的驱动下，大数据与５G、云计算、人工智能、区块链等新技术相互碰撞、加速融合，为生成式人工智能、元宇宙、脑机接口等具有高成长性、战略性、先导性的未来产业的孕育孵化提供了技术和产业基础。随着新型数据要素快速融入社会各个领域和环节，数据生产力正持续释放经济社会发展的巨大活力，具有重要的现实意义。
2.新质生产力引导大数据高质量发展。新质生产力的提出对大数据的高质量发展具有指引作用，为大数据发展提供了创新、改革的动力。一是技术创新是大数据发展的重要支撑，新质生产力进一步强调了创新的驱动作用，为加速突破从采集、传输到管理、处理、分析、应用全生命周期的数据治理技术瓶颈提供了创新引领。二是新质生产力强调要素的全新质态。新型劳动者是新质生产力的能动要素，也是数据生产力变革最活跃的因素，这就要求完善新型数据劳动者培养、引进、使用、合理流动的工作机制，加快形成与大数据发展需求相适应的人才结构，激发新型数据劳动者的内生动力，推动大数据高质量发展。三是在劳动者、劳动资料和劳动对象三大要素都发生了质变的背景下，生产力自然会跃升到新质阶段，也必然带来生产关系的重大变化，改革是释放大数据发展动能的关键途径。数据是形成新质生产力的关键生产要素，数据要素需要适应新型生产关系，并通过调整生产关系以破解制约数据要素发挥叠加效应的体制机制障碍，进一步激发数据生产力的发展活力。四是新质生产力满足人民美好生活需要的基本内涵为大数据发展提供了价值导向，这就要求在大数据的发展过程中坚持以人民为中心，遵循全民参与、开放共享的基本原则，注重解决社会的公平正义问题，克服大数据本身存在的算法歧视，缩小在发展过程中形成的数字鸿沟。
二、大数据发展的现实困境
目前，大数据正在以可持续和高效的方式释放生产潜力，但大数据发展仍然面临着核心技术“卡脖子”和高端人才短缺、基础制度和市场体系亟须完善、社会公平正义有待增强三重现实困境，这制约了大数据健康有序发展。
（一）大数据创新困境：核心技术“卡脖子”和高端人才短缺
新质生产力以科技创新为引擎，以人力资源为重要保障。加快大数据技术的创新和人力资本的发展是率先形成和发展新质生产力的关键。当前，大数据技术创新发展面临技术亟须突破和人才短缺两重困境。一方面，我国国产数据库的可用性水平不断提升，大数据处理的单点技术、多模态数据分析技术及数联网技术等取得了一系列突破性成果，但仍有一些核心技术问题亟待破解。例如，在大数据管理技术方面，“2020年全球新增数据规模为64ZB，是2016年的400%，预计2035年新增数据将高达2140ZB，数据量呈现指数级增长”［9］。随着数据体量的快速增长，大数据的组织、存储、计算与访问等技术面临新挑战，传统硬件性能提升乏力，数据的高效能管理迫切需要寻找新驱动力。此外，数据管理系统在数据规模极大且业务环境极复杂的情况下，有效避免各类错误产生并保持数据的正确性和可用性也需要新的技术支持。在大数据治理技术方面，如何将海量社会数据汇聚融合成数据资源在技术处理上还存在不足；
如何使数据突破原生系统的边界，在更大范围发挥更大价值依旧是技术难题；
在释放数据价值的同时保障数据安全和隐私不被泄露依旧处于探索和发展阶段。另一方面，高端科技人才是未来全球产业竞争的稀缺资源，是培育发展新质生产力的重要力量。随着大数据纵深发展和横向拓展，大数据技术创新对广博复合型人才和高精尖人才的需求日益增加。目前，虽然我国在高端人才培养、引进、使用方面取得一定成效，但在当前国际科技领域人才竞争加剧的情况下，我国高层次人才不足、全球引才成效不显著、科技领军人才匮乏等结构性矛盾依然较为突出。与此同时，我国高端科技人才效能发挥尚不充分且存在高层次人才流失现象。AMiner科技情报平台的数据显示，2012年至2021年中国是全球数字高端人才净流失第一大国，流失人数达684人次，高层次人才流失情况较为明显。成熟的人才培训体系尚未建立，高端科技人才稀缺，大数据人才供应不足制约着我国大数据产业的发展。
（二）大数据流通挑战：基础制度和市场体系亟须完善
新质生产力需要与之相适应的生产关系，在新质生产力产生和发展的过程中，必须不断调整生产关系，进一步推动新质生产力的发展。当前，数据生产力的形成迫切需要加快数据要素市场体制机制建设。随着数据成为数字经济重要生产要素，大数据自身就具有了潜在的价值，数据的高效流通、充分共享、安全可控是发挥数据要素持续价值的关键。我国拥有海量数据规模和丰富应用场景优势，具有得天独厚的发展基础和条件，但当前我国基础数据制度尚不完善，数据要素市场仍处在培育期，呈现出一系列问题。一是数据要素的流通共享存在安全脆弱性。数据要素自身所具有的可复制性、非标准化、非排他性特征使得数据产权界定模糊、数据要素经营主体之间信任缺失，数据自由流转畅通的效率降低。二是数据整合与分析受限。由于缺乏统一的数据标准，数据被分散在不同的平台和格式中，数据要素交易的活跃度不高，难以发挥数据的有效价值。三是企业数据安全不仅关系到企业自身的利益，而且关系到普通群众和国家的利益，在缺乏行之有效的监管体系下，个人、企业甚至国家数据信息存在安全泄露风险。当前，数据已经成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，其重要性日益凸显，亟须调整生产关系以适应数据生产力的发展，完善数据流通共享相关体制机制，探索建立数据产权交易相关基础制度体系，加快形成与之相适应的合规高效、安全可控的数据要素市场，推动数据生产力快速发展。
（三）大数据伦理问题：算法歧视与数字鸿沟影响公平
科技为民、科技向善是新质生产力的应有之义，大数据是人的技术，需要维护人的尊严、自由、公平等。数据具有社会属性，其背后隐含着人与人之间的社会关系，大数据时代的伦理问题正是由于单纯关注数据本身的价值而忽视数据背后所映照的人的关系所导致的。算法歧视和数字鸿沟是大数据使用过程中影响社会公平的两个重要原因。大数据的计算模型也被称为算法，包含着各种影响社会公平的算法风险，如算法选择错误、算法被运用在违法行为上、人为操纵算法、运用算法进行宣传、算法与购买行为以及未知的算法风险［10］。也就是说，大数据算法会受到类似于人类偏见和歧视的影响。一方面，作为掌握新质生产工具的人很难排除潜移默化受到的社会文化和价值的差异偏见，进而在设计算法时已经预先存在偏见。另一方面，受不同群体利益多元化的影响，在获取数据的过程中，大数据往往包含着样本和标签的偏见，在选择目标时比例和权重的侧重不同，得出的结论也必然存在偏差。此外，大数据在实际运用中产生知识鸿沟和信息鸿沟，大数据算法的发展将使得“数字鸿沟”越来越大，有钱人将越来越有钱，穷人将成为失去经济价值、政治价值和军事价值的“无用阶级”［11］。不同群体在数据来源、数据技术使用和数字能力等方面存在差异，由此造成不平等。比如，部分人群可能受上述因素影响最终成为弱势群体，很容易被技术所忽视，进而也限制了他们产生数据和共享数据服务。同时，由于掌握和分析数据能力的不足，他们无法享受大数据技术发展的红利。大数据的发展限制了普通群众的参与表达和利益共享，造成社会公平正义的缺失。
三、以大数据技术发展助力新质生产力形成的实践路径
（一）强化数据技术人才支撑，推动大数据高质量发展
2022年6月，习近平总书记在湖北省武汉市考察时指出：“科技创新，一靠投入，二靠人才。”［12］加大科技创新投入力度和新型人才培育强度是加快发展新质生产力的关键。
1.坚持创新引领，集中优势资源加快推进大数据关键核心技术突破。锚定世界前沿科技，加强大数据关键核心技术创新突破，加快发展新质生产力。一是完善科技创新体制机制。提升源头创新动力与能力。加快构建高效的关键核心技术攻关科技创新管理体系，优化重大科技创新项目管理模式，改进资源配置方式，最大限度聚焦各方优势，形成关键核心技术攻关的整体合力，围绕数据生成、数据采集、数据存储、数据分析等实现关键技术环节新突破。二是推动科技金融创新发展。加大金融支持力度，提升金融服务水平，引导创业投资向大数据要素企业倾斜，鼓励将多种数据要素纳入社会信用体系，探索数据资产入表新模式。针对数据型企业、数据人才的融资需求，创新开发适应数据资产特点的金融产品，强化金融支持大数据技术创新的外部支撑。三是聚焦大数据创新应用成果转化。以质量、绩效、贡献为基本原则，创新构建数据技术应用成果转化评价体系，提高成果评价的标准化、规范化水平，加快推动数据创新应用成果转化为现实生产力。
2.健全高端人才“育引留用”全链条，构建高质量人才培养新格局。持续促进人力资本跃升，以高端科技人才助推新质生产力加快形成。高端科技人才是未来全球产业竞争的稀缺资源，是大数据技术创新的主力军。一是发挥自主培养国家战略人才的主阵地作用，聚焦战略科学家和科技领军人才队伍建设，引导社会各方加大对科技人才的重视程度和投入力度，全面提升本土科技人才的供给能力。二是制定具有国际竞争优势的人才引进发展规划，以“一人一策”的个性化引进方案提升竞争力。拓宽全球引才的来源和渠道，如培育本土专业国际猎头，增强市场化引才能力。三是持续优化高端人才的服务保障，在收益分配、科技创新平台支撑等方面给予充分保障，真正做到“留得住”。四是构建国家级数据人才信息库，持续优化信息库的完善程度和利用效率，为数据人才的全面统计、深入分析和科学决策提供全面支持，实现高端数据人才的精准匹配与高效利用。
（二）鼓励数据要素投入创新，加快建立数据基础制度
习近平总书记强调：“要深化经济体制、科技体制等改革，着力打通束缚新质生产力发展的堵点卡点，建立高标准市场体系，创新生产要素配置方式，让各类先进优质生产要素向发展新质生产力顺畅流动。”［1］目前，数据要素市场仍处在培育期，促进数据生产力迅速发展的主要任务是要稳步推进彰显创新引领的数据基础制度体系建设，充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用。
1.建立数据产权制度。根据数据的来源，可以将数据分为公共数据、企业数据、个人数据。与此同时，数据在不同的应用场景、不同的生产环节发挥着不同的作用。因此，应分级、分类界定产权所有者享有的合法权益。对于公共数据的协调共享，应统一公共数据的内容、类型、形式、提供机构等基本信息，在此基础之上完善一体化、智能化的公共数据平台，推动公共数据实现共享。对于承载个人信息的数据，应遵循合法、必要和诚信的原则，对个人信息进行匿名化处理，不得采取“一揽子授权”。
2.建立数据要素流通和交易制度。以数据的可流通、可信、可追溯为基本原则，促进数据高质量流通和交易。一是在可流通方面，应明晰数据流通规则体系、交易场所、服务生态、跨境机制等内容，为促进全国范围内数据流通规范提供方向性指引。二是在可信性方面，通过创新安全保障技术、加强企业数据合规监管等方式，增强市场主体参与数据流通交易的信任度。三是在可追溯方面，数据的汇聚、开发、处理、应用等环节引入合规认证、安全审计、数据公证等必要程序，实现数据交易全流程可溯。
3.建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度。基于数据流通、公平竞争、数据共享的基本原则，健全数据要素收益分配机制，实现各类主体的激励与约束平衡。同时，更好地发挥政府在数据要素收益分配中的引导和调节作用，完善数据要素收益的再分配调节机制，保障全体社会成员能共享大数据发展红利。
4.建立多方协同的数据治理模式。一是创新政府数据治理机制。政府应有一套行之有效的法律法规能依法规制可能出现的数据交易、数据安全以及隐私泄露等问题。二是压实企业的数据治理责任，推行数据流通交易声明和数据经营者承诺制，推动企业在数据收集、汇聚、处理、开发、利用、流通等环节依法依规承担相应责任。三是人民群众是最活跃的社会治理主体，民众的监督更加直接和广泛，要健全民众对数据治理的监督制度，畅通举报投诉和仲裁渠道，鼓励普通民众积极发挥监督作用。
（三）致力于实现社会公平正义，服务于美好生活的创建
以人民为中心是发展新质生产力的根本遵循。要引导大数据发展为民、向善，促使大数据健康发展与人民对美好生活的需要相契合。
1.加强伦理规范，降低大数据道德风险。一是增强从业人员的道德约束。大数据算法的研发、设计和运行的整个过程都嵌入了从业人员的主观观念，这就要求从业者应以社会主义核心价值观为引领，遵守法律法规、社会道德，践行行业的道德准则，坚守道德底线和伦理底线，尽量避免因自身的恶意、瑕疵、考虑不周而导致的不公平。二是对大数据算法技术进行价值嵌入。大数据算法技术并不是单纯的技术，其与政治、伦理等多方面都有价值关系。因此，应对大数据算法技术进行价值敏感性设计，将符合人民大众利益的价值观念嵌入到大数据算法设计之中，使其能有效检测并打破其价值观偏移、大数据主体隐匿、算法歧视与偏见等价值困境。
2.均衡建设新型基础设施，提升弱势群体数字素养和技能。一是持续加大欠发达地区的信息化基础设施建设力度。通过提高互联网覆盖率、接入率等措施强化高质量数据要素供给，减小城乡、区域、群体在信息可及性方面的差距，尽可能填平数字“接入鸿沟”。二是推动信息无障碍建设。针对“数字弱势群体”制定具体可行、特色鲜明的数字素养培养方案，引导“数字弱势群体”积极参与信息化业务、使用信息化服务，提高数字素养和技能，从而有效弥合数字“使用鸿沟”。三是加强沟通合作。在国际层面，应当以缩小数字鸿沟为契机，加强国际合作。例如，积极建设“数字丝绸之路”，推动“一带一路”共建国家信息基础设施建设，增强技术交流，有效缩小数字鸿沟。
近年来，数据生产力已成为经济社会发展的核心动力，大数据逐渐发展成为一个独立的产业形态，对经济发展的驱动作用越来越大，正在成为高质量发展的重要助推器。习近平总书记站在党和国家事业发展全局高度，以前瞻的战略思维和深邃的历史眼光提出了“新质生产力”这一新概念、新要求，是对马克思主义生产力理论的重大创新。因此，我们应以新质生产力理论为指导，深刻认识到数据生产力的重要作用，并破解大数据未来发展存在的问题和挑战，推动大数据朝着健康、有序的方向发展，更好地为满足人民美好需要服务。
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[收稿日期]2024-01-17
[作者简介]王广禄（1995—），男，山东大学马克思主义学院2022级硕士研究生。
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