(相关资料图)

当前，我国数字经济发展规模巨大、速度迅猛，其中海量数据不断积累。国际数据公司（IDC）测算数据显示，我国数据总量到2025年将达到48.6ZB，占全球数据总量的27.8%，对GDP的贡献率年均在1.5%至1.8%。

面对海量数据，如何以长尾作用，对其进行开发和利用显得十分重要。这是因为，数字经济的发展规律蕴含于各类数据中。强化数据要素管理，挖掘数据背后的内容，发现数字经济发展规律，并通过让数据“说话”诊断数字经济的短板、痛点，能够有针对性地发展相关领域，从而推动数字经济高质量发展，助力数字中国建设。

不过，我国目前在数字经济发展过程中，还存在需进一步完善之处。其一，需摸清数据要素的存量底数与增量空间。数据涉及种类多，体系庞杂分散、形式多样。摸清底数，才能对数据要素更加精准研判。

其二，数据要素统计标准有待完善。国家统计局出台的《数字经济及其核心产业统计分类》，为数字经济核心产业统计标准化奠定了基础。不过，数字经济不仅包括数字产业化等核心产业部分，还包括产业数字化部分。目前，传统产业数字化方面的相关数据尚未形成统一标准。

其三，数据要素流动障碍有待进一步打通。尽管如今数据使用频率不断提高，但其实不少数据没有真正作为“要素”投入到数字经济运行中，尚未形成“投入—反馈”链。

对此，应进一步完善数据要素统计标准，推进数据要素管理。为盘点各部门各地区的数据，需要从行业标准、技术标准、质量标准、数据标准等多方面建立数据要素管理体系，为下一步盘活数据资源提供基础。

建立数据要素全国统一大市场，畅通数据要素循环。以特定维度建构公共数据库，建立保障和联动机制。从人才、项目、成果等维度制定数据资源目录，形成从中央、地方到基层的公共数据库。行业数据、企业数据和社会数据可根据各自标准，建立全国统一数据库。推动数据库之间横向联结、归集与共享，除具有保密性质和牵涉经济安全等方面数据外，实现公共数据库、行业数据库和社会数据库“三库合一”，形成数据要素全国统一大市场，从而畅通数据要素循环。

以数据应用场景为抓手，提升数据应用能力。鼓励各地区建设数据资源开发利用典型场景，围绕教育、医疗、交通、旅游或工业互联网等适合领域，建设数据资源开发利用场景，培养或引进数据资源开发利用骨干企业，推进数据要素实现对传统经济数字化转型的推动作用。

完善数据要素制度建设，为数字经济发展保驾护航。应建立完善数据要素管理方面的条例或法规，以立法和制度形式，保障数据标准化发展。实现各方主体对数据要素的标准化、资源化、资产化与价值化过程，有法有规可依。（本文来源：经济日报 作者：赵秀丽 潘建伟）