Full text · 原文
3,033 字
文 | 北京大学光华管理学院院长、教授 刘俏<br>
北京大学光华管理学院教授 翁翕<br>
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”。<br>
一、深刻认识“两个建设”对于高质量发展的重要意义<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
二、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<br>
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。<br>
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”。<br>
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。<br>
《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。<br>
三、建立数字人才多元培养路径，实现多主体协同<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
四、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<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
附件：