工信部：2025年我国大数据产业测算规模将突破3万亿元

近日，工业和信息化部发布《“十四五”大数据产业发展规划》（以下简称《规划》），作为未来5年大数据产业发展工作的行动纲领。

《规划》在延续“十三五”规划关于大数据产业定义和内涵的基础上，进一步强调了数据要素价值。总体分为5章，具体内容可以概括为“3个6”，即6项重点任务、6个专项行动和6项保障措施。

根据《规划》提出的发展目标，到2025年，我国大数据产业测算规模将突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。

以“三新”为亮点

“十三五”时期，我国大数据产业快速起步。据测算，产业规模年均复合增长率过30%，2020年超过1万亿元，发展取得显著成效，逐渐成为支撑我国经济社会发展的优势产业。“十四五”时期是我国工业经济向数字经济迈进的关键期，对大数据产业发展提出了新的要求。

工信部指出，此次发布的《规划》的主要亮点可以归纳为“三新”：一是顺应新形势。“十四五”时期，我国进入由工业经济向数字经济大踏步迈进的关键时期，经济社会数字化转型成为大势所趋，数据上升为新的生产要素，数据要素价值释放成为重要命题，贯穿《规划》始终。

二是明确新方向。立足推动大数据产业从培育期进入高质量发展期，在“十三五”规划提出的产业规模1万亿元目标基础上，提出“到2025年底，大数据产业测算规模突破3万亿元”的增长目标，以及数据要素价值体系、现代化大数据产业体系建设等方面的新目标。

三是提出新路径。为推动大数据产业高质量发展，《规划》提出了“以释放数据要素价值为导向，以做大做强产业本身为核心，以强化产业支撑为保障”的路径设计，增加了培育数据要素市场、发挥大数据特性优势等新内容，将“新基建”、技术创新和标准引领作为产业基础能力提升的着力点，将产品链、服务链、价值链作为产业链构建的主要构成，实现数字产业化和产业数字化的有机统一，并进一步明确和强化了数据安全保障。

6项重点任务

《规划》提出的6项重点任务具体包括：一是加快培育数据要素市场。围绕数据要素价值的衡量、交换和分配全过程，着力构建数据价值体系、健全要素市场规则、提升数据要素配置作用，推进数据要素市场化配置。

二是发挥大数据特性优势。围绕数据全生命周期关键环节，加快数据“大体量”汇聚，强化数据“多样化”处理，推动数据“时效性”流动，加强数据“高质量”治理，促进数据“高价值”转化，将大数据特性优势转化为产业高质量发展的重要驱动力，激发产业链各环节潜能。

三是夯实产业发展基础。适度超前部署通信、算力、融合等新型基础设施，提升技术攻关和市场培育能力，发挥标准引领作用，筑牢产业发展根基。

四是构建稳定高效产业链。围绕产业链各环节，加强数据全生命周期产品研发，创新服务模式和业态，深化大数据在工业领域应用，推动大数据与各行业深度融合，促进产品链、服务链、价值链协同发展，不断提升产业供给能力和行业赋能效应。

五是打造繁荣有序产业生态。发挥龙头企业引领支撑、中小企业创新发源地作用，推动大中小企业融通发展，提升协同研发、成果转化、评测咨询、供需对接、创业孵化、人才培训等大数据公共服务水平，加快产业集群化发展，打造资源、主体和区域相协同的产业生态。

六是筑牢数据安全保障防线。坚持安全与发展并重，加强数据安全管理，加大对重要数据、跨境数据安全的保护力度，提升数据安全风险防范和处置能力，做大做强数据安全产业，加强数据安全产品研发应用。

除了上述6项重点任务，《规划》还提出了数据治理能力提升行动、重点标准研制及应用推广行动、工业大数据价值提升行动、行业大数据开发利用行动、企业主体发展能级跃升行动和数据安全铸盾行动等6个专项行动，以及提升数据思维、完善推进机制、强化技术供给、加强资金支持、加快人才培养和推进国际合作等6项保障措施。

加快培育数据要素市场

在《规划》提出的6项重点任务中，“加快培育数据要素市场”被列为首要任务，具体该如何落实？

对此，工信部解读道，大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，提供全链条技术、工具和平台，孕育数据要素市场主体，深度参与数据要素全生命周期活动，是激活数据要素潜能的关键支撑，是数据要素市场培育的重要内容。推进我国数据要素市场建设，既对提升大数据产业基础能力和产业链现代化水平提出了更高要求，同时也为大数据产业发展带来更广阔、更丰富的价值空间。

为充分发挥大数据产业在加快培育数据要素市场中的关键支撑作用，《规划》围绕数据要素价值的衡量、交换和分配全过程，重点部署以下工作：一是建立数据价值体系，制定数据要素价值评估指南，开展评估试点，为数据要素进入市场流通奠定价值基础；二是健全要素市场规则，发展数据资产评估、交易撮合等市场运营体系，鼓励企业参与数据交易平台建设，创新数据交易模式，建立健全风险防范处置、应急配置等机制；三是提升要素配置作用，加快数据要素化，培育数据驱动的产融合作、协同创新等新模式，推动要素数据化，促进数据驱动的传统生产要素合理配置。（夏小禾）