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加快发展数字经济 助力提升产业链韧性******

　　作者：龚诗阳（北京师范大学经济与工商管理学院副教授）、李倩（北京外国语大学国际商学院副教授）均系北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员）

　　党 的二十大报告提出“着力提升产业链供应链韧性和安全水平” 。2022年中央经济工作会议也把“加快建设现代化产业体系”作为2023年经济工作的主要任务之一 ，并在五大政策组合中强调“产业政策要发展和安全并举”。经过改革开放四十多年的快速发展 ，我国已形成规模庞大、配套齐全 的完备产业体系，成为全球唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家 ，在全球产业链中扮演着越来越重要的角色。然而 ，近年来受到全球经济增长放缓、地缘政治冲突等多重因素影响，我国产业体系也遇到产业基础能力不够强 、产业链存在堵点卡点 、部分关键技术受制于人等问题。只有加快建设现代化产业体系 ，打造完整而有韧性 的产业链，才能把产业安全、经济安全、国家安全牢牢掌握在自己手中 。数字经济在维护产业链稳定、增强产业链韧性中大有可为。大力发展数字经济 ，充分发挥我国海量数据和丰富应用场景优势 ，推动数字技术与产业链深度融合 ，对于发挥数字经济优势，构建自主可控 、安全高效的产业链 ，提高产业链供应链稳定性和竞争力，加快建设现代化产业体系具有重要意义。

　　数字经济为增强产业链韧性提供坚实支撑

　　数字经济 是以数据资源为关键要素 ，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用 、全要素数字化转型为重要推动力 的新经济形态。党 的十八大以来，我国高度重视发展数字经济并取得显著成就 ，数字经济对经济社会发展 的引领支撑作用日益凸显。随着数字经济发展战略深入实施 ，数字经济已成为我国产业链安全和发展 的坚实支撑。

　　发展数字经济，为增强产业链韧性提供数据支撑。数据是重要的生产要素 ，是国家基础性战略资源 。充分发挥大数据的乘数效应 ，采好 、管好 、用好数据，能够激发产业链各环节潜能，了解和追踪产业链动态，提升风险应对能力 。在企业层面，工业物联网 的应用和普及，实现了研发、生产、经营、服务等全环节的数据采集，通过大数据分析，能够提升企业发展态势研判和精准管理水平，有助于提前预判和应对可能 的风险 。在产业层面 ，“用数据说话、用数据决策 、用数据管理、用数据创新” 的大数据思维与应用 ，已从数据基础较好的金融 、通信等产业逐步向智能制造、数字农业等领域拓展。多级联动的国家工业基础大数据库和各类行业数据库 的建立 ，促进形成供需精准对接、及时响应 的数据共享机制，有助于分析预测产业链薄弱环节，形成产业链协同发展机制 。

　　发展数字经济 ，为增强产业链韧性提供技术支撑。只有将数字技术的命脉牢牢掌握在自己手中，才能在技术研发上实现自立自强 ，从而在产业链自主安全方面掌握主动权。数字经济的发展与数字技术 的发展相互促进，随着数字经济快速发展 ，我国数字技术的发展也日新月异 ，为产业链升级和现代化产业体系建设提供了新 的技术路线 。一方面，我国数字技术研发投入逐年上升，关键核心技术不断取得突破 ，带动关键产品技术创新能力大幅提升。例如 ，量子计算原型机等基础前沿领域取得原创性突破 ，人工智能等关键数字技术领域发明专利授权量居世界首位 。另一方面，数字技术 的应用促进传统产业全方位 、全链条转型升级 ，企业研发水平和生产效率显著提升 。推进传统产业 的数字化改造 ，既可以通过更新技术和智能化设备提高劳动生产率 ，又可以通过提高信息和数据 的准确性和整合效率激发创新 。截至2022年6月 ，我国工业企业数字化研发设计工具普及率达75.1% 。通过智能化改造 ，110家智能制造示范工厂 的生产效率平均提升32%，产品研发周期平均缩短28%。

　　发展数字经济 ，为增强产业链韧性提供设施支撑 。新一代数字基础设施 是推进产业数字化 的基石。党 的十八大以来，我国数字基础设施实现跨越式发展，为产业链自主安全提供坚实支撑 。在信息基础设施方面 ，我国已建成全球最大光纤和移动宽带网络 ，2021年光缆线路长度已达5481万公里 。截至2022年7月 ，我国已许可的5G中低频段频谱资源总量位居世界前列 ，累计建成开通196.8万个5G基站 。网络基础设施全面向IPv6演进升级，2021年互联网普及率已提高至73% ，覆盖10.32亿人 。这些数字基础设施 的建设，将国内超大规模市场优势和人口红利有效转化为数据红利 。同时 ，我国在算力基础设施方面居世界领先水平，构建了全国一体化 的大数据中心体系。截至2022年6月 ，我国数据中心机架总规模超过590万标准机架，建成153家国家绿色数据中心 ，建成一批国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。信息通信网络和算力基础设施 的快速发展为产业互联网 、工业互联网 、车联网等发展提供重要设施保障，为产业智能化改造和数字化转型奠定了坚实基础，有力确保了产业链 的自主可控。

　　数字经济赋能产业链韧性 的重点领域

　　当前 ，数据作为关键生产要素 的价值日益凸显，数字经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构 、改变全球竞争格局 的关键力量。我国在数字经济方面具有良好基础和显著优势 ，必须牢牢抓住数字技术发展主动权，加快发展数字经济 ，维护产业链 的安全稳定 、自主可控 ，加快推动现代化产业体系建设。

　　以数字经济进一步促进不同产业协同发展 。目前我国产业链在行业方面形成了较为完整 的布局，我国也是全球唯一拥有制造业全产业链 的国家 。为更好提升产业对抗不确定性的能力 ，必须加速推进产业数字化和数字产业化，分行业精准施策，锻长板补短板 。对产业链进行系统梳理，摸清关键核心技术和零部件 的薄弱环节 ，预先做好顶层设计。重点行业应聚焦战略前沿领域 ，集中优质资源合力攻关，增强产业链关键环节竞争力 。培育发展先进制造业和战略性新兴产业，如智能制造、云计算、工业软件等，推动数字产业集群化发展 ，释放数字对经济发展 的放大、叠加、倍增作用，持续提升产业集群辐射带动能力。

　　以数字经济进一步促进不同区域协同发展 。党 的二十大报告提出，深入实施区域协调发展战略，推动西部大开发形成新格局 ，推动东北全面振兴取得新突破，促进中部地区加快崛起 ，鼓励东部地区加快推进现代化 。2022年3月，工信部、国家发改委等十部门联合发布《关于促进制造业有序转移 的指导意见》 ，提出引导产业合理有序转移 ，充分发挥各地区比较优势，促进形成区域合理分工 、联动发展的制造业发展新格局，维护产业链供应链的完整性。数字经济在优化地区产业结构 ，促进区域协同发展中具有重要作用 。一方面 ，数字化基础设施 的建设为实现产业跨地区转移提供坚实基础。国家的“东数西算”工程，通过在资源、电力、自然条件等方面具有优势 的西部地区建设数据中心，将东部算力需求有序引导到西部 ，并带动相关产业有效转移 ，有力地促进了东西部协同发展 ，为延展产业链条和维护产业链安全提供坚实基础。另一方面 ，数字化产业带形成的数字化网络体系 ，突破了行政区划，呈现出区域集中与全国分散并存 的格局，集聚联动效应明显，能够深化跨区域 的大范围协作 。

　　发挥数字经济优势 ，促进国内循环和国际循环 。通过发展数字经济，可建立实时在线的数字化市场，打破时空限制 ，促进供给和需求的高效匹配，畅通国内国际双循环。在国内循环方面 ，数字经济有助于推动高质量全国统一大市场 的建立 ，更高效地推进国内超大规模市场中的资源整合和业务融合，协同产业链上下游 ，更好释放规模效应。在国内大循环的支撑下 ，大力发展数字贸易和电子商务 ，深化产业链国际合作 ，有效利用全球要素和国际市场资源 ，推动数字技术和贸易活动深度融合，通过平台经济等引领数字贸易加快发展、促进产业链升级重构，催生新 的产业增长点 。随着我国数字贸易和跨境电商的发展 ，必将进一步扩大高水平对外开放，提升我国产业链国际竞争力。

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 11版）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前 ，国内对于算法治理的基本思路和框架都 是清晰的 ，而分级分类精准治理 的模式应当可以解决如何落实的问题 。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理 的现状 ，清华大学人工智能国际治理研究院副院长 、人工智能治理研究中心主任梁正表示 ，算法分级分类本身不 是目标，而 是要针对不同风险场景配备不同监管规则 。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间 ，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》 。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理 的了解程度和基本态度 ，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现 ，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业 的算法公开主要依靠官方 的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示 ，近半受访者承认算法让自己 的使用体验更好 ，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成 的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法 。

　　“在数据 、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任 、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次 ，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据 的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理 的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》 ，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同 ，前者采用了一种“三位一体由 的数据与技术规范。

　　具体来讲 ，由于深度合成技术 的门槛较高 ，技术支持者也被纳入了监管范围内 。比如 ，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到 ，算法治理需要构建可信任 的算法认知，而这需要产业和消费者 的共同努力 ：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见 ，减少歧视 ；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性 、控制感和协同意识 。

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）