近日，國家數據局聯合相關部門印發《關于加強數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設的意見》（以下簡稱《意見》）。《意見》的出臺，以提升全要素生產率、發展新質生產力為出發點，以加快釋放數據要素價值為遵循，圍繞數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設（以下簡稱“兩個建設”）的關鍵環節和領域——構建多層次復合型的數字人才培養體系、形成多主體協同的數字人才多元培養路徑、推動數據領域重大問題導向的學術繁榮——推出多項政策舉措，將加速推進我國數字經濟社會高質量發展，更好服務于黨的二十屆四中全會強調的“一體推進教育科技人才發展，深入推進數字中國建設”。

　　01.深刻認識“兩個建設”對于高質量發展的重要意義

　　身處百年未有之大變局與新一輪科技革命和產業變革交匯點，全要素生產率提升是發展新質生產力的核心標志，也是高質量發展的關鍵要義。全要素生產率增速主要源于技術革命性變革與資源配置效率提升，新發展階段我國全要素生產率增長的驅動力量主要包括新型工業化（產業智能化、跨界融合及傳統產業升級）、新基建、碳中和以及更深層次改革開放帶來的資源配置優化等。

　　以數據賦能人工智能高質量發展、深化數據要素市場化配置改革，是做強做優做大數字經濟、全面提升全要素生產率的關鍵。一方面，構建“人工智能+”新質生產力發展新生態，既是新型工業化的核心要求，也是傳統產業升級的重要路徑；另一方面，發展數字消費、推動數字貿易與跨境電商出口、破解數據跨境流動難題、加大數字金融創新力度，既能為消費和外貿注入新動能，也是擴大高水平對外開放、提升金融服務實體經濟效能、釋放服務領域全要素生產率增長潛力的重點。

　　人才是第一資源。發展數字經濟需引導資本、人才、技術等要素向數據領域集聚，推動數據領域教育鏈、人才鏈與產業鏈、創新鏈深度融合。加強“兩個建設”是數據領域落實黨的二十屆四中全會“一體推進教育科技人才發展”的關鍵舉措，是發展新質生產力、構筑國家競爭新優勢的戰略抉擇。其一，當前我國數字人才供需存在結構性矛盾，2023年我國數字人才總體缺口已達2500萬至3000萬，且逐年擴大，既影響我國數字產業化進程與AI高質量發展，也制約傳統產業數智化變革。其二，推進數字經濟社會高質量發展是一項探索性、創新性、專業性極強的事業，亟需推進數據要素學科專業建設，圍繞重大理論與實踐問題開展系統性研究。

　　02.以有效釋放數據價值為遵循，構建多層次、復合型的數字人才培養體系

　　激活數據要素價值是發展數字經濟的核心，需充分發揮我國海量數據優勢，以應用場景為牽引，推動數據要素供給、流通與深度使用。工業制造、現代農業、金融服務、醫療健康、城市治理、綠色低碳等眾多行業和領域，數據資源豐富，應用需求廣泛，具備扎實應用基礎與巨大發展潛力，而激活這些領域數據要素價值，急需數量充足、層次全面、技能與知識結構多元的高素質數字人才。

　　面對不同產業對數字人才的差異化需求，必須打破傳統學科壁壘，構建多層次、復合型數字人才培養體系。《意見》明確提出建立數據領域科技發展、國家戰略需求牽引的學科專業設置調整機制和人才培養模式，摒棄學科自我發展的“小邏輯”，轉向服務國家戰略的“大邏輯”。

　　推進學科交叉融合是關鍵舉措。數字技術（人工智能、數據分析、區塊鏈等）既要成為獨立專業，也要深度融入現有專業體系，促進數字知識、技能與不同學科深度融合。以北京大學為例，其學科布局既涵蓋了人工智能、數據科學與大數據技術等獨立設置的新興專業，也通過商業分析碩士項目等開展跨學科培養，為學生搭建跨學科知識與實踐框架。《意見》鼓勵有條件的高校建設數據要素相關學科專業，建立本碩博銜接的人才培養機制，同時推動分層分類建設，支持綜合性高校打造數字學院，引導特色高校強化優勢專業建設。

　　《意見》高度重視職業教育，支持職業院校按需調整、增設數據相關專業，健全數據行業職業教育體制機制，大規模開展AI和大數據應用技能培訓，發揮職業院校培養技能型人才的基礎性作用。此外，需完善數字人才引進、評價、激勵與流動機制，對標國際最高標準提供優質科研條件、充足經費與有競爭力薪酬，全力打造全球數字人才高地。

　　03.建立數字人才多元培養路徑，實現多主體協同

　　加強“兩個建設”需持續創新體制機制，建立多元培養路徑，實現相關主體融合協同。《意見》強調打造產教融合生態的重要性，支持高校與科研機構、產業園區、龍頭企業及上下游企業等組建數據行業跨區域產教融合共同體；鼓勵數據企業、行業協會等深度參與數字人才培養的教學元素建設、教育教學改革，課程設計由高校教授與產業專家聯合制定，確保教學內容與產業需求無縫對接，培養既懂產業又通數字技術的多層次復合型人才。

　　釋放數據要素價值，需大量挖掘、梳理、推廣數據要素應用場景。《意見》強調以應用場景為載體，促進數據領域產學研用協同，特別提出建設數字人才培養典型應用場景；支持具備條件的高校與企業、研究機構、學會協會商會等共建數字領域專業特色學院；推進產教融合共建實踐基地，打通人才培養與產業需求的“最后一公里”；布局數據要素產教融合創新平臺，構建多主體協同融合的良好生態。

　　北京大學光華管理學院自2025年起，在工商管理本科專業下增設數字經濟管理方向。該專業方向注重通過實踐模塊構建多元化培養路徑，為學生提供理論與實踐結合的學習體驗。一方面，學院邀請業內專家和知名校友走進課堂，分享數字經濟領域實踐經驗與行業洞見，幫助學生把握行業動態、明晰職業方向；另一方面，依托前沿科技場景實驗室推動技術與產業深度融合，聚焦人工智能等前沿技術引發的商業變革，著力培養跨學科背景復合型人才，以應對數字經濟時代的挑戰。

　　04.立足重大問題導向，推動數據領域有組織科研取得突破性進展

　　數據要素價值釋放面臨諸多理論問題與實踐挑戰。與傳統生產要素相比，數據具有多主體生產、多場景復用、敏感信息密集、減損貶值快等特質。數據領域亟需理論與實踐創新，利用解構重組、匯聚融合等方式多層次挖掘數據價值，實現知識擴散、業務拉通、產業創新與價值倍增并最終提升全要素生產率。

　　此外，數據大規模流通使用可能引發個人隱私、商業秘密、國家機密等數據泄露或濫用風險，影響隱私保護與產業發展，甚至危及國家安全。數據要素價值創造的跨界融合屬性，也對傳統分業監管、屬地監管模式提出挑戰。如何平衡安全成本與經濟效益，實現高質量開發利用與高水平安全良性互動，構建兼顧活力與秩序、適配AI發展的敏捷數字治理體系，均需大量理論探索與實踐突破。

　　AI作為引領新一輪科技革命和產業變革的核心技術，正深度融入經濟社會各領域、重塑生產方式與生產關系。AI作為數據領域最重要的前沿技術，其快速發展和應用如何與海量數據實現深度、高效、安全的融合，需要不斷深化數據領域前沿技術和新興交叉領域的研究與實踐。

　　針對數字經濟高質量發展急需解決的重大關鍵問題，《意見》明確數據領域學術研究主攻方向，強調以學科交叉融合、有組織科研為支撐，對夯實科研數據基礎提出要求并作出部署。

　　數據要素的浪潮奔涌而來之際，《意見》的出臺恰逢其時，為激活數據要素價值指明方向、提供政策支撐。下一步需形成政策合力，加強配套銜接、深化部門協同、加快實踐探索、加大宣傳解讀，為數字經濟社會高質量發展注入強勁動力。