我國新質(zhì)生產(chǎn)力水平測度及時空演進研究

摘要：生產(chǎn)力的三要素是勞動者、勞動對象、勞動資料，基于勞動者、勞動對象、勞動資料構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力指標體系，采用熵權(quán)-TOPSIS法測度新質(zhì)生產(chǎn)力水平，采用莫蘭指數(shù)度量新質(zhì)生產(chǎn)力水平的空間相依性。結(jié)論顯示：新質(zhì)生產(chǎn)力水平整體逐年上升，各省份發(fā)展不平衡，可劃分為五個梯度?？傮w上，新質(zhì)生產(chǎn)力存在正空間自相關(guān)，即傾向于在空間上聚集；局部上，各省份的新質(zhì)生產(chǎn)力水平不平衡，多數(shù)省份聚集在低水平區(qū)域，少數(shù)省份聚集在高水平區(qū)域。

關(guān)鍵詞：新質(zhì)生產(chǎn)力；高質(zhì)量發(fā)展；熵權(quán)-TOPSIS法；莫蘭指數(shù)；時空演進

中圖分類號：F014.1；B032.1文獻標識碼：A文章編號：2096-0298（2024）12（b）--06

習近平總書記于2023年提出了新質(zhì)生產(chǎn)力的概念，強調(diào)要整合科技創(chuàng)新資源，引領(lǐng)發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)[1]，并將其定位為推動中國經(jīng)濟社會發(fā)展新動能的核心。相對傳統(tǒng)的以物質(zhì)資本積累和規(guī)模擴張為主要動力的生產(chǎn)力，新質(zhì)生產(chǎn)力以高科技、高效能、高質(zhì)量為主要特征，以科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級、綠色發(fā)展等為主要方式，以全要素生產(chǎn)率大幅提升為核心標志，能促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化、生態(tài)環(huán)境保護、資源高效利用、成果共建共享，體現(xiàn)了創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享在經(jīng)濟中的實踐[2]。

本文對中國各省份的新質(zhì)生產(chǎn)力水平進行測度，并分析空間相關(guān)性，既可以豐富新質(zhì)生產(chǎn)力的理論研究，又可以展現(xiàn)當下中國各地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平和差異，為政策制定者提供建議，以推動縮小地區(qū)差距和促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

1文獻綜述

不少學者從理論層面定性剖析了新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)涵。程恩富等（2023）[3]論述了發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力對于推進中國式現(xiàn)代化的重要意義。杜傳忠等（2023）[4]從“生產(chǎn)要素-組織形態(tài)-產(chǎn)業(yè)體系-技術(shù)創(chuàng)新”四個維度分析了新質(zhì)生產(chǎn)力促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的機制。胡洪彬（2023）[5]深入挖掘了習近平總書記關(guān)于新質(zhì)生產(chǎn)力論述的理論邏輯和實踐進路。李政等（2024）[6]基于歷史唯物主義視角，認為新質(zhì)生產(chǎn)力外顯于勞動者、勞動資料、勞動對象這些構(gòu)成要素，并分析了新質(zhì)生產(chǎn)力的形成條件和形成路徑。李政、廖曉東（2023）[7]分析了新質(zhì)生產(chǎn)力的理論、歷史、現(xiàn)實三重邏輯，提出新質(zhì)生產(chǎn)力的理論可溯性、歷史必然性和現(xiàn)實迫切性。蒲清平等（2024）[8]認為新質(zhì)生產(chǎn)力主要包括“高素質(zhì)”勞動者、“新介質(zhì)”勞動資料和“新料質(zhì)”勞動對象三大要素。喬榛（2023）[9]提出新質(zhì)生產(chǎn)力是馬克思主義經(jīng)濟學在新時代以社會主義生產(chǎn)關(guān)系作為研究對象的情況下又一次術(shù)語革命。石建勛等（2024）[10]論述了形成新質(zhì)生產(chǎn)力的意義和實現(xiàn)路徑，并提出了相關(guān)建議。王玨（2024）[11]基于一個關(guān)鍵核心、兩個根本原則、三個基本要求、四個主要內(nèi)容，提出了“1-2-3-4”新質(zhì)生產(chǎn)力理論框架。周紹東等（2024）[12]從哲學的角度研究了新質(zhì)生產(chǎn)力的量變基礎(chǔ)、關(guān)鍵要素、爆發(fā)式飛躍、漸進式飛躍、與基本制度和經(jīng)濟體制之間的關(guān)系。洪銀興（2024）[13]提出發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的落腳點是建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。張輝等（2024）[14]拆解剖析了新質(zhì)生產(chǎn)力的“新”和“質(zhì)”，認為“新”指的是新的生產(chǎn)要素和結(jié)合方式，“質(zhì)”指的是高質(zhì)產(chǎn)業(yè)動能，兩者結(jié)合產(chǎn)生質(zhì)變。綜上，新質(zhì)生產(chǎn)力的定性研究主要是圍繞內(nèi)涵、要素構(gòu)成、理論邏輯、實踐進路及意義、與高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系等論述。

不少學者對新質(zhì)生產(chǎn)力開展了定量研究。王玨等（2024）[1]依據(jù)馬克思政治經(jīng)濟學理論，從勞動者、勞動對象和生產(chǎn)資料三個方面對新質(zhì)生產(chǎn)力進行測度，強調(diào)了勞動者的主觀能動性。喬曉楠等（2024）[15]梳理了習近平總書記關(guān)于新質(zhì)生產(chǎn)力的一系列講話，并總結(jié)了新質(zhì)生產(chǎn)力的催生條件、基本內(nèi)涵、核心標志等。蔡湘杰等（2024）[16]依據(jù)“量的積累、質(zhì)的提升、新的拓展”三層目標框架對新質(zhì)生產(chǎn)力進行了測度，探究了新質(zhì)生產(chǎn)力水平對全要素生產(chǎn)率的影響。任宇新等（2024）[17]運用雙向固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型分析發(fā)現(xiàn)金融集聚促進新質(zhì)生產(chǎn)力，產(chǎn)學研合作起到中介作用。施雄天等（2024）[2]發(fā)現(xiàn)我國新質(zhì)生產(chǎn)力在分地理區(qū)、受擾動下存在收斂性。吳繼飛等（2024）[18]采用改進的Critic-Topsis法、Dagum基尼系數(shù)和Kernel核密度估計法研究了新質(zhì)生產(chǎn)力的水平測度、區(qū)域差異和動態(tài)規(guī)律。周佳卉（2024）[19]從高質(zhì)量發(fā)展要素投入視角，對新質(zhì)生產(chǎn)力進行了測度，采用莫蘭指數(shù)對空間相依性進行分析，運用隨機森林模型對新質(zhì)生產(chǎn)力的影響因素進行分析。大多數(shù)學者的實證數(shù)據(jù)選取都是基于省份，而傅聯(lián)英等（2024）[20]是聚焦于地級市層面。

目前，國內(nèi)學者對新質(zhì)生產(chǎn)力的概念界定和統(tǒng)計測度結(jié)論眾多，并未達成共識，尚有研究空間。熵權(quán)-TOPSIS法是被用作該測度較多的方法，莫蘭指數(shù)被較多用于度量空間相依性。

2理論機理

2.1相關(guān)理論

傳統(tǒng)的索洛模型強調(diào)了物質(zhì)資本積累和勞動力增長對經(jīng)濟增長的貢獻，但沒有對新質(zhì)生產(chǎn)力相關(guān)的科技創(chuàng)新過多關(guān)注。熊彼特的理論強調(diào)創(chuàng)新對于經(jīng)濟發(fā)展的推動。馬克思主義政治經(jīng)濟學認為社會經(jīng)濟循環(huán)包括生產(chǎn)、分配、交換、消費，其中生產(chǎn)居于首位。生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系是生產(chǎn)中的兩個基本概念，生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系，生產(chǎn)關(guān)系反作用于生產(chǎn)力。勞動者、勞動對象和勞動資料是構(gòu)成生產(chǎn)力的三要素。

激發(fā)新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵在于激發(fā)其三要素，既包括三要素各自包含的下層指標的變化，又包括三要素之間組合聯(lián)動引起的整體變化。三要素具體分解如新質(zhì)勞動、新質(zhì)知識、新質(zhì)技術(shù)、新質(zhì)資本、新質(zhì)數(shù)據(jù)等。新質(zhì)生產(chǎn)力還強調(diào)效率，以求全要素生產(chǎn)率的提高，表現(xiàn)為生產(chǎn)單位產(chǎn)品所需消耗的勞動時間顯著減少。新質(zhì)生產(chǎn)力還強調(diào)可持續(xù)性，即減少對生態(tài)環(huán)境的破壞和資源的浪費。諸如利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等相關(guān)技術(shù)的數(shù)字經(jīng)濟對于促進新質(zhì)生產(chǎn)力有一定的作用。新質(zhì)生產(chǎn)力的測度可將勞動者、勞動對象、勞動資料設(shè)為準則層以層層展開。

2.2生產(chǎn)力要素

勞動者可分為勞動者素質(zhì)、勞動者結(jié)構(gòu)、勞動者產(chǎn)出三個一級指標。勞動者素質(zhì)衡量勞動者的受教育程度、創(chuàng)新意識與使命感、教育支出等，高素質(zhì)勞動者就成為人力資本。勞動者結(jié)構(gòu)衡量在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)勞動的勞動者比例，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)是推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要引擎。勞動者產(chǎn)出衡量勞動者對社會做的貢獻，優(yōu)質(zhì)勞動力往往伴隨低投入、高產(chǎn)出，能促進全要素生產(chǎn)率的提高。

勞動對象可分為產(chǎn)業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境兩個一級指標。產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要平衡傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與高新產(chǎn)業(yè)、實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟，構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，強調(diào)企業(yè)的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出。生態(tài)環(huán)境包含綠色生態(tài)和環(huán)境保護。綠色生態(tài)強調(diào)對現(xiàn)有促進生態(tài)環(huán)境變好的事物的維持與保護，而環(huán)境保護強調(diào)對現(xiàn)有毀壞生態(tài)環(huán)境的事物的減少與降低。生態(tài)環(huán)境問題較為突出的是區(qū)域間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，因此應(yīng)該采用科技手段減少破壞，如利用數(shù)字化手段實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造升級。

勞動資料可分為物質(zhì)生產(chǎn)資料和無形生產(chǎn)資料兩個一級指標。物質(zhì)生產(chǎn)資料包括基礎(chǔ)設(shè)施和能源消耗。基礎(chǔ)設(shè)施包括公路、鐵路等傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施運行情況的衡量，以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋情況的衡量。能源消耗衡量對能源的節(jié)約利用和反復循環(huán)利用水平。無形生產(chǎn)資料包括專利情況等科技創(chuàng)新水平和數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)的數(shù)字化水平。

3新質(zhì)生產(chǎn)力測度

3.1新質(zhì)生產(chǎn)力測度指標體系的構(gòu)建

習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習中提出新質(zhì)生產(chǎn)力以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優(yōu)化組合的躍升為基本內(nèi)涵，故本指標體系的準則層為勞動者、勞動對象、勞動資料，每個準則層下設(shè)一級指標，一級指標下設(shè)二級指標，二級指標下設(shè)三級指標，三級指標下設(shè)衡量方式。每個指標的屬性屬于正指標或負指標。借鑒王玨等（2024）[1]、任宇新（2024）等[17]、蔡湘杰等（2024）[16]的做法，構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力測度指標體系如表1所示。

本文選取2012—2022年中國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）（不含港澳臺、西藏）的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局、《中國教育統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》等。其中，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重指標有部分缺失值。黑龍江省2012年和2013年該指標數(shù)據(jù)缺失，其中2013年的數(shù)據(jù)由該省2014年和2015年的數(shù)據(jù)平均值代替，2012年的數(shù)據(jù)由該省2013年和2014年的數(shù)據(jù)平均值代替；遼寧省2019年的數(shù)據(jù)缺失，由該省2017年和2018年的數(shù)據(jù)平均值代替。

3.2熵權(quán)-TOPSIS法計算新質(zhì)生產(chǎn)力水平

熵權(quán)-TOPSIS法，即先用熵權(quán)法分配各個指標的權(quán)重，再用TOPSIS計算各個個體的綜合得分。

熵權(quán)法根據(jù)每個指標的變異程度來分配權(quán)重，變異性越大的指標，其信息熵越低，則會被賦予更高的權(quán)重。計算過程如下。

（1）指標正向標準化

其中，Xij是原始數(shù)據(jù)，X'ij是正向標準化后的數(shù)據(jù)，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n.

（2）非負平移

其中，X'ij是上一步得到的數(shù)據(jù)，是非負平移之后的數(shù)據(jù)。

（3）歸一化

其中，Pij代表第i個個體在第j個指標中所占的比重，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n.

（4）信息熵ej

其中，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n.

（5）信息效用

dj=1-ej

（6）權(quán)重系數(shù)

（7）加權(quán)矩陣

其中，是加權(quán)后的數(shù)據(jù)，是非負平移之后的數(shù)據(jù)，wj是指標權(quán)重，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n.

（8）最優(yōu)解距離和最劣解距離

其中，D+i表示每個個體到最優(yōu)解之間的歐氏距離，D-i表示每個個體到最劣解之間的歐氏距離。

（9）相對貼合度

其中，ci度量個體與最優(yōu)解之間的貼合程度，即最終得分。

本文根據(jù)熵權(quán)-TOPSIS法計算得到各省份的測度值如表2所示，從2012—2022年各省份新質(zhì)生產(chǎn)力水平測度分布箱線圖如圖1所示。

圖12012—2022年各省份新質(zhì)生產(chǎn)力水平測度分布箱線圖

各省份的新質(zhì)生產(chǎn)力水平不均衡。其中，廣東、江蘇、浙江三省的測度值明顯高于其他省份，處于領(lǐng)先地位，廣東省2022年的得分達0.773。廣東省作為改革開放的最前沿省份，技術(shù)、資金、人才等要素快速流動，經(jīng)濟體量和新質(zhì)度都是全國領(lǐng)頭羊。江蘇省作為長三角地區(qū)的一員，歷來重視科教，其研發(fā)投入、研發(fā)平臺、高端人才的水平較高。而寧夏、甘肅等內(nèi)陸省份由于交通便利性較差、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不夠豐富、創(chuàng)新平臺較少、高素質(zhì)人才較少、高新技術(shù)企業(yè)較少等，新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展受到一定制約。政策制定者可采取相應(yīng)的措施平衡高水平與低水平省份。

根據(jù)各省份的得分平均值，可將廣東、江蘇、浙江劃分為第一梯度，將山東、北京、上海劃分為第二梯度，將福建、四川、天津、河南、安徽、河北、湖北、湖南、江西劃分為第三梯度，將重慶、遼寧、陜西、云南、廣西、內(nèi)蒙古、貴州、海南、黑龍江、山西、吉林、青海、新疆劃分為第四梯度，將甘肅、寧夏劃分為第五梯度?？傮w來說，東部地區(qū)由于沿海資源豐富，在市場化改革中積累了較多資本與技術(shù)，處于領(lǐng)先地位；中部地區(qū)和東北地區(qū)由于基礎(chǔ)薄弱，處于中間位置；西部地區(qū)由于交通不夠便利、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不夠豐富、基礎(chǔ)薄弱，新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)生力相對欠缺。

2012—2022年，新質(zhì)生產(chǎn)力水平的中位數(shù)穩(wěn)步上升，表明新質(zhì)生產(chǎn)力水平呈現(xiàn)增長態(tài)勢。四分位差逐步增大，異常高值離群程度逐步增大，這表明隨著水平的提高，波動性和差異性隨之增大。2012—2022年，每一年的箱線圖都顯示數(shù)據(jù)呈現(xiàn)右偏分布，即大部分省份新質(zhì)生產(chǎn)力水平較低，但少數(shù)省份發(fā)展水平較高。

4新質(zhì)生產(chǎn)力的空間相依

本文采用莫蘭指數(shù)來研究省份之間新質(zhì)生產(chǎn)力水平的空間相依性。莫蘭指數(shù)的計算公式：

其中，wij是空間權(quán)重矩陣中各元素的值，空間權(quán)重矩陣度量各省份兩兩之間的鄰近關(guān)系，鄰接取值為1，不鄰接取值為0，對角線上的元素也是0。是所有省份屬性值的平均值。W是空間權(quán)重的總和。

莫蘭指數(shù)取值范圍是[-1，1]。當莫蘭指數(shù)為正時，表示數(shù)據(jù)存在正空間自相關(guān)，即相似的值傾向于在空間聚集；當莫蘭指數(shù)為負時，表示數(shù)據(jù)存在負空間自相關(guān)，即相似的值傾向于分散。該值的絕對值越大，表示自相關(guān)程度越高。I=0表示空間分布是隨機的，不存在空間自相關(guān)。

4.1全局莫蘭指數(shù)

本文采用Stata17.0計算出全局莫蘭指數(shù)如表3所示。2012—2022年，新質(zhì)生產(chǎn)力的全局莫蘭指數(shù)均為正，且plt;0.05，即存在正空間自相關(guān)，新質(zhì)生產(chǎn)力傾向于在空間上聚集，程度一般，具有統(tǒng)計學的顯著性?？v向觀察發(fā)現(xiàn)，2016—2019年，全局莫蘭指數(shù)逐年遞減，且p值逐年增加，即顯著性逐年降低；2020—2022年，全局莫蘭指數(shù)逐年遞增，且p值逐年減少，即顯著性逐年提高，這可能與經(jīng)濟周期有關(guān)。

4.2局部莫蘭指數(shù)

局部莫蘭指數(shù)度量某個地理位置是否傾向于與其周圍的地理位置相似。2022年各省份的局部莫蘭指數(shù)散點圖如圖2所示。

江蘇（15）、浙江（19）、山東（10）、甘肅（23）、青海（29）的莫蘭指數(shù)高于期望值，且plt;0.1，說明這些省份與周圍省份存在正空間自相關(guān)，傾向于與其周圍集聚。其中，江蘇（15）、浙江（19）、山東（10）三省屬于高水平與高水平聚集，位于散點圖的第一象限；甘肅（23）、青海（29）兩省屬于低水平與低水平聚集，位于散點圖的第三象限。

廣東（12）、海南（20）的莫蘭指數(shù)低于期望值，且plt;0.1，說明這些省份與周圍省份存在負空間自相關(guān)，傾向于與其周圍分散，即與周圍形成鮮明對比，可能是空間異常點。其中，廣東（12）屬于自身是高水平，而周圍是低水平，海南（20）屬于自身是低水平，而周圍是高水平。

從散點圖的整體分布可看出，絕大部分的省份聚集在第三象限，即低水平聚集區(qū)；在第一象限聚集的省份較少，但幅度較大。這體現(xiàn)了新質(zhì)生產(chǎn)力水平的地區(qū)不平衡性，少數(shù)高水平省份拉高了平均值，而大多數(shù)省份低于平均值，體現(xiàn)了右偏分布。

5結(jié)論與建議

5.1結(jié)論

本文構(gòu)建了新質(zhì)生產(chǎn)力測度指標體系，運用熵權(quán)-TOPSIS法測度中國30個省份（不含港澳臺、西藏）的新質(zhì)生產(chǎn)力水平，采用莫蘭指數(shù)度量各省份新質(zhì)生產(chǎn)力水平的空間相依性。研究表明，2012—2022年，新質(zhì)生產(chǎn)力水平整體逐年上升，各省份發(fā)展不平衡，可劃分為五個梯度?？傮w上，新質(zhì)生產(chǎn)力存在正空間自相關(guān)，即傾向于在空間上聚集，且具有統(tǒng)計學的顯著性；局部上，各省份的新質(zhì)生產(chǎn)力水平不平衡，多數(shù)省份聚集在低水平區(qū)域，少數(shù)省份聚集在高水平區(qū)域，江蘇、浙江、山東三省屬于高水平與高水平聚集，甘肅、青海兩省屬于低水平與低水平聚集，廣東屬于自身是高水平，而周圍是低水平，海南屬于自身是低水平，而周圍是高水平。

5.2建議

本文基于熵權(quán)-TOPSIS法和莫蘭指數(shù)得出的結(jié)論，提出以下建議，以促進新質(zhì)生產(chǎn)力水平整體提高和地區(qū)均衡發(fā)展。

（1）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。由熵權(quán)法得到的各指標權(quán)重排序可知，機器人安裝密度和新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)（規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)）這兩個衡量方式排名前二，均屬于“產(chǎn)業(yè)發(fā)展”一級指標，其含義是優(yōu)質(zhì)新興產(chǎn)業(yè)，應(yīng)當加大研發(fā)投入和創(chuàng)新支持，鼓勵傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，支持新興產(chǎn)業(yè)接續(xù)發(fā)展。

（2）促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。由局部莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)的異質(zhì)性可知，發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)的水平差異較大，且發(fā)達地區(qū)呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象，欠發(fā)達地區(qū)也呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象，部分地區(qū)還存在“一枝獨秀”現(xiàn)象，應(yīng)縮小地區(qū)間差距，采取適當?shù)膸头龃胧?。如跨區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、共享研發(fā)平臺、制定特殊政策等。對于“一枝獨秀”的省份采取保護政策和促進輻射政策，帶動周圍的省份共同提高。

生產(chǎn)關(guān)系要同生產(chǎn)力相適應(yīng)，要完善與新質(zhì)生產(chǎn)力相適應(yīng)的新質(zhì)生產(chǎn)關(guān)系，使得勞動者、勞動對象和勞動資料更好地發(fā)揮作用且互相配合，應(yīng)完善收入分配，使分配向促進新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的高素質(zhì)勞動者傾斜，為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供主體條件。應(yīng)完善數(shù)據(jù)政策，對數(shù)據(jù)進行保護，對數(shù)據(jù)安全進行防范，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行定價，對數(shù)據(jù)權(quán)屬進行明確，對數(shù)據(jù)交易進行規(guī)范等。

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