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一、热点链接

二、深度解读

三、实战应用

四、高分框架

五、必备金句

六、范文赏析

 一、热点链接

12月2日，国家发展改革委、国家数据局、教育部、科技部、中共中央组织部等五部门出台《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》，政策提出四方面12项具体举措，破解数字人才短缺的现实难题，为数据要素市场化配置改革提供坚实支撑。

 二、深度解读

★数据要素及数字人才的内涵要义

数据要素是以电子形式存在、通过计算参与生产经营并发挥价值的数据资源，具有可重复使用、跨主体流通等特征，与劳动力、资本等传统要素并列成为数字经济时代的基础性战略资源。其开放共享特性要求通过数据确权、流通标准建设提升资源利用效率

数字人才是指在数字经济领域具备专业技能的核心群体，涵盖大数据、人工智能、智能制造等方向，是推动传统产业数字化转型的重要力量。此类人才根据职能可分为数字化领导者、数字化专业人才和数字化应用人才三类，其能力模型包含技术能力、产品能力、运营能力和项目管理能力等多维度要求。

★数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设对于高质量发展的重要意义

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。

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。

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，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。

★数据要素领域存在的问题

（一）数据要素市场化水平不高。一是数据交易规模较小。具有海量数据资源的大型平台企业数据交易业务市场空间有待拓展。二是制度建设尚不完备。数据产权相关法规不明确，市场参与主体权责不清晰，可以交易的数据范围尚未界定，数据交易中的权属变更引发资产归属不明等问题仍未解决。数据交易的市场准入机制、定价机制等尚未健全，缺乏统一的定价标准。三是交易模式尚未成熟。随着数据市场发展，目前形成了用户主导、供应商主导、做市商、交易平台等多种数据交易模式，其中前三种模式主要服务于小规模的交易场景，而具有发展潜力的交易平台模式目前规则尚不明晰。

（二）数据产业链生态不完善。一是高质量数据资源供给不足。我国数据资源规模庞大，但开发利用不足，能够真正成为生产要素的数据资源占比不高，且数据资源供给结构失衡，呈现“政府数据多、企业数据少”的现象。二是数据应用场景不够丰富。目前数据需求主要集中在金融、公共服务、零售等少数行业。三是服务支撑存在不足。目前市面上缺乏数据交易磋商、资产定价、合规评定等规范化的专业服务支撑，数据服务商数量不足且良莠不齐。四是从业人员水平有待提升。数据要素市场相关从业人员的数字素养与技能水平参差不齐，影响数据交易的安全性、公平性、可信性。

（三）数据开发利用相关技术存在短板。一直以来，我国在数据关键核心技术领域存在短板，关键数据开发利用相关技术对外依赖程度高，这制约了数据资源的采集、开发、应用。国内工业大数据分析、工业机理建模、工业大数据应用开发等技术瓶颈凸显，制约了数据资源的采集、开发、应用。

（四）金融资本投入相对不足。金融资本是数字经济发展壮大的重要条件。近年来，在资本支持下，数据资源与产权交易、互联网平台、信息基础设施建设等以数据为基础支撑的产业不断发展壮大。但近期受经济下行压力加大、监管政策叠加等因素影响，资本投向上述业态的金额大幅下降，在一定程度上制约了数据产业和数据要素市场的创新发展。

★数字人才队伍建设存在的问题

（一）总量性短缺与快速增长的产业需求矛盾尖锐。当前，我国数字经济的规模扩张和产业升级速度远超人才供给能力，导致总量缺口巨大且持续扩大。我国数字经济领域的专业人才缺口已达数千万量级，尤其是在人工智能、大数据、工业互联网等关键领域，供需比严重失衡。这种短缺并非静态，而是随着各行业数字化转型（“数字+”和“+数字”）进程的全面铺开，从互联网行业蔓延至制造、金融、政务、农业等传统领域，形成了全行业、系统性的“人才荒”。企业普遍面临“一将难求”的困境，高昂的招聘成本和漫长的岗位空置期已成为制约企业数字化项目落地和迭代速度的主要瓶颈。人才供给的“火车头”速度已跟不上产业需求的“高铁”速度，这是当前最基础、最紧迫的矛盾。

（二）人才结构呈现“纺锤形”失衡，关键类别供给不足。人才问题不仅是总量不足，更深层的是结构性失衡。理想的人才结构应是“金字塔形”，但当前却呈现两头细、中间粗的“纺锤形”：位于顶层的、能实现原创突破和引领产业方向的高端战略科学家、领军型工程师极度稀缺；位于底层的、能熟练完成数字化部署与运维的高素质应用型、技能型工匠也存在巨大缺口。而处于中间、需求量最大的，是既深谙数字技术又精通行业知识的“数字+行业”复合型人才，这类人才的匮乏是当前产业数字化转型的核心瓶颈。许多传统企业拥有海量数据和应用场景，却因缺乏能将技术与业务深度融合的“翻译官”和“架构师”，导致转型举步维艰。这种结构性矛盾使得人才市场的薪资出现严重分化，复合型人才和顶尖技术人才的薪酬溢价显著，加剧了企业成本压力和人才竞争内耗。

（三）传统教育培养模式与产业实践需求严重脱节。现有的人才供给主渠道——高等教育和职业教育体系，未能对快速迭代的产业需求做出灵敏响应，导致“学用脱节”。高校课程体系与教材内容更新滞后，往往聚焦于成熟理论，对前沿技术（如AIGC、隐私计算）和实践动态覆盖不足。教学方式重理论轻实践，学生缺乏在真实产业场景中解决复杂问题的能力。产教融合、校企合作往往停留在表面，企业深度参与人才培养全过程的机制不健全，协同育人缺乏稳定性和深度。此外，学科专业设置过于刚性，跨计算机科学、统计学、经济学、管理学乃至具体工程领域的交叉培养通道不畅，难以系统性培育复合型人才。其结果是，毕业生进入企业后通常需要经历漫长的再培训周期才能胜任岗位，人才培养的“时间差”和“质量差”问题突出。

（四）人才评价激励与发展体制机制存在障碍。在人才的使用和激励环节，尤其是体制内和传统行业，僵化的体制机制构成了无形壁垒。人才评价标准“唯论文、唯职称”的倾向依然存在，对于解决实际工程问题、创造商业价值、推动产业升级的贡献度衡量不足，这挫伤了技术人才深耕一线的积极性。在事业单位和国企中，专门针对数字技术人才的岗位序列、职级体系和晋升通道不完善，发展存在“天花板”。例如，相关文件指出，部分单位专业技术高级岗位比例甚至不足10%，严重限制了职业空间。同时，符合数字人才特点的柔性引进、股权激励、项目分红等市场化激励机制，在不少单位难以落地。数据要素流通的市场化机制不健全，也使得数据科学家等人才缺乏施展所必需的“数据燃料”，创新活力被抑制。

（五）人才区域与行业分布不均衡，加剧数字鸿沟。人才流动的马太效应导致分布严重失衡。在地域上，高水平数字人才过度集中于东部沿海一线城市和少数头部城市群，中西部、东北地区以及中小城市面临人才“引不来、留不住”的困境。据统计，部分东部省份的数字人才招聘量可占全国半数以上，这种集聚虽有利于创新高地形成，但也拉大了区域间的数字化能力差距。在行业上，人才大量流向互联网和金融等薪酬高地，而迫切需要数字化转型的先进制造、现代农业、智慧能源等实体经济领域，以及关乎治理现代化的党政机关、公共事业部门，却面临专业人才严重短缺。特别是“数字政府”建设所需的既懂政府业务又懂数据技术的复合型人才、首席数据官等极为紧缺，影响了公共数据价值释放和社会治理效能的提升。

★如何健全数据要素学科专业

（一）优化学科专业设置。教育部门与数据管理部门加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业，引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与。建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制。支持职业院校根据产业发展需要，及时动态调整数据相关专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的相关专业。

（二）支持分层分类建设。支持有条件的综合性高校建设数字学院，整合校内相关学科资源。支持理工类、财经类、政法类、传媒类、艺术类等特色高校，加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济、数字金融、数字管理、数字法学、数字治理、数字传媒、数字艺术等优势专业建设。支持有条件的高校面向数据产业发展急需的知识和技能要求，开设数字贸易与商务、数字媒体艺术、数字政府治理、数据安全、数智化供应链管理、健康医疗大数据、数据中心智慧运维、国际数据治理等“微专业”。鼓励有条件的省份因地制宜建设数据相关院校，指导职业院校增设特色专业。

（三）建强核心教学要素。加快数据要素相关学科专业课程教材体系建设，推出一批特色优秀教材，支持具备条件的高校组织开展教师教学能力培训。支持高校按规定聘请行业专家开展协同育人，支持企业、研究机构和政府机关等与高校开展项目合作和教师实践锻炼等。数据要素相关教学指导委员会要充分发挥作用，切实履行好研究、咨询、指导、评估和服务职能，注重听取行业专家意见建议。

★如何推进数据行业职业教育

（一）打造产教融合生态。建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制，研究组建全国数据职业教育教学指导委员会。鼓励各地以产业园区为基础，打造兼具人才培养、创新创业、促进数据产业高质量发展功能的数据行业市域产教联合体。支持龙头企业和高水平高等学校、职业院校牵头，组建行业组织、学校、科研机构、上下游企业等共同参与的数据行业跨区域产教融合共同体。研究制定数据要素从业人员能力要求国家标准。

（二）推动教育教学改革。鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共同开展学生培养、技术研发、产品创新、成果转化，共建“校中厂”“厂中校”实训基地。加快数据行业“双师型”“工学一体化”教师队伍建设，落实教师企业实践规定，推动企业导师到职业院校从教，支持高水平职业院校和龙头企业共建教师培训基地。加强数据行业人才需求分析预测，实施数据相关专业就业跟踪计划。鼓励职业院校学生设计数据要素开发利用相关项目，参加世界职业院校技能大赛相关赛道比赛。

（三）丰富课程教材资源。支持数据企业、行业协会商会与职业院校共同建设一批基于真实应用场景的数字课程，开发一批满足实操需求的工作手册式教材，形成一批可复制可推广的项目教学案例。支持职业院校建设数据相关专业教学资源库，探索建立数据相关专业教学资源库全域共享机制，逐步实现全覆盖。建立“赛课联动”机制，推动竞赛成果转化为教学资源。鼓励各类专业增设数据课程内容，助力传统行业智改数转网联。

★如何繁荣数据领域学术研究

（一）加强科研组织建设。加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设，推动成立数据领域科技社团。开展高层次数字人才培养行动，做好国家重大人才工程项目在数据领域的落地衔接。鼓励有条件的学术期刊开设数据研究专栏，支持建设高水平数据学术期刊，畅通数据要素理论方法、技术工具和开放数据集等高质量成果发表渠道。依托数字中国建设峰会、中国国际大数据产业博览会等平台，定期组织数据领域学术交流，集中展示宣传前沿技术、优秀著作等成果。

（二）加快主攻方向研究。瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究。聚焦数据产权、定价、交易等关键问题，深入开展数据要素基础理论和政策法律研究。紧跟人工智能、区块链、隐私保护计算等前沿技术发展趋势，深入开展数据基础共性理论和技术研究。围绕智能制造、交通运输、金融服务、医疗健康等重点行业和领域，突出数据应用技术研究。构建立足实践的中国数据要素自主知识体系和科学研究体系，为数字中国高质量发展提供理论支撑。

（三）夯实科学数据基础。培养一批跨学科、跨专业的数据工程团队，开展科学数据资源采集生产、加工整理和开放共享，打造一批数据资源丰富、权威性强、有国际引领力的科学数据库。打破创新主体间“数据孤岛”和科研人员“用数”壁垒，推动科学数据与产业数据开放共享、深度融合，以国家科学数据中心等国家级科创平台为主体，加快建设科技领域数据基础设施和高质量数据集，为人工智能驱动的科学研究注入数据新动能。

★如何促进数据领域产学研用协同

（一）建设典型应用场景。推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，建设一批数字人才培养典型应用场景。强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用，支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿，加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才。探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化。鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠。

（二）创新协同培养模式。支持具备条件的高校与企业、研究机构和学会协会商会等共建数字领域专业特色学院，以应用场景为牵引，打造一批核心课程、核心教材、核心师资团队和核心实践项目，积极开展国际交流合作，加强拔尖创新人才培养。支持数字中国建设综合试点、数字经济创新发展试验区、数据要素综合试验区、数据产业集聚区试点，探索有区位产业优势的数字人才特色培养项目。鼓励高校建设数据要素交叉学科平台、产教融合研究院等新型组织，深化成果归属、指标分配、工作考核、绩效发放等机制改革。

（三）打造科技创新平台。按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台。培育新兴交叉学科方向，打造数字人才培养高地。组建跨学科、交叉型研究团队，加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发，产出高质量研究成果。鼓励领军企业和创新型企业开放技术平台和应用场景，委托相关国家平台承担各类人才培养项目，增强学生科研能力和职业竞争力，协同培养国家战略急需的复合型应用人才。

例题1：请根据给定材料，概括当前我国在数据要素学科专业建设与数字人才队伍建设方面存在的主要短板。要求：全面、准确、简洁。不超过350字。

【参考作答】

1.学科体系滞后。现有学科专业目录未能及时响应数据要素市场化发展需求，跨数据科学、经济学、法学、公共管理的交叉学科体系尚未健全，课程内容与实践前沿存在代差。

2.产教融合虚化。校企合作多停留在协议层面，企业真实数据场景、业务难题和先进技术未能深度融入教学与实践环节，人才培养供给侧与产业需求侧匹配度不高。

3.师资结构失衡。具备深厚理论功底与丰富产业实践经验的“双师型”教师严重短缺，高校教师普遍缺乏数据要素市场化运营的一线经验。