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当前，数字经济已成为推动高质量发展的重要引擎，数据要素正在重塑生产方式、生活方式和治理方式。乡村振兴战略实施以来，数字乡村建设取得显著成效，从现实需求看，加快乡村数据要素开发利用，对于推进农业农村现代化具有重要意义：一方面，数据要素作为新质生产力，能够全面赋能土地、劳动力、资本等传统要素，提升农业生产效率，推动乡村产业转型升级；另一方面，数据要素的有效流通和价值实现，有助于打通城乡要素流动壁垒，促进乡村一二三产业深度融合，为乡村振兴注入新活力。

在新一轮科技革命和产业变革深入发展的背景下，我们必须准确把握数字化发展趋势，以数据要素市场化改革为抓手，以数字技术创新为支撑，加快构建乡村数据要素开发利用新机制，为推进乡村全面振兴提供强劲动能。

构建乡村数据要素体系的首要任务是建立健全数据采集机制，要以数字化转型为契机，通过完善数据采集机制，夯实乡村数据要素开发利用的基础。

要科学构建乡村数据采集体系。按照"全域覆盖、分类施策、统筹推进"的原则，重点围绕农业生产、乡村治理、农民生活三大领域开展数据采集。在农业生产环节，依托物联网、遥感等技术，对农田土壤、气象水文、作物生长等数据进行实时监测；在乡村治理领域，通过数字化平台对村务公开、公共服务、环境保护等信息进行系统采集；在农民生活方面，以"互联网+"为依托，对农民消费、就业、教育医疗等民生数据进行全面记录。

要加快数字基础设施建设。以新型基础设施建设为抓手，推进5G网络、物联网、工业互联网等新型基础设施向乡村延伸，实现乡村数据采集设施的全覆盖。同时，建设农业乡村大数据中心，配套完善数据存储、传输、处理等硬件设施，为乡村数据要素的规模化采集提供有力支撑。

要健全数据采集标准体系。制定统一的乡村数据采集标准和规范，明确数据质量要求、采集流程和技术规范。建立健全数据质量评估机制，确保源头数据的真实性、准确性和时效性。尤其要注重农业生产环节的数据标准化，为后续数据的互联互通和价值挖掘奠定基础。

要创新数据采集工作机制。建立政府主导、多方参与的采集协同机制，明确各方责任分工。积极引导新型农业经营主体、农业社会化服务组织等市场主体参与数据采集，形成多元化采集格局。同时，注重保护数据提供方权益，建立合理的利益分配机制，调动各方参与数据采集的积极性。

数据只有流动起来才能创造价值，必须以体制机制创新为突破口，构建高效顺畅的数据要素流通体系。

一是建立统一的乡村数据要素流通平台。按照"统一标准、互联互通、共建共享"的原则，整合涉农部门分散的信息系统，构建统一的乡村数据资源目录体系。依托省级数据要素交易平台，打造乡村数据要素市场化配置的重要枢纽，实现数据资源跨层级、跨地域、跨系统的有序流通。重点打通农业乡村、自然资源、市场监管等部门的数据壁垒，形成数据要素普惠共享新格局。

二是创新数据要素流通机制。建立政府主导、市场运作的数据要素流通机制，明确数据产权归属，规范数据交易流程。探索建立数据资产评估、定价等市场化机制，推动数据要素的价值量化。同时，建立数据共享激励机制，对数据共享成效显著的部门和单位给予政策支持，调动各方共享数据的积极性。

三是强化数据安全保障。坚持安全与发展并重，建立健全乡村数据分级分类管理制度，明确数据采集、存储、流通、使用等环节的安全管理要求。针对涉及国家安全、商业秘密、个人隐私的敏感数据，建立严格的保护机制。同时，加强数据安全技术支撑，运用区块链等技术保障数据在流通过程中的安全可控，增强数据共享各方的安全互信。

数据要素的价值最终要通过应用实现。要坚持需求导向，以应用场景创新为突破口，推动数据要素与乡村产业深度融合，催生数字经济新业态，实现数据要素价值最大化。

以数字技术与现代农业深度融合为主线，打造智慧农业示范样板。推广"数据+农业生产"模式，发展精准农业、设施农业，实现农业生产的数字化、智能化转型。构建农产品质量安全追溯体系，运用大数据分析优化农业产供销体系，提升农业全产业链的组织化、标准化水平。探索"数据+科技服务"新模式，为农户提供精准化、个性化的科技服务，提高农业科技转化效率。

与此同时，着力培育乡村数字经济新业态。顺应数字经济发展趋势，依托电商平台、直播平台等数字化渠道，大力发展乡村电商、直播带货等新业态。推动乡村文旅资源数字化开发，发展智慧旅游、数字文创等新产业。建设数字乡村产业园，集聚数字经济创新要素，培育乡村数字经济发展新动能。鼓励传统农业企业数字化转型，推动一二三产业数字化融合发展。

更深层面看，需要创新数据驱动的乡村治理模式。构建"数据+治理"新模式，推进乡村公共服务数字化改革。建设乡村数字政务平台，推动政务服务"一网通办"。运用大数据分析研判乡村治理热点难点，提升治理精准性和有效性。推广"互联网+村务公开"，深化乡村基层民主，提升乡村治理现代化水平。

作为重要保障，要健全数据价值实现支撑体系。建立健全数据要素价值评估机制，探索数据资产证券化等创新模式。加强数据应用人才培养，建设一支懂技术、懂应用的专业队伍。完善数据应用相关政策法规，为数据要素价值实现提供制度保障。建立数据应用效果评估机制，形成示范引领和持续优化的良性循环。

（来源：光明网）