司法局专题党课：以高水平法治护航新质生产力发展
生产力是最活跃最革命的要素，是人类社会发展的根本动力。习近平总书记创造性地提出“新质生产力”这一重要概念，强调“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点”，为我们在新征程上进一步解放和发展生产力、实现高质量发展、推进中国式现代化提供了科学指引。法律是治国之重器，法治是治国理政的基本方式，完整、准确、全面贯彻新发展理念，实现经济从高速增长转向高质量发展，必须坚持以法治为引领。新征程上，我们必须充分发挥法治固根本、稳预期、利长远的保障作用，运用法治思维和法治方式凝聚共识，以更高水平法治建设护航新质生产力加快发展。
一、法治促进新质生产力发展的内在逻辑
生产力是人们生产物质资料的能力，其构成包括人的因素、物的因素，还包括科技和生产中的生产组织方式。而新质生产力是以科技创新为主导的生产力，是生产力质的跃迁，具有所涉领域新、技术含量高、依靠创新驱动等特征。可以认为，生产力是劳动者、生产资料、生产对象的有机结合，新质生产力是先进生产力的演进方向，以科技创新为核心驱动力，对劳动者、生产资料、生产对象进行科技赋能，引领创造发展动能。
具体而言，可从两个维度探析新质生产力的内涵。一是在要素上，新质生产力所涉及的要素范围和种类有了发展，伴随着经
公平竞争，激发市场主体活力，推动社会经济高质量发展。
综上，发展新质生产力需要不断优化要素配置，消除和打通新质生产力发展的痛点堵点。譬如，数据开发开放不足、人工智能算法可靠度不高、营商环境有待完善等。这就需要通过不断优化关涉新质生产力发展所需的要素有序有效流通、产权保护、市场公平有序竞争等法律制度，以良法善治促进新型生产关系适配新质生产力发展。
二、加快新质生产力发展面临的法治任务
法治与新质生产力发展相互影响、相互促进，然而，当前新质生产力快速发展对现有的法治体系带来了新的挑战。新质生产力发展产生以数据要素为核心的新型生产要素及其生产关系、带来的产业变革升级等具有高度复杂性和快速迭代性。在这一背景下，法律制度的相对滞后更加凸显，法治理念、法治方式、法治运行都需要及时调适，平衡好激励创新发展与防止科技滥用之间的关系，统筹好高质量发展与高水平安全之间的动态平衡。既要保护国家和公众利益，又要激励科技创新，这是促进新质生产力发展亟需回应的法治挑战。
（一）数据要素科学流通亟需法治支撑。从要素维度来看，新质生产力是新一轮科技与产业变革演进形成的新生产力形态，主要依靠数据这一新型生产要素与人工智能等数字技术的融合发展。发展新质生产力，必须摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，打破依靠资本、劳动力、土地等传统要素的大量投入驱动经济增长的路径依赖。数据要素通过自身作用及与其他生产要素融合发生作用，并融入生产、流通、消费、分配等社会生产过程，催生新的劳动资料、孕育新的劳动对象、创造新的劳动力，进而推动新质生产力发展。可以说，数据要素是推动新质生产力发展的关键因素之一。在2023年12月发布的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》中也明确强调了数据要素对于发展新质生产力、推动经济高质量发展的重要意义。然而，目前数据要素基础制度还不够完善，从理论到实践还面临着诸多难题。特别在数据产权、流通使用、安全合规、收益分配等基础制度方面，相关制度如何具体落地实施仍在探索阶段，这就导致数据要素市场化配置的范围与效果十分有限。数据流通存在障碍、数据资源无法充分使用、数据要素收益难以得到公平合理分配，都制约了数据作为新型生产要素在生产、分配、流通、消费等环节的实际应用，无法充分发挥数据对于全要素生产率的提升效果，使得数据赋能的乘数效应难以实现，制约了新质生产力的发展。具体而言，当前数据要素基础制度在三个方面存在堵点。一是数据产权实际配置还不清晰。根据科斯第二定理，在交易成本大于零的现实世界中（TC>0），由于交易成本存在，产权初始分配状态不可能通过无成本的交易向最优状态变化，产权的初始界定必然对经济产生影响。因此，如果产权界定不明确，将导致数据要素的使用、收益等核心权益难以界定，影响数据资源市场化配置效率，导致数据资源浪费。二是数据流通使用存在障碍。数据流通使用是激活数据要素价值的关键所在，然而，当前由于场内交易存在技术标准不统一、数据格式不兼容、数据共享和开放程度不足等问题，场外交易存在数据安全保护机制不健全、个人信息数据采集与泄漏风险等，极大阻碍了数据流通效率，限制了数据要素的共享、使用，降低了数据在生产过程中的应用效率，集中表现为数据要素在地区、部门、行业间的流通不通畅。中国华东、华南地区现阶段的数据要素市场建设规模与数量都显著领先于东北与西部地区，全国数据交易市场发展不平衡不充分现象较为突出。各地区与部门建立的地方性数据交易平台在交易过程中采用的数据标准、交易规则不同，数据要素在不同地区或平台之间的流通交易存在障碍。同时，众多数据资源分散在不同行业，行业间的数字化水平差异导致产生数据壁垒，阻碍数据价值发掘。上述问题将影响与数字生产力相适应的新型生产关系的形成。三是数据开发开放不足。当前各类数据尤其是公共数据的开放共享机制不健全。虽然，政府持有大量有价值的公共数据，但是，由于这些数据可能包含个人敏感信息、政务涉密数据等不宜公开的信息，且目前尚未健全公共数据共享机制，导致那些可以经过匿名化、脱敏化处理后的具有潜在价值的公共数据大多处于“闲置”状态，无法有效地向市场进行供应，这在一定程度上导致公共数据开放程度低，开放数据质量不高、更新不及时、数据价值低、可读性差等问题，难以满足发展新质生产力的基本需求。特别是在数据产权制度未明确的情况下，若要推动数据开放共享，很可能会出现成本与收益、权益与责任分配不均的现象。对于为数据采集和加工付出大量技术和资金投入的企业而言，缺少数据产权制度会致使拥有大量高质量数据的企业不愿意开放共享数据。
（二）算法规制与算力协同亟需法治推进。从产业维度看，大力培育新质生产力，促进新质生产力发展，其关键要求就是以科技创新引领现代化产业体系建设。新质生产力依托于科技创新，尤其是数字化、智能化技术的应用，推动产业从低效高耗的传统模式向高效绿色的新型产业形态转变。人工智能是引领未来的战略性技术，作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，有助于重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节。可以肯定地讲，人工智能已成为发展新质生产力的重要引擎。人工智能创新发展离不开数据、算法、算力三大要素。然而，当前阻碍人工智能健康持续发展的瓶颈在于数据基础制度不健全、人工智能算法法律规制体系不健全、支持算力协同相关法律政策未落实。数据基础制度问题如前所述，而在人工智能算法及算力方面存在的问题则集中反映在以下两个方面。一是人工智能算法法律法规体系不健全可能会导致人工智能发展出现不确定性风险，从而抑制人工智能产业发展。近年来，人工智能算法不断迭代，算法技术及应用的隐蔽性、复杂性愈发显现，生成的认知结果超越了一般大众所能理解的范围。由此，“算法黑箱”现象日益突出，信息不对称性加深了算法的不透明度与不可理解性，并引发了诸如泄露隐私风险、算法歧视风险、伦理风险等一系列不确定性挑战。我国围绕人工智能的数据、算法等核心要素以及人工智能整体应用，在法律层面颁布了《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等，以及多部细分领域行政管理规范，譬如，《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等。同时，人工智能算法治理相关法规系统性、协同性不足的问题也日益凸显。现阶段，有关人工智能算法的法规与政策分散于多个领域、多个产业，缺乏立法层级较高、具有统辖性质的立法，现有的较为碎片化且法律层级较低的制度规则既不利于监管部门的有效执法，也不利于企业自我合规。二是算力作为数据与算法深度融合并发挥效能的基础，是数字经济时代新质生产力的代表之一。《报告》明确提出要“适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系”。然而，算力资源的科学合理分配问题仍是我国亟待解决的问题。近年来，我国算力稳步增长，基础设施算力规模达到180EFlops，居全球第二位，但随着人工智能相关技术和产业的发展，以及算力需求的不断增长，我国算力发展面临一些新的挑战。一方面，我国算力资源存在分布不均问题，导致实际使用过程中供给结构与用户对算力真实需求之间存在失衡与错配，造成一定程度的算力闲置和浪费；另一方面，算力供给的水平与日益增长的高质量算力需求不能有效匹配，随着人工智能技术的发展，尤其是通用人工智能大模型出现，许多行业对于高质量算力供给有了更高要求，但却难以获得足够算力资源来支持其应用和发展。
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