機器人在第二十七屆中國北京國際科技產業博覽會大興展臺向觀眾揮手致意。新華社記者 任超 攝

隨著大數據、云計算和人工智能等新一代數字技術的快速發展，數據正成為新的生產要素，為社會經濟各領域創新發展提供關鍵動力。數據要素的價值化能夠重構原有的生產要素體系，推動技術、資本、勞動力、土地等傳統生產要素的深刻變革與優化重組，實現我國數字經濟的持續健康發展。實現數據要素價值化管理，加速釋放數據要素市場紅利，是推動數字經濟高質量發展、暢通國內大循環、提升國民經濟運行效率，進而推動形成新發展格局的必然要求。

數據要素價值化發展的成效與不足

我國早已開始數字經濟的布局，并在制度建設、數字基礎設施建設、技術應用創新等方面取得了一定成效。簡要而言：一是制度建設漸成體系；二是數字基礎設施初具規模；三是數字技術的應用與創新再上新臺階。

與此同時，數據要素的價值化管理方面仍存在問題，具體表現在：

數據資源豐富，但數據資源紅利釋放不足，“大而不強”的問題依舊突出，表現為“三多三少”，即原始數據多、價值數據少；孤立數據多、融合數據少；通用數據多、場景數據少。

數據要素資源化的范圍和程度有待提高。數據資源化是數據價值化的首要階段，包括數據的采集、整理、聚合和分析等環節。當前，數據清洗成本較高，占項目總投入的35%至50%，企業獲取數據資源的主要方式仍是采集公開數據，采購數據服務和加工后的數據占比較小，通過專業化、市場化交易方式獲取高質量數據資源模式尚處于起步探索階段。

數據要素資產化速度有待進一步加快。數據資產化是實現數據價值化的關鍵階段，主要包括數據權屬的確定、數據資產的定價和數據的交易流通，當前的制度構建和市場實踐中存在多重堵點。比如，平臺交易規模有限，數據交易市場確權模式單一，交易規則不明確，監管體系不完善等，影響了經營主體參與的積極性，數據要素資產化的潛力還有待挖掘，總體上仍處于起步階段。

數據要素資本化規模需進一步提升。數據資本化是數據價值化的最后一個階段，在這一階段，數據經過市場流通交易能夠給使用者或所有者帶來經濟利益。以在數據要素市場建設起步較早的北京為例，雖然現有的數據標注頭部企業有75%總部設在北京，但由于存在交易和流通等方面的制度性缺失，數據的有序流通和價值增值仍存在較大障礙，因此，企業和個人在數據資產質押融資、數據資產保險、數據資產擔保、數據資產證券化等創新服務上的需求無法滿足，數據要素資本化的整體規模有限，還有待進一步提升。

實現數據要素價值化的主要途徑

數據要素價值化直接驅動經濟社會向數字化、網絡化、智能化方向發展。為加快實現數據要素價值化管理，應從以下幾方面著手：

著力推動數據開放共享。一是加快推進數字經濟相關制度的立法工作，及時出臺相應實施細則，明確界定數據開放的邊界。二是針對各地區目前存在的“數據割據”現象，制定相應的正面清單和負面清單，在保障國家秘密、商業秘密和個人隱私的前提下，最大限度推動數據開放共享。三是打破數據壁壘，針對政府部門、公共機構、企業等不同主體之間的數據壁壘，推動建設統一的數據資源平臺，實現多源數據的融通匯聚和開放共享。

進一步培育完善數據要素市場。一是建立數據確權機制。立足各地區數據交易所的建設，加快推動數據確權試點示范工程，分類分級對原始數據、脫敏數據和標準數據的權屬界定和流轉進行動態管理。二是建立數據定價規則。根據已有的實踐經驗，構建準確衡量數據價值的評估模型，完善評估工作機制，推動形成數據資產目錄和資產地圖。三是推動數據跨區域共享。基于各地區尤其是自貿區大數據綜合試驗區建設成果，進一步銜接區域數據資源與算力資源，加強地方政企數據交流合作，逐步形成以數據為紐帶的區域協同新格局。

加快發展數據要素產業。一是通過數據要素賦能傳統產業。要結合各地優勢產業的不同資源稟賦和比較優勢，充分發揮省會城市節點指揮運營中心效能、各地數據集團以及數據交易所職能，培育數據驅動型標桿產業集群。二是加強示范企業培育。要建立全國統一的“數據要素價值化示范企業”認定標準，統籌結合專精特新企業培育，為數據要素價值化進程提速發掘優秀企業并進行試點示范，降低數據創新企業的準入門檻。三是構建數據資產的全鏈條運營生態。支持和鼓勵行業龍頭企業發展數據資產的管理、交易和服務產業，探索構建完善的數據資產化運營生態。

培養數據要素人才。一是要根據實現數據要素價值化管理所需的人才特征、職能和結構等多維度對人才儲備的現狀進行分析，推動人才戰略的落地實施。二是緊緊圍繞數字經濟發展實際和產業布局，針對產業鏈、創新鏈的實際需求，加大數字人才的知識和能力培養體系的建設，培育既具備本領域專業素質、又掌握數字技能的復合型“數字工匠”。三是以更寬廣的國際視野進行前瞻性布局，加大對數字經濟領域高層次人才引進和培育力度，發揮人才聚集的“雁陣效應”。

加強數據要素保護。一是加快健全數據安全保護的地方性法律法規。要加強與新出臺的數據安全法、個人信息保護法的銜接，根據實際情況制定配套實施辦法，形成比較完備的數據安全管理法律法規體系。二是推動數據安全監管體系建設。在明確安全主體責任和防護要求的基礎上，圍繞數據全生命周期的安全保護要求，推動形成覆蓋數據資源全產業鏈的安全監管體系。三是完善數據監管治理體系。協調有關部門加強數據安全風險信息的獲取、分析和研判工作，建立數據安全風險預警和應急處置機制。

實現數據要素價值化發展的對策

隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，未來應以全國統一大市場為導向，通過實施區域協同賦能、經營主體培育、生態體系構建三大工程，著力破解數據要素“不愿流、不敢流、不會流”的關鍵問題，形成“數據資源富集—數據資產增值—數據資本放大”的良性循環，為構建現代化產業體系提供強勁的數據動能。同時，通過完善數據要素資源體系和交易流通體系，拓寬數據應用場景，從而激活經營主體活力，推動數據要素健康發展，塑造數字經濟時代新的競爭優勢。

激活經營主體參與活力。要立足于我國優勢，推動行業、企業數據資產化，以數字經濟帶動數據需求鏈、牽引供給鏈，激活經營主體參與的積極性?？梢猿浞掷萌斯ぶ悄?、物聯網、區塊鏈等優勢領域的數據資產，帶動提升科技獨角獸企業對數據資源的應用水平及服務能力。同時，要加大對關鍵數字技術攻關的投資建設力度，加強數據交易平臺、工業互聯網等數字基礎設施建設，構建完善的數據配套服務，優化數據供給環境。

完善數據要素資源體系。在數據采集、標注等方面工作的基礎上，借鑒國內外重要數據中心城市發展經驗，組織企業、科研機構、行業組織聯合開展數據資源編目工作，建立起統一開放的數據資源采集標注平臺，推動數據要素高質量匯聚。同時，要進一步建設數據要素市場化配置機制，引導數據資源與產業創新要素深度融合，探索建立以數據鏈有效聯動創新鏈、供應鏈、產業鏈的“四鏈協同”制度框架，引導培育數據要素資源體系。

促進數據要素交易流通。要把數據作為經濟高質量發展與持續增長的新動能，積極參與國際標準制定，加快構建數據標準化體系，促進數據共享流通。此外，要建立數據確權機制，明確數據權利類型，確定數據權利主體。建立數據定價規則，搭建包括數據交易撮合、交易監管、資產定價、爭議仲裁在內的全流程數據要素流動平臺，營造便于數據要素交易流通的市場環境。

拓寬數據要素應用場景。未來，應加快建設一批高水平的數字產業集群，推動制造、交通、教育、醫療以及城市建設等重點行業領域的大數據應用，推動無人駕駛、無人零售、智慧物流等多元化應用場景全域開放，發揮數據賦能效應，構建創新融合的數字生態。

展望未來，我國應堅持政府引導和市場機制相結合的原則，強化數據要素融通制度保障，充分挖掘和培育數據要素價值化管理的新模式，通過制度創新和技術創新雙輪驅動，打通數據要素融通環節壁壘，將構建和完善數據要素價值化生態系統融入新質生產力、科技創新、數字經濟、供給側結構性改革和區域協同發展等命題與支點，抓住機遇、乘勢而上，為我國經濟的高質量發展下好先手棋、打好主動仗。

來源：經濟參考報