王偉玲丨中國數據要素市場體系總體框架和發展路徑研究
當前，國家號召積極開展數據要素市場培育發展，各地競相探索數據要素市場的有效模式和可行路徑。在理論滯后實踐的情形下，研究明確了數據要素市場的內涵，探討了數據要素市場的發展模式、發展定位、發展目標和發展原則，構建了數據要素市場供給、流通、應用、監管、制度、基礎“六位一體”的總體框架體系，并從政策法規、試點示范、生態聯盟、理論研究、基礎設施等方面提出數據要素市場發展的總體思路，以期對我國加快推動數據要素市場發展提供指導和參考。
激活數據的要素價值，培育發展數據要素市場，對我國推動經濟高質量發展、提升數字經濟國際競爭力具有舉足輕重的積極影響和重要作用。2022年12月2日，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》對外發布，為構建數據基礎制度體系、培育數據要素市場指明方向。在各級政府積極推動數據要素市場培育發展之際，理清數據要素市場“是什么、有什么、如何做”等重大問題，是一項極具現實意義和實踐價值的重要課題。在此背景下，聚焦數據要素市場體系的總體構成，在探討數據要素市場的發展模式、發展定位、發展目標、發展原則的基礎上，擬提出數據要素市場的總體框架及下一步的推進思路，以期為數據要素市場建設提供啟迪借鑒。
一、學術界基本觀點綜述
當前，數據要素市場作為一種新生事物，在國內尚處于探索初期，僅有少量學者進行了理論研究。田杰棠等[1]從數據交易實踐出發，認為數據產權界定存在巨大爭議，提出了“在實踐中規范、在規范中發展”的數據交易發展思路，但數據交易是數據要素市場的重點而非全部。王偉玲等[2]圍繞發展數據要素市場的重要意義，重點闡述了清晰界定數據權屬、認定數據資產會計、統一數據估值標準、建立數據配置模式、理清參與分配機制、推動數據開放共享、激活數據交易市場、健全數據市場監管規則等八個數據要素市場破局的關鍵點。于施洋等[3]針對我國構建超大規模數據要素市場所面臨的統籌力度弱、數據立法欠缺、交易市場瓶頸大、創新資源配置效率低、數據市場監管難、數據安全保障差等六大挑戰進行了集中論述，并從實踐層面提出了相應的解決方案。陳兵等[4]認為，我國數據要素市場的運行在企業（經營者）行為、市場結構和國家（政府）干預三個層面均存在問題，主要表現為企業新型不正當競爭和壟斷行為沖擊現有競爭秩序、區域數據交易平臺林立易形成統一市場的區域分割、政府不當干預滋生行政性壟斷風險等，并提出在統籌多方主體利益和平衡多元價值需求的基礎上，科學合理地營造數據要素市場的競爭秩序，推進數據要素市場各主體間的有效競爭。王璟璇等[5]認為，我國數據要素市場發展不充分不平衡問題突出，將全社會范圍內數據要素的流動路徑劃分為數據共享、數據開放、數據交易三類，提出了全國一體化大數據中心具體支撐數據要素市場培育的四條技術路徑和五大配套政策建議。既有研究成果大多聚焦于數據要素市場的一個方面。以數據交易為例，數據交易只是數據要素市場的一個部分，而非全部，對數據交易的研究，并不能等同于數據要素市場的研究。數據要素市場到底是什么，數據要素市場有哪些發展模式，推動數據要素市場的發展應秉持什么樣的定位、遵循什么樣的原則、樹立什么樣的目標，數據要素市場到底包括哪些要素構成，這些涉及數據要素市場建設的關鍵問題目前尚未有定論。在理論滯后于實踐的情形下，有必要對數據要素市場開展系統性研究，夯實數據要素市場的理論基礎，為數據要素市場健康發展提供理論指導。
參考經濟學相關概念，數據要素市場即數據要素在交換或流通過程中形成的市場，既包括數據價值化過程中的交易關系或買賣關系，也包括這些數據交易的場所或領域。數據要素商品化、社會化后，才能形成數據要素市場。換言之，數據要素市場是從數據要素到數據產品的形成過程。數據作為原材料，只有通過人類勞動的加工，將數據要素轉化為各種數據產品，進而拿到市場交換，才能成為具有一定價格可交易的數據商品，數據商品通過交換轉化為貨幣。交換是從數據產品到商品的必要條件，只有通過交換造成數據權屬的轉移，才能完成數據商品使用價值的置換。數據要素的買賣，不是買賣數據的持有權，正如勞動力要素的買賣不是買賣某個勞動力個體，而是勞動力在一定時期內使用權的交易。發展數據要素市場，首先要有大量的數據產品，有了數據產品才能進行數據交易，才能形成交易市場。從當前我國各地數據要素市場發展模式來看，政府是數據要素市場培育的主力軍，各地依托當地資源優勢和產業特色，統籌區域發展，發揮比較優勢，探索不同數據要素市場培育模式，形成差異化、多樣化、個性化的數據要素市場發展格局。
（一）以兩級市場體系為特色，構筑數據要素市場藍圖
為有效解決公共數據交易流通，各地紛紛推出“政府主導+企業主導”兩級模式來構建本地數據要素交易市場。廣東省作為改革開放的前沿陣地，充分吸收土地、資本等兩級要素市場結構的有效經驗，率先推出“1+2+3+X”數據要素市場化配置模式，探索數據要素市場化配置路徑。“1”是要統攬“全省一盤棋”；“2”是搭建一級和二級并行的兩級數據要素市場；“3”是推動建設促進數據收集和交易等各環節發展的新型數據基礎設施、數據運營機構和數據交易場所；“X”旨在促進數據要素在各個場景中的應用，釋放數據要素的潛力。一級市場強調政府管理機制，構建公共數據運營組織，打破原有公共數據運營模式，推動實現公共數據的分級、分類管理，打破“數據孤島”，確保公共數據順利進入市場開展流通和交易，同時利用規模經濟，促進公共數據的深入開發和利用。二級市場強調市場的自由競爭，建立健全市場監管和各項保障正當競爭的制度，充分激發供給主體的市場活力，充分發揮價格和競爭機制的作用，由市場供求關系及其自身價值決定數據要素價格，優化數據資源配置，增強數據要素在數字經濟發展中的基礎性作用。此外，北京以“北京金融公共數據專區、北京國際大數據交易所”為特色，上海以“上海數據集團有限公司、上海數據交易所”為龍頭，福建以“福建省大數據有限公司、福建大數據交易中心”為核心，區域數據要素市場兩級體系的雛形初步形成。
（二）以生態培育為突破口，打造數據要素市場價值鏈
同數字經濟一樣，數據要素市場也是一個生態系統，從基礎設施到第三方數據服務，從要素獲取到交易再到處理應用都要集聚發展，才能有效激活數據要素價值。江蘇、上海、北京等地紛紛以生態培育為目標，創新數據要素市場發展模式。江蘇省率先開展數據要素市場生態培育項目，基于數據的資源、資產與資本屬性，以構建生態系統的思路，圍繞數據收集、管理、應用、流通等四大培育方向，引導政府、園區和各類企業先行先試，遴選了一批培育項目，并對其進行跟蹤指導，打造數據要素市場價值鏈，構建數據要素市場生態體系，推動數據要素有序流動和高效配置。上海數據交易所首先提出“數商”概念，將數據要素相關的業務主體匯聚到一個平臺上，包括數據交易主體、數據合規咨詢、質量評估、資產評估、交付等服務商，幫助企業或機構更好地整理、處理和管理數據，培育和規范新主體，構筑更加繁榮的流通交易生態。北京國際大數據交易所則建立了面向全球的首個數字經濟中介產業體系，對數據托管、數據經紀等一系列創新型中介產業的培育。數據托管是對受托數據進行清洗脫敏和數據來源合法性核驗，進而實現數據的合規存儲、授權管理和市場應用，促進數據價值的深度挖掘和提升；數據經紀則側重對接數據資源、撮合數據交易，促進數據可信有序流通和市場化利用，加速數據與經濟活動融合，催生新產業新業態新模式。
（三）聚焦確權定價等難點，破題數據要素市場關鍵點
全國各地圍繞數據登記、確權、定價等難題，積極探索數據要素市場破題路徑。在數據登記方面，山東數據交易公司在全國率先推出數據登記制度，發布了多項數據登記標準，提出“先登記后交易”的發展模式，為數據確權提供了切實可行的路徑和方法，為促進數據要素流通做出了有益嘗試。中國資產評估協會制定出臺數據資產評估指導意見，以規范資產評估機構及其資產評估專業人員在數據資產評估業務中的實務操作，更好地服務數據要素市場發展。圍繞數據確權，多省市針對政務數據、知識產權數據等不同領域開展數據權屬劃分。例如，福建省率先探索政務數據產權機制，明確規定“政務數據資源屬于國家所有，納入國有資產管理”。浙江省建立分級分類的數據知識產權保護基礎性制度和標準規范，率先建立數據知識產權確權、用權、維權全鏈條保護機制。圍繞數據要素定價，有的地方專門出臺定價制度，規范市場行為。例如，湖北省鄂州市出臺《推動數據要素市場化建設實施方案》《數據確權管理制度》《數據定價策略》等文件，在數據確權、定價等方面進行了大量的探索，從而得以最大化推進數據資源的生產和利用。
（一）數據要素市場發展定位
數據要素市場規范化和規模化的發展定位，是由市場經濟規律客觀要求和我國國情所決定的。
第一，從完善社會主義市場經濟體制出發，提出了數據要素市場向規范化、規模化發展的要求。從基本功能來看，數字化時代的土地、資本、勞動力等生產要素市場和一般商品市場逐步向虛擬空間遷移，缺乏標準化規范化制度、市場不發達等問題將不可避免地限制其他生產要素市場和一般商品市場標準化的發展。相反，提高數據要素市場本身的質和量也將有助于提高其他生產要素市場和一般商品市場的質和量。從深層意義來講，國內國外雙循環和統一大市場的戰略部署，要求社會主義市場經濟體制和市場體系必須與國際接軌，盤活國內外資源，才能符合現代化經濟體系的發展預期。為此，要求發展中的數據要素市場必須上檔次、上規模，向規范化、規模化發展。
第二，從生產要素市場化配置出發，提出了數據要素市場向規范化、規模化發展的要求。雖然各地各部門對數據要素市場已有一定探索，但遠未達到規范化發展的要求。一些重要法規尚未出臺，對公共數據授權運營、數據交易場所、企業間數據流通的標準合同模板等方面的探索僅局限在部分領域，全國層面尚未形成有效的制度管理體系[6]。從實際市場表現來看，我國數據要素市場尚未有效形成。我國數據要素市場規模還很小，各地數據交易機構大多在策劃籌建，已建的數據交易機構成交量不大。加快推動數據要素市場規范化、規模化發展，才能適應構建高水平社會主義市場經濟體制的要求。
第三，從數字經濟高質量發展出發，提出了數據要素市場向規范化、規模化發展的要求。數字經濟是引領國家創新戰略實施的中堅力量，數據作為關鍵性生產要素能夠催生和推動數字經濟新產業、新業態和新模式的發展，是促進數字經濟高質量發展的重要抓手[7]。一方面，高質量高價值的數據資源的集聚，極大促進了數據要素在不同場景中的應用，催生了一批新業態、新模式、新產業。同時，規范有序的數據要素市場能夠促進數據采集、標注等新產業的培育發展，同時也將極大提升相關企業的數據挖掘、脫敏、分析等技術，進而促進了數據價值的充分挖掘和數據資源的有效利用，推動創新，加速數字經濟產業化、規模化發展。另一方面，高質量高價值數據對其他產業具有乘數效應，通過實現供給與需求的精準對接、創新價值鏈流轉方式，推動傳統產業數字化轉型和產業升級，同時對于其他生產要素如勞動力、資本等也大有裨益，將大大提升其他要素在社會經濟中的價值。
第四，從建設統一的數據市場出發，提出了數據要素市場向規范化、規模化發展的要求。構建統一的數據市場，是基于國際形勢與國內發展的需要，也是構建新發展格局的重要支撐。一方面，規范化數據要素市場，有助于規范整合政府數據、企業數據和個人數據等數據要素，提升數據治理能力，保障數據供給滿足使用方需求，提升數據供給質量和數量[8]。另一方面，通過構建公平有序的市場規則，打破超大平臺企業對數據要素的壟斷，保障各市場主體平等獲取和使用數據的權利，進而有效破除統一數據要素市場的壁壘。同時，通過構建多渠道數據要素流通平臺，對接數據產品的供給方和需求方，有效撮合雙方流通使用，進而提高數據要素的應用范圍，并研究推出數據要素應用場景指引，培育不同場景的數據應用能力。
（二）數據要素市場的發展目標
明確數據要素市場發展的總體目標，并根據《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》《“十四五”數字經濟發展規劃》《“十四五”大數據產業發展規劃》《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》等文件拆解為階段性目標，有利于明確數據要素市場不同主體聚焦用力的方向，推動數據要素市場更快發展。
⒈數據資源生產的專業化和要素化
各級政府和企業作為數據要素的主要供給源頭，要充分利用數據捕捉、收集、存儲、開發及價值評估等專業技術力量，配備先進的數字化設備和各類數據處理技術，配套專業化的生產組織形式，將原始數據加工成為可應用于不同場景的數據資源。海量數據資源生成后，組織開展專業的數據治理，并通過數據安全、數據管理與計算處理等技術手段，將數據資源轉化為可供生產使用的投入要素。通過對數據的專業化處理將其轉化為可供生產應用的數據產品，進而實現數據資源的專業化和要素化轉變，激發數據要素的流通活力。
⒉數據資源配置的開放化和精準化
數據資源的精準配置是數據要素市場有序運行的必要條件，既包括公共數據共享開放，也包括數據交易流通。以數據交易為例，數據交易機構是數據要素市場化流通的主要場所，其主要功能之一就是高效撮合數據供給方與需求方的數據交易。數據交易機構可對數據供給方提供的數據要素進行屬性分析與分級分類管理，明確不同類型數據的應用場景，并精準捕捉和分析數據需求方的數據使用需求，為其提供高度匹配的數據要素，降低數據資源的搜索成本和交易摩擦成本，實現數據資源配置的開放化和精準化。
⒊數據資源流通的平臺化和自動化
無論是公共數據共享開放，還是數據交易流通，都需要平臺作為數據流轉的渠道和載體。除了政務數據共享交換平臺、公共數據開放平臺外，數據交易機構通過打造不同層級的交易平臺，根據參與流通數據的不同類型和級別自動分級分類管理，并提高交易平臺對交易標的估值、定價、生成賬單和風險防范的自動化水平。基于不同交易的成本和風險差異問題，數據交易機構利用區塊鏈技術進行數據可信存儲后，以分級分類的形式生成目錄自動上傳至不同層級的數據交易平臺，并通過智能合約體系等數字技術自動為交易主體生成賬單，獲取所需數據要素，完成數據交易，實現數據資源流通平臺化和自動化，提高數據流通效率，降低交易風險。
⒋數據資源應用的場景化和賦能化
數據資源正全面融入社會交往和日常生活，實現數據要素應用落地，并為其打造更能發揮生產效能的應用場景，是其價值最大化的關鍵。數據要素具有較強的互補性和溢出效應，可通過對資本、勞動等生產要素的耦合、滲透和改造，為各項生產要素賦能，促進各類生產要素的數字化轉型，全面提升生產效率。單一的數據資源只有與其他生產要素組合并應用于多種復合場景中，才能最大限度發揮其價值，政府部門和相關企業應重點關注數據資源應用的場景化與賦能化，借助數據要素化發展，加速推進生產要素的數字化轉型，并積極探尋數據資源不同權屬的適用場景，激活數據要素潛能，促進數字經濟與實體經濟的深度融合，推動經濟高質量發展。
⒌數據資源生態的綜合化和體系化
數據資源的生產與使用涉及政府、企業和公民等多個主體，針對數據要素市場運行的薄弱環節，應聯合各方市場主體的優勢，補齊短板，破解數據要素市場發展之道。推動數據要素市場可持續發展，需要打造完善的數據要素市場生態體系，由政府、行業協會、企業、公民等各方主體基于自身角色地位共同參與建設，建立健全的數據要素市場運行規則體系，落實相關主體的監管責任，保障各市場主體切實履行責任與義務，暢通數據要素市場的生產、分配、流通與消費等各個環節，提升數據要素市場運行效率，為數據要素市場高質量可持續發展提供強勁動力。
（三）數據要素市場的發展原則
基于數據要素市場的發展模式與定位，結合經濟高質量發展的總體要求，在實現上述五項主要發展目標的過程中，數據要素市場必須堅持協調發展的五項原則。
⒈堅持系統推進與協同高效相統一
數據要素市場建設是一項系統性工程，需要以系統的思維謀劃全局，建立完善的數據要素制度規則體系，規范數據要素市場主體行為，構建公平有效的市場監管機制，科學系統地推進各項工作。數據要素市場的建設工作涉及各級政府部門、行業組織、企業與個人等各個主體，需要統籌協調各層次關系，提高政策規則的統一性和制度執行的協同性，確保數據要素市場的有序運行和可持續發展。
⒉堅持創新驅動與規范發展相統一
要積極探索、創新出符合我國數據要素市場運行與發展特征的特色制度規則和管理體系，讓數據在明確的市場規則下應用于各個現實場景，成為數字經濟高質量發展的重要助推力。同時，要準確把握數據要素市場規則體系建設的方向，切實符合數據要素市場的發展和監管要求，嚴格遵循市場規律，推動數據要素市場的科學、規范、有序發展。
⒊堅持技術應用與管理創新相統一
數據要素市場的有效運行，離不開數字技術的保駕護航，應對數字技術創新行為予以大力支持，營造良好的創新環境，并鼓勵參與數據要素交易的市場主體積極應用先進的數字技術。海量數據的有效管理，對數據管理模式創新提出了更高要求，各個市場主體應與時俱進，不斷優化完善數據要素管理模式，高質量地完成數據要素生產、分配、交換及消費等各個環節的市場活動。
⒋堅持重點突破與生態營造相統一
數據供給方、數據需求方與數據中介方等是數據要素市場運行的微觀主體。實現數據要素市場的可持續發展，要堅持重點突破與生態營造。一方面，要滿足微觀主體的發展訴求，重點完善數據權屬、定價與收益分配等關鍵制度體系建設，督促監管主體將責任落實到位，打通數據要素市場有序運行的關鍵堵點、難點和重點。另一方面，也要對政府部門、行業協會、企業及個人等數據流通具體參與者的行為、訴求予以高度關注，對于數據要素市場各個環節的薄弱部分，針對性地提出改進措施，補齊短板，鍛造長板，打造良好的數據要素市場生態體系。
⒌堅持價值創造與風險管理相統一
數據要素具有非消耗性和非排他性特征，某一主體使用或消費數據既不會造成數據的減少，也難以限制他人接觸和使用。因此，數據要素市場在促進數據流通，積極發掘數據要素的應用場景，滿足不同市場主體需求，最大化釋放數據要素價值，同時也應注意避免數據要素流通應用風險事件的發生。積極推動數據安全保護和隱私計算等技術創新應用，切實保障參與流通的隱私、機密數據不被泄露與濫用[9]，做到防患于未然。
數據要素市場體系包括基礎制度、市場供給、市場流通、市場應用、市場監管、市場基礎設施等（參見圖1)。
（一）基礎制度是保障數據要素市場規范發展的前提條件
數據的不斷生產、集中、共享和融合，離不開相關收集、利用、交易、保護等規則的建立健全。數據要素的基礎制度主要包括產權制度、會計制度、估值制度、分配制度等內容。完善的數據產權制度是數據要素市場培育的基礎。數據要素產權制度可以調節市場主體間數據使用的利益關系。數據產權制度不糾纏于“數據歸誰所有”，從數據使用、數據流通和數據收益三方面確定具體數據權力的歸屬，保障數據流通效率和數據收益分配的公平性，并通過數據合規公正和數據登記的方式，解決數據交易信息不完全對稱、信用建立不足和數據流通交易權屬不清的問題。數據要素會計核算制度可以提升數據要素利用率。數據會計核算制度明確了數據核算范圍和分類、數據初始和后續計量，以及資產處置等賬務處理與報表列示事項，全面、準確地反映數據要素的資產價值，有利于盤活現有數據要素，激活數據要素市場供需主體的發展活力，為數據要素的深度分析與廣泛應用提供新動能。數據要素價值評估制度助力數據要素以公允價值完成市場經濟活動，打造公平有序的市場環境。數據價值評估制度制定了專業的價值評估框架和評估指南，從第三方視角對數據資產的使用價值、規模活性和可用場景等維度進行量化分析，為數據流通、數據交易等精準、多元的數據要素應用提供有力支撐[10]。數據要素收益按勞分配制度，保障了公平有效的數據要素收益分配。數據收益分配制度以成本分配為主、以數據財稅政策為核心，構建了由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的利益分配機制，加強了公共數據治理和流通交易，平衡了供需主體分配不公平的問題，并逐步消除區域和群體間數字鴻溝。
（二）市場供給是數據要素市場運行的基礎原料
數據要素市場供給是指在特定時間范圍內和價格水平下，市場主體愿意提供的數據要素總規模。數據要素通過數據加工、提煉、整合形成資源，一般包括數據采集、數據標注、數據治理等新業態[11]，重在解決數據供給質量良莠不齊等問題，涉及數據采集方、數據提供方、數據產生方等主體。其中，數據要素市場供給的主要功能體現在對數據產品質量的把控和管理上，構建完善的數據要素質量監管體系。完善的數據要素市場供給機制能夠對要素提供者形成監督，嚴格把控進入市場的數據產品結構和質量，同時搭建標準化的數據產品生產流水線，建立統一的產品生產和操作標準。
（三）市場流通是數據要素市場運行的主軸樞紐
數據要素市場流通是為數據產生方、數據使用方、數據開發方帶來價值的過程，流通載體由平臺運營方管控，包括數據開放共享、數據授權運營、數據交易流通、數據跨境流動等內容。良好的數據要素市場體現在市場環境安全可信、包容創新、公平開放，同時這也是數據要素市場的基本功能。例如，鼓勵公共數據、企業數據和個人數據分類分級進入要素交易市場[12]，提高公共數據管理機構、數據要素型企業和個人參與數據流通應用的積極性。從制度建設來看，當前尚未形成數據要素交易制度的相關規則體系，需建立數據要素的準入、標識、質量、處理、安全等方面的規范標準[13]；對不同來源和重要程度數據設立相應的數據跨境審核要求和監管標準，引導政府、行業協會和企業參與數據出境風險監管，鼓勵數據控制主體的自我監管，降低數據跨境傳輸合規的風險。
（四）市場應用是釋放數據要素市場經濟價值的必經環節
數據要素市場應用是數據價值釋放的過程，主要涉及政務數據應用、工業數據應用、農業數據應用和服務業數據應用。政務數據應用是將政務數據應用到政府履職過程，提升政府履職能力的重要手段。比如，大數據應用到宏觀經濟調控，可以提高宏觀經濟運行的實時感知、預測預警、精準調控；應用到市場監管，可以創新監管模式，實現穿透式全過程監管；應用到社會治理，可以提升社會治安管理能力，預測犯罪不法行為。工業數據在企業經營管理中的有效應用，可以實現企業管理模式變革，大幅提升生產效率，降低企業運營成本。農業數據在農產品種植、銷售中的應用，可以降低農作物生產風險，提高農作物產量，實現精準營銷。服務業的數據應用，可最大化實現服務資源的有效配置，提高社會運行效能。
（五）市場監管是維護數據要素市場運行秩序的必要之策
市場監管主要對數據要素市場登記備案、流通安全與秩序和信用體系等方面進行監督管理，主要包括與數據要素市場相關的政策文件、法律法規、制度規則和標準規范等，為數據要素市場發展提供監管依據，涉及主體一般是政府機構和行業協會。例如，數據市場交易登記備案監管對數據資產和流轉情況、登記情況進行監督，并對數據資產憑證的生成、存儲、歸集和應用全流程進行管理，促進數據交易服務行業協會和企業自律，督促交易參與主體履行責任與義務，有助于解決數據要素確權定價問題，暢通數據要素流通[14]。數據交易市場安全與秩序監管對數據安全泄露、壟斷和不正當競爭等違法違規行為進行管理和整治，對第三方服務機構數據權屬與數據使用等行為進行監管，避免數字化企業過量、過快、過度擴張與野蠻生長，打掉“灰”“黑”數據產業鏈，避免數據泄露和數據濫用事件發生，保證數據要素市場的安全、有序運行。數據要素市場信用行為監管制定了交易數據“負面清單”，嚴禁不能或嚴格限制交易的數據類型參與市場交易活動，對交易主體信用信息和失信行為予以公示，嚴格限制違規操作的交易主體參與數據要素交易活動，維護數據要素市場的公平競爭，降低數據交易成本。
(六）基礎設施是推動數據要素市場發展的重要支柱
數據要素市場建設離不開數據流通、安全保護、加工分析和模型治理等關鍵技術和數據中心的支撐。數據中心能夠傳遞、存儲、展示和計算數據信息，以最快速度和最小延遲處理大量的數據，是承載數據的基礎物理單元，也是算力的重要載體，為保障數據安全存儲與深度分析提供重要支撐。
數據流通技術能夠根據大量數據與場景、數據與數據間的有用性和價值關系，利用數據定價算法的網絡化模型，對數據和場景進行科學合理的匹配，高效撮合數據交易，并采用區塊鏈等可溯源技術對數據要素的交易、計算過程進行全程記錄。數據安全保護技術主要包括以多方安全計算為代表的隱私計算技術，保證數據在不出供給方控制范圍的前提下由需求方使用，實現數據“可用不可見”的交易范式，有效整合不同主體間或同一主體內部的數據要素，打破“數據孤島”現象，促進數據要素的共享與流通。數據加工分析技術能夠輔助數據建模，獲取數據要素的經濟價值，提升工作效率和管理層決策效率。例如，在工業生產活動中，企業可借助已有生產數據資源構建智能生產模型，提高產品制造、加工效率；借助原材料、產品的物流調度數據構建智能調度模型，優化物流調度路徑。數據模型治理技術是從使用者層面和監管層面對算法進行監管、對數據模型進行治理，為企業和監管機構模型價值、公平性、合規性和風險系數等提供底層支撐。
⒈強化數據要素市場發展的頂層設計
謀劃成立數據管理綜合部門，統籌推進數據要素配置管理和監管。編制出臺培育數據要素市場指導性文件，明確發展思路及主要任務，堅持問題導向，邊發展邊完善，分階段分步驟、由易到難、逐步試點探索的發展原則。發揮數據要素市場關鍵作用，激活數據要素潛力，進一步完善數據生態，建立健全數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等基礎制度和標準規范[15]。解決數據要素市場供給側、需求側及供需對接機制等方面的問題，為各地區配套出臺相關政策提供思路和基礎保障。
⒉完善數據要素市場發展的法律法規
完善國家現有數據法律體系，確立數據的法定資產身份，制定出臺數據流通專項法規，對數據流通中的授權、使用、確權等具體細節問題作出規定，確保數據交易依法合規展開。鼓勵地方政府因地制宜，分級分類研究制定或持續完善數據生成、確權定價、流通交易、安全管理等方面的地方性法規規章。構建數據流通法律監管和實施環境，配套出臺數據流通監管法規制度，加大違規使用數據案件查辦協調力度，引導數據要素企業規范經營。建立健全數據分級分類規則，在數據要素應用愈加豐富的情況下充分保障數據安全，如對涉及個人信息和個人隱私的數據處理前依法獲得個體授權、處理過程中依法匿名化、處理后及時妥善處置等，防止個人數據泄漏引發大規模的社會安全問題。
⒈依托試驗區開展先行探索
依托國家數字經濟創新發展試驗區、自由貿易試驗區等，開展數據要素市場先行探索。一方面，圍繞醫療、社保、交通等重點民生領域，組織開展數據要素市場培育試點，對擬制定推行的數據要素領域的相關法律規章、監管體系、標準規范在試點地區先行先試。加快構建多元共治的數據要素市場治理體系，規范數據資源利用行為。依托數據交易所、數據經紀商等市場中介，完善數據交易規則，規范市場主體交易行為。強化數據要素市場監管和反壟斷研究，推動數據要素市場公平有效競爭。另一方面，探索數據要素高效配置規則體系，開展數據流通交易、安全保護、確權定價、統計核算等數據要素細分領域的試點，形成標桿效應。探索運行數據采集、傳輸、存儲、運營、追溯等數據要素全生命周期的管理、風險防護等涉及前沿技術突破與應用的一體化管理系統。
⒉借助城市群開展示范推廣
借助京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝地區雙城經濟圈等重點區域開展示范推廣。搭建數據供需對接平臺、協同平臺等，統一集群內數據流通標準和規則，大力發展數據流通交易與數據技術研發業務，增加跨區域數據合作。以重點城市為核心，加強省市上下聯動及城市間聯動，圍繞不同場景加快數據深度應用，著力總結形成一批可操作、可復制、可推廣的經驗做法。
⒊鼓勵有條件的城市開展新模式挖掘
鼓勵和支持數據規模較大、數據市場需求旺盛的城市或地區，結合自身數據要素發展基礎，聚焦數據要素細分領域，探索基礎研究、應用研究、體制機制等新型數據要素管理和運作的新業態、新模式。
（三）搭建數據要素市場生態聯盟
依托粵港澳、京津冀等重點城市群，推進數據要素市場聯盟建設。一方面，融合政府、高校、行業等多方主體，建立協作關系，充分發揮各方優勢，實現強強聯合、優勢互補。舉辦數據要素市場研討會和專題交流，集思廣益，收集多方共識，為數據要素市場發展提供解決方案，發揮協會和聯盟的橋梁紐帶作用。從社會資源出發，提高全民數據要素利用意識和數據素養，讓更多的主體參與到數據要素的挖掘和應用中來，共同建設數據要素市場。另一方面，著力搭建產業技術創新體系，以相關核心企業為中心，立足市場導向，推進產學研深度融合。通過相關政策導流，使得創新要素聚集在核心企業中，同時搭建關鍵共性技術的聯合研發平臺，聯合產業鏈上下游群策群力共同完成技術攻關。
（四）強化數據要素管理能力建設
依托《數據管理能力成熟度模型》《數據安全能力成熟度模型》，組織培養一批權威的評估咨詢機構，為數據管理能力全面提升提供智力支持，引導全社會形成數據管理能力至上的良好氛圍[16]。除了金融、工業、政府等領域外，在更多行業推進數據分類分級，讓更多一把手認識到摸清數據底數的重要性，為全國數據資源大普查做好準備。積極營造數據質量第一的良好環境，讓更多的人認識到數據質量如同生命，對數據價值具有重要影響，推動各個層面全面提升數據管理能力，為數據要素市場發展打好基本功。
（五）加強數據要素市場理論研究
數據要素市場的發展，要發揮理論研究對實踐發展的指導作用，從實踐中來，到實踐中去。對數據產權、數據資產會計認定、數據收益按勞分配等阻礙數據要素市場的關鍵難點，要進一步發揮專家學者的理論研究優勢，在國家重大研發計劃中，設置相應的研究專題，加大攻關力度，為數據要素市場在實踐中茁壯成長注入理論血液。加大區塊鏈、隱私計算、數據沙箱等技術的自主創新投入，依托聯盟、協會等形成聯合攻關小組，鼓勵技術入股等多種形式創新，為數據要素市場發展奠定技術基礎。
⒈建立可信可追溯數據要素流通平臺
建立全國一體化可信可追溯的數據要素流通體系，在數字經濟發展基礎較好，數據要素流通密集的地區，集中搭建一批數據要素流通平臺，主要用以保障數據要素登記、存儲和流通的有序運行。針對數據要素登記，可建立專業登記平臺，對數據要素產權進行明確登記，積極開發區塊鏈、多方安全計算等技術，以技術手段對數據要素流通進行追溯，保障各主體數據權利。針對數據要素流通，完善相關增值服務，研發數據要素估值模型，建立健全數據要素的報價、詢價、定價等交易規則，提高數據交易的運行效率。
⒉穩步推進算力基礎設施統籌布局
統籌布局建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點，發展數據中心集群，引導數據中心集約化、規模化、綠色化發展。圍繞強化數字轉型、智能升級、融合創新支撐，加快推進數據中心、智能計算中心、超級計算中心等算力基礎設施的建設，提高整體數據計算能力。一是依托我國現有八大樞紐節點，圍繞數據中心集群建設算力基礎設施，結合國家新一代人工智能創新發展試驗區建設要求，建設每秒百億億次級和每秒千億億次級超級計算中心。持續引導各區域算力供需對接，提升應用水平。二是加快支撐新一代人工智能科學研究、產品研制、應用推廣的系統化基礎設施和制度體系建設，推進建立新型科研組織，圍繞智算中心、超算中心開展人工智能技術研發，加速成果轉化。
⒊提升安全存儲與算力資源調度能力
統籌推進“東數西算”工程，優化數據中心建設布局，加快建立完善云資源接入和一體化調度機制。推動算力、算法、數據、應用資源集約化和服務化創新，加強云算力服務、數據流通、數據應用、安全保障等方面的探索實踐。實現大規模算力部署與土地、用能、水、電等資源的協調可持續，重點提升算力服務品質和利用效率，充分發揮資源優勢，夯實網絡等基礎保障，為全國范圍內的數據加工、存儲備份等算力需求提供保障。
轉載來源：電子政務雜志
