四、数据要素发展探讨

虽然大数据的发展已过七载，大数据上升为国家战略，成为各地产业转型的重要驱动力，但数据要素产业发展尚未成熟，数据要素市场培育尚未成型，数据要素市场化配置之路亟须多方协同努力开拓。遵循价值延展路径，围绕数据要素的核心工作可分为三个阶段，依次是基础性工作、提升性工作、市场化工作，这也是壮大数据产业、培育数据市场的必经步骤。

（一）夯实基础性工作，将数据共享开放做到实处

共享开放是数据要素最为基础的环节。政府数据因其公共性、全面性、高价值性，被视为最需要开展数据共享开放的领域。政府内部的数据流通和开放，既包括了不同层级政府之间，也包括了政府内部各部门之间以及涉及的相关事业单位之间。针对政府数据共享开放，不论是国务院层面，还是各地政府，均在持续推进，密集发布相关意见、实施方案，支持建设区域统一的大数据平台等，不过实际落地效果参差不一。国家发改委制定的数据共享目标，各地上报完成情况与实际情况可能存在一定的出入。

即将迎来“十四五”开端，各地政府应及时总结“十三五”期间公共数据共享开放的经验、问题，强化数据共享开放思路目标、政策法规等工作的顶层设计谋划，尽早调整工作思路，优化创新共享开放工作机制。不仅如此，更要主动作为，加强考评考核，激励各级主体主动参与数据共享开放，探索区块链、人工智能等前沿技术在数据共享中的创新应用，而非被动应对。

同时，要加强对社会数据资源的引导，支持政府公共数据资源与社会数据资源对接打通，并鼓励社会数据资源主体积极变现、开拓创新应用。社会数据资源，目前还处于较为封闭的生态内。企业很重视数据资源的价值挖掘，逐步推进数据资产管理，不过基本是限于外部数据可以进来但自身数据不能轻易流出的死循环内，因为数据资源一定程度上代表着企业的核心能力与核心价值。因此，“十四五”期间提升企业对自身数据资源的共享开放意愿，将是重中之重。

（二）重视提升性工作，加大对数据治理的投入

数据治理是提升数据要素质量、保障数据要素流通合法合规的关键环节，正成为数据要素市场不可或缺的重要板块。但是，当前数据治理所面临的问题与挑战正不断加剧，如政府公共数据中非结构化数据类型日益增多、数据权属日益复杂和难以界定的挑战，互联网平台超范围收集个人信息、违法违规使用个人信息等问题，潜在的安全和隐私风险日益严重。

要强化对数据治理的投入，明确数据治理整体框架，推出数据治理解决方案。数据治理关键性领域包括整体战略、组织架构、数据质量标准、数据生命周期流程、数据安全隐私与合规等，数据治理关键主体包括数据治理委员会、数据生产者、数据管理者、数据应用者等数据利益相关者。围绕数据治理关键领域与关联主体，建立面向各地方政府、各行业的数据治理决策体系，从而提升数据资源的价值。《数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）》国家标准的发布是我国推进数据治理的重要举措，该标准于2018年10月起实施。中国电子信息行业联合会于 2020 年 6 月 29 日组织召开“数据管理能力成熟度评估工作推进会”，公布了北京市、天津市、河北省、山西省、上海市、江苏省、广东省、贵州省、宁波市等九个首批数据管理能力成熟度评估试点地区。“十四五”期间数据管理将成为热点，各地各行业要提升数据管理能力，推广数据管理能力国家标准，推动建立企业数据治理能力评估体系。

（三）布局市场化工作，以数据资产化推进数据交易流通

数据资产化是发挥数据要素价值、培育数据市场的必经之路。数据资源要想成为生产要素，具备同其他生产要素一样的交易流通特性，就必须实现资产化，明确数据权属、数据定价等核心内容，使数据资源成为个人、政府部门、企业的可变现与可提升价值的资产。同时，既然是资产，就要严格按照法律制度执行，只有在保障各方权益不受侵害的前提下，才能逐步建立一个健康可持续的数据交易流通生态。

当前我国尚未建立数据资产化、商品化体系，数据主体活力不足，数据产品零散化，数据交易黑市化，数据滥用和诈骗等问题频现。对此，需加强探索试点工作，围绕有良好基础的行业领域，挖掘数据交易场景，在实验环境中测试数据产品的稳定性、合规性，探索数据交易流通的可行性、合法性等。在此基础上，进一步提炼经验、固化流程、设立标准。同时，必须推进数据要素相关立法工作，如数据权属、数据市场准入、数据安全等，使数据在法治化的基础上资产化、商品化。