专题丨我国数据要素市场培育进展与趋势

2023-05-05 17:00 浏览量:200

作者简介

 

吕艾临  

 
 
 

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所工程师,主要从事数据要素、数据流通技术与合规等方面的研究工作。
 

王泽宇 

 
 
 

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所工程师,主要从事数据要素、数据流通技术与合规等方面的研究工作。

 

 
 
 

论文引用格式:

吕艾临, 王泽宇. 我国数据要素市场培育进展与趋势[J]. 信息通信技术与政策, 2023,49(4):2-8.

 
 
 

 

我国数据要素市场培育进展与趋势


 

吕艾临  王泽宇

 

(中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191)

 

摘要数据要素市场建设是一项长期、系统的复杂工程。在相关政策和机制的加速完善过程中,数据要素市场培育相关的产业实践不断深入,取得了一定的积极进展,但仍面临着数据供需不充分、流通规则不完善、配套支撑不健全等瓶颈和阻碍。随着数据基础制度的加快落地,我国数据要素市场有望从强化公共数据供给应用、加快构建数据交易流通规则体系、完善数据要素市场生态等方面继续突破。

关键词:数据要素;数据要素市场;数据基础制度;数据流通

 

0  引言

 

自数据正式成为生产要素以来,地方政府和各个行业企业围绕数据应用、运营、交易等环节的实践探索持续火热,但也在相关概念界定、权益分配、规则建设等方面遇到了不小的瓶颈阻碍。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》[1](简称“数据二十条”),围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面进行了全面布局,强调了要在合规、高效、安全的前提下充分激活数据要素价值的主旨,为数据要素市场发展指引了大方向。但数据要素市场培育是一个复杂的系统工程,如何充分理解培育数据要素市场的核心目标和当前进展,并研判未来的发展趋势,对产业各界坚持或调整发展思路、夯实发展基础至关重要。

 

1  数据要素市场的内涵

 

从对“市场”的狭义理解来看,数据要素市场就是以数据产品或服务为流通对象,以数据供需方为核心主体,通过流通实现参与方各自诉求的场所,开放、供需、交易等均属于数据流通的形式[2]。但从我国将数据纳入生产要素的制度设计来看,数据要素市场更是一个复杂的系统,充满多样化、涌现性和自组织的规律[3]。数据要素市场的培育需要一系列制度体系、基础设施等作为支撑,从而通过市场充分发挥数据价值,促进数据自主、有序流动,提高数据要素配置效率,助推数字经济发展。

 

1.1  数据要素市场的内涵在于数据要素价值创造全过程

《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》[4]首次提出加快培育数据要素市场,并从推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三个方面提出具体要求。可以看出,数据要素市场的内涵并不只是数据要素在交换或流通过程中形成的市场,更包含了数据价值创造的全过程。在数据要素市场中,数据要素在可用性基础上的可重用性得以实现,从而充分创造出价值[5]。因此,培育数据要素市场的核心目标在于正确认识和深刻把握数据要素的价值创造机理,并通过市场化手段实现数据要素的全局最优配置[6]

 

通过分析数据要素投入生产并创造经济效益的所有方式和过程,可以看到数据要素主要通过三条途径实现价值,分别为数据维持业务系统运转实现业务贯通的一次价值,数据推动智慧化、智能化分析决策的二次价值,以及数据流通对外赋能的三次价值[2]。数据要素市场培育必然要以数据要素一次价值、二次价值充分释放为基础,当前仍有许多组织并不具备业务数据采集积累、数据挖掘分析融合等能力,从而难以利用数据创造价值,更无法具备对外提供数据的能力或充分利用外部数据的能力。因此,在当前数据流通广受关注的背景下,数据市场主体更应参照成熟的方法论或头部企业经验,在内部打好数据要素价值创造的基础,以便通过数据流通实现数据价值的复用和飞跃。对于我国前瞻性布局来说,由于数据具有规模效应,同时我国数据要素分布不均、结构失衡,亟需激发数据的正外部性,促进全体人民共享数字经济发展红利[7],因此数据流通成为数据要素市场培育的核心发力点。

 

1.2  以流通为核心的数据要素市场组织形式复杂

由于数据存在形态和应用方式的多样性,数据要素的流通模式复杂,可以通过供需关系、流通场所、流通链条和流通标的四个维度对数据要素流通进行分类。

 

(1)从供需关系来看,按照数据需求方获取数据所需要支付的对价关系不同,数据要素流通可分为开放、共享、交易三种供需关系模式。数据开放是指数据提供方无偿提供数据,数据需求方无需支付对价的数据单向流通形式。由于数据提供方无法通过数据开放直接获得收益,因此数据开放的对象往往是公共数据。数据共享是指参与主体互为数据供需方,不强调货币媒介参与的数据双向流通形式,但共享过程往往涉及复杂的相互博弈,相较于一对一的两方共享,政府间或行业间的多方数据共享更容易形成规模和持续开展。数据交易则是指数据提供方有偿提供数据,数据需求方通过货币等形式支付对价的数据单向流通形式。相较于数据开放和共享,数据交易更容易激发市场参与主体的积极性,成为数据要素市场化流通的主要形式。

 

(2)从流通场所来看,以公共数据为主的数据开放一般需要通过统一的公共数据开放平台进行,政府间或行业内的数据共享也大多通过共享共建的方式打造统一枢纽。数据交易长期以来大多以点对点的方式进行,但点对点的数据交易存在数据供需信息分散且对接效率较低、缺乏有效监管而规范程度不足等缺点。因此,我国各地以设立数据交易机构为主要抓手,鼓励集中式、规范化的场内数据交易。

 

(3)从流通链条来看,除了数据原始提供方和数据最终应用方之间建立数据供需关系外,各类数据中介服务机构也大量参与了数据供需方的对接,主要包括数据经纪商、数据加工服务商、数据运营服务商和数据托管服务商等。各类角色的具体功能定位各有差异,分别在促进数据资源供给、降低数据获取成本、消除数据供需方之间的资源错配等方面发挥了重要作用。

 

(4)从流通标的来看,由于数据虚拟存在和应用场景多元的特点,数据要素的流通标的呈现层次多、差异大的特点。如图1所示,对比石油化工产品的分类形式,数据要素也可以按照加工程度划分流通标的,但是与实体商品的交割形式不同,即使是同样类型的数据产品,也可以按照不同方式进行交付。

 

图1   数据要素的流通标的
 

 

2  我国数据要素市场培育取得新进展

 

2.1  公共数据开放和授权运营加速推进

公共数据是指国家机关和法律、行政法规授权的具有管理公共事务职能的组织履行公共管理职责或者提供公共服务过程中收集、产生的各类数据,以及其他组织在提供公共服务中收集、产生的涉及公共利益的各类数据。由于其公共性,公共数据的内容可以辐射到社会运行的各方面。因此,在保护国家安全、商业秘密和个人隐私的基础上,公共数据的充分流通和社会化利用可以使其拥有的高价值回馈社会。

 

近年来,以政府数据为核心的公共数据开放持续推进,主要依托统一平台进行,截至2021年年底,我国已上线670 个地方性政府数据开放平台[8]。但整体来看,公共数据开放在数据质量、更新频率、开放持续性等方面始终有待提升,主要原因在于相关的机制不清、动力不足、能力不强。首先是缺少公共数据开发利用的统一规则,国家层面未出台统一规范,各地规定流程机制不一;其次是高价值、高质量数据少,统计数据多,业务数据少且格式难统一,对社会面的吸引力不足;最后是数据开发利用缺少足够动力,在数据开放收益分配机制不明确的情况下,公共部门对于开放过程中的数据安全风险管理责任和成本更高。

 

在此背景下,我国各地方正在积极通过出台管理办法、组建专业运营体系、开展授权运营试点等方式优化公共数据供给。一方面,管理规则逐步完善,广东、江苏、浙江、江西等省陆续发布针对性的公共数据管理办法或条例;另一方面,运营体系加快建立,上海、苏州、福建等省市成立实体,探索专业化运营新模式。实施层面,各地开展公共数据授权运营的具体形式各不相同。例如,北京市授权北京金控集团运营金融数据专区,实现“政府监管+企业运营”,由具备数据安全管理制度、集成开发平台和资源管理系统的专区承接公共数据托管和创新应用,目前已调用政务数据量27 亿余条,累计服务40 多家金融机构、3 万多用户、1 800 余万次[9]。海南省则打造全省统一的数据产品超市,作为便捷高效的数据产品供需对接载体,提供定价服务、贡献激励、安全和监管。但是,公共数据授权运营中的授权规则、授权流程、价格机制、收益分配机制、安全保障体系等仍需继续探索。

 

2.2  场内外相结合的数据交易持续探索

无论是点对点的场外数据交易还是依托数据交易所的场内数据交易,均各有优势,可以形成模式互补,满足不同的数据交易需求,因此场内外相结合的数据交易市场已经成为普遍共识。现阶段,点对点的场外数据交易规模已相当可观,比如大型商业银行每年数据采购金额就超过百亿元,在信用、司法、学术、人工智能训练、气象等诸多领域,也已形成一批专门进行数据采集加工并形成特色化数据产品与服务的代表性企业,场外数据交易已形成了较为稳定的数据供需关系。

 

与此同时,以各地数据交易机构主导的场内数据交易开始新一轮创新谋变,在拓展业务模式、完善配套服务、强化供需方权益保障等方面呈现出新的趋势。

 

(1)丰富可交易标的,发展综合交易模式。一方面,强化公共数据资源供给,以吸引和撬动市场需求。例如,北京国际大数据交易所接入北京市金融公共数据专区、北京市公共政务资源网,对北京全市公共数据进行托管运营,将传统的政府数据开放转变为依托统一平台的场内交易。另一方面,拓展数据、算法和算力的综合交易,以满足不同类型、不同层次的交易需要。例如,贵阳大数据交易所依托“东数西算”的战略布局和贵州省丰富的算力资源,将算力作为特色标的,承接数据加工、离线分析、存储备份等交易需求,与已有的数据产品、算法产品共同构成多元化数据交易产品体系。

 

(2)强化规则建设,帮助建立市场信任。例如,贵阳大数据交易所于2022年5月发布系列数据交易规则,为数据交易主体权责划分提供依据,并依据规则为数据产品、数据商、第三方数据服务中介机构等提供登记凭证,以确认数据和数据交易主体具备进入市场交易的条件,探索解决市场主体互信难的问题。

 

(3)依托技术支撑,探索数据产权分置运行。各数据交易所均将隐私计算技术作为突破口,在强化数据安全的同时,开展数据产权分置的初步实践,即数据提供方拥有数据资源持有权,数据需求方拥有数据加工使用权,数据交易所在某种程度上拥有数据产品经营权。

 

2.3  多元数商协同共建成为产业新热点

参考传统数据要素市场的发展经验和我国数据要素流通的发展现状,在直接进行数据交易的数据供需方外,配套服务机构在促进数据资源供给、降低数据供需对接成本的过程中发挥了重要作用。因此,为数据供需双方提供撮合、托管、经纪、结算、评估、担保等第三方专业服务的数据服务商成为各地发展的新热点。上海市提出“数商”概念[10],将其界定为以数据作为业务活动的主要对象的经济主体,既包含数据产品的直接提供者,也包含为数据交易提供合规咨询、质量评估、资产评估、技术支持等服务的第三方服务商。北京市提出建立“数字经济中介”产业体系,以数据交易所为基础,培育数据托管、数据经纪等一系列创新型中介产业[11]。广东省则积极探索“数据经纪人”试点[12],将其定位为数据供需匹配的撮合者、数据流通交易的中介者、数据权益冲突的化解者,承担受托行权、风险控制、价值挖掘等作用。就数据流通的全过程来看,数据服务商可以包含多种角色。

 

(1)在数据流通的前置环节,具体如数据加工商为数据提供方提供清洗、处理、加工等服务,帮助提升数据价值;数据经纪商对数据供需方提供整合数据资源和需求、促成数据交易服务;数据托管商受数据提供方委托提供其数据产品的管理和运营服务;数据交易咨询服务商围绕数据需求内容、数据产品设计及交易方案设计等内容提供咨询服务;数据资产价值评估机构通过评估数据的质量、应用场景、生产成本等因素确认数据的经济价值,并为数据交易提供定价参考服务;数据交易合规评估机构为数据交易标的和数据交易对手方的可信程度、交易方案的合规情况提供评估评级服务。

 

(2)在数据流通的具体过程中,如数据技术服务商可为数据交易过程提供数据基础设施和隐私计算、区块链等技术方案服务;数据交易担保机构可为数据提供方按照约定安全交付数据和数据需求方按照约定合规使用数据等内容提供信用担保服务,帮助数据供需双方建立信任。

 

(3)在数据流通的事后环节,如数据交易审计服务商可对数据交易过程和结果及其他服务商提供的服务过程和结果进行合规性、准确性、可信性等内容的审计服务;数据交易公证机构可对数据交易的过程和结果进行公证。但是,结合目前各地数商体系的推进现状,可以看到数据服务生态主要集中在数据加工服务和数据技术服务等少数类型,相关角色还不够丰富、专业能力还不够成熟,且由于缺少针对数据服务市场准入和业务能力评价标准和规范的约束,数商在服务过程中仍然存在合规隐患。

 

3  数据要素流通面临的问题

 

虽然在国家相关政策的指引下数据要素流通正在加速推进,但不可否认,由于数据要素具有与传统生产要素迥异的特征,匹配这一生产要素市场化的制度建设还需要经历相当长的过程,数据相关技术产业也在发育成长的初期阶段。无论是公共数据开放共享还是场内外数据交易,均面临如下问题。

 

(1)数据供需不充分。在数据供给端,我国虽然已是数据资源产量大国,但仍然面临高质量、高价值数据的结构性短缺。以公共数据为主要对象的数据开放存在开放数据质量不高的问题,公共部门缺乏数据治理和开放的动力。在数据交易场景中,数据往往集中在政府、运营商、大型银行、头部互联网公司等组织中,将数据供应到市场中的动力也不充足。在数据需求端,大部分企业数字化转型还不够彻底,数据基础设施尚未完善,数据管理和应用的意识和能力仍然不足,囤数的需求远大于实际用数的需要,导致很多企业还未形成参与数据流通的明确需求。

 

(2)数据流通规则不健全。数据要素的低成本复制性、负外部性强等特点对数据流通过程中的数据权益保护提出了挑战,参与主体需要通过明确的权力、责任、利益(简称“权责利”)划分来建立信任和相互约束,但由于产权制度不明、行为规范准则不明、估值定价方法不明等问题的存在,各参与主体间的权利难以明确和保护,相关责任和利益难以得到公平分配。《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》对于数据流通相关行为的指引并没有深入到相关方的权利义务,更多是对数据的规范利用和安全保护作出原则性规定。在数据流通立法体系尚不完善、数据流通行为缺乏统一监管机制的情况下,面对强监管形势,各类市场主体在探索数据流通的具体问题时缺乏合规风险评估依据,对责任判断没有稳定预期,对参与数据流通存在诸多顾虑。

 

(3)配套支撑不完善。数据要素三次价值释放的全过程中会涉及数据产生者、收集者、管理者、运营者、使用者等多个主体,在对相关主体权责利的划分进行明确界定的基础上,还需要保障各主体权责利的对称设计和有效实现。由于当前我国数据要素市场的制度体系建设刚刚起步,监管体系尚不明确、服务生态尚不健全、相关技术工具尚不成熟、数据要素流通基础设施尚不具备,导致面向数据流通的市场信用体系难以建立,数据要素流通的秩序性难以保障。因此,在数据权益争议不断、数据盗用、滥用及黑市交易屡禁不止等的影响下,基于数据交易机构模式的场内数据交易探索效果不佳,服务职能和模式单一,规模尚未形成[13];而基于点对点模式的场外数据交易过于分散、秩序相对混乱,很难通过市场自发行为建成规范化、体系化的数据要素市场。

 

4  我国数据要素市场建设趋势展望

 

面对数据要素市场建设的诸多挑战,“数据二十条”的出台为我国数据要素市场建设提出了明确的发展方向和建设路径。在“数据二十条”的指引下,我国数据要素市场有望从强化供需、明确规则、完善治理等方面继续突破。

 

4.1  以公共数据为突破口强化数据要素供需基础

大规模、高质量的数据资源供给是数据要素市场建设的源头。作为数据要素的重要组成部分,公共数据蕴藏着巨大的经济和社会价值,对公共数据进行开发利用,是充分释放数据要素价值的重要基础。虽然近两年我国公共数据开发利用加速推进,各行业及地方在政策、制度、技术、模式等方面进行了大量创新探索,但仍存在开放认知不一致、模式界定不清晰、开放质量不扎实、节点监管不到位等问题,一方面影响公共数据价值的充分释放,另一方面也可能形成安全、合规等方面的风险。

 

针对公共数据,“数据二十条”提出应加强汇聚共享和开放开发,强化统筹授权使用和管理,推进互联互通,打破“数据孤岛”。同时,也提到鼓励公共数据以模型、核验等产品和服务的形式向社会提供,并推动不承载个人信息和影响公共安全的公共数据按用途加大供给使用。由此可见,公共数据供给的重要性进一步提升,并着重强调公共数据应通过产品化和服务化实现广泛流通。“数据二十条”同时强调 “依法依规予以保密的公共数据不予开放,严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场,保障公共数据供给使用的公共利益”[1],这意味着对公共数据要素流通的安全性提出了更高的要求。

 

公共数据的充分供给和有效利用可以吸引撬动更多社会数据进行融合应用、提升数据要素流通的活跃性。具体来看,公共数据的开发利用需要从以下几个方面着力突破。

 

一是厘清公共数据的定义与范围,包括公共数据的内涵外延、公共数据开发利用的具体模式路径(如开放、授权运营等)、公共数据管理权益划分等,事关公共数据开发利用的理论基础、相关概念亟需形成全局统一的认知。

 

二是建立公共数据开发利用的统一监督管理体系,通过明确相关权责划分、建立成效评价体系、开展绩效考核等方式,实现对公共数据开放、授权运营、应用等全流程规范性、安全性、有效性的监督覆盖。

 

三是探索更有效的动力机制,充分激励各类市场主体积极参与公共数据的加工、挖掘、运营、应用等,促进公共数据开发利用形成多元主体协同共创的生态体系。

 

4.2  数据流通交易规则体系加速构建

当前的法制与政策环境仍存在进一步完善的空间,数据交易定价难、场外交易难规范、场内交易发展情况未达预期等“绊脚石”问题尚未有行业共识的解决方案。因此,在公共数据开放提质增效的同时,亟需围绕市场化的数据交易建立一套全新的规则和管理体系,加快构建场内外相结合的数据交易市场体系,实现数据要素的有序流通。

 

针对数据交易,“数据二十条”提出构建多层次市场交易体系,推动区域性、行业性数据流通使用的核心目标。一方面要加强数据交易场所体系设计,统筹优化数据交易场所的规划布局,严控数据交易场所数量;另一方面要出台数据交易场所管理办法,建立健全数据交易规则,制定全国统一的数据交易、安全等标准体系。这意味着数据交易市场将更加规范化、系统化,各地方的数据交易机构建设也将得到统筹规划。同时,“数据二十条”也着重提出要培育数据要素流通和交易服务生态,同时加大政府引导调节力度,维护兼顾效率与公平的市场秩序。

 

市场化的数据交易有利于对接多样化数据流通需求,灵活满足数据供需各方利益诉求,激发市场参与主体积极性。具体来看,打造合规、高效的多层次数据交易市场需要从以下几个方面着力提升。

 

一是明确统一的数据交易规则体系,明确数据产品、数据供需方、数据服务商的准入和分类规则,分场景制定数据交易的标准规范,建立对数据产品质量、可信性和交易过程合规性的评价方法,统一现有各数据交易所制定的各项业务规则,对数据交易全过程涉及的各类主体和角色进行有效约束,夯实数据交易的市场信任基础。

 

二是规范数据交易所的设立,明确加强统筹规划,在充分论证功能定位、市场需求、技术和人才等方面的基础上,严格审核各地数据交易机构的设立,避免造成低水平、同质化的重复建设,杜绝盲目跟风。

 

三是明确场内外数据交易市场的差异化建设思路,场内逐步推进产品、服务、流程等的标准化,场外有序推进规范化与多元化。一方面,明确数据交易机构的法律地位和公共职能,研判财政补贴、税收优惠等激励措施的可行性,吸引场外交易“进场”;另一方面,探索场外数据交易的登记备案、合规公证、安全审计等机制,促进不同场景下数据交易的规范有序。

 

4.3  数据要素市场生态体系逐步完善

由于数据要素市场存在参与主体多元、流通模式复杂多样的特点,确保数据要素市场的健康、有序发展,就需要充分发挥多方力量的协同治理作用。在鼓励更多数据供需方积极参与的同时,也要发挥各级政府和行业主管机构的监督引导作用,并孵化和培育更多创新主体,围绕数据可信流通相关的技术支撑、能力建设和专业服务等进行充分探索。

 

针对数据要素的市场生态,“数据二十条”明确了要守住安全底线,明确监管红线,打造安全可信、包容创新、公平开放、监管有效的数据要素市场环境。对于政府监管的落实,“数据二十条”提出要强化分行业监管和跨行业协同监管,建立数据联管联治机制。随着数据要素价值释放链条中的各类监管角色日益明晰,覆盖各关键节点的监管体系有望逐步完善。对于社会力量的参与,“数据二十条”提出要围绕促进数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要,培育一批数据服务商和第三方专业数据服务机构,肯定了多元化数据服务商对于促进数据要素流通的重要性。而对于可以创新的领域,“数据二十条”也提出建立健全鼓励创新、包容创新的容错纠错机制,为各类数据要素流通的模式探索、场景探索、技术探索等提供了更加充分的空间。

 

充分释放数据要素价值,是一项长期、系统的工程,可以考虑从“制度、市场、技术”三方面协同发力,采取综合手段,共同应对面临的各种挑战[14]。具体来看,建立活跃有序的数据要素流通生态还需要围绕以下几个方面加速推进。

 

一是制度建设方面,应加快确立政府监管和市场自律、法治与行业自治协同、国内与国际统筹的数据要素市场多元治理结构,通过细化完善相关法律法规,为产业实践提供充分的可操作性指引;通过明确合法合理的奖惩制度和尽职免责机制,充分鼓励市场创新;通过试点、专区等方式,探索数据跨境的安全可信机制。

 

二是产业探索方面,需培育多元丰富的数据要素流通服务生态,充分发挥各类市场主体作用,并着力提升数据服务商的专业能力,以及数据管理、加工运营、交易撮合、质量审核、合规评估、安全审查等环节服务水平的提升。

 

三是技术支撑方面,充分利用大数据、区块链、隐私计算等现有技术,加快推进数据要素流通关键基础设施建设,同时也要加快突破数据可见性、可用性和可控性相结合的数据流通技术,探索发展更多形态、更多模式的数据要素流通方案。

 

5  结束语

 

由于数据要素的供需基础尚未夯实,如何激活产业动力、增强主体能力、提升市场效力以破除数据要素流通瓶颈、建设数据要素市场仍然任重道远。随着《数字中国建设整体布局规划》和《国务院机构改革方案》的正式发布,国家数据管理体制机制即将建立,国家数据局即将成立并发挥数据的统筹管理作用;“数据二十条”的一系列制度设计有望加速落地,这将有助于行业各方更加系统地认识数据要素,推动数据要素的充分流通和价值挖掘。未来,随着制度不断优化和多方力量持续探索,我国数据要素市场建设之路必将在统筹发展和安全的基础上更加科学和深入,为数字经济发展创造更大的价值。

 

Progress and development trend of data factor market

 

LYU Ailin, WANG Zeyu

 

(Cloud Computing & Big Data Research Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China)

 

Abstract: The construction of the data factor market is a long-term, systematic, and complex project. With the accelerated improvement of policies and mechanisms, the industrial practice related to the development of the data factor market has been deepened, and certain positive progress has been made, but it still faces obstacles, such as insufficient data supply and demand, and imperfect circulation rules and supporting services. With the accelerated implementation of the data-related fundamental institutions, several breakthroughs related to the data market are expected to be made continuously in strengthening the supply and application of public data, accelerating the construction of a rule system for data trading and circulation, and improving the data factor market ecology.

Keywords: data factor; data factor market; data-related fundamental institutions; data circulation

 

本文刊于《信息通信技术与政策》2023年 第4期

来源:信息通信技术与政策

作者:吕艾临,王泽宇

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