数据要素市场化配置改革：激活数据潜能的关键路径

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已从幕后走向台前，成为推动经济发展、社会变革和科技创新的核心力量。它蕴含着巨大能量，正深刻改变着我们的生产生活方式。

数据要素

数据要素，指的是参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益的数据资源。与我们熟知的土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素不同，数据要素具有独特的特性。它具有非竞争性，即同一份数据可以被多个主体同时使用而不会相互干扰，这使得数据的共享和复用成为可能，极大提高了资源的利用效率。同时，数据要素还具有部分排他性，通过数据产权的保护，数据所有者能够在一定程度上控制数据的使用和收益，激励了数据的生产和供给。在当今社会，数据要素的价值已经渗透到各个领域。在商业领域，电商平台通过收集用户的浏览历史、购买记录等数据，能够精准分析用户的消费偏好，为用户提供个性化的商品推荐，从而提高销售转化率和用户满意度。在医疗领域，整合患者的病历、检查报告、基因数据等多源数据，有助于医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提升医疗服务的质量和效果。在交通领域，通过对交通流量、车辆行驶轨迹等数据的分析，可以实现智能交通调度，缓解城市拥堵问题。

数据要素市场化配置改革

要让数据要素真正发挥其价值，实现高效流通和优化配置，就必须推进数据要素市场化配置改革。正如刘烈宏在调研和座谈中指出：“要全力推进数据要素市场化配置改革，打好数据资源开发利用‘组合拳’。”（刘烈宏发言）这一改革是一场全方位、深层次的变革，涉及制度建设、基础设施建设、市场培育等多个方面。筑牢制度根基，营造良好政策环境建立健全数据基础制度是数据要素市场化配置改革的首要任务。数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度的完善，能够明确数据的权属关系，规范数据的流通和交易行为，保障数据的安全和隐私。中国信息通信研究院院长余晓晖曾表示：“数据基础制度的建立是数据要素市场健康发展的基石，只有明确了数据的产权归属、流通规则和收益分配机制，才能激发市场主体的积极性和创造性。”（余晓晖相关观点表述，出处可参考其公开演讲或研究报告）例如，明确数据产权归属可以激励数据所有者积极开发和利用数据资源；建立公平合理的收益分配机制，能够确保数据生产者、使用者和管理者共享数据带来的经济效益，从而激发各方参与数据要素市场的积极性。

夯实基础设施，保障数据流通顺畅

可信数据空间等数据基础设施是数据要素流通的“高速公路”。通过建设安全可靠、高效便捷的数据基础设施，可以降低数据流通的成本和风险，提高数据的传输效率和安全性。清华大学经济管理学院教授陈煜波指出：“数据基础设施的完善程度直接影响着数据要素的流通效率和价值实现，加强数据基础设施建设是推动数据要素市场化配置的关键环节。”（陈煜波相关观点表述，出处可参考其学术著作或公开讲座）例如，利用区块链技术可以实现数据的不可篡改和可追溯，确保数据在传输和存储过程中的真实性和完整性；建立数据共享平台和交易市场，能够促进数据的供需对接，提高数据的流通效率。

推动场景应用，发挥引领示范作用

场景应用是数据要素价值实现的重要途径。刘烈宏提到：“推动场景应用落地，更好发挥‘数据要素×’、公共数据‘跑起来’引领示范作用。”（刘烈宏发言）通过在各个领域推动数据要素的广泛应用，可以激发数据要素的市场活力和创新潜力。例如，在智慧城市建设中，整合交通、能源、环保等公共数据，可以实现城市的精细化管理和智能化运营；在金融领域，利用大数据和人工智能技术进行风险评估和信贷审批，可以提高金融服务的效率和准确性。国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广认为：“数据要素的应用场景创新是释放数据价值的关键，要鼓励各行各业积极探索数据要素与业务场景的深度融合。”（单志广相关观点表述，出处可参考其政策解读文章或行业报告）

发挥市场机制，构建一体化数据市场

市场机制是数据要素配置的最有效方式。刘烈宏强调：“充分发挥市场机制作用，统筹用好场内、场外交易，构建全国一体化数据市场。”（刘烈宏发言）通过建立统一的数据交易规则和标准，促进不同地区、不同行业之间的数据流通和交易；培育数据经纪商、数据评估机构等市场主体，提供专业的数据服务和中介服务，提高数据交易的效率和透明度，从而形成一个高效、公平、有序的全国一体化数据市场。国务院发展研究中心信息中心研究员李广乾表示：“构建全国一体化数据市场需要打破数据孤岛和区域壁垒，实现数据的自由流动和优化配置，这离不开市场机制的有效发挥。”（李广乾相关观点表述，出处可参考其政策研究论文）

培育数据产业，支持企业发展壮大

数据产业是数据要素市场的核心支撑。通过出台优惠政策、提供资金支持等方式，鼓励企业加大在数据采集、存储、处理、分析等领域的研发投入；加强产学研合作，促进数据技术的创新和应用，提高数据产业的核心竞争力，为数据要素市场的发展提供源源不断的动力。赛迪顾问股份有限公司总裁秦海林指出：“数据产业的发展水平决定了数据要素市场的活力和竞争力，要加大对数据产业的扶持力度，培育一批具有国际影响力的数据企业。”（秦海林相关观点表述，出处可参考其行业分析报告）

数据赋能人工智能：开启智能新时代

人工智能的发展离不开高质量的数据支持。刘烈宏着重强调：“要着力推动数据赋能人工智能发展，加快高质量数据集建设，助力人工智能大模型在各行业领域深度应用。”（刘烈宏发言）高质量的数据集是训练人工智能模型的基础，只有拥有丰富、准确、多样化的数据，才能训练出更加智能、高效的人工智能模型。例如，在医疗领域，利用大量的医学影像数据和临床病例数据，可以训练出能够辅助医生进行疾病诊断的人工智能模型；在自动驾驶领域，通过收集海量的道路交通数据和车辆行驶数据，可以训练出更加安全、可靠的自动驾驶系统。中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹曾说：“数据是人工智能的‘燃料’，高质量的数据对于提升人工智能模型的性能和可靠性至关重要。”（张钹相关观点表述，出处可参考其学术演讲或研究论文）数据要素作为数字时代的核心资源，其市场化配置改革是推动数字经济发展的关键举措。通过建立健全制度、夯实基础设施、推动场景应用、发挥市场机制和培育数据产业等多方面的努力，我们能够充分释放数据要素的潜能，推动数据赋能人工智能等新兴技术的发展，开启一个更加智能、高效、便捷的数字新时代。

来源（公众号）：AI战略数字转型