一、数据何以成为新时代的“石油”与“土壤”？ 理解数据要素，需先回归其本质属性与经济学逻辑。 01在核心特征方面，数据对生产要素的定义进行了根本性重塑，主要体现在以下几个方面： 非竞争性：数据可被多人同时使用而互不干扰，这一特性使其显著区别于传统生产要素，赋予了数据无限复制与共享的潜力。 低复制成本与高初始成本：数据在初次收集与处理阶段往往投入较高，但一旦形成，其复制与分发的边际成本极低，易于实现规模效应并激发网络效应。 强外部性与协同性：数据的价值常在与其他数据、技术（如人工智能）或具体场景结合时成倍放大，产生“1+1 > 2”的协同效应。 非排他性挑战：在技术上难以完全阻止他人使用同一数据，尤其在公共数据领域。尽管如此，仍可通过法律确权、技术加密和管理手段实现一定程度的排他性。 时效性与价值衰减：数据的价值会随时间和环境变化而波动，因此需要持续更新与迭代以维持其效用。 多维价值与场景依赖：同一数据在不同场景或不同主体手中可能展现出截然不同的价值，其价值实现高度依赖于具体应用环境。 02在经济逻辑方面，数据带来了价值创造的根本性变革： 从“资源”到“要素”的跃迁：数据不再仅是生产过程中的静态资源，而是主动参与并驱动价值创造的核心要素，推动生产函数发生结构性变革。 “数据飞轮”效应：数据性能的提升往往带来远超投入成本的边际收益，形成正向反馈循环，即“数据飞轮”。 降低交易成本与不确定性：精准的数据分析能够优化决策过程，减少市场摩擦，降低经济系统中的不确定性。 催生新业态与新模式：数据要素孕育了平台经济、个性化定制、预测性维护等一系列新型商业模式和产业形态。 03数据要素市场的特殊性： 确权难题：数据来源复杂，原始数据与衍生数据之间的权属边界模糊，传统产权制度面临适应挑战。 定价困境：数据的价值高度依赖具体应用场景和买方的使用能力，导致其定价机制复杂且难以标准化。 二、数据主权争夺下的国际博弈图景 数据要素已成为大国竞争的战略制高点，格局复杂。 美国采用“技术-资本”双轮驱动的开放市场模式，依托硅谷科技巨头的技术与资本实力，构建覆盖全球的数据生态系统。该模式高度强调数据自由流动与商业创新，但在隐私保护和国家安全领域逐步加强监管。欧盟则推行以“规则+权利”为核心的强监管模式，通过《通用数据保护条例》（GDPR）确立全球隐私保护标杆，并陆续出台《数据治理法案》《数据法案》等构建欧洲单一数据市场，着力推动政府与企业间双向数据共享（B2G/G2B），支持建设Gaia-X等数据空间，以强化数字主权能力。 中国实施“国家主导、市场探索”的融合路径，将数据明确列为新型生产要素并提升至国家战略层面。通过设立国家数据局加强统筹协调，系统推进数据产权、流通交易、收益分配和安全治理等基础制度体系建设，探索建立多层次数据交易市场，推动公共数据授权运营，并在数据安全与跨境流动领域实施审慎监管。印度、新加坡、日韩等国家也在积极探索符合国情的数据战略，例如印度的数据本地化政策和新加坡的“可信数据共享框架”。 当前全球数据治理的博弈焦点集中在以下方面： 数据跨境流动规则：美欧“隐私盾”协议失效后，新达成的“跨大西洋数据隐私框架”谈判艰难；中国通过《数据出境安全评估办法》设立明确门槛，全球规则呈现碎片化趋势。 数字税与平台反垄断：针对科技巨头的市场垄断与避税问题，经合组织（OECD）推动全球最低税率，各国持续加强反垄断执法。 技术标准与规则话语权：在人工智能伦理、数据互操作、隐私计算等关键技术标准制定中，主要经济体积极争夺主导权。 供应链安全与“去风险化”：关键数据基础设施与云计算服务的本土化、多元化要求不断提高，加剧全球供应链重构。 对中国的启示包括：积极参与DEPA、CPTPP等数字经济规则谈判，增强国际话语权； 在数据安全、数字主权与开放合作之间寻求动态平衡；探索建设可信数据空间等机制，尝试建立安全可控的数据跨境流动“第三条道路”。 三、制度破局与市场探索的艰难行进 中国数据要素市场建设处于制度构建与市场培育的关键期。 在顶层设计与制度框架方面，我国正加速构建数据基础制度体系： “数据二十条”奠定制度基础：系统性提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的产权制度框架，为数据确权实践破题。 法律体系日趋完善：以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为核心的数据治理“三驾马车”基本成型，确立了安全与合规的基本底线。 国家数据局统筹职能落地：负责统筹推进数字中国、数字经济、数字社会建设，协调数据基础制度建设与数据资源整合共享。 地方立法与政策先行先试：深圳、上海、浙江、北京等地陆续出台数据条例或促进条例，在公共数据授权运营、数据资产登记、数据要素统计核算等方面开展多样化探索。 在数据流通交易方面，多层次市场体系正在形成： 场内交易平台建设加快：各地纷纷设立数据交易所或服务中心，着力构建交易规则、产品登记、合规服务和清结算等基础设施。但目前普遍面临交易活跃度不足、高质量数据供给匮乏、可信流通环境不完善等挑战。 场外交易活跃但规范不足：大量数据交易通过点对点协议、数据服务平台、API市场等场外方式开展，虽具灵活性，但在规范性、透明度与监管合规方面存在隐患。 公共数据授权运营成为突破口：多地推动建立统一运营平台，授权第三方在金融、医疗、交通等场景中开发公共数据价值，形成“原始数据不出域”“数据可用不可见”等典型模式。当前难点集中于授权机制设计、收益分配与安全保障。 行业与区域数据空间兴起：在特定行业或区域内构建基于互信规则的数据协作空间，推动安全可信的数据交换与共享。 在数据资产化与价值实现方面，关键进展与挑战并存： 数据资产“入表”取得突破：财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，允许符合条件的数据资源确认为无形资产或存货，初步解决数据“财务隐形”问题，提升企业数据管理规范性。然而，要成为银行认可的合格抵质押物，仍需在评估、登记与处置等环节实现突破。 数据要素价值分配机制尚在探索：数据价值如何在企业、个人、平台与社会之间合理分配，目前仍处于理论探讨与初步实践阶段，如数据收益分成协议等模式正在尝试中。 四、横亘在理想与现实之间的多重鸿沟 尽管战略高远、政策频出，但数据要素价值释放仍面临严峻挑战。 确权问题包括权属不清与流通基础脆弱。 “三权分置”是理论创新，但具体到特定数据集，如何清晰界定和分割持有权、使用权、经营权？确权登记制度尚未有效建立。个人数据权利与企业数据权益（商业秘密、数据财产权）的边界如何划定？冲突如何解决？数据来源多样、多方贡献，确权成本高昂，阻碍了数据的整合利用。 定价问题包括价值难衡与市场机制失灵。 数据的场景依赖性极强，同一数据对不同主体的价值天差地别，缺乏统一、客观、公允的定价基准。数据质量参差不齐，缺乏权威的评估认证标准和体系。交易成本高（搜寻、谈判、合规、交付），抑制了市场活跃度。 流通问题包括信任缺失和通道不畅。 安全合规风险高企，数据泄露、滥用、跨境违规风险巨大，参与者顾虑重重。技术与标准瓶颈，数据孤岛普遍存在，格式、标准不统一，互操作性差。隐私计算等技术虽有突破，但性能、成本、易用性仍是障碍，大规模应用受限。激励机制不足，数据提供方缺乏足够动力共享数据，担心价值流失或竞争优势削弱。交易场所作用未充分发挥，部分交易所定位不清、服务能力不足，未能有效降低交易成本、提升信任度，对场外交易的吸引力有限。 收益分配问题包括公平与效率的平衡难题。 个人作为数据源头贡献者，如何分享数据要素产生的巨大价值？现有模式（如平台用户协议）普遍被认为补偿不足。数据要素价值创造涉及数据提供者、加工者、应用者、平台方等多方，如何设计公平、透明、可持续的收益分配机制？数据要素带来的生产率提升和财富增长，如何更普惠地传导至全社会？ 对于治理的思考，也必须包括创新激励与风险防范的永恒张力。如何在保障数据安全（国家安全、商业秘密、个人隐私）与促进数据开发利用之间找到最佳平衡点？监管规则仍在动态演进中，企业面临合规不确定性。数据垄断、算法歧视等新型问题对治理提出更高要求。 五、从宏大叙事到精准落地的关键行动 释放数据要素价值，需从顶层设计走向精细施工，聚焦关键突破口。 首先是深化基础制度供给，破解核心难题。 细化确权规则，探索基于场景和用途的“情境化确权”或“用益权”思路，优先解决流通和使用环节的权利保障问题；健全定价评估体系，鼓励发展第三方专业数据价值评估机构，探索成本法、收益法、市场法在数据定价中的应用场景，推动建立数据质量评价国家标准，在特定领域探索政府指导价或参考价；完善收益分配机制，研究制定数据要素参与分配的指导性意见，探索个人数据授权托管、数据合作社等模式，保障个人权益。建立企业数据要素贡献评价体系。 其次是夯实流通基础设施，畅通数据循环。 提升交易所/平台效能，明确定位，聚焦合规服务、供需撮合、清结算支持、争议解决等核心功能，探索与行业龙头、互联网平台合作引流，推动场内场外市场协同发展；大力推广隐私计算技术，加大研发投入，突破性能瓶颈，降低成本，提高易用性，制定隐私计算技术标准和互操作规范，在金融、医疗、政务等场景推动规模化应用；建设国家/行业数据空间，借鉴国际经验，在重点领域和区域率先建立基于共同规则和信任框架的数据空间，实现安全可信的数据共享和协作；深化公共数据授权运营，完善授权机制、运营规范、安全管理和收益分配模式，聚焦高价值、强需求场景，打造标杆案例，形成示范效应。推动公共数据与社会数据融合应用。 再次是激活数据资产价值，赋能实体经济。 落实与深化“数据资源入表”，完善相关会计准则和配套指引，推动企业建立健全数据资源管理制度，摸清家底，提升数据管理能力（DCMM），为未来数据资产纳入资产负债表、探索数据资产质押融资奠定基础；探索数据资产金融化路径，研究制定数据资产评估、登记、托管、交易、处置的规则和基础设施，在风险可控前提下，试点数据资产质押贷款、数据资产证券化等创新金融工具；推动数据要素与产业深度融合，鼓励企业利用数据优化研发、生产、供应链、营销、服务全流程，降本增效提质，支持基于数据的商业模式创新和业态培育（如订阅经济、个性化定制、预测性服务）。 最后需要构建敏捷协同治理体系，筑牢安全底线。 完善监管沙盒机制，在可控环境下，允许创新业务模式先行先试，平衡创新与风险；强化技术驱动的监管，利用大数据、AI等技术提升监管的精准性和效率；推动标准规范建设，加快数据确权登记、交易流通、安全技术、评估评价等关键领域的国家标准、行业标准研制；加强安全能力建设，推广数据安全技术（加密、脱敏、审计），提升企业数据安全防护水平。完善数据安全监测预警和应急处置机制。 培育数据要素市场生态是基础。需支持数据经纪人、数据合规师、数据资产评估师等新兴专业服务机构发展；加强复合型数据人才（懂数据、懂业务、懂法律、懂技术）的培养和引进；弘扬数据要素市场诚信文化，加强行业自律。 六、数据要素驱动的智能社会 当数据要素真正实现畅通无阻的流动，并充分释放其潜在价值，我们将在多个层面迎来深刻变革： 微观层面：企业能够基于数据实现精准决策、敏捷创新与个性化服务，持续提升运营效率与用户体验；个体用户在权益得到有效保障的前提下，更便捷地享受数据带来的生产与生活便利，共享数字化发展成果。 中观层面：产业智能化转型步伐加快，数据驱动的新业态、新模式不断涌现，推动产业集群向高端化、协同化发展，增强区域经济整体竞争力。 宏观层面：全要素生产率显著提升，数据成为经济增长的重要引擎；社会治理向科学化、精细化、智能化方向演进；国家在全球数字经济竞争中逐步建立起核心优势。 数据要素价值的充分释放，并非一蹴而就，而是一场在多重矛盾中寻求突破的系统性进程： 开放共享与安全可控：流通是价值实现的源泉，安全是基本前提。需依靠隐私计算等技术手段与可信数据空间等制度设计，在保障安全的基础上推动数据有序流动。 市场活力与有效治理：既要发挥“看不见的手”在激发创新、优化配置中的作用，也要用好“看得见的手”维护市场秩序与社会公平，核心在于构建激励相容、灵活适度的治理体系。 顶层设计与基层探索：国家战略明确方向与框架，地方与企业则在实践中提供鲜活案例与可行路径。应鼓励上下联动、容错试错，推动成熟经验及时复制推广。 宏大叙事与场景深耕：避免战略空转，必须扎根具体业务场景，以解决实际问题为导向，通过场景化突破积累成效，最终实现系统性跃升。
数据要素的价值落地，绝非一蹴而就。它需要持续的制度创新、技术突破、生态培育和观念革新。我们正站在一场深刻变革的起点，唯有正视挑战，聚焦关键痛点，务实推进，方能穿透喧嚣，让数据要素从理论热词真正转化为驱动高质量发展的澎湃新动能，最终惠及国家、社会与每一个个体。这条路虽崎岖，但方向已很明确，破局之道渐显，未来必将可期。