关于数据要素价值化的探索实践与思考
张 君，张尚清，田燕翔，廖文睿
(浙江省数字经济发展中心，浙江 杭州 310007)
数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，正在快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。党的十九届四中全会首次明确数据可作为生产要素按贡献参与分配。近年来全国各地抢抓数字变革机遇，积极推进数据要素价值化的探索。
1.1 以顶层规划为引领，构建“四梁八柱”
近年来，国家先后出台了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》、《要素市场化配置综合改革试点总体方案》、《关于加快建设全国统一大市场的意见》等政策文件，明确要充分发挥数据要素的作用。2022 年6 月22 日，中央全面深化改革委员会第二十六次会议，审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，明确要统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。全国各地深入贯彻党中央国务院决策部署，以顶层规划为引领，加快培育数据要素市场，促进数据要素价值释放，广东、江西、广西、江苏、浙江等地先后出台了加快数据要素市场化配置的相关政策文件。
1.2 以数据交易为切入点，挖掘数据价值
在市场需求推动和政策支持下，2014 年以来，贵阳、北京、上海、浙江、武汉、陕西、黑龙江等地先后设立大数据交易所及相关运营主体，开展数据交易的探索和实践。据不完全统计，由地方政府发起、主导或批复的数据交易所超过30家。其中，2016年成立的浙江大数据交易中心，是唯一一家由省政府直接批复的大数据交易中心。2022 年浙江、上海相继成立了浙江产业大数据有限公司、上海数据集团有限公司，谋划开展数据价值化的新探索。
1.3 以模式创新为突破口，探索实践路径
全国各地积极探索多种形式的数据要素价值化模式。如，广东构建两级数据要素市场结构，发挥行政机制和市场机制比较优势，激发各类供需主体活力，规范数据进场交易。海南作为全国公共数据资源开发利用试点省，通过搭建数据产品超市，构建公共数据产品开发利用新模式，促进数据共享流通与融合。浙江围绕产业数据价值化改革，聚焦培育数字生态、赋能产业发展、提升经济治理能力，建设产业大脑能力中心，归集和融合产业生态内的多方数源，以市场化方式汇聚数据产品和能力组件，推动实现产业数据价值化。
1.4 以标准规范为准绳，规范数据流通
建立统一的标准体系是促进数据要素规范有序流通应用的基础。近年来，国家、地方和相关行业、企业积极参与数据领域国际、国家、地方和团体等标准的制定。据不完全统计，数据领域先后出台了《GB/T37728-2019信息技术数据交易服务平台通用功能要求》等国家标准有20 余项、行业标准40 余项、地方标准60 余项、团体标准40 余项。其中，浙江深入推进数字化改革，出台了《公共数据目录编制规范》《公共数据分类分级指南》等13项地方标准，发布了《省市两级公共数据平台建设导则》等49 项规范性文件，全面助力数据要素规范化、标准化发展。2022年5月底，浙江省成立数字贸易标准化技术委员会，围绕“打造全球数字贸易中心”的目标，积极探索研究制定数字贸易标准体系，旨在形成一批数字贸易规则与标准的研究成果。
1.5 以法律法规为保障，固化实践成果
各地注重以法律法规建设固话探索经验，据统计，已有18个省（市）发布相关数据条例。其中，贵州、天津、海南、山西、吉林、安徽、山东、福建、黑龙江和辽宁等地出台大数据条例，上海、深圳出台数据条例，浙江出台公共数据条例，四川、广西、江西、河南等地相继公布了相关数据条例草案。其中《深圳经济特区数据条例》涵盖个人信息数据、公共数据、数据市场、数据安全等方面，是国内数据领域首部基础性、综合性立法；
《浙江省公共数据条例》明确公共数据以共享为原则、不共享为例外，并进一步建全保障该原则落实的具体制度，助力省域治理高效协同。
1.6 以新技术为手段,保障数据安全
数据安全的保障需要以技术解决方案和产业链安全为支撑[2]。如，上海运用公共数据“有条件”开放网关技术、基于区块链的授权防篡改技术、基于人工智能的风险识别模型等，确保“有条件”开放的全过程的“合规、安全、高效”。北京通过新型数据交易平台，采用多方安全计算、联邦学习等技术，支撑数据使用权交易。浙江省建立健全公共数据分类分级的安全防护体系，采取数据加密、数据脱敏、隐私计算等技术措施，提高数据安全保障能力，并构建公共数据开放域，作为公共数据服务的特点安全域。
2.1 数据要素有效供给不足
目前，政府部门和企业对其所拥有的数据资源认识还有待提高，数据资源治理意愿和能力不强，数据质量不高[3]。一是公共数据高质量供给不足。数据开放平台存在“有目录无数据”“有数据无价值”的情况，涉及核心业务办理、社会公众迫切需求的公共数据较少。二是数据更新不及时，部分政务数据更新周期较长，数据质量不高。三是社会数据流通意愿不强，行业数据和第三方机构的数据开发利用技术路径尚处于探索阶段。。
2.2 数据确权和定价尚未破题
数据确权难和定价难是数据资源交易面临的主要问题。数据本身易复制、易传输、易修改等特点，使数据确权过程复杂[4]；
衍生数据产权较难界定，影响企业发掘数据价值的积极性。目前，各地大数据交易所的数据交易依然处于小规模探索阶段，尚未有成功的交易模式。虽然已探索形成了市场法定价、成本法定价和收益法定价等数据定价机制，但缺少成功实践的场景案例。
2.3 数据价值尚未释放
国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》指出，数据资源规模庞大，但价值潜力还没有充分释放是我国数字经济发展面临问题和挑战之一。在公共数据方面，数据开放质量和效果有待提升，导致公共数据无法高效应用于政务服务、教育、医疗、交通、能源等领域场景。在产业数据方面，数据往往应用于一个场景、一个平台或一家企业中，较难做到跨场景、跨平台、跨行业应用。
2.4 数据安全防护体系有待提升
一是数据安全标准体系还不健全，数据安全核心技术还需进一步攻关和落地应用。数据泄露、数据篡改、非法买卖等数据公共安全事件依然频发。二是数据交易市场发展过程中，数据有向部分头部企业汇聚的倾向，容易形成行业或区域型数据垄断[5]。三是相关法律规范对数据确权、数据交易等新业态新问题尚未有实施细则，执法难度较大。
3.1 保障数据要素长效供给，加快数据资源化
在公共数据领域，不断强化公共数据的收集、融合和质量管理，深化“一数一源一标准”治理，提升各地公共数据平台一体化智能化水平，实现公共数据资源高质量供给[6]。在产业数据领域，加快构建产业数据资源体系，激发企业数据流通的活力，构建产业数据流通与开放的基础设施。实施企业数据标准治理行动，支持企业开展数据管理成熟度国家标准贯标，鼓励企业依法依规开展数据共享，着力培育产业数据核心数源。
3.2 规范数据要素流通交易，促进数据市场化
在公共数据领域，加快推进公共数据授权运营试点，通过授权运营等方式，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用。在产业数据领域，积极推广产业大脑能力中心的实践经验，以数据产品和数据服务的方式，开展高价值数据产品、算法、模型等的供需匹配、服务撮合，积极探索新型数据产品的交易方式。建立健全数据产品的交易规则和业务规范体系，构建形成数据产品的报价、询价、竞价、定价机制。
3.3 构建数据要素应用场景，释放数据价值化
依托数字技术能力，通过数据要素治理，赋能多元场景应用，释放数据要素价值。围绕数字化转型应用场景，通过举办数据开放创新应用大赛、实施数据创新应用试点等方式，推动各级各部门、各行业各领域积极挖掘和打造应用场景，深化数据要素开发利用，孵化更多数据产品。鼓励采用隐私计算、区块链等新技术，推进公共数据和社会数据的汇聚融合。
3.4 保障数据要素市场安全，推动数据规范化
建立健全数据要素市场化的配套政策文件，实施数据分类分级、敏感数据保护、数据安全审查、跨境流通安全和风险评估等制度。围绕数据全生命周期的安全保护要求，推广运用数字认证、动态加密、同态加密、隐私计算、区块链等安全技术，加强数据安全监测、传输加密、访问控制、数据脱敏等安全核心技术攻关和场景应用。
当前，浙江省乃至全国各地都在积极探索数据价值化路径，在理论和实践方面都取得一些成果，对于挖掘数据价值、规范数据流通、保障数据安全等都具有积极意义。基于本文对于数据价值化全国实践现状的摸底，提出了目前面临的挑战和解决思路，以期为数据价值化的全国实践提供参考。
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