（来源：中国改革报）

转自：中国改革报

□ 关宇航

随着数字技术深度融入经济社会各领域，数据已成为关键生产要素，与土地、劳动力等传统要素具有同等重要的地位。如今，各地正积极设立数据要素综合试验区，聚焦产权界定、交易规范、收益分配等方向探索制度创新。在技术革新的推动下，数据要素的流通范围和规模得以不断扩大，但流通过程中的价值转化效果尚未达到预期，尤其是数据孤岛现象突出、产权界定不够清晰等问题，制约了数据要素潜能的充分释放。因此，构建科学高效的数据要素流通价值转化路径变得十分迫切。

数据要素流通实际上是数据在不同主体、区域及行业间合规顺畅的全生命周期流转过程，价值转化则体现为数据与传统生产要素深度耦合所生成的数据产品与服务。数据要素流通价值转化的核心逻辑，体现在制度、技术、市场三维驱动的协同作用中。制度层面，通过明确权益分配规则，为数据要素有序流通筑牢基础。在此基础上，数据技术发展中出现的隐私计算、区块链等创新手段，可有效化解安全与效率之间的难题。市场层面，通过精准对接供需，让数据流动更具活力。这三个重要环节相互支撑、有机联动，构成一套完整的价值运转路径：从数据供给起步，经加工处理提升质量，通过流通交易实现跨主体流转，在融合应用中释放核心价值，最终以收益反馈机制反哺供给端。该路径的高效运转正是数据从原始资源逐步升级为资产进而转化为资本的关键。

随着数字经济的快速发展，数据要素的流通与价值转化已迈入快速发展阶段。目前，全国多地纷纷设立数据交易机构，包括数据商、第三方服务机构等在内的新型经营主体也在不断成长，这些变化共同推动着数据要素的市场化配置逐步完善。但实际中，数据要素在流通和价值转化环节仍面临诸多明显约束因素，核心难题在于数据生产主体多元性造成的权益交织情形。从数据流通效率角度来看，因数据标准未统一，跨区域、跨行业的数据孤岛问题仍未得到有效处理，公共数据开放程度欠佳与企业数据共享积极性不高的情形，造成整体数据流通效率变差。最为核心问题的是，数据可复制性导致的侵权风险及隐私保护难题不断攀升，安全监测预警与应急处置机制的不足进一步加剧了治理难题。而且，数据与传统产业的融合程度不高、中小企业的数据运用能力薄弱，使数据要素的乘数效应无法充分施展。这些因素相互耦合，共同构成了数据要素流通的价值转化的现实阻碍。

为应对数据要素流通实现价值转化时的现实阻滞，应依照数字经济的发展规律及数据要素特性创建科学高效的价值转化机制，同时聚焦解决关键限制、挖掘要素内在潜力这一核心方向，构建可贯穿数据全生命周期的价值转化架构。

构建清晰规范的数据要素流通的价值转化制度体系。细化数据资源持有权、加工使用权与产品经营权的权利边界，并建立数据产权登记制度，明确公共数据及企业、个人数据的权属划分规则，为数据要素流通环节的权益界定提供依据。在此基础上，进一步健全数据流通交易规则，制定数据流通负面清单以规范交易流程，建立数据产品质量认证体系，完善公共数据授权运营价格机制与企业数据市场化定价机制，同时优化收益分配机制，遵循“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则建立公共数据收益共享机制，鼓励企业采用分红、提成等方式合理分配数据收益以保障个人数据权益回报。最终，还需加快数据领域立法进程，并同步设立数据资源法庭集中审理数据相关争议案件，完善数据安全与隐私保护法律法规，为数据要素流通的价值转化提供坚实的法律司法保障。

以安全高效的技术支持体系保障数据要素流通效率。以破除数据流通中的技术壁垒与安全隐患为目标，着力统一数据采集、存储、传输与加工环节的技术标准，通过推进不同数据格式的兼容与互认，持续提升数据质量及实际可用性。在此基础上，需加快推广区块链溯源、隐私计算等前沿技术工具，构建具备可信属性的数据流通空间，实现“数据可用不可见”“可用可控”的核心目标，有效破解数据共享与隐私保护之间的矛盾。同时，依托“东数西算”工程的推进构建算力服务时延圈，持续强化数据存储、传输与处理的核心能力，并且进一步扩大5G、10G-PON网络的覆盖范围，为数据要素高效流通筑牢数字基础设施支撑。围绕数据全生命周期的安全管控需求，还需建立科学的分级分类安全保护机制并部署智能化监测预警系统，通过强化各环节安全管控与推广数据合规自愿性认证，同步构建全方位、多层次的安全治理技术体系，为数据要素流通的安全合规与高效运转提供全面技术保障。

培育市场生态以推动数据要素流通的多重价值转化。加快构建以多层次交易平台为基础、优化全国一体化数据要素交易市场的整体布局，持续提升数据交易机构的专业服务能力，同时搭建API数据资产开放平台，着力推动跨平台数据资源的高效互联互通。在打造多层次交易平台的基础上，还需大力培育多元化经营主体，为市场生态注入持续活力。例如，鼓励第三方机构发展数据资产评估、安全审计等专业服务，形成功能互补、协同发力的经营主体格局。为回应市场实际需求并深化交易模式与产品创新，需积极发展数据订阅、数据API、数据模型等适配不同应用场景的交易形态，推动多源数据融合产品开发，以丰富的供给体系满足各类经营主体的差异化需求。跨区域协同方面，还可依托跨区域协同机制打破地理与行业壁垒，推动省级数据交易中心的互联互通，借助“东数西算”工程的实施契机，促进数据要素在更大范围内的优化配置，进一步提升市场生态的整体协同效能与资源配置效率，构建供需匹配精准、流转高效顺畅的良性市场循环。

坚持以实体经济为拓展场景，深化数据要素流通的价值转化。主动探索将数据要素嵌入实体产业场景的路径，以数据驱动产业转型升级与效能提升。例如，工业制造领域可以通过构建工业可信数据空间，实现设备运行、生产流程等多维度数据的高效汇聚，并依托预测性维护、能耗优化等定制化模型开发，推动产业链上下游数据协同与生产模式智能化重构。此外，还应着重转化现代服务业领域中的数据要素流通价值。例如，金融行业通过数据资产信贷融资模式创新来拓宽服务边界，依托企业经营数据、供应链流转数据与信用数据的深度整合构建智能化风险评估体系，既为中小微企业破解融资难题提供精准支撑，又通过数据驱动的产品创新丰富财富管理等服务场景，助力金融服务从传统线下模式向线上线下融合的精准化服务模式转型。

在数字经济重塑全球竞争格局的当下，数据要素已成为驱动经济高质量发展、培育新质生产力的核心引擎。未来，随着数据基础制度的持续完善与市场生态的不断成熟，数据要素将在安全合规的前提下实现更广范围的跨区域、跨行业流通，从而实现更深层次的产业融合与价值共创，为全面建设社会主义现代化国家提供坚实的数字支撑。

【作者系榆林学院管理学院副教授；本文系榆林市科技计划项目《榆林市能源大数据开发路径与应用场景建构研究》成果（2024-CXY-104）】