财政部将在16个省市开展数据资产管理试点（附名单）

财政部印发《数据资产全过程管理试点方案》，在7个中央部门6个央企16个省市开展试点。

7个中央部门：水利部、农业农村部、文化和旅游部、国家卫生健康委、中国科学院、中国气象局、中国科协等中央部门。

6个央企：中国电子信息产业集团有限公司、中国移动通信集团有限公司、中国东方航空集团有限公司、国家开发投资集团有限公司、中国南方电网有限责任公司、中国交通建设集团有限公司等中央企业。

16个省市：北京、河北、大连、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、湖北、湖南、深圳、广西、贵州、云南等地方财政部门。

一、为什么选取“7+6+16”试点

财政部选取这些中央部门、央企和省市开展试点，是为了全面推进数据资产全过程管理的探索与实践，形成有效的数据资产管理模式，为数字经济发展和数据资产管理制度完善提供经验。

1、数据资产管理基础：这些被选中的单位在数据资产管理方面可能具有一定的基础，例如在数据资源的汇集、治理、利用等方面已有一定的实践经验或初步的管理体系，便于在现有基础上进一步深化试点工作，提高试点的成功率和成效。相关部门、企业和地方财政部门积极响应并具备参与试点工作的意愿，愿意投入资源和精力进行数据资产全过程管理的探索和实践，这对于试点工作的顺利开展至关重要。

2、中央部门：涵盖水利、农业农村、文化和旅游、卫生健康、科研、气象、科协等多个领域，能够在不同行业和业务场景下测试数据资产全过程管理模式的通用性和适应性，为各行业的数据资产管理提供多样化的参考案例。

3、中央企业：包括电子信息、通信、航空、投资、能源、交通建设等不同类型的企业，代表了不同经济领域和产业特点，有助于探索数据资产在不同企业经营模式和业务需求下的管理与应用，同时也能发挥中央企业在技术、资源和管理方面的优势，为其他企业提供借鉴。

4、地方财政部门：涉及北京、河北、大连、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、湖北、湖南、深圳、广西、贵州、云南等省市，兼顾了不同地域、经济发展水平和地方特色，有利于从地方层面探索适合本地区的数据资产管理路径，形成央地协同的试点格局，为全国范围的数据资产管理提供全面的经验。

二、16个省市数据特点

1、地域代表性广泛。涵盖了东部、中部、西部和东北地区，包括直辖市（如北京、上海、天津）、经济发达省份（如江苏、浙江、山东、广东深圳）、沿海开放城市（如大连）、内陆省份（如河北、吉林、安徽、湖北、湖南、广西、贵州、云南）等不同区域类型，能全面反映不同地域在数据资产管理方面的情况和需求，为全国提供多样化的经验参考。

2、经济发展水平差异。这些省市经济发展水平各异，既有经济强省，也有发展中地区，可探索数据资产在不同经济规模和发展阶段下的管理模式和应用场景，有助于研究数据资产与地方经济发展的相互关系，为不同经济层次的地区提供适合的数据资产管理范例。

3、数据资源丰富多样。各省市在政务数据、产业数据、社会数据等方面拥有丰富资源，例如上海、深圳等城市在金融、科技、贸易等领域数据资源密集，贵州在大数据产业发展方面具有一定优势，积累了大量数据资源，河北、山东等省份工业基础雄厚，制造业等产业数据丰富，有利于针对不同类型数据资产开展试点，挖掘数据资产价值。

4、数字经济发展基础不同。部分省市数字经济发展起步较早、基础较好，如北京、上海、深圳等地在数字技术创新、数字产业集聚、数字化应用场景拓展等方面处于领先地位，而其他省市数字经济发展程度相对较弱，通过试点可以探索适合不同数字经济发展基础的管理路径，推动全国数字经济均衡发展。

5、政策支持与创新意愿强烈。这些省市普遍对数字经济发展高度重视，积极响应国家政策，出台了一系列支持数据要素市场建设、数字经济发展的政策措施，具有较强的政策执行能力和创新意愿，能够积极投入资源开展试点工作，为试点成功提供政策保障和创新动力。

6、地方特色产业优势。各地拥有独特的地方特色产业，如浙江的电商、山东的农业、广西的旅游等，这些产业产生的数据资产具有鲜明的行业特征和应用需求，试点可结合地方特色产业，探索数据资产在特定产业领域的有效管理和价值实现模式，促进产业数字化转型和升级。

二、16个省市数据工作优势

1、经济基础雄厚。如北京、上海、江苏、浙江、山东、广东（深圳）等地，经济发达，拥有大量企业和产业集群，产生了海量的数据资源，为数据资产管理提供了丰富的素材，同时也具备充足的资金和技术资源投入到数据资产管理工作中，支持相关基础设施建设、技术研发和人才培养。

2、产业结构多样。涵盖了金融、科技、制造业、服务业、农业等多个领域，不同产业的数据特点和管理需求各异，促使这些省市在数据资产管理方面积累了丰富的跨行业经验，能够探索适合不同产业场景的数据资产运营模式，推动数据与各产业深度融合，实现数据资产的多元化价值挖掘。

3、科技创新能力强。聚集了众多高校、科研机构和高新技术企业，科技创新氛围浓厚，在大数据、人工智能、云计算、区块链等关键技术领域具有较强的研发实力和应用能力，能够为数据资产管理提供先进的技术手段和解决方案，如利用大数据技术进行数据采集、存储和分析，运用人工智能算法实现数据挖掘和智能决策，借助区块链技术保障数据安全和可信交易等。

4、政策支持力度大。对数字经济和数据要素市场建设高度重视，积极响应国家政策，出台了一系列鼓励数据资产管理和发展的地方性政策法规，在数据开放共享、隐私保护、市场培育、产业扶持等方面提供了明确的政策导向和保障措施，营造了良好的政策环境，有助于吸引各方资源参与数据资产管理试点工作，推动数据资产相关产业的快速发展。

5、人才资源丰富。凭借优质的教育资源和良好的就业环境，吸引了大量数据管理、数据分析、信息技术等相关领域的专业人才，形成了完备的人才梯队，包括高端技术专家、专业管理人才和熟练技术工人，为数据资产管理工作提供了坚实的智力支持，确保各项管理任务能够高效实施，同时也有利于开展前沿技术研究和创新实践，提升数据资产管理水平。

6、基础设施完善。在信息通信基础设施建设方面领先，网络带宽高、覆盖范围广、稳定性强，数据中心等基础设施完备，具备强大的数据存储和计算能力，能够满足大规模数据资产管理的硬件需求，为数据的快速传输、安全存储和高效处理提供了有力保障，降低了数据资产管理的成本和技术门槛，有助于提高数据资产的运营效率。

7、数字经济发展成熟。数字经济在地区经济中占据重要地位，形成了较为成熟的数字产业生态系统，包括电子商务、数字金融、数字娱乐、智能制造等多个领域的数字化应用场景广泛，企业和社会各界对数据资产的价值认识深刻，数据驱动的商业模式创新活跃，这为数据资产管理工作提供了广阔的应用空间和实践基础，有利于推动数据资产在实际业务中的落地应用，实现数据资产的价值转化。

8、数据开放共享程度高。在政务数据开放和企业数据共享方面走在前列，建立了较为完善的数据共享平台和机制，政府部门之间、政企之间的数据流通顺畅，能够打破数据孤岛，整合各方数据资源，实现数据的汇聚融合和协同应用，为数据资产管理提供了更全面、准确的数据基础，有助于提升数据资产的质量和价值，促进数据资产的创新应用和增值服务开发。

9、国际化程度高。北京、上海、深圳等城市作为国际化大都市，在国际贸易、金融合作、科技创新交流等方面与全球紧密接轨，能够及时了解国际数据资产管理的先进理念、标准规范和最佳实践经验，有利于引进国外先进技术和管理模式，加强国际合作与交流，推动数据资产在全球范围内的流通和合作，提升数据资产管理工作的国际化水平和竞争力。

在财政部积极推动数据资产全过程管理试点工作，众多中央部门、央企及省市积极参与探索之际，数据资产管理已成为时代发展的关键课题。

为了更好地助力各单位在这一进程中充分发挥数据资产的价值，中国电子工业标准化技术协会数字经济推进分会、数字菁英网（北京数字理政规划设计研究院有限公司）、中国电子工程设计院股份有限公司、天津东疆星链数字科技有限公司、北京东财咨询集团有限公司联合中国电子技术标准化研究院特别推出数据资产管理师研修班，可申请工业和信息化部人才交流中心颁发的“数据资产管理师（中级）能力水平证书”。

此研修班汇聚行业顶尖专家，精心设计课程体系，将为有志于深入了解和掌握数据资产管理的人士提供全面且专业的学习平台，帮助他们提升专业能力，以适应快速发展的数据资产管理需求，为数据资产管理领域培育更多专业人才，推动行业不断向前发展。

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