【政策速递】深刻认识和把握数据要素价值化的内涵

文摘   2025-01-13 15:23   天津  



数字经济时代,数据已经成为经济社会发展所必需的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。2022年12月,中共中央、国务院正式发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(简称“数据二十条”),开启了我国数据基础制度建设的序幕,其中多次提出,要“充分实现数据要素价值”“释放数据要素价值红利”“激活数据要素价值创造和价值实现”。国家数据局成立以来,在多份制度文件中明确提出,要“探索多样化、可持续的数据要素价值释放路径”“探索数据资源化、产品化、价值化、资产化的可行路径”“更好促进数据要素市场化价值化”等。为此,准确把握数据要素价值化的核心内涵,对于促进数据要素价值实现、更好发挥数据要素作用具有重要意义。本文拟从数据要素价值化的概念内涵出发,结合我国数据要素市场发展实际,提出关于加快推进数据要素价值化的具体建议。
一、数据要素价值化的概念内涵
数据要素价值化,指通过对数据的采集、存储、处理、分析和应用,将无价值的信息信号转化为有实际经济和社会价值的数据的过程,是一种以数据为核心载体的价值创造和转化活动。根据马克思主义政治经济学理论,价值是凝结在商品中的无差别的人类劳动,是商品内在的本质属性;使用价值是商品满足人类某种需要的具体属性,属于其自然属性;而交换价值则是商品在市场流通交易中表现出的与其他商品交换的比例或关系,是价值的外在表现形式;价值化则是通过劳动将抽象劳动转化为商品的使用价值,从而实现商品价值的创造过程。在这一体系中,使用价值是价值存在的物质载体,价值是商品交换的本质基础,而交换价值是价值的表现形式,价值化是劳动转化为商品价值的动态过程。基于此理论,数据要素价值化应包含两方面核心内涵:

一是创造数据的使用价值。数据的使用价值是数据要素价值化的前提。通过技术创新和劳动投入,挖掘数据潜力,使其满足特定的经济和社会需求,是夯实数据要素价值化基础的关键。在数据的采集、存储、计算、管理和应用各环节中,应提升数据治理能力,优化数据技术,提高数据质量,将无价值的信息信号转化为可用的、具备实际价值的数据资源或产品,从而满足社会发展需求。

二是包容审慎创造数据的交换价值。数据的交换价值是数据价值在市场中通过流通和交易所体现的外在表现形式,受供需关系、市场竞争、垄断程度和消费者心理预期等多重因素影响。创造和提升数据的交换价值,应在包容审慎的原则下,运用交易、交换、资产化等市场机制,稳步释放数据的潜在价值,推动数据价值的进一步提升。

二、推进数据要素价值化的工作建议

(一)加快构建政策制度保障

一是推进完善数据产权制度。数据价值的形成与实现高度依赖生产关系的约束,而生产关系又由产权结构决定。明确的产权制度是社会主义市场经济体制的基石。当前我国数据要素市场仍处于发展初期,数据产权的内涵尚未明晰,相关法律体系亟待完善。现有权利体系难以全面解释“数据二十条”提出的“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”等概念,其法律内涵有待进一步明确。同时,关于数据权益的属性、内容和归属问题仍是数据要素参与市场流通、分配与交易的前提。建议尽快明确数据产权制度,探索数据产权结构性分置框架,细化数据持有权、使用权、经营权权利内涵、性质与关系,加快构建数据产权归属认定、流转、公示、法治等制度体系,加快形成清晰的数据产权运行机制。分类别推动数据确权与授权机制的建立,重点围绕公共数据、企业数据和个人数据制定差异化政策。

二是健全多级数据市场政策体系。重点围绕数据资源开发利用,建立覆盖多级数据市场的政策体系。对于一级市场,强化底线管理和监管,重点推进公共数据资源登记和安全监管。要求登记和授权等环节在数据管理部门统一管理下完成,以保护个人隐私、商业机密和国家主权。对于二级市场,适度放宽限制,鼓励地方政府、行业主管部门和有条件的龙头企业参与,激发市场创新活力。通过培育多元化的数据流通生态,完善市场运行机制、交易规则和中介服务,释放数据要素市场潜力,推动价值实现与再创造。

(二)加快提升应用服务能力

一是增强数据的应用和服务能力。创新数据治理和开发利用模式,开展数据托管或管理业务试点,充分结合行业特征,完善行业数据分类分级保护和管理制度,组织制定并适时修订行业数据资产技术、安全、管理和运营等相关标准。增强企业数据应用能力,降低企业用数门槛,聚焦企业数据痛点和需求,推进以算法、模型为导向的深度加工,支持开发标准化、可复用的数据产品和工具,深入挖掘数据应用价值。

二是拓展数据融合创新应用场景。聚焦应用场景需求,深挖行业领域数据价值,发挥场景赋能的乘数效应,建立政企合作、社会参与、多方协同的数据融合创新应用模式,充分发挥数据要素的效用和价值化机制。在严防系统性风险的前提下,探索数据资产化模式,研究和探索开展数据资产融资、数据信托、数据保险等服务。鼓励技术创新应用,探索人工智能大模型在各行业、各领域的落地应用,利用数据和技术手段创新服务实体经济与行业的产品和服务,赋能实体经济高质量发展。

(三)加快培育壮大数据市场

一是优化数据交易场所布局。尽快制定出台《关于培育全国一体化数据市场的意见》,研究制定数据交易场所发展的指导意见和管理办法。明确“全国一体、分层分级、突出特色”的发展思路,推动构建多层次、多元化、协同发展的数据交易所体系。完善数据交易机构高质量发展政策体系,促进数据交易机构规范持续健康发展,明确设立、变更、终止的审批程序。

二是提升场内数据交易优势。建立数据交易机构互认互通规则体系,制定普适性的数据交易规则,降低跨区域交易壁垒,提高交易效率。鼓励数据交易机构创新发展,促进充分竞争和错位协作,探索可持续发展新模式新路径。
三是完善数据流通交易市场生态。强化多元数据供给与融合应用,丰富交易产品种类。支持数据企业、第三方服务机构有序发展,推动标准认证体系建设,完善政策优惠和支持举措,培育健康的市场生态,促进数据要素的高效流通和价值化转化。

(作者:崔佳佳,国家信息中心大数据发展部数据要素处副处长、高级经济师;孙湛,粤港澳大湾区大数据研究院咨询师;虞洋,粤港澳大湾区大数据研究院咨询师)





来源:国家信息中心
审核:顾云哲
编发:董   鑫


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