数据价值化与数据要素市场发展建议有哪些？

培育壮大两类企业主体，激发产业链各环节潜能。

一、聚焦数据要素市场化配置，完善数据制度体系

1.推动数据产权制度落地一是构建全国一体化数据产权登记体系。研究出台《国家数据产权登记管理办法》，建设互联互通的数据产权登记平台，有机融合数据产权登记管理、服务提供、技术平台等相关组织，构建统一的数据产权登记体系，落实“一地登记，全国共享”的数据产权登记流通机制。二是开展“三权”试点。选取北京、上海、深圳等地区开展三权确认及权利流转试点，在实践中探索三类权利的属性、边界及主体的权利和义务，完善数据授权机制。根据“三权”试点情况总结经验，研提《数据法》，逐步推动纳入我国法律体系。三是探索新型数据权利。区分数据类型设置数据产权制度，探索更加多样化的数据产权，如收益权、剩余追索权等，成熟一种，推进一种，为数据要素市场化发展留下充足的制度空间。

2.完善数据要素市场制度一是全面完善数据市场准入制度。建立数据要素流通准入标准，完善数据要素市场主体准入机制。全面实施数据市场准入负面清单制度，建立市场准入负面清单动态调整机制和第三方评估机制。二是全面落实公平竞争制度。完善数据市场竞争政策框架，修订完善公平竞争审查实施细则，建立健全第三方审查和评估机制。建立违反数据市场公平竞争问题举报、申诉和司法渠道，加强和改进反垄断和反不正当竞争执法。三是打造数据信用制度。打造数据交易市场社会信用体系，逐步完善数据交易中失信行为认定、失信惩戒、异议处理和信用修复等机制。强化数据创建流通应用的全生命周期信用监管，将违规操作的市场主体纳入黑名单。四是加快建立数据跨境流通规则。探索数据“可用不可见”跨境流通环境，探索通过“监管沙箱”等方式提供符合监管要求的数据跨境传输技术和设施。

3.健全数据安全治理制度一是强化标准引领。加快探索数据定价标准，和数据交易计量单位标准。推进数据标准化体系建设，建立数据格式、接口、存储等软硬件通用标准，数据登记、数据交易、数据共享、数据服务等环节通用规范，并利用信息模型库等技术手段推动数据格式标准化落地。二是完善协同治理体系。设立联席数据治理协调机构，重点解决跨领域、跨层级的数据治理问题，发挥政府、企业、社会组织等多元主体治理功能，探索多主体协同治理。三是强化数据监管能力。加强对违规私自收集、过度收集、超范围收集用户数据行为，及App 强制授权、过度索权等现象的监管。强化涉及国家安全的数据管理规范，对涉及公共安全的数据传播、管理、保护、监管、调控等，国家拥有通过技术手段进行安全管理的权力。

二、立足数据要素市场特征，形成特色发展路径

1.鼓励数据基础好的行业率先应用数据鼓励金融等数据基础资源好，技术利用率高的行业或企业，开展数据采集、汇聚和分析工作，增加高质量数据资源供给。鼓励此类行业或企业将数据充分用于自身管理运营，提升行业服务水平，创新服务方式。推动此类行业或企业将自身数据与工业、农业、医疗、交通等多领域数据融合，共同探索数据开发利用新场景、新模式。支持此类行业或企业加大对人工智能、区块链、隐私计算、云计算、可信数据空间等技术应用程度，推动数据与技术充分融合，进一步优化提升数据分析和安全保障能力。

2.推动数据规模大价值高的行业扩大数据开放一是支持各地区各部门加快公共数据开发开放力度。用好公共数据共享、开放和授权使用三类方式，推动公共部门将与民生紧密相关、社会需求迫切的数据优先开放，扩大公共数据供给规模，释放公共数据资源红利。二是推动电力、信息通信等行业内数据汇聚共享与安全流通。结合自身业务实践和市场需求，辅以自身数据加工和技术服务能力，推动数据资源和数据产品流通应用。三是加强互联网企业数据开放共享。率先开放一批数据价值高、市场需求密切的公共属性数据，打造数据共享平台，有偿开放一批业务领域数据。

3.优先保障高敏感行业数据开发利用安全一是针对关键数据强化监管。针对公共部门，以及工业、交通等行业中，涉及国家安全、公共利益的数据，以及个人、组织合法权益的数据，强化数据开发利用安全保障。二是推动数据分类分级工作。各行业和主管部门要持续做好数据分类分级工作，指导各部门、各企业统筹部署防护策略，对不同级别数据进行差异化管理，合理配置安全资源。三是运用新技术保障数据安全。推动各部门、各企业积极拥抱区块链、隐私计算等新技术和新基础设施，进一步提升数据安全保护软硬件能力。四是开展数据安全评估工作。各行业和主管部门要规范有序开展数据安全风险评估工作，针对评估结果定期进行整改，全面提升数据安全保障能力。

4.推动主体丰富的行业打破数据流通壁垒一是建立行业数据平台。在农业、工业等产业链条较长、涉及部门或主体较丰富的行业，优先推动建立行业数据平台，实现数据跨主体、跨部门互联互通。二是建立部门间数据沟通渠道和共享机制。统一行业数据采集、加工处理、应用等数据标准和规范，明确潜在安全风险、争议及责任问题。三是强化平台可适用性。丰富数据平台功能和适用范围，推动形成一站式、便捷化、智能化的数据分析服务。

三、扶持数据服务产业发展，支撑数据价值释放

1.培育壮大两类企业主体，激发产业链各环节潜能一是健全数据要素型企业孵化培养体系。重点扶植技术创新代表性企业，识别具备成长潜力的初创企业，打造细分领域标杆企业。二是培育数据基础设施企业。面向算力网络、可信流通、应用创新，培育一批数据基础设施企业，提高数据要素应用支撑能力，鼓励传统IDC 企业向数据基础设施企业转型发展。三是鼓励龙头企业、重点企业发挥示范引领作用。中小企业广泛参与，围绕全生命周期价值链进一步延链补链强链。四是用好财政金融工具。类比“硬科技”类高新技术企业，充分利用现行财政补贴、税收加计抵减优惠等政策，为数据企业主体提供财税综合支持。

2.创新数据服务模式和业态，支撑数据产业高质量发展一是在有条件的地区和部门试点推进首席数据官制度。统筹实施数据普查登记、规范采集、加工处理、标准规范执行、质量管理、安全管控、绩效评估等工作。二是建立数据经纪人、数据交易所管理体系。开展数据经纪人常态化技术监测与评估。优化数据产品供需对接和流通环境，推动行业级交易所认定，突出国家级交易所公共属性和监管功能，鼓励数据服务商、数据交易机构等依托可信数据空间开展数据共享流通应用。三是大力培育各类服务型数商和第三方专业服务机构。在资源集成、质量治理、撮合交付、交易仲裁等环节提供合规的专业性服务，提高数据要素应用支撑与服务能力。四是推动政产学研各界紧密合作。创新数据基础设施技术解决方案，探索数据流通治理和开发利用新模式，繁荣数据开发利用产业生态。

3.优化大数据公共服务，推动数据产业集群化发展面向数据价值化各细分领域培植数据开发利用实体，形成多元产业生态。深入推进智慧城市和数字政府建设场景开放，建立公共数据资源开发应用场景库。深化工业大数据开发利用，提升生产线物联网数据实时分析、三维产品数字孪生和设备预测性分析等数据应用水平。加快推动数据基础设施布局，推动全国一体化算力网建设，深入开展大数据产业发展合作，充分发挥龙头企业虹吸效应。打造一批协同互补、特色发展、具有国际竞争力的数据产业集聚区，创新探索公共数据与集群企业数据融合的应用场景，实现数据要素红利向产业发展能力的转化。

四、鼓励数据要素实践应用，激发企业创新活力

1.持续提升企业数字应用和管理能力一是强化数据赋能中小企业转型。鼓励数据商丰富数据产品供给，推动数据与云计算、工业互联网、大模型等相关技术产业充分融合，对中小企业数据应用进行分级分类、精准扶持。二是推动企业提升数据管理能力。开展数据管理能力成熟度评估，规范数据资源管理，激发数据要素潜力。开展自主开源框架、组件和工具的研发，发展大数据开源社区，培育开源生态，全面赋能企业数据分析、应用和治理。加快智能技术产品工程化落地，打造数智化企业，精准快速响应客户需求和市场变化。三是有序推动企业数据资源入表。鼓励探索数据资源会计核算的确认、计量、列示和披露等相关方法，打造一批优秀样板案例。

2.面向难点堵点探索数据应用新场景一是推进数据要素应用示范项目。鼓励和支持行业针对自身发展难点、堵点，探索数据要素协同应用场景，挖掘数据复用、融合场景，形成商业模式清晰、应用成果显著、可复制性强的数据要素应用示范项目，以点带面、纵深推进重点行业规模化应用。二是开展数据空间试点示范。面向工业、金融、医疗等重点行业开展数据空间试点，支持龙头、链主企业建立行业空间，面向行业典型场景建设测试床，鼓励数据商、数据交易机构等依托数据空间开展数据交易服务，形成一系列可复制可分享的经验和模式。

3.推动行业全方位营造用数良好氛围一是建立容错免责的数据要素流通激励机制。设立容错免责“绿灯区”，推动各行各业积极参与数据要素市场建设。鼓励银行业和金融机构以支持数据开发利用为重点，在专项额度、审批权限、产品创新等方面争取政策倾斜，提高企业治数积极性。二是鼓励金融产品创新。推动保险机构围绕数据资源全生命周期价值化提供保险创新产品。鼓励探索数据资产证券化、股份化等创新融资方式，支持科技创新企业多渠道开展融资。三是支持发展数据人才。推动产教深度融合，鼓励打造数据领域专业人才继续教育基地，定期开展系列培训和评估认定工作，培养兼具专业能力和数据素养的复合型人才。