数字经济背景下数据要素价值化势在必行-德讯证券顾问

数字经济作为一种新的经济形态，其核心引擎是数据要素。“数据二十条”提出加快构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度，有利于充分激活数据要素价值，推动数字经济高质量发展。
数据要素价值化分四个阶段
数据要素价值化的本质是通过一系列技术和经济活动，实现数据要素的商业化，主要分为四个阶段，分别是数据要素资源化、数据要素产品化、数据要素市场化和数据要素价值化。
第一阶段：数据要素资源化。从数据要素的规模性特点可以看出，单个或少量的数据难以发挥较大的应用价值，因此数据要素价值化的第一阶段就是依法有序的数据采集整理、数据聚合和数据分析，实现政务数据、企业数据以及个人数据等不同类型数据要素的资源化处理。
第二阶段：数据要素产品化。在市场经济体制下，要想实现数据要素价值化，关键在于形成有市场需求的“数据产品”，“数据产品”应具备多样性、安全性和动态性等特点。

例如，在交通行业，可面向乘用车制造企业提供“机动车数据产品”“新能源汽车数据产品”等，所提供的数据产品可根据需求者的要求提供订制服务，满足其个性化需求。
第三阶段：数据要素市场化。数据要素市场是数据要素产品交易的重要载体，是激发和对接供需双方的纽带。

数据要素市场可以是宏观意义上的市场，一般由政府引导建设；也可以是综合性平台或组织，如各地成立的数据资源交易中心等。在数据要素市场的作用下，推动数据要素资源及数据要素产品的有序流动。
第四阶段：数据要素价值化。数据要素价值化包括两方面，一方面是数据要素通过资源化、产品化、市场化后产生的直接价值；另一方面是购买方通过所购买的数据产品或数据服务对原有业务进行赋能后所产生的增长价值，可视为数据要素价值化的间接价值。

例如电商平台企业通过大数据分析，向消费者精准推送商品信息，提升了平台的交易额。
数据要素价值化还有四方面问题
当前数据要素权利归属尚未明确，缺乏稳定和长效的数据物权保护制度。在全民互联网环境下，“蹭热点”“蹭流量”等现象时有发生，抢占公共资源、抢注他人商标、歪曲事实等行为引发全社会广泛关注。

同时，对于在数据采集汇聚、加工处理等环节投入智力劳动主体的合法权益缺乏法制化保护，在此背景下，数据要素的价值化发展面临很大的阻力。
数据要素资源跨主体流动性不足，例如政府与企业之间缺乏有效的数据流动机制和渠道，部分领域依据国家相关法律法规，仅实现了企业数据向政府单向流动。数据要素资源物权主体内流动不足，以政府数据要素为例，政府机关广泛存在信息系统分头建设、分头管理现象，数据标准不统一，数据“烟囱”导致政府部门间很难实现数据实时交换共享。
在政务数据方面，一方面受制于政府自身数据交换共享难度大，另一方面数据开放质量和效果有待提升，导致数据无法广泛、高质量应用于民生服务、社会治理等领域；

在企业数据方面，大量的数据分散存在于中小企业或是一些孤立的系统中，很难快速实现从数据资源到数据产品的转换，从而无法实现数据要素价值的完全释放。
数字化转型需要大量具备数字化技术、管理和行业应用能力的高素质数字化专业人才。然而，当前数字化人才缺乏，尤其在数据分析、数据建模等领域，越来越成为数字化转型的一个制约因素。

相关报告显示，当前我国数字人才缺口在2500万至3000万之间，且缺口仍在持续扩大。
数据要素价值化应全面施策
建立健全政策法规体系
政府应该加大数字化建设力度，制定相应的政策法规，进一步规范数据要素价值化的市场环境。在数据要素权利保护与管理、数据交流与共享等方面建立相应的法律法规体系，明确数据的所有权、规范数字资源的使用和流通行为，指导数据要素的价值化发展。

同时，建立健全数据要素市场规则，完善数据要素治理体系，加快建立数据资源产权等制度，强化数据资源全生命周期安全保护，推动数据跨境安全有序流动，完善数据产权交易机制，规范培育数据交易市场主体，为数据要素价值化发展提供基础和保障。
推动市场主体多元发展
一是政府应建立数字资源的共享、开放机制，加快数据开放与共享平台建设，促进数据资源的市场流通交易，提高数据要素的利用效益和使用价值。积极参与推动国际标准的建设，探索建立全球数据资源的流通机制。

二是充分发挥企业作为市场主体的作用和技术优势，推动企业数据汇聚、共享、交易，促进数据要素市场和大数据产业繁荣发展。

三是鼓励数据科研机构、数据交易平台等主体发挥专业优势和平台优势，参与数据要素市场化过程中权属界定、价值评估、交易撮合、利益分配以及纠纷处理等事项的模式创新、技术支撑等，推动数据要素市场良性运转。
强化数据要素安全保护
注重数据源头安全保护，依法依规采集数据，按需对数据进行分类分级管理，合理划分数据敏感程度并制定相应的分级安全防护措施，打消数据生产者和数据所有者的顾虑。

注重数据交易流通过程中的安全保护，加大区块链、人工智能等数字技术的创新应用力度，对敏感数据进行加密和隐私化计算，应对恶意攻击与数据泄露等问题。

注重在数据价值化末端的安全应用，探索“数据可转不可改”“数据可用不可见”“数据可算不可识”等新模式，避免数据资源二次流转和非法利用。
创新数据要素行业应用
拓展数据资源的行业应用广度，包括在政府治理、民生服务、经济发展、文化旅游以及生态环保等领域的广泛应用，促进数据要素跨行业融合创新应用，全面推动数字经济高质量发展。

挖掘数据要素资源的行业应用深度，借助大数据、云计算、人工智能等数字技术，深化数据要素在行业发展的业务流程中的应用，推动传统行业发展的流程创新、模式创新和效率变革，培育数据要素支撑下的新场景、新业态。
大力培养数字应用人才
政府应加强政策引导，鼓励高校等科研机构和企业联合探索数字技术和应用领域的创新性人才培养模式，引导学生增强数字化理解和实践能力，提高数字化转型的人才素质。

企业作为市场创新主体充分发挥自身技术优势，在开展数字化转型服务的过程中，注重数字化人才的培养和应用。同时，加强对企业员工的数字化技能培训和继续教育，打造技术创新能力强、结构合理的人才队伍。

来源：人民邮电报（12）