作者：汪旭暉，系遼寧省中國特色社會主義理論體系研究中心研究員、東北財經大學校長

在互聯網時代，數據是新的生產要素，是基礎性資源和戰略性資源，也是重要生產力。習近平總書記指出，“要健全要素參與收入分配機制，激發勞動、知識、技術、管理、資本和數據等生產要素活力”。這為“十五五”時期進一步優化數據要素市場化配置，激發數據要素潛能，持續釋放改革紅利提供了根本遵循。黨的二十屆四中全會提出，加快完善要素市場化配置體制機制。數據是產業數字化和數字產業化協同產生的新型生產要素，已快速融入生產、分配、流通等環節，動態形塑了經濟活動和社會治理方式。當前，我國數據資源規模優勢持續擴大，數據資源開發利用活躍度穩步提升，數據要素的市場化、價值化進程進一步提速，持續釋放強大的數據動能。

1.深刻認識數據要素市場化配置改革的重要意義

數據要素市場化配置改革是發展新質生產力的重要支撐。習近平總書記指出，新質生產力主要由技術革命性突破催生而成。當前，數據要素主要通過兩條路徑對新質生產力進行賦能。一是數據要素推動產業數字化發展，其與技術、勞動力等傳統生產要素深度融合后，進一步優化要素組合方式，對產業鏈供應鏈上下游進行全要素數字化升級與戰略重構，推動全要素生產率大幅提升。二是數據要素推動數字產業化發展，通過培育壯大具有高科技、高效能特征的人工智能、大數據等數字產業，持續提高通信設備、核心電子元器件等產業水平，提升全要素生產率。因此，應推動數據要素市場化配置改革，協同推進數字產業化和產業數字化有序發展，為發展新質生產力提供重要支撐。

數據要素市場化配置改革是推動經濟高質量發展的核心引擎。習近平總書記指出，用好超大規模市場優勢和豐富應用場景，培育更多世界一流企業和領先技術，把質的有效提升和量的合理增長統一于高質量發展的全過程。伴隨我國經濟發展進入新階段，新舊動能轉換成為推動經濟高質量發展的必然要求。當前，依賴土地、勞動力等要素支撐的傳統產業，難以適應經濟高質量發展的內在要求。經濟高質量發展需要數據要素形塑生產方式，優化資源配置，提升產業創新水平，推動傳統產業向新興產業深度轉型升級，也需要加快構建以數據為關鍵要素的數字經濟，集群式培育數字經濟領域專精特新企業，打造數字經濟核心產業優勢。因此，應推動數據要素市場化配置改革，發揮數據要素對傳統產業轉型升級和培育壯大新興產業的引領作用，推動新舊動能平穩接續轉換。

數據要素市場化配置改革是推進國家治理體系和治理能力現代化的堅實依托。習近平總書記指出，堅持和完善中國特色社會主義制度、推進國家治理體系和治理能力現代化。數據要素在這方面可以發揮重要作用。一方面，數據要素賦能數字政府，推動跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的政務數據安全有序高效地共享利用，提升政府數字化治理能力和治理水平；另一方面，經濟政策和非經濟性政策要確保同向發力，需要以完整、準確的評估數據刻畫經濟政策和非經濟性政策在實施對象、過程控制和預期效果上的顯著差異，為增強宏觀政策取向一致性提供決策依據。因此，應推動數據要素市場化配置改革，放大數據要素在推進國家治理體系和治理能力現代化中的協同效應。

數據要素市場化配置改革是構筑數字經濟國際競爭新優勢的必由之路。習近平總書記指出，要增強我們引領商品、資本、信息等全球流動的能力，推動形成對外開放新格局，增強參與全球經濟、金融、貿易規則制定的實力和能力，在更高水平上開展國際經濟和科技創新合作。當前，構筑數字經濟國際競爭新優勢需要以跨境數據治理的主導權和話語權作為重要支撐，背后離不開完整的數據產業鏈。事實上，全國一體化數據市場匯聚的采集、存儲、分析等全鏈優質資源，經數據要素乘數效應放大后，可在數據跨境流通場景中率先形成新的競爭優勢。因此，應推動數據要素市場化配置改革，在更高層次和更大范圍構筑數字經濟國際競爭新優勢。

2.進一步明確數據要素市場化配置改革的總體思路

當前，我國在北京、遼寧、浙江等地部署建設了國家數據要素綜合試驗區，支持各地在數據產權、市場生態培育等方面開展先行先試，積極推動條件成熟的試點經驗按程序轉化為全國性政策制度。這些舉措為進一步明確數據要素市場化配置改革思路指明了前進方向。

在“十五五”時期，我國應統籌“看眼前”與“謀長遠”的關系，發揮集中力量辦大事的社會主義制度優勢，將持續釋放數據要素市場化配置改革紅利作為加快完善要素市場化配置體制機制的重要抓手，助力形成有效市場和有為政府相結合的改革動力。

一是始終堅持公平普惠原則不動搖。加快完善數據要素市場化配置體制機制，以數據要素資源高效配置助力完善社會主義市場經濟體制，保障各類市場主體平等使用數據要素資源、公平參與市場競爭，激發市場主體活力。

二是下好公共數據資源開發利用的“先手棋”。我國公共數據資源在全社會數據資源中占比較大，是數據要素市場化配置改革的重要組成部分，對其的開發利用將對我國經濟、政治、文化、社會和生態文明發展等各個方面產生可觀的經濟與社會效益。緊接著，借鑒公共數據資源開發利用在數據確權、流通交易、收益分配、隱私保護等方面先行先試的典型經驗，有序推動企業和個人數據資源開發利用與市場流通。

三是充分發揮國有企業的試點和帶頭作用。國有企業在能源電力、交通物流、裝備制造等關鍵領域長期深耕，沉淀了海量的高價值行業數據，擁有廣泛的應用場景，是數據要素市場化配置改革的“先行軍”和“探路者”。要將國有企業數據價值釋放與國資國企改革深化有機結合，推動國有企業在數據治理、場景創新、生態構建中率先突破，發揮其在搭建數據可信空間等重資產設施建設過程中資金雄厚、技術深厚、產業鏈整合能力強的獨特優勢，鼓勵其牽頭開展行業數據標準制定、數據流通規則設計與跨主體數據協同創新實踐，帶動產業鏈上下游的中小企業共享數據資源、共創應用場景，為數據要素市場化配置改革筑牢生態根基。

在此基礎上，重點借鑒國家數據要素綜合試驗區的改革經驗，系統整合公共數據資源、企業和個人數據資源，充分調動各類市場主體在數據供給、流通和使用過程中的積極性與創造性，在更大范圍、更深層次、更高水平上，有效釋放數據要素的放大、疊加、倍增效應。

3.加快推動數據要素市場化配置改革

加快推動數據要素市場化配置改革，不能一蹴而就、畢其功于一役，而應持之以恒、久久為功。既要因時因勢，提高數據要素市場化配置改革舉措與宏觀政策取向的契合度，使之更有利于穩就業、穩企業、穩市場、穩預期，又要因地制宜、因業施策，兼顧數據要素市場化配置改革舉措與政策微觀落地實施的協同性，使之更有利于實操化、區域化、產業化。

健全數據要素流通的基礎體制機制。數據要素流通是持續釋放數據要素市場化配置改革紅利的重要前提。應優化有利于數據有效供給與合規利用的產權制度體系、市場流通體系與合規監管體系等。在產權制度體系方面，提高數據確權對保障數據主體權益、促進數據流通和釋放數據價值重要作用的認識，完善多層次數據產權制度。在數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權分置的前提下，完善數據確權程序與登記規則。在市場流通體系方面，形成“國家級—區域級—行業級”的數據交易場所戰略布局。國家級數據交易場所發揮合規監管功能，區域級、行業級數據交易場所立足區域需求，發揮聚焦特定場景的節點支撐和行業洞察功能。推動數據交易場所對接國際市場，完善規則銜接與爭議解決機制，打造數據跨境流通的“新樣板”。在合規監管體系方面，建立數據合規監管“白名單”制度與動態評估體系。通過發揮“白名單”制度的導向功能和動態評估體系的反饋功能，強化反壟斷和反不正當競爭，完善行業自律機制，引導市場有序發展。

構建數據要素流通的基礎設施體系。數據基礎設施是持續釋放數據要素市場化配置改革紅利的關鍵支撐。應將提升數據要素流通基礎設施水平擺在更加突出位置，打通數據流通動脈、暢通數據資源循環、推進數據應用開發，形成高效智能、安全可信的基礎設施支撐體系。全面洞察以數據為關鍵要素的數字經濟對數字基礎設施建設的內在要求，按照統一目錄標識、統一身份登記、統一接口標準，統籌推進傳統基礎設施數字化升級改造與新型數據基礎設施建設?！笆逦濉睍r期，根據標準化、多層次、全方位數據安全防護技術框架建設要求，統籌區塊鏈網絡、聯邦學習、隱私保護計算平臺、可信計算等多重安全技術相關基礎設施的戰略部署，進一步加強東北等承擔維護國家“五大安全”責任地區的算力基礎設施建設，實現政務、農林、制造、交通、能源等敏感數據絕對安全傳輸。

建設開放共享安全的全國一體化數據市場。全國一體化數據市場是我國著力推動數據要素由基礎性資源向戰略性資源轉化，持續釋放數據要素市場化配置改革紅利的重要抓手。打造開放共享的市場，使其能夠容納公共數據、企業數據、個人數據，消除各類“數據孤島”，劃分不同層級數據交易場所，接軌國際規則，允許國內國外各類市場主體平等參與競爭，讓各類市場主體應享盡享數據要素流通帶來的發展紅利。打造安全有序的市場，使其能夠形成可信數據空間的全生命周期安全保障機制，為打造跨地域、跨場所、跨企業的互聯互通體制機制掃清安全障礙，引導各類市場主體遵循適用于場內集中交易與場外分散交易的數據流通規則和數據交易范式，促進市場健康發展。

營造激發各類數商活力的市場生態體系。各類數商是持續釋放數據要素市場化配置改革紅利不可或缺的重要力量，應著力發揮服務型、技術驅動型等各類數商作用，讓數據要素“聚起來”“動起來”“用起來”。鼓勵各類數商參與數據市場建設。實施積極的政策引導，提高對數據經紀、合規評估等各類數商的扶持力度，因地制宜出臺支持舉措，創新投融資模式，全面營造良好的數據服務生態。推進數商信用信息共享與跨域資質互認。對數商實行統一的市場準入和負面清單制度，圍繞多元數據服務，加快制定統一的技術標準、服務流程與質量評估規范，探索數據經紀人資質認證方案，引導各類數據交易場所帶動數據中介服務的標準化、規范化。引導各類數商集群式發展，在制造、商貿等產業數字化方面，培育數據資源類數商；圍繞AI大模型、數鏈融合、隱私計算等，做強技術驅動型數商；做大數據合規咨詢、質量評估、資產評估、數據交付、國際數據經紀、離岸數據服務等第三方服務類數商。