王建植

数据要素是数字经济高质量发展的核心生产要素。加快培育安全高效的数据要素市场，充分发挥数据要素作用是贯彻落实新发展理念、构建新发展格局、实现中国式现代化的战略选择。近日，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（又称《数据二十条》），郑州如何结合自身优势，探索形成数据要素市场化改革的“郑州模式”，是当前需要思考和解决的问题。

一、汇聚高质量数据资源，确保市场化基础

2022年8月22日郑州数据交易中心成立。河南全省18个地市平台公司均出资参与建设郑州数据交易中心，挂牌数据产品主要包括数据服务、数据报告、API接口、数据应用等多种类型，涵盖通信、电力、交通、气象、金融等多个领域。郑州数据交易中心应抓住此次机遇，多举措推动数据高质量采集汇聚，为培育和发展数据要素市场打好坚实的基础。

从微观层面，探索建立个人数据账户制度。在公民数字身份基础上，实现个人数据账户身份信息和业务数据的分离，明确实质知情同意为个人数据的采集原则。个人数据账户采取“商业主导+政府分级监管”的管理模式，对于不涉及生物信息、宗教信仰、金融财务等非敏感数据，可对相关活动和机构实行事后备案管理即可，确保实现个人数据全面采集。

从中观层面，引导企业加强数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、生态保障、数据应用等全生命周期管理，推动工业设备互联互通机制，制定关键设备数据接口标准， 覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程，逐步实现企业数据高效互通和高质量汇聚。

从宏观层面，丰富公共数据资源体系，加强人口、法人、信用、宏观经济治理、自然资源和空间地理等公共数据库，开展数据资源统计调查，引导政府部门、公共机构、企业开展数据资源编目工作，制定规范的数据质量评估监督、响应问责和流程改善方案，形成数据质量管理机制。

二、构建流通交易服务生态，促进市场化发展

第一，构建完善的流通交易服务体系。鼓励经营主体参与数据要素市场化，打造郑州数据交易中心、数据商以及第三方专业服务机构共同组建的数据交易市场生态机制，将多种所有制的数据交易流通服务平台纳入数据产业，有序竞争，融合场景化需求，探索构建高效的标准化交易服务流程和专业的运营管理体系，实现数据产业的高质量发展。一方面整合数据供给端，将金融和通信等数据密集型行业进行合理匹配，拓展具备资源优势的大型数据商；另一方面改进数据需求端，将智能制造、生物医学、新能源汽车等核心领域的行业数据形成规模数据商，发展成为具备科技创新型专业数据服务团队。

第二，形成高效可信的流通交易环境。数据流通交易服务机构应当针对数据交易主体、交易标的、交易平台、交易行为进行合规评估、合法审计，确保数据要素流通交易全流程合法合规，打造高效可信的流通交易体系，形成安全、可信、可控、可追溯的数据交易环境。利用区块链技术为数据流通交易服务机构提供可执行的方案，将数据要素分类分级，确权授权。当数据所有权的归属无法达成共识的情况下，可优先明确企业和政府部门等作为数据采集者和使用者对数据的使用权和收益权，利用隐私计算技术做到“可用不可见”，可计量可追溯的数据可信流通交易环境，提高数据流通交易效率。

第三，改善数据价值化和资产化的有效机制。数据流通交易服务机构可以在评估、审计、创新三个方面为改善数据价值化和资产化的有效机制提供综合支撑。一是数据资产评估，对数据资产的信息属性、价值属性、法律属性等进行评定和估算，为数据产品交易价格形成和数据资产价值的定量管理机制提供基础。二是数据资产审计，将数据产品供给方和需求方的交易记录进行数据资产有效性审计，作为形成相关主体数据资产列表的重要依据。三是数据资产创新，联合金融机构探索开展数据银行、数据保险以及数据信托等创新业务。

三、打造数据应用场景，拓展市场化范围

数据融合应用是构建数据要素市场化的关键动力， 聚焦重点领域，以融合应用场景为牵引，进一步完善数据要素市场的供需对接机制。现有数据有效供给与数据应用需求不匹配问题突出，成为制约数据要素市场发展的难点之一。

从供给端来看，应着力提升数据平台能力，以应用场景为牵引，进一步完善数据要素市场的供需对接机制，切实解决数据市场供需错配问题，强化数据应用支撑作用，助力打造数据应用生态，以数据流通降低中小制造业企业数据应用的壁垒，实现多方联动，共同推进跨部门、跨领域、跨行业、跨企业的多方数据融合关联，打通“数据孤岛”，形成全要素、全产业链、全价值链的全面连接，释放数据要素乘数效应。

从需求端来看，应加快数据全过程应用，创新应用场景。由政府主导，企业参与，探索建立多方数据融合制度标准，加强融合数据的规范应用。鼓励数据交易主体和数据商开展多方数据汇集、加工、建模、分析等服务。征集多方数据融合在各领域的解决方案，通过示范项目、样板区等方式，推动数据要素与农业、工业、服务业及政府治理等多领域深度融合应用。主要表现在鼓励农业、工业、服务业等领域充分开发利用数据，实现不同产业的研发设计、生产制造、产品运维、经营管理的业务全流程综合应用，改善企业研产供销数据的应用水平，为发展数据要素市场以最大限度运用数据服务经济社会提供支撑。

四、加强数据安全治理，夯实市场化底线

安全是数据要素市场化过程中必须守住的底线，也是制约数据要素市场化发展的天花板。2021年，《数据安全法》《个人信息保护法》的正式实施，标志着数据安全跨入了重要发展里程碑，随着相关法律体系逐步完善，为数据要素市场化的发展提供了保障。

第一，推动数据安全产业创新体系建设。鼓励数据安全服务机构提供体系化安全解决方案，不断丰富个人数据、企业数据和企业数据的服务内容，通过新技术升级数据安全产品，提高多种数据类型产品和不同需求场景匹配度，满足各垂直行业以及中小客户的个性化需求。支持针对不同种类数据要素的市场化运营模式的本地化、多元化、个性化分类探索，形成系列案例，提炼数据安全存在的普遍难题和瓶颈，针对性建构和完善以使用数据为目的、体现数据价值的差异化和个性化模式，不断优化数据产业的市场化和价值化机制，构筑适应大数据场景的数据要素安全服务创新体系。

第二，加强数据安全产业防护体系建设。坚持开发利用与数据要素安全并重，在国家层面打造数据要素跨境安全通道，包括打通跨境数据流通关卡，完善跨境数据安全保护制度，加强数字技术交流，实施安全、包容和公平的数据技术国际合作，充分体现数据产业价值，释放数据要素安全需求，在保障数据要素安全的前提下实现数据要素流通。在企业层面采取面向过程的管理方法，进行数据要素安全治理工作，融合本企业的核心业务过程，对数据管理能力进行评估和改善，围绕数据生命全周期对数据要素安全的目标、原则、制度进行逐一治理落实，使管理工作可视化、可评价，推动数据要素安全产业高质量发展。

第三，统筹数据安全产业联动体系建设。从优化产业生态方面讲，需要加强数据安全配套政策、标准建设，发展数据安全保险。在产品研发、应用推广、高端人才等方面深化交流合作，促进创新链、产业链优势互补，加快建立长效协同机制。加强数据安全产品、服务、建设等产业创新与应用评价，引导形成以技术实力、服务能力为导向的良性市场竞争环境。从培育数据安全人才方面讲，需要实施体系化培养，实现高校、互联网企业协同育人，要实现跨学科培养，注重实践、注重应用和对前沿技术的学习。围绕数据安全技术产品、解决方案、服务等方面扩充数据安全人才力量，培养和打磨形成一支实力雄厚的研究和工程化团队，推动实现关键核心技术的突破。

五、结语

数据要素市场化是一个系统性工程。笔者运用底层理论的架构、面临困境的挖掘以及相应的解决之道的政策研究逻辑阐述了形成“郑州模式”数据要素市场化的改革路径，为政策研究提供了一种更具理论性的方法。 （作者系河南牧业经济学院经济与贸易学院跨境电商教研室主任）