在大数据、云计算和人工智能等新一代数字技术迅猛发展的当下，数据已然成为新的关键生产要素，为经济社会各领域的创新发展注入了强劲动力。数据要素价值化，可重构传统生产要素体系，促使技术、资本、劳动力和土地等要素深刻变革与优化重组，是我国数字经济持续健康发展的重要保障，也是畅通国内大循环、提升国民经济运行效率、构建新发展格局的必然选择。

数据要素价值化：成效与挑战并存

我国在数字经济发展布局上早已起步，制度建设、数字基础设施建设以及技术应用创新等方面均取得一定成果。制度建设逐步完善体系，数字基础设施初具规模，数字技术的应用与创新也迈向新台阶。

然而，数据要素价值化管理仍存在诸多问题。数据资源虽丰富，但“大而不强”，呈现“三多三少”态势，即原始数据多但价值数据少，孤立数据多而融合数据少，通用数据多场景数据少。数据要素资源化方面，数据清洗成本高昂，占项目总投入的35% – 50%，企业多依赖采集公开数据，采购数据服务及加工后数据占比小，专业化、市场化交易获取高质量数据资源模式尚处探索阶段。数据要素资产化推进缓慢，确权模式单一、交易规则不明、监管体系不完善等堵点，影响了市场主体积极性，整体仍处于起步阶段。数据要素资本化规模有待提升，北京虽有75%的数据标注头部企业总部，但受交易和流通制度缺失影响，数据价值增值存在障碍，相关创新服务需求无法满足。

实现数据要素价值化的主要途径

推动数据开放共享

加快推进数字经济相关制度立法，出台实施细则明确开放边界。针对地区“数据割据”现象，制定正面与负面清单，在保护国家秘密、商业秘密和个人隐私前提下，最大程度推动数据开放。打破不同主体间的数据壁垒，建设统一数据资源平台，实现数据融通汇聚和开放共享。

培育完善数据要素市场

建立数据确权机制，依托各地区数据交易所，开展试点示范工程，对不同类型数据权属界定和流转进行动态管理。构建数据定价模型，完善评估机制，形成数据资产目录和资产地图。推动数据跨区域共享，衔接区域资源与算力，加强政企数据交流合作，构建区域协同新格局。

加快发展数据要素产业

结合各地优势产业，发挥相关机构和交易所职能，培育数据驱动型标杆产业集群。建立统一认定标准，培育示范企业，降低创新企业准入门槛。支持行业龙头企业发展数据资产管理、交易和服务产业，构建完善的数据资产化运营生态。

培养数据要素人才

分析人才储备现状，推动人才战略实施。结合产业需求，加强数字人才知识与能力培养，打造复合型“数字工匠”。以国际视野前瞻性布局，加大数字经济领域高层次人才引进和培育力度。

加强数据要素保护

健全数据安全保护地方性法律法规，与新出台相关法律衔接，形成完备体系。推动数据安全监管体系建设，覆盖数据全生命周期。完善数据监管治理体系，建立风险预警和应急处置机制。

推动数据要素价值化发展的对策

激活经营主体参与活力

利用我国优势，推动行业、企业数据资产化，以数字经济带动数据需求链，激活主体积极性。借助人工智能等领域数据资产，提升科技独角兽企业应用水平和服务能力。加大关键数字技术攻关投资，加强基础设施建设，优化供给环境。

完善数据要素资源体系

借鉴经验，组织联合开展数据资源编目，建立统一开放采集标注平台，推动数据高质量汇聚。建设市场化配置机制，引导数据与产业创新要素融合，探索“四链协同”制度框架。

促进数据要素交易流通

将数据作为新动能，参与国际标准制定，构建标准化体系。建立数据确权机制，确定权利类型和主体，建立定价规则和全流程交易流通平台，营造良好市场环境。

拓宽数据要素应用场景

建设高水平数字产业集群，推动重点行业大数据应用，开放多元化应用场景，发挥数据赋能效应，构建创新融合数字生态。

展望未来，我国应坚持政府引导与市场机制结合，强化数据要素融通制度保障，通过制度和技术创新双轮驱动，打通环节壁垒，将构建数据要素价值化生态系统融入多个发展命题，为经济高质量发展下先手棋、打主动仗。