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我国高度重视培育数据要素市场，出台多项政策文件和法律法规，数据要素制度体系基本形成。2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》；2018年3月，国务院办公厅印发《科学数据管理办法》；2020年4月，发布《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》；2022年12月，发布《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面提出20条政策举措；2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确数据资源的确认范围和会计处理适用准则等；2024年1月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，推动数据在不同场景中发挥出乘数效应。
中国信息通信研究院2023年4月发布的《中国数字经济发展研究报告（2023年）》显示，我国数字经济进一步实现量的合理增长。我国数字经济发展情况（2017—2022年）如图1-1所示，2022年我国数字经济规模达到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，已连续11年显著高于同期GDP名义增速，数字经济占GDP比重相当于第二产业占国民经济的比重，达到41.5%。由此可见，数字经济已成为我国国民经济增长要素的重要一员。
图1-1 我国数字经济发展情况（2017—2022年）
资料来源：中国信息通信研究院，2023
我国数据基础制度体系的建立，对进一步激活数据要素潜能和做强做优做大数字经济具有重大意义，有助于增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》从总体要求、建立数据产权制度、建立数据要素流通和交易制度、建立数据要素收益分配制度、建立数据要素治理制度和保障措施六个维度提出具体意见。
1.明确数据基础制度总体要求
数据基础制度坚持以维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密为前提，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线，以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点，深入参与国际高标准数字规则制定，构建适应数据特征、符合数字经济发展规律、保障国家数据安全、彰显创新引领的数据基础制度，充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利。数据基础制度指导思想导图如图1-2所示。
图1-2 数据基础制度指导思想导图
数据基础制度工作原则如图1-3所示。一是遵循发展规律，创新制度安排；二是坚持共享共用，释放价值红利；三是强化优质供给，促进合规流通；四是完善治理体系，保障安全发展；五是深化开放合作，实现互利共赢。
图1-3 数据基础制度工作原则
2.建立数据产权制度
建立数据产权制度是为了适应数字化时代的到来和数字经济的蓬勃发展，解决数据作为一种新型生产要素在使用、流转、交易、保护过程中产生的权益归属和价值分配问题。明晰产权归属：数据产权制度通过法律手段界定了数据资源的所有权、使用权、转让权和收益权等各项权益，明确了数据产生的各个环节中各个主体的权利边界，确保数据来源清晰，权责分明。促进数据流通与共享：通过数据产权制度，可以在尊重和保护数据主体权益的基础上，规范数据的合法流通与交易，打破数据孤岛，促进数据要素的市场化配置和价值最大化。推动数字经济有序发展：完善的数据产权制度是数字经济健康有序发展的基石，它能够为数据交易市场设立游戏规则，降低交易成本，提高市场资源配置效率，同时引导和规范数据产业的结构优化和转型升级。实现数据要素价值：数据产权制度有助于构建合理的数据收益分配机制，确保数据产生的经济效益能够合理回馈给数据的生成者和使用者，促进数字经济的公平公正和可持续发展。
3.建立数据要素流通和交易制度
数据要变为可交易流通的数据资产，需要经过归集、清洗、治理、确权，然后根据国家的合规政策进行场内和场外交易。数据的价值跟普通商品不一样，其价值更多地通过数据使用和赋能的产业来体现，且不一定要交易数据本身，而是通过数据的计算、使用就能将数据价值交换出来。通过数据服务商，可以为数据交易方提供数据产品开发、发布、承销和数据资产的合规化、标准化、增值化服务，促进提高数据交易效率。合规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训等也需要第三方专业服务机构来提升数据流通和交易全流程服务能力。
4.建立数据要素收益分配制度
通过隐私计算+区块链相结合的技术手段，可以翔实地记录数据提供方和算法模型开发方在数据流通过程中的参与度和贡献值，以此作为收益产出分配的客观依据。合理倾斜向数据价值和使用价值的创造者。激励导向是指数据价值各环节的投入有相应回报，它基于数据价值创造和价值实现。
政府作为公共数据的持有方和管理方，只有推动公共数据开发利用，才能有效促进公共数据的价值挖掘，在过程中建立公平合理的收益分配机制，从而更好发挥政府在数据要素收益分配中的引导调节作用。
5.建立数据要素治理制度
为了确保数据安全贯穿整个数据治理过程，需要构建全链路的数据安全风险监测与管控机制。数据要素治理制度聚焦于咨询规划、身份安全、数据流通、数据保护四个方向，提供面向全场景、全链路、全生命周期、数据治理全过程的数据安全解决方案；利用平台统一管控数据安全的能力，并进行风险感知及安全运营。数据要素治理制度能够保障数据的全生命周期安全性。
6.建立数据要素保障措施
为了保障数据要素的高效发展，国家将加大统筹推进力度，创新政策支持，鼓励地方和行业在制度建设、技术路径及发展模式方面先行先试，并推动企业建立完善的数据合规管理体系。在党和政府的全面领导下，强化跨地区、跨部门的协同联动，推进数据基础制度建设。通过加快发展数据要素市场，支持数据要素型企业发展，提升金融服务水平，并鼓励试验探索，特别是在数据要素的产权、定价、流通等方面，逐步完善相关政策与标准，推动数据基础制度不断丰富和完善。
《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出，到2026年底，数据要素应用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%。
1.政策背景
作为新型生产要素，数据已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理各环节，成为推动经济社会高质量发展的关键动力。我国数字经济快速发展，数字基础设施规模能级大幅跃升，数字技术和产业体系日臻成熟。当前，各行各业积累了大量数据，根据2024年4月召开的全国数据工作会议上的最新信息显示，经初步测算，2023年我国数据生产总量超过32ZB。这表明我国已是全球数据大国，让流动的数据创造更多价值是未来方向。但是，数据要素开发利用刚刚起步，还存在数据供给质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不够等问题。
实施“数据要素×”行动，就是要发挥我国超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，推动数据要素与劳动力、资本等要素协同，以数据流引领技术流、资金流、人才流、物资流，提高全要素生产率；发挥数据要素报酬递增、低成本复用等特点，培育基于数据要素的新产品和新服务，催生新产业、新模式，培育经济发展新动能，从而实现经济规模和效率的倍增。
为充分释放数据要素的乘数效应，首先，需深化数据挖掘与分析，以精准洞察市场趋势和消费者需求，进而指导产品和服务创新，提升业务价值；其次，推动数据跨领域、跨行业的融合应用，打破信息孤岛，实现资源共享，以释放更大的经济效益和社会效益；再者，加强数据安全保障，确保数据在收集、存储、处理和应用过程中的安全性和隐私性，为数据要素的广泛应用提供坚实保障；最后，优化数据要素市场环境，建立健全数据交易规则和监管机制，促进数据要素市场的健康发展，为数据要素发挥乘数效应提供有力支撑。通过上述措施，可以有效发挥数据要素的乘数效应，推动经济社会的高质量发展。
2.总体目标
在重点行业领域，深入挖掘高价值数据要素应用场景，积极激励更多主体参与数据要素的开发与利用，以释放其潜在价值。同时，通过寻找并设立试点，不断完善数据要素的价值释放机制，让在数据应用上取得显著效果的领域发挥示范引领作用。在此过程中，充分发挥市场与政府的作用，推动数据资源的有效配置，并致力于扩大公共数据资源的供给，以满足社会经济发展的需求。此外，始终将安全作为数据治理及流通的核心要素，贯穿于全过程，同时积极促进跨境数据的安全、合规流通，以推动全球数据资源的共享与利用。
到2026年底，通过数据要素乘数效应，打造300个以上标杆性的典型应用场景，涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区，并培育一批优质的数据商和第三方专业服务机构，这里包含数源方、数据使用方、数据加工方等。数据产业年均增速超过20%，数据交易规模大幅提升。
3.重点领域
在重点行动中，明确提出了包括智能制造、智慧农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新等在内的12个关键数据要素应用领域。这些领域均致力于通过多方数据的深度融合与协同应用，进一步挖掘和释放数据要素的巨大潜力，为相关产业的创新发展提供有力支撑。
在智能制造领域，通过打通供应链上下游的数据壁垒，实现数据的互联互通和共享利用，为智能制造提供精准、高效的数据支持，从而推动制造业的智能化升级和转型。
在智慧农业方面，农业生产种植数据与第三方企业、平台、商贸流通等数据的有效融合，为智慧农业的发展提供了丰富的数据资源。通过数据分析与挖掘，能够精准指导农业生产，提高农业生产的智能化水平和效益。
在商贸流通领域，注重将客流数据、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据与订单需求、物流、产能、供应链、支付等数据相结合，形成全面、精准的市场分析，有效促进商贸流通的高效运作和优化升级。
对于交通运输、科技创新和文化旅游等行业，强调要结合多方数据及人工智能平台的优势，推动行业的创新发展。例如，通过实现不同交通行业数据的互联互通，为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供有力的数据支撑；同时，积极培育行业人工智能平台和工具，助力交通运输企业提升运输效率和服务质量。
此外，在金融服务领域，基于科技、环保、工商、税务、医疗等多维度数据资源，结合人工智能算法对金融市场、信贷资产、风险核查等进行深入分析，为金融机构提供精准的风险预警和防范机制，增强其反欺诈、反洗钱能力，保障金融市场的稳健运行。
4.保障支撑
通过提升数据供给水平、优化数据流通环境等来强化保障支撑数据基础制度。首先，需要完善数据资源体系，包括在重点领域开展行业共性数据资源库建设，加强公共数据资源供给，支持在重点领域开展公共数据授权运营。其次，需要建立健全的标准体系，充分激发数据生产力乘数效应的有效发挥，逐步推动数字经济走向高级阶段。
数据价值的产生在于流通，因此，数据要素交易流通是释放数据价值的前提。优化流通环境，打造安全可信的流通环境等措施则必不可少，需要建立健全数据安全治理体系，加强数据安全保障，深度利用隐私计算、可信数据空间、区块链等技术，提高多主体间数据共享效率，促进数据合规高效流通使用。
需要培育流通服务主体，比如培育一批创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构，助其融资，支持上市；鼓励有实力的数据安全企业，开展基于云端的安全服务，比如提供SaaS化的隐私计算服务，数据分类分级、数据脱敏等服务。