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　　在数字经济时代，数据作为第五大生产要素，正成为重构地方经济增长模式的核心动力。国家层面，《数据安全法》《个人信息保护法》及《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》（以下简称“数据二十条”）构建了数据要素市场化制度框架，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》进一步明确了数据赋能实体经济的路径。地方层面，浙江、广东、上海等地率先开展数据要素综合试验区建设，贵州以全国首部大数据地方法规破解权属困境，合肥、赣州加速可信数据空间建设，地方实践正从单点突破迈向体系化创新，数据要素的乘数效应在产业转型、民生服务、治理升级中加速释放。本文通过剖析地方数据要素发展现状、问题及对策，为地方经济数字化转型提供理论支撑与实践参考。

　　（一）各省市正通过差异化制度设计破解数据要素化障碍。东部沿海地区依托数字经济发展优势，在数据产权分置改革、数据交易市场建设、跨境数据流动试点等领域率先探索。例如，广东推动“数据二十条”落地实施，上海打造国家级数据交易所，通过构建完善的数据要素市场化配置体系，激活数据要素在科技创新、产业升级等领域的核心驱动力。中西部地区则聚焦数据资源整合、产业数字化转型需求，着力完善“数据要素与传统产业融合”的制度保障。例如，湖北出台《湖北省数字经济促进办法》，通过设立专项基金、明确数据应用场景权责等制度设计，引导数据要素向汽车、装备制造等优势产业聚集，以制度创新弥补技术与市场短板，逐步构建符合区域特点的数据要素化生态。

　　（二）场景应用突破成为数据要素价值释放的关键。当前地方数据应用场景建设呈现明显特征。一是政务数据率先破冰。政务数据在公共服务、社会治理等领域广泛应用，如南京“医疗高质量数据集”整合医保结算、医院诊疗数据，成为江苏省首批9个“跑起来”数据集之一，盐城市盐都区“民生服务信任核验”数据集通过用户授权整合社保、不动产数据，将核验时间大幅缩短。二是产业数据深度融合。制造业领域通过数据场景建设，实现全链条效率提升，如佛山“美的智慧供应链平台”，整合产业链数据，支持链主企业打通供应链上下游数据，实现敏捷柔性协同制造，提高整体生产效率。三是社会数据创新应用。依托企业数据与公共服务数据的跨界融合，催生多元服务形态，如杭州支付宝平台接入交通出行、政务服务等数据，推出“信用就医”场景，用户凭信用分可享受先诊疗后付费服务。

　　（三）数据要素从资源到资产的转化路径逐步清晰。在入表实践层面，多地通过制度创新破解数据资产计量难题，为数据要素“登堂入室”提供合规依据。2024年1月，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》落地后，企业数据资源入表进程加速，桐乡、成都、泉州等城市率先试点，推动数据资产评估标准化，明确数据资源入账价值，助力企业实现数据资产化。在金融创新方面，多地探索数据资产抵押贷款、数据保险等金融产品，为数据资产注入流动性，形成“价值发现—融资赋能—产业反哺”的良性循环。同时，各地数据交易生态的完善也为数据要素流通提供有力支撑，让数据资产在流通中实现价值倍增。

　　（一）数据产权界定模糊，资产化进程受阻。当前数据产权划分呈现“三难三乱”特征。一是所有权归属难、界定标准乱。个人信息数据、企业经营数据与公共数据的边界模糊，缺乏统一界定标准，导致数据确权容易出现纠纷。二是使用权分配难、授权流程乱。数据“可用不可见”的授权模式尚未普及，企业获取数据使用权时需经过多层审批，且不同地区的授权流程差异显著，增加了数据流通的复杂性和不确定性。三是收益权分配难、利益协调乱。数据加工环节的贡献值难以量化，原始数据提供方与加工方的收益分成缺乏依据，导致数据价值分配不均，阻碍了数据要素的有效流通。

　　（二）技术与业务“双滞后”制约产业融合。当前数据应用呈现“三多三少”特征。一是表层应用多、深度赋能少。多数场景集中于金融风控、政务服务等易见效领域，而工业制造、智慧服务等核心产业融合进展缓慢。二是数据孤岛多、协同应用少。不同行业不同企业的数据格式差异大，多源异构数据互通存在技术壁垒，需大量定制化开发。三是短期项目多、长效机制少，导致数据应用难以持续深化，难以形成规模效应。

　　（三）安全风险与应用需求失衡。当前数据安全与应用的矛盾呈现“三强三弱”特征。一是合规要求强、适配措施弱。《数据安全法》《个人信息保护法》等法规对数据处理提出严格要求，但中小企业普遍缺乏合规处理能力，适配措施不足导致合规成本高。二是风险感知强、防控能力弱。企业对数据泄露、滥用等风险的警惕性较高，但缺乏专业的安全监测工具，难以防范数据流通应用中的安全风险。三是管控力度强、灵活应用弱。部分地区为规避安全风险，对数据流通设置过度限制，导致数据难以进行跨区域跨领域的应用。

　　（一）构建“三位一体”规则体系。一是创新产权分置机制，制定数据持有权、使用权、经营权分置方案，明确权利边界，建立“原始数据不出域、数据可用不可见”的授权模式。二是优化流通交易规则，建立统一的数据产品登记、评估、定价体系，确保数据价值合理体现。三是健全权益保障机制，明确数据提供方与加工方的收益分配比例，促进数据要素高效流通。

　　（二）打造“三链融合”产业生态。一是强化产业链基础。依托区域数据交易中心，培育“专业化、场景化”数商集群，重点扶持数据加工、行业解决方案、数据安全服务等领域。二是延伸价值链应用。实施“数据要素×”倍增计划，聚焦医疗、工业等高价值领域，打造高质量数据集，聚焦养老、社会保障等民生服务领域，扩展数据应用场景。三是创新资本链支撑。发展数据资产金融，推广数据知识产权质押模式，探索数据资产证券化，建立“财政引导+社会参与”的投融资机制，促进数据要素的高效配置与价值转化。

　　（三）突破流通与安全瓶颈。一是强化技术护航能力。推广隐私计算、区块链等技术在数据流通中的应用，建立“数据可用不可见”的技术屏障。二是统一安全标准规范。完善跨区域、跨行业的数据分类分级标准，明确不同安全等级数据的流通范围与管控要求，推动数据安全接口、加密算法等技术标准互认，降低跨域流通的合规成本。三是创新动态监管模式。建立“事前合规评估+事中实时监测+事后追溯问责”的全流程监管体系，探索数据流通白名单制度，对信用良好的企业简化审批流程；同时设立数据安全监管沙盒，为新技术、新模式提供可控的测试环境，在保障安全的前提下加速创新应用落地。返回搜狐，查看更多