数据要素市场化进展综述

随着数据要素市场培育相关政策的加速完善,产业实践不断走向深入,在取得了积极进展的同时,仍然面临着数据质量不高、数据应用程度不深、数据产权和交易等基础制度缺失、数据安全治理落实不到位等挑战。应对这些挑战,需要从制度建设和技术创新两个方面发力。此外,随着数据要素探索的不断深入,需密切关注数据要素制度和数据技术创新之间的适应性,秉持敏捷迭代的思路不断调整优化,保持效率与公平、发展与安全的平衡。     

数据要素市场化的理论内涵、现实挑战和实践路径

数据要素是数字经济时代的全新生产要素,数据要素市场化在数字经济推进经济高质量发展中具有显著的战略意义.目前,全球对于数据要素的认识仍然处在积极探索中,正确把握数据要素市场化的新内涵、新特征、新要求、新挑战至关重要.在对数据要素市场化的理论内涵和重大意义进行系统阐述的基础上,通过数据要素市场化指数测度发现我国当前数据要素市场化起步晚、起步缓,面临数据产权确权难、数据价值评估难、数据交易流通难、数据保护监管难等挑战,从而从加快数据汇聚、推动数据流通、深化数据应用、强化数据安全等方面提出具有实践价值的解决路径.     

我国数据要素市场培育进展与趋势

数据要素市场建设是一项长期、系统的复杂工程。在相关政策和机制的加速完善过程中,数据要素市场培育相关的产业实践不断深入,取得了一定的积极进展,但仍面临着数据供需不充分、流通规则不完善、配套支撑不健全等瓶颈和阻碍。随着数据基础制度的加快落地,我国数据要素市场有望从强化公共数据供给应用、加快构建数据交易流通规则体系、完善数据要素市场生态等方面继续突破。     

智能网联汽车数据要素流通综述

智能网联汽车已成为全球汽车产业发展的焦点,伴随汽车网联化程度的持续提升,基于数据的产品研发、服务延伸逐渐牵引汽车产品服务模式变革,智能网联汽车数据资产迅速攀升。在国家大力发展数据要素市场的背景下,智能网联汽车领域的数据具有巨大的挖掘价值,有望通过数据要素流通,提升汽车产品研发生产质量和效率,助推智能网联汽车产业高质量发展。从智能网联汽车数据流通潜在价值场景出发,分析数据要素制度在智能网联汽车领域的适用情况,识别我国智能网联汽车数据流通中存在的问题并提出相应发展建议。     

数据要素市场建设的关键突破口:公共数据授权运营

公共数据体量大、价值高,是国家数据要素体系的重要组成部分,且因其产生过程、管理方式、内容特点等方面有别于企业和个人数据,相较而言权属结构更为清晰。因此,公共数据的开放和开发利用,是数据要素市场建设的关键突破口。当前,各地方、各行业积极探索公共数据授权运营,取得了一定进展,但在源头供给、数据运营和收益分配等方面仍存在一些瓶颈问题亟待解决,亟需按照数据要素基础制度建设的总思路,加快公共数据授权运营制度创新,更好发挥政府作用,推进数据要素市场的繁荣与可持续发展。     

数据要素标准体系建设研究

数据作为一种新型生产要素,正在迅速融入生产、生活和社会管理的各个环节,对社会生产方式变革和人类生活方式变化意义重大且影响深远。而标准是经济活动和社会发展的技术支撑,是国家基础性制度的重要组成部分。数据要素体系标准化使数据要素建设有规可依、有章可循,将有效促进数据要素市场体系建设,充分发挥数据要素作用。     

数据要素市场建设中的企业数据合规分析

数据要素市场建设对企业数据合规提出了更高要求,企业需要及时调整数据合规思路。结合我国近年来数据合规监管趋势以及企业数据合规面临的挑战,从数据分类分级、数据源合规以及企业数据合规能力体系等角度提出企业在新形势下的数据合规思路。     

"数据信托"探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻.数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践.结合我国法律制度环境与数字经济...     

“数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻。数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践。结合我国法律制度环境与数字经济发展战略导向,提出未来我国数字信托发展的设想与建议。     

区块链技术赋能数据要素价值流通的路径

为探究数据要素实现价值流通的有效方式和路径,文章提出基于区块链技术建立分布式账本和智能合约,实现数据的透明性、可追溯性和可验证性,提供安全可控的方式来共享和管理数据。讨论实现数据要素价值流通的关键因素,包括安全与隐私保护机制、数据质量与可信度验证,以及参与者的激励与奖励机制等。研究结果表明,区块链技术为数据要素的价值流通提供新的思路和方法,可以推动数字经济时代数据要素价值的有效释放。     

基于知识联邦的数据要素流通创新体系

随着大数据和人工智能的蓬勃发展,如何保护数据安全已然成为亟需解决的问题。在此背景下,隐私计算技术提供了一种新型的数据要素流通模式。结合大数据、人工智能、密码学,提出一种基于知识联邦的数据要素流通创新体系以解决当前数据要素流通面临的初级业务问题,以及不同等级数据的安全性和隐私性问题,充分发挥数据的业务价值,并实现量化,通过数据价值评估推进数据要素市场流通的良性循环。     

数据流通才能发挥要素价值

数据要素市场化配置的关键在于通过数据流通,使数据资源流向市场最需要的领域和方向,在生产经营活动中产生效益,以释放数据要素的价值。     

公共数据要素价值链研究

针对公共数据要素提出了以数据采集汇聚、数据处理及融合、数据流通和应用为核心活动的价值实现过程,设计了包含数据级、特征级和决策级3个层次的公共数据融合模型,进行公共数据的多元价值构建。     

孟庆国:以公共数据为抓手推动数据要素市场建设

近期,为充分发挥数据要素价值,让数据更好地赋能数字经济高质量发展,中央布局不断,继去年年底发布“数据二十条”后,又于今年3月组建国家数据局,从规则制定、体系完善等方面加快推动数据要素市场建设。其中,公共数据作为国家重要的数据资源一直备受瞩目,如何使公共数据在数据要素市场建设中发挥应有的作用?公共数据的开发与运营面临哪些困难与挑战?应该从哪些方面着手去推进?在开发利用的同时又该如何保障公共数据的安全?带着这些问题,《中国信息界》专门采访了清华大学公共管理学院教授、清华-中国电子数据治理工程研究院院长孟庆国,与他共同探讨我国公共数据开发与治理的现状、挑战与未来。     

可信数据空间助力数据要素高效流通

数据要素目前已经上升到国家战略高度,而如何通过数字技术创新,在保障原始数据“可用不可见”前提下,安全可信的开展数据流通,是当下推动数据要素流通普及、普惠的重要议题。可信数据空间的建立能够有效地助力数据要素在安全、高效的环境下发挥最大价值,重点针对可信数据空间中的关键技术及重点应用方向进行探讨分析,为进一步深入开展可信数据空间研究提供参考。     

论数据要素市场下数据权益配置

数字经济时代,数据作为一种新型生产要素,不仅是企业竞争的生产资料,也成为大国竞争的战略资源.而数据要素配置是数据要素市场建立形成的先决条件,关系到国家竞争优势构建、企业生产权益保障、个人隐私安全保护等多元主体利益关系的权衡.由于数据要素的独特属性,数据产权制度不完善及相关实践停滞不前,加之不同主体之间的诉求难以满足,数...     

数据要素创新发展路径思考

数据要素是数字经济发展的核心引擎。为进一步释放数据价值,我国作为数据大国,提出了加快建设数据要素市场的政策。伴随国家、省、市数据要素相关文件的出台,在数据要素创新发展探索中,数据在哪里、怎么管、怎么建等问题也逐步显现。文章分析了国内数据要素创新探索较为领先的浙江、广东、上海三个案例,提出了数据要素市场创新发展需要围绕构建数据要素体系、强化数据管理制度和持续推进数据利用运营三个方向展开。在国家加快推进数据要素市场化的政策驱动下,我国数据要素相关管理制度会不断优化,技术会持续进步,数据要素创新将在发展和安全之间找到一条均衡精准的路径,为我国数字经济发展提供保障。     

数据要素化时代数据治理智能化演进路径的思考与实施建议

经过对国内外智能化数据治理的实践分析,发现智能化数据治理之路已经具备从理论依据到实践落地的可行性和必要性。基于此,提出了“加强顶层设计、制度适配升级、技术创新突破、迭代优化机制”的数据治理智能演进建设路径和“从需求、场景、技术、知识和经验”来驱动智能化数据治理的实施建议。     

培育数据要素市场的现状、问题与建议

数据是当前数字经济发展的关键生产要素.党中央、国务院高度重视数据要素的发展,多次要求积极培育数据要素市场,激活数据要素价值.数据要素市场的构建将经历数据资源化、数据资产化、数据资本化3个发展阶段.当前的数据要素市场发展面临理论研究框架匮乏、有效数据资源供给不足、安全保障能力需进一步加强等问题,应加强理论探索研究,建立完善数据治理体系,提升数据要素的生产力,更好地激发数据要素市场新活力,最大程度释放数据要素新动能.     

数据要素价值化发展的问题与思考

数据作为数字经济发展的关键生产要素,具有基础性和战略性地位.党中央、国务院高度重视数据要素的发展,数据要素价值化对实现经济高质量发展、推动治理能力现代化、满足人民美好生活需要发挥重要的作用.数据要素价值化沿着数据资源化、数据资产化、数据资本化三个阶段加速推进,现已初见成效.通过分析现阶段数据要素价值化面临的问题,提出了...