百晓无声政策库 2025-11-03

名词：数据要素

数据要素是指参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益的数据资源。以下是关于数据要素的详细介绍：

一、数据要素的定义与属性

定义
数据要素是数字经济中具有生产价值的数据资源，包括原始数据、加工后的数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识。它强调数据在经济活动中的价值实现，突破了传统生产要素的有限供给限制。
属性

资源属性：可无限复制、即时传输，具有非竞争性和共享性。
资产属性：企业或个人的数据可转化为经济利益，如客户信息、市场分析等。
资本属性：通过数据资产化实现可交易、可变现，推动数据从资源向资本的转化。

二、数据要素的分类

按来源分类

公共数据：政府及公共机构产生的数据，具有公共属性，如城市交通数据、气象数据等。
企业数据：企业在生产经营中积累的数据，如销售数据、供应链数据等。
个人数据：个人在生活中的数据，如健康数据、消费记录等。

按形态分类

原始数据集：未经处理的基础数据。
标准化数据集：经过清洗、整理后的数据，便于分析和应用。
数据产品：基于数据开发的应用产品，如数据分析报告、数据可视化工具等。

三、数据要素的作用

优化资源配置：帮助企业精准了解市场需求，优化生产、销售和库存管理。
提高生产效率：通过数据分析改进产品设计和生产工艺，提升产品质量。
促进数字经济发展：挖掘商业机会，推动新兴业态如智能制造、数字金融的发展。
提升社会治理水平：为政府决策提供数据支持，优化城市规划和管理。
促进创新发展：开放共享的数据促进科研和技术创新，发现新的规律和趋势。

四、数据要素市场的发展挑战

确权难题：数据权属关系模糊，缺乏统一记录和法律保障。
定价机制不完善：数据价值受多种因素影响，定价缺乏标准，导致交易双方分歧。
流通壁垒：数据标准不统一、信任基础薄弱，跨领域流通受限。
价值分配机制不明晰：涉及多方主体的利益分配缺乏清晰规则。
监管难度大：数据交易涉及法律、技术和市场问题，现有监管体系覆盖不足。

五、发展趋势

高质量数据集建设：推动人工智能产业发展，提升数据密度和标准化程度。
可信数据空间建设：构建安全可控的数据流通环境，实现“可用不可见”。
场景化应用深化：聚焦特定领域（如工业制造、医疗健康），解决实际业务痛点。
政策与技术协同：完善数据确权、定价、安全等制度，推动技术创新与应用落地。

数据要素作为数字经济的核心驱动力，正逐步从理论走向实践。未来，其价值的充分释放依赖于政策、技术、市场等多方面的协同推进。

怎么保障数据要素的安全？

保障数据要素安全需要从技术、管理、法律等多方面综合施策，以下是一些关键措施：

一、技术防护

加密技术

对敏感数据在存储和传输过程中进行加密，如AES-256、RSA等算法，确保数据即使被截获也无法被解读。
访问控制

实施基于角色的访问控制（RBAC），根据员工职责分配最小权限，定期审查和清理权限，防止越权访问。
数据脱敏

对敏感数据（如身份证号、银行卡号）进行脱敏处理，保留数据可用性的同时降低隐私泄露风险。
备份与灾备

定期备份数据，并存储在异地灾备中心，建立高可用的灾难恢复系统，确保数据丢失或被攻击时可快速恢复。
终端安全防护

安装防病毒软件、防火墙，限制外部设备接入，防止恶意软件和病毒入侵。

二、管理措施

数据分类分级

根据数据敏感性和重要性进行分类分级，制定差异化的保护策略，如机密数据需更严格的加密和访问控制。
安全审计与监控

实时监控数据访问行为，记录操作日志，及时发现异常活动（如大量数据下载、未授权访问），并进行审计。
员工培训

定期开展数据安全培训，提升员工对钓鱼邮件、社交工程攻击等风险的识别能力，强化安全意识。
供应链安全管理

对数据处理的上下游合作伙伴进行安全评估，明确数据安全责任，确保数据在流通环节的安全。

三、法律与合规

遵守法律法规

遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，确保数据处理活动合法合规。
数据跨境管理

若涉及数据跨境流动，需符合国家关于数据出境安全评估的要求，采取必要的加密、脱敏等措施。

四、应急响应

制定数据泄露应急预案，明确责任分工和处置流程，定期进行演练。一旦发生安全事件，及时启动响应机制，降低损失。

通过以上措施，可构建多层次的数据安全防护体系，保障数据要素的安全与合规使用。

数据要素作为数字经济时代的核心生产要素，具有以下显著特点：

虚拟性
数据以电子形式存在，无实体形态，可通过网络快速传输和复制，不受物理空间限制。例如，一份市场分析报告可瞬间发送给全球多个用户，且不会因传输而损耗。
可复制性与非消耗性
数据可无限次复制，且复制成本极低，使用后不会减少其总量。如一份软件更新包可同时分发给数百万用户，数据本身不会因使用而消耗。
非竞争性
多人同时使用同一数据不会降低其价值。例如，城市交通数据可同时为政府、车企、导航平台等多方利用，各方使用互不影响。
边际成本趋近于零
数据生成后，新增一次使用的成本几乎可以忽略。如云计算平台为用户提供数据存储和计算服务，随着用户数量增加，单位成本持续下降。
规模报酬递增性
数据规模越大、种类越丰富，其价值往往越高。例如，大型电商平台积累的海量用户行为数据，可通过分析挖掘出更多商业价值，推动精准营销、个性化推荐等应用。
场景依赖性
同一数据在不同场景下价值差异巨大。例如，医疗数据在疾病诊断场景中价值极高，但在其他领域可能价值有限。
时效性
数据价值随时间变化，部分数据时效性较强。例如，实时交通数据对导航应用至关重要，但过时后价值大幅降低。
部分排他性
公共数据通常非排他，可免费共享；但商业数据和机密数据具有排他性，需通过授权或付费使用。
价值不确定性
数据价值难以精准评估，受数据质量、应用场景、市场需求等因素影响。例如，同一份数据在不同企业或行业中的价值可能截然不同。
正外部性与负外部性

正外部性：数据共享可促进创新和协作，如科研机构共享数据加速科研进展。
负外部性：数据滥用、隐私泄露等问题可能带来风险，需通过法律法规和技术手段加以规范。

这些特点使数据要素区别于传统生产要素，成为推动数字经济发展的核心动力。同时，其复杂性也给数据确权、定价、安全保护等带来挑战，需要通过制度创新和技术进步逐步解决。

“十五五”规划中关于数据要素的核心内容主要包括以下方面：

建设全国一体化数据市场
规划明确提出建设开放共享安全的全国一体化数据市场，旨在打破数据流通的卡点堵点，促进数据要素的高效配置和价值释放。这一举措将推动数据从“资源”向“资产”转化，通过建立统一的数据产权登记和交易规则，解决当前数据权属界定不清、流通不畅等问题。
强化数据要素与实体经济融合
通过实施工业互联网创新发展工程等措施，促进实体经济和数字经济深度融合，推动数据要素在制造业、服务业等领域的广泛应用，提升产业智能化、绿色化、融合化水平。
保障数据安全与合规
规划强调数据市场的“开放共享安全”三位一体原则，预示着数据分类分级、数据安全审查等制度将进一步完善，以平衡发展与安全的关系。
推动数据要素市场化配置改革
结合高标准市场体系建设，破除地方保护和市场分割，统一市场监管执法，为数据跨区域、跨行业流通提供制度保障，释放超大规模市场红利。