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　　随着大数据、云计算和人工智能等新一代数字技术的快速发展，数据正成为新的生产要素，为社会经济各领域创新发展提供关键动力。数据要素的价值化能够重构原有的生产要素体系，推动技术、资本、劳动力、土地等传统生产要素的深刻变革与优化重组，实现我国数字经济的持续健康发展。实现数据要素价值化管理，加速释放数据要素市场红利，是推动数字经济高质量发展、畅通国内大循环、提升国民经济运行效率，进而推动形成新发展格局的必然要求。

　　数据要素资本化规模需进一步提升。数据资本化是数据价值化的最后一个阶段，在这一阶段，数据经过市场流通交易能够给使用者或所有者带来经济利益。以在数据要素市场建设起步较早的北京为例，虽然现有的数据标注头部企业有75%总部设在北京，但由于存在交易和流通等方面的制度性缺失，数据的有序流通和价值增值仍存在较大障碍，因此，企业和个人在数据资产质押融资、数据资产保险、数据资产担保、数据资产证券化等创新服务上的需求无法满足，数据要素资本化的整体规模有限，还有待进一步提升。

　　进一步培育完善数据要素市场。一是建立数据确权机制。立足各地区数据交易所的建设，加快推动数据确权试点示范工程，分类分级对原始数据、脱敏数据和标准数据的权属界定和流转进行动态管理。二是建立数据定价规则。根据已有的实践经验，构建准确衡量数据价值的评估模型，完善评估工作机制，推动形成数据资产目录和资产地图。三是推动数据跨区域共享。基于各地区尤其是自贸区大数据综合试验区建设成果，进一步衔接区域数据资源与算力资源，加强地方政企数据交流合作，逐步形成以数据为纽带的区域协同新格局。

　　加快发展数据要素产业。一是通过数据要素赋能传统产业。要结合各地优势产业的不同资源禀赋和比较优势，充分发挥省会城市节点指挥运营中心效能、各地数据集团以及数据交易所职能，培育数据驱动型标杆产业集群。二是加强示范企业培育。要建立全国统一的“数据要素价值化示范企业”认定标准，统筹结合专精特新企业培育，为数据要素价值化进程提速发掘优秀企业并进行试点示范，降低数据创新企业的准入门槛。三是构建数据资产的全链条运营生态。支持和鼓励行业龙头企业发展数据资产的管理、交易和服务产业，探索构建完善的数据资产化运营生态。

　　培养数据要素人才。一是要根据实现数据要素价值化管理所需的人才特征、职能和结构等多维度对人才储备的现状进行分析，推动人才战略的落地实施。二是紧紧围绕数字经济发展实际和产业布局，针对产业链、创新链的实际需求，加大数字人才的知识和能力培养体系的建设，培育既具备本领域专业素质、又掌握数字技能的复合型“数字工匠”。三是以更宽广的国际视野进行前瞻性布局，加大对数字经济领域高层次人才引进和培育力度，发挥人才聚集的“雁阵效应”。

　　加强数据要素保护。一是加快健全数据安全保护的地方性法律法规。要加强与新出台的数据安全法、个人信息保护法的衔接，根据实际情况制定配套实施办法，形成比较完备的数据安全管理法律法规体系。二是推动数据安全监管体系建设。在明确安全主体责任和防护要求的基础上，围绕数据全生命周期的安全保护要求，推动形成覆盖数据资源全产业链的安全监管体系。三是完善数据监管治理体系。协调有关部门加强数据安全风险信息的获取、分析和研判工作，建立数据安全风险预警和应急处置机制。

　　随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，未来应以全国统一大市场为导向，通过实施区域协同赋能、经营主体培育、生态体系构建三大工程，着力破解数据要素“不愿流、不敢流、不会流”的关键问题，形成“数据资源富集—数据资产增值—数据资本放大”的良性循环，为构建现代化产业体系提供强劲的数据动能。同时，通过完善数据要素资源体系和交易流通体系，拓宽数据应用场景，从而激活经营主体活力，推动数据要素健康发展，塑造数字经济时代新的竞争优势。