数据要素是指在数字经济中，以电子形式存在的、可量化、可传输、可分析、可交易的信息资源。它包括但不限于结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，是数字经济时代的基础资源。
数据要素作为一种新型生产要素，反映了随着数字化转型加速发展，数据对提高生产效率起到乘数的凸显作用。它与其他生产要素结合时能够增加产出，是推动数字经济发展的核心引擎，是赋能行业数字化转型和智能化升级的重要支撑，也是国家基础性战略资源。例如，数据要素可以推动信息技术发展、促进传统产业转型升级、推动社会治理创新以及驱动经济发展等。
一、数据要素特征
数据要素通过数字化、网络化、智能化等技术手段，实现了对现实世界信息的采集、存储、处理、分析和应用，为经济社会发展提供了强大的支撑。其具有可量化性、可传输性、可分析性、可交易性等特征：
- 可量化性：可以通过各种技术手段进行量化分析和处理，为决策提供科学依据。
- 可传输性：能够通过互联网等网络基础设施进行快速传输和共享，打破了地域和时间的限制，提高了信息流通效率。
- 可分析性：借助先进的数据分析工具和方法，可以挖掘出隐藏的信息和价值，为经济社会发展提供新的洞察和机遇。
- 可交易性：具有经济价值，可以在市场上进行交易和流通，成为数字经济时代的重要商品和资产。
根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，包括投入生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识等，都可纳入数据要素的范畴。
在实际应用中，数据要素的价值需要通过合理的管理、流通和利用来实现。例如，企业可以通过分析用户数据来优化产品设计和服务模式；政府可以利用公共数据提升治理水平和决策科学性等。同时，随着数据要素市场的发展，还需要关注数据安全与隐私保护、数据治理与监管等问题，以确保数据要素的合理利用和健康发展。
二、当前难点
- 数据确权难：数据具有多方主体权利混合的特性，其权属界定较为复杂。数据要素的所有权、使用权与经营权存在分离的情况，涉及个人、企业、公共机构等多类主体，需要逐一识别与划分权属，但目前相关法律规定尚不完善，缺乏明确的数据产权保护机制，导致数据权利冲突呈现多主体和多样性，数据持有权、使用权、经营权不明晰，容易引发纠纷。
- 数据流通交易难：数据交易需要考虑数据安全、隐私保护、合规性等问题，在技术、法律、管理等方面存在挑战，导致数据流通交易受到限制。例如，隐私计算作为当前数据要素流通领域的主流技术，存在私有化部署、点对点模式带来的数据流通成本提高，以及技术标准不统一、不同厂商产品难以互联互通等问题，可能导致新的数据孤岛出现。
- 数据定价难：数据的“可复制性”和“不断更新”的特点，使其交易有别于传统模式，难以使用传统的评估方法进行估算。目前实践中多以访问量和访问规模进行定价，存在多种定价方式，且大多基于私下协商，缺乏统一标准。
- 数据孤岛和数据垄断问题：大量数据往往被分割储存在不同的主体单位，不能互联互通，无法共享利用，形成了数据孤岛。此外，一些企业可能垄断数据资源，阻碍数据要素的自由流通和公平竞争。
- 规则缺失与不完善：政策法律体系中关于数据权属、规制原则、监管政策等方面尚存规则空白和缺失。例如，个人信息权的确立和相关内容、权项、边界存在争议，企业数据保护缺乏明确规则；规制方面存在技术规制、标准规制、法律规制交叉的情况，且法律规制缺乏明确原则；监管上存在“九龙治水”的局面，需要多部门通力合作实现良性监管。
- 市场生态问题：数据要素流动的参与各方存在进场交易意愿不足的情况，部分企业因数据交易合规义务要求提高而持保守态度。同时，数据经纪商活跃度不高，且存在一定程度的区域性阻碍。
- 技术层面的难点：缺乏跨专业、跨学科的数据人才，影响国家顶层设计和数据要素流通的市场实践。在关键技术方面，虽然区块链、人工智能等新一代信息技术已应用于数据交易，但尚处于初期阶段，相关技术落地仍面临阻碍，无法大规模普及。
三、改革方向
1. 强化高质量数据要素供给：对于社会数据资源，需发挥市场主体积极性来提升供给质量，培育和支持社会化数据服务商，提升各环节数据加工处理水平，打破技术和协议壁垒，实现数据互联互通互操作。对于公共数据资源，应充分发挥基础性平台作用，为公共数据流通提供共性支撑服务和安全可信流通环境，深化政府数据跨层级、跨地域、跨部门有序共享，提升公共数据开放水平。推动数据资源标准体系建设，提升数据资源管理水平和处理能力，以保障数据质量。
2. 加快数据要素市场化流通：培育数据交易平台、构建数据交易规则、完善数据治理体系。开展数据确权及定价服务探索试验，鼓励市场主体探索更灵活的数据交易模式，如帮助更多中小企业及个人从数据增值中受益。提升数据交易平台服务质量，发展登记结算、资产评估、交易撮合、争议仲裁等配套服务，完善市场运营和治理体系，实现和维护各参与主体的合法权益。鼓励企业和科研院所等主体探索区块链、隐私计算等各类数字技术应用，营造安全有序的市场环境，提升数据交易流通效率。
3. 创新数据要素开发利用机制：以实际应用需求为导向，促进数据、技术、场景在实体经济中的深度融合，通过数据要素的放大、叠加、倍增作用赋能传统产业转型升级、催生新产业新业态新模式、提高全要素生产率。在政策实施上，鼓励已具备一定数据开发利用能力的龙头企业发挥自身资源优势开展创新，通过典型示范引领；支持地方先行先试，带动其他地区上下游产业发展，促进区域间均衡发展和共同富裕。
4. 探索数据要素的分配机制：按照“由市场评价贡献、按贡献决定报酬”的原则，探索建立与数据要素价值和贡献相适应的收入分配机制，科学理性地确定数据要素的贡献、收益以及分配方式。
5. 健全数据要素市场监管设计：结合国情构建与市场并进的交易规则和监管体系，弥补因信息不对称、隐私保护力度不够、不正当竞争等导致的市场失灵问题，在保障从业者和消费者权利、提供平等参与机会的同时，保护企业创新创业积极性。
6. 完善数据资产管理的配套方法：数据服务商和交易平台等主体需完善标注清洗、脱敏脱密、聚合分析等环节的管理方法，提供规范化的处理加工、资产评估、分类分级管理等服务。针对数据要素有效期短、可无限共享、集合使用价值更高等新特征，设计有效的价值评估方法。
例如，临沂市大数据局持续推进数据要素市场化配置改革，按照“1+4+6”的工作思路进行：以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济发展为主线，围绕数据高质量供给、数据资产化、数据流通应用、数据安全四个方面，推进“6 个一”举措，包括承办一个大赛、制定一套办法、建设一个平台、成立一个联盟、推进一批试点、打造一个生态。具体来说，通过筹办大赛打造具有辨识度的数字品牌并推广典型应用案例；制定公共数据授权运营管理办法及相关指南和全流程管理制度；推动建设公共数据授权运营平台并扩大运营场景范围；探索建立数据资产入表产业联盟，建设全链条服务体系；积极推进国有企业数据资产登记等试点；加速筹建国有数据集团，推动成立数据交易中心，培育数据要素型企业和第三方专业服务机构，壮大数据要素市场主体等。
不同地区和行业的数据要素市场化改革可能会有所侧重和不同，需要根据实际情况进行具体的规划和实施。同时，改革过程中要注重数据安全和隐私保护，完善相关法律法规和政策措施，以确保数据要素市场的健康、有序发展。
