近年来，我国大数据产业规模突破万亿元。2021年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《建设高标准市场体系行动方案》要求建设高标准数据要素市场，加快数据共享交换，推动数据资源开发利用。2022年12月，《中共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》发布，提出要发挥数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利，统筹构建规范高效的数据交易场所。建设高标准数据要素市场，对于促进数字产业技术不断提升，丰富经济发展类型和经营主体，挖掘新经济潜力，实现经济绿色新增长具有重要意义。
贵州数字经济的先行成效
贵州作为国内大数据产业发展的先行者，在数据要素市场建设中率先探索并实施了一系列重要举措，在大数据产业发展、数据要素市场建设等方面取得了较好成效。
一是较早形成了数据生产和数据交易产业集群。2016年，贵州率先建成首个国家级大数据综合试验区--国家大数据（贵州）综合试验区，数字经济增速连续8年保持全国领先。
二是率先构建了较为完整的数据交易体系。贵阳大数据交易所是国内第一个数据交易所，承担流通交易规则制定、经营主体登记、数据要素登记确权、数据审计、数据公证、资产评估、数据交易服务等职能。在此基础上成立的贵州省数据流通交易服务中心和贵州省数据流通交易平台，负责相应的数据产品交易服务。
三是先行建立了数据行业管理部门，形成了建设统领。2017年，贵州成立了首个省级大数据行业管理部门--贵州省大数据发展管理局，对地方大数据产业及信息产业建设进行规划、指导、管理和监督。2019年，贵州大数据流通交易专业委员会成立，在制定行业标准和交易规范等方面起着积极作用。
四是较早形成地方性的数据交易市场相关机制和规定。数年来，贵州领先出台了公共数据交换、数据安全、区块链应用等方面的地方标准。通过2022年5月贵阳大数据交易所发布的中国首套数据交易规则体系和同年12月贵州省大数据局发布的《贵州省数据流通交易管理办法（试行）》，贵州在数据交易市场体系建设方面率先进行了规范化和标准化探索。
五是通过技术抢先攻克了数据交易链中的重点和难点。贵阳数交所作为全国唯一试点单位，建立OID确权平台，针对数据订单进行确权认定和赋码流通，并通过ICP支付系统分配结算金额，解决了确权难问题和收益分配问题。此外，贵阳数交所还开发了数据交易价格计算器，根据基建投入、设备投入、人工投入、数据调用频次、应用场景、标的市场竞争力、服务费、目标利润等要素计算价格，实现了数据计价公平公正。
建设高标准数据要素市场的挑战
由于先行探索，从经营主体、市场产品及服务、产品及服务质量、市场交易数量、交易程序、管理机制等方面来考量，数据要素市场建设仍然面临许多挑战。
首先是数据源类型、种类、用途等受限，市场活跃度有待提高。考虑到数据安全、数据确权、商业隐私等原因，以及数据采集和传输所需的运营成本，愿意参与到数据交易中的企业还不多；行业内部数据壁垒和区域间交易机制的差异，也影响了数据自由流通利用和共享。
其次，黑市交易的存在以及场内数据交易的宣传不足，影响了场内交易量的发展。基于数据合规的需要，数交所的数据交易产品根据客户用途定制加工，属于一单一售，如果进行相同数据源多场景使用定制，会影响用户购买意愿。场内交易流程较多，也在一定程度上影响了场内积极性，因此部分交易流向黑市。
同时，数据标准不一使得产品和服务质量难以实施统一评价。目前国内在大数据管理系统、平台运营系统、数据处理技术、交易数据等方面已经制定了指导性规范。但由于行业有别，区域各自产业发展情况也不一致，造成了提供的数据类型不一、数据信息含量不一等情况，对数据使用者获得标准化产品和服务有一定影响。
另外，数据交易服务效率有待提升，行业人才队伍建设有待加强，行业技术及设施支持仍有很大发展空间。数据采集、生产、交易等过程中，各环节的技术技能需求和管理技能需求较为前沿，仍然需要更为广泛的专业人才队伍支持。另外，数据存储、数据安全、数据加工、场景开发、数据监管的功能和效率提升，离不开基础设施性能的优化和云、算、数、网的协同发展。
最后，数据监管仍需继续努力协同落实和执行。单个部门难以应对大数据跨区域、跨行业、跨层级的监管，而协同监管难以区分权责，部分部门数据安全意识、数据合规意识和数据监管意识有待提高，仍然需要进一步认识到数据监管的重要性，积极参与到数据监管中来。
建立高标准数据要素市场的关键路径与对策
针对目前数据交易市场发展中面临的挑战，宜发挥政府、市场、企业、技术、人力等多方面力量解决，从经营主体、市场产品及服务、市场交易数量、交易程序、管理机制等方面提高质量，建设高标准数据要素市场。
其一，丰富数据来源，激发数据价值。首先是拓宽数据采集渠道，丰富数据产品内容。横向上从行业类型扩大数据价值领域，做好贵州优势行业数据入库储备建设；纵向上从生产管理、供应运输、市场分析等生产流程深度挖掘数据价值。其次是加强数据脱敏和清洗，促进数据经济价值兑现。然后是推动落实数据分级管理机制，使数据交易低风险或无风险流通，以及建立行业领域统一的数据服务平台，促进行业数据流通服务；加快跨区域数据交易统一规则的制定，打破区域数据交易壁垒，激发数据交易市场活力。
其二，扩大市场交易主体，增强交易意愿。针对数字产业企业，可适当降低数据交易市场准入门槛，简化审批手续，鼓励更多企业参与到数据交易环节中来。加强行业协会组织建设，促进行业企业发展。加强产业集群建设，发展数据企业圈；以行业领军企业带动效应，吸引上下游配套企业参与到产业链发展；鼓励云端产业集群发展，实现产业跨区域高速泛在协同。针对传统企业的低参与意愿，一方面是通过数据确权和数据分级治理消除企业不敢转和不想转的疑虑，另一方面是加强传统行业企业数据管理系统建设，做好数据交易服务支持，实现其参与数据交易能力。
其三，完善数据交易相关标准和规则，提高数据交易质量。加快各行业数据质量标准的统一制定和推广，避免数据源格式不一、内容不一、信息不一等情况。同时，建立数据质量管理体系，做好数据质量管理：完善管理工作规划，加强数据生产过程控制及监测，针对质量问题开展诊断、定位、纠错和复核，做好数据审核、认证和登记工作，认真执行质量管理记录，保障数据管理过程标准合规。
其四，发展数据交易新商业模式和收益模式。拓展产品类型和服务范围，推动数据价值开发；做好场内交易宣传，扩大交易对象；加强与行业权威数据库、区域权威数据库的合作，建立渠道优势；优化成本结构，降低数据采集和数据交易费用，提高场内交易优势；开发多种收益模式，试行数据有效期收费、使用量收费、数据收益盈利分红、数据团购等方式灵活交易。
其五，从管理机构、管理机制、管理平台等方面开展监督，实现数据流通合法合规。由省大数据发展管理局牵头，以机关事业单位、大型企业为切入点，建立网格化协同监管责任制，建立部门数据监管员机制，针对部门数据资产、数据安全进行监管，预防数据泄露和资产流失，保证采购数据和使用数据的合法性。针对数据型企业，应加强数据交易平台、数据库、企业工作台账和工商记录监管。针对传统行业中小企业，应落实行业监管部门责任，加强数据交易规范宣传。促进管理平台建设及管理技术提升，对数据存储、加密、登记、存取、交易、销毁等方面进行严格把关，对数据供求信息、交易审计、交易日志等环节进行监管，通过权限保护、环节追踪等手段加强数据安全风险防范和业务监测。
此外，应强化基础设施，推动技术创新。根据产业发展需要，做好基础设施建设和技术迭代更新，强化终端计算能力建设，优化算法模型，提升存储、计算、传输等性能，保障数据生产、数据交易等方面效率，实现数据生产和交易质量保证。
同时，推动人才培养，建立坚实后盾。一是加强人才引进工作，及时充实数字产业人才队伍；二是面向企业和市场提供数字化技能培训服务和数字技能认证服务；三是加强高校数字专业建设，推进高校传统专业技能数字化转型课程及实践体系建设。
综上，建设高标准数据要素市场，宜从交易主体、交易标的、交易流程、交易规则、管理机制、人才、技术等内容进行改进和优化，共举政策、企业、市场、高校等多方面力量，实现数据要素市场高标准发展。
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