组建国家数据局，数据要素价值凸显！！

3月7日，十四届全国人大一次会议举行第二次全体会议，审议《国务院机构改革方案》（以下简称《方案》），其中提到组建国家数据局。负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，由国家发展和改革委员会管理。

从新闻披露的信息看，新成立的国家数据局未来将成为我国数字化建设的具体执行机构，主要职能包括：

1. 负责协调推进数据基础制度建设
2. 统筹数据资源整合共享和开发利用
3. 统筹推进数字中国、数字经济、数字社会的规划和建设
从职能上看，“数字化建设”包括“硬件”的数字基建和“软件”的数据资源体系两大部分。“数字基建”比较好理解，是近几年一直在进行的新基建的一部分，包括之前大力推进的云计算，东数西算等。最值得关注的是“数据资源体系”，这既是一个自上而下的顶层设计，又有很多落地的执行工作。这些职责以前分属发改委和网信办，前者主要是推进数据要素基础制度建设；后者主要负责协调推动公共服务和社会治理信息化，比如各种APP提供的便民信息查询服务，还有智慧城市建设，以及信息资源跨行业跨部门互联互通。实际工作，这两个部门之间的职责并没有明确的界限，有大量跨部门的工作，所以这一次，相关职能并入新成立的国家数据管理局，将大大降低沟通协调成本，加速数字中国建设。详见：解码国家数据局组建逻辑！
01 数据为什么是生产要素？
“数据资源体系”相比数字基建而言，出现了“资源”两个字，意味着要把数据变成类似土地的资源，成为能够独立创造价值的生产要素。过去的经济学总结了4种生产力要素：土地、劳动力、资本、技术，但到了信息时代，越来越多的人认为，数据是第五种生产要素。

2020年4月9日，国家发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出了土地、劳动力、资本、技术、数据这五大生产要素，并对五大要素的市场化配置改革提出纲领性的建议。前四大生产力都与政府部门一一对应，土地对应自然资源部、生态环境部、住房和城乡建设部，技术对应科学技术部、工业和信息化部，劳动力对应的是人力资源和社会保障部，资本对应财政部、人民银行、国家金融监管总局以及证监会，等等。数据自然也要对应一个部委，即新成立的国家数据局，级别上目前还只是国务院直属机构，未来还可能升级为“数据总局”或“数字资源部”。为什么数据可以成为第五种生产要素呢？人在信息时代，无时无刻不在产生数据，比如说你今天上午开车到医院看病，被路边的摄像头记录下交通路况数据，你个人的出行导航里有行车数据，医院留下你的病症和用药数据。只不过，过去这些数据仅仅是孤立的数据，行车记录仪保存几个月就删了，个人的出行数据没有任何价值，而医院的数据就算被保存下来，也只是死的。目前已经能用起来的，只有出行导航的行车数据，把无数人的出行数据汇集起来，可以提示道路拥堵程度，这些数据与其他数据汇集，又可以用来分析一个城市的运行轨迹等更多信息。路况数据，目前也部分被城市大数据中心利用起来，称为“城市大脑”，实时扫描，实时调整，配合增设可变车道、增设潮汐车道、设置分流屏等手段，降低拥堵，车流提速。但路况数据的作用并不仅仅是交通，理论上可以和其他部门的数据打通，实现更大的作用。但现在的数据利用往往仅限于拥有数据的本部门，最典型的是医疗数据，利用程度就非常低。举个例子，你到医保局去办事，会发现医保只有一些涉及医保的药品信息，并不知道你在医院的其他医疗数据。想要让数据产生价值，就需要让数据互联互通，各个维度的数据相互验证。很多人设想，我们所有医疗信息汇总到一个部门，建立居民健康电子档案，一家医院的检查数据，可以在其他医院被看到，更方便医生全面掌握我们的身体状况，然而由于涉及个人隐私，现在医保和医院之间的信息都没有打通，甚至连医院的各部门也没有打通，医院之间的信息打通更是遥遥无期了。数据的价值在于联通，它有无限供给的规模效应，需求越多，价值越大，数据还有网络价值，1+1>2，数据越丰富，价值越高。比如水泥、钢铁、玻璃、铝合金等等生产数据，单一看只是行业信息，但汇集起来，就是房地产从开工到竣工的完整周期信息。所以，想要让数据产生价值，就要让数据汇集起来，形成大数据，才能体现出来一些结构化的特征，才能最大程度地挖掘其中的信息。当然，这里还有一个问题，要数据互联互通，之前已经有一些互联网平台公司开始做这方面的工作，已经产生了很多成果，很多城市的政务中心都是与这些互联网平台合作建设的。国家数据成立后，政府承担的角色跟以前有什么不同呢？

02 数据要素市场现状与挑战
虽然国务院在2020年就将数据列为重要生产要素，积极培育数据要素市场，但在组织制度、市场机制、技术体系方面发挥数据要素的价值还存在诸多挑战：

数据要素服务的制度不健全

尚未形成统一的数据确权、定价、交易、权益分配、安全等基础制度。在政务领域，跨委办局、垂管系统的数据共享一直是难点，数字化建设从国家到省到地方一直没有统一的建设部门，虽然各省有大数据局，但由于管理职能的限制，数据打通依然困难。通过国家数据局有望打通各垂直行业的数据壁垒，加大数据的共享开放。

市场机制尚无法满足流通交易需求

当前数据要素流通市场单一，通过大数据交易所挂牌数据较少，从量和质上都无法满足数据市场的需求。同时，市场上存在大量的场外数据交易，缺乏有效监管和安全保障。整体上来看，数据要素流通缺乏以政府为主导、市场化的数据要素交易机构和服务平台，进行有效的数据归集、加工、供需对接，实现数据升值、数据变现，同时满足监管和安全要求。

数据的供需对接不畅

数据的需求方和数据的拥有方当前没有合适的发现对接机制，市场没有形成上下游的关系。专利权和著作权有国家知识产权保护，数据权益当前缺少相应法律法规的保护。由于数据易复制的特性，数据提供给其他实体后，两者是价值关系，而不是一次性收益，如何确保应得的收益，获得持续的收益流。

数据要素服务的技术体现尚未成熟

缺少数据价值化的实践

从数据治理到数据应用的路线并不清晰，利用数据进行流程优化、决策优化的实践还比较少，需要打通数据的上下游及数据的供给和需求。各级组织及企业对数据要素流通的理解也不一致，企业也纷纷开发基于自身的数据要素流通解决方案。

03 数据要素市场的作用

数据也需要有一个可交易的市场，让有数据的企业（主要是国有企业和政府）能获利，让需要数据的企业能方便的买到合法合规的数据，所以很多人把数据交易比喻成信息化时代的土地流转。

数据在产业链中的价值很多人认为，数据要素市场的建立，可以让政府从土地财政转变为数据财政，对应着国民经济从土地经济到数字经济。这个判断可能有点言之过早，能不能成为地方政府新的财政来源，取决于具体最后能形成多大规模的市场，一方面取决于需求，一方面取决于交易的效率，这两者，后者决定前者。而交易效率和更多的可交易数据，取决于几件事：

数据确权：就是数据的所有权、使用权的明确，类似土地市场，只有确权后的土地，才能流通，才有价值。数据采集、数据清洗：把敏感的个人隐私信息去除，变成结构化的大数据，才可以交易。数据标准化，数据标注：让一些图像视频类的数据，变成标准化的可用数据。
数据入表：就是把有价值的数据作为无形资产，进到资产负债表里面，带来一波企业资产负债表的扩充，目前财政部已经发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，进入具体细则的阶段。
数据定价、数据交易、数据流转：这些都比较好理解，都是数据交易市场的一部分。以上都是宏大构想，但前面说过，数据是一个供给创造需求的领域，数据的可复制也造成“需求越大，成本越低”的特点，唯有高效海量的数据交易，才能让企业和居民产生更多的数据需求。
04 数国家数据局成立带来的趋势与机遇
国家数据局的建设，解决了国家自上而下的统一组织，改变现有的运行方式、运行结构及建设思维。数字基础设施和数据资源体系是数字中国建设的“两大基础”，需要对数据资源规模和质量进行大幅提升。大数据平台作为数字基础设施的关键能力，支撑政务服务、东西部算力的高效协同，一直保持较高的年复合增长率。同时，通过数据治理加快数据的汇聚融合，形成的高质量、高价值数据是数据资源体系的核心。国家数据局的成立带来很多市场机会：

数据要素管理制度更加完善

建立合理的数据产权制度，数据持有权、加工使用权、产品经营权的“三权分置”，高效合规的数据要素流通和交易制度，建立高效、公平的数据要素收益分配制度，为数据要素市场化构建法律法规体系。完善数据的分类分级，建立数据隐私保护和数据安全制度，加强对数据的保护。

培育数据要素交易市场

当前数据要素市场的建设处于探索期，应积极参与建设高效有序的数据要素市场，培育丰富多元的数据应用场景域，形成协同共赢的数据生态体系。作为解决方案供应商和数商可以在技术和模式上大胆尝试、大胆试错，抢占市场先机。

促进建设大数据平台，提升数据量及数据质量

2022年6月国务院发布的《关于加强数字政府建设的指导意见》，强调加快推进全国一体化政务大数据体系建设，加强数据治理，依法依规促进数据高效共享和有序开放利用，充分释放数据要素价值。通过政务大数据体系建设，完善优化资源库、基础库和专题库的建设，加强数据治理和全生命周期质量管理，确保政务数据真实、准确、完整。

持续推动数据资源平台的投资建设

2022年，IDC进行了数字政府大数据平台市场的研究，全国范围内的省、市、县三级大数据平台增长迅速，特别是“一网统管”的建设推动城市数据底座的建设，大数据平台年增长率达25.3%。同时，国家推动建设公共数据开放平台，通过对政务数据进行分级分类，推动监管、卫生、教育、交通、气象等高价值数据集向社会开放，鼓励第三方对公共数据的挖掘利用。鼓励完善数据资源体系，以数据促发展，培养经济发展新动能，创新社会治理模式。

提升区块链隐私计算解决数据流通安全问题

数据的易复制性导致数据共享后存在泄漏和滥用的问题。利用区块链解决数据共享参与者身份及数据可信问题，实现数据授权使用、溯源及保护，提升共享流通的效率。隐私计算在不泄露数据的前提下，通过密态数据的分析，获取所需的结果，从而实现数据的可用不可见。隐私计算确保数据计算分析的分布式处理，保证数据不出域，无法被计算方及非授权方获取数据。区块链、隐私技术在企业领域有少量实践，在数据要素流通领域还处于探索期。