中国地方数据发展报告2023-构建可持续数据发展生态.docx

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1、前言1一、数据时代已经到来3（一）战略之争：百年未有之大变局的机遇3（二）顺势之举：新型举国体制的优势4（三）融合之路：数据与经济社会的拥抱5二、构建可持续数据发展生态8（一）何谓可持续数据发展生态8（二）相关理论基础及耦合分析14（三）可持续数据发展生态测度16三、可持续数据发展生态方兴未艾21（一）“雁鸣起航”开启数据征程21（二）“头雁示范”引领数据发展25（三）“雁阵效应”渐成燎原之势34四、中国式可持续数据发展生态展望63（一）数据发展面临的挑战与困境63（二）完善可持续数据发展生态64（三）探索中国式可持续数据发展之路67后记70图目录：图2-1可持续数据发展生态模型17图31地方

2、数据发展水平图21图3-2地方数据发展水平五维度分布图23图3-3东中西部地区数据发展水平及内部梯队分布图23图3-4地方数据要素供给与需求关系图24图3-5“头雁示范”地方数据发展水平五维度分布图25图3-6北京数据发展水平分维度指数图27图3-7浙江数据发展水平分维度指数图28图38上海数据发展水平分维度指数图30图39山东数据发展水平分维度指数图31图3-10广东数据发展水平分维度指数图33图311江苏数据发展水平分维度指数图34图312地方数据治理与安全指数图（按地区、按梯队）35图3-13地方数据治理与安全分维度指数图36图3-14地方数据发展相关标准规范关键词分布图37图315地方

3、数据发展相关机构设置与组织运行差异图38图3-16地方数据安全保障指数图39图3-17地方数据基础设施指数图（按地区、按梯队）40图318地方数据基础设施分维度指数图41图3-19地方数据基础设施与数据要素流通关系图41图3-20地方流通基础设施建设水平图43图321地方算力基础设施建设水平图44图322地方算力基础设施建设水平与数据资源总量水平对比图45图3-23地方网络基础设施建设水平图46图324地方数据资源建设指数图（按地区、按梯队）47图325地方数据资源建设分维度指数图47图326地方数据资源总量与地区生产总值关系图49图3-27地方单位数据资源GDP产出水平图（按地区、按梯队）5

4、0图328地方数据质量指数图51图3-29地方数据要素流通指数图（按地区、按梯队）52图330地方数据要素流通分维度指数图53图331地方数据要素供给与需求关系图55图3-32地方数据要素场内与场外流通对比分析图56图333第三方专业服务机构地区及类型分布图57图334地方数据创新应用指数图（按地区、按梯队）58图3-35地方数据创新应用分维度指数图59表目录：表2-1中国地方数据发展指数（DDl）19表31地方数据发展水平梯队分布22前言人类发展进入新纪元，数字时代已经到来，数字化发展浪潮翻涌，催生新变革、新机遇。数据是数字时代的关键生产要素，谁掌握数据谁就掌握发展主动权，谁利用好数据谁将赢

5、得未来数字竞争新优势。I党中央、国务院高度重视数据发展，近年来出台关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见关于加强数字政府建设的指导意见关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见数字中国建设整体布局规划等顶层设计文件，擘画我国数据发展蓝图。国家主席习近平向第四届联合国世界数据论坛致贺信指出，中国是联合国2030年可持续发展议程的支持者和践行者，坚持创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，不断完善数字基础设施，建立健全数据基础制度体系，加强数据和统计能力建设，以“数据之治”助力落实联合国2030年可持续发展议程。推动数据发展是我国抢抓主动权、构筑新优势的必然要求。构建适合国情、顺应潮

6、流，立足当前、着眼长远的开拓性、前瞻性评估指标体系，有利于全面科学客观反映我国地方数据发展基本情况，从而更好推动数据价值释放，更好服务数字中国建设，为全球数据发展贡献中国智熬和力量。本报告紧扣我国数据发展实际，从可持续、创新、生态概念探讨和理论基础研究出发，创造性提出“可持续数据发展生态模型”，坚持以人为本原则，以数据要素化为主线，数据创新应用为目的，数据要素流通为关键，数据资源建设为基础，数据基础设施为支撑，数据治理与安全为保障，以期推动实现充分供给、高效流通、创新应用、安全合规的数据发展格局。本报告以“可持续数据发展生态模型”为架构基础，遵循客观性、导向性、实效性原则，构建了中国地方数据发

7、展指数（DataDevelopmentIndex,DDD,包括数据创新应用、数据要素流通、数据资源建设、数据基础设施、数据治理与安全共5项一级指标和16项二级指标。通过对全国31个省级地方数据发展情况的实证评估，得出,傅建平等.数据发展之路:广东实践M.北京.人民日报出版社,2023:281.的主要结论如下。2我国可持续数据发展生态正在形成，并呈现出“东中西”梯度发展格局，整体数据发展水平处于起步阶段。各地积极投身改革实践，不断取得新突破，数据创新应用水平稳步提升，数据要素流通体系逐步完善，数据资源体系加快建立，数据基础设施建设加速推进，数据治理与安全体系初步形成。其中，北京、浙江、上海、山东

8、、广东、江苏等地发挥自身优势，在可持续数据发展生态构建方面取得了良好成效，形成了诸多可借鉴可推广的模式、做法。但是，当前数据发展不平衡不充分的问题突出，可持续数据发展生态构建仍面临多重挑战与困境。据此，本报告建议：优机制、守底线，提升数据治理与安全保障能力；稳布局、重攻关，强化数据基础设施支撑作用；建体系、强协同，优化数据资源供给水平；抓关键、育生态，提高数据要素流通效率；强目的、人为本，推动数据创新应用。评估工作的开展和报告的编制得到了政府相关部门、研究机构及社会各界的大力支持。希冀本报告能够为地方了解数据发展状况和制定相关决策提供参考。数据要素是一个新生事物，各界对其基本特性和运动规律的把

9、握需要一个过程，这给评估工作带来一定挑战。因此，纸漏错误在所难免，敬请谅解。倘若有任何意见和建议，敬希不吝赐教。评估工作组组长清华大学公共管理学院教授清华大学国家治理研究院执行院长清华大学计算社会科学与国家治理实验室执行主任中国电子信息行业联合会数据治理专业委员会主任委员孟庆国2023年12月12日2受信息获取所限，香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省，以及新疆生产建设兵团未纳入研究范围。一、数据时代已经到来(一)战略之争：百年未有之大变局的机遇世界正经历百年未有之大变局，数字化成为大变局中最确定的发展趋势。数据是数字时代第一生产要素，是重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的

10、关键力量，谁掌握了数据谁将掌握发展主动权，谁利用好数据谁将赢得未来数字竞争新优势。同时，数据成为国际竞争的新高地，代表着国家的发展水平和综合国力，世界主要国家和地区广泛关注数据竞争力，纷纷从国家层面提出具体的数据发展战略，基于国家整体发展趋势进行布局。1 .美国“数据自由主义”近年来，随着国际环境的变化，美国逐步意识到数据在维护国家安全和国际竞争力方面的重要性，将数据视为重要的战略资源，并开始强化对数据使用和流通的规制。2019年12月，美国发布联邦数据战略，旨在应对美国数字技术相对优势不断缩小的局势以及当前国际格局出现的变化，力争在新一轮全球数字竞争中获得优势地位。2020年4月，美国发布全

11、球首个数字援助战略文件，意在通过数字援助将美国价值观作为数字对外援助的规范标准，以先进的数字技术加大对他国的影响，构建美式国际数字联盟，打造以美国为主的国际数字生态系统。3美国数据战略的背后是其长期秉持的数据开放和数据自由流通相结合的理念，即“数据自由主义该理念有助于强化数据在美国联邦政府、国会、地方政府、国防部以及私营部门之间的流通与再利用，有利于巩固其数据优势并转化为战略优势。42 .欧盟“数据保护主义”欧盟从权利保护的历史传统出发，将数据权视作一种基本人权，通过主权者创建严格限制数据跨境流动的规则，以不直接介入具体跨境场景的方式保护数据主体的数据权利。3翟电.数字全球化的战略博弈态势及中

12、国应对J.人民论坛,2021(17):86-88.杨楠.美国数据战略：背景、内涵与挑战J.当代美国评论,2021,5(03):76-92+123.刘天骄.数据主权与长臂管辖的理论分野与实践冲突J.环球法律评论,2020.42(02):180-192.近年来，欧盟陆续出台了通用数据保护条例数据治理法案数据法案等法律框架，在数据保护、个人隐私保护、内容监管和反垄断等方面持续加大力度，推动建立数据保护秩序。2020年7月，欧洲议会发布欧洲的数字主权报告，提出在数据保护的基础上，构建“数字主权”，增强欧洲数字创新能力，强化欧盟在数字领域的决策能力、政策执行力和国际影响力。欧盟作为数据规范方面的领先者，

13、其制定的数据规则不仅为欧盟单一数据要素市场的构建提供了较为全面的法律制度体系，同时积极向世界宣传欧洲标准和核心价值观坚持保护人权、保护中小企业，争取扩大国际数据治理体系的话语权。6李丹,刘晓峰,欧盟数据治理的顶层设计解读及启示Ul.中国电信业,2022(09):66-69.(二)顺势之举：新型举国体制的优势开创中国式数据发展之路需要充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好地发挥集中力量办大事的独特优势、超大规模的市场优势、海量数据和丰富场景优势。1.集中力量办大事独特优势习近平总书记指出：“我们最大的优势是我国社会主义制度能够集中力量办大事。这是我们成就事业的重要法宝。”一是在党中央的集中统

14、一领导下，坚持全国一盘棋，统筹个人和集体、局部和整体、当前和长远，通过共商共建共享，充分发挥整体合力，聚焦共同目标，恪守共同规则，承担共同责任，提升国家数据核心竞争力，赢得国际数字竞争的主动权。二是充分调动人民群众推动数据发展的积极主动性，集思广益、凝聚共识，不断提高人民群众对数据财富的获得感，切实维护和实现人民群众在数据发展过程中的根本利益、共同利益和长远利益。3 .超大体量的市场规模优势超大规模市场为开创中国式数据发展之路创造了诸多有利条件。一是有利于发挥需求的牵引作用，构建数据要素供给和数据要素需求正反馈机制，形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。二是有利于调动地方政府、市场

15、主体、数字人才等积极性，在激发数据创新活力、增强数据发展韧性中赢得竞争优势。三是有利于推进高水平数据开放合作，构建多方参与的“数据发展共同体“，做到价值共创、责任共担、利益均衡，不断优化多元参与、共享共治的发展格局。4 .海量数据和丰富场景优势习近平总书记强调，要“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式。”一方面能够促进数据与其它生产要素充分结合、互通有无，提高生产效率和社会运行效率，整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。另一方面能够推动数字化、网络化、智能化变革，不断催生新产业新业态新模式，以高质量数据供给推进“数

16、实融合”提质增效。（三）融合之路：数据与经济社会的拥抱当今中国，正经历着中华民族历史上最为广泛而深刻的社会变革。全面数字化发展是大趋势，数据与数字技术结合极大地推动着社会生产力的发展和生产关系的重塑，引发经济、政治、社会、文化、生态等重要领域的深刻变革，显著地改变着政府、市场、社会之间的边界。1 .数据推动生产方式转变在数字化不断深化的时代，“一切事物皆可数据化“以乎并非空想。推进数据要素化，更好发挥数据要素作用，其核心是要具体而深入地阐释中国式数据生产过程，塑造新型数据生产关系，解放和发展数据生产力，助力中国式现代化建设。数据要素化由生产过程、分配过程、流通过程、消费过程共同构成，涉及人与数

17、据的关系（生产力）、人与人的关系（生产关系）。生产力是数据生产的物质内容，生产关系是数据生产的社会形式，二者辩证统一构成数据生产方式。数据要素化包含数据基础法规制度、数据治理体制两个层次。其中，数据基础法规制度聚焦于数据所有制形式和收益分配方式，属于数据生产关系的本质层次；数据治理体制是数据基础法规制度的具体组织形式，反映数据要素的配置方式，属于数据生产关系的运行层次。数据作为生产要素，推动了生产方式的转变，产生了一批数字化劳动者，其劳动主要表现为参与挖掘数据要素价值的数字劳动，而数据资源成为新的劳动对象，大数据、人工智能、5G通信等数据基础设施成为劳动工具。2 .数据促进经济结构重构数据作为

18、生产要素，深刻转变着生产方式，重构着经济结构。数字经济已成为推进中国式现代化的重要力量，对传统产业结构和商业模式产生深远影响。数据的高效流通和合理利用对于实现数字产业化和产业数字化至关重要。面对新挑战、新机遇，我国积极推动数字经济成为经济稳定增长的新引擎。一方面，数字技术的运用推动传统经济转型升级，产业数字化的进程不断加快。张雁,陈琦,姜昊.数字技术冲击、治理模式与企业转型升级J.兰州大学学报（社会科学版）,2023,51（02）:35-44.中国信息通信研窕院.中国数字经济发展研究报告（2023年）R.2023.9国家互联网信息办公室.数字中国发展报告（2022年）R.2023:09.中华人

19、民共和国中央人民政府.国务院新闻办就“加快推进新型工业化做强做优做大实体经济举行发布会 EBOL.httpsz国家工业信息安全发展研究中心.中心发布全国窥字经济发展指数DEAIQ022）研究报告EB/OL.https:/www.cics- 685959071393386497.httnl,2023-08-142022年，我国产业数字化规模为41万亿元，占数字经济比重的81.7%。8农业领域，生产信息化率超25%。9工业领域，2022年全国工业企业关键工序数控化率增加至58.6%。的服务业领域，实物商品网上零售额占社会消费品零售总额的比重超过20%。”另一方面，数据要素驱动下数字企业进一步加快创

20、新，数字产业化发展迅猛。数字企业，尤其是大型平台企业及其塑造的平台型创新生态系统是数字经济发展的主要引擎和重要载体。2022年，数字产业化增加值规模达到9.2万亿元，比上年增长10.3%,数字产业化占数字经济和GDP的比重分别为18.3%和7.6%。中国信息通信研究院.中国数字经济发展研究报告（2023年）R2234415.国家互联网信息办公室.数字中国发展报告（2022年）R.202378.国家互联网信息办公室.数字中国发展报告（2022年）R.2023J8-195国家互联网信息办公室.数字中国发展报告（2022年）R.2023:19-2L3 .数据影响生活方式变迁数据赋能引发了生活方式的巨

21、大变革，从数字城乡发展到数字民生服务，都在构建一个更智慧、便捷、可持续的未来。首先，民生服务的数字化程度得到显著提升。教育领域，超过四分之三的学校实现了无线网络覆盖，99.5%的中小学设有多媒体教室。3医疗领域，远程医疗服务平台己覆盖全国31个省份和新疆生产建设兵团，地市级、县级的远程医疗服务已实现全覆盖，国家医保服务平台实名用户达到了2.8亿。M社保方面，数字化服务覆盖范围不断扩大，全国电子社保卡领用人数已达7.15亿。5与此同时，就业、交通、社会救助等领域的数字化服务也都实现了规模化覆盖。其次，新型智慧城市的发展变得更加集约和高效。城市运行“一网统管”不断增强，加强国家、省、市三级城市运行

22、管理服务平台的互联互通，进一步推动城市服务治理业务的集成联动，支持超大型城市提升城市感知、风险预警和科学决策能力。国家互联网信息办公室.数字中国发展报告（2022年）R.2023:21-22.最后，数字生活方式的变迁也惠及到农村网民。截至2022年底，我国农村网民数量已达3.08亿，农村地区的互联网普及率达到61.9%,智慧农业建设迅速启动，农业农村部已支持8个国家数字农业创新中心、分中心以及41个国家数字农业创新应用基地的建设；农村电商蓬勃发展，县乡村电子商务体系和快递物流配送体系正在逐步实现贯通。国家互联网信息办公室.数字中国发展报告（2022年）R.2023:22-23.国家互联网信息办

23、公室.数字中国发展报告（2022年）R.2023:12.4 .数据引领治理方式变革数据是推动我国治理现代化的重要动力。一方面，数据推动党政机关数字化服务能力持续增强。国家电子政务外网的覆盖范围不断扩大，已经连接了31个省份和新疆生产建设兵团，地市和县级已经实现了全覆盖，乡镇的覆盖率达到了96.1%；全国人大代表工作信息化平台有效推动人大代表履职工作和沟通效率提升；各级政协积极开展网络议政和远程协商。8此外，法院、检察、信访等部门系统也在增强数字化服务能力方面取得了显著成效。另一方面，数据助力数字政务协同服务效能大幅提升，在线服务的标准化、规范化和便利化水平稳步提高。从2012到2022年，我国

24、电子政务发展指数国际排名从78位上升到43位，是上升最快的国家之一。我国政府治理已进入以一体化政务服务为特征的整体服务阶段，“一网通办”“一网统管”“一网协同”“最多跑一次皿接诉即办等创新实践不断涌现，一体化政务服务效能大幅提升。各行各业正以前所未有的姿态拥抱数字世界，数字技术也在不断重塑着行业的未来，被数据要素重塑的生产方式从根本上引发了经济结构、生活方式和治理方式的变革，不断拓宽数据应用场景。面向未来，数据与经济社会的拥抱会更加紧密，数据的创新应用呼唤更有效的市场和更有为的政府相结合，打通数据要素价值创造、价值交换和价值实现的全链条，全面赋能数字经济、数字社会和数字政府高质量发展。二、构建

25、可持续数据发展生态(一)何谓可持续数据发展生态1 .内涵定义所谓“数据”，是一切客观事物含义的记录。所谓“要素”，是构成一切客观事物的必要因素。所谓“化”者，管子七法日：“渐也、顺也、靡也、久也、服也、习也，谓之化”。毛泽东则讲“化者，彻头彻尾彻里彻外之谓也”。数据要素化是指用“全面的、联系的、运动的观点，把握数据特性及其生产、分配、流通、消费等过程的价值运动规律，更好发挥数据要素作用的过程。可持续发展包括共同发展、公平发展、协调发展、高效发展、多维发展五种价值内涵。共同发展是将世界作为统一整体而看待；协调发展指的是经济、社会、环境、资源的协调发展；公平发展即注重区域间、代际间差异性，避免过度

26、消耗；高效发展指通过技术创新充分利用资源；多维发展强调充分尊重不同区域在政治经济文化等方面的差异。可持续数据发展生态是指坚持以人为本原则，以数据要素化为主线，数据创新应用为目的，数据要素流通为关键，数据资源建设为基础，数据基础设施为支撑，数据治理与安全为保障，以期推动实现充分供给、高效流通、创新应用、安全合规的数据发展格局。2 .把握数据“六大特性”从哲学上讲，数据是一切客观对象含义的记录，是客观对象的“虚化”存在方式，是与物质“客观实在不同的另一种“客观虚在”，但是数据又离不开物质，它需要依赖物质才能存在，是物的派生现象。因此，要深刻把握数据要素特性及其价值运动规律，更好发挥数据要素作用。(

27、1)虚在性：相对于土地、劳动力、环境、资本和技术等传统生产要素的“客观实在”而言，数据要素具有“客观虚在”的特性。因此，要注重提升各类市场主体的数据治理能力和数字素养，使之能够认识和把握数据背后的“虚在含义，更好地挖掘数据价值。(2)依附性：数据需要在具体业务场景中与其他生产要素相结合，才能产生价值、发挥价值。因此，要坚持问题和需求导向，创新数据要素与其他要素的协同联动机制及应用场景，完善多主体、多环节数据要素配置规则，理顺利益相关方的数据生产关系。(3)运动性：数据形态变迁和含义运动”，使得信息增长从串行走向并行，从小规模并行到大规模并行，进化速度呈指数增长。因此，要强化数字技术在数据开发利

28、用等关键环节的应用，推动实现重点领域数据的结构化、显性化和完备化。(4)边际收益递增性：数据的价值在于连接，数据的连接数量与其价值呈指数级增长关系，只有建立更广泛的关联，才会产生更大的边际效益。因此，要推动各类数据的跨层级、跨领域、跨系统汇聚融合，推动数据资源向数据资产、数据资本跃迁。(5)价值差异性：同一组数据对不同主体而言，价值不尽相同。因此，要发挥市场在数据要素配置中的决定性作用，更好地发挥政府作用，健全数据要素流通规则，引导数据要素向具有高价值需求的市场主体流动，最大化数据要素价值。(6)外部性：数据具有正外部性和负外部性，数据的边际收益递增、价值差异、数据赋能等构成数据的正外部性，而

29、隐私泄露、数据污染、数字鸿沟等形成数据的负外部性。因此，应加强监管，在发挥数据的正外部性的同时，抑制数据的负外部性，营造良好数据生态。3,树立数据治理“六大思维”树立“六大思维”，即以战略思维为引领，以系统思维推进数据治理体系建设，以辩证思维和创新思维调整数据生产关系，以精准思维提高数据供给质量与配置效率，以底线思维夯实数据安全保障体系。(1)战略思维。聚焦构建数据治理生态体系，涉及政治、经济、社会、技术、文化等方面。应从全球发展战略层面出发，立足经济社会发展根本和全球数字化变革大局，着眼数字时代的长远发展，完善相关战略规划、政策规则与法律体系，培育数据治理生态，构筑数据治理共同体。(2)系统

30、思维。聚焦协同治理体制机制，应当从整体性、系统性着手，打破部门壁垒，打通国家、行业、组织等多层次，整合政府、企业、个人等利益相关方的力量，从政策、标准、技术、应用等多维度进行综合考量，构建共建、共享、共治的数据治理环境。(3)辩证思维。聚焦数据要素市场一般规律，要从辩证法和认识论的角度入手，深刻理解数据要素的内涵及数据空间的内在本质，辨析虚拟与现实社会、安全保护与开发利用等辩证统一关系，归纳和总结数据治理的一般规律，推动数据由资源向要素转化，挖掘数据价值。（4）创新思维。聚焦数据要素前沿技术、先进文化，主动把握新概念、新理念、新应用、新需求，勇于探索运用新机制、新技术、新手段来防范和化解面临的

31、新风险，聚焦管理方式、协调机制、组织文化等方面改革创新，推动数据治理体系建设。（5）精准思维。聚焦数据质量管理，数据只有流动起来才能创造价值，数据治理需要促进数据在不同主体之间有序流动，而数据流通的前提，需要建立在数据质量可靠的基础上。低质量甚至错误的数据，会影响数据流通，并最终影响数据价值的挖掘。（6）底线思维。聚焦保护国家安全和数据权益，数据是个人和组织的重要资产，是国家重要的战略资源，成为数字经济发展的重要驱动力。要做好风险防范，排除风险因素，加强先行先试、科学求证，健全监管体系，提高监管能力，织细织密安全网。4 .处理好数据发展“十大关系”谁掌握了数据谁将掌握发展的主动权，谁利用好数据

32、谁将赢得未来数字竞争新优势。推动数据发展、促进数据要素化机遇与挑战并存，应抓住主要矛盾，处理好“十大关系”，解放和发展数据生产力。（1）供给与需求的关系。供给与需求是一个矛盾统一体，更好地发挥数据要素作用就要处理好供给与需求的关系，要把提高供给质量和提升需求层级有效匹配。当前，制约数据发展的主要矛盾是经济社会发展对高质量、高价值数据的需求，与不平衡不充分数据供给之间的矛盾，发展不平衡不充分是矛盾的主要方面，体现在数据基础制度不健全、数据供需存在结构性梗阻、数据治理能力亟待提升等。因此，需要通过供给侧结构性改革打通堵点和痛点，破除体制机制障碍，鼓励市场主体创新需求、提高数据供给水平、承担社会责任

33、，贯通生产、分配、流通、消费各环节，构建供给和需求正反馈机制，推动形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。（2）公共数据与非公共数据的关系。公共数据与非公共数据是构成数据要素的重要内容，二者具备数据的虚在性、依附性、运动性、边际收益递增性、价值差异性和外部性等一般特性。但是，二者价格形成机制不同，公共数据以政府指导价格形成机制为主，非公共数据以市场竞争价格形成机制为主，这决定了二者在数据获取、加工处理、开发利用、授权运营、流通定价及收益分配等方面存在差异。因此，应根据数据特性和价格形成机制差异，推动构建与之相适应的统一开放、多层级数据要素市场体系，更好地发挥公共数据与非公共数据的经济

34、社会价值。（3）垄断与流通的关系。数据遵循大规模连续协同、指数级积累增长等客观规律，只有汇聚融合多源异构数据，才能发挥更大作用，具有走向垄断的趋势。事实上，以数据为关键要素的大型数字平台等，已成为推动数字经济发展的重要力量。适度的数据垄断有利于调动市场主体的积极性促进数据流通，但垄断不是目的，更不是权力，而是一种社会责任，不能滥用垄断地位。因此，政府应明确由具有数据垄断地位的企业承担起促进数据流通“守门人”的角色，带动中小企业共同参与数据流通行业规则建设，发挥中小企业的创新主动性，促进数据在供应链产业链上的场景化市场化利用。（4）场外流通与场内交易的关系。场外流通与场内交易都是为了更好地发挥数

35、据要素作用，二者不可顾此失彼而要兼得，共同推动全国统一大市场建设。从规模体量和发展实际看，当前规范场外流通重于场内数据交易，场外流通是一个规模巨大的存量市场，而场内交易是一个正在培育探索的增量市场。因此，既要规范场外流通，充分发挥“数据矿主”和产业链主作用，带动产业链供应链上下游大中小企业间开展数据协作与共享，建设行业数据空间，提升产品和服务的数据附加值，又要培育壮大上下联动、内外结合的场内数据交易生态。（5）确权与分配的关系。明晰的数据权属有利于数据收益分配。应根据数据来源和数据生成特征，探索通过依法确权登记、民事商事合同和行政协议约定等多元化确权新方式，推动构建数据资源持有权、数据加工使用

36、权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。强化基于数据价值创造的激励导向，扩大按价值贡献参与分配渠道，推动数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬，着重保护数据要素各参与方的劳动收益，促进劳动者的贡献和劳动报酬相匹配。建立健全数据要素收益的初次、二次、三次分配调节机制，推动数据资产入表，让各类组织和个人更好共享共用数据要素发展成果。（6）治理与技术的关系。好的数据治理体系才能真正提高治理能力，好的数据治理能力才能充分发挥治理体系的效能，而技术为数据治理体系和能力建设提供落地支撑手段，增强数据可控、可信、可用、可追溯水平。因此，要以“整体性治理”优化顶层设计，强化中央与地方统筹协调工作机制，加强地方

37、主管部门统一归口管理力度。要以“数字化治理”重塑政府与市场之间的权力结构与功能配置和边界划分，利用数字技术，实现多元治理主体大规模跨界互动协作与价值协同。要以“源头性治理“压实政府部门和市场主体对数据治理的主体责任，强化数据源头治理。要构建集约高效的数据流通基础设施，为数据流通提供低成本、高效率、可信赖环境。加快传统基础设施的数字化改造，推动与数据流通基础设施共建共享、互联互通。（7）合规与创新的关系。在数据要素创新探索面临的不确定因素中，数据合规是最确定性因素，数据合规可以规避风险，提升竞争力，创造价值，增加确定性。就合规而言，“规”是法度，是边界，为了防止创新探索失控。“合”是过程，是政府

38、、企业、个人全员参与的过程，是构建统一的数据合规治理体系的过程，是提升全领域数据合规治理能力的过程。因此，数据合规是一个不断调整数据生产关系、解放和发展数据生产力的历史发展过程。应当平衡数据合规建设与创新探索之间的关系，推进数据合规治理体系和治理能力建设，构建政府、企业和个人多方参与的“数据合规共同体“，做到价值共创、责任共担、利益均衡、合规不处罚、合规不起诉，推动数据要素合规高效赋能高质量发展。（8）监管与发展的关系。数据要素市场化配置改革是一项极具探索性、开创性和潜力巨大的战略任务，从构筑国家数字竞争新优势的战略高度，包容协同监管促进数据要素市场化发展，坚持监管规范和促进发展两手并重、两手

39、都要硬。要明确规则，划出底线，设置好“红绿灯”，鼓励支持市场主体在促进产业数字化、数字产业化、便利人民生活、参与国际竞争中发挥积极作用。数据成为生产要素，带来了政府与市场边界的变化，政府既是监管者，也是公共数据的持有者，需要构建一系列的上层建筑以适应经济基础变化，如数据相关法律法规、政策制度、行业规则、技术规范及社会伦理等，筑牢社会主义市场经济有效运行的体制基础，为数据要素健康发展提供牢固保障。（9）权益保护和争议处理的关系。注重数据权益保护有利于激发市场主体创新活力，而争议处理是为了更好地保护数据权益，未来数据权益保护高地必将是数据集聚融合高质量发展的高地。因此，政府应当合理配置数据权益纠纷

40、解决的社会资源，完善和解、调解、仲裁、公证、行政复议与诉讼有机衔接、相互协调的多元化纠纷解决机制。法院应当加强网上诉讼服务平台建设，逐步形成有利于数据争议解决的诉讼机制。加强数据争议仲裁组织机制建设，完善现有仲裁规则体系适应数据争议解决需求，完善仲裁加调解对接机制与在线仲裁模式。有关政府部门应当完善数据争议行政调解机制。（10）国内与国外数据流动的关系。在新发展格局下，做大做强国内数据要素统一大市场的同时，积极开拓多元化国际市场，深度对接国际经贸体系，有效利用国内国际两个市场两种数据资源，更高水平参与国内国际双循环。以场景创新为牵引，加快全面数字化发展，催生新产业、新业态和新模式，激活重要领域

41、数据潜能，推动建设更具国际竞争力的现代产业体系。围绕区域发展战略，率先打造粤港澳大湾区、长三角地区、京津冀地区、成渝经济圈等若干区域一体化数据要素市场，支撑全国统一大市场建设。适时将北京、上海、广东打造成为国内数据要素大循环的核心枢纽和国内国际双循环的战略链接点，打造可信跨境数据空间，维护数据主权。5 .构建可持续数据发展价值主张深刻把握百年未有大变局之“变”，就必须深刻认识社会化大生产之“大，我们正在经历第四次产业革命，它已经远远超越前三次产业革命，需要调整生产关系来适应生产力发展，推动社会化生产方式变革。数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，正深刻改变着生产、生活和社会治理

42、方式，其战略意义不言而喻。世界各国特别是主要经济体纷纷出台中长期数据战略，强化数字竞争力，谋求赢得未来发展和国际竞争的主动权。如何在全球化遭遇逆流，数据保护主义、单边主义上升的当下，强化我国在数据领域话语体系中的影响力，以更好落实联合国2030年可持续发展议程，更好服务，数字中国，建设，是必答之问。美国以维护数字竞争优势和强化“长臂管辖为主旨，构建数据跨境流动与限制政策，欧盟以构筑单一数字市场为战略目标，“外严内松”引领建立全球数据规制体系。凶我国坚持与世界各国共商共建共享、促进共同发展，推动数据自由流动和国家主权安全平衡的原则立场是一贯的。2。东西方的数据战略具有截然不同的立场，其根植于资本

43、主义与社会主义两种思想体系、两种价值观念和两种社会制度不同。面对数据领域竞争，我国需要加快推动数据良性健康发展，更好发挥数据要素作用，走出一条中国式可持续数据发展之路。19跨境数据流动：全球态势7中国对策：综合开发研究院，互联比拥有更重要，崇尚互联比追求拥有更能够创造出更大价值。价值观深刻影响着人们对于行为、言论和思想的判断及取向，是个人或群体行动的指南。在全球化和数字化席卷的当下，是时候来一次数字时代的“价值观革命”了，树立”信息大于物质、”互联重于拥有”、“差异优于齐一”的价值取向。因此，需要在理念、方法、目标等多层面构建中国式数据发展价值主张、引领可持续数据发展。在理念层面，需坚持价值共

44、创、利益均衡、责任共担。构建数据共同体，以共商共建共享为原则，凝聚各方共识，兼顾各方利益，从而跳出以往“单打独斗、各自为战”的路径依赖，达到整体效能最优化。在方法层面，需坚持统筹兼顾、数实共生、韧性发展。正确认识和妥善处理数据发展中的重大关系，统筹个人和集体、局部和整体、当前和长远，构建数据驱动的智能化生产模式和价值网络，推动数字世界与物理世界融合发展，使数据更好赋能生产生活，打造更具弹性、更加安全的经济社会。在目标层面，需坚持开放共享、普惠利他、共同富裕。促进数据要素与社会中其他生产要素高效融合，保护数据处理者收益、兑现数据所有者权益，维护相对弱势者利益。以人为本，逐步完善数据生产关系，解放

45、和发展数据生产力，不断促进社会均衡发展和整体进步。（二）相关理论基础及耦合分析1 .生产力生产关系理论与可持续数据发展的耦合马克思政治经济学指出生产力与生产关系之间的矛盾是人类社会的基本矛盾，不断推动社会生产发展，进而推动整个社会逐步走向高级阶段。在数据作为生产要素的数字时代，传统的生产力三要素发生了新的变化：拥有丰富数字技术的数字化劳动者不断产生；数据资源成为新的劳动对象；数据基础设施成为新的劳动工具。同时，为了适应数据生产力的新变化，需要加速调整数据生产关系，其中数据所有制是数据生产关系的核心，数据归谁所有，由谁支配，不仅决定直接生产过程中人与人的关系，而且决定着分配关系、交换关系和消费关

46、系。当前，制约数据发展的主要矛盾是经济社会发展对高质量、高价值数据的需求，与不平衡不充分数据供给之间的矛盾，发展不平衡不充分是矛盾的主要方面，体现在数据基础制度不健全、数据供需存在结构性梗阻、数据治理能力亟待提升等。因此，需要通过数据要素市场化配置改革调整数据生产关系，解放和发展数据生产力，促进可持续数据发展。2 .市场结构理论与可持续数据发展的耦合市场结构是衡量市场竞争程度的重要标志，可分为完全竞争市场、垄断竞争市场、寡头竞争市场和完全垄断市场。一是市场结构的稳定性，它会在一定时期内保持相对的稳定和持续，具备抵御各类冲击，特别是系统性风险冲击的能力。二是市场结构的动态性，它不是一成不变的，而

47、是处于一种由低级到高级的演进趋势之中。有效的市场结构应始终与市场发展的程度相适应。三是市场结构的层次性，它随着市场发展水平的变化，呈现出不同的阶段和层次。有效的市场结构应总是随着市场发展水平的提高不断升级和演进。四是市场结构的复杂性，它是相对独立、纵横交错的，时间和空间相协调、静态与动态相结合的，多元素、多变量、多层次、多功能集合而成的多维复合性系统。21五是市场结构的创新性，它的升级和演进离不开企业创新，同时应有利于企业创新，从而促进市场的快速发展。数据要素市场结构具备稳定性、动态性、层次性、复杂性、创新性等一般市场结构的特点，是可持续数据发展的综合体现。数据要素市场结构不是一成不变的，其必须及时满足数据发展的客观需要，并根据数据要素特性、价值运动规律不断演进。3 .数字治理理论与可持续数据发展的耦合数字治理理论主张利用新时代的大数据、云计算等技术，提升政府的管理效能，更好地提供公共服务，核心内容包