注：以下解讀來源國家數據局資訊

解讀專家一：中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長、教授 歐陽日輝

解讀專家二：清華大學電子工程系信息系統研究所副所長 王鉞

解讀專家三：中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所 蔡躍洲

解讀專家四：中國科學院大學經濟與管理學院教授 孫毅

解讀一 發揮“數據要素×”效應 構建以數據為關鍵要素的數字經濟

文 | 中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長、教授 歐陽日輝

近日，國家數據局印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》（以下簡稱《行動計劃》），把握一條主線，做好三方面保障，實施五大舉措，推動十二項行動，促進我國數據基礎資源優勢轉化為經濟發展新優勢。實施“數據要素×”行動，需要全面理解和準確把握《行動計劃》的時代背景和內在邏輯。

01、從“互聯網+”到“數據要素×”順應數字經濟發展規律

黨的十八大以來，黨中央高度重視發展數字經濟，實施網絡強國戰略和國家大數據戰略，將發展數字經濟上升為國家戰略。2015年，國務院印發《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，大力拓展互聯網與經濟社會各領域融合的廣度和深度。八年以來，數字經濟發展取得顯著成就，數據成為新型生產要素。《數字中國發展報告（2022年）》顯示，2022年我國數據產量達8.1ZB，同比增長22.7%，全球占比達10.5%。海量數據資源和超大數據要素市場規模為我國經濟發展注入了新的動力。

當前，數據要素對經濟發展的貢獻開始顯現，但存在不平衡、不充分問題。一方面，“沉睡”的數據有待開發，數據流通體系有待完善，數據供不出、流不動，數據資源有效供給難以滿足數字經濟快速發展對數據的需求。另一方面，市場主體不敢用、不會用、用不好，數據對經濟的貢獻度有待提升。這些問題不僅不利于數據要素的市場化配置，而且制約構建以數據為關鍵要素的數字經濟。

充分挖掘數據潛力，大力推動“數據要素×”，必要且緊迫。順應經濟發展規律，國家數據局出臺《行動計劃》，促進數據要素在相關行業和領域的廣泛應用，推動形成數據要素驅動經濟社會高質量發展新態勢。

02、理解發揮“數據要素×”效應的三個維度

數據要素并不是單一的賦能“+”，而是能夠發揮“乘數效應”。“數據要素×”是數據融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，通過與不同要素結合，作用于不同主體，發揮協同、復用和融合作用，對其他生產要素、服務效能和經濟總量產生擴張效應，提升效率、釋放價值和創新發展，推助構建以數據為關鍵要素的數字經濟。

（一）數據通過協同、復用、融合發揮乘數效應

數據要素的乘數效應通過協同優化、復用增效和融合創新三種作用機理得以實現，在深度和廣度上都是對“互聯網+”的拓展。第一，數據要素具有生產屬性，協同實現全局優化。單一數據無法發揮作用，不同主體數據、不同行業數據與其他要素協同，可以提高投入產出效率，提升傳統單一要素生產效率，優化傳統要素資源配置效率，提高全要素生產率。例如，有些平臺企業通過搭建平臺協同各類生產要素發揮作用，實現工業設備與各類數據釆集終端的網絡化，實現全要素數據可視化、協同研發設計、設備協同作業，實現智能化制造和網絡化協同。第二，復用增效是充分利用數據低成本復制的特點，通過數據的重復使用，不斷提升數據質量，增加數據效能，突破傳統資源要素約束條件下的產出極限，提升經濟社會運行效率。比如，氣象數據可以在農業生產、應急管理、保險產品創新、物流快遞、即時零售等多個場景中重復使用。第三，融合創新則通過將不同品類、不同來源的數據匯集到一起，創造新的信息和知識，發揮數據的規模效應，催生新技術、新產業、新業態、新模式，培育經濟社會發展新動能。

（二）數據“供得出”“流得動”“用得好”是發揮乘數效應的基礎

數據要素的乘數效應得以發揮，必須在三個方面做好。第一，讓數據放心“供”出來是發揮乘數效應的前提。數據要素具有規模報酬遞增的特性，供得出的有價值的數據越多，通過數據的多源融合可以產生“1+1＞2”的效果。第二，數據“流得動”是發揮乘數效應的關鍵一環。數據作為數字經濟的“血液”，流通是數據進入社會化大生產并成為數據要素的必要條件。無論數據是與何種事物相乘，必須流通起來才能創造出更大價值。第三，數據“用得好”是發揮乘數效應的落腳點。數據越用越好用，用數據去決策、用數據去管理、用數據去創新，才能實現數據價值的幾何級增長。數據基礎設施是讓數據“供得出、流得動、用得好”的關鍵載體, 數據基礎設施支撐數據匯聚、處理、流通、應用、運營、安全保障全流程，讓不同參與主體實現對數據資源和產品有效利用，推動數據服務千行百業、深度融入社會生產生活。

（三）發揮數據要素乘數效應有多種途徑

數據成為數字經濟的關鍵生產要素，首先要把握數據特性及其價值運動規律，把數據變成一種新型生產要素。數據要素化是通過對數據進行清洗、加工和整理，把它變成可“機讀”、具備生產使用條件，通過市場化配置，實現數據要素在全社會范圍內的廣泛流通，全面進入社會化大生產和經濟系統。其次，數據通過多場景復用才能最大限度地釋放其價值，數據使用場景化是聚焦業務場景數據應用，創造更加豐富的應用場景，讓數據在千行百業“用起來”。《行動計劃》聚焦工業制造等12個行業和領域，明確發揮數據要素價值的典型場景，推動激活數據要素潛能。其三，數據資產化是數據通過流通交易給使用者或所有者帶來經濟利益的過程。數據資產化可以增強數據供給主體對數據資產價值的認識，有助于盤活“沉睡”的數據資源，提升數據供給質量，助力實現數據資產保值增值，優化數據資源配置。

03、推動數據在不同場景中發揮千姿百態的乘數效應

數據的價值在于應用，應用的關鍵在于場景。只有和應用場景相結合，解決實際問題和業務痛點，才能充分釋放數據要素價值。未來應堅持需求牽引，聚焦重點行業和領域，引導廣大市場主體豐富數據應用場景，挖掘高價值數據要素應用場景，通過試點充分展示數據要素的乘數效應。

第一，堅持需求牽引，大膽探索公共數據應用場景。需求是創新的根本動力，迫切的需求激發重大的創新。發揮數據要素的乘數效應必須以應用場景為基礎，運用大數據的理論、技術探尋解決問題的方案與實踐。應建立公共數據開發利用激勵機制，加快打造公共數據開發利用的應用場景，強化公共數據資源開發利用和公共服務能力持續提升的良性互動機制，豐富公共數據價值創造模式。

第二，建立適應數據特征、符合數據要素價值實現規律的數據資源供給體系，打造數據融合應用典型案例。發揮數據要素的乘數效應必須在供給和應用兩端下功夫。一方面，公共數據率先做好供給，探索企業數據和個人數據多元化供給模式，有效維護市場主體的數據利益，提升數據供給效能。另一方面，創新公共數據、社會數據和個人數據融合應用模式，探索央地協同開發利用機制，推動跨層級跨部門數據資源共用共享模式，形成豐富的應用實踐案例。

第三，數據要素充分賦能經濟社會發展，打造數字經濟新動能。數字經濟和實體經濟深度融合，是數據要素發揮乘數效應的主陣地。一要推動互聯網、大數據、云計算、人工智能等數字技術加速創新融合，深化數據空間、隱私計算、聯邦學習、區塊鏈等技術應用，促進數字技術與實體經濟的深度融合。二要聚焦工業制造、現代農業、商貿流通、金融服務等重點行業和領域，推動發揮數據要素乘數效應，釋放數據要素價值。三要加大力度培育應用型數據商，為實體經濟提供數據開發利用工具、數字化轉型服務等，促進數據在不同主體、不同場景用起來。

第四，加強數據要素基礎理論研究。我國數據要素的理論研究滯后實踐，在“數據要素×”方面的研究剛剛起步。建議學界和產業界開展聯合研究，政產學研用協同創新，重點研究數據作為新型生產要素的經濟學原理、數據要素與其他生產要素的協同聯動及其對全要素生產率的作用機理、數據要素的新生產函數、企業數據資產化對上下游企業和同行業的溢出效應、數據要素乘數效應的機理等問題。

解讀二 通過數據要素的乘數效應為實體經濟賦能

文 | 清華大學電子工程系信息系統研究所副所長 王鉞

伴隨數字中國建設的持續推進，我國數字經濟邁向了全面擴展期，數據成為了新的生產要素。從生產要素的角度重新看待數據，本質上是要推動數據在更大范圍內、更深層次上進入經濟循環，突破當前分散的、自發的資源化開發利用方式，通過引入市場化配置的手段激活數據生態，成規模、成體系地實現數據的深度開發和廣泛應用。有別于資本、土地等傳統生產要素，數據要素投入生產過程并釋放價值的方式更為復雜，并具有鮮明的技術特色。

首先，數據的價值釋放過程是在眾多主體參與下對數據進行持續加工的過程，在加工過程中借助各種技術工具不斷改變著數據的形態；其次，數據具有很強的流動性，在數據跨越經濟主體的流動過程中，一方面受安全和效率等技術條件的限制，另一方面又必須處理好收益分配、風險界定等商業問題；最后，數據是一種非同質化的資源，其價值釋放過程與數據類型、應用場景密切相關，不同場景下數據發揮的作用不同、價值實現的路徑不同，對其進行組織、加工、流通、應用的技術要求也存在顯著差異。

因此，簡單地將數據的要素化過程歸結成為資源化、資產化、資本化，并未能充分體現數據這種新型要素的特有屬性。我們需要更深入地探索數據要素價值釋放的內在機理以及核心規律。數據要素的價值釋放關鍵在于與其他各類要素相結合，為實體經濟賦能。而數據要素乘數效應正是揭示數據這種新型要素價值釋放機理的關鍵所在。

具體而言，數據要素的乘數效應表現為“協同”、“復用”、“融合”三種賦能機理。從“協同”、到“復用”、到“融合”，是數據應用范圍的擴展和應用深度的提升。“協同”包含三個不同的層級，業務協同、主體協同和要素協同。其中業務協同和主體協同在過往數字化轉型的實踐中已經被反復討論，但不同要素之間的協同則是伴隨數據要素而產生的新視角和新探索。舉例而言，數據與勞動力結合可能會降低勞動力的培訓成本，實現知識與經驗的快速遷移。如果說“協同”還帶有互聯網時代的痕跡，“復用”則是完全屬于數據要素時代的，它是數據低成本復制特性的價值延伸。有了“復用”，數據可以一次生產，多次使用，達到成本的節省。

同時，數據在不同領域、不同場景、不同主體之間的復用可催生出新產品、新服務，釋放出數據的新價值。比如，制造業長期積累的大量工藝數據可以幫助眾多企業改善產品質量，這是數據價值在主體之間的復用；醫療健康數據可用于臨床診斷、藥械研發和醫療保險，這是數據價值在領域之間的復用。與此同時，數據在復用中不會出現損耗，反而會“越用越多”、“越用越好”。“融合”強調眾多主體參與下數據規模的增長和品類的豐富，以量變推動質變，由此產生新能力、新模式。工業革命時代，生產效率的提升除了源于技術進步之外，還源于市場規模的迅速擴張。

足夠大的市場規模使得精細的分工成為可能，精細的分工進一步提高了生產效率。數據的積累和融合也可能存在類似的效應，數據產業可能因為數據的匯聚與融合出現更細致的分工。此外，以人工智能為代表的新技術浪潮格外依賴數據規模和品類的增長，只有當模型規模和數據規模超過一定的臨界值時，人工智能大模型才會出現新能力的“涌現”。

從8年前的“互聯網+”到如今的“數據要素×”，他們都對產業產生重要影響。“互聯網+”的核心是連接效應和網絡效應，連接產生信息交互，推動主體之間的協作；網絡是規模化的連接，匯聚了海量的供給者和各類用戶，促成供需的精準匹配，并催生出平臺經濟。從“互聯網+”到“數據要素×”的轉變，是從用戶匯聚到數據匯聚的轉變。用戶是經濟活動的參與主體，而數據則是在主體之間流動的“血液”，是維系數字經濟運行與主體正常活動的基本因素。因此，“聚數”就是“造血”，數據流動的范圍和強度與數字經濟的活力直接相關。

如何加速數據的匯聚與流動？這需要從供給側和需求側協同發力。一方面需要進一步推動數據要素的供給側改革，加強數據要素的相關制度建設，推動有條件的地區開展公共數據授權運營。另一方面，需要在需求側通過試點充分展示數據要素千姿百態的乘數效應，并具體分析不同行業的業務需求。需要注意的是，數據要素的確權、定價、流通、交易等規則的設計，可降低交易成本，推動數據的大規模應用和市場化配置。數據流通和交易是為數據應用服務的，應用規模的增長和場景的豐富才會真正帶動數據供給和數據交易。歸根結底，數據要素的價值源于其豐富而強大的賦能作用，源于乘數效應賦能實體經濟，進而推動經濟增長的巨大潛力。

解讀三 推進數據要素市場化配置，激發數據要素潛能

文 | 中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所 蔡躍洲

01、行動計劃出臺的時代背景

2021年10月18日，習近平總書記在十九屆中共中央政治局第34次集體學習時強調：發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。從2015年出臺“互聯網+”到當下出臺《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》（以下簡稱《行動計劃》）的8年多時間里，社會各界大力推動數字經濟發展，全面擁抱數字時代。8年前，互聯網、云計算、大數據等新一代信息技術大規模商業化應用，催生了各種數字經濟新模式新業態，推動新一輪科技革命和產業變革由2008年金融危機前后的孕育興起進入到加速演進階段。

彼時開展“互聯網+”，有助于讓全社會充分認識到技術變革加速演進的趨勢，并積極擁抱數字經濟。經過8年多的發展，新一輪科技革命和產業變革已步入深入發展階段，各種業態模式日臻成熟，數字經濟對于中國經濟的重要性更是形成廣泛共識。數字時代，數據資源日益豐富、可大量獲取，數據收集、生產、加工、處理、分析、傳輸的成本也大幅降低，邊際成本接近于零。

數據成為（關鍵）生產要素，能夠以更低的成本、更快的速度提煉有效信息，并在生產經營各環節、各主體間實時傳遞，極大地解決了以往農業社會、工業社會中普遍存在的信息不對稱、信息不充分問題，并由此提升經濟社會運行效率。與此同時，經濟社會組織方式進行適應性調整，以更加充分地運用數據要素，從而衍生出以平臺經濟等為代表的各種新模式、新業態。例如，在流通領域，通過互聯網消費平臺展示、比價等功能，可以實時傳遞出充分的產品信息，極大緩解了買方的信息劣勢；與此同時，搜索、比對等功能又能快速傳遞買方的需求信息；憑借平臺背后大量的算力資源和處理分析能力，供需之間得以快速高效地對接匹配。

因此，發揮數據作為新關鍵要素的支撐作用特別是乘數效應，對于促進我國數字經濟健康發展、支撐經濟增長、培育國際競爭新優勢至關重要。

02、數據要素乘數效應的實現機制

數據要素的乘數效應主要可以通過以下幾種機制來實現。一是提高微觀層面企業生產經營效率。在微觀企業生產運行過程中，數據要素以及相應的數據處理、分析、傳輸手段，能夠提煉出數據中包含的有效信息并將其及時傳遞到生產運行相關環節，從而提高不同環節以及不同類型要素之間的協同性，進而提高生產經營效率。二是不同來源數據集進行融合匹配后可能產生更多有效信息，為生產經營帶來更大的價值提升。三是多場景復用帶來的宏觀價值倍增。數據要素具有非競爭性、非排他性和低成本復制等技術-經濟特征，能夠同時在多個場景中發揮上述效率提升作用，從而在宏觀層面表現為價值倍增。

此外，經濟社會運行以各類平臺為依托，能夠有效對接供給和需求，以此提高全社會資源配置效率。從“互聯網+”到“數據要素×”，伴隨著數據資源的大量積累，經濟社會運行方式的變化也讓上述機制得以更充分地實現。

一是由基于網絡連接的信息傳遞向基于有效信息提煉的全局協同轉變，推動經濟運行效率不斷提升。

二是由單一垂直領域數據資源匯聚向跨領域多源多類型數據融合轉變，進一步激發數據價值創造潛能。

三是由互聯網技術對不同垂直領域賦能向跨領域多場景數據復用轉變，實現數據價值創造能力的倍增，拓展經濟增長新空間。另外，從宏觀動態視角來看，數據乘數效應實現過程中，伴隨著數據的流通、融合、復用，必然會涌現出更多的數字經濟新業態、新模式，衍生出各類新需求，進而帶動各種投資進入市場并拉動上游新一代信息技術產業發展，為宏觀經濟增長注入新動能。

03、行動計劃定位及行業領域選擇

實施《行動計劃》旨在盡快激活數據要素潛能，為此本著“試點先行，重點突破”原則，對12個行業領域進行了細致的部署。這12個行業和領域的選取，主要考慮其在我國數字經濟乃至整個經濟社會發展中的重要性、數據資源要素的積累狀況、整體數字化發展基礎等因素。例如，《行動計劃》將工業制造排在第一位正是出于這三方面的考量：（1）制造業是實體經濟的主體，工業制造是數字經濟和實體經濟深度融合的主戰場；（2）制造業領域整體的數字化智能化轉型程度較高；（3）很多制造業企業從早年信息化建設開始便有意識地收集生產運營過程中各種數據，已經積累了大量的數據資源。這12個行業和領域，涵蓋了制造業（工業制造）、農業（現代農業）、服務業（商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅游）、公共服務及公共管理（醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理）。此外，針對“雙碳目標”這個中國未來30年發展重要的外部約束，綠色低碳被單獨列為一個專門領域。

04、行動計劃實施的保障措施

《行動計劃》實施的核心目標就是要從重點行業領域入手，最大限度發揮出數據要素在價值創造中的乘數效應。因此，需要在保障數據安全的情況下，加大數據供給、加快數據流通。而實現這兩項目標，則要充分發揮市場機制在數據要素配置中的作用，即推進數據要素市場化配置。數據要素市場化配置改革是一項龐大的系統性工程，需要培育多元化的數據經營主體。這些經營主體，除了買賣雙方外，還包括大量合規的專業數據中介服務機構，包括數據商、數據評估方等。當然，政府主導的數據交易所也可以看作是重要的數據經營主體，是市場化配置體系的重要組成部分。《行動計劃》也將市場流通主體的培育作為重要的保障措施。

解讀四 發揮數據要素乘數效應，推動高質量發展

文 | 中國科學院大學經濟與管理學院教授 孫毅

《“數據要素×”三年行動計劃（2024-2026年）》（以下簡稱《行動計劃》）標志著我國在數據要素市場建設方面，邁出了從宏觀制度安排到具體行動舉措的第一步。《行動計劃》審時度勢把握住我國從技術變革、產業變革向要素變革的發展趨勢，準確深刻地提出數據要素對于經濟社會發展的乘數效應，以推動數據要素高水平應用為主線，以提升數據供給水平、優化數據流通環境和加強數據安全保障為支撐，針對12個重點行業領域明確發揮數據要素價值的典型場景，旨在充分發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用，為構建以數據為關鍵要素的數字經濟、推動高質量發展提供新動能。

01、《行動計劃》是落實數據要素基礎制度的針對性舉措

一是《行動計劃》依托我國海量數據的價值優勢，能夠有效拓展經濟增長新空間。黨的十八大以來，我國積極推進“互聯網+”行動，系統布局新型基礎設施建設，大力推動數字化轉型，推動數據資源規模快速增長。2022年我國數據產量達8.1ZB，同比增長22.7%，全球占比達10.5%。海量的數據資源為我國經濟發展提供了新動能。充分發揮我國海量數據優勢，釋放數據要素價值，激活數據要素潛能，能夠以數據的高水平應用提高資源配置效率、創造新產業新模式，為經濟增長拓展新空間。

二是《行動計劃》立足數據要素市場發展的階段性特征，能夠及時滿足實體經濟轉型發展需求。我國數據要素市場建設仍處于起步階段，數據確權、數據定價等問題仍有待探索，數據供給質量不高、流通機制不暢、應用潛力釋放不夠等問題仍有待解決。但土地、資本等要素市場發展經驗表明，要素市場建設是一個長期、動態、反復的過程，難以一蹴而就。面向實體經濟面臨轉型升級的現實需求，《行動計劃》提出了“需求牽引、注重實效”和“試點先行、重點突破”的基本原則，一是聚焦重點行業和重點領域挖掘場景需求，二是針對不同類型的數據分類施策，三是注重梳理實踐經驗和典型案例、加強宣傳推廣，能夠在釋放數據要素價值、滿足實體經濟轉型發展的過程中不斷積累經驗，在發展中逐步完善數據要素市場建設。

三是《行動計劃》聚焦12個重點行業和領域，能夠精準定位需求、高效釋放數據要素價值。《行動計劃》的行業和領域選擇體現了“有基礎、有場景、有需求”的原則。工業制造、商貿流通、金融服務、交通運輸等行業，具有較好的數字化基礎，能夠與數據要素形成較好的互補性。科技創新、氣象服務等領域數據積累較好、數據通用性較強，能夠賦能其他行業應用。同時，對于現代農業、應急管理等對我國經濟社會發展意義重大的領域，推進數據要素應用能夠獲得較大收益。隨著我國數字化進程不斷深化，必然有更多的行業和領域成為數據要素應用的主力軍。

02、乘數效應是數據要素賦能經濟社會發展的關鍵機制

數據要素具有報酬遞增、非競爭性和低成本復用等特征，在生產過程中能夠發揮降低不確定性、提升交易匹配質量、促進知識積累和創新、提高生產要素協同性等作用。《行動計劃》提出數據要素對經濟社會發展所具有的乘數效應，既是數據要素有別于勞動、資本等生產要素的顯著特征，也是數據要素賦能經濟社會發展的關鍵機制。一是數據要素能夠顯著降低信息不對稱影響，發揮協同作用。利用從數據中挖掘出的有效信息進行分析和預測，能夠顯著降低信息不對稱影響，加強主體協同與任務協同，從而優化資源配置、提高市場運行效率。

例如，工業生產中存在兼顧成本、效率、規模的“不可能三角”，但數據驅動的大規模定制業務模式，能夠在大規模、高效率、低成本的條件下向消費者提供個性化產品，打破了工業生產的“不可能三角”，解決了過去解決不了的難題。有研究表明，基于數據要素的分析和預測與生產率顯著相關，對生產率水平的提升幅度為3.8%～6.7%。二是數據要素通過與其他生產要素結合，提升投入產出效率。

數據要素與傳統生產要素結合，能夠發揮兩種作用：一是產出增益。數據要素進入專業知識領域，與領域知識結合，有助于發現新的規律，研究出新的理論，創造新的知識或技術，進而促進經濟增長。二是投入節約。數據要素的產出增益和投入節約效應廣泛存在于生產環節，能夠優化其他要素投入產出效率、突破生產可能性邊界、促進經濟社會發展。三是數據能夠實現知識和技能的低成本、規模化復用，加速知識溢出與技術擴散。

在我國持續推進數字化轉型的過程中，大量的知識、技能被編碼成為數據。數據化的知識和技能具有在不同主體、不同場景低成本、規模化重復使用的典型特點，如果說工業經濟實現了物理產品的規模化復制，那么數字經濟則實現了知識和技能的規模化復制。例如，大模型通過與工作能力突出的員工進行交互，可以將技能“萃取”并編碼成為數據，這一數據可以復用于其他組織成員、從而提升組織整體的工作效率。通過加速知識溢出與技術擴散，數據要素的低成本復用能夠極大地縮短創新周期、促進宏觀經濟增長。

03、推動數據要素的高水平應用，釋放數據要素乘數效應

一是挖掘不同場景數據需求，打造差異化應用模式。聚焦《行動計劃》提出的重點行業和領域，挖掘高價值數據要素應用場景，探索發揮數據要素協同優化、復用增效、融合創新的差異化創新模式。加強試點探索，支持部門、地方協同開展政策性試點，推動數據資源豐富、作用效益明顯的領域率先突破，發揮示范引領作用。深入挖掘數據要素應用好經驗、好做法，遴選示范性強、顯示度高、帶動性廣的典型案例，及時總結可復制推廣的實踐經驗，推動社會各界共同挖掘市場需求、促進經驗分享和交流合作。

二是適應不同類型數據特點，探索多樣化開發方式。加強公共數據資源供給，在確保數據安全、保障用戶隱私的前提下，支持在重點領域開展公共數據授權運營試點。完善企業數據共享機制，支持行業內企業聯合制定數據流通規則、標準，加強數據采集、管理、安全等通用標準建設，聚焦業務需求開展數據共享。完善個人信息匿名化使用規則，在保護個人隱私前提下推動個人信息利用。

三是培育多元數據市場主體，提升專業化服務水平。強化企業在激活數據要素價值中的主體地位，推動數據價值產品化、服務化，大力發展專業化、個性化數據服務，促進數據、技術、場景深度融合。完善數據商支持舉措，探索有利于數據商發展的投融資模式，發揮相關引導基金、產業基金作用，引導和鼓勵各類社會資本投向數據產業。

鼓勵地方政府因地制宜，通過新建或拓展既有園區功能等方式，建設數據特色園區、虛擬園區，探索符合各地實際的數據要素應用實踐，帶動培育數據商等市場化服務機構，營造良好生態。豐富數據安全產品和服務，支持企業面向重點行業、重點領域、中小企業及個人的不同需求，提供多元化的數據安全產品服務和解決方案，利用市場手段提升數據安全水平。