关于推动企业数据、行业数据开发利用的策略建议

数据要素作为数字经济的核心生产要素，是培育新质生产力、推进中国式现代化的关键战略资源。国家“十五五”规划纲要明确将“深化数据资源开发利用”列为重点任务，提出构建国家数据资源体系、建立全国数据资源“一本账”，在统筹推进政务数据共享、公共数据开放运营的基础上，着重强调“推动企业数据、行业数据开发开放”。当前，我国数据要素市场化改革已进入攻坚期，企业与行业数据开发利用既面临制度、技术、流通等多重挑战，也蕴含着巨大的发展机遇。本文立足新发展阶段，基于对企业数据、行业数据开发利用现状及困境的分析，提出推动企业数据、行业数据从“沉睡资源”转化为“核心要素”的路径建议。

（一）推动企业数据、行业数据开发利用是激活数据要素潜能、壮大数字经济的核心支撑

当前，我国数字经济规模稳居世界第二，数据要素已成为驱动经济增长的新引擎，但数据要素市场化配置仍存在明显的结构性矛盾。政务数据、公共数据虽已实现规模化开放，但单一维度的数据难以满足产业发展、科技创新的多元需求。企业数据覆盖生产经营、研发创新、市场交易、用户服务等全链条，行业数据汇聚细分领域全业态信息，二者蕴含的商业价值、产业价值、创新价值巨大，是数据要素总量的主体、价值释放的核心。推进企业与行业数据开发利用，是打破数据资源供需错配、盘活存量数据资产、做大数据要素市场蛋糕的关键举措，能够有效打通数据从资源到资产、再到要素的转化通道，推动数字经济向更深层次、更高质量迈进。

（二）推动企业数据、行业数据开发利用是赋能实体经济转型、培育新质生产力的关键路径

企业数据蕴含着生产制造、供应链管理、市场营销、质量管控等一线实践经验，行业数据汇聚了产业链上下游、全周期的运行规律，二者的开发开放能够为制造业“智改数转网联”、服务业数字化升级、农业智慧化发展提供精准支撑。通过企业数据共享协同，可实现产业链上下游供需精准匹配、产能高效调配；通过行业数据整合分析，能够破解产业发展中的信息不对称、同质化竞争、风险预警滞后等痛点，推动产业从规模扩张向质量效益提升转型。同时，企业与行业数据的深度开发，能够为人工智能、大数据、区块链等数字技术创新提供高质量训练样本和应用场景，加速技术成果转化，夯实新质生产力的技术底座。

（三）推动企业数据、行业数据开发利用是完善国家数据资源体系、提升国家治理效能的重要抓手

国家数据资源体系绝非公共数据的单一集合，而是涵盖政务、企业、行业、个人等多元数据的有机整体。企业数据反映市场主体活力、经济运行态势，行业数据体现产业发展趋势、结构调整方向，二者是政府科学决策、精准调控、高效治理的重要依据。推进企业与行业数据开发利用，能够实现公共数据与市场数据的双向互补、融合应用，助力政府全面掌握经济社会运行动态，提升宏观调控、市场监管、公共服务、风险防范的精准性和有效性。同时，企业与行业数据的规范化开发，也有助于完善数据治理规则，推动形成政府引导、市场主导、社会参与的多元数据治理格局，提升国家数据治理体系和治理能力现代化水平。

（四）推动企业数据、行业数据开发利用是应对全球数字竞争、构筑国家竞争新优势的战略举措

当前，全球数字经济竞争日趋激烈，各国纷纷围绕数据要素立法、数据资源开发、数据市场建设展开战略布局，企业与行业数据已成为数字竞争的核心战场。美国、欧盟等发达经济体通过完善数据产权、流通、安全规则，鼓励企业数据共享开放，培育了一批数据驱动型龙头企业和产业生态。我国作为数据资源大国，要在全球数字竞争中抢占先机，必须加快突破企业与行业数据开发利用瓶颈，激活市场主体数据活力，培育具有国际竞争力的数据产业集群和数据服务生态，提升我国在全球数据要素市场的话语权和影响力，筑牢数字安全屏障。

（一）制度供给滞后：产权模糊与规则缺失导致“不敢开放”

数据产权制度是数据开发利用的基石，也是企业最关心的核心问题。尽管“数据二十条”确立了数据产权结构性分置制度，明确了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权并行的产权框架，但针对企业数据、行业数据的产权界定、权属划分、权益分配等细则尚未出台，企业对数据开放后的权属纠纷、权益受损风险心存顾虑。一方面，企业原始数据、加工后数据的产权归属不清晰，企业担心开放数据后丧失核心竞争力，自身合法权益无法得到有效保障；另一方面，行业数据涉及多主体参与、多环节加工，产权分割、收益分配规则缺失，行业协会、龙头企业、中小微企业之间的权责利难以平衡。同时，数据开发利用的准入规则、交易规则、监管规则尚不健全，合规边界模糊，企业担心触碰数据安全、隐私保护红线，宁愿选择“数据封存”，也不愿贸然开放共享。

（二）利益机制缺失：动力不足与壁垒森严导致“不愿开放”

企业作为市场主体，追求利益最大化是核心诉求，数据开放共享的动力源于价值回报与风险防控的平衡。当前，我国数据要素收益分配机制尚未建立，企业开放数据的成本与收益严重不匹配，导致企业“不愿开放”。一方面，数据开放需要投入大量人力、物力、财力进行数据清洗、脱敏、标准化处理，还要承担数据泄露、侵权滥用的风险成本，但企业难以通过数据开放获得直接的经济回报和价值增益；另一方面，行业内部存在严重的数据壁垒，龙头企业凭借数据优势占据垄断地位，不愿开放核心数据；中小微企业数据体量小、价值分散，缺乏开放共享的话语权和动力。此外，行业之间、区域之间存在数据孤岛，不同行业、不同地区的数据标准不统一、接口不兼容，数据流通共享的成本过高，进一步加剧了“数据壁垒”现象。

（三）能力短板突出：技术不足与路径不明导致“不会开放”

数据开发利用是一项专业性极强的工作，需要配套的技术支撑、人才储备和运营能力，但我国多数企业尤其是中小微企业，存在明显的能力短板，面临“不会开放、不会利用”的难题。从技术层面看，企业缺乏数据脱敏、隐私计算、数据确权、质量评估等关键技术，难以在保障安全的前提下实现数据价值释放；数据治理工具落后，数据碎片化、噪声大、质量参差不齐，无法满足市场化开发需求。从人才层面看，数据分析师、数据架构师、数据运营师等专业人才短缺，企业难以搭建专业的数据开发团队。从路径层面看，企业缺乏清晰的数据开发思路，不知道如何对数据进行分类分级、如何打造数据产品、如何对接市场需求，数据开发利用停留在简单统计、内部使用层面，无法实现价值变现。行业层面，多数行业协会缺乏统筹规划能力，难以牵头搭建行业数据平台、制定数据开发规则，导致行业数据分散无序、难以整合。

（四）流通体系不畅：平台缺失与机制僵化导致“不能流通”

数据流通是数据开发利用的核心环节，只有实现高效流通，才能发挥数据的要素价值。当前，我国数据流通交易体系尚不完善，企业与行业数据难以实现跨主体、跨行业、跨区域顺畅流通。一是数据交易平台功能单一，现有数据交易所多以公共数据、标准化数据交易为主，针对企业非标准化数据、行业细分数据的交易服务、估值定价、合规审核等配套服务不足，难以满足多元化交易需求；二是可信流通机制缺失，数据具有可复制、易扩散、难追溯的特性，传统流通方式无法保障数据安全和权益，隐私计算、区块链等可信流通技术尚未规模化应用；三是数据中介服务体系不健全，数据估值、数据经纪、合规审计、安全评估等第三方服务机构数量少、专业性弱，无法为企业数据流通提供全流程支撑。流通体系的短板，导致企业数据“有货卖不出、想买买不到”，数据要素市场流动性严重不足。

（五）安全保障薄弱：风险防控与监管缺位导致“不可持续”

企业数据、行业数据往往涉及商业秘密、核心技术、用户隐私，甚至关乎产业链供应链安全，安全保障是开发利用的底线。当前，我国企业数据安全防护能力普遍薄弱，中小微企业缺乏专业的安全防护体系，数据泄露、被窃取风险较高；行业数据集中存储后，易成为网络攻击的重点目标，一旦发生安全事件，将波及整个行业。同时，数据安全监管存在滞后性，针对企业数据、行业数据开发利用的动态监管、全流程监管机制尚未建立，监管手段以事后处罚为主，缺乏事前预警、事中管控能力；跨部门、跨区域监管协同不足，存在监管盲区，数据滥用、非法交易、侵权盗版等行为屡禁不止。安全与发展的失衡，使得企业与行业数据开发利用难以实现可持续推进。

（一）完善制度体系，夯实数据开发利用法治基础

一是细化数据产权分置实施细则。立足“数据二十条”产权框架，针对企业原始数据、加工数据、数据产品，以及行业公共数据、联盟数据、共享数据，制定分类产权界定规则，明确数据资源持有权、加工使用权、产品经营权的行使边界和权益归属。重点完善国有企业数据产权规则，实施国有企业数据效能提升行动，明确国有数据资产保值增值、合规开放的责任，推动龙头企业带头开放数据。二是健全数据收益分配机制。建立“按贡献分配、多方共赢”的数据收益分配制度，明确数据供给方、加工方、运营方、使用方的收益分享比例，保障企业开放数据获得合理回报。鼓励企业、行业联盟通过协议约定、股权合作等方式，建立市场化收益分配机制；探索数据要素税收调节、公益补偿机制，对主动开放高价值数据的企业给予政策倾斜，平衡商业利益与公共利益。三是完善数据开发利用配套规则。制定企业数据、行业数据分类分级标准，明确开放清单、负面清单和管控等级。出台数据脱敏、加工、交易、使用等环节的技术规范和行为准则，划定合规边界。加快推进数据要素相关立法，修订完善数据安全法、个人信息保护法配套细则，明确数据开发利用中的法律责任，加大对数据侵权、泄露、滥用行为的处罚力度，筑牢法治屏障。

（二）强化供给培育，提升数据资源质量与供给能力

一是推动企业数据治理规范化。引导企业建立健全数据治理体系，鼓励龙头企业、专精特新企业率先开展数据资产盘点、数据分类分级、数据质量评估，推动数据标准化、结构化、脱敏处理。针对中小微企业，推出低成本、轻量化的数据治理工具包，提供普惠性数据治理服务，降低企业数据治理门槛。二是搭建行业数据汇聚共享平台。依托行业协会、龙头企业、第三方机构牵头，建设细分行业数据平台，整合行业内分散的企业数据、业务数据、监管数据，构建行业数据资源池。聚焦“十五五”规划重点领域，加快建设能源、交通、制造、金融、健康等行业高质量数据集，对接人工智能语料库建设需求，为技术创新和产业应用提供数据支撑。三是培育数据供给主体生态。实施中小企业数据赋能行动，鼓励中小微企业依托行业平台共享数据，提升数据话语权。培育数据服务商、数据加工商等市场主体，为企业提供数据清洗、标注、脱敏、建模等专业化服务，提升数据附加值。

（三）畅通流通渠道，构建高效可信的数据交易体系

一是优化数据交易平台布局。提升现有数据交易所功能，增设企业数据、行业数据交易专区，提供数据确权、估值定价、合规审核、交易撮合、结算交付等全流程服务。培育区域性、行业性数据交易平台，形成“全国交易所+行业平台+区域节点”的多层次交易网络，适配不同类型数据的流通需求。规范数据交易平台运营管理，建立准入退出机制，保障交易公平、合规、透明。二是推广可信数据流通技术。加快隐私计算、区块链、联邦学习、数据水印等可信流通技术的研发与规模化应用，实现数据“可用不可见、可控可计量”，在保障数据安全和权益的前提下，推动数据跨主体流通。建设可信数据空间基础设施，打造安全可信的数据流通通道，降低数据流通风险和成本。三是健全数据中介服务体系。培育数据经纪、数据估值、合规审计、安全评估、法律咨询等第三方专业服务机构，建立第三方服务机构资质认证体系，提升服务专业性和公信力。鼓励数据经纪机构对接供需双方，撮合数据交易，提升流通效率。

（四）深化场景赋能，释放数据要素融合应用价值

一是赋能制造业高质量发展。围绕智能制造、工业互联网、产业链供应链协同，推动制造企业开放生产、设备、质量、供应链数据，整合行业数据与公共数据，打造产能监测、供需匹配、故障预警、质量追溯等场景，提升制造业数字化、智能化水平。鼓励龙头企业搭建产业链数据协同平台，带动上下游中小微企业数据共享，构建数据驱动的产业生态。二是赋能服务业升级创新。在金融、物流、商贸、文旅等领域，推动企业数据与行业数据融合应用，打造精准营销、风险防控、信用评价、智慧物流等场景。在医疗、教育、养老等民生领域，规范开放行业数据，推动医疗数据、教育数据合规共享，提升公共服务普惠化、精准化水平。三是赋能数字治理能力提升。推动企业数据、行业数据与政务数据双向共享，政府部门依法依规使用企业、行业数据，完善经济运行监测、市场监管、风险预警体系。聚焦智慧城市、乡村振兴等领域，打造数据融合应用示范，提升治理精细化水平。四是赋能科技创新突破。依托企业与行业高质量数据，支撑人工智能、大数据、生物医药等领域技术研发，加快建设人工智能训练数据体系，推动数据与技术、算法、算力协同发力，培育数据驱动的科研范式，助力关键核心技术攻关。

（五）筑牢安全防线，构建全流程数据安全保障体系