数据要素市场是数据流通交易、场景对接和价值实现的重要媒介，完善优化数据治理是促进数据要素市场发展的基本前提，提升全社会数据治理能力至关重要。 "R;U/+
纵观全球数字经济发展，在人工智能、区块链、大数据等新技术迭代更新迅猛发展的同时，无人驾驶、共享经济等新业态竞相涌现，使得全球数据海量聚集呈爆发式增长，数据流增速超过全球贸易流、商品流和资金流，推动全球数据治理进入深度变革调整期。 ,i s3&9
在此背景下，深层次研判分析数据治理的痛点难点，提出应对之策，对加快推动数据要素市场发展意义重大。 S%Uutj\/W
数据治理面临多重因素制约 &5B'nk"
从某种程度上说，数据治理能力是数据要素市场发展的必要保障。没有数据治理，可能无法获取高质量的数据，无法确保数据的安全，数据要素市场可能就无从谈起。可以说，数据治理对数据要素市场培育具有不可替代的重要作用。然而，现阶段数据治理面临多重问题，主要表现在如下几点： 2} /aFR
一是数据流通壁垒林立，使得数据要素市场分布碎片化。受数据中心物理链接不充分、数据流通机制不健全、数据流通意愿不强烈等客观因素的影响，我国各行各业数据壁垒问题普遍，数据要素大多处于小范围共享、局部开放、少量被开发应用的境况，使得数据要素市场难以有效形成。数据流通受限，使得大量的数据“深藏闺中”，潜藏价值无法释放。无论是政府还是企业，离数据无障碍流通都有一段较远的路要走。 3
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二是数据制度缺失严重，使得数据要素市场运行无序化。目前，尚处于数据要素市场孕育形成的初级阶段。针对数据开放共享、数据授权运营、数据交易和跨境流通等不同场景来讲，数据要素市场运行机制不完善，数据管理制度不健全，数据接口技术标准不规范，数据产权归属不明确，数据估值标准不统一，数据按劳分配不明晰，数据要素市场规范化发展的一系列制度规则有待进一步完善。 (c=6yV@
三是数据技术自给薄弱，使得数据要素市场安全面临挑战。近年来，国内关于数据技术的基础创新能力快速提升，但大多都是基于国外开源产品的二次开发，原始创新能力尚待增强。要想彻底改变这种技术高度依赖国外产品的局面，需要抓住重点领域和关键环节，找准着力点和突破口，形成自主可控的大数据技术架构，提高数据关键核心技术自主研发能力，这样才能为数据要素市场的安全运行拧紧“保险阀”。 \ C+~m
多措并举发展数据要素市场 -
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面对上述数据治理难题，只有兼顾数据安全与数据利用，找准政府、个人、企业等不同主体共赢的数据治理立足点，才能探索数据要素市场有序发展的有效路径。 dO!
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一是建立多主体数据治理格局，打造数据要素市场生态体系。从构成上来看，数据要素市场体系分为一级市场和二级市场。其中，一级市场为数据开放共享，二级市场为数据交易。从涉及主体来看，数据要素市场涉及政府、个人和企业多个主体。阻碍数据要素市场发展的最大问题是数据壁垒林立，不同主体间数据无法顺畅流通。破解数据壁垒问题，需要建立多方参与的数据治理体系，理清不同主体权责边界，构筑数据在不同主体间有序流通的桥梁，让更多主体参与数据要素市场建设，才能更好地推动数据要素市场发展。 T $ >&[f$6
二是完善数据治理基础性制度，确保数据要素市场规范运行。制度规则是数据要素市场运行的有效依据。当前，数据确权、数据价值评估等不确定因素，一定程度上阻碍了数据要素市场的发展，需要进一步强化数据治理制度建设，以突破数据要素市场培育发展的关键瓶颈。以数据产权为例，由于数据归属不明，使得不同数据的流动范围难以明确，收益分配主体难以确定，数据相关主体的合理权益难以确保，进而阻碍了数据要素市场的规模化发展。此外，数据要素市场准入、数据资产评估、数据交易定价、数据跨境流动、数据安全管理等规则体系也亟待探索建立。 ?]_$Dcmx
三是强化数据治理技术自主攻关，筑牢数据要素市场安全底座。只有关键核心技术自主可控，才能夯实数据要素市场安全运行的基础。当前，数据治理工作除了数据汇聚可自动化完成外，其余大量工作都需要人力完成，数据治理技术工具供给较少，实施成本高，重复性工作量大。庞大的数据要素市场空间，需要面向数据资产自动化感知采集、数据自动分级分类、智能化数据质量探查及提升等方面，进一步加强数据治理技术自主研发，支持发展自动化、智能化的数据治理技术，在为数据要素市场发展贡献一批得力技术工具的同时，夯实数据要素市场发展的安全基础。 bN1|q| 9
（作者系中国电子信息产业发展研究院研究员） f@wquG'
