改革先行 夯实一体化数据市场发展根基

全国一体化数据市场建设已从前期的改革探索阶段进入制度加密、应用提速、设施成网的关键阶段，成为全国统一大市场建设的重要内容和培育新质生产力的重要支撑。当前推动全国一体化数据市场建设，关键在于围绕“供得出、流得动、用得好、保安全”形成制度闭环、工程闭环和场景闭环，尽快打通从资源治理、产品开发、合规流通到价值释放的全链条。

图/中经视觉

全国一体化数据市场建设进入跃升关键窗口

近年来，我国围绕数据要素市场化配置持续完善政策体系，改革部署已由原则性、框架性安排，逐步转向标准化、工程化、场景化推进。一系列进展表明，全国一体化数据市场建设已具备较好的制度基础和工程基础。特别是今年《政府工作报告》将“深化数据资源开发利用”“建设高质量数据集”“完善人工智能治理”一体部署，进一步释放出清晰信号，未来一个时期，数据市场建设的重点已不仅是打通一般性流通堵点，更在于服务高质量发展全局，服务现代化产业体系建设，服务人工智能技术突破和产业落地。数据要素配置效率，正在成为影响产业升级速度、区域协同水平和智能经济竞争力的重要变量。

同时也要看到，现阶段我国数据市场总体上仍处于由“试点多、探索多、概念多”向“规则稳、流通畅、应用深、生态强”转换的阶段。制度框架已经基本成形，规模化流通利用仍面临较多掣肘。一些地方在平台建设上投入不少，真正形成稳定供给、持续交易和高频复用的还不够多；一些行业在场景探索上热度较高，真正跑通规则、流程和收益机制的还不够成熟；一些经营主体对数据开发利用兴趣很高，面对复杂合规要求和责任风险时依然顾虑较重。可以说，全国一体化数据市场已从“能不能起步”的阶段，进入“能不能做深、做实、做大”的新阶段。下一步发力重点不能停留在概念层面，必须务实强调制度贯通、设施成网、场景牵引和生态培育。

扩容提质的四重现实约束

一是资源沉淀与产品稀缺并存，高质量供给仍然偏弱。

当前我国并不缺少数据资源总量，真正稀缺的是适应市场需要、能够持续交付、便于直接使用的高质量数据产品。大量数据沉淀在部门系统、行业平台和企业内部，分散、封闭、异构特征突出。部分地方虽已推进目录编制和资源梳理，但目录规则、元数据标准、标识体系、更新频率和质量描述仍不统一，跨地区、跨部门、跨行业的数据可发现性和可比性不足，供需两端对接成本仍然偏高。《中共中央办公厅、国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》明确提出建立公共数据资源登记制度、编制形成公共数据资源目录、推动数据资源标准化规范化建设，这恰恰说明可发现、可管理、可开发仍是当前供给侧建设的现实短板。同时，数据供给能力的短板主要不在“有没有资源”，而在“能否形成产品”。

从市场运行看，真正具有交易价值和复用价值的数据产品，应当具备明确的数据结构、质量说明、更新机制、应用边界、接口能力和责任安排。现实中，很多供给活动仍停留在资源罗列和数据拷贝层面，清洗加工、脱敏处理、质量分级、版本管理、持续更新等产品化能力不足，导致需求方获取数据后仍需投入较高成本进行二次治理，交易效率和复用效率都受到明显制约。2026年《政府工作报告》提出“建设高质量数据集”，其现实指向就在于提升数据供给的质量密度、结构完备性和智能应用适配能力，为人工智能训练、行业模型优化和智能体部署夯实底层支撑。

二是制度框架逐步完善，合规预期仍不够稳定。

近年来，围绕网络安全、数据安全、个人信息保护、公共数据开发利用等方面，制度建设持续推进，法治化水平不断提高。但从经营主体感受看，合规成本依然偏高，稳定预期尚未完全形成。在重要数据识别、敏感信息处理、授权链条证明、去标识化标准、用途约束、二次使用管理、责任追溯等关键环节，不同行业、不同地区、不同场景之间仍存在一定理解差异。对于很多企业和机构而言，影响其参与数据流通利用积极性的关键因素，已经不是技术可不可行，而是规则能否看得懂、流程能否跑得通、责任能否扛得住。

此类问题在“人工智能+”快速推进的背景下更加突出。大模型训练、模型微调、知识增强、智能体部署等活动，往往涉及多源数据汇聚、多主体协作和多阶段处理，数据流动路径更长、加工链条更复杂、责任边界更难划分。若缺少统一、清晰、可执行的规则体系，经营主体就难以形成稳定预期，数据流通使用就容易停留在低频、审慎、封闭的状态。全国一体化数据市场要真正形成规模效应，必须进一步减少制度性摩擦，收窄模糊地带，明晰操作路径，把经营主体的合规焦虑转化为规则信心。

三是基础设施建设提速推进，跨域互操作能力仍然不足。

数据市场能否走向一体化，归根结底取决于能否形成统一、开放、可信、可互操作的基础设施体系。《国家数据基础设施建设指引》提出，推动形成横向联通、纵向贯通、协调有力的国家数据基础设施基本格局。《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》提出，统一目录标识、身份认证、接口要求，实现各类数据空间互联互通，促进跨空间身份互认、资源共享、服务共用。这些部署已经明确了全国一体化数据市场的基础设施方向，即以可信流通、互联互通和规模化调度为核心，构建适应数据要素特征的基础设施底座。

从现实进展看，这方面仍是当前突出的薄弱环节之一。一些地方平台、行业平台和企业自建流通环境在目录描述、接口协议、身份认证、日志留存、收益计量、结算规则等方面差异较大，平台之间“各成体系”的现象仍较突出。隐私计算、可信执行环境、联邦学习等技术路线虽已在部分场景开展应用，但在工程成熟度、运行成本、性能稳定性、证据效力和监管衔接等方面仍需持续完善。数据流通要形成全国性网络效应，关键不只在于单点突破，更在于把底层规则、技术接口和运行机制真正贯通起来。只有“网”织密了，数据才有条件大范围流动、低成本流动、高频次流动。

四是市场建设热度持续升温，着力方向仍需进一步校准。

从地方实践看，当前一些地方对数据市场建设的关注度很高，这是积极现象。但也要看到，个别地方在实际推进中仍存在着力点偏移的问题，将较多精力投向平台挂牌、交易规模、价格讨论等表层指标，对规则供给、标准互认、场景打磨、服务培育等基础性工作重视不足。数据价格机制当然重要，但其发挥作用有赖于权责关系明晰、质量能够核验、用途受到约束、交付能够验收、争议可以处置。若这些前提尚不稳固，过早把注意力集中到价格本身，容易造成政策焦点偏移，也容易使一些市场活动停留在形式层面。

特别是在公共数据资源开发利用领域，《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》（发改价格〔2025〕65号）已经明确，对公共数据运营服务费实行政府指导价管理，并对定价范围、程序和管理权限作出具体安排。这意味着，公共数据开发利用正在从粗放推进转向规范运营、从零散探索转向制度约束。下一步更需要把政策重心放在规则完善、质量提升、场景深耕和监督约束上，推动市场建设从“看上去很热”转向“真正能跑起来、能持续、能见效”。

协同实现五个高质量“着力”

第一，以统一制度规则为先导，尽快形成全国可执行、可复制的数据流通合规体系。

加快细化全国统一的数据流通规则口径。围绕数据分类分级、授权链路证明、用途控制、最小必要、留痕审计、责任划分等关键环节，尽快形成更具操作性的标准规则和流程模板，进一步压缩不同地区、不同平台、不同场景之间的理解偏差，增强经营主体的规则确定性。

围绕重点行业形成一批高频场景规则包。聚焦制造、交通、医疗、金融、农业等流通需求强、协同程度高、价值转化快的领域，形成涵盖数据采集、加工处理、共享开放、授权使用、用途约束、合规审查、争议处置等内容的标准化操作包，提高规则适配效率，降低重复合规成本，推动经营主体由“逐案摸索”转向“按图施工”。

建立与可信环境相衔接的风险缓释机制。对在可信环境中开展且能够实现用途受控、全过程留痕、责任可追的数据流通活动，可探索更加清晰的分级分类监管、容错纠错和责任认定机制，推动数据开发利用从低频审慎走向规范活跃。

第二，以高质量数据集建设为抓手，全面提升数据供给的产品化和持续运营能力。

推动数据供给从资源治理迈向产品经营。2026年《政府工作报告》明确提出建设高质量数据集，这一部署意味着数据供给侧建设的重点正在从简单汇聚、简单开放，转向可复用、可调用、可持续更新的数据产品体系。下一步应更加重视数据清洗、脱敏加工、质量标注、版本管理、接口封装和更新维护，推动供给侧形成稳定交付能力。

以公共数据开发利用带动高质量供给扩容。依托公共数据资源登记、统一目录管理和动态更新机制，优先在交通物流、公共信用、城市治理、气象服务、公共卫生等高价值领域形成一批标准清晰、质量稳定、复用性强的数据产品样板，提升公共数据的可发现性、可理解性和可开发性。

围绕“人工智能+”加快建设高质量行业数据集和专业语料库。鼓励龙头企业、平台机构、科研单位、专业服务机构共同参与行业数据集建设，形成覆盖采集治理、质量评测、安全合规、应用适配的完整链条，增强数据供给对大模型训练、模型微调、智能体部署和行业智能化应用的支撑能力。

第三，以国家数据基础设施建设为重点，加快夯实可信高效的数据流通底座。

加快完善支撑全国一体化数据市场的数据流通利用设施。《国家数据基础设施建设指引》明确提出，形成协同联动、规模流通、高效利用、规范可信的数据流通利用公共服务体系，并提出到2029年基本建成国家数据基础设施主体结构。

推动可信数据空间由试点探索迈向互联互通。《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》明确提出，可信数据空间是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体，并提出促进跨空间身份互认、资源共享、服务共用。应尽快在企业、行业、城市、个人、跨境五类数据空间中，优先打通一批高频高价值应用场景，推动分散建设的空间节点逐步联成网络。

推动数据基础设施与算力、网络、安全体系协同演进。加快推动数据流通底座与全国一体化算力调度体系、可信安全能力体系协同布局，避免出现“数据能流不能算、能算不能协同、协同不能审计”的新型断点，真正把数据流通能力沉淀为普遍可用的基础能力。

第四，以重点场景工程为牵引，加快打开数据规模化应用通道。

坚持场景优先，集中力量打通一批标志性应用链条。积极围绕制造业供应链协同、交通物流降本增效、能源优化配置、医疗健康协同服务、现代农业全链条管理、城市治理精细化运行等领域，组织实施一批跨主体、跨区域、跨行业的数据赋能工程，以真实需求牵引规则完善、设施贯通和市场扩容。

推动形成“全国性场景牵引+多地联动验证+成熟经验复制”的推进路径。对具备全国统一大市场意义的重点场景，应注重由点及面、分步推进，先跑通规则和流程，再复制成熟机制，避免大范围铺开却难以形成实质成效。

把场景建设与“人工智能+”深度结合。要更加突出人工智能对场景价值放大的带动作用，把高质量数据集建设、模型训练优化、行业知识增强和智能体落地，与重点场景工程一体谋划、一体推进，形成“以场景育数据、以数据强模型、以模型促应用”的良性循环。

第五，以专业服务能力建设为支撑，补齐数据流通中间层短板。

加快培育专业化数据服务机构。围绕数据产品开发、供需撮合、合规审核、质量认证、资产评估、审计取证、争议调解等关键环节，培育一批专业能力强、服务边界清晰、市场信誉较高的数据服务机构，尽快补齐数据流通“中间层”薄弱的短板，提高交易撮合、合规支撑和风险处置的专业化水平。

加快形成标准化、模块化服务供给。围绕授权核验、合同签订、交付验收、日志审计、收益结算、责任追溯等高频环节，推出一批可复用的标准合同、服务清单和工具包，降低经营主体逐案摸索、重复建设和反复试错的成本，推动数据流通从临时性、项目化安排转向标准化、常态化运行。

加快建立专业服务评价和约束机制。围绕数据经纪、合规服务、质量认证、托管运营、审计清算等服务主体，建立能力评价、信用记录、责任追溯和失信约束机制，推动形成优质服务主体脱颖而出、低质失范主体有序退出的市场秩序，切实提升数据流通全链条的透明度、规范性和可信度。

（国家发展和改革委员会市场与价格研究所 魏巍；国家发展和改革委员会经济研究所 侯燕磊）

本文系基金项目中国宏观经济研究院（国家发展和改革委员会宏观经济研究院）2025年重点课题经费《我国数据要素价值化路径和实现机制研究》（课题编号：A2025071014）以及中国宏观经济研究院（国家发展和改革委员会宏观经济研究院）2026年基本经费研究课题的阶段性研究成果。