文章核心观点 - 数据要素市场化已从政策框架搭建迈入实体实践破冰阶段 央国企作为试点主力 凭借其核心数据禀赋和产业链枢纽地位 发挥示范带头作用 旨在破解数据价值释放中“不敢开放 不愿流通”等核心堵点 其关键路径是围绕数据产品 遵循“搭平台 谋场景 做产品”的思路 通过构建可信数据空间 实现从可信流通到价值实现的闭环 最终目标是构建多方协同的数据要素市场 并带动超过10万家中小企业参与 [1][3][6][9][14] 央国企成为数据要素市场“先锋队”的独特价值与基础作用 - 央国企在能源 电力 通信等国民经济关键基础领域占据主导地位 核心数据资源主要由其掌握 由其带头释放数据价值是责无旁贷的责任和国企社会担当的体现 [3] - 选择央国企作为试点 核心目的是让“国家队”发挥示范带头作用 消除行业顾虑 后续带动国企 民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放 [3] - 当前数据要素价值释放效果有限 核心问题在于数据密集型领域的头部企业拿出的数据资源较少 希望通过央国企“打样” 打破行业僵局 [3] 平衡数据安全与价值释放的路径 - 平衡安全与价值释放是试点推进的核心底线 关键是结合具体应用场景评估安全需求 根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施 避免过度投入 [4] - 在筑牢安全底线的基础上 需要构建数据要素市场的长效发展机制 实现数据价值化全生命周期动态安全 [4] 从“可信流通”到“价值实现”的关键路径 - 可信数据空间是破解“不敢开放 不愿流通”困境的关键基础设施 不仅是技术支撑 更蕴含一套完整的制度规则体系 [6] - 企业可信数据空间由龙头央国企牵头 覆盖分子公司及产业链上下游 围绕研发 生产 销售等全环节形成生态合作体系 实施难度较低 是当前试点的重点方向 [7] - 行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业甚至跨行业 跨地域 难点在于跨龙头企业的协同 破解关键在于制度体系创新 可借鉴“运商分离”原则 由多家企业成立第三方独立运营平台 类似金融领域银联的模式 其落地需要央国企带头和政府层面的机制协调 [8] - 推动数据融合汇聚与高效流通可遵循“搭平台 谋场景 做产品”的核心思路 [9] - 搭平台：建设企业或行业可信数据空间 实现数据的可信流通 保障数据“供得出 流得动” 需完成数据编目 挂接等基础工作 [9] - 谋场景：核心是找到高价值应用场景 聚焦行业共性或难点问题 以投资回报率为导向 数据质量高低以能否解决场景问题为标准 [10] - 做产品：将数据资源嵌入具体的数据产品 针对性解决场景痛点 形成“数据—产品—收益”的价值闭环 这一闭环能有效破解汇聚难 质量低问题 [10] - 数据确权 入表 定价均应围绕数据产品展开 真正的数据资产只有两种形态：数据产品本身 以及嵌入数据产品的来源数据 [11] - 数据价值化 资产化要以现金流为核心 数据产品因瞄准具体场景形成收益闭环 具备价值稳定性 能够稳定产生现金流 满足“可控制 可计量 可收益”的资产属性 数据产品的现金流也会分享部分给来源数据 使其也具备资产属性 [11] - 定价可通过场景收益反推 结合投入成本和产生的现金流测算 入表及后续的质押贷款 资本化入股等 也需以数据产品的稳定收益为基础 [12] 构建多方协同 赋能全局的繁荣市场 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”的目标具备可行性 12家试点央国企的产业链生态已较为成熟 仅通信行业就关联手机制造 物联网 无人机等大量企业 [14] - 带动效应将超出直接关联企业 央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与 行业可信数据空间的建设将吸引民营企业 外资企业加入 [14] - 挑战集中在行业可信数据空间的建设 需要建立利益分配机制 让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益 [14] - 长远来看 数据要素市场需从三方面完善支撑体系 [15] - 制度建设：依托可信数据空间 建立行业数据流通标准 安全标准及企业间数据连接器标准等 [15] - 空间拓展：从企业可信数据空间逐步向行业可信数据空间延伸 实现跨龙头 跨行业 跨区域可信数据空间互联互通 形成全国统一大市场 [15] - 主体联动：明确央国企 地方政府 数据交易所的定位并联动 [15] - 央国企负责带头示范 通过“搭平台 谋场景 做产品”推动数据产品化 资产化 [15] - 地方政府需结合区域产业特色 联动城市可信数据空间试点 为中小企业提供政策支持 衔接公共数据与企业数据 [15] - 数据交易所则聚焦数据产品的跨区域 跨行业交易 为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [15] - 央国企试点需兼顾人工智能行业落地的需求 其核心担当之一是搭建行业高质量数据集 带动垂直大模型和具身智能应用的发展 形成生态协同 解决科创企业“缺数据 缺场景”的痛点 [16]