信息产业数据要素市场化配置的实践困境与突破在数字经济时代，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的关键生产要素，尤其是在信息产业领域，数据要素的价值创造能力正以前所未有的速度释放，深刻重塑着产业形态、商业模式和竞争格局。信息产业作为数据产生、流转、应用的核心领域，其数据要素的市场化配置水平直接决定了数字经济的发展质量和效率。数据要素市场化配置，本质上是通过市场机制实现数据要素的高效流动、合理分配和优化利用，让数据在供需对接中释放价值，为信息产业的创新发展注入源源不断的动力。从全球范围来看，各国都在积极探索数据要素市场化配置的路径，我国也将数据要素市场化配置纳入国家战略，先后出台了《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《“十四五”数字经济发展规划》等一系列政策文件，为信息产业数据要素市场化配置提供了制度指引。然而，在实践过程中，信息产业数据要素市场化配置仍面临着数据确权难、流通机制不健全、安全保障体系不完善、价值评估体系缺失等诸多困境，这些问题严重制约了数据要素价值的充分释放，亟待从制度、技术、市场等多个层面寻求突破，构建符合信息产业发展规律的数据要素市场化配置生态。信息产业数据要素市场化配置的实践，首先体现在数据交易市场的初步构建上。近年来，我国先后成立了北京国际大数据交易所、上海数据交易所、深圳数据交易所等多家区域性数据交易机构，尝试搭建数据供需对接的平台，推动数据资源的规范化交易。这些数据交易所通过制定数据交易规则、规范交易流程、探索数据产品形态，为信息产业企业提供了数据交易的渠道。例如，上海数据交易所推出了“数据产品登记凭证”，对数据产品的来源、权属、质量等进行审核登记，为数据交易提供了公信力保障；深圳数据交易所则聚焦工业数据、金融数据、政务数据等重点领域，推出了一系列标准化数据产品，促进了数据资源在不同行业间的流动。同时，一些信息产业龙头企业也积极参与数据交易实践，通过搭建企业间数据共享平台、开展数据合作等方式，推动数据要素的市场化流动。例如，阿里云通过“数据中台”技术，帮助企业整合内部数据资源，并与合作伙伴共享数据价值；腾讯则依托社交、支付等场景积累的数据资源，为金融、零售等行业提供数据服务，实现了数据要素的商业化应用。此外，在政务数据开放领域，各地政府也纷纷建立政务数据开放平台，向社会公众和企业开放交通、医疗、教育等领域的政务数据，为信息产业企业的创新发展提供了数据支撑。例如，杭州市政府开放的交通数据，被用于开发智能交通导航、拥堵预测等应用，不仅提升了城市交通管理效率，也为信息产业企业创造了商业价值。从数据要素的应用场景来看，信息产业数据要素市场化配置已渗透到研发、生产、销售等各个环节，推动了产业的数字化转型。在研发环节，信息产业企业通过收集和分析用户需求数据、市场趋势数据、技术研发数据，能够精准把握市场需求和技术方向，提高研发效率。例如，智能手机企业通过分析用户使用习惯数据，优化手机操作系统的功能设计；软件企业通过收集用户反馈数据，快速迭代升级软件产品，提升用户体验。在生产环节，工业互联网平台通过采集生产设备运行数据、生产流程数据、质量检测数据，实现了生产过程的智能化管控。例如，海尔工业互联网平台“COSMOPlat”通过对生产数据的实时分析，能够动态调整生产计划，优化生产资源配置，降低生产成本，提高生产效率。在销售环节，信息产业企业通过分析用户画像数据、消费行为数据，实现了精准营销和个性化推荐。例如，电商平台通过分析用户的浏览记录、购买历史等数据，为用户推荐符合其需求的商品；广告平台通过整合用户数据，实现广告的精准投放，提高广告投放效果。这些实践表明，数据要素的市场化配置已成为信息产业提升核心竞争力、实现高质量发展的重要途径。然而，尽管信息产业数据要素市场化配置取得了一定进展，但在实践过程中仍面临着诸多困境，这些困境严重制约了数据要素价值的充分释放。首先，数据确权问题是制约数据要素市场化配置的核心瓶颈。数据具有非排他性、可复制性、流动性等特点，其权属界定远比传统生产要素复杂。在信息产业领域，数据的产生往往涉及多个主体，例如，用户在使用互联网服务时产生的行为数据，涉及用户、平台企业、数据采集机构等多个主体，如何界定这些主体对数据的所有权、使用权、收益权，目前尚未形成统一的法律标准和制度规范。我国现行法律体系中，虽然《民法典》《数据安全法》《个人信息保护法》等对数据保护和利用作出了一些规定，但对于数据确权的具体规则，如数据权属的划分标准、确权的程序和方式等，仍缺乏明确的规定。这导致在数据交易实践中，数据供给方因担心权属纠纷不敢轻易出售数据，数据需求方也因无法明确获得数据权属而不敢大胆投入应用，严重阻碍了数据要素的市场化流动。例如，一些企业拥有大量用户数据，但由于无法确定自身对这些数据的权属，担心侵犯用户权益或面临法律风险，只能将数据局限在企业内部使用，无法通过市场化交易实现数据价值的最大化；而一些需要数据资源的企业，也因无法获得明确的权属证明，难以开展数据采购和应用，影响了企业的创新发展。其次，数据流通机制不健全是信息产业数据要素市场化配置面临的另一重要困境。数据流通是实现数据要素市场化配置的关键环节，但目前我国信息产业数据流通仍存在着流通渠道不畅、流通规则不统一、流通成本过高等问题。从流通渠道来看，虽然各地建立了数据交易所，但这些交易所大多处于起步阶段，存在着交易规模小、数据产品种类少、参与主体有限等问题。不同数据交易所之间缺乏互联互通，数据交易标准和规则不统一，导致数据难以在全国范围内自由流动。例如，北京国际大数据交易所和上海数据交易所的交易规则、数据产品登记标准存在差异，企业在不同交易所之间进行数据交易时，需要重新进行审核和登记，增加了交易成本和复杂度。从流通规则来看，目前我国尚未形成统一的数据流通管理体系，对于数据流通的范围、条件、方式等缺乏明确的规定。尤其是在敏感数据和个人信息的流通方面，由于缺乏清晰的界定和规范，企业往往采取过于谨慎的态度，限制了数据的流通和应用。例如，金融数据、医疗数据等敏感数据，由于涉及国家安全和个人隐私，其流通受到严格限制，但目前对于哪些数据属于敏感数据、敏感数据的流通需要经过哪些审批程序等，尚未形成统一的标准，导致这些数据难以进入市场流通。从流通成本来看，数据流通过程中涉及的数据清洗、脱敏、整合、安全保障等环节需要大量的资金和技术投入，增加了企业的数据流通成本。对于中小企业而言，高昂的流通成本使其难以参与数据市场化交易，进一步加剧了数据要素配置的不均衡。数据安全保障体系不完善也是制约信息产业数据要素市场化配置的重要因素。数据在市场化配置过程中，面临着泄露、篡改、滥用等安全风险，这些风险不仅会损害用户的合法权益，还可能威胁国家安全和社会公共利益。在信息产业领域，数据量大、类型复杂、流转速度快，进一步增加了数据安全保障的难度。目前，我国信息产业数据安全保障体系仍存在诸多不足：一是数据安全技术水平有待提升。虽然我国在数据加密、身份认证、访问控制等技术领域取得了一定进展，但在数据安全态势感知、风险预警、应急响应等方面的技术仍相对落后，难以有效应对复杂的数据安全威胁。例如，一些企业的数据安全防护系统只能被动防御已知的安全漏洞，对于新型网络攻击和数据泄露手段缺乏有效的检测和防范能力。二是数据安全管理制度不健全。许多信息产业企业缺乏完善的数据安全管理制度，对数据的采集、存储、使用、传输等环节缺乏有效的管理和监督，导致数据安全责任不明确，安全措施落实不到位。例如，一些企业在数据采集过程中，没有明确告知用户数据的用途和范围，也没有采取有效的安全措施保护用户数据，导致用户数据泄露事件频发。三是数据安全监管机制不完善。目前我国数据安全监管涉及多个部门，如网信、公安、市场监管等，各部门之间的监管职责划分不清晰，监管协同性不足，导致监管存在漏洞和盲区。例如，在数据跨境流通的监管方面，由于缺乏统一的监管标准和协调机制，不同部门的监管要求存在差异，企业难以合规开展数据跨境流通业务，同时也增加了监管部门的监管难度。此外，数据价值评估体系缺失也是信息产业数据要素市场化配置面临的重要困境。数据要素的价值具有不确定性、动态性、依附性等特点，其价值评估远比传统生产要素复杂。目前，我国尚未形成统一的数据价值评估体系，缺乏科学、合理的价值评估方法和标准，导致数据产品的定价缺乏依据，难以实现市场化定价。在实践中，数据交易往往采用协商定价的方式，这种定价方式受主观因素影响较大，容易导致数据价格偏离其实际价值，影响数据要素的合理配置。例如，一些数据产品由于缺乏客观的价值评估标准，数据供给方和需求方对数据价值的认知存在较大差异，导致交易难以达成；而一些数据产品则因定价过高或过低，造成数据资源的浪费或价值流失。从价值评估方法来看，目前常用的数据价值评估方法主要有成本法、收益法、市场法等，但这些方法在应用过程中都存在一定的局限性。成本法主要考虑数据的采集、存储、处理等成本，但难以反映数据的潜在价值和应用价值；收益法主要根据数据应用带来的预期收益来评估数据价值，但由于数据收益具有不确定性，难以准确预测；市场法主要参考市场上类似数据产品的交易价格，但由于数据产品的独特性和差异性较大，难以找到可对比的交易案例。从价值评估指标来看，目前缺乏统一的数据价值评估指标体系，对于数据的质量、稀缺性、时效性、应用场景等影响数据价值的关键因素，尚未形成明确的评估标准，导致数据价值评估的主观性和随意性较大。面对信息产业数据要素市场化配置的实践困境，需要从制度、技术、市场、监管等多个层面协同发力，探索突破路径，构建高效、安全、有序的数据要素市场化配置生态。首先，加快完善数据确权制度，明确数据权属划分规则，为数据要素市场化配置提供制度保障。数据确权是数据要素市场化配置的前提和基础，需要结合信息产业数据的特点，构建科学合理的数据确权体系。一方面，要明确不同类型数据的权属主体。对于用户个人信息，应明确用户享有所有权，平台企业享有合法收集、使用的权利，并需遵守个人信息保护相关规定；对于企业在生产经营过程中产生的商业数据，如生产数据、经营数据等，应明确企业享有所有权和收益权；对于政务数据，应明确政府作为数据所有者，负责数据的管理和开放，同时鼓励社会力量对政务数据进行开发利用。另一方面，要探索数据权属分置制度。考虑到数据的可复制性和流动性，可将数据权属划分为所有权、使用权、收益权、处分权等不同权能，允许不同主体分别享有不同的权能，实现数据权属的多元化配置。例如，用户可以保留数据所有权，将数据使用权授予平台企业，平台企业在合法合规的前提下使用数据，并与用户共享数据收益。此外，还应建立健全数据确权争议解决机制，通过协商、调解、仲裁、诉讼等多种方式，妥善解决数据确权过程中出现的纠纷，保障数据主体的合法权益。其次，健全数据流通机制，畅通数据流通渠道，降低数据流通成本，促进数据要素的自由流动和优化配置。一是要推动数据交易市场的整合与发展。加强对区域性数据交易所的统筹规划，推动不同数据交易所之间的互联互通，统一数据交易标准和规则，构建全国统一的数据交易市场体系。同时，鼓励数据交易所创新数据交易模式和产品形态，丰富数据交易品种，吸引更多信息产业企业参与数据交易。例如，支持数据交易所开展数据资产证券化、数据信托等创新业务，拓宽数据要素的融资渠道；鼓励数据交易所与产业链上下游企业合作，推出面向特定行业和场景的数据产品，满足不同企业的数据需求。二是要完善数据流通规则体系。制定统一的数据流通管理办法，明确数据流通的范围、条件、方式和程序，尤其是要细化敏感数据和个人信息的流通规则，平衡数据流通与安全保护的关系。例如，建立敏感数据目录管理制度，明确敏感数据的识别标准和流通审批程序；完善个人信息跨境流通规则，推动建立个人信息跨境传输安全评估机制，保障个人信息在跨境流通中的安全。三是要降低数据流通成本。鼓励技术创新，开发高效的数据清洗、脱敏、整合技术，提高数据处理效率，降低数据处理成本；支持第三方数据服务机构发展，为企业提供数据流通相关的技术支持、咨询服务等，降低企业的数据流通门槛；通过政策扶持，对参与数据流通的中小企业给予税收优惠、资金补贴等支持，减轻中小企业的数据流通负担。再次，构建完善的数据安全保障体系，提升数据安全保障能力，为信息产业数据要素市场化配置保驾护航。一是要加强数据安全技术研发与应用。加大对数据安全技术的研发投入，支持企业和科研机构开展数据加密、身份认证、访问控制、安全审计、态势感知、应急响应等技术的研发，提升数据安全技术水平。例如，研发基于区块链技术的数据安全防护系统，利用区块链的去中心化、不可篡改特性，保障数据的完整性和安全性；开发人工智能驱动的数据安全态势感知平台，实现对数据安全风险的实时监测和预警。二是要健全数据安全管理制度。信息产业企业要建立完善的数据安全管理体系，明确数据安全管理责任，制定数据安全管理流程，加强对数据采集、存储、使用、传输等环节的安全管理。例如，建立数据分类分级管理制度，根据数据的重要性和敏感程度，采取不同的安全防护措施；完善数据访问控制制度，严格控制数据访问权限，防止数据泄露和滥用。三是要完善数据安全监管机制。明确各监管部门的职责分工，加强监管协同，形成监管合力；创新监管方式，利用大数据、人工智能等技术手段，实现对数据要素市场化配置的动态监管和精准监管；建立数据安全事件应急预案和问责机制，对发生数据安全事件的企业和个人依法依规进行处理，追究相关责任。最后，建立科学合理的数据价值评估体系，为数据产品定价提供依据，实现数据要素的市场化定价。一是要构建多维度的数据价值评估指标体系。综合考虑数据的质量、稀缺性、时效性、应用场景、潜在收益等因素，设计科学合理的评估指标。例如，数据质量指标包括数据的准确性、完整性、一致性、可靠性等；数据稀缺性指标包括数据的独特性、获取难度等；数据时效性指标包括数据的更新频率、有效期限等；数据应用场景指标包括数据的适用范围、应用潜力等；数据潜在收益指标包括数据应用带来的经济效益、社会效益等。二是要创新数据价值评估方法。结合信息产业数据的特点，探索适合数据要素的价值评估方法，如将成本法、收益法、市场法相结合，形成综合评估方法；引入大数据、人工智能等技术，开发数据价值评估模型，提高评估的准确性和效率。例如，利用大数据技术收集和分析市场上类似数据产品的交易数据，为市场法评估提供数据支持；利用人工智能技术构建数据价值预测模型，根据数据的应用场景和市场需求，预测数据的潜在收益。三是要培育专业的数据价值评估机构。鼓励第三方机构开展数据价值评估业务，加强对评估机构的监管和行业自律，规范评估行为，提高评估服务质量。例如，建立数据价值评估机构资质认证制度，对评估机构的专业能力、信誉水平等进行审核认证；制定数据价值评估行业标准，规范评估流程和方法，保障评估结果的客观性和公正性。信息产业数据要素市场化配置是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、社会组织等各方主体共同参与，协同推进。随着制度体系的不断完善、技术水平的不断提升、市场机制的不断健全，信息产业数据要素市场化配置必将突破当前的实践困境，实现数据要素的高效流动和优化利用，为信息产业的高质量发展注入新的活力，推动数字经济迈向新的发展阶段。在这一过程中，信息产业企业应积极拥抱数据要素市场化浪潮，加强技术创新和管理创新，提升数据要素的应用能力和价值创造能力；政府应加强政策引导和监管服务，营造良好的数据要素市场化配置环境；社会组织应发挥桥梁纽带作用，推动各方主体之间的交流合作，共同构建数据要素市场化配置的良好生态。只有各方协同发力，才能充分释放数据要素的价值，推动信息产业实现跨越式发展，为经济社会高质量发展提供强大支撑。