一、数据要素价值化的内涵与流程
（一）内涵
数据要素是指那些以电子形式存在的、通过计算的方式参与到生产经营活动并发挥重要价值的数据资源。与土地、劳动力和资本等传统生产资源要素相比，数据生产要素具有非耗尽性、非竞争性、重复使用性、可复制性等特点。作为数字经济的核心关键要素，要想充分发挥数据要素的作用，就需要大力推进数据要素价值化的进程。
数据要素价值化的本质是数据要素商业化，实现数据要素从产品到商品的转化，帮助数据要素实现其最大化的利用。数据要素作为数字经济最核心的资源，探究如何最大化发挥数据要素价值，对加快数字经济与实体经济深度融合，激活数据要素价值赋能产业数字化和数字产业化，进而通过数字创新引领经济社会高质量发展起着重要作用。
（二）数据要素价值化的基本流程
实现数据要素价值化需要经过资源化、资产化、资本化三个阶段。释放数据潜力的第一步是数据的资源化，包括对原始数据的挖掘、识别、获取和数据后期的加工组织，为满足数据资产化与资本化奠定基础。数据资源化的本质是提升数据质量、形成使用价值的过程。
数据资产化是将数据从原始状态转化为具有经济价值的资产，在这一阶段，数据被赋予了更高的价值。数据被组织、标注、加工，形成了具有实际用途的数据资产，这些数据资产可以用于支持业务决策、创新、市场营销等方面，实现了数据的商品变现。数据资产化的本质是形成数据交换价值的过程。
在数据资产化的基础上，数据资本化意在使数据价值可以度量，并基于资产价值进行交换，使得数据要素成为被经营的产品或商品，并且能够产生新的产品和服务，可以通过数据流通、数据交易、数据服务等方式实现。数据信贷融资是数据资本化的一种具体表现，旨在用数据资产作为信用担保获得融通资本；数据证券化也是数据资本化的另一种表现形式，旨在以数据资产未来所产生的现金流为偿付支持,通过结构化设计进行信用增级,在此基础上发行资产支持证券。数据资本化的本质是形成数据要素社会化配置的过程。
二、公共数据资源价值化的路径与意义
（一）公共数据资源的基本内涵
公共资源是指自然生成或自然存在的资源，它能为人类提供生存、发展、享受的自然物质与自然条件，这些资源是人类社会经济发展共同所有的基础条件，有着非排他性与竞争性两大特征。
公共数据资源是公共资源的组成部分之一，主要是指由政府、社会组织或其他组织收集、整理、管理并向公众提供的数据资源，具有公共性、共享性、开放性等典型特征，在履行公共管理职责或提供公共服务过程中产生，对于推动社会经济发展和提高公共服务效率具有重要价值。
公共数据资源是公共资源的一种形式，公共资源需要有效的管理和保护，以防止过度使用和破坏，公共数据资源同样需要通过数据治理来确保数据的质量、安全和合理使用。它们都是社会共有的财富，需要得到合理的管理与有效的利用，以实现其潜在的社会与经济价值。
（二）公共数据资源价值化的基本路径
1.统筹管理：建立地区与行业相结合的统筹管理机制，提升公共数据资源供给能级，明确公共数据资源的管理职责，优化数据资源供给，完善数据质量标准。
2.协同治理：深化政府与市场相结合的协同治理机制，维护公共数据价值创造秩序，构建有效市场和有为政府相结合的公共数据资源治理格局，形成多方协同治理模式。
3.合规监管：完善安全与发展相结合的合规监管机制，筑牢公共数据价值创造保障，在公共数据资源价值化的过程中，要强化数据安全保障制度，明确监管红线，建立数据全流程合规监管。
4.开发利用：构建公益与商业相结合的开发利用机制，丰富公共数据价值创造模式，推动公共数据分类分级授权使用，探索政府指导定价与市场自主定价相结合的价格形成机制，推动公共数据资源价值化进程。
（三）公共数据资源价值化的现实意义
1.提升政府治理能力：数据资源是治理的基础，公共数据价值化有助于增强政府的决策和服务能力，提高治理效率。通过公共数据的分析与利用，政府可以更加精准地理解社会需求，更加有效地监管市场与社会行为，预防与解决问题，也可以更科学地制定政策、优化服务、改进治理。公共数据的开放还可以促进政府与市民之间的互动，增强治理的透明度和参与度，从而最大程度地实现数据资源的价值化。
2.丰富公共数据价值的创造模式：公共数据价值化意味着数据整合，将分散在不同部门和层级的数据资源进行整合，可以提供更全面的数据视角，为决策者和公众提供更加丰富和准确的信息。以上举措都将使得公共资源得到最大限度的开发与利用。
3.成为经济发展新动能：公共数据的开放和利用可以促进新技术、新业态的发展，为经济增长提供新的动力。公共数据资源的利用可以激发新的商业模式和服务，如基于数据的定制服务、智能分析等，为企业带来新的收入来源。与此同时，公共数据资源的价值化可以促进社会创新，支持科研机构和个人进行研究和开发，充分激发市场的价值，推动科技进步和社会发展。
同时，公共数据的有效利用有助于优化营商环境，通过数据驱动的创新，企业能够更好地理解市场需求，提高竞争力，还可以帮助企业降低生产成本、提高生产效率，改善生活水平。数据资源的价值化同样能够支持科学研究和技术创新，为科技进步提供重要的信息基础，从而成为经济发展的新动能。
三、推动公共数据资源价值化的措施展望
公共数据资源的价值化是实现高质量发展的关键，需要政府、企业和社会各界共同努力，建立健全的数据治理体系，确保数据安全和隐私保护，释放数据的潜在价值，为经济发展注入新活力。
（一）加快顶层设计，制定合理的制度规范
我们应当明确公共数据资源价值化的政策导向，根据“数据二十条”精神，确立以产权制度为基础、以流通制度为核心、以收益分配制度为导向、以安全制度为保障的数据基础制度顶层框架。推动制定公共数据合理有偿使用的政策，尊重公共数据的要素属性。
同时，建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，确保公共数据的利用方式主要以算法模型、核验接口、数据沙箱等技术服务形式展开，规避数据失控风险。加快规范公共数据的收集、归集、存储、加工等程序，实现问题数据的可追溯可定责，持续健全数据全流程质量管控体系。
（二）加快推进理论研究，培养数据专业人才
在完善数据要素价值化相关制度设计的同时，有关公共资源开发利用的理论研究也应当加快推进。通过建立和完善公共数据资源价值化的理论框架，明确数据资源的属性、价值形成机制和市场化路径，可以支撑大量的实证研究，通过案例分析、数据挖掘等方法，探索公共数据资源价值化的最佳实践和模式。为了理论研究的深入，可以为数据要素价值化建立专门的研究平台，如数据研究中心、智库等，集聚专家学者，形成研究合力。
同时，理论研究也应当与实践应用相结合，在理论探索的基础之上研究现行政策对公共数据资源价值化的影响，提出改进意见和建议，为政策制定提供理论支持，并在理论的指导下进行技术创新，研究数据采集、存储、处理和分析的新技术，提高公共数据资源的质量和价值化效率。
数据专业人才的培养有助于数据要素价值化的加速实现，要加强对公共数据资源价值化领域人才的培养，提高研究人员的专业水平和创新能力，使其具有应用公共数据资源的专业知识和数据思维。同时，畅通数据专业人才参与公共数据政策制定和优化的渠道，提高政策的科学性和有效性，使其有效地处理和分析大量的公共数据，从而提取有价值的信息和知识。
（三）积极推动地方试点，释放数据价值
公共数据资源价值化应当鼓励有条件的地区、部门、企业先行先试，支持创新探索，完善相关配套政策标准和制度创新。结合地区与行业的特点，提升公共数据资源供给能级，加快构建全国统一的数据要素市场，推动政务数据跨层级、跨地域、跨部门有序共享和开发利用。
在地方推动试点前，应提前进行全面的数据资源调研，明确地方公共数据的种类、数量、质量和价值，包括政府部门、公共服务机构和重要行业的数据，同时对这些数据进行分类与评估。在确保数据开放政策已经明确后，包括数据的获取、使用、共享和发布的规则，以及数据使用者的权利和义务，逐步实施数据开放，可以从对内部部门开放开始，逐步扩展到对社会公众和企业的开放。探索和实践具有地方特色的数据运营模式，如数据交易、数据产品和服务、数据分析和咨询等，以实现数据的价值化，并定期对数据价值化的效果进行评估，收集各方面的反馈，不断优化数据开放的政策和操作流程。
数据要素价值化的地方试点要从制度建设、技术创新、企业管理、人才培养、安全保障等各方面协同发力，持续迭代优化涉及各参与方的公共数据生态运行机制和整体效率。
（王鹏 北京市社会科学院 副研究员）
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