国家数据局正式揭牌

　　今日（10月25日）上午，今年新组建的国家数据局正式揭牌。

　　此前（10月18日），国家数据局的首任局长刘烈宏在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛数字经济高级别论坛上首次公开亮相。

　　近期，国家数据局动作频频，预示着逐浪数字经济，中国数据领域相关重大改革正蓄势待发。据悉，国家数据局筹备阶段的内部按照综合、数据要素、数字经济、基础设施和公共数据等工作划分为五个组。从近日公布的《中央机关及其直属机构2024年度考试录用公务员招考简章》来看，国家数据局所需多个职位与之呼应。这也意味着数据领域多项重大改革或同步推进。

　　有机构研报称，数据资产入表等相关政策已经发布，国家数据局揭牌，有望发布一系列激励政策和施行标准。

　　专家预计，“十四五”期末我国数据要素流通市场规模将达到万亿元规模。数据交易是实现数据资源要素化的重要途径之一，须打通“数实融合”中的数据供给堵点。这或是摆在国家数据局面前另一重要任务。

　　国家数据局已有两名领导亮相

　　目前，国家数据局已有两名领导亮相。首任局长刘烈宏此前为中国联通党组书记、董事长，副局长沈竹林此前为国家发展改革委高技术司司长。

　　2023年3月，中共中央、国务院印发了《党和国家机构改革方案》。其中提出，组建国家数据局。负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，由国家发展改革委管理。

　　国家数据局具体职责包括：中央网络安全和信息化委员会办公室承担的研究拟订数字中国建设方案、协调推动公共服务和社会治理信息化、协调促进智慧城市建设、协调国家重要信息资源开发利用与共享、推动信息资源跨行业跨部门互联互通等职责，国家发展改革委承担的统筹推进数字经济发展、组织实施国家大数据战略、推进数据要素基础制度建设、推进数字基础设施布局建设等。

　　从近日公布的《中央机关及其直属机构2024年度考试录用公务员招考简章》来看，国家数据局所需多个职位与之呼应。即，国家数据局各岗位的主要工作内容包括：从事数据治理和发展政策研究，参与数据领域、数字经济国际合作；参与数据基础制度和政策研究，参与数据相关重大战略、重大规划、重大改革、重大活动等；从事数据资源管理和开发利用推进；参与研究拟定数字经济有关发展战略、规划和政策，协同推进数字产业化和产业数字化，承担有关综合管理工作。

　　另有两个职位将参与数据领域技术应用推广示范、基础设施规划建设等相关工作，分别要求具备人工智能研究和实践经验、密码学研究经验。

　　中国将“激活”万亿数据资产

　　专家表示，设立国家数据局，是中国顺应数字经济的特别之举，有助于发展数字经济，抓住全球新一代科技发展浪潮。

　　当前数字经济已经成为世界各国经济增长的重要来源，我国数字经济在国民经济中的地位更加重要和稳固、支撑作用更加明显。

　　数据显示，2022年中国数字经济规模超过50万亿元，占GDP比重超过40%，继续保持在10%的高位增长速度，成为稳定经济增长新引擎。

　　国家发展改革委价格监测中心副主任王建冬接受专访表示，“十四五”期末我国数据要素流通市场规模将达到万亿元规模，是一个巨大蓝海。开启这一蓝海的“金钥匙”，就是建立起数据登记确权、评估计价和资产入表的政策“闭环”。

　　“短期看，数据基础制度将催生3000亿-5000亿元规模的数据交易市场，中长期看，数据资产相关市场潜在规模将在60万亿元以上。”王建冬说。

　　加快发展数字经济，今年一些重磅举措已经落地，其中包括加快建立数字资产价格机制的配套举措。今年8月份，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明年1月1日起施行，为数据资源确认资产列入企业财务报表进一步铺平道路，也预示着相关政策框架日益成熟。

　　北京、贵州、上海等地相继发布有关推进数据要素市场发展的地方政策，因地制宜、先行先试、抢占先机培育产业。其中，今年以来，上海数据交易所数据交易额不断攀升，8月单月交易额超1亿元，数据交易“上海模式”渐成。

　　10月19日，上海市政府印发《上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023-2026年）》，将重点领域进一步拓展为“新网络、新算力、新数据、新设施、新终端”五个方面。其中，在建设数智融合的高质量数据基础设施方面，提出率先创建国家级数据交易平台。

　　在政策支持下，人才、资金、数据等各类要素将加速向数字经济领域集聚，我国数字经济发展将驶入“快车道”。

　　数据资源要素化 打通“数实融合”数据供给堵点

　　数据交易是实现数据资源要素化的重要途径之一。当前，数据交易机制不成熟，供需匹配效率低，仍是现实。

　　国家企业信用信息公示系统数据显示，全国注册登记的各类数据交易机构有52家，但是由于数据具有权属复杂性、价值相对性和内容时变性等显著特征，数据交易机构还面临着模式落地难、规模做大难、风险管控难、合规运营难等突出问题。

　　一方面，数据合规成本高造成企业“不敢交易”，拥有高质量数据的企业为了规避数据权属、数据安全等潜在风险，不敢对外交易数据，造成有效供给不足。另一方面，数据合理定价难造成企业“不愿交易”。由于数据价值难以直接度量，供需双方难以达成较为合理的成交价格，数据来源方交易数据的动力不足。据相关机构统计，2022年，我国数据交易额仅为700亿元，难以满足企业用数需求。

　　对此，国家信息中心专家表示，大力推进数字技术与实体经济深度融合，必须系统性化解“企业用数难”的现实困境，以高效率的市场配置实现高质量的数据供给，让实体经济企业以较低的成本获取数字化转型中急需的数据要素，发挥我国海量数据优势，多措并举激发“数实融合”的创新发展动能。

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