中国工业报记者  吴晨

5月8日，在2026制造强国品牌发展论坛暨绿色工业与能源品牌博览会上，中国移联教科院执行院长、电子政务建模仿真国家工程实验室首席数字经济专家陈晓华表示，我国数字经济发展正在从“技术驱动”迈向“制度驱动”，数据要素的合规流通、价值释放和场景应用，将成为推动数字经济高质量发展的关键力量。

中国移联教科院执行院长、电子政务建模仿真国家工程实验室首席数字经济专家陈晓华

陈晓华指出，数字经济的上半场，重点是基础设施建设和产业数字化转型；进入新阶段后，关键则在于数据要素的流通、配置与价值释放。我国数字经济政策已从过去“建网络、上系统、促应用”的基础设施与产业转型阶段，全面转向“建制度、促流通、强赋能”的数据要素价值释放与制度构建新阶段。数据要素能否在安全、合规、可信的机制下流动起来、使用起来、创造价值，将直接影响数字经济高质量发展的成效。

数据要素为何重要

陈晓华表示，数据要素的意义，不只是“有数据”，而是通过合规流通、融合分析与场景应用，把数据真正转化为生产力。数字经济的核心并非简单用技术替代人力，而是通过数据重组资源、重塑流程、重构产业，进而提升资源配置效率，推动产业协同创新，放大人工智能价值，并催生新业态新模式。

在他看来，数据要素的价值最终要落到产业场景中。数据并不是孤立发挥作用，而是要与行业知识、业务流程、算法模型和治理体系结合，才能产生乘数效应。无论是智能制造、金融服务、交通运输、医疗健康，还是城市治理、绿色低碳，数据要素都正在成为推动行业效率提升和模式创新的重要支撑。

陈晓华认为，数字经济的发展需要打通“数字科技—数字产业—数字金融”的转化链条。一方面，要推动科研成果与产业场景深度结合，让技术创新真正进入产业流程；另一方面，也要通过数据交易、数据资产评估、数据资产入表、知识产权和文化产权流转等方式，探索数据价值转化的新路径。

数据基础制度加快完善

陈晓华回顾了我国数字经济和数据要素政策的演进过程。他表示，从“互联网+”、数字中国、新型基础设施建设，到数据要素市场化配置改革，我国数字经济政策经历了从基础设施建设、产业融合应用，到数据要素制度构建的持续深化。

2020年，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列，正式确立数据作为生产要素的重要地位，开启了数据要素市场化配置改革进程。

2022年，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面作出系统部署，提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等制度安排，为破解数据确权、流通交易和收益分配等难题提供了基础制度框架。

2024年，《关于加快公共数据资源开发利用的意见》发布，进一步聚焦公共数据供给不足、开放利用不充分等问题，推动公共数据资源在授权运营、安全管理、收益分配等方面加快探索。与此同时，《数据安全法》《个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》等法律法规相继落地，财政部也出台了数据资源入表相关指导意见，为数据要素市场建设提供了更加系统的制度支撑。

陈晓华表示，当前数据要素政策的重点，已从原则性部署转向制度建设、场景牵引与基础设施落地阶段。政策逻辑也从“有没有数据”的供给侧，逐步转向“能不能流通、敢不敢使用、能不能创造价值”的应用侧。

数据要素市场建设也是人才工程

陈晓华同时提醒，数据要素市场建设不仅是制度问题，也是一项人才工程。当前，全国已有众多网络安全学院，未来还应探索设立数据学院，专门培养数据安全、数据治理、数据确权、数据评估等复合型人才。

他表示，数字经济本身是一门交叉学科，既涉及计算机、人工智能、区块链、网络安全等技术领域，也涉及经济学、金融学、管理学和法学等专业知识。清华、北大、复旦等高校已开设数字经济相关硕士专业，但在本科阶段，相关专业设置仍需进一步明确方向。如果设在计算机学院，可侧重数据治理、数据开发和数据安全；如果设在财经学院，则可更多聚焦数据资产评估、数据资源入表和价值转化。

数据价值释放仍面临四类瓶颈

尽管前景广阔，陈晓华也指出，当前数据价值释放仍面临四类瓶颈。

一是数据供给不足。大量数据仍沉淀在政企内部，公共数据授权运营、企业数据权益配置、个人信息保护等问题仍需在实践中进一步细化。部分主体存在“不愿开放、不敢开放、不会开放”的情况，制约了数据资源向数据要素转化。

二是流通机制不畅。数据具有可复制性、非竞争性和强场景依赖等特征，传统商品交易机制难以简单套用。数据确权、定价、收益分配、质量评价等问题仍在探索之中，跨主体、跨行业、跨区域的数据流通体系仍需完善。

三是应用场景不深。当前部分数据应用仍停留在统计展示、辅助决策等层面，尚未深度嵌入实体经济核心环节。行业数据标准不统一、企业数据治理能力不足、复合型人才短缺等问题，也影响了数据要素价值释放的深度。

四是安全合规压力较大。随着生成式人工智能、大模型、数据跨境流动等新技术新场景加速发展，数据滥用、隐私泄露、算法安全、伦理治理等问题更加突出，对数据安全治理能力提出了更高要求。

针对这些问题，陈晓华表示，破局的关键在于打通数据全生命周期治理，构建“可用不可见、可控可计量”的可信流通体系，在确保安全合规的基础上形成可持续的价值创造与分配机制。

他介绍，围绕数据要素市场建设，相关团队已推动多项垂直领域实践，包括数据要素登记确权管理规范、国家工业互联网大数据中心产业链编码规范、数据安全治理能力标准、医疗高质量数据集要求，以及联合地方交通部门和高校推动交通数据资产相关政策研究等。

未来竞争将转向系统能力竞争

展望未来，陈晓华认为，数据要素将深刻重塑数字经济发展模式。未来数字经济竞争的重点，将不再是单一技术、单一平台或单一应用的竞争，而是“数据、算力、算法、场景、制度”的系统能力竞争。

他表示，未来有五个趋势值得关注。首先，数据与人工智能将深度融合，高质量行业数据将成为训练专业大模型、发展行业智能体的重要基础。其次，公共数据开发利用将加快推进，通过授权运营、市场化开发和场景化应用，在金融、交通、医疗、城市治理等领域释放更大价值。第三，可信数据空间等新型流通基础设施将加快建设，隐私计算、区块链等技术将为打破数据孤岛、促进可信流通提供支撑。第四，数据资产化与产业化进程将提速，数据资源入表、数据产品开发、数据服务交易等将带动新的产业生态形成。第五，数实融合将走向更深层次，数据要素将进一步渗透制造业、能源、交通、农业、服务业等实体经济环节，成为发展新质生产力的重要引擎。

陈晓华还提到，目前多地正在成立数据集团，推动区域公共数据、产业数据和垂直领域数据的整合利用。例如，部分省份通过数据集团整合地方平台公司、产业资源和数据资源，探索数据流通、数据变现和数据交易的新机制。

“数据无处不在，安全无处不在，治理无处不在，价值无处不在，交易无处不在。”陈晓华表示，数据要素推动数字经济高质量发展的关键，不在于“拥有多少数据”，而在于能否让数据在安全、合规、可信的机制下流动、使用并创造价值。未来，谁能率先形成“数据、算力、算法、场景、制度”的协同能力，谁就将在数字经济竞争中占据主动。