杏彩体育官网【聚焦数据要素】 18份关于“数据要素”的提案

　　伴随着数字中国建设的推进，我国数字经济迈向了全面扩展期，数据成为了新的生产要素。2024年政府工作任务中多次提及“数据”相关工作。

　　2024年期间，围绕数据要素相关议题，多位代表和政协委员也积极建言献策，话题重点聚焦数据立法、数据要素市场化、数据确权和定价、数据安全和监管、数据人才培养以及数字基础设施建设。

　　2024年全国，全国政协委员、上海市政协邵志清针对数据资产创新应用建言献策，推动建设数据资产创新应用体系。

　　邵志清认为，数据资产具备非实体性、依托性、可共享性、价值易变性等特征，但同时也具备较强的乘数效应，呈现规模报酬递增、非竞争性、低成本复用等特点，导致目前在以数据资产开展创新应用方面存在几个关键问题：一是对数据资产的合法合规性缺乏有效认定；二是对数据资产的资产处置缺少明确路径；三是对数据资产的定价估值缺少市场参照；四是对数据资产的创新应用缺少协同治理；五是缺乏数据资产创新应用的人才支撑。

　　为此，他提出如下建议：第一，完善国家数据资产创新应用的路径体系。建议有关部门制定国家数据资产创新应用管理体系与实施办法，形成包括数据资产质押融资、数据资产增信、数据资产保理、数据资产保险、数据资产信托、数据资产作价入股和数据资产证券化等路径体系。同时根据我国数据要素市场化配置改革的总体要求，结合数据产业发展的阶段性需要，在数据资产增信、数据资产信托、数据资产作价入股等领域率先开展探索，形成我国数据资产创新应用的路径经验。

　　第二，构建国家数据资产创新应用的管理体系。数据资产创新应用是需要多个部门相互配合、协同治理的工作。建议由国家数据局统筹指导，信息化部门、金融部门、网络安全部门等协同配合，发挥各自职能，稳步有序推动数据资产创新应用。在长三角、粤港澳、京津冀等数字经济发达地区或自贸试验区，建立国家级数据资产创新应用示范区，优化区域内数据资产管理体制和有关机制，依托可信数据基础设施开展先行探索。

　　第三，形成与数据资产创新应用相适应的制度体系。建议加快构建与数据资产创新应用相适应的制度体系。完善数据资产创新应用标准体系，在数据资产合法合规性认定、数据资产的资产处置、数据资产定价估值等领域建设国家级标准，推动标准体系互认。培育数据资产创新应用的市场体系，加强对数据资产主体、评估主体、专业服务机构的准入管理，培育龙头型企业。推动建设数据资产创新应用的技术创新体系，围绕创新应用技术难点集中开展技术攻关，形成可控可信技术规范。完善人才体系建设，开展数据资产创新应用人才资格认定。完善数据资产创新应用的金融体系，引导金融服务数据实体产业。

　　第四，设立数据资产创新应用的专业服务机构。数据资产的创新应用对数据运营能力、交易流通基础设施能力、数据资产价值发现能力、数据资产风险评估能力等方面都提出较高要求，建议成立若干专业专营机构，有针对性地开展数据资产创新应用工作。在数据资产信贷、数据资产信托、数据资产证券化等领域，鼓励成立数据银行、数据信托、数据券商等专营机构。支持有条件的数据交易所设立专业的数据资产交易板块，建设数据资产流通、托管、处置有关基础设施。探索设立数据法院，确保资产隔离和重组流通的有效性。

　　第五，加快数据要素市场与金融、商品、资本市场互联互通。建议稳妥推动数据交易所与证券交易所、期货交易所、银行间市场等成熟的资本、商品和金融市场实现连接，探索将数据资产创新应用有关工作与标准化金融工具相结合，充分发挥金融市场资源配置、价格发现、资金融通等功能，优化数据资产价值表达通道，推动数据要素市场化配置改革。

　　2024年全国，全国代表，长安汽车、董事长朱华荣在《关于完善汽车数据产权立法的建议》中提出，随着汽车行业由“硬件主导”到“软件定义”的发展，汽车之于用户已不再是单纯的出行工具，已由“单一工业品”到“新数智空间”产品的属性变迁，在智能网联汽车使用过程中产生的数据，产权需要在个人信息保护、数据要素市场化与三者之间达成平衡。

　　智能网联汽车相关非个人信息的边界模糊与权属不明，将不利于个人信息的保护，同时导致车企等不便对相关数据进行合法充分的处理和使用，不利于相关数据由“数据碎片”的分散化向“数据粮仓”的集约化转变，不利于技术和汽车产业发展的提质增效。

　　为此，朱华荣建议，明确汽车数据中个人信息的界限。车辆自身及零部件工况类数据，道路、天气等与外部环境有关的数据，无法识别到具体个人，应不属于个人信息的范畴；而车控类数据及应用服务类数据中的不同数据与个人的关联性存在很大差异，需要从立法层面进一步予以明确。

　　细化汽车数据产权规定。落实车企对汽车数据的资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。建议进一步在汽车行业落实《数据二十条》规定的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分立的数据产权规则，促进数据资源化、资产化、资本化。

　　2024年全国，全国政协委员、南方科技大学副校长金李在《关于加快促进数据要素市场发育的提案》提出，当前数据要素市场建设仍存在一些问题，例如国家级数据交易所建设滞后、“用数”的环境与氛围尚未形成、数据跨境流通探索力度有待增强、国家级算力基础设施建设力度有待加强等。

　　在数据交易所建设方面，金李建议，应将数据交易所纳入国家数据交易场所体系布局规划，充分发挥我国数字化基础好、数据资源丰富、数据交易活跃的先发优势，在数据交易规则、技术、标准、基础设施等方面打造可复制的样板。此外，金李还建议，开展国家级数据资产登记平台试点工作，构建三位一体、五大核心功能的国家级数据确权登记体系。“以数据产权登记为抓手，探索数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权等数据产权分置，承认保护数据要素市场参与主体的合法权益。”他说。

　　在数据安全有序流通方面，针对“用数”不畅的问题，金李认为，应结合“数据要素×”工作，试点央地数据融合应用。建议以应用为导向，加快推进一体化数据资源体系建设和数据要素市场培育。从场景来看，应该从智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等重点领域入手，与国家相关部委加强数据社会化应用试点；从数据类型来看，则应聚焦公共数据与社会数据融合试点工作。

　　在数据流通和数据治理方面，金李建议，未来可以逐步开展国家数据跨境安全流通试点工作，探索建立非重要数据的白名单制度。对经过中央网信办、相关行业主管部门等多部门联合认定的非重要数据，可依托各地数据交易所进行安全评估审查，通过合规评估流程后允许场内跨境流通，并设立国家数据跨境安全快速审查通道，构建国家级的跨境数据枢纽节点。

　　在数据安全方面，金李建议，应该在保护个人数据隐私的基础上，提高数据使用效率，促进数据共享和创新。具体而言，有条件地方率先开展个人数据账户授权试点，探索个人数据授权使用参与个人数据收益分配的落地机制。

　　在数据合规评估方面，金李认为，试点场内交易数据合规评估认证制度，出台有关认证认可配套办法，有利于打造数据要素流通法治化营商环境高地。应大力发展第三方数据合规评估服务业，开展数据交易合规师职业化培训体系建设试点；与国际通行数据保护规则接轨，营造具有国际影响力的数字经济发展环境。

　　在人工智能方面，金李认为，数据被认为是人工智能产业高速发展“燃料”，加快培育人工智能产业开放生态也是数据要素市场建设的重点工作。具体而言，首先，应明确人工智能行业数据登记确权路径，确立数据产权登记和数据知识产权登记相结合的行业登记体系；其次则是增强度高价值语料库供给，强化大模型训练语料库质量管理，构建高质量通用大模型语料库与垂直行业的语料库；最后，还可通过依托数据交易所、数商、高校建立人才联培机制、开展“数据要素×大模型”开发者大赛等，培育相关行业高潜力、高质量的人才、产品。

　　2024年全国，全国政协委员、北京国家会计学院教授秦荣生在《关于构建全国性数据交易市场，充分发挥数据要素的作用》的提案中指出，当前，我国数据交易市场处于初始发展阶段，面临数据交易市场分割、交易规模不大、数据安全合规、场内场外交易等难点问题，围绕数据交易产生的争议也日渐增多。

　　1.数据交易市场各自为政。时至今日，全国各地根据自身需要自发性建立了数据交易场所，尚未建立全国性的数据交易市场。据统计，截至2023年年底，全国各地由政府发起、主导或批复的数据交易场所已有40多家，但数据交易呈现场内外“两重天”现象。而且，全国各地数据交易场所根据本地的情况制定自己的交易规则和制度，形成了各自为政的局面，同一批数据在不同的数据交易市场中交易价格天差地别。

　　2.数据交易确权困难重重。尽管《数据二十条》提出对数据产权进行结构性分置处理的原则，但在实践中仍然困难重重。数据交易确权作为数据交易的基石，如果权属不明将制约数据交易市场的建立和发展。

　　3.数据交易合规难以保障。在实践中，涉及到个人数据、隐私相关数据的数据交易，大多数交易尤其是场外一对一数据交易，在缺少平台或第三方监督的情况下，极易产生黑市数据交易等不合规交易的情况，也会给数据交易带来风险和挑战。

　　4.数据交易质量参差不齐。数据交易质量存在的现实问题有：一是数据交易质量保障机制缺位，导致数据质量参差不齐，数据购买方试错成本高、交易风险大；二是不同数据交易机构的交易方式和程序不同，对数据质量要求不同，增加了数据交易成本，制约了数据流通的交易。

　　5.数据交易监管政出多门。政府监管部门对数据产品是否涉及隐私、、商业机密等监管不到位，对数据交易的安全性监管薄弱；对各地区数据交易市场规则、机制监管缺乏，致使不同交易所的规则不同，数据交易成本较大；对数据的跨境、跨地区跨行业交易的监管缺乏依据。

　　一是构建全国统一规范的数据交易市场体系。建议基于已有的数据交易平台建设经验，构建全国统一规范的3个左右国家级数据交易所，便于数据要素在全国范围内自由流动和交易。

　　二是利用法律和技术手段不断推进数据确权。建议数据交易政府主管部门应制定数据交易管理条例和规则，细化数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的内容和范围，明确各自的权利和职责。坚持分业施策，根据不同行业特点，制定行业数据确权制度细则。

　　三是构建数据交易市场的法规和制度体系。在国内外数据交易相关探索和实践基础上，结合数据交易的特征和场内外交易情况，政府主管部门应从法规、制度规则、交易市场、交易生态、跨境交易等方面构建数据交易的法规和制度体系。

　　四是构建数据资产登记体系供给高质量数据。主管数据资产的政府财政部门应建立全国统一的数据资产登记体系，确保数据资产的准确登记和全面记录，以便交易各方能够方便地获取和利用数据资产，促进高质量数据供给。

　　五是构建中国特色的数据交易市场监管体系。具体包括：构建并实施及时的数据交易信息披露制度，充分披露交易数据的权属、来源、质量和数据交易主体资质，还包括披露数据交易违法违规行为的信息，消除数据交易中的信息不对称，营造公开透明的数据交易生态；构建并实施数据交易的按约交付和合规使用监管制度，监督数据供应方按合同约定以及市场标准交付数据，监督购买方在约定的时间、范围内合规使用数据，形成数据交易全方位的监督机制，保障数据交易各方的权益；构建并实施数据交易合规和风险控制制度，严防数据交易过程中对个人隐私、企业商业秘密甚至造成的侵害，建立事前、事中和事后监督检查的保障机制，确保合法合规进行数据交易。

　　2024年全。