书名：数据要素化 : 全球竞争下的中国实践
ISBN：978-7-115-68595-7
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著 傅建平
责任编辑 顾慧毅
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数据是发展新质生产力的关键要素，释放数据要素潜能是发展新质生产力的内在要求。本书聚焦推进数据要素化、市场化、价值化所面临的战略机遇与关键问题，探讨数据作为核心生产要素的重要性，分析其价值重塑及市场化配置的挑战与路径，进一步提出通过制度创新和技术驱动，构建价值共创、利益均衡、责任共担的数据共同体，解放和发展数据生产力，为数字经济发展提供战略思考。本书从生产要素的历史跃迁、数据要素化的中国命题、数据认知体系的建构、数据共同体的构建、数字时代的发展等方面，直面数据要素领域数据权益归属、收益分配、流通交易、安全治理等重点和难点问题，以深入浅出的剖析、思辨，促进各界协同开展数据要素化的理论研究和实践创新，推进数据要素的价值创造、交换和实现。
本书适合关注数据经济发展趋势、制度创新与数字治理的读者阅读。
数据是发展新质生产力的关键要素，释放数据要素潜能是发展新质生产力的内在要求。党的二十届四中全会明确提出“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。人工智能已成为衡量当今社会生产力发展水平的重要标志，而可持续、高质量的数据要素供给又决定着人工智能发展的“天花板”。2026年，国务院政府工作报告进一步将数据要素明确为“打造智能经济新形态”与“强化算力、算法、数据高效供给”的核心支柱，这标志着我国数据要素化进程已从局部探索全面转入“规模化施工”与“价值兑现”的新阶段。
当前，各地、各部门正积极落实党中央、国务院决策部署，推出改革举措，推进实践探索，并已取得初步成效。同时，各地、各部门也应清醒认识和科学把握数据要素化、市场化、价值化面临的战略机遇与风险挑战，具体有二。
一是结构性矛盾亟待结构性改革来破解。数据供给侧结构性矛盾突出，受法规制度、安全保障、市场、技术等发展不平衡的制约，数据资源多集中于公共管理和服务机构、大型数字平台企业及行业龙头企业，存在供给“气血不足”、流通“经络不畅”的问题。
二是新问题亟待新视角、新办法来解决。数据要素作为新生事物，区别于土地、资本、技术等历经数千年演化的传统生产要素，其特性和价值运动规律尚未完全明晰。当前数据理论与实践脱节、基础制度不健全、数据能力不足等问题，制约着数据要素更好地发挥作用。
针对以上结构性矛盾和现实困境，本书聚焦数据作为核心生产要素的重要性，分析其价值重塑及市场化配置的挑战与路径。从生产要素的历史跃进、数据要素化的中国命题、数据认知体系的建构、数据共同体的构建、数字时代的发展等方面，直面数据要素领域数据权益归属、收益分配、流通交易、安全治理等重点和难点问题，以深入浅出的剖析、思辨，促进各界协同开展数据要素化的理论研究和实践创新，推进数据要素的价值创造、交换和实现。
展望未来，把握数据要素特性，破解“数据割据”，推进数据要素化、市场化、价值化，本质上是调整数据利益格局、重塑数据生产方式的深刻变革，不亚于一场新的“土地革命”。这将撬动“要素觉醒”向“价值革命”跃迁的底层逻辑，开启未来几十年数据时代财富价值生成新机遇，其意义不亚于印刷术打破了少数人对知识的垄断，是对人类自由的又一次大解放，可拓展人类生存新空间，开启人类发展新纪元。因此，唯有坚持解放思想、实事求是，推进数据要素市场化配置改革，才是破解困境、解决矛盾、实现发展的“关键一招”。这一改革是理论与实践、普遍与特殊、一般与个别有机结合的动态过程，需要不断丰富和持续完善。
由于时间仓促，水平有限，本书难免存在不妥之处，恳请读者批评指正。
傅建平
2026年3月于北京
核心观点
• 生产要素的历史跃迁，是生产力发展的必然结果，每种生产要素在特定的历史时期都发挥了不可替代的关键作用。
• 将“数据确立为生产要素”是一个重大的理论认识创新，而让数据成为生产要素是一个复杂的系统工程实践（数据要素化）。
• 谁掌握数据，谁就能掌握发展主动权；谁利用好数据，谁就能赢得未来数字竞争新优势。
• 不能被人工智能所用的数据，无法成为真正的数据要素。
• 数据要素×人工智能，成为重塑未来价值图景的关键生产力。
在人类经济发展的历史征程中，生产要素经历了从土地到资本，再到数据的重大跃迁（见表1），每次转变都深刻重塑了经济格局与社会发展路径，映射出生产力不断进步和经济形态逐步演进的历史逻辑。
表1 不同经济形态中生产要素的演化进程
| 经济形态 |
生产要素 |
生产工具 |
生产关系 |
价值分配 |
社会形态 |
属性特征 |
| 农业经济 |
土地、劳动 |
手工作业 |
生产资料个人或集体所有制 |
农产品交换、市场交换、劳动分工、雇佣、家庭内部分配等 |
家庭 |
资源有限型 |
| 工业经济 |
土地、劳动、资本、技术、企业家 |
机器作业 |
生产资料私有制或公有制 |
市场机制、工薪、利润、资本回报等 |
工厂 |
资源剩余型 |
| 数字经济 |
土地、劳动、资本、技术、企业家、数据等 |
算法作业 |
生产资料混合所有制或共同所有制 |
市场机制、平台分成、数字劳动报酬、资本回报、社会评价等 |
平台 |
资源无限型 |
在农业社会，土地作为核心生产要素，具有稀缺性和不可移动性，在农业生产中居于基础性和决定性地位。土地是农作物生长的载体，其肥沃程度、面积大小及地理位置等因素，直接影响粮食产量。而粮食作为人类生存与繁衍的基础物资，使得土地成为维持社会运转的关键所在。
地主凭借对大量土地的占有，构建起以土地为核心的生产关系。农民由于缺乏土地，不得不依附地主进行劳作，向地主缴纳地租以获取土地的使用权，从事农业生产以维持生计。这种生产关系本质上是一种经济剥削关系，地主通过地租形式获取农民的剩余劳动价值，实现经济收益积累。
土地的自然属性决定了农业生产的规模与效益。肥沃的土地能够产出更多的粮食，优越的地理位置则有利于农产品的运输和销售，从而扩大农业生产的市场范围。在农业经济时期，经济活动主要围绕土地展开，土地所有权与使用权的分配成为社会阶层划分的重要依据。贵族、地主等土地所有者处于社会上层，掌握大量的财富和资源，而广大农民则处于社会底层，为了生存而辛勤劳作。
农业技术的进步在一定程度上突破了土地对农业生产的限制。灌溉技术的发展，使得干旱地区的土地得到了有效灌溉，提高了土地利用率；耕种工具的改良，如铁犁的使用，提高了耕种效率，增加了单位面积土地的产出。不过，这些技术进步并没有从根本上改变土地要素在农业生产中的核心地位，土地依然是制约农业发展的关键因素。
第一次工业革命的爆发标志着资本要素开始崛起，并逐渐成为推动经济发展的关键力量。机器大生产取代了传统的手工劳动，工厂制度的确立使生产过程更加集中、高效。资本在这一过程中发挥了至关重要的作用——购置先进的机器设备、建设大规模的工厂、雇佣大量的劳动力，以实现大规模的工业生产。
资本家作为资本的拥有者，通过投入资本组织生产和销售活动，以获取超额利润和剩余价值。资本的逐利性促使资本家不断扩大生产规模，提高生产效率，以降低生产成本，获取更多市场份额。与土地要素相比，资本要素具有更强的流动性和扩张性。资本可以不受地域限制，在不同的产业和领域之间自由流动，寻找最有利的投资机会。
随着工业革命的推进，资本的扩张推动了城市化进程和全球贸易的发展。工厂的集中建设吸引了大量农村人口向城市迁移，城市规模不断扩大，形成了以工业为核心的城市经济体系。同时，资本的全球化流动促进了国际贸易的繁荣，不同国家和地区之间的经济联系日益紧密。
同时，金融体系的不断完善为资本的扩张提供了有力支持。银行信贷业务的发展，助力企业获得更多资金支持、扩大生产规模；证券市场的兴起，为企业提供了直接的融资渠道，进一步加速了资本的积累和集中。
资本的逐利性还促使技术创新不断涌现。新的工业产品和生产方式层出不穷，例如，蒸汽机的应用推动了交通运输业和制造业的巨大变革；电力的广泛使用开启了电气时代，极大地改变了人类的生活方式和社会的经济结构。在工业经济时期，资本拥有者凭借对资本的掌控和运用，成为社会经济的主导力量，社会阶层结构也因资本的积累和分配发生了深刻变化。资产阶级逐渐崛起，成为经济和政治领域的统治阶级，而无产阶级则成为被剥削的对象。
进入数字时代，数据作为一种新型生产要素登上了舞台，为经济发展带来了全新的机遇和挑战。数据的产生得益于互联网、物联网等数字化技术的广泛应用。数据来源于人类社会经济活动的各个方面，如消费行为、生产流程、社交互动等。从本质上讲，数据是对客观世界的数字化记录和反映，为人们认识世界和改造世界提供数据视图。
数据如同新型“石油”，蕴含着丰富的经济价值。运用大数据分析、人工智能等先进技术手段，企业能够深入挖掘数据背后的信息，了解市场需求、优化生产流程、创新产品与服务。例如，电商平台通过分析用户的浏览与购买数据，精准了解用户的消费偏好和需求，从而进行个性化商品推荐，提高销售转化率；制造企业利用生产过程中的数据，实现生产过程的实时监控和优化，降低生产成本，提高产品质量。
数据要素正在改变企业的运营模式，催生全新的数字经济业态。数据服务、人工智能数据集工厂、一人公司（One Person Company，OPC）、零工经济、智能经济等新兴业态蓬勃发展，成为促进经济增长的新动力。与土地要素和资本要素相比，数据要素具有非排他性、可复制性等特点，可以被多个主体同时使用，其价值不会因为使用次数的增加而减少，反而会在使用过程中不断发生新的变化。
数据的共享和开放促进不同行业、地区之间的协同创新，企业可以获取更多的数据资源，进行跨领域的创新合作，提高创新效率。同时，政府也可以利用数据进行经济管理和社会治理，提高公共决策的科学性和精准性。
然而，数据要素的发展也带来了一系列问题和挑战。数据安全和隐私保护成为人们关注的焦点，如何在数据共享和开放的同时，保障数据安全和个人隐私，是亟待解决的问题。此外，数据资源分配不均也可能导致数字鸿沟的扩大，加剧社会的不平等。
从土地、资本到数据，生产要素的历史跃迁，是生产力发展的必然结果。每种生产要素在特定的历史时期都发挥了不可替代的关键作用，随着生产力水平的不断提高，生产要素的形态和作用也不断发生变化，推动人类社会从农业文明向工业文明，再向数字文明迈进。未来，数据要素将在经济增长、创新驱动、政府管理和社会发展中发挥重要作用。
每种生产要素都有其局限性和风险，在利用数据要素推动经济社会发展的过程中，不能忽视土地和资本等传统生产要素的作用，要不断调整社会生产关系以更好地适应生产力发展要求，实现各种生产要素的优化组合和协同发展，以提高全要素生产率，促进经济的可持续增长和社会的全面进步。这不仅能为人们理解过去的经济发展提供分析框架，更能为人们把握未来经济发展趋势提供重要指引，促使人们在不断变化的经济环境中，主动探寻新的发展机遇，构建应对挑战的策略。
数据作为数字时代的核心生产要素，其价值释放依赖与人工智能技术的深度融合。这种融合不仅能革新数据要素的生成、流通与应用方式，更能在逻辑层面重构数据要素化的全链条生态。下面从数据生产工具革新、场景驱动价值释放、数据流通生态重构、中小企业赋能、制度与技术协同5个维度，解析人工智能对数据要素赋能的底层逻辑（如图1所示）。
图1 数据要素×人工智能的底层逻辑
数据要素化进程受限于生产工具的技术壁垒，主要依赖人工采集、结构化录入等低效方式，不仅耗时费力，还容易出错，难以满足经济社会发展对数据质量和效率的高要求。随着人工智能技术的飞速迭代和广泛应用，这一发展瓶颈正逐渐被打破。
一是生成式人工智能重塑数据生成。近年来，先进的生成式人工智能模型（如DeepSeek、ChatGPT、Gemini等）应运而生，通过自然语言交互的方式，直接生成文本、代码和多媒体内容，生成速度快，准确率高，大幅降低了数据生产成本。据统计，采用生成式人工智能模型后，数据采集成本降低了60%以上，同时，模型基于用户需求可实现定制化生成，满足多样化任务目标。
二是实现自动化数据处理。在数据处理环节，人工智能驱动数据清洗、特征工程、模型训练环节全自动化，显著提升了处理效率（相比传统方式，处理效率提升了8～10倍），降低了人为错误风险。以某制造企业为例，引入人工智能质检系统后，产品的缺陷识别准确率高达99.2%，耗时仅为人工流程的1/20，既保障了产品质量，又为企业节约了大量人力和时间成本。
三是开展预测性数据分析。基于深度学习的时序预测模型（如LSTM、Transformer等）在供应链、市场需求等预测性场景中展现出强大能力，为企业决策提供精准数据支持。例如，某零售企业引入人工智能销量预测模型后，库存周转率提升300%，减少了库存积压和资金占用，提高了企业市场响应速度和竞争力。
从底层逻辑看，人工智能技术通过“数据生成—数据处理—数据分析”全链条自动化，提高数据质量和处理效率，为数据要素化、价值化应用奠定坚实基础，推动数据要素的生产效率从线性增长向指数级跃迁。未来，数据生产工具将更加智能化、自动化和高效化，为各行各业提供更加便捷、高效的数据服务。人工智能技术在数据生产工具革新中的应用，不仅能改变数据生产方式，还将推动数据产业的发展，越来越多的企业开始注重数据的收集、处理和分析，以数据为驱动进行业务创新和升级。同时，政府层面也在积极推动数据产业的发展，加强数据基础设施建设和数据安全保障，为数据产业的健康发展提供有力支持。
数据要素的核心价值在于驱动决策优化，不仅要完成数据的收集与存储，还要实现高效利用。人工智能技术的快速发展，为数据的价值释放提供了有力工具。通过场景适配，人工智能技术能够精准识别和应用数据，推动不同领域的数据实现价值最大化。
一是超级场景开放。政府与企业开放“千亿级”应用场景，如智慧城市、智能制造等，为人工智能企业提供广阔的“试验田”。这些场景不仅涵盖传统制造业的转型升级，还包括对新兴产业和未来产业的创新探索。人工智能企业深入这些场景，结合自身技术优势，开发出一系列行业级的解决方案。例如，某知名汽车厂商开放其生产线数据，吸引众多人工智能团队前来挖掘数据价值。经过深入分析和模型训练，某团队成功帮助汽车厂商开发出故障预测模型，准确预测设备故障，大大降低设备停机率，提高生产效率。据统计，该模型使设备停机率降低了45%，为企业节省了可观的维修成本，大大减少了生产损失。
二是动态需求匹配。数字时代，消费者需求日益多样化、个性化。基于强化学习的智能推荐系统应运而生，根据用户的浏览历史、购买记录等信息，通过复杂算法精准画像，推送个性化服务。例如，某大型电商平台引入人工智能个性化推荐技术，深入分析用户数据，给出更符合需求的商品推荐，显著提升了平台转化率，带动客单价增长35%，可见人工智能技术在个性化推荐方面的巨大潜力，也为其他行业提供了经验。
三是决策自动化。在人工智能技术的驱动下，智能风控、智能客服、自动驾驶等场景正逐步迈向决策自动化。这些场景决策涉及大量数据分析和计算，传统人工决策的方式效率低下且容易出错，应用人工智能技术则能大幅缩短决策响应时间，提高决策的准确性。例如，某银行引入人工智能信贷审批系统，自动完成贷款申请风险评估和审批，贷款审批周期从原来的5天缩短至30分钟内，审批通过率提升25%。这一变革不仅提高了银行的业务处理效率，也为客户带来了更加便捷、高效的金融服务。
从底层逻辑看，人工智能技术能够在不同场景中实现数据价值的精准释放，主要源于“场景理解—数据适配—决策优化”的高效闭环流程。人工智能技术首先对场景进行深入理解，识别关键要素和潜在需求；其次，根据场景需求对数据进行适配处理，提取有价值的数据并构建相应模型；最后，通过模型应用实现决策优化，提高业务处理效率和准确性。这一闭环流程将数据要素从静态资源转化为动态生产力，实现从“数据有什么用”到“数据如何用”的质变。
数据流通是数据要素化推进过程中的核心瓶颈，如何在保护数据隐私安全的前提下破解“数据孤岛”难题，实现高效流通，一直是业界亟待解决的问题。人工智能技术凭借强大的数据处理和分析能力，以及与隐私计算、区块链、可信数据空间等数字技术的融合应用，推动可信环境构建来重塑数据流通生态。
一是隐私计算技术的运用，为数据安全提供了有力保障。在数据流通中，隐私泄露风险不容忽视，联邦学习、同态加密等隐私计算技术应运而生，能够在不暴露原始数据的情况下，实现数据的共享和分析，真正做到“数据可用不可见”。例如，某医疗平台采用多方安全计算技术，成功实现患者数据的共享，不仅促进了医疗数据利用，还提升了新药研发效率。
二是区块链技术在数据确权和溯源方面发挥着重要作用。在数据流通中，明确数据的权属和来源是保障数据质量和可信度的关键。区块链技术凭借去中心化、不可篡改的特性，为数据确权和溯源提供了有效解决方案。智能合约自动执行，确保数据权属的合理分配，可有效避免权属纠纷。例如，某物流企业引入区块链追溯系统后，货损纠纷处理时间降幅达70%，提高了企业运营效率，增强了客户对企业的信任。
三是可信数据空间建设有效平衡了规模经济效益和竞争效益。在数据流通中，实现数据的规模化和社会化利用，以及满足个性化需求，是复杂而棘手的问题。可信数据空间搭建安全可信的数据流通环境，支撑数据的规模化和社会化利用，同时引入数据隐私保护、数据权属确认等机制，满足个性化需求，提供定制化服务。以长虹公司推出的“虹雁”可信数据空间为例，该项目实现了供应链数据的安全共享，客户信任度提升至60%，融资成本降低35%，展现了可信数据空间在数据流通中的巨大潜力。
从底层逻辑看，人工智能技术构建的“技术+制度”双护城河，正是破解“数据孤岛”困境的关键所在：借助技术手段，实现数据的安全共享和分析；通过制度规范，确保数据的权属，实现溯源。人工智能技术正在推动数据要素从封闭体系走向开放生态，展望未来，数据流通生态将变得更加开放、高效，更多企业和机构将加入数据共享行列，共同推动数据的价值释放和创新应用。同时，政府也需要加强对数据流通的监管和引导，确保数据的合规使用和安全流通，让数据流通成为推动数字经济发展的关键驱动力。
中小企业作为我国国民经济的“毛细血管”，数量占企业总数的90%。它们活跃在各行各业，为经济增长、就业创造和社会稳定做出了巨大贡献。然而，在数据要素化的新时代背景下，中小企业成为数字化转型过程中的“短板”，正面临前所未有的挑战。数据要素化对于提升企业竞争力、优化资源配置、推动产业升级具有重要意义，但中小企业往往规模较小、资源有限、技术积累薄弱，难以有效把握数据要素化机遇，甚至在数据洪流中被逐渐边缘化。
所幸，人工智能技术的快速发展为中小企业带来转机。人工智能技术通过差异化赋能，实现技术普惠，让中小企业也能共享技术进步的红利，有助于缩小企业间的技术差距，推动整个社会的数字化转型进程。
一是提供场景化软件即服务（Software as a Service，SaaS）工具。在人工智能技术的推动下，一系列场景化SaaS工具应运而生。这些工具以低代码人工智能平台为核心，让中小企业无须编写复杂的代码，就能轻松开发出智能化的应用程序。以餐饮行业为例，某传统餐饮企业引入人工智能点餐系统后，点餐效率大幅提升，还通过数据分析优化菜品结构和营销策略，仅仅3个月，该企业营业额实现翻倍增长。这样的变化，不仅让餐饮行业的企业尝到甜头，更激发了其他中小企业拥抱人工智能的积极性。
二是打造数据即服务（Data as a Service，DaaS）模式。云服务商提供的预训练模型和行业数据集，为中小企业打开了数据应用的大门。这些企业无须从零开始构建数据模型，只需付费调用相应的应用程序接口（Application Program Interface，API），就能获得强大的数据处理能力。以制造业为例，一家小微企业通过付费调用工业缺陷识别API，成功将质检成本降低90%。这一举措提高了产品质量，大幅降低了生产成本，增强了企业的市场竞争力。DaaS模式的出现，让中小企业能够以更加经济、高效的方式利用数据要素，推动企业的数字化转型。
三是强调人才培养与协同创新。产教融合是培养适应新技术需求复合型人才的有效途径，有助于打破教育与产业之间的壁垒，实现人才培养与产业发展的良性互动。共建创新实验室、合作开展科研攻关、举办创新创业大赛等校企合作活动为学生提供实践平台，促进企业技术创新和产业升级。以某地高校为例，该校与企业共建实验室，成功孵化出一家专注于人工智能质检技术的初创企业。这家企业不仅拥有先进的技术和产品，还具备丰富的市场经验和客户资源，成为推动质检行业创新的重要力量。
从底层逻辑看，人工智能技术的普及应用，极大降低了技术门槛，使中小企业能够以“轻资产”模式融入市场，降低企业的运营成本，提高企业的灵活性和创新能力。同时，大企业在技术创新、资源整合和市场开拓等方面具有天然优势，能够为中小企业提供有力的支持和帮助。“大企业搭台、小企业唱戏”的协同生态逐渐成型，中小企业在其中扮演着越来越重要的角色，有助于推动整个社会的数字化转型进程，推动经济高质量发展。未来，中小企业在数据要素化过程中的地位和作用将更加凸显，政府、企业和社会各界应共同努力，为中小企业提供更加优质的技术支持和服务保障，推动它们更好地融入数字化转型大潮中，共同开创美好未来。
数据要素化需要制度创新与技术进步双轮驱动，充分发挥数据要素的价值，必须依靠二者双重推动。
一是数据基础制度筑基。数据基础制度的建立，不仅为数据市场的健康发展提供了有力保障，也为技术创新和产业升级营造了良好环境。在数据基础制度建设过程中，政府要积极推动公共数据的共享和开放，鼓励企业、科研机构和社会组织等多元主体参与数据市场建设；同时加强数据安全监管和保护，确保数据流通和使用中的安全性、隐私性，为数据市场繁荣奠定坚实基础。
二是数据安全治理升级。数据安全治理问题日益凸显，为了应对这一挑战，政府和企业纷纷加大对数据安全治理的投入和创新力度。例如，一些企业引入人工智能驱动的动态合规监测系统，实时扫描数据风险，精准识别并处置潜在安全隐患，某金融平台应用该系统后，违规事件的发生率同比下降80%，这充分证明数据安全治理创新的有效性。此外，政府加强数据跨境流动监管，建立健全数据安全评估机制，确保数据跨境流动的合法性和安全性。
三是国际规则制定。全球化背景下，数据跨境流动已成为不可逆转的趋势。为推动数据跨境流动的规范化、标准化发展，我国政府积极参与国际规则的制定和谈判，主导制定全球首个《数据出境安全评估办法》，为全球数据跨境流动提供重要参照，提升我国国际影响力，也助力全球数据市场的健康发展。例如，某跨境电商企业利用我国制定的数据跨境流动安全评估标准成功拓展东南亚市场，合规成本降低40%，生动展现了我国在国际规则制定方面的实力。
从底层逻辑看，数据要素化发展需要制度创新与技术进步的协同推进。制度为技术应用划定边界，确保技术创新在合法、合规的框架内开展；技术则为制度落地提供支撑，推动制度在实践中不断完善和优化。二者相互依存、相互促进，共同构建数据要素市场化配置的中国方案，为全球数据市场健康发展贡献智慧和力量。
未来已来！人工智能正在重塑数据要素化的演进轨迹，推动其从“要素觉醒”向“价值革命”跃迁。通过数据生产工具革新、场景驱动价值释放、数据流通生态重构、中小企业赋能、制度与技术协同五大底层逻辑的变革，数据要素加速从“沉睡的金矿”转化为“流动的血液”，驱动数字经济与实体经济的深度融合。未来，随着人工智能技术的持续突破与制度创新的深化，数据要素化将释放更大生产力，成为推动高质量发展的新引擎。
数字时代到来，公共数据的经济社会价值日益凸显。各国政府纷纷通过政策立法、技术创新和生态协同等路径，促进公共数据资源开发利用的最大化，彰显全球对公共数据价值认知与运用的重视。下面主要介绍美国、欧盟、英国、日本及韩国等主要发达经济体的典型模式和发展趋势。
政府作为公共数据的供给主体，在推动数据资源的开放与利用方面扮演着至关重要的角色。该模式的核心在于开放数据资源，吸纳市场主体的资金和技术，共同推动数据资源的商业性开发利用。政府不仅将数据看作公共资源，更将其视为推动技术创新和经济增长的重要驱动力，通过采购服务等形式，将数据处理和技术应用服务“外包”给苹果、微软、谷歌等具有技术优势的市场主体。
这种公私合作模式，不仅促进了政府与私营部门的紧密合作，还通过开放数据资源激发了私营部门的创新活力。政府依托私营部门的资金和技术优势，推动公共服务的创新和改进；私营部门则通过合作，获取宝贵数据资源，进一步开发新的商业模式和产品，实现互利共赢。值得注意的是，政府在公私合作中并非完全放手，而是扮演着监管和引导的角色，通过制定政策法规，确保数据的安全和合规使用，防止数据滥用和泄露。政府积极推动数据标准的制定和实施，提高数据质量和互操作性，为数据的广泛应用提供有力保障。
在美国，数据经纪模式得到了广泛应用，包括数据交易平台和数据银行。数据交易平台以中间代理人的身份撮合数据买卖双方，为数据的流通利用搭建便捷通道。平台通常拥有庞大的数据资源，凭借先进的技术能力，根据客户需求输出定制化数据解决方案。数据银行则允许个人存储自己的数据并获取报酬，为个人数据的商业化利用提供新的途径。
这些模式不仅有利于促进数据的流通利用，还为数据供需双方提供了更多的选择和机会。数据交易平台和数据银行的出现，使个人和企业能够更有效地管理和利用自己的数据资产。数据持有者可以将数据作为资产交易，获得经济利益；数据需求方则可以更便捷地获取所需资源，推动业务的发展和创新。
然而，数据经纪模式也面临挑战。数据隐私和安全保护难题、交易中信息不对称等问题亟待妥善解决。政府和企业正携手采取更严格的措施，保护个人隐私和数据安全，确保数据合法、合规使用。
美国对个人信息收集和网络爬取数据的管制相对宽松。这种宽松的法规环境为数据经纪商的发展提供了广阔的空间和机遇，使其可以自由地收集、分析和交易个人数据，为市场提供有价值的数据服务，但也引发了个人隐私保护层面的担忧和争议。
为平衡数据流通和个人隐私保护关系，美国政府和企业协同行动。政府加强对数据经纪商的监管引导，确保其合规经营、合法使用数据，同时，加强公众数据隐私保护意识教育，提高公众对数据安全的重视度。企业加强自身数据安全管理能力，防止数据泄露滥用。
尽管如此，美国在数据隐私保护方面仍不断面临挑战。随着数据技术的发展和应用，个人数据的收集使用变得越来越便捷，这要求政府和企业必须采取更加创新、有效的措施，保护个人隐私和数据安全，确保数据合法、合规流转。
在数据共享和利用方面，欧盟构建起基于“数据空间”的创新共建共享模式。该模式的核心在于搭建行业数据空间，促进跨行业数据的自由流动和共享。通过建立公共数据再利用的新机制，欧盟实现了安全环境中公共数据的访问和再利用，打破“数据孤岛”困境，激发数据潜在价值。
为推动数据空间建设，欧盟采取了一系列措施。首先，加强政策引导和法规制定，通过制定相关政策和法规，明确数据共享的原则和要求，为数据的广泛应用提供有力保障。其次，积极推动数据标准统一，通过制定统一的数据标准规范，提高数据质量和互操作性，为数据共享和利用提供便利。最后，鼓励设立非营利性数据中介机构，让这类机构充当数据供需“桥梁”，确保数据交易的公正性和透明性，解决数据交易中的信息不对称问题，促进数据合理流通。这些措施取得了显著成效，欧盟数据空间建设已经取得初步成果，不同行业之间的数据共享和利用变得更加便捷高效，促进了技术创新和经济增长，提高了公共服务的效率和质量。
欧洲健康数据空间（European Health Data Space，EHDS）、德国工业数据空间（Industrial Data Space，IDS）是欧盟数据空间建设的重要实践案例。EHDS通过标准化数据格式和安全协议，支持跨国健康数据的互通和共享，助力医疗服务质量提升与健康信息传播。IDS由弗劳恩霍夫协会主导，构建可信数据交易网络，为德国工业4.0战略提供有力支持，助力工业企业便捷地共享和利用数据资源，推动创新和产业升级。这些实践案例的成功为我国提供了有益借鉴和启示：搭建行业数据空间、推动数据标准的制定和实施，可以有效促进数据共享和利用，激发数据潜在价值，推动经济和社会发展。
在数据隐私保护方面，欧盟采取严格的法规措施，制定《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR），为个人数据保护设立高标准。GDPR要求数据处理者和控制者必须遵守严格规则，确保个人隐私的安全和合规使用。GDPR对个人数据的收集、处理、存储和传输等，都提出了明确要求：个人数据的收集必须基于合法、公正和透明原则；数据处理者必须采取适当的技术和组织措施，保护个人数据安全；个人数据的存储时长不得超过实现处理目的必需的时间。
GDPR还赋予个人更多的权利。例如，个人有权了解自身数据被哪些组织处理，可要求删除自身数据、更正不准确数据等。这些权利有助于增强个人对数据处理的信任和控制力。尽管GDPR对数据处理者形成了挑战和约束，但也为数据合法、合规使用提供了有力保障。遵循GDPR，数据处理者可以更有效地利用数据资源，推动创新和经济增长。同时，公众对数据隐私保护意识和重视度的提升正推动数据隐私保护文化逐步形成与深化。
英国在数据共享和利用方面，探索出基于法律框架的创新公私竞争模式。该模式的核心在于通过立法和政策引导，促进公私部门间的良性竞争和合作，共同推动数据的广泛应用和创新。
在英国，政府部门既支持市场主体参与公共数据的再利用，也积极参与竞争。一方面，这有助于激发市场主体的创新活力，提高公共服务的效率和质量。另一方面，政府自身参与竞争能够更好地了解市场需求和用户需求，提供更优质的公共服务。此外，英国大力推进“数字政府”建设，搭建一站式公共服务平台（如Gov.uk平台），让公民和企业可以更便捷地获取政府服务信息，提高政府工作的透明度和效率，以及政府服务的便利性和可及性。
这些措施成效显著，英国的数据共享和利用水平大幅提升，不同部门间的数据壁垒逐渐被打破，数据的潜在价值得到充分挖掘和利用，在促进技术创新和经济增长的同时，提高了公共服务的效率和质量。
英国采用数据信托模式管理数据资源，确保数据主体权益保护，促进数据的有效利用。该模式的核心在于建立信托关系，将数据的管理和使用权委托给专业信托机构。这些机构负责数据的收集、处理、存储和传输等工作，确保数据的安全和合规使用，同时向数据主体提供必要的信息和保障措施，充分保护数据主体权益。
在这一模式下，数据主体可以更加放心地分享自己的数据，因为他们知道有专门的机构在维护他们的利益。数据信托机构通过专业的管理，不仅提高了数据的使用效率，还促进了数据在不同行业和领域之间的共享，为社会和经济的发展带来新的机遇。同时，数据信托模式也对数据的隐私保护提出了更高的要求，确保在数据共享和利用的过程中，不侵犯个人隐私，保障数据安全。
日本在数据共享领域采取分布式平台策略，核心在于通过技术手段实现数据的互联互通。日本通过《互联产业开放框架》政策，积极推动企业间数据的直接对接，不仅减少数据流通障碍，还显著提高流通效率，助力企业便捷地共享数据、深化业务合作创新。
为进一步提升数据流通效率和规范性，日本探索数据字典和合同规范的应用。数据字典作为数据标准化的基础工具，有助于实现数据的统一描述和解析，从而简化数据流通流程；合同规范明确数据共享双方的权利和义务，为数据的合法、合规流通提供有力保障。双措并举，为数据的标准化和规范化提供坚实基础，降低数据共享成本和复杂性。
在国际合作方面，日本积极与欧盟等合作，共同推动国际数据共享。例如，在电动汽车电池信息平台等项目中，日本携手欧盟构建数据共享平台，促进全球数据流通和创新，不仅提升了自身在国际数据共享领域的地位，还为全球数据流通和创新注入了活力。
值得一提的是，日本在数据共享中注重保护个人隐私和数据安全，通过制定相关法律法规和政策措施，筑牢数据共享中的隐私保护和安全防线。在数据共享协议中，明确隐私保护条款，严防个人隐私泄露；同时加强数据共享平台的监管和维护，确保数据的安全性和可靠性。
韩国政府在数字化战略方面发挥着举足轻重的作用。为提升公共服务的透明度和效率，韩国政府设立“泛政府在线沟通门户”和“行政信息公开系统”。借助这些平台，公民能够便捷地获取政府信息，实时了解政府工作进展和成果，监督决策执行。这种方式有助于提升政府的透明度和责任感。
在数据流通领域，韩国政府发挥引领作用，制定《数据产业振兴法》等法律法规，规范数据经纪人的角色和行为，为数据产业的发展提供法律保障，确保数据流通的合法性和安全性。同时，积极推动数据经纪人与企业、科研机构等合作，共同开发数据资源，促进数据产业创新。
在国际合作方面，韩国通过加入国际组织、签署合作协议等方式，加强在数据共享、数据安全等领域的国际合作与交流，提升自身在国际数据流通领域的地位和影响力。
展望未来，随着数字技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数据领域将迎来更加广阔的发展前景。各国政府和企业应继续加强合作与交流，共同推动数据共享领域的发展和创新。同时，各国政府应不断完善法律法规体系，为数据共享提供有力的法律保障，共同携手构建健康、可持续的全球数据生态系统，为世界经济社会发展注入活力。
