作为与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素，数据在经济社会发展中将起到越来越关键的作用。据统计，十九届中央政治局学习中，就有四次直接与数据、数字技术、数字经济相关。下一步，要加快培育大数据交易市场，全面提升数据要素价值，促使数据要素成为推动经济高质量发展的新动能。

第一，加快培育数据市场，全面提升数据要素价值。

在我国，数据要素、数据要素市场整体上还处于初期发展阶段。要以开放的态度、动态的视角、包容发展的眼光，加强数据资源整合，推进政府数据开放共享，进一步提升社会数据资源价值。

数据要素、数据要素市场与传统生产要素有着本质的区别。由大数据形成的数据要素，既来自个人衣食住行、医疗、社交等行为活动，又来自平台公司、政府、商业机构提供服务后的统计、收集等，往往难以确定数据要素的产权属性。尤其是，物联网的产生使得数据更难确权，不利于数据要素的生产和流通。

数据要素的特殊属性，要求加强数据资源的开放共享。数据越多价值越大，越分享价值越大，越不同价值越大，越跨行业、区域、国界价值越大。因此，实施数据开放共享，优化治理基础数据库，不断完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，促使数据资产重复使用、多人共同使用、永久使用，加快推动各区域、部门间数据共享交换，显得十分必要。

数字经济可以降低搜寻成本、复制成本、交通成本、追踪成本，但数据要素作为一种虚拟的、客观存在的要素，在生产、交易过程中容易产生信息不对称问题。为促使数据资源转化为数据要素，有必要建立数据资源清单管理机制，构建与互联网技术相适应的开放、扁平、灵活的组织体系，从而有效破解数据造假、供需错配等问题。

第二，进一步发挥数据经济的溢出效应。

加快新一轮以数字化为核心的基础设施建设，主要是加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施，统筹规划政务数据资源和社会数据资源，形成万物互联、人机交互、天地一体的网络空间。以数字化为核心的基础设施建设，不仅涉及大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链以及5G背景下的数字化平台建设，还涉及融合创新设施建设以及政府治理、服务等。

在此基础上，进一步鼓励产业转型、经济转型。例如，大数据、云计算、人工智能与传统设计、制造相融合，可转化为自动化工厂、智能制造;与订单相结合，可变成个性化需求订单;与城市相结合，可打造智慧城市;与金融相结合，可成为科技金融;与物流相结合，可打造智慧物流，等等。

数字化转型的重要性、迫切性、必然性，已为更多的企业、政府、社会所接受。下一步，要积极运用大数据，以进一步提升经济社会治理的现代化水平。在社会生活领域，数字技术有望成为提高应急管理、资源调配、社会管理水平的基础性工具;在经济金融领域，市场参与主体可依托云计算、大数据、人工智能等实现深度的数字化转型，促进科技创新、推动产业升级。

第三，加强数据有序共享，构建数字化发展安全环境。

一般而论，数据涉及隐私和信息安全问题，其本身的所有权是无法交易的。数据交易特指数据使用权的分享与交换。在推进公共服务数据开放共享的同时，有必要注重数据的安全保护。

要通过探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。按照数据所有方、管理方、使用方的分类来构建数据治理机制，并进一步完善法律制度，提高执行力度。

在推动数据资源共享的同时，要保障企业数据、商业秘密、个人隐私等合法权益不受侵犯。同时，加强数字安全技术研究，尤其要保障工业互联网、物联网、大数据等领域的数据安全，构建安全可靠的企业数据防火墙。

数据融合管理平台应采用物理分散、逻辑集中的策略，充分利用现有设施和人、财资源;由数据管理部门牵头制定数据分级、用户分类、数据交换等相关标准、管理办法和实施细则，推动数据有序交换和“一数多用”。

要进一步强化数据隐私保护制度、安全审查制度。例如，推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。在推进数字政府、数字企业的建设过程中，依法保护个人信息;在数据分享与交易过程中，涉及国家安全限制的数据，明确不可共享或交易;出于安全或隐私等考虑的数据，必须以加密或其他形式进行保护。

要及时明确信息安全与隐私保护的边界认定，搭建信息安全和隐私保护的监管框架。政府作为数据的生成者、收集者、储存者和使用者，要着力优化社会经济治理基础数据库，强化社会经济监测、预测、预警能力，建立重大风险识别和预警机制，加强社会经济预期管理，提高感知、预测、防范风险的能力。

总之，数字化转型不可逆转。实现数据资源向数据要素的转化，提升数据要素的使用、交易效率，培育发展数据要素市场等，有助于提高数据要素参与价值创造的效率，促进数字经济的高效发展。在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面推进前瞻性布局，不仅是政府、社会的必然选择，也是企业的理性选择。