打造浑南科技城数据要素集聚新高地 助力沈阳建成“东北数字经济第一城”

数据要素的聚集对促进数字经济发展起到至关重要的作用。一个地方对数据要素流通体系的建设水平会在较大程度上影响当地的数据资源聚集和开发水平，并最终影响数字经济的发展水平。本文结合沈阳浑南科技城在数据要素聚集方面的基础条件和存在的问题，围绕把浑南科技城建成立足沈阳、服务辽宁、辐射东北的数字要素供给基地和融合创新龙头的目标，提出建设一个算力枢纽、三支撑体系、六个示范应用标杆的构想。     

数据要素市场化运行研究

数字经济时代，数据要素市场化配置已上升为国家战略，加快培育数据要素市场成为数字经济繁荣的必要条件，而培育数据要素市场的关键在于数据要素市场的流通路径与运行模式的研究。文章从国家政策与地方实践两个层面详细阐述了数据要素市场的发展现状，围绕数据要素的特殊性深入研究了数据要素市场的构成与特征，基于数据要素市场的参与主体多元化、数据权属多重化、产品需求多样化、数据治理复杂化、数据要素资产化等特点系统论述了数据要素市场流通路径与运行模式，为推动数据要素市场流通与高质量发展提供了一定的参考价值与借鉴意义。     

数据要素市场化背景下大数据交易所发展探究

近年来，党和政府高度重视数字经济领域高质量发展，数字经济已经成为国家综合实力的重要体现，是构建现代化经济体系的重要引擎。数据要素已成为核心生产要素与推动经济发展的核心力量，规范培育数据交易市场主体，聚焦数据流通交易登记、数据交易产品撮合、数据交易技术服务、算力资源交易服务、运营管理等主要功能，健全要素市场治理，规范发展大数据交易平台，依法合规开展数据交易，是提升社会数据资源价值的重要手段。本文通过分析现有政策、国内外大数据交易所现状、盈利模式、运作模式、交易流程等方面，对今后大数据交易所发展方向和发展模式提出了思路和建议，让数据本身的价值得到充分的发挥。     

数据要素市场形成论——一种数据要素治理的机制框架

数据作为生产要素可以用来支撑新的知识生产方式——数据智能。数据智能是以数据为生产原材料,基于其计算价值进行挖掘分析进而形成决策,以支撑科学研究、商业运营和社会治理的价值生产模式。在此意义上的数据要素已经不是一般的数据化的知识,而是泛指在智能网络系统中生成的供机器学习等数据智能分析工具使用的可机读原始事实数据。为了培育形成数据要素市场,数据需要完成从资源到生产要素的跨越,即数据的要素化和市场化过程。数据的要素化是使数据资源满足原始性、机读性及质量标准要求的过程,从而使数据资源具备可用性,以支撑数据智能的价值生产与实现方式。数据要素的市场化旨在实现数据要素的可重用性,使数据要素成为可社会化利用的“产品”,让数据要素以标准化的产品形态得以在数据要素市场中自由流通。从中国的政策实践出发,培育数据要素市场的根本路径并不是搭建交易场所式的单一技术支持,而是整体构建与数据要素及其流通特点相适应的基础性市场形成机制。探索构建从数据产品的生产激励,到产品描述、产品发现与价值实现的数据要素治理框架,实现基础服务与基础制度的供给,促进数据要素价值的创造、流通与实现,以提高国家数据经济的发展水平。     

我国数据交易平台建设的现实困境与破解之道

数据交易是数据要素市场化配置的关键环节。数据交易平台是实现数据交易的基础,也是衔接数据供需方、提升数据要素市场化配置效率的核心载体。近年来,我国新型基础设施建设已初具规模,全面数字化转型正蓄势待发,各社会主体对数据的渴求助推了数据交易平台蓬勃发展。目前,数据交易仍面临数据交易法规制度不健全、数据要素流通困难、行业应用需求挖掘难、市场生态发育不良、相关技术支撑不足等现实困境。为此,需打造集合规保护功能、融合流动功能、价值挖掘功能等于一体的新一代数据交易平台,并采取健全数据要素制度体系、丰富数据要素供给体系、打造数据要素市场体系、构建数据要素创新体系等策略,合理推动数据资源有效流动,助力数字经济高质量发展。     

数据要素产权的复合性运行范式北大核心

数据要素产权制度体系的不完备,已经成为要素高质量流通、数字经济健康发展的首要滞碍。“卡-梅框架”作为法律经济学中研究制度及其效率问题的经典范式,在统筹不同部门法规则、平衡数据要素价值与公私法协同治理方面具备独特的适配优势。以“卡-梅框架”为棱镜观察现有数据要素产权实践,产权配置模糊、财产规则主导的特征,无法满足和回应数据要素流通利用的实际需求,而司法判决与《反不正当竞争法》修订组成的竞争法进路亦存在局限。对此,应以禁易规则限定参与流通的要素范围,划定财产与责任规则适用的清晰界限,并通过管制规则对数据处理者行为再平衡,最终构建起走向多元、互补的复合性产权运行范式。     

我国数据要素流通现状、困境及对策建议

在数字经济时代，“数据”已经成为基础性战略资源和关键生产要素，促进要素流通是释放数据价值、激活数据要素潜能的必经之路。我国数据要素流通实践加快探索，模式不断创新，但仍面临数据供给不充分、交易机制不健全、服务生态不完善等问题。对此，本文从增强数据供给、完善交易体系、培育应用生态三个方面提出对策建议。     

数据要素产权的复合性运行范式

数据要素产权制度体系的不完备，已经成为要素高质量流通、数字经济健康发展的首要滞碍。“卡-梅框架”作为法律经济学中研究制度及其效率问题的经典范式，在统筹不同部门法规则、平衡数据要素价值与公私法协同治理方面具备独特的适配优势。以“卡-梅框架”为棱镜观察现有数据要素产权实践，产权配置模糊、财产规则主导的特征，无法满足和回应数据要素流通利用的实际需求，而司法判决与《反不正当竞争法》修订组成的竞争法进路亦存在局限。对此，应以禁易规则限定参与流通的要素范围，划定财产与责任规则适用的清晰界限，并通过管制规则对数据处理者行为再平衡，最终构建起走向多元、互补的复合性产权运行范式。     

激活数据要素着力推动实体经济高质量发展

实体经济高质量发展是实现中国式现代化的必由之路，当前中国实体经济高质量发展主要面临着成本高企、运行效率亟待提升、发展空间不足三大现实挑战。数据要素是驱动实体经济高质量发展的关键。大数据应用已有成功案例，但总体尚处于发展的初级阶段，数据的“关键要素”特性远未达到预期。目前仍然受制于权属不清、有效供给不足、有效需求偏弱、交易体系不健全、法规政策滞后等一系列瓶颈和痛点。激发数据要素的创新潜能，推动实体经济高质量发展，必须加强顶层设计、完善政策法规，解决数据确权难题、促进数据共享和市场流通，推动数据供给侧改革，培育数据驱动型企业，提升数据供给规模和质量，及时出台激励政策、积极培育市场需求，建立健全全国数据要素统一大市场。     

辽宁省数据要素市场培育问题及对策

在国家层面已明确将数据作为一种全新的生产要素,并将逐步建立数据要素市场体系,辽宁省制造业和数字经济的高质量发展亟需数据要素市场的培育。运用对比分析法分析国内其他省市数据要素市场的培育经验启示,剖析辽宁省数据要素市场培育存在8方面问题,并针对存在的问题,提出应理顺政府与市场、市场主体、数据流动与安全三个核心关系,做好顶层设计、数据产权制度、龙头企业、交易平台、场景应用、数据定价、数据治理和数据智力8个抓手的数据要素市场培育对策,以期推动辽宁省工业数字经济高质量发展。     

日本商业数据保护模式中促进数据流通的机制及启示——以限定提供数据制度为例

促进数据流通的关键在于妥善处理数据流通当事人的关切事项。传统商业数据保护模式存在保护范围受限、高度依赖意定、价值导向相悖等缺点,不能有效地平衡数据保护与数据流通。日本限定提供数据制度从促进数据流通的角度出发,参照敏捷治理范式,创造出新的数据保护规则。将保护范围延伸到流通潜力更大的公知数据,为规制涉及数据流通的不正当竞争行为确立了明确规则,并通过强调救济程度适中,树立无碍数据流通的价值导向。效果上,得以克服传统商业数据保护模式缺点,提高数据流通当事人流通意愿,在实现保护数据的同时兼顾促进数据流通,最终助力数据产业健康均衡发展。我国借鉴时需当取长补短：一是以数据公开程度为商业数据分层保护标准,以在底层逻辑上更好容纳促进数据流通的机制空间;二是将“采取管理措施”作为商业数据受保护要件之一,以平衡外部人员利益、提高数据流通效率等;三是数据保护立法也应考虑对被数据化的对象的保护,尤其是针对组织作为被数据化的对象的情况。     

基于工业互联网融合模式的制造业深度融合研究

作为新一代信息技术与工业制造业深度融合的产物，工业互联网是推动二者深度融合的关键因素，且工业制造业与信息技术融合发展程度逐步提升。在工业互联网推动制造业深度融合发展和工业制造业与新一代信息技术深度融合能级逐步提升的趋势下，本文研究工业制造业与新一代信息技术融合发展模式，构建包括能级维度、价值维度、工业互联网平台层维度的制造业融合模式三维架构体系，探寻流程型制造业、离散型制造业的融合发展模式；总结出工业制造业与信息技术融合的要素资源驱动、创新驱动、技术驱动三大驱动机制；同时从关键核心技术、工业大数据、工业互联网运营场景、人才等四个方面分析中国工业制造业融合发展所存在的问题和瓶颈，并从加强核心技术研发、提高数据数量和质量、加快系统集成建设、构建全方位人才培养体系等四个方面提出了推动中国制造业融合发展的政策建议。     

数据要素市场建设的现实约束与路径选择

建设数据要素市场是推动新发展格局下数字经济高质量发展的必然要求。党的十八大以来，数据要素市场基础设施及交易环境日益完善、市场活力持续增强、市场法律制度基本确立，但也存在产权界定不清晰、交易机制不健全、数据安全监管及隐私保护能力不强等问题，面临要素供给成本偏高、要素流通渠道及规模受限、安全稳定发展存在挑战等现实约束。我国数据要素市场建设应更多关注数据要素供给能力提升和高质量数据要素交易平台搭建；明晰数据要素的“权”与“利”，丰富数据要素交易模式，完善数据要素估值定价机制，构建数据要素统一市场体系，加强数据要素市场监管及反垄断；推进数据要素市场法治建设，加快数据安全技术创新突破。     

基于数据要素驱动的国际贸易比较优势研究

在数字经济时代，数据要素成为核心生产要素，数据要素积累可以帮助一个经济体建立比较优势。文章使用数据要素指标及其分项指标，刻画一个经济体的数据要素禀赋，并使用投入产出数据测算各行业的数据要素密集度，实证检验了数据要素也是比较优势的来源，即数据要素越丰裕的经济体出口越多的数据要素密集型产品。文章还区分了不同发展水平经济体之间的贸易，发现数据要素驱动的比较优势都具有较强解释能力，特别是针对发达经济体之间的贸易。据此，提出了加快数据要素积累以提升数字竞争力、培育制造业及企业数据要素的比较优势等建议。     

论大数据时代对财会发展的影响

当前社会的特点之一是发展速度快、科技越发达、更加在意信息流通、交流越来越密切、各方面生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物,其对各行业均产生了不同程度的影响,财会行业在大数据时代下产生了怎样的变化,应该如何更好的发展,是值得探讨的问题。     

大数据在社会救助领域的应用研究——以山东省为例

社会救助大数据是以数据模型采集的社会救助相关信息的总和,是对救助对象与救助策略存在形态和发展状况的数据描述,具有数据量大、类型高、价值高等特征。利用社会救助大数据精准审核、信息识别、协同治理、流程再造、资源链接、集约留痕等功能,在经济状况核对、低收入人口动态监测、救助部门业务联办、多维度服务链接、救助对象身份认证、数字监督与绩效管理等方面应用广泛。但也存在救助数据内涵边界不明确、数据应用重归集轻治理、数据流通堵点有待打通、数据安全隐患和救助伦理等问题。本文从政策体系、应用标准、流通管理、安全管理、应用治理五方面提出加强社会救助大数据挖掘与应用的策略,用以推动社会救助事业的数字化转型发展。     

天津经济增长动能转换与高质量发展的实证研究——基于大数据的中介效应分析

本文基于动能转化的视角,探讨了大数据作为一种新的要素、新的技术、新的产业如何作用于经济增长过程中的动能进而促进经济的高质量发展。本文通过构建指标体系与熵值法量化了2010—2020年天津大数据发展水平、天津经济高质量发展水平以及经济发展过程中的动能等。建立中介效应模型实证分析大数据、增长动能与经济高质量发展之间的关系。运用Eviews10.0和Stata15进行模型检验,最终得到结论：大数据可以显著直接促进经济的高质量发展;大数据可以通过提升三大动能即要素投入动能、产业结构升级与技术创新,间接促进经济的高质量发展;大数据在促进现阶段天津经济高质量发展的过程中对不同动能的促进作用呈现不同的动态变化趋势,技术创新与产业结构升级在大数据的推动下呈现“双轮驱动”的态势。最后针对得到的结论,提出了促进大数据与技术创新、大数据与产业结构升级深度融合的政策建议。     

数据要素产品化的难点及对策建议

<正>数据要素是数字经济深化发展的核心引擎,对提高生产效率的乘数作用不断凸显,已成为最具时代特征的生产要素。我国高度重视数据要素市场化配置改革,截至2023年11月,国家与地方政府已累计出台30余项相关政策,推动数据要素的高质量供给流通和市场交易加速发展。数据要素产品化是数据要素市场化配置流通的必要前提,是海量数据价值“萃取”的重要环节,是数据发挥“乘数效应”的主要承载,但现阶段我国数据要素产品化仍处于探索阶段。     

数据要素驱动下社会组织统战工作创新路径研究

<正>一、前言随着时代的进步与发展，数据要素已经成为现代社会发展与治理的重要资源要素，在基层社会治理过程中发挥着越来越大的作用。党的十八大以来，习近平总书记重视数字经济的发展，强调数据要素对社会生产生活的重要作用，对建设数字中国发表了一系列论述。2022年12月，中共中央国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，指出“数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。”因此，在数据要素驱动下，新时代社会组织统战工作也面临新的问题和新的挑战，急需在工作方式和工作方法上进行创新。     

信息经济视角下的信息控制尺度问题研究

大数据时代下，个人信息处于快速流通状态，应结合欧盟《一般数据保护条例》的理念冲突探究个人信息保护中的控制尺度。我国《个人信息保护法》参考了欧盟《一般数据保护条例》，但其强调的个人控制在一定程度上损害了社会需求、经济利益和数据完整性本身，忽略了信息本身需要的流通空间。应以相对控制为理念，兼具经济利益以及保护信息完整性为视角完善个人信息保护，以适应我国国情并推动大数据时代下各领域的协调发展。