01

数字化是全球趋势，也是中国实践。当代中国，正经历着中华民族历史上最为广泛而深刻的数字变革，正在进行着人类历史上宏大而独特的实践创新。

数字化极大地推动着社会生产力的发展和生产关系的重塑，加速形成以创新为主导，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的新质生产力。

谁掌握数据谁将掌握发展主动权，谁利用好数据谁将赢得未来数字竞争新优势。推进数据价值化成为掌握主动权和赢得新优势的必然选择，推进数据价值化就是发展新质生产力。

02

数据价值化是推动数据向现实生产力转化、赋能全要素生产率提升、加速新质生产力形成的历史发展过程。

数据价值化的本质是促进数据价值的创造、转移、转化与放大，是数字时代调整生产关系、助推生产力革命的重要基础，是释放数据的经济价值、社会价值及治理价值的“牛鼻子”。

数据价值化的“最大实际”是发展不平衡不充分。据清华大学《中国地方数据发展报告(2023年)》显示，我国数据发展水平整体处于起步阶段，发展不平衡不充分，“数据割据”局面已形成，数据供给梗阻与流通不畅，数据供给侧结构性矛盾突出，供需匹配度均值为0.41，缺口很大。具体而言，数据权属、市场建设、估值定价、统计核算、跨境流动、合规安全等“硬骨头”亟需理论创新，数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度尚未建立，竞争机制、约束机制和激励机制不健全，各类组织数据能力和社会公众数字素养仍有很大提升空间。

数据价值化的“首要问题”是思想认识的革新。相较于土地、劳动力、技术、资本等动辄几百年、上千年的历史，数据要素属于新生事物，大家对其特性及价值运动规律尚未有效把握，存在理论困境、制度困境、能力困境，老办法难解新问题，根子在于思想认识上，需要进一步解放思想。通过现象看本质，推进数据价值化归根结底是一个政治经济学问题，涉及两个基本问题，即“人与数据的关系”以及围绕数据价值运动所形成的“人与人的关系”，前者属于数据生产力是生产的物质内容，后者属于数据生产关系是生产的社会形式，二者辩证统一构成数据生产方式。

数据价值化的“根本引领”是数据价值观的引领。价值共创：按共商共建共享原则，凝聚最大共识，激发最大潜力，形成最大合力。利益均衡：在追求个体数据利益时要兼顾其他个体及数据共同体的利益，增进共同体利益。责任共担：跳出以往“单打独斗、各自为战”的路径依赖，聚焦共同目标，恪守共同规则，承担共同责任。统筹兼顾：坚持全国一盘棋，统筹个人和集体、局部和整体、当前和长远，构建横向到边、纵向到底的国家数据治理体系。数实共生：推动数字化、网络化、智能化变革，打造新动能，拓展新边界，开辟新道路。韧性发展：构建数据驱动的智能化生产模式和价值网络成为未来经济社会数字化发展的共同选择。开放共享：坚持以人为本，在开放的基础上，通过共享让数据与其它要素充分融合，提高生产效率和社会运行效率，促进社会均衡发展和整体进步。普惠利他：以价值共创为导向，保护数据处理者收益。按照公平优先原则，通过税收减免、社会保障支出等方式，兑现数据所有者权益。共同富裕：夯实还数于民的制度基础，健全共建共治共享数据生产关系，规范数据财富形成机制，促进共同富裕。

03

推进数据价值化，应把握数据“六大特性”。数据是一切客观事物含义的记录，是客观事物的“虚化”存在方式。一虚在性：相对于传统生产要素的“客观实在”，数据具有“客观虚在”的特性，要提升各类主体的数据能力，使之能够认识数据背后的“虚在”含义。二依附性：数据只有在场景中应用，才能产生价值，要创新全要素协同机制，理顺利益相关方关系。三运动性：数据从串行走向并行，从小规模并行到大规模并行，实现数据结构化、显性化和完备化。四边际收益递增性：数据的价值在于连接，只有建立更广泛的连接，才会产生更大的效益。五价值差异性：不同主体对同一数据价值的理解存在不一致性，要健全数据流通规则，引导数据向高价值需求主体流动。六外部性：要加强监管，发挥数据正外部性，抑制数据负外部性，营造良好数据生态。

推进数据价值化，要树立数据治理“六大思维”。以战略思维为引领，从全球发展战略层面出发，立足经济社会发展根本和全球数字变革大局，完善相关战略规划、政策规则与法律体系。以系统思维推进数据治理体系建设，打破部门壁垒，打通国家、行业、组织等多层次，整合政府、企业、个人等多元化力量，统筹政策、标准、技术、应用等多维度，构建共建、共享、共治的数据治理环境。以辩证思维和创新思维调整数据生产关系，深刻理解数据价值创造过程的内在本质和一般规律，勇于探索运用新机制、新技术、新手段来推进管理方式、协调机制、组织文化等改革创新，推动数据资源向要素转化。以精准思维提高数据供给质量与效率，低质量甚至错误的数据，会影响价值挖掘。以底线思维夯实数据安全保障体系，注重防风险，做好风险评估，筑牢安全网。

推进数据价值化，