2020年数据治理研究报告：培育数据要素市场路线图_35页_1mb

数据治理研究报告（2020年）总结

核心内容

本报告围绕数据要素市场培育，从国家治理视角出发，提出以数据开放共享、数据质量管理、数据交易流通、数据风险规制为四大核心路径，构建覆盖全社会的数据治理体系，以释放数据价值、激活数据要素市场、保障数据安全为目标。

主要观点

• 数据是数字经济时代的关键生产要素，其体量大、类型多、价值密度低、时效要求高等特点决定了其在社会变革和产业优化中的重要性。
• 数据治理是释放数据价值的有效路径，需通过制度供给激活数据要素市场。
• 数据开放共享是数据价值释放的基础条件，需通过立法、平台建设、政企合作等方式推动。
• 数据质量管理是数据价值实现的关键环节，需建立统一标准和第三方认证机制。
• 数据交易流通是连接市场供需两端的重要手段，需明确交易规则、加强市场信任、推动数据货币化和流通。
• 数据风险规制是保障数据安全和市场秩序的重要保障，需通过立法、执法机制和第三方参与共同构建。

关键信息

一、培育数据要素市场的形势背景

1. 数据作为生产要素：数据是数字经济发展的重要动力，其量级增长和技术创新推动了社会变革。
2. 数据风险与治理困境：数据泄露、违规收集、数据垄断等问题制约了数据要素市场的健康发展。
3. 国际竞争与治理趋势：美国、欧盟、英国等国家和地区已通过立法、政策和平台建设等方式抢占数据治理先机。
4. 数据治理路径：以数据开放共享、数据质量管理、数据交易流通和数据风险规制为核心路径，推动数据要素市场制度建设。

二、数据开放共享，充实市场源头供给

1. 我国实践：
   • 国家层面出台多项政策推进数据开放共享。
   • 地方政府建设数据开放平台，推动数据资源共享。
   • 企业搭建开放平台，推动数据资源的外部共享。
   • 政企数据共享提升监管效率。
2. 国外经验：
   • 立法明确数据开放义务。
   • 数据类型多样化，推动数据重用。
   • 技术平台升级，提升数据可获取性。
   • 构建公私数据共享机制，促进数据流动。

三、数据质量管理，提升市场资源价值

1. 我国现状：
   • 多个部门和地方政府出台数据质量管理要求。
   • 行业组织和标准机构推动数据质量标准化。
   • 企业间数据共享因缺乏统一标准和机制而受限。
2. 国外经验：
   • 立法明确数据质量要求，如美国《信息质量法》。
   • 推动数据可机读化，提升数据利用效率。
   • 构建行业数据共享标准和合同指引。

四、数据交易流通，连接市场供需两端

1. 我国探索：
   • 地方建立数据交易中心，推动数据交易机制。
   • 企业间数据共享合作模式初步形成。
   • 数据交易面临合法性、规则和模式不成熟等问题。
2. 国外经验：
   • 明确数据交易合法性，如美国《加州消费者隐私法》。
   • 发布数据共享官方指引，如欧盟《可信数据共享框架》。
   • 行业组织推动数据流通解决方案，如德国工业数据空间（IDS）和日本互联产业开放框架（CIOF）。

五、数据风险规制，夯实市场安全保障

1. 我国实践：
   • 数据安全立法逐步完善，如《网络安全法》《数据安全法（草案）》。
   • 个人信息保护强化，如《民法典》《个人信息保护法（草案）》。
   • 数据市场秩序监管初步开展，如《反垄断法》修订草案。
2. 国外经验：
   • 建立数据泄露通知制度，如美国、欧盟等。
   • 强化个人信息保护力度，如GDPR赋予个人多项权利。
   • 加强数据垄断审查，如欧盟对微软、Facebook等并购案的审查。

六、我国培育数据要素市场未来展望

1. 以开放共享为抓手：明确主体范围，建立动态清单管理机制，搭建统一云平台，鼓励企业探索新模式。
2. 以质量管理为突破：明确公共数据质量要求，加快出台数据质量标准，构建第三方认证机制。
3. 以交易流通为关键：完善数据交易立法，发布指导性文件，推动行业数据流通解决方案。
4. 以风险规制为重点：加快立法进程，明确数据泄露通知制度，构建执法协作机制，加强对数据垄断问题的研究。

总结

本报告系统分析了我国在数据治理方面的现状与挑战，指出数据治理是释放数据价值、推动数据要素市场建设的关键。通过数据开放共享、质量管理、交易流通和风险规制四大路径，构建完善的制度基础设施，有助于提升数据资源价值，促进数据要素市场健康发展。同时，报告强调需加强立法、执法和技术手段，推动多方协同治理，以实现数据要素市场的高效、安全、有序运行。