安徽，向“数据要素”要价值
文 | 王顺
编辑 | 竹笛
诺贝尔经济学奖得主道格拉斯·诺斯(Douglass C. North)认为，制度是理解历史变迁的关键。一个社会的制度框架决定了交易的成本和不确定性，有效的制度能降低交易成本，保护创新，从而激励投资和生产，带来经济增长；反之，无效的制度会阻碍发展。
这一洞见尤其适用于我们正在经历的数字化时代。数据作为第五大生产要素，其价值的释放高度依赖于制度基础的构建。但是，当前数据要素市场仍面临诸多挑战：产权模糊、流通机制不健全、安全与合规风险突出等，这些均严重制约着数据潜力的充分发挥。
因此，在道格拉斯·诺斯的理论视角下，再去重新审视安徽省近期的制度举措，便凸显出一则容易被忽略却极具深远意义的信息：安徽已成为国家数据要素综合试验区，国家鼓励安徽在培育经营主体、繁荣壮大数据市场等方面开展先行先试。
那么，数据要素的内涵具体是什么？其发展面临哪些痛难点？安徽为何能够成为国家数据要素综合试验区？本文试图对这些问题进行初步的梳理与解读。
元年之后
自2014年“大数据”首次被写入政府工作报告，到2020年数据被纳入生产要素范畴，再到2023年国家数据局揭牌成立，十年间，中国在数据战略上实现了从概念认知到制度构建的重大跨越。
在生产生活中，公众也清晰感受到，数据已不再仅是技术术语，而是深度融入生产生活的各个方面，成为支撑经济社会发展的基础性战略资源。
合肥人工智能与大数据研究院专家告诉36氪安徽，2023年是我国数据要素市场化迈出实质性步伐的“元年”。这一年，伴随国家数据局的成立、《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等政策落地，数据资产“入表”得以实现，数据产权、流通交易、收益分配等基础制度取得关键突破，标志着中国数据要素市场建设从局部探索迈向全面规范发展的新阶段。
然而一个值得注意的认知鸿沟是：数据虽然与每个人息息相关，我们每天都会产生海量行为数据、消费记录、社交内容，但并非所有数据都能自然成为“数据要素”。数据要素特指的是经过标准化处理、权属清晰、可流通交易并能参与到生产经营活动中，从而产生经济价值的数据资源。
归根到底，数据要素的价值释放体现在“降本增效”上——要么帮助企业省钱，要么助其赚钱，这是驱动企业用数、治数的根本动力。
举个例子，日常人们使用打车软件会产生单一的、孤立的行程记录，数据零散且权属模糊，价值有限。而平台可以将数百万用户的行程数据进行标准化处理，然后将其整合成一个动态的“城市交通流量热力图”。单一的数据就成为了有价值的数据要素，就有市场交易的可能。
只是，经过多年的摸索，国内数据要素市场化的痛点依然很多。有学者就指出，国家级数据交易所建设滞后、“用数”的环境与氛围尚未形成、数据跨境流通探索力度有待增强、国家级算力基础设施建设力度有待加强等。
确权、估值和交易
在与合肥综合性国家科学中心数据空间研究院院长助理林传文深入交流后，36氪安徽注意到，国内数据要素的痛难点主要体现在以下三个方面：即确权、估值以及交易。
确权是数据成为资产的前提，但因数据具有可复制、非排他等特性，使其难以像传统资产那样明确“属于谁”。同一组数据往往涉及个人、企业、平台等多方权益，形成复杂的“权利束”，目前国内缺乏有效的法律和操作机制来清晰界定这些权益，成为数据要素化的首要制度障碍。而各地推行“数据登记确权”，正是试图发放数据的“数字身份证”，为流通奠定基础。
即便数据权属清晰，如何定价仍是一大难题。数据的价值高度依赖场景，同一数据在不同业务中价值差异巨大，又缺乏公认的质量与价值评估标准。没有大量可参考交易和公允机制，导致定价随意性强，成为阻碍交易达成的核心瓶颈。市场亟需建立一套科学、贴合数据特性的估值与方法体系。
交易是释放数据价值的关键，但信任与安全仍是核心障碍。卖方担心数据交付后易失控泄露，买方则担忧来源合规性与质量，“不愿交、不敢买”成为普遍现象。尽管隐私计算等技术可实现“数据可用不可见”，但其成本和实施复杂度仍然较高。同时，缺乏中立的交易平台、标准合同与纠纷解决机制，也严重制约了数据交易的规模化发展。
林传文进一步指出，数据交易的不规范主要体现在两个方面，一方面现有数据交易多为灰色、线下、一次性买卖，缺乏规范和安全保障；一方面数据易被复制、转卖，导致原始数据提供方难以持续获益。
面对确权难、估值乱、交易险这三大核心难题，数据要素市场的健康发展亟需制度创新与技术突破的双轮驱动。而作为国家数据要素综合试验区之一的安徽，正是在这样的背景下，承担起为全国探路的重要使命。
安徽破局
无论是20世纪70年代的小岗村“大包干”，或是21世纪合肥的“政府投行”模式，还是安徽自贸区承担的为国家试制度的战略任务，安徽在中国改革开放进程中，始终扮演着“改革试验田”和“创新先锋”的关键角色。
而在数据要素市场化进程中，安徽亦始终走在了试点的前列，不断向数据要素要价值、要动力。
早在国家“数据二十条”出台之前，安徽就已积极开展数据要素市场化探索，在数据产权登记、数据资产质押融资等关键领域试点，与国家提出的“数据产权分置”等创新理念高度契合。《安徽省大数据发展条例》等一系列地方法规的出台，进一步为数据要素制度创新提供了法治保障。
值得关注的是，安徽还在全国率先推出“数据券”与“算力券”试点。安徽省数据交易所发布“数据券”助力计划，对数据产权登记、交易及资产化过程给予补贴，有效激发了市场活力。
在技术与平台支撑方面，安徽依托合肥综合性国家科学中心，成立了数据空间研究院，建院三年来，其聚焦数据空间理论与技术体系，承担了国家“认知领域”重大工程及“国家数据基础设施试点示范”项目，参与国家数据要素相关政策制定，并作为全省唯一副总体单位参与某战略工程。获批设立中国网络空间安全学会，孵化国科天启、国科智链等多家高技术企业，有力支撑了安徽省数据要素市场化和关键产业发展。
同时，包括中国科学技术大学等科研机构持续攻关隐私计算、区块链、数据空间等关键技术，为数据安全流通和可信交易筑牢底座，致力于破解“不愿交、不敢买”的现实困境。
在市场主体培育方面，安徽建立了“一企一园四库”机制，累计培育省级数据企业1732家、数据产业园14家，助力1095家企业获得融资授信335亿元。截至2025年7月，56家企业已进入上市后备库，其中31家成功上市，86个优秀案例入选省级案例库，初步形成产业生态集聚效应。
这一系列从制度、技术到市场主体的探索，并非零散的政策试点，其背后是安徽清晰而聚焦的双轨战略：一方面深耕工业数据要素化，借助自身制造业优势激活数据资源，务实赋能产业转型升级；另一方面积极融入长三角一体化，探索跨区域数据流通机制，旨在打破“数据孤岛”，为全国提供可复制、可推广的区域协同范式。
安徽的实践，可看作是对诺斯理论的一次生动映证，它不仅在破解确权、估值、交易等核心难题中提供了制度性答案，更在区域发展层面示范了如何通过制度创新将数据潜力转化为经济增长的真实动力。
这条路远未走完，但安徽已然推开了一扇门——一扇以制度创新激活数据价值、以区域实践响应时代命题的大门。
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