數據要素市場是數據流通交易、場景對接和價值實現的重要媒介，完善優化數據治理是促進數據要素市場發展的基本前提，提升全社會數據治理能力至關重要。
縱觀全球數字經濟發展，在人工智能、區塊鏈、大數據等新技術迭代更新迅猛發展的同時，無人駕駛、共享經濟等新業態競相涌現，使得全球數據海量聚集呈爆發式增長，數據流增速超過全球貿易流、商品流和資金流，推動全球數據治理進入深度變革調整期。
在此背景下，深層次研判分析數據治理的痛點難點，提出應對之策，對加快推動數據要素市場發展意義重大。
數據治理面臨多重因素制約
從某種程度上說，數據治理能力是數據要素市場發展的必要保障。沒有數據治理，可能無法獲取高質量的數據，無法確保數據的安全，數據要素市場可能就無從談起?？梢哉f，數據治理對數據要素市場培育具有不可替代的重要作用。然而，現階段數據治理面臨多重問題，主要表現在如下幾點：
一是數據流通壁壘林立，使得數據要素市場分布碎片化。受數據中心物理鏈接不充分、數據流通機制不健全、數據流通意愿不強烈等客觀因素的影響，我國各行各業數據壁壘問題普遍，數據要素大多處于小范圍共享、局部開放、少量被開發應用的境況，使得數據要素市場難以有效形成。數據流通受限，使得大量的數據“深藏閨中”，潛藏價值無法釋放。無論是政府還是企業，離數據無障礙流通都有一段較遠的路要走。
二是數據制度缺失嚴重，使得數據要素市場運行無序化。目前，尚處于數據要素市場孕育形成的初級階段。針對數據開放共享、數據授權運營、數據交易和跨境流通等不同場景來講，數據要素市場運行機制不完善，數據管理制度不健全，數據接口技術標準不規范，數據產權歸屬不明確，數據估值標準不統一，數據按勞分配不明晰，數據要素市場規范化發展的一系列制度規則有待進一步完善。
三是數據技術自給薄弱，使得數據要素市場安全面臨挑戰。近年來，國內關于數據技術的基礎創新能力快速提升，但大多都是基于國外開源產品的二次開發，原始創新能力尚待增強。要想徹底改變這種技術高度依賴國外產品的局面，需要抓住重點領域和關鍵環節，找準著力點和突破口，形成自主可控的大數據技術架構，提高數據關鍵核心技術自主研發能力，這樣才能為數據要素市場的安全運行擰緊“保險閥”。
多措并舉發展數據要素市場
面對上述數據治理難題，只有兼顧數據安全與數據利用，找準政府、個人、企業等不同主體共贏的數據治理立足點，才能探索數據要素市場有序發展的有效路徑。
一是建立多主體數據治理格局，打造數據要素市場生態體系。從構成上來看，數據要素市場體系分為一級市場和二級市場。其中，一級市場為數據開放共享，二級市場為數據交易。從涉及主體來看，數據要素市場涉及政府、個人和企業多個主體。阻礙數據要素市場發展的最大問題是數據壁壘林立，不同主體間數據無法順暢流通。破解數據壁壘問題，需要建立多方參與的數據治理體系，理清不同主體權責邊界，構筑數據在不同主體間有序流通的橋梁，讓更多主體參與數據要素市場建設，才能更好地推動數據要素市場發展。
二是完善數據治理基礎性制度，確保數據要素市場規范運行。制度規則是數據要素市場運行的有效依據。當前，數據確權、數據價值評估等不確定因素，一定程度上阻礙了數據要素市場的發展，需要進一步強化數據治理制度建設，以突破數據要素市場培育發展的關鍵瓶頸。以數據產權為例，由于數據歸屬不明，使得不同數據的流動范圍難以明確，收益分配主體難以確定，數據相關主體的合理權益難以確保，進而阻礙了數據要素市場的規?；l展。此外，數據要素市場準入、數據資產評估、數據交易定價、數據跨境流動、數據安全管理等規則體系也亟待探索建立。
三是強化數據治理技術自主攻關，筑牢數據要素市場安全底座。只有關鍵核心技術自主可控，才能夯實數據要素市場安全運行的基礎。當前，數據治理工作除了數據匯聚可自動化完成外，其余大量工作都需要人力完成，數據治理技術工具供給較少，實施成本高，重復性工作量大。龐大的數據要素市場空間，需要面向數據資產自動化感知采集、數據自動分級分類、智能化數據質量探查及提升等方面，進一步加強數據治理技術自主研發，支持發展自動化、智能化的數據治理技術，在為數據要素市場發展貢獻一批得力技術工具的同時，夯實數據要素市場發展的安全基礎。
