一、数据要素市场化配置的核心路径
数据要素市场化配置需要以基础设施建设为基础，通过构建全国一体化数据交易平台和分类分级供给框架，实现多场景数据的标准化流通。例如，生物医药、金融等重点领域需建立行业数据分类细则，明确核心数据与一般数据的分级标准。应完善价格形成机制，探索成本法、收益法、市场法相结合的估值体系，激发企业参与数据资产入表的积极性。
- 基础设施建设阶段：完善数据流通交易体系
- 价值释放阶段：推动数据要素×行动计划
- 规范发展阶段：建立数据资产入表规则
二、治理体系优化的关键策略
构建“三位一体”治理框架，需融合技术防护、管理制度和法律规范：
- 技术层实施全生命周期管理，采用区块链存证和智能合约技术
- 管理层建立数据分类分级制度，制定核心数据目录
- 法律层完善数据主权立法，明确跨境数据流通规则
通过数据安全运营管理平台实现安全防护的动态化升级，集成大数据分析能力对异常访问行为进行实时监测。
三、安全风险应对框架构建
针对数据泄露与隐私保护难题，需构建分层防护体系：
- 基础层：部署加密传输与分布式存储技术
- 应用层：实施基于场景的差异化访问控制
- 审计层：建立全链条安全审计日志
通过隐私计算技术实现数据“可用不可见”，在金融风控等场景中验证技术可行性。
四、多方协同机制的深化探索
推动政府、企业、科研机构共建数据要素生态：
- 政府部门主导制定数据交易标准与安全基线
- 企业联合建设行业数据池，共享脱敏数据
- 科研机构研发数据确权与可信流通技术
通过试点示范工程验证协同机制的有效性，例如在智能制造领域开展数据跨境流动沙盒测试。
数据要素市场化配置与安全治理需实现三方面突破：在制度层面完善数据产权界定与收益分配机制，在技术层面构建智能防护体系，在生态层面形成多元主体协同治理格局。只有通过动态平衡数据价值释放与安全风险防控，才能为数字经济高质量发展提供坚实保障。
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