在 “數據二十條” 頒布一周年之際，數據要素領域的又一重磅政策出爐。12月15日，國家數據局發布《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）（徵求意見稿）》（下稱《行動計劃》），向社會公开徵求意見。《行動計劃》提出，到2026年底，數據產業年均增速超過20%，數據交易規模增長1倍，場內交易規模大幅提升。與“數據二十條”相比，《行動計劃》在數據要素的場景、供給、流通等領域的規劃都更爲詳細，重點針對提升數據供給水平、優化數據流通環境、加強數據安全保障提出具體要求。今年以來，數據領域從頂層設計到地方細則，從政策驅動到市場運行，均在多措並舉、有序推動。10月，國家數據局正式掛牌，負責協調推進數據基礎制度建設，《行動計劃》的發布，是其又一新動作。
01 “數據要素×”是什么？
“數據具有規模報酬遞增、非競爭性、低成本復制的特點，作用於不同主體，與不同要素結合，可產生不同程度的倍增效應。”國家數據局局長劉烈宏在此前公开演講中表示，通過在各行業、各領域加快數據的开發利用，能夠提高各類要素協同效率，找到資源配置“最優解”，突破產出邊界，創造新產業新業態，實現推動經濟發展的乘數效應。
數據的乘數效應表現在三個方面：
一是以“協同”實現全局優化，提升產業運行效率，增強產業核心競爭力。通過從數據中挖掘出有效信息作用於其他要素，改造提升傳統要素投入產出效率，以數據流引領物資流、人才流、技術流、資金流，找到企業、行業、產業在要素資源約束下的“最優解”，提高全要素生產率，可解決過去解決不了的難題，實現過去創造不了的價值。比如，通過打通制造業產業鏈數據，可實現供應鏈上下遊零部件廠與主機廠的高效協同研發制造，有效縮短研發周期，降低供應鏈成本，創造更高質量、更好性能的高性價比產品。
二是以“復用”擴展生產可能性邊界，釋放數據新價值，拓展經濟增長新空間。一份數據，可由多個主體復用，將在不同場景創造多樣化的價值增量。與此同時，數據在使用中一般不會損耗，反而“越用越好”，突破傳統資源要素約束條件下的產出極限，拓展新的經濟增量。比如，醫療健康數據用於臨牀診斷，可以幫助醫生更精准地治療疾病；應用於醫學研究和藥物开發，可加速新藥上市、提高治愈率；應用於醫保行業，可實現定制化保險和精確定價，帶動醫療健康產品和服務升級。
三是以“融合”推動量變產生質變，催生新應用、新業態，培育經濟發展新動能。數據規模越大、種類越多，產生的信息和知識就越多，創造價值的空間就越大。不同類型、不用維度的數據聚合後，還可能從量變引發質變，獲得意料之外的價值。比如，在人工智能大模型訓練過程中發現，當模型規模和訓練數據量的累積超過一個臨界值時，會出現性能階越，新的能力“湧現”出來。
新的人工智能大模型應用，在語料數據之外，更整合進圖像數據，擴展出多模態的處理能力，可以將視頻圖像翻譯成自然語言，爲視障用戶提供解釋和引導，催生出新的應用形態。《行動計劃》指出，通過實施“數據要素×”行動，發揮我國海量數據規模和豐富應用場景優勢，推動數據在不同場景中發揮千姿百態的乘數效應，促進我國數據基礎資源優勢轉化爲經濟發展新優勢。
02 下一步：劍指應用場景
《行動計劃》指出相對明確的行業發展目標，即“到2026年底，數據要素應用場景廣度和深度大幅拓展，在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現，打造300個以上示範性強、顯示度高、帶動性廣的典型應用場景，產品和服務質量效益實現明顯提升，湧現出一批成效明顯的數據要素應用示範地區，培育一批創新能力強、市場影響力大的數據商和第三方專業服務機構，數據產業年均增速超過20%，數據交易規模增長1倍，場內交易規模大幅提升，推動數據要素價值創造的新業態成爲經濟增長新動力，數據賦能經濟提質增效作用更加凸顯，成爲高質量發展的重要驅動力量。”
在重點行動中，《行動計劃》提出“數據要素×”未來重點應用的12個行業，分別爲：智能制造、智慧農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅遊、醫療健康、應急管理、氣象服務、智慧城市、綠色低碳。其中，在數據要素×金融服務方面，《行動計劃》從兩個角度提出要求。
從金融服務角度，《行動計劃》要求，提升重點領域金融服務水平，支持金融機構融合科技、環保、工商、稅務、氣象、消費、醫療等數據，加強主體識別，優化信貸業務管理和保險產品設計，探索开發基於數據資產的金融產品和服務，提升科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融等服務水平。
從風險防範角度，《行動計劃》強調，提高金融抗風險能力，推進數字金融發展，在安全合規前提下，推動金融信用數據和公共信用數據、商業信用數據共享共用和高效流通，支持金融機構間共享風控類數據，基於人工智能算法對金融市場、信貸資產、風險核查等多維數據融合分析，支撐提升金融機構反欺詐、反洗錢能力，提高風險預警和防範水平。
多數觀點認爲，從12項“數據要素x”重點行動可以看出，《行動計劃》重點聚焦實體經濟領域、民生服務領域和社會治理領域，相比於基礎性方案“數據二十條”而言，更強調實際落地性。浙商證券認爲，《行動計劃》羅列出明確的量化目標設定未來三年的落地場景+發展方向，重點行動圍繞 12 個方面展开，有利於各行業打开數據供給，拓展下遊應用場景，實現數據要素價值最大化，做到還數於民，利國利民。
該機構認爲產業鏈發展會帶動各行業底層 IT 建設的提升，實現各行業底座信息化的持續增長，打造數字經濟的正循環。中信證券表示，“數據要素x”是繼“數據20條”後又一重磅政策，提供了具體的方向和路徑指導，場景落地更具可行性，有助於引導政府和社會力量廣泛參與。
數據要素體系建設不斷完善和深化，潛能持續釋放，建議重點關注數據採集、確權、交易、應用等環節投資機會，互聯網、出版等板塊有望充分受益。華西證券認爲，數據基礎設施作爲軟硬件載體有望最先受益。數據基礎設施的建設將與數據基礎制度的落地和數據資源开發利用的實施一起，共同爲數據要素產權確權、收益分配、交易流通、安全治理等核心問題的解決發揮作用。相關數據基礎設施建設及數商服務有望加速落地。
03 2024年：數據資產入表“元年”
數據資產“入表”，是推動數據資產化的第一步，也是數據要素市場發展的關鍵一步。2024年1月1日起，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱“《暫行規定》”）將正式施行，屆時數據資源將被視爲一種資產納入財務報表。資料顯示，《暫行規定》主要圍繞數據資源是否可以作爲資產入表，數據資源及相關交易如何進行會計處理，如何在財務報表中列示，以及需要做出何等程度的披露等方面進行規範。
全國政協常委、中國企業財務管理協會會長張連起在接受中國經濟時報採訪時表示，數據資產“入表”後，除了對企業規模提升帶來最直觀的變化外，對企業信用評級、融資能力等也將起到正向促進作用，企業也會更有動力去探索和創新數據應用場景，深度开發數據資產的潛力，企業由此獲得更多商業機會和競爭優勢。張連起說，數據資產具有場景依附性，意味着數據資產的價值因場景不同而不同。對不同場景下的數據資產進行歸類、管理並統一評估便成爲一項重要問題。
可以說，數據資產在概念、特點和分類上有別於傳統會計資產，意味着傳統的價值分配與計量方法不再適用，數據資產價值評估面臨重重挑战。（注：綜合國家數據局官微、每日經濟新聞、澎湃新聞、中國經濟時報等內容）附徵求意見稿全文：“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026 年）（徵求意見稿）充分發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用，構建以數據爲關鍵要素的數字經濟，是推動高質量發展的必然要求。爲深入貫徹落實習近平總書記關於發揮數據要素作用的重要指示精神和黨中央、國務院決策部署，發揮數據要素乘數效應，賦能經濟社會發展，特制訂本行動計劃。
一、 激活數據要素潛能
隨着新一輪科技革命和產業變革深入發展，數據作爲關鍵生產要素的價值日益凸顯。發揮數據要素規模報酬遞增、非競爭性、低成本復用等特點，提高各類要素協同效率，優化資源配置，突破產出邊界，創造新產業新業態，推動生產生活方式、經濟發展方式和社會治理模式發生深刻變革，對培育發展新動能、推動高質量發展具有重要意義。
數據要素通過與勞動、資本等其他要素協同，以數據流引領物資流、人才流、技術流、資金流，提高全要素生產率，提升經濟社會運行效率；通過多場景應用、多主體復用，創造多樣化的價值增量，在多次使用中不斷提升數據質量，突破傳統資源要素約束條件下的產出極限，拓展經濟增長新空間；通過多元數據融合，以量變引發質變，創造新的信息和知識，催生新業態新模式，培育經濟發展新動能。
近年來，我國數字經濟快速發展，數字基礎設施全球領先，數字技術和產業體系日臻完善，爲更好發揮數據要素作用奠定了堅實基礎。但與此同時，也存在場景釋放不夠、數據供給不足、流通機制不暢等問題，爲此，通過實施“數據要素×”行動，發揮我國海量數據規模和豐富應用場景優勢，推動數據在不同場景中發揮千姿百態的乘數效應，促進我國數據基礎資源優勢轉化爲經濟發展新優勢。
二、 總體要求
（一）指導思想以習近平新時代中國特色社會主義思想爲指導，深入貫徹落實黨的二十大精神，完整、准確、全面貫徹新發展理念，遵循數字經濟發展規律，適應數據特徵，以推動數據要素高水平應用爲主线，以推進數據要素協同優化、復用增效、融合創新作用發揮爲重點，強化場景需求牽引，帶動數據要素高質量供給、合規高效流通，培育新業態新模式，充分實現數據要素價值，爲推動高質量發展提供有力支撐。
（二）基本原則需求牽引，注重實效。聚焦重點行業和領域，挖掘高價值數據要素應用場景，培育數據商，繁榮數據產業生態，激勵多方主體積極參與數據要素开發利用。試點先行，重點突破。加強試點探索，完善多樣化、可持續的數據要素價值釋放機制。推動數據資源豐富、作用效益明顯的領域率先突破，發揮示範引領作用。有效市場，有爲政府。充分發揮市場機制作用，推動數據資源有效配置，強化企業在激活數據要素價值中的主體地位。更好發揮政府作用，擴大公共數據資源供給，維護良好競爭秩序。安全有序，开放融合。堅持把安全貫穿數據要素價值創造和實現全過程，嚴守數據安全底线。推動數字經濟領域高水平對外开放，加強國際交流互鑑，促進數據跨境有序流動。
（三）總體目標到2026年底，數據要素應用場景廣度和深度大幅拓展，在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現，打造300個以上示範性強、顯示度高、帶動性廣的典型應用場景，產品和服務質量效益實現明顯提升，湧現出一批成效明顯的數據要素應用示範地區，培育一批創新能力強、市場影響力大的數據商和第三方專業服務機構，數據產業年均增速超過20%，數據交易規模增長1倍，場內交易規模大幅提升，推動數據要素價值創造的新業態成爲經濟增長新動力，數據賦能經濟提質增效作用更加凸顯，成爲高質量發展的重要驅動力量。
三、重點行動
（四）數據要素×智能制造創新研發模式，支持工業制造類企業融合設計、仿真、實驗驗證數據，培育數據驅動型產品研發新模式，提升企業創新能力。推動協同制造，支持鏈主企業打通供應鏈上下遊設計、計劃、質量、物流等數據，實現敏捷柔性協同制造。提升服務能力，支持企業整合設計、生產、運行數據，提升預測性維護和增值服務等能力，實現價值鏈延伸。強化區域聯動，支持長三角、粵港澳、京津冀等區域，推動產能、採購、庫存、物流數據流通，加強區域間制造資源協同，促進區域產業優勢互補，提升產業鏈供應鏈監測預警能力。开發使能技術，推動制造業數據多場景復用，支持制造業企業聯合軟件企業，基於設計、仿真、實驗、生產、運行等數據積極探索多維度的創新應用，开發創成式設計、虛實融合試驗、智能無人裝備等方面的新型工業軟件和裝備。
（五）數據要素×智慧農業提升農業綜合生產能力，支持農業生產經營主體和相關服務企業融合利用氣象、土壤、農事作業、病蟲害、市場等數據，實現精准種植、精准養殖等智慧農業作業方式，支撐提高糧食和重要農產品生產效率。提高農產品供應鏈透明度，支持第三方企業匯聚利用農產品的產地、生產、加工、質檢等數據，支撐農產品溯源管理、精准營銷等，增強消費者信任。推進產業鏈數據融通創新，支持第三方平台企業面向農戶提供智慧養殖、交易撮合、疫病防治、行情信息等服務，打通用料用藥、生長、銷售、加工等數據，提供一站式採購、供應鏈金融等服務。培育以需定產新模式，支持農業與商貿流通數據融合分析應用，鼓勵電商平台、商超、物流等基於銷售數據分析，向農產品生產端與消費端反饋農產品信息，提升農產品供需匹配能力。提升農業生產抗風險能力，支持在生豬、果蔬等領域，強化產能、運輸、農批農貿市場價格數據融合、發布、應用，支持農業監測預警，減少周期波動造成的損害。
（六）數據要素×商貿流通拓展新消費，鼓勵各類商貿經營主體、相關服務企業依托客流數據、消費行爲、交通狀況、人文特徵等市場環境數據，打造集數據收集、分析、決策、精准投送和動態反饋的閉環消費生態，推進直播電商、即時零售、反向定制（C2M）等發展，支持各類商圈創新應用場景，培育數字生活消費方式。培育新業態，支持電商平台、傳統商貿流通企業加強數據融合，整合訂單需求、物流、產能、供應鏈等數據，優化配置產業鏈資源，打造快速響應市場的產業協同創新生態。打造新品牌，支持電商平台依托訂單數量、訂單類型、人口分布等數據，主動對接生產企業、產業集群，加強產銷對接、精准推送，助力打造特色品牌。推進國際化，鼓勵數字貿易龍頭企業融合交易、物流、支付數據，支撐提升跨境身份認證、全球供應鏈融資等能力。
（七）數據要素×交通運輸提升多式聯運效能，推動鐵路、公路、水路、民航、郵政快遞、海關等客票系統互聯互通，推進貨運寄遞數據、運單數據、結算數據、保險數據、貨運跟蹤數據等共享互認，暢通公鐵聯運、海鐵聯運、公水聯運銜接，實現貨運“一次委托”、運單“一單到底”、結算“一次收取”、保險“統一理賠”、貨物“全程跟蹤”等，促進物流降本增效。挖掘數據復用價值，融合“兩客一危”、網絡貨運等重點車輛數據，構建覆蓋車輛營運行爲、事故統計等高質量動態數據集，爲差異化信貸、保險服務、二手車消費等提供數據支撐。支持龍頭企業推進運輸高質量數據集建設和復用，培育行業人工智能平台和人工智能工具，助力企業提升運輸效率。推進智能汽車創新發展，支持自動駕駛汽車在特定區域、特定時段進行商業化試運營試點，打通車企、第三方平台、運輸企業等主體間的數據壁壘，促進道路基礎設施數據、交通流量數據、駕駛行爲數據等多源數據融合應用，提高智能汽車創新服務、主動安全防控等水平。
（八）數據要素×金融服務提升重點領域金融服務水平，支持金融機構融合科技、環保、工商、稅務、氣象、消費、醫療等數據，加強主體識別，優化信貸業務管理和保險產品設計，探索开發基於數據資產的金融產品和服務，提升科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融等服務水平。提高金融抗風險能力，推進數字金融發展，在安全合規前提下，推動金融信用數據和公共信用數據、商業信用數據共享共用和高效流通，支持金融機構間共享風控類數據，基於人工智能算法對金融市場、信貸資產、風險核查等多維數據融合分析，支撐提升金融機構反欺詐、反洗錢能力，提高風險預警和防範水平。
（九）數據要素×科技創新推動科學數據有序开放共享，加強重大科學基礎設施、野外台站、科研儀器、科學計算等產生的各類科學數據开放共享，在注重知識產權保護基礎上，提升科學數據復用價值。以科學數據支撐產業創新，面向藥物研發、生物育種、新材料研發、高新技術研發等領域企業，提供高質量科學數據資源與知識服務，助力提升企業自主創新能力。以科學數據支持大模型开發，深入挖掘包含科技文獻在內的各類科學數據，通過細粒度的知識抽取，構建科學知識資源底座，建設高質量語料庫和基礎科學數據集，支持开展通用人工智能大模型和垂直領域人工智能大模型訓練。探索科研新範式，面向新範式需求迫切的重點科研領域，充分依托各類數據庫與知識庫，推進跨機構、跨學科、跨領域協同創新，發現新規律，創造新知識，加速科學研究範式變革。
（十）數據要素×文化旅遊培育文化創意新產品，推動文物、古籍、美術、地方戲曲劇種、非物質文化遺產、民族民間文藝等數據資源依法开放共享和交易流通，支持文化創意、旅遊、教育、研究、展覽等領域的經營主體加強數據开發利用，培育具有中國文化特色的產品和品牌。探索公共文化大模型應用，貫通各類文化機構數據中心，關聯形成中華文化數據庫，探索建設公共文化知識數據集，鼓勵依托市場化機制开發公共文化大模型。提升旅遊服務水平，支持旅遊經營主體共享氣象、交通等數據，在合法合規前提下構建客群畫像、城市畫像等，優化旅遊配套服務、一站式出行服務。提升旅遊治理能力，支持文化和旅遊場所共享公安、交通、氣象、證照等數據，支撐“免證”購票、集聚人群監測預警、應急救援等。
（十一）數據要素×醫療健康提升群衆就醫便捷度，探索推進電子病歷數據共享，在醫療機構間推廣檢查檢驗結果數據標准統一和共享互認。便捷醫療理賠結算，支持醫療機構基於信用數據开展先診療後付費就醫。支持醫保、商保機構間加強醫療病歷、醫保結算、商保信息等數據協同，實現一站式理賠結算，提升醫保控費、商保理賠風險防控能力。有序釋放個人健康數據價值，完善個人健康數據檔案，融合體檢、就診、疾控等數據，創新基於數據驅動的癌症早篩、職業病監測、公共衛生事件預警等公共服務模式。加強醫療數據融合創新，支持公立醫療機構合法合規前提下向金融、養老等經營主體共享數據，支撐商業保險產品、療養休養等服務產品精准設計，拓展智慧醫療、智能健康管理等數據應用新模式新業態。提升中醫藥發展水平，加強中醫藥診療、用藥等多源數據融合，支撐开展中醫藥療效、藥物相互作用、適應症、安全性等系統分析，推進中醫藥高質量發展。
（十二）數據要素×應急管理提升應急處置效率，推動災害事故、物資裝備、特種作業人員、安全生產經營許可等數據跨區域共享共用，提高監管執法和救援處置協同聯動效率。提升安全生產管理能力，探索利用電力、通信、鐵塔等公共數據，結合安全生產和自然災害數據，提升對私挖盜採、明停暗开行爲的精准監管。支持危險化學品生產、經營、儲存、運輸、使用等各環節數據融通，提高危化品全生命周期安全監管水平。提升地震災害預警能力，加強對地震活動、電磁幹擾、地下水變化等數據的融合分析，提升對地震發生時間、地點、震級的預測預警能力。提升安全生產保障水平，鼓勵社會保險企業圍繞礦山、危險化學品等高危行業，研究建立安全生產責任保險評估模型，开發新險種，提高風險評估的精准性和科學性。
（十三）數據要素×氣象服務支持新能源企業降本增效，支持風能、太陽能企業融合應用氣象數據，優化選址布局、設備運維、能源調度等。降低極端天氣氣候事件影響，支持經濟社會、生態環境、自然資源等數據與氣象數據融合應用，實現集氣候變化風險識別、風險評估、風險預警、風險轉移的智能決策新模式，防範化解重點行業和產業氣候風險。支持氣象數據與城市規劃、重大工程等建設數據深度融合，從源頭防範和減輕極端天氣和不利氣象條件對規劃和工程的影響。創新氣象產品服務，支持保險、金融企業融合應用氣象數據，發展天氣指數保險、天氣衍生品和氣候投融資新產品，爲保險、期貨等提供支撐。
（十四）數據要素×智慧城市優化城市管理方式，推動城市人、地、事、物、情、組織等多維度數據融通，支撐公共衛生、交通管理、公共安全、生態環境、基層治理等各領域場景應用，實現態勢實時感知、風險智能研判、及時協同處置。支撐城市發展科學決策，支持利用城市時空基礎、資源調查、規劃管控、工程建設項目、物聯網感知等數據，助力城市規劃、建設、管理、服務等策略精細化、智能化、可持續。推進公共服務普惠化，深化公共數據的共享應用，深入推動就業、健康、衛生、醫療、救助、養老、助殘、托育、未成年保護等服務“指尖辦”“網上辦”“就近辦”。推動智慧城市群共建聯治，加快智慧城市群（帶）管理、服務等各領域數據標准互認、數據業務互聯，實現數據中心協同調度、政務服務跨省通辦、異地就醫結算、生態協同治理等領域區域協作。
（十五）數據要素×綠色低碳提升能源利用效率，开展制造與能源數據融合創新，推動能源企業與高耗能企業打通訂單、排產、用電等數據，打造能耗預測、多能互補、梯度定價等應用。提升廢棄資源利用效率，匯聚固體廢物收集、轉移、利用、處置等各環節數據要素，促進產廢、運輸、資源化利用高效銜接，推動固廢、危廢資源化利用，促進綠色降碳發展。提升碳足跡管理水平，支持打通關鍵產品全生產周期的物料、輔料、能源等碳排放數據以及行業碳足跡數據，开展產品碳足跡測算與評價，引導企業節能降碳。提升生態治理精細化水平，推進氣象、水利等數據跨行業共享，支撐氣象和水文耦合預報、經濟人口受災分析、河湖岸线監測、突發水事件應急處置等。加強生態環境公共數據融合創新，推動生態環境數據依法有序共享，支持企業开展自有數據、公共數據等融合分析，通過環境質量監測、環境信用評價等，強化環境數據在服務金融機構貸款審核、綠色供應鏈資質評定中的應用。
四、 強化保障支撐
（十六）提升數據供給水平完善數據資源體系，在科研、文化、交通運輸等領域，推動科研機構、龍頭企業、技術服務商等开展行業共性數據資源庫建設，打造高質量人工智能大模型訓練數據集。加強公共數據資源供給，支持在重點領域开展公共數據授權運營試點。健全標准體系，加強數據採集、管理、安全等通用標准建設，協同推進行業標准制定，修訂完善數據管理能力評估標准。加強供給激勵，制定完善數據內容採集、加工、流通、應用等不同環節相關主體的權益保護規則，完善個人信息匿名化使用規則，在保護個人隱私前提下推動個人信息利用。
（十七）優化數據流通環境提高交易流通效率，支持行業內企業聯合制定數據流通規則、標准，聚焦業務需求开展數據共享，提高多主體間數據共享效率。鼓勵交易場所強化合規管理，創新服務模式，打造服務生態，提升服務質量。打造安全可信流通環境，深化隱私計算、可信數據空間、區塊鏈等技術應用，充分依托已有設施，探索建設重點行業和領域數據流通平台，促進數據合規高效流通使用。培育流通服務主體，鼓勵地方政府因地制宜，通過新建或拓展既有園區功能等方式，建設數據特色園區、虛擬園區，推動數據商、第三方專業服務機構等協同發展。完善培育數據商的支持舉措。
（十八）加強數據安全保障落實數據安全法規制度，建立健全數據安全治理體系，完善數據分類分級保護制度，落實網絡安全等級保護、關鍵信息基礎設施安全保護等制度，加強個人信息保護，提升數據安全保障水平。豐富數據安全產品，發展面向重點行業、重點領域的精細化、專業型數據安全產品，开發適合中小企業的解決方案和工具包，支持發展定制化、輕便化的個人數據安全防護產品。培育數據安全服務，鼓勵有實力的數據安全企業，發揮能力優勢，开展基於雲端的安全服務，有效提升數據安全水平。
五、 做好組織實施
（十九）加強組織領導發揮數字經濟發展部際聯席會議制度作用，強化日常工作跟蹤和任務落實，協調推進跨部門協作。行業主管部門要聚焦本行業數據开發利用需求，細化落實行動計劃的時間表、路线圖。地方數據主管部門要會同相關部門研究制定落實方案，形成符合各地實際的數據要素應用實踐，帶動培育一批數據商和第三方專業服務機構，營造良好生態。
（二十）开展試點示範支持部門、地方協同开展政策性試點，聚焦重點行業和領域，結合場景需求，研究數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的落地舉措，探索數據流通交易模式。鼓勵各地方大膽探索、先行先試，及時總結可復制推廣的實踐經驗。
（二十一）推動以賽促用組織开展“數據要素×”大賽，聚焦重點行業和領域搭建專業競賽平台，加強數據資源供給，激勵社會各界共同挖掘市場需求，提升數據利用水平。支持龍頭企業、金融機構等參與賽事，豐富大賽成果轉化路徑，推動優秀技術、產品落地，促進多元共建合作。
（二十二）加強資金支持加大中央預算內投資支持力度，實施“數據要素x”試點工程。鼓勵金融機構加大信貸支持力度，創新金融服務和產品。探索多元化投融資模式，發揮相關引導基金、產業基金作用，引導和鼓勵各類社會資本投向數據產業。支持數據商、第三方專業服務機構上市融資。推動將滿足資產確認條件的數據資源，計入資產負債表無形資產或存貨，推動數據資產化。
（二十三）加強宣傳推廣开展數據要素應用典型案例評選，遴選一批典型應用。依托數字中國建設峰會等，積極發布典型案例，促進經驗分享和交流合作。各地區、各部門要深入挖掘數據要素應用好經驗、好做法，充分利用各類新聞媒體，加大宣傳力度，提升影響力。
原文標題 : 國家數據局 “×計劃”：千姿百態，最先受益者誰？
標題：國家數據局 “×計劃”：千姿百態，最先受益者誰？
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