【重点报告】CCF中国数字经济50人论坛：2024数据要素化与数据要素市场体系构建研究报告.pptx

01;;;04;;第1篇 大数据与数字经济1;可以预期，数字经济在未来较长一段时间都将保持

快速增长，并呈现如下趋势：;;说，就是有位政府为数字经济发展创造了很多有利的软

硬件条件。;3.做好乡村振兴，实现城乡的协调发展。;以激发数据要素潜能助力数字中国建设3;场、有序推进数据跨境流通、畅通数据要素双循环既是

推进数字中国建设的应有之义，更是加强数据治理前瞻布局、抢占全球数字经济发展先机的战略选择。;服务以信息化形式进行交易”。所以早期的数字经济

本质上就等同于互联网经济。;;级，制度法规、标准规范、应用实践和技术支撑等4类

途径和手段，来构建我国的数据治理体系。;第6篇 对数据要素的几点认识9;据中也有大量的个人数据。数据资源分类是数据要素化过程中

必须解决的一个难题。;议的技术系统，可以有效解决数据对象的标识确权、

认证授权和安全交换问题，将会是支撑数据跨域（组织域、地域、国域、星域等）互联互通的数据基础设施。;;第9篇 数据要素市场化的生态机制与模式;552号文件称为“通用性资产”）的新历史唯物主义逻辑

（数据生产力决定数据生产关系），最终将导致美国佩奇院士预言的“多样性红利”的出现，缩小贫富差距。;本之上有一个平均成本的定价,否则亲兄弟也会内斗。;沿着曲线的另一端,销售环节现在大有文章可做,就是

WEB3.0,请注意数据可携带权,里面蕴含无穷先机。其次是SNS（社会网络服务系统），我们的生态操作系统里,做交友的不会做电商,做电商的不会做交友,这个问题要解决，这时就要深挖数据交互流量变现的商业创新潜力。物流和金融,这方面我觉得机会已经很少,所以略过。延伸品牌方面,现在正出现非常大的纵深,这方面有很大潜力。;数据是数字经济时代的关键生产要素。我国数据

要素市场发展有着坚实的基础，积累了庞大的数据资源规模，丰富的应用场景，数据要素市场构建的空间非常大。去年12月“数据二十条”的发布奠定了我国数据基础制度的四梁八柱，也为下一步数据要素市场建设指明了方向。目前，我国数据要素市场正高速发展并加快成型，未来我国数据要素市场建设应协调发展场内场外???易，发展多层次多样化的数据要素流通路径。;素流通交易树立规范在数据要素市场体系建设中发挥

规范引领的作用。;当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，推动

经济发展步入数字经济新时代，为各行各业的高质量发展注入澎湃动能。数据要素作为数字经济深化发展的核心引擎，已快速融入到经济运行的各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。企业加速数智化转型进程，有利于释放数据要素价值，促进产业链全要素的生产力提升，推动数据要素的社会级流转，助推经济高质量发展。;月财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，

为企业数据资产“入表”提供了操作指引，并于2024年1月1日起实行，这意味着我国数据资产入表已经完成0到1的关键一步。;随着数字经济的发展，与数字经济相关的多种法律规范

正不断形成，对其可统称为“数字经济法”。数字经济法可分为两类，一类是调整各类数字经济关系的法律规范的总称，它几乎涉及各个部门法，因而是“广义上的数字经济法”22；另一类是规制数字经济活动的经济法规范的总称，即与数字经济相关的经济法，可称为“狭义上的数字经济法”。限于篇幅，本文将着重在狭义上的数字经济法层面，探讨经济法为什么能够对促进数字经济发展发挥重要作用。;实和细化国家层面的经济法立法而增加数字经济内容的地方

立法。上述两类地方立法数量众多，都是促进数字经济发展的制度基础27。;在本级财政预算中安排资金予以支持36。;置方面，同样可以从“禁止法”视角规定一部分主体在数据

方面的义务，并通过其义务履行，来保障另一部分数据主体的权益，这既有助于为竞争政策的落实提供法治保障48，又有助于规制数据行为，推动数字经济的发展。为此，应摒弃传统部门法思维，从整体促进数字经济发展的角度，构建更为有效的数据要素配置和数据治理制度。;新一轮的科技革命和产业变革正在重塑全球经济结

构。算力作为数字经济的核心生产力，已经成为全球战略的竞争焦点。我国政府也为此制定了国家战略---东数西算战略。在全国范围内建立了八大算力中心和十大数据中心。这是我们信息领域和经济发展过程中的一件非常重要的事情。;对比云计算和边缘计算，云计算使用虚拟化技术来分割

计算单元，主要强调资源的灵活动态分配，边缘计算主要在数据侧或者边缘侧进行计算，强调支持实时性；方舱计算介于云计算和边缘计算之间。从资源组成上来说，云计算它是通过网络远程的大规模的资源，其主要关注的要素是规模化且弹性的虚拟资源计算能力实现集中式大数据处理，其重点研究的是计算方式，以及为用户提供按需的多样化的计算模式。云计算的核心技术包括虚拟化技术、弹性化、服务化等。边缘计算工作在数据端或者应用端，主要是