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数据要素协同治理试点工作方案

数据要素协同治理试点工作方案

一、数据要素协同治理试点工作的总体思路与目标

数据要素协同治理试点工作应以国家大数据为指引，围绕数据要素市场化配置的核心任务，通过构建跨部门、跨区域、跨层级的数据共享与协同机制，探索形成可复制、可推广的治理经验。试点工作需聚焦数据要素流通中的关键环节，包括数据确权、开放共享、安全保护、价值挖掘等，旨在破解数据孤岛、权属不清、安全风险等突出问题，为全国数据要素市场建设提供实践支撑。

（一）明确试点工作的基本原则

试点工作应坚持以下原则：一是依法合规，严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，确保数据流通的合法性与安全性；二是问题导向，针对数据要素流通中的堵点难点，设计差异化的解决方案；三是协同联动，强化政府部门、企业、科研机构等多元主体的协作，形成治理合力；四是创新驱动，鼓励技术手段与制度创新的深度融合，提升治理效能。

（二）分阶段推进试点任务

试点工作可分为三个阶段：第一阶段为机制构建期，重点完成组织架构设计、制度规范制定和技术平台搭建；第二阶段为场景落地期，选择重点领域开展数据协同应用示范，如公共安全、医疗健康、交通运输等；第三阶段为经验总结期，提炼形成标准化、规范化的治理模式，为全国推广奠定基础。

二、数据要素协同治理试点的主要任务与实施路径

试点工作的核心任务包括数据资源整合、技术平台建设、应用场景拓展和制度体系完善。需通过分类施策、重点突破的方式，推动数据要素的高效流通与价值释放。

（一）构建数据资源一体化管理体系

1.建立数据资源目录体系。制定统一的数据分类标准与元数据规范，实现政务数据、行业数据、社会数据的全量归集与动态更新。通过分级分类管理，明确数据的开放范围与使用权限。

2.推动公共数据开放共享。优先开放高价值、低敏感度的公共数据，如气象、交通、市场监管等领域数据，支持企业创新应用。建立数据开放负面清单制度，明确禁止或限制开放的数据类型。

3.探索数据确权登记机制。借鉴不动产登记模式，开展数据产权登记试点，明确数据持有权、使用权、收益权的归属。通过区块链等技术手段，实现数据权属的可追溯与可验证。

（二）打造协同治理技术支撑平台

1.建设数据要素流通基础设施。搭建集数据归集、清洗、脱敏、分析于一体的技术平台，支持多方安全计算、联邦学习等隐私保护技术的应用，确保数据“可用不可见”。

2.开发数据协同治理工具。构建数据质量评估、风险监测、合规审计等功能模块，为政府部门提供决策支持。例如，通过算法识别数据异常流动，预警潜在安全风险。

3.推动跨互联互通。选择条件成熟的地区，试点建设区域级数据交易平台，探索数据跨域流通的定价、结算与争议解决机制。

（三）拓展多领域协同应用场景

1.公共安全领域。整合、应急、卫健等部门数据，构建突发事件应急响应模型，提升风险预警与处置效率。例如，通过融合交通监控与人口流动数据，优化重大活动安保方案。

2.医疗健康领域。推动医疗机构与医保、药监部门的数据互通，支持电子病历共享、药品不良反应监测等应用，降低医疗成本。试点基于健康大数据的个性化诊疗服务。

3.交通运输领域。汇聚路网运行、车辆定位、气象环境等数据，开发智能调度与路径优化系统，缓解城市拥堵。探索物流数据共享，提升供应链协同效率。

（四）完善制度与标准规范体系

1.制定数据协同治理实施细则。明确数据采集、存储、传输、销毁等环节的操作规范，细化数据安全责任划分。建立数据泄露应急预案，完善追责问责机制。

2.数据要素市场化制度。研究数据资产评估、交易规则、收益分配等配套政策，培育数据经纪、数据保险等新兴服务业态。试点数据资产质押融资等金融创新。

3.推动标准规范互认。参与国际数据标准制定，推动国内标准与国际接轨。在跨境数据流动、伦理等领域，输出中国治理方案。

三、数据要素协同治理试点的保障措施与风险防控

试点工作的顺利实施需要强化组织保障、资金支持与风险管控，确保各项任务落地见效。

（一）强化组织协调与责任落实

1.成立跨部门领导小组。由省级政府牵头，统筹发改、工信、网信、等部门职责，建立联席会议制度，协调解决重大问题。

2.设立专家咨询会。吸纳法律、技术、经济等领域专家，为试点提供专业指导。定期开展第三方评估，动态调整试点方案。

3.压实主体责任。明确参与单位的具体任务与时间节点，将试点成效纳入绩效考核，建立激励约束机制。

（二）加大资源投入与政策支持

1.设立专项财政资金。重点支持技术平台建设、数据资源开发等关键环节，对成效显著的地区给予奖励。鼓励社会资本参与，探索“以数养数”的可持续模式。

2.实施税收优惠