近日，2025全球数字经济大会数据价值论坛在北京举行。国家发展和改革委员会价格成本和认证中心主任卢延纯在会上发表主题演讲，深入剖析了数据要素的特性、发展路径及价值实现等关键问题。
图为国家发展和改革委员会价格成本和认证中心主任卢延纯在会上发言
党的二十届三中全会明确提出，加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度。去年，中共中央办公厅、国务院办公厅发布了《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，国家发改委、国家数据局分别印发了《公共数据资源授权运营实施规范》《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》等一系列文件。今年1月，国家发改委、国家数据局印发了《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，这是首份关于公共数据资源开发利用的价格政策文件，为破解数据要素流通难题、公共数据资源的合规高效使用提供了执行基础。
卢延纯指出，数据作为生产要素是我国重大理论创新。与传统生产要素不同，数据是经济社会活动的“伴生物”，其数量随经济活动持续增加，而非“为生产数据而生产”。可以说，传统生产要素的投入决定数据产出。而数据的价值需通过赋能经济社会活动实现，单纯的数据要素投入增加，并不必然带来总产出的增加，其带来的可能是效益提升。
在推进数字经济高质量发展方面，卢延纯认为需在两个层面取得有效进展。一是经济社会活动的数字化，要求政府、企业、产业、社会等所有经济社会活动主体实现数字化和数智化；二是数据本身的产业化，要求围绕发挥数据要素作用而形成一个新兴的数据行业，包括数据理论研究、数据采集、数据存储、数据治理、数据运营、数据交易、数据产品开发等产业链条。这两个层面需良性互动、协同发展，而我国在这方面具有天然优势。
卢延纯强调，数据的价值体现在应用环节，应大力推进生态场景研究。数据的沉淀、共享与复用，必须依托于具体的应用场景和业务流程。比如在交通出行、金融服务、城市治理等领域，数据通过算法模型被加工提炼，实现智能调度、精准识别和实时响应，这一过程本身就是数据价值转化的体现。同时，需依托生态场景推动跨部门、跨行业数据集成与创新，让数据 “供得出”“用得上”，实现从 “数据资产” 到 “生产能力” 的跃迁。
加快数据资源的开发利用，应加快促进公共数据场内交易。卢延纯表示，场内交易是数据安全利用的重要手段，也是加快我国数据交易市场发展的内在要求，有利于形成公允价格、实现进场交易、释放公共数据价值。公共数据场外交易存在巨大的安全和道德风险隐患。目前公共数据进场交易处于探索阶段，需要各方共同努力。
在公共数据定价方面，卢延纯表示，公共数据实行政府指导定价，基本原则是“补偿成本，合理盈利”。公共数据本身具有公共属性，属于公共资源，在开发利用过程中需要通过补偿成本来保障公共数据资源的可持续供给，通过合理盈利来激励公共数据授权运营机构经营管理者的积极性。这样的方式既能体现公共数据使用的合理边际成本，也防止过度逐利带来的数据壁垒，符合促进数据要素市场公平开放的政策取向。（潘宇昕）
近日，2025全球数字经济大会数据价值论坛在北京举行。国家发展和改革委员会价格成本和认证中心主任卢延纯在会上发表主题演讲，深入剖析了数据要素的特性、发展路径及价值实现等关键问题。
图为国家发展和改革委员会价格成本和认证中心主任卢延纯在会上发言
党的二十届三中全会明确提出，加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度。去年，中共中央办公厅、国务院办公厅发布了《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，国家发改委、国家数据局分别印发了《公共数据资源授权运营实施规范》《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》等一系列文件。今年1月，国家发改委、国家数据局印发了《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，这是首份关于公共数据资源开发利用的价格政策文件，为破解数据要素流通难题、公共数据资源的合规高效使用提供了执行基础。
卢延纯指出，数据作为生产要素是我国重大理论创新。与传统生产要素不同，数据是经济社会活动的“伴生物”，其数量随经济活动持续增加，而非“为生产数据而生产”。可以说，传统生产要素的投入决定数据产出。而数据的价值需通过赋能经济社会活动实现，单纯的数据要素投入增加，并不必然带来总产出的增加，其带来的可能是效益提升。
在推进数字经济高质量发展方面，卢延纯认为需在两个层面取得有效进展。一是经济社会活动的数字化，要求政府、企业、产业、社会等所有经济社会活动主体实现数字化和数智化；二是数据本身的产业化，要求围绕发挥数据要素作用而形成一个新兴的数据行业，包括数据理论研究、数据采集、数据存储、数据治理、数据运营、数据交易、数据产品开发等产业链条。这两个层面需良性互动、协同发展，而我国在这方面具有天然优势。
卢延纯强调，数据的价值体现在应用环节，应大力推进生态场景研究。数据的沉淀、共享与复用，必须依托于具体的应用场景和业务流程。比如在交通出行、金融服务、城市治理等领域，数据通过算法模型被加工提炼，实现智能调度、精准识别和实时响应，这一过程本身就是数据价值转化的体现。同时，需依托生态场景推动跨部门、跨行业数据集成与创新，让数据 “供得出”“用得上”，实现从 “数据资产” 到 “生产能力” 的跃迁。
加快数据资源的开发利用，应加快促进公共数据场内交易。卢延纯表示，场内交易是数据安全利用的重要手段，也是加快我国数据交易市场发展的内在要求，有利于形成公允价格、实现进场交易、释放公共数据价值。公共数据场外交易存在巨大的安全和道德风险隐患。目前公共数据进场交易处于探索阶段，需要各方共同努力。
在公共数据定价方面，卢延纯表示，公共数据实行政府指导定价，基本原则是“补偿成本，合理盈利”。公共数据本身具有公共属性，属于公共资源，在开发利用过程中需要通过补偿成本来保障公共数据资源的可持续供给，通过合理盈利来激励公共数据授权运营机构经营管理者的积极性。这样的方式既能体现公共数据使用的合理边际成本，也防止过度逐利带来的数据壁垒，符合促进数据要素市场公平开放的政策取向。（潘宇昕）
