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“数据要素X”三年行动计划（2024—2026年）
政策解读，发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。
编辑于2024-01-06 23:16:26- 政策解读
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“数据要素X”三年行动计划 （2024—2026年）
国家数据局等部门关于印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的通知（国数政策〔2023〕11号）
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团数据管理部门、党委网信办、科学技术厅（委、局）、工业和信息化主管部门、交通运输厅（局、委）、农业农村（农牧）厅（局、委）、商务主管部门、文化和旅游厅（局）、卫生健康委、应急管理厅（局）、医保局、气象局、文物局、中医药主管部门，中国人民银行上海总部，各省、自治区、直辖市及计划单列市分行，金融监管总局各监管局，中国科学院院属各单位:
为深入贯彻党的二十大和中央经济工作会议精神，落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，国家数据局会同有关部门制定了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，现印发给你们，请认真组织实施。
国家数据局、中央网信办、科技部、工业和信息化部、交通运输部农业农村部、商务部、文化和旅游部、国家卫生健康委、应急管理部、中国人民银行、金融监管总局、国家医保局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局——2023年12月31日
发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。为深入贯彻党的二十大和中央经济工作会议精神，落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，特制定本行动计划。
在《数字中国建设整体布局规划》中曾指出，要全面赋能经济社会发展，构筑国家竞争新优势。全面赋能经济社会发展，构筑国家竞争新优势，充分发挥数据要素作用是一个关键环节。通过发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，可以推动数字经济快速发展，促进经济提质增效升级，为构建新发展格局夯实基础。
首先，数据要素具有信息丰富、实时性强、可共享等特点，能够为经济社会发展提供海量、多样化的信息支持。通过数据分析和挖掘，可以深入研判市场需求、行业趋势和消费者行为，为企业决策提供有力支持。同时，数据要素还可以通过与其他生产要素的结合，形成新的生产力，推动产业升级和转型。
其次，数据要素具有很强的流动性，能够突破地域、行业和领域的限制，促进资源优化配置。通过数据共享和交换，可以实现不同地区、不同行业、不同领域之间的信息互通和资源共享，促进产业协同和区域协调发展。同时，数据要素的流动还可以带动技术、人才等其他生产要素的流动，进一步增强经济活力。
最后，数据要素是数字经济的重要组成部分，具有高效、便捷、低成本等优势。通过发挥数据要素作用，可以推动数字经济快速发展，为经济增长注入新动力。同时，数据要素还可以通过促进互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与实体经济的深度融合，推动经济转型升级。
综上所述，发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，是推动高质量发展的必然要求。未来，我们需要进一步加强数据要素的治理和监管，保障数据安全和隐私权益，同时加强人才培养和创新支持，为数字经济发展提供有力支撑。
一、激活数据要素潜能
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。发挥数据要素报酬递增、低成本复用等特点，可优化资源配置，赋能实体经济，发展新质生产力，推动生产生活、经济发展和社会治理方式深刻变革，对推动高质量发展具有重要意义。
随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。发挥数据要素报酬递增、低成本复用等特点，可以优化资源配置，赋能实体经济，发展新质生产力，推动生产生活、经济发展和社会治理方式深刻变革，对推动高质量发展具有重要意义。
首先，数据要素报酬递增的特点意味着数据在不断使用过程中能够产生更多的价值。这类似于技术进步的报酬递增规律，即随着技术的广泛应用和不断迭代，其经济效益会逐渐增加。数据要素的报酬递增性也来自于其复用性，即同一份数据可以在不同场景、不同领域中被多次使用，从而创造更多的价值。
其次，发挥数据要素的优势可以优化资源配置。在传统经济模式下，资源配置主要依靠市场机制和政府宏观干预来实现。但在数字化时代，数据要素能够为企业提供更精准的需求预测、更高效的生产组织方式、更智能的决策支持，从而优化资源配置，提高生产效率。
第三，数据要素还可以赋能实体经济。实体经济是国家经济发展的根基，但长期以来面临着创新能力不足、生产效率低下等问题。通过发挥数据要素的优势，可以推动实体经济的数字化转型，提高生产效率、降低成本、增强创新能力，为实体经济的可持续发展注入新动力。
第四，发展新质生产力是推动高质量发展的重要途径。新质生产力是指以数据、信息、知识等新型生产要素为核心的生产力。随着科技革命和产业变革的深入发展，新质生产力将成为推动经济发展的关键动力。通过发挥数据要素的优势，可以加速新质生产力的发展，推动经济高质量发展。
最后，数据要素深刻影响生产生活、经济发展和社会治理方式。在生产生活方面，数据要素能够提供更便捷的服务、更丰富的产品、更高效的沟通；在经济发展方面，数据要素能够推动产业升级、优化经济结构、提高经济效益；在社会治理方面，数据要素能够提高治理效率、优化公共服务、促进社会公平正义。
总之，随着科技革命和产业变革的深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。发挥数据要素报酬递增、低成本复用等特点，可以优化资源配置、赋能实体经济、发展新质生产力、推动生产生活、经济发展和社会治理方式深刻变革，对推动高质量发展具有重要意义。因此，我们需要加强数据要素的培育、发展和利用，以推动经济社会的持续健康发展。
近年来，我国数字经济快速发展，数字基础设施规模能级大幅跃升，数字技术和产业体系日臻成熟，为更好发挥数据要素作用奠定了坚实基础。与此同时，也存在数据供给质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不够等问题。实施“数据要素×”行动，就是要发挥我国超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，推动数据要素与劳动力、资本等要素协同，以数据流引领技术流、资金流、人才流、物资流，突破传统资源要素约束，提高全要素生产率；促进数据多场景应用、多主体复用，培育基于数据要素的新产品和新服务，实现知识扩散、价值倍增，开辟经济增长新空间；加快多元数据融合，以数据规模扩张和数据类型丰富，促进生产工具创新升级，催生新产业、新模式，培育经济发展新动能。
主要阐述我国实施“数据要素×”行动的意义和目标。
首先，指出我国数字经济快速发展，数字基础设施规模能级大幅跃升，数字技术和产业体系日臻成熟，为更好发挥数据要素作用奠定了坚实基础。这表明我国在数字经济发展方面已经具备了一定的基础和优势。
然而，也指出了存在的问题，包括数据供给质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不够等。这些问题制约了数据要素作用的发挥，也影响了数字经济的发展。
为了解决这些问题，提出了实施“数据要素×”行动的思路。通过发挥我国超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，推动数据要素与劳动力、资本等要素协同，以数据流引领技术流、资金流、人才流、物资流，突破传统资源要素约束，提高全要素生产率。这一行动旨在促进数据多场景应用、多主体复用，培育基于数据要素的新产品和新服务，实现知识扩散、价值倍增，开辟经济增长新空间。
最后，强调加快多元数据融合重要性，以数据规模扩张和数据类型丰富促进生产工具创新升级，催生新产业、新模式，培育经济发展新动能。
综上所述，强实施“数据要素×”行动对于发挥我国数字经济的优势、解决存在的问题、促进经济增长的重要意义和目标。
二、总体要求
（一）指导思想 以***新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，遵循数字经济发展规律，以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新产业、新模式、新动能，充分实现数据要素价值，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。
总结数据要素发展的指导思想，强调以下几点：
1.***新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大精神。这意味着在数据要素的发展中，我们要始终坚持党的领导，遵循党的路线、方针和政策。
2.完整、准确、全面贯彻新发展理念。这意味着在数据要素的发展中，我们要坚持创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，推动数据要素的全面发展。
3.发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用。这意味着在数据要素的发展中，要充分发挥数据的资源优势，推动数据的创新应用和产业发展。
4.遵循数字经济发展规律。这意味着在数据要素的发展中，我们要遵循数字经济的发展规律，把握数字化、网络化、智能化的发展趋势。
5.以推动数据要素协同优化、复用增效、融合创新为主线。这意味着在数据要素的发展中，我们要注重数据的协同优化、复用增效和融合创新，推动数据要素的高质量发展。
6.强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通。这意味着在数据要素的发展中，我们要以实际应用场景为牵引，推动数据要素的高质量供给和合规高效流通。
7.培育新产业、新模式、新动能，充分实现数据要素价值。这意味着在数据要素的发展中，我们要培育新的产业、新的模式和新的动能，充分实现数据要素的价值。
8.为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。这意味着在数据要素的发展中，我们要为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力的支撑。
总的来说，我国数据要素发展的指导思想，旨在推动数据要素的高质量发展，为推进中国式现代化提供有力支撑。
（二）基本原则
需求牵引，注重实效。聚焦重点行业和领域，挖掘典型数据要素应用场景，培育数据商，繁荣数据产业生态，激励各类主体积极参与数据要素开发利用。
需要政府、企业和社会各方共同努力。政府侧应加强数据要素市场培育，制定相关政策措施，促进数据开放共享和流通交易；企业侧应积极探索数据创新应用，拓展数据价值，提高数据要素应用水平；社会各界应加强数据安全和隐私保护意识，积极推动数据合规使用和流通。
试点先行，重点突破。加强试点工作，探索多样化、可持续的数据要素价值释放路径。推动在数据资源丰富、带动性强、前景广阔的领域率先突破，发挥引领作用。
试点先行、重点突破是一个重要的策略，尤其在数据要素价值释放方面。通过在具有代表性、条件成熟的地区或行业开展试点工作，可以更好地探索适合我国实际情况的数据要素价值释放路径，降低风险，积累经验，为全面推广打下坚实基础。 在试点工作中，需要关注以下几个方面：
1.多样化探索，不同的地区、行业和企业具有不同的数据要素特征和价值释放需求，因此需要探索多样化的数据要素价值释放路径。可以通过创新模式、优化流程、提高技术水平等方式，挖掘数据要素潜在价值，实现可持续的价值释放。
2.重点领域突破，在试点工作中，需要选择数据资源丰富、带动性强、前景广阔的领域作为重点突破口。这些领域通常具有较大的市场需求和商业价值，通过率先在这些领域实现突破，可以更快地推动数据要素市场的培育和发展。
3.发挥引领作用，试点成功后，可以发挥其引领作用，向其他地区或行业推广经验，实现以点带面的效果。同时，还可以通过政策引导、产业合作等方式，推动更多企业积极参与数据要素市场的建设和发展。
总之，试点先行、重点突破是一种有效的策略，可以促进地方更好地探索和释放数据要素的价值。在实施过程中，发挥各地方的资源禀赋优势，释放地方主动性、积极性和能动性，需要注重创新、合作和市场导向，加强监管，确保数据要素市场的健康有序发展。
有效市场，有为政府。充分发挥市场机制作用，强化企业主体地位，推动数据资源有效配置。更好发挥政府作用，扩大公共数据资源供给，维护公平正义，营造良好发展环境。
“有效市场，有为政府”是一种经济思想，强调市场在资源配置中的决定性作用，同时也强调政府在维护市场秩序、弥补市场失灵等方面的作用。这种思想在中国改革开放的过程中得到了广泛的实践和应用。
在数据资源管理方面，“有效市场，有为政府”的思想同样适用。具体来说，就是要在数据资源的配置中充分发挥市场机制的作用，强化企业的主体地位，让数据资源在市场中自由流动，实现有效配置。同时，政府也应该发挥其应有的作用，扩大公共数据资源的供给，维护市场的公平正义，营造良好的发展环境。
市场机制是实现数据资源有效配置的重要手段。在市场中，企业与政府作为数据的需求方和供给方，通过竞争和价格机制来实现数据的交换和配置。同时，市场的供求关系也会对数据的价格和数量产生影响，从而实现数据资源的优化配置。因此，政府应该适度开放对数据市场的管制，让市场机制在数据资源的配置中发挥更大的作用。
由于数据市场的信息不对称和外部性问题，在某些情况下可能会出现市场失灵的现象。此时政府应该采取措施来维护市场的公平正义，保障数据的安全和隐私，防止数据滥用和侵犯消费者权益的行为发生。政府还应该通过制定相关政策和标准来推动数据资源的标准化和规范化，促进数据资源的共享和开放，提高数据资源的利用效率和社会效益。
总之，“有效市场，有为政府”的思想在数据资源管理中具有重要的指导意义。只有充分发挥市场机制的作用和政府的作用，才能实现数据资源的有效配置和管理，推动数字经济的健康发展。
开放融合，安全有序。推动数字经济领域高水平对外开放，加强国际交流互鉴，促进数据有序跨境流动。坚持把安全贯穿数据要素价值创造和实现全过程，严守数据安全底线。
加强国际交流互鉴，促进数据有序跨境流动，让数字经济在对外贸易发展中发挥作用，共同受益。安全贯穿数据要素价值创造和实现全过程，确保数据的安全性和可控性。保持开放融合的态度，促进数字经济的创新和发展。
（三）总体目标 到2026年底，数据要素应用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区，培育一批创新能力强、成长性好的数据商和第三方专业服务机构，形成相对完善的数据产业生态，数据产品和服务质量效益明显提升，数据产业年均增速超过20%，场内交易与场外交易协调发展，数据交易规模倍增，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。
总结2026年底数据要素应用的主要目标：
1.数据要素应用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现。
2. 打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景。
3. 涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区。
4. 培育一批创新能力强、成长性好的数据商和第三方专业服务机构。
5. 形成相对完善的数据产业生态，数据产品和服务质量效益明显提升。
6.数据产业年均增速超过20%，场内交易与场外交易协调发展，数据交易规模倍增。
7.推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。
总之，这些目标旨在促进数据要素的应用和发展，提升数据产品和服务的质量和效益，推动数据产业的快速增长，并发挥数据在经济发展中的重要作用。
三、重点行动
（四）数据要素×工业制造 创新研发模式，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。推动协同制造，推进产品主数据标准生态系统建设，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，实现敏捷柔性协同制造。提升服务能力，支持企业整合设计、生产、运行数据，提升预测性维护和增值服务等能力，实现价值链延伸。强化区域联动，支持产能、采购、库存、物流数据流通，加强区域间制造资源协同，促进区域产业优势互补，提升产业链供应链监测预警能力。开发使能技术，推动制造业数据多场景复用，支持制造业企业联合软件企业，基于设计、仿真、实验、生产、运行等数据积极探索多维度的创新应用，开发创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等方面的新型工业软件和装备。
随着科技的快速发展，数据已经成为现代工业制造中不可或缺的要素。数据不仅能够帮助企业更好地理解市场需求，优化产品设计，还能提高生产效率，降低成本。因此，如何利用数据要素提升工业制造的创新能力，成为当前的重要课题。
首先，通过融合设计、仿真、实验验证数据，企业可以形成数据驱动型的产品研发新模式。这种模式将大大提升企业的创新能力，缩短产品研发周期，降低研发成本。
其次，推动协同制造也是关键。通过打通供应链上下游的设计、计划、质量、物流等数据，企业可以实现敏捷、柔性的协同制造，提高生产效率和产品质量。
此外，提升服务能力同样重要。通过整合设计、生产、运行数据，企业可以提供更精准的预测性维护和增值服务，从而提升客户满意度，增加企业收入。
在区域层面，强化区域联动和资源协同是促进产业发展的关键。通过促进产能、采购、库存、物流等数据的流通，企业可以实现区域间的优势互补，提升产业链供应链的监测预警能力。
最后，开发使能技术是推动工业制造持续创新的重要手段。通过探索多维度的创新应用，企业可以开发出更多新型工业软件和装备，如创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等，从而推动工业制造持续发展。
综上所述，数据要素与工业制造的结合将为企业带来巨大的创新空间和商业机会。只有紧跟时代潮流，充分利用数据要素的价值，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
（五）数据要素×现代农业 提升农业生产数智化水平，支持农业生产经营主体和相关服务企业融合利用遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等数据，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式，支撑提高粮食和重要农产品生产效率。提高农产品追溯管理能力，支持第三方主体汇聚利用农产品的产地、生产、加工、质检等数据，支撑农产品追溯管理、精准营销等，增强消费者信任。推进产业链数据融通创新，支持第三方主体面向农业生产经营主体提供智慧种养、智慧捕捞、产销对接、疫病防治、行情信息、跨区作业等服务，打通生产、销售、加工等数据，提供一站式采购、供应链金融等服务。培育以需定产新模式，支持农业与商贸流通数据融合分析应用，鼓励电商平台、农产品批发市场、商超、物流企业等基于销售数据分析，向农产品生产端、加工端、消费端反馈农产品信息，提升农产品供需匹配能力。提升农业生产抗风险能力，支持在粮食、生猪、果蔬等领域，强化产能、运输、加工、贸易、消费等数据融合、分析、发布、应用，加强农业监测预警，为应对自然灾害、疫病传播、价格波动等影响提供支撑。
农业数据的应用和融合是提升农业生产数智化水平的关键。通过利用各种数据，如遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等，农业生产经营主体和相关服务企业可以实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式，提高农产品生产效率。
此外，数据的应用还可以提升农产品追溯管理能力，增强消费者信任。第三方主体可以利用农产品的产地、生产、加工、质检等数据，提供农产品追溯管理和精准营销等服务。
在产业链数据融通创新方面，通过打通生产、销售、加工等数据，支持第三方主体提供智慧种养、智慧捕捞、产销对接、疫病防治、行情信息、跨区作业等服务，可以更好地满足农业生产经营主体的需求。
培育以需定产新模式也是数据融合分析应用的一个重要方向。通过电商平台、农产品批发市场、商超、物流企业等基于销售数据分析，向农产品生产端、加工端、消费端反馈农产品信息，可以提升农产品供需匹配能力，优化资源配置。
最后，提升农业生产抗风险能力也是数据应用的重要方面。通过强化产能、运输、加工、贸易、消费等数据的融合、分析、发布和应用，可以加强农业监测预警，为应对自然灾害、疫病传播、价格波动等影响提供支撑。
总的来说，数据要素在现代农业中的应用和融合是提升农业生产数智化水平的关键。通过精准种植、养殖和捕捞等智慧农业作业方式，提升农产品追溯管理能力，推进产业链数据融通创新，培育以需定产新模式，以及提升农业生产抗风险能力等方面，数据要素在现代农业中的应用将为农业生产经营主体和相关服务企业提供强有力的支持。
（六）数据要素×商贸流通 拓展新消费，鼓励电商平台与各类商贸经营主体、相关服务企业深度融合，依托客流、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造集数据收集、分析、决策、精准推送和动态反馈的闭环消费生态，推进直播电商、即时电商等业态创新发展，支持各类商圈创新应用场景，培育数字生活消费方式。培育新业态，支持电子商务企业、国家电子商务示范基地、传统商贸流通企业加强数据融合，整合订单需求、物流、产能、供应链等数据，优化配置产业链资源，打造快速响应市场的产业协同创新生态。打造新品牌，支持电子商务企业、商贸企业依托订单数量、订单类型、人口分布等数据，主动对接生产企业、产业集群，加强产销对接、精准推送，助力打造特色品牌。推进国际化，在安全合规前提下，鼓励电子商务企业、现代流通企业、数字贸易龙头企业融合交易、物流、支付数据，支撑提升供应链综合服务、跨境身份认证、全球供应链融资等能力。
数据要素和商贸流通的融合，以拓展新消费、培育新业态、打造新品牌和推进国际化为目标，鼓励电商平台与各类商贸经营主体、相关服务企业深度融合，打造集数据收集、分析、决策、精准推送和动态反馈的闭环消费生态。
首先，电商平台可以利用市场环境数据，如客流、消费行为、交通状况、人文特征等，打造精准推送和动态反馈的闭环消费生态，推进直播电商、即时电商等业态创新发展，支持各类商圈创新应用场景，培育数字生活消费方式。
其次，电子商务企业、国家电子商务示范基地、传统商贸流通企业可以通过数据融合，整合订单需求、物流、产能、供应链等数据，优化配置产业链资源，打造快速响应市场的产业协同创新生态。
此外，电子商务企业、商贸企业可以利用订单数量、订单类型、人口分布等数据，主动对接生产企业、产业集群，加强产销对接、精准推送，助力打造特色品牌。
最后，在安全合规前提下，电子商务企业、现代流通企业、数字贸易龙头企业可以融合交易、物流、支付数据，提升供应链综合服务、跨境身份认证、全球供应链融资等能力，推进国际化。
总的来说，数据要素和商贸流通的融合可以为新消费、新业态、新品牌和国际化提供有力支持。
（七）数据要素×交通运输 提升多式联运效能，推进货运寄递数据、运单数据、结算数据、保险数据、货运跟踪数据等共享互认，实现托运人一次委托、费用一次结算、货物一次保险、多式联运经营人全程负责。推进航运贸易便利化，推动航运贸易数据与电子发票核验、经营主体身份核验、报关报检状态数据等的可信融合应用，加快推广电子提单、信用证、电子放货等业务应用。提升航运服务能力，支持海洋地理空间、卫星遥感、定位导航、气象等数据与船舶航行位置、水域、航速、装卸作业数据融合，创新商渔船防碰撞、航运路线规划、港口智慧安检等应用。挖掘数据复用价值，融合“两客一危”、网络货运等重点车辆数据，构建覆盖车辆营运行为、事故统计等高质量动态数据集，为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供数据支撑。支持交通运输龙头企业推进高质量数据集建设和复用，加强人工智能工具应用，助力企业提升运输效率。推进智能网联汽车创新发展，支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营试点，打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车创新服务、主动安全防控等水平。
数据要素在交通运输领域的应用，包括多式联运、航运贸易、航运服务、智能网联汽车等方面。
首先，多式联运中数据要素的应用，通过共享互认各类货运寄递数据，实现托运人一次委托、费用一次结算、货物一次保险、多式联运经营人全程负责，提高运输效率。
其次，强调了航运贸易便利化中数据要素的作用，推动航运贸易数据与电子发票核验、经营主体身份核验、报关报检状态数据等的可信融合应用，加快推广电子提单、信用证、电子放货等业务应用，提高贸易便利化水平。
第三，航运服务能力的提升，支持海洋地理空间、卫星遥感、定位导航、气象等数据与船舶航行位置、水域、航速、装卸作业数据融合，创新商渔船防碰撞、航运路线规划、港口智慧安检等应用，提高航运服务的安全性和效率。
此外，掘数据复用价值，融合“两客一危”、网络货运等重点车辆数据，构建覆盖车辆营运行为、事故统计等高质量动态数据集，为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供数据支撑。支持交通运输龙头企业推进高质量数据集建设和复用，加强人工智能工具应用，助力企业提升运输效率。
最后，智能网联汽车的创新发展，支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营试点，打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车创新服务、主动安全防控等水平。
总的来说，数据要素在交通运输领域的应用已经越来越广泛和深入，通过多式联运、航运贸易、航运服务、智能网联汽车等方面的应用，可以提高运输效率、贸易便利化水平、航运服务能力和智能汽车服务水平。
（八）数据要素×金融服务 提升金融服务水平，支持金融机构融合利用科技、环保、工商、税务、气象、消费、医疗、社保、农业农村、水电气等数据，加强主体识别，依法合规优化信贷业务管理和保险产品设计及承保理赔服务，提升实体经济金融服务水平。提高金融抗风险能力，推进数字金融发展，在依法安全合规前提下，推动金融信用数据和公共信用数据、商业信用数据共享共用和高效流通，支持金融机构间共享风控类数据，融合分析金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据，发挥金融科技和数据要素的驱动作用，支撑提升金融机构反欺诈、反洗钱能力，提高风险预警和防范水平。
数据要素和金融服务之间的关系，强调了数据要素在提升金融服务水平和抗风险能力方面的重要作用。
首先，指出金融机构可通过融合利用各种数据，如科技、环保、工商、税务等来加强主体识别，优化信贷业务管理和保险产品设计及承保理赔服务，从而提升实体经济金融服务水平。这表明数据要素可以为金融机构提供更全面、更准确的信息，帮助金融机构更好地服务实体经济。
其次，提到要提高金融抗风险能力，推进数字金融发展。在依法安全合规的前提下，推动金融信用数据和公共信用数据、商业信用数据的共享共用和高效流通。这不仅可以促进数据要素的流通和利用，还可以帮助金融机构更好地进行风险控制和预警防范。
最后，强调了数据要素和金融科技的融合作用。通过融合分析金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据，可以发挥金融科技和数据要素的驱动作用，支撑提升金融机构反欺诈、反洗钱能力，提高风险预警和防范水平。这表明数据要素和金融科技的结合可以为金融机构提供更加智能化、高效化的服务，提升金融服务的整体水平。
综上所述，数据要素在提升金融服务水平和抗风险能力方面具有重要作用。通过融合利用各种数据和金融科技，可以促进数据要素的流通和利用，提高金融机构的服务水平和风险控制能力，推动数字金融的发展。
（九）数据要素×科技创新 推动科学数据有序开放共享，促进重大科技基础设施、科技重大项目等产生的各类科学数据互联互通，支持和培育具有国际影响力的科学数据库建设，依托国家科学数据中心等平台强化高质量科学数据资源建设和场景应用。以科学数据助力前沿研究，面向基础学科，提供高质量科学数据资源与知识服务，驱动科学创新发现。以科学数据支撑技术创新，聚焦生物育种、新材料创制、药物研发等领域，以数智融合加速技术创新和产业升级。以科学数据支持大模型开发，深入挖掘各类科学数据和科技文献，通过细粒度知识抽取和多来源知识融合，构建科学知识资源底座，建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展人工智能大模型开发和训练。探索科研新范式，充分依托各类数据库与知识库，推进跨学科、跨领域协同创新，以数据驱动发现新规律，创造新知识，加速科学研究范式变革。
数据要素和科技创新在推动科学数据有序开放共享方面的作用。
首先，它强调了科学数据互联互通的重要性，包括重大科技基础设施和科技重大项目等产生的各类科学数据。通过强化高质量科学数据资源建设和场景应用，可以支持和培育具有国际影响力的科学数据库。
其次，科学数据可以助力前沿研究，提供高质量科学数据资源与知识服务，驱动科学创新发现。同时，科学数据也可以支撑技术创新，聚焦生物育种、新材料创制、药物研发等领域，以数智融合加速技术创新和产业升级。
此外，科学数据还可以支持大模型开发，通过构建科学知识资源底座和高质量语料库，支持开展人工智能大模型开发和训练。最后，探索科研新范式也是重要的一环，通过依托各类数据库与知识库，推进跨学科、跨领域协同创新，以数据驱动发现新规律，创造新知识，加速科学研究范式变革。
总之，数据要素和科技创新的结合可以推动科学数据的有序开放共享，促进科学研究和技术的创新发展。
（十）数据要素×文化旅游 培育文化创意新产品，推动文物、古籍、美术、戏曲剧种、非物质文化遗产、民族民间文艺等数据资源依法开放共享和交易流通，支持文化创意、旅游、展览等领域的经营主体加强数据开发利用，培育具有中国文化特色的产品和品牌。挖掘文化数据价值，贯通各类文化机构数据中心，关联形成中华文化数据库，鼓励依托市场化机制开发文化大模型。提升文物保护利用水平，促进文物病害数据、保护修复数据、安全监管数据、文物流通数据融合共享，支持实现文物保护修复、监测预警、精准管理、应急处置、阐释传播等功能。提升旅游服务水平，支持旅游经营主体共享气象、交通等数据，在合法合规前提下构建客群画像、城市画像等，优化旅游配套服务、一站式出行服务。提升旅游治理能力，支持文化和旅游场所共享公安、交通、气象、证照等数据，支撑“免证”购票、集聚人群监测预警、应急救援等。
数据要素和文化旅游的融合发展，强调数据开放共享、开发利用和数据价值挖掘在文化旅游领域的重要性。要点概括：
1.培育文化创意新产品：通过依法开放共享和交易流通文物、古籍、美术、戏曲剧种、非物质文化遗产、民族民间文艺等数据资源，支持文化创意、旅游、展览等领域的经营主体加强数据开发利用，培育具有中国文化特色的产品和品牌。
2.挖掘文化数据价值：贯通各类文化机构数据中心，关联形成中华文化数据库，鼓励依托市场化机制开发文化大模型。
3.提升文物保护利用水平：促进文物病害数据、保护修复数据、安全监管数据、文物流通数据融合共享，支持实现文物保护修复、监测预警、精准管理、应急处置等功能。
4.提升旅游服务水平：支持旅游经营主体共享气象、交通等数据，在合法合规前提下构建客群画像、城市画像等，优化旅游配套服务、一站式出行服务。
5.提升旅游治理能力：支持文化和旅游场所共享公安、交通、气象、证照等数据，支撑“免证”购票、集聚人群监测预警、应急救援等。
总之，突出了数据要素在文化旅游领域的重要作用，强调了数据开放共享和开发利用的必要性，为推动文化创意新产品培育、提升文物保护利用水平和旅游服务水平以及提升旅游治理能力提供了有力支持。
（十一）数据要素×医疗健康 提升群众就医便捷度，探索推进电子病历数据共享，在医疗机构间推广检查检验结果数据标准统一和共享互认。便捷医疗理赔结算，支持医疗机构基于信用数据开展先诊疗后付费就医。推动医保便民服务。依法依规探索推进医保与商业健康保险数据融合应用，提升保险服务水平，促进基本医保与商业健康保险协同发展。有序释放健康医疗数据价值，完善个人健康数据档案，融合体检、就诊、疾控等数据，创新基于数据驱动的职业病监测、公共卫生事件预警等公共服务模式。加强医疗数据融合创新，支持公立医疗机构在合法合规前提下向金融、养老等经营主体共享数据，支撑商业保险产品、疗养休养等服务产品精准设计，拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。提升中医药发展水平，加强中医药预防、治疗、康复等健康服务全流程的多源数据融合，支撑开展中医药疗效、药物相互作用、适应症、安全性等系统分析，推进中医药高质量发展。
数据要素和医疗健康的结合，可以提升群众的就医便捷度，推动医疗服务的创新和发展。以下是具体的实施建议：
1.推广电子病历数据共享：医疗机构之间可以共享患者的电子病历数据，实现快速、准确的诊断和治疗。这需要制定统一的数据标准，建立数据共享平台，并确保数据的安全和隐私保护。
2.便捷医疗理赔结算：基于信用数据，医疗机构可以开展先诊疗后付费的医疗服务模式，为患者提供更加便捷的医疗理赔结算服务。
3.推动医保便民服务：探索推进医保与商业健康保险数据融合应用，提升保险服务水平，促进基本医保与商业健康保险协同发展。这需要建立医保和商业保险的数据共享机制，提高数据的透明度和可信度。
4.有序释放健康医疗数据价值：通过融合多源数据，如体检、就诊、疾控等数据，创新基于数据驱动的职业病监测、公共卫生事件预警等公共服务模式。这需要建立统一的数据管理平台，实现数据的整合和利用。
5.加强医疗数据融合创新：支持公立医疗机构向金融、养老等经营主体共享数据，支撑商业保险产品、疗养休养等服务产品的精准设计。这需要建立数据共享的规则和机制，确保数据的安全和合规使用。
6.提升中医药发展水平：通过多源数据的融合，支持中医药预防、治疗、康复等健康服务全流程的高质量发展。这需要建立中医药数据的管理和使用规范，推进中医药数据的标准化和规范化。
总的来说，实现这些目标需要政府、医疗机构、保险公司等各方共同努力，建立完善的数据共享和管理机制，加强数据安全和隐私保护，推动医疗健康服务的创新和发展。
（十二）数据要素×应急管理 提升安全生产监管能力，探索利用电力、通信、遥感、消防等数据，实现对高危行业企业私挖盗采、明停暗开行为的精准监管和城市火灾的智能监测。鼓励社会保险企业围绕矿山、危险化学品等高危行业，研究建立安全生产责任保险评估模型，开发新险种，提高风险评估的精准性和科学性。提升自然灾害监测评估能力，利用铁塔、电力、气象等公共数据，研发自然灾害灾情监测评估模型，强化灾害风险精准预警研判能力。强化地震活动、地壳形变、地下流体等监测数据的融合分析，提升地震预测预警水平。提升应急协调共享能力，推动灾害事故、物资装备、特种作业人员、安全生产经营许可等数据跨区域共享共用，提高监管执法和救援处置协同联动效率。
如何利用数据要素提升应急管理能力和安全生产监管能力。具体来说，它提到了以下几点：
1.利用电力、通信、遥感、消防等数据实现对高危行业企业私挖盗采、明停暗开行为的精准监管和城市火灾的智能监测。
2.鼓励社会保险企业围绕矿山、危险化学品等高危行业，研究建立安全生产责任保险评估模型，开发新险种，提高风险评估的精准性和科学性。
3.利用铁塔、电力、气象等公共数据，研发自然灾害灾情监测评估模型，强化灾害风险精准预警研判能力。
4.强化地震活动、地壳形变、地下流体等监测数据的融合分析，提升地震预测预警水平。
5.推动灾害事故、物资装备、特种作业人员、安全生产经营许可等数据跨区域共享共用，提高监管执法和救援处置协同联动效率。
总的来说，强调了数据要素在应急管理和安全生产监管中的重要作用，并提出了利用不同类型的数据来提升相关能力的具体措施。
（十三）数据要素×气象服务 降低极端天气气候事件影响，支持经济社会、生态环境、自然资源、农业农村等数据与气象数据融合应用，实现集气候变化风险识别、风险评估、风险预警、风险转移的智能决策新模式，防范化解重点行业和产业气候风险。支持气象数据与城市规划、重大工程等建设数据深度融合，从源头防范和减轻极端天气和不利气象条件对规划和工程的影响。创新气象数据产品服务，支持金融企业融合应用气象数据，发展天气指数保险、天气衍生品和气候投融资新产品，为保险、期货等提供支撑。支持新能源企业降本增效，支持风能、太阳能企业融合应用气象数据，优化选址布局、设备运维、能源调度等。
数据要素和气象服务在多个领域的应用，包括经济社会、生态环境、自然资源、农业农村、城市规划、重大工程、金融企业、新能源企业等。
首先，数据要素和气象服务的融合应用可以实现智能决策新模式，防范化解重点行业和产业的气候风险。这种智能决策模式可以帮助识别、评估、预警和转移气候变化风险，从而更好地应对极端天气和不利气象条件的影响。
其次，气象数据与城市规划、重大工程建设等数据的深度融合，可以从源头上防范和减轻极端天气和不利气象条件对规划和工程的影响。这可以为城市规划和工程建设提供更可靠的气象保障，确保工程的安全和质量。
此外，创新的气象数据产品服务可以为金融企业提供支持。通过融合应用气象数据，金融企业可以发展天气指数保险、天气衍生品和气候投融资新产品，为保险、期货等提供支撑。这可以为金融企业提供更广泛的服务领域和更多的创新机会。
最后，气象数据还可以为新能源企业提供支持。风能、太阳能企业可以融合应用气象数据，优化选址布局、设备运维、能源调度等，从而降低成本和提高效益。这有助于推动新能源产业的发展，促进能源结构的优化和升级。
综上所述，数据要素和气象服务的融合应用在多个领域具有广泛的应用前景和价值。它可以提高产业效率，促进产业升级和创新发展，为社会经济发展提供强有力的支撑和保障。
（十四）数据要素×城市治理 优化城市管理方式，推动城市人、地、事、物、情、组织等多维度数据融通，支撑公共卫生、交通管理、公共安全、生态环境、基层治理、体育赛事等各领域场景应用，实现态势实时感知、风险智能研判、及时协同处置。支撑城市发展科学决策，支持利用城市时空基础、资源调查、规划管控、工程建设项目、物联网感知等数据，助力城市规划、建设、管理、服务等策略精细化、智能化。推进公共服务普惠化，深化公共数据的共享应用，深入推动就业、社保、健康、卫生、医疗、救助、养老、助残、托育等服务“指尖办”“网上办”“就近办”。加强区域协同治理，推动城市群数据打通和业务协同，实现经营主体注册登记、异地就医结算、养老保险互转等服务事项跨城通办。
数据要素在城市治理中的重要作用。通过多维度数据的融通，可以优化城市管理方式，实现态势实时感知、风险智能研判、及时协同处置，从而更好地支撑公共卫生、交通管理、公共安全、生态环境、基层治理、体育赛事等各领域场景应用。同时，数据要素还可以支持城市规划、建设、管理、服务等策略的精细化、智能化，推进公共服务普惠化，深化公共数据的共享应用，加强区域协同治理等。 具体来说，数据要素在城市治理中的应用可以包括以下几个方面：
1.态势实时感知：通过数据分析，可以实时感知城市运行的状态和态势，及时发现和解决潜在问题。
2.风险智能研判：通过对历史数据的分析，可以预测未来可能出现的风险和挑战，制定相应的应对策略。
3.及时协同处置：通过数据的共享和交换，可以及时发现和解决各种问题，提高城市管理的效率和协同性。
4.城市规划、建设、管理、服务策略的精细化、智能化：数据要素可以为城市规划、建设、管理、服务等策略提供科学依据和智能化支持。
5.公共服务普惠化：通过公共数据的共享和应用，可以提供更加便捷、高效的公共服务，满足市民的需求。
6.区域协同治理：通过城市群数据的打通和业务协同，可以实现跨城通办等服务事项，加强区域协同治理。
总的来说，数据要素已经成为城市治理的重要工具和资源，可以为城市的发展提供科学决策支持，推动城市管理的精细化、智能化和公共服务普惠化，加强区域协同治理。
（十五）数据要素×绿色低碳 提升生态环境治理精细化水平，推进气象、水利、交通、电力等数据融合应用，支撑气象和水文耦合预报、受灾分析、河湖岸线监测、突发水事件应急处置、重污染天气应对、城市水环境精细化管理等。加强生态环境公共数据融合创新，支持企业融合应用自有数据、生态环境公共数据等，优化环境风险评估，支撑环境污染责任保险设计和绿色信贷服务。提升能源利用效率，促进制造与能源数据融合创新，推动能源企业与高耗能企业打通订单、排产、用电等数据，支持能耗预测、多能互补、梯度定价等应用。提升废弃资源利用效率，汇聚固体废物收集、转移、利用、处置等各环节数据，促进产废、运输、资源化利用高效衔接，推动固废、危废资源化利用。提升碳排放管理水平，支持打通关键产品全生产周期的物料、辅料、能源等碳排放数据以及行业碳足迹数据，开展产品碳足迹测算与评价，引导企业节能降碳。
数据要素和绿色低碳的结合，可以为生态环境治理提供更精细化的支持。一些具体思考：
1.数据融合应用：通过融合气象、水利、交通、电力等数据，可以更准确地预测天气变化、评估水文情况、监测河湖岸线以及应对突发水事件等。这种跨部门的数据融合可以提高预警和应急响应的效率。
2.生态环境公共数据融合创新：整合公共数据和企业自有数据，可以为环境风险评估提供更全面的视角，进而优化环境污染责任保险设计和绿色信贷服务。
3.能源与制造数据融合：打通能源企业和高耗能企业的数据通道，可以实现能耗的精准预测和优化，推动多能互补和梯度定价等创新应用，提高能源利用效率。
4.废弃资源数据整合：通过整合固体废物的各个环节数据，实现产废、运输和资源化利用的高效衔接，推动固废、危废的资源化利用，提升废弃资源的再利用率。
四、强化保障支撑
（十六）提升数据供给水平 完善数据资源体系，在科研、文化、交通运输等领域，推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集。加大公共数据资源供给，在重点领域、相关区域组织开展公共数据授权运营，探索部省协同的公共数据授权机制。引导企业开放数据，鼓励市场力量挖掘商业数据价值，支持社会数据融合创新应用。健全标准体系，加强数据采集、管理等标准建设，协同推进行业标准制定。加强供给激励，制定完善数据内容采集、加工、流通、应用等不同环节相关主体的权益保护规则，在保护个人隐私前提下促进个人信息合理利用。
如何提升数据供给水平，通过完善数据资源体系、加大公共数据资源供给、引导企业开放数据、鼓励市场力量挖掘商业数据价值、支持社会数据融合创新应用、健全标准体系和加强供给激励等措施，来促进数据的采集、加工、流通和应用，从而推动人工智能等领域的创新发展。
在科研、文化、交通运输等领域，推动行业共性数据资源库建设，打造高质量的人工智能大模型训练数据集，可以促进这些领域的技术进步和创新。加大公共数据资源供给，探索部省协同的公共数据授权机制，可以促进政府数据的开放和利用，提高政府治理的透明度和效率。引导企业开放数据，鼓励市场力量挖掘商业数据价值，支持社会数据融合创新应用，可以促进数据流通和应用，推动数字经济和社会发展。
此外，健全标准体系和加强供给激励也是提升数据供给水平的重要措施。通过制定和推广数据采集、管理等标准，可以规范数据的管理和应用，提高数据的可用性和可信度。通过制定完善数据内容采集、加工、流通、应用等不同环节相关主体的权益保护规则，可以保护个人隐私和企业商业秘密，促进数据的合理利用和共享。
总之，提升数据供给水平是推动数字经济发展的关键因素之一。通过完善数据资源体系、加大公共数据资源供给、引导企业开放数据、鼓励市场力量挖掘商业数据价值、支持社会数据融合创新应用、健全标准体系和加强供给激励等措施，可以促进数据的采集、加工、流通和应用，推动人工智能等领域的创新发展，为数字经济发展提供强有力的支撑。
（十七）优化数据流通环境 提高交易流通效率，支持行业内企业联合制定数据流通规则、标准，聚焦业务需求促进数据合规流通，提高多主体间数据应用效率。鼓励交易场所强化合规管理，创新服务模式，打造服务生态，提升服务质量。打造安全可信流通环境，深化数据空间、隐私计算、联邦学习、区块链、数据沙箱等技术应用，探索建设重点行业和领域数据流通平台，增强数据利用可信、可控、可计量能力，促进数据合规高效流通使用。培育流通服务主体，鼓励地方政府因地制宜，通过新建或拓展既有园区功能等方式，建设数据特色园区、虚拟园区，推动数据商、第三方专业服务机构等协同发展。完善培育数据商的支持举措。促进数据有序跨境流动，对标国际高标准经贸规则，持续优化数据跨境流动监管措施，支持自由贸易试验区开展探索。
如何优化数据流通环境，以促进数据的合规高效流通使用。强调行业内部的企业联合制定数据流通规则和标准的重要性，以提高数据流通的效率。此外，它还鼓励交易场所强化合规管理，创新服务模式，打造服务生态，提升服务质量。
在技术方面，提到了应用数据空间、隐私计算、联邦学习、区块链、数据沙箱等技术，以打造安全可信的流通环境。这可以增强数据利用的可信、可控和可计量能力，从而促进数据的合规高效流通使用。
此外，还提到了培育流通服务主体的重要性，包括数据商和第三方专业服务机构等。地方政府也被鼓励因地制宜地采取措施，如建设数据特色园区或虚拟园区，以促进这些服务主体的协同发展。
最后，强调了促进数据有序跨境流动的重要性，并呼吁对标国际高标准经贸规则，持续优化数据跨境流动监管措施，特别是在自由贸易试验区进行探索。
总的来说，旨在提供一个全面的框架，以优化数据流通环境，促进数据的合规高效流通使用，同时也强调了技术应用、服务主体培育和跨境数据流动的重要性。
（十八）加强数据安全保障 落实数据安全法规制度，完善数据分类分级保护制度，落实网络安全等级保护、关键信息基础设施安全保护等制度，加强个人信息保护，提升数据安全保障水平。丰富数据安全产品，发展面向重点行业、重点领域的精细化、专业型数据安全产品，开发适合中小企业的解决方案和工具包，支持发展定制化、轻便化的个人数据安全防护产品。培育数据安全服务，鼓励数据安全企业开展基于云端的安全服务，有效提升数据安全水平。
1.落实数据安全法规制度：通过实施相关的法规和制度，为数据安全提供法律保障。
2.完善数据分类分级保护制度：对数据进行分类和分级，并采取相应的保护措施，以确保不同类型和级别的数据得到适当的保护。
3.落实网络安全等级保护、关键信息基础设施安全保护等制度：加强对关键信息基础设施和网络的安全保护，提高网络的整体安全水平。
4.加强个人信息保护：强化对个人信息的保护，防止个人信息被滥用或泄露。
5.提升数据安全保障水平：通过各种措施，提高数据的安全性和可靠性，确保数据的完整性和保密性。
6.丰富数据安全产品：发展多样化的数据安全产品，以满足不同行业和领域的需求。
7.发展面向重点行业、重点领域的精细化、专业型数据安全产品：针对重点行业和领域，开发更为专业和精细化的数据安全产品。
8.开发适合中小企业的解决方案工具箱：为中小企业提供合适的数据安全解决方案工具包，帮助提高数据安全水平。
9.支持发展定制化、轻便化的个人数据安全防护产品：为个人用户提供定制化和轻便化的数据安全防护产品，方便他们随时随地保护自己的数据安全。
10.培育数据安全服务：鼓励数据安全企业提供更优质的服务，以提高整个社会的数据安全水平。
总的来说，强调了数据安全的重要性，并提出了多个方面的措施来加强数据安全保障。
五、做好组织实施
（十九）加强组织领导 发挥数字经济发展部际联席会议制度作用，强化重点工作跟踪和任务落实，协调推进跨部门协作。行业主管部门要聚焦重点行业数据开发利用需求，细化落实行动计划的举措。地方数据管理部门要会同相关部门研究制定落实方案，因地制宜形成符合实际的数据要素应用实践，带动培育一批数据商和第三方专业服务机构，营造良好生态。
1.发挥数字经济发展部际联席会议制度作用：通过这个制度，可以加强各部门之间的协作，协调推进跨部门的工作。
2.强化重点工作跟踪和任务落实：通过跟踪和落实重点工作，可以确保行动计划的有效实施。
3.行业主管部门要聚焦重点行业数据开发利用需求：行业主管部门需要关注重点行业的数据开发利用需求，并采取措施满足这些需求。
4.地方数据管理部门要会同相关部门研究制定落实方案：地方数据管理部门需要与相关部门合作，制定具体的落实方案，以确保行动计划在地方层面的有效实施。
5.因地制宜形成符合实际的数据要素应用实践：在制定实施方案时，需要根据当地实际情况进行适当的调整，以形成符合实际的数据要素应用实践。
6.带动培育一批数据商和第三方专业服务机构：通过实施行动计划，可以培育一批数据商和第三方专业服务机构，从而形成良好的数据要素应用生态。
综上所述，加强组织领导在数字经济发展中的重要性，并提出了具体的措施来推动数据要素应用实践的发展。
（二十）开展试点工作 支持部门、地方协同开展政策性试点，聚焦重点行业和领域，结合场景需求，研究数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的落地举措，探索数据流通交易模式。鼓励各地方大胆探索、先行先试，加强模式创新，及时总结可复制推广的实践经验。推动企业按照国家统一的会计制度对数据资源进行会计处理。
其中涉及到的关键信息包括政策性试点、数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权、数据流通交易模式、模式创新、实践经验总结以及企业数据资源会计处理等。
具体来说，该试点工作将支持部门和地方协同开展，聚焦重点行业和领域，结合场景需求，研究数据资源分置的落地举措，探索数据流通交易模式。鼓励各地方大胆探索、先行先试，加强模式创新，及时总结可复制推广的实践经验。推动企业按照国家统一的会计制度对数据资源进行会计处理。
总体来说，旨在促进数据资源的合理利用和流通交易，同时也需要各方的积极参与和支持。通过政策性试点和模式创新，可以探索出适合实际情况的数据流通交易模式，推动数据资源的会计处理规范化，促进数据经济的发展。
（二十一）推动以赛促用 组织开展“数据要素×”大赛，聚焦重点行业和领域搭建专业竞赛平台，加强数据资源供给，激励社会各界共同挖掘市场需求，提升数据利用水平。支持各类企业参与赛事，加强大赛成果转化，孵化新技术、新产品，培育新模式、新业态，完善数据要素生态。
通过组织开展“数据要素×”大赛来推动数据要素的利用和产业发展。主要包括以下内容：
1.以赛促用：通过组织竞赛的形式，激励和促进数据要素的利用和创新。这不仅可以激发社会各界的参与和热情，还可以促进数据资源的供给和需求的匹配。
2.聚焦重点行业和领域：在大赛中，特别关注那些对数据需求强烈、利用潜力大的行业和领域，如金融、医疗、交通等，这样可以更有针对性地推动数据要素在这些领域的利用和发展。
3.加强数据资源供给：通过竞赛平台，鼓励更多企业和个人提供和分享数据资源，从而增加数据要素的供给，满足各种市场需求。
4.支持各类企业参与：不仅鼓励大型企业参与，也欢迎中小企业和创新团队参与，这样可以充分发挥各类企业的优势，共同推动数据要素的创新和发展。
5.加强大赛成果转化：对于在竞赛中产生的优秀成果和项目，提供支持和资源，帮助其转化为实际的产品和服务，实现商业化和产业化。
6.孵化新技术新产品：通过竞赛和后续支持，促进新技术的研发和产品的创新，从而推动数据要素产业的升级和发展。
7.培育新模式、新业态：在竞赛过程中和之后，积极探索和培育新的商业模式和产业形态，以适应和引领数据要素产业的发展趋势。
8.完善数据要素生态：通过上述的一系列措施，旨在建立一个完善的、充满活力的数据要素生态，包括数据的供给、需求、创新、应用等各个方面。
总的来说，通过竞赛形式推动数据要素的利用、创新和产业发展的蓝图，强调了各方参与、成果转化、新技术的孵化和新模式的培育等多个方面。
（二十二）加强资金支持 实施“数据要素×”试点工程，统筹利用中央预算内投资和其他各类资金加大支持力度。鼓励金融机构按照市场化原则加大信贷支持力度，优化金融服务。依法合规探索多元化投融资模式，发挥相关引导基金、产业基金作用，引导和鼓励各类社会资本投向数据产业。支持数据商上市融资。
1.实施“数据要素×”试点工程，统筹利用中央预算内投资和其他各类资金加大支持力度。这意味着政府可以制定具体的投资计划，并利用各种资金来源来加大对数据产业的支持。
2.鼓励金融机构按照市场化原则加大信贷支持力度，优化金融服务。这意味着政府可以鼓励金融机构为数据产业提供更多的贷款服务，并优化相关的金融服务，以帮助数据产业更好地发展。
3.依法合规探索多元化投融资模式，发挥相关引导基金、产业基金作用，引导和鼓励各类社会资本投向数据产业。这意味着政府可以探索多元化的投融资模式，利用各种基金来引导和鼓励社会资本流向数据产业。
4.支持数据商上市融资。这意味着政府可以支持数据商通过上市的方式进行融资，从而获得更多的资金支持。
总的来说，政府可以通过多种方式来加强资金支持，以促进数据产业的发展。
（二十三）加强宣传推广 开展数据要素应用典型案例评选，遴选一批典型应用。依托数字中国建设峰会及各类数据要素相关会议、论坛和活动等，积极发布典型案例，促进经验分享和交流合作。各地方数据管理部门要深入挖掘数据要素应用好经验、好做法，充分利用各类新闻媒体，加大宣传力度，提升影响力。
1.开展数据要素应用典型案例评选：遴选出一批具有代表性的数据要素应用案例，来促进数据要素应用的推广和应用。
2.发布典型案例：依托数字中国建设峰会及各类数据要素相关会议、论坛和活动等平台，积极发布和分享这些典型案例，促进经验分享和交流合作。
3.加大宣传力度：各地方数据管理部门需要深入挖掘数据要素应用的好经验、好做法，并利用各类新闻媒体进行宣传，提升数据要素应用的影响力。
通过这些措施，可以更好地推广数据要素应用，促进数字化经济的发展。同时，也能提高人们对数据要素的认识和应用水平，推动数字化转型的进程。