记者6月5日从国家数据局了解到，我国将在北京、浙江、安徽等地部署建设10个国家数据要素综合试验区，支持各地在培育经营主体、繁荣壮大数据市场等方面开展先行先试，全面释放实体经济和数字经济融合效能。（来源央视新闻）

　　我国部署建设10个国家数据要素综合试验区，是推动数据要素市场化配置改革、促进数字经济与实体经济深度融合的重要举措。这一战略布局以北京、浙江、安徽等地为核心，旨在通过先行先试探索数据要素市场化发展的新路径，为全国数据要素市场建设提供可复制、可推广的经验。以下从试验区建设背景、核心任务及预期成效三方面展开分析：

　　一、试验区建设的战略背景

　　当前，数据已成为推动经济社会发展的关键生产要素。我国数据资源丰富，但数据要素市场化配置仍面临制度不健全、流通机制不完善、安全保障不足等问题。通过在部分地区建设综合试验区，能够集中力量突破数据产权界定、流通交易规则、收益分配机制等关键瓶颈，为全国数据要素市场建设积累经验。例如，北京作为科技创新中心，具备数据资源集聚和技术创新优势；浙江以数字经济为特色，在数据交易平台建设方面已有探索；安徽则依托长三角一体化战略，在数据要素跨区域流通方面具有潜力。

　　二、试验区的核心任务

　　培育经营主体

　　试验区将重点支持数据采集、存储、加工、分析、交易等全链条企业发展，培育一批数据服务商、数商及数据经纪人。例如，北京已提出支持企业依托合法数据开发衍生数据产品，并通过共享开放、资源置换等方式扩大数据供给；浙江杭州高新区（滨江）计划集聚一批专业服务机构，打造基石数商矩阵和星火数商梯队。

　　繁荣壮大数据市场

　　试验区将探索建立数据交易场所、离岸数据交易中心等多元化市场体系，完善数据定价、评估、结算等机制。北京国际大数据交易所已强化规则引领，提升定价能力，构建交易生态；安徽则计划推动公共数据资源授权运营，建立全域数据资源枢纽调度体系。

　　释放融合效能

　　试验区将推动数据要素在实体经济中的深度应用，促进产业数字化转型。例如，安徽芜湖数据中心集群重点项目将服务于工业制造、能源电力等领域；温州数安港通过数据产品赋能城市交通，使高峰期平均拥堵时间缩短24%。

　　三、试验区建设的预期成效

　　制度创新突破

　　试验区将率先探索数据产权结构性分置、收益分配机制、安全治理等制度创新。例如，北京计划建立“由市场评价贡献、按贡献决定报酬”的数据收益分配机制；安徽将制定分行业数据流通合规指引，强化安全治理。

　　市场生态完善

　　试验区将形成数据要素市场的基础设施、技术标准、服务平台等完整生态。例如，浙江计划构建“1+2+6+N”高能级创新平台体系；安徽将推进国家数据标注基地、可信数据空间等试点任务。

　　经济赋能效应

　　试验区将通过数据要素与实体经济融合，推动产业升级和效率提升。例如，北京计划到2029年实现数据要素顺畅流动、高效配置，成为城市竞争新优势；温州数安港2024年数据交易服务额已突破50亿元，2025年一季度签约6家数据基础设施承建单位，加速示范园区建设。

　　四、试验区建设的挑战与对策

　　数据安全与隐私保护

　　需建立健全数据流通安全、责任界定等机制。例如，温州数安港成立数据安全合规委员会，集结法律、技术、安全等领域专家，为数据企业提供合规指导。

　　跨区域协同机制

　　需加强试验区之间的数据共享与标准互认。例如，安徽计划推动与国家部委、央企总部建立数据合作机制，形成部市协同授权运营模式。

　　长效激励机制

　　需通过政策扶持、资金引导等方式激发市场主体活力。例如，北京提出支持数据要素综合性立法，围绕重点行业制定特色创新制度。

　　我国部署建设10个国家数据要素综合试验区，是推动数据要素市场化配置改革的关键一步。通过先行先试，试验区将在制度创新、市场培育、融合赋能等方面取得突破，为全国数据要素市场建设提供示范。未来，需进一步强化数据安全保障、跨区域协同及长效激励机制，确保试验区建设取得实效，全面释放数据要素对经济社会发展的赋能作用。

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