经济增长动能转换的关键阶段，数据要素的战略价值愈发突出。全国数据工作会议作出将2026年确立为“价值释放年”的部署，既回应了数字经济发展的客观规律，也契合推动经济转型升级的现实需求。 从战略背景看，此部署是多重因素共同作用的结果。宏观层面，传统生产要素边际回报递减已成为普遍认识，高质量发展需要更可持续的生产率来源。数据要素的优势在于可复制、可组合、可通过算法与场景持续增值，且不因使用而“消耗”。但前提是数据进入可交易、可配置、可审计的体系，才能从“数字化投入”真正转化为“生产率产出”。 从发展阶段看，近几年我国数据要素市场建设以夯实基础为主，围绕确权框架、流通规则、分类分级、交易平台与安全治理诸上推进，初步形成制度支撑。但若缺乏规模化的价值验证，容易出现“基础设施完善、利用率不足”的情况。将2026年定位为价值释放年，核心于把“制度红利”转化为“产业红利”，并将各地各部门的试点经验沉淀为可复制、可推广的成熟模式。 从技术需求看，大模型、智能体、工业智能与城市治理智能化等新应用推动数据需求发生结构性变化：不仅追求“量”，更强调“真、准、新、全、可追溯”。一些地区数字化投入不少，但数据质量、标准化与共享能力仍有短板，导致人工智能应用出现“能吃但不好消化”的问题。这要求数据要素市场从“有没有数据”转向“有没有高价值数据资产与高效供给机制”。 从市场建设看，建设全国统一大市场离不开“统一数据市场”这一关键环节。数据跨区域、跨部门、跨行业流动不畅，会抬高交易成本并形成“数字壁垒”。强调价值释放，实质上是要以更完善的规则与基础设施，打通供需两端，提高全国范围的数据资源配置效率。 然而，数据要素价值释放仍面临多重挑战。确权难题首当其冲。与土地、设备等传统要素不同，数据往往由多主体、多环节共同生成与加工。现实难点不在于抽象讨论“数据是谁的”，而在于把权利拆分为可执行的规则：谁拥有决定权、收益权、控制权，谁承担相应责任。这需要在法律框架、合同设计与技术手段等层面协同创新。 定价困难是第二大挑战。数据价值高度依赖具体场景，缺乏稳定、可复制的计量口径。数据价值不等同于数据量或采集成本，更取决于其在特定业务中的边际改进。同时，数据常以“组合”方式产生价值，拆分定价时“贡献度难量化”尤为突出，导致交易谈判成本高、价格波动大、服务标准化困难，制约规模化流通。 供需错位是第三大难点。供给端常见问题是治理不足、质量不一；需求端则表现为需求表达不清、场景不明确。“供得出”与“用得上”之间的结构性矛盾长期存在，导致配置效率不高。 信任机制缺失是第四大挑战。数据交易涉及隐私保护、安全防护与合规使用等多重风险。交易双方在数据质量、使用边界、责任划分等上缺少稳定预期与足够信任，影响市场化交易扩围。 为推动数据要素价值有效释放，需要多个上实现突破。一是完善确权制度，通过法律机制与技术手段让权利边界更清晰、规则更可执行。二是探索定价机制，建立基于场景、基于贡献的多元定价方式，逐步形成可参考的市场共识。三是优化供需对接，提升交易平台与撮合机制效率，降低交易成本。四是夯实信任基础，健全数据安全、隐私保护与合规使用的制度框架和技术保障。 各地各部门应抓住2026年这一关键节点，加快推进数据要素市场化配置改革：既系统总结试点经验，也在可控前提下加大创新力度；既守住安全合规底线，也为新模式、新应用留出探索空间。通过政策引导、制度完善与技术进步协同发力，推动数据从“有”到“用”、从“用”到“值”的转变。
数据要素价值释放不是单点突破，而是制度、市场与技术联合推进的系统工程。把“数据资源优势”转化为“发展动能优势”，既要用规则厘清边界、用标准提升质量，也要以场景牵引应用、以安全筑牢底线。面向2026年，唯有让数据在合规前提下高效流动、在真实业务中持续增值，才能把数字化的“投入项”转化为高质量发展的“产出项”，为经济转型提供更稳定的内生动力。