原标题：数据治理要加强政策与技术协同、政产学各方联动、国际交流合作，本文由媒体滚动发布，现在由科技之家小编2022年11月20日转载分享。

　　当前，数字经济正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量，也正成为加速改变人类社会、推动数字文明构建的重要基础。数字经济的关键生产要素是数字化的数据，数字经济治理的核心是数据治理。我国先后出台和实施了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等重要法律法规，数据治理规则体系开始初步建立。法律法规的颁布同时也引起了国内外各界的广泛关注。这些法律法规的出台仅仅搭建了基本制度和框架，法律的实施将不可避免深度涉及数据的治理。数据治理各方面均面临许多关键问题，值得政府、研究机构和相关行业专家深入探讨。

　　数据治理涵盖数据的整个生命周期，既包括数据的收集、传输和存储，也包括数据的处理、应用和消亡。因此，换个角度来说，数据治理的范畴不仅仅包括数据本身，还包括加工处理数据的算法和数据分析结果的智能化应用。数据治理不仅涵盖数据的数字化、网络化和智能化三个阶段，还包括每个阶段涉及的政策、技术和产业等多个方面。数据治理的重点包括统一的标识空间、清晰的权属确认、可控的使用授权、完善的隐私保护、明确的交易规则，以及支撑上述治理要求的伦理规则、技术和系统平台等。

　　做好数据治理，盘活数据要素，是发展数字经济的关键核心，需要从以下三方面开展数据治理相关工作。

　　第一，要加强数据治理政策研究和技术研发协同工作。数据治理政策一定要与数据治理技术相结合。数据作为一种生产要素非常特殊，和传统要素不同，它对技术系统和平台有非常强的依赖性。所以在做数据治理相关工作时，政策研究和技术研发方面存在协同的问题。土地、资本、劳动力等传统要素的存在、流通及利用可以不依赖于任何特定的技术系统和平台。但是，数据的全生命周期都依赖于技术系统和平台，数据本身也是技术系统和平台运行的结果，数据无法独立于技术系统和设备平台而存在。同时，随着技术的发展，对数据的存储、利用、分析等也会发生变化，会反作用于数据治理政策。从这个角度来看，我们在开展数据治理研究时要把政策和技术结合起来考虑，在构建数据治理基础架构时要同时关注政策和技术两个维度。

　　第二，应关注数据从生产到流通各环节的参与方，加强“政产学研用”各方联动，搭建良好的数据要素生态。借鉴互联网治理的多利益相关方模式，充分发挥平台作用，探索数据治理新模式。数据从生产到流通、利用等各个环节一般是由多参与者协同完成，并让数据广泛存在于终端、网络、平台、系统之中且处于多方控制之下，数据带来的益处和不利可以涉及每一方，良好的数据要素生态或数字经济生态需要各方携手共建。

　　中国不仅是数据大国，更是对数据要素最为重视的国家之一。中国明确提出数据作为关键生产要素，宏观经济部门正在大力推进，政策市场环境利好，且具备强需求、强增长的愿望。正是如此，政府部门、企业界、学术界等需要紧密合作，通过实践探索建立一套囊括政策和技术核心问题，实现产品和产业标准化、具有全球价值的发展模式。只有做好数据治理、构建好数据要素生态，才能谈到数据资源要素的盘活和激活。

　　从数据生产到流通各环节涉及多方参与，套用传统的治理方式不一定奏效。例如，当前备受关注的互联网平台自治理问题，庞大的用户群体累积了庞大的数据量，平台如何在治理中发挥关键作用，是值得深入探讨的。此外，数据交易是贯穿互联网的核心价值，从互联网诞生伊始的模式就是一种数据交换和数据交易，并不是到今天建交易所才产生的交换和交易。在传统互联网领域有一种治理模式叫多利益相关方模式，要求充分发挥行业的作用。虽然这个模式不能简单套用到数据治理上，但借鉴过去成功的经验，发挥产业的作用至关重要。多利益相关方模式里大量数据并不掌握在政府手里，因此政府在监管过程中和平台、私营部门的协作非常关键。

　　第三，要做好各国之间数据治理规则的比较分析以及与通行国际规则的差距分析工作，进一步加强数字经济治理国际交流和合作。数据治理不是一国之事，一定存在跨境的问题。数据治理已经成为全球主要国家和地区关注的焦点议题，世界各国纷纷出台数据治理规则并不断加强监管，迄今为止已经有147个经济体出台了数据治理方面的法律法规。美国、欧盟和中国三大经济体对全球影响非常大，而且每一个经济体都在构建自己的“朋友圈”。中国在新发布的《数据安全法》《个人信息保护法》中也有类似措施，这将必然形成一定的规则“朋友圈”。虽然各经济体都在着力构建数据治理规则、做好数据安全保护、大力发展数字经济，但其重点、规则、方法、路径等不尽相同，为从业者尤其是跨国企业开展业务带来了巨大的合规挑战和成本。

　　因此，我们需要对各国数据治理的规则、理念进行系统梳理、分析和总结，寻求各国数据治理规则冲突与全球性公共数据平台差异的解决之道，寻找“最大公约数”，进一步加强数字经济治理国际交流和合作。

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