摘要：城市是数据要素市场化配置的典型应用主体和核心载体。当前，在城市全域数字化转型的背景下，数据要素新兴市场的建设和发展亟需探索长效运营的理论机制和运营模式，以解决供需平衡、价值实现、有效监管等问题。提出了包括发展理念、流通模式、建设思路、建设保障等方面在内的城市数据要素市场建设目标，构建了基于数据价值链、数据产业链和数据监管链“三链融合”的“城市数据空间”实现路径，并进一步探索了城市数据要素市场建设长效化运营体系的建设路径，通过打造三级联动、多元主体参与的城市数据要素市场体系，以及结果导向型数据要素城市微型集聚区载体等方式创新长效运营模式，从而促进城市数据要素市场可持续健康发展。
关键词：城市数字化;数字化转型;数据要素市场;智慧城市;数字经济;
一、问题提出
城市作为数字中国建设的关键载体，其数字化转型与智慧化发展对于构筑城市竞争新优势和推动治理现代化至关重要。
2024年5月，国家发展改革委、国家数据局、财政部、自然资源部联合发布的《关于深化智慧城市发展 推进城市全域数字化转型的指导意见》强调了全域数字化转型对智慧城市发展的重要性。数字经济与智慧城市在新时期呈现共生关系，数字经济驱动智慧城市建设，而智慧城市则为数字经济发展提供应用场景和验证平台。
智慧城市建设的重点在于推动业务数字化和数字化转型，在此过程中积累了大量数据资源。2024年11月，国家数据局发布了《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，旨在通过培育包括城市可信数据空间在内的五大可信数据空间，推动构建城市数据资源体系，支撑城市建设、运营、治理体制改革，加快城市全域数字化转型。
如何有效挖掘数据的应用价值，提升城市数字化转型的整体性、系统性、协同性，成为当前的核心发展理念。全域数字化转型要求将数据融通的开发利用贯穿城市规划、建设、管理、服务、运行全过程，实现技术架构重塑、管理流程变革。
为实现城市数字化转型，需建设完善的数据基础设施和构建完备的数据要素赋能体系。同时，针对智慧城市“重建设、轻运营”的问题，需从运营体系、运营机制和运维方式上弥补不足，打造兼顾城市治理现代化与产业体系现代化的智慧城市升级版。整体上，城市数据要素市场高质量发展面临长效化运营的困难和挑战。
目前，我国已初步搭建了数据要素市场建设的基础制度框架、明确了数据要素市场授权运营的基本形态，初步建设了较为全面的数商生态体系，有效推动了数据要素有效供给、高效流通和“数据要素×”场景落地，逐步探索数据资产化入表和资本化创新业务。
结合智慧城市建设现状和未来全域数字化转型战略布局要求，数据要素市场长效化运营体系存在市场建设目标不明确、“政府-市场”协调机制不清晰、运营体系不健全、长效运营激励保障缺乏、数据增值模式单一等问题。基于以上背景，以城市为载体，重点分析城市数据要素流通体系目标取向、建设路径、长效化运营模式及挑战。
通过深入理解数字经济、数据要素与智慧城市的关系，解构城市全域数字化转型下数据要素市场建设目标及建设路径；探索如何以城市为关键载体平台，发展三级联动、多元主体共同参与的数据要素市场建设思路；尝试提出城市全域数字化转型视角下数据要素市场长效化运营体系和城市数据要素价值化发展路径，以期全方位加快城市数字化转型和提升可持续发展能力。
二、全域数字化转型、智慧城市与数据要素市场研究回顾
随着国家顶层设计不断完善、地方政策密集出台，加快探索数据流通新模式、创新应用驱动新场景，保障数据要素价值的持续释放正成为推动城市数字化转型升级的新动能。下文从全域数字化转型、智慧城市建设与数据要素市场的关系以及数据要素市场化运营现状等方面进行文献梳理。
（一）全域数字化转型相关研究
数字化转型是各行业均能实现可持续发展的策略变革过程，经历了数字化转换、升级及转型等阶段，具体包括技术升级、业务流程重构和业务模式创新等方面。“全域”可界定为全方位、多领域、跨界域，全域数字化转型作为全新概念，是基于数字经济和数字化改革实践的新形态和新模式。刘祺认为要实现全域数字化转型，应充分发挥数据要素作用，以数据赋能数字化生产力，以平台化组织形式变革生产关系，整合并最大化利用数字资源，实现价值创造方式的变革。
同时，融合数字中国建设思路，整体推进全领域数字化变革。从已有的创新实践来看，上海坚持全方位赋能，构建数据驱动的基本框架，构筑全新的数据要素体系、数字技术体系和城市数字底座。广东省在推行数字政府整体性改革的基础上，聚焦数字技术创新、新型基础设施建设、数据要素配置等环节，构建多方参与的数字化协同治理体系。国内的理论研究及实践对数字化改革产生一定助力，诸多政策和文献也强调了数据要素在数字化转型过程中的关键性作用，但结合数据要素市场改革的城市数字化转型框架仍有待构架，尚未就如何协同推进城市层面的“全域数字化转型”和数据要素市场的长效化运营思路这一议题展开系统性思考。
（二）智慧城市建设与数据要素
在数字化发展背景下，可将数据定义为依托数字化手段收集、处理、分析和应用的各类信息，是智慧城市运行的基础，可通过创新驱动、优化资源配置和提升决策效率等路径为城市发展、社会进步以及现代化治理提供科学依据和数智化治理思路。
建设新型智慧城市、推动城市数字化转型升级的目标之一就是打破信息孤岛和数据分割，加快数据流通、共享和融合，将数据要素转化为新质生产力。特别是人工智能技术的应用，可实现对数据的智能、协同、高效应用。数据处理智能化作为智慧城市的主要特征，为智慧城市建设提供即时、多样且丰富的数据信息资源的同时，可以进一步优化、迭代智慧城市技术服务能力。
随着智慧城市物联感知范围和智能应用的不断扩大和增加，政务数据、公共数据获取范围也不断扩大，从政府到企业各环节主体也逐渐丰富，涉及数据中心、数据供给方、数据管理方、数据运营方、数据需求者等多个角色，需要构建一体化、一站式的数据开放共享平台，并完善其功能模型和数据治理机制。智慧城市建设过程中形成的海量数据（维权）需要依托场景应用，其优势和潜力才能激活和释放。
但目前智慧城市的数字技术、应用设计与城市实际需求存在一定错位和脱节，使得智慧城市的社会治理功能未得到充分发挥和施展，同时限制和阻碍政务数据以及公共数据潜力发挥，应形成智慧城市和数据要素市场充分融合、自我更新、持续发展的良性生态系统，充分激活和挖掘数据要素市场的活力，提升城市治理和服务创新能力的广度和深度。
当然，大数据技术、元宇宙等前沿技术的利用与开发为智慧城市建设和运营带来更多的实现路径和可能性，基于高频、高维数据场景应用的技术解决方案必不是唯一和区域性的，需要不断在城市场景中进行完善和迭代，进而在所有城市系统中完成流程再造、产品优化及产业生态形成，这是开展顶层设计和规划的意义之所在。
新型智慧城市建设要结合并围绕数据资产化、资本化过程、构建相应的数据生态系统，重点完善数据聚合、处理、制度保障和市场机制等方面。肖玉贤从政务数据入手，提出了“数据制度建设-创新体系-实践活动”长效运营机制，可满足城市各领域场景一体化态势的发展需求，实现政企价值共创。匡亚林采用模糊集定性比较分析得出技术、组织和环境是实现大数据视角下城市运营能力提升的必要条件和核心路径。
崔庆宏等以山东省为例，提出需要充分整合多源和多维数据，通过构建数据资源共享系统促进城市运行的智能化与高效互联。智慧城市作为数据要素的应用主体和经济载体，未来应以城市场景建设为抓手，构建数据要素应用体系，重点开发数据应用场景，全面实现公共数据资产化管理，形成以数据为主，以场景、资本和供应链为辅的数据招商新模式。
（三）数据要素市场运营
数据要素市场化是激活各类市场经济主体活力、实现数据经济社会价值、构建数据资源体系，进而推进城市数字化转型的关键和核心环节。
目前，在实践层面，对于数据要素市场化运营思路的探索比较多元，汤奇峰充分借鉴欧洲数据空间体系提出了打造中国特色的公共数据运营和开发利用模式。陈兵和赵秉元从流通交易的视角提出，要探索建立管理集中和运营分散的数据要素市场。
通过整合各类数据交易中心、平台和设立全国性的数据交易所；要将数据要素市场建设和管理的权力收归政府部门，提升运营效率。对数据要素市场化平台运营实行分散化布局，由政府部门统一牵头，在各地区均衡布局数据登记、评估、定价以及交易撮合等多个系统，形成全国一体化的数据要素市场化运营体系。上述运营思路的核心仍是数据产品与服务的价值释放，需要遵循要素融合发展的实现路径，即数据要素的价值实现需要通过数据流通利用、政企数据融合、各类生产要素协同联动等方式来推进，而以城市全域数字化转型为理念的要素融合发展依托于智慧城市建设背景下的应用场景实现。
根据上述分析可知，数据要素作为数字经济深化发展的核心引擎，已成为推动城市全域数字化转型的重要支撑。在数据要素市场建设领域的广泛研究与探索，已逐步形成了较为系统的理论体系和实践模式，但多侧重于宏观层面的制度设计和探讨，缺乏针对城市侧可落地的实施方案。在城市数字化转型的背景下，如何进一步突破数据要素市场建设面临的障碍、构建符合城市发展需求的数据要素市场长效化运营体系，尚需进一步深入研究。因此，从智慧城市建设这一应用场景实际出发进行落地研究，构建城市侧数据要素市场长效化运营思路，具有重要的现实意义和理论价值。
在研究内容方面，首先从机理分析入手，提出城市数据要素市场建设的多维目标和“三链”空间运行体系，以全业务流程覆盖的城市创新载体和数据要素业务落地抓手，以多元参与、协同共治的市场治理格局的数据要素市场机理分析为突破点，就运营体系的路径探索以及政策建议等方面进行论述。期望为城市数据要素市场的长效化运营提供理论支持和实践指导，推动数据要素在城市数字化转型中的高效配置和充分利用，助力城市实现高质量发展。
三、城市全域数字化转型下数据要素市场的建设目标
数据要素作为智慧城市全域数字化转型发展过程中必不可少的新型生产要素和激活赋能新质生产力潜力的先进驱动力，数据的高效融通、深入利用是深化智慧城市建设的关键环节，将数据要素融入社会价值创造过程中，推动产业发展向智能化、高级化方向转型，为数字经济时代生产力的进一步解放和发展注入强大动力，并引领未来生产关系领域的深刻变革。
在城市全域数字化转型的推动下，数据资源的丰富性和数据产业的成熟度都将带来蓬勃发展。如何正确而全面地剖析当下数据要素市场现状，并提出未来数据要素市场的发展目标（参见图1），是本章探讨的核心问题。
伴随智慧城市大规模增量建设的逐步放缓，如何通过技术和管理等多种手段推动智慧城市存量提质改造和增量结构调整，是未来发展中两大关键核心任务，其中数据作为新要素在城市未来全域数字化转型发展过程中的关键基础资源作用将日益明显，以城市为关键载体平台发展数据要素市场至关重要。
结合智慧城市未来新发展格局的建设思路，为了确保多层次、多主体数据要素市场实现健康、高质量的发展，加快数据要素的有效供给、高效流通和价值释放，需要不断提升数据要素市场配置效率和长效运营保障能力体系建设，充分挖掘并释放数据要素的潜在价值，高效赋能和有效支撑城市全域数字化转型。基于此，需要从发展理念、建设思路、流通模式、建设保障等维度明确城市数据要素市场构建的目标取向。
⒈发展理念：从项目建设向长效运营转变，从单一服务向复合多元转变
数据要素市场建设是一个长期、系统且复杂的工程，它不仅涉及数据的收集、处理和流通，还包括数据的治理、安全保护以及市场机制的建立等多个方面。结合数字化转型的长期目标，城市需将数据要素市场的发展从短期的项目投入转向长期运营机制的构建。这要求我们在完善数据采集、存储、处理和分析等技术平台的基础上，建立健全的数据治理机制，确保数据的质量、安全和可用性。
同时，推动市场化运营机制的完善，鼓励技术创新与应用，形成活跃的数据要素市场。通过构建覆盖数据全生命周期的管理体系，确保数据要素市场的健康、稳定和高效运行。
在服务模式上，各城市需从单一的数据提供和使用向复合多元的服务体系转变。这包括引入数据经纪商、加工服务商、运营服务商等多元市场参与主体，提供从数据存储、处理到数据咨询、解决方案定制、产品开发、交易等全方位服务。同时，推动数据业务模式的创新，如数据即服务（DaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）等，以满足不同行业和客户的需求。通过深化数据在各行各业的应用，推动行业数字化转型，提供更加专业化和定制化的服务。
特别是在推动行业数字化转型方面，各城市需结合本地产业特点和市场需求，精准赋能数据要素市场。在金融、医疗、交通、教育等领域深化数据应用，通过市场调研和数据分析，更精准地理解市场需求，提供符合市场趋势和用户需求的复合型服务。同时，推动数据与其他生产要素的深度融合，提升全要素生产率，促进经济高质量发展。
为适应服务多元化的趋势，各城市需不断更新和完善数据要素市场的政策法规。这包括规范新兴服务模式、保护消费者权益、促进市场健康发展等方面的内容。同时，构建全覆盖的数据要素市场制度执行监督机制，确保政策的落地执行和市场的规范运行。通过加强监管和行业自律，防止数据滥用和数据泄露，维护市场秩序。
⒉建设思路：从供给主导向供需两端转变，构建场景驱动的数据要素赋能体系
随着城市全域数字化转型的深入推进，数据要素市场在城市发展中扮演着越来越重要的角色。为实现数据要素市场的可持续发展，必须从供给主导向供需两端平衡转变，构建场景驱动的数据要素赋能体系。各城市应根据自身特点和发展需求，明确数据要素市场的定位和发展方向。通过梳理城市数据资源，识别优势数据和潜力数据领域，确定数据要素市场的重点发展领域和优先应用场景。
在早期的数据供给主导阶段，数据要素市场主要由供给方推动，且拥有大量数据资源的企业和政府部门是数据供应者，能够决定数据的类型、质量和价格，而需求方的选择空间较小，往往处于被动接受的位置。随着企业和消费者对个性化、精准化服务的需求，以及大数据、云计算、人工智能等技术的发展带来数据处理和分析成本的降低，数据的应用场景日益广泛，从企业运营、产品开发到公共服务、科学研究等各个领域，对数据的需求量和质量要求都在不断提高，这种需求的增长促使市场开始关注如何更有效地匹配数据的供需关系，需求方的角色逐渐被强化，开始根据自身需求主动寻求和定制数据产品，推动数据要素市场向更加个性化和多样化的方向发展，市场开始向供需两端共同推动的模式转变。
在场景驱动的数据要素市场发展思路引导下，针对不同的数据类型和应用需求，市场能够提供更加精细化的服务，满足多样化的数据需求，数据价值的实现应当紧密关联具体的应用场景，以此来最大化数据的经济效益和社会效益，助推城市全域数字化转型。
首先，根据场景需求，收集和整合相关的数据资源，进行数据清洗、去重、标准化等操作，以及遵循相关法律法规，采取加密、脱敏、匿名化等措施，使其符合场景应用的要求；其次，针对特定场景，开发或选择合适的分析模型和算法，如机器学习、深度学习、数据挖掘等，以实现数据价值的转化，在实际场景中测试数据模型的有效性，评估其在预测、决策支持、优化流程等方面的性能；
最后，依据不同场景不同行业，鼓励政府部门、企业、研究机构和公众等多方参与数据要素赋能体系的构建，形成数据共享和合作的良好生态，政府应制定相应的激励政策和监管框架，为数据要素赋能体系的构建提供政策保障。在此过程中，考虑到不同城市特点和行业需求，应通过深入分析城市运行中的各类场景，挖掘数据价值，推动数据在公共服务、城市管理、产业发展等领域的应用。
同时，加强数据模型、算法等技术的研发和应用，提高数据价值转化的效率和准确性。
⒊流通模式：从场外交易向内外协同转变，数据交易转向交易交互并重
在城市全域数字化转型的大背景下，数据交易流通模式的完善可以推动其深入发展，可为数据交易流通模式提供更加广阔的应用场景和市场需求。我国数据流通交易存在场外过热、场内交易冷清的问题，这反映了数据合规交易方式不清晰和有待完善、合规交易通道尚未普及的情况。同时，由于数据保护管理的缺失，场外交易的快速增长带来一定数据泄露和攻击行为。
因此，逐步规范场外交易以及发展场内交易的必要性日益凸显。其次，随着数据交易场所的不断规范化和高效化，通过数据登记和技术赋能数据权益使用等新型交易技术，建立数据要素流通准入规则、管理规则、标识规则和跨境流通规则，以及完善市场监管机制等方式的逐步成熟来增进买卖双方的信任减少争议，探索解决数据确权难题并保障合法合规进行入场交易。
目前，多地立法明确公共数据必须进场交易，国家政策也逐步引导不同层级的数据交易所共同发展，包括国家级、区域性、行业性数据交易场所。数据交易平台也愈发凸显出其公共价值，在反哺数据产业发展的同时，数据交易上下游产业链正在逐步形成，各大数据交易所通过业务协同促进互联互通，集合社会力量挖掘数据价值，鼓励数据商进场交易，并建立所商分离的市场运行机制，同时建设产业链上下游协同、跨行业融合的多元产业生态体系。
随着市场对数据要素流通深度和广度需求的增加，以及对数据价值最大化的追求逐步推动数据要素流通交易的发展正逐渐从单一的数据交易转向交易与交互并重的模式。首先，传统的数据交易侧重于数据的买卖，而交互并重模式强调数据的共享、交流和再利用。这不仅包括数据的直接交易，还包括数据的共享、合作开发和创新应用。
随着数据类型的多样化和应用场景的扩展，数据交易不再局限于单一的买卖关系，而是包括数据租赁、授权运营、数据入股等多种交互形式，通过交互，数据可以被不同用户在不同场景下多次使用，从而实现数据价值的深度挖掘和增值。其次，技术创新为数据的交易和交互并存提供了新的可能性，增强了数据流通的效率和安全性。
同时，数据交易与交互并重的模式促进了数据生态的构建，包括数据提供者、数据消费者、数据服务提供商、监管机构等多方参与，形成了一个良性互动的生态系统。
综上，数据要素流通交易从单一的交易向交易与交互并重，反映了数据要素市场化配置的深化以及数字经济发展对数据流动性和创新性需求的提升。这种转变有助于提升数据资源利用效率、挖掘数据潜在价值，为城市全域数字化转型提供有力的数据支撑，激发数字经济的创新活力。
⒋建设保障：从零散分割向协同整合转变，打造高效协同的城市数字化转型生态
当前，我国数据要素市场发展存在区域不均衡的情况，不同省市、区域和市场主体之间的数据资源配置存在明显差异。构建新发展格局的目的是通过培育完整的内需体系畅通国内大循环，形成统一的强大国内市场，这就要求整合各方资源，探索建立统一规范的数据管理制度，实现数据要素市场的多元协同治理，需要从理念上促进数据要素市场发展思路的转变，从零散分割式治理向协同整合式治理转变。首先，需要统一的数据战略规划，制定国家层面的数据战略，明确数据要素市场发展的长远目标和阶段性任务，确保各级政府和相关部门在数据要素市场建设上的战略协同和规划一致性。
其次，构建统一的数据治理体系，打造统一的数据治理框架，包括数据质量、数据安全、数据隐私保护等，通过建立统一的数据交换平台和接口标准，促进数据的互联互通，通过标准化促进数据的互操作性和可移植性。
同时，打造数据与其他生产要素的协同联动机制，构建数据要素与其他生产要素协同联动的“五链协同”机制，实现产业链、数据链、创新链、资金链、人才链的有机结合，推动经济社会的数字化转型。
数据要素市场建设能够从零散分割的状态逐步向协同整合转变，形成一个高效、安全、开放的城市数字化转型生态，可加速城市内部的数据资源共享与利用，为城市的可持续发展注入强大动力。首先，推动跨区域协作，加强城市间的跨区域协作，共享数据资源和数字化转型经验，形成区域一体化的数字化发展格局。
其次，构建政府、企业、研究机构和公众等多方参与的协同创新机制，形成共同推动城市数字化转型的强大合力，推动政府部门、企业和其他组织之间的数据资源整合，打破信息孤岛，实现数据资源的共享与协同，提升数据要素的利用效率。
当然，针对不同城市的数据要素市场发展阶段的差异，应明确目标导向，以协同整合为核心，推动数据资源的优化配置和高效利用。各级政府和相关部门在确保数据要素市场战略协同和规划一致性的基础上，需制定统一的数据战略规划，明确数据要素市场发展的长远目标和阶段性任务，保障数据资源在不同层级、不同领域之间的有序流动和高效利用。
四、城市全域数字化转型下数据要素市场建设的“三链”实现路径
完善数据要素市场体系的着力点在于打造具备系统性、利益相容性、供需平衡的市场参与者培育机制，围绕各类主体的应用需求，引导企业建设各类应用场景，推动数据要素市场化。
在重点培育数据要素型企业运用数据资源进行价值创造的技术能力和价值实现的市场能力的基础上，扶植各类数据服务商提供专业、合规的匹配撮合以及商业代理等服务，刺激需求端企业对数据要素的“消费”能力。按照目前已有的数据要素市场发展形态，探索通过构建产业链、价值链和监管链来实现整个“城市数据空间”的合规运行（参见图2）。
⒈数据产业链
数据产业链涵盖了数据从诞生至实际运用的整个流程，这涉及数据的收集、储存、治理、交易以及最终应用等诸多环节。在这一链条中，上游环节主要由基础设施和硬件设备供应商组成，为数据的生成和存储提供必要的物理基础；中游则是数据处理服务及解决方案的提供者，负责对数据进行加工、整合和优化，确保数据的质量和可用性；下游则是数据应用的广泛领域，这些应用将处理后的数据转化为实际的商业价值或社会价值。
数据产业链的逐步完善进一步催生了数据要素市场生态体系，包括技术型、应用型和服务型等在内的数据要素型企业，为数据要素全产业链不同领域各主体提供数据登记、数据评估、数据确权、数据经纪、数据安全等解决方案服务，从而推动数据资源化、资产化和资本化的价值释放，持续打造多元主体共生共治、场景驱动价值导向的数据要素生态系统。数据产业链中各个环节之间相互依存、相互促进，共同构成了一个完整的数据生态体系，形成包括多重数据要素市场参与者、不同产业类型以及数据价值实现路径和安全保障体系在内的多层级、多层次的数据要素发展链条。
⒉数据价值链
数据价值链强调通过数据全生命周期治理，即通过从数据收集到数据应用的全过程实现数据价值创造、流动和实现的过程。数据价值链突破了组织边界限制，具有数据共创的属性。
在这个过程中，企业不仅能够通过挖掘数据的潜在价值来优化自身运营，还能通过数据的共享和流通，打破组织边界的限制，实现与其他企业或组织的深度合作和共创。
从经济学视角分析，数据价值化实现过程可细分为数据资源化（从原始数据到数据资源）、数据资产化（从数据资源到数据资产，包括数据产品与服务的场景化开发与应用）以及数据资本化（数据资产抵押、增信、融资、信托等）等过程，是数字经济时代企业价值创造的重要一环，有助于推动数字经济的持续发展。
数据价值链涉及数据产业链上多个利益相关者，这些主体间既有合作关系，也有交易关系和竞争关系。为打通数据价值链，推动数据从内循环向外循环转变，需要厘清各主体之间的关系，并建立配套的市场主体结构体系。
数据价值链生成与扩展需要通过相关主体一系列业务活动的推动和干预才能实现，并且伴随着相关主体的活动生成不同类型数据产品与服务。
不论是从增值过程还是数据存在形态来看，在数据价值链生成过程中，由于市场参与主体的能力差异和市场定位不同，各环节都会对数据、产品和服务价值的生成、变化和实现均产生影响。在产业链参与主体业务涵盖范围有承接和重叠等多重关系，需要通过产业链前后端、上下游的打通来实现数据价值链的畅通和升级，推动数据从企业内部共享“内循环”向数据开放与交易等数据“外循环”的转变，实现数据产业链和数据价值链的协同发展。
⒊数据监管链
数据要素市场的健康发展需要科学、有效的监管体系，充分运用技术方法和政策手段，组合多种工具有针对性地选择监管方案，以应对数据要素市场发展过程中可能出现的各种问题。
首先，内部监管主要关注各机构内部的数据管理、使用和安全情况。通过制定严格的内部规章制度和操作流程，确保数据在机构内部得到合规、安全的处理和使用。同时，加强内部监督，防止数据泄露、滥用等不当行为的发生。其次，行业监管则是对整个数据要素市场的规范和管理。
中央和数据主管部门层面通过制定行业法规、政策指导等，为数据要素市场提供明确的发展方向和规范要求。行业部委、行业协会作为行业数据要素市场的重要参与者，也要积极履行行业监管职责，推动行业的健康发展。此外，交叉监管是确保数据监管链有效运作的关键环节，由于数据要素市场的复杂性和跨领域性，单一的监管方式往往难以应对所有问题。中央、部委、地方之间需要建立紧密的协作机制，形成合力，共同应对数据要素市场的挑战，通过信息共享、联合执法等方式，加强对数据要素市场的全面监管。
此外，运用先进的技术手段进行监管是提高监管效率和质量的重要途径。政府应积极推动大数据、人工智能等技术在监管领域的应用，建立智能监测系统对数据要素市场进行实时监测和预警。同时，加强技术研发和创新，提高监管技术的先进性和实用性。
根据上述分析可知，城市数据空间的架构应以数据价值链为核心，以数据产业链的协同发展为抓手，以数据监管链的支撑为关键保障。通过构建完善的数据产业链生态体系，为数据的生产、加工、交易和应用提供全方位的支持和服务。加强数据监管链的建设，保障数据的安全和合规使用。
通过省市县联动和部委的参与，推动政府、市场等主体的联合监管和合作，形成多方共治的数据治理格局，实现数据资源的优化配置和高效利用，提升数据要素的市场价值和社会价值。数据产业链、价值链和监管链在城市全域数字化转型中相互依存、相互促进，共同推动数据要素市场的合规运行和高效发展。
数据价值链和产业链的融合程度，影响数据要素型企业的发育路径，垂直整合程度高的企业可以贯通和联络数据源头、数据资源市场、数据运营服务商、数据产品市场等多方角色。数据产业链为数据价值链提供数据资源和处理服务，支持数据价值的创造和流动。
数据价值链推动数据产业链的发展，通过数据价值的实现促进产业链各环节的创新和升级。数据监管链为数据产业链和价值链提供合规保障，确保市场的健康发展。结合上述协同作用，共同实现数据的价值最大化，推动城市全域数字化转型的深入发展。
五、城市全域数字化转型背景下数据要素市场长效化运营体系的建设思路
在城市全域数字化转型的新时代背景下，数据的战略地位日益凸显，由完成数据要素市场初步建设向长效化运营体系的深化发展，不仅是技术进步与市场需求的必然产物，更是推动城市治理现代化、经济高质量发展和社会全面进步的关键一环。根据上文提出的建设目标和“三链”实现路径，提出建设思路。
(一）三级联动、多元主体的城市数据要素市场体系
为了保障城市数据要素市场体系的构建和完善，提出以数据要素供给、流通和使用为核心的“零级、一级、二级”三级市场联动，为城市构建“可开放的数据资源体系”和“可运营的数据资产体系”数据赋能双体系，政企多元主体协同的建设模式架构（参见图3）。
第一，需要夯实“零级市场”（DataGeneration Market），筑牢数据要素市场建设的数据资源池基础，实现数据资源“供得出”。零级市场是指未进入交易环节但发生数据共享交换和权益流转的市场，既包括企业数字化转型过程中内部或数字政府建设各部门之间发生的数据累积和内部共享交换，这是数据生命周期的起点，涉及数据生成或采集阶段。在零级市场中，数据由各种传感器、设备、网络应用、个人行为等源头产生。这部分市场强调数据的质量、安全性和合规性，确保数据的来源是合法和透明的。
同时，政府可以加强对数据产生的监督和管理，确保数据的真实性和可信度，逐步扩大数据资源供给，并提高数据资源质量。从实践来看，在各类市场主体拥有的数据中，只有一小部分进入流通交易环节，其他绝大部分数据均以各种形式在零级市场内部流通。
第二，管好“一级市场”（PrimaryData Market），开展公共数据授权运营，实现数据资源“流得动”。“一级市场”即原始数据资源逐步转变为数据资产的市场，在开展包括数据资源治理、登记、评估等环节工作，将原有的可开放的数据资源部分或全部转化为可运营的数据资产，是数据要素资产化的过程，再由政府或者企业将数据的持有权和使用权出让给被授权运营对象；当前，随着“可用不可见”“数据不出域”等新型数据流通科技能力不断成熟，未来数据一级市场的流通模式可能会以整体授权和分项目按场景授权两种形式兼容。
随着公共数据授权运营和企业数据资源入表等实践工作的推进，对企业在零级市场及一级市场授权运营的数据资源进行合规确权和评估定价确认为资产，能够极大改善企业的资产负债水平，为企业未来抵押贷款、融资租赁等提供有效支撑，并逐步流入二级市场支撑数据要素大市场建设。一级市场强调数据的标准化、分类和定价机制，确保流通过程的公平性和效率。
第三，推动建好“二级市场”（SecondaryData Market），开展多种形式的数据流通交易、交互等场景应用，实现数据资源“用得好”。“二级市场”即数据产品和数据服务市场，在一级市场的基础上对数据进行再次加工、分析和组合后形成的增值的数据产品和服务形式销售给市场，打造“数据要素×”场景落地，实现数据要素的流通交易和数据交互，是数据要素产品化的过程。在这个阶段，数据的供需双方可以通过交易平台进行数据交易，也可以通过数据交互形式直接实现数据的流通和变现。
同时，政府可以对市场进行监督和管理，防止非法数据交易的发生，保障市场的公平和安全。二级市场数据不再是原始形态，而是经过了一定程度的处理和解读，形成了更具价值的信息或知识，二级市场强调数据的创新应用和知识产权保护，鼓励数据的再利用和价值最大化。
第四，建立“市场监管”体系，保障数据要素的有序流通和价值化。随着国家数据局的组建，未来强化数据要素市场顶层统筹是大势所趋。政府通过设立专门的监管机构来管理整个数据要素市场的运行和发展，监管机构可以制定相关法规和标准，对政务数据、企业数据的运营进行监管和指导，构建包括政府、数据供方、数据需方、数据交易平台、第三方服务商等在内的多元数据要素生态体系，共同维护市场的稳定和健康发展，实现数字经济和数据安全的统筹发展。
整个三级市场联动机制通过数据的产生、初次流通和二次开发形成一个闭环，每个环节都相互依存，共同推动数据要素市场的健康发展。根据三级市场联动的数据要素市场体系的思路，未来数据要素市场建设运营体系的业务形态和建设内容至少包括数据登记确权中心、数据授权运营中心、数据资源交易中心、数据资产评估中心等建设运营抓手，为数据要素市场多元主体提供包括顶层规划咨询服务、系统平台建设服务、登记确权试点运营服务、资产评估试点运营服务、数据价值化试点运营服务。配套制定多项业务管理办法，包括开展数据资产盘点示范、国资领域数据资产评估示范、数据资产入股/融资创新示范等N项示范内容，助力中央和区域的数据要素市场建设。
此外，上述体系也可为数据所有者、数据需求者、数据服务商、基础设施技术团队、第三方服务团队及政府监管方打造数据驱动的创新创业生态系统，以数据流牵引人才流、技术流、资金流打造区域数字创新生态。
（二）创新长效运营模式，打造结果导向型数据要素城市微型集聚区载体
数据要素价值释放的核心在于应用场景侧，推动数实相容，构建场景驱动、多元参与“数据要素×科创中心”微型集聚区，构建侧重于“边端侧”的数据要素微型集聚区，在数据生成和使用的最前沿，建立一个微集中、高效的数据管理、价值释放和创新载体，为城市数据要素市场的长效化运营奠定基础和提供可靠抓手。构建“数据要素×”城市科创中心的创新载体，以“落中心、聚人气、促场景、兴产业”四位一体，打造城市数据要素领域的创新高地，实现数据要素产业的有效集聚，打通城市数据要素市场“最后一公里”，最终促进不同地区数据要素市场的融合与互通，助力国家数据要素统一大市场的建设。
如表1所示，首先是落中心——“数据要素×科创中心”微型集聚区落地，数字经济的发展离不开与实体经济的有效融合，在用数近的边端侧通过“线下物理空间承载+提供线上服务能力”，构建集数据资源整合、技术研发、成果转化、人才培育、产业孵化“五位一体”的本地化综合性创新微基地。通过下设公共数据资产运营中心、企业数据资产服务中心、数据流通交易服务中心、数据人才培训中心等组织载体，并开展相关线上线下的服务内容，打造数据要素城市生态联盟，进一步为城市构建一站式数据要素长效运营综合创新运营实体空间。
数字经济产业发展，以人为本，人才要素是数据要素价值释放的关键催化剂和实施主体。数据要素作为新兴事物和创新业务，大量城市对于数据要素新业务的探索期缺乏有效的专家规划引领和落地实践指导；“数据要素×”城市科创中心通过打造行业深厚学术与实践经验的专家智囊团，并有效联合本地区域专家、企业、协会、院校等，形成有序协同的人才体系，组建城市数字化运营生态体系，加快先进经验的快速复制和落地，为政府、企业和科研机构提供战略咨询、政策建议和技术支持，推动城市数据创新与可持续发展。
创新运营运维模式，建立场景驱动、结果导向型运营机制。在城市各个分布式的用数侧、场景侧，以结果导向有序挖掘海量数据资源价值、丰富应用场景，借助我国的超大规模市场优势，推动“数据要素×”12大行业应用场景建设，打造一批引领性强、示范效应显著的场景应用案例，形成行业经验与模式，为边端侧的数字经济繁荣注入数据要素新质生产力，为各个城市培育数据要素价值释放的新产业、新模式。
数据要素市场体系的建设是一个系统工程，需要政府、企业、高校、科研机构等多方共同努力，逐步建立社会长效运营和考核规制体系。如表2所示，按照运营制度、指引、技术规范三个维度构建起包括总体建设、运营服务、安全管理、交易管理、开发生产、监督管理等在内的路径推进数据要素体系建设和完善，赋能多层次数据要素市场的高质量发展。
六、政策建议
在新发展格局背景与数字经济时代，数据作为核心要素，其价值深蕴于高效流通及市场建设运营之中。通过推动城市边端用数侧数字化转型和高质量发展，优化数据管理、增强数据服务能力以及激发数据驱动的创新，打造分布式城市智慧化发展的核心引擎和创新载体，可为实现数据价值最大化、确保数据安全与合规性、推动城市可持续发展提供坚实支撑。基于此，提出以下政策建议：
第一，推动“制度-技术”双轮创新驱动的城市适数化改革，构建城市可开发数据资源和可运营数据资产双体系赋能基础。创新全域数字化转型中的制度规范、政策法规和标准规范，推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度建设，构建城市级“可开放的数据资源体系和可运营的数据资产体系”双体系建设，建立健全数据质量评估评价机制，有序推动城市公共数据开放和授权运营，促进城市数据要素高效流通和使用。
通过数据的加工运营，构建城市可运营数据资产。通过数据的授权运营，联合企业共同强化城市数据资产体系的建设，打破政企数据融通壁垒，壮大数据供给产业环节，激发数据需求，形成多元主体参与、多方协同联动的数据产业发展新格局。
第二，加快以城市为载体的区域数据要素市场构建，推动协同发展、协作共建全国统一数据要素市场大市场体系建设。以城市为载体构建区域数据要素市场，充分发挥城市辐射带动作用，整合周边地区的数据资源，实现数据的高效流通和价值挖掘。应逐步明确多层次数据要素市场的总体架构和具体目标，有序推进地方数据、行业数据、中央部委数据、国资企业数据等多维数据有序融通，引导多层次数据交易市场联动发展。
加强不同城市、不同区域之间的合作与交流，打破数据壁垒，实现数据资源的共享与互补，推动协同发展。通过建立跨区域的数据合作机制，共同探索数据要素市场的发展模式和创新路径，促进区域经济的协同发展。
第三，推动“政府引导-企业主导”下的主体多元协同共治体系建设，打造场景驱动、长效运营的数据要素市场运营生态系统。理清数据要素价值化过程中涉及的数据权属界定、主体责任边界、协同共创机制，企业作为市场主体，需要在政府的引导下发挥主导作用，通过创新研发模式、推动协同制造、提升服务能力等手段，促进数据要素与产业深度融合，不断丰富并创新应用场景，实现价值链的延伸和优化。
要充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，构建经济社会各主体多元参与、协同联动的数字经济发展新机制。建立收益分配机制，解决主体间的利益冲突。营造良好的数据要素市场运营生态系统，鼓励数据商和第三方专业服务机构的发展，打造服务生态，提升服务质量。
第四，注重区域协调平衡发展，因地制宜，分层次、分区域逐步推进数据要素市场化建设。
如北京、上海、深圳等领先城市应进一步推动数据在不同场景的深度融合与创新应用。加强数据驱动的业务流程再造，提升政府服务效率和城市治理能力。建立健全数据交易规则和市场监管机制，保障数据交易的合法性和公平性。
鼓励和支持数据要素型企业发展，形成数据要素市场的良性生态。处于中等发展水平的城市，应进一步完善数据基础设施，提升数据处理和存储能力。持续推动公共数据资源开放与利用，为数据要素市场化流通提供丰富的数据源。
重点推动数据资源整合与共享，加强政府与企业之间的数据共享与合作，打破数据孤岛现象。中西部地区的后进城市应加强数字基础设施建设，为数据要素市场发展提供坚实基础。加强与先进城市的合作与交流，加强数据人才培养和引进力度，学习借鉴成功经验。
本文来自中国城市经济发展
（转自：中关村智慧城市信息化产业联盟）
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