党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度。其中强调，建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享。加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机制。
数据基础设施与数字基础设施的区别
我国数据空间技术布局问题的框架性设计，应从“技术—经济”范式入手进行解析，而不只是从工程角度解释。对数据空间来说，构成经济社会活动空间的技术，首推基础设施。“国家数据空间发展战略研究”将数据空间中的基础设施分为两类：数字基础设施、数据基础设施。前者是单纯技术视角中的基础设施，后者是功能视角中的基础设施。
数据基础设施，是相对于数字基础设施而言的。数字基础设施主要是技术设施，而数据基础设施是技术经济设施。前者主要由硬件、软件等技术体系构成，而后者更强调技术经济功能的实现。
数字基础设施包含互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术，而数据基础设施是从技术经济功能视角定义的基础设施，是数据空间的核心组成部分。数据基础设施是从数据要素价值释放的角度出发，在网络、算力等设施的支持下，面向社会提供一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障服务的新型基础设施，是包括硬件、软件、开源协议、标准规范、机制设计等在内的有机整体。
从技术经济中的技术视角来看，数据基础设施可以进一步细化定义为技术架构，该架构以数据资源建设为底座，核心部分是以未来网络、算力网、数据要素场为代表的网络设施、算力设施和流通设施，以及贯穿其中的内生安全和标准规范两个支柱，共同支撑数据要素价值释放。其中，未来网络、算力网和内生安全是传统信息基础设施技术演进的产物，而数据要素场则是一种新型数字基础设施。
从技术经济中的经济视角来看，数据基础设施是包括软硬件、政策、协议、标准、机制、数据资源、参与主体等在内的有机整体。在数据基础设施的支撑下，数字时代经济社会实践体系可以建模为制度体系和技术体系的双轨体系，数据生产、分配、交换和消费各环节共同驱动数据要素价值的高效释放，成为数字时代的“蒸汽机”。
从规划布局角度来看，数据基础设施要在工程意义的技术体系（包括未来网络、算力网、数据要素场、内生安全）之上，拓展为“技术—经济”意义上的技术体系。在功能上，主要突出数据场的“数据交互”功能，尤其是涵盖数据交换、开放、共享的功能。
完善数据基础设施机制是关键
促进数据共享是建设和运营国家数据基础设施的目标所在。数据基础设施促进数据共享，一方面包括数据作为公共产品的免费共享，另一方面包括数据有偿共享，即按使用效果付费与收费的共享。
理解数据共享，首先要理解数据要素场的概念。数据要素场是指面向社会提供一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障服务的新型基础设施。是数据基础设施的理论基础。
数据要素场的核心特征，也是场的核心特征，两者是相互作用的，也就是交互。可以认为，从汇聚、处理、流通、应用、运营到安全保障服务的一系列行为，都具有交互的本质特征。场就是为交互提供的空间，而且不是物质空间，是活动空间，也就是人与人、人与物相互作用的空间。这里所说的数据要素场，是流通基础设施的内涵所在。
场具有什么价值呢？根据中国工程院院士的描述，它对于数据及数据要素的价值，具有关联释放、聚变释放和倍增释放的作用。“数据要素X”行动就是要以关联、聚变和倍增的方式，释放数据要素价值。
理解了上述原理，就可以进一步深化对机制设计的理解。一是数据产权归属认定，即确权。数据产权归属认定中的产权，是由数据资源持有权、使用权、经营权构成的权利束，确权不仅包括数据资源持有权确权，也包括数据资源使用权确权和经营权确权，后两者要求在数据要素使用的过程中，根据应用效果（即数据要素转化为最终产品与服务销售收入情况）加以确认。
二是市场交易。数据基础设施（特别是流通基础设施和数据要素场）中的市场交易不等于数据交易。根据《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》，数据要素流通和交易机制包括开放、共享、交换、交易四种形式。其中开放是指公共数据授权运营，共享是指有偿共享。
三是权益分配。权益分配，可以按三种不同权利的权利人的贡献来确定分成比例。对数据资源持有权人来说，可以按照数据要素一次性固定资产投资，多次复用（包括使用权人多场景应用、多主体复用），按照使用效果适当收取费用（比如会员费、使用费），也可以在数据交易的过程中直接把数据要素当作产品进行交易来收费。对数据资源使用权人和经营权人来说，更多是按照对价值实现（主要是变现为销售收入）的贡献来分配，由于他们在使用和经营的过程中承担了高风险，因此理应获得高收益。
四是利益保护制度。利益保护制度的对象，应包括所有权利人。最核心的利益是剩余索取权，其他包括用户隐私权、数据可携带权、遗忘权涉及的利益，以及企业授权经营等利益。
技术体系布局要有所为、有所不为
对中国而言，在数据基础设施建设中进行技术体系布局，要坚持有所为、有所不为，总体思路包括跟随型技术布局与超车型技术布局。
在跟随型技术布局方面，主要由数字基础设施承担，包括硬件体系与软件体系。主要策略是紧紧跟随领先者，主要目标是不被领先者战略性地拉大差距。在跟随的过程中，讲求实效和成本。要采取“全面跟随，局部突破”的策略：一是在技术布局上，不求面面俱到，国家重点在基础前沿领域和关键核心技术上加强布局；更好发挥市场作用，让企业自主选择适合应用技术等。二是在人工智能等重点领域，一边跟随，一边换道。换道是指在人工智能范式上走出一条不同于西方的中国式现代化之路。
在超车型技术布局方面，主要由数据基础设施承担。主要策略是在“技术—经济”的竞争中，采用田忌赛马的策略，以经济上的比较优势（超大规模、超大范围市场需求，应用能力强于技术能力），弥补技术上的相对劣势，赢得总的比赛。主要目标是在技术应用上遥遥领先于战略竞争对手。以技术为手段获得经济效益上的优胜。具体来说，要在技术转化为新兴产业、未来产业上取得领先优势。
我们认为，应加强着眼于经济功能的技术布局。在以下两个方面，以数据场的思路，充分发挥中国技术布局的优势。
一是把流通基础设施置于基础设施的重要战略位置。主要思路是在公共基础设施之下、最终应用之上，架构一层应用基础设施，在学理上称为数据要素场，在实践中称为流通基础设施。
这一中间层的第一个突出特点，是具有公共产品、私人产品双重属性，提供二者对流的接口。为此，在技术上实现API技术、中台技术的体系化。要像重视芯片、操作系统一样，重视具有接口功能的中间技术的体系化。充分发挥数据技术服务实体经济的优势，与行业应用紧密结合。
第二个突出特点，是具有以交互为标志的核心功能，并且将这种功能加以体系化。目的是利用交叉网络外部性，转化为价值上的叠加、倍增、放大作用。通过流通基础设施建设，有力支撑新业态、面向一二三产业向服务化方向升级、全面赋能产业数字化、促进企业转型做优等目标的实现。
二是引导就业型、公平型技术的主动扩散。布局的思路是，利用技术的有偏性（或偏向资本，或偏向技术），加强对技术的社会选择。利用技术政策，调节自动化技术（偏向资本的技术）与多样化技术（偏向劳动的技术）之间的比例关系。利用数据要素的复用特性，在各行各业全面推进有利于支撑数字生产资料有偿共享的技术体系（比如生产资料数字孪生、API体系化等）。利用技术促进资源的平等使用与机会公平，促进普遍服务与商业经营在社会主义市场经济中的有机结合；利用多样化技术促进新增就业和创造更多工作机会。
（作者姜奇平 系中国社会科学院信息化研究中心原主任、中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员）
