赵一鸣^1,2,3,4　李林芯^2,4,5,6　罗　琳²

王子钊^2,4,5　黄丹迪^2,4,5　黄川娥^2,4,5

1.星空游戏(StarSky Sports)官方网站信息资源研究中心，武汉，430072；

2.星空游戏(StarSky Sports)官方网站信息管理学院，武汉，430072；

3.星空游戏(StarSky Sports)官方网站苏州研究院，苏州，215123；

4.星空游戏(StarSky Sports)官方网站大数据研究院，武汉，430072；

5.星空游戏(StarSky Sports)官方网站图书情报国家级实验教学示范中心，武汉，430072；

6.武汉数据智能研究院，武汉，430072

数据已成为驱动经济社会发展的关键性生产要素。建设国家数据基础设施被普遍认为是释放数据要素价值、推动数字经济高质量发展的关键支撑。数据基础设施不仅包括数据中心、云平台、算力网络等“硬件系统”，还涉及数据汇聚、流通、治理、开放与安全的“制度结构”，是实现数据高效整合、跨域共享、可信流通的基础保障。构建统一、高效、安全、绿色的数据基础设施体系，已成为国家数字战略的重要组成部分。

　　为充分释放数据要素价值、服务数据产业发展，我国高度重视数据基础设施的战略地位。2022年12月出台的纲领性文件《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，系统构建了数据产权、流通交易、收益分配和安全治理四大基础制度，为激活数据要素价值提供了根本遵循。自“十四五”规划以来，国家先后出台《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》《“十四五”数字经济发展规划》《关于加强数字政府建设的指导意见》等系列政策文件，从空间布局、能力供给、制度保障等层面对国家数据基础设施建设进行了系统部署^[1-3]。2023年2月发布的《数字中国建设整体布局规划》将“数据资源体系”与“数字基础设施”并列为两大基础，强调要“畅通数据资源大循环”，确立了数据应用与基础设施建设的战略地位。

　　党的二十届三中全会进一步提出“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”。顺应“政策引导、产业带动”的战略规划，国家数据基础设施的建设与运营被赋予了新的内涵和使命。2024年12月，我国发布《国家数据基础设施建设指引》，首次从顶层设计层面系统阐述了国家数据基础设施的概念内涵、发展愿景、功能架构、建设方向等重点内容，为国家数据基础设施的发展提供了方向性指导，是释放数据要素价值、推进构建全国一体化数据市场的重要举措。该文件明确提出了2024—2026年完成顶层设计与基础能力构建，2027—2028年完成统一高效、安全可靠的运行体系建设，到2029年全面支撑数据要素市场化配置和高质量发展的“三步走”目标，标志着我国国家数据基础设施建设从分散探索阶段迈入了体系化推进的新时期。

　　目前，我国国家数据基础设施建设整体发展水平与支撑数据要素高效流通和深度利用的要求尚存差距。在设施布局方面，基础设施区域布局不均衡、东西部算力资源配置错位、供需匹配效率较低，制约了数据资源的广泛流动与异地协同处理能力的提升^[4]。在治理结构方面，建设运营存在政企职责界限不清、部门间协同机制薄弱、缺乏统一建设标准等体制机制障碍，影响了设施间的互联互通和资源整合效能的发挥。在制度环境方面，在数据确权、分类分级、安全保护与流通交易等关键环节，配套制度体系尚不健全，导致数据流通效率低下、可用数据供给不足，制约了基础设施的使用效率和服务能力的释放^[5]。部分地区和行业的数据基础设施利用率偏低、运营模式单一，难以形成支持多元场景的数据流通网络。

　　综上，如何打通数据流通链条、提升数据资源的可获取性和可用性，是当前数据基础设施建设过程中亟待破解的核心难题。有鉴于此，为加快构建具有战略统筹力、技术先进性和制度保障性的国家数据基础设施体制机制，提升数字经济核心竞争力，本文从数据要素价值释放的全链条视角出发，分析实现价值释放对国家数据基础设施的内在需求，以需求为导向，系统构建国家数据基础设施建设运营的体制机制，并提出具有前瞻性和可操作性的实施举措。

在数字经济时代，数据被视为继土地、劳动力、资本和技术之后的“第五大生产要素”，具备经济、法律和资源三重属性。与传统要素相比，数据要素还呈现出可再生性、非竞争性和价值复用性等独特特征^[6]。数据要素不仅成为国家重要的战略性资源，其价值更是在采集、处理、分析与应用过程中被持续释放，在优化决策、提升效率、创新模式等方面产生显著乘数效应^[7]。

　　现有研究从数据生命周期、DIKW模型等视角，构建了多种关于数据要素价值释放的理论框架与实现路径^[8]。如Faroukhi等^[9]提出的数据生成、数据采集、数据分析、数据交换四环节模型以及Curry^[10]提出的数据采集、数据分析、数据管理、数据存储、数据利用五环节模型。奉国和等^[11]基于DIKW机理设计数据要素价值释放多层次框架，分析数据从基础性战略性资源到高级智慧的转变过程及数据价值在该过程中不断释放的演进趋势，提出“两基础”“三驱动”“四保障”“五途径”基本体系，构建数据要素价值释放多层次框架。耿瑞利等^[12]则从信息生态理论建立数据要素生态观，构建数据要素价值化驱动因素模型，探究数据层、技术层、主体层、环境层多重因素的联动效应。

　　数据价值释放从价值形态来看大致可划分为“资源化-资产化-资本化”三个阶段，其过程依赖数据采集、加工、确权、评估与交易等关键环节^[13-14]。潘爱玲等^[15]基于价值链理论，从初始数据资源化、数据资源产品化、数据产品资产化与数据资产价值化四个环节构建了企业释放数据价值的路径框架。数据的流通与交易是要素价值实现的关键机制，具备放大、叠加、倍增的经济效应。在数据确权与定价方面，“数据三权分置”（即所有权、使用权、经营权分离）^[16]成为主流思路。但当前数据交易市场体系尚不健全，存在法律法规滞后、平台发展不均、价格机制缺失等问题^[17]。有研究建议自顶层设计完善立法体系，推动建立统一、开放、规范的数据要素市场；同时，在地方试点基础上探索多元参与、分级分类的数据治理模式^[18]。高志豪等^[19]则提出“数据信托+平台运营”模式，以有效缓解数据供需双方的信息不对称与信任问题。此外，平台治理机制的完善也被认为是提高资源配置效率、实现公平竞争的重要保障。

　　技术创新是数据要素价值释放的核心驱动力，数据脱敏、联邦学习、可信计算、区块链等新兴技术可在保障数据安全的同时提升流通效率。吴曼青等^[20]提出“数据要素场体系”，从数据采集、处理、共享、安全等环节构建系统化路径，构建涵盖数据要素流通全生命周期的数据要素场技术体系，具体包括跨域数据管理技术、数据件封装技术、低熵化流通技术、穿透式安全技术和聚变式处理技术，为数据要素的高效流动与安全可信调用在底层技术架构中提供了工程支撑。

　　尽管相关理论与实践不断推进，但数据要素价值释放仍面临诸多挑战，如权属不清、隐私保护薄弱、技术标准不统一、制度供给滞后等，需要从政策支持、企业激励与平台治理多方面发力，构建成熟的数据市场生态^[21]。作为推动数据基础制度落地、促进数据要素市场化配置的关键载体，国家数据基础设施面向数据要素价值释放全链条，旨在实现安全可信、高效联通、多方协同的数据流通利用体系。然而，目前关于国家数据基础设施赋能数据要素价值释放的研究仍存在缺口，未来数据要素价值释放路径亟需与国家数据基础设施建设深度对接。如何在统一的数据基础设施支撑下，实现数据确权、流通、应用与治理的协同推进，是打通制度、技术与市场之间“最后一公里”的关键问题，亦是实现数据要素效能最大化的现实路径。

作为一个相对较新的概念，数据基础设施随着经济社会的持续演进与信息技术的快速发展逐渐进入学术与政策视野。数据基础设施的内涵体系也在不断拓展和演进，特别是在“数字中国”建设和“数据要素化”战略加快推进的背景下，“新型基础设施”“数字基础设施”与“数据基础设施”等概念相继提出，并呈现出相互关联、协同发展的趋势。它们共同构成了数字时代基础设施体系的重要支柱，支撑着数据资源的采集、传输、存储、处理与流通利用，是释放数据要素价值、推动数字经济发展的关键基础。

　　“新型基础设施”是其中最为广泛的概念。根据国家发展改革委的定义，它涵盖“信息基础设施”“融合基础设施”和“创新基础设施”三大类^[22]。其中，信息基础设施主要指传统的信息与通信网络设施，可视为数字基础设施的前身。

　　数字基础设施则是在信息基础设施的基础上进一步扩展，包括传统基础设施智能化改造后的融合基础设施^[23-24]，是以新一代信息技术为依托、以通信网络为基础、以数据创新为驱动、以算力设施为核心构建的基础设施体系。其主要聚焦于数字技术设施的搭建，涵盖网络、存储、计算、安全等硬件设施以及软件平台的建设，为数字经济发展提供底层技术支持，为经济社会的数字化转型和创新发展提供支撑^[25]。

　　而数据基础设施则以特定数据为中心，通过管理和组织数据，实现数据资源的有效利用，并为社会生产提供要素支持^[26]。它从数据要素价值释放的角度出发，强调数据的产生、收集、处理、流通、应用、运营、安全保障等全过程的设施支持。数据基础设施不仅包括硬件设施，还涵盖软件、开源协议、标准规范、机制设计等软件和制度安排^[27]，其建设需要综合考虑技术与制度创新，以及数据安全和高效利用的问题^[28]。

　　2024年12月31日，国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部联合发布的《国家数据基础设施建设指引》明确指出，国家数据基础设施是从数据要素价值释放的角度出发，面向社会提供数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营、安全服务的一类新型基础设施，是集成硬件、软件、模型算法、标准规范、机制设计等在内的有机整体，在国家统筹下，由区域、行业、企业等各类数据基础设施共同构成。网络设施、算力设施与国家数据基础设施紧密相关，并通过迭代升级，持续支撑数据的流通和利用。国家数据基础设施致力于打造可信流通、高效调度、高速互联、安全可靠的体系化能力，赋能各行业的数据融合与智能化发展^[29]。

　　总体而言，数字基础设施侧重于技术层面的建设，而数据基础设施侧重于数据活动层面的支持。两者均为数字经济发展的重要组成部分，但侧重点和关注领域有所不同。

　　国家数据基础设施作为推动数字经济转型的关键支撑，随着数据要素重要性的日益凸显，其内涵与功能也在持续演进。在这一过程中，技术承载、制度保障与生态协同已成为新型数据基础设施的三大核心支柱。从技术层面来看，新一代数据基础设施不仅需要具备大规模数据处理和实时计算能力，还需借助云计算、大数据和人工智能等前沿技术，实现高效、智能的数据处理与服务。例如，在云计算与算力枢纽建设中，现代数据中心通过高性能计算和大容量存储，满足海量数据处理需求，为政务服务和产业发展提供坚实支撑。从制度层面来看，制度保障侧重于构建完善的数据管理、数据安全及隐私保护的法律法规体系，确保数据资源在开放共享的同时能够得到有效监管和安全保护。从生态层面来看，生态协同要求政府、企业与社会各界形成多方参与的数据治理机制，通过政企合作、混合所有制等方式，共同推动数据资源的深度融合和产业生态的良性发展。这种由技术、制度与生态共同构成的建设运营能力模式，为我国数据基础设施的高效建设运营转型提供了全新内涵和路径，也为提升国家数字治理能力奠定了基础。

国家数据基础设施是贯通数据价值全链条的核心底座，其效能的充分发挥是实现数据要素价值释放的关键前提。基于已有研究中提出的“价值创造-价值挖掘-价值释放”数据要素全链条价值实现路径^[30]，本研究聚焦于数据要素价值释放，深入剖析其对国家数据基础设施的顶层设计、核心能力与运营治理体系所提出的深刻要求。

数据要素价值的释放，始于将海量、无序的原始数据转化为有序、可用、标准化的数据资源。这一转化过程对国家数据基础设施提出了基础性要求，即保障规模集聚、确保数据质量及统一资源标准。

　　（1）为达到数据要素价值释放所需的“一定的规模”，进而发挥大数据的代表性、稳定性以及提升人工智能模型性能的潜力^[31]，国家数据基础设施必须具备高效、可扩展的数据采集接口与大容量、高经济性的安全存储系统^[32]，以保障数据实现必要的规模集聚，促使形成数据要素的“使用价值”。

　　（2）原始数据通常呈现“无序、混乱”的状态，国家数据基础设施应提供标准化的工具集、技术规范及管理流程，将原始数据转化为“有序、有使用价值、标准化的数据资源”，并确保在进入价值创造应用前，其质量达到预设的可用性阈值^[33]。此外，应具备基于成效进行持续改进的内在能力，通过监测数据质量和处理效率，不断迭代和优化数据要素化的流程与标准，保障数据的高质量和高可用性^[34]。

　　（3）为提高“标准化的数据资源”利用效率，国家数据基础设施需积极推动并支持数据标准体系与互操作性规范的构建与实施，建设包括但不限于元数据标准、数据交换格式、应用程序接口规范等方面的标准规范。确保经过要素化过程的数据产品能够在异构系统及多元应用场景中被无缝访问、解析与集成^[35]。唯有实现高水平的标准化与互操作性，数据资源才能便捷地被市场主体发现、获取与利用，从而最大化其作为生产要素的潜在价值，有力支撑各类生产经营活动的创新发展。

在创造数据使用价值的基础上，数据价值释放应进一步深化至“挖掘数据应用价值”阶段。此阶段的核心目标是利用数字技术，融合算法和算力，从经过初步加工和治理的数据资源中提取知识，催生出具有实际效用和经济社会效益的数据产品、数据服务与智能化解决方案。这要求国家数据基础设施不仅要提供数据资源，更要赋能数据分析、模型训练、应用开发与价值实现。

　　（1）强大的智能计算能力与普惠的算力服务。从海量标准化数据中提取高密度价值，尤其是依赖于机器学习、深度学习等人工智能方法的应用，对计算资源提出了极高要求。国家数据基础设施必须提供或有效链接大规模、高性能的智能计算资源，包括GPU、TPU、NPU等专用AI芯片集群^[36]，以及相应的并行计算调度框架和调度系统，以支撑复杂模型的训练与推理，实现低延迟、高吞吐的实时或近实时的数据挖掘任务。

　　（2）一体化的数据分析与人工智能模型开发运维平台。此类平台需整合数据接入、预处理、特征工程、模型选择、训练调优、版本控制、部署上线、性能监控及再训练等全生命周期管理功能^[37]。平台应支持主流的开源框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）及国产AI框架（如百度的PaddlePad-dle、华为的MindSpore），并提供丰富的算法库与模型库。

　　（3）安全合规的数据开发与应用环境。国家数据基础设施应通过集成安全可控的数据开发“沙箱”、可信执行环境以及联邦学习等多种隐私计算技术与框架，支持在“数据可用不可见”或“数据不动模型动”的模式下进行模型训练与应用开发^[38]，从而在保障数据安全和个人隐私的前提下，最大限度地释放数据价值。

数据价值的最终实现在于其多元价值的释放过程。这既包括数据本身的直接经济效益，也包括数据在社会治理、科技创新、公共服务等领域的广泛赋能作用。实现数据多元价值的核心在于构建一个成熟、规范、高效的数据要素市场化配置体系，其中，数据的产权界定、价值评估、市场交易与安全流通是关键环节。这要求国家数据基础设施不仅要提供传统数据中心的数据存储与计算功能，还要提供能够支撑复杂数据经济活动的综合性、服务化平台。

　　（1）基于协同治理与可信技术的数据产权一体化服务能力。清晰的产权界定是数据要素市场化的基石。数据基础设施需在一个能够协调各方权益的治理框架下，建立统一的数据产权登记、确认和管理规范，支持数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”等模式的落地^[39]。该治理体系的有效运行必须依赖于由区块链等可信技术构成的技术保障体系，为产权信息的存证、追溯与权利流转提供支持与保障，确保数据来源可确认、使用范围可界定。

　　（2）市场导向的数据资产价值发现、评估与辅助定价支持能力。为解决数据“定价难”的问题，数据基础设施应支撑数据资产的价值发现与评估过程，辅助形成市场化的定价机制。这需要一个能够促成共识的治理机制，明确数据质量和价值评估的参考标准与方法论。通过分析数据质量、应用历史、市场需求等信息，辅助形成动态、公允的价值评估模型与定价参考，降低交易成本，提高市场效率。

　　（3）安全可信、高效互联的数据要素流通与交易机制。数据基础设施必须支撑或链接安全、高效、合规的数据交易平台与流通网络。其核心在于构建一个全程可信赖的技术环境，通过隐私计算、安全多方计算等技术保障“数据可用不可见”“用而可控”，解决数据流通的信任悖论。数据基础设施需确保数据产品在符合授权和标准的前提下，实现场内场外市场、跨平台间的高效流动与匹配，整个交易流通活动应在清晰的权责与利益分配规则下进行。同时，应鼓励面向特定行业或区域应用需求的数据交易市场创新与发展。

　　（4）一体化数据要素市场运行监测、风险防控与协同治理机制。为保障数据要素市场的健康可持续发展，数据基础设施应具备一体化的市场运行监测、风险预警、合规审计与追溯能力。通过构建基于运行数据的实时洞察和快速响应机制，监测交易数据、用户行为等信息，识别潜在风险与市场失灵环节。此外，在多方参与的治理框架下，数据基础设施应与监管机构进行信息共享和协同联动，以支持市场监管和争议解决。其运行的可信性与透明度有助于确保监测与审计过程的公正性。同时，应开展对市场运行效率、安全保障水平的周期性评估，推动市场生态的持续完善。

　　综上所述，为了支撑数据要素价值的全链条释放，国家数据基础设施被赋予了多层次、递进式的能力要求。在价值创造阶段，国家数据基础设施必须成为高质量数据资源的“生产者”，具备规模化汇聚、质量化治理和标准化处理的能力；在价值挖掘阶段，必须升级为强大创新活动的“赋能者”，提供普惠的算力、高效的平台和安全可控的开发环境；最终，在价值释放阶段，必须演进为成熟数据市场的“构建者”，为产权、定价、交易和监管等核心市场机制提供服务与支撑。三个阶段的要求环环相扣、层层递进，共同构成了国家数据基础设施建设与运营的核心蓝图。

依据数据要素全链条价值释放对国家数据基础设施的内在需求，本研究在《国家数据基础设施建设指引》的指导下，结合国家数据基础设施建设运营的特征，设计三维组织体制与五维机制簇。在体制层，以区域、行业与企业为主体，构成数据基础设施建设运营的组织体系，明确各级各类数据基础设施在统筹指导与落地实施中的职责分工。在机制层，通过“一个核心+两大支柱+两大保障”的机制簇，为国家数据基础设施的建设运营提供机制保障与技术支撑，确保数据基础设施体系的高效、协同与可持续运转。二者共同构成覆盖数据全周期、跨层级、跨平台的数据基础设施建设与运营的体制机制框架（见图1）。

图1　国家数据基础设施建设运营体制机制

国家数据基础设施建设运营体制应形成国家统一指导下的“区域-行业-企业”三级架构，构建职责清晰、分工合理、协同高效的管理体系。在此体制中，各层级承担不同的治理职责与资源调配任务，形成上下联动、横向协同的系统化组织格局。

　　在国家层面，作为数据基础设施的总体规划与统筹协调中枢，应设立统一的管理机构，负责顶层设计、战略引领、政策制定与资源统筹，主导跨区域、跨行业重大项目部署，推进基础设施标准体系建设、安全制度设计与关键技术研发。同时，建立统一的监管与评估体系，保障全国数据基础设施运营的规范性和安全性。

　　在区域层级，作为国家数据基础设施体制中的关键枢纽，承担着国家部署的落地执行职责，应在省、市级政府主导下，设立专门的数据基础设施管理机构或指定牵头部门。建议在现有的发改、数据、经信等部门基础上，设立“区域数据基础设施协调领导小组”作为统筹职责单位，配备专职人员，并结合本地发展实际统筹数据基础设施规划、项目建设、资源管理与安全运营等工作，履行国家相关政策的本地化转化与落实职责，协调区域内各行业主管部门、重点企业、科研院所等主体参与数据基础设施共建共享。在组织架构上，区域协调小组下设若干“专项推进办公室”，包括建设推进、资源整合、安全监管、技术支持和行业协同等，分别负责统筹辖区内项目建设进度、资源配置协调、安全制度执行、关键技术对接与平台互联互通推进等任务。

　　在行业层级，作为国家数据基础设施体系中的专业化支撑主体，应由各行业主管部门牵头设立行业数据基础设施推进机构，依托原有信息化、统计、运行调度等业务处室或直属单位设立“行业数据统筹中心”，对接国家统一标准和区域协同机制，负责本行业数据基础设施规划、资源组织、系统部署和应用牵引等工作。行业数据统筹中心应以提升行业整体数据能力和资源配置效率为目标，统筹规划本行业内各级单位数据中心、行业云、数据湖、数据中台等关键数据基础设施，制定行业统一的数据资源目录、技术标准、安全规范与接入接口标准，指导下属单位与行业平台开展互联互通和数据协同。

　　在企业层级，作为国家数据基础设施体系中的实施终端和创新源泉，主要包括基础电信运营商、头部互联网企业、云服务商以及各类工业、能源、交通、医疗等领域拥有关键数据基础设施的企业，等等。各类企业应依据国家总体部署和区域、行业统筹要求，建设并运营本单位的数据中心、云平台、边缘节点与数据服务接口等基础设施，承担数据采集、处理、存储、应用等具体任务。企业应建立内部数据基础设施工作小组或专责部门，建议由企业内部信息化部门牵头，联合运营、安全、研发等部门协同推进，明确责任人员与工作流程，纳入企业总体运营管理体系。对运营商、云服务商等平台型企业而言，还需设立“数据资源管理委员会”或“数据资产管理部门”，实现对外服务能力与对内资源治理的双向统筹。

为保障国家数据基础设施支撑高效、安全、可持续的数据要素价值释放，本研究构建了一个由五大机制内在耦合、动态演化的机制簇。该机制簇以“价值导向的智能调度”为核心，以“多方共治的权益平衡”与“内生安全的可信流通”为支柱，以“场景驱动的生态培育”与“数据驱动的自适应演化”为保障，共同支撑国家数据基础设施的建设运营闭环。

　　（1）价值导向的“算力-数据”智能调度机制

　　“算力-数据”的智能调度是国家数据基础设施运营的“大脑”与“中枢神经”，其根本任务是从被动的“资源响应”转向主动的“价值创造”，旨在构建一个以数据价值释放为中心的智能调度体系。该机制通过智能算法，动态评估不同数据来源、融合方式与应用场景的潜在价值，从而自主、高效地配置和调度跨平台、跨层级的算力、存储与算法资源。为实现这一目标，需要建立全国统一的数据资源目录、标准化的服务接口与兼容的系统协议，为调度指令的无缝执行奠定基础，最终形成“需求精准预判、资源最优配置、路径全程透明、价值闭环衡量”的智能化建设运营范式。

　　（2）多方共治的权益平衡与激励机制

　　对多元治理主体间复杂权责关系的协调与规范，是保障数据基础设施体系协作运行的制度基石。数据的价值创造涉及政府、企业、科研机构及个人等多元利益相关者，其间的权益诉求与利益分配是协同治理的核心难题^[40]。为此，必须引入制度经济学中的产权理论与博弈论思想，建立数据确权、分类分级、定价、收益分配等核心制度，为化解纠纷、平衡利益提供制度依据。同时，推动构建“政府引导、市场主导、多方参与”的协同治理格局，通过设计“贡献与收益精准挂钩”的激励模型，科学量化数据提供、技术支持、平台运营等不同角色的贡献度，有效调动各方参与共建共享的积极性，确保协同治理的可持续性。

　　（3）内生安全的数据可信保障机制

　　数据基础设施安全的核心理念之一是实现“内生安全”，该理念应深度融入平台架构、技术协议与治理规则之中，而非作为后期附加的安全补丁。通过将隐私计算、多方安全计算、联邦学习、区块链等新一代数据安全技术范式深度嵌入数据基础设施平台，可构建起算法、算力与制度协同的安全防护体系。该机制旨在保证数据控制权和原始数据隐私的前提下，实现数据“可用不可见、可控可计量”，并借助区块链等技术提供不可篡改的审计追踪，确保数据在跨主体共享调用过程中的权益不被侵害，为高价值数据的可信流通与融合应用扫清障碍。

　　（4）场景驱动的应用生态培育机制

　　场景驱动是推动数据基础设施从“建成”走向“用好”的核心抓手，也是数据产业带动基础设施转型范式的内在要求，其关键在于实现从“项目牵引”到“生态培育”的战略升级。具体而言，应强化“平台+场景”的深度融合，以政务服务、公共卫生、智能制造、自动驾驶、科学研究等关键领域为切入点，通过开放高质量公共数据集、设立重大应用示范项目、举办创新挑战赛等方式，引导和激励企业、开发者围绕真实需求进行创新。这不仅能使国家数据基础设施的资源配置与业务需求精准匹配，更能催生新的商业模式和产业形态，形成数据基础设施建设与应用创新之间的正向循环，最大化国家数据基础设施的社会经济效益。

　　（5）绩效融合的自适应演化与迭代机制

　　自适应演化与迭代机制将国家数据基础设施视作一个不断与环境交互、持续演化的“生命体”，其理论基础源于复杂适应系统理论，是确保数据基础设施具备长期生命力与自我进化能力的关键保障^[41]。应建立覆盖全域的运行监测体系，实时、全面地采集和分析基础设施的运行日志、性能数据、资源利用率、安全事件与用户行为信息。同时，建立以数据价值释放为导向的多维绩效评估体系，重点评估数据流通效率、多源数据融合能力、数据资产转化水平、对经济社会发展的贡献度以及安全保障能力等核心效能指标。通过进行周期性的正式评估，并结合基于运行数据的实时监测，形成对数据基础设施全面、客观且动态的绩效评估报告，提升平台对新兴需求的自适应能力，支撑国家数据基础设施的长期、健康与可持续发展。

遵循“系统布局、分步推进、协同创新、安全可信”的原则，本部分致力于提出国家数据基础设施建设运营体制机制创新的多维度保障措施。

　　（1）突出政策引导和产业带动

　　为有效保障国家数据基础设施建设运营，必须转变过去以基础设施建设为起点、再寻找应用场景的传统思路，应通过政策引导带动数据产业发展，进而以产业发展推动基础设施转型升级，实现从“以建促用”向“以用定建”的理念转变，突出数据政策的导向作用和数据产业的带动作用。这要求将政策的顶层设计和产业的真实需求作为推动国家数据基础设施建设与运营的根本出发点和落脚点。为此，国家数据基础设施的建设规划与技术路线，必须紧密围绕国家数据战略进行，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》为数据产业的健康发展提供了产权、流通、分配、安全等根本制度遵循。同时，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》等专项政策明确了重点行业的融合应用场景，其核心目的在于首先激活和培育一个繁荣的数据产业生态。在此基础上，数据产业的实际需求便成为检验、驱动和定义数据基础设施形态与能力的重要标准。在《国家数据基础设施建设指引》的指导下，国家数据基础设施的升级转型，应由产业发展过程中产生的具体、迫切的需求所直接牵引，而非盲目追求技术指标。这种从“供给推动”到“需求拉动”的转变，可确保基础设施投资能精准对接市场，避免资源闲置和“空转”，最终实现“政策催生产业，产业定义基建，基建反哺产业”的良性循环。

　　（2）夯实基础设施技术底座

　　为有效支撑数据要素的价值释放，应以夯实国家数据基础设施的技术底座为前提，系统提升底层能力与支撑体系。加快构建一体化算力网络，依托“东数西算”国家战略，推动全国范围内算力资源的统筹布局与动态调度，优化网络架构、降低传输成本，实现高时延业务的有序迁移。推动建立统一规范的数据流通与利用平台，围绕全国一体化数据目录体系，打造覆盖政府、企业、科研等主体的分布式数据登记、流通与交易平台，支撑数据资源“一本账”管理^[42]。推进标准体系建设，加快制定数据格式、接口协议、质量评价、安全管理等标准规范，探索“标准+认证+平台”一体化推进机制，提升数据资源可用性与互操作性。加大对核心前沿技术的研发投入，促进“政产学研用”融合发展，加强产学研协同创新机制，构建多主体创新共建共享的新生态，推动技术成果转化和产业化应用，提高我国数据基础设施技术自主可控水平。探索绿色融合发展模式，优化数据中心PUE指标与绿电消纳路径，贯彻我国绿色发展理念。

　　（3）促进区域与行业协同发展

　　区域和行业协同是推动数据基础设施均衡布局和价值释放的关键路径。复制推广枢纽节点联动机制，以京津冀、长三角、粤港澳等区域为核心，推动建设区域性数据枢纽，形成覆盖全国的多中心数据互联格局。推动行业数据平台建设，由行业主管部门牵头，建立“行业数据实验室”与联合创新平台，推动重点行业实现高价值数据资产沉淀与再利用。支持试点城市和先导区建设，鼓励地方基于资源禀赋建设特色示范区，提炼各地围绕数据基础设施建设与数据运营服务开展的实践探索经验，形成可复制、可推广的政策范例^[43-44]。

　　（4）健全市场化运营模式

　　为保障国家数据基础设施高效运行，应依托国家级平台、行业平台与地方节点，形成覆盖全国的公共数据运营网络，推进“平台+场景+服务”的数据生态体系。强化平台间互联互通能力，推动跨区域、跨行业平台之间数据协议与系统互通建设，建设“国家数联网”根服务体系，支撑构建统一数据要素市场。引导社会资本多元参与，明确数据基础设施在建设、运营、管理、投资等环节的各类主体责任，探索政府引导、企业参与、资本支持的混合运营模式，激发市场活力。为增强各方参与意愿，需完善收益分配与激励机制，通过数据确权、收益分配、信用评级等机制，保障数据供给方与使用方权益，推动数据要素价值合理实现。

　　（5）构建全程可控的安全保障体系

　　在建设运营过程中，必须同步强化全流程的数据安全保障。加强国家级安全基础设施建设，建设国家级算力网安全服务平台与数据安全应急响应机制，提升防范重大网络安全事件的综合能力。推进动态脱敏、沙箱环境、多方安全计算等先进技术在重点领域常态化应用，探索数据跨境安全监管机制，建立“数据海关”管理体系，实现跨境数据的分级分类安全审查，保障国家数据主权与信息安全。

国家数据基础设施可为数据资源的开发利用活动提供载体支撑与保障，有助于数据要素在全国范围内的高效汇聚、有序流通、深度融合与价值释放。本研究探讨了数据要素价值释放对国家数据基础设施提出的多元化要求，面向国家数据基础设施建设和运营，提出以三维体制为建设指引、以五大机制为保障的系统化发展方案。在体制层面，强调构建区域、行业、企业统筹协调、分工明确的组织体制。在机制层面，设计了“一个核心+两大支柱+两大保障”的机制簇。研究结论有助于推动构建能够敏锐响应政策、精准服务产业的互联互通、高效协同的国家数据基础设施，提速行业的数字化转型与智能化升级，服务于数据要素市场化配置改革。

　　本研究仍存在一定的局限性。首先，从宏观上探讨国家数据基础设施建设运营体制机制框架的构建，对于该框架如何有效适应不同地方与场景的具体实践需求，尤其是在应对差异化诉求、隐性壁垒以及复杂协同挑战时所需的具体调整策略，尚未提供充分的实证支撑。其次，数据要素领域政策、技术、市场等环境处于高速发展与持续演变之中，本研究构建的体制机制框架需在实践中不断探索、调适优化。

　　未来，可通过对典型区域或重点行业数据基础设施建设运营实践进行案例剖析，也可通过运用系统仿真等方法，模拟关键政策调整、颠覆性技术突破、市场环境波动等不同外部冲击对国家数据基础设施建设运营的影响，为本研究提出的体制机制框架在不同情境下的适配与优化提供实证依据。