构建数据基础制度是一项复杂的系统工程，必须完整、准确、全面贯彻党中央决策部署，锚定数据要素融合应用环节中的关键问题，在制度、机制、实践等方面试验探索，总结积累经验，形成复制推广方案。在此基础上，应从以下三个环节入手，为高质量数据融合应用提供保障，充分释放数据红利。
一是加强社会数据统采共用，打造多源数据汇聚机制。构建社会数据“统采共用、分采统用”机制，汇集各部门对社会数据的高频共性需求，制定采购计划。逐步将引入和使用社会数据纳入电子政务项目管理，遵循电子政务项目管理要求。推进数据归集扩面提效，探索利用联邦学习、多方安全计算等新型技术，实现电力、海关等国家垂直管理部门的数据按需归集共享。探索企业数据开放激励机制，将开放数据质量、贡献度等纳入企业数据开放评价体系，对积极开放数据的企业给予税收抵扣政策、对等开放高价值公共数据等方面的支持。
二是加强政企数据平台化对接，打造数据融合应用机制。创新数据融合应用模式，围绕特定场景业务需求，对数据进行深度融合、分析加工，形成一批标准化、可复用的算法、模型、标签、主题库，使数据以“数据特征对数据特征”“主题库对主题库”的方式对接融合。建立健全数据分级分类制度，分别对公共数据与企业数据进行分级分类，确定各类数据的敏感程度与安全级别，制定数据共享需求清单。构建政企数据统一对接与合作机制，明确双方数据共享权利与责任，推动形成政企数据共享有关规则制度。支持开展公共数据授权运营试点，在社会关注度高、基础条件较好的领域先行先试。
三是加强数据开发环境建设，打造“双向驱动”机制。构建新型数据治理机制，形成各级政府、不同职能部门、市场主体等多元主体参与的数据综合治理格局。政府要发挥主导作用，通过建立数据要素制度体系、举办开放大赛、实施助推计划、培育市场交易主体等各类举措来引导市场参与。企业应发挥技术和专业人才优势，通过数据不见面、模型算法见面的方式，将政企数据进行对接融合。依托政务数据平台建设覆盖数据采集、传输、存储、加工、服务各环节的数据治理系统，提供安全、可信的数据清洗、加工环境。探索利用多方安全计算、
区块链等新技术，在确保数据安全可控的前提下，实现公共数据与社会数据深度融合应用。
（黄成凤系之江实验室智能社会治理研究中心助理研究员，杨燕绥系清华大学公共管理学院教授）
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