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当前，数据作为新型生产要素的价值日益凸显，特别是人工智能技术的飞速发展，对高质量数据的需求呈现爆发式增长，使优质数据成为驱动数字经济高质量发展的关键引擎。“为优质数据付费”的呼声正从政策倡议走向市场实践，已从行业共识上升为必然趋势。
一、推动“为优质数据付费”对实现数据要素市场化价值化具有重要意义
（一）优质数据是人工智能大模型发展的关键力量
人工智能发展已从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，数据质量成为决定AI系统能力上限的关键变量。德州农工大学实验显示，用未经清洗加工的社交媒体推文训练的模型，在ARC推理测试中得分从74.9骤降至57.2。此外，优质数据已不再是单纯的信息资源，而是具备了明确商品属性的核心生产要素。随着人工智能应用场景不断拓展，自动驾驶、智慧医疗等领域对数据的需求日益专业化、场景化，仅依靠免费或自行采集的数据，难以满足模型训练需求，需要付费获取更多专业、稀缺的场景数据持续推动产业智能化升级。
（二）构建付费机制是保障优质数据供给的内生动力
推动“为优质数据付费”，是激活数据要素价值创造的内生引擎。优质数据并非天然资源，而是高成本、长周期投入的智力成果，其背后凝结了采集、清洗、专业标注等一系列复杂劳动。一个清晰合理的付费机制，能精准回报数据生产者的投入，形成强大的正向激励，吸引更多资源涌入高质量数据的生产领域。这不仅能有效破解供给不足的瓶颈，更能构建起“价值创造-市场回报-再投入”的良性循环，为数据要素市场化、价值化提供源源不断的内生动力，是推动数字经济高质量发展的关键基石。
（三）“为优质数据付费”是推动市场良性发展的重要手段
“为优质数据付费”有利于破解数据交易中的信息不对称难题。数据作为一种特殊商品，其内在质量与价值在交易前难以被需求方准确判断，这种信息壁垒容易导致市场失灵。当缺乏有效的付费机制时，价格成为唯一衡量标准，优质数据因承载着高昂的采集、清洗、标注等成本而价格更高，反而在价格竞争中处于劣势，进而引发“劣币驱逐良币”的恶性循环。因此，推动“为优质数据付费”，不仅可以给予数据供给方合理回报，更能通过价格信号实现“优质优价”，激励高质量数据的生产与流通，从而保障人工智能产业对核心生产要素的需求。
二、“为优质数据付费”面临的问题与挑战
（一）数据质量评估与定价机制尚不健全
当前，数据价值难以公允衡量与有效定价，导致交易双方难以形成共识。数据交易双方在决策时，因无法科学量化数据投入所能带来的业务增益，“为优质数据付费”的意愿受到抑制。其深层原因在于，一套以质量评测为基础、以市场为导向的定价体系尚未建立。一方面，覆盖数据完整性、准确性等核心指标与行业场景适配度的分级评测规范尚不完善，使得数据价值难以得到权威认证；另一方面，体现数据成本与增值潜力的分层定价模型尚未成熟，导致数据的经济价值无法在价格中得到合理反映。这种评估与定价机制的缺失，使得优质数据的价值实现路径受阻，交易双方因付费决策缺乏客观依据而产生顾虑，从而抑制其为“优质数据付费”买单的主动性。
（二）供需价格匹配与数据流通体系有待完善
如何安全、高效地获取并使用优质数据，是困扰数据交易方的另一核心难题。关键在于，优质数据的流通体系尚不完备、基础设施支撑能力有待提升，导致优质数据“供给流通难、供需对接不畅”。数据提供方因担心数据泄露、滥用而“不敢供、不愿供”，大量高价值数据资源被闲置；需求方则因缺少可信的获取渠道和便捷的交易工具而“找得到、用不好”。对于数据交易双方而言，每一次数据付费都伴随着对数据安全和交易合规性的担忧，以及高昂的搜寻与对接成本。其深层原因在于，一个安全可信的数据流通环境与高效的交易枢纽尚未形成。这种流通体系的支撑能力不足，使得“为优质数据付费”的交易闭环难以打通，严重制约了优质数据市场的规模化发展。
（三）支持为数据付费的应用场景挖掘不足
“为优质数据付费”的根本目的在于应用，但当前应用场景的挖掘不足以成为抑制付费意愿的关键瓶颈。由于缺乏与产业核心痛点深度融合的成熟应用范例，市场主体普遍面临“有数不知如何用”的困境，对优质数据能带来的实际业务增益缺乏清晰认知和稳定预期。对于需求方而言，若无法预见到明确的回报路径和可复制的成功模式，“为优质数据付费”的决策便失去了坚实的商业逻辑支撑。这种应用场景缺失导致优质数据的价值难以在实践中被检验和彰显，使得即便企业有付费意愿，也因担忧买而不用或用而无效而踌躇不前。最终，应用场景的匮乏使得数据供需两端陷入“无场景则无动力买数，无好数则难探索场景”的循环，制约了“为优质数据付费”的市场空间拓展。
三、推动“为优质数据付费”的实施建议与举措
（一）构建以质量评测为依据的数据定价机制
针对当前数据价值评估体系尚不完善、交易双方难以达成公允价格的核心痛点，构建以科学评测为基础、以市场定价为导向的数据交易机制十分重要。首先，建立健全数据集质量评测体系，制定覆盖数据完整性、准确性等核心指标与行业场景适配度的分级评测规范，形成“基础合规+质量等级+场景适配”的三级认证。在此基础上，创新构建“基础价+场景溢价”的分层定价模型，将数据采集、处理等成本与质量等级评测结果挂钩，并叠加场景应用价值，实现数据价值的科学量化与公允定价。同时，推广“先尝后买”“按效付费”等风险共担付费机制，允许需求方根据业务增益分阶段付费，有效降低事前决策风险。此外，积极探索“数据语料作价入股”新模式，通过将高质量数据集折算为股权投入，进一步激发市场活力，目前上海、天津、安徽等多地正在试点探索该模式，为数据资本化提供了实践范本。
（二）打造以设施为支撑的数据流通体系
为破解优质数据“供给流通难、供需对接不畅”的瓶颈，在已建立科学评测与定价机制的基础上，我们着力构建安全可信、高效便捷的数据流通环境，畅通“为优质数据付费”的交易闭环。核心是加快建设数据基础设施，运用隐私计算、公共沙箱等技术，打造“原始数据不出域、数据可用不可见、可控可计量”的安全流通范式，从根本上解决数据提供方“不敢供、不愿供”的后顾之忧。同时，加速推动数据基础设施测试体系、国家高质量数据集管理平台等枢纽型设施建设，将经过质量评测、价值公允的优质数据资源“上架”流通，并提供“按效付费”“分润结算”等多元化支付工具，确保需求方能“找得到、用得好”，更能为真实价值便捷付费，从而有效打通从资源到价值的关键一环，真正激活数据要素市场潜能。
（三）深化以应用为牵引的数据付费生态
为有效激发市场主体“为优质数据付费”的意识，应深耕数据应用场景，着力构建“认知唤醒-场景培育-价值兑现”的发展闭环。一是以“标杆引领”明确价值认知。通过开展高质量数据集建设先行先试、举办高质量数据集大赛等方式，挖掘并推广一批可复制的示范应用，向市场清晰传递“数据如何用、价值在哪里”的成功路径，破解“有数难用”的困境，从根本上激活用数意愿。二是以“痛点导向”拓展应用深度。聚焦产业核心痛点与前沿需求，反向驱动传统行业深挖数据资源，打造高价值的解决方案，让优质数据成为解决实际问题的关键生产力，从而培育持续付费的刚需市场。三是以“生态构建”加速价值兑现。鼓励龙头企业、科研机构与数据服务商协同创新，共建开放共享的数据应用实验室和创新中心，形成多方参与、互利共赢的产业生态，让数据价值在丰富的应用实践中得到充分验证和释放，从而夯实“为优质数据付费”的繁荣根基。
来源：国家数据局