安满是数据商场化过程中有必要守住的底线，也是限制数据商场化开展的天花板。因为存在隐私数据被乱用、敏感数据被盗取等危险，数据商场主体在参加商场化流转时存在顾忌，掣肘了数据要素的活动和使用。为处理数据商场化中的安全问题，应树立数据安全职责体系，依照数据分类分级维护准则，确认可进行商场买卖的数据目录，清晰安全主体职责和防护要求，严峻赏罚数据暗盘买卖等触碰红线的行为；应健全数据安全管理准则，增强数据安全预警和溯源才能，提高安全态势感知、测验评价等才能，提高数据全生命周期安全确保办法，构建贯穿数据流转一直的数据安全体系；应加强数据安全技能和产品研制，推动数据安全多方核算、可信核算、联邦核算等技能的攻关克难，加大技能试点工程，推动技能成果转化，全面提高数据商场化过程中防走漏、防盗取、防篡改、防假造等才能。

  数据要素商场化是一个体系性难题。完善数据要素商场对我国现代化经济体系的构建具有重要含义。处理这一体系性难题需求动态演进的辩证性思想，笔者以为需从底层理论的架构、面对难题的发掘以及相应的处理之道3个方面进行拆解，并在每一环节进行详尽剖析。底层理论的架构实际上来自经历实际的提高，数据的非竞赛-排他并存性、规划酬劳递加-递减并存性，以及正负外部复杂性是数据要素商场化许多实际难题在理论维度的提高。数据确权难、定价难、流转难、监管难，是数据自身具有的理论性质在经历实际中的下沉，“数据四难”背面均蕴含着数据本体论的3对对立。全部针对数据要素商场化的实践手法不仅仅要针对具体问题，更应以是否能缓解、谐和数据背面的3对对立为考量。除丰厚数据要素商场化的相关研讨外，本文的含义还在于抛砖引玉地提出一套方针研讨逻辑，为方针研讨供给一种更具理论性的方法论。

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