当前，数据作为新型生产要素，已成为推动数字经济发展的核心引擎。然而，我国数据要素市场建设仍面临诸多结构性难题。冯丹代表调研中发现，尽管近年来数据要素市场发展迅速，但"数据孤岛"现象依然突出，大量行业数据难以实现有效流通和高效配置。 造成该现象的原因是多上的。首先，制度层面，"数据不出域"原则在执行中往往异化为"数据不流动"，导致跨区域、跨行业的数据共享机制难以建立。其次，在实践层面，超过60%的外部数据需要二次加工，数据集建设呈现零散化、非标准化特征，难以满足现代数字经济发展需求。更需要指出，在政府投资项目和国企数字化转型中普遍缺乏数据采购专项预算，直接影响了数据要素的市场化价值实现。 这些问题已经对数字经济发展形成明显掣肘。一上，高质量数据供给不足制约了人工智能等前沿技术的创新应用；另一方面，数据流通不畅导致资源配置效率低下，影响了数字经济与实体经济的深度融合。据测算，仅因数据流通障碍造成的潜在经济损失每年高达数千亿元。 针对这些挑战，冯丹代表提出了诸多具有针对性的改革建议： 一是建立科学的数据价值体系。建议在政府投资项目中明确设立数据采购预算，推动形成动态定价机制，通过市场化手段激发数据供给活力。 二是构建安全可信的数据流通环境。按行业制定分类分级流通标准，在确保安全的前提下提升数据流动性，破解"数据孤岛"困局。 三是实施"数据工厂"国家专项工程。重点在工业制造、金融、医疗等16个关键领域建设行业级数据工厂，形成覆盖全国的数据供给网络。 业内专家指出，这些建议直击当前数据要素市场发展的痛点难点。中国信息经济学会对应的研究表明，若能有效落实这些改革措施，预计到2030年可释放超过5万亿元的数据要素市场价值。更重要的是，这将为培育新质生产力、推动经济高质量发展提供坚实支撑。