锋行链盟《2026年2月数据要素政策汇编及解读(2月刊)》

　　综合来看，2026年2月密集出台的政策文件，标志着我国数据要素市场化配置改革进入了“纵深推进、全面落地”的关键阶段。政策呈现出从宏观战略指引向微观操作规则深化、从单点突破向系统构建演进、从技术驱动向制度创新融合的鲜明特征。以下是从四个维度展开的深度分析：

一、 政策背景与整体态势：协同发力，构建新发展格局

• 国家与地方政策形成“共振效应”：国家层面政策（如汽车数据出境、医保数据应用、数据流通服务机构培育等）侧重于解决行业共性难题、划定安全红线、构建基础制度框架，起到了“定方向、划底线”的作用。地方层面政策（如安徽的收费标准、重庆的全域数字化转型、福建的培育措施等）则积极响应，结合本地产业特色和资源禀赋，进行制度细化、模式创新和场景挖掘，扮演了“试验田”和“加速器”的角色。这种上下联动、协同发力的态势，有效推动了数据要素改革从“顶层设计”走向“基层实践”。
• 政策目标从“促流通”向“强应用、释价值”深化：早期政策多聚焦于数据“能不能流通”、“如何流通”的问题。本月政策显示，重点已转向“流通后如何高效应用、创造价值”。无论是国家医保局推动医保数据场景化应用，还是各地（如广东、深圳、海南）密集出台的“人工智能+”行动方案，其核心逻辑都是以高质量数据驱动人工智能等前沿技术在千行百业落地，最终将数据潜能转化为实实在在的生产力、竞争力和治理效能。

二、 国家政策核心：聚焦关键领域，筑牢发展根基

• 安全与发展并重，细化跨境数据流动规则：《汽车数据出境安全指引(2026版)》的出台极具代表性。它没有“一刀切”地限制数据流动，而是通过细化“重要数据”判定规则、明确九类豁免情形、提供多种合规路径，为智能网联汽车这一全球化产业的国际化发展提供了清晰、可预期的制度保障。这体现了“在安全可控前提下促进数据有序自由流动”的治理智慧。
• 培育多元生态，明确市场参与主体角色：国家数据局等部门首次明确培育数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商三类机构，并赋予其不同定位。这标志着我国数据要素市场建设从依靠单一交易所，转向构建一个包含交易场所、专业服务平台和产品供给商的多层次、专业化市场生态体系。此举旨在解决市场“有场无市”、产品供给不足、服务能力不强等瓶颈问题。
• “人工智能+”与数据要素政策深度融合：八部门推动招标投标领域AI应用、五部门支撑低空经济基建等政策，看似属于不同领域，但其底层逻辑一致：将数据作为关键投入，以具体行业场景为牵引，推动人工智能技术的规模化应用。这表明，数据要素政策与产业政策、科技政策的融合愈发紧密，共同服务于培育新质生产力的国家战略。

三、 地方政策创新：因地制宜，探索差异化路径

• 破解公共数据授权运营“定价难”问题：安徽省发布的公共数据运营服务费收费标准是一大制度创新。它引入了“场景创新系数”和“复杂度系数”，将数据价值与赋能战略性新兴产业的效果、数据加工的复杂程度动态挂钩。这种“基础用量+浮动系数”的定价模式，为公共数据产品服务的价值量化提供了可操作的方案，有望激活公共数据资源的市场化供给。
• “可信数据空间”成为地方新型基础设施建设的重点：重庆、河北、湖北、内蒙古、四川等多地政策均明确提出建设城市、行业或企业级可信数据空间。这反映出，在数据流通需求日益旺盛的背景下，各方正在积极布局能够实现“数据可用不可见、用途可控可计量”的新型技术基础设施，以在保障安全与隐私的前提下，破解数据“不愿、不敢、不能”共享的困境。
• “算力券”升级，探索“数据券”、“场景券”等组合激励工具：贵州省延续并优化了算力券的“即申即享”机制。更值得关注的是，四川省的政策提出探索制定“场景券”、“模型券”，与“算力券”形成政策组合拳。这表明地方政府正从补贴单一算力资源，转向对“数据-算力-算法-场景”全链条进行系统性激励，旨在培育从基础资源到上层应用的完整产业生态。
• 抢占人工智能数据基础供给赛道：黑龙江省明确提出发展特色数据标注产业，争创国家数据标注基地；四川省支持建设数据标注基地和平台。这显示部分省市正试图在人工智能产业链的上游——数据供给与处理环节建立优势，通过提供高质量、专业化的数据标注服务，融入全国人工智能发展大局。

四、 趋势研判与核心特点

• “人工智能+数据”双轮驱动成为主线：几乎所有地方行动方案都围绕“人工智能+”展开，而数据是AI训练的“燃料”和应用的“原料”。政策正推动两者从松散结合走向深度融合，人工智能为数据价值释放提供最强工具，数据为人工智能发展提供核心养料。
• 制度建设进入“深水区”：政策重点已从原则性规定，深入到产权登记、资产评估、收益分配、服务收费等市场化配置中最核心、最复杂的制度环节。安徽的收费标准、长沙的收益分配原则都是典型例证。
• “应用场景”成为政策发力核心抓手：无论是国家层面的20个招标投标AI重点场景，还是地方层面层出不穷的示范场景征集，都表明政策推动模式已从“供给驱动”转向“需求牵引”。通过开放和培育具体应用场景，反向拉动技术迭代、数据供给和制度完善。
• 安全贯穿始终，体系化防护能力建设加强：从汽车数据出境安全，到低空经济网络安全，再到新型工业化的数据分类分级，数据安全与产业发展已实现“一体化”部署。政策要求正从被动合规向主动构建覆盖网络、数据、技术、管理的立体化安全防护体系演进。

　　总结：2026年初的政策图景显示，中国数据要素市场建设正步入一个系统化、场景化、生态化发展的新阶段。政策的核心目标是通过构建坚实的制度基础、活跃的市场生态、繁荣的应用场景和可靠的安全体系，全方位激活数据要素潜能，为数字经济高质量发展提供决定性支撑。

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　　来源：锋行链盟