当前，面临数据要素产业从“粗放式”转向“集约式”“精细化”发展的重要节点，探索有效的生态建设成为重中之重。文章指出，有效的数据要素产业生态应该体现为“7+1”模式，即基础层、技术层、交易层、业务层、客户层、功能层、监管层等7个层次，再加上环境要素。

日前，上海发布《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）》，尤其强调了促进供给、需求、服务等多元数商生态的健康发展。

根据上海数据交易所的界定，数商是指以数据作为业务活动的主要对象或主要生产原料的经济主体，是数据要素价值的发现者和价值实现的赋能者，是跨组织数据要素的联结者和服务提供者。我们看到，这也涵盖了数据产业链的主要参与者。当前，在数据要素市场建设中，与着眼于特定环节相比，更为关键的是应考虑整体生态模式的构建。

近年来，在推动经济金融高质量发展中，生态的概念越来越受到重视。例如，在人民银行《金融科技发展规划(2022-2025年)》中，就体现出众多关于金融生态要素，包括金融科技治理体系、数据要素潜能激发、新型基础设施建设、金融科技审慎监管、可持续发展基础等，这些显然都是保障金融科技健康发展的生态基础。

当前，面临数据要素产业从“粗放式”转向“集约式”“精细化”发展的重要节点，探索有效的生态建设更是重中之重。所谓数据要素产业生态，其核心思想应该是通过合理的激励相容机制安排，促使不同层次的产业参与主体合作共赢、协同创新，通过新技术、新规则、新模式，来优化产业链环境，改善产品和服务，提升数实融合的效率并降低成本、保障安全。

我们认为，有效的数据要素产业生态应该体现为“7+1”模式，即7个层次，加上环境要素。具体看，一是基础层，主要是服务于数据采集、数据存储、数据处理加工等产业链前段部分，涵盖了相关数据类企业，以及各类数据服务商、数据基础设施等。

二是技术层，主要是面向数据要素产业链运行特征的、专业化的技术解决方案落地，包括人工智能、区块链、云计算等，都可以更有效地用于解决数据产业链的痛点难点。

三是交易层。近期北京、贵州、上海等地相继发布推进数据要素市场发展的地方政策，其核心都是围绕数据交易市场建设展开。对此，如何统筹构建多层次交易市场，怎样以交易为抓手来实现数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”，都还需要改革“闯关”。

四是业务层，即聚焦更加具体的产业应用场景，不断创新和落地数据分析、数据应用等产品，嵌入到不同实体经济细分产业中。例如在金融领域，小微金融、农村金融、供应链金融、绿色金融都亟需数据和技术支撑下的创新探索。

五是客户层，通过推动宏观经济与微观主体的数字化变革，优化数据要素产业链运行的内生动力，提高企业和居民对于数据要素的“有效需求”，从而使得数据要素产业链从源头上启动良性循环。

六是功能层。数据要素产业生态建设是否成功，最终还要落到其功能价值上，对此可以从不同经济部门角度来看。对企业部门而言，应使得产业内外的企业更好地互动融合，使各类企业数字化能力全面提升，改善生产效率；对居民部门而言，则不仅对居民数字生活、数字消费等带来改善，而且能使得居民真正享受数据要素分配带来的福利改善。对于政府部门、金融部门也应使其加快提升数字化能力和运行效率。

七是监管层。数据产业的健康发展离不开有效的监管模式，尤其是当产业边界仍然存在模糊的情况下，如何处理好不同部门之间、中央和地方之间、常规监管与非常规监管、监管与自律之间的关系，都存在诸多挑战。同时，监管重点也是处理好效率与风险的“跷跷板”，对数据要素产业发展给与合理的风险“容忍度”。

最后，环境要素则是指能够推动不同层级之间有效互动，促进数据要素全产业链有效运作的“润滑剂”，主要包括政策与规则等正式制度、伦理文化等非正式制度等。前者如上海方案提到的“创新数据产权范式，保障企业数据资源持有权、加工使用权、产品经营权，推动公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权”，后者如在各方高度重视的金融科技伦理建设中，数据伦理已经成为主要抓手，需有效规范数据要素应用中的隐私保护、信息“茧房”、数据滥用等问题。