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国家数据要素化总体框架是指在国家层面上对数据要素进行系统化、规范化管理和应用的制度安排和政策设计。其核心目的是通过数据资源的优化配置和高效利用，推动经济社会发展，提升国家竞争力。

国家数据要素化总体框架的解读：

一、数据产权制度

数据产权是数据要素化的基础。明确数据产权归属，对于保护数据所有者的合法权益，激发数据创造和使用的积极性至关重要。这可能包括对个人数据、企业数据、公共数据等不同类型数据的产权界定。

二、数据流通交易体系

建立数据流通交易规则和平台，促进数据的高效、合规流转。这有助于打破数据孤岛，实现数据资源的优化配置，提高数据使用效率。

三、收益分配机制

制定基于数据要素贡献的收益分配规则，确保数据要素在创造价值后的合理分配。这有助于激励数据生产者和使用者，推动数据经济的健康发展。

四、数据安全治理

数据安全是数据要素化的前提，建立多方参与的数据安全治理机制，保护个人隐私和商业秘密，确保数据要素的安全可控利用。

五、数据资源体系构建

推进数据资源的标准化建设，促进跨部门、跨行业的数据资源共享。这有助于提高公共服务的效率，促进政务数据资源的开放共享。

六、数据基础设施

加快数字基础设施建设，为数据的生产、存储、处理和传输提供可靠的基础环境。这包括云计算、大数据中心等基础设施建设。

七、数据应用场景拓展

推动数据在不同领域的深度应用，如智能制造、智慧城市、医疗健康等，发挥数据的乘数效应。

八、数据人才培养和引进

加大对数据商和第三方专业服务机构的培育力度，吸引和培养高素质的数据人才，繁荣数据开发利用的产业生态。

九、数据开放共享政策

推动公共数据资源的管理和运营机制改革，鼓励公共数据开放共享，引领和撬动更多数据的融合应用。

十、国际交流合作

参与国际数字规则的制定，推动数据要素的国际交流与合作，提升我国在全球数据治理中的话语权。

总的来说，国家数据要素化总体框架旨在通过制度设计和技术创新，推动数据要素的高效利用，为经济社会发展提供新的动能。这不仅涉及到数据产权、流通交易、收益分配等经济层面的问题，也涉及到数据安全、基础设施、人才培养等社会层面的问题。通过这一框架的实施，我国有望实现数据资源的最大化利用，推动经济社会的数字化转型。