在空气污染的防治问题上，与收集数据同等重要的，还有中国国内数据的共享，以及科学家能够基于数据在政策建议上达成共识。人们对社会问题的认识很大程度上受制于公开数据的规模大小：如果数据不能反映整体形势，或者数据之间没有关联，依靠这些有限数据进行的研究，很可能带来错误的结论。
尽管数据共享的优点显而易见，中国在这方面仍面临诸多系统性的障碍。比如，中国以往收集的空气污染数据，多数是失真的。此外，尽管数据共享对科学研究非常重要，但是由于晋升机制和学术评价标准等方面的问题，科研人员对数据共享的积极性并不高。
仅仅克服数据共享及协作这一问题还远远不够。正如加利福尼亚空气资源委员会和休斯敦空气质量管理部门的经验所表明，科学家们还必须聚集起来，依靠这些共享的数据，帮助政府制定合理的政策。
由于数据共享与合作的形式多样，为了阐明此文的观点，我们首先需要明晰数据共享的不同形式。数据共享，指的是一个组织的成员们，为一个明确目的，所进行的数据交换。数据共享的形式会随着涉及的研究人员及其所属机构的数量的差异而有很大不同。一个数据共享项目不一定会向公众公开数据。
数据公开则是数据共享最极端的形式，因为它将数据获取的权限开放给所有人。除了数据公开和仅含两个对象的封闭数据合作之外，还存在一种数据共享俱乐部的形式，其成员通常基于一系列既定的共有原则进行数据共享。从历史上看，致力于解决像空气污染这种复杂问题的国际合作，通常都是从一个小组织开始，之后随着项目的发展而不断扩大。相对于单个组织的自行研究调查，数据共享能够帮助回答更多、更复杂的问题。
数据汇集所建立的数据库，不用于特定研究和政策目标，而是让数据库成员能够随意访问其中的数据。数据汇集可以被认为是数据共享的一种更复杂的扩展形式。在良好的执行情况下，数据汇集可以确保数据的有效性和一致性。通过利用共享资源，数据汇集也可以帮助人们回答更复杂、更深远的问题，也有利于解决人们在科学认知水平提高后提出的新问题，从而带来新的知识。
当时，在中美贸易和南海问题争端升级的背景情况下，美国白宫科技政策办公室主任John Holdren和中国科技部部长万钢，于2016年6月5日开展了中美创新对话，讨论双赢的合作机会。双方讨论的重点之一便是关于数据共享和合作研究在应对气候变化和空气污染中的作用。
2005年，大气中小于2.5微米的颗粒物和臭氧，共造成大约450万人过早死亡。黑碳作为PM2.5的组成部分之一，是全球变暖的主要诱因，其作用仅次于二氧化碳。减少这些污染物不仅会提升空气质量，还会减缓气候变化的速度和程度。要解决这个问题，数据共享是关键。
尽管数据共享和汇集的优点显而易见，中国在这方面仍面临诸多系统性的障碍。比如，中国以往收集的空气污染数据，多数是失真的，而且大部分数据公众无权获取。此外，科研人员的晋升和学术评价标准方面的要求也无形间打压了他们共享数据的积极性。
历史上，中美双方曾有过将科学纳入政策过程的合作经历。2003年，美国环境保护局和中国国家环境保护局史无前例地签署了一份关于燃料和车辆技术与标准合作的备忘录。这项合作的数据虽然没有对大部分中国公众开放，但从事这些项目的中美科学家可以共享相关数据，其中部分工作报告也在美国得以发表。
更近的一个例子是，气候变化工作组所属的美中气候与能源合作为“巴黎协定”谈判的成功做出了贡献。CCWG已经开始推动研究机构之间的数据共享。2015年，中国能源模型论坛在清华大学举行，该论坛将建模团队和政策制定者置于同一平台上，以便更好地为决策提供帮助。
最后，虽然国际合作可以动员世界各地最优秀的才智帮助解决中国严峻的空气污染问题，但中国若要实质性地改善空气质量，还需在数据共享以及让科学家参与政策制定等方面做出巨大的努力。
行动提议：1）建立奖励机制。2）建立目标。3）建立一个通用的共享数据库。4）为那些在应对气候变化方面投入最多科研资金的国家建立一个核心的数据合作平台。