一文读懂数据要素全产业链

一文读懂数据要素全产业链

数字经济是农业经济、工业经济后的下一个经济形态，而数据要素是数字经济的核心生产要素，已成为与土地、劳动力、资产、技术并列的重要生产要素。将数据作为生产要素，是我国从国家层面在全球首次提出的重大理论创新。可以说，构建以数据为关键要素的数字经济，成为释放数据价值的重要目标和关键动力。数字经济形成了支撑新质生产力蓬勃发展的重要生产力，成为我国经济发展的新引擎，也为协同推进发展效率和共享公平带来新契机。

近年来，产业界对数据要素供给、流通、应用全流程的关注持续增强。据国家工信安全发展研究中心测算数据，“十四五”期间我国数据要素流通市场规模将达到5000亿至10000亿，整体将进入群体性突破的快速发展阶段。

数据要素目前已经进入政策深化推进阶段，在各应用场景中有望加速落地。2024年，数据要素将从政策驱动阶段，迈向“政产”共振的新阶段，数据基础设施、公共数据授权运营、数据资产入表与评估、数据应用等环节或将逐步发生明显的边际变化，逐步完成从政策驱动向内生驱动过渡。

“数据产业、数据资产、数据治理、数据产品、数据产业化、产业数字化”正逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。理解它们的内涵、相互关系以及对社会经济的影响，对于把握时代脉搏、推动产业升级和实现可持续发展具有重要意义。

数据要素的概念

数据要素是指参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益的数据资源。在经历数据资源-数据产品-数据资产转化全过程后演变为数据要素，即数据作为生产要素参与生产并形成其要素价格，因此区分数据资源与数据要素根本在于是否产生经济价值。因此，“数据要素”一词是面向数字经济，在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，是对数据促进生产价值的强调，即数据要素指的是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，投入于生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。

数据要素的价值只有通过交易流转才能实现。目前，我国正在形成包含数据采集、整理、聚合、分析、流通、应用等环节在内的数据要素流通产业链，包括数据产品供应商、加工处理服务商等数据供给端主体，和数据交易所、企业主导型数据服务平台等服务运营端主体及众多数据需求方。

从流通形态来看，流通中的数据包括从原始数据到数据应用解决方案等的多种形态，可以参照实体商品的加工程度来进行区分。 对结构化数据表、文字图像等原始数据进行不同程度的加工得到三类不同的下游消费产品：1)标准数据集这类轻加工数据产品；2)数据模型及数据分析结果，相当于深加工产品；3)数据应用解决方案这一精加工产物。

数据要素的分类

（1）根据数据生成来源进行数据要素的分类

数据要素被分成公共数据、企业数据、个人信息数据三种，是按照数据生成来源为标准所进行的分类，并以此为基础建构数据利用的权利义务体系。对于政府部门、事业单位行政履职和企业经营中产生的公共数据，应当明确管理部门代表地区和行业统一行使公共数据开放和授权使用职责；对于市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的企业数据，由市场主体享有数据持有、支配和收益的权利；对于承载个人信息的数据，由个人持有或数据处理者按个人授权范围采集、持有和使用数据。

（2）按照数据交易场所进行数据要素的分类

按照数据交易场所进行数据要素进行分类分为，场内集中交易与场外分散交易是数据要素流通的两种基本方式。场内集中交易基本流程：交易前，数据供方将其所有数据产品在数据交易服务机构挂牌出售；交易中，和数据供需双方一同经历整个产品交易流程，即交易申请、切磋、实施直至完成数据产品的交付作为结束。场外分散交易主要通过数据供方直接向数据需方出售数据产品并获得服务费实现。

数据要素产业参与主体：数据供应方—交易服务方—数据需求方

数据资源供应方：所拥有数据资源的高价值、稀缺性、权威性、排他性，成为训练AI模型的“优质饲料”，未来数据资产化入表、数据资源变现提升利润；

数据交易服务方：优质数据资源进入市场的必经之路，连接供需双方的“桥梁”，整个数据要素流通中的终末形态；

数据应用需求方：选择产业政策力度较大且赋能提质增效的行业的企业，以及用数据投喂改进模型的企业和数据产品供应的第三方数商。

2019年10月，党的十九届四中全会决定明确将数据作为新的生产要素，将其列为比肩土地、劳动力、资本、技术的“第五要素”。数据作为一种新型生产要素，对于推动经济高质量发展，促进全面数字化转型的重要作用日益凸显。

2022年12月19日，中共中央、国务院通过《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下称“数据二十条”），构建了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四项制度，共计二十条政策措施，初步形成了我国数据基础制度的“四梁八柱”，其中最重要的制度创新是提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。

2023年2月27日，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，明确数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系两大基础，到2025年基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展；建设公平规范的数字治理生态；完善法律法规体系，加强立法统筹协调，研究制定数字领域立法规划，及时按程序调整不适应数字化发展的法律制度。

2023年12月31日，国家数据局等部门联合发布《“数据要素X”三年行动计划（2024—2026年）》，选取工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新等12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。《行动计划》从提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障三方面，强化保障支撑。

2024年4月29日，国家发展改革委办公厅、国家数据局综合司印发的《数字经济2024年工作要点》明确了九大重点工作方向，旨在推动我国数字经济迈向更高水平。

《工作要点》提出9方面落实举措:

一、适度超前布局数字基础设施，深入推进信息通信网络建设，加快建设全国一体化算力网，全面发展数据基础设施。

二、加快构建数据基础制度，推动落实“数据二十条”，加大公共数据开发开放力度，释放数据要素价值。

三、深入推进产业数字化转型，深化制造业智改数转网联，大力推进重点领域数字化转型，营造数字化转型生态。

四、加快推动数字技术创新突破，深化关键核心技术自主创新，提升核心产业竞争力，大力培育新业态新模式，打造数字产业集群。

五、不断提升公共服务水平，提高“互联网+政务服务”效能，提升养老、教育、医疗、社保等社会服务数字化智能化水平，推动城乡数字化融合，打造智慧数字生活。

六、推动完善数字经济治理体系，强化数字化治理能力，加强新就业形态劳动者权益保障，推进构建多元共新格局。

七、全面筑牢数字安全屏障，增强网络安全防护能力，健全数据安全治理体系，切实有效防范各类风险。

八、主动拓展数字经济国际合作，加快贸易数字化发展，推动"数字丝绸之路“深入发展，积极构建良好国际合作环境。

九、加强跨部门协同联动，强化统筹协调机制，加大政策支持力度，强化数字经济统计监测。

2024年1-7月，国家各部门关于数据要素产业推出的政策如下：

数据要素产业链可分为供给-流通-应用三大环节。

产业上游：数据供给环节各级政府、电信运营商、大型国有企业、大型互联网公司等聚集了海量经济社会、行业、用户数据，数据服务商协助这些数据提供者，进行数据采集和分析，将原始数据转化为有价值的资源，进而为下一个阶段做好准备。

产业中游：数据流通中游环节主要涉及数据的流通，包括确权登记、定价和流通交易三个主要环节。主要在数据交易所进行，这些交易所通常由地方政府推动成立，或者由互联网头部企业利用自身的云服务和数据资源体系建立。数据服务商在这一过程中起着关键作用，推动数据资源的资产化，从而在流通中进一步释放数据的价值。

产业下游：数据应用当前下游数据的需求方主要集中在金融机构和互联网公司。随着数字经济和人工智能技术的不断发展，数据的应用将会扩展到更多的行业，进一步深化其在各个产业中的应用，从而实现产业赋能。

数据要素产业链图谱
资料来源：工信安全发展研究中心，中国信通院

数字经济增长对GDP增长贡献显著

根据《中国数字经济发展研究报告（2024年）》报告，2023年，我国数字经济规模达到53.9万亿元，较上年增长3.7万亿元，增幅扩张步入相对稳定区间，数字经济增长对GDP增长的贡献率达66.45%。

2023年，我国数字经济占GDP比重达到42.8%，较上年提升1.3个百分点，数字经济同比名义增长7.39%，高于同期GDP名义增速2.76个百分点，数字经济增长对GDP增长的贡献率达66.45%，数字经济有效支撑经济稳增长。

2023年以来，我国5G、人工智能等技术创新持续取得突破，数据要素市场加快建设，数字经济产业体系不断完善，数字经济全要素生产率巩固提升，支撑了我国新质生产力的积累壮大。

数据资源规模迅速增长

2023年我国数据生产量超过32ZB，占全球数据总产量20%，位居世界第二。2022年底，我国存力总规模超 1000EB，数据存储量达724.5EB，同比增长 21.1%，占全球数据总存储量的 14.4%。数据要素在工业、农业、服务业等各行各业应用不断普及，我国已成为名副其实的全球数据生产和应用大国。

产业规模快速壮大

2023年，全国软件和信息技术服务业规模以上企业超3.8万家，累计完成软件业务收入12.3万亿元，同比增长13.4%。全国规模以上电子信息制造业实现营业收入15.1万亿元，营业收入利润率为4.2%。全国通信业务收入累计完成1.68万亿元，比上年增长6.2%。据有关机构估算，2023年我国以数据技术、数据服务、数据应用为主的数据要素产业规模达2.1万亿元，年均增长20%以上。

数据要素市场化主要包含数据资源化（涉及数据采集、存储与治理），数据资产化（包括确权、定价及交易流通），以及数据资本化（涉及融资和衍生品）三大环节。

数据资源化

数据资源供应方所掌握的数据资源具有高价值、稀缺性、权威性和排他性等特点。企业将直接或间接地获取、采集原始数据进行必要的加工整理和归集，形成可重用、可应用、可获取的数据资源的过程。此阶段是数据资产化的必要前提，主要目标是将原始数据转变为数据资源，使数据具备一定的潜在价值。

数据资产化

数据运营与数据交易对应于数据资产化阶段，是参与收益分配和市场化的核心环节。数据资源持有方自行或授权给外部机构，以数据使用方需求为导向，对数据资源进行实质性的劳动投入和创造，形成可供内外部用户使用的、以数据为主要内容的、可辨认的服务或产品的过程。

数据资本化

数据应用则是数据要素产品和服务的商业实现场景，是数据价值实现的关键和最重要的成果形式。通过有效利用数据资产，将其转化为具有实际经济价值的资本，并实现保值、增值、流通的过程。企业可通过数据资产质押融资、数据资产增信贷款、数据资产作为入股等方式盘活数据资产。数据资本化能帮助企业实现数据产品创新和应用、数据资产增值和数据交易变现，充分挖掘和释放数据价值，更好服务企业发展。

图源：数据资产化实践指南

数据要素核心环节主要包括数据采集、数据存储、数据处理加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大模块，覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。

数据采集

原始数据的来源十分多样，可能来源于个人信息、商业数据、公共数据等。原始数据经过采集、存储、加工、分析等生产过程即可产生有价值的信息，包括衍生数据和生产中的信息知识及算法等。

数据存储

由于存储技术进步及云计算趋势兴起，目前全球存储市场已经呈现比较稳定的周期性。

数据加工

包含数据清洗、数据标注、数据审核等，本质上是提升数据资源质量的过程，数据资源的质量越高其价值越大。随着AI技术的快速发展，对模型训练的需求也大幅增加，因此数据加工过程中，例如数据清洗、标注和审核等工作需求也快速增加。

数据流通

数据流通环节可以细分为数据确权、数据估值和定价、数据交易等几个阶段。

数据服务商

上海数据交易所在国内首次引入了“数商”的概念，旨在以数据交易为核心，全面激活数据要素上下游的产业链。该交易所划分出了15个具体的“数商”类别。其中，传统的大数据服务商主要涵盖了数据咨询服务、数据治理服务、数据资源整合、数据加工以及数据分析技术等领域。我国数商企业生态持续繁荣，且中标额增速尤为可观。据上海市数交所研究统计，截至2023年，中国数商企业数量已经超过100万家。

数据交易所

数据交易所是为数据交易参与方提供资源整合、信息发布、交易撮合等服务的场所。截至2024年3月底，全国共计成立49家数据交易机构。

转自微信公众号数据学堂