上海市數商協會&復旦大學：全國數商產業發展報告（2022年）（48頁）.pdf

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1、 全國全國數商數商產產業業發展發展報告報告（2022）上海市數商協會上海市數商協會 上海數據交易所有限公司上海數據交易所有限公司 復旦大學復旦大學 數庫（上海）科技有限公司數庫（上海）科技有限公司 2022 年年 11 月月 1 目目 錄錄 報告要點報告要點.2 1.前言前言.4 1.1 報告背景報告背景.4 1.2 研究對象研究對象.7 1.3 研究數據樣本收集研究數據樣本收集.14 2.產業環境：數商產業現狀產業環境：數商產業現狀.16 2.1 數商產業規模與年度變化趨勢數商產業規模與年度變化趨勢.16 2.2 數商產業融資整體發展情況數商產業融資整體發展情況.17 2.3 數商產業投招標

2、情況數商產業投招標情況.23 2.4 數商產業軟件著作權情況數商產業軟件著作權情況.26 3.產業布局：省域發展態勢產業布局：省域發展態勢.29 3.1 省市數商產業規模省市數商產業規模.29 3.2 省市數商產業融資情況省市數商產業融資情況.31 3.3 省市數商產業投招標情況省市數商產業投招標情況.34 3.4 省市數商產業軟件著作權情況省市數商產業軟件著作權情況.37 3.5 省市數商產業發展綜合指數省市數商產業發展綜合指數.38 4.數商的價值分析數商的價值分析.42 4.1 數商在發展數據要素市場中的主導作用數商在發展數據要素市場中的主導作用.42 4.2 數商在發展數據經濟中的帶動

3、作用數商在發展數據經濟中的帶動作用.43 5.產業展望：機遇與挑戰產業展望：機遇與挑戰.45 5.1 數商產業均衡發展與布局的挑戰數商產業均衡發展與布局的挑戰.45 5.2 數商產業鏈生態園區新模式新高地數商產業鏈生態園區新模式新高地.45 2 報告要點報告要點 數據作為生產要素，對數字經濟發展有重大戰略意義。當前，數據生產價值的實現，離不開包括數據價值創造、服務增值、交易和資產化等數據生態的構建和發展，更離不開生態中以數據作為業務活動主要對象的多種經濟和社會主體，即數商。他們在數據產生、創新使用、數據流通與交易、數據技術創新、數據治理與管理等等方面均有不可或缺的角色，通過他們的參與、發現和實

4、現數據要素的價值，才可以高效驅動我國數字經濟的發展。本報告從數據行業生態角度，按照數據要素從供應到需求的全鏈路，將數據要素市場劃分為數據資源生成（即將原始數據進行加工、處理生成數據資源）、數據資產化（即對數據資源進行確權和資產化評估）、數據產品化和服務化（即根據市場的數據需求定制數據產品）、數據交易（即促進供需雙方對數據產品的交易合約、交易清算和交易仲裁）、數據市場運維（即保障數據市場運行的基本要素，如軟硬件設施、相關人才支持、數據安全性）等 6 大核心業務環節。這些業務環節的執行者既來自于傳統 IT 服務市場的服務商，也來自于新經濟的數據交易相關的服務商。根據不同職能位置，本報告將數商企業分

5、成（1）基礎設施提供商、（2）數據資源集成商、（3）數據加工服務商、（4）數據分析技術服務商、（5）數據治理服務商、（6）數據咨詢服務商、（7）數據安全服務商、（8）數據人才培訓服務商、（9）數據產品供應商（數據要素型企業）、（10）數據合規評估服務商、（11）數據質量評估商、（12）數據資產評估服務商、（13）數據經紀服務商、（14）數據交付服務商，以及（15）數據交易仲裁服務商等 15 類。對符合以上數商經營業務的全國工商注冊企業進行提取，構建了 1,920,525 家數商企業樣本。并發現以下發展特征：1.從 2000 年至 2021 年底，中國數商企業復合年均增長率（CAGR，Compo

6、und Annual Growth Rate)為 21.7%，到 2022 年 11 月，我國數商行業企業數量達到 192 萬家。綜合產業規模、產業融資輪數、產業商業化能力和產業創新能力，長三角地區數商產業在全國發展最好 2.我國數商產業集中于長三角、珠三角、京津冀、川渝地區，數商企業數量分別為 50/24.3/21.4/13.4 萬家，4 大區域合計占比達到 56.8%。其中，長三 3 角地區是大多數數商企業的注冊區域，如數據產品供應商、數據基礎設施提供商、數據安全服務商、數據咨詢服務商等。京津冀的數據加工處理商最多。珠三角地區有相對較多的數據合規評估商和數據質量評估商。3.截至 2022

7、年 11 月，共有 11,964 家數商企業進行過融資活動，融資數量排名前四的數商類型為數據資源集成商、數據咨詢服務商、數據安全服務商和數據分析服務商，占據融資企業總數的 80%以上。4.企業融資輪數代表了企業發展成熟度和外部市場對企業成長性的信心，這在某種程度上代表了地區是否有足夠能力發展某類型的數商產業。目前，長三角和珠三角地區的數商產業的成長性更被資本市場看好。5.企業投招標信息能夠體現其產品的商業化程度。在數商產業的中標數量和中標金額上，長三角地區的中標數量全國最高，且仍在不斷增加。京津冀地區的數商企業中標數量在 2020 年后落后于長三角地區，但仍高于珠三角地區和川渝地區。京津冀地區

8、的中標總金額全國最高?？傮w而言，長三角和京津冀地區的數商產業的商業化能力更加領先。6.企業軟件著作權數量能夠體現其創新能力。截至 2019 年底，長三角地區軟件著作權數量較為領先，京津冀和珠三角地區基本持平。尤其在數據分析技術服務商、數據資源集成商等類型中，長三角和珠三角領先于京津冀、川渝地區。京津冀地區的數據加工處理服務商的軟件著作權數量最多?？傮w而言，長三角、珠三角、京津冀地區的數商產業的技術創新能力全國領先。7.省市數商產業發展綜合指數，廣東省的數商產業在產業規模、產業融資輪數、產業商業化能力和產業創新能力的 4 個維度的綜合得分上排名最高。其次是北京市。江蘇省、上海市、浙江省各自的數商

9、產業綜合得分進入全國前五。報告最后從數據交易所一體化賦能及如何滿足數據交易的核心需求提出相應的數商發展建議。4 1.前言前言 1.1 報告報告背景背景 數字經濟已經成為眾多國家驅動新一輪經濟增長的新動能，數據作為新的生產要素，其潛在價值對未來經濟社會發展有實際意義。數字經濟是以“數據資源”作為關鍵生產要素，以“數字技術”為核心驅動力量，以“現代信息網絡”為重要載體，通過數字技術與實體經濟深度融合，不斷提高經濟社會的數字化、網絡化、智能化水平，加速重構經濟發展與治理模式的新型經濟形態。數字經濟緊扣三個要素，即數據資源、現代信息網絡和數字技術。隨著全球數字經濟進入蓬勃發展時期，數據已成為全新的資產

10、和新的關鍵生產要素。數據正在成為企業經營決策的新驅動、商品服務貿易的新內容、社會全面治理的新手段，帶來了新的價值增值，加快推進數據價值化、發展數據要素市場是數字經濟發展的關鍵1。我國數字經濟規模，2016 年約 22.6 萬億元，之后每年平均以超過 10%的增長速度，2021年數字經濟規模已達 45.5 萬億元，較 2016 年擴張了 1 倍余。較 2020 年成長16.2%，且高于 GDP 增速 3.4 個百分點，2021 年數字經濟規模占 GDP 比重達到39.8%，較“十三五”初期提升了 9.6 個百分點2。1“數據價值化是數字經濟發展的關鍵”,http:/ 訪問日期:2022 年 10

11、 月 1 日 2 中國數字經濟發展報告(2022)，中國信息通信研究院，2022 年 7 月 5 數據來源：中國數字經濟發展報告(2022)，中國信息通信研究院，2022 年 7 月 圖 1 我國數字經濟規模 2022 年是我國數據要素市場建設有序探索的元年，國家政策導向鼓勵培育多方市場參與者以更好的發揮數據利用價值。中央深改委審議通過了關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，提出加快構建數據基礎制度，促進數據要素價值釋放。國務院辦公廳印發要素市場化配置綜合改革試點總體方案的通知，明確要求：規范培育數據交易市場主體，發展數據資產評估、登記結算、交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系。上海市數

12、據條例等地方法規也明確支持為數據交易提供數據資產、數據合規性、數據質量等第三方評估以及交易撮合、交易代理、專業咨詢、數據經紀、數據交付等專業服務。此外，我國在面向政府數據的開放共享、面向國有企事業單位的數據資產價值發現、面向大型互聯網企業的反壟斷政策等方面的立法日益完善，為我國數據要素流通市場提供了更多的數據來源和更加規范健康的發展空間。除政策導向外，數據流通市場的現實情況也在呼吁第三方專業服務商的介入，以實現供需雙方的高效匹配。數據要素市場目前屬于新生事物，數據產品的供應商、需求方以及一批第三方服務商是數據要素市場的主要參與者。目前從國內外數據交易實情來看，存在數據需求量巨大、優質且合規的供

13、方較少、且供需雙方201620172018201920202021金額(萬億元)22.627.231.335.839.245.505101520253035404550 6 較難達成高效匹配的現象。與此同時，隨著技術革命的不斷向前推進，數據作為第五波技術革命創造的寶貴“資源”，數據的增長未曾休眠，但數據利用效率卻未同步匹配。未來兩年，企業數據預計將以每年 42.2%的速度增長，市場潛力巨大。但從數據利用效率來講，在可用的企業數據中，僅 32%投入使用，剩余的 68%并未得到利用3?；谖覈鴶祿亓魍ɑA制度的不斷完善，加之數據交易市場對于優質數據供應源的迫切現實需求，僅僅依靠企業自身力量來參

14、與市場并組織數據產品的效率較低。在此背景下，需要較大的經濟能力和技術能力支撐，需要專業的數據服務市場參與者，協助企業圍繞數據生命周期，加強數據治理，做好數據采集、數據處理、數據存儲、數據管理、數據分析、數據可視化、數據智能化應用等業務，將原始數據轉化為數據產品和服務，提高數據資源的可用性和數據產品的成熟度，這類市場參與者也被稱為“數商”。在目前數據要素市場的探索階段，數商扮演著數據要素市場中的核心參與者的角色，也帶來了數字時代的新業態和新模式，并正在成為推進數字經濟發展的主導力量，數商產業也正成為第六波技術革命的主導產業4。根據國家工業信息安全發展研究中心發布的2022 年數據交易平臺發展白皮

15、書顯示，在數據流通的不同環境均有望孕育出響應的數據服務提供商，“數商”生態有望賦能數據產業發展。自 2014 年我國首家數據交易機構成立以來，我國數據流通與交易市場建設已經有 8 年左右時間，到目前為止仍未建立起規范、健全的數據要素市場的參與者體系。2021 年 11 月 25 日，上海數據交易所正式揭牌，與此同時，2021 上海全球數商大會同步舉辦，“數商”的概念首次正式被權威機構提出。上海數據交易所提出，在全國首發數商體系，構建涵蓋數據交易主體、數據合規咨詢、質量評估、資產評估、交付等多領域的數商新業態5。在首批簽約的 100 家數商中，不僅包含銀行類、電力類數據交易主體，也包含律所、咨詢

16、公司等數據合規咨詢服務主體、數據交付商等。數商的概念在實踐中逐步成形，其存在的意義在于促進數據資源進一步轉化為可流通、可交易、可計算的數據產品，使得數據資源不僅 3 數據來源：RETHINK DATA:PUT MORE OF YOUR BUSINESS DATA TO WORKFROM EDGE TO CLOUD，https:/ 孫一元.黃麗華:數據資產化催生新業態J.上海國資,2022(01):71-74.5 第一財經，上海數據交易所今日揭牌成立，首批數據產品掛牌，https:/ 7 能被生產數據的企業自己所用，還可以通過流通渠道被外部企業所用，同時減小數據流通過程存在的不確定性以及道德風險

17、。在 2021 年之前，“數商”的概念在國內數據要素市場中鮮有提及，為數不多的幾篇研究多認為數商是一種理解結構并進行邏輯推理的數學能力指標6，認為“商”同“智商”的“商”。隨著數據要素市場的不斷發展，數商被賦予了全新的概念和理解。自 2022 年開始，以上海數據交易所的成立為契機，業界人士7從上海市的實踐認識到數商不僅僅局限于傳統的數據提供方、數據使用方和平臺方三大基本體系，還包括括云廠商、多方安全計算廠商、數據合規評估、數據質量評估、數據資產評估等相關企業等。數商的概念范疇應該遠遠大于數據交易活動本身，同時也遠遠大于數據生命周期中直接產生價值的基本環節。數商是指以數據作為業務活動的主要對象的

18、經濟主體，是數據要素一次價值、流通價值和二次價值的發現者、價值實現的賦能者，是跨組織數據要素的聯結者和服務提供者。數商在數據產生、創新使用、數據流通與交易、數據技術創新、數據治理與管理等方面均有不可或缺的角色，其價值在于真正發現、實現數據要素的價值，從而驅動數字經濟的發展8。數商是指面向數據資源的價值發現和跨組織數據資源流通的各個環節提供服務的市場主體。從數據要素市場體系來講，數商是數據要素市場不可缺少的核心參與者；從數據資源價值發現視角來講，數商是基于 0 和 1 數字化的計算來幫助各行各業組織實現數據資源價值所需要活動的服務者和促進者。這些活動通常包括數據的收集和整合、管理、流通、分析和決

19、策支持，及其支持活動有效開展的服務等。對數據供需方來講，均需要數商助力其發揮作用，數商在數據產生、創新使用、數據流通與交易、數據技術創新、數據治理與管理等等方面均有不可或缺的角色。1.2 研究對象研究對象“數商”是指以數據作為業務活動的主要對象或主要生產原料的經濟主體，釋放數據要素“三類價值”（發現者、價值賦能者、聯結者和服務提供者）是“數商”6 周云華,朱曉昀.數商J.科教導刊(中旬刊),2016(32):30-31.7.數據交易探索創新之上海實踐J.軟件和集成電路,2022(06):38-39.8 第一財經,“上海數據交易所揭牌成立，專家解讀“數商”與數字經濟”,https:/ 訪問日期:

20、2022 年 10 月 1 日 8 的使命。一個成熟完善的數據要素市場除了有數據資源的技術基礎設施、生產集成、加工處理、安全防御、分析、相關人才培訓以及咨詢服務等傳統 IT 服務市場所擁有的職能外，還需要涵蓋交易主體、交易代理、合規咨詢、質量評估、資產評估、數據經紀、數據交付等多個領域（詳見下圖 2）。換而言之，數商企業并不僅指傳統 IT 服務市場中的各類大數據服務角色，還包括因數據要素市場的不斷發展延伸出來的新的功能角色，即數據交易相關的服務商。本報告從數據行業生態角度，按照數據要素從供應到需求的全鏈路，將數據要素市場劃分為數據資源生成（即將原始數據進行加工、處理生成數據資源）、數據資產化（

21、即對數據資源進行確權和資產化評估）、數據產品化和服務化（即根據市場的數據需求定制數據產品）、數據交易（即促進供需雙方對數據產品的交易合約、交易清算和交易仲裁）、數據市場運維（即保障數據市場運行的基本要素，如軟硬件設施、相關人才支持、數據安全性）等 6 大核心業務環節。這些業務環節的執行者既來自于傳統 IT 服務市場的服務商，也來自于數據交易相關的服務商。這些數商企業貫穿于數據要素市場全鏈路，在數據產生、創新使用、數據流通與交易、數據技術創新、數據治理與管理等方面承擔不可或缺的作用。因此，本報告將處于不同職能位置的數商企業具體分成（1）數據基礎設施提供商、（2）數據資源集成商、（3）數據加工服務

22、商、（4）數據分析技術服務商、（5）數據治理服務商、（6）數據咨詢服務商、（7）數據安全服務商、（8）數據人才培訓服務商、（9）數據產品供應商（數據要素型企業）、（10）數據合規評估服務商、（11）數據質量評估商、（12）數據資產評估服務商、（13）數據經紀服務商、（14）數據交付服務商，以及（15）數據交易仲裁服務商等 15 類。具體來說，這 15 類數商企業的詳細定義為：（1）數據基礎設施提供商主要是支撐數據要素生產、處理的各類軟、硬件生產、制造的企業，如提供數據流通技術、信息技術基礎設施、云計算、區塊鏈、操作系統等產品或服務。（2）數據資源集成商主要是幫助匯集、存儲各類分散的數據資源的企

23、業，如提供數據存儲、數據中心、數據采集、數據中臺等產品或服務。（3）數據加工服務商主要是指對數據進行操作和處理的企業，如提供數 9 據清洗、標注、融合，對異構數據進行處理和結構化等產品或服務。（4）數據分析技術服務商指的是對數據進行分析以生成有用信息的企業，如提供數據挖掘、機器學習、預測分析等產品或服務。（5）數據治理服務商指的是制定數據標準、規范化數據管理的企業，如制定數據標準、數據分級分類。（6）數據咨詢服務商指的是提供有關數據管理、數字化轉型、技術解決方案等服務的企業。（7）數據安全服務商指的是保障數據安全和數據隱私的企業，如提供網絡安全、云安全、信息安全、移動應用安全的產品或服務。（8

24、）數據人才培訓服務商指的是教育或培訓有關數據處理、管理、分析、治理等方面相關知識人才的企業，包括 IT 教育培訓、編程教育、數據管理培訓等相關業務。（9）數據產品供應商（數據要素型企業）指的是自身擁有大量數據且能夠提供自身數據給第三方數據處理商、存儲商、分析商的企業，通常這些企業來自于數據密集型行業，如金融、互聯網、交運、醫藥健康、能源、工業制造和通信運營 7 大行業。（10）數據合規評估服務商指的是對數據的運營合法性和流程合規性進行管理或監督的企業，通常提供知識產權、合規性識別、公司治理等產品或服務。（11）數據質量評估商主要是對數據質量和價值進行評估的企業。（12）數據資產評估服務商指的是

25、對數據價值進行量化評估和審計的企業，通常這些企業經營業務包括資產評估、財務咨詢、審計。（13）數據經紀服務商指的是匹配數據要素供應方和需求方的企業，如促進數據交易的經紀商和中介。（14）數據交付服務商指的是將數據方案進行執行落地的企業，提供如隱私計算、融合計算、聯邦學習等產品或服務。10 （15）數據交易仲裁服務商指的是對一切在數據要素市場中發生的各類經濟活動違規問題或爭議進行解決的企業。對這 15 類數商企業的更多經營內容關鍵詞的描述詳下表 1?；谌珖ど套云髽I的經營范圍、行業分類、公告新聞等文本，本報告對符合以上各類描述且包含對應表 1 中經營內容關鍵詞的全國工商注冊企業進行提取。最終

26、得到了1,920,525 家數商企業樣本9，作為報告分析的基礎。各類數商相互交互與協作所組成的社會技術網絡，以獲取數據、加工處理和存儲數據，并開發利用數據，從而促進創新、提高效率和創造新知識，這樣的社會技術網絡稱之為數商生態系統，數商生態產業圖譜如下圖 3 所示。本報告的所有數據，如企業經營范圍、企業工商注冊信息、企業投招標數據、企業融資數據、企業軟件著作數據等來自于數庫（上海）科技有限公司（簡稱：“數庫科技”）。數庫科技成立于 2009 年，是一家數字化的數據科技公司，4 次獲得 KPMG 中國 Fintech 50 企業。數庫科技主要的經營業務是為金融及產業領域提供基于產業邏輯的智能數據產

27、品與系統服務，為金融機構、企業集團、政府部門解決業務場景中的數據和系統需求。具體的，數庫科技利用自然語言處理技術對信息進行智能提取，形成可分析的結構化數據。在過去的 10 多年的積累中，數庫科技形成了自有的產業鏈及圖譜數據體系，并在底層建立基于機器學習的自動化數據生產系統。數商的價值主要體現在數據要素市場建設中的主導作用，以及數字經濟發展中的帶動作用，前者偏重于數商在建設新興市場體系中的創新性主導功能，后者偏重于數商運用新興生產力在經濟層面帶來的提質增效功能。9 本研究報告定義的數商企業是涉及到數商相關業務的企業，而非只經營數商業務的企業。11 集成集成 圖 2 數商在數據要素市場中的角色 原

28、始原始數據數據 數據數據資源資源 數據數據產品產品 供方供方 數據要素流通交易功能數據要素流通交易功能 信息信息系統系統 數據咨詢數據咨詢 數據治理數據治理 需方需方 數據數據利用利用 數據治理數據治理 數據咨詢數據咨詢 掛牌掛牌上市上市 撮合撮合交易交易 合約合約交付交付 交易清交易清結算結算 數據登記數據登記確權確權 傳統傳統 ITIT 服務市場服務市場 流通第二級階段流通第二級階段 流通第一階段流通第一階段 流通第三階段流通第三階段 傳統傳統 ITIT 服務市場服務市場 數據資源集成數據資源集成 數據（定數據（定價）咨詢價）咨詢 數據人才培訓 數據安全服務 數字基礎設施服務 第三方服務第

29、三方服務 數據資數據資源集成源集成 數據資數據資產評估產評估 數據產數據產品咨詢品咨詢 數據加數據加工處理工處理 數據分數據分析技術析技術 交易交易 仲裁仲裁 數據分數據分析技術析技術 數據數據加加工處理工處理 數據數據合規合規性、確權性、確權 質量質量 評估評估 合規合規 評估評估 交易交易 經紀經紀 交付交付 服務服務 數據資數據資產產集成集成 （產品配置）（產品配置）12 圖 3 數商生態產業圖譜 13 表 1 數商分類和經營內容描述 大類大類 子類子類 經營內容經營內容描述描述關鍵詞關鍵詞 傳傳 統統 大大 數數 據據 服服 務務 商商 數字基礎設施提供商數字基礎設施提供商 數據基礎設

30、施、數據流通技術、信息技術基礎設施、云計算、區塊鏈、云平臺、操作系統、物聯網、通信設備、量子計算、傳感器、智能終端、服務器 數據資源集成商數據資源集成商 數據存儲、數據中心、數據集成、數據湖、數據采集、數據中臺、數據一體化、數據倉庫、數據庫、數據系統部署 數據加工處理服務商數據加工處理服務商 數據處理服務、數據標注、數據外包、數據清洗、數據脫敏、數據融合、數據標定、視頻識別與標注、異構數據、圖數據 數據分析技術服務商數據分析技術服務商 數據分析技術、商業智能、數據挖掘、數據可視化、人工智能、數據智能、AI 建模、數據分析、機器學習、算法、模型解決方案 數據治理服務商數據治理服務商 數據治理、數

31、據分級分類、數據標準 數據咨詢服務商數據咨詢服務商 行業調研、市場研究、市場調研、信息咨詢、專家咨詢、技術咨詢、咨詢服務、數據咨詢、數字化轉型咨詢、企業信息化咨詢、數據管理、管理咨詢、數字化服務 數據安全服務商數據安全服務商 信息安全、數據安全、安全防御、云安全、網絡安全、移動應用安全、云平臺安全、IT 運維安全、云原生安全 數據人才培訓服務商數據人才培訓服務商 IT 教育、IT 培訓、IT 技術社區、IT 學院、IT職業教育、IT 人才、編程教育、編程培訓、數據管理培訓、數據分析培訓 數數 據據 交交 易易 相相 關關 服服 務務 商商 數據產品供應商數據產品供應商10 金融（銀行，保險，證

32、券，信托，金融科技等）、互聯網、交運、醫藥健康、能源、工業制造、通信運營商等 7 大行業的頭部 10 家公司（按規模）數據合規評估服務商數據合規評估服務商 數據合規、知識產權、合規經營、公司治理、數據保護、互聯網法律 數據質量評估商數據質量評估商 數據質量評估、數據質量修復、數據質量評價 數據資產評估服務商數據資產評估服務商 資產評估、財務咨詢、資產審計 數據交易經紀服務商數據交易經紀服務商 交易撮合、交易經紀、中介 數據交付服務商數據交付服務商 隱私計算、數據交付、聯邦學習、多方安全計算、可信執行環境、融合計算 數據交易仲裁服務商數據交易仲裁服務商 仲裁、爭議解決 10 數據產品供應商的企業

33、樣本收集方式不同于其他 14 類，其數據收集方式主要依據的是所屬行業，而非根據關鍵詞的文本匹配。這類企業所在行業屬于數據密集型行業，是數據資源供應的重要角色。14 1.3 研究數據樣本收集研究數據樣本收集 本研究報告的樣本收集時間點為 2022 年 11 月，所有數據由數庫科技公司提供。樣本數據的收集邏輯如下：（1）首先，以表 1 中 14 類數商企業（除數據產品供應商外）的所有關鍵詞作為搜索依據，對全國所有注冊的工商企業進行搜索，對在公司名稱、經營范圍描述、投招標信息、軟件著作信息等內容中出現相關關鍵字的企業名單進行整理，得到第一大類企業集合（約 182.2 萬家企業）。接著，對第一大類企業

34、進行細分分類，對其經營范圍描述、主營產品名稱、行業 3 或 4 級分類進行文本分析，根據不同類型數商的對應關鍵詞與這些企業文本之間的相似程度，確定該企業更可能屬于哪一類型的數商。（2）對于“數據產品供應商”這一類，本研究根據國民經濟行業分類，直接使用金融、互聯網、交運、醫藥健康、能源、工業制造、通信運營商等 7 大行業的前 10 大公司（按規模）作為該類目下的數商企業，得到 109,401 家企業。合并上述兩步的企業名單后，最終得到可分析的數商企業樣本數量為1,920,525 家，其中上市企業有 1,668 家。各數商分類下的企業數量如表 2 所示。截至 2022 年 11 月，數據咨詢服務商

35、企業數量最多，為 66.6 萬家，占比達 35%，代表企業如上海邁用信息科技有限公司、上海拼優電子商務有限公司等。其次為數據資源集成商，為 41 萬家，占比約 21.4%，代表企業如浙江千易科技有限公司、四川二三里網絡科技有限公司。第三是數據分析技術服務商，為 27.5 萬家，占比約 14.3%，代表企業如山東屹芯信息科技有限公司、華數天元（深圳）數據科技有限公司。本報告樣本中數量最少的企業是數據交付服務商和數據治理服務商。表 2 各類型數商企業樣本數 數商類型數商類型 企業數量企業數量 樣本占比樣本占比(%)數據咨詢服務商 666,052 34.68 數據資源集成商 411,155 21.4

36、1 數據分析技術服務商 275,180 14.33 數據基礎設施提供商 137,621 7.17 數據加工處理服務商 121,598 6.33 15 數商類型數商類型 企業數量企業數量 樣本占比樣本占比(%)數據安全服務商 105,063 5.47 數據產品供應商 98,065 5.11 數據資產評估服務商 65,975 3.44 數據合規評估服務商 21,704 1.13 數據質量評估商 7,371 0.38 數據人才培訓服務商 4,692 0.24 數據交易經紀服務商 4,649 0.24 數據交易仲裁服務商 1,311 0.07 數據交付服務商 76 0 數據治理服務商 13 0 數據來

37、源：數庫科技、研究組整理 16 2.產業環境產業環境：數商產業現狀：數商產業現狀 2.1 數商產業規模與年度變化趨勢數商產業規模與年度變化趨勢 截止 2022 年 11 月，數商行業企業數量達到 192 萬家，從圖 4 數商企業規模歷年趨勢可以看出，自 2000 年起每年數商企業注冊數量穩步上升，20122014期間數商企業規模有較顯著的成長，之后的每一年皆保持成長態勢，但增長速率有所放緩。2021 年復合年均增長率為 21.7%，從圖 3 可以明顯看出 2022 年數商企業注冊規模發展不如前幾年的發展，保持成長趨勢。圖 4 數商企業規模歷年趨勢(截至 2022.11)對 15 個類型的數商企

38、業數量分別進行歷年趨勢分析，如下圖 5 各類型數商企業成長趨勢可以得知數據資產評估服務商的歷年增長趨勢最為明顯，其次依序為數據咨詢服務商、數據資源集成商、數據分析技術服務商以及數據合規評估服務商。數據交付服務商及數據治理商在 20002022 期間研判可能行業進入門檻較高，數據統期間未見有擴張趨勢。-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81050000100000150000200000250000300000350000400000450000增長速率注冊數注冊數量年份年份企業數量增長速度數據來源：數庫科技、研究組整理 17 圖 5 各類型數商企業成長趨勢 2.2 數商產業

39、融資整體發展情況數商產業融資整體發展情況 截至 2022 年 11 月，192 萬家樣本企業中有揭露融資信息的企業約有 11,964數據來源：數庫科技、研究組整理 18 數據來源：數庫科技、研究組整理 家數商企業進行占總體樣本的 0.3%11。本報告融資輪數定義是位于第 1 輪至第12 輪之間，覆蓋了天使輪融資和最終 IPO 上市融資。圖 6 不同融資輪數的數商企業數量統計情況，可以看出處于第 1 輪融資的數商企業有 6,439 家，占融資數商企業的 53.82%，超過 2 次以上的融資數商企業有較明顯的遞減幅度，呈現 50%左右遞減趨勢。從圖 6 也可以間接得知數商企業之間存在一定程度的競爭

40、關系，保有核心關鍵技術及競爭優勢的企業，才能在數據要素市場立足及永續經營。圖 6 不同融資輪數的數商企業數量統計情況(截至 2022.11)從圖 7 各融資輪次企業數量與平均融資金額情況可以明顯看出，在天使輪和 A 輪有較多的融資企業，企業在成立初期階段需要大量資金投入生產，以維持企業在快速成長階段所需的各項投入成本。圖 7 也可以看出融資的平均金額隨著融資進程推進到后期呈現明顯提高，尤其在 E 倫及 IPO 上市后這兩個階段。另，在此統計數據中發現菜鳥網絡在 2019 年完成 233 億人民幣戰略融資，也創下了數商企業融資額度的記錄。11 本報告融資數據來源于數庫公司，分析對象為獲得過至少一

41、次融資的 11,964 家企業。由于總樣本（即192 萬家）中絕大多數企業未進行融資或未披露融資，故融資輪數和融資金額都為 0，不參與該部分的統計分析。6439273013767483492321085732143010002000300040005000600070001234567891011企業數量企業數量已完成的融資輪數已完成的融資輪數 19 圖 7 各融資輪次企業數量與平均融資金額情況 從圖 8 已融資企業中不同類型數商企業數量可以得知，數商咨詢服務商、數據資源集成商、數據加工處理服務商及數據分析技術服務商的企業數量占比最高，分別達到 34%、21%、17%及 12%。此四類型數商合

42、計占比超過 80%，由此可見，數商咨詢服務商、數據資源集成商、數據加工處理服務商及數據分析技術服務商此四類數商在目前數據要素市場中需求相對較強，有較多的業務合作機會，也提供此等企業擴張的最有力支撐。另還可從此數據得知，目前數據要素市場其他數商業務需求不夠熱絡及配套措施不夠完善，無法支撐其他類型數商所需的業務量，可明顯看出數商企業類型分布不均的情況。圖 8 已融資企業中不同類型數商企業數量 依次按照已完成的融資輪數對不同數商企業數量比例進行對比，圖 9 各融0500000100000015000002000000250000030000003500000400000045000000500100

43、015002000250030003500融資平均金額（萬元）企業數量企業數量融資輪次融資輪次融資數量融資平均金額41232563210914728415372715553441751數據咨詢服務商數據資源集成商數據加工處理服務商數據分析技術服務商數據基礎設施提供商數據安全服務商數據資產評估服務商數據質量評估商數據合規評估服務商數據人才培訓服務商數據交易經紀服務商數據交易仲裁服務商數據交付服務商數據來源：數庫科技、研究組整理 數據來源：數庫科技、研究組整理 20 資輪數下不同類型數商企業數量占比可以看出數據咨詢服務商、數據資源集成商、數據加工處理服務商和數據分析服務商在融資次數 1 次、2 次

44、、3 次及大于 3 次以上的各類中，其融資數量比重都是較大的，占據了各融資次數下的企業總數的80%以上。且此四類型企業在在融資次數 1 次、2 次、3 次及大于 3 次以上的各類占比非常平均，數據咨詢服務商約占 32%左右，數據資源集成商約占 22%左右，數據加工處理服務商約占 19%左右，數據分析服務商約占 11%左右。由此可見，數商咨詢服務商、數據資源集成商、數據加工處理服務商及數據分析技術服務商的融資企業數量占比(圖8)與各融資輪數下不同類型數商企業數量占比(圖9)有高度關聯性。圖 9 各融資輪數下不同類型數商企業數量占比 從圖 10 可以得知在融資次數 1 次、2 次、3 次及大于 3

45、 次以上的各類型數商企業數量占比最小的四個數商企業類型分別為數據人才培訓服務商、數據資產評估服務商、數據安全服務商及數據基礎設施提供商。0.3340.3050.3210.3230.2100.2190.2370.2240.1860.2110.1900.1920.1170.1110.1040.11900.10.20.30.40.50.60.70.80.911233不同類型企業數量占該融資次數下企業總數比不同類型企業數量占該融資次數下企業總數比企業總數=完成對應融資輪數的企業數量已完成的融資次數已完成的融資次數數據咨詢服務商數據資源集成商數據加工處理服務商數據分析技術服務商數據來源：數庫科技、研究組

46、整理 21 數據來源：數庫科技、研究組整理 圖 10 各融資輪數下不同類型數商企業數量占比(續)從 15 類數商企業的平均融資金額來看，在圖 11 不同類型數商企業平均融資金額可以得知，數據咨詢服務商的平均融資金額最高 93.58 億元，位列其后的是數據加工處理服務商 50.74 億元、數據基礎設施提供商為 18.35 億元。融資額度越高企業發展規模也相對較大，數據咨詢服務商、數據加工處理服務商及數據基礎設施提供商企業規模較其他數商企業大。而數據交付服務商、數據交易經濟服務商及數據交易仲裁服務商平均融資額度不到一億元，由此可研判，融資額度越小，企業規模也越小，相對應的業務規模也越小。圖 11

47、不同類型數商企業平均融資金額 依次按照已完成的融資輪數對不同數商企業平均融資金額進行對比，圖 12 0.0030.0030.0040.0020.0720.0640.0640.0720.0420.0490.0460.0550.0230.0240.0230.03400.020.040.060.080.10.120.140.160.181233不同類型企業數量占該融資次數下企業總數比不同類型企業數量占該融資次數下企業總數比企業總數=完成對應融資輪數的企業數量已完成的融資次數已完成的融資次數數據人才培訓服務商數據基礎設施提供商數據安全服務商數據資產評估服務商0.040.070.691.221.282.

48、915.486.768.5610.8918.3550.7493.580102030405060708090100數據來源：數庫科技、研究組整理 單位：億元人民幣 22 數據來源：數庫科技、研究組整理 及圖 13 各融資輪次不同類型數商企業平均融資金額可以看出，在融資次數 1 次的所有企業類別中平均融資金額是最高前三數商類型依序為數據資產評估服務商 36,293.4 萬元、數據合規評估服務商 22,431.5 萬元、數據資源集成商 10,566.2萬元。在融資次數 2 次的所有企業類別中平均融資金額是最高前三數商類型依序為數據咨詢服務商 16,257.2 萬元、數據資產評估服務商 12,962.

49、9 萬元、數據安全服務商 12,946.6 萬元。在融資次數 3 次的所有企業類別中平均融資金額是最高前三數商類型依序為數據咨詢服務商 57,260.5 萬元、數據基礎設施提供商 44,593.9萬元、數據加工處理服務商 28,730.4 萬元。其中，數據咨詢服務商隨著融資次數增加平均融資金額顯著提高，從圖 12 可看出完成三次融資金額超過完成二次融資金額 3.5 倍以上，由此可得知，數據咨詢服務商發展過程中業務規模及成長相對其他類型數商大且快。從圖 13 也可清楚看出數據加工處理服務商完成三次融資金額超過完成二次融資金額 4 倍以上，依此結果，也可得知數據加工處理服務商有相對較好的發展機會。

50、圖 12 各融資輪次不同類型數商企業平均融資金額 36293.412962.927723.322431.5664.32857.110566.27593.116358.410413.616257.257260.5020000400006000080000100000120000123平均融資金額（萬元）平均融資金額（萬元）已完成的融資次數已完成的融資次數數據資產評估服務商數據合規評估服務商數據資源集成商數據咨詢服務商 23 數據來源：數庫科技、研究組整理 圖 13 各融資輪次不同類型數商企業平均融資金額(續)2.3 數商產業投數商產業投招招標情況標情況 企業投招標指的是企業參與競標政府/事業單位

51、等機構的采購任務，企業中標能幫助企業的產品更進一步實現市場化。本研究樣本的 192 萬個數商企業中，有 13,189 個企業有招標信息，從圖 14 數商企業中標數量及金額(2019-2022.9)可以清楚看出，在 2019 年到 2022 年 9 月間共產生了約 101,288 個中標活動12?？傮w來說，2019 到 2022 年，數商企業的中標數量與中標金額快速增長，兩年的年復合年增長率分別達到 57.2%、101.8%。2022 年前三季度的中標數量和中標金額達到 2021 全年的 84%、52%。投招標數量的增加，證實了數商企業的需求端訂單增加，即數商企業的商業化能力在不斷增強。12 本

52、報告投招標信息來源于數庫公司，若企業未被記錄在該數據中，則表明該企業未參與投招標，即投招標數量和金額都為 0，故不參與該部分的統計分析。3148.412948.611986.22232.08724.544593.93807.08517.523614.34561.3927040.82128730.39020000400006000080000100000120000123平均融資金額（萬元）平均融資金額（萬元）已完成的融資次數已完成的融資次數數據安全服務商數據基礎設施提供商數據分析技術服務商數據加工處理服務商 24 數據來源：數庫科技、研究組整理 圖 14 數商企業中標數量及金額(2019-20

53、22.9)從圖 15 不同類型數商企業中標數量（2019-2022.9）及圖 16 不同類型數商企業中標金額（2019-2022.9）可以看出數據資源集成商的中標數量與中標總金額高居榜首，分別為 37,743 家企業以及 1,231 億元，占比分別達到 37%和 34%。其次為數據咨詢服務商，中標數量與中標總金額占比分別達到 17%和 20%。第三是數據加工處理服務商，中標數量與中標總金額占比均達到 14%和 10%。這三大類型數商企業占所有中標數商企業的比例和超過 65%。圖 15 不同類型數商企業中標數量(2019-2022.9)020040060080010001200140016001

54、800200005000100001500020000250003000035000400002019202020212022(M1-9)企業中標金額（億元）企業中標金額（億元）企業中標數量企業中標數量年份年份中標數量中標金額（億元）377431761514415124937411596537206686034421509314數據資源集成商數據咨詢服務商數據加工處理服務商數據分析技術服務商數據基礎設施提供商數據產品供應商數據安全服務商數據合規評估服務商數據資產評估服務商數據質量評估商數據交易仲裁服務商數據人才培訓服務商數據交易經紀服務商數據來源：數庫科技、研究組整理 25 數據來源：數庫科技

55、、研究組整理 圖 16 不同類型數商企業中標金額(2019-2022.9)從圖 17 四大類型數商企業歷年中標數量及圖 18 四大類型數商企業歷年中標金額可以比較分析中標數量排名前 4 位的數商類型分別為據資源集成商、數據咨詢服務商、數據加工處理服務商、數據產品供應商的歷年中標數量和中標總金額增長趨勢，可以看出數據資源集成商的中標數量穩居榜首，中標數量及中標金額在 2021 年達到最高，分別為 13,315 件及 660 億元，為所有類型數商企業之首。其次中標數量及中標金額是數據咨詢服務商，中標數量位居第三的是數據加工處理服務商，而中標金額位居第三的而是數據產品供應商。1231709.9361

56、.9603.9數據資源集成商數據咨詢服務商數據加工處理服務商數據分析技術服務商數據基礎設施提供商數據產品供應商數據安全服務商數據合規評估服務商單位：億元 26 數據來源：數庫科技、研究組整理 數據來源：數庫科技、研究組整理 圖 17 四大類型數商企業歷年中標數量 圖 18 四大類型數商企業歷年中標金額 2.4 數商產業軟件著作數商產業軟件著作權權情況情況 企業的軟件著作權情況能夠體現其技術創新能力。本研究樣本的 192 萬個數商企業中，有 100,054 個企業有軟件著作權信息，截至 2019 年底共產生了約5608756813315112522391336063055559205628435

57、05344638971159221816910500010000150002000025000300002019202020212022(M1-9)企業中標數量企業中標數量年份年份數據資源集成商數據咨詢服務商數據加工處理服務商數據產品供應商137.0 148.0 660.0 286.0 42.2 68.7 331.0 268.0 77.2 55.9 138.0 90.8 92.360.416011102004006008001000120014002019202020212022(M1-9)中標金額總數（億元）中標金額總數（億元）年份年份數據資源集成商數據咨詢服務商數據加工處理服務商數據產品供

58、應商 27 數據來源：數庫科技、研究組整理 101,288 個軟件著作權活動13。圖 19 數商企業軟件著作權數量與增速可以明顯看出 2015 年后數商企業的軟件著作權數量急劇增長，之后呈現穩定增長態勢，增速保持在 20%左右，截至 2019 年軟件著作權數量累計達到近 80 萬件。圖 19 數商企業軟件著作權數量與增速 分類型來看，圖 20 不同類型數商企業軟件著作權數量可以看出企業在2000-2019 年間軟件著作權數量之和，數據咨詢服務商的軟件著作權數量高居榜首取得 176,540 件軟件著作權證書，其次依序為數據加工處理服務商取得 103,675件軟件著作權證書、數據分析技術服務商取得

59、 89,290 件軟件著作權證書。13 本報告軟著信息來源于數庫公司。若企業未被記錄在該數據中，則表明該企業沒有任何軟件著作，故不參與該部分的統計分析。-200%0%200%400%600%800%1000%1200%1400%1600%1800%050000100000150000200000250000增長速度增長速度軟件著作數量軟件著作數量年份年份軟著數量增長速度 28 數據來源：數庫科技、研究組整理 圖 20 不同類型數商企業軟件著作權數量 3568100510613532520463091511921463363187672689290103675176540020000400006

60、000080000100000120000140000160000180000200000 29 數據來源：數庫科技、研究組整理 3.產業布局：產業布局：省域發展態勢省域發展態勢 本報告將全國所有省市劃分為 5 個主要區域，即京津冀（北京市、天津市、河北?。?、長三角（上海市、浙江省、江蘇省、安徽?。?、珠三角（廣東?。?、川渝地區（四川省、重慶市）以及其他省市。對各主要區域的數商產業規模（企業數量）比較、在 15 類數商類型的企業數量分布情況、數商產業融資輪次和融資金額、中標數量和中標總金額、軟件著作數量等方面進行比較。最后以此為基礎，構建了全國各地區的數商產業發展的綜合指數。3.1 省市數商產業

61、規模省市數商產業規模 截止 2022 年 11 月，我國數商產業集中于長三角有 50 萬家、集中在珠三角有 24.3 萬家、集中在京津冀有 21.4 萬家、川渝地區聚集了 13.4 萬家，4 大區域合計占比達到 56.8%。從圖 21 各主要區域數商企業規模歷年趨勢可以清楚得知各地區在 2013 年后數商企業注冊數量成長趨勢明顯，其中長三角區域數商企業注冊數量擴張速度較其他區域為快，值得注意的是其他區域數商企業注冊數量也有顯著的成長。圖 21 各主要區域數商企業規模歷年趨勢(截至 2022.11)從圖 22、圖 23 及圖 24 不同類型數商企業數量的主要區域分布可以看出不0500001000

62、00150000200000250000300000350000400000企業注冊數量企業注冊數量年份年份京津冀川渝地區珠三角長三角其他 30 數據來源：數庫科技、研究組整理 數據來源：數庫科技、研究組整理 同數商類型在各主要區域的注冊數量，長三角地區是大多數數商企業選擇的注冊區域，其中在數據產品供應商、數據產品評估服務商、數據基礎設施提供商、數據安全服務商、數據咨詢服務商、數據資源集成商、數據分析技術服務商、數據交易經紀服務商及數據合規評估服務商，以上數商企業注冊數量在長三角區域領先全國各區域。而京津冀的數據加工處理商及數據人才培訓服務商企業注冊數量最多。珠三角地區相對較多的是數據質量評估

63、商注冊企業家數。上述信息可以提供各主要區域在數商產業鏈上的戰略布局參考。值得一提的是長三角區域在數據產品供應商、數據基礎設施提供商、數據安全服務商、數據咨詢服務商企業注冊數量超出其他區域至少 2-3 倍。圖 22 不同類型數商企業數量的主要區域分布 圖 23 不同類型數商企業數量的主要區域分布(續 1)174198555114596534303311258642591330476124515583287009147407395127991473301000020000300004000050000600007000080000數據產品供應商數據資產評估服務商數據基礎設施提供商數據安全服務商不同

64、類型企業數量不同類型企業數量的地區分布的地區分布數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角56846463571632547718182430988867544817189436613844416719673384546470754257412779050000100000150000200000250000300000350000400000數據咨詢服務商數據資源集成商數據分析技術服務商數據加工處理服務商不同類型企業數量的地區分布不同類型企業數量的地區分布數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角 31 圖 24 不同類型數商企業數量的主要區域分布(續 2)3.2 省市數商產業融資情況省市數

65、商產業融資情況 對各主要地區數商產業當前的平均融資輪數進行比較，圖 25 各主要區域數商企業融資輪數分布可以看出長三角地區及京津冀地區的企業發展更為成熟，有更多的數商企業獲得超過 8 次以上的融資。京津冀地區有更多的數商企業獲得11 次的融資。圖 25 各主要區域數商企業融資輪數分布(2000-2022.11)從各主要地區的數商產業平均融資金額來看，京津冀地區數商企業的平均融8235191076478574935436088631326892821970369626122382010002000300040005000600070008000900010000數據人才培訓服務商數據交易經紀服務

66、商數據合規評估服務商數據質量評估商不同類型企業數量的地區分布不同類型企業數量的地區分布數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%1234567891011各地區不同融資輪數的企業數量占比各地區不同融資輪數的企業數量占比已獲得的融資輪數已獲得的融資輪數京津冀川渝地區珠三角長三角其他數據來源：數庫科技、研究組整理 數據來源：數庫科技、研究組整理 32 資額度最高 497,292 萬元，其次依序為長三角地區 136,274 萬元、川渝地區 88,541萬元、珠三角地區 75,349 萬元。其中，京津冀地區數商企業的平均融資額度超出其他

67、地區 3 倍以上，顯著領先其他地區。圖 26 不同區域數商企業的平均融資金額 由于融資輪數代表了企業發展成熟度和外部市場對企業成長性的信心。因此，這在某種程度上代表了地區是否有足夠能力發展某個類型的數商產業。從圖 27、圖 28 及圖 29 不同類型數商企業融資輪數的主要區域分布，各類型數商在各地區的平均融資輪數可以看出，長三角和珠三角地區的數商產業發展成長性較被看好，不同類型數商企業的平均融資輪數都大于 2 次。尤其在數據交易經紀服務商和數據交易仲裁服務商主要發展在長三角和珠三角地區?？傮w而言，長三角和珠三角地區的數商產業的成長性更被資本市場看好。1798475348.99127885411

68、36273.67514972920100000200000300000400000500000600000單位：萬元人民幣數據來源：數庫科技、研究組整理 33 數據來源：數庫科技、研究組整理 數據來源：數庫科技、研究組整理 圖 27 不同類型數商企業融資輪數的主要區域分布 圖 28 不同類型數商企業融資輪數的主要區域分布(續 1)4.16254.543.852.53244.8753.42.34.7502468101214161820數據分析技術服務商數據加工處理服務商數據合規評估服務商數據咨詢服務商企業平均融資輪數企業平均融資輪數數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角4.62.754.45

69、5.64.534.5323.333.54.7143.4402468101214161820數據基礎設施提供商數據安全服務商數據資產評估服務商數據資源集成商企業平均融資輪數企業平均融資輪數數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角 34 數據來源：數庫科技、研究組整理 圖 29 不同類型數商企業融資輪數的主要區域分布(續 2)3.3 省市數商產業投招標情況省市數商產業投招標情況 企業投招標信息能夠體現其產品的商業化程度。從圖 30 主要區域的數商產業歷年中標數量及圖 31 主要區域的數商產業歷年中標金額可以明顯看出，長三角地區在 2021 年度及的 2022 年度中標數量全國最高，且仍在不斷增加

70、。京津冀地區的數商企業中標數量在 2019 年度 2020 年度領先其他地區。從圖 31 可以明顯看出京津冀地區的中標金額各年度皆是全國最高，中標金額其次地區為長三角，也可以清楚得知珠三角及川渝地區中標金額偏少且與京津冀及長三角地區有明顯的差距?？傮w而言，長三角和京津冀地區的數商產業的商業化能力領先其他地區。3.624.5142.33.5222.502468101214數據人才培訓服務商數據交易經紀服務商數據交易仲裁服務商數據質量評估商企業平均融資次數企業平均融資次數數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角 35 圖 30 主要區域的數商產業歷年中標數量 圖 31 主要區域的數商產業歷年中標

71、金額 數據來源：數庫科技、研究組整理 數據來源：數庫科技、研究組整理 36 數據來源：數庫科技、研究組整理 從圖 32 及圖 33 不同類型數商企業中標數量地區分布，各類型數商在各地區的中標數量可以看出，長三角和京津冀地區的數商產業的商業化能力更強。比如數據資源集成商和數據基礎設施提供商在長三角地區有更多的中標數量，數據產品供應商和數據加工處理服務商在京津冀地區有更多的中標數量。從圖 32 及圖 33 可以比較出珠三角及川渝地區的數商企業中標數量與長三角及京津冀地區有很大的差距。圖 32 不同類型數商企業中標數量地區分布 圖 33 不同類型數商企業中標數量地區分布(續)727110729301

72、371811903350716974917217515103911039363419809122132050001000015000200002500030000數據資源集成商數據分析技術服務商數據加工處理服務商數據咨詢服務商企業中標數量企業中標數量數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角27548513501631365318415811249236519070574321232320100020003000400050006000數據產品供應商數據基礎設施提供商數據安全服務商數據資產評估服務商企業中標數量企業中標數量數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角數據來源：數庫科技、研究組整理

73、 37 3.4 省市數商產業軟件著作省市數商產業軟件著作權權情況情況 從圖 34 不同區域內數商企業軟件著作權數量(截至 2019 年)可以看出在各地區數商企業的軟件著作權數量，長三角地區整體數量較為領先，取得 236,706件軟件著作權證書，京津冀地區軟件著作權證書有 162,339 件和珠三角地區有151,221 件軟件著作權證書，兩地區差距不大。圖 34 不同區域內數商企業軟件著作權數量(截至 2019 年)從圖 35 及圖 36 不同類型數商企業軟件著作數量地區分布可以看出在數據分析技術服務商、數據資源集成商及數據咨詢服務商等企業的軟件著作權數量在長三角和珠三角地區領先于京津冀、川渝地

74、區。京津冀地區的數據加工處理服務商的軟件著作數量最多?？傮w而言，長三角、珠三角、京津冀地區的數商產業的技術創新能力更強。16233920714445375151221236706京津冀其他川渝地區珠三角長三角數據來源：數庫科技、研究組整理 38 圖 35 不同類型數商企業軟件著作權數量地區分布 圖 36 不同類型數商企業軟件著作權數量地區分布(續)3.5 省市數商產業發展綜合指數省市數商產業發展綜合指數 表 3 展示了各省市在數商產業企業規模、平均融資輪數、投招標數量以及軟件著作數量 4 個維度的情況，分別對應數商產業規模、數商產業成長性、數商產業商業化能力和數商產業創新能力。結合各省市地區在

75、不同維度的相對得分（百分制），最后得出各地區數商產業發展綜合指數?？傮w來說，廣東省、北京市、江蘇省、上海市、浙江省是目前我國數商產業發展最領先的前五大省市。428612169478656326176081617813321211716179911034340613262518414124083837800020000400006000080000100000120000140000160000180000200000數據資源集成商數據咨詢服務商數據基礎設施提供商數據加工處理服務商企業軟件著作數量企業軟件著作數量數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角736651883513827225465

76、148813701576951081960129840124577496734323482010000200003000040000500006000070000數據分析技術服務商數據安全服務商數據資產評估服務商數據產品供應商企業軟件著作數量企業軟件著作數量數商類型數商類型京津冀長三角川渝地區珠三角數據來源：數庫科技、研究組整理 數據來源：數庫科技、研究組整理 39 表 3 各地區數數商產業發展指數 省份名稱省份名稱 數商產數商產規模規模 數商產業數商產業融資輪數融資輪數 數商產業創新能數商產業創新能力力(軟著數量軟著數量)數商產業商業化能數商產業商業化能力力(投招標數量投招標數量)數商產業數

77、商產業發發展展綜合指數綜合指數 廣東省 243219 2.0 151221 10203 80.78 北京市 116600 2.2 134265 22028 80.18 江蘇省 172425 2.1 77023 7342 58.37 上海市 138272 2.1 82404 7344 55.87 浙江省 115267 2.1 56280 11045 53.25 山東省 144518 1.9 32060 6479 44.92 四川省 99737 1.9 36650 3718 38.63 福建省 84566 1.8 41208 3636 36.63 湖北省 61489 1.9 22903 3838

78、32.42 安徽省 73564 1.8 20999 2938 31.07 陜西省 71851 1.9 14325 1652 29.49 湖南省 69054 1.7 15451 2136 28.30 貴州省 13665 2.7 2372 390 27.24 遼寧省 38827 2.1 11472 1587 26.93 江西省 40879 2.0 6565 1920 26.22 河南省 71800 1.4 17454 1753 25.49 河北省 56995 1.6 11766 2343 25.46 重慶市 34232 1.9 8725 2176 25.27 天津市 40649 1.8 16308

79、 1266 25.16 廣西壯族自治區 41759 1.8 5418 1460 24.03 黑龍江省 16445 2.2 3684 581 23.58 新疆維吾爾自治區 19932 2.1 3412 534 23.01 西藏自治區 3799 2.3 890 128 22.56 海南省 36521 1.8 5069 389 22.13 吉林省 15654 1.9 5836 764 20.85 山西省 35810 1.4 6914 716 19.03 寧夏回族自治區 6845 1.3 1630 150 13.64 云南省 18744 1.0 4806 1126 13.37 內蒙古自治區 15073

80、 1.0 2709 786 12.26 青海省 4455 1.0 558 220 10.17 甘肅省 17879 0.0 2408 708 3.04 數據來源：數庫科技、研究組整理 40 將各省市地區數商產業發展的綜合指數進行可視化如下所示。圖 37 各地區數商產業綜合指數 數據來源：數庫科技、研究組整理 41 各地區在 15 類細分類型中的數商產業發展綜合指數如下圖所示。在地區分析中可以看出，大量數商企業集中在長三角、珠三角、京津冀地區，中西部地區缺少大量的數商產業布局。尤其如山西、云南、青海、甘肅等省市幾乎沒有數商企業布局。這表明數商產業目前在全國布局上存在著顯著不均衡。圖 38 全國各地

81、 15 類數商產業綜合指數 數據來源：數庫科技、研究組整理 42 4.數商的價值分析數商的價值分析 數商是數據要素一次價值、流通價值和二次價值的發現者、價值實現的賦能者，是跨組織數據要素的聯結者和服務提供者。數商的價值主要體現在數據要素市場建設中的主導作用，以及數字經濟發展中的帶動作用，前者偏重于數商在建設新興市場體系中的創新性主導功能，后者偏重于數商運用新興生產力在經濟層面帶來的提質增效功能。4.1 數商在發展數據要素市場中的主導作用數商在發展數據要素市場中的主導作用（1）數商有助于數據供方在原始數據的提取和整合、數據價值的提煉、數據產品形態的完善等方面實現突破和加快步伐。許多企業雖然積累了

82、大量數據，但是沒有專業機構和部門從事數據交易，也缺少交易經驗和定價依據，在參與數據交易過程中困難重重。而數商有助于幫助這些企業突破技術瓶頸，打造形成自身數據產品和服務，并形成專業機構參與到數據市場的交易過程。（2）許多數據需方，特別是傳統企業，雖然看到大數據的價值，但是對于數據來源不了解，數據分析能力積累較為薄弱，算法試錯風險過高和參與數據交易的預算限制等，在購買數據的過程中存在較多顧慮，制約了數據市場的價值進一步放大。數商有助于幫助需方尋找更加符合自身要求的數據源，對于已有的數據積累形成深度挖掘，并且可以結合業務場景的需要，合并和融合多源數據形成解決方案。（3）從數據市場的供需匹配效率來看，

83、數商作為經紀機構出現，可能扮演多重角色：一方面，數商可以依托自身更加熟悉的垂直領域內，形成業務供需匹配的經驗和算法能力，降低了供需雙方每次在數據融合方面嘗試成本；另一方面，數商作為市場主體出現，可以通過更加靈活的形式，如供需雙方持股數商等方式，進一步降低雙方在數據交易過程中的安全性等信任問題和安全問題，使得供需雙方更加積極參與到交易過程中，并形成長期穩定的合作關系。（4）目前數據交易市場在信任機制、交付技術、跟蹤技術、價值評估手段和契約定價方法、審計制度、專業人員培養等各個環節仍然存在瓶頸，也直接制約了市場的進一步規模擴大，而針對這些支撐領域提供專業服務的第三方配套服 43 務數商將有助于數據

84、要素市場的安全程度、透明程度進一步提高，并進一步增強數據要素市場的信任度、價值公允度、人員專業性等。4.2 數商在發展數據經濟中的帶動作用數商在發展數據經濟中的帶動作用 從一般意義來講，數據資源作為生產要素的經濟價值主要體現在提升效率、改善質量、促進經濟新增長三方面。數字經濟的本質是基于 0 和 1 數字計算驅動的各類經濟形態。數商及其經濟活動主要是圍繞著數據資源及數字計算而開展的，是當前數字經濟中最活躍的市場主體之一。數商在我國發展數據經濟中的帶動作用主要體現在如下三個方面。（1）數商的發展必將帶動數字經濟的增長效率 OECD研究指出，對一個國家來說數據共享會使數據的價值放大2030倍；OE

85、CD 國家數據開放政策效應的估計結果顯示，公共數據開放產生的收益大約為一國 GDP 的 0.1%1.5%，私人部門數據開放產生的收益大約為一國 GDP 的1%5%。從經濟學視角來看，由于土地、勞動、資本等要素的數量增長受供給側規模收益遞減規律和需求側單個產品需求增長有限性約束，要素投入數量增長無法促進可持續的經濟增長。盡管現代內生增長理論更強調知識、人力資本、技術創新是決定長期經濟增長的關鍵，但是內生增長理論仍然沒有擺脫生產要素規模收益遞減規律的增長束縛。因此從宏觀上講，數據要素的經濟價值主要體現在促進各生產要素的融合，從而促進經濟的內生性增長。特別是因為數據要素的開發利用呈現顯著的規模收益遞

86、增性。由于數據使用的非競爭性、零邊際成本和數據開發應用所具有的強外溢性，經濟增長的生產函數將體現出規模收益遞增的增長促進效應，數據資源對數字經濟增長的促進作用擺脫了規模收益遞減規律的限制，總產出的增長幅度將明顯超出要素投入的增長幅度。因此，數商的發展將直接帶動數據要素的開發利用，直接促進數字經濟的高質量增長。尤其是數據要素的開發利用的過程本質上是一個不斷產生信息知識的過程，以人工智能為核心的大數據應用實現了更高效率生產知識、產出更高質量的知識、更廣泛擴散和分享知識，從而內生性地促進了經濟高質量增長。同時，數商的發展將帶動數據要素與其他生產要素的深入融合，使與數據要素整合在一起的全要素實現了規模

87、收益遞增，促進全要素生產率提升。44 （2）數商的發展將直接帶動數字經濟重點產業的發展 我國十四五規劃中明確提出我國數字經濟重點產業包括云計算、大數據、物聯網、工業互聯網、區塊鏈、人工智能、虛擬現實和增強現實。這些重點行業的發展離不開數據資源這一要素，反過來，數商的發展需要這些產業的支撐，可以說這些重點產業與數商是相互作用、相互嵌入、互為因果的關系。具體來講，首先，數商本身是這些重點產業的組成部分。在上文中關于數商的分類，包括數據采集整合商、數據加工集成商、數據流通運營商、數據智能分析服務商、數據流通咨詢商、數據技術提供商等均是這些重點產業的參與者。其次，數商的發展將為這些產業的發展提供合規可

88、靠的數據資源，是這些產業中的機構通過合規渠道低成本獲得多源的數據資源，為其模型訓練、產品開發、各種智能應用提供資源基礎。最后，數商的發展將為這些重點產業的發展提供應用場景。目前這些重點產業中許多機構在技術研發和技術儲備方面有了很好的積累，但是許多機構面臨著拿著“錘子”要去尋找“釘子”的尷尬局面。數商了解許多行業中客戶的數據資源需求和應用場景，可以為云計算、物聯網、人工智能、區塊鏈、虛擬現實和增強現實提供應用場景。（3）數商的發展將有助于推動數字經濟與實體經濟的融合 數商的核心功能是幫助數據供方形成數據產品，幫助需方找到合適的數據源，并開發基于數據的新產品和新服務。這些功能將有助于實體經濟企業實

89、現基于數據智能的運營，轉變商業模式，提高企業的決策質量和數字化運營水平，也將有助于實體經濟企業利用數字資源及其分析來不斷優化產品，形成新的產品和新的服務，促進實體經濟企業的數字化轉型和高質量發展。45 5.產業產業展望展望：機遇與挑戰：機遇與挑戰 5.1 數商產業數商產業均衡均衡發展與布局發展與布局的挑戰的挑戰（1）本報告樣本中，數據交付服務商（將數據方案進行執行落地的企業，提供如隱私計算、融合計算、聯邦學習等產品或服務）以及數據治理服務商（制定數據標準、規范化數據管理的企業，如制定數據標準、數據分級分類）的數量過少。盡管可能存在數據收集不全的問題，但是這兩類數商整體比例相比其他類的數商仍過小

90、。而數據咨詢服務商、數據資源集成商、數據分析技術服務商的占比超過半數。這表明數商產業目前在數據要素市場各職能布局上還存在著較為顯著的不均衡。（2）從地區分析中可以看出，大量數商企業集中在長三角、珠三角、京津冀地區，中西部地區缺少大量的數商產業布局。尤其如山西、云南、青海、甘肅等省市幾乎沒有數商企業。這表明數商產業目前在全國布局上存在著不均衡的發展。（3）數商產業類型的均衡布局以及各省市的均衡布局，需要政策制定者制定相應的宏觀戰略。同時，執行者需要考慮不同職能所需的人才培養，以更好地為相關產業輸送人才，促進對應企業發展。同樣地，各地區在引入不同數商企業時，也需要考慮自身產業中是否存在類似職能或相

91、關職能的企業，以更好地促進產業升級和轉型。5.2 數商產業鏈生態數商產業鏈生態園區園區新模式新高地新模式新高地 數據要素市場存在交易“五難”問題，即確權難、定價難、互信難、入場難、監管難。上海數據交易所的設立，重點是聚焦解決這些關鍵難題，促進數據要素市場以及數商產業更好地發展。我國數據要素市場目前正處于初期培育階段，參與者體系是一個有效市場微觀結構中的重要組成部分，市場主體的培育對于整個數據市場體系具有重要意義，需圍繞數據要素市場的數據供應方、數據需求方、數據中介服務方、政策制定方、市場監管方、平臺運營方、第三方服務商等市場參與者，建立完善的市場規則體系。在如何賦能數商產業上，本報告針對數據交

92、易所提出以下建議：46 （1）由于數據資產涉及的主體多元，明確各個主體的上海數據交易所需要對數據資產進行資產確權登記，確定數據的持有權，保證該數據資產是被企業合法持有的，這也是數據交易市場發展的前提。具體的，數交所可以建設數據資產確權登記的電子化信息平臺，旨在向利益相關方進行即時的信息披露，通過數字資產確權的電子憑證來保證數據資產確權的準確性、唯一性和可查性，實現信息透明，降低數據資產交易雙方的信息獲取成本以及信息不對稱的程度。（2）數據資產價值評估離不開數據資產的市場交易價值。在數據要素市場尚未建立和完善的情況下，已有的數據要素交易數據具有重要的參考價值。上海數據交易所作為數據要素的交易場所

93、，可以收集到場內的交易數據。除此之外，還可以推進創建數據要素交易登記制度，在全國范圍內積累數據交易的數據。通過對數據要素交易數據的分析，為之后的數據估值和交易提供參考。通過對數據交易歷史信息的發掘和利用，為數據資產估值提供參照標桿，促進數據交易市場快速發展。（3）數交所需要進行數據資產價值評估。具體包括數據資產評估客觀指標的開發、數據價值評估專業能力的培育、和建立數據資產價值評估的定期更新機制。數據資產評估客觀指標的開發可以使得數據資產估值在這套標準的評估下能夠自動生成，受人為因素的影響小。這會讓數據資產估值更具客觀性和可信賴性。因為數據資產價值評估在數據要素市場探索的初期具有的重大意義，數據

94、價值評估專業能力的培育尤為重要。這要求數交所設立新的部門，在開發資產評估客觀指標的過程中不斷培育數據價值評估展業能力的人才。（4）進一步拓展需方入口，采用新業務和新場景帶動數商行業發展。數商行業存在和發展的前提是數據的跨企業的流通足夠密集和頻繁，而這一點不僅需要更多的企業參與提供數據，更重要的是能夠產生更多市場需求，倒逼市場形成進一步的數據供應和服務能力。因此，推動數商發展首先需要進一步加大對于政府數據開放、企業數字化轉型、企業數據資產、國有企業數據開放力度、互聯網企業壟斷管控等方面的政策，通過不斷提升的行業競爭與考核標準迫使數據的供需雙方企業需要依賴數商來解決新問題，從而刺激數商領域加快發展

95、。（5）推動建立數據資源地圖和高質量數據資源入口。數商行業的長期發 47 展不但需要算法能力的培養，更需要數據資源的不斷豐富，這是數據行業本身的特征所決定的。人工智能、機器學習等方法在上世紀 50 年代誕生之后，長期處于理論探索狀態，而直到過去二十多年獲得足夠規模的數據積累加入算法訓練過程，這些科學方法才真正走入企業應用的一線。因此，在未來任何一個行業的數商能夠真正推動商業模式的轉型，一定首先具備了行業內足夠豐富的數據資源作為算法訓練的基礎。這就需要我國數據治理和立法的相關部門能夠在不斷加強法律約束力的同時，也能夠梳理形成一系列高質量的合法數據的平臺，提供更加靈活、獲得性更強的數據來源渠道，從

96、而支持數商的業務探索、人才培養、能力完善和形成長期服務能力等各個環節。（6）充分整合數據算力資源，降低中小企業進場門檻，發揮我國未來在算力等領域的基礎設施優勢。目前大多數交易所和交易中心的建立，主要關注了政策和制度的供給，力圖為數商“解綁”，而只有提供和支持更多的算力，才能夠為數商的發展“加速”。無論是數據的獲取、存儲、分析和調優，幾乎每個業務過程都需要大量的計算能力作為支持，而我國在這些領域主要依賴于私營領域企業進行云服務的經營。目前，在國有云服務體系開始在各地落地搭建之機，如果能夠著眼于數商的培養形成一些算力資源的補貼或支持政策，將與政策紅利形成契合，共同助力中小數商的快速發展。（7）建設

97、數商產業園區促進數據要素流通。產業園區是區域經濟發展、產業調整和升級的重要空間聚集形式，擔負著聚集創新資源、培育新興產業、推動產業鏈生態體系建設等一系列重要使命。產業園區可聚焦高質量發展、聚焦產業生態服務、聚焦特色產業發展、聚焦產業鏈關鍵環節及聚焦數字基礎設施建設等特色。上海市政府于 2022 年 6 月推出第三批 13 個特色產業園區，其中數字經濟產業園區新賽道，可深度應用大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等新技術，推動產業數字化和數字產業化相互牽引賦能、協同發展，集聚數商全產業鏈生態，圍繞數據交易全生命周期發展數據加工服務商、數據分析服務商等傳統大數據服務商以及數據合規評估服務商、數據質量評估服務商等數據交易相關服務商，聚焦數據治理、數據技術創新、數據產品評估、數據應用創新等建設，及促進數據要素市場發展新模式，成就新高地。