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1、數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 版權聲明 本報告版權屬上海數據交易所有限公司所有，并受法律保護。轉載、編撰或其他方式使用本報告文字或觀點，應注明來源數據要素市場發展指數。違反上述聲明者，將追究其相關法律責任。數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 編寫員（排名不分先后）夏、沈婧怡、盧勇、陳淑真、陳紫 編寫單位（排名不分先后）數據流通與交易技術國家程實驗室 上海數據交易所有限公司 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 錄

2、 Contents 報告要點.?、數據要素市場城市?指數.?.編制背景.?.編制案.?.?城市選擇.?.?計算指標設計法.?.?指數計算.?.?指數樣本調整.?.?指數發布與更新.?.觀察結果.?.?綜合引領型城市：線領跑，新線.?.?加速成型城市：起步較晚，加速趕超.?.?機會潛型城市：產業基礎薄弱，發展潛較強.?.數據要素分項發展現狀.?.?數據要素治理.?.?數據要素供給.?.?數據要素流通.?.?數據要素保障.?.結語.?、數據要素市場景指數.?.編制案.?數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index?.?景指數計算法.?.?景指數樣本

3、選擇法.?.?景指數解讀.?.?景指數更新和調整.?.數據要素市場景狀況（?第?季度）.?附錄：問卷調查表.?數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 1 報告要點“數據要素市場發展指數”由“數據要素市場城市 30 指數”與“數據要素市場景氣指數”組成?！皵祿厥袌龀鞘?30 指數”以“數據二十條”為編制指導，從“數據要素治理”、“數據要素流通”、“數據要素供給”、“數據要素保障”四個維度，聚焦城市數據要素市場發展成熟度?！皵祿厥袌鼍皻庵笖怠币?200家數據要素型企業為對象，利用季度問卷調查的方法，從業務、需求、價格、人員、利潤、研發

4、、預期等維度動態監測數據要素行業景氣度，致力于打造數據要素領域的晴雨表。數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 2、數據要素市場城市 30 指數 1.編制背景 自 2022年關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（簡稱“數據二十條”），確立了數據要素市場作為國家重點培育對象的地位，2022 年被視為數據要素市場化元年。2023 年 2 月，國務院發布數字中國建設整體布局規劃，為數據要素市場的頂層設計定調。數據要素市場的制度建設、地方實踐高樓漸起，成果初現。與中央政策要求呼應，各地積極落實設定數據要素市場發展目標。2023 年 7

5、月，北京市印發關于更好發揮數據要素作用進一步加快發展數字經濟的實施意見，提出力爭到2030 年數據要素市場規模達到2,000億元，基本完成國家數據基礎制度先行先試工作，形成數據服務產業集聚區；2023 年 8 月，上海市人民政府辦公廳印發立足數字經濟新賽道推動數據要素產業創新發展行動方案（2023-2025 年），提出到2025 年，數據要素市場體系基本建成，數據要素產業動能全面釋放，數據產業規模達 5,000 億元，年均復合增長率達15%?！皵祿畻l”提出從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等方面構建數據基礎制度的發展方向，各地區政府紛紛響應號召，加快數據要素市場建設的步伐。為對比中國

6、各主要城市在數據要素市場的發展狀況，指數編制組發布數據要素市場城市 30 指數（以下簡稱城市 30 指數），以“數據二十條”為評價標準，建立數據要素市場科學的指標體系。本報告根據各樣本城市的指數，將三十個樣本城市劃分為綜合引領型城市、加速成長型城市及機會潛力型城市三種類型，并對各類型城市的數據要素市場發展現狀進行分析。2.編制案 2.1 城市選擇 綜合對比不同城市的經濟發展水平，數據要素市場發展的自由度，本指數編制方案以中國境內（不含港、澳、臺）主要城市為分析樣本。直轄市和省會城市是我國大部分地區發展引擎，是各地區內經濟發展水平的最高代表、經濟社會活動最活躍的城市，企業產生的數據資源越豐富，越

7、有可能形成數據生產要素。但部分省份經濟發展相對落后，數據要素市場仍屬于發展初期，因此本次指數編制選擇直轄市和東部、中部、西部三個區域內經濟水平發展較高的省會城市為樣本，最終上海、北京、廣州、杭州、南京、武漢、天津、貴陽、成都、合肥、重慶、南寧、濟南、蘭州、福州、長沙、?？?、鄭州、南昌、呼和浩特、昆明入選。此外，補充蘇州、無錫、珠海、汕頭四個經濟發展潛力型城市。較高的發展自由度有利于推動數據要素市場加速發展。計劃單列市有更大的決策自主權，可以獲得更多政策和資金支持，因此補充深圳、寧波、青島、大連、廈門五個計劃單列市為入圍城市。數據要素市場發展指數 Data Factor Market Devel

8、opment Index 3 2.2 計算指標設計法 綜合考慮國家對數據要素市場的發展思路，本方案依據“數據二十條”中對數據要素市場四大基礎制度的建設要求，設計了三層指標體系，包含 4 項一級維度指標、15 項二級維度指標、34 項三級細分衡量指標。通過分層拆解一、二級評價維度，保證對城市數據要素市場發展的評價全面性與科學性；對三級衡量指標分類匯總，平衡指數呈現結果清晰度與易理解程度。表 1 “城市 30 指數”指標體系#一級維度 一級維度 指標 指標#二級維度 二級維度 指標 指標#三級細分衡量指標 三級細分衡量指標 1 數據要素治理 1.1 政府數據治理 1.1.1 是否出臺涉及數據流通監

9、管機制的相關政策 1.1.2 是否出臺涉及建立數據治理體系的相關政策 1.2 企業數據治理 1.2.1 提及要求企業進行數據治理的政策數量 1.2.2 提出建立數據要素登記及披露的政策數量 1.2.3 是否組建大數據產業聯盟 1.2.4 是否組建數據相關協會 2 數據要素供給 2.1 數據權屬保護 2.1.1 提及數據產權保護的政策數量 2.1.2 是否正在推動數據立法 2.2 公共數據供給 2.2.1 是否建立公共數據開放平臺 2.2.2 是否形成了公共數據管理辦法 2.2.3 是否形成公共/政務數據分類分級指南 2.2.4 是否開展公共數據授權運營探索 2.3 企業數據供給 2.3.1 是

10、否建立數據采集/質量評估標準 2.3.2 提及數據交易/資產化/數字化轉型的政策數量 2.3.3 大數據企業 50 強數量 2.3.4 數據相關賽道獨角獸企業數量 2.4 個人數據供給 2.4.1 提及個人數據的政策數量 3 數據要素 流通 3.1 數據合規 3.1.1 數據合規管理辦法數量 3.2 交易場所 3.2.1 是否形成數據交易場所標準/管理實施辦法 3.2.2 是否設立數據交易機構 3.3 流通生態 3.3.1 是否有數據要素交易/流通利用激勵性政策 3.3.2 是否進行數據生態探索（如建立生態樣板區/建立生態產業鏈）數據要素市場發展指數 Data Factor Market De

11、velopment Index 4 2.3 指數計算 城市 30 指數對 34 個三級細分衡量指標根據各城市發展差異從低到高進行 0 至 3 分打分。三級細分衡量指標具體包含進行“是/否判斷”、“數量比較”兩種類型。其中，對進行“是/否判斷”的衡量指標根據“是”得 3 分，“否”得 0 分的標準賦分。對進行“數量比較”的衡量指標根據該城市表現與樣本三分位數大小關系進行賦分。三分位數根據以下公式進行計算：樣本三分位數=最小值+三分位點!#最大值 最小值%例如：第一三分位數=最小值+!#最大值 最小值%若“該城市表現第二三分位數”，賦3 分；若“第一三分位數該城市表現第二三分位數”，賦2 分；若“

12、最小值該城市表現第一三分位數”，賦 1 分；若“該城市表現=最小值”，賦 0 分。二級衡量指標根據其對應的三級衡量指標分值加總形成：二級衡量指標分值=(其下屬三級指標分值)一級衡量指標根據其對應的二級衡量指標分值加總，并調整為 0 至 100 分區間形成，以提高受眾對一級指標的理解程度：一級衡量指標分值=其下屬二級衡量指標分值加總其下屬二級衡量指標滿分 100 3.4 跨境流通 3.4.1 是否進行數據跨境流通探索 3.5 收益分配 3.5.1 提及數據定價相關的政策數量 3.5.2 提及數據資產評估相關的政策數量 3.5.3 提及政府對數據收益進行調節的政策數量 4 數據要素 市場 保障體系

13、 4.1 組織建設 4.1.1 是否設有大數據管理局/大數據中心/數據集團 4.1.2 是否試驗首席數據官制度 4.2 財政支持 4.2.1 是否有財政專項資金支撐數據發展 4.2.2 數據應用激勵/補貼政策數量 4.2.3 是否有數字經濟相關財政金融扶持政策 4.3 創新探索 4.3.1 是否建立數據創新示范區 4.4 理論/立法研究 4.4.1 是否設有國家級大數據實驗室 4.4.2 數據研究機構數量 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 5 最終，城市數據要素市場發展指數根據對應城市的一級衡量指標計算算數平均數形成：城市 30 指

14、數=(一級指標分值)&2.4 指數樣本調整 方案建議根據指數編制的不同階段，階梯型優化運營機制，并同步進行指數樣本調整。伴隨指數編制工作逐步成熟運行，城市 30指數將每年對中國境內城市進行篩選，基于前述樣本選取方法篩選、更新合適指數的樣本城市，并適當考慮擴充樣本數量以提高指數對中國境內城市的整體覆蓋范圍。2.5 指數發布與更新 城市 30指數每年計算、更新并發布。更新依據各樣本城市在各三級細分衡量指標的最新表現，綜合考慮該城市相關政策出臺、探索運營、激勵補貼等情況計算。數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 6 3.觀察結果 本期樣本城市

15、的數據要素市場發展指數分值集中在 40-100 分之間，呈現為綜合引領型（大于 75 分）、加速成長型（60-75 分）、機會潛力型（小于 60 分）三個梯隊：第一梯隊：綜合引領型（大于 75 分）上海、深圳、北京、廣州、杭州、珠海、蘇州、寧波、南京；第二梯隊：加速成長型（60-75 分）武漢、天津、汕頭、貴陽、成都、無錫、合肥、重慶、南寧、濟南、青島；第三梯隊：機會潛力型（小于 60 分）廈門、蘭州、福州、長沙、?？?、鄭州、大連、南昌、呼和浩特、昆明。表 2 城市 30 指數排名及總得分 排名 排名 城市 城市 總積分 總積分 排名 排名 城市 城市 總分 總分 1 1 上海 96.8 16

16、 合肥 68.9 2 2 深圳 90.7 17 重慶 66.9 3 3 北京 88.3 18 南寧 66.7 4 4 廣州 85.7 19 濟南 62.7 5 5 杭州 81.6 20 青島 60.4 6 6 珠海 81.2 21 廈門 58.4 7 7 蘇州 78.9 22 蘭州 58.3 8 8 寧波 77.7 23 福州 57.6 8 8 南京 77.7 24 長沙 57.3 10 10 武漢 74.4 25 ?？?57.2 10 10 天津 74.4 26 鄭州 53.5 12 12 汕頭 73.5 27 大連 50.1 13 13 貴陽 71.8 28 南昌 46.0 14 14 成

17、都 71.0 29 呼和浩特 45.7 15 15 無錫 69.3 30 昆明 42.5 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 7 圖 1 城市 30 指數三梯隊城市分布 總體來看，各城市數據要素市場指數與本地的數字經濟正相關，部分新一線城市表現亮眼。數據作為數字經濟時代具有基礎性戰略資源和關鍵性生產要素，是發展數字經濟的關鍵抓手。對比各地的數字經濟發展指數，各城市數據要素市場的發展程度與各地數據經濟實力呈正相關性。這一方面體現了有價值的數據要素是催生和推動數字經濟新產業、新業態、新模式發展的基礎。在數據挖掘、脫敏、分析的基礎之上對數據

18、資源實現高效利用，將極大地推動創新、加速產業升級。另一方面，數據對經濟活動中的其他生產要素也具有倍增作用，可以利用數據流通中各利益相關方的對接，放大勞動力、資本等要素在社會各行業中的價值。此外，部分城市對比本地的數字經濟發展水平，數據要素市場發展程度有亮眼表現。武漢、寧波、蘇州、貴陽等城市數據要素市場發展超水平發揮，得益于其所在省市政府積極推動數據要素市場發展，力圖抓住數據要素市場建設這一關鍵抓手，實現數字經濟的“彎道超車”，形成了自身數據要素市場特色。以貴陽為例，其數據要素市場發力公共數據，打造明星氣象數據產品，在交易、應用場景等方面均有創新探索。有力的政策支持成為這些城市數據要素市場發展的

19、加速劑。數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 8 圖 2 數字經濟指數與城市 30 指數呈正相關關系 信息來源：H3C中國城市數字經濟指數，指數編制研究組 3.1 綜合引領型城市：線領跑，新線 綜合引領型城市均為東部沿海地區的經濟發達城市，數字經濟發展水平高，除北京、上海、廣州、深圳四大一線城市外，還包括杭州、南京等新一線城市，數據要素治理、數據要素供給、數據要素流通、數據要素市場保障體系四項指標均處于全國領先水平，為數據要素市場發展的排頭兵。表 3 綜合引領型城市 30 指數一級指標分數 排名 排名 城市 城市 數據要素治數據要素治理

20、得分 理得分 數據要素供數據要素供給得分 給得分 數據要素流數據要素流通得分 通得分 數據要素保障數據要素保障體系得分 體系得分 總分 總分 1 1 上海 100.0 90.9 96.3 100.0 96.8 2 2 深圳 94.4 87.9 88.9 91.7 90.7 3 3 北京 94.4 81.8 85.2 91.7 88.3 4 4 廣州 83.3 87.9 92.6 79.2 85.7 5 5 杭州 77.8 75.8 85.2 87.5 81.6 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 9 6 6 珠海 83.3 81.8

21、88.9 70.8 81.2 7 7 蘇州 77.8 72.7 77.8 87.5 78.9 8 8 寧波 77.8 78.8 66.7 87.5 77.7 8 8 南京 83.3 72.7 63.0 91.7 77.7 3.1.1 上海：數據要素先行者，各指標位列第一 上海雄厚的經濟基礎和數字經濟規模為數據要素市場的建設提供了雄厚的產業基礎。上海近年來持續推進國際經濟、金融、貿易、航運和科技創新“五個中心建設”，夯實建設中國特色的超大規模城市和樞紐的戰略定位。上海市國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二三五年遠景目標綱要中，多次強調提高數據要素高頻流動、高效配置、高能增值，鼓勵數據跨境流動，

22、及數據的跨領域、跨行業的數據融合與協同創新，依托超大城市海量數據、市場規模和應用場景優勢，以數字技術創新帶動科技變革、產業變革和城市治理方式變革，實現整體性轉變、全方位賦能、革命性重塑。上海城市發展綱領性文件為數據要素市場的發展奠定了基調。上海對數據要素市場建設的政策支持力度領跑全國。2022 年正式生效的上海市數據條例是國內首部省級人大制定的數據條例，上海出臺了數量最多、覆蓋最廣的數據要素相關政策，全面推動和保障數據要素市場的發展。例如，上海出臺上海市“元宇宙”關鍵技術攻關行動方案（20232025年）促進數據資源技術基礎設施建設，出臺上海國際金融中心建設“十四五”規劃推動上海大數據在金融行

23、業的應用。上海在數據要素治理方面表現尤為突出。上海推進數據服務企業引培，培育涵蓋數據收集、治理、加工等業務的數據中介、數商和數據運營管理機構，并協同行業協會、科研院所等多方力量參與數據治理，同時不斷推進長三角數據要素治理技術標準和數據標準統一。上海經濟發展水平和企業數字化水平領先，大量企業不斷加入數字化轉型的隊伍中，為數據創新融合應用提供了豐富的應用場景。上海已打造了大數據、普惠金融等一批標桿性示范應用。豐富的數據應用場景也為數據流通提供了良好的發展機會，上海的數據流通與交易市場活躍。上海正積極打造數據交易生態，加速將數據要素發展轉化為數字經濟增量。在數商生態培育方面，上海正加速推動數據要素型

24、企業的認定。同時，上海也積極推動國際數據港和國家級數據交易所兩項重點工程的建設，促進數據高效合規流通。上海數據交易所牽頭啟動國內首個數據交易鏈建設，并加快構建數據要素流通標準體系，同時逐步完善數據交易合規服務生態、數據交易存證鏈條與數據交易國際板，促進跨境數據合規安全流通。3.1.2 北京：國央企數據資源豐富，科研水平領先 北京是我國的政治文化中心，對數字經濟發展高度重視，是國家數字經濟創新發展試驗區，有利于加快試點示范和政策創新。北京市國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二三五年遠景目標綱要中提到系統化構建數字發展新生態，深度挖掘數據資源內在價值，推動多行業、多領域、跨部門、跨層級數據有序數

25、據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 10 流通，推動企業數字化轉型。在綱領性政策的引領下，北京的數據要素治理、數據要素供給、數據要素保障體系發展成熟。北京市數據要素資源優勢顯著。北京是各類央企、國企和民營企業的總部聚集地，具有較高的數字化水平，匯聚了種類豐富、規模龐大的商業數據資源。同時，北京積極推動智慧城市、數字政府、智能制造等重點行業率先進行數字化建設，沉淀和匯聚更多更高價值的數據資源。北京擁有國內最豐富優質的科研資源，數據要素市場保障水平較高。北京擁有數量最多的國家級大數據實驗室和數據研究機構，理論研究水平先進，數據要素人才豐富，

26、這些因素均為北京數據要素市場發展奠定了基礎，推動數據要素市場加速發展。相比上海和深圳，北京的數據要素流通水平提升空間較大，其中主要是關于促進數據收益分配的政策較少，僅在“十四五”大數據產業發展規劃等五條政策中提及了探索數據資產評估，在北京市數字經濟促進條例中提及調節數據收益，對收益分配的政策推動力有待加強。3.1.3 廣深珠：把握數據跨境優勢，積極創新數據應用 廣東省將建設高標準數據要素市場體系列為新階段創造型、引領型改革任務，2022 年印發的廣東省數據要素市場化配置改革行動方案旨在充分發揮海量數據資源和豐富應用場景優勢，打通數據從資源到資產的全環節，“全省一盤棋”推進高質量新型數據要素市場

27、體系建設。為全面推動數據要素市場建設，廣東加快政策先行，出臺的政策覆蓋數據要素治理、數據要素供給、數據要素流通、數據要素保障體系中的多個細分領域，為數據要素市場提供制度保障，驅動數字經濟發展。作為數字經濟大省，廣東有深圳、廣州和珠海三個城市入圍綜合引領型城市。2020 年 10 月，中共中央辦公廳國務院辦公廳印發深圳建設中國特色社會主義先行示范區綜合改革試點實施方案（20202025 年），在方案中，數據要素市場化配置被重點提及。作為我國經濟特區，深圳始終注重數據要素市場的全方位體系化發展，數據要素治理、數據要素供給、數據要素保障體系均水平較高。憑借金融、高新技術產業等堅實的產業基礎，深圳市擁

28、有豐富的數據資源及應用場景，大力發展數據應用為企業發展賦能，推動深圳優勢產業發展。相對而言，深圳的數據要素流通水平仍存在提升空間，其中對數據合規的政策推動力與上海存在差距，針對跨境數據交流，應更加注重完善相關監管機制，加強政府機構指導作用。廣東省是數據跨境流動的先行者。廣東憑借獨特的地理位置優勢，對我國粵港澳地區數據要素發展，對我國數據要素走向世界發揮著重要作用。其中，珠海持續深化珠澳合作，深圳則致力于打造深港數據跨境交易中心，體現深圳作為我國改革開放前沿陣地的主體地位。廣東省也注重豐富的數據要素創新探索和實踐經驗積累。例如在深圳成立粵港澳大灣區大數據研究院及數據交易流通實驗室，并將實踐經驗匯

29、編成廣東省數據要素市場化配置改革白皮書進行發布。3.1.4 杭州、寧波：發揮產業優勢，提供豐富應用場景 浙江省把數字經濟高質量發展作為奮力推進共同富裕先行和省域現代化先行的關鍵力量，通過數據要素賦能，擴大其他產業要素連接范圍，促進市場公正公平競爭，提高全要素生產率，實現經濟發展的效率變革。其中，杭州與寧波作為浙江省表現較好的兩個城市，均在數據應用方向上各自發揮產業優勢。數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 11 杭州市強化高質量數據要素供給。杭州的互聯網產業飛速發展，集聚了阿里巴巴、網易等眾多數字經濟頭部企業，促進數據要素供給水平的提升

30、，也培育形成了智能制造、數字營銷等數據應用場景。借助數字經濟的產業基礎，杭州市在高新區（濱江）成立了“中國數谷”，以數據要素市場化改革為突破，促進數據合規高效流通使用，賦能實體經濟。杭州市的數據要素流通水平較高，在交易場所、流通生態方面尤為突出。2016 年，浙江大數據交易中心在杭州成立，并出臺了數據知識產權交易指南（浙江省杭州市地方標準）指導數據交易場所管理，為數據要素的流通提供規范的平臺。同時，杭州市注重流通生態建設，在浙江省數字經濟促進條例、杭州市公共數據授權運營實施方案的推動下，不斷激勵數據要素交易和流通，通過“規則市場生態場景”四位一體推進數據價值化，力求形成在全國范圍內可復制的“杭

31、州模式”。但是，杭州在數據要素治理方面有待提高，主要是針對企業數據治理、數據要素登記及披露的相關政策指引相對薄弱。促進企業數據治理方面，主要在浙江省推進產業數據價值化改革試點方案中提及了圍繞數據采集、存儲、加工、交易、傳輸等全鏈條培育企業與數商，但缺乏具體的指引；促進數據要素登記及披露方面，除少部分浙江省出臺的政策有提及外，只有杭州市數字經濟發展“十四五”規劃提及建立健全信息披露制度的發展目標。自寧波市數據要素市場化配置改革行動方案發布以來，寧波數據要素市場化配置改革工作進入快車道，逐步形成了以產品化為核心，市場化為路徑，政府監管，國資引領，行業推進的發展模式，推動數據要素成為社會經濟發展的戰

32、略性資源。寧波市積極搶抓數據要素市場機遇，發揮特色產業優勢，數據要素供給發展水平較高。在數據要素供給方面，寧波市精準對接數據供給與需求，加強數據資源的高效利用，發揮寧波在港口物流、工業制造等方面的產業優勢，激活數據要素發展潛能。寧波的數據要素市場保障體系發展成熟。寧波市全面加強組織建設，成立寧波市大數據發展管理局，并于 2023 年 1 月正式上線運營人工智能超算中心，為氣象、科研等領域提供基礎設施建設，為寧波市打造“全球智造創新之都”提供動力。與杭州相同，寧波對企業數據要素治理的政策推動作用有待加強，僅在寧波市數據要素市場化配置改革行動方案中提及促進企業進行數據的集中融合治理，僅在寧波市信息

33、化發展“十四五”規劃中提及進一步完善數據資產掛牌與登記制度的工作目標。3.1.5 南京、蘇州：經濟基礎堅實，科研氛圍濃厚 圍繞國家“十四五”規劃綱要中關于打造數字經濟新優勢的要求，江蘇省出臺了江蘇省“十四五”大數據產業發展規劃，以形成省內數據基礎設施支撐有力、數據治理能力顯著提升、數據要素流通規范有序、技術產品創新日趨活躍、融合應用不斷深化的大數據新格局為發展目標。江蘇省擁有堅實的制造業和實體經濟基礎，為培育數據要素市場提供了肥沃土壤。同時在大數據、工業互聯網、人工智能等政策的推動下，江蘇的數字要素市場的發展始終走在全國前列，擁有南京、蘇州兩座數據市場發展成熟的城市。數據要素市場發展指數 Da

34、ta Factor Market Development Index 12 江蘇的數據要素市場保障體系發展突出，憑借江蘇的經濟基礎，在財政支持、組織建設、創新探索、理論研究等方面都有充足的保障舉措。尤其是在數據研究方面，南京集中了江蘇省雄厚的科研資源，擁有南京大學大數據服務與應用研究院等多個數據研究中心。但南京的數據要素流通水平則相對較低，在交易場所建設方面，南京市缺少市級大數據交易中心（所），只能依賴位于鹽城的華東江蘇大數據交易中心，因此也沒并未形成專門的交易場所管理辦法。在流通生態建設方面，南京也并未進行數據生態的探索，有待在未來進一步加強。相對來看，蘇州的數據要素治理水平、數據要素供給水

35、平相對薄弱，主要需加強推動企業數據要素治理的政策力度，提高企業數據質量以增加數據要素供給；并針對蘇州的裝備制造產業等優勢產業整合公共數據資源和社會數據資源，提高數據要素供給水平。3.2 加速成型城市：起步較晚，加速趕超 加速成長型城市包含 11個城市，區域分布均勻，有東部地區的天津、汕頭、無錫、濟南、青島，中部的武漢、合肥，以及西部地區的貴陽、成都、重慶、南寧。加速成長型城市雖在培育數據要素市場方面起步相對較晚，但均密集出臺激勵政策，鼓勵數據要素市場發展。普遍來看，加速成長型城市在數據要素治理、數據要素供給、數據要素流通、數據要素保障體系四大方面往往各有所長，但發展不平衡，有待進行針對性突破，

36、加速追趕綜合引領型城市的發展水平。表 4 加速成長型城市 30 指數一級指標分數 排名 排名 城市 城市 數據要素治數據要素治理得分 理得分 數據要素供數據要素供給得分 給得分 數據要素流數據要素流通得分 通得分 數據要素保數據要素保障得分 障得分 總分 總分 10 10 武漢 88.9 72.7 44.4 91.7 74.4 10 10 天津 83.3 60.6 70.4 83.3 74.4 12 12 汕頭 83.3 78.8 77.8 54.2 73.5 13 13 貴陽 66.7 63.6 77.8 79.2 71.8 14 14 成都 72.2 69.7 63.0 79.2 71.0

37、 15 15 無錫 77.8 60.6 55.6 83.3 69.3 16 16 合肥 77.8 66.7 51.9 79.2 68.9 17 17 重慶 72.2 60.6 55.6 79.2 66.9 18 18 南寧 61.1 63.6 63.0 79.2 66.7 19 19 濟南 72.2 48.5 59.3 70.8 62.7 20 20 青島 55.6 48.5 66.7 70.8 60.4 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 13 武漢位于我國中部地區，對于周邊城市具有輻射帶動作用，在中部地區崛起重要戰略支點中具有引領

38、地位，因此是國家重點支持的培育數據要素市場的城市之一。得益于武漢市數據要素市場化配置改革三年行動計劃（20232025年）等政策的保障，以及光電子等高新技術產業的基礎，武漢正著力推進數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據要素價值化等工作。目前武漢的數據要素治理、數據要素保障體系已達到較高水平，出臺了針對數據應用的激勵和補貼政策，加大數字經濟發展的人才激勵、企業補貼力度，促進數據要素市場的加速發展。武漢的數據要素流通水平較低，數據合規和跨境流通探索、交易場所和流通生態構建都相對落后。武漢市目前出臺的數據相關政策中并未提及數據合規管理，也并未對數據跨境流通進行探索。在交易場所建設的過程中，目前已

39、成立華中大數據交易所、武漢東湖大數據交易中心，但并未形成針對數據交易場所的管理實施辦法。針對數據生態的探索，目前尚未開始建立數據生態示范區、數據生態產業鏈等數據生態聚集區。我國西部數據中心的占比正穩步提高，貴州、成都、重慶都是東數西算的國家算力樞紐。其中，貴州擁有適合建設數據中心的氣候和地理條件，是發展大數據產業的最大優勢。雖然貴州數字經濟的總規模不及第一梯隊的城市，但每年的增速較快，正加速在實施數字經濟戰略上搶新機。貴陽大數據科創城已招引數據要素、數字閱讀等新賽道的優質企業，全力打造區域數字產業聚集區。為促進數據要素流通，貴陽成立了首個以大數據命名的交易所貴陽大數據交易所，在全國率先探索數據

40、要素流通交易價值和交易模式。相比之下，貴陽的數據要素治理水平較低。貴陽并未組建大數據相關的產業發展聯盟，政策對數據要素登記和披露的推動力較弱，僅在貴州省政府數據共享開放條例和貴州省數據流通交易管理辦法（試行）中提及數據登記，貴陽的數據要素治理水平有待全方面加強。山東省也出臺了推動數據要素市場發展的政策。2022 年山東發布的關于加快推動平臺經濟規范健康持續發展的實施意見提到，將試點推進重點行業數據要素市場化進程，研究制定數據交易、應用開發的規則和流程，探索數據要素市場發展新機制。3.3 機會潛型城市：產業基礎薄弱，發展潛較強 在三十個樣本城市中，廈門、蘭州、福州、長沙、?？?、鄭州、大連、南昌、

41、呼和浩特、昆明十個機會潛力型城市相比其他城市數據相關產業基礎薄弱，目前數據要素市場的發展水平較低，政策保障有待強化，數據要素各個領域的研究和探索亟需加強，期待進一步釋放發展潛能，促進數字經濟發展，高效賦能各城市的實體經濟。表 5 機會潛力型城市 30 指數一級指標分數 排排名 名 城市 城市 數據要素治理積數據要素治理積分 分 數據要素供給積數據要素供給積分 分 數據要素流通積數據要素流通積分 分 數據要素保障積數據要素保障積分 分 總總分 分 21 21 廈門 61.1 57.6 48.1 66.7 58.4 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development

42、 Index 14 具體來看，廈門、福州、長沙、?？?、鄭州已有一定促進數據要素市場發展的舉措，通過總結和借鑒綜合引領型城市數據要素市場的發展經驗，結合本地發展特色，正逐步開啟培育本地數據要素市場的探索。福建省按下了數據要素市場建設的加速鍵，將深化數據要素市場改革，探索構建數據流通交易體系，豐富健全數據交易方式手段。湖南省的數據產業發展迅猛，數據要素市場已初現規模，但與高標準市場體系相比仍有較大差距。海南省則總結了北京、上海、廣東等省市的經驗做法，探索具有自由貿易區特色的數據產品開發利用與交易新模式。河南省通過打造地市數據要素市場培育試點城市，培育基于公共數據運營為主的數據要素市場，探索可復制、

43、可推廣的河南區域特色數據要素市場新路徑。而大連、南昌、呼和浩特、昆明四個城市仍在觀望中，省級和市級出臺的與數據相關政策均較少。由于經濟發展水平相對較低，數字經濟基礎薄弱，因此缺乏發展數字要素市場的先天條件，未來應以公共數據資源為抓手推動數據要素市場的建設。4.數據要素分項發展現狀 三十個樣本城市在數據要素治理、數據要素供給、數據要素流通、數據要素保障體系各有所長，通過對分項一級指數的分析，可以觀察出各個城市在數據要素市場建設中的短板與長板，針對性揚長避短。22 22 蘭州 77.8 36.4 48.1 70.8 58.3 23 23 福州 61.1 60.6 29.6 79.2 57.6 24

44、 24 長沙 61.1 60.6 40.7 66.7 57.3 25 25 ?？?77.8 45.5 55.6 50.0 57.2 26 26 鄭州 44.4 39.4 59.3 70.8 53.5 27 27 大連 72.2 45.5 37.0 45.8 50.1 28 28 南昌 61.1 48.5 37.0 37.5 46.0 29 29 呼和浩特 61.1 36.4 18.5 66.7 45.7 30 30 昆明 61.1 27.3 48.1 33.3 42.5 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 15 4.1 數據要素治理

45、表 6 30 城市數據要素治理水平排名及分數 數據要素治理是釋放數據價值的有效路徑，也是數據要素化的起點。在數據要素治理領域，上海憑借較高的公共數據治理水平位居第一，深圳則緊隨其后。深圳肩負著促進跨境數據流通交易，探索建立全球數據融通機制的使命，堅持數據安全與發展并重的原則，構建“新型數據治理”體系。但總體來看，除一線城市領先外，其余城市尤其是新一線，在數據治理上表現未形成顯著差異。這主要是由于目前數據治理集中于公共數據和國央企的企業數據治理，北、上、廣三地由于政務、國企數字化走在前列，表現突出；其他城市近年來開始出臺政策，推動政務數據統一歸集，建設地方大數據中心，但完成數據治理仍需時日。排名

46、 排名 城市 城市 數據治理得分 數據治理得分 排名 排名 城市 城市 數據治理得分 數據治理得分 1 1 上海 100.0 10 ?？?77.8 2 2 深圳 94.4 17 成都 72.2 2 2 北京 94.4 17 重慶 72.2 4 4 武漢 88.9 17 濟南 72.2 5 5 廣州 83.3 17 大連 72.2 5 5 珠海 83.3 21 貴陽 66.7 5 5 南京 83.3 22 南寧 61.1 5 5 天津 83.3 22 廈門 61.1 5 5 汕頭 83.3 22 福州 61.1 10 10 杭州 77.8 22 長沙 61.1 10 10 蘇州 77.8 22

47、南昌 61.1 10 10 寧波 77.8 22 呼和浩特 61.1 10 10 無錫 77.8 22 昆明 61.1 10 10 合肥 77.8 29 青島 55.6 10 10 蘭州 77.8 30 鄭州 44.4 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 16 4.2 數據要素供給 表 7 30 城市數據要素供給水平排名及分數 數據要素供給的主要影響因素是數字經濟發展水平。上海數字經濟發展領跑全國，加之近年來長三角推動建設科技創新共同體，提出在長三角加強國科平臺、各省市相關平臺的數據共享，極大豐富了公共數據的供給。廣東省的企業數據、公

48、共數據供給豐富，拉動了以廣州、深圳為核心的珠三角地區的數據供給水平。截至 2023 年 4 月，廣東省向社會開放 57138 個數據集，累計開放超過 10.66 億條政府數據。同時，廣東省也是 GDP 大省，豐厚的經濟基礎也為數據供給提供了肥沃土壤。排名 排名 城市 城市 數據供給得分 數據供給得分 排名 排名 城市 城市 數據供給得分 數據供給得分 1 1 上海 90.9 16 天津 60.6 2 2 深圳 87.9 16 無錫 60.6 2 2 廣州 87.9 16 重慶 60.6 4 4 北京 81.8 16 福州 60.6 4 4 珠海 81.8 16 長沙 60.6 6 6 汕頭 7

49、8.8 21 廈門 57.6 6 6 寧波 78.8 22 濟南 48.5 8 8 杭州 75.8 22 南昌 48.5 9 9 武漢 72.7 22 青島 48.5 9 9 南京 72.7 25 ?？?45.5 9 9 蘇州 72.7 25 大連 45.5 12 12 成都 69.7 27 鄭州 39.4 13 13 合肥 66.7 28 蘭州 36.4 14 14 貴陽 63.6 28 呼和浩特 36.4 1414 南寧 63.6 30 昆明 27.3 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 17 4.3 數據要素流通 表 8 30

50、城市數據要素流通水平排名及分數 公共數據授權運營的不斷探索，推動了數據流通的活躍。北京、上海、廣東等地紛紛制定公共數據授權運營基本規則，加速推動落地實踐。北京建設運營公共數據金融專區，金融領域的數據流通得到極大活躍，數據支撐金融服務已形成成熟應用場景；上海授權開展公共數據運營業務，推動以公共數據為牽引，加快實現公共數據、行業數據、社會數據資源的整合布局。此外，數據流通與交易的發展離不開各地交易所、交易機構的推動。上海數據交易所積極引導各類數據供需方參與數據交易，積極構建數商生態。利用大灣區優勢，深圳數據交易所以深港數據交易合作機制為抓手，積極推動數據跨境流通交易。排名 排名 城市 城市 數據流

51、通得分 數據流通得分 排名 排名 城市 城市 數據流通得分 數據流通得分 1 1 上海 96.3 16 濟南 59.3 2 2 廣州 92.6 16 鄭州 59.3 3 3 深圳 88.9 18 無錫 55.6 3 3 珠海 88.9 18 重慶 55.6 5 5 北京 85.2 18 ?？?55.6 5 5 杭州 85.2 21 合肥 51.9 7 7 汕頭 77.8 22 廈門 48.1 7 7 蘇州 77.8 22 蘭州 48.1 7 7 貴陽 77.8 22 昆明 48.1 10 10 天津 70.4 25 武漢 44.4 11 11 寧波 66.7 26 長沙 40.7 11 11

52、青島 66.7 27 南昌 37.0 13 13 南京 63.0 27 大連 37.0 13 13 成都 63.0 29 福州 29.6 13 13 南寧 63.0 30 呼和浩特 18.5 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 18 4.4 數據要素保障 表 9 30 城市數據要素保障體系水平排名及分數 數據要素保障體系主要與本地是否有交易所或交易機構、以及各個城市的科研資源相關。以高校資源為依托，由各地交易所、數據類企業牽頭或參與，已成為推動數據要素市場理論演進、構建保障體系的典型模式。以上海為例，上海數據交易中心牽頭承接大數據流通

53、與交易技術國家工程實驗室，協同浪潮軟件、中國聯通等企業，依托復旦大學等優質高?？蒲匈Y源，在數據流通、數據資產等前沿問題上不斷構建理論體系，為市場提供指引。因此，本地有交易所或交易機構、有優質的科研高校資源的上海、深圳、北京三地，在數據要素保障方面有顯著優勢。5.結語 積極推進數據要素市場建設已成為各城市促進數字經濟發展的共識。雖然當前數據要素市場還處于發展初期，存在諸多待解難題和挑戰，但是未來隨著企業理論貢獻與實踐創新、政府政策支持與規劃引導，將逐漸形成破局之道，推動數據要素產業動能全面釋放。排名 排名 城市 城市 數據保障得分 數據保障得分 排名 排名 城市 城市 數據保障得分 數據保障得分

54、 1 1 上海 100.0 11 合肥 79.2 2 2 深圳 91.7 11 福州 79.2 2 2 北京 91.7 18 珠海 70.8 2 2 南京 91.7 18 青島 70.8 2 2 武漢 91.7 18 濟南 70.8 6 6 杭州 87.5 18 鄭州 70.8 6 6 蘇州 87.5 18 蘭州 70.8 6 6 寧波 87.5 23 廈門 66.7 9 9 天津 83.3 23 長沙 66.7 9 9 無錫 83.3 23 呼和浩特 66.7 11 11 廣州 79.2 26 汕頭 54.2 11 11 貴陽 79.2 27 ?？?50.0 11 11 成都 79.2 28

55、 大連 45.8 11 11 南寧 79.2 29 南昌 37.5 11 11 重慶 79.2 30 昆明 33.3 數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 19、數據要素市場景指數 1.編制案 數據要素市場景氣指數旨在度量和評估數據要素市場的整體景氣狀況。通過對企業內從事數據交易相關業務的主管人員進行問卷調查，景氣指數不僅可以揭示整個數據要素市場的發展趨勢，還能夠洞察市場的機遇、風險和潛在挑戰。這為企業、投資者和政府提供了更為客觀和全面的決策基礎，為相關市場主體把握數據要素景氣狀況服務。編制組采用對企業內從事數據交易相關主管人員進行問卷

56、調查的方式來評估數據要素市場的景氣情況。問卷調查的內容包括但不限于：1.企業基本情況（包括企業名稱、聯系電話、詳細地址）等。2.與數據交易相關的業務量、從業人員、價格、利潤、研發投入等情況的判斷和預測。3.企業數據交易從業難點與相關建議。景氣指數的編制依據 2 構建 8 個分類指數，分別為：業務活動指數：企業參與數據交易業務總量季度變化指標。新訂單指數：企業數據產品新訂單季度變化指標。在手訂單指數：企業尚未完成的數據產品訂單季度變化指標。產品價格指數：企業主要數據產品銷售平均價格季度變化指標。從業人員指數：企業從事數據交易業務人員數量季度變化指標。營業利潤指數：企業從事數據交易業務獲得利潤季度

57、變化指標。業務預期指數：企業對下一季度數據交易業務情況的判斷指標。產品研發指數：企業對數據產品的研發投入季度變化指標。針對這 8 個分類指數，采用五分量表問卷法，讓被調對象在（1）明顯增加/上升、（2）有所增加/上升、（3）基本不變、（4）有所減少/下降、（5）明顯減少/下降，進行選擇。詳細的問卷設計請參考附錄部分。?.?景指數計算法 數據要素市場景氣指數采用擴散指數法編制。針對上述每個問題，賦予各選項不同權重（明顯增加/上升選項為 1，有所增加/上升選項為 0.5，基本不變為 0，有所減少/下降選項為-0.5，明顯減少/下降選項為-1），將各選項的占比與權重相乘，進行系數調整后，得出該指標的

58、指數。具體的計算過程如下：分類指數計算：!=()+0.5)#0.5)$)%)0+1 其中!為第2個分類指數的取值，)為該單項回答明顯增加（明顯上升）的比重，)#為回答有所增加（有所上升）的比重，)$為回答有所減少（有所下降）的比重，)%為回答明顯減少（明顯下降）的比重。0、1為標準化系數，將景氣指數范圍由1,1變換為1 0,1+0，榮枯線為1（以采購經理人指數PMI 為例，其0=50、1=50，變動范圍為0,100，榮枯線為 50），這里取0=50、1=50，因此景氣指數取值范圍 0-100，榮枯線為 50。數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development I

59、ndex 20?.?景指數樣本選擇法 我們采用PPS 抽樣調查方法。PPS 通常根據總體單元的規模大小確定其入樣概率，限于數據可得性，這里使用企業的參保人員數量作為企業規模的度量。PPS 作為典型的不等概率抽樣，可以減少抽樣誤差，使樣本更具有代表性，能夠實事求是地反映數據要素市場的總體情況。?.?景指數解讀 景氣指數取值0-100，榮枯線為50，當景氣指數取值高于50 時，表明當前季度數據要素市場處于景氣狀態，且數值越大越景氣。低于 50 則說明市場蕭條，取值越低表明市場越不景氣。?.?景指數更新和調整 方案建議根據指數編制的不同階段，階梯型優化運營機制，并同步進行指數樣本調整。伴隨指數編制工

60、作逐步成熟運行，數據要素市場景氣指數將每年對相關企業進行跟蹤篩選，基于前述樣本選取方法篩選、更新合適指數的樣本企業，并適當考慮擴充樣本數量以提高指數的整體覆蓋范圍。同時，我們的前期研究表明，數據要素市場具有明顯的季節性。年初與年底的交易規模有顯著差別，由春節假期導致數據交易環比走弱的效應尤其明顯。因此，只有將季節效應剔除，得到的最終指數才能真正反映數據要素市場的真實景氣水平1。2.數據要素市場景狀況（2023 第 3 季度）根據 2023 年第 3 季度的統計數據顯示：業務活動指數為 50.87%，其中 36.99%的企業認為本季的業務總量比上季度“有所增加”，34.68%認為“基本不變”，2

61、3.12%認為“所有減少”，5.20%認為“明顯減少”。新訂單指數為 47.11%，其中 4.62%的企業認為本季度的數據產品新訂單比上季度“明顯增加”，31.21%認為“有所增加”，24.86%認為“基本不變”，26.59%認為“有所減少”，12.72%認為“明顯減少”。在手訂單指數為 50.43%，其中 9.83%的企業認為本季度目前尚未完成的數據產品訂單比上季度“明顯增加”，24.86%認為“有所增加”，32.95%認為“基本不變”，21.97%認為“有所減少”，10.40%認為“明顯減少”。產品價格指數為 51.73%，其中 10.40%的企業認為本季度主要數據產品銷售平均價格比上季度

62、“明顯上升”，27.75%認為“有所上升”，30.64%認為“基本不變”，20.81%認為“有所下降”，10.41%認為“明顯下降”。從業人員指數為 50.04%，其中 9.24%的企業認為本季度從事數據交易業務的人員數量比上季度“明顯增加”，26.00%認為“有所增加”，32.37%認為“基本不變”，20.23%認為“有所減少”，12.04%認為“明顯減少”。營業利潤指數為 49.42%，其中 8.09%的企業認為本季度從數據交易中獲得的營業利潤比上季度“明顯增加”，29.48%認為“有所增加”，26.59%認為“基本不變”，23.70%認為“有所減少”，12.14%認為“明顯減少”。業務預

63、期指數為 50.58%，其中 8.09%的企業認為下個季度的數據交易活動整體水平會“明顯上升”，26.01%認為“有所上升”，33.53%認為“基本不變”，24.86%認為“有所下降”，7.51%認為“明顯下降”。產品研發指數為 48.99%，其中 6.94%的企業認為本季度對數據產品研發的投入比上季度“明顯上升”，27.75%認為“有所上升”，31.79%認為“基本不變”，21.39%認為“有所下降”，12.14%認為“明顯下降”。1 前發布的數據要素市場景指數未經季節調整。數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 21 上面 8 個分類

64、指數中，最有代表性的是“業務活動指數”，它整體反映了數據要素型企業參與數據交易相關的業務總量變化情況。因此可以斷定，2023 年第 3 季度數據要素市場整體處于景氣區間。表 1 與圖 1 具體展示了業務活動、新訂單、在手訂單、產品價格、從業人員、營業利潤、業務預期、產品研發 8 個分類指數的取值情況。表 10 數據要素市場景氣指數表（單位：%）業務活動指數 新訂單指數 在手訂單指數 產品價格指數 從業人員指數 營業利潤指數 業務預期指數 產品研發指數 2023.Q3 50.87 47.11 50.43 51.73 50.04 49.42 50.58 48.99 圖 3 2023Q3 數據要素市

65、場景氣指數 50.8747.1150.4351.7350.0449.4250.5848.9846474849505152業務活動指數新訂單指數在手訂單指數產品價格指數從業人員指數營業利潤指數業務預期指數產品研發指數數據要素市場發展指數 Data Factor Market Development Index 22 附錄：問卷調查表 問卷調查表 1：企業基本情況表 問卷調查表 1：企業基本情況表 01 單位詳細名稱 02 組織機構代碼 03 單位所在地區及詳細地址 ?。ㄗ灾螀^、直轄市）市（地、州、盟）請于下列各選項 中打“”04 是否有數據交易業務 是 否 05 是否為上市公司 是 否 06 登

66、記注冊類型 國有 與港澳臺商合資經營 中外合資經營 集體 與港澳臺商合作經營 中外合作經營 股份合作 港澳臺獨資 外資企業 國有聯營 港澳臺商投資股份有限公司 外商投資股份有限公司 集體聯營 其他港澳臺投資 其他外商投資 國有與集體聯營 其他聯營 國有獨資公司 07 是否有數據交易業務 是 否 08 是否為上市公司 是 否 09 單位規模 大型 中型 小型 微型 10 行業代碼 11 從業人員期末人數 人 12 主要經濟指標（不保留小數位）上年末營業收入 萬元 上年末貸款余額 萬元 上年末資產總計 萬元 13 主要業務活動（或主要產品，填寫營業收入）數據要素市場發展指數 Data Factor

67、 Market Development Index 23 問卷調查表 2：數據業務問卷調查表，調查對象為數據業務部門主管級以上人員問卷調查表 2：數據業務問卷調查表，調查對象為數據業務部門主管級以上人員 統一社會信用代碼 組織機構代碼-單位詳細名稱：20 年 月 01、業務總量：貴企業完成的數據交易業務總量比上季度 明顯增加 有所增加 基本不變 有所減少 明顯減少 02、新訂單（客戶需求）：貴企業的數據產品新訂單（業務需求量）比上季度（不考慮完成）明顯增加 有所增加 基本不變 有所減少 明顯減少 03、未完成訂單（業務）：貴企業目前尚未完成的數據產品訂單（業務）比上季度 明顯增加 有所增加 基

68、本不變 有所減少 明顯減少 04、收費價格：貴企業目前的主要數據產品銷售平均價格水平比上季度 明顯上升 有所上升 基本不變 有所下降 明顯下降 05、從業人員：貴企業目前從事數據交易業務的人員數量（含在崗職工、勞動派遣人員及其他從業人員）比上季度 明顯增加 有所增加 基本不變 有所減少 明顯減少 06、營業利潤：貴企業本季度從數據交易中獲得的營業利潤比上季度 明顯增加 有所增加 基本不變 有所減少 明顯減少 07、業務活動預期：您對貴企業下個季度數據交易活動整體水平的判斷和預測 明顯上升 有所上升 基本不變 有所下降 明顯下降 08、數據產品研發：貴企業本季度對數據產品研發的投入比上季度 明顯

69、上升 有所上升 基本不變 有所下降 明顯下降 09、競爭能力：貴企業本季度在同行業的競爭能力比上季度 明顯提升 有所提升 基本不變 有所下降 明顯下降 10、貴企業數據交易業務占全部業務的比重為：80%-100%50%-80%30%-50%10%-30%不足 10%11、貴企業交易的數據產品主要賦能于哪些行業？（可多選）金融 醫療 交運 零售 貿易 制造 互聯網 農業 高校與研究機構 其他（請具體說明）12、貴企業目前在數據交易業務中遇到的主要問題或困難是什么？（可多選）合規成本高 交易程序復雜 數據產品價格確定困難 缺乏優質數據源 拓客難度大 相關人才缺失 其他（請具體說明）13、您對本行業或企業發展如何評價？有何建議？填表人姓名：職務：電話：報出日期：20 年 月 日 說明：1.本表由被調研企業主管運營的負責人、數據業務部門或采購經理填報。2.本表為季度報表，報送時間為每年 1、4、7、10 月的第 3-5 工作日填寫。3.選項的界限：對“基本不變”選項的界限由企業填表人根據經驗進行選擇判斷。