2023數據要素行業發展現狀、政策走向及市場發展潛力分析報告（22頁）.pdf

1、2023 年深度行業分析研究報告 正文正文目錄目錄 1、勢在必然，數據成為關鍵生產要素.6 1.1、數據要素是什么？.6 1.2、數據為什么能成為生產要素？.7 1.3、數據成為生產要素的內在要求是什么？.8 1.4、數據要素流通的主流路徑是什么？.9 1.5、數據要素流通的根本困境有哪些？.9 2、走深入實，數據要素政策邁進“專項攻破”階段.10 2.1、發展數據要素是我國在數字時代的必然選擇.10 2.2、國家層面：從宏觀指引走向落地落實.11 2.3、部委層面：積極響應中探索關鍵抓手.16 2.4、地市層面：貫徹落實中加速創新突破.17 3、萬億藍海，多層次數據要素市場雛形初現.20 3

2、.1、數據要素產業結構不斷更迭.20 3.2、數據要素商業模式逐漸清晰.22 3.3、數據要素市場發展潛力巨大.24 圖表圖表目錄目錄 圖表 1：數據要素的定義梳理.7 圖表 2：數據要素對 GDP 增長貢獻圖.7 圖表 3：人類經濟形態的歷史演進歷程.7 圖表 4：數據要素價值化流程.8 圖表 5：數據要素流通路徑.9 圖表 6：數據要素流通困境.10 圖表 7：區塊鏈學術研究主題分布.11 圖表 8：中國大數據市場支出預測.11 圖表 9：數據安全相關立法.12 圖表 10：數據要素政策發展態勢.13 圖表 11：數據產權制度框架.14 圖表 12：數據流通交易制度框架.14 圖表 13：

3、數據要素相關部委職能配置情況.15 圖表 14：數字中國建設整體框架.16 圖表 15：近 3 年部委數據要素相關政策梳理.17 圖表 16：近年各地方發布的數據條例法規.18 圖表 17：近年各地市數據集團梳理.19 圖表 18：數據要素產業框架.22 圖表 19：數據要素市場商業模式發展.23 圖表 20：數據要素市場主體構成.24 1 1、勢在必然，勢在必然，數據成數據成為關鍵為關鍵生產要素生產要素 1.11.1、數據要素是什么？數據要素是什么？數據要素的提出是我國重大理論創新和突破，呈現“至上而下”發展特征數據要素的提出是我國重大理論創新和突破，呈現“至上而下”發展特征。我國率先將數據

4、作為生產要素提出。2017 年，習近平總書記在中央政治局第二次集體學習時強調“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”，標志著數據要素已經成為驅動數字經濟發展的關鍵要素。2019 年，十九屆四中全會提出“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，在全球范圍內率先將數據作為生產要素正式提出，是我國重大理論創新和突破，意義十分重大。2020 年，關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見作為中央關于要素市場化配置的第一份文件，首次明確提出加快培育數據要素市場，正式提出“數據要素”一詞。該文件的出臺，標志著培育數據要素市場、促進數據安全高效流通是發展

5、數據要素的關鍵環節以及必由之路，并圍繞推進政府數據開放共享、提升社會數據資源價值以及加強數據資源整合和安全保護等方面做出重點部署。當前，數據要素正成為勞動力、土地、資本、技術之外最先進、最活躍的新生產要素。數據要素的界定數據要素的界定仍仍處于百花爭鳴階段處于百花爭鳴階段，為社會各界留下探索空間，為社會各界留下探索空間。當前，國家層面尚未在法規政策中對數據要素進行官方定義，社會各界均在積極探索中。其中，信通院在數據價值化與數據要素市場發展報告（2021 年）中提出，數據要素是參與到社會生產經營活動、為使用者或所有者帶來經濟效益、以電子方式記錄的數據資源；在數據要素白皮書（2022 年）中提出，“

6、數據要素”一詞是面向數字經濟，在討論生產力和生產關系的語境中對“數據”的指代，是對數據生產價值的強調，即數據要素指的是根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態，投入于生產的原始數據集、標準化數據集、各類數據產品及數據為基礎產生的系統、信息和知識均可納入數據要素討論的范疇。國家工業信息安全發展研究中心在中國數據要素市場發展報告（2020-2021）中提出，數據資源權屬明晰后即為數據資產，實際參與社會經營活動的數據資產后即為數據要素?？傮w來看，主流機構對數據要素定義主要是充分結合數據以及生產要素的定義，重點強調其參與社會生產經營活動，并產生實質性的經濟效益。數據數據要素作為全新

7、生產要素，內涵與外延已經發生根本性變化要素作為全新生產要素，內涵與外延已經發生根本性變化。一方面，作為新的生產要素，數據要素應遵循生產要素內涵以及定義的一般范疇。另一方面，基于數據的特性，數據要素內涵將進一步豐富。因此，我們認為數據要素是指大規模、廣泛地參與社會生產經營活動，與其他生產要素相互融合，并在不同的生產經營環節中以多種形態出現且具有經濟效應的數據資源。此外，通過數據要素內涵以及定義的關鍵詞提取，數據作為生產要素具備以下幾個特征：一是大規模、廣泛地流通；二是多種形態并存；三是具備經濟效應。因此，數據成為生產要素之后，相較于傳統數據而言，其內涵與外延已經發生了根本性變化。圖表圖表 1 1

8、：數據要素定義數據要素定義 資料來源：信通院，國家工業信息安全發展研究中心，華鑫證券研究 1.21.2、數據為什么能成為生產要素？數據為什么能成為生產要素？數據要素對數據要素對 GDPGDP 增長的貢獻持續攀升。增長的貢獻持續攀升。根據清華大學戎珂教授團隊觀點，通過成本法測量數據資本存量價值從 2003 年的 17165 億元增長至 2020 年 137831 億元；2020 年新增量14513.85 億元，占 GDP 比重 1.45%。通過增值法測量數據資本存量價值從 2003 年的 15443億元提升至 2020 年的 196975 億元；2020 年新增量為 24144.99 億元，占

9、GDP 比重 2.41%。此外，根據國家工業信息安全發展中心觀點，數據要素對當年 GDP 增長的貢獻率和貢獻度在 2021 年分別為 14.7%和 0.83 個百分點，數據要素對當年 GDP 增長的貢獻率呈現持續上升狀態?？傮w來看看出，數據要素對 GDP 貢獻度快速提升，對社會經濟產生的影響日益突出。數據要素推動生產力和生產效率顯著提升。數據要素推動生產力和生產效率顯著提升。當前，隨著人類文明持續演進，共經歷了農業經濟時代、工業經濟時代以及數字經濟時代三個階段。不同時代的需求驅動和核心要素不斷演進，推動生產力與生產關系持續變革。在數字經濟時代，數字技術變革是驅動時代進步的核心驅動力量。數據即是

10、數字技術發展與突破的關鍵，也能有效賦能傳統生產要素，推動數字時代的生產力和生產效率大幅提升，是數字時代的第一生產要素，或將以其為核心重新定義財富分配規則，因此，數據要素廣泛成為社會各界關注焦點。圖表圖表 2 2：數據要素對數據要素對 GDPGDP 增長貢獻圖增長貢獻圖 圖表圖表 3 3：人類經濟形態的歷史演進歷程人類經濟形態的歷史演進歷程 資料來源：國家工業信息安全發展中心，華鑫證券研究 資料來源：數據要素論，華鑫證券研究 1.31.3、數據成為生產要素的內在要求是什么數據成為生產要素的內在要求是什么？規?；魍ㄊ且幠；魍ㄊ菙祿蔀閿祿氐臄祿蔀閿祿氐膬仍谝髢仍谝?。一方面，數據成

11、為數據要素標志著。一方面，數據成為數據要素標志著技術技術范疇轉變為要素范疇范疇轉變為要素范疇，規?；魍ㄊ腔厩疤?，規?；魍ㄊ腔厩疤?。數據成為生產要素前，社會各界聚焦基礎設施建設、數據資源共享開放以及數據應用落地，更強調技術范疇內的建設。當數據成為生產要素，則更強調數據作為生產要素所需要發揮的要素價值。因此，數據要素發生的轉變是從技術范疇全面跨越到了生產要素范疇。生產要素需要賦能生產、分配、流通以及消費等各個環節，自主有序地規?；魍ㄊ巧a要素的內在要求。因此，結合數據本質特征，數據成為生產要素的內在要求也需要像傳統要素一樣，實現自主有序地規?；魍?，即跨系統、跨地域、跨領域、跨主體甚至跨

12、主權。其中，跨系統是指數據在不同信息化系統中可流通；跨地域是指不同地市的公共數據以及企業數據可流通；跨領域是指數據在不同行業之間可流通；跨主體是指數據在政府、企業、個人等不同主體間可流通；跨主權是指數據在不同國家間可流通。其中，數據要素流通各個環節中相關主體的權責利制度設計是當前重點需要解決的問題。另一方面，另一方面，數據價值化流程變長數據價值化流程變長，規?；魍ㄊ顷P鍵環節，規?；魍ㄊ顷P鍵環節。根據信通院觀點，數據要素價值化主要包括數據資源化、數據資本化以數據資產化三個階段。數據資源化是使無序、混亂的原始數據成為有序、有使用價值的數據資源。數據資源化階段包括通過數據采集、整理、聚合、分析等

13、，形成可采、可見、標準、互通、可信的高質量數據資源。數據資源化是激發數據價值的基礎，其本質是提升數據質量、形成數據使用價值的過程。數據資產化是數據通過流通交易給使用者或所有者帶來經濟利益的過程。數據資本化主要包括兩種方式，數據信貸融資與數據證券化。數據在成為生產要素之前，其價值化的傳統路徑主要聚焦數據資源化，即主要包括數據采集、數據存儲、數據加工以及開發利用階段。當數據成為生產要素之后，其價值化流程變長，主要包括數據采集、數據存儲、數據加工、流通交易、開發利用以及數據融資與證券化?？傮w來看，無論是從所屬范疇還是價值實現角度，數據要素的流通交易均是數據成為生產要素的基礎前提，換而言之，自主有序地

14、規?；魍ㄊ菙祿蔀樯a要素的內在要求。圖表圖表 4 4：數據要素價值化流程數據要素價值化流程 資料來源：華鑫證券研究 1.41.4、數據要素流通的主流路徑是什么數據要素流通的主流路徑是什么？數據共享、數據開放以及數據交易三大流通數據共享、數據開放以及數據交易三大流通路徑路徑互為補充互為補充，數據交易數據交易是此階段發力重是此階段發力重點點。一是數據共享一是數據共享，是指政府與企業內部各部門為開展業務需要而進行的數據資源共享。當前，數據共享已經取得階段性成果，實現“點-線-面”突破。截止 2022 年 9 月，全國已經起 26 個省級政務數據平臺，257 個市級政務數據平臺、355 個縣級政務

15、數據平臺。全國一體化政務數據共享樞紐已接入政務部門 5951 個，發布 53 個國務院部門的數據資源1.35 萬個，累計支撐全國共享調用超過 4000 億次，數據共享從政府內部逐步向縣-市-省-全國一體化化發展。二是數據開放二是數據開放，是指由政府部門將政府數據面向不特定公眾，主動地、平等地履行開放義務。當前，數據開放成效仍有待進一步提升。盡管截止 2022 年，我國已有 208 個省級和地方政府上線政府數據開放平臺，其中省級平臺 21 個，城市平臺 187 個，但仍然面臨著數據開放的動力不足、技術不強、運營不夠等困境亟待突破。三是數據交易三是數據交易，是指數據流通主體間以貨幣為主要媒介進行的

16、數據交換，包括政企、企企之間的數據交易。當前，三條數據流通路徑互為補充，共同推動數據要素價值釋放。但是數據共享先發基礎與數據開放成效不足的雙重機遇，推動數據交易成為數據要素流通的焦點。圖表圖表 5 5：數據要素流通路徑數據要素流通路徑 資料來源：華鑫證券研究 1.51.5、數據要素流通的數據要素流通的根本困境有哪些根本困境有哪些？“舊規則”難以滿足“新要素”發展，新規則亟待建立“舊規則”難以滿足“新要素”發展，新規則亟待建立。一方面，一方面，新要素具備新特征。新要素具備新特征。數據要素作為一種全新的生產要素，與傳統生產要素相比，具備非稀缺性、非均質性、非排他性以及隱私性等新特征。其中，非稀缺性

17、是指數據量接近無限開發，并且數據參與生產過程之后不會被消耗，可以多次循環使用。非均質性是指不同數據之間的價值不同，難以標準化。非排他性是指數據可以無限復制給多個主體同時使用，不會產生排斥性。隱私性是指部分數據屬于個人信息，涉及個人隱私。另一方面，另一方面，舊規則難以舊規則難以適適用。用。傳統生產要素的確權、定價等制度建設較為成熟，但是由于數據要素非稀缺性、非均質性、非排他性以及隱私性等新特征，適用于傳統要素的確權規則、定價規則、安全規則等舊規則對數據要素難以直接套用。確權方面，數據產權制度是推動數據要素流通交易的基本前提?，F行法律尚未對數據產權做出規定，主流研究主要基于在財產權的基礎上進行開展

18、。財產權是指公民對其財產享有占有、使用、收益、處分等權利，包括物權、債權、繼承權、知識產 權中的財產權，是一種排他性私權。由于數據要素特征，傳統排他性私權的設置可能阻礙數據要素價值的釋放，但數據產權制度的缺位同樣造成數據采集匯聚、開發利用、交易流通以及收益分配規則制定等困境。定價方面，由于數據獨特性質，尚未形成具有共識的數據定價模型，大部分定價模型缺乏實操性，局限性較強。當前，數據要素流通主要是以協商定價為主，導致數據要素難以實現規?；魍?。安全方面，數據流通與數據安全矛盾難以破解，存在本質安全、過程安全以及制度安全困境。政府、企業以及社會各方在數據安全治理領域中的權責邊界不夠清晰，“如何做”

19、的操作路徑不夠具體，可操作性強、落地性強的細化制度亟待建立?？傮w來看，基于確權、定價以及安全等深層次困境，導致了當前數據要素流通交易過程中規則底線不清、技術支撐不足以及市場生態不強等困境，以政府為主導，產業界和學術界共同推動制定的新規則亟待出臺。圖表圖表 6 6：數據要素流通困境數據要素流通困境 資料來源：騰訊研究院，華鑫證券研究 2 2、走深入實，數據要素政策邁進“專項攻破”走深入實，數據要素政策邁進“專項攻破”階段階段 2.12.1、發展數據要素是我國在數字時代的必然選擇發展數據要素是我國在數字時代的必然選擇 動力十足，大力發展數據要素勢在必行。一是國際層面，發展數據要素為我國實現動力十足

20、，大力發展數據要素勢在必行。一是國際層面，發展數據要素為我國實現“換道超車”的契機?！皳Q道超車”的契機。根據 IMD2023 年世界競爭力年報，中國香港排名全球第 7 位，中國大陸排名 21 位，有較大的提升空間。中國數字經濟發展與全球領先國家站在同一起跑線上，當前僅次于美國，全球排名第二，具有“換道超車”的潛力。美國、歐盟、韓國以及日本等眾多領先國家將數據上升為國家戰略，搶占數據發展先機，以期保持全球經濟核心競爭力。但同時，我們也可以看到作為數字經濟的核心關鍵要素，全球在數據要素發展方面尚未實現突破性金進展，留下了“換道超車”的寶貴窗口期。二是國家層面二是國家層面，數據財，數據財政或將接棒土

21、地財政。政或將接棒土地財政。土地出讓收入占比逐步下滑，以土地為核心支撐的土地財政可持續性面臨嚴峻挑戰。隨著數字經濟的快速發展，相應的數據生產、使用和流通過程中涉及的直接和間接稅費以及合理收益具有巨大潛力，數據財政空間巨大。三是社會層面，發展數三是社會層面，發展數據要素，加快數字經濟發展有助于就業穩業據要素，加快數字經濟發展有助于就業穩業。數字經濟創造了豐富的就業崗位，覆蓋面廣、容量大。據相關報告，到 2030 年將為社會提供 4.49 億就業崗位，對于保障社會穩定與促進經濟發展做出重要貢獻?；A扎實，基礎扎實，數字流通技術發展迅速，為數據安全流通提供了技術支撐數字流通技術發展迅速，為數據安全流

22、通提供了技術支撐。一是技術準備，一是技術準備，數據要素流通技術不斷成熟，夯實了數據要素流通的技術基礎數據要素流通技術不斷成熟，夯實了數據要素流通的技術基礎。如數據沙箱、多方安全計算、聯邦學習等隱私計算技術、區塊鏈技術成熟度不斷提升，已經在一定范圍內實施商業應用。區塊鏈技術以 web3.0 為導向加速公有鏈技術創新，引領了智能合約、數字身份、隱私保護等多個領域的技術走向。二是二是市場市場準備，準備，數據“資源數據“資源+市場”雙重優勢亟待釋放。市場”雙重優勢亟待釋放。在數據資源方面，據 IDC 統計，中國數據規模將從 2021 年的 18.51ZB 增長至 2026 年的56.16ZB，年均增長

23、速度 CAGR 為 24.9%，增速位居全球第一。在數據市場方面，據工信部預測，到 2025 年我國大數據產業測算規模突破 3 萬億元，年均復合增長率保持 25%左右。根據 IDC 最新預測數據顯示，2022 年總體 IT 投資規模約為 170 億美元，并在 2026 年增至364.9 億美元，實現規模翻倍。圖表圖表 7 7：區塊鏈區塊鏈學術研究主題分布學術研究主題分布 圖表圖表 8 8：中國大數據市場支出預測中國大數據市場支出預測 資料來源：中國信通院，華鑫證券研究 資料來源：IDC，華鑫證券研究 2.22.2、國家層面國家層面：從從宏觀指引宏觀指引走向落走向落地地落實落實 （1 1）立法層

24、面）立法層面 數據立法體系數據立法體系建設取得實質性進展建設取得實質性進展。一是數據立法框架基本成型。一是數據立法框架基本成型。我國中央和地方在數據要素相關領域的法律法規建設逐步，立法特征從分散立法到專門立法演變，法律行政法規部門規章地方性法規多維一體的數據立法體系基本成型。二是數據安全二是數據安全相關的頂層法律框架初步建成，為數據要素發展奠定了基礎。相關的頂層法律框架初步建成，為數據要素發展奠定了基礎。數據安全形勢日益嚴峻，圍繞網絡安全、數據安全、關鍵信息基礎設施安全、個人信息安全，我國密集出臺了“三法三條例”，構建起全方位的數據安全治理體系，劃定發展“紅線”的同時，也為數據要素發展筑牢保護

25、屏障?！叭ā奔粗腥A人民共和國網絡安全法中華人民共和國數據安全法中華人民共和國個人信息保護法，初步構建形成了我國數據安全的頂層法律框架?！叭龡l例”即網絡安全等級保護條例（征求意見稿）關鍵信息基礎設施安全保護條例網絡數據安全管理條例（征求意見稿），是對數據安全三大上位法的細化和 具體的貫徹落實。各部委積極響應數據安全法，分別制定相關部門規章。如 2022 年 12月，工信部出臺工業和信息化領域數據安全管理辦法（試行），對工業和信息化領域數據處理活動行為進行規范。三是數據要素發展三是數據要素發展專項專項立法缺位，留下探索空間立法缺位，留下探索空間。我國面向數據要素專項立法還未出臺，尚未對數據要素市

26、場發展帶上“緊箍咒”，為政府、市場實踐留下了探索空間。圖表圖表 9 9：數據安全相關立法數據安全相關立法 資料來源：論我國數據資源開發利用的立法完善，華鑫證券研究（2 2）政策）政策層面層面 政策制定走向深水區，政策制定走向深水區，從啟動到破題。從啟動到破題。當前，數字經濟從數據資源的 1.0 階段，逐步面向了數據要素化的 2.0 階段。在數據資源化階段，強調以加快大數據技術、產品以及應在數據資源化階段，強調以加快大數據技術、產品以及應用，推動大數據產業發展。用，推動大數據產業發展。2015 年 8 月，國務院出臺促進大數據發展行動綱要，涵蓋“三個著力、五大目標、三方面任務、十項工程以及七項措

27、施”，旨在全面推進我國大數據發展和應用，是我國大數據領域第一份權威性、系統性的政策文件，標志著大數據正式上升至國家戰略層面。2015 年 11 月，十八屆五中全會首次提出實施國家大數據戰略。2016年 12 月，出臺大數據產業發展規劃（2016-2020 年），重點聚焦大數據技術產品和應用。數據要素化階段，強調以數據要素高效流通，加速數據價值釋放。數據要素化階段，強調以數據要素高效流通，加速數據價值釋放。數據要素化階段主要分為引導期和落地期。在引導期，2019 年 11 月，十九屆四中全會首次提出“數據作為生產要素按貢獻參與分配”，標志著數據正式上升為生產要素。此后，我國宏觀政策按照兩條主線推

28、進數據要素發展。一方面，在宏觀頂層政策中，持續強調要加快數據要素發展，培育數據要素市場。2021 年 3 月，我國發布中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要，將數字“加快數字化發展建設數字中國”作為獨立篇章，并提出要建立健全數據要素市場規則。2021 年 11 月，出臺“十四五”大數據產業發展規劃提出，加快建立數據價值體系，提升要素配置作用，相較于大數據產業發展規劃（2016-2020 年），數據要素發展定位轉變成為推動大數據產業發展的關鍵要素。2021 年 12 月，出臺“十四五”數字經濟發展規劃，提出要充分發揮數據要素作用，強化高質量數據要素供給，加快

29、數據要素市場化流通。另一方面，持續推出以數據要素市場培育為主的政策體系，明確數據要素市場的基本規則，相繼出臺關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見關于新時代加快完善社會主義市場經濟體制的意見建設高標準市場體系行動方案關于加快建設全國統一大市場的意見要素市場化配置綜合改革試點總體方案，提出要加快探索建立數據要素流通規則，推進數據市場建設。在落地期，2022 年 10 月，我國出臺關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（以下簡稱意見），數據產權、流通交易、收益分配以及安全治理等四項數據 基礎制度建設進入提速階段。2023 年 2 月，中共中央、國務院印發數字中國建設整體布局規劃（以

30、下簡稱規劃），明確數字中國建設“2522”框架布局。2023 年 3 月，中共中央、國務院印發了黨和國家機構改革方案（以下簡稱方案），明確提出組建國家數據局。2023 年 7 月，國務院任命劉烈宏為國家數據局局長，標志著國家數據局正式進入實質性運行階段。以上三大政策的發布正式標志著我國數據要素政策制定走向落地破題期。圖表圖表 1010：數據要素政策發展態勢數據要素政策發展態勢 資料來源：國務院官網，中國政府網，濟南市發展和改革委員會官網，工信和信息化部官網，共產黨員網，華鑫證券研究 破解基礎制度難題。破解基礎制度難題。意見正式出臺，標志著我國系統性布局了數據基礎制度體系的“四梁八柱”，歷史性繪

31、制了數據要素發展的長遠藍圖，具有里程碑式的重要意義。意見是以維護國家安全、保護個人信息和商業秘密為前提，以促進數據合規高效流通使用、賦能實體經濟為主線，重點涵蓋數據產權、流通交易、收益分配以及安全治理四項基礎制度。在數據產權方面在數據產權方面，意見圍繞數據產權分置、數據分類分級確權授權以及各參與方權益保護等方面，初步構建起數據產權制度框架，對于我國數據產權制度建設具有開拓性、指導性意義，為數據要素產權立法工作和實踐奠定了基礎。一是產權分置，跳出所有權思維定式，聚焦數據在采集、收集、加工使用、交易、應用等數據要素流通各環節以及各參與主體的權益，創新性構建數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經

32、營權“三權分置”的產權運行機制。此外，意見中重點強調了“建立數據產權登記新方式”，數據產權登記體系或將成為數據要素新一代基礎設施。二是確權授權，明確了公共數據、企業數據、個人數據的確權授權機制，加大公共數據開放共享和開發利用，探索個人數據合規使用的方法路徑，鼓勵企業“用數賦能”“逐數興業”。此外，在公共數據方面，意見重點強調“用于產業發展、行業發展的公共數據有條件有償使用”，為公共數據授權運營的動力機制提供制度保障；在企業數據方面，意見重點強調“市場主體享有依法依規享有持有、使用、獲取收益的權益”，保障持有數據資源的企業主體的相關權益，促進企業數據的高效流通；在個人數據方面，意見重點強調“探索

33、由受托者代表個人利益，監督市場主體對個人信息數據進行采集、加工、使用的機制”，個人數據資產化路徑或將成為未來數據要素流通商業模式之一。三是權益保護，重點對數據來源者和數據處理者相關的合法權益保護進行規定，為數據要素可持續發展奠定基礎。意見基本對數據產權制度框架的設置進行了總體定調，但仍缺乏立法保障。隨著后續數據產權相關政策體系不斷深化與細化，以及實踐驗證與經驗提煉，立法工作或將逐步跟進，最終形成完善的數據產權體系。在流通交易方面在流通交易方面，意見首次圍繞著規則、市場、生態以及跨境等四個方面系統性地構建了我國數據流通交易的制度框架。一是合規監管方面，主要涵 蓋數據準入、使用、流通、定價、監管以

34、及安全規則的制定原則與要求。意見再次強調了用于數字化發展的公共數據，應該按照政府指導定價有償使用。二是交易場所方面，主要涵蓋數據交易場所的定位、功能、布局以及相關運行原則，以期構建形成以國家級交易場所、區域性數據交易場所以及行業性數據交易平臺為核心的多層次、多元化的市場交易體系。其中，重點強調了國家級交易場所應具備合規監管、基礎服務等功能，并具有公共屬性、公益定位。三是服務生態方面，主要規劃了作為“燃料”的數據商以及作為“助燃劑”的第三方專業服務機構兩類數據服務生態，培育一批活躍的數據要素市場主體。其中，數據商主要承擔數據產品開發、發布、承銷以及數據資產的合規化、標準化、增值化等服務；第三方專

35、業服務機構主要包括數據集成、數據托管、數據經紀、資產評估、合規認證、爭議仲裁、安全審計、風險評估、數據公證、人才培訓以及數據保險等。四是跨境流通方面，圍繞國際合作、雙向流通、典型場景、安全管理以及合規監管等方面，明確了數據跨境流通的基本原則。數據流通制度框架的基本成型，為發展高效規范的數據要素市場的建設指明方向、要求與路徑。在收益分配方面在收益分配方面，意見明確了數據要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬機制以及政府在數據要素收益分配中的引導調節作用，初步構建形成了初次分配、二次分配、三次分配協調配套的收益分配制度體系。在初次分配階段，按照“誰投入、誰貢獻、誰受益”原則，推動數據要素收益向數據價值

36、和使用價值創造者合理傾斜。在二、三次分配階段，重點關注公共利益和相對弱勢群體，防止和依法規制資本在數據領域無序擴張形成市場壟斷等各類風險挑戰。意見牢固樹立了“勞動創造價值”的數據觀，勾勒了數據收益分配制度的原則性和指導性的大框架，至于數據要素收益分配具體的實施路徑則有待進一步建立健全，才能構建形成完善的數據收益分配制度體系。在在數據治理方面數據治理方面，意見通過明確政府治理方向、企業治理責任以及社會協同治理方式，初步構建形成了政府、企業、社會協同共治的數據安全治理制度。一是明確政府治理方向。圍繞安全可信、包容創新、公平開放以及監管有效等方向，明確政府數據治理基本原則以及規則體系。二是壓實企業治

37、理責任。以“寬進嚴出”為原則，明確了聲明登記及披露機制、反壟斷反不正當競爭等企業數據治理相關條款的制定原則與方向。三是明確社會協同治理方式。明確了社會參與數據治理的方式與渠道，涵蓋開展安全技術研發和服務、建立市場信用體系、暢通舉報投訴和爭議仲裁渠道以及推進數據管理能力貫標成熟度標準等相關工作。發改委在意見出臺之后表示，將圍繞著六個方面落實后續制度，一是健全政策頂層設計，打造“1+N”數據基礎制度體系；二是推進實施試點示范，在有條件的地方和行業開展數據要素流通使用試點示范；三是培育數據要素市場；四是夯實數據要素基礎設施；務實強化數據要素高質量供給；六是加強工作整體統籌力度。圖表圖表 1111：數

38、據產權制度框架數據產權制度框架 圖表圖表 1212：數據流通交易制度框架數據流通交易制度框架 資料來源：關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，華鑫證券研究 資料來源：關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，華鑫證券研究 破除監管運營難題。破除監管運營難題。方案的出臺標志著我國數據要素甚至數字中國建設進入全面統籌階段，主要包括向上整合和向下整合兩個方面。一是向上整合，通過國家數據局與中一是向上整合，通過國家數據局與中央部委職責整合對接，解決中央部委層面職能重疊、政出多門等困境。央部委職責整合對接，解決中央部委層面職能重疊、政出多門等困境。中央部委層面數字化建設相關職能較為分散，

39、并且存在部分職能重疊，導致容易出現政出多門的問題。網信辦下設信息化發展局、網絡安全協調局、網絡數據管理局以及網絡執法與監管局，覆蓋信息化建設、數字經濟、數字政府、數據資源管理以及網絡數據安全等職責；國家發改委下設創新與高技術司，覆蓋數字經濟、數據資源管理等職責。工信部下設信息技術發展司、信息通信發展司、信息通信管理司以及網絡安全管理司等職責；公安部下設網絡安全保衛局，覆蓋網絡數據安全等職責。國務院辦公廳下設電子政務辦公室，覆蓋數字政府等職責。方案提出，將網信辦 5 項宏觀職責，發改委 1 項宏觀職責、3 項具體職責劃分到數據局。國家數據局將承擔研究擬訂數字中國建設方案、協調推動公共服務和社會治

40、理信息化、協調促進智慧城市建設、協調國家重要信息資源開發利用與共享、推動信息資源跨行業跨部門互聯互通、統籌推進數字經濟發展、組織實施國家大數據戰略、推進數據要素基礎制度建設、推進數字基礎設施布局建設等。二是二是向向下整合，通過國家數據局與地方大數據管理下整合，通過國家數據局與地方大數據管理機構整合對接，解決地方大數據機構形式分散、職能不統一的困境。機構整合對接，解決地方大數據機構形式分散、職能不統一的困境。從 2018 年起，在智慧城市建設進程中，我國各地城市相繼設置大數據管理機構包括大數據局、大數據中心等，主要包括三種類型，即數據綜合治理型、數字政府建設引領型以及數字經濟發展驅動型。其中，數

41、據綜合治理型大數據管理機構基本上囊括了數據監管執法以外其他全部數據行政管理職責。數字政府建設引領型大數據機構是以數字政府建設為引領，側重于信息化、電子政務、政務信息系統整合等。數字經濟發展驅動型大數據管理機構側重于推動數字經濟發展、信息化建設和數字產業化發展。目前，方案尚未對數據局如何與地方大數據機構對接給出具體意見，在未來的細則政策中，或將給出具體方案與路徑。圖表圖表 1313：數據要素相關部委職能配置情況數據要素相關部委職能配置情況 資料來源：從地方數據局到國家數據局：數據行政管理的職能優化與機構重塑，華鑫證券研究 破除落地實施難題。破除落地實施難題。規劃提出“2522”架構，加速數字中國

42、建設一體化實施。數據貫穿數字中國建設整體布局，在全國一體化實施進程中扮演重要角色，其中，規劃重點強調了打通數字基礎設施大動脈和暢通數據資源大循環。一是打通數字基礎設施大動脈。加快 5G 網絡與千兆光網協同建設，深入推進 IPv6 規模部署和應用，推進移動物聯網全面發展，大力推進北斗規模應用。系統優化算力基礎設施布局，促進東西部算力高效互補和協同聯動，引導通用數據中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次布局。整體提升應用基礎設施水平，加強傳統基礎設施數字化、智能化改造。二是暢通數 據資源大循環。構建國家數據管理體制機制，健全各級數據統籌管理機構。推動公共數據匯聚利用，建設公共衛生、科

43、技、教育等重要領域國家數據資源庫。釋放商業數據價值潛能，加快建立數據產權制度，開展數據資產計價研究，建立數據要素按價值貢獻參與分配機制。此外，規劃重點強調了“領導干部考核”“保障資金投入”等，以確保數字中國規劃可以有序落地、實施推進。圖表圖表 1414：數字中國建設整體框架數字中國建設整體框架 資料來源：東方財富網，華鑫證券研究 2.32.3、部委層面部委層面：積極響應中探索關鍵抓手積極響應中探索關鍵抓手 在國家大框架下，各個部委準確把握數據要素發展大勢并積極響應，結合數據要素與在國家大框架下，各個部委準確把握數據要素發展大勢并積極響應，結合數據要素與自身職責結合，以期在數據要素大浪潮中找到關

44、鍵抓手自身職責結合，以期在數據要素大浪潮中找到關鍵抓手。一是聚焦傳統。一是聚焦傳統。從各部委近 3 年發布的相關法規政策來看，主要聚焦在基礎設施、數據治理以及數據安全等相對比較傳統的領域，直接涉及到數據交易層面相對比較少。二是局部突破。二是局部突破。以財政部、國家知識產權局為代表的部委，率先對數據基礎制度細化進行了創新探索。比如，2022 年 12 月，財政部發布企業數據資源相關會計處理暫行規定（征求意見稿），明確了企業數據資源可作為資產列入財務報表中，即企業內部使用的數據資源應當確認為無形資產，企業對外交易的數據資源應當確認為存貨，對于加快數據資產化進程具有重要意義。工信部等十六部門出臺關于

45、促進數據安全產業發展的指導意見，促進數據安全產業發展。2023 年 1 月，數據安全產業是指為保障數據持續處于有效保護、合法利用、有序流動狀態提供技術、產品和服務的新興業務。數據安全產業的發展有助于為數據要素發展保駕護航。2022 年 11 月，國家知識產權局出臺關于確定數據數據產權工作試點地方的通知，明確了數據知識產權屬性，并確定北京市、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、深圳市等 8個地方作為開展數據知識產權工作的試點地方。隨著隨著 2 2023023 年提出組建數據局，年提出組建數據局，各個部委積極響應，推動數據要素發展從“落地破題”各個部委積極響應，推動數據要素發展從“落地

46、破題”向“專項攻破”階段邁進。向“專項攻破”階段邁進。8 月 8 日，工信部在對十四屆全國人大一次會議第 0483 號建議的答復中表示，推動全國統一數據登記平臺高水平建設，鼓勵部屬單位開展數據確權授權的標準制定、技術研發、平臺應用、授權認證等方面工作。工信部電子五所牽頭編制的 數據確權授權的流程與技術規范標準已正式立項，這是國內首部以“數據確權授權”命名的標準。8 月 21 日，財政部發布企業數據資源相關會計處理暫行規定，自 2024 年 1 月 1 日起實施。8 月 23 日，自然資源部國土測繪司司長表示，將探索建立測繪地理信息數據產權登記、流通交易、安全治理等基礎制度。各個部委結合權責職能

47、，面向數據確權、資產入表以及行業數據流通等方面出臺相關政策舉措，逐步重點突破，推動數據要素加速發展。預期在國家數據局全面運行之后，各部委層面的職責分工將更加明晰，相關部門聚焦性政策也或將陸續出臺。圖表圖表 1515：近年部委數據要素相關政策梳理近年部委數據要素相關政策梳理 資料來源：財政部官網，工業和信息化部官網，國家發展改革委官網，國家廣播電視總局官網，國家航天局官網，國家互聯網信息辦公室官網，國家市場監督管理總局官網，國家知識產權局官網，交通部官網，網信辦官網，文化和旅游部官網，醫保局官網，中國民用航空司官網，住房和城鄉建設部官網，自然資源部官網，華鑫證券研究 2.42.4、地市層面地市層

48、面：貫徹落實中加速創新突破貫徹落實中加速創新突破 法規方面，數據條例密集出臺，地方法治基礎建設加速推進。法規方面，數據條例密集出臺，地方法治基礎建設加速推進。近年來，地方城市密集出臺數據條例、數據經濟條例以及數據應用條例等相關地方法規，對數據要素市場發展進行明確規定，為數據要素基礎設施建設、數據要素安全流通以及數據要素生態培育奠定法治基礎。大部分地市的法規以落實上位法為主，部分地市嘗試局部創新。比如，深圳在2020 年 7 月 15 日已發布深圳經濟特區數據條例（征求意見稿），進行數據確權的立法嘗試（但是在正式稿中未保留）。2021 年 6 月，深圳經濟特區數據條例正式通過，成為國內數據領域首

49、部基礎性、綜合性立法，致力于加快培育數據要素市場，堅持個人信息保護與促進數字經濟發展并重。2023 年 7 月，廣州市政務服務數據管理局發布廣州市數據條例（征求意見稿），明確提出“推動數據要素納入國民經濟和社會發展的統計核算體系”，數據要素的經濟價值落地進一步加速。圖表圖表 1616：近年各近年各地地市市數據條例法規數據條例法規 資料來源：貴州省大數據局官網，廣州市政務服務數據管理局官網，成都市人大官網，廈門市人大官網，重慶市人大官網，四川省人大官網，蘇州市人大官網，江蘇省發展改革委官網，河南省大數據管理局官網，浙江人大官網，上海市人民政府官網，深圳人大官網，汕頭市人民政府官網，武漢市經濟和信

50、息化局官網，石家莊人民政府官網，南昌市人民政府官網，山西人民政府官網，北京市人民政府官網，深圳人大官網，江蘇人大官網，中國雄安官網，黑龍江省人民政府官網，廣州市人民政府官網，河南省人民政府官網，浙江省經濟和信息化廳官網，江西省人民政府官網，黑龍江人大官網，吉林省人民政府官網，山西省人民政府官網，海南省人民政府官網，天津市大數據管理中心官網，貴陽市人民政府官網，貴州省大數據發展管理局官網，華鑫證券研究 政策方面，從無到有、從散到整、大膽突破。政策方面，從無到有、從散到整、大膽突破。地方城市積極落實落細國家數據要素頂層設計。一方面，在數據確權、流通交易、收益分配以及數字治理等方面大膽突破，推出政府

51、/企業首席數據官、數據資產憑證、數據要素統計核算、“數據海關”、數據經紀人等新模式。比如，廣東在廣東省數據要素市場化配置改革行動方案首次提出兩級數據要素市場理念，以及首席數據官、公共數據資產憑證、統計核算試點、“數據海關”、數據經紀人等制度性創新舉措。此外，北京出臺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，除了落實國家“數據二十條”外，重點強調發展場外流通交易商業模式，如“允許數據商建立商業話的行業數據服務平臺”“鼓勵企業采取采產銷一體化數據產品運營模式”“支持大型互聯網企業建設數據要素平臺”，面向場外市場釋放出積極信號。長沙市政務數據運營暫行管理辦法，提出要加強數據運營的過程

52、管理，挖掘數據價值，增加財政收入反哺智慧城市建設，首次明確了數據財政。另一方面，基于數據要素等特點，地方政策體系設計整體呈現出體系化設計趨勢。比如，德陽市率先打造“1+4+N”數據要素制度體系，主要包括德陽市數據要素市場配置改革行動計劃1 項頂層規劃，以及組織建設、運營管理、交易管理、安全監管等 4 項管理制度，緊扣數據要素市場閉環創新“N”項配套設計。自 2021 年開始，廣東省相繼出臺廣東省首席數據官制度試點工作方案關于構建更多完善的要素市場配置體制機制的若干措施廣東省公共數據資產登記與評估試點工作指引（試行）廣東省企業首席數據官建設指南廣東省數據要素標準體系規劃與路線圖（征求意見稿）廣東

53、省數據流通交易管理辦法（試行）以及其他系列文件?？傮w來看，國家層面就數據基礎制度提出了要求、指明了方向，針對數據基礎制度如何細化與落地、如何在重難點進行破題的接力棒則交于地方層面完成。地方層面在推進數據基礎制度建設進程中，既充分遵循其對數據基礎制度的建設要求，也不斷大膽嘗試、尋求創新突破。體制層面，大力組建數據集團，構建形成以“大數據機構體制層面，大力組建數據集團，構建形成以“大數據機構+數據交易所數據交易所+數據集團”為數據集團”為核心的數據要素監管運營全新格局。核心的數據要素監管運營全新格局。一方面，地方新組建的數據集團層出不窮，上海、河南、福建、武漢、杭州等省級政府以及以無錫為代表的市級

54、政府成立國資控股的數據集團，統籌推進本地數據要素開發利用及數字經濟發展壯大。上海作為全國首個成立數據集團的城市，具有較強的典型性。上海數據集團成立于 2022 年，整合了上海市大數據股份、數據交易所、億通國際、上海數字證書認證中心等企業，注冊資金 60 億，主要覆蓋數據基礎設施建設與運營、數字資產供給及交易、基于大數據的增值服務、構建數據產業生態圈等業務，承擔上海公共數據和國企數據授權運營。另一方面，智慧城市建設期間組建的數字運營平臺企業也陸續改組成為數據集團或者扮演數據集團的角色，如成都數據集團，注冊資本 40 億元，由成都市大數據集團股份有限公司改組成立，是成渝地區首家以數據為核心業務的國

55、企集團。圖表圖表 1717：近年各地市數據集團梳理近年各地市數據集團梳理 資料來源：企查查、天眼查，華鑫證券研究 產業層面，不斷加強數據要素產業載體建設，筑巢引鳳。產業層面，不斷加強數據要素產業載體建設，筑巢引鳳。在制度體系以及組織體系不斷完善的基礎上，地方層面加速推進數據要素載體建設，吸引優秀企業落戶，完善地方數據要素產業鏈上下游，形成產業聯動效應，支撐地方城市數據要素產業規?；?、聚集化發展。如，2023 年 5 月，上海印發張江數據要素產業集聚區建設三年行動方案（2023-2025年），以上海數據交易所為核心抓手，統籌聯動張江科學城范圍內浦東軟件園、陸家嘴數智天地、張江在線新經濟生態園、上

56、海金融數據港、浦東數商云港等數據要素功能平臺和產業園區，打造“一核三園兩港”空間布局，構建數據要素產業發展閉環和開放生態，力爭到 2025 年，數據要素核心產業規模將達到 1000 億元。2022 年 5 月，溫州“數安港”開園，聚力于構建集科研院所、新興產業孵化器等于一體的“2+8+X”空間體系，推進數據要素聚集、優質企業集聚和創新力量集聚。截至 7 月 16 日，數安全港已經在全國率先形成數據產業全生態合規體系，謀劃實施 18 類應用場景，成功交易數據產品 3760 單、交易額破兩億元。隨著制度、技術以及市場體系不斷完善，數據要素產業載體在數據要素發展進程中扮演著越發重要的角色，逐步交出滿

57、意的成績單，成為地方發展數字經濟的重要平臺。3 3、萬億藍海，多層次數據要素市場萬億藍海，多層次數據要素市場雛形初現雛形初現 3.13.1、數據要素產業結構不斷更迭數據要素產業結構不斷更迭 數據要素產業的提出是基于在全新的歷史階段，數據已經成為全新的生產要素，進而推動整個大數據產業的基本結構以及運行邏輯的全面變革。數據要素產業框架以新階段大數據產業發展特征為基礎，以釋放數據作為生產要素核心價值為核心主線，在傳統大數據產業框架基礎上逐漸迭代演進而來，主要體現在以下幾個方面：一是整體范疇發生變化。隨著新概念、新技術、新模式以及新業態等不斷出現，數據要素產業相對于大數據產業整體范疇將進一步拓展與豐富

58、，在社會經濟運行中發揮越發重要的作用;二是運行重點發生變化。數字經濟已經從數據資源開發利用的 1.0 階段轉向了數據資源開發利用與要素配置相結合的 2.0 階段，數據要素產業相較于傳統大數據產業運行重點發生變化；三是基本結構發生變化?；跀祿禺a業運行重點的變化，以數據流通、數據安全等為重點的數據要素配置成為新的核心環節，并且貫穿整個傳統大數據業態層次。因此，數據要素產業框架結構基于傳統大數據產業框架結構發生也將根本性變化；四是關鍵要素發生變化。產業發展的關鍵要素隨著產業框架的重構發生變化，如市場、技術、制度以及保障支撐等等。因此，我們認為數據要素產業是傳統大數據產業發展的新階段，以數據要素

59、流通為縱向貫通的核心業態層級，是以數據資源、基礎與支撐、治理與服務、融合與應用等傳統大數據產業業態為層層聯動的基礎業態層級，通過加快數據要素流通促進數據全面價值釋放的經濟活動集合。因此，綜合數據要素、數據要素市場以及數據要素產業內涵與定義的初步理解，數據要素產業從整體上可分為基礎業態與核心業態。（1）數據要素產業基礎業態數據要素產業基礎業態 數據要素產業基礎業態是指以數據資源的開發利用為核心，通過數據資源供給、基礎支撐、治理服務以及融合應用等四個層次，實現數據價值挖掘與應用的產業形態。數據要素產業中的絕大部分經濟活動是圍繞著基礎業態開展?；A業態占據絕大部分比重，是數據要素產業發展的根本。數據

60、資源層數據資源層主要是指圍繞數據資源供給的經濟活動匯總以及形成的相關產業生態，主要包括政府數據供給、組織數據供給、企業數據供給以及個人數據供給。數據資源主要由政府、組織以及企業把控，在數據要素產業框架下，將逐步拓展數據供給邊界，從主要用于自身業務發展到面向全領域提供轉變（對內業務向對外業務轉變），逐步打破縱向條塊割裂的困局。與此同時，除了數據持有主體以外，圍繞數據資源供給也將逐漸形成一批數據資源供給服務主體。比如，政府機構作為政府數據的持有主體，無論在對外服務或是對內服務，其技術能力以及運營服務能力均難以支撐，因此圍繞政府數據資源供給會形成一批相關的專業服務主體，從而使得數據資源供層的生態會逐

61、步擴大?；A與支撐層基礎與支撐層主要是“軟”“硬”兩方面的基礎與支撐，包括基礎設施以及能力支撐?；A設施是指圍繞著物聯感知、網絡傳輸、計算存儲以及確權登記等方面，提供軟硬件設備、解決方案以及相關服務的業態匯聚。能力支撐包括共性技術服務、標準服務以及大數據社區等相關服務。共性技術服務主要是指數據要素產業發展中廣泛應用又具有較高研發壁壘的技術，如隱私計算技術、區塊鏈技術等等。標準類服務主要是指以官方權威機構牽頭組織各類市場主體共同編制形成的行業技術標準、管理標準以及工作標準，并形成標準 相關服務體系以相關的服務生態。大數據社區是指通過運營大數據相關開源社區，面向全域提供開源技術以及推廣開源軟件產品

62、，促進數據要素產業技術的迭代升級。治理與服務層治理與服務層主要是指通過數據治理與數據服務實現數據資源的開發利用和價值挖掘的初步階段。數據治理主要包括數據采集、數據標注、數據加工以及數據挖掘等，是數據要素產業基礎業態中門檻相對較低、發展較為成熟的產業形態。數據服務主要包括數據分析、商業智能、可視化服務、工具/產品服務以及相關的衍生服務等，是數據要素產業基礎業態中活躍度高、創新性強的產業形態，同時也是各領域數據融合應用的基礎。在這個層次中，圍繞數據治理與數據服務，孵化出大量的中小企業主體，并成為該產業生態的中堅力量。融合與應用層融合與應用層主要是指以應用場景為牽引，推動數據資源、基礎支撐以及治理服

63、務（主要）在金融、健康醫療、交通、政府以及文娛等各個領域進行有機融合與應用，是數據開發利用和價值釋放的最終目標。深刻把握行業特征與發展需求是數據在各領域中融合應用的基礎前提，同時形成了該產業層次的發展壁壘，為其處于價值高地奠定基礎。圍繞金融、醫療健康、交通、政府以及文娛等領域的行業應用與解決方案發展迅猛，融合應用層無論在面向 to C 或是 to B 均顯示出巨大的發展潛力，單個垂直領域或均催生千億級市場。（2 2）數據要素產業核心業態）數據要素產業核心業態 數據成為全新的生產要素推動大數據產業框架全面重構，以數據要素流通為核心的產業環節從數據服務中的局部向縱向貫穿數據資源的開發利用與價值釋放

64、各層次延伸與拓展，形成數據要素產業的核心業態，范疇與邊界、意義與價值均在不斷擴大。數據要素產業核心業態縱向貫穿基礎業態各個層次，主要包括流通交易、流通服務以及安全合規等，是推動數據生成要素大規模流通與高效安全配置，促進數據要素價值釋放的關鍵。流通交易層流通交易層主要是指推動數據生產要素大規模流通在各領域、各主體間高效配置而形成的產業形態，包括數據共享、數據開放以及數據交易等。隨著法規制度、技術能力以及市場體系等不斷完善，數據流通將從以數據共享開放為重點向以數據交易為重點過渡。數據共享主要分政府內部數據共享以及企業內部數據共享，并形成相應的數據共享技術產品和解決方案的生態體系。在法規制度尚未明確

65、對企業的數據開放權責的基礎上，數據開放仍是以政府主導的數據流通行為。為了促進數據開放成效，激活數據相關的中小企業發展，各地政府通常舉辦數據開放大賽和數據大會，與此同時也能有效帶動當地會展經濟發展。數據交易是促進數據要素流通的關鍵路徑，也是數據要素市場建設發力的重點，主要包括原始數據交易、數據中間態交易、數據產品交易以及相應的共性服務交易，縱向貫穿數據資源、基礎支撐、治理服務與融合應用四個層次。在當前法規制度以及技術尚不成熟的條件下，原始數據交易規模小，僅發生在特定情形下，主要以政府對各類數據進行多種方式歸集為主，企業間原始數據交易為輔，形成的產業總體規模也相對較小，但是在數據要素流通的初始環節

66、扮演者重要角色。數據中間態交易，在業內也稱為數據半成品交易，長期屬于法律邊緣的“灰色地帶”，是以企業為主的各類數據參與主體間最廣泛并實質性開展數據交易的方式。在法規制度、技術體系以及標準規范不斷完善健全后，數據中間態交易或將成為主流數據交易模式，并形成一批數據中間態產品技術以及解決方案服務企業。數據產品交易屬于點對點交易，發展較為成熟，隨著數據資源和數據中間態交易的日益壯大，數據產品創新將得到迅猛發展，進而推動數據產品交易全面發展。共性服務交易主要是聚焦在共性技術服務交易，為數據中間態產品技術以及解決方案服務商破解技術難題。數據流通交易層的發展至關重要，是未來數據要素產業發展發展的關鍵環節。流

67、通服務層流通服務層是指圍繞數據流通交易而產生的流通服務產業業態，主要包括數據運營服務和衍生服務。數據運營服務主要分為公共數據運營、企業數據運營以及個人數據運營。由于企業數據一般掌握在企業自身手中，并涉及到企業商業秘密，企業自身就是企業數據的運營主體，因此企業數據運營更傾向于分散運營模式，少有專業服務企業產生。公共數據以及個人數據規模大、價值高，基于政府以及個人在技術方面的局限性，兩者的運營主體均需要專業的運營主體承擔，進而產生一批公共數據和個人數據運營服務企業或機構，激活數據要素流通交易，促進數據要素產業至底而上、融合協同的發展。衍生服務主要是支撐數據流通交易而形成的產業形態，主要包括數據資產

68、評估、專業咨詢、爭議解決（法律服務）以及授權擔保等，是數據要素市場體系建設的重點之一，均展現出巨大的市場潛力。安全與合規層安全與合規層是指圍繞著數據要素產業的基礎業態與核心業態各環節的本質安全合規、過程安全合規以及制度安全合規形成的產業業態，是基于傳統的數據安全與合規范疇上的進一步拓展與深化。隨著數據安全相關的法律法規逐步落地，數據安全在數據要素產業發展中的重要性日益彰顯，因此，圍繞著數據安全與合規的產業生態在政策利好下，將得到迅猛發展。數據安全滲透在數據要素產業的每一個環節，關系重大。當前，數據安全已經逐步從傳統被動防御式安全體系向動態的全棧式安全體系轉變，包括災備安全、可信環境、可信硬件、

69、數據加密存儲、數據存證等等。數據合規仍處于藍海階段，隨著企業合規需求日益增加，數據合規發展潛力巨大，包括合規事項清單、分類分級管理、權限訪問管理、數據風險識別、數據安全事件報告等?？傮w來看，隨著數據要素產業的發展，數據安全與合規面臨巨大的發展機遇與挑戰并存。圖表圖表 1818：數據要素產業框架數據要素產業框架 資料來源：華鑫證券研究 3.23.2、數據要素數據要素商業商業模式模式逐漸清晰逐漸清晰 數據要素市場商業模式不斷推陳出新數據要素市場商業模式不斷推陳出新，以數據交易所為核心的模式以數據交易所為核心的模式漸成主流漸成主流。經過各方不斷的探索實踐，出現了政務數據共享交換、公共數據開放、公共數

70、據授權運營、大數 據交易所/中心、數據經紀、數據信托、數據銀行以及數據質押融資等多種數據要素市場商業模式，為數據要素變現提供了基礎前提。目前，這些商業模式總體可以歸納概括為數據置換、數據開放等非盈利性基本范式以及數據經紀、數據服務、數據金融等盈利性基本范式，探索數據要素流通交易如何實現自我造血功能。在我國眾多的商業模式中，數據交易所/中心建設最為成熟，已經經歷了兩輪發展，基本形成了以數據交易所為主要模式的數據要素市場。第一輪（第一輪（2 2014014-20192019）：萌芽初期、探索嘗試）：萌芽初期、探索嘗試。但據數據交易網統計，自 2014年開始，相繼成立了 22 家大數據交易所/中心，

71、其中有 18 家大數據交易機構已經處于沉寂期，僅有 2 家處于較活躍期，2 家處于活躍期。在此階段，在此階段的大數據交易所/中心主要承擔中介撮合角色，收取傭金費用，以貴陽大數據交易所為代表。第二輪（第二輪（2 20 02020-20232023）：全面發力、走深走實）：全面發力、走深走實。自數據上升成為生產要素之后，全國又選起一輪大數據交易所/中心建設浪潮。相繼成立 25 家大數據交易所/中心，其中，有 6 家處于沉寂期，11 家處于較活躍期，6 家處于活躍期，2 家為新成立?？傮w來看，大數據交易所/機構第二輪發展仍然在持續探索進程中，大部分數據交易所/中心也比較活躍。其中，貴陽大數據交易所（

72、重組）、北京國際大數據交易所、上海數據交易所、深圳數據交易所最具有代表性。圖表圖表 1919：數據要素市場商業模式發展數據要素市場商業模式發展 資料來源：數據交易網、華鑫證券研究 基于數據要素市場變化的需求，市場主體類型不斷演進?；跀祿厥袌鲎兓男枨?，市場主體類型不斷演進。當前，圍繞著以數據交易所模式，主要形成了五大類市場主體，即基礎設施承建商、運營服務商、技術服務商、數據商以及第三方專業服務機構?；A設施承建商主要是面向政府、數據交易所/中心、行業龍頭企業等客戶，建設數據存儲基礎設施、數據流通基礎設施以及新一代數據要素基礎設施的相關企業。數據存儲基礎設施主是指 IDC、云等傳統的 IT

73、 基礎設施，主要由國資背景的云廠商占據相應市場；數據流通基礎設施是指數據流通交易平臺等支撐數據交易的基礎設施，主要是由傳統的信息化廠商占據相應市場；新一代數據要素基礎設施是指由于新制度產生而新興基礎設施，如數據確權登記、資產評估等，目前尚未形成清晰的競爭格局，也是各大數據要素核心企業競爭的關鍵領域。數據運營服務商是指通過獲得數據持有主體的合法授權，為數據持有主體運營數據要素，以更高效開發利用數據要素價值的廠商，主要包括具有相關領域經驗的央國企。技術服務商是指隱私計算、區塊鏈以及人工智能等技術型企業，尤其是隱私計算和區塊鏈最具有代表性，主要是由新興技術型企業構成。數據商是指承擔數據產品開發、發布

74、、成效以及數據資產的合規化、標準化、增值服務的廠商。第三方專業服務機構是指圍繞數據要素流通提供專業化服務的廠商，包括數據集成、數據 經紀、合規認證、安全審計、數據公證、數據保險、數據托管、資產評估、爭議仲裁、風險評估、人才培訓以及其他。圖表圖表 2020：數據要素市場主體構成數據要素市場主體構成 資料來源：華鑫證券研究 3.33.3、數據要素市場發展潛力巨大數據要素市場發展潛力巨大 數據要素市場的定義和邊界尚未形成權威共識。數據要素市場的定義和邊界尚未形成權威共識。政府以及研究機構尚未給出形成共識的數據要素市場的定義與邊界，暫無官方口徑。因此，對數據要素市場規模的測定以及市場主體的界定等方面帶

75、來一定的局限性。從市場經濟角度來看，為了實現數據作為生產要素的根本需求，需要通過市場將數據要素配置到各個生產環節及領域，即數據要素供需通過市場交易來實現。通過促進數據要素的大規模、廣泛地流通交易，提升數據要素利用效率，釋放數據生產要素價值。從政策部署角度來看，推動數據要素市場的發展，并不單純局限于狹義“市場”，而是以數據要素流通交易為核心，貫穿數據要素的全生命周期，包括數據基礎設施建設、數據資源整合共享開放、數據治理服務、數據交易流通、數據應用開發以及數據安全等。因此，我們認為數據要素市場是為了實現數據要素在各個生產經營領域中大規模、廣泛地流通，而進行的數據要素交易場所、交易關系以及相關制度的

76、總和。從狹義上看，數據要素市場只涉及到數據要素的交易流通環節。從廣義上看，數據要素市場是以數據要素流通交易為主線，并涉及到與數據要素價值釋放的各個相關環節及領域。數據要素市場發展快速、空間潛力大。數據要素市場發展快速、空間潛力大。國家發改委價格檢測中心副主任王建冬表示，根據初步測算，“十四五”期間我國數據要素流通市場將達到 5000 億-10000 億元規模，如果考慮數據要素全鏈條投入產出，以及圍繞數據資產的評估、質押、融資等衍生市場，整體規?？赡軙^ 60 萬億元。數據要素市場是一個巨大的藍海市場，而數據登記確權、評估計價和資產入表的政策“閉環”則是開啟這一藍海的“金鑰匙”。隨著制度不斷完善，數據確權、定價以及資產入表等問題將逐步解決，萬億藍海市場或將加速開啟。