习近平总书记指出，数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响，要构建以数据为关键要素的数字经济。2019年10月，党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素范畴；2022年12月，党中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，为最大化释放数据要素价值、推动数据要素市场化配置提出了最新指引。在三年的实践探索中，我国数据要素市场建设取得显著成效，市场主体和市场环境不断完善，要素质量得到大幅提升，但是制约数据要素市场化配置的权属界定、估值定价、市场规则、流通技术等关键性难题仍有待破解。
　　本报告把握数据要素市场化发展的主线，以数据要素价值创造为理论起点，以解决我国数据要素市场培育的瓶颈问题为基本导向，通过理论、案例、比较等分析手段，初步给出了一套破解我国数据要素市场难题的技术、市场和制度思路与方案。全文主要观点如下：
　　一是归纳出数据要素价值的实现途径，即业务贯通、数智决策、流通赋能三次价值的释放，为数据要素市场建设提供理论基础。
　　二是明确了数据要素市场的内涵和特征，即数据要素市场以数据产品及服务为流通对象，以数据供方、需方为主体，通过流通实现参与方各自诉求的场所，是一系列制度和技术支撑的复杂系统。
　　三是辨析了数据要素市场存在的三种流通形式，即开放、共享、交易三种既有区别也有联系的流通形式，探讨了其适用场景与发展现状。
　　四是概括出数据要素市场经营运行存在的三种新模式，即从自行管理运维到委托运营的机制创新模式；从供需直接对接到多元数商参与的主体创新模式；从分散对接到统一数据空间的设施创新模式。
　　五是识别出数据要素市场培育的四大障碍，即权利归属难以界定、估值定价缺乏依据、流通规则尚不完善、流通技术仍未成熟，并给出了解决思路建议。
　　最后，本白皮书对“十四五”期间我国数据要素的发展方向进行了展望，在不远的将来为实现数据要素价值的全面释放，必须加快数据要素基本问题研究，加快技术创新步伐，切实推动数据交易流通。
　　
　　

研究报告全文：No202226数据要素白皮书2022年中国信息通信研究院2023年1月版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院并受法律保护转载摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的应注明来源中国信息通信研究院违反上述声明者本院将追究其相关法律责任前言习近平总书记指出数据作为新型生产要素对传统生产方式变革具有重大影响要构建以数据为关键要素的数字经济2019年10月党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素范畴2022年12月党中央国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见为最大化释放数据要素价值推动数据要素市场化配置提出了最新指引在三年的实践探索中我国数据要素市场建设取得显著成效市场主体和市场环境不断完善要素质量得到大幅提升但是制约数据要素市场化配置的权属界定估值定价市场规则流通技术等关键性难题仍有待破解本报告把握数据要素市场化发展的主线以数据要素价值创造为理论起点以解决我国数据要素市场培育的瓶颈问题为基本导向通过理论案例比较等分析手段初步给出了一套破解我国数据要素市场难题的技术市场和制度思路与方案全文主要观点如下一是归纳出数据要素价值的实现途径即业务贯通数智决策流通赋能三次价值的释放为数据要素市场建设提供理论基础二是明确了数据要素市场的内涵和特征即数据要素市场以数据产品及服务为流通对象以数据供方需方为主体通过流通实现参与方各自诉求的场所是一系列制度和技术支撑的复杂系统三是辨析了数据要素市场存在的三种流通形式即开放共享交易三种既有区别也有联系的流通形式探讨了其适用场景与发展现状四是概括出数据要素市场经营运行存在的三种新模式即从自行管理运维到委托运营的机制创新模式从供需直接对接到多元数商参与的主体创新模式从分散对接到统一数据空间的设施创新模式五是识别出数据要素市场培育的四大障碍即权利归属难以界定估值定价缺乏依据流通规则尚不完善流通技术仍未成熟并给出了解决思路建议最后本白皮书对十四五期间我国数据要素的发展方向进行了展望在不远的将来为实现数据要素价值的全面释放必须加快数据要素基本问题研究加快技术创新步伐切实推动数据交易流通目录一数据要素理论问题概述1一数据的概念与独特属性1二数据成为生产要素有深厚的技术和产业背景5三数据要素主要通过三条途径实现价值8二我国数据要素市场培育现状12一数据要素市场政策布局不断细化深入13二数据要素市场主要存在三种流通形式15三数据要素市场供需对接向多行业扩展21四数据要素市场经营运行模式积极创新22三数据要素市场培育障碍与探索思路26一权利归属难以界定有待建立产权制度26二估值定价缺乏依据有待发挥市场作用30三流通规则尚不完善有待鼓励积极探索33四流通技术仍未成熟有待强化技术支撑37四数据要素发展展望41参考文献44图目录图1数据-信息-知识-智慧DIKW模型3图2数据要素主要表现形态7图3数据要素的三次价值释放8图4党中央国务院发布多项政策文件围绕数据要素布局15图5数据要素流通的三种形式15图6国内大数据交易所中心平台等建设历程20图7通过登记使数据产权分置运行和权益保护有据可依30图8三级数据交易市场的初步设想37数据要素白皮书2022年一数据要素理论问题概述数据要素已快速融入生产分配流通消费和社会服务管理等各个环节深刻改变着生产方式生活方式和社会治理方式如何理解数据的内涵与特性把握数据成为生产要素的背景和价值实现的途径都是值得深入探讨的理论问题一数据的概念与独特属性在广泛意义上数据data就是对事实活动等现象的记录辞海第七版将数据定义为描述事物的数字字符图形声音等的表示形式按照中华人民共和国数据安全法中给出的定义数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录由此可见数据本身可以有丰富的表现形式数据一直伴随着人类的发展而变迁在古代数据呈现出规则化汇聚的特征例如我国古代的黄册全国户口名册天文观测记录均以特定规则进行登记造册它们对人类社会和物理世界的性质状态与相互关系进行记录和计算都是宝贵的古代数据遗产计算机发明后数据与计算机编码产生重要联系凡可被编码为一系列0和1组成的二进制记录都是计算机可处理的数据早期计算机的采集存储计算技术尚不成熟只能有效处理行列结构明确的数据表此时数据更多指代这类结构化数据近十几年来数据存储传输和计算的性能不断突破数据管理数据处理技术快速迭代网页声音图像等半结构化非结构化数据也逐渐得到有效处理和利用大数据时代数据是基于二进制编码的按预先设置的规则汇聚1数据要素白皮书2022年的现象记录在此阶段数据不仅是对客观现象的被动记录越来越多的复杂现象由人们主动发掘并记录成为数据例如主动埋点收集的行为数据基于关系网络挖掘的图数据精细布放传感器捕获的物联网数据等这种从被动到主动的转变昭示着一种新的观念即物理空间中的一切事物都可以被预先设置的认知角度记录规则和技术框架映射到数据空间数据的创造融入了数据观察者或收集者的认知视角例如一篇文学作品在自然语言处理的视角下只是遵循语料库规则的一条数据数据与信息之间虽然有复杂联系但二者并不应混淆从人类认知的角度看数据是汇聚起来用于认知的原材料信息是人类大脑可以理解和认知的事物状态和联系在数据-信息-知识-智慧Data-Information-Knowledge-WisdomDIKW如图1模型看来数据本身是无意义的原始事实记录只有经过主体使用分析和提炼才会产生对人类有用的具有特定功能的信息数据能够承载信息信息则是已经被加工为特定形式的数据当今技术和产业更强调数据作为原材料的独特价值依靠数据驱动可以产生大量人类理性难以直接感知到的信息这些信息是数据价值释放的一种结果2数据要素白皮书2022年来源公开资料整理图1数据-信息-知识-智慧DIKW模型数据与土地劳动资本技术等传统生产要素相比有明显的独特性产学研各界对数据的特性已有广泛讨论总结各方观点可以发现数据首先作为独特的技术产物具有虚拟性低成本复制性和主体多元性这些技术特性影响着数据在经济活动中的性质使数据具备了非竞争性潜在的非排他性和异质性数据的以上特性使得与传统生产要素相配套的规则体系生态系统等难以直接沿用作为技术产物数据具有虚拟性数据是一种存在于数字空间中的虚拟资源土地劳动力等传统生产要素都是看得见摸得着的物理存在与数据形成鲜明对比数据具有低成本复制性数据作为数字空间中的存在表现为数据库中的一条条记录而数据库技术和互联网技术又能使数据在数字空间中发生实实在在的转移以相对较低的成本无限复制自身数据具有主体多元性数字空间中的每条数据3数据要素白皮书2022年可能记录了不同用户的信息数据集的采集和汇聚规则又是由数据收集者设定用户收集者等主体间存在复杂的关系同时每个企业每个项目都可能对所用的数据资源进行一定程度的加工每一次增删改的操作都是对数据集的改变因而这些加工者也是数据构建的参与主体作为经济对象数据具有非竞争性得益于数据能够被低成本复制同一组数据可以同时被多个主体使用一个额外的使用者不会减少其他现存数据使用者的使用也不会产生数据量和质的损耗例如在各类数据分析机器学习竞赛中同一份数据可以被大量参赛者使用非竞争性为数据带来更普遍的使用效益与更大的潜在经济价值数据具有潜在的非排他性数据持有者为保护自己的数字劳动成果会付出较高代价使用专门的人为或技术手段控制自己的数据因而在实践中数据具有部分的排他性然而一旦数据持有者主动放弃控制或控制数据的手段被攻破数据就将完全具有非排他性排他性是界定产品权利的重要基础土地劳动资本都有明显的竞争性和排他性可以在市场上充分实现权利流转技术在当今专利保护制度下具有排他性也可实现权利转让和许可数据具有异质性相同数据对不同使用者和不同应用场景的价值不同一个领域高价值的数据对另一领域的企业来说可能一文不值与数据形成鲜明对比的是资本资本是均质的每份资金都有相同的购买力对所有主体同质综上所述相比其他生产要素数据的部分特性使它难以参照传统方式进行管理和利用但其可复制可共享无限增长和供给的禀4数据要素白皮书2022年赋打破了传统要素有限供给对增长的制约为持续增长和永续发展提供了基础与可能二数据成为生产要素有深厚的技术和产业背景生产要素是对生产过程中为获得经济利益所投入资源的高度凝练每当出现经济增长速度快于已知要素投入增长速度时就可以概括出新的要素来说明其余要素未能说明的剩余产出因此生产要素是随着生产力的发展而不断扩充的将数据增列为生产要素的原因在于它对推动生产力发展已显现出突出价值数据显著推动生产需要相应的技术和产业基础随着数据相关技术和产业的发展数据逐渐具备规模大价值高等特征演变为推动生产效率提升的重要要素20世纪70年代关系型数据库的发展使数据处理效率大幅提升数据推动生产的价值初步显现在数据库诞生之前程序员处理数据时需要直接面对操作系统的底层文件进行针对性开发无论是数据结构还是文件格式执行起来都有较高复杂度1970年埃德加科德EdgarCodd提出关系型数据库模型指明了数据库发展的一大重要方向随着关系型数据库的成熟以关系代数为基础的SQL语言的普遍使用以及OracleDB2等事务数据库产品的涌现面向事务处理的OLTPOn-LineTransactionProcessing联机事务处理系统得到应用数据的增删改查有了标准工具和组件数据使用者可以不再直面操作系统底层环境和数据处理底层逻辑从而专注于上层应用系统开发业务运转效率明显提高20世纪末挖掘数据价值的需求不断增长数据仓库与数据分析5数据要素白皮书2022年技术迅速发展数据在生产中的意义进一步显现随着1991年万维网的提出互联网浪潮席卷全球数据量迅速膨胀利用数据集进行信息分析和知识挖掘的需求不断增长比尔恩门BillInmon确立了数据仓库的概念提出数据仓库是面向主题的集成的相对稳定的反映历史变化的用于支持在线分析和管理决策的数据集合科德则认为传统的OLTP在性能适用性性价比方面已不再适用于1993年提出满足多维分析的OLAPOn-LineAnalyticProcessing联机分析处理系统OLAP支持复杂的分析操作提供直观易懂的查询结果追求满足大规模聚合分析查询的性能表现与此同时机器学习算法不断创新人工智能技术正走出第二次低谷期数据驱动的分析决策逐渐获得关注进入21世纪数据的大规模集中和高维度分析全面推动生产效率提升为满足数据大规模存储高性能计算在线实时查询等需求越来越多的组织开始搭建大数据平台数据处理和分析方面的技术向分布式基于Hadoop的体系靠拢对数据的管理也逐渐规范化随着近年来平台经济迅速崛起和移动互联网的普及数据呈现指数级爆发的增长趋势业务数据处理及时性和快速性的需求也不断提升各组织从Hadoop转向StormSpark和Flink体系在吸收开源技术的基础上不断探索流式计算秒级采集系统的建设构建企业级的实时数据分析体系随着数据湖数据中台等概念和技术加速落地结合机器学习人工智能等新兴技术众多组织对数据进行统一存储计算和高质量治理为各类应用提供数据服务对海量数据实时处理和6数据要素白皮书2022年智能分析的能力不断增强极大推动了生产效率的提升数据技术的发展伴随着数据应用需求的演变影响着数据投入生产的方式和规模数据在相应技术和产业背景的演变中逐渐成为促进生产的关键要素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如图2对于数字化转型刚刚开始的企业原始数据集是维持业务系统运转提高业务运行效率的基础资源对于数字化较为成熟的企业其经过清洗预处理后的数据集具有更高质量能够提供更准确更全面更有预测力的信息用于分析决策可以为企业带来更大的效益企业还可将自身持有的数据加工成多样的数据衍生品在符合法律制度的前提下向外流通使其他企业利用数据蕴含的价值参与生产活动来源中国信息通信研究院图2数据要素主要表现形态7数据要素白皮书2022年三数据要素主要通过三条途径实现价值激活数据要素的根本目的是以多样创新的方式投入生产为经济社会生产创造更大的价值数据要素究竟如何发挥其作为生产要素的价值需要进一步分析厘清随着信息技术的发展和产业应用的演化数据要素投入生产的途径可概括为三次价值释放过程如图3来源中国信息通信研究院图3数据要素的三次价值释放1一次价值数据支撑业务贯通数据投入生产的一次价值体现在支撑企业政府的业务系统运转实现业务间的贯通数据经由各个业务系统的设计而产生用以支撑业务系统的正常运转通过计算机对数据的读写贯通线下与线上的界限实现业务初步的标准化自动化管理和运营此过程中数据集中产生单一存储形式简单相应的治理工作也以增删改查对齐合并等常规的数据库管理为主多集中于局部业务领域的流程改善和相关业务数据的贯通虽然此阶段数据并未得到深度整合8数据要素白皮书2022年与分析数据开发利用并未得到很大关注但数据对业务运转与贯通的支持是实现数字化转型提高内部管理效率的第一步例如20世纪末谷歌公司成立后革新了数据存储与计算系统得以处理当时整个互联网的数据构建起精准高效的搜索引擎基于庞大数据量和排序算法的搜索业务产生巨大利润奠定了谷歌公司行业翘楚的地位二十年前我国以两网一站四库十二金1工程为代表的电子政务建设全面开展经过多年推进各级政府业务信息系统建设和应用成效显著通过业务数字化的方式实现了数据在系统中的有效运转和贯通公共服务水平得到全面提升最多跑一次一网通办一网统管一网协同接诉即办等创新实践不断涌现为当今的数字政府建设奠定了基础为推动数据的一次价值释放企业政府主要工作重心是业务数字化及各类业务信息系统建设这一阶段各主体所持有的数据种类相对单一计算的要求简单技术门槛较低关键是深入挖掘业务需求明确业务数字化方向如制造业企业通过建设订单数据管理系统实现物流信息流资金流的对齐核验可有效推动整个业务流程的有序流转随着业务信息系统的建设企业政府的数据实现独立存储统一管理大量宝贵的业务数据不断积累为进一步挖掘数据的生产要素价值奠定了重要基础1两网指政务内网和政务外网一站指政府门户网站四库指人口法人单位空间地理和自然资源宏观经济四个基础数据库十二金是面向政府办公业务建立的十二个重点信息应用系统包括金财金农金盾金保金税金关金水金质金审金卡金贸金企等十二项工程参考资料中国电子政务网httpwwwe-govorgcnarticle-166340html9数据要素白皮书2022年2二次价值数据推动数智决策数据要素投入生产的二次价值释放体现在通过数据的加工分析建模可以揭示出更深层次的关系和规律使生产经营服务治理等环节的决策更智慧更智能更精准在数据分析人工智能等技术的辅助下数据自动化智能化的采集传输处理操作构成了新的生产体系可以实现经营分析与决策的全局优化数据要素成为决定企业竞争力的重要因素究其原因数据要素二次价值释放的关键在于数据可以提供独特的观察视角在此基础上可以构建出理解预测乃至控制事物运行的新体系从而摆脱经验的局限更加即时有效地防范化解风险创新行动方略例如2012年海尔公司利用成熟的技术工具栈建立了针对业务管理和经营决策的完整数据链从而实现通过业务智能化来优化管理岗位用工结构各大银行充分整合中小企业的经营数据挖掘更准确的企业客户画像与信用评分由此决定中小企业贷款风险评估结果为中小企业低成本融资提供可能可以看到数据要素不仅可以投入于自有业务支撑分析决策还能够优化传统生产要素的经营与配置使传统要素价值倍增提升全要素生产效率数据驱动的智慧化智能化决策可以实现更少的要素资源投入创造更多的物质财富和服务有助于实现生产率跃升产业链优化和竞争力重塑数据二次价值释放过程对企业数据挖掘和洞察能力提出更高要求无论大势判断还是业务执行数据都有利于消除人的认知误区和主观偏见一方面在对大量数据进行管理和分析的基础上决策者10数据要素白皮书2022年需要结合对业务目标的深刻理解运用数据呈现出的关键指标与信息深入评估发展态势做出更具智慧的决策另一方面二次价值可以直接回馈一次价值企业需要充分利用数据分析结果寻找关键的函数标签画像实现自动化的预测分析和决策使业务运转更智能3三次价值数据流通对外赋能数据要素投入生产的三次价值释放让数据流通到更需要的地方让不同来源的优质数据在新的业务需求和场景中汇聚融合实现双赢多赢的价值利用随着政府和企业数字化转型的不断深入和智能化水平的不断攀升各组织对于数据的渴求已经超越了自身产生的数据政府希望各级各部门数据实现对接共享提升政务管理和公共服务水平企业希望通过其他企业或政府部门的数据来丰富自身对于数据的挖掘因此产生了数据流通的需求对数据提供方来说数据流通后并不减损自身持有数据的价值相反还有可能将这部分价值变现带来新的业务增长点实现双赢乃至多赢的局面例如通过来自市场监督管理部门的企业注册数据来自法院的企业判决数据来自银行的信用数据等精准描绘企业画像或通过来自电网的用电数据来自电商平台的消费数据来自物流公司的物流数据等提供宏观经济的观察指标社会经济活动中的各类事项均可被多方来源的数据赋能其中涉及的数据流通可能产生极大的市场规模使数据要素价值在多元场景中持续释放从而将数据要素的业务价值经济价值和社会价值显性化为数据要素市场的发展提供强劲动力在数据的三次价值释放过程中数据要素市场及其技术路径成为11数据要素白皮书2022年行业关注的焦点在保障数据安全的前提下各组织打通数据壁垒优化数据配置的需求日益凸显通过数据要素市场引入外部数据的需求尤为迫切保障提供方数据安全防止数据价值稀释的数据流通技术蓬勃发展以隐私计算为代表的数据流通技术提供了数据可用不可见数据可控可计量的流通新范式为需求方企业安全地获取和分析外部获取的数据提供了技术可能数据安全有序流通的技术成为数据要素三次价值释放的关键也为数据要素市场建设提供了重要的技术路径从数据应用的业务需求看业界对数据的关注焦点经历了从对内到对外的变化十三五时期提出数据是钻石矿更多强调组织内部应用数据发挥价值十四五时期提出数据要素市场化配置增添了从组织对外提供和从外部获取数据的视角进一步凸显出数据在流通中实现的价值增值部分企业受限于资金人才技术水平不足尚不具备业务数据电子化或分析决策智能化的能力即使引入外部数据也无法有效利用无法形成回馈业务发展的价值回路因此数据支撑业务贯通和促进数智决策的价值仍需要持续释放数据流通对外赋能的价值也应在前两次价值的基础上逐步发挥二我国数据要素市场培育现状数据是生产要素这一判断突出了数据促进生产的重要价值随着数据采集治理应用安全等方面的技术和产业发展数据支撑业务贯通的一次价值和促进数智决策的二次价值已得到初步释放互联网金融电信等行业头部企业数据驱动的数字化转型加速发展12数据要素白皮书2022年为广大中小企业释放数据要素价值提供了参考经验但是当前大量数据集中于少数主体数据要素分布不均结构失衡需要加速市场化流通使数据价值惠及广大市场主体同时数据具有规模效应越大规模越多维度的数据融合汇聚创造的价值倍增企业自有数据与外部数据的充分融合才能实现数据应用价值的最大化因此在前两次价值释放的基础上数据流通对外赋能的价值逐渐获得政策布局和产业实践的重点关注下面的讨论也将聚焦数据要素市场数据要素市场是以数据产品及服务为流通对象以数据供方需方为主体通过流通实现参与方各自诉求的场所是一系列制度和技术支撑的复杂系统是促进数据自主有序流动提高配置效率发挥数据价值的关键一数据要素市场政策布局不断细化深入我国自2019年十九届四中全会首次将数据增列为生产要素以来中央发布多项政策文件围绕数据要素发展进行谋篇布局如图4并将关注点聚焦于数据要素市场建设2020年印发的关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见首次提出培育数据要素市场2021年要素市场化配置综合改革试点总体方案进一步以探索建立数据要素流通规则为主题进行数据要素市场化配置改革的布局聚焦数据采集开放交易使用保护等全生命周期的制度建设具体从完善公共数据开放共享机制建立健全数据流通交易规则拓展规范化数据开发利用场景和加强数据安全保护四个方面展开面向未来我国十四五数字经济发展规划对于数据要素13数据要素白皮书2022年发展的布局集中体现在壮大数据要素市场规模开展数据要素市场培育试点工程等方面进一步扩大数据要素市场规模的工作重点在强化高质量数据要素供给创新数据要素开发利用机制培育壮大数据采集标注清洗等服务产业鼓励市场力量挖掘数据价值推动统一标准体系建设努力实现互通互操作形成完整贯通的数据链促进数据技术场景深度融合培育数据要素市场的工作方向集中在探索数据确权与定价规则开展数据确权及定价服务试验完善市场运营和治理体系培育规范的数据市场主体和数据交易平台营造安全有序的市场环境由于数据汇聚能带来价值倍增具有规模效应容易出现赢者通吃的自然垄断现象政策布局既要反地方保护反垄断又要扶持具有产业链影响力的数据要素生态2022年4月中央布局全国统一大市场建设数据要素市场作为其中一部分也需打破地域间市场间壁垒加强数据要素的协同2022年12月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提出构建数据基础制度体系促进数据合规高效流通使用建立保障权益合规使用的数据产权制度建立合规高效场内外结合的数据要素流通和交易制度建立体现效率促进公平的数据要素收益分配制度建立安全可控弹性包容的数据要素治理制度国家的顶层设计逐步对数据要素各环节提出更细致的目标和要求为推动数据在更大范围内有序流动和合理集聚进一步促进数据价值转化应用指明了方向14