2023数据要素行业发展现状、政策走向及市场发展潜力分析报告（22页）.pdf

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1、2023 年深度行业分析研究报告 正文正文目录目录 1、势在必然，数据成为关键生产要素.6 1.1、数据要素是什么？.6 1.2、数据为什么能成为生产要素？.7 1.3、数据成为生产要素的内在要求是什么？.8 1.4、数据要素流通的主流路径是什么？.9 1.5、数据要素流通的根本困境有哪些？.9 2、走深入实，数据要素政策迈进“专项攻破”阶段.10 2.1、发展数据要素是我国在数字时代的必然选择.10 2.2、国家层面：从宏观指引走向落地落实.11 2.3、部委层面：积极响应中探索关键抓手.16 2.4、地市层面：贯彻落实中加速创新突破.17 3、万亿蓝海，多层次数据要素市场雏形初现.20 3

2、.1、数据要素产业结构不断更迭.20 3.2、数据要素商业模式逐渐清晰.22 3.3、数据要素市场发展潜力巨大.24 图表图表目录目录 图表 1：数据要素的定义梳理.7 图表 2：数据要素对 GDP 增长贡献图.7 图表 3：人类经济形态的历史演进历程.7 图表 4：数据要素价值化流程.8 图表 5：数据要素流通路径.9 图表 6：数据要素流通困境.10 图表 7：区块链学术研究主题分布.11 图表 8：中国大数据市场支出预测.11 图表 9：数据安全相关立法.12 图表 10：数据要素政策发展态势.13 图表 11：数据产权制度框架.14 图表 12：数据流通交易制度框架.14 图表 13：

3、数据要素相关部委职能配置情况.15 图表 14：数字中国建设整体框架.16 图表 15：近 3 年部委数据要素相关政策梳理.17 图表 16：近年各地方发布的数据条例法规.18 图表 17：近年各地市数据集团梳理.19 图表 18：数据要素产业框架.22 图表 19：数据要素市场商业模式发展.23 图表 20：数据要素市场主体构成.24 1 1、势在必然，势在必然，数据成数据成为关键为关键生产要素生产要素 1.11.1、数据要素是什么？数据要素是什么？数据要素的提出是我国重大理论创新和突破，呈现“至上而下”发展特征数据要素的提出是我国重大理论创新和突破，呈现“至上而下”发展特征。我国率先将数据

4、作为生产要素提出。2017 年，习近平总书记在中央政治局第二次集体学习时强调“要构建以数据为关键要素的数字经济”，标志着数据要素已经成为驱动数字经济发展的关键要素。2019 年，十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，在全球范围内率先将数据作为生产要素正式提出，是我国重大理论创新和突破，意义十分重大。2020 年，关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见作为中央关于要素市场化配置的第一份文件，首次明确提出加快培育数据要素市场，正式提出“数据要素”一词。该文件的出台，标志着培育数据要素市场、促进数据安全高效流通是发展

5、数据要素的关键环节以及必由之路，并围绕推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值以及加强数据资源整合和安全保护等方面做出重点部署。当前，数据要素正成为劳动力、土地、资本、技术之外最先进、最活跃的新生产要素。数据要素的界定数据要素的界定仍仍处于百花争鸣阶段处于百花争鸣阶段，为社会各界留下探索空间，为社会各界留下探索空间。当前，国家层面尚未在法规政策中对数据要素进行官方定义，社会各界均在积极探索中。其中，信通院在数据价值化与数据要素市场发展报告（2021 年）中提出，数据要素是参与到社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据资源；在数据要素白皮书（2022 年）中提出，“

6、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。国家工业信息安全发展研究中心在中国数据要素市场发展报告（2020-2021）中提出，数据资源权属明晰后即为数据资产，实际参与社会经营活动的数据资产后即为数据要素。总体来看，主流机构对数据要素定义主要是充分结合数据以及生产要素的定义，重点强调其参与社会生产经营活动，并产生实质性的经济效益。数据数据要素作为全新

7、生产要素，内涵与外延已经发生根本性变化要素作为全新生产要素，内涵与外延已经发生根本性变化。一方面，作为新的生产要素，数据要素应遵循生产要素内涵以及定义的一般范畴。另一方面，基于数据的特性，数据要素内涵将进一步丰富。因此，我们认为数据要素是指大规模、广泛地参与社会生产经营活动，与其他生产要素相互融合，并在不同的生产经营环节中以多种形态出现且具有经济效应的数据资源。此外，通过数据要素内涵以及定义的关键词提取，数据作为生产要素具备以下几个特征：一是大规模、广泛地流通；二是多种形态并存；三是具备经济效应。因此，数据成为生产要素之后，相较于传统数据而言，其内涵与外延已经发生了根本性变化。图表图表 1 1

8、：数据要素定义数据要素定义 资料来源：信通院，国家工业信息安全发展研究中心，华鑫证券研究 1.21.2、数据为什么能成为生产要素？数据为什么能成为生产要素？数据要素对数据要素对 GDPGDP 增长的贡献持续攀升。增长的贡献持续攀升。根据清华大学戎珂教授团队观点，通过成本法测量数据资本存量价值从 2003 年的 17165 亿元增长至 2020 年 137831 亿元；2020 年新增量14513.85 亿元，占 GDP 比重 1.45%。通过增值法测量数据资本存量价值从 2003 年的 15443亿元提升至 2020 年的 196975 亿元；2020 年新增量为 24144.99 亿元，占

9、GDP 比重 2.41%。此外，根据国家工业信息安全发展中心观点，数据要素对当年 GDP 增长的贡献率和贡献度在 2021 年分别为 14.7%和 0.83 个百分点，数据要素对当年 GDP 增长的贡献率呈现持续上升状态。总体来看看出，数据要素对 GDP 贡献度快速提升，对社会经济产生的影响日益突出。数据要素推动生产力和生产效率显著提升。数据要素推动生产力和生产效率显著提升。当前，随着人类文明持续演进，共经历了农业经济时代、工业经济时代以及数字经济时代三个阶段。不同时代的需求驱动和核心要素不断演进，推动生产力与生产关系持续变革。在数字经济时代，数字技术变革是驱动时代进步的核心驱动力量。数据即是

10、数字技术发展与突破的关键，也能有效赋能传统生产要素，推动数字时代的生产力和生产效率大幅提升，是数字时代的第一生产要素，或将以其为核心重新定义财富分配规则，因此，数据要素广泛成为社会各界关注焦点。图表图表 2 2：数据要素对数据要素对 GDPGDP 增长贡献图增长贡献图 图表图表 3 3：人类经济形态的历史演进历程人类经济形态的历史演进历程 资料来源：国家工业信息安全发展中心，华鑫证券研究 资料来源：数据要素论，华鑫证券研究 1.31.3、数据成为生产要素的内在要求是什么数据成为生产要素的内在要求是什么？规模化流通是规模化流通是数据成为数据要素的数据成为数据要素的内在要求内在要求。一方面，数据成

11、为数据要素标志着。一方面，数据成为数据要素标志着技术技术范畴转变为要素范畴范畴转变为要素范畴，规模化流通是基本前提，规模化流通是基本前提。数据成为生产要素前，社会各界聚焦基础设施建设、数据资源共享开放以及数据应用落地，更强调技术范畴内的建设。当数据成为生产要素，则更强调数据作为生产要素所需要发挥的要素价值。因此，数据要素发生的转变是从技术范畴全面跨越到了生产要素范畴。生产要素需要赋能生产、分配、流通以及消费等各个环节，自主有序地规模化流通是生产要素的内在要求。因此，结合数据本质特征，数据成为生产要素的内在要求也需要像传统要素一样，实现自主有序地规模化流通，即跨系统、跨地域、跨领域、跨主体甚至跨

12、主权。其中，跨系统是指数据在不同信息化系统中可流通；跨地域是指不同地市的公共数据以及企业数据可流通；跨领域是指数据在不同行业之间可流通；跨主体是指数据在政府、企业、个人等不同主体间可流通；跨主权是指数据在不同国家间可流通。其中，数据要素流通各个环节中相关主体的权责利制度设计是当前重点需要解决的问题。另一方面，另一方面，数据价值化流程变长数据价值化流程变长，规模化流通是关键环节，规模化流通是关键环节。根据信通院观点，数据要素价值化主要包括数据资源化、数据资本化以数据资产化三个阶段。数据资源化是使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源。数据资源化阶段包括通过数据采集、整理、聚合、分析等

13、，形成可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据资源。数据资源化是激发数据价值的基础，其本质是提升数据质量、形成数据使用价值的过程。数据资产化是数据通过流通交易给使用者或所有者带来经济利益的过程。数据资本化主要包括两种方式，数据信贷融资与数据证券化。数据在成为生产要素之前，其价值化的传统路径主要聚焦数据资源化，即主要包括数据采集、数据存储、数据加工以及开发利用阶段。当数据成为生产要素之后，其价值化流程变长，主要包括数据采集、数据存储、数据加工、流通交易、开发利用以及数据融资与证券化。总体来看，无论是从所属范畴还是价值实现角度，数据要素的流通交易均是数据成为生产要素的基础前提，换而言之，自主有序地

14、规模化流通是数据成为生产要素的内在要求。图表图表 4 4：数据要素价值化流程数据要素价值化流程 资料来源：华鑫证券研究 1.41.4、数据要素流通的主流路径是什么数据要素流通的主流路径是什么？数据共享、数据开放以及数据交易三大流通数据共享、数据开放以及数据交易三大流通路径路径互为补充互为补充，数据交易数据交易是此阶段发力重是此阶段发力重点点。一是数据共享一是数据共享，是指政府与企业内部各部门为开展业务需要而进行的数据资源共享。当前，数据共享已经取得阶段性成果，实现“点-线-面”突破。截止 2022 年 9 月，全国已经起 26 个省级政务数据平台，257 个市级政务数据平台、355 个县级政务

15、数据平台。全国一体化政务数据共享枢纽已接入政务部门 5951 个，发布 53 个国务院部门的数据资源1.35 万个，累计支撑全国共享调用超过 4000 亿次，数据共享从政府内部逐步向县-市-省-全国一体化化发展。二是数据开放二是数据开放，是指由政府部门将政府数据面向不特定公众，主动地、平等地履行开放义务。当前，数据开放成效仍有待进一步提升。尽管截止 2022 年，我国已有 208 个省级和地方政府上线政府数据开放平台，其中省级平台 21 个，城市平台 187 个，但仍然面临着数据开放的动力不足、技术不强、运营不够等困境亟待突破。三是数据交易三是数据交易，是指数据流通主体间以货币为主要媒介进行的

16、数据交换，包括政企、企企之间的数据交易。当前，三条数据流通路径互为补充，共同推动数据要素价值释放。但是数据共享先发基础与数据开放成效不足的双重机遇，推动数据交易成为数据要素流通的焦点。图表图表 5 5：数据要素流通路径数据要素流通路径 资料来源：华鑫证券研究 1.51.5、数据要素流通的数据要素流通的根本困境有哪些根本困境有哪些？“旧规则”难以满足“新要素”发展，新规则亟待建立“旧规则”难以满足“新要素”发展，新规则亟待建立。一方面，一方面，新要素具备新特征。新要素具备新特征。数据要素作为一种全新的生产要素，与传统生产要素相比，具备非稀缺性、非均质性、非排他性以及隐私性等新特征。其中，非稀缺性

17、是指数据量接近无限开发，并且数据参与生产过程之后不会被消耗，可以多次循环使用。非均质性是指不同数据之间的价值不同，难以标准化。非排他性是指数据可以无限复制给多个主体同时使用，不会产生排斥性。隐私性是指部分数据属于个人信息，涉及个人隐私。另一方面，另一方面，旧规则难以旧规则难以适适用。用。传统生产要素的确权、定价等制度建设较为成熟，但是由于数据要素非稀缺性、非均质性、非排他性以及隐私性等新特征，适用于传统要素的确权规则、定价规则、安全规则等旧规则对数据要素难以直接套用。确权方面，数据产权制度是推动数据要素流通交易的基本前提。现行法律尚未对数据产权做出规定，主流研究主要基于在财产权的基础上进行开展

18、。财产权是指公民对其财产享有占有、使用、收益、处分等权利，包括物权、债权、继承权、知识产 权中的财产权，是一种排他性私权。由于数据要素特征，传统排他性私权的设置可能阻碍数据要素价值的释放，但数据产权制度的缺位同样造成数据采集汇聚、开发利用、交易流通以及收益分配规则制定等困境。定价方面，由于数据独特性质，尚未形成具有共识的数据定价模型，大部分定价模型缺乏实操性，局限性较强。当前，数据要素流通主要是以协商定价为主，导致数据要素难以实现规模化流通。安全方面，数据流通与数据安全矛盾难以破解，存在本质安全、过程安全以及制度安全困境。政府、企业以及社会各方在数据安全治理领域中的权责边界不够清晰，“如何做”

19、的操作路径不够具体，可操作性强、落地性强的细化制度亟待建立。总体来看，基于确权、定价以及安全等深层次困境，导致了当前数据要素流通交易过程中规则底线不清、技术支撑不足以及市场生态不强等困境，以政府为主导，产业界和学术界共同推动制定的新规则亟待出台。图表图表 6 6：数据要素流通困境数据要素流通困境 资料来源：腾讯研究院，华鑫证券研究 2 2、走深入实，数据要素政策迈进“专项攻破”走深入实，数据要素政策迈进“专项攻破”阶段阶段 2.12.1、发展数据要素是我国在数字时代的必然选择发展数据要素是我国在数字时代的必然选择 动力十足，大力发展数据要素势在必行。一是国际层面，发展数据要素为我国实现动力十足

20、，大力发展数据要素势在必行。一是国际层面，发展数据要素为我国实现“换道超车”的契机。“换道超车”的契机。根据 IMD2023 年世界竞争力年报，中国香港排名全球第 7 位，中国大陆排名 21 位，有较大的提升空间。中国数字经济发展与全球领先国家站在同一起跑线上，当前仅次于美国，全球排名第二，具有“换道超车”的潜力。美国、欧盟、韩国以及日本等众多领先国家将数据上升为国家战略，抢占数据发展先机，以期保持全球经济核心竞争力。但同时，我们也可以看到作为数字经济的核心关键要素，全球在数据要素发展方面尚未实现突破性金进展，留下了“换道超车”的宝贵窗口期。二是国家层面二是国家层面，数据财，数据财政或将接棒土

21、地财政。政或将接棒土地财政。土地出让收入占比逐步下滑，以土地为核心支撑的土地财政可持续性面临严峻挑战。随着数字经济的快速发展，相应的数据生产、使用和流通过程中涉及的直接和间接税费以及合理收益具有巨大潜力，数据财政空间巨大。三是社会层面，发展数三是社会层面，发展数据要素，加快数字经济发展有助于就业稳业据要素，加快数字经济发展有助于就业稳业。数字经济创造了丰富的就业岗位，覆盖面广、容量大。据相关报告，到 2030 年将为社会提供 4.49 亿就业岗位，对于保障社会稳定与促进经济发展做出重要贡献。基础扎实，基础扎实，数字流通技术发展迅速，为数据安全流通提供了技术支撑数字流通技术发展迅速，为数据安全流

22、通提供了技术支撑。一是技术准备，一是技术准备，数据要素流通技术不断成熟，夯实了数据要素流通的技术基础数据要素流通技术不断成熟，夯实了数据要素流通的技术基础。如数据沙箱、多方安全计算、联邦学习等隐私计算技术、区块链技术成熟度不断提升，已经在一定范围内实施商业应用。区块链技术以 web3.0 为导向加速公有链技术创新，引领了智能合约、数字身份、隐私保护等多个领域的技术走向。二是二是市场市场准备，准备，数据“资源数据“资源+市场”双重优势亟待释放。市场”双重优势亟待释放。在数据资源方面，据 IDC 统计，中国数据规模将从 2021 年的 18.51ZB 增长至 2026 年的56.16ZB，年均增长

23、速度 CAGR 为 24.9%，增速位居全球第一。在数据市场方面，据工信部预测，到 2025 年我国大数据产业测算规模突破 3 万亿元，年均复合增长率保持 25%左右。根据 IDC 最新预测数据显示，2022 年总体 IT 投资规模约为 170 亿美元，并在 2026 年增至364.9 亿美元，实现规模翻倍。图表图表 7 7：区块链区块链学术研究主题分布学术研究主题分布 图表图表 8 8：中国大数据市场支出预测中国大数据市场支出预测 资料来源：中国信通院，华鑫证券研究 资料来源：IDC，华鑫证券研究 2.22.2、国家层面国家层面：从从宏观指引宏观指引走向落走向落地地落实落实 （1 1）立法层

24、面）立法层面 数据立法体系数据立法体系建设取得实质性进展建设取得实质性进展。一是数据立法框架基本成型。一是数据立法框架基本成型。我国中央和地方在数据要素相关领域的法律法规建设逐步，立法特征从分散立法到专门立法演变，法律行政法规部门规章地方性法规多维一体的数据立法体系基本成型。二是数据安全二是数据安全相关的顶层法律框架初步建成，为数据要素发展奠定了基础。相关的顶层法律框架初步建成，为数据要素发展奠定了基础。数据安全形势日益严峻，围绕网络安全、数据安全、关键信息基础设施安全、个人信息安全，我国密集出台了“三法三条例”，构建起全方位的数据安全治理体系，划定发展“红线”的同时，也为数据要素发展筑牢保护

25、屏障。“三法”即中华人民共和国网络安全法中华人民共和国数据安全法中华人民共和国个人信息保护法，初步构建形成了我国数据安全的顶层法律框架。“三条例”即网络安全等级保护条例（征求意见稿）关键信息基础设施安全保护条例网络数据安全管理条例（征求意见稿），是对数据安全三大上位法的细化和 具体的贯彻落实。各部委积极响应数据安全法，分别制定相关部门规章。如 2022 年 12月，工信部出台工业和信息化领域数据安全管理办法（试行），对工业和信息化领域数据处理活动行为进行规范。三是数据要素发展三是数据要素发展专项专项立法缺位，留下探索空间立法缺位，留下探索空间。我国面向数据要素专项立法还未出台，尚未对数据要素市

26、场发展带上“紧箍咒”，为政府、市场实践留下了探索空间。图表图表 9 9：数据安全相关立法数据安全相关立法 资料来源：论我国数据资源开发利用的立法完善，华鑫证券研究（2 2）政策）政策层面层面 政策制定走向深水区，政策制定走向深水区，从启动到破题。从启动到破题。当前，数字经济从数据资源的 1.0 阶段，逐步面向了数据要素化的 2.0 阶段。在数据资源化阶段，强调以加快大数据技术、产品以及应在数据资源化阶段，强调以加快大数据技术、产品以及应用，推动大数据产业发展。用，推动大数据产业发展。2015 年 8 月，国务院出台促进大数据发展行动纲要，涵盖“三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程以及七项措

27、施”，旨在全面推进我国大数据发展和应用，是我国大数据领域第一份权威性、系统性的政策文件，标志着大数据正式上升至国家战略层面。2015 年 11 月，十八届五中全会首次提出实施国家大数据战略。2016年 12 月，出台大数据产业发展规划（2016-2020 年），重点聚焦大数据技术产品和应用。数据要素化阶段，强调以数据要素高效流通，加速数据价值释放。数据要素化阶段，强调以数据要素高效流通，加速数据价值释放。数据要素化阶段主要分为引导期和落地期。在引导期，2019 年 11 月，十九届四中全会首次提出“数据作为生产要素按贡献参与分配”，标志着数据正式上升为生产要素。此后，我国宏观政策按照两条主线推

28、进数据要素发展。一方面，在宏观顶层政策中，持续强调要加快数据要素发展，培育数据要素市场。2021 年 3 月，我国发布中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要，将数字“加快数字化发展建设数字中国”作为独立篇章，并提出要建立健全数据要素市场规则。2021 年 11 月，出台“十四五”大数据产业发展规划提出，加快建立数据价值体系，提升要素配置作用，相较于大数据产业发展规划（2016-2020 年），数据要素发展定位转变成为推动大数据产业发展的关键要素。2021 年 12 月，出台“十四五”数字经济发展规划，提出要充分发挥数据要素作用，强化高质量数据要素供给，加快

29、数据要素市场化流通。另一方面，持续推出以数据要素市场培育为主的政策体系，明确数据要素市场的基本规则，相继出台关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见建设高标准市场体系行动方案关于加快建设全国统一大市场的意见要素市场化配置综合改革试点总体方案，提出要加快探索建立数据要素流通规则，推进数据市场建设。在落地期，2022 年 10 月，我国出台关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称意见），数据产权、流通交易、收益分配以及安全治理等四项数据 基础制度建设进入提速阶段。2023 年 2 月，中共中央、国务院印发数字中国建设整体布局规划（以

30、下简称规划），明确数字中国建设“2522”框架布局。2023 年 3 月，中共中央、国务院印发了党和国家机构改革方案（以下简称方案），明确提出组建国家数据局。2023 年 7 月，国务院任命刘烈宏为国家数据局局长，标志着国家数据局正式进入实质性运行阶段。以上三大政策的发布正式标志着我国数据要素政策制定走向落地破题期。图表图表 1010：数据要素政策发展态势数据要素政策发展态势 资料来源：国务院官网，中国政府网，济南市发展和改革委员会官网，工信和信息化部官网，共产党员网，华鑫证券研究 破解基础制度难题。破解基础制度难题。意见正式出台，标志着我国系统性布局了数据基础制度体系的“四梁八柱”，历史性绘

31、制了数据要素发展的长远蓝图，具有里程碑式的重要意义。意见是以维护国家安全、保护个人信息和商业秘密为前提，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线，重点涵盖数据产权、流通交易、收益分配以及安全治理四项基础制度。在数据产权方面在数据产权方面，意见围绕数据产权分置、数据分类分级确权授权以及各参与方权益保护等方面，初步构建起数据产权制度框架，对于我国数据产权制度建设具有开拓性、指导性意义，为数据要素产权立法工作和实践奠定了基础。一是产权分置，跳出所有权思维定式，聚焦数据在采集、收集、加工使用、交易、应用等数据要素流通各环节以及各参与主体的权益，创新性构建数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经

32、营权“三权分置”的产权运行机制。此外，意见中重点强调了“建立数据产权登记新方式”，数据产权登记体系或将成为数据要素新一代基础设施。二是确权授权，明确了公共数据、企业数据、个人数据的确权授权机制，加大公共数据开放共享和开发利用，探索个人数据合规使用的方法路径，鼓励企业“用数赋能”“逐数兴业”。此外，在公共数据方面，意见重点强调“用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用”，为公共数据授权运营的动力机制提供制度保障；在企业数据方面，意见重点强调“市场主体享有依法依规享有持有、使用、获取收益的权益”，保障持有数据资源的企业主体的相关权益，促进企业数据的高效流通；在个人数据方面，意见重点强调“探索

33、由受托者代表个人利益，监督市场主体对个人信息数据进行采集、加工、使用的机制”，个人数据资产化路径或将成为未来数据要素流通商业模式之一。三是权益保护，重点对数据来源者和数据处理者相关的合法权益保护进行规定，为数据要素可持续发展奠定基础。意见基本对数据产权制度框架的设置进行了总体定调，但仍缺乏立法保障。随着后续数据产权相关政策体系不断深化与细化，以及实践验证与经验提炼，立法工作或将逐步跟进，最终形成完善的数据产权体系。在流通交易方面在流通交易方面，意见首次围绕着规则、市场、生态以及跨境等四个方面系统性地构建了我国数据流通交易的制度框架。一是合规监管方面，主要涵 盖数据准入、使用、流通、定价、监管以

34、及安全规则的制定原则与要求。意见再次强调了用于数字化发展的公共数据，应该按照政府指导定价有偿使用。二是交易场所方面，主要涵盖数据交易场所的定位、功能、布局以及相关运行原则，以期构建形成以国家级交易场所、区域性数据交易场所以及行业性数据交易平台为核心的多层次、多元化的市场交易体系。其中，重点强调了国家级交易场所应具备合规监管、基础服务等功能，并具有公共属性、公益定位。三是服务生态方面，主要规划了作为“燃料”的数据商以及作为“助燃剂”的第三方专业服务机构两类数据服务生态，培育一批活跃的数据要素市场主体。其中，数据商主要承担数据产品开发、发布、承销以及数据资产的合规化、标准化、增值化等服务；第三方专

35、业服务机构主要包括数据集成、数据托管、数据经纪、资产评估、合规认证、争议仲裁、安全审计、风险评估、数据公证、人才培训以及数据保险等。四是跨境流通方面，围绕国际合作、双向流通、典型场景、安全管理以及合规监管等方面，明确了数据跨境流通的基本原则。数据流通制度框架的基本成型，为发展高效规范的数据要素市场的建设指明方向、要求与路径。在收益分配方面在收益分配方面，意见明确了数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制以及政府在数据要素收益分配中的引导调节作用，初步构建形成了初次分配、二次分配、三次分配协调配套的收益分配制度体系。在初次分配阶段，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，推动数据要素收益向数据价值

36、和使用价值创造者合理倾斜。在二、三次分配阶段，重点关注公共利益和相对弱势群体，防止和依法规制资本在数据领域无序扩张形成市场垄断等各类风险挑战。意见牢固树立了“劳动创造价值”的数据观，勾勒了数据收益分配制度的原则性和指导性的大框架，至于数据要素收益分配具体的实施路径则有待进一步建立健全，才能构建形成完善的数据收益分配制度体系。在在数据治理方面数据治理方面，意见通过明确政府治理方向、企业治理责任以及社会协同治理方式，初步构建形成了政府、企业、社会协同共治的数据安全治理制度。一是明确政府治理方向。围绕安全可信、包容创新、公平开放以及监管有效等方向，明确政府数据治理基本原则以及规则体系。二是压实企业治

37、理责任。以“宽进严出”为原则，明确了声明登记及披露机制、反垄断反不正当竞争等企业数据治理相关条款的制定原则与方向。三是明确社会协同治理方式。明确了社会参与数据治理的方式与渠道，涵盖开展安全技术研发和服务、建立市场信用体系、畅通举报投诉和争议仲裁渠道以及推进数据管理能力贯标成熟度标准等相关工作。发改委在意见出台之后表示，将围绕着六个方面落实后续制度，一是健全政策顶层设计，打造“1+N”数据基础制度体系；二是推进实施试点示范，在有条件的地方和行业开展数据要素流通使用试点示范；三是培育数据要素市场；四是夯实数据要素基础设施；务实强化数据要素高质量供给；六是加强工作整体统筹力度。图表图表 1111：数

38、据产权制度框架数据产权制度框架 图表图表 1212：数据流通交易制度框架数据流通交易制度框架 资料来源：关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见，华鑫证券研究 资料来源：关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见，华鑫证券研究 破除监管运营难题。破除监管运营难题。方案的出台标志着我国数据要素甚至数字中国建设进入全面统筹阶段，主要包括向上整合和向下整合两个方面。一是向上整合，通过国家数据局与中一是向上整合，通过国家数据局与中央部委职责整合对接，解决中央部委层面职能重叠、政出多门等困境。央部委职责整合对接，解决中央部委层面职能重叠、政出多门等困境。中央部委层面数字化建设相关职能较为分散，

39、并且存在部分职能重叠，导致容易出现政出多门的问题。网信办下设信息化发展局、网络安全协调局、网络数据管理局以及网络执法与监管局，覆盖信息化建设、数字经济、数字政府、数据资源管理以及网络数据安全等职责；国家发改委下设创新与高技术司，覆盖数字经济、数据资源管理等职责。工信部下设信息技术发展司、信息通信发展司、信息通信管理司以及网络安全管理司等职责；公安部下设网络安全保卫局，覆盖网络数据安全等职责。国务院办公厅下设电子政务办公室，覆盖数字政府等职责。方案提出，将网信办 5 项宏观职责，发改委 1 项宏观职责、3 项具体职责划分到数据局。国家数据局将承担研究拟订数字中国建设方案、协调推动公共服务和社会治

40、理信息化、协调促进智慧城市建设、协调国家重要信息资源开发利用与共享、推动信息资源跨行业跨部门互联互通、统筹推进数字经济发展、组织实施国家大数据战略、推进数据要素基础制度建设、推进数字基础设施布局建设等。二是二是向向下整合，通过国家数据局与地方大数据管理下整合，通过国家数据局与地方大数据管理机构整合对接，解决地方大数据机构形式分散、职能不统一的困境。机构整合对接，解决地方大数据机构形式分散、职能不统一的困境。从 2018 年起，在智慧城市建设进程中，我国各地城市相继设置大数据管理机构包括大数据局、大数据中心等，主要包括三种类型，即数据综合治理型、数字政府建设引领型以及数字经济发展驱动型。其中，数

41、据综合治理型大数据管理机构基本上囊括了数据监管执法以外其他全部数据行政管理职责。数字政府建设引领型大数据机构是以数字政府建设为引领，侧重于信息化、电子政务、政务信息系统整合等。数字经济发展驱动型大数据管理机构侧重于推动数字经济发展、信息化建设和数字产业化发展。目前，方案尚未对数据局如何与地方大数据机构对接给出具体意见，在未来的细则政策中，或将给出具体方案与路径。图表图表 1313：数据要素相关部委职能配置情况数据要素相关部委职能配置情况 资料来源：从地方数据局到国家数据局：数据行政管理的职能优化与机构重塑，华鑫证券研究 破除落地实施难题。破除落地实施难题。规划提出“2522”架构，加速数字中国

42、建设一体化实施。数据贯穿数字中国建设整体布局，在全国一体化实施进程中扮演重要角色，其中，规划重点强调了打通数字基础设施大动脉和畅通数据资源大循环。一是打通数字基础设施大动脉。加快 5G 网络与千兆光网协同建设，深入推进 IPv6 规模部署和应用，推进移动物联网全面发展，大力推进北斗规模应用。系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。整体提升应用基础设施水平，加强传统基础设施数字化、智能化改造。二是畅通数 据资源大循环。构建国家数据管理体制机制，健全各级数据统筹管理机构。推动公共数据汇聚利用，建设公共卫生、科

43、技、教育等重要领域国家数据资源库。释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制。此外，规划重点强调了“领导干部考核”“保障资金投入”等，以确保数字中国规划可以有序落地、实施推进。图表图表 1414：数字中国建设整体框架数字中国建设整体框架 资料来源：东方财富网，华鑫证券研究 2.32.3、部委层面部委层面：积极响应中探索关键抓手积极响应中探索关键抓手 在国家大框架下，各个部委准确把握数据要素发展大势并积极响应，结合数据要素与在国家大框架下，各个部委准确把握数据要素发展大势并积极响应，结合数据要素与自身职责结合，以期在数据要素大浪潮中找到关

44、键抓手自身职责结合，以期在数据要素大浪潮中找到关键抓手。一是聚焦传统。一是聚焦传统。从各部委近 3 年发布的相关法规政策来看，主要聚焦在基础设施、数据治理以及数据安全等相对比较传统的领域，直接涉及到数据交易层面相对比较少。二是局部突破。二是局部突破。以财政部、国家知识产权局为代表的部委，率先对数据基础制度细化进行了创新探索。比如，2022 年 12 月，财政部发布企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿），明确了企业数据资源可作为资产列入财务报表中，即企业内部使用的数据资源应当确认为无形资产，企业对外交易的数据资源应当确认为存货，对于加快数据资产化进程具有重要意义。工信部等十六部门出台关于

45、促进数据安全产业发展的指导意见，促进数据安全产业发展。2023 年 1 月，数据安全产业是指为保障数据持续处于有效保护、合法利用、有序流动状态提供技术、产品和服务的新兴业务。数据安全产业的发展有助于为数据要素发展保驾护航。2022 年 11 月，国家知识产权局出台关于确定数据数据产权工作试点地方的通知，明确了数据知识产权属性，并确定北京市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、深圳市等 8个地方作为开展数据知识产权工作的试点地方。随着随着 2 2023023 年提出组建数据局，年提出组建数据局，各个部委积极响应，推动数据要素发展从“落地破题”各个部委积极响应，推动数据要素发展从“落地

46、破题”向“专项攻破”阶段迈进。向“专项攻破”阶段迈进。8 月 8 日，工信部在对十四届全国人大一次会议第 0483 号建议的答复中表示，推动全国统一数据登记平台高水平建设，鼓励部属单位开展数据确权授权的标准制定、技术研发、平台应用、授权认证等方面工作。工信部电子五所牵头编制的 数据确权授权的流程与技术规范标准已正式立项，这是国内首部以“数据确权授权”命名的标准。8 月 21 日，财政部发布企业数据资源相关会计处理暂行规定，自 2024 年 1 月 1 日起实施。8 月 23 日，自然资源部国土测绘司司长表示，将探索建立测绘地理信息数据产权登记、流通交易、安全治理等基础制度。各个部委结合权责职能

47、，面向数据确权、资产入表以及行业数据流通等方面出台相关政策举措，逐步重点突破，推动数据要素加速发展。预期在国家数据局全面运行之后，各部委层面的职责分工将更加明晰，相关部门聚焦性政策也或将陆续出台。图表图表 1515：近年部委数据要素相关政策梳理近年部委数据要素相关政策梳理 资料来源：财政部官网，工业和信息化部官网，国家发展改革委官网，国家广播电视总局官网，国家航天局官网，国家互联网信息办公室官网，国家市场监督管理总局官网，国家知识产权局官网，交通部官网，网信办官网，文化和旅游部官网，医保局官网，中国民用航空司官网，住房和城乡建设部官网，自然资源部官网，华鑫证券研究 2.42.4、地市层面地市层

48、面：贯彻落实中加速创新突破贯彻落实中加速创新突破 法规方面，数据条例密集出台，地方法治基础建设加速推进。法规方面，数据条例密集出台，地方法治基础建设加速推进。近年来，地方城市密集出台数据条例、数据经济条例以及数据应用条例等相关地方法规，对数据要素市场发展进行明确规定，为数据要素基础设施建设、数据要素安全流通以及数据要素生态培育奠定法治基础。大部分地市的法规以落实上位法为主，部分地市尝试局部创新。比如，深圳在2020 年 7 月 15 日已发布深圳经济特区数据条例（征求意见稿），进行数据确权的立法尝试（但是在正式稿中未保留）。2021 年 6 月，深圳经济特区数据条例正式通过，成为国内数据领域首

49、部基础性、综合性立法，致力于加快培育数据要素市场，坚持个人信息保护与促进数字经济发展并重。2023 年 7 月，广州市政务服务数据管理局发布广州市数据条例（征求意见稿），明确提出“推动数据要素纳入国民经济和社会发展的统计核算体系”，数据要素的经济价值落地进一步加速。图表图表 1616：近年各近年各地地市市数据条例法规数据条例法规 资料来源：贵州省大数据局官网，广州市政务服务数据管理局官网，成都市人大官网，厦门市人大官网，重庆市人大官网，四川省人大官网，苏州市人大官网，江苏省发展改革委官网，河南省大数据管理局官网，浙江人大官网，上海市人民政府官网，深圳人大官网，汕头市人民政府官网，武汉市经济和信

50、息化局官网，石家庄人民政府官网，南昌市人民政府官网，山西人民政府官网，北京市人民政府官网，深圳人大官网，江苏人大官网，中国雄安官网，黑龙江省人民政府官网，广州市人民政府官网，河南省人民政府官网，浙江省经济和信息化厅官网，江西省人民政府官网，黑龙江人大官网，吉林省人民政府官网，山西省人民政府官网，海南省人民政府官网，天津市大数据管理中心官网，贵阳市人民政府官网，贵州省大数据发展管理局官网，华鑫证券研究 政策方面，从无到有、从散到整、大胆突破。政策方面，从无到有、从散到整、大胆突破。地方城市积极落实落细国家数据要素顶层设计。一方面，在数据确权、流通交易、收益分配以及数字治理等方面大胆突破，推出政府

51、/企业首席数据官、数据资产凭证、数据要素统计核算、“数据海关”、数据经纪人等新模式。比如，广东在广东省数据要素市场化配置改革行动方案首次提出两级数据要素市场理念，以及首席数据官、公共数据资产凭证、统计核算试点、“数据海关”、数据经纪人等制度性创新举措。此外，北京出台关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见，除了落实国家“数据二十条”外，重点强调发展场外流通交易商业模式，如“允许数据商建立商业话的行业数据服务平台”“鼓励企业采取采产销一体化数据产品运营模式”“支持大型互联网企业建设数据要素平台”，面向场外市场释放出积极信号。长沙市政务数据运营暂行管理办法，提出要加强数据运营的过程

52、管理，挖掘数据价值，增加财政收入反哺智慧城市建设，首次明确了数据财政。另一方面，基于数据要素等特点，地方政策体系设计整体呈现出体系化设计趋势。比如，德阳市率先打造“1+4+N”数据要素制度体系，主要包括德阳市数据要素市场配置改革行动计划1 项顶层规划，以及组织建设、运营管理、交易管理、安全监管等 4 项管理制度，紧扣数据要素市场闭环创新“N”项配套设计。自 2021 年开始，广东省相继出台广东省首席数据官制度试点工作方案关于构建更多完善的要素市场配置体制机制的若干措施广东省公共数据资产登记与评估试点工作指引（试行）广东省企业首席数据官建设指南广东省数据要素标准体系规划与路线图（征求意见稿）广东

53、省数据流通交易管理办法（试行）以及其他系列文件。总体来看，国家层面就数据基础制度提出了要求、指明了方向，针对数据基础制度如何细化与落地、如何在重难点进行破题的接力棒则交于地方层面完成。地方层面在推进数据基础制度建设进程中，既充分遵循其对数据基础制度的建设要求，也不断大胆尝试、寻求创新突破。体制层面，大力组建数据集团，构建形成以“大数据机构体制层面，大力组建数据集团，构建形成以“大数据机构+数据交易所数据交易所+数据集团”为数据集团”为核心的数据要素监管运营全新格局。核心的数据要素监管运营全新格局。一方面，地方新组建的数据集团层出不穷，上海、河南、福建、武汉、杭州等省级政府以及以无锡为代表的市级

54、政府成立国资控股的数据集团，统筹推进本地数据要素开发利用及数字经济发展壮大。上海作为全国首个成立数据集团的城市，具有较强的典型性。上海数据集团成立于 2022 年，整合了上海市大数据股份、数据交易所、亿通国际、上海数字证书认证中心等企业，注册资金 60 亿，主要覆盖数据基础设施建设与运营、数字资产供给及交易、基于大数据的增值服务、构建数据产业生态圈等业务，承担上海公共数据和国企数据授权运营。另一方面，智慧城市建设期间组建的数字运营平台企业也陆续改组成为数据集团或者扮演数据集团的角色，如成都数据集团，注册资本 40 亿元，由成都市大数据集团股份有限公司改组成立，是成渝地区首家以数据为核心业务的国

55、企集团。图表图表 1717：近年各地市数据集团梳理近年各地市数据集团梳理 资料来源：企查查、天眼查，华鑫证券研究 产业层面，不断加强数据要素产业载体建设，筑巢引凤。产业层面，不断加强数据要素产业载体建设，筑巢引凤。在制度体系以及组织体系不断完善的基础上，地方层面加速推进数据要素载体建设，吸引优秀企业落户，完善地方数据要素产业链上下游，形成产业联动效应，支撑地方城市数据要素产业规模化、聚集化发展。如，2023 年 5 月，上海印发张江数据要素产业集聚区建设三年行动方案（2023-2025年），以上海数据交易所为核心抓手，统筹联动张江科学城范围内浦东软件园、陆家嘴数智天地、张江在线新经济生态园、上

56、海金融数据港、浦东数商云港等数据要素功能平台和产业园区，打造“一核三园两港”空间布局，构建数据要素产业发展闭环和开放生态，力争到 2025 年，数据要素核心产业规模将达到 1000 亿元。2022 年 5 月，温州“数安港”开园，聚力于构建集科研院所、新兴产业孵化器等于一体的“2+8+X”空间体系，推进数据要素聚集、优质企业集聚和创新力量集聚。截至 7 月 16 日，数安全港已经在全国率先形成数据产业全生态合规体系，谋划实施 18 类应用场景，成功交易数据产品 3760 单、交易额破两亿元。随着制度、技术以及市场体系不断完善，数据要素产业载体在数据要素发展进程中扮演着越发重要的角色，逐步交出满

57、意的成绩单，成为地方发展数字经济的重要平台。3 3、万亿蓝海，多层次数据要素市场万亿蓝海，多层次数据要素市场雏形初现雏形初现 3.13.1、数据要素产业结构不断更迭数据要素产业结构不断更迭 数据要素产业的提出是基于在全新的历史阶段，数据已经成为全新的生产要素，进而推动整个大数据产业的基本结构以及运行逻辑的全面变革。数据要素产业框架以新阶段大数据产业发展特征为基础，以释放数据作为生产要素核心价值为核心主线，在传统大数据产业框架基础上逐渐迭代演进而来，主要体现在以下几个方面：一是整体范畴发生变化。随着新概念、新技术、新模式以及新业态等不断出现，数据要素产业相对于大数据产业整体范畴将进一步拓展与丰富

58、，在社会经济运行中发挥越发重要的作用;二是运行重点发生变化。数字经济已经从数据资源开发利用的 1.0 阶段转向了数据资源开发利用与要素配置相结合的 2.0 阶段，数据要素产业相较于传统大数据产业运行重点发生变化；三是基本结构发生变化。基于数据要素产业运行重点的变化，以数据流通、数据安全等为重点的数据要素配置成为新的核心环节，并且贯穿整个传统大数据业态层次。因此，数据要素产业框架结构基于传统大数据产业框架结构发生也将根本性变化；四是关键要素发生变化。产业发展的关键要素随着产业框架的重构发生变化，如市场、技术、制度以及保障支撑等等。因此，我们认为数据要素产业是传统大数据产业发展的新阶段，以数据要素

59、流通为纵向贯通的核心业态层级，是以数据资源、基础与支撑、治理与服务、融合与应用等传统大数据产业业态为层层联动的基础业态层级，通过加快数据要素流通促进数据全面价值释放的经济活动集合。因此，综合数据要素、数据要素市场以及数据要素产业内涵与定义的初步理解，数据要素产业从整体上可分为基础业态与核心业态。（1）数据要素产业基础业态数据要素产业基础业态 数据要素产业基础业态是指以数据资源的开发利用为核心，通过数据资源供给、基础支撑、治理服务以及融合应用等四个层次，实现数据价值挖掘与应用的产业形态。数据要素产业中的绝大部分经济活动是围绕着基础业态开展。基础业态占据绝大部分比重，是数据要素产业发展的根本。数据

60、资源层数据资源层主要是指围绕数据资源供给的经济活动汇总以及形成的相关产业生态，主要包括政府数据供给、组织数据供给、企业数据供给以及个人数据供给。数据资源主要由政府、组织以及企业把控，在数据要素产业框架下，将逐步拓展数据供给边界，从主要用于自身业务发展到面向全领域提供转变（对内业务向对外业务转变），逐步打破纵向条块割裂的困局。与此同时，除了数据持有主体以外，围绕数据资源供给也将逐渐形成一批数据资源供给服务主体。比如，政府机构作为政府数据的持有主体，无论在对外服务或是对内服务，其技术能力以及运营服务能力均难以支撑，因此围绕政府数据资源供给会形成一批相关的专业服务主体，从而使得数据资源供层的生态会逐

61、步扩大。基础与支撑层基础与支撑层主要是“软”“硬”两方面的基础与支撑，包括基础设施以及能力支撑。基础设施是指围绕着物联感知、网络传输、计算存储以及确权登记等方面，提供软硬件设备、解决方案以及相关服务的业态汇聚。能力支撑包括共性技术服务、标准服务以及大数据社区等相关服务。共性技术服务主要是指数据要素产业发展中广泛应用又具有较高研发壁垒的技术，如隐私计算技术、区块链技术等等。标准类服务主要是指以官方权威机构牵头组织各类市场主体共同编制形成的行业技术标准、管理标准以及工作标准，并形成标准 相关服务体系以相关的服务生态。大数据社区是指通过运营大数据相关开源社区，面向全域提供开源技术以及推广开源软件产品

62、，促进数据要素产业技术的迭代升级。治理与服务层治理与服务层主要是指通过数据治理与数据服务实现数据资源的开发利用和价值挖掘的初步阶段。数据治理主要包括数据采集、数据标注、数据加工以及数据挖掘等，是数据要素产业基础业态中门槛相对较低、发展较为成熟的产业形态。数据服务主要包括数据分析、商业智能、可视化服务、工具/产品服务以及相关的衍生服务等，是数据要素产业基础业态中活跃度高、创新性强的产业形态，同时也是各领域数据融合应用的基础。在这个层次中，围绕数据治理与数据服务，孵化出大量的中小企业主体，并成为该产业生态的中坚力量。融合与应用层融合与应用层主要是指以应用场景为牵引，推动数据资源、基础支撑以及治理服

63、务（主要）在金融、健康医疗、交通、政府以及文娱等各个领域进行有机融合与应用，是数据开发利用和价值释放的最终目标。深刻把握行业特征与发展需求是数据在各领域中融合应用的基础前提，同时形成了该产业层次的发展壁垒，为其处于价值高地奠定基础。围绕金融、医疗健康、交通、政府以及文娱等领域的行业应用与解决方案发展迅猛，融合应用层无论在面向 to C 或是 to B 均显示出巨大的发展潜力，单个垂直领域或均催生千亿级市场。（2 2）数据要素产业核心业态）数据要素产业核心业态 数据成为全新的生产要素推动大数据产业框架全面重构，以数据要素流通为核心的产业环节从数据服务中的局部向纵向贯穿数据资源的开发利用与价值释放

64、各层次延伸与拓展，形成数据要素产业的核心业态，范畴与边界、意义与价值均在不断扩大。数据要素产业核心业态纵向贯穿基础业态各个层次，主要包括流通交易、流通服务以及安全合规等，是推动数据生成要素大规模流通与高效安全配置，促进数据要素价值释放的关键。流通交易层流通交易层主要是指推动数据生产要素大规模流通在各领域、各主体间高效配置而形成的产业形态，包括数据共享、数据开放以及数据交易等。随着法规制度、技术能力以及市场体系等不断完善，数据流通将从以数据共享开放为重点向以数据交易为重点过渡。数据共享主要分政府内部数据共享以及企业内部数据共享，并形成相应的数据共享技术产品和解决方案的生态体系。在法规制度尚未明确

65、对企业的数据开放权责的基础上，数据开放仍是以政府主导的数据流通行为。为了促进数据开放成效，激活数据相关的中小企业发展，各地政府通常举办数据开放大赛和数据大会，与此同时也能有效带动当地会展经济发展。数据交易是促进数据要素流通的关键路径，也是数据要素市场建设发力的重点，主要包括原始数据交易、数据中间态交易、数据产品交易以及相应的共性服务交易，纵向贯穿数据资源、基础支撑、治理服务与融合应用四个层次。在当前法规制度以及技术尚不成熟的条件下，原始数据交易规模小，仅发生在特定情形下，主要以政府对各类数据进行多种方式归集为主，企业间原始数据交易为辅，形成的产业总体规模也相对较小，但是在数据要素流通的初始环节

66、扮演者重要角色。数据中间态交易，在业内也称为数据半成品交易，长期属于法律边缘的“灰色地带”，是以企业为主的各类数据参与主体间最广泛并实质性开展数据交易的方式。在法规制度、技术体系以及标准规范不断完善健全后，数据中间态交易或将成为主流数据交易模式，并形成一批数据中间态产品技术以及解决方案服务企业。数据产品交易属于点对点交易，发展较为成熟，随着数据资源和数据中间态交易的日益壮大，数据产品创新将得到迅猛发展，进而推动数据产品交易全面发展。共性服务交易主要是聚焦在共性技术服务交易，为数据中间态产品技术以及解决方案服务商破解技术难题。数据流通交易层的发展至关重要，是未来数据要素产业发展发展的关键环节。流

67、通服务层流通服务层是指围绕数据流通交易而产生的流通服务产业业态，主要包括数据运营服务和衍生服务。数据运营服务主要分为公共数据运营、企业数据运营以及个人数据运营。由于企业数据一般掌握在企业自身手中，并涉及到企业商业秘密，企业自身就是企业数据的运营主体，因此企业数据运营更倾向于分散运营模式，少有专业服务企业产生。公共数据以及个人数据规模大、价值高，基于政府以及个人在技术方面的局限性，两者的运营主体均需要专业的运营主体承担，进而产生一批公共数据和个人数据运营服务企业或机构，激活数据要素流通交易，促进数据要素产业至底而上、融合协同的发展。衍生服务主要是支撑数据流通交易而形成的产业形态，主要包括数据资产

68、评估、专业咨询、争议解决（法律服务）以及授权担保等，是数据要素市场体系建设的重点之一，均展现出巨大的市场潜力。安全与合规层安全与合规层是指围绕着数据要素产业的基础业态与核心业态各环节的本质安全合规、过程安全合规以及制度安全合规形成的产业业态，是基于传统的数据安全与合规范畴上的进一步拓展与深化。随着数据安全相关的法律法规逐步落地，数据安全在数据要素产业发展中的重要性日益彰显，因此，围绕着数据安全与合规的产业生态在政策利好下，将得到迅猛发展。数据安全渗透在数据要素产业的每一个环节，关系重大。当前，数据安全已经逐步从传统被动防御式安全体系向动态的全栈式安全体系转变，包括灾备安全、可信环境、可信硬件、

69、数据加密存储、数据存证等等。数据合规仍处于蓝海阶段，随着企业合规需求日益增加，数据合规发展潜力巨大，包括合规事项清单、分类分级管理、权限访问管理、数据风险识别、数据安全事件报告等。总体来看，随着数据要素产业的发展，数据安全与合规面临巨大的发展机遇与挑战并存。图表图表 1818：数据要素产业框架数据要素产业框架 资料来源：华鑫证券研究 3.23.2、数据要素数据要素商业商业模式模式逐渐清晰逐渐清晰 数据要素市场商业模式不断推陈出新数据要素市场商业模式不断推陈出新，以数据交易所为核心的模式以数据交易所为核心的模式渐成主流渐成主流。经过各方不断的探索实践，出现了政务数据共享交换、公共数据开放、公共数

70、据授权运营、大数 据交易所/中心、数据经纪、数据信托、数据银行以及数据质押融资等多种数据要素市场商业模式，为数据要素变现提供了基础前提。目前，这些商业模式总体可以归纳概括为数据置换、数据开放等非盈利性基本范式以及数据经纪、数据服务、数据金融等盈利性基本范式，探索数据要素流通交易如何实现自我造血功能。在我国众多的商业模式中，数据交易所/中心建设最为成熟，已经经历了两轮发展，基本形成了以数据交易所为主要模式的数据要素市场。第一轮（第一轮（2 2014014-20192019）：萌芽初期、探索尝试）：萌芽初期、探索尝试。但据数据交易网统计，自 2014年开始，相继成立了 22 家大数据交易所/中心，

71、其中有 18 家大数据交易机构已经处于沉寂期，仅有 2 家处于较活跃期，2 家处于活跃期。在此阶段，在此阶段的大数据交易所/中心主要承担中介撮合角色，收取佣金费用，以贵阳大数据交易所为代表。第二轮（第二轮（2 20 02020-20232023）：全面发力、走深走实）：全面发力、走深走实。自数据上升成为生产要素之后，全国又选起一轮大数据交易所/中心建设浪潮。相继成立 25 家大数据交易所/中心，其中，有 6 家处于沉寂期，11 家处于较活跃期，6 家处于活跃期，2 家为新成立。总体来看，大数据交易所/机构第二轮发展仍然在持续探索进程中，大部分数据交易所/中心也比较活跃。其中，贵阳大数据交易所（

72、重组）、北京国际大数据交易所、上海数据交易所、深圳数据交易所最具有代表性。图表图表 1919：数据要素市场商业模式发展数据要素市场商业模式发展 资料来源：数据交易网、华鑫证券研究 基于数据要素市场变化的需求，市场主体类型不断演进。基于数据要素市场变化的需求，市场主体类型不断演进。当前，围绕着以数据交易所模式，主要形成了五大类市场主体，即基础设施承建商、运营服务商、技术服务商、数据商以及第三方专业服务机构。基础设施承建商主要是面向政府、数据交易所/中心、行业龙头企业等客户，建设数据存储基础设施、数据流通基础设施以及新一代数据要素基础设施的相关企业。数据存储基础设施主是指 IDC、云等传统的 IT

73、 基础设施，主要由国资背景的云厂商占据相应市场；数据流通基础设施是指数据流通交易平台等支撑数据交易的基础设施，主要是由传统的信息化厂商占据相应市场；新一代数据要素基础设施是指由于新制度产生而新兴基础设施，如数据确权登记、资产评估等，目前尚未形成清晰的竞争格局，也是各大数据要素核心企业竞争的关键领域。数据运营服务商是指通过获得数据持有主体的合法授权，为数据持有主体运营数据要素，以更高效开发利用数据要素价值的厂商，主要包括具有相关领域经验的央国企。技术服务商是指隐私计算、区块链以及人工智能等技术型企业，尤其是隐私计算和区块链最具有代表性，主要是由新兴技术型企业构成。数据商是指承担数据产品开发、发布

74、、成效以及数据资产的合规化、标准化、增值服务的厂商。第三方专业服务机构是指围绕数据要素流通提供专业化服务的厂商，包括数据集成、数据 经纪、合规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训以及其他。图表图表 2020：数据要素市场主体构成数据要素市场主体构成 资料来源：华鑫证券研究 3.33.3、数据要素市场发展潜力巨大数据要素市场发展潜力巨大 数据要素市场的定义和边界尚未形成权威共识。数据要素市场的定义和边界尚未形成权威共识。政府以及研究机构尚未给出形成共识的数据要素市场的定义与边界，暂无官方口径。因此，对数据要素市场规模的测定以及市场主体的界定等方面带

75、来一定的局限性。从市场经济角度来看，为了实现数据作为生产要素的根本需求，需要通过市场将数据要素配置到各个生产环节及领域，即数据要素供需通过市场交易来实现。通过促进数据要素的大规模、广泛地流通交易，提升数据要素利用效率，释放数据生产要素价值。从政策部署角度来看，推动数据要素市场的发展，并不单纯局限于狭义“市场”，而是以数据要素流通交易为核心，贯穿数据要素的全生命周期，包括数据基础设施建设、数据资源整合共享开放、数据治理服务、数据交易流通、数据应用开发以及数据安全等。因此，我们认为数据要素市场是为了实现数据要素在各个生产经营领域中大规模、广泛地流通，而进行的数据要素交易场所、交易关系以及相关制度的

76、总和。从狭义上看，数据要素市场只涉及到数据要素的交易流通环节。从广义上看，数据要素市场是以数据要素流通交易为主线，并涉及到与数据要素价值释放的各个相关环节及领域。数据要素市场发展快速、空间潜力大。数据要素市场发展快速、空间潜力大。国家发改委价格检测中心副主任王建冬表示，根据初步测算，“十四五”期间我国数据要素流通市场将达到 5000 亿-10000 亿元规模，如果考虑数据要素全链条投入产出，以及围绕数据资产的评估、质押、融资等衍生市场，整体规模可能会超过 60 万亿元。数据要素市场是一个巨大的蓝海市场，而数据登记确权、评估计价和资产入表的政策“闭环”则是开启这一蓝海的“金钥匙”。随着制度不断完善，数据确权、定价以及资产入表等问题将逐步解决，万亿蓝海市场或将加速开启。