数据要素行业深度：行业现状、政策分析、产业链及相关公司深度梳理

【点关注，每日操作分享，更多价值资讯】

数字经济 是农业经济、工业经济后的下一个经济形态，而数据要素 是数字经济的核心生产要素，政策推动稳健、社会预期影响巨大，是我国引领全球、自上而下的重大理论创新，已全面上升至国家战略层面。数据要素目前已经进入政策深化推进阶段，在各应用场景中有望加速落地。展望2024年，数据要素将从政策驱动阶段，迈向“政产”共振的新阶段，数据基础设施、公共数据授权运营、数据资产入表与评估、数据应用等环节或将逐步发生明显的边际变化，逐步完成从政策驱动向内生驱动过渡。

 

本文将聚焦于数据要素，对其进行分析和讲解。我们将探讨数据要素的概念、功能、分类以及参与的主体等基础知识，并详细介绍当前数据要素发展的现状，分析发展中面临的主要问题，以及政策对产业的扶持措施。随后，文章将梳理数据要素的产业链，深入剖析产业链的关键环节，并列举一些代表性的企业。希望通过这些内容，能够增进大家对数据要素行业的认识和理解。

 

01

行业概述

 

1、概念

（1）数据要素：数据价值化衍生概念，第五大生产要素

 

广义上来讲，数据就是对现实中的事实、活动等现象进行记录。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其他方式对信息的记录。在如今的大数据时代，数据被定义为基于二进制编码，按预先设置的规则汇聚的现象记录。

 

随着数据应用需求的不断演变和数据投入生产的方法、规模的不断发展，数据逐渐成为除资本、劳动、土地、技术外的第五大生产要素。因此，数据要素是数字时代背景下在生产力与生产关系中对数据的替代描述，是数据价值化的衍生概念，即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。

 
（
2

）数据要素：由原始数据演变而来，包括多种流通形态

 

企业社会运行过程中产生的原始数据具有巨大的利用价值，将采集和管理环节逐渐规范化，在经历数据资源-数据产品-数据资产转化全过程后演变为数据要素，即数据作为生产要素参与生产并形成其要素价格，因此区分数据资源与数据要素根本在于是否产生经济价值。

从工作流程来看，数据资源化是使混乱无序的原始数据变成有序且具备使用价值的数据资源，作为数据要素参与全过程的第一阶段，包括对数据要素的采集、整理、聚合及分析。

数据要素的价值只有通过交易流转才能实现。目前，我国正在形成包含数据采集、整理、聚合、分析、流通、应用等环节在内的数据要素流通产业链，包括数据产品供应商、加工处理服务商等数据供给端主体，和数据交易所、企业主导型数据服务平台等服务运营端主体及众多数据需求方。

 

从流通形态来看，流通中的数据包括从原始数据到数据应用解决方案等的多种形态，可以参照实体商品的加工程度来进行区分。

 

对结构化数据表、文字图像等原始数据进行不同程度的加工得到三类不同的下游消费产品：1)标准数据集这类轻加工数据产品；2)数据模型及数据分析结果，相当于深加工产品；3)数据应用解决方案这一精加工产物。

 

2、数据要素特征及作用

 

数据要素具备非排他性、无限增长性、支撑融合性、规模经济性等特征，是新质生产力的核心。

 

数据要素作为新型生产要素，既直接创造社会价值，又可通过与其他生产要素的融合，有效降低交易成本，形成规模经济和范围经济，提升配置效率和激励效率，能够大幅度提升全要素生产率。

 

数据要素能够促进规模报酬递增。土地、资本等传统生产要素供给有限，会对经济增长产生制约，而数据具有可共享、可复制、无限供给且越用质量越高等特点，能够形成规模报酬递增的经济发展模式。数据能够在不同场景、不同领域进行复用，进而创造新的价值增量。

 

数据要素能够推动科技创新。目前科学研究正向数据密集型范式转变，以蛋白质合成为例，通过使用
AI算法，能够在几天甚至几分钟内预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构。将数据科学与AI相结合，能够推进跨学科、跨领域协同创新，进而提升生产效率。

 

数据要素能够推动产业实现深度转型升级，催生新产业 、新业态、新模式。具体而言，数据要素能够与互联网、AI、云计算等数字技术相结合，形成“数字技术—

数据要素

—应用场景”三位一体的数字产业链，贯通生产、流通和消费全环节。比如通过道路状况、交通流量和车辆行驶等数据的互联互通，对车辆传感器数据、用户行为偏好及其他相关信息进行汇聚分析，可推动智能网联汽车和交通行业的业务模式变革。

 

数据要素能够推动生产要素创新性配置并提高全要素生产率。数据要素与技术、人才、管理等传统生产要素的融合不断加深，能够通过业务流程优化、服务水平改善等提升生产率水平，驱动生产要素从低生产率部门向高生产率部门转移，让生产要素不断流向效率更高、效益更好的环节。

 

3

、数据要素分类
（1）根据数据生成来源进行数据要素的分类

 

数据要素被分成公共数据、企业数据、个人信息数据三种，是按照数据生成来源为标准所进行的分类，并以此为基础建构数据利用的权利义务体系。对于政府部门、事业单位行政履职和企业经营中产生的公共数据，应当明确管理部门代表地区和行业统一行使公共数据开放和授权使用职责；对于市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的企业数据，由市场主体享有数据持有、支配和收益的权利；对于承载个人信息的数据，由个人持有或数据处理者按个人授权范围采集、持有和使用数据。
（2）按照数据交易场所进行数据要素的分类

 

按照数据交易场所进行数据要素进行分类分为，场内集中交易与场外分散交易是数据要素流通的两种基本方式。场内集中交易基本流程：交易前，数据供方将其所有数据产品在数据交易服务机构挂牌出售；交易中，和数据供需双方一同经历整个产品交易流程，即交易申请、切磋、实施直至完成数据产品的交付作为结束。场外分散交易主要通过数据供方直接向数据需方出售数据产品并获得服务费实现。

 

相较于场外分散交易，场内集中交易中，数据交易场所作为公允第三方，能够通过提供新型交易技术、固定数据交易证据等方式增进买卖双方的信任并减少争议，因此场内交易数据的公允价值能够最大限度被发现，且场内交易数据更易追溯与监管。

 

4

、数据要素参与主体：数据供应方—交易服务方—数据需求方

 

数据资源供应方：所拥有数据资源的高价值、稀缺性、权威性、排他性，成为训练AI模型的“优质饲料”，未来数据资产化入表、数据资源变现提升利润；

 

数据交易服务方：优质数据资源进入市场的必经之路，连接供需双方的“桥梁”，整个数据要素流通中的终末形态；

 
数据应用需求方：选择产业政策力度较大且赋能提质增效的行业的企业，以及用数据投喂改进模型的企业和数据产品供应的第三方数商。

 

（1）数据提供方：数据商“燃料”，数据价值的重估及变现

 

数据供给方：数据资源入表，直接影响企业利润；大模型进入密集发布期，高质量的数据资源将成为差异化竞争的关键。

 

新规出台，数据资源可入表，经济价值确立：2023年

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》，提出企业数据资源经评估可确认为企业资产，列入财务报表。企业内部使用数据资源按条件确认为无形资产，企业对外交易的数据资源按条件确认为存货。此规定是我国推动数据要素市场发展的关键政策，中国成为全球首个提出数据资源入表的国家，在数据资产化方面进行了有益探索。

 
市场对高质量需求暴增，数据质量决定大模型质量：从GPT-1/GPT-2/GPT-3参数投入分别1.17亿/15亿/1750亿，OpenAI是通过筛选优质数据形成参数量阶梯式上升，使得大模型不断迭代优化。伴随国内大模型不断推出迭代，训练数据是竞争取胜的关键，对于优质数据资源的需求出现加速增长，数据资源方将率先受益。

 

（2）数据需求方：数据赋能生产流程，促进数据化转型升级

 

数据需求方：数据要素能够借助区块链、人工智能等为各行各业赋能，为需求方降本增效；加速产品/业务/模型迭代；创新商业模式。

 
数据需求方，包括各类数据分析服务商和行业用户，尤其数据驱动型的公司对数据拥有强烈的需求。

 
AI赋能背景下，数据使用门槛降低，三类数据需求方将获业务和业绩边际改善：（1）AI大模型及小模型自研企业，优质数据加速模型迭代，构筑核心竞争壁垒；2）第三方数据服务商，优质数据改进其核心服务能力；

3）公司AI赋能下使用数据，实现收入增厚或降本增效的下游数据需求方，如AI+游戏（数据挖掘、智能投放等生产力辅助工具）、AI+营销（用户数据分析实现精准营销）、以及AI+教育（教学数据智能诊断分析等）等典型应用领域。

 

（3）数据服务方：培育数据商新业态，提升数据要素配置效率

 

数据服务方：为数据交易双方提供数据产品开发、发布、承销和数据资产的合规化、标准化、增值化服务。

 

政策《数据二十条》的第十条提出“培育一批数据商和第三方专业服务机构”，以“所商分离”为主线，发挥数据商的专业化、市场化优势，加快培育数据商新业态，提高数据要素流通效率。重点提出了十一个领域，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”等，旨在提升数据流通交易全流程的服务能力，对数据流通交易产业生态进行了有效的补充，丰富了数据要素市场生态体系。

 
02行业现状

 

1、数据要素对GDP贡献率逐年持续上升，贡献度仍处低位有较大提升空间

 
根据中国数据要素市场发展报告（2021~2022）可知，数据要素对2021年GDP增长的贡献率和贡献度分别为14.7%和0.83pct。总体来说：

 
1）从数据要素的贡献率来看，数据要素对当年GDP增长的贡献率呈现持续上升状态，从2015年的12%左右增长至2021年的14.7%，约提升2.7pct，表明数据要素对于我国GDP的增长正发挥边际效应递增的促进作用。

 
2）从数据要素的贡献度来看，2019年略有下滑，随后由于2020年新冠疫情的影响，GDP增速显著下降，而新基 建等促进数据要素发展的措施并未减弱，因而促使数据要素对GDP贡献度仍呈现上升趋势。此外，数据要素对GDP的贡献仍处较低水平，侧面反映出数据要素的经济贡献提升还有很大空间。

 
2、数字经济占GDP比重逐年提升，发展增速显著快于GDP增速

 

2022年我国数字经济占GDP比重进一步提升，数字经济生产效率持续提升。我国2022年数字经济占GDP比重达到41.5%，相当于第二产业占国民经济的比重（2022年，我国第二产业占GDP比重为39.9%）；此外，我国数据经济全要素生产率由2012年的1.66上升至2022年的1.75，提升0.09，我国第一二三产业加持数字经济数字产业化与产业数字化两大战略，持续提升数字经济生产效率，数字经济作为国民经济的重要支柱地位更加凸显。

 

数字经济持续保持高位增长，且显著快于GDP。
2022年得益于我国疫情防控取得重大胜利，经济发展环境得到改善，国内生产总值同比名义增长5.3%。在此背景下，我国数字经济维持高位运行，2022年，数字经济同比名义增长10.3%，高于GDP名义增速4.98pct。自2012年以来，我国数字经济增速已连续11年显著高于GDP增速，数字经济持续发挥经济“稳定器”“加速器”作用。3、数据要素交易市场空间广阔，但仍存在规范场内交易占比极低现象

 

我国数据交易市场空间广阔。根据《中国数据交易市场研究分析报告（2023年）》称，我国数据交易市场规模未来将持续增长，至2030年国内市场规模预计达5155.9亿元，CAGR（2025-2030）达20.3%。

 

我国当前数据要素规范交易仍占比较低，数据交易所的规范运营是势在必行，随着数据交易所的建立以及法律法规的完善，数据要素交易市场规模未来有望持续快速增长。

 

规范场内交易占比不足5%，场外仍是主要形式。据《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，2022年数据要素市场规模达876.8亿元，但当前规范的场内交易占比不足5%。据上交所董事长张琦表示，预计到2030年，我国场内市场占比将提升至20%。

 
我国目前场外交易活跃，场内交易多点突破。根据中国信通院发布的《数据要素白皮书（2023年）》称：1）我国目前场外交易仍是数据交易的主要形式，综合查询服务、金融、征信、广告、人工智能等行业场外数据交易情况，2022年场外数据交易规模约为1000亿元，是场内交易规模的50倍。2）我国活跃的数据交易机构已上架数据产品超12000种，场内交易取得多元化突破。

 

4、我国未来多行业数据交易流通规模逐步攀升，金融行业有望占据榜首

 
随着各行各业对数据的需求越来越大，多个行业的数据交易流通规模也正在持续扩大，其中金融、互联网、政务、医疗健康、通信等属于在数据交易市场供需量较大的行业主体。

 

1）国内金融、互联网、政务、医疗健康等行业数据要素交易市场规模在2021-2030年逐步攀升，未来增速预计呈下降趋势；2）国内各行业数据交易市场规模占比最大的行业为金融行业，占比为34.2%，其次是互联网行业，为20%；此外，通信、制造、政务、医疗健康、交通运输各自也占据一定比重，数据要素行业应用率先成熟。

 

03产业发展的主要障碍

 
中国信通院在2023年1月发布的《数据要素白皮书(2022年)》中明确指出数据要素产业发展主要障碍包括权利归属难以界定、估值定价缺乏依据、流通规则尚不完善、流通技术仍未成熟四个方面。

 

1、数据要素所有权的归属难以界定

 
数据所有权的归属问题是首要问题，但数据所有权难以界定，主要因为：1）数据本身具有的潜在的非排他性；2）数据产业链涉及的主体多元化、内容多样化、场景多变化等特性；3）在实际数据流通与使用中，产业的核心需求在于如何权衡个人、企业、政府等不同主体间的权益分配。因此，制度设计需要与实际产业需求接轨；4）我国法律当前尚未对数据权属作出明确规定，现行法律也较少涉及数据要素的主体权益分配问题，使得各主体人容易陷入数据权属界定不明引发的纠纷。因而，有关数据要素权属的法律法规亟待完善。

 
2、数据要素的公允价值评估难形成统一标准

 
数据要素的估值定价市场化不足，主要受限于数据要素的价值难以估算和数据要素市场规模不大的现状，从而面临着无法完全参考传统的资产评估方法来进行数据要素的估值、难以用统一标准衡量数据产品的价格和无法用会计报表来有效核算数据价值价格的问题。

 

3、流通规则尚不完善使数据要素市场发展受限

 
我国现行相关法律法规尚不完善，难以调动市场主体的积极性，主要表现在：1）现有法律法规尚不完善，导致各类市场主体在数据流通的具体过程中缺乏行事依据，对权责无法形成明确预期；2）缺乏有效的激励和权益保护机制，使得各方参与主体缺乏动力，同时对数据要素的供给、交易和应用均存在顾虑。

 
4、数据要素的流通技术支撑有待强化

 

数据要素的流通涉及到许多技术环节协同作用，目前所遇到的技术障碍主要包括：1）现阶段数据安全流通技术体系尚未完全成熟；2）诸多企业受制于隐私计算所需要的巨大开销，且隐私计算无法完全实现安全合规的数据流通，3）由于存在隐私计算的底层技术和上层开发设计的异构问题，不同技术产品之间无法互联互通。

 

04政策支持

 

相关政策预计加速出台，推动市场空间持续打开。2023年

7

月至今，在多项政策的推动下，数据要素基础制度体系加速完善。2022年12月，国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》正式提出20条政策举措，简称“数据二十条”，确立了数据要素发展顶层指导框架，初步形成我国数据基础制度的“四梁八柱”，其中创造性地提出了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的新思路 ，通过从法理上拆分产权、不同环节行使不同权利使得数据要素能够合规流通；23年10月，国家数据局正式挂牌，开启数据要素产业元年；国家数据局于23年12月发布第一个数据要素文件《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》明确提出“数据要素×”的总体目标、重点行动等，以发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展；财政部积极响应数据要素化号召，连同其下属协会通过各类政策不断推动数据资产入表，自2024年1月1日起，国内各政企都需要将自身数据资产进行“入表”操作。2023年8月，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确了企业数据资源在财务报表中进行会计确认和计量的思路，肯定了数据资源可具有资产属性；2023年
9月8日，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》，自2023年10月1日起施行；2024年5

月20日，国家数据局发布《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》，再次强调“加快简称城市数据资源运营、设施运营、服务运营体系”、“统筹推进城市公共数据授权运营”。

 

多个省市设定数据要素市场发展目标，数据要素产业进入实质性落地阶段。以上海市为例，提出到2025年，建设目标为数据产业年均复合增长率达15%，产业规模达5,000亿元，引育数商企业1,000家。此外，部分省市提出了比较有创造性的推进方案，或可为全国数据要素政策推进提供指引。2023年12月，安徽省发布了《安徽省数据资源登记管理办法（试行）（征求意见稿）》，创新地提出登记证书是“可信凭证”的理念，登记证书可作为开展或参与数据资源流通交易、数据资产入表、质押融资、数据信托、争议仲裁、数据要素型企业培育认定等活动的可信凭证，为数据资产入表的具体实施提出了解决办法。

 

在制定发展计划的同时，已有多地政府推出落地应用激励机制，全面支持数据要素流通交易。具体激励方式包括按照数据产品交易额、数据资产入表金额、数据产品登记情况进行补贴。以北京市为例，对于首次进行数据资产登记的企业，给予登记费用的30%作为补贴；数据产品进入流通交易状态后，第一年根据交易金额的4%给予奖励；为鼓励企业数据资产入表，北京市对首次入表且金额超过100万元的企业，按照数据质量评价、数据资产评估和第三方审计等服务费用的30%进行补贴。

 

从推进节奏来看，伴随数据要素政策持续推出演绎，相关产业建设将分为“三步走”：

 

第一阶段：以2023年为数据要素元年开始，以政策完善、全面基础设施建设为主，由政府端主导投资，预计将持续2-3年；

 

第二阶段：在政策和基础设施较为完善后，在公共数据授权运营和各类垂直行业中落地将不断提速，开启数据运营试点；

 

第三阶段：数据要素商业模式趋于成熟，并成为AI和新质生产力的关键一环。

 
05产业链分析

 

1、产业链概述

 
当前，数据作为全新的生产要素，需要赋能生产、分配、流通以及消费等各环节。自主有序地规模化流通成为其内在基本要求，进而推动传统大数据产业的整体范畴、运行重点、基本结构以及关键要素发生实质性改革。数据要素产业则是传统大数据产业不断演进发展的新阶段。与传统大数据产业相较，数据流通成为数据要素产业发展的核心环节。我国通过“自上而下”的方式，破解数据要素流通的制度、技术以及市场等重难点，推动数据要素高效安全、自主有序的流通，带动数据供给、基础设施、数据治理、数据服务与应用等其他重要环节，进而推动数据要素产业发展进入全新阶段，并逐步赋能千行百业。

 
数据要素产业链上游主要包括数据供给、基础设施以及能力支撑环节。（1）数据供给环节，主要是指政府、组织、企业以及个人等持有数据资源的主体，通过各种路径对外提供数据资源的经济活动汇总。目前，数据供给路径与方式仍不畅通，数据资源持有主体主要以自用为主，该环节需要进一步盘活。此外，个人是重要的数据主体之一，对数据资源的话语权较弱。（2）基础设施环节，国家数据局对基础设施做出了初步定义，即包含网络基础设施、算力基础设施、流通基础设施以及安全基础设施。流通基础设施和安全基础设施是数据要素产业发展的建设重点。四大基础设施从能力角度将支撑数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障全流程。（3）能力支撑环节，主要包括共性技术服务、标准服务以及公共基础软硬件等，赋能数据要素产业各环节。其中，标准引领至关重要。国家数据局表示，将建立健全国家数据标准化体制机制，研究成立全国数据标准化技术委员会，统筹指导我国数据标准化工作，加快研究制定一批数据领域国家和行业标准。

 
数据要素产业链中游主要包括数据治理、数据流通、数据服务环节。（1）数据治理环节，主要包括数据采集、数据标注、数据加工以及数据挖掘等，属于相对传统的数据产业环节。在人工智能与数据要素的双重发展机遇下，数据治理环节的市场需求不断释放。在全国数据工作会议上，国家数据局表示，将探索建设国家级数据标注基地。（2）数据流通环节，主要包括公共数据授权运营、场内-数据交易所交易、场外交易以及确权登记、合规认证、资产评估等中介服务。其中，公共数据授权运营或将成为数据流通的切入口和突破点，实质性改变数据流通规则与格局；数据资产入表与评估的产业需求逐步爆发。（3）数据服务环节，主要包括数据分析、可视化 服务、商业智能以及工具/产品等服务，该环节与数据治理环节相似，均属于较为传统的数据产业环节。

 
数据要素产业链下游主要包括智能制造、商贸流通、金融该服务、科技创新等12个领域的数据应用环节。《“数据要素X”三年行动计划（2024-2026年）》明确提出，率先在工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳 等12个领域，推动发挥数据要素的乘数效应，拓展数据要素应用广度和深度。当前，需求导向、场景牵引已经成为主流趋势，数据要素流通的最终落脚点将在数据应用环节。此外，是否在数据应用环节形成“杀手锏”级数据应用也是数据要素产业是否能可持续发展的关键。总体来看，数据要素产业链下游的12个领域或将率先迎来发展机遇，后续应用领域有望全面铺开。

 
2、产业链重点环节分析

 

（1）基础设施

 

数据基础设施为一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障服务等提供网络、算力支持，包括网络设施、算力设施、数据流通设施以及安全设施四大类。其中网络设施包括5G、光纤、卫星互联网等设备；算力设施包括通用算力、智能算力、超级算力等；流通设施包括数据空间、区块链、高速数据网等，能供打通数据共享流通堵点；安全设施需要提供隐私计算、联邦学等技术支持。根据国家数据局刘烈宏在23年11月在第二届全球数字贸易博览会·数据要素治理与市场化论坛的致辞中提到，数据基础设施每年将吸引直接投资约4,000亿元，带动未来

5年投资规模约2万亿元。

 

算力及网络是数据要素及AI发展的重要基石。数据要素作为新质生产力的核心，高质量数据又是AI大模型性能提升的核心壁垒之一。根据IDC预测，2022年全球AI计算市场规模为195亿美元，至2026年相关市场规模将达到346.6亿美元，年度复合增速为15.5%。其中生成式AI相关的算力市场规模增速更快，占比将由2022年的4.2%提升至2026年的31.7%。

 

全国一体化算力体系是数据要素的重要基础设施之一。24年政府工作报告提出，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态。数据要素推进的算力、网络、安全等设施的建设需求与AI大模型训练所需的硬件设备需求高度重合，有望共同驱动算力产业链规模增长。因此，考虑数据要素带来的增量需求、以及我国大模型训练持续推进，我国算力、网络等相关基础设施市场规模增速有望高于全球平均水平。

 

可信数据空间为数据流通交易提供重要保障。数据要素流通交易的前提是安全和可信，可信数据空间是基于隐私计算、虚拟沙箱技术实现的安全方案，是数据要素商业模式落地的前提保障。具体而言，可信数据空间能够提供身份认证、数据目录、数字合约等关键功能，支撑数据产权结构性分置、促进数据流通交易、协助收益分配、保障数据安全治理等。建设可信数据空间项目，是国家中长期重点推进的数据要素软件基础设施，更是全行业促进数据流通交易的前提。

目前国际上已有数据流通交易隐私保护实践方案。比如数据厂商Snowflake通过数据不动程序动，实现了数据提供方实时安全地共享数据获取数据收益。欧盟国际数据空间（IDS）基于数据所有权与使用权分离模式，已在多个行业开展实践探索，累计超过50个场景案例。微软 可信研究环境（TRE）使用安全输出机制，让研究人员在高安全控制和数据保护下访问和使用敏感数据。

 

此外，海外已形成行业级数据空间应用。汽车行业生态联盟Catena-X旨在建立一个开放、可拓展的网络，以在汽车工业中安全、跨公司和标准化地进行信息和数据交换。目前Catena-X已经在欧洲建立汽车行业数据空间，由宝马、奔驰、SAP、博世等牵头，中小企业参与，提供数据市场、身份认证、数字孪生、语义字典等服务，通过使用统一的数据与信息流标准，实现空间内数据互联互通。

 

国内相关厂商基于多方计算、差分隐私、区块链、虚拟沙箱等多种技术流派，最终形成可信数据空间概念和相关产品方案。以我国第一款可信数据空间商业化产品为例，数鑫科技推出领域数据空间(Domain Data Spaces,DDS)，运用可信执行环境技术将开放数据空间与核心数据区相隔离，并在数据流通过程中采取隔离式沙盒计算，将不同的计算环境彼此隔离开来，以确保可信数据空间的安全性和稳定性。

 
目前国内可信数据空间发展已经处于政策推动落地阶段：22年江苏省发布《关于组织开展工业数据空间应用场景及产品、解决方案和服务供应商征集工作的通知》，在家纺、电子等行业部署可信数据空间，对相关项目和应用场景予以优先支持；23年7月北京市发布《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》，明确“推动基于IPv6的下一代互联网、基于数字对象架构的数联网、可信数据空间等关键技术建设面向全球、平等开放的数据基础设施”；24年4月济南市发布《公共数据开放利用管理办法（征求意见稿）》支持建设可信数据空间、行业数据枢纽、城市区块链平台等城市数据基础设施。

 
数据要素场景落地的前置条件是做好数据安全建设，可信数据空间是当下最佳落地实践方案，市场潜力空间可期，相关公司包含奇安信 、星环科技 、易华录 、深桑达 A

、安恒信息 等。
（2）数据流通

 

数据要素作为生产要素之一，其投入生产的途径可以概括为三次价值释放的过程。其中，数据要素的第三次价值释放是流通赋能，即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。数据流通可以打破“数据孤岛”，满足数据供需双方的价值需求。
1）公共数据授权运营或将成为数据流通的切入口和突破点

 

公共数据授权运营是数据要素推进的重点方向，旨在按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，在保护个人信息、商业秘密、保密商务信息和确保公共安全的前提下，向社会提供数据产品和服务。

 

从属性特征来看，公共数据授权运营具备全面统筹、动力驱动、市场协作等特点，奠定了公共数据授权运营作为数据要素市场发展的重要突破口的基础。1）全面统筹。当前，我国已经初步建成横向联动、纵向拉通的数据工作体系，初步破解九龙治水的数据治理困局，公共数据授权运营进入全面统筹的新阶段，对于处于起步阶段的公共数据授权运营至关重要。2）动力驱动。“数据二十条”中明确提出探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用。有偿机制的设置根本性提升了政府侧对于公共数据流通的动力。3）市场协作。公共数据授权运营能有效推动政府与市场协同作用，借助市场强化技术、场景等方面能力。

 

从授权层级来看，公共数据授权运营纵向分为省市县等授权层级，横向主要为部委授权。当前我国数据授权规则尚未清晰，未来持有数据资源的主体层级或将成为公共数据授权主体，对于交叉持有主体尚未有明确规则。如下图所示，每个政府单位所建系统包括自建系统、上级垂类系统、国家垂类系统。根据自建系统差异以及垂类系统数据留存相关规则，如是否可存留数据、是否可申请数据回流等，每个政府单元沉淀的数据资源不同，所以存在不同的授权层级，这也将能充分调动各层级开展公共数据授权运营工作的能动性。

 

从运营模式来看，公共数据授权运营主要包括综合型授权以及分领域授权两类模式。1）综合型授权模式是指公共数据管理部门通过地方性立法、数据授权协议等方式，同意集中授权单一主体承担公共数据基础设施建设工作，包括数据承载设施、数据治理开发平台、数据授权运营管理平台等，负责统筹数据开发产业生态、拓展数据应用价值场景，如上海、成都、河南、贵州等。2）分领域授权模式是指公共数据管理部门、行业管理部门通过地方性立法、数据授权协议、部门政策规章等方式，授权多个行业专业领域主体开展公共数据授权运营工作，行业主体发挥行业优势，行使本行业领域内公共数据加工使用权利，公共数据管理部门、各行业管理部门作为监管方，对被授权运营主体开发运营全过程进行监管，如北京、杭州、济南等。

 

从应用场景来看，公共数据授权运营在公益性应用方面发展较为成熟，在商业化应用方面处于起步阶段，高频且刚需的高价值场景亟待挖掘。公益性应用主要包括公共安全、市场监督、交通管理、城市服务、社会保障、公共卫生、绿色环保等应用场景，发展较为成熟，主要得益于智慧城市建设基础，以及公共数据共享取得阶段性成效。商业化应用场景主要集中在金融领域，其他领域尚未形成规模化效应。国家数据局在《“数据要素X”三年行动计划（2024-2026年）》中提出了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务等十二大应用领域，未来，如何把数据应用做深做透，挖掘出高频且刚需的高价值场景是重要方向之一。

 
从技术规范来看，公共数据授权运营平台团体标准不断涌现，数据登记、授权、运营等已经成为平台标配功能，区块链、隐私计算等逐步成为关键技术支撑。信通院联合40家单位共同编制《公共数据授权运营平台功能要求》团体标准，明确公共数据授权运营平台需要具备授权运营管理、数据资源管理、数据产品服务、支撑服务等四大类核心功能。工信安全中心牵头联合60家单位共同编制《公共数据授权运营平台技术要求》团队标准，明确基础设施层包括区块链、标识解析、隐私计算等数字技术；应用层包括数据登记、数据流通、授权管理以及数据运营等功能。

 

2）数据交易是数据要素市场化流通的主要形式

 

数据交易是实现数据要素三次价值的重要手段。随着数据要素市场不断扩大，保证有序高效的数据流通过程是最大程度释放数据价值的关键。

 

数据流通存在开放、共享和交易三种供需模式。数据开放是指数据提供方无偿提供数据，需求方无需支付对价的数据单向流通形式。由于数据提供方无法通过数据开放直接获得收益，因此数据开放的对象往往是公共数据。数据共享是指参与主体互为数据供需方，不强调货币媒介参与的数据双向流通形式，但共享过程往往涉及复杂的相互博弈，相较于一对一的两方共享，政府间或行业间的多方数据共享更容易形成规模和持续开展。数据交易则是指数据提供方有偿提供数据，需求方通过货币等形式支付对价的数据单向流通形式。相较于数据开放和共享，数据交易更容易激发市场参与主体积极性，成为数据要素市场化流通的主要形式。

 

 

数据交易是数据要素流通的基本形式之一，主要分为场外、场内两种流程。其中场内交易，主要是在数据交易所进行场内交易，通过数据交易所，数据供需双方进行数据合规交易。数据交易所是推动数据要素有序流通、释放数字红利、促进数字经济发展的重要平台。2014年我国数据交易所建设进入探索阶段，2015年4月，全国首个大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌运营，随着数字化深度融入经济社会发展，进入2021年四季度，数据交易所筹建掀起新一轮热潮。2021年10月到2022年3月，北京国际大数据交易所、上海数据交易所、西部数据 交易中心等11家交易机构密集开始启动建设，并逐步转入试运营和正式运营阶段。截至2023年12月，各地先后成立50余家。

 

目前我国数据交易机构主要流通七大类数据产品：数据集（或称为数据包）、基于API的信息服务 类产品、基于许可证（license）使用的数据产品、以清洗加工处理为主的数据处理服务、以分析和建模为主的数据应用服务、数据分析工具服务和行业研究报告。

 

数据交易所通过制定数据交易流程及规章，能够更好在数据交易环节做好风险控制，以利于企业更合规、更高效地获取外部数据赋能数字化转型，并推动数据要素流通市场建设。如上海数据交易所、贵阳大数据交易所、北京国际大数据交易所、广州数据交易所、深圳数据交易所等均提供质量评估、合规评估、资产评估等交易前服务，联合查询、联合识别、联合建等交易中服务，交易核验、仲裁纠纷等交易后服务。

 
数据交易链正式启用，互认互通持续推进。在2023年11月25日举行的2023全球数商大会上，数据交易链正式启用。加入数据交易链的地区能够实现“一地挂牌、全网互认”，推动“数据互联、域间协同、智能调度、可信交易”的云、链、域、桥、网一体化的全国多层次数据要素市场实现互联互通。2024年5月24日，在数字中国建设峰会主论坛上，24家数据交易机构在国家数据局的推动下联合发布《数据交易机构互认互通倡议》，旨在提高数据流通和交易效率，降低合规流通和交易成本，激发数据要素市场活力。24个数据交易机构联合发布此次《倡议》，按照《倡议》，数据交易机构将在未来一段时间内推进数据产品“一地上架，全国互认”；数据需求“一地提出，全国响应”；数据交易“一套标准，全国共通”；参与主体“一地注册，全国互信”，推动构建统一开放、活跃高效的数据要素市场。

 

积极探索跨境数据流通，上海自贸试验区成为试点。国内方面，数据跨境流规则不断出台；国际方面，我国主动对接CPTPP和DEPA；

2023年12月7日，国务院发布《全面对接国际高标准经贸规则推进中国（上海）自由贸易试验区高水平制度型开放总体方案》打造国家制度型开放示范区，作为对CPTPP和DEPA回应的中国方案。

 

（3）数据应用

 

目前已落地应用的案例多为政府端主导建设，预计随数据要素基础设施建设逐步完善、试点运营模式趋于成熟，会有更多企业加入数据要素流通、交易、赋能等环节。

 
在落地节奏方面，目前各地政府已经在信息化建设相对成熟、数据准备相对充分、能够实现商业模式闭环运行的行业启动试点工作，垂类IT厂商或将率先参与到数据要素基础设施建设及运营业务中。相关行业包括金融服务、智慧城市、医疗健康、交通运输、商贸流通、气象服务等。
 

除已有落地案例的行业外，在能够驱动地方经济高速发展的国家重点扶持领域，数据要素有望与行业数智化建设同步推进，如智能制造、文化旅游、智慧农业 等。目前这些行业也已推出相关数据产品，拥有落地应用潜力。

 

1）金融服务x
数据要素

 
金融服务行业可凭借其数据化基础，通过数据要素整合科技、环保、工商等多领域数据，增强了信贷管理和保险产品设计，显著提升服务水平和风险管理能力。

 
北京金融公共数据专区的“京云”征信平台成功打通了公共数据与金融应用间的“断点”，平台整合了2,300多项公共数据，数据总量超50亿条，覆盖所有市场主体。平台创建了超3,000项标签的企业画像引擎，服务金融核心业务，调用量近2亿次。目前平台已为某国有大行构建信用风险监控体系，服务6,000家企业，涉及扶持金额超100亿元。此外，平台还提供企业绿色信用报告，为绿色信贷提供支撑，已有
6

家银行试用。
 

数据要素与金融服务相结合还可以体现在数据资产入表融资领域。24年2月，南方财经全媒体集团旗下的南财金融终端“资讯通”完成数据资产入表，在广州数据交易所落地融资对接服务下，获得中国工商银行 广东自由贸易试验区南沙分行授信500万元。数据资源入表的融资授信可以推动数据资源价值显性化，借助金融市场的价格发现功能和风险定价功能，可以优化数据资源要素的配置，有望催生出更多优质数据资源和数据挖掘方案。

 

2）智慧城市x数据要素

 
数字政府是指通过数字化技术实现政府管理和服务的现代化，从而提高政府效率和公共服务的水平。智慧城市则是将数字化技术应用于城市规划、建设、管理和服务等方面，实现城市的智能化和可持续发展。而数据要素则是数字政府和智慧城市的基础，通过收集、处理和应用数据，可以实现政府和城市的智能化管理和服务。通过多维度数据的融通，智慧城市能够在公共卫生、交通管理、公共安全等领域实现态势的实时感知与智能研判，优化资源配置，提升居民生活质量，并推动城市可持续发展。
 

成都市率先建立了公共数据运营服务平台。该平台整合了46家单位的575类公共数据，开发了40余个应用场景。平台汇聚了工商、司法、交通等多维数据，提供信息核验、信用查询等数据服务产品。此外，该平台与政务系统进行对接，能够获取政务开放数据资源，平台运行纳入成都市网络理政办监督管理，能够班组政务数据在电子政务外网运行传递的环境需求。目前平台已赋能40余个“公共数据+”场景应用，累计为银行、企业提供服务2,700多万次，支撑10余万企业获得企业电子证照或帮助企业实现线上电子投标等业务，支持1万余家企业申请金融服务金额超270亿元，通过知识产权融资报告，服务企业1,600余家，实现知识产权成果转化401件。

 

3）医疗健康x数据要素

 
我国基本医疗保险覆盖率稳定在95%以上水平，2020年开始医保信息平台在升级部署应用，目前已在全国31个省（市、自治区）上线应用。医保领域相关数据不仅包括医疗费用、财务费用和支出明细，还包括预防保健、临床治疗、康复随访等多个环节产生的数据。在医保领域推进数据要素应用有望与医院医疗信息化“互联互通”建设相结合，进一步提升患者跨医院、跨地区就诊体验，同时提升基础医保、商业保险理赔结算效率，目前青岛、杭州、温州等多个城市已率先探索医保与数据要素相结合的商业场景运营。
 

青岛市城阳区有限开放医疗数据服务保险公司业务，已实现首单医疗数据产品交易，目前项目在推广验证阶段。该项目基于全民健康信息平台的核心数据，借助隐私计算、人工智能等技术，面向保险公司开发了商业保险核查应用。核保产品能够在不泄露个人隐私和医疗健康数据的前提下，输出核保风险评分，能够显著降低保险公司信息成本，最大程度避免投保用户故意隐瞒等问题。

 

4）交通运输x数据要素

 

交通运输行业的信息化、数字化程度较高，目前在交通数据开放共享、交通大数据基础设施建设、数据驱动交通设施运营管理等方面已经取得一定进展。交通运输领域的数据要素可用于交通管理、交通规划、交通安全、交通运营等交通数字化和智慧化方面，同时还可以用于智慧政务、社会治理、金融、保险、民生等衍生领域。目前福建省、海南省、成都市、南京市和青岛市已上线了公共数据授权平台，其中海南省、成都市与青岛市已在平台上运营交通运输数据集，并提供相应的交通运输领域的服务与产品。

 
通过打通铁路、公路、水路、民航等系统的数据，能够显著提升多式联运效率。目前已有相关探索案例：以宁波舟山港为例，通过与地方政府、铁路场站、船公司合作，在浙江萧山、义乌、金华和安徽合肥等地开通30余条海铁联运线路，与马士基、中远海、地中海等12家主流船公司开展海铁联运全程运输业务。通过该模式，客户在内陆场站提取船公司空箱并装货运回内陆场站后，船公司在货物始发站向客户签单，全面实现海铁联运无缝衔接。同时，宁波舟山港集团将海铁联运全程运输业务的操作、商务结算、报文传输等模式统一到平台，为船公司、客户提供一站式的全程物流服务。
 

交通运输领域的数据要素流通有望进一步降低社会物流成本。以菜鸟乡村的建设共配项目为例，通过联合数千家县城快递企业，积极推动县域快递网络“多站合一”，多家快递公司末端网点实现一体运营、共同配送。据测算，菜鸟共配项目可帮助县域共配快递企业降低综合运营成本约30%至50%。

 
5）商贸零售x数据要素

 

电商平台拥有订单数量、订单类型、客户画像等数据，通过与各类商贸经营主体、相关服务企业深度融合，能够形成集数据收集、分析、决策、精准推动和动态反馈的闭环消费场景。例如：阿里巴巴 面向汽车销售行业提供联邦学解决方案，通过在汽车厂商和数据商分别安装隐私计算节点，在保证原始数据不出域的情况下，对来自官网、小程序、电话等各个渠道的汽车销售线索进行高、中、低意向分级，并针对不同等级的销售线索采用不同的营销方式，例如针对高质量销售线索采用专人跟进、针对低质量线索进行短信二次触达，相比之前全量统一方式营销，提升了营销转化，节约了营销成本。

 

6）气象服务/应急管理x数据要素

 

将气象数据与自然资源、生态环境、农业农村等数据相结合，能够实现集气候变化风险识别、风险评估、风险预警、风险转移的智能决策新模式，防范化解重点行业和产业气候风险。通过对极端天气气候事件进行预测，推动灾害事故、物资装备、特种作业人员、安全生产经营许可等数据跨区域共享共用，能够显著提升区域应急协调管理能力。

 
重庆市气象部门通过推进数据要素系统优化，打造知天•沙坪坝区防汛决策指挥系统。该系统融合嘉陵江流域上下游、左右岸12个部门的41类数据，能够动态提取雨量、水位、涝情、实时视频监控、实时交通路况、气象和水文预报预警信息。同时，指挥系统还能同步生成“个性化”预警产品、人员转移撤离方案、物资配送方案等，三级治理中心将智能推送不同的工作指令到相关应急责任人，应急指令传达过程由原来的5个小时缩短至现在的2分钟内，极大提升了应急响应效率。
 

在数据要素产品推广方面，以上海市气象局为例，自2023年首次在上海数据交易所挂牌“海洋气象传真图”以来，相继从高质量气象数据产品中挑选了16项在上海数据交易所上市，产品涉及气象实况、预报和服务等各个方面，可广泛应用于农业、电网、新零售、新能源、交通、保险、健康等领域。

 

7）智能制造x数据要素

 
智能制造通过引入大数据、云计算、AI、ARVR等新型技术，在生产操作自动化和管理决策信息化等方面进行深度应用，同时基于更加广泛和高性能的联网、实时的数据采集、高效的控制，通过AI的深度使用，实现智能化工业形态，从而实现产品全生命周期制造流程自动优化和人机互动与协同的智能化。数据要素是实现智能制造的重要一环，通过推进产品数据标准生态系统建设，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，能够实现敏捷柔性协同制造。

 
以汽车制造企业为例，通过融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，能够显著提升智能制造水平。

 
1）企业利用数据要素进行产品设计和仿真：在汽车设计阶段，设计师可以利用数据要素对车辆的结构、性能、安全性等方面进行模拟和预测。通过数据分析和优化，企业可以减少设计迭代次数，降低研发成本，并提高产品的质量和性能。

 
2）企业利用数据要素进行实验验证：在汽车制造过程中，企业可以利用实验数据进行工艺优化和质量控制。通过对生产数据的收集和分析，企业可以找出生产过程中的瓶颈和问题，然后采取针对性的措施进行改进和优化。

 
3）企业还利用数据要素实现协同制造：作为链主，企业打通了供应链上下游的设计、计划、质量、物流等数据。通过数据共享和协同，企业可以与供应商、物流公司等合作伙伴实现敏捷柔性协同制造。这有助于减少生产延误和库存积压，提高生产效率和产品质量。
 

4）企业还利用数据要素提升服务能力：通过整合设计、生产、运行数据，企业可以为客户提供预测性维护和增值服务等能力。例如，通过分析车辆运行数据和故障记录，企业可以预测车辆的维修需求和更换零件的时间，为客户提供更加精准的服务和支持。

 
8）文化旅游x数据要素

 

数据要素可从两方面赋能文旅行业：1）景区通过共享气象、交通等数据，构建客群画像、支撑“免证”购票、集聚人群监测预警、应急救援等；2）结合AIGC技术，文物、古籍、美术、戏曲剧种、非物质文化遗产、民族民间文艺等数据资源可以实现依法开放共享和交易流通。

 
9）智慧农业x数据要素
 

数据要素能够在提高农产品 追溯管理能力培育以需定产新模式、提升农业生产抗风险能力等方面发挥乘数效应，可帮助农民降低耕种成本、提高生产效率。

 
3、数据要素商业模式
 
我国当前处于早期商业模式探讨。在数字化进程不断加速的背景下，整个社会经济发展过程中不断涌现大量数据要素相关的新型商业模式。目前已有的商业模式如下：

 
1）数据服务商的三种基本商业模式；
 

2）数据交易模式：以数据交易所作为中介的数交所商业模式、目标企业扮演数交所角色的类数交所商业模式。

 
3）跨界融合商业模式：数据要素×医保、数据要素×金融领域有望成为最先实现数据价值化的应用领域。

 

06相关公司

 
1、易华录
 

易华录是央企背景的数据资产化服务提供商，公司的第一大股东为中国电子科技集团全资控股的中国华 录集团有限公司，持股比例为31.68%。
2023年起公司的主营业务已从数据湖建设全面转向数据湖运营，加大对数据要素创新业务的投入，包括数据资产入表服务、数据资源管理平台、数据授权运营等。公司在数据资产入表服务领域积极布局，目前与烟台、无锡、成都、遂宁、重庆、邵阳、扬州、抚州、聊城等10余地签订战略合作或直接开展数据资产入表工作。2023年末至2024年初数据要素业务订单呈现快速增长态势，2024年统计新增储备订单合计金额约2亿元，涉及20余个省市及地方重点企业。公司兼具国资背景+数据存储技术，数据要素业务有望成为新的增长引擎。
 

2、深桑达A
 
深桑达是中国电子旗下的重要二级企业，面向党政和关键行业客户，提供数字与信息服务和产业服务。公司主营业务包括云计算及存储、数据创新、数字政府与行业数字化服务、高科技产业工程服务等，其中前三项属于数字与信息服务业务，后一项属于产业服务业务。子公司有中国电子云、中国系统，分别承担公司云计算、存储以及数据要素相关业务。

 

公司面向全国一体化政务大数据建设、数据资产登记入表、数据资产登记交易等行业需求发展，自主研发形成了数据资源平台、数据资产登记平台、数据运营服务平台、数据交易平台等系列自研产品。在公共数据领域，公司为深圳、湖南、四川、南阳、广州增城等全国多个地方政府建设公共数据资源中心，实现“数据赋能、协同智治”数字政府模式，累计梳理超100万目录、汇聚超4,000亿条数据，助力地方政府服务企业主体超过1,000万、服务个人主体超过1亿。同时，公司积极参与各地公共数据授权运营。国家数据局成立后，公司已与河北省、石家庄、大连、唐山、沈阳、长春等地市签署数据运营合作协议，参与设计“蚝宝保”“婚信宝”等产品，实现公共数据资产价值发掘及增值保值。

 

3、太极股份

 
太极股份由中国电子科技集团第十五研究所发起成立，2010年登陆深交所，公司围绕“自主可控主力军、数据运营国家队、智能应用引领者”三大定位，积极推进解决方案数字化、产品产业化、运营平台化，持续夯实数据库、协同办公、经营管理等核心软件产品，涵盖云服务、网络安全与自主可控、智慧应用与服务、信息基础设施四项主营业务。公司拥有普华操作系统、金仓数据库、金蝶天燕 中间件、慧点办公软件在内的自主产品体系，牵头组建中国电科信创工程研究中心。

 

太极联合中国电力 企业联合会、北京人大金仓信息技术股份有限公司共同打造了电力行业数据空间数据库产品，在中电联电力公共信息平台实际落地和应用。该平台已汇集中电联1,200+份电子文档报告、400+万条结构化数据，并基于电力行业数据空间实现了3家试点电力企业数据共享交换。

 
4、中科江南

 
中科江南是国内领先的智慧财政和数字政务综合解决方案服务商，提供支付电子化、财政预算管理一体化、行业电子化、预算单位云服务和运维及增值服务等产品。2018年广电运通 以自有资金3.1亿元收购中科江南46%的股权，截至23年年报，广电运通持有公司股份34.5%，为第一大股东。

 

2023年公司完成国家医保局电子票据应用区块链平台及电子票据共享项目上线及验收，并启动面向全国各省级医保部门推广实施区块链中心和电子票据共享应用。公司累计完成了总节点和28个分节点建设，近3,000家医疗机构上线，采集超过1,600万笔票据。公司积极推进电子结算凭证采集工作，研发的电子结算凭证服务控件在湖北、陕西、河南、湖南等8个省的部分试点医疗机构实施部署。基于在医保信息化领域的建设经验，公司推出“清易保（医保理赔）”数据产品，已于2024年2月3日在广州数据交易所上架。该产品获得广东省政务服务和数据管理局颁发的《广东省数据资产登记凭证》，公司享有50%数据加工使用权。该数据产品用于国家金融监督管理总局监管下的内资保险机构为获得授权的个人办理商业健康医疗保险的商保快赔、智能理赔调查及理赔主动报案等应用场景，可实现医保数据与商业健康保险数据融合应用。

 

5、广电运通

 
广电运通是广州国资企业广州数科集团 控股的高科技上市公司，业务聚焦金融科技 和智慧城市两大场景。公司还布局算法、算力、数据、场景四大AI领域，构建aiCore System数字底座，具备数据“汇聚—处理—流通—应用—运营—安全”的全流程能力。

 

公司于2022年投资设立全资子公司广电数投作为数字化投资平台，在广州从化、广州花都、清远、汕尾、揭阳、茂名、平顶山、龙岩等地设立数字经济投资运营公司。控股子公司清远数投获得清远市公共数据运营权和加工权，在广州数据交易所上架广东省首个社保领域的公共数据产品“清易贷（社保数据）”，并获2023年广州数据交易所“年度优秀数据产品奖”。2024年初，由清远数投联合中科江南共同打造的广东省医保领域公共数据产品——“清易保（医保理赔）”也在广州数据交易所上架交易。

 

6、云赛智联

 
云赛智联是以云服务大数据、行业解决方案、智能化产品为核心业务的专业化信息技术服务企业。其中，云服务和大数据板块着力打造高可用智算中心，并为政企客户提供大数据服务，涵盖数据底座建设、数据采集、数据清洗，数据分析，数据应用等能力。公司行业解决方案聚焦智慧城市、智慧教育、智慧医疗、市政民生、检测溯源等领域。智能化产品板块主要提供检测分析仪器等产品。

 

公司实控人为上海市国资委，公司参与建设和运营市国资委国企监管云、市委网信办媒体云，并成功实现了在市国资委等多个委办派驻式服务。公司积极布局数据要素领域，旗下仪电智慧城市设计研究院和上海仪电鑫森科技发展有限公司组成联合团队，积极响应上海市区块链发展战略，借助区块链及隐私计算技术，创新性地构建了“区块链+政务服务”新体系，提高了政务数据信息化治理水平，有力地推进了政府职能转变和社会治理能力提升。同时，服务团队还配合浦东新区撰写了1项地方标准及1项信通院团体标准，为公共数据授权运营、客观评价链上数据提供了强有力的保障。

 
7、隧道股份

 
隧道股份是全国基建板块首家上市公司，提供“规划咨询、投资、设计、建设、运营”全产业链一体化服务。2015年隧道股份全面接管上海城建集团上市体内外所有国有资产，由上海市国资委进行管理，而后公司开启板块扩张，先后收购上海城建持有的城市运营公司、滨江置业有限公司、隧道装备科技发展有限公司、水务工程和水务建设工程有限公司等。目前公司业务覆盖交通、建筑与房地产、水利水务、能源、地下空间、重大装备、绿色材料、数字化业务、建设金融等众多领域。

 

2021年，隧道股份整合企业内所有数字领域资源，成立数字集团，赋能智慧城市、智慧医疗、智慧城市等多个领域。2023年8月末，隧道股份运营的“城知时空—低速作业车时空”数据产品在上海数据交易所挂牌，并在挂牌当日即获得业内多个智能网联汽车领域数商的关注。隧道股份独特的数据产品，首度激活了上海数据产品交易中“交通大数据”新领域，为后续数据产品交易提供了样板案例。

 
8、其他布局数据要素的垂类IT厂商

 

07未来发展趋势

 

1、理论层面

 

相较2023年，2024年理论体系更聚焦深化、细化，数据资产入表成为关注焦点。2024年以来，数据要素关注度持续攀升，主要聚焦于数据要素相关概念的深化、细化以及落地化。比如，2024年3月，财政部出台的《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》，对行政事业单位数据资产做出明确定义，这是继2023年财政部对作为无形资产或存货的数据资源、公共数据资产之后，进一步对数据资产的深化和细化定义。此外，采用微信指数趋势作为关键词热度的参考依据，得出以下几点结论：一是数据要素总体热度不断攀升，标志着数据要素全民关注度与参与度持续增长。同时，参与数据要素研究的机构持续增多，研究成果层出不穷。二是数据要素、数据资产、数商、数据安全、数据交易所的热度远高于其他关键词，代表着数据要素发展的主要方向。三是数据资产入表、数据要素X、数据财政在细分领域关键词中热度相对较高，并从2023年年底之后热度逐渐提升。2024年，数据资产入表的热度尤为领先，成为数据要素当前的关注焦点。

 

展望2024年，数据要素理论体系或将持续引领，研究成果权威化、标准化加速推进。2024年3月，国家数据局面向各省级部门下发《关于征集数据基础制度相关问题及对策建议的函》，表示正加快研究制定数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等政策文件，落实落细“数据二十条”，或将回应相关基础理论难题，以及对更多数据要素相关体系进行官方定调。2023年4月，国家数据局明确表示建立健全国家数据标准体制机制，或将社会各界研究成果加快标准化。能够认为，2024年数据要素理论体系建设与制度建设有望形成更良性的互动，或将持续引领全球数据理论体系建设，为数据要素迈进高速发展奠定坚实基础。

 
2、政策层面

 
相较2023年，2024年顶层驱动力 持续增强，数据要素发展格局发生实质性转变。2024年以来，国家数据局动作更加密集，工作范畴覆盖面不断拓展。自2023年11月以来，国家数据局积极开展调研、研究规划、政策制定、组织会议以及大力宣传等工作，并取得阶段性成效。统筹引领全国数据要素发展。2024年以来，全国数据要素发展格局发生实质性转变，国家数据局统筹协调作用逐渐释放，地方城市数据要素工作不再“单打独斗”，而是进入有指挥、有节奏的齐步走阶段，初步形成全国一盘棋格局。2024年以来，数据要素发展方向更加明确，数据基础制度建设、公共数据开发利用、数据基础设施建设、“数据要素X”行动计划成为主攻方向。

 
展望2024年，政策或将进入密集兑现期，试点示范引领产业发展值得期待。2023年11月，国家发改委和国家数据局表示，加快研究建立公共数据价格形成机制和有关规定，促进公共数据合规高效流通使用；2024年3月，国家数据局表示，正加快研究制定数据产权、数据流通、收益分配、安全治理等政策文件；2024年4月，国家数据局表示将明确公共数据授权运营的合规政策和管理要求；总体来看，国家以及部委层面均在加快研究制定相关政策，能够认为2024年或将是数据要素相关政策密集落地的一年，是数据制度建设初步成型的一年。政策引导产业发展的关键抓手是有序地开展试点示范。2024年4月，国家数据局表示将开展深化数字经济创新发展试验区、数据要素综合试验区、数据基础制度试点、数据资源开发利用试点、数据基础设施建设试点等一系列试点试验工作。能够认为，试点示范的有序开展，将加快推动数据要素产业发展。

 
3、产业层面
 相较2023年，2024年数据要素产业取得阶段性进展，数据资产评估与入表需求正在爆发进行时。从发展阶段来看，2024数据资产入表与评估接棒教育培训，需求逐步释放。2023年，数据要素产业需求最为旺盛是数据经纪人、数据治理工程师、数据资产入表与评估等数据要素相关培训，培训主体覆盖高校、研究机构以及数据交易所等，培训受众主要为政府、国央企等，这个阶段主要是市场教育阶段。2024年，市场教育逐步完成，随着数据资产入表正式拉开序幕，以政府和国央企为代表的数据资源持有主体对数据资产入表和评估的需求逐步爆发。这和“数据资产入表”的微信指数趋势在2024年热度高增相互呼应，同时，各地积极开展数据资产融资、抵押以及贷款等探索实践，激发数据资产入表与评估的内生动力。此外，部分数据资源持有型企业在一季度或将实质性落地数据资产入表，充分发挥引领示范作用。
 展望2024年，数据要素产业进程加速，龙头企业或将挑起大梁。2024年，数据要素将从政策驱动阶段，迈向“政产”共振的新阶段，数据基础设施、公共数据授权运营、数据资产入表与评估、数据应用等环节或将逐步发生明显的边际变化，逐步完成从政策驱动向内生驱动过渡。2023年，华为发布《基于公共数据授权运营的数据流通建设白皮书》，标志着华为正式布局数据要素领域。“两电”、“三大运营商”、国网、国网等龙头企业加快推进数据要素业务，能够认为，数据要素产业仍处在探索初期，不确定性较高，龙头企业在产品技术以及资源积累等方面更具优势。2024年，龙头企业或将挑起数据要素产业落地发展的大梁。