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数据要素白皮书（2024年）（解读+全文阅读）

news 来源：原创 2025/5/19 2:38:15

数据要素白皮书（2024年）》由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会发布，版权受法律保护，转载需注明来源。该白皮书深入分析了当前数据要素在全球及中国的发展态势，并提出了关键观察与展望。

全球范围内，数据作为基础资源和创新引擎的地位已获广泛认可。例如，欧盟通过《开放数据与公共部门信息再利用指令》深化公共数据的再开发与利用，赋能企业数字化转型。中国则将数据增列为生产要素，对数据要素价值释放提出了更高要求，并在数据管理体制机制、数据供给与应用、产业生态培育等方面持续探索。

在中国，数据要素的发展呈现出以下特点：

1. 数据供给强化：中国数据产量快速增长，规模优势显著。同时，数据供给质量逐步提升，重点领域成为发力点。公共数据资源潜力巨大，其开发利用成为推动数据要素市场发展的突破口。

2. 数据应用拓展：数据应用场景逐步拓展，从单一应用向复用迈进。少数领域数据应用已初具规模，并显现出三种典型方式。更多领域亟需数据与业务深度融合，以赋能实体经济发展。

3. 数据管理体系初步成型：国家数据局及地方数据管理机构迅速组建，提出重点工作方向。行业部委协同推进数据事业发展，形成体制机制层面的支撑。

4. 数据产业实践活跃：企业数据入表初步落地，市场关注度高涨。场内数据交易模式持续探索，互联互通成为趋势。数据要素主体加快培育，生态建设稳步推进。

此外，白皮书还指出，中国公共数据规模庞大，具有巨大价值。通过制度设计大力推进公共数据资源的开发利用，有助于释放数据要素价值。例如，国家科技基础条件平台中心运营的中国科技资源共享网已汇集大量数据资源，助力自然科学研究水平提升，并支持企业对科学数据的再开发再利用。

展望未来，数据要素市场建设仍需突破机制挑战，持续投入。同时，政策激励加大、产业环境优化将为数据事业注入新动力。各级数据管理机构将继续发挥引领作用，推动数据要素市场健康发展。

总之，《数据要素白皮书（2024年）》全面梳理了中国数据要素的发展现状与趋势，为政府、企业和研究机构提供了有价值的参考。

该文档上半部分主要探讨了数据要素相关内容，包括世界主要经济体的数据发展情况、我国数据供给与应用现状、数据管理体系的构建以及数据产业实践的进展，同时指出了当前面临的问题与挑战，并对未来发展进行了展望。

一、世界主要经济体的数据发展概况... 7

1. 治理方面... 7

2. 实践方面... 8

3. 平衡发展与安全问题... 8

二、我国数据供给与应用情况... 8

1. 数据产量与质量... 8

2. 公共数据开发利用... 8

3. 数据应用场景拓展与复用... 9

三、我国数据管理体系构建... 9

四、数据要素产业实践进展... 9

1. 企业数据入表情况... 9

2. 场内数据交易现状... 10

3. 数据要素主体培育情况... 10

五、数据要素市场发展趋势与展望... 10

1. 突破机制挑战需持续努力... 10

2. 政策激励与环境优化注入新动力... 10

世界主要经济体的数据发展概况

1. 治理方面

- 欧盟：推动数据共享与法律兼容，通过一系列法律法规完善数据治理框架，如《数据法案》促进数据重复利用，营造公平开放市场环境；欧盟各数据监管机构协同发挥作用，形成完备监管格局，确保数据监管措施有效落地。

- 美国：治理体系着力满足市场需求，对内鼓励数据开放共享，如政府数据开放网站为企业提供数据资源，同时注重防止数据垄断，通过监管大型平台保障市场自由竞争和创新。

2. 实践方面

- 美国：数据应用能力领先，企业数据积累丰富、资金运作模式多样，数据流通与应用动力充足，如Scale AI公司利用新技术满足客户数据需求，ChatGPT等应用推动数据应用能力跃升；数据流通方式多元化，数据经纪商促进数据流动，技术厂商提供平台化服务助力数据产品流通，如DataBroker Dao、Snowflake和甲骨文公司等企业的实践。

- 英国：以金融行业数据流通为先导，“开放银行”路线基本成型，通过政策举措打破银行业垄断，促进金融数据共享流通，未来还计划扩展到其他行业。

- 欧盟：公共数据再开发再利用初显成效，通过相关指令明确公共数据使用规则，成立许可局处理数据访问请求，建立公共数据开放平台促进数据共享。

3. 平衡发展与安全问题

- 世界主要经济体大多制定严格数据安全隐私规范，如我国、印度、巴西等国。

- 美国数据领域发展环境宽松但存在安全隐忧，隐私泄露频发，且在国际竞争中开始重视数据领域国家安全，出台相关行政令限制特定数据传输。

- 数据领域发展与安全平衡是全球性问题，我国在数据管理体制机制、供给与应用、产业生态培育等方面需持续探索。

我国数据供给与应用情况

1. 数据产量与质量

- 我国数据生产总量大，但高质量供给不足，产存转化率低，公共数据开放平台存在质量问题，需强化高质量数据社会化供给，避免形成新壁垒。

- 我国数据基础需夯实，企业数字化转型有发展空间，数据加工治理水平待提升，数据分布不均，大规模数据供给存在顾虑，可从重点行业领域突破，如人工智能大模型训练数据供给量增长。

2. 公共数据开发利用

- 政务数据共享强化，提升政务服务质量和效率，促进经济社会发展。

- 公共数据开放范围扩大，部分行业推进高质量数据开放，如科学数据开放助力科研和企业发展。

- 公共数据授权运营规则细化，推进模式多元化，各地出台政策文件，建立配套保障体系，部分国家行业主管部门和地方启动相关模式，保障公平性和普惠性。

3. 数据应用场景拓展与复用

- 我国数据应用场景加速拓展，“数据要素×”计划推动各行业积极响应，但数据复用潜能有待释放，部分数据被封闭在系统中，企业应加强数据复用研究。

- 少数领域数据应用已初成规模，形成准确匹配、关联预测、重构生成三种典型微观作用方式，在营销、风控、公共管理与服务等领域有效发挥作用，但市场缺乏专业数据应用服务商。

- 更多领域需推动数据与业务融合，赋能实体经济发展，如工业研发、农业生产、新能源发电、碳减排、文化传播、自动驾驶、汽车制造、零售等领域，但目前数据应用可持续性和全链条价值释放主体不足。

我国数据管理体系构建

1. 各级数据管理机构组建

- 国家数据局成立，负责统筹数据相关工作，出台多项政策文件，坚持市场化配置改革主线，统筹数字中国建设，未来需理顺与地方数据管理机构权责

文档下半部分聚焦我国数据要素产业实践，涵盖企业数据入表、场内数据交易、数据要素主体培育等热点方向，深入剖析各方向现状、问题与探索方向，同时对数据要素市场未来发展趋势进行展望，包括突破机制挑战、政策激励与环境优化等方面，为数据要素产业发展提供全面参考。

数据要素产业实践进展

1. 企业数据入表情况

- 入表成为企业关注热点：企业将数据纳入财务报表，以实现数据价值“显性化”和“变现”，相关政策推动了企业数据资源入表和资产化探索热潮。

- 上市公司入表特点：一季度报和半年报显示，入表企业行业分散、金额占比少，信息传输等行业为主力，三大运营商入表金额居前，多数公司入表金额占总资产比例不高，入表科目多样。

- 城投公司入表情况：各地城投公司多有入表“首单”案例，入表准备工作涉及多机构评估，入表数据多为公共事业运营数据，交通领域案例较多，部分案例未明确入表科目。

- 创新模式实践与问题：增信质押贷款等创新模式已有落地，但数据资源入表和资产化缺乏成熟路径，存在数据交易市场不成熟、资产质押缺乏统一平台、投入侧重影响数据复用等问题。

2. 场内数据交易现状

- 交易场所建设与专区化：各地数据交易所在政策支持下积极建设，全国多省组建交易场所，交易模式各具特色，专区化建设普遍，参照行业分类并结合本地优势产业设置数据专区。

- 供需匹配问题：场内交易起步晚，市场体系和商业模式不健全，供需匹配存在结构性问题，挂牌数据产品流通性不足，高价值数据供给短缺。

- 参与数据资产化：伴随企业数据资产化热潮，各交易场所成为资产化活动重要载体，如北京、上海等地交易机构开展相关业务。

- 互认互通需求：各交易场所工作存在碎片化、孤岛化倾向，交易规则和标准不统一，主体和产品重复上架，互认互通势在必行，已有多家机构联合发布倡议。

3. 数据要素主体培育情况

- 央地关注与政策推动：央地两级重视数据要素市场主体培育，“数据二十条”等政策多次提出相关要求，多地开展数据要素型企业评估、申报和培育认定工作。

- 明确业务边界的重要性：数据要素市场主体培育重点关注数据要素型企业和数据商，但目前两类主体定义和表述不统一，影响企业定位和发展目标，需统一概念、规范核心能力，提升市场效率和繁荣度。

数据要素市场发展趋势与展望

1. 突破机制挑战需持续努力

- 当前发展仍处早期阶段：我国数据事业在数据供给、应用、管理体系和产业实践等方面存在诸多问题，如数字化转型基础不牢、数据复用不足、管理机构协作不顺、产业实践面临认知和效果问题等。

- 机制障碍与关键问题：数据要素市场面临数据流动与权益保护、制度适配与协同发展等机制障碍，如数据汇聚与权益保护的矛盾、制度与既有及新治理规则的衔接问题，需设计合理制度机制，持续深化探索，各类主体应结合实际稳妥发展。

2. 政策激励与环境优化注入新动力

- 制度细化与政策激励强化：未来数据基础制度将细化，政策激励更显著，国家和地方将发布制度文件，消除不确定性，引导资源集聚，促进创新突破，深化社会对数据价值的认识，推动商业模式和产业升级。

- 产业环境优化与内生动力增强：随着改革推进和营商环境优化，数据要素市场将成型，经营主体顾虑将减少，产业发展动力将从热点跟踪转向内生驱动，需丰富数据供给、提高应用创新能力和扩大市场需求，数据管理和应用服务商将发挥重要作用，多元主体协同促进数字经济与实体经济融合。

- 人工智能的重要作用：人工智能是激活数据要素价值的重要引擎，其发展依赖高质量数据，同时推动数据深层价值挖掘，催生下一代数据治理和标注技术，提升数据质量和安全，提高人工智能应用效率，促进数据与各行业深度融合，成为经济社会发展强大动力。