一、数据资源开发利用进入了全面提速的新阶段
当前，数据资源的开发利用已经进入了全面提速的新阶段，这一进程主要体现在以下四个核心方面。
图1：数据资源开发利用进入了全面提速的新阶段
在数据基础制度建设方面。以国家“数据二十条”为代表的数据产权、流通交易、收益分配、安全治理制度不断健全，初步形成我国数据基础制度的“四梁八柱”。
在数据基础设施建设方面。我国在“一体化算力网+数据空间”的发展方面取得了显著成果。其中算力规模持续扩大，截至2023年底，我国提供算力服务的在用机架数达到810万标准机架，居全球第二位。国家层面更是高度重视数据空间的发展，国家数据局也正在研究推动数据空间试点，以数据为牵引推动若干类数据空间建设，围绕共性标准研制、核心技术攻关、数据基础设施建设、安全和规范管理等工作，打造数据空间可信可管、互联互通、价值共创的核心能力，加强国际交流合作，为构建全国一体化数据市场提供有力支撑。
在数据流通交易方面。多层次流通交易市场体系不仅涵盖了数据、商品、服务等多个领域，还通过不同的交易层级和模式，满足了各类市场参与者的多样化需求。目前，我国数据要素交易市场成立交易所达到80多家。
在数据应用场景构建方面。国家数据局等部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，发布首批20个“数据要素×”典型案例，挖掘并推广一批典型应用场景。这些案例覆盖了工业制造、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、绿色低碳等多个行业和领域，充分展示了数据要素在推动产业升级、提升治理效能、促进经济高质量发展等方面的巨大潜力。
二、数据流通交易市场还不成熟
图2：数据流通交易市场还不成熟
从数据要素市场规模来看，2023年中国数字经济核心产业增加值为12万亿，2023年中国数据生产总量为32.85ZB，按照研究机构给出的数据，2023年中国数据交易额只有0.12万亿。
可以看到，数字经济与数据资源规模很大大，但是数据交易和数据产品化严重不足。这是一个非常重要的问题，从物理数据化这个角度来看，我们有很大的数字化产值，但从数据业务化这个角度来看，数据流通交易规模还非常小。所以，数据要素市场并不成熟，处于雏形阶段，刚刚启动起来。
导致数据要素市场不成熟的原因是什么？我们从数据要素供给、流通、使用三个角度去分析。
图3：数据资源开发利用仍面临三大瓶颈
1.从数据要素供给角度看。一是数据供给违法风险高。数据中蕴含着个人隐私、商业秘密、国家安全。二是数据更多被平台公司、运营商、政府等持有控制，数据资源释放动力不足。三是数据资源固定成本高，边际成本低，供方”一本万利”，不愿流出原始数据。四是数据产品商业模式不成熟，数据公司不盈利，难以规模化供应产品。五是数据外部性强，用户更愿意接受免费数据和信息。
2.从数据要素流通角度看。一是数据产权确认复杂以及转移负责。二是数据流通合规风险高。三是数据交易机会成本高，一旦流通，买方可以低成本复制无数份。 四是数据流通生态不完整。交易撮合服务商少。五是可信流通技术支撑不足。
所以目前面临的问题就是“供不出、流不动、用不好”，从而产生了我们刚才讲的那个数据要素市场的巨大数字悬殊。
三、数据资源开发利用的关键路径
1.数据基础制度建设：保护合法权益，优化资源配置
图4：数据基础制度建设
图5：数据资源开发利用的五个阶段
数据要素的开发利用是一个分阶段、循序渐进的过程，每个阶段都有其独特特征与要求。此过程遵循特定路径与策略，可划分为五个有序且相互关联的阶段。
第一个阶段是数据资源化。此阶段的核心是实现数据的积累与资源化，前提是实现数字化。通过企业和政府的数字化转型与建设，实现数据资源的汇聚与形成。
第二个阶段是数据要素化。在数据资源持续规模化投入生产的前提下，此阶段主要进行数据加工和治理，构建高质量数据集或数据API，并形成数据集市场。
第三个阶段是数据产品化。此阶段是将数据要素投入生产，转化为数据产品和服务，也就是信息、知识和智能。数据产品化的前提是加工治理后的数据要素具有使用价值，能转化为商品。这个阶段主要工作包括数据产品和服务、数据产品平台和数据服务平台的建设，以及数据产品市场的培育。至此，数据要素的开发利用已形成闭环，能够实现数据经济和社会价值。
第四个阶段是数据资产化。也是财政部提到的数据资产管理。数据资产化的前提是数据产品或数据资源能够被持有人合法控制，且具有持续收益。这个阶段主要工作包括数据资产登记、入表、评估、开发和全面管理等工作。
第五个阶段是数据资本化。在数据资产可入表的前提下，此阶段是利用数据资产进行融资、构建数据银行、实现数据质押和数据资产证券化等操作，使数据资产为经济活动提供融资支持。融得的资金将进一步反馈并促进数据资源化、要素化、产品化和资产化的持续发展，形成一个完整的大闭环。
数据产品用于各种应用场景，有三个方面价值：
一是发挥数据要素协同优化作用。关键在于将数据要素转化为具有使用价值的商品，以供用户和消费者购买与使用。数据的基本价值在于，它能在充满不确定性的世界中提供信息与知识，通过数据还原信息本质，洞察事实，预测未来，并指导生产活动。数据要素展现出显著的乘数效应，推动其与劳动力、土地、技术、资本等其他生产要素的有效协同。数据蕴含着丰富信息，能够引领技术流、人才流、物资流等融通，实现生产要素的创新性配置，促进产业链、供应链的高效协同，从而突破生产要素限制，提升全要素生产效率，这体现了数据的重要价值。例如，在企业从销售订单到生产、成品入库再到送达客户的全过程中，由于信息的透明掌握，效率得到显著提升。用户下单后，订单信息即时反馈至生产线，生产线能够灵活调整配置，快速响应。同时，物流供应链也能第一时间掌握销售渠道信息，及时满足用户需求。此过程有效解决了信息不对称和协同优化问题，充分展现了数据要素的重要价值。
二是数据要素复用的增效。企业用户数据画像在电商、网贷、新媒体直播、智能助手等多领域应用，促进数据多场景应用，多主体复用，培育基于数据要素的新产品和新服务，实现知识扩散、价值倍增，开辟经济增长新空间。
三是数据要素融合创新。多学科数据融合可以推动科技创新，例如在新材料研发，在生物制药研发方面，多学科之间的数据，能够有效模拟、仿真，实现数字化的深度研发。再比如说交通、环保、气象等多领域数据融合，为数字物流、数字旅游等业态创新提供了新应用场景，从而实现数据在不同领域中1+1>2的效果，从而以数据规模扩张和数据类型丰富，促进生产工具创新升级，催生新产生、新模式，培育经济发展的新动能。
所以，在各个领域，数据产品均有所体现。在数据产品化的进程中，关键在于深入不同行业场景，与各行各业携手共同开发新产品，而非直接跨越至数据资产入表的阶段。首要任务是发掘数据产品的应用价值，因为价值的实现将自然带来持续的收益，进而产生订单和财务单据，最终促成数据入表。这是一个循序渐进的过程，无法一步跨越。当前，部分企业过于急躁，忽视了数据应用场景的重要性，而过分强调数据资产化，这种做法跨越了数据应用场景阶段，难以产生实际价值。数据产品化是不可或缺的关键步骤，对于实现资源化和要素化目标至关重要。国家数据局已认识到这一问题，并发布了关于数据要素“X”的行动计划，以及公共数据资源开发利用的文件，旨在推动数据资源在政府、企业和行业领域的应用。首要任务是将数据资源转化为数据资源业务化，实现数据要素的乘数效应，创造巨大的应用价值，进而推动数据资产化的进一步发展。
5.数据产业培育壮大：围绕“采存算管用”分类布局
图8：数据产业生态图谱
数据产业是经营数据产品的业态。核心是数据产品的APP服务层，他们整合上游的数据生产商、数据治理商，整合下游的数据流通商、数据服务商和数据应用商，从而形成数据产业的整体生态体系。
6.数据基础设施：高效安全可信的数据流通保障
图9：数据基础设施
数据基础设施作为支撑数据流通的核心，致力于实现数据的高效、安全与可信流通。它通过优化数据传输、存储和处理流程来提升数据处理速度，同时采用先进的安全技术和措施确保数据安全无虞，并遵循严格的数据治理规范及建立透明的数据使用机制，以增强用户信任，从而为数据的价值最大化提供坚实保障，推动数据产业的健康发展。
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