中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告(2021~2022)中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告(2021~2022)版權(quán)聲明本報告版權(quán)屬國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院、蘇州工業(yè)園區(qū)管理委員會、上海數(shù)據(jù)交易所所有，并受法律保護(hù)。轉(zhuǎn)載、編撰或其他方式使用本報告文字或觀點(diǎn)，應(yīng)注明來源《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告 I報告編寫組主編單位：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心北京大學(xué)光華管理學(xué)院蘇州工業(yè)園區(qū)管理委員會上海數(shù)據(jù)交易所參編單位：賽昇數(shù)智科技(蘇州)有限公司中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司北京國際大數(shù)據(jù)交易所翼健(上海)信息科技有限公司深圳市洞見智慧科技有限公司北京瑞萊智慧科技有限公司杭州锘崴信息科技有限公司北京柏睿數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司上海市社會信用促進(jìn)中心上海仲裁委員會北京市盈科(深圳)律師事務(wù)所普華永道會計師事務(wù)所德勤企業(yè)咨詢(上海)有限公司中航工業(yè)產(chǎn)融控股股份有限公司中汽創(chuàng)智科技有限公司北京金堤科技有限公司愛奇清科(北京)信息科技有限公司深圳神策數(shù)據(jù)科技有限公司北京卓訊科信技術(shù)有限公司指導(dǎo)委員會：何小龍周黎安倪乾潘瑜參編人員：劉巍楊玫仲為國張飛揚(yáng)楊小波陳永財湯奇峰黃麗華劉碩楊柳孫璐王淼朱迪孫浩騏楊旭妍商溥雯何智文涂海銀夏琦陳勇吏鄭傳峰王永超周易江黃云霞I前言數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，其乘數(shù)效應(yīng)的發(fā)揮離不開數(shù)據(jù)要素保有量的豐富程度、數(shù)據(jù)要素質(zhì)量的精準(zhǔn)度、數(shù)據(jù)要素市場的發(fā)展成熟度以及數(shù)據(jù)要素應(yīng)用路徑的清晰度。在國家促進(jìn)要素市場化配置系列政策指導(dǎo)下，各地方政府及有關(guān)單位積極探索數(shù)據(jù)要素市場化配置改革，推進(jìn)數(shù)據(jù)要素價值體系建立、數(shù)據(jù)要素市場規(guī)則構(gòu)建等工作，在體制機(jī)制創(chuàng)新、關(guān)鍵技術(shù)突破、市場主體培育、產(chǎn)業(yè)生態(tài)集聚等方面取得了初步成效。本報告圍繞數(shù)據(jù)要素市場培育過程中，政府主管部門及數(shù)據(jù)要素流通涉及主體各方面臨的難點(diǎn)及問題，梳理了數(shù)據(jù)要素相關(guān)類別及其采集、存儲、加工、流通、分析等環(huán)節(jié)的相關(guān)特性，從宏觀經(jīng)濟(jì)增長、行業(yè)發(fā)展、企業(yè)績效三個層面估算了數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度；基于數(shù)據(jù)要素市場化過程各相關(guān)主體交易及流通模式總結(jié)，建立了中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)模型，定量分析了各地區(qū)數(shù)據(jù)要素市場化發(fā)展程度；圍繞數(shù)據(jù)要素流通體系的流通交易模式、服務(wù)創(chuàng)新模式、生態(tài)匯聚模式進(jìn)行了總結(jié)梳理，并介紹了相關(guān)典型案例；最后，針對我國當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀，提出未來數(shù)據(jù)要素市場的發(fā)展趨勢和展望。在本報告撰寫過程中，國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心和北京大學(xué)光華管理學(xué)院通過專家訪談、企業(yè)調(diào)研、案頭研究等方式開展數(shù)據(jù)要素市場相關(guān)研究，并對報告界定的相關(guān)指數(shù)進(jìn)行了測算和分析，上海數(shù)據(jù)交易所針對收集的典型案例，對數(shù)據(jù)要素服務(wù)創(chuàng)新模式進(jìn)行了分類、分析和整理。報告撰寫過程還得到了蘇州工業(yè)園區(qū)管理委員會、國內(nèi)部分大數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)等的大力支持，在此表示由衷的感謝！由于編者水平有限，本報告難免存在疏漏與不足，懇請各界同仁閱后批評指正，加強(qiáng)合作交流。報告編寫組二〇二二年十一月I框架 1(一)數(shù)據(jù)要素特征分析 1 據(jù)要素面臨挑戰(zhàn) 3(二)數(shù)據(jù)要素市場化與經(jīng)濟(jì)增長 41.數(shù)據(jù)要素促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長路徑 4場化本質(zhì) 4素市場發(fā)展現(xiàn)狀 7(一)發(fā)展概況 7(二)政務(wù)數(shù)據(jù)要素市場 9(三)工業(yè)數(shù)據(jù)要素市場 10(四)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)要素市場 12(五)醫(yī)療數(shù)據(jù)要素市場 14(六)金融數(shù)據(jù)要素市場 16(七)科學(xué)數(shù)據(jù)要素市場 17貢獻(xiàn)度 18(一)數(shù)據(jù)要素宏觀經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)程度 18(二)數(shù)據(jù)要素行業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)程度 23(三)數(shù)據(jù)要素企業(yè)績效貢獻(xiàn)程度 261.數(shù)據(jù)要素對企業(yè)經(jīng)營過程的貢獻(xiàn) 272.數(shù)據(jù)要素對企業(yè)經(jīng)營績效的貢獻(xiàn) 29 (一)數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)構(gòu)建 33(二)數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)得分 36(三)數(shù)據(jù)要素市場化細(xì)分指標(biāo)比較 371.數(shù)據(jù)要素市場企業(yè)主體比較 382.數(shù)據(jù)要素市場投資主體比較 393.數(shù)據(jù)要素市場投資類型比較 42發(fā)展模式 48(一)數(shù)據(jù)要素流通交易模式 481.數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)交易模式 482.產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)上下游交易模式 52(二)數(shù)據(jù)要素服務(wù)創(chuàng)新模式 54 2.數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估 563.數(shù)據(jù)交易撮合 574.數(shù)據(jù)交付服務(wù) 58數(shù)據(jù)爭議仲裁 63.知識產(chǎn)權(quán)服務(wù) 647.數(shù)據(jù)金融服務(wù) 65據(jù)安全服務(wù) 66(三)數(shù)據(jù)要素生態(tài)匯聚模式 67展趨勢 70(一)技術(shù)和管理雙輪驅(qū)動，數(shù)據(jù)交易流通環(huán)節(jié)更安全有序.70(二)多源多領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)要素應(yīng)用范圍將逐步拓展.71(三)交易模式創(chuàng)新規(guī)范化，數(shù)據(jù)要素市場化配置進(jìn)程加速.73(四)各類型主體協(xié)同發(fā)力，數(shù)據(jù)要素市場生態(tài)將日漸完善74場化與經(jīng)濟(jì)增長理論關(guān)系圖 7圖22022年中國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模(單位：億元) 8 圖6企業(yè)層數(shù)據(jù)要素價值創(chuàng)造分析框架 27 圖8數(shù)據(jù)要素項目建設(shè)目標(biāo)和數(shù)據(jù)來源(%) 29圖9數(shù)據(jù)要素經(jīng)濟(jì)效益ROA比較(2020-2021) 30圖10數(shù)字化投入占營收支出比重 32 圖12數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)構(gòu)建框架 35圖13數(shù)據(jù)要素相關(guān)企業(yè)全國分布情況 38圖14數(shù)據(jù)要素市場投資事件與金額情況 40圖15數(shù)據(jù)要素市場投資事件地區(qū)分布 40圖16數(shù)據(jù)要素市場投資金額地區(qū)分布 41圖17數(shù)據(jù)要素市場投資機(jī)構(gòu)出手次數(shù)分布 41圖18數(shù)據(jù)要素市場投資輪次分布 42圖19數(shù)據(jù)要素直接應(yīng)用投資情況 43圖20數(shù)據(jù)要素直接應(yīng)用區(qū)域投資情況 43圖21數(shù)據(jù)要素直接應(yīng)用領(lǐng)域投資細(xì)分賽道情況 44圖22數(shù)據(jù)要素直接應(yīng)用領(lǐng)域投資事件情況 44素直接應(yīng)用領(lǐng)域投資金額賽道分布情況 45圖24數(shù)據(jù)要素賦能應(yīng)用領(lǐng)域投資情況 46圖25數(shù)據(jù)要素賦能應(yīng)用領(lǐng)域區(qū)域投資情況 46圖26數(shù)據(jù)要素賦能應(yīng)用領(lǐng)域細(xì)分領(lǐng)域投資情況 47素賦能應(yīng)用領(lǐng)域細(xì)分領(lǐng)域賽道分布情況 47賽道分布情況 48 9 圖36國家工信安全中心基于數(shù)據(jù)解析體系的數(shù)據(jù)要素流通一體化 V表目錄表1各行業(yè)數(shù)據(jù)要素化投入的產(chǎn)出彈性估算(2021年) 25表2數(shù)字化轉(zhuǎn)型對上市公司企業(yè)行業(yè)層面回報的影響 31表3中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)指標(biāo)體系 35 表5數(shù)據(jù)要素相關(guān)企業(yè)數(shù)量(2010-2021) 391一、數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展理論框架(一)數(shù)據(jù)要素特征分析1.數(shù)據(jù)要素核心觀點(diǎn)2020年4月，中共中央、國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》中正式把數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素單獨(dú)列出，并提出了促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場化配置的改革方向。后面，又陸續(xù)在《國務(wù)院辦公廳關(guān)于印發(fā)要素市場化配置綜合改革試點(diǎn)總體方案的通知》《中共中央國務(wù)院關(guān)于加快建設(shè)全國統(tǒng)一大市場的意見》《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》《國務(wù)院辦公廳關(guān)于印發(fā)全國一體化政務(wù)大數(shù)據(jù)體系建設(shè)指南的通知》等政策文件以及中央深改委第二十六次會議上，進(jìn)一步提出要促進(jìn)數(shù)據(jù)要素資源在更大范圍內(nèi)暢通流動，加快構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度體系，推動我國數(shù)據(jù)要素市場健康有序發(fā)展，加快構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)。在國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心(簡稱“國家工信安全中心”)2021年發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告(2020~2021)》中，已就數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)要素、數(shù)據(jù)要素市場化等相關(guān)概念進(jìn)行了界定1，并指出數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素之一，具有勞動對象和生產(chǎn)工具雙重屬性，作為勞動對象，通過采集、加工、存儲、流通、分析等環(huán)節(jié)，具備了價值和使用價值；其次，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)工具，通過融合應(yīng)用能夠提升生產(chǎn)效能，促進(jìn)生產(chǎn)力發(fā)展。隨著市場發(fā)展和課題研究的深入推進(jìn)，我們將在報告中就數(shù)據(jù)要素的主要1在2021年發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告(2020-2021)》中認(rèn)為，數(shù)據(jù)資源權(quán)屬清晰之后即為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)實際參與社會生產(chǎn)經(jīng)營活動之后即為數(shù)據(jù)要素。2特點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)，為后續(xù)更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)要素定量分析奠定基總體來看，數(shù)據(jù)要素有別于其他生產(chǎn)要素的特點(diǎn)主要有以下幾個方面：第一，虛擬使能。數(shù)據(jù)要素的本質(zhì)是把物理空間的物質(zhì)通過“0-1”編碼形式呈現(xiàn)在虛擬空間，跨越時空限制，從而實現(xiàn)數(shù)字孿生后的數(shù)據(jù)虛擬化生產(chǎn)。通過引導(dǎo)各類主體強(qiáng)化數(shù)據(jù)驅(qū)動的生產(chǎn)要素配置能力，可以實現(xiàn)要素數(shù)據(jù)化，促進(jìn)勞動力、資金、技術(shù)等要素在產(chǎn)業(yè)間、行業(yè)間、區(qū)域間的合理配置，提升全要素生產(chǎn)率，這是數(shù)據(jù)要素區(qū)別于其他生產(chǎn)要素的關(guān)鍵。第二，無限收斂。數(shù)據(jù)要素具有可重新編程性和數(shù)據(jù)均質(zhì)性，這使得普及的數(shù)字技術(shù)能夠?qū)⒁酝姆稚⑿枨蟆⒂脩趔w驗及生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)等突破空間限制而收斂到集中的數(shù)字終端，智能終端技術(shù)又進(jìn)一步使得單個智能終端足以匯聚以往需要成百上千的機(jī)器、設(shè)備或產(chǎn)品才能完成的工作。與此相比，土地和勞動力既不能循環(huán)無限使用，也無法突破物理空間而收斂于最優(yōu)資源配置。第三，智能即時性。算力和算法的發(fā)展是保證數(shù)據(jù)要素實現(xiàn)智能即時、產(chǎn)生規(guī)模報酬遞增效應(yīng)的重要基礎(chǔ)。低成本的算力和高智能的算法可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)要素的即時處理、分析和反饋，進(jìn)而動態(tài)響應(yīng)智能決策、敏捷生產(chǎn)、以及多樣化。第四，泛在賦能性。隨著各行業(yè)各領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程3的不斷加快，數(shù)據(jù)要素滲透到生產(chǎn)生活的各個環(huán)節(jié)，打通生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)各環(huán)節(jié)，驅(qū)動管理機(jī)制、組織形態(tài)、生產(chǎn)方式、商業(yè)模式的深刻變革，為產(chǎn)業(yè)提質(zhì)降本增效、政府治理體系和治理能力現(xiàn)代化廣泛賦能。2.數(shù)據(jù)要素面臨挑戰(zhàn)基于以上特點(diǎn)，使得數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素具備一定的優(yōu)越性的同時，還可能帶來一定的挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)要素是一種準(zhǔn)公共品，具有非競爭性和部分排他性。數(shù)據(jù)要素可以無成本地復(fù)制，因此一個使用者對數(shù)據(jù)要素的使用并不減少數(shù)據(jù)要素對其他使用者的供給。同一組數(shù)據(jù)可以同時被多個企業(yè)或個人使用，額外的使用者不會減少其他現(xiàn)存數(shù)據(jù)使用者的效用。但是，數(shù)據(jù)要素又存在副本無差異性，雖然使用效用可能不受影響，但是其交易價值大概率下降。同時，數(shù)據(jù)要素形成需要投入較高的固定成本，并和產(chǎn)權(quán)天然相聯(lián)系，由此導(dǎo)致具有排他性，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的規(guī)模報酬遞增效果。其次，數(shù)據(jù)要素發(fā)揮作用需要達(dá)到一定的規(guī)模經(jīng)濟(jì)性和范圍經(jīng)濟(jì)性。數(shù)據(jù)要素效率提升往往建立在具有整體層面的大數(shù)據(jù)之上，從而能夠?qū)崿F(xiàn)尋找全局最優(yōu)解決方案，這就需要積攢盡可能多的數(shù)據(jù)，充分把握供給和需求端的數(shù)據(jù)，甚至形成一種獨(dú)占性和負(fù)外部性。再次，數(shù)據(jù)要素具有一定隱私負(fù)外部性。不同數(shù)據(jù)集的信息普遍存在相關(guān)性，一個企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)可能暴露其產(chǎn)業(yè)鏈上諸多合作者的商業(yè)機(jī)密甚至核心技術(shù)，一個消費(fèi)者的個4人數(shù)據(jù)可能透露和該消費(fèi)者有關(guān)聯(lián)的其他消費(fèi)者的信息。這種負(fù)外部性侵蝕企業(yè)競爭優(yōu)勢，并對個人形成一定的危險，從而削弱數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素所能帶來的生產(chǎn)力。(二)數(shù)據(jù)要素市場化與經(jīng)濟(jì)增長1.數(shù)據(jù)要素促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長路徑虛擬使能、無限收斂和智能即時性等技術(shù)特點(diǎn)，使得數(shù)據(jù)要素在算法驅(qū)動下成為一種通用生產(chǎn)要素，一方面形成數(shù)據(jù)要素的過程需要其他生產(chǎn)要素的投入，例如，為實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、處理、加工、分析和交易，經(jīng)濟(jì)主體需要投入巨大的固定成本來購買設(shè)備、開發(fā)軟件、建立基礎(chǔ)設(shè)施，這一資源投入的過程本身能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；數(shù)據(jù)要素還可以直接參與生產(chǎn)、交換和分配過程，不斷迭代，催生新的生產(chǎn)方式甚至創(chuàng)造新的需求促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。另一方面，數(shù)據(jù)要素可以賦能其他要素，優(yōu)化供給進(jìn)一步促進(jìn)增長。例如，數(shù)據(jù)要素與勞動力相結(jié)合能提高勞動技能與綜合素質(zhì)、提高勞動生產(chǎn)率；數(shù)據(jù)要素與技術(shù)相結(jié)合能推動科技發(fā)展，加速科技與產(chǎn)業(yè)融合；數(shù)據(jù)要素與資本要素相結(jié)合能夠減少不確定性沖擊，提高風(fēng)險控制的精準(zhǔn)度與效率，進(jìn)一步拓展金融等服務(wù)的廣度和深度。2.數(shù)據(jù)要素市場化本質(zhì)數(shù)據(jù)要素的準(zhǔn)公共品(部分排他性和非競爭性)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)性及范圍經(jīng)濟(jì)性等經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，使得數(shù)據(jù)要素會產(chǎn)生很強(qiáng)的外部性。這些外部性可能會使數(shù)據(jù)要素?fù)碛姓呷狈ιa(chǎn)和交易數(shù)據(jù)的動力，進(jìn)而使得數(shù)據(jù)要素不能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。為5此，需要建立一系列基礎(chǔ)設(shè)施和政策措施促進(jìn)數(shù)據(jù)要素供給方和需求方開展更多價值創(chuàng)造和交換，這一過程就是數(shù)據(jù)要素市場化。具體來說，數(shù)據(jù)要素市場化的本質(zhì)是數(shù)據(jù)要素商業(yè)化，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素從產(chǎn)品到商品的轉(zhuǎn)化，這一過程需要根據(jù)市場運(yùn)行的基本要素特征，加大數(shù)據(jù)要素的生產(chǎn)力度、擴(kuò)大數(shù)據(jù)要素的應(yīng)用范圍、提高數(shù)據(jù)要素的交易成功率，激活數(shù)據(jù)要素微觀主體擴(kuò)大和生產(chǎn)數(shù)據(jù)要素的積極性，將數(shù)據(jù)要素的經(jīng)營與管理完全嵌入到全流程生產(chǎn)經(jīng)營活動當(dāng)中，通過數(shù)據(jù)要素優(yōu)化供給、創(chuàng)造需求。(三)報告研究理論框架數(shù)據(jù)要素市場化的核心目標(biāo)就是加強(qiáng)數(shù)據(jù)要素的正向外部性、抑制其負(fù)向外部性，不斷實現(xiàn)數(shù)據(jù)增值、放大其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。實現(xiàn)此目標(biāo)需要以下幾點(diǎn)保障。第一，對數(shù)據(jù)要素實施分類管理。不同類型的數(shù)據(jù)，其正向和負(fù)向外部性不同，因此討論數(shù)據(jù)首先需要區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型。按照數(shù)據(jù)的產(chǎn)生主體(輸出主體)不同，將其劃分為個人數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)三類。個人數(shù)據(jù)，是指以電子或者其他方式記錄的與已識別或者可識別的自然人有關(guān)的各種信息；公共數(shù)據(jù)，是指公共管理和服務(wù)機(jī)構(gòu)為履行法定職責(zé)、提供公共服務(wù)收集、產(chǎn)生的，以電子或者其他方式對具有公共使用價值的信息的記錄，包括政務(wù)數(shù)據(jù)和公共服務(wù)數(shù)據(jù)兩大類；企業(yè)數(shù)據(jù)，是指企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營活動中創(chuàng)造或產(chǎn)生的以電子或者其他方式記錄的信息。6第二，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)資源權(quán)屬清晰之后即為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)實際參與社會生產(chǎn)經(jīng)營活動之后即為數(shù)據(jù)要素。根據(jù)國際會計準(zhǔn)則理事會(IASB)在2018年發(fā)布的新修訂《財務(wù)報告概念框架》，能否把數(shù)據(jù)資源定義為數(shù)據(jù)資產(chǎn)關(guān)鍵取決于是否清晰地定義控制的主體，是否明確主體控制的權(quán)利，以及是否判斷數(shù)據(jù)資源產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)利益的潛力。本報告基于數(shù)據(jù)資源演進(jìn)路徑，從宏觀經(jīng)濟(jì)增長、行業(yè)發(fā)展、企業(yè)績效三個層面估算了數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度。第三，明確數(shù)據(jù)要素市場化的產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈和相應(yīng)主體的職能。在《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告(2020-2021)》的基礎(chǔ)上，本年度報告繼續(xù)聚焦數(shù)據(jù)要素市場的產(chǎn)業(yè)鏈，將其流程歸為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)分析、生態(tài)保障等環(huán)節(jié)，在此過程中，需要依靠政府、數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)中介商、數(shù)據(jù)服務(wù)商、消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等平臺型數(shù)據(jù)供應(yīng)方及需求方等相關(guān)主體，共同構(gòu)建數(shù)字技術(shù)、制度環(huán)境、法律環(huán)境、以及中介服務(wù)環(huán)境等數(shù)據(jù)要素基礎(chǔ)設(shè)施。綜上所述，數(shù)據(jù)要素市場化的實現(xiàn)需要充分考慮數(shù)據(jù)要素的“技術(shù)—經(jīng)濟(jì)”特點(diǎn)，在基礎(chǔ)設(shè)施賦能下利用平臺等組織形式實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的產(chǎn)品化、權(quán)屬化、價格化及商品化，保證放大其正向作用、抑制其負(fù)向外部性，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素優(yōu)化供給、創(chuàng)造需求的功能，推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。7本報告基于對數(shù)據(jù)要素技術(shù)及經(jīng)濟(jì)特征及規(guī)律的總結(jié)，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論及市場化發(fā)展趨勢，研究提出數(shù)據(jù)要素經(jīng)濟(jì)價值貢獻(xiàn)度及數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)，核心分析框架如圖1所圖1數(shù)據(jù)要素、數(shù)據(jù)要素市場化與經(jīng)濟(jì)增長理論關(guān)系圖來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院由于不同類型的數(shù)據(jù)要素從產(chǎn)生到發(fā)生要素作用的全過程具有不同的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)要素市場化也不完全相同。因此，本年度報告將圍繞數(shù)據(jù)要素融合應(yīng)用的重點(diǎn)行業(yè)、領(lǐng)域分別闡述數(shù)據(jù)要素市場的發(fā)展程度。二、數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展現(xiàn)狀(一)發(fā)展概況關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新等多方合力作用下，我國數(shù)據(jù)要素市場不斷探索和創(chuàng)新。據(jù)國家工信安全發(fā)展研究中心測算數(shù)據(jù)，2021年8我國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模達(dá)到815億元2，預(yù)計“十四五”期間市場規(guī)模復(fù)合增速將超過25%，整體將進(jìn)入群體性突破的快速發(fā)展階段。圖22022年中國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模(單位：億元)來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，全國數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)逐步升級優(yōu)化，服務(wù)模式和服務(wù)內(nèi)容不斷創(chuàng)新，各地圍繞數(shù)據(jù)要素市場培育的路徑和模式各具特色，數(shù)據(jù)要素市場交易機(jī)構(gòu)、運(yùn)營體系、保障機(jī)制初具雛形。在技術(shù)應(yīng)用方面，隱私計算技術(shù)從“產(chǎn)學(xué)研”向行業(yè)案例落地，并與區(qū)塊鏈等技術(shù)進(jìn)一步融合，在數(shù)據(jù)確權(quán)、計量、監(jiān)管等方面實現(xiàn)了場景化應(yīng)用。在流通實踐層面，數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)較好的領(lǐng)域及行業(yè)基于先期優(yōu)勢，不斷探索流通模式和技術(shù)手段創(chuàng)新，例如，以平臺數(shù)據(jù)采集匯聚為特色的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流通利用、以行業(yè)數(shù)據(jù)流通交易平臺為載體的強(qiáng)實時、高精度、高質(zhì)量數(shù)據(jù)產(chǎn)品定制化服務(wù)、以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景為牽引開展的協(xié)同研發(fā)及供應(yīng)鏈管控等，逐2本報告有關(guān)數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模的計算，當(dāng)前僅限于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)分析、生態(tài)保障六大模塊，暫未包含數(shù)據(jù)應(yīng)用的部分，其中數(shù)據(jù)交易環(huán)節(jié)測算數(shù)值包括了場內(nèi)交易和場外交易的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。9步形成細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)要素市場差異化特征。(二)政務(wù)數(shù)據(jù)要素市場一是依托數(shù)據(jù)采集打造政務(wù)數(shù)據(jù)資源庫。當(dāng)前，覆蓋國家、省、市、縣等層級的政務(wù)數(shù)據(jù)目錄體系初步形成，數(shù)據(jù)生產(chǎn)部門按照政務(wù)數(shù)據(jù)目錄和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，通過人工或系統(tǒng)方式采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)、部門數(shù)據(jù)，各地區(qū)依托全國一體化政務(wù)服務(wù)平臺向上級數(shù)據(jù)平臺或數(shù)據(jù)中心歸集，由數(shù)據(jù)主管部門按數(shù)據(jù)屬性建立數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)庫和主題庫。二是數(shù)據(jù)存儲方式向集約化存儲深化推進(jìn)。目前，國內(nèi)31個省(直轄市、自治區(qū))政務(wù)云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)基本完成，重慶等多省市政務(wù)系統(tǒng)上云率超過90%，各省市通過搭建集中的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺，將傳統(tǒng)的政務(wù)應(yīng)用遷移到平臺，集中存儲數(shù)據(jù)，提供政務(wù)數(shù)據(jù)資源管理服務(wù)。三是多層級政務(wù)數(shù)據(jù)流通框架初步構(gòu)建。針對政務(wù)數(shù)據(jù)共享交互，我國已基本建成國家、省、市多級數(shù)據(jù)共享交換體系，截至2021年5月，國家數(shù)據(jù)共享交換平臺上線目錄超過65萬條，發(fā)布共享接口1200余個，累計提供數(shù)據(jù)查詢/核驗服務(wù)超過37億次3；針對政務(wù)數(shù)據(jù)開放，截至2021年10月，我國已有193個省級和城市的地方政府上線數(shù)據(jù)開放平臺，其中省級平臺20個，城市平臺173個4。以浙江省數(shù)據(jù)開放平臺為例，目前已開放18960個數(shù)據(jù)集(含9504個API接口)，97147項數(shù)據(jù)項，621789.54萬條數(shù)據(jù)，平臺下3引用自中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告2021》。4引用自復(fù)旦大學(xué)數(shù)字與移動治理實驗室聯(lián)合國家信息中心數(shù)字中國研究院發(fā)布的“2021年度中國開放數(shù)林指數(shù)”和《中國地方政府?dāng)?shù)據(jù)開放報告——省域》與《中國地方政府?dāng)?shù)據(jù)開放報告——城市》。載調(diào)用次數(shù)達(dá)到4148萬次。四是政務(wù)數(shù)據(jù)融合分析以服務(wù)場景為牽引不斷深入。各地區(qū)各部門依托政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺建立的政務(wù)數(shù)據(jù)倉庫，圍繞城市治理、環(huán)境保護(hù)、生態(tài)建設(shè)、交通運(yùn)輸、食品安全、金融服務(wù)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等應(yīng)用場景開展數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，為多行業(yè)和多跨場景應(yīng)用提供多樣化共享服務(wù)。同時，圍繞產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場監(jiān)管、社會救助、公共衛(wèi)生、應(yīng)急處突等領(lǐng)域，推動開展政務(wù)大數(shù)據(jù)綜合分析應(yīng)用，為政府精準(zhǔn)施策和科學(xué)指揮提供了重要支撐。五是政務(wù)數(shù)據(jù)要素市場生態(tài)保障體系加快建設(shè)。針對政務(wù)數(shù)據(jù)保障體系，目前國家以及各省市已經(jīng)針對政務(wù)數(shù)據(jù)管理和安全保障制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，旨在促進(jìn)跨部門跨層級數(shù)據(jù)匯聚和共享，加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源價值。如貴州省依托“一云一網(wǎng)一平臺”基礎(chǔ)設(shè)施，已建立較為完善的數(shù)據(jù)管理、共享開放標(biāo)準(zhǔn)體系，并在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面先行先試，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，開展共享交換平臺的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，強(qiáng)化數(shù)據(jù)高質(zhì)量供給和保障。(三)工業(yè)數(shù)據(jù)要素市場加快工業(yè)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)，是推動新型工業(yè)化發(fā)展的基石之一。當(dāng)前，我國工業(yè)數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域在加速發(fā)展，如工業(yè)數(shù)據(jù)在設(shè)備健康管理、供應(yīng)鏈協(xié)同業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新、覆蓋工業(yè)全流程場景數(shù)據(jù)分析挖掘應(yīng)用等諸多方面，發(fā)揮了較大作用。在工業(yè)領(lǐng)域，隨著近幾年數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力提升、產(chǎn)品升級等需求驅(qū)動，企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)從數(shù)據(jù)中臺本身轉(zhuǎn)向了最終的數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力。與此同時，企業(yè)內(nèi)部及其上下游之間的合作越來越依賴各類數(shù)據(jù)平臺和數(shù)字化工具，但又形成了新的痛點(diǎn)和癥結(jié)。一是亟需突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺在面向復(fù)雜對象或復(fù)雜巨系統(tǒng)時，沒有具體工程方法論及工具的難題。對于尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工業(yè)企業(yè)而言，最為關(guān)注如何管理企業(yè)的數(shù)據(jù)要素資源，如何讓數(shù)據(jù)要素產(chǎn)生價值并有效服務(wù)工業(yè)全流程。實踐過程中，工業(yè)企業(yè)多數(shù)缺少用于處理來自復(fù)雜巨系統(tǒng)不同的組織域、職能域、業(yè)務(wù)域、數(shù)據(jù)域大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)，即運(yùn)營邏輯模型(OLM，OperationLogicModel)、工業(yè)信息模型(IIM，IndustryInformationModel)、工業(yè)專腦(IPB，IndustryProfessionalBrain)、全球唯一資源編碼標(biāo)準(zhǔn)(GURES，GlobalUniqueResourceEncodingStandards)等四項能力的賦能。其核心正是提高其建模的統(tǒng)一性、高效性和準(zhǔn)確性，以此建立起無歧義、無冗余、單一數(shù)據(jù)來源的、工業(yè)技術(shù)工程與管理工程的生產(chǎn)力數(shù)據(jù)庫。二是工業(yè)數(shù)據(jù)亟需從企業(yè)的生產(chǎn)力要素全局關(guān)聯(lián)性、數(shù)據(jù)的邏輯性和多重關(guān)聯(lián)性出發(fā)，形成新的“數(shù)據(jù)湖”。談工業(yè)數(shù)據(jù)要素的前提，是從基于組織運(yùn)籌學(xué)的系統(tǒng)工程、現(xiàn)代工業(yè)工程的頂層視角和全局眼光理解、應(yīng)用數(shù)據(jù)。即，面向工業(yè)企業(yè)各組織域、各職能域、各業(yè)務(wù)域、各數(shù)據(jù)域的事務(wù)邏輯對象，建立其頂級模型及其直至葉子級的子模型，對應(yīng)組織和處理好模型數(shù)據(jù)，并將它們進(jìn)行全球唯一編碼標(biāo)識，形成反映復(fù)雜巨系統(tǒng)的各組織域、各職能域、各業(yè)務(wù)域、各數(shù)據(jù)域的無歧義、無冗余、單一數(shù)據(jù)來源的工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)力數(shù)據(jù)庫，形成新的“數(shù)據(jù)湖”。三是生產(chǎn)力數(shù)據(jù)庫缺失。工業(yè)數(shù)據(jù)多以工業(yè)現(xiàn)場控制設(shè)備采集數(shù)據(jù)為主，數(shù)據(jù)采集量巨大，具有較強(qiáng)的連貫性及關(guān)聯(lián)性，工業(yè)協(xié)議互聯(lián)互通也存在較大的瓶頸等等。因此，在進(jìn)行生產(chǎn)力要素優(yōu)化配置的各種林立的應(yīng)用系統(tǒng)軟件發(fā)揮不了應(yīng)有的作用，加之企業(yè)主體對工業(yè)技術(shù)工程和管理工程的事務(wù)邏輯認(rèn)知有限，建設(shè)的應(yīng)用系統(tǒng)軟件越多，形成的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)垃圾、數(shù)據(jù)煙囪就越多，工業(yè)數(shù)據(jù)要素?zé)o法在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮應(yīng)有作用，并造成了巨大的浪費(fèi)。四是數(shù)據(jù)安全可信的現(xiàn)狀亟需改變。工業(yè)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價值與敏感度較高，企業(yè)多明顯傾向于數(shù)據(jù)本地化運(yùn)行和存儲，對數(shù)據(jù)安全性要求極高。國家戰(zhàn)略引進(jìn)建設(shè)的HANDLE標(biāo)識解析體系的可信擴(kuò)展、安全擴(kuò)展沒有完善，在工業(yè)企業(yè)實際應(yīng)用推廣不足，工業(yè)企業(yè)需要在數(shù)據(jù)的流通、價值轉(zhuǎn)移中實質(zhì)獲益。(四)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)要素市場一是以線上線下相結(jié)合的方式進(jìn)行多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)涉及個人數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、開放平臺數(shù)據(jù)等，多通過線上方式進(jìn)行采集。其中，個人數(shù)據(jù)主要依瀏覽器、傳感器等自動采集，亦或是通過交互及關(guān)聯(lián)搜集以及從第三方間接查詢等方式獲取；經(jīng)營數(shù)據(jù)主要是在企業(yè)各管理系統(tǒng)中采集調(diào)取；業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從各類App、Web、小程序中采集，輿情數(shù)據(jù)、廣告投放數(shù)據(jù)、公開金融數(shù)據(jù)等在開放網(wǎng)絡(luò)平臺中通過爬蟲、API接口等方式進(jìn)行采集。線下數(shù)據(jù)采集主要通過問卷調(diào)查、用戶訪談、實地調(diào)研、焦點(diǎn)小組、用戶反饋等方式，將數(shù)據(jù)沉淀、存儲到企業(yè)數(shù)據(jù)庫中，快速理解市場需求，敏捷迭代產(chǎn)品。二是借助平臺優(yōu)勢促進(jìn)數(shù)據(jù)流通共享成為發(fā)展趨勢。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流通可分為內(nèi)部流通和外部流通兩種。其中內(nèi)部流通基于企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營框架數(shù)據(jù)流，形成包含數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)決策、策略行動和效果反饋在內(nèi)的數(shù)據(jù)流通閉環(huán)。外部流通主要體現(xiàn)為安全合規(guī)下的數(shù)據(jù)交易，通過API接口、隱私計算等技術(shù)，實現(xiàn)企業(yè)間的數(shù)據(jù)流通應(yīng)用。目前，全國各地成立了不少數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)，阿里、百度、騰訊、京東、美團(tuán)、字節(jié)跳動等互聯(lián)網(wǎng)平臺型企業(yè)也基于自身的云平臺產(chǎn)品在場內(nèi)提供相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)。此外，聚合數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)寶等企業(yè)建設(shè)了數(shù)據(jù)開放平臺，匯聚金融、征信、電商等多方數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)相關(guān)服務(wù)和應(yīng)用。三是海量數(shù)據(jù)分析處理能力進(jìn)一步提升業(yè)務(wù)決策水平。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析主要包括在線數(shù)據(jù)分析、離線數(shù)據(jù)分析和外部數(shù)據(jù)分析。在線數(shù)據(jù)分析通過數(shù)據(jù)采集、建模，進(jìn)行多維度、海量、實時的數(shù)據(jù)分析，離線數(shù)據(jù)分析用于較復(fù)雜和耗時的數(shù)據(jù)分析和處理，每日分析處理海量數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)分析主要是通過抓取各個企業(yè)數(shù)據(jù)，分析研判市場發(fā)展趨勢和行業(yè)競爭格局，進(jìn)行同業(yè)競對分析、營銷投放檢測等。通過數(shù)據(jù)分析并利用技術(shù)手段從海量用戶行為數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，分析用戶的生命周期及行為路徑，建立數(shù)據(jù)指標(biāo)體系、監(jiān)控體系和用戶模型，進(jìn)行用戶分層，并提供針對性產(chǎn)品和個性化服務(wù)，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，促進(jìn)業(yè)務(wù)增長，提升用戶體驗，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)新模式。四是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域數(shù)據(jù)要素市場生態(tài)保障持續(xù)加強(qiáng)。當(dāng)前，隨著海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲、分析、應(yīng)用、流動，保障安全成為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的重中之重。配套《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人絡(luò)數(shù)據(jù)安全管理條例》并公開征求意見，基于數(shù)據(jù)的全類型、全場景、全生命周期，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的一般數(shù)據(jù)、個人信息、重要數(shù)據(jù)等提出具體要求，明確建立數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)交易管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)安全應(yīng)急處置、數(shù)據(jù)安全審計等方面的機(jī)制，構(gòu)筑全面的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全保障體系。(五)醫(yī)療數(shù)據(jù)要素市場一是醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲方式目前相對單一。醫(yī)療數(shù)據(jù)作為醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為防止數(shù)據(jù)泄露，多數(shù)采取網(wǎng)絡(luò)物理或邏輯隔離的方式，將數(shù)據(jù)存儲在本地機(jī)房或政務(wù)云平臺。依據(jù)國家衛(wèi)健委統(tǒng)計信息中心發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，98.8%的三級醫(yī)院及96.1%的二級醫(yī)院均建有數(shù)據(jù)中心機(jī)房，所有省級衛(wèi)健委和82.3%的市級衛(wèi)健委均擁有數(shù)據(jù)中心機(jī)房，59.0%的縣衛(wèi)健委擁有自己的數(shù)據(jù)中心機(jī)房，參與統(tǒng)計的醫(yī)院的上云率不到一成。二是醫(yī)療數(shù)據(jù)的加工處理逐漸智能化。醫(yī)療數(shù)據(jù)加工包括數(shù)據(jù)脫敏、患者主索引、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)映射、數(shù)據(jù)歸一以及標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化處理。在此過程中，通過數(shù)據(jù)邏輯校驗，對數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性等方面進(jìn)行質(zhì)量管控，最終形成高質(zhì)量的、可用的醫(yī)療數(shù)據(jù)資源。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)治理工作繁雜耗時，利用人工智能手段，可進(jìn)一步簡化數(shù)據(jù)加工過程，高效地對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏、清洗、基于ICD編碼等標(biāo)準(zhǔn)完成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，對于自然語言描述的主觀數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，大大提高了工作效率。三是政府機(jī)構(gòu)主導(dǎo)下的醫(yī)療數(shù)據(jù)流通共享日趨成熟。近年來，國家衛(wèi)健委一直在統(tǒng)籌推進(jìn)全民健康信息平臺等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，支持醫(yī)療數(shù)據(jù)共享，制定了一系列醫(yī)院和基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)信息化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，電子病歷評級、互聯(lián)互通評級、智慧醫(yī)院評級和檢查檢驗結(jié)果互認(rèn)等一系列措施的頒布有效地推動了健康醫(yī)療數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。目前，全國性健康信息平臺已基本建成，7000多家二級以上公立醫(yī)院接入省統(tǒng)籌區(qū)域平臺，2200多家三級醫(yī)院初步實現(xiàn)院內(nèi)信息互通。四是醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用已取得階段性進(jìn)展。醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用對加強(qiáng)運(yùn)營管理、提高臨床醫(yī)療水平、推動醫(yī)藥研究等都具有重要作用。在智慧醫(yī)院領(lǐng)域，基于全院級臨床數(shù)據(jù)治理的科研數(shù)據(jù)分析、臨床輔助決策支持、醫(yī)保支付、以及醫(yī)院管理等應(yīng)用場景紛紛落地；在醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域，基于臨床試驗管理系統(tǒng)之上的自動化數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及臨床試驗和藥物研發(fā)中的智能化應(yīng)用逐漸推廣；在疫情防控方面，多地利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)智能技術(shù)進(jìn)行自動數(shù)據(jù)抓取、實時信息安全共享、多渠道監(jiān)測預(yù)警，構(gòu)建智慧多點(diǎn)觸發(fā)預(yù)警監(jiān)測平臺系統(tǒng)，為整個疾病防控體系提供決策支持。(六)金融數(shù)據(jù)要素市場一是依托業(yè)務(wù)流程采集匯聚海量數(shù)據(jù)。金融機(jī)構(gòu)在其服務(wù)的全流程直接或間接從個人金融信息主體，以及企業(yè)客戶、外部數(shù)據(jù)供應(yīng)方等外部機(jī)構(gòu)采集數(shù)據(jù)。采集方式可以分為傳感器等邊端設(shè)備采集、人工采集或系統(tǒng)采集和網(wǎng)絡(luò)采集。銀行業(yè)通過多種方式在信貸、理財、投行等多業(yè)務(wù)條線全流程采集海量企業(yè)金融數(shù)據(jù)、個人金融數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，在中后臺歸集包括財務(wù)、審計等在內(nèi)的銀行核心數(shù)據(jù)。二是根據(jù)數(shù)據(jù)分類分級結(jié)果匹配對應(yīng)存儲模式。金融數(shù)據(jù)廣泛涉及個人、企業(yè)等方面數(shù)據(jù)，包含個人身份識別信息、個人隱私數(shù)據(jù)、企業(yè)敏感信息等，金融數(shù)據(jù)破壞可能對個人、企業(yè)、行業(yè)和國家安全造成重大影響。因此，金融數(shù)據(jù)存儲將安全作為重要考慮因素。金融行業(yè)出臺金融數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)和安全標(biāo)準(zhǔn)，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)安全存儲數(shù)據(jù)。金融機(jī)構(gòu)普遍采用私有云或混合云的方式部署數(shù)據(jù)存儲載體，對于高敏感數(shù)據(jù)以私有云為主要存儲載體，對于中低敏感數(shù)據(jù)則以公有云或混合云為主要存儲載體。三是以保障數(shù)據(jù)安全為前提開展數(shù)據(jù)流通探索。受監(jiān)管政策影響，金融機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)流通共享體系中，一般充當(dāng)數(shù)據(jù)的使用方而非數(shù)據(jù)的提供方角色，金融機(jī)構(gòu)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交易流通的較少。但監(jiān)管政策鼓勵在保證數(shù)據(jù)安全的前提下進(jìn)式流通；對于較為敏感數(shù)據(jù)，目前主要做法是采用隱私計算的方式交互，在保證“數(shù)據(jù)可用不可見”的前提下，開展數(shù)據(jù)流通探索，安全釋放數(shù)據(jù)價值。(七)科學(xué)數(shù)據(jù)要素市場一是面向細(xì)分領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲模式略有差異。我國科學(xué)數(shù)據(jù)存儲模式與科研領(lǐng)域高度相關(guān)。以前沿科技領(lǐng)域為例，在基因與生物技術(shù)、深空深地深海和極地探測等關(guān)系國家安全與重大利益、以政府為主導(dǎo)的前沿科研領(lǐng)域，科學(xué)數(shù)據(jù)中心和集成平臺建設(shè)較多；在新一代人工智能這類關(guān)系企業(yè)競爭優(yōu)勢的前沿科技領(lǐng)域，企業(yè)通常將科學(xué)數(shù)據(jù)作為商業(yè)秘密在本地保存；在應(yīng)用場景蓬勃發(fā)展的生物醫(yī)藥領(lǐng)域，科學(xué)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量和需求量都非常龐大，數(shù)據(jù)上云是大勢所趨。二是科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享將成為學(xué)界趨勢。科學(xué)數(shù)據(jù)主要包括在自然科學(xué)、工程技術(shù)科學(xué)等領(lǐng)域，通過基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗開發(fā)等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，具有較強(qiáng)的研發(fā)和利用價值。科學(xué)數(shù)據(jù)的共享開放有利于降低科研成本、提高研發(fā)效率、加快成果應(yīng)用推廣。因此，在國家層面發(fā)布的相關(guān)政策文件中，明確指出科學(xué)數(shù)據(jù)的主管部門應(yīng)在國家統(tǒng)一政務(wù)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)共享交換平臺的基礎(chǔ)上開展本部門(本地區(qū))的科學(xué)數(shù)據(jù)匯交工作；編制科學(xué)數(shù)據(jù)資源目錄，并將有關(guān)目錄和數(shù)據(jù)應(yīng)及時接入國家數(shù)據(jù)共享交換平臺，面向社會和相關(guān)部門開放共享。三是大數(shù)據(jù)等技術(shù)推動科學(xué)研究向第四范式轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)在科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用，使科學(xué)研究正在經(jīng)歷從定性研究、定量研究、仿真研究向大數(shù)據(jù)研究的第四研究范式轉(zhuǎn)變。通過對個體化、全樣本的研究，為社會科學(xué)提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)和計算實驗平臺，重建了社會科學(xué)預(yù)測的可能性，推動了社會科學(xué)宏觀理論研究的發(fā)展，促進(jìn)了社會科學(xué)內(nèi)外部學(xué)科之間的融合，在氣象和環(huán)境、生物和醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用取得了較大進(jìn)展。未來，隨著虛擬計算空間等技術(shù)的突破，交叉學(xué)科平臺、協(xié)同創(chuàng)新中心建設(shè)，以及與大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行的研發(fā)合作，將會進(jìn)一步促進(jìn)科學(xué)方法論的革命和躍遷。三、數(shù)據(jù)要素經(jīng)濟(jì)價值貢獻(xiàn)度生產(chǎn)要素是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，其對數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到重要的促進(jìn)作用，研究其對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)程度，將為政府制定較為精準(zhǔn)的調(diào)控和促進(jìn)政策提供重要依據(jù)。本章圍繞宏觀經(jīng)濟(jì)增長、中觀產(chǎn)業(yè)發(fā)展、微觀企業(yè)績效等角度探討數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)價值貢獻(xiàn)。(一)數(shù)據(jù)要素宏觀經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)程度測算數(shù)據(jù)要素對宏觀經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)由于受到理論基礎(chǔ)、概念界定和統(tǒng)計口徑等影響很難有準(zhǔn)確而統(tǒng)一的結(jié)果，很多基礎(chǔ)數(shù)據(jù)目前也相對缺乏。為此，本報告從分析數(shù)據(jù)要素影響經(jīng)濟(jì)增長的核心機(jī)制著手，研究其對宏觀經(jīng)濟(jì)的相互作用。簡單地說，數(shù)據(jù)要素影響宏觀經(jīng)濟(jì)增長主要通過兩個途徑：第一個是賦能其他生產(chǎn)要素，提高資源配置效率，實現(xiàn)要素協(xié)同效應(yīng)，進(jìn)而提升生產(chǎn)效率；第二個途徑，與第一個途徑緊密相連，正因能夠提升效率，數(shù)據(jù)要素本身就變得具有價值，這一價值既通過數(shù)據(jù)積累作為生產(chǎn)資料而實現(xiàn)，又能轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)通過增值、交換而產(chǎn)生價值，實現(xiàn)價值創(chuàng)造倍增和個性化定價等效應(yīng)，從而進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率。但是，由于數(shù)據(jù)要素的負(fù)外部性，例如數(shù)據(jù)壟斷和隱私泄密，又可能負(fù)面影響經(jīng)濟(jì)增長。因此，數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟(jì)增長的影響顯著不同于其他要素，需要從生產(chǎn)函數(shù)中體現(xiàn)其獨(dú)立作用。通過將數(shù)據(jù)要素引入到經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)增長模型，如柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，可以估算數(shù)據(jù)要素對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。其基本原理如圖3所示。圖3數(shù)據(jù)要素影響GDP增長原理圖來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院為了突出數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟(jì)增長的獨(dú)特作用，本報告改寫經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)增長模型，將數(shù)據(jù)要素從索洛余值中獨(dú)立出來，如公式(1)所示。20β分別代表資本和勞動力對GDP增長的貢獻(xiàn)，D代表數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)增長作用，從索洛余值A(chǔ)中獨(dú)立出來。修改后的生產(chǎn)函數(shù)表明，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量是數(shù)據(jù)要素影響經(jīng)濟(jì)增長的首要體現(xiàn)，隨后才是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)量。本報告通過以下三個主要步驟估算數(shù)據(jù)要素對于經(jīng)濟(jì)增長的影響，如圖4所示。圖4數(shù)據(jù)要素影響GDP增長估算步驟來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院首先，測算信息通信業(yè)(ICT)硬件軟件資本存量及數(shù)21據(jù)要素資本存量，ICT硬件軟件資本存量測算方法較為成熟，而數(shù)據(jù)要素資本存量是一個新概念，尚無公認(rèn)的方法。加拿的概念，強(qiáng)調(diào)通過測度與核算生產(chǎn)過程中使用到的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)科學(xué)的經(jīng)濟(jì)價值來推算數(shù)據(jù)相關(guān)投資的經(jīng)濟(jì)價值。在此基礎(chǔ)上，本報告采用成本法估計生產(chǎn)用數(shù)據(jù)價值，即根據(jù)社會生產(chǎn)活動中生產(chǎn)、生成或獲得數(shù)據(jù)直接投入的勞動力成本及其他間接成本估計數(shù)據(jù)價值。參照數(shù)據(jù)資本存量和數(shù)據(jù)資本的短期零折舊假設(shè)的方法5，本報告進(jìn)一步利用固定比例參數(shù)估算出數(shù)據(jù)要素資本存量占ICT硬件軟件合計資本存量的比重；隨后，利用ICT硬件軟件合計資本推動的數(shù)字化融合程度，估算出中國經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化程度；最后，測算ICT硬件軟件對當(dāng)年中國GDP增速的貢獻(xiàn)率和貢獻(xiàn)度，再利用第一步估算的結(jié)果，間接推算出數(shù)據(jù)要素對當(dāng)年中國GDP增速的貢獻(xiàn)率和貢獻(xiàn)度。在此基礎(chǔ)上，本報告估算出近年來數(shù)據(jù)要素對GDP的貢獻(xiàn)率和貢獻(xiàn)度，如圖5所示。5參見徐翔和趙墨非，《數(shù)據(jù)資本與經(jīng)濟(jì)增長路徑》，載《《經(jīng)濟(jì)研究》2020年第10期》，第40-56頁。22圖5數(shù)據(jù)要素對GDP增長貢獻(xiàn)圖來源：國家統(tǒng)計局；國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院從圖5可以看出，數(shù)據(jù)要素對當(dāng)年GDP增長的貢獻(xiàn)率和貢獻(xiàn)度在2021年分別為14.7%和0.83個百分點(diǎn)。可以看出，總體來說，數(shù)據(jù)要素對當(dāng)年GDP增長的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)持續(xù)上升狀態(tài)，表明數(shù)據(jù)要素正發(fā)揮越來越大的促進(jìn)作用。而從數(shù)據(jù)要素的貢獻(xiàn)度來看，2019年略有下滑，隨后由于2020年新冠疫情的影響，GDP增速顯著下降，而新基建等促進(jìn)數(shù)據(jù)要素發(fā)展的措施并未減弱，因而促使數(shù)據(jù)要素對GDP貢獻(xiàn)度仍呈現(xiàn)上升趨勢。當(dāng)然，我們也應(yīng)該注意到數(shù)據(jù)要素對GDP的貢獻(xiàn)仍處較低水平，反映出數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)提升還有很大空間。從圖5的結(jié)果還可以看出，數(shù)據(jù)要素成為新的生產(chǎn)要素具有充分的經(jīng)驗證據(jù)支撐。分析表明，數(shù)據(jù)要素帶來的資本與勞動份額的相對變化(13%)，與第一次工業(yè)革命時期新生產(chǎn)要素帶來資本與勞動份額的相對變化(平均17%)相近。一些研究發(fā)現(xiàn)，在工業(yè)革命時期，生產(chǎn)要素的增長貢獻(xiàn)都會23發(fā)生巨大變化，從1759年到1867年(第一次工業(yè)革命)，英格蘭的收入份額中資本份額從19%上升到39%，大部分其他的收入份額來自土地要素，只有2%的下降來自勞動要素。在稍晚一點(diǎn)的時期，即1900年至1920年之間，研究發(fā)現(xiàn)勞09下降到0.787。在只有資本和勞動力投入的生產(chǎn)函數(shù)中，這意味著資本在收入中的份額將增加12%。因此，縱向比較，數(shù)據(jù)要素帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)不亞于第一次工業(yè)革命時期新的生產(chǎn)要素帶來的巨變。但是也需要注意到，數(shù)據(jù)要素促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的絕對水平仍然較低，依靠數(shù)據(jù)要素發(fā)展宏觀經(jīng)濟(jì)、實現(xiàn)高質(zhì)量增長還有很大提升空間。(二)數(shù)據(jù)要素行業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)程度從中觀層面來講，數(shù)據(jù)要素能夠顯著促進(jìn)行業(yè)發(fā)展主要通過行業(yè)內(nèi)以及跨行業(yè)的決策效率和效果提升、知識轉(zhuǎn)移、以及企業(yè)在行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間協(xié)同來實現(xiàn)。但從核心機(jī)制上來說，數(shù)據(jù)要素通過作為一種新的生產(chǎn)要素投入到生產(chǎn)中，以及賦能其他行業(yè)以提高資源配置效率和全要素生產(chǎn)率這兩種核心途徑實現(xiàn)。因此，與對宏觀經(jīng)濟(jì)增長的作用估計類似，數(shù)據(jù)要素對于行業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)可以通過使數(shù)據(jù)要素發(fā)揮作用的資源投入來開展估算。對于行業(yè)發(fā)展作用的估算，需要用到行業(yè)間的投入產(chǎn)出關(guān)系。首先，我們定義特定行業(yè)發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的過程為數(shù)據(jù)要素化過程，此過程包括這個行業(yè)利用數(shù)據(jù)要素專業(yè)部門來建立本行業(yè)發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的可能，這些部門可能包24括利用數(shù)據(jù)智能化軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過自動化工具或平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)加工，促進(jìn)數(shù)據(jù)開放共享、交易服務(wù)及價值實現(xiàn)，也可能包括構(gòu)建覆蓋服務(wù)器及存儲設(shè)備、一體機(jī)、數(shù)據(jù)采集設(shè)備等在內(nèi)的數(shù)據(jù)要素必需硬件生態(tài)。同樣地，需要衡量數(shù)據(jù)資本存量與ICT硬件軟件合計資本存量的關(guān)系，進(jìn)而借助ICT行業(yè)估算數(shù)據(jù)要素對于各行業(yè)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)。其次，對于特定行業(yè)來說，它的數(shù)據(jù)要素化投入水平可以用該行業(yè)對數(shù)據(jù)要素專業(yè)部門的直接消耗、完全消耗或直接依賴度來表示。本報告選取行業(yè)j對數(shù)據(jù)要素專業(yè)部門i的直接消耗系數(shù)這一絕對指標(biāo)表示j行業(yè)的數(shù)據(jù)要素化投入水平，由此便可以借助投入產(chǎn)出模型展開估算。隨后，利用Leontief投入產(chǎn)出模型(公式2)其中，是直接消耗系數(shù)矩陣，表示j行業(yè)對i部門產(chǎn)品的消耗。以j表示各個行業(yè)，以i表示數(shù)據(jù)要素專業(yè)部門，從統(tǒng)計年鑒和2020年153部門投入產(chǎn)出表相關(guān)產(chǎn)業(yè)數(shù)值，并在估算時假定在特定行業(yè)數(shù)據(jù)要素化投入水平發(fā)生變化時，其他行業(yè)的相關(guān)水平不發(fā)生變動，則可以估算數(shù)據(jù)要素對于行業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)程度的大致水平。需要注意的是，上述部門和目 (GB/T4754-2017)》)尚不能一一匹配，因此，在估算數(shù)據(jù)要素的貢獻(xiàn)時，仍然需要確定一個與數(shù)據(jù)要素直接相關(guān)的25行業(yè)。利用GB/T4754-2017，本報告將計算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)(C-39)中的計算機(jī)硬件，互聯(lián)網(wǎng)批發(fā)(F-5193)、貿(mào)易代理(F-5181)和互聯(lián)網(wǎng)零售(F-5292)中相關(guān)的電子商務(wù)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(I)中的電信與計算機(jī)軟件服務(wù)，音像制品出版(R-8624)、電子出版物出版(R-8625)、數(shù)字出版(R-8626)、以及廣播、電視、電影和錄音制作業(yè)(R-87)，作為估算的基礎(chǔ)行業(yè)。在此基礎(chǔ)上，本報告估算了2021年數(shù)據(jù)要素對部分行業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)程度，估算了數(shù)據(jù)要素化投入對各行業(yè)的產(chǎn)出表1各行業(yè)數(shù)據(jù)要素化投入的產(chǎn)出彈性估算(2021年)行業(yè)名稱對行業(yè)產(chǎn)出彈性電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)0.1014交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)0.0989水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)0.0027教育行業(yè)0.0084文化、體育和娛樂業(yè)0.0016采礦業(yè)0.0031制造業(yè)0.4643建筑業(yè)0.0048信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)3.0440住宿和餐飲業(yè)居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)0.00210.0363衛(wèi)生和社會工作0.5736租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)0.0295科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè).5699來源：統(tǒng)計年鑒；國家統(tǒng)計局投入產(chǎn)出表；國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院行業(yè)間比較來看，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出對26數(shù)據(jù)要素最為敏感，其數(shù)據(jù)要素投入產(chǎn)出彈性在2021年達(dá)到了3.044，意味著當(dāng)所有其他投入要素保持不變時，數(shù)據(jù)要素投入每增加1%時，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增加3%。其次是科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，投入產(chǎn)出彈性系數(shù)達(dá)到了1.5699，數(shù)據(jù)要素投入每增加1%時，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增加1.57%左右，再次是衛(wèi)生和社會工投入產(chǎn)出彈性系數(shù)為0.4643，這兩個行業(yè)中數(shù)據(jù)要素投入每需要指出的是，本報告測算的僅是數(shù)據(jù)要素促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的直接效應(yīng)，而對于其溢出效應(yīng)受限于數(shù)據(jù)可得性并沒有進(jìn)行估算。因此，數(shù)據(jù)要素的實際產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)可能顯著高于本報告結(jié)論。(三)數(shù)據(jù)要素企業(yè)績效貢獻(xiàn)程度數(shù)據(jù)要素對于企業(yè)績效的影響主要通過數(shù)據(jù)要素的形成、整合、分析、運(yùn)用以及交易等過程體現(xiàn)出來。因此，在企業(yè)層面，數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)影響直接體現(xiàn)在對企業(yè)效益的影響上。為此，本報告提出從四個方面分析企業(yè)層數(shù)據(jù)要素的價值創(chuàng)造作用，主要包括生產(chǎn)優(yōu)化、運(yùn)營效率提升、產(chǎn)品/服務(wù)創(chuàng)新以及業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)變，從多維度綜合衡量數(shù)據(jù)要素的企業(yè)層經(jīng)濟(jì)影響。在此基礎(chǔ)上，研究建立了一個具有通用性的分。27圖6企業(yè)層數(shù)據(jù)要素價值創(chuàng)造分析框架來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院基于此分析框架，本報告通過對國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心大數(shù)據(jù)項目庫2021年入庫的全國5000余個項目數(shù)據(jù)以及對726家上市公司的問卷調(diào)研分別做深入地分析。1.數(shù)據(jù)要素對企業(yè)經(jīng)營過程的貢獻(xiàn)通過對5000多個項目信息分析表明，數(shù)據(jù)要素增加企業(yè)效益成果明顯。總體來說，數(shù)據(jù)要素使得工業(yè)企業(yè)業(yè)務(wù)增研發(fā)周具體來說，1544家企業(yè)的數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)及其運(yùn)用產(chǎn)生了增加產(chǎn)出、利潤增長等經(jīng)濟(jì)效益；數(shù)據(jù)要素顯著降低了企業(yè)綜合成本。675家企業(yè)的數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)及其運(yùn)用產(chǎn)生了降低人工成本、資金占用成本、倉儲物流成本等效益。593家企業(yè)的數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)及其運(yùn)用產(chǎn)生了提升效率、加快周轉(zhuǎn)、能源利用率提升等效益；數(shù)據(jù)要素還提高了社會綜合效益，產(chǎn)生正的外部性。95家企業(yè)的數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)技術(shù)及其運(yùn)用產(chǎn)生了服務(wù)社會、承擔(dān)社會責(zé)任等社會效益。28同時，數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明大數(shù)據(jù)項目主要集中在具體行業(yè)的運(yùn)用層面，金融、醫(yī)療、應(yīng)急、城市大腦應(yīng)用的項目最企業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化17.92%，目前項目較少的是大數(shù)據(jù)存儲管理2.96%和大數(shù)據(jù)安全保障方向2.25%。數(shù)據(jù)表明，大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用和跨行業(yè)融合是趨勢，這一特點(diǎn)也反映出數(shù)據(jù)要素必須和行業(yè)具體場景和問題結(jié)合才能實現(xiàn)其促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和企業(yè)發(fā)展的作用，如圖7所示。圖7大數(shù)據(jù)項目方向分布來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心通過分析數(shù)據(jù)要素項目的建設(shè)方式和目標(biāo)，結(jié)果表明，%)大數(shù)據(jù)項目建設(shè)目標(biāo)是“自建他用”，有40%左右的項目是“自建自用”，而僅有8%的項目是“他建自用”，這一結(jié)果表明企業(yè)開展大數(shù)據(jù)項目的核心目標(biāo)是為了滿足市場需29要、促進(jìn)數(shù)據(jù)要素價值釋放，如圖8所示。從需求側(cè)來看，數(shù)據(jù)要素市場需求旺盛。企業(yè)形成數(shù)據(jù)要素的主要途徑是數(shù)據(jù)庫采集(71%)、其次是互聯(lián)網(wǎng)采集 (56.2%)、再次是系統(tǒng)日志采集(53.1%)，而在數(shù)據(jù)庫采集中，又有55.6%的途徑是采集自公共數(shù)據(jù)庫或其他公司建立的數(shù)據(jù)庫。上述數(shù)據(jù)結(jié)果表明，數(shù)據(jù)交換共享、數(shù)據(jù)交易等促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場化配置的舉措，未來在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長方面潛力巨大。圖8數(shù)據(jù)要素項目建設(shè)目標(biāo)和數(shù)據(jù)來源(%)來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心2.數(shù)據(jù)要素對企業(yè)經(jīng)營績效的貢獻(xiàn)在企業(yè)層面，數(shù)據(jù)要素發(fā)揮作用的完整過程對應(yīng)于企業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的過程。因此，本報告還通過對726家上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)研，分析了數(shù)據(jù)要素過程對企業(yè)績效的影響。首先，從數(shù)據(jù)要素提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的強(qiáng)度來看，數(shù)據(jù)要素30顯著提升企業(yè)總資產(chǎn)凈利潤率(ROA)，遠(yuǎn)超上市公司近30年平均水平(2.27%)。我們根據(jù)對數(shù)據(jù)要素應(yīng)用水平的高低將上市公司分成數(shù)據(jù)要素應(yīng)用高分組(高于平均值一個標(biāo)準(zhǔn)偏差)和低分組(低于平均值一個標(biāo)準(zhǔn)差)，然后比較兩者的財務(wù)回報。數(shù)據(jù)顯示，2021年數(shù)據(jù)要素應(yīng)用高分組的企業(yè)ROA平均為3.60%，而數(shù)據(jù)要素應(yīng)用低分組的企業(yè)ROA圖9數(shù)據(jù)要素經(jīng)濟(jì)效益ROA比較(2020-2021)來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院從圖9還可以看出，數(shù)據(jù)要素提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)韌性，加大統(tǒng)計上存在顯著區(qū)別，考慮到2020年疫情等情況影響，數(shù)據(jù)要素應(yīng)用低分組的企業(yè)的ROA顯著下降，而數(shù)據(jù)要素應(yīng)用高分組的企業(yè)受影響較小，兩者差異將逐漸增大。為了進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)要素對于行業(yè)發(fā)展的影響，課題組還將數(shù)據(jù)要素對上市公司經(jīng)濟(jì)效應(yīng)開展了分析。在726家樣數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)有551家，尚未開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)有177家。將企業(yè)匯聚到行業(yè)層面可31以比較數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于行業(yè)企業(yè)的具體影響。如表2所示。表2數(shù)字化轉(zhuǎn)型對上市公司企業(yè)行業(yè)層面回報的影響行業(yè)ROA(%)ROE(%)△ROA△ROE制造業(yè)-0.505.096.595.598.02農(nóng)業(yè)、林業(yè)及漁業(yè)-2.322.012.854.33信息和通信行業(yè)2.49-28.419.224.3237.63能源業(yè)-0.882.7543.6323.52采礦業(yè)0.433.248.784.172.81-4.61金融服務(wù)業(yè)-2.04-49.250.8033.76注：對于每一個行業(yè)，第一行是未轉(zhuǎn)型上市公司，第二行是已轉(zhuǎn)型上市公司；ROA是資產(chǎn)回報率；ROE是凈資產(chǎn)收益率。(行業(yè)產(chǎn)出彈性這一列空值補(bǔ)充)來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院從表2可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于制造業(yè)企業(yè)的影響最ROA%，兩者差異5.59%，其次是農(nóng)業(yè)、林業(yè)及漁業(yè)(兩者差異4.33%)、再次是信息和通信行業(yè) (4.32%)、能源業(yè)(3.63%)、采礦業(yè)(2.81%)、以及金融行業(yè)(0.80%)，而從ROE來說，已轉(zhuǎn)型上市公司和未轉(zhuǎn)型上市公司之間的差異最大的為信息和通信行業(yè)，達(dá)到了農(nóng)業(yè)、林業(yè)及漁業(yè)(15.13%)、制造業(yè)(8.02%)，以及采礦業(yè)(-4.61%)。這些結(jié)果和本報告基于宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)的估算相似。企業(yè)對于數(shù)字化投入的意識不足，我國企業(yè)數(shù)據(jù)要素供的企業(yè)數(shù)字化支出不足營收支出的5%，9.64%的企業(yè)數(shù)字化32支出雖然超過了營收支出的5%，但仍不足10%，數(shù)字化支2.91%，數(shù)字化支出占營收比例為20%以上的企業(yè)僅占2.18%，如圖10企業(yè)對于數(shù)據(jù)要素的應(yīng)用總體上仍處于探索階段。調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)果表明，63.29%的企業(yè)認(rèn)為自身對于數(shù)據(jù)要素的使用還處于探索階段，只有9.2%的企業(yè)認(rèn)為自身對于數(shù)據(jù)要素的使用已經(jīng)有相對成熟的模式。圖10數(shù)字化投入占營收支出比重來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動力的調(diào)查結(jié)果顯示，業(yè)務(wù)推動是企業(yè)投入數(shù)字化的內(nèi)生動力。調(diào)查結(jié)果顯示，54.23%的企業(yè)數(shù)字化投入是由業(yè)務(wù)驅(qū)動的，23.35%的企業(yè)認(rèn)為數(shù)字化投入的推動力是市場，13.05%的企業(yè)認(rèn)為數(shù)字化投入的推動力33圖11數(shù)字化投入動力與風(fēng)險來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院成本過高是阻礙企業(yè)數(shù)字化投入的最大因素。數(shù)據(jù)結(jié)果表明，48.53%的企業(yè)認(rèn)為數(shù)字化投入最大的風(fēng)險是投入成本太大，30.88%的企業(yè)認(rèn)為是戰(zhàn)略方向不明確，9.38%的企業(yè)認(rèn)為是沖擊現(xiàn)有業(yè)務(wù)(如圖11所示)。企業(yè)對于數(shù)字化投入的認(rèn)識可能客觀反映數(shù)字化成本較高，也可能反映企業(yè)對于數(shù)字化投入的認(rèn)識有待提升。如何有效降低數(shù)據(jù)要素市場供給的成本，例如加大建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施、降低算力成本、公開更多更好數(shù)據(jù)、促進(jìn)數(shù)據(jù)要素有效流通，將會成為國家政策的主要發(fā)力點(diǎn)。四、中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)(一)數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)構(gòu)建為反映不同區(qū)域數(shù)據(jù)要素市場化的程度，本報告基于數(shù)據(jù)要素市場化過程的分析，建立了“中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)”。數(shù)據(jù)要素市場化過程反映了數(shù)據(jù)要素在產(chǎn)業(yè)鏈全流程中的價值創(chuàng)造與增值過程，也反映了各個主體對數(shù)據(jù)要素市場化的不同作用，更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)要素在區(qū)域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的重要作用。中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)構(gòu)建主要基于對一定地區(qū)內(nèi)34數(shù)據(jù)要素市場化的基礎(chǔ)設(shè)施、相關(guān)主體、價值創(chuàng)造和交換過程及其結(jié)果的綜合判斷和評價，該指數(shù)是由多個相互聯(lián)系、相互作用的評價指標(biāo)，按照一定層次結(jié)構(gòu)構(gòu)成的有機(jī)整體。在構(gòu)建指標(biāo)時，我們遵循了以下主要三個原則：(1)從精從簡，理論導(dǎo)向。指標(biāo)的選取關(guān)鍵在于指數(shù)構(gòu)建的目的性以及指標(biāo)的重要性，在選擇測量指標(biāo)時，依據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)要素市場化相關(guān)理論，盡量選擇那些與數(shù)據(jù)要素最相關(guān)、影響較大而重要的指標(biāo)，遵循少而精的原則。(2)兼顧代表性與差異性。指標(biāo)需要具有代表性，能很好地反映數(shù)據(jù)要素市場化某一方面的重要特性。同時，指標(biāo)也需要具有差異性，能夠從不同側(cè)面反映數(shù)據(jù)要素市場化的實質(zhì)，不交叉重復(fù)。(3)貫通宏微觀，突出趨勢性。數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)的構(gòu)建應(yīng)該涵蓋盡可能多的層面，充分反映從微觀到宏觀層面數(shù)據(jù)要素市場化的真實情況，把握數(shù)據(jù)要素市場化的動態(tài)性和趨勢性。在此原則指導(dǎo)下，依靠數(shù)據(jù)要素市場的主體和行動，數(shù)據(jù)要素市場化的基本框架如圖12。35圖12數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)構(gòu)建框架來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心因此，“中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)”主要由“數(shù)據(jù)要素供給”、“數(shù)據(jù)要素流通”、以及“數(shù)據(jù)要素價值”這三個一級指標(biāo)構(gòu)成。各個指標(biāo)的具體測量見表3。表3中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)指標(biāo)體系一級指標(biāo)二級指標(biāo)三級指標(biāo)數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)要素供給指數(shù)制度環(huán)境區(qū)域數(shù)據(jù)要素相關(guān)政策數(shù)量主政官員談及數(shù)據(jù)要素頻率大數(shù)據(jù)局等機(jī)構(gòu)級別北大法寶；政府網(wǎng)站政府網(wǎng)站；新聞網(wǎng)站政府網(wǎng)站；實地調(diào)研基礎(chǔ)設(shè)施ICT投資電信投資互聯(lián)網(wǎng)省際出口帶寬安全軟件投資云、物聯(lián)網(wǎng)、及人工智能投資CSMAR數(shù)據(jù)庫；CSMAR數(shù)據(jù)庫；統(tǒng)計年鑒統(tǒng)計年鑒統(tǒng)計年鑒Wind數(shù)據(jù)庫Wind數(shù)據(jù)庫要素豐富度區(qū)域開放數(shù)林指數(shù)消費(fèi)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)數(shù)量工業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)數(shù)量數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)人才數(shù)量數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)資本活躍程度中國開放數(shù)林指數(shù)網(wǎng)天眼查數(shù)據(jù)庫天眼查數(shù)據(jù)庫獵聘大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)邦大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)要素流通指數(shù)市場環(huán)境大數(shù)據(jù)交易所數(shù)量共享經(jīng)濟(jì)淘寶村數(shù)量數(shù)據(jù)安全服務(wù)企業(yè)數(shù)量政府網(wǎng)站CSMAR數(shù)據(jù)庫；Wind數(shù)據(jù)庫阿里研究院天眼查數(shù)據(jù)庫需求規(guī)模智能設(shè)備滲透率在線智能設(shè)備數(shù)量應(yīng)用下載量云化率物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備總數(shù)量人工智能機(jī)器人數(shù)量統(tǒng)計年鑒；Wind；各地新聞網(wǎng)站統(tǒng)計年鑒；Wind；各地新聞網(wǎng)站統(tǒng)計年鑒；Wind；各地新聞網(wǎng)站統(tǒng)計年鑒；Wind；各地新聞網(wǎng)站統(tǒng)計年鑒；Wind；各地新聞網(wǎng)站統(tǒng)計年鑒；Wind；各地新聞網(wǎng)站中介服務(wù)環(huán)境會計師、審計師事務(wù)所數(shù)量大數(shù)據(jù)相關(guān)訴訟案件數(shù)量律師事務(wù)所評估機(jī)構(gòu)、拍賣機(jī)構(gòu)數(shù)量統(tǒng)計年鑒中國裁判文書網(wǎng)統(tǒng)計年鑒統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)要素價值指數(shù)交易價值數(shù)字(跨境)貿(mào)易總量政府采購數(shù)據(jù)價值電子商務(wù)交易量區(qū)域大數(shù)據(jù)招投標(biāo)總額數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)滲透率統(tǒng)計年鑒；政府網(wǎng)站中國政府采購網(wǎng)；中國招投標(biāo)網(wǎng)統(tǒng)計年鑒；CSMAR數(shù)據(jù)庫中國政府采購網(wǎng)；中國招投標(biāo)網(wǎng)統(tǒng)計年鑒；Wind數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)價值大數(shù)據(jù)獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量大數(shù)據(jù)試點(diǎn)示范項目大數(shù)據(jù)新增就業(yè)崗位天眼查數(shù)據(jù)庫；創(chuàng)業(yè)邦數(shù)據(jù)庫國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心天眼查數(shù)據(jù)庫；獵聘大數(shù)據(jù)來源：課題組制作。由于各項指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱不盡相同，參照其他指數(shù)構(gòu)建36為轉(zhuǎn)換后的值，xmax為樣本最大值，xmin為樣本最小值，xi為原始得分。逆向指標(biāo)的計算公式為Xi=()n))構(gòu)建無量綱得分最終指數(shù)由各級指標(biāo)采用線性加權(quán)模型計算得來。(二)數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)得分如表4所示，2021~2022年中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)的平均得分是58.73，這表明我國數(shù)據(jù)要素市場化發(fā)展仍處于較低水平。具體分維度來看，“數(shù)據(jù)要素供給”得分較高為據(jù)要素價值”，得分僅為45.84，數(shù)據(jù)要素的交易價值和產(chǎn)業(yè)價值實現(xiàn)水平較低，這一結(jié)果表明，我國數(shù)據(jù)要素市場目前呈現(xiàn)出“供給旺盛、流通不足、價值遠(yuǎn)未實現(xiàn)”的特點(diǎn)。表4“中國數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)”得分?jǐn)?shù)據(jù)要素市場化指數(shù)數(shù)據(jù)要素供給數(shù)據(jù)要素流通數(shù)據(jù)要素價值58.7369.4360.9345.84東部地區(qū)70.0070.7874.9764.24中部地區(qū)49.3455.9655.7036.37西部地區(qū)45.4548.8851.3136.16北方地區(qū)51.4056.5658.9438.71南方地區(qū)58.1660.6062.4951.46注：數(shù)據(jù)基于336個省級與地級市數(shù)據(jù)匯總計算；東部地區(qū)包括：京、津、冀、遼、滬、蘇、浙、閩、魯、粵、桂、瓊12省(市、自治區(qū))；中部地區(qū)包括：晉、蒙、吉、黑、皖、贛、豫、鄂、湘9省(自治區(qū))；西部地區(qū)包括：渝、蜀、黔、滇、藏、陜、甘、寧、青、新10省(市、自治區(qū))；北方地區(qū)包括：京、津、冀、晉、蒙、遼、吉、黑、魯、豫、新、寧、蘇(徐州、連云港、宿遷)、皖(淮北、宿州、阜陽、亳州、蚌埠、淮南)、陜(不含漢中、安康、商洛)、甘(不含隴南)；南方地區(qū)包括：浙、滬、閩、贛、鄂、湘、粵、桂、瓊、蜀、渝、黔、滇、藏、陜(漢中、安康、商洛)、蘇(不含徐州、連云港、宿遷)、皖 (不含淮北、宿州、阜陽、亳州、蚌埠、淮南)、甘(隴南)。來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院對比各地區(qū)的數(shù)據(jù)要素市場化得分，我們發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)要素市場化指數(shù)(70.00)明顯高于中部地區(qū)(49.34)和西37部地區(qū)(45.45)，中西部地區(qū)的數(shù)據(jù)要素市場化程度差距不大，體現(xiàn)出東部地區(qū)數(shù)據(jù)要素市場化“一枝獨(dú)秀”的局面。對各維度進(jìn)一步的分析表明，東部地區(qū)在“數(shù)據(jù)要素流通”上得分較高(74.97)，而在“數(shù)據(jù)要素價值”上得分較低(64.24)，中西部地區(qū)數(shù)據(jù)要素市場化的主要短板是“數(shù)在36分左右，中西部比較來說，中部地區(qū)在“數(shù)據(jù)要素供給”(55.96vs.48.88)和“數(shù)據(jù)要素流通”(55.70vs.51.31)方面都比西部地區(qū)發(fā)展較好。總的來說，深入挖掘數(shù)據(jù)要素的交易價值和產(chǎn)業(yè)價值，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)要素價值”創(chuàng)造是各地區(qū)數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展的重中之重，除此之外，西部地區(qū)尤其需要加大“數(shù)據(jù)要素供給”建設(shè)。與南北差距大于東西差距的經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局相對比，本報告將全國劃分為南北兩個地區(qū)，分析結(jié)果表明，數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展程度并未呈現(xiàn)出南北差距大于東西差距的特點(diǎn)。具體來說，數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)北方地區(qū)得分為51.40，略低于南方地區(qū)得分(58.16)，兩者差距6.67小于東西地區(qū)差距 (24.55)。從具體維度來說，南方地區(qū)在數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)的三個維度上都顯著高于北方地區(qū)，尤其體現(xiàn)在“數(shù)據(jù)要素價值”上，北方地區(qū)得分38.71，與中西部地區(qū)處于同一水平，而南方地區(qū)得分為51.46，體現(xiàn)出較高數(shù)據(jù)要素價值實現(xiàn)水平。(三)數(shù)據(jù)要素市場化細(xì)分指標(biāo)比較數(shù)據(jù)要素市場化指數(shù)區(qū)域?qū)用娴谋容^有助于我們理解全國層面上的發(fā)展?fàn)顩r，而對于各細(xì)分指標(biāo)的詳細(xì)對比有助38于我們理解數(shù)據(jù)要素市場組成要素的發(fā)展態(tài)勢。1.數(shù)據(jù)要素市場企業(yè)主體比較數(shù)據(jù)要素相關(guān)企業(yè)的全國分布如圖13所示，可以看出數(shù)據(jù)要素相關(guān)企業(yè)主要分布在廣東省、上海市、江蘇省、山東省、四川省、北京市等經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)6。圖13數(shù)據(jù)要素相關(guān)企業(yè)全國分布情況來源：天眼查；國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院總體來看，如表5所示，2010~2021年數(shù)據(jù)要素行業(yè)應(yīng)用層相關(guān)企業(yè)增長速度最快，由2010年的7254家企業(yè)增長其次是數(shù)據(jù)資源層相關(guān)企業(yè)，企業(yè)數(shù)量由2010年的6280家至2021年的32.24萬家，增長了51.93倍，年復(fù)合增長率72.36%；再次是通用軟件層相關(guān)企業(yè)，企業(yè)數(shù)量由2010年1年的218.32萬家，增長了32.60倍，6為了確保描述的企業(yè)與數(shù)據(jù)要素市場化緊密相關(guān)，本報告采取國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的概念分類，分別是數(shù)據(jù)資源層、基礎(chǔ)硬件層、通用軟件層、行業(yè)應(yīng)用層、以及安全保障層。基于天眼查數(shù)據(jù)庫，本報告利用各層次與數(shù)據(jù)要素相關(guān)的130多個關(guān)鍵詞搜尋企業(yè)經(jīng)營范圍確定數(shù)據(jù)要素相關(guān)企業(yè)，隨后開展分析。39年復(fù)合增長率52.63%。同時可以看出，通用軟件類相關(guān)企業(yè)是絕對數(shù)量最多的企業(yè)。基礎(chǔ)硬件層相關(guān)企業(yè)從6324家增長到17.17萬家，而安全保障層相關(guān)企業(yè)也增長了25.96倍，表5數(shù)據(jù)要素相關(guān)企業(yè)數(shù)量(2010-2021)類型2010年公司數(shù)量2021年公司數(shù)量年復(fù)合增長率(%)行業(yè)應(yīng)用層725444888779.16數(shù)據(jù)資源層628033238572.36通用軟件層64988218328052.63基礎(chǔ)硬件層632417167943.37安全保障層24356564543.072.數(shù)據(jù)要素市場投資主體比較本報告對數(shù)據(jù)要素市場中的資本市場做了深入分析，結(jié)場總計發(fā)生840起融資事件，總計融資金額為1101.25億元人民幣。其中2020年385起，462.74億元人民幣，2021年360起，511.95億元人民幣，2022年1~5月95起，126.5640圖14數(shù)據(jù)要素市場投資事件與金額情況來源：創(chuàng)業(yè)邦；國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院分析數(shù)據(jù)顯示，北京是發(fā)生數(shù)據(jù)要素市場投融資事件最浙江88起(如圖15)。圖15數(shù)據(jù)要素市場投資事件地區(qū)分布來源：創(chuàng)業(yè)邦；國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院從投資金額來看，北京是數(shù)據(jù)要素市場交易金額最多的地區(qū)，為595.77億元。除此之外，上海、廣東、浙江、江蘇分別為166.76億元、118.73億元、92.22億元、33.19億元人41民幣(如圖16)。圖16數(shù)據(jù)要素市場投資金額地區(qū)分布來源：創(chuàng)業(yè)邦；國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京大學(xué)光華管理學(xué)院從投資機(jī)構(gòu)來看，數(shù)據(jù)要素市場中國股權(quán)融資領(lǐng)域出手次數(shù)最多的機(jī)構(gòu)為紅杉中國，在數(shù)據(jù)要素市場完成30次投資，其次為騰訊投資24次(如圖17)。圖17數(shù)據(jù)要素市場投資機(jī)構(gòu)出手次數(shù)分布來源：創(chuàng)業(yè)邦；國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京