近况解读：国内数据要素行业现状分析

在政策指导与产业建设的共同作用下，以数据、科技与基建为核心的数据要素市场体系逐步完善，推动行业向更高价值的“政产联动”迈进

政策剖析：近年数据要素行业政策解读

数据产业链价值流通体系的政策性完善与地方性数据体系的健全成为国内数据要素价值链流通的重要保障，数字产业进入“质量提升”新阶段

规模核算：中国数据要素行业市场规模

数字经济核心产业成为推动国内整体经济体系发展的重要驱动，预计国内数据要素市场将以约20.26%的复合增长率于2028年突破3000亿元

近年国内数据要素产业发展呈现稳步增长态势，中国数字经济规模由2017年的27.2万亿增长至2023年的53.9万亿，六年整体规模翻了一倍，复合增长率约为12.07%。2024年以数字产品制造业、数字技术应用业为代表的数据经济核心产业增加值达到13.49万亿元，约为同年期GDP的10%，成为推动国内经济整体发展的重要驱动力。随着数据产业标准化体系的完善、创新案例与产业试点规模的扩充以及服务前沿技术场景的外延价值提升，国内数据要素行业规模将以约20.26%的复合增长率保持高速增长，预计2025年整体规模将达到2000亿左右，2028年将正式突破3000万亿。其中以数据加工与分析为核心的数据处理环节，将成为数据要素产业规模占比最高的细分产业，预计2028年其整体规模即将达到1440亿元。

数据要素价值流通体系建设

以前沿技术能力与监管合规体系为支撑，围绕数据要素价值阶段性开发的流通链路体系建设

数据价值链流通（一）：数据合规与确权

以“数据二十条”为基础的数据要素权属体系建设是保障数据价值链高效流通的重要前提，监管刚性更强的确权法律体系备受业内期待

随着数字经济的发展与数字中国战略的实施，数据作为“第五大生产要素”其资产化流通链路的完善与价值释放体系的建设成为当前国内市场的关注重点，清晰的数据要素权属制度与统一的数据资产登记体系将成为保障数据要素价值链建设的重要前提。但由于数据资产的非损耗、非排他与非竞争属性，导致传统生产要素的分配模式无法在数据要素市场套用，建立专属于数据资产的权属划分体系成为推动行业发展的“当务之急”。自2022年国务院颁布“数据二十条”政策以来，国内数据要素的确权制度体系开始逐步完善，“数据二十条”政策不仅明确了以公共数据为代表的三大数据源的分类分级确权制度，还将数据资源的持有权、加工使用权与产品经营权进行了划分，力求保障数据价值链每位参与者的固有权益，为建设合规高效的数据流通交易制度与安全可控的数据治理体系奠定基础，后续国家发改委、国家数据局及各地方数据管理机构陆续颁布了围绕数据管理、数据资源授权与数据知识产权登记等条例，进一步完善国内数据市场确权、登记体系。但在实践过程中，公共数据开放度不够、企业数据流通受阻、自产自用以及个人数据信息边界不清、合规使用标准模糊等问题依旧存在，此外单一维度的数据分类也难以兼顾大数据时代下对于数据安全、经济效率与公共利益的三方追求，执行稳定性与刚性更强、适配于多样化应用场景的数据要素权属法律体系建设，成为新时代改善确权矛盾、提升数据使用效率的关键。

数据价值链流通（二）：数据登记

数据登记的管理方式和责任单位与其形态密切相关，“1+3”的政策体系与资源登记枢纽共同构建国内公共数据资源管理的基本框架

数据产权登记作为保障数据资产权属划分、促进数据价值释放的重要环节，其核心工作原理是在数据确权的基础之上，由登记机构将数据资产的信息与权属情况审核、登记、公示，之后发放登记证书，作为日后数据交易、融资抵债、会计核算等资产化、资本化场景的应用依据。根据数据资源、数据产品及数据资产三类数据要素的形态差异，负责登记的机构也存在差别，根据地区性数据要素登记管理办法，数据资源（包括数据知识产权）的登记工作由相关行政事业单位负责，强调对于数据资源及信息的保护，而经济价值更显著的数据产品及数据资产则由数据交易机构确认登记，意在推动数据要素的市场化流通与创新数据资产的融资应用。在登记的数据当中，公共数据作为规模庞大、潜在价值丰富的核心数据资源体，如何对其实现高效的开发、应用成为现阶段国内数据行业的关注要点。针对于此，国家发改委与国家数据局颁布了一系列围绕公共数据资源登记管理、授权运营、价格形成机制的指导政策，构建起以《中共中央办公厅 国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》为核心的“1+3”政策体系，推动国内公共数据资源管理进入“有规可依”的新时代，通过“一个标准、两级平台”的建设路径，以国家公共数据资源登记平台作为全国一体化公共数据资源登记的“总枢纽”，对接各省级公共数据资源平台，打破地区与部门间的“数据隔阂”，实现公共数据登记资讯的互联互通。

数据价值链流通（三）：数据价值评估

数据评价政策体系建设日渐完善，公共数据资源量化标准成为业内重要的参考标杆，以价值易变性为代表的实践性定价难题有待后续解决

价值评估作为在数据要素确权与登记的基础上保障数据价值挖掘与市场化流通的重要节点，其评价体系的准确性与完善度将成为保障数据要素交易、相关利益分配与激励机制确立的基础，是推动数据要素价值释放与持续创造性建设的关键。自2019年起，《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》的发布开启了国内数据资产的计量时代，数据评估的对象、方法及报告的编纂形式有了政策性依据，后续《数据资产评估指导意见》与《企业数据资源相关会计处理暂行规定》进一步提升了数据评估的实践性，在评估对象、操作要求、评估方法、会计处理等方面提供了更详实的参考依据。于今年6月最新发布的《公共数据资源社会价值与经济价值评价》直接将视角聚焦公共数据资源的社会与经济价值，为公共数据的价值评估提供了客观、可量化的指标体系，填补了领域标准的空白。

随着数据评价逐步由政策引导迈向产业实践，数据资产的非实体性、价值易变性等传统实物资产不具备的异质性特征，导致实际价值评估流程的难度与复杂程度远高于预期，数据价值随产品化建设与场景应用的不同而动态变化，在完成初步价值评估之后贯穿数据资产生命周期的阶段性评估与价值调整，将成为数据产品价值精准性的重要保障。作为流通商品，国内数据市场的供需关系也将极大的影响到数据产品的价值，市场公允价值评估对于该行业的信息透明度与传输效率提出了更高的要求，此外，在确定数据价值模型的输入参数中，偏执因素、折现率、未来收益等部分指标的数值确定依赖于行业专家的主观经验判断，如何确保选择的模型、输入参数与当前使用场景的适配程度，需要政策性定价体系的进一步完善与标杆案例的深度指导。

数据价值链流通（四）：数据资产入表

数据资产入表拉动数据市场、资本市场多层经济效应，由数据资产价值波动带来的衍生资本风险应受到业内重视

数据资产入表是数据要素资本化实践的核心环节，也是近年国内数据要素市场关注的热门话题。自2024年1月1日起，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施标志着我国数据资产入表正式迈入制度化新时代，在完成数据资源盘点、合规审查与价值评估之后，按照会计处理的要求将数据资源以无形资产、开发支出、存货等形式计入财务报表，实现数据资源从“隐性资产”向“显性资产”的转化，在改善资本负债结构、提升企业融资增信方面效果显著，是奠定数据资本化运作的重要环节。自2024年起上市企业新增数据入表数量逐步提升，涉及包括信息传输、软件和信息服务、制造业、金融业等多个领域，企业的数据治理与场景深化能力进一步提升。从入表资产登记的使用场景来看，对外提供的产品或服务、内部降本增效与AI大模型的开发成为三大主流应用场景，而选择在数据交易所产品登记、上架的企业比例不高，整体交易流通的活跃度不达预期。目前市场对于入表数据资产的资本化应用程度远高于最初设想的产品端应用，如何管理数据资产资本化风险、推动数据产品市场发展将成为新阶段的重要课题。此外，在“强制披露+资源披露”的要求下， 业内数据入表信息的披露标准仍存在差异，业务模式相近的企业对于类似资源的数据资产处理方法不同，导致彼此间数据资产价值的可比性分析难度较大，数据资产入表的细节问题仍需期待相关政策与行业标准的完善。

数据价值链流通（五）：数据资产交易

数据市场交易呈现“内冷外热”的分布模式，场内交易的体系化、标准化与场外交易的客制化、灵活度共同推动国内数据资产交易体系的完善

数据资产的产品化封装与市场化流通是数据要素价值释放的重要环节。随着数据经济的蓬勃发展，数据交易所作为由政府设立的官方数据交易平台，其设立数量、产品丰富度、入驻数商数量、平台覆盖维度等多方面表现提升显著，以“京沪广深贵”为代表五大头部交易所在交易规模、标准制定、资产分类、跨境合作等领域充分发挥了行业主导作用，推动国内数据资产场内交易体系的完善与“全国统一大市场+区域特色专区”的建设。虽然近年数据交易所的交易规模有所提升，但受到场内交易流程复杂、交流成本高、数据场内留痕、市场多样化不足等负面因素的影响，目前国内的数据交易呈现“内冷外热”的分布模式，“点对点”的场外交易依旧占据市场主导地位。与场内市场相比，数据资产的场外交易具备更强的灵活性与多样性，能够根据客户端的场景驱动定义、适配恰当的数据服务，推动市场内数据交易的流通与资源的快速对接，于24年初颁布的《“数据要素”x三年行动计划》将征求意见稿中的“场内交易大幅提升”调整为“场内交易与场外交易协调发展”,从政策角度认可了场外交易对于推动数据要素市场发展的重要意义,但如何在缺少透明化、标准化、集中化的市场中保障数据信息安全与合规交易成为新阶段行业发展面临的首要问题。此外，在没有法定中间商的情况下，如何确认数据产品各方的权属关系，合理、合法的分配利润也将成为影响场外交易持续、稳定、合规发展的关键。

数据价值链流通（六）：数据资本化应用

以数据资产服务企业融资与参与股权投资成为业内最广泛的资本化运营模式，金融杠杆效应将同步扩大数据资产的价值属性与资本市场风险

近年数据要素的资本化应用成为数据价值释放的核心方式，与服务数据产品交易的资产化模式相比，数据要素资本化在价值变现路径与释放充分度方面更具优势，通过认可数据资产的货币价值与实用价值，优化数据密集型企业的资产负债结构，拓展低成本、高效率的融资渠道，为企业，特别是缺少传统资产抵押物的新兴科技企业，提供更便捷的融资方式，加速金融资源在科技、数据领域的流通与合理分配，实现“科技-产业-金融”的良性循环。此外，政府也从监管层面认可了数据资产的“投资用途”，赋予其与传统资产类似的实物属性，同时数据资产所包含的数据信息资源将服务企业的实体经营，在客户管理、运营优化、市场分析等多个场景提供量化指导。资本市场的杠杆作用在帮助数据资产提升自身价值的同时，也扩大了其负面因素带来的市场风险，对于数据资产价值的判断与动态评估成为把控数据资本化运营风险的关键。

数据价值链流通（七）：数据资产通证化

将实物资产数字化与数字资产货币化相结合的数据资产通证体系，以数据连接实物与资本市场，实现从“真数据”向“金资产”的价值升级

数据资产通证化是目前数据要素价值应用的最高阶体现，与前几个阶段不同，数据资产通证化不仅围绕狭义的数据要素价值流通，而是在传统数据资产来源的基础上增加了实物资产的数字化环节，通过RWA（RealWorldAssets）将企业中无法衡量的业务积累与实物资产的相关权利转化为区块链中流通的数字资产，实现实体经济在数字经济体系下的价值映射，在此基础上，RDA（RealDataAssets）作为由上海数交所提出的、锚定实数融合实体资产的“升级版稳定币”，通过数据资产壳、自登共证、权威背书和行业标准四大创新模式，将区块链中流通的普通数据转化为具备稳定收益预期和融资能力的“金资产”，除了信贷融资与股权融资之外，以数据资产未来现金流为底层资产支持的数据资产ABS与RDA体系下境内、海外资产的对接融资渠道，都将成为推动数据要素价值化与多种要素融合发展的核心方式。为保障可信数据资产流通安全，上海数交所提出了以“一桥、两所、两轴”为底层架构的DCB（Dat-CapitalBridge）体系，结合交易底链、资产链与价值链的组合实现基础设施对于数据资产通证化有序推进的保障。

产业实践：各产业规模拆分

数据资源密集型产业成为数据要素市场的核心组成部分，具备“乘数效应”的金融业与“技术优势”的互联网共同占据约一半的市场份额

数据作为多产业体系中承载信息流、价值流与工作流的重要生产要素，随着其产品化、市场化、资产化体系的完善，合规场景下的价值开发与信息交换成为数据要素市场的重要实践场景，各产业通过对原生数据的整理与挖掘、产业间数据要素的交易与补充，形成服务于自身业务场景与产业发展的数字化价值体系。从各产业拆分的规模来看，金融行业作为近年数智化转型效果显著、数据价值多元化体系完善的数据密集型产业，或将以RWA、RDA、股债融资等资本形式占据约三分之一的数据要素市场规模。聚集大量线上数据资源的互联网产业将凭借其在数据流量引入与聚集、前沿技术开发及应用等领域的优势，成为占据市场约20%规模的第二核心产业。除此之外，通讯、制造、政务、医疗、交通等产业也将随着数据交易场景的完善与数据处理技术的成熟逐步提升自身数据产业规模，实现数据价值的深度释放与数智化业务场景建设。

实践场景（一）：金融业

产业间数据联动极大的提升了金融机构在风控、营销、投资三大核心业务场景的实践表现，金融机构的数智化技术输出能力备受行业期待

“数据要素x”在金融行业的创新生态建设主要围绕多元数据的融合与跨行业金融活动的嵌入两方面展开，通过打通产业链、公共数据与金融数据之间的壁垒，将传统财务报表、抵押物等结构化数据与用户行为、社交媒体信息等非结构化数据相结合，实现金融场景数据与社交数据、物流以及物联网等产业端场景数据的互联互通，降低由于信息不对称、数据缺失对金融业务的负面影响，提升金融机构在信贷风控、营销拓客、产业投资等领域的业务表现，实现数智化对于金融服务能力与用户金融服务体验的提升。此外，金融机构作为数据资源与技术能力的持有方，其对于技术欠缺产业、中小企业的数智化转型推动能力受到广泛关注，《推动数字金融高质量发展行动方案》明确鼓励金融机构在技术能力、平台服务资源等领域的输出，以机构自身的科技优势助力中小企业的数智化转型。2024年年初，以北京、上海、广州、深圳、贵阳为代表的五大数交所陆续上架了2060款金融场景数据产业及服务，随着数据交易体系的完善以及数据处理技术的成熟，预计金融行业的数据要素规模将以约19.06%的复合增长率，于2028年突破1000亿元，成为推动国内数据要素市场发展的核心产业。

实践场景（二）：工业制造业

以可信数据空间与高质量数据集为核心的工业制造业“数据要素x”实践将充分发挥业内数据红利，推动数智时代工业制造的产业升级

工业制造是城市产业发展的基石，工业数据是推动产业经济发展的重要驱动。数智时代，工业制造的产业升级需求将推动其对于跨企业、跨行业的数据资源需求，在高端制造业产品研发、运营流程科学决策及稳固产业链、供应链协同效应等业务场景中，工业数据的标准化、安全性与业务场景数据应用实践水平将成为影响产业升级效果与数智化表现的核心因素。随着区块链、生成式AI等前沿技术逐步成为工业制造的新质生产力，联动产业链上下游的可信数据空间与工业高质量数据集建设将推动工业制造业实现由“规模红利”向“质量红利”和“数据红利”的转型，预计未来产业整体在数据要素领域的市场规模将以约24.22%的复合增长率，由2025年的157亿增长至2028年的302亿，未来三年内实现产业规模的翻倍式增长。

实践场景（三）：医疗健康业

医疗数据的合规应用将推动“三医”产业协同发展，如何保障个人健康数据的安全成为医疗产业数智化应关注的核心问题

随着我国大健康产业的蓬勃发展，以医疗、医保、医药为核心的“三医”产业数据联动与协同发展成为数智时代医疗产业发展的重要主题，从就诊流程的优化、预报结算的革新，到面对公共卫生防疫的早期预警与精准防控，以及后续应用“AI+”强计算与智慧涌现能力对非标准化医疗经验的数据归类与精准建模，医疗产业的数智化进程将推动产业模式实现由“经验传承”到“数据验证”的转变，医疗资源的配置能力与医疗服务效率将显著提升。此外，医疗数据体系的完善也将为保险产业提供更加丰富的数据资源支持，促进保险产品的个性化定制与“一站式”理赔流程的优化，推动“三医协同”与多层次医疗体系的健全，但同时医疗数据作为与个人信息紧密相连的生产要素，如何保障其跨产业应用的合规性与安全性将成为新阶段价值开发关注的焦点。从行业发展的整体规模来看，服务于医疗产业的数据要素规模将以约23.69%的复合增长率稳步提升，预计2028年将突破250亿元。

趋势一：高质量数据集建设

高质量数据集成为推动人工智能产业发展的关键要素，国内数据产业迈入从“单点突破”向“全域发展”的新阶段

高质量数据集是指将原始数据按照特定标准进行系统性采集、清洗、归类、标注、增强合成等智能化处理后形成的高价值、高密度、标准化的数据集合，能够为人工智能训练、产业数字化升级与区域性数字经济发展等场景提供信息内容明确、准确性强的数据资源支持，提升算力资源合理利用效率。随着基础模型开源成为业内主流，技术服务商之间在算力与算法方面的差距被逐步削弱，数据要素的质量成为决定大模型产品质量的关键因素。2025年5月《数字中国建设2025年行动方案》将人工智能高质量数据集、重点领域数据标注等领域作为重点布局对象，以《高质量数据建设指南》为代表的技术文件要求为高质量数据集建设提供标准参考，各地数据局也纷纷设立本年度高质量数据集建设目标、发布高质量集典型案例与奖励措施，通过推动多行业、零散数据要素的体系化、高质量建设，提升“人工智能+”产业发展。截至2025年上半年，我国7个数据标注基底已建设数据集524个，规模超过29PB，服务大模型163个。新阶段国家数据集将着力打造“数据标注+高质量数据集+模型+应用场景+市场化价值化”的闭环生态，推进数据要素市场配置改革和“人工智能+”行动力同向发力、同频共振。

趋势二：可信数据空间建设

以可信管控、资源交互、价值共创为核心的可信数据空间将成为新阶段保障数据要素流通与高价值应用的重要基础

可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的数据流通架构体系，类似“有围栏的数据沙箱”，数据资源能够在可信安全的空间内流通共享、授权计算，数据的提供方与使用方在“可用不可见”的前提下实现数据价值的共创。作为可信数据空间建设的元年，2025年以《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》为代表的可信数据空间标准管理与试点方案陆续出台，推动企业、行业、城市、个人的可信数据空间建设，以及服务跨国科研、供应链协同、企业管理等应用场景下的跨境可信空间建设。2025年7月16日，国家数据局公布了首批可信数据空间创新发展试点名单，63个入选试点项目中涵盖了13个城市、22个行业以及28个企业的可信数据空间，2028年全国可信数据空间建设数量计划突破100个，初步形成与我国经济社会发展水平相适应的数据生态体系。

责任编辑：方杰