在當今數字化時代，數據已成為關鍵的生產要素，如同工業時代的石油一般，對經濟社會的發展起著至關重要的作用。數據要素的發展涵蓋了數據資源化、數據資產化和數據資本化三個重要階段，每個階段都呈現出獨特的現狀和發展趨勢，同時也面臨著一系列的挑戰和機遇。

1數據資源化現狀

（一）數據基礎設施成為新型技術底座

1.數據空間。互聯網龍頭企業積極探索數據空間方案，為數據共享、流通和應用提供分布式可信環境。華為云、騰訊云、百度等企業憑借其強大的技術實力和豐富的資源，在數據空間的建設中發揮著重要作用。這些企業通過構建高效的數據存儲和處理平臺，實現了數據的安全存儲、快速傳輸和高效分析，為企業和個人用戶提供了便捷的數據服務。

例如，華為云通過其先進的云計算技術，為企業提供了可靠的數據存儲和計算服務，幫助企業實現數字化轉型。騰訊云則憑借其在社交、游戲等領域的優勢，為用戶提供了豐富的數據資源和應用場景。百度在人工智能和大數據領域的技術積累，為數據的智能化分析和應用提供了有力支持。

2.數據沙盒。數據沙盒成為數據監管的重要基礎設施方案，多地出臺相關政策。江蘇、北京、杭州等地區通過技術手段和監管制度，實行入盒企業容錯糾錯機制。數據沙盒的出現，為數據的安全監管提供了新的思路和方法。通過將數據放入沙盒中進行測試和驗證，可以有效地降低數據泄露和濫用的風險，同時也為企業提供了一個安全的創新環境。

例如，江蘇省在數據沙盒的建設中，制定了嚴格的數據安全標準和監管制度，對入盒企業進行嚴格的審核和管理。北京市則通過建立數據沙盒平臺，為企業提供了一個開放的創新環境，鼓勵企業在沙盒中進行數據創新和應用探索。杭州市則將數據沙盒與城市大腦建設相結合，為城市的智能化管理提供了有力支持。

（二）數據全生命周期價值管理鏈呈現規范化、精細化趨勢

1.數據采集在重點行業形成規范化指引，外匯管理局、交通運輸部等先后印發相關數據采集規范，部分地區政府、行業協會也出臺了采集規范。數據采集的規范化，為數據的質量和可用性提供了保障。通過制定統一的數據采集標準和規范，可以有效地提高數據的準確性、完整性和一致性，為后續的數據處理和分析提供可靠的數據基礎。

例如，外匯管理局制定的數據采集規范，對金融機構的外匯業務數據采集進行了嚴格的規定，確保了外匯數據的準確性和及時性。交通運輸部印發的相關數據采集規范，為交通行業的數據采集提供了指導，促進了交通數據的整合和應用。

2.數據標注國家發布試點加速推進，2024 年全國數據工作會議明確開展數據標注基地試點工作。數據標注是人工智能和大數據領域的重要環節，通過對數據進行標注，可以為機器學習和數據分析提供高質量的訓練數據。國家開展數據標注基地試點工作，將有助于提高數據標注的質量和效率，推動人工智能和大數據產業的發展。

例如，一些數據標注企業通過建立專業的數據標注團隊和平臺，為客戶提供高質量的數據標注服務。這些企業在數據標注過程中，采用了先進的標注技術和管理方法，確保了標注數據的準確性和一致性。

3.數據分析技術加速成熟，自然語言處理、數據挖掘、數據可視化等技術不斷優化，海量數據價值提取呈現自動化、標準化發展態勢。數據分析技術的不斷進步，為數據的價值挖掘提供了有力支持。自然語言處理技術可以實現對文本數據的自動分析和理解，數據挖掘技術可以從海量數據中發現有價值的信息，數據可視化技術則可以將復雜的數據以直觀的形式呈現出來，方便用戶進行分析和決策。

例如，一些企業利用自然語言處理技術，對用戶的評論和反饋進行分析，了解用戶的需求和意見，為產品的改進和優化提供依據。數據挖掘技術在金融、電商等領域得到了廣泛應用，通過對用戶行為數據的分析，實現精準營銷和風險控制。數據可視化技術在數據分析和報告中發揮著重要作用，通過直觀的圖表和圖形，展示數據的分布和趨勢。

4.數據存儲市場蓬勃發展，2023 年中國企業級存儲市場規模占全球份額的 19.2%，數據庫推動組織數智化轉型提質增效。數據存儲市場的快速發展，為數據的安全存儲和管理提供了保障。隨著數據量的不斷增長，企業對數據存儲的需求也越來越大。數據庫作為數據存儲和管理的核心技術，在組織的數智化轉型中發揮著重要作用。

例如，一些企業級存儲廠商通過不斷創新和優化產品，為企業提供了高性能、高可靠的數據存儲解決方案。數據庫技術的不斷進步，也為企業的數據管理和分析提供了更加便捷和高效的手段。

（三）政企協同發力，提升高質量公共數據資源的供給能力

1.政務數據開放有序推進，開放數量和維度增加，截至 2023 年 8 月，我國共有 226 個省級和城市地方政府上線數據開放平臺。政務數據開放是推動數據資源共享和利用的重要舉措。通過開放政務數據，可以為企業和社會公眾提供更多的數據資源，促進數據的創新應用和價值釋放。

例如，一些地方政府通過建立數據開放平臺，將政務數據向社會開放，吸引了眾多企業和開發者參與數據創新應用。這些平臺提供了豐富的數據資源和開發工具，方便用戶進行數據的查詢、下載和應用開發。

2.授權運營成公共數據開發利用主要方式，行業部委持續發力，各地授權運營探索加快，全國范圍內已成立、重組省市兩級數據集團 40 余家。授權運營是指政府將公共數據授權給專業的數據運營機構進行開發和利用。通過授權運營，可以充分發揮市場機制的作用，提高公共數據的開發利用效率和質量。

例如，一些數據集團通過與政府部門合作，獲得了公共數據的授權運營權，開展了一系列的數據創新應用項目。這些項目涵蓋了政務服務、民生保障、產業發展等多個領域，為推動經濟社會發展提供了有力支持。

2數據資產化現狀

（一）數據登記和入表工作開展，助推數據權屬確認

1.數據登記服務多樣化部分地區嘗試形成登記規則指引，依托當地數交所、授權運營平臺開展數據資產登記服務，并頒發憑證。數據登記是確認數據權屬的重要手段。通過數據登記，可以明確數據的所有者、使用者和管理者，為數據的流通和交易提供法律依據。

例如，一些地區的數交所和授權運營平臺通過建立數據資產登記系統，為企業和個人提供數據資產登記服務。在登記過程中，對數據的來源、內容、用途等進行審核和確認，頒發數據資產登記憑證，保障數據資產的合法性和安全性。

2.數據資產入表進入實踐落地階段

以國有企業為主的市場主體先行先試，涌現出一批企業數據資產入表實踐案例。數據資產入表是將數據資產納入企業財務報表的重要舉措。通過數據資產入表，可以提高企業對數據資產的重視程度，促進數據資產的管理和價值提升。

例如，一些國有企業通過將數據資產納入財務報表，明確了數據資產的價值和地位，為企業的數字化轉型提供了有力支持。同時，數據資產入表也為投資者提供了更加全面和準確的企業財務信息，有助于提高市場的透明度和公正性。

（二）數據流通交易規模擴大，市場活躍度有效提升

1.場內交易規模快速增長。交易場景覆蓋多個領域，如深圳數據交易所年交易額超 50 億元，保持全國領先。場內交易是指在數據交易所等正規交易場所進行的數據交易。隨著數據交易市場的不斷發展，場內交易規?？焖僭鲩L，交易場景也越來越豐富。

例如，深圳數據交易所通過建立完善的交易規則和服務體系，吸引了眾多企業和機構參與數據交易。交易所提供的數據交易產品涵蓋了金融、交通、醫療、能源等多個領域，為數據的流通和應用提供了便捷的渠道。

2.場外數據流通模式不斷創新。通過企業間數據共享、平臺企業定制化服務、數字化項目置換等形式實現數據交互利用，以 API 接口調用為主。場外交易是指在數據交易所之外進行的數據交易。場外交易模式更加靈活多樣，可以滿足不同企業和機構的個性化需求。

例如，一些企業通過建立數據共享平臺，實現企業間的數據交互利用。平臺企業則通過提供定制化的數據服務，滿足客戶的特定需求。數字化項目置換則是一種創新的場外交易模式，通過將數字化項目與數據資源進行置換，實現雙方的互利共贏。

3.數據價格形成機制研究加快。各界針對數據的估值與定價已形成系列研究成果，涵蓋定價標準、模型、策略等方面。數據價格形成機制是數據交易市場的核心問題之一。隨著數據交易市場的不斷發展，各界對數據價格形成機制的研究也在不斷加快。

例如，一些研究機構和企業通過建立數據估值模型和定價策略，為數據的交易定價提供了參考依據。同時，數據交易市場的不斷發展也為數據價格形成機制的研究提供了實踐基礎，促進了數據價格形成機制的不斷完善。

（三）收益分配機制加速探索，保障數據持有方權利

1.公共數據運營收益呈現多種反哺形式。包括財政利益返還、成本補償、數據產品和服務反哺、技術反哺、政治認可和社會榮譽、政府專項基金等形式。公共數據運營收益的反哺，是保障公共數據持有方權利的重要舉措。通過多種反哺形式，可以激勵公共數據的開放和共享，促進數據的創新應用和價值釋放。

例如，一些地方政府通過財政利益返還的方式，將公共數據運營收益返還給數據提供部門，用于數據的采集、存儲和管理。成本補償則是對公共數據運營成本的一種補償方式，保障了公共數據運營的可持續性。數據產品和服務反哺是指將公共數據運營收益用于開發數據產品和服務，為社會公眾提供更多的數據資源和服務。技術反哺則是通過將公共數據運營收益用于技術研發和創新，提高公共數據的管理和利用水平。政治認可和社會榮譽則是對公共數據持有方的一種激勵方式，提高了公共數據持有方的積極性和主動性。政府專項基金則是為公共數據運營提供資金支持的一種方式，保障了公共數據運營的順利進行。

2.個人缺乏直接參與數據要素收益分配的有效途徑。現階段，個人用戶通常以消費者身份免費使用平臺的服務，部分地區出臺政策推動個人數據托管使用，但個人參與收益分配仍處于初步階段。個人數據是數據要素的重要組成部分，個人用戶應該享有數據要素收益分配的權利。然而，目前個人用戶缺乏直接參與數據要素收益分配的有效途徑。

例如，一些平臺企業通過收集和分析個人用戶的數據，實現精準營銷和廣告投放，獲得了巨大的商業利益。而個人用戶卻只能以消費者身份免費使用平臺的服務，無法直接參與數據要素收益分配。部分地區出臺政策推動個人數據托管使用，為個人用戶參與數據要素收益分配提供了一種途徑。但目前個人數據托管使用仍處于初步階段，需要進一步完善相關制度和技術手段，保障個人用戶的數據安全和權益。

3數據價值化釋放現狀

（一）數據信貸服務拓寬中小微企業融資渠道

銀行基于數據信貸服務產品，為企業提供信貸融資支持，如上海 “數易貸”、溫州 “信貸數據寶”、蘇州 “數商貸” 等，同時各地也在積極搭建 “數據增信” 平臺，推動金融機構利用數據增信替代傳統增信模式。數據信貸服務是利用數據要素為中小微企業提供融資支持的一種創新方式。通過對企業的經營數據、信用數據等進行分析和評估，可以為金融機構提供更加準確的風險評估和信貸決策依據，拓寬中小微企業的融資渠道。

例如，上海的 “數易貸” 通過整合企業的稅務、社保、工商等數據，為中小微企業提供快速、便捷的信貸融資服務。溫州的 “信貸數據寶” 則利用大數據技術，對企業的信用狀況進行實時監測和評估，為金融機構提供風險預警和信貸決策支持。蘇州的 “數商貸” 則通過與電商平臺合作，利用電商數據為中小微企業提供融資服務。

（二）數據作價入股成非貨幣財產投資新方式

國資委確認數據資產可以作價出資入股，部分地區已成功落地數據作價入股案例，數據資產作為初始資本，對企業形成顯著激勵。數據作價入股是將數據資產作為非貨幣財產進行投資的一種創新方式。通過將數據資產作價入股，可以提高企業的資產規模和價值，為企業的發展提供資金支持。

例如，一些企業通過將自身的數據資產作價入股，與其他企業進行合作，實現了資源的整合和優勢互補。同時，數據資產作價入股也為企業的創新發展提供了動力，促進了企業的技術進步和產業升級。

（三）數據信托打開個人數據價值釋放新思路

發達國家針對個人數據信托治理已建立較為成熟的商業應用模式，我國也在積極探索，如全國首例個人數據信托在貴陽實現，北京國際大數據交易所上線 “數據授權平臺” 試點項目。數據信托是一種新型的數據管理和價值釋放方式。通過將個人數據委托給專業的信托機構進行管理和運營，可以實現個人數據的安全存儲和合法利用，同時也為個人用戶提供了一種參與數據要素收益分配的途徑。

例如，貴陽的全國首例個人數據信托項目，通過將個人醫療數據委托給信托機構進行管理和運營，為醫療科研機構提供了數據支持，同時也為個人用戶帶來了一定的收益。北京國際大數據交易所上線的 “數據授權平臺” 試點項目，則為個人用戶提供了一種自主授權和管理個人數據的方式，實現了個人數據的價值釋放。

4數據資源化、數據資產化、數據價值化建議

（一）數據資源化建議

加強數據基礎設施建設，提升數據采集、存儲、處理和分析能力，提高數據質量和可用性。

數據基礎設施是數據資源化的基礎，加強數據基礎設施建設可以為數據的采集、存儲、處理和分析提供有力支持。政府和企業應加大對數據基礎設施的投入，提高數據中心的建設水平和運營效率，加強數據存儲和處理技術的研發和應用，提高數據質量和可用性。

例如，政府可以出臺相關政策，鼓勵企業加大對數據基礎設施的投入，提高數據中心的綠色化水平和能源利用效率。企業可以加強與科研機構的合作，共同開展數據存儲和處理技術的研發和應用，提高數據的安全性和可靠性。

促進政企協同，加大對公共數據資源的開放和共享力度，推動數據資源的整合和利用。

政企協同是實現數據資源化的重要途徑，加大對公共數據資源的開放和共享力度可以為企業和社會公眾提供更多的數據資源，促進數據的創新應用和價值釋放。政府應加強對公共數據資源的管理和開放，建立健全公共數據開放制度和標準，推動公共數據資源的整合和利用。企業應積極參與公共數據資源的開放和共享，利用公共數據資源開展創新應用和業務拓展。

例如，政府可以建立公共數據開放平臺，將公共數據向社會開放，吸引企業和開發者參與數據創新應用。企業可以通過與政府部門合作，獲得公共數據的授權使用，開展數據創新應用項目。

鼓勵技術創新，應用人工智能、大數據等技術，挖掘數據潛在價值，推動數據在更多領域的應用。

技術創新是推動數據資源化的關鍵，應用人工智能、大數據等技術可以挖掘數據潛在價值，推動數據在更多領域的應用。政府和企業應加大對技術創新的投入，鼓勵科研機構和企業開展技術創新和應用探索，提高數據的價值和應用水平。

例如，政府可以出臺相關政策，鼓勵企業加大對技術創新的投入，提高企業的技術創新能力和核心競爭力。企業可以加強與科研機構的合作，共同開展技術創新和應用探索，推動數據在金融、醫療、交通等領域的應用。

（二）數據資產化建議

完善數據登記和入表制度，明確數據權屬，保障數據產權收益。

數據登記和入表是確認數據權屬的重要手段，完善數據登記和入表制度可以明確數據的所有者、使用者和管理者，保障數據產權收益。政府應加強對數據登記和入表制度的研究和制定，建立健全數據登記和入表的標準和規范，推動數據資產的登記和入表工作。企業應積極參與數據登記和入表工作，明確自身的數據資產權益，提高數據資產的管理水平和價值。

例如，政府可以建立數據資產登記平臺，為企業和個人提供數據資產登記服務。企業可以將自身的數據資產進行登記和入表，明確數據資產的價值和權益，為數據資產的交易和融資提供依據。

加強數據流通交易市場建設，規范場內和場外交易，完善數據價格形成機制，提高市場活躍度。

數據流通交易市場是實現數據資產化的重要平臺，加強數據流通交易市場建設可以規范數據交易行為，提高數據交易效率，促進數據的流通和應用。政府應加強對數據流通交易市場的監管，建立健全數據交易規則和服務體系，推動數據交易市場的健康發展。企業應積極參與數據交易市場，利用數據交易平臺開展數據交易和合作，提高數據資產的價值和流動性。

例如，政府可以建立數據交易監管機構，加強對數據交易市場的監管，規范數據交易行為。企業可以通過數據交易平臺，將自身的數據資產進行交易和合作，實現數據資產的價值最大化。

建立合理的收益分配機制，兼顧數據持有方、加工處理方、使用方等不同主體的利益，激勵數據資源的增值利用。

收益分配機制是保障數據資產化的重要保障，建立合理的收益分配機制可以兼顧數據持有方、加工處理方、使用方等不同主體的利益，激勵數據資源的增值利用。政府應加強對收益分配機制的研究和制定，建立健全數據收益分配的標準和規范，推動數據收益的合理分配。企業應積極參與收益分配機制的制定和實施，合理分配數據收益，提高數據資源的利用效率和價值。

例如，政府可以建立數據收益分配協調機構，加強對數據收益分配的協調和管理，推動數據收益的合理分配。企業可以通過協商和合作，確定數據收益的分配比例和方式，實現各方利益的最大化。例如，在數據加工處理過程中，數據持有方、加工處理方和使用方可以根據各自的貢獻程度，合理確定收益分配比例。對于數據持有方來說，其提供了原始數據資源，應獲得相應的收益回報；加工處理方通過技術手段對數據進行清洗、標注、分析等操作，提升了數據的價值，也應獲得合理的收益；使用方則通過利用數據進行業務創新和決策優化，為數據的價值實現提供了場景，同樣應在收益分配中占有一定份額。

（三）數據價值化建議

推動數據與其他生產要素的融合，降低交易成本，提高配置效率、規模效率和技術效率，提升全要素生產率。

數據作為一種新型生產要素，與土地、勞動力、資本、技術等傳統生產要素的融合將產生巨大的價值。通過推動數據與其他生產要素的融合，可以降低交易成本，提高資源配置效率，實現規模經濟和技術創新，從而提升全要素生產率。政府應制定相關政策，鼓勵企業探索數據與其他生產要素的融合模式，促進產業升級和創新發展。企業應積極開展數據驅動的業務創新，將數據與生產、經營、管理等各個環節深度融合，提高企業的核心競爭力。

例如，在制造業中，通過將傳感器數據與生產設備、工藝流程相結合，可以實現智能化生產和精準質量控制，提高生產效率和產品質量。在農業領域，利用大數據分析和物聯網技術，可以實現精準農業，提高農業生產的效益和可持續性。在金融行業，通過整合客戶數據、市場數據和風險數據，可以實現精準營銷和風險管控，提升金融服務的質量和效率。

鼓勵各行業積極應用數據，推動產業升級和創新，實現高質量發展。

各行業應充分認識到數據的價值，積極應用數據推動產業升級和創新。政府可以通過設立專項資金、提供稅收優惠等方式，鼓勵企業加大對數據應用的投入。同時，政府還可以組織開展數據應用示范項目，推廣先進的數據應用經驗和模式，引導各行業加快數據應用步伐。企業應加強數據人才培養和技術創新，建立健全數據應用體系，不斷探索新的數據應用場景和商業模式，實現企業的高質量發展。

例如，在醫療行業，利用大數據分析和人工智能技術，可以實現疾病預測、精準醫療和醫療資源優化配置，提高醫療服務的質量和效率。在教育領域，通過分析學生學習數據和行為數據，可以實現個性化教育和教學質量評估，提升教育教學水平。在交通行業，利用大數據和智能交通技術，可以實現交通流量監測、智能調度和出行規劃，緩解交通擁堵，提高交通運輸效率。

加強數據安全和隱私保護，建立健全數據安全治理制度，保障數據的合法合規使用。

數據安全和隱私保護是數據價值化的重要前提。隨著數據的廣泛應用和流通，數據安全和隱私保護面臨著越來越嚴峻的挑戰。政府應加強數據安全和隱私保護的立法和監管，建立健全數據安全治理制度，明確數據安全責任和義務，加強對數據安全違法行為的打擊力度。企業應加強數據安全管理，建立完善的數據安全防護體系，采取加密、脫敏、訪問控制等技術手段，保障數據的安全存儲和傳輸。同時，企業還應加強對員工的數據安全培訓，提高員工的數據安全意識和防范能力。

例如，政府可以制定數據安全法和個人信息保護法，明確數據安全和隱私保護的法律責任和義務。企業可以采用數據加密技術，對敏感數據進行加密存儲和傳輸，防止數據泄露。同時，企業還可以建立數據訪問控制機制，對不同用戶的訪問權限進行嚴格控制，確保數據的合法合規使用。

數據資源化、數據資產化和數據資本化是數據價值化的三個重要階段，每個階段都有其獨特的現狀和發展趨勢。為了進一步推動數據要素的發展，實現數據的價值最大化，政府、企業和社會各方應共同努力，加強數據基礎設施建設，完善數據登記和入表制度，加強數據流通交易市場建設，建立合理的收益分配機制，推動數據與其他生產要素的融合，鼓勵各行業積極應用數據，加強數據安全和隱私保護。只有這樣，才能充分發揮數據作為關鍵生產要素的作用，為經濟社會的發展提供強大動力。