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中国数据要素市场发展报告.pdf
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1、中中国国数数据据要要素素市市场场发发展展报报告告(20212022)2022 年 11 月国家工业信息安全发展研究中心中中国国数数据据要要素素市市场场发发展展报报告告(20212022)国家工业信息安全发展研究中心I报告编写组主编单位:国家工业信息安全发展研究中心北京大学光华管理学院苏州工业园区管理委员会上海数据交易所参编单位:赛昇数智科技(苏州)有限公司中国电子信息产业集团有限公司北京国际大数据交易所翼健(上海)信息科技有限公司深圳市洞见智慧科技有限公司北京瑞莱智慧科技有限公司杭州锘崴信息科技有限公司北京柏睿数据技术股份有限公司上海市社会信用促进中心上海仲裁委员会北京市盈科(深圳)律师事务所
2、普华永道会计师事务所德勤企业咨询(上海)有限公司中航工业产融控股股份有限公司中汽创智科技有限公司北京金堤科技有限公司爱奇清科(北京)信息科技有限公司深圳神策数据科技有限公司北京卓讯科信技术有限公司国家工业信息安全发展研究中心II指导委员会:何小龙周黎安倪乾潘瑜参编人员:刘巍杨玫仲为国张飞扬杨小波陈永财汤奇峰黄丽华刘硕杨柳孙璐王淼朱迪孙浩骐杨旭妍商溥雯何智文涂海银夏琦陈勇吏郑传峰王永超周易江黄云霞国家工业信息安全发展研究中心I前言数据作为关键生产要素,其乘数效应的发挥离不开数据要素保有量的丰富程度、数据要素质量的精准度、数据要素市场的发展成熟度以及数据要素应用路径的清晰度。在国家促进要素市场化配
3、置系列政策指导下,各地方政府及有关单位积极探索数据要素市场化配置改革,推进数据要素价值体系建立、数据要素市场规则构建等工作,在体制机制创新、关键技术突破、市场主体培育、产业生态集聚等方面取得了初步成效。本报告围绕数据要素市场培育过程中,政府主管部门及数据要素流通涉及主体各方面临的难点及问题,梳理了数据要素相关类别及其采集、存储、加工、流通、分析等环节的相关特性,从宏观经济增长、行业发展、企业绩效三个层面估算了数据要素的经济贡献度;基于数据要素市场化过程各相关主体交易及流通模式总结,建立了中国数据要素市场化指数模型,定量分析了各地区数据要素市场化发展程度;围绕数据要素流通体系的流通交易模式、服务
4、创新模式、生态汇聚模式进行了总结梳理,并介绍了相关典型案例;最后,针对我国当前发展现状,提出未来数据要素市场的发展趋势和展望。在本报告撰写过程中,国家工业信息安全发展研究中心和北京大学光华管理学院通过专家访谈、企业调研、案头研究等方式开展数据要素市场相关研究,并对报告界定的相关国家工业信息安全发展研究中心II指数进行了测算和分析,上海数据交易所针对收集的典型案例,对数据要素服务创新模式进行了分类、分析和整理。报告撰写过程还得到了苏州工业园区管理委员会、国内部分大数据交易机构、产业相关企业等的大力支持,在此表示由衷的感谢!由于编者水平有限,本报告难免存在疏漏与不足,恳请各界同仁阅后批评指正,加强
5、合作交流。报告编写组二二二年十一月国家工业信息安全发展研究中心I目录一、数据要素市场发展理论框架.1(一)数据要素特征分析.11.数据要素核心观点.12.数据要素面临挑战.3(二)数据要素市场化与经济增长.41.数据要素促进经济增长路径.42.数据要素市场化本质.4二、数据要素市场发展现状.7(一)发展概况.7(二)政务数据要素市场.9(三)工业数据要素市场.10(四)互联网数据要素市场.12(五)医疗数据要素市场.14(六)金融数据要素市场.16(七)科学数据要素市场.17三、数据要素经济价值贡献度.18(一)数据要素宏观经济增长贡献程度.18(二)数据要素行业发展贡献程度.23(三)数据要
6、素企业绩效贡献程度.261.数据要素对企业经营过程的贡献.272.数据要素对企业经营绩效的贡献.29四、中国数据要素市场化指数.33(一)数据要素市场化指数构建.33(二)数据要素市场化指数得分.36(三)数据要素市场化细分指标比较.371.数据要素市场企业主体比较.382.数据要素市场投资主体比较.393.数据要素市场投资类型比较.42五、数据要素市场发展模式.48(一)数据要素流通交易模式.48国家工业信息安全发展研究中心II1.数据交易机构交易模式.482.产业数据上下游交易模式.52(二)数据要素服务创新模式.541.数据合规评估.542.数据资产评估.563.数据交易撮合.574.数
7、据交付服务.585.数据争议仲裁.636.知识产权服务.647.数据金融服务.658.数据安全服务.66(三)数据要素生态汇聚模式.67六、数据要素市场发展趋势.70(一)技术和管理双轮驱动,数据交易流通环节更安全有序.70(二)多源多领域数据融合,数据要素应用范围将逐步拓展.71(三)交易模式创新规范化,数据要素市场化配置进程加速.73(四)各类型主体协同发力,数据要素市场生态将日渐完善 74国家工业信息安全发展研究中心III图目录图 1 数据要素、数据要素市场化与经济增长理论关系图.7图 2 2022 年中国数据要素市场规模(单位:亿元).8图 3 数据要素影响 GDP 增长原理图.19图
8、 4 数据要素影响 GDP 增长估算步骤.20图 5 数据要素对 GDP 增长贡献图.22图 6 企业层数据要素价值创造分析框架.27图 7 大数据项目方向分布.28图 8 数据要素项目建设目标和数据来源(%).29图 9 数据要素经济效益 ROA 比较(2020-2021).30图 10 数字化投入占营收支出比重.32图 11 数字化投入动力与风险.33图 12 数据要素市场化指数构建框架.35图 13 数据要素相关企业全国分布情况.38图 14 数据要素市场投资事件与金额情况.40图 15 数据要素市场投资事件地区分布.40图 16 数据要素市场投资金额地区分布.41图 17 数据要素市场
9、投资机构出手次数分布.41图 18 数据要素市场投资轮次分布.42图 19 数据要素直接应用投资情况.43图 20 数据要素直接应用区域投资情况.43图 21 数据要素直接应用领域投资细分赛道情况.44图 22 数据要素直接应用领域投资事件情况.44图 23 数据要素直接应用领域投资金额赛道分布情况.45图 24 数据要素赋能应用领域投资情况.46图 25 数据要素赋能应用领域区域投资情况.46图 26 数据要素赋能应用领域细分领域投资情况.47图 27 数据要素赋能应用领域细分领域赛道分布情况.47图 28 数据要素赋能应用领域细分领域投资金额赛道分布情况.48图 29“场内交易、灵活交付”
10、流程图.49图 30 数据合规评估推进思路.55国家工业信息安全发展研究中心IV图 31“翼方健数”数据交付服务架构图.60图 32“洞见科技”数据要素流通解决方案图.61图 33“RealAI”数据交付服务架构图.62图 34“锘崴科技”数据交付服务架构图.63图 35“数据要素招商”生态汇聚思路.69图 36 国家工信安全中心基于数据解析体系的数据要素流通一体化服务.70国家工业信息安全发展研究中心V表目录表 1 各行业数据要素化投入的产出弹性估算(2021 年).25表 2 数字化转型对上市公司企业行业层面回报的影响.31表 3 中国数据要素市场化指数指标体系.35表 4“中国数据要素市
11、场化指数”得分.36表 5 数据要素相关企业数量(2010-2021).39国家工业信息安全发展研究中心国家工业信息安全发展研究中心1一一、数数据据要要素素市市场场发发展展理理论论框框架架(一一)数数据据要要素素特特征征分分析析1.数数据据要要素素核核心心观观点点2020 年 4 月,中共中央、国务院发布的关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见中正式把数据作为生产要素单独列出,并提出了促进数据要素市场化配置的改革方向。后面,又陆续在国务院办公厅关于印发要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见“十四五”数字经济发展规划国务院办公厅关于印发全国
12、一体化政务大数据体系建设指南的通知等政策文件以及中央深改委第二十六次会议上,进一步提出要促进数据要素资源在更大范围内畅通流动,加快构建数据基础制度体系,推动我国数据要素市场健康有序发展,加快构建以数据为关键要素的数字经济。在国家工业信息安全发展研究中心(简称“国家工信安全中心”)2021 年发布的中国数据要素市场发展报告(20202021)中,已就数据、数据资源、数据资产、数据要素、数据要素市场化等相关概念进行了界定1,并指出数据作为生产要素之一,具有劳动对象和生产工具双重属性,作为劳动对象,通过采集、加工、存储、流通、分析等环节,具备了价值和使用价值;其次,数据作为生产工具,通过融合应用能够
13、提升生产效能,促进生产力发展。随着市场发展和课题研究的深入推进,我们将在报告中就数据要素的主要1在 2021 年发布的中国数据要素市场发展报告(2020-2021)中认为,数据资源权属清晰之后即为数据资产,数据资产实际参与社会生产经营活动之后即为数据要素。国家工业信息安全发展研究中心2特点进行总结,为后续更好地进行数据要素定量分析奠定基础。总体来看,数据要素有别于其他生产要素的特点主要有以下几个方面:第第一一,虚虚拟拟使使能能。数据要素的本质是把物理空间的物质通过“-1”编码形式呈现在虚拟空间,跨越时空限制,从而实现数字孪生后的数据虚拟化生产。通过引导各类主体强化数据驱动的生产要素配置能力,可
14、以实现要素数据化,促进劳动力、资金、技术等要素在产业间、行业间、区域间的合理配置,提升全要素生产率,这是数据要素区别于其他生产要素的关键。第第二二,无无限限收收敛敛。数据要素具有可重新编程性和数据均质性,这使得普及的数字技术能够将以往的分散需求、用户体验及生产流程数据等突破空间限制而收敛到集中的数字终端,智能终端技术又进一步使得单个智能终端足以汇聚以往需要成百上千的机器、设备或产品才能完成的工作。与此相比,土地和劳动力既不能循环无限使用,也无法突破物理空间而收敛于最优资源配置。第第三三,智智能能即即时时性性。算力和算法的发展是保证数据要素实现智能即时、产生规模报酬递增效应的重要基础。低成本的算
15、力和高智能的算法可以实现对数据要素的即时处理、分析和反馈,进而动态响应智能决策、敏捷生产、以及多样化需求。第第四四,泛泛在在赋赋能能性性。随着各行业各领域数字化转型进程国家工业信息安全发展研究中心3的不断加快,数据要素渗透到生产生活的各个环节,打通生产、分配、流通、消费各环节,驱动管理机制、组织形态、生产方式、商业模式的深刻变革,为产业提质降本增效、政府治理体系和治理能力现代化广泛赋能。2.数数据据要要素素面面临临挑挑战战基于以上特点,使得数据作为生产要素具备一定的优越性的同时,还可能带来一定的挑战。首首先先,数数据据要要素素是是一一种种准准公公共共品品,具具有有非非竞竞争争性性和和部部分分排
16、排他他性性。数据要素可以无成本地复制,因此一个使用者对数据要素的使用并不减少数据要素对其他使用者的供给。同一组数据可以同时被多个企业或个人使用,额外的使用者不会减少其他现存数据使用者的效用。但是,数据要素又存在副本无差异性,虽然使用效用可能不受影响,但是其交易价值大概率下降。同时,数据要素形成需要投入较高的固定成本,并和产权天然相联系,由此导致具有排他性,无法实现数据要素的规模报酬递增效果。其其次次,数数据据要要素素发发挥挥作作用用需需要要达达到到一一定定的的规规模模经经济济性性和和范范围围经经济济性性。数据要素效率提升往往建立在具有整体层面的大数据之上,从而能够实现寻找全局最优解决方案,这就
17、需要积攒尽可能多的数据,充分把握供给和需求端的数据,甚至形成一种独占性和负外部性。再再次次,数数据据要要素素具具有有一一定定隐隐私私负负外外部部性性。不同数据集的信息普遍存在相关性,一个企业的生产数据可能暴露其产业链上诸多合作者的商业机密甚至核心技术,一个消费者的个国家工业信息安全发展研究中心4人数据可能透露和该消费者有关联的其他消费者的信息。这种负外部性侵蚀企业竞争优势,并对个人形成一定的危险,从而削弱数据作为生产要素所能带来的生产力。(二二)数数据据要要素素市市场场化化与与经经济济增增长长1.数数据据要要素素促促进进经经济济增增长长路路径径虚拟使能、无限收敛和智能即时性等技术特点,使得数据
18、要素在算法驱动下成为一种通用生产要素,一方面形成数据要素的过程需要其他生产要素的投入,例如,为实现数据的采集、处理、加工、分析和交易,经济主体需要投入巨大的固定成本来购买设备、开发软件、建立基础设施,这一资源投入的过程本身能促进经济增长;数据要素还可以直接参与生产、交换和分配过程,不断迭代,催生新的生产方式甚至创造新的需求促进经济增长。另一方面,数据要素可以赋能其他要素,优化供给进一步促进增长。例如,数据要素与劳动力相结合能提高劳动技能与综合素质、提高劳动生产率;数据要素与技术相结合能推动科技发展,加速科技与产业融合;数据要素与资本要素相结合能够减少不确定性冲击,提高风险控制的精准度与效率,进
19、一步拓展金融等服务的广度和深度。2.数数据据要要素素市市场场化化本本质质数据要素的准公共品(部分排他性和非竞争性)、规模经济性及范围经济性等经济特点,使得数据要素会产生很强的外部性。这些外部性可能会使数据要素拥有者缺乏生产和交易数据的动力,进而使得数据要素不能促进经济增长。为国家工业信息安全发展研究中心5此,需要建立一系列基础设施和政策措施促进数据要素供给方和需求方开展更多价值创造和交换,这一过程就是数据要素市场化。具体来说,数据要素市场化的本质是数据要素商业化,是实现数据要素从产品到商品的转化,这一过程需要根据市场运行的基本要素特征,加大数据要素的生产力度、扩大数据要素的应用范围、提高数据要
20、素的交易成功率,激活数据要素微观主体扩大和生产数据要素的积极性,将数据要素的经营与管理完全嵌入到全流程生产经营活动当中,通过数据要素优化供给、创造需求。(三三)报报告告研研究究理理论论框框架架数据要素市场化的核心目标就是加强数据要素的正向外部性、抑制其负向外部性,不断实现数据增值、放大其网络效应。实现此目标需要以下几点保障。第第一一,对对数数据据要要素素实实施施分分类类管管理理。不同类型的数据,其正向和负向外部性不同,因此讨论数据首先需要区分数据类型。按照数据的产生主体(输出主体)不同,将其划分为个人数据、公共数据和企业数据三类。个人数据,是指以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人
21、有关的各种信息;公共数据,是指公共管理和服务机构为履行法定职责、提供公共服务收集、产生的,以电子或者其他方式对具有公共使用价值的信息的记录,包括政务数据和公共服务数据两大类;企业数据,是指企业在生产经营活动中创造或产生的以电子或者其他方式记录的信息。国家工业信息安全发展研究中心6第第二二,实实现现数数据据资资源源向向数数据据资资产产转转变变。数据资源权属清晰之后即为数据资产,数据资产实际参与社会生产经营活动之后即为数据要素。根据国际会计准则理事会(IASB)在2018 年发布的新修订财务报告概念框架,能否把数据资源定义为数据资产关键取决于是否清晰地定义控制的主体,是否明确主体控制的权利,以及是
22、否判断数据资源产生经济利益的潜力。本报告基于数据资源演进路径,从宏观经济增长、行业发展、企业绩效三个层面估算了数据要素的经济贡献度。第第三三,明明确确数数据据要要素素市市场场化化的的产产业业链链、价价值值链链和和相相应应主主体体的的职职能能。在中国数据要素市场发展报告(2020-2021)的基础上,本年度报告继续聚焦数据要素市场的产业链,将其流程归为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、生态保障等环节,在此过程中,需要依靠政府、数据交易机构、数据中介商、数据服务商、消费互联网、工业互联网等平台型数据供应方及需求方等相关主体,共同构建数字技术、制度环境、法律环境、以及中介服务环境等数
23、据要素基础设施。综上所述,数据要素市场化的实现需要充分考虑数据要素的“技术经济”特点,在基础设施赋能下利用平台等组织形式实现数据要素的产品化、权属化、价格化及商品化,保证放大其正向作用、抑制其负向外部性,充分发挥数据要素优化供给、创造需求的功能,推动经济高质量增长。国家工业信息安全发展研究中心7本报告基于对数据要素技术及经济特征及规律的总结,结合经济学理论及市场化发展趋势,研究提出数据要素经济价值贡献度及数据要素市场化指数,核心分析框架如图 1 所示。图 1数据要素、数据要素市场化与经济增长理论关系图来源:国家工业信息安全发展研究中心、北京大学光华管理学院由于不同类型的数据要素从产生到发生要素
24、作用的全过程具有不同的特点,数据要素市场化也不完全相同。因此,本年度报告将围绕数据要素融合应用的重点行业、领域分别阐述数据要素市场的发展程度。二二、数数据据要要素素市市场场发发展展现现状状(一一)发发展展概概况况当前,在国家政策引领、地方试点推进、企业主体创新、关键技术创新等多方合力作用下,我国数据要素市场不断探索和创新。据国家工信安全发展研究中心测算数据,2021 年国家工业信息安全发展研究中心8我国数据要素市场规模达到 815 亿元2,预计“十四五”期间市场规模复合增速将超过 25%,整体将进入群体性突破的快速发展阶段。图 2 2022 年中国数据要素市场规模(单位:亿元)来源:国家工业信
25、息安全发展研究中心在在产产业业发发展展方方面面,全国数据交易机构逐步升级优化,服务模式和服务内容不断创新,各地围绕数据要素市场培育的路径和模式各具特色,数据要素市场交易机构、运营体系、保障机制初具雏形。在在技技术术应应用用方方面面,隐私计算技术从“产学研”向行业案例落地,并与区块链等技术进一步融合,在数据确权、计量、监管等方面实现了场景化应用。在在流流通通实实践践层层面面,数据资源基础较好的领域及行业基于先期优势,不断探索流通模式和技术手段创新,例如,以平台数据采集汇聚为特色的互联网数据流通利用、以行业数据流通交易平台为载体的强实时、高精度、高质量数据产品定制化服务、以工业互联网场景为牵引开展
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