> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 中国数据要素市场发展报告（2021~2022）总结 ## 核心内容 本报告围绕数据要素市场的发展，分析了其在不同行业中的应用现状、经济价值贡献、市场发展趋势以及指数构建与评估。报告指出，数据作为新型生产要素，具有虚拟使能、无限收敛、智能即时性和泛在赋能性等特征，对经济增长和行业发展具有重要推动作用。 ## 主要观点 1. **数据要素的特征** - 虚拟使能：数据通过“0-1”编码形式在虚拟空间中实现生产，突破物理限制。 - 无限收敛：数据可被多主体同时使用，形成集中化的数字终端。 - 智能即时性：算力和算法的提升使数据能即时处理和反馈，推动智能决策。 - 泛在赋能性：数据要素在各行业深度渗透，驱动管理机制和商业模式变革。 2. **数据要素面临的挑战** - 准公共品属性：非竞争性与部分排他性导致数据交易价值下降。 - 规模经济性与范围经济性：需大量数据支撑，易形成负外部性。 - 隐私风险：数据泄露可能损害企业竞争力与个人安全。 3. **数据要素对经济增长的贡献** - 数据要素通过提升资源配置效率和优化生产流程促进经济增长。 - 数据要素的经济贡献度与传统生产要素类似，但仍有较大提升空间。 - 数据要素对GDP增长贡献在2021年为14.7%，并呈现持续上升趋势。 4. **数据要素对行业发展的贡献** - 信息传输、软件和信息技术服务业对数据要素的产出弹性最高，达到3.044。 - 科学研究和技术服务业、卫生和社会工作等行业也有显著贡献。 - 数据要素对部分行业的影响显著，如制造业和金融行业。 5. **数据要素对企业绩效的贡献** - 数据要素显著提升企业总资产净利润率（ROA）。 - 数据要素应用高分组企业的ROA平均为3.60%，远高于低分组的-1.10%。 - 企业数字化投入不足，仅2.18%的企业数字化支出占营收的20%以上。 6. **数据要素市场的发展现状** - 2021年数据要素市场规模达815亿元，预计“十四五”期间增速超25%。 - 政务、工业、互联网、医疗、金融、科学等数据要素市场各具特色。 ## 关键信息 ### 一、数据要素市场发展现状 - **政务数据要素市场**：政务数据目录体系初步形成，数据存储方式向集约化发展，数据融合分析推动多场景应用，数据安全体系逐步完善。 - **工业数据要素市场**：工业数据在设备管理、供应链协同等领域发挥重要作用，但存在数据孤岛、数据安全等痛点。 - **互联网数据要素市场**：多源异构数据采集、平台优势推动数据流通共享，数据分析能力提升业务决策水平。 - **医疗数据要素市场**：医疗数据存储相对单一，数据加工逐渐智能化，政府推动数据共享，提升医疗服务和研究能力。 - **金融数据要素市场**：数据采集与存储注重安全，数据流通以低敏感数据为主，隐私计算技术应用广泛。 - **科学数据要素市场**：科学数据存储模式因领域而异，数据开放共享成为趋势，大数据推动科学研究范式转变。 ### 二、数据要素经济价值贡献度 - **宏观经济增长贡献**：数据要素对GDP增长的贡献率持续上升，2021年为14.7%。 - **行业发展贡献**：信息传输、软件和信息技术服务业对数据要素的产出弹性最高，达到3.044。 - **企业绩效贡献**：数据要素显著提升企业ROA，推动业务增长和效率提升。 ### 三、中国数据要素市场化指数 - **指数构建**：由“数据要素供给”、“数据要素流通”、“数据要素价值”三个一级指标构成。 - **总体得分**：2021~2022年数据要素市场化指数平均得分为58.73，表明发展仍处于较低水平。 - **区域差异**：东部地区指数最高（70.00），中西部地区较低（平均36分左右）。 - **细分指标比较**：数据要素相关企业主要分布在东部地区，北京、上海、广东、浙江是投资热点。 ### 四、数据要素市场发展趋势 - **技术和管理双轮驱动**：提升数据交易流通的安全性与秩序。 - **多源多领域数据融合**：推动数据应用范围拓展。 - **交易模式创新规范化**：促进数据要素市场化配置进程。 - **各类型主体协同发力**：完善数据要素市场生态。 ## 图表概述 - **图1**：数据要素、市场化与经济增长理论关系图。 - **图2**：2022年中国数据要素市场规模。 - **图3**：数据要素影响GDP增长原理图。 - **图4**：数据要素影响GDP增长估算步骤。 - **图5**：数据要素对GDP增长贡献图。 - **图6**：企业层数据要素价值创造分析框架。 - **图7**：大数据项目方向分布。 - **图8**：数据要素项目建设目标和数据来源。 - **图9**：数据要素经济效益ROA比较。 - **图10**：数字化投入占营收支出比重。 - **图11**：数字化投入动力与风险。 - **图12**：数据要素市场化指数构建框架。 - **图13**：数据要素相关企业全国分布。 - **图14**：数据要素市场投资事件与金额情况。 - **图15**：数据要素市场投资事件地区分布。 - **图16**：数据要素市场投资金额地区分布。 - **图17**：数据要素市场投资机构出手次数分布。 - **图18**：数据要素市场投资轮次分布。 - **图19**：数据要素直接应用投资情况。 - **图20**：数据要素直接应用区域投资情况。 - **图21**：数据要素直接应用领域投资细分赛道情况。 - **图22**：数据要素直接应用领域投资事件情况。 - **图23**：数据要素直接应用领域投资金额赛道分布情况。 - **图24**：数据要素赋能应用领域投资情况。 - **图25**：数据要素赋能应用领域区域投资情况。 - **图26**：数据要素赋能应用领域细分领域投资情况。 - **图27**：数据要素赋能应用领域细分领域赛道分布情况。 - **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。 - **图29**：场内交易与灵活交付流程图。 - **图30**：数据合规评估推进思路。 - **图31**：翼方健数数据交付服务架构图。 - **图32**：洞见科技数据流通解决方案图。 - **图33**：RealAI数据交付服务架构图。 - **图34**：锘科技数据交付服务架构图。 - **图35**：数据要素招商生态汇聚思路。 - **图36**：国家工信安全中心数据要素流通一体化服务图。 ## 表格概述 - **表1**：各行业数据要素化投入的产出弹性估算（2021年）。 - **表2**：数字化转型对上市公司行业层面回报的影响。 - **表3**：中国数据要素市场化指数指标体系。 - **表4**：中国数据要素市场化指数得分。 - **表5**：数据要素相关企业数量（2010-2021年）。 ## 总结 本报告系统梳理了中国数据要素市场的发展现状、经济价值贡献、市场发展趋势以及指数构建情况，揭示了数据要素作为新型生产要素的重要作用。同时，也指出了当前市场在流通、价值实现等方面存在的不足，并提出了未来发展方向与政策建议。