No.202226 数据要素白皮书 (2022 年) 中国信息通信研究院 2023年 1月 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述 声明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 习近平总书记指出，数据作为新型生产要素，对传统生产方式变 革具有重大影响，要构建以数据为关键要素的数字经济。2019 年 10 月，党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素范畴；2022 年 12 月，党中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素 作用的意见》，为最大化释放数据要素价值、推动数据要素市场化配 置提出了最新指引。在三年的实践探索中，我国数据要素市场建设取 得显著成效，市场主体和市场环境不断完善，要素质量得到大幅提升， 但是制约数据要素市场化配置的权属界定、估值定价、市场规则、流 通技术等关键性难题仍有待破解。 本报告把握数据要素市场化发展的主线，以数据要素价值创造为 理论起点，以解决我国数据要素市场培育的瓶颈问题为基本导向，通 过理论、案例、比较等分析手段，初步给出了一套破解我国数据要素 市场难题的技术、市场和制度思路与方案。全文主要观点如下： 一是归纳出数据要素价值的实现途径，即业务贯通、数智决策、 流通赋能三次价值的释放，为数据要素市场建设提供理论基础。 二是明确了数据要素市场的内涵和特征，即数据要素市场以数据 产品及服务为流通对象，以数据供方、需方为主体，通过流通实现参 与方各自诉求的场所，是一系列制度和技术支撑的复杂系统。 三是辨析了数据要素市场存在的三种流通形式，即开放、共享、 交易三种既有区别也有联系的流通形式，探讨了其适用场景与发展现 状。 四是概括出数据要素市场经营运行存在的三种新模式，即从自行 管理运维到委托运营的机制创新模式；从供需直接对接到多元数商参 与的主体创新模式；从分散对接到统一数据空间的设施创新模式。 五是识别出数据要素市场培育的四大障碍，即权利归属难以界定、 估值定价缺乏依据、流通规则尚不完善、流通技术仍未成熟，并给出 了解决思路建议。 最后，本白皮书对“十四五”期间我国数据要素的发展方向进行 了展望，在不远的将来为实现数据要素价值的全面释放，必须加快数 据要素基本问题研究，加快技术创新步伐，切实推动数据交易流通。 目 录 一、数据要素理论问题概述........................................................................................ 1 （一）数据的概念与独特属性............................................................................. 1 （二）数据成为生产要素有深厚的技术和产业背景......................................... 5 （三）数据要素主要通过三条途径实现价值..................................................... 8 二、我国数据要素市场培育现状.............................................................................. 12 （一）数据要素市场政策布局不断细化深入................................................... 13 （二）数据要素市场主要存在三种流通形式................................................... 15 （三）数据要素市场供需对接向多行业扩展................................................... 21 （四）数据要素市场经营运行模式积极创新................................................... 22 三、数据要素市场培育障碍与探索思路.................................................................. 26 （一）权利归属难以界定，有待建立产权制度............................................... 26 （二）估值定价缺乏依据，有待发挥市场作用............................................... 30 （三）流通规则尚不完善，有待鼓励积极探索............................................... 33 （四）流通技术仍未成熟，有待强化技术支撑............................................... 37 四、数据要素发展展望.............................................................................................. 41 参考文献...................................................................................................................... 44 图 目 录 图 1 数据-信息-知识-智慧（DIKW）模型 ............................................................. 3 图 2 数据要素主要表现形态 .................................................................................... 7 图 3 数据要素的三次价值释放 ................................................................................ 8 图 4 党中央国务院发布多项政策文件围绕数据要素布局 .................................. 15 图 5 数据要素流通的三种形式 .............................................................................. 15 图 6 国内大数据交易所（中心、平台等）建设历程 .......................................... 20 图 7 通过登记使数据产权分置运行和权益保护有据可依 .................................. 30 图 8 三级数据交易市场的初步设想 ...................................................................... 37 数据要素白皮书（2022 年） 一、数据要素理论问题概述 数据要素已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等 各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。如何理 解数据的内涵与特性，把握数据成为生产要素的背景和价值实现的途 径，都是值得深入探讨的理论问题。 （一） 数据的概念与独特属性 在广泛意义上，数据（data）就是对事实、活动等现象的记录。 《辞海》（第七版）将数据定义为“描述事物的数字、字符、图形、 声音等的表示形式”。按照《中华人民共和国数据安全法》中给出的 定义，数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。由此可见， 数据本身可以有丰富的表现形式。 数据一直伴随着人类的发展而变迁。在古代，数据呈现出规则化 汇聚的特征。例如，我国古代的黄册（全国户口名册）、天文观测记 录均以特定规则进行登记造册，它们对人类社会和物理世界的性质、 状态与相互关系进行记录和计算，都是宝贵的古代数据遗产。计算机 发明后，数据与计算机编码产生重要联系。凡可被编码为一系列 0 和 1 组成的二进制记录，都是计算机可处理的数据。早期计算机的采集、 存储、计算技术尚不成熟，只能有效处理行列结构明确的数据表，此 时数据更多指代这类结构化数据。近十几年来，数据存储、传输和计 算的性能不断突破，数据管理、数据处理技术快速迭代，网页、声音、 图像等半结构化、非结构化数据也逐渐得到有效处理和利用。 大数据时代，数据是基于二进制编码的、按预先设置的规则汇聚 1 数据要素白皮书（2022 年） 的现象记录。在此阶段，数据不仅是对客观现象的被动记录，越来越 多的复杂现象由人们主动发掘并记录成为数据。例如，主动埋点收集 的行为数据、基于关系网络挖掘的图数据、精细布放传感器捕获的物 联网数据等。这种从被动到主动的转变昭示着一种新的观念，即物理 空间中的一切事物都可以被预先设置的认知角度、记录规则和技术框 架映射到数据空间，数据的创造融入了数据观察者或收集者的认知视 角。例如，一篇文学作品，在自然语言处理的视角下只是遵循语料库 规则的一条数据。 数据与信息之间虽然有复杂联系，但二者并不应混淆。从人类认 知的角度看，数据是汇聚起来用于认知的原材料，信息是人类大脑可 以理解和认知的事物状态和联系。在“数据-信息-知识-智慧”（DataInformation-Knowledge-Wisdom，DIKW，如图 1）模型看来，数据本 身是无意义的原始事实记录，只有经过主体使用、分析和提炼，才会 产生对人类有用的、具有特定功能的信息。数据能够承载信息，信息 则是已经被加工为特定形式的数据。当今技术和产业更强调数据作为 原材料的独特价值，依靠数据驱动可以产生大量人类理性难以直接感 知到的信息，这些信息是数据价值释放的一种结果。 2 数据要素白皮书（2022 年） 来源：公开资料整理 图 1 数据-信息-知识-智慧（DIKW）模型 数据与土地、劳动、资本、技术等传统生产要素相比有明显的独 特性。产学研各界对数据的特性已有广泛讨论，总结各方观点可以发 现，数据首先作为独特的技术产物，具有虚拟性、低成本复制性和主 体多元性。这些技术特性影响着数据在经济活动中的性质，使数据具 备了非竞争性、潜在的非排他性和异质性。数据的以上特性使得与传 统生产要素相配套的规则体系、生态系统等难以直接沿用。 作为技术产物，数据具有虚拟性。数据是一种存在于数字空间中 的虚拟资源。土地、劳动力等传统生产要素都