數據已經成為繼土地、人力等之後的第五大生產要素，成為數字經濟發展的核心基礎。數據產業在安全、應用、基礎設施建設等方麵具有巨大的增長潛力。據《數據產業圖譜（2024）》等相關報告顯示，我國數據市場規模從2020年的約1萬億元人民幣增長至2023年的2萬億元，年均增速達到25%。數據生產總量達32.85ZB，同比增長22.44%。預計未來行業年增長率將保持在20%以上，到2030年，整體市場規模將突破7.5萬億元。

近年來，在頂層製度設計與市場構建等多重利好推動下，我國數據市場已經進入新的發展時期。根據國家數據局等17部門聯合印發的《“數據要素㗢€三年行動計劃（2024—2026年）》，到2026年底，我國將培育一批創新能力強、成長性好的數據商和第三方專業服務機構，形成相對完善的數據產業生態，場內交易與場外交易協調發展，數據交易規模倍增。

自2024年1月1日起，數據作為企業的資產進行確認和計量，進一步推動了數據要素市場的發展，以“無形資產”或“存貨“計入財務報表讓數據價值得到充分體現。數據資產入表後，企業可以將數據資源歸類為無形，資產或存貨，這不僅可以提升企業的賬麵價值，還能增強企業的資本實力和融資能力。通過將數據資產納入資產負債表，企業可以提供新的融資渠道和抵押物，優化資源配置，激發數據要素活力。

在不斷利好政策的刺激下，各地也搶抓曆史機遇，紛紛布局數據交易流通市場。2023年以來，貴州、北京、合肥、佛山、上海、鄭州、成都等地陸續印發支持數據要素市場建設、促進數據流通交易相關專項補貼政策，重點激勵數據資源的首登記、首掛牌、首交易、首評估、首入表、首認證，數商首注冊、首交易等行為。

當前數據交易主要存在場內交易和場外交易兩種形式，前者是指在數據交易所或者數據交易中心產生的交易，後者則是企業之間或個人自主產生的交易。2015年，全國首家大數據交易所——貴陽大數據交易所成立，標誌著我國數據交易進入規範化市場發展階段。目前，全國已有包括北京國際大數據交易所（以下簡稱“北數所”）、上海數據交易所（以下簡稱“上數所”）、廣州數據交易所（以下簡稱“廣數所”）、深圳數據交易所（以下簡稱“深數所”）、貴陽大數據交易所（以下簡稱“貴數所”）等在內的49家數據交易所。其中，以上述五大數交所為代表的市場交易額占到場內數據交易額的大部分。

從目前可看數據分析來看，上述五大數據交易所全年交易規模已經遠超去年，無論是從產品數量還是應用場景，都取得了長足的進步。但與此同時，數據交易市場仍然麵臨風險和挑戰。從宏觀層麵來講，數據確權、合規、流通等環節依然存在短板和模糊地帶；從行業縱深來看，行業間壁壘、品牌間壁壘、隱私保護、數據準確性、決策人對數據應用的認知的深度和廣度等問題，仍然困擾著當下數據交易市場。此外，作為場內交易的主渠道，各大數據交易所之間產品同質化競爭、平台間共享斷層以及自主研發能力偏弱等問題，也成為阻撓市場發展的因素。解決上述問題，還需要更多地智慧和勇氣。

交易量均獲增長

在之前各項利好的刺激下，從現有數據來看，2024年，數據交易市場整體呈向上趨勢，各大數交所紛紛交出亮眼答卷，交易量均已超去年總和，說明數據要素的流通效應正在得到進一步顯現。

據相關數據顯示，截至2024年7月份，五大數交所數據交易金額就已均超去年全年總和。目前，貴數所2024年以來新增交易額29.44億元，累計交易總額為70億餘元，增長態勢明顯。北數所數據交易規模累計達到45億元。上數所預計全年交易額突破40億元，數據交易額累計有望突破50億元；廣數所成立兩年來，總交易額破52億元。‌

尤為引人關注的是，深數所累計完成數據交易規模已經超過150億元，跨境數據交易規模超過2.5億元，均位居全國首位。而去年這個數字還是65億元，跨境交易額1.1億元。

目前，五大數交所已匯聚起大批數據產品，探索在金融、製造、信息等多個場景中的應用。其中，上海數據交易所掛牌數據產品超4000個，在全國五大領頭數據交易所中居首位。貴數所產品為2605個；北數所累計引入數據產品超2000款，深數所和廣數所上架產品體量則較小。

數據資產市場發力

2023年8月21日，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，並於2024年1月1日施行。這對數據資產化、數據確權定價提供了政策基礎，對於釋放數據要素流動價值具有重要意義。

2024年3月1日，北數所數據資產服務中心正式揭牌，圍繞數據資產服務，開展數據資產登記、評估、入表、融資服務等創新業務，探索並拓展“產業+數據”“數據+場景”“數據+應用”的創新發展模式和數據資產價值實現路徑，推動數字經濟全方位賦能經濟社會發展。

此外，6月28日，全國首個數據資產交易市場在上數所開始試運行。基於數據應用場景需要，上數所建設了金融、交通等數據交易板塊；瞄準活躍數據交易，進一步探索具有行業特色的交易模式，並聯合行業龍頭，建設了行業創新中心。上數所緊緊圍繞打造登記、估值、交易、披露、處置五項核心功能，積極探索數據資產交易市場建設，初步形成了以“數易貸”“數資通”為基本載體的數據資產交易製度體係，支撐數據資產交易市場的高效規範運行。

同質化產品競爭

從五大數交所提供的產品和服務內容來看，盡管存在打造數據交易基礎製度和創新數據產品和服務等差異性，但數據產品仍主要以數據API、數據包、數據報告、大模型等為主；數據服務則主要包括數據分析服務、數據采集服務、數據安全服務等，發展方向和服務內容呈現趨同化。

在五大數交所中，尤以深數所的產品內容和服務內容最多，包括數據產品、數據服務、數據工具等，比如提供數據API、數據集、加密數據、數據應用程序、數據安全服務、數據清洗工具等多達20多項內容。

而貴數所，算力基礎設施、算力技術服務占據了重要位置，貴陽作為東數西算工程八大算力樞紐之一，具有豐富的算力設施和服務，這也成為貴數所主要的業績亮點，同時也是區別於其他數交所的一個顯著特點。

從應用場景來看，北數所圍繞政務、金融、教育、醫療、電力、交通、氣象等領域進行布局；深數所涉及企業信用、企業工商、企業稅務、金融借貸、資質驗證、消費畫像、智慧城市、精準營銷等交易場景。上數所目前掛牌的數據產品覆蓋金融、航運交通、綜合、貿易等多個領域。以政務數據授權作為前提而開創的多場景化應用，是廣數所的一大特色，通過加快公共數據與社會數據融合，激活金融保險、交通、醫療、社會治理、生態環保、文旅、科技等領域數據釋放更大動能。

發展前景可期

數據在日常生活中正得到越來越多應用：通過消費數據進行反向定製、根據征信數據開展授信貸款，利用醫療數據推進智慧導診……這些應用場景實現的背後是大量數據的加工、交易。

在金融、醫療、智慧城市等多個領域，數據已成為驅動業務創新與決策優化的核心動力。隨著數字化轉型的深入，企業對於高質量、高維度數據的需求呈指數級增長，進一步推高了數據交易的市場需求。據預測，未來5年，我國數據交易市場將保持較高速的增長，預計到2029年市場規模將超過4400億元。

隨著人工智能的崛起，合成數據成為人工智能訓練的新資源，為解決人工智能發展瓶頸問題提供了突破口。如何將更多更好的數據匹配給需求客戶、賦能場景應用，成為各大數交所亟需思考的問題，也成為數據交易市場發展必須破解的難題。

近日，國家數據局就《國家數據基礎設施建設指引（征求意見稿）》公開征求意見，其中提出，建設數據便捷交付體係。支持數據交易場所創新發展，鼓勵各類數據進場交易。構建集約、高效的數據交付基礎設施，為場內集中交易和場外分散交易提供低成本、高效率、可信賴的數據交付環境等。

前路迷霧重重

未來數據要素市場發展可期，但並非一帆風順。從宏觀情況來看，目前數據交易市場缺少統一的數據定價和評估機製，流通依靠點對點交易，供需雙方存在信息不對稱，數據流通透明度不高的問題；數據合規、數據安全、數據運營等重要環節缺少統一標準；不同行業、不同設備等數據標準和接口不統一，數據整合互通和互聯操作性差，全國統一的數據開放平台尚未建成等問題依然存在；從數據交易場所來看，場內交易雙方主動性不強、需求匹配精準度較低、市場同質化競爭較為嚴重、自身研發能力薄弱等問題，都成為阻礙數據交易市場發展的障礙，成為下一步打通數據交易堵點、難點的重中之重。

供需雙方是決定數據交易的最關鍵變量。目前供需雙方需求不匹配、失衡現象較為突出。從供應端來看，以汽車行業為例，交通數據、消費數據、電網數據、經濟數據等輸入數據都會對汽車行業產生較大影響，但由於不同細分領域的數據大部分被封閉在行業、品牌內，目前幾乎沒有直接打通的可能性。此外，數據資產具有自私性，數據確權問題遲遲解決不了，導致數據的開發和流通主動性不強。

此外，特定領域數據的敏感性，導致可獲得數據量較小。近日，某醫療AI科技的算法總監剛從新上市產品的喜悅中抽離出去，就開始謀劃下一個產品的研發。據了解，他所在的這家公司采用深度學習技術，研發生產基於影像類醫療檢測服務的產品，市場反饋還不錯。但他也坦言，隨著新產品對所需要數據量和質的要求更高，數據的供應變得越來越困難。原因在於醫療數據的敏感性，很多醫院等醫療機構並不會輕易進行分享提供。而對於他們這種專業的醫療人工智能產品服務公司來說，沒有數據，就好比造房子沒有地基，屬於無根之木。

除了需求方感覺到不方便外，供應方同樣不太輕鬆。數據要素流通使用環境複雜，承載多方主體利益，流通使用過程環節眾多，容易引發多重安全風險和隱私泄露問題，威脅個人隱私、商業秘密、國家安全以及各參與主體的合法權益，嚴重製約數據要素大規模流通使用。

由於數據要素市場的雙向信息不對稱性，供需雙方存在信任壁壘問題一方麵導致了供需雙方對另一方道德風險和資質風險的感知，降低其市場參與的信心，另一方麵導致參與主體間高昂的信任溝通成本，降低了市場運行效率。

數據的偏差性導致定量數據的精準性也日益受到質疑。比如大數據顯示大多數用戶開車都使用QQ音樂聽歌，而很少用網易雲或者酷狗。但實際情況，可能是很多車企和QQ音樂有合作而跟其他播放器沒有合作，而不是客戶喜歡用該播放器。企業能看到、能拿到的準確數據都是有限的，沒有大而全的數據，這就導致數據的價值大打折扣。

其次，數據迭代快，見效慢，投入大，周較長。同時效應顯現往往與其他技術營銷等策略裹挾在一起，難以精確量化哪些是由數據投入產出，因此，對於一些企業和經理人來講，的確存在投資疑慮。

2010年以來，我國數據行業發展經曆了無序擴張期和整頓成長期，目前已經進入新的發展時期。但我們也要清醒看到，目前市場發展仍存在多重掣肘因素，前路困難重重。未來，應盡快解決上述問題，打開數據發展的枷鎖，讓數據市場迸發出更新的活力和價值！

文：任平生⠯⠦•𘦓š猿

責編：凝視深空⠯⠦•𘦓š猿