工信安全：中国数据要素市场发展报告（2021-2022）_89页_3mb

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。