中国信通院-数据价值化与数据要素市场发展报告-2021年-_53页_2mb

数据价值化与数据要素市场发展报告总结

核心内容

本报告由中国信息通信研究院政策与经济研究所发布，旨在探讨数据价值化与数据要素市场的发展现状、核心问题及政策建议，为推动数字经济的发展提供理论支撑与实践指导。报告从“数据资源化、数据资产化、数据资本化”的“三化”框架出发，分析了数据要素在数字经济中的关键作用，并提出构建数据要素市场的路径与策略。

主要观点

• 数据是数字经济时代的关键生产要素，与传统生产要素结合，推动技术、资本、劳动力、土地等要素的创新与优化。
• 数据价值化是数字经济发展的基础，其过程包括数据资源化、数据资产化和数据资本化。
• 数据要素市场的发展需要形成“四位一体”的格局，即数据交易主体、手段、中介和监管。
• 数据确权与定价是数据要素市场发展的核心难题，需通过制度设计与技术创新解决。
• 数据资本化是拓展数据价值的重要方式，包括数据信贷融资和数据证券化，未来具有广阔前景。

关键信息

数据价值化框架

• 数据资源化：包括数据采集、整理、聚合和分析，是数据价值化的起点。
• 数据资产化：数据通过市场流通交易，产生经济利益，是数据价值化的核心。
• 数据资本化：数据被打包为金融产品进入资本市场，包括数据信贷融资和数据证券化。

数据要素市场格局

• 数据交易主体包括政府指导类、数据服务商类和大型互联网企业。
• 数据交易手段包括API接口、数据包交易、EXID虚拟标识技术等，其中区块链技术被广泛应用，具有去中心化、可追溯等优势。
• 数据交易中介经历井喷、停滞、复兴三个阶段，目前仍面临数据质量差、供需不对称、数据安全等问题。
• 数据交易监管主要由政府主导，结合数据服务机构自律机制，确保交易合规。

数据确权与定价

• 数据确权“三分原则”：按数据主体（个人、企业、社会）进行分类，按数据属性（公共品、准公共品、私有品）进行分级。
• 数据确权路径图：基于“三分原则”构建数据确权路径，按照社会效益和个人收益优先顺序进行确权。
• 数据定价模型：提出“四因素定价模型”，包括补偿价值、增值价值、异质性价值和风险溢价，用于科学评估数据资产价值。

数据资本化探索

• 数据证券化：通过IPO、重组并购、D-ABS、D-ABN等方式，将数据资产转换为金融产品。
• 数据信贷融资：以数据资产作为信用担保获取资金，如数据质押融资。
• 数据银行：集中数据资源，提供数据存储、共享、使用等服务。
• 数据信托：通过信托机制实现数据资产的流转和收益共享，如中航信托的案例。

数据交易现状与挑战

• 全球数据交易市场增长迅速，中国交易规模增速领先。
• 数据交易平台多样，包括静态和动态定价策略，如固定定价、差别定价、自动计价、协商定价、拍卖定价等。
• 数据交易市场仍处于不完全市场阶段，面临数据确权、定价、安全等问题。

政策建议

完善数据要素资源体系

• 推进数据采集、标注、存储、传输、管理、应用的全生命周期管理。
• 打通不同主体之间的数据壁垒，实现多源数据一体化集成。
• 建设国家数据采集标注平台和数据资源平台，实现数据的高质量汇聚。

构建数据要素市场体系

• 加快建立数据确权机制，明确数据权利类型与主体，形成统一登记确权体系。
• 建立数据定价规则，开发数据资产价值评估模型，推动形成数据资产目录和地图。
• 构建数据交易市场化机制，引导数据要素流通，提升数据交易效率。

壮大数据要素应用体系

• 推动数据要素在各行业的深度应用，如农业、能源、医疗、金融等。
• 梳理数据应用路径，编制数据应用指南，鼓励重点行业试点示范。

建成数据要素安全体系

• 推动数据安全监管体系建设，明确安全主体责任和防护要求。
• 建立数据市场风险防控体系，提升数据安全事件应急解决能力。
• 强化数据跨境流动管理，加强数字基础设施安全保障。

结论

数据价值化和数据要素市场的发展是推动数字经济的关键，需在制度、技术、市场等多方面协同推进，构建统一开放、竞争有序的数据要素市场体系，实现数据要素的高效配置与流通，为数字经济发展提供坚实支撑。