导语：12月15日，国家数据局发布《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》。《行动计划》作为国家数据局正式挂牌后发布的第一份文件，本着“试点先行，重点突破”原则，对12个行业领域进行细致的部署，旨在尽快激活数据要素潜能。当前，数字要素正在资源化、资产化、资本化，据市场测算，全国数据资产市场总规模8.6万亿，带动相关产业数字化潜在受益34.4万亿，叠加数据资产衍生市场，潜在总规模可能超过60万亿。本文主要解析国家大力推动数据要素相关政策体系出台背后的动力，数据要素“乘法效应”的 表现形式和作用机理，简要介绍三年计划的核心内容，分析数据要素产业链上哪些企业或将受益。

8年前“互联网+”，如今“数据要素x”

数据要素的乘法效应

数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础。我国数字经济发展已经由早期数字技术推广应用为主要内容的赋能转型阶段，进入以数据为关键要素并充分发挥其倍增效应和乘数效应的深入发展阶段。

据国际数据公司（IDC）测算，预计到2025年，中国产生的数据总量将达48.6ZB，占全球的27.8%；对国内生产总值（GDP）的贡献率将达到年均1.5-1.8个百分点。

11月25日，国家数据局党组书记、局长刘烈宏出席2023全球数商大会开幕式并作重要致辞。在这次致辞中，刘烈宏特别论述了数据要素的“乘数效应”，深入分析了数据要素“乘数效应”的表现形式和作用机理。

他指出，从微观看，数据作用于劳动者，便于人们学习、使用先进的知识和技术，提升人力资源素质，提高劳动生产效率；数据作用于资本，可以辅助投融资决策，更好地推动金融服务实体经济；数据作用于技术，可以重塑创新范式，促进先进技术的传播扩散，带动全社会生产力水平提升。

从宏观看，数据作用于经济，可以优化资源配置，促进生产方式变革，提升经济发展的效率与质量；数据作用于治理，可以推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

刘烈宏认为，通过在各行业、各领域加快数据的开发利用，能够提高各类要素协同效率，找到资源配置“最优解”，突破产出边界，创造新产业新业态，实现推动经济发展的“乘数效应”。

一是以“协同”实现全局优化，提升产业运行效率，增强产业核心竞争力。通过从数据中挖掘出有效信息作用于其他要素，改造提升传统要素投入产出效率，以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流，找到企业、行业、产业在要素资源约束下的“最优解”，提高全要素生产率，可解决过去解决不了的难题，实现过去创造不了的价值。比如，通过打通制造业产业链数据，可实现供应链上下游零部件厂与主机厂的高效协同研发制造，有效缩短研发周期，降低供应链成本，创造更高质量、更好性能的高性价比产品。

二是以“复用”扩展生产可能性边界，释放数据新价值，拓展经济增长新空间。一份数据，可由多个主体复用，将在不同场景创造多样化的价值增量。与此同时，数据在使用中一般不会损耗，反而“越用越好”，突破传统资源要素约束条件下的产出极限，拓展新的经济增量。比如，医疗健康数据用于临床诊断，可以帮助医生更精准地治疗疾病；应用于医学研究和药物开发，可加速新药上市、提高治愈率；应用于医保行业，可实现定制化保险和精确定价，带动医疗健康产品和服务升级。

三是以“融合”推动量变产生质变，催生新应用、新业态，培育经济发展新动能。数据规模越大、种类越多，产生的信息和知识就越多，创造价值的空间就越大。不同类型、不同维度的数据聚合后，还可能从量变引发质变，获得意料之外的价值。比如，在人工智能大模型训练过程中发现，当模型规模和训练数据量的累积超过一个临界值时，会出现性能阶跃，新的能力“涌现”出来。新的人工智能大模型应用，在语料数据之外，更整合进图像数据，扩展出多模态的处理能力，可以将视频图像翻译成自然语言，为视障用户提供解释和引导，催生出新的应用形态。再比如，通过道路状况、交通流量和车辆行驶数据的互联互通，对车辆传感器数据、用户行为偏好及其他相关信息的汇聚分析，推动了智能网联汽车和交通行业的技术创新和业务模式变革，实现了从提供出行预测、导航应用，到提供智能驾驶辅助功能和车联网服务，提高了安全性能、驾驶体验和出行效率，为相关企业提供巨大的商业机遇。

实施“数据要素×”行动

数据链接世界，激发无限可能

12月15日，国家发展改革委向社会公开征求《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》意见。从供需两端发力，在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域，加强场景需求牵引，打通流通障碍、提升供给质量，推动数据要素与其他要素结合，催生新产业、新业态、新模式、新应用、新治理。

《行动计划》提出，到2026年底，数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。

发展数据要素产业的前提是要有数据，而高质量数据具有稀缺性。对于如何提升数据供给水平，《行动计划》给出的解决方案包括：完善数据资源体系，在科研、文化、交通运输等领域，推动科研机构、龙头企业、技术服务商等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集；加强公共数据资源供给，支持在重点领域开展公共数据授权运营试点等。

数据的交易流通是释放数据价值的前提。《行动计划》提出，要提高交易流通效率，提高多主体间数据共享效率，比如，打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒；打造安全可信流通环境；培育流通服务主体，具体措施包括培育一批创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构，支持上市融资。

重点行动方面，《行动计划》列出12项，分别是：数据要素×智能制造、数据要素×智慧农业、数据要素×商贸流通、数据要素×交通运输、数据要素×金融服务、数据要素×科技创新、数据要素×文化旅游、数据要素×医疗健康、数据要素×应急管理、数据要素×气象服务、数据要素×智慧城市、数据要素×绿色低碳。

在数据要素×智能制造方面，具体为：创新研发模式，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。推动协同制造，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，实现敏捷柔性协同制造。提升服务能力，支持企业整合设计、生产、运行数据，提升预测性维护和增值服务等能力，实现价值链延伸。强化区域联动，支持长三角、粤港澳、京津冀等区域，推动产能、采购、库存、物流数据流通，加强区域间制造资源协同，促进区域产业优势互补，提升产业链供应链监测预警能力。开发使能技术，推动制造业数据多场景复用，支持制造业企业联合软件企业，基于设计、仿真、实验、生产、运行等数据积极探索多维度的创新应用，开发创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等方面的新型工业软件和装备。

加强资金支持方面，征求意见稿表示，加大中央预算内投资支持力度，实施“数据要素×”试点工程。鼓励金融机构加大信贷支持力度，创新金融服务和产品。探索多元化投融资模式，发挥相关引导基金、产业基金作用，引导和鼓励各类社会资本投向数据产业。支持数据商、第三方专业服务机构上市融资。推动将满足资产确认条件的数据资源，计入资产负债表无形资产或存货，推动数据资产化。

根据国家发展改革委消息，今年底或明年初之前，可能会出台公共数据的政府指导定价的管理办法。预计随着顶层政策的进一步完善，公共数据运营有望尽快完成从0到1的跨越。

数据资源化、资产化、资本化

开启数字中国新篇章

此前在2023中国数据要素产业创新大会主论坛上，国家发展改革委价格监测中心副主任王建冬表示，短期看，数据基础制度可能催生3000-5000亿元规模的数据交易市场；中长期看，数据资产化催生的相关市场潜在规模可能达到10万亿元。

公开信息显示，在此次《行动计划》前，国家数据局已提出加快数据市场化配置改革。多地积极推进数据要素市场建设，数据资产“入表”在即。

12月1日，广州印发《关于更好发挥数据要素作用推动广州高质量发展的实施意见》，优先支持工业、农业、城乡建设、交通运输、医疗健康、城市管理、普惠金融、教育等领域公共数据开发利用。

12月5日，浙江省财政厅归口、浙江省标准化研究院牵头制定的《数据资产确认工作指南》正式实施。同日，青岛发布《青岛市数据要素市场化配置改革三年行动方案》，提出到2026年全市数据要素市场规模达到1000亿元以上。

12月7日，海南省印发《海南省培育数据要素市场三年行动计划(2024—2026)》，围绕医疗、航天、深海、贸易、投资、教育、旅游、交通、金融等领域开展赛道活动。

数据本身不是信息，要想让零散的、原始的、无价值的数据成为系统的、可用的、有价值的数据还需要很长的一段路，其中最重要的就是做好数据治理，让数据达到有序化、商品化以及合规化。

数据并不天生具备资产属性，需要满足有价值、可流通、可监管等一系列必要条件才能成为资产。数据需要具备价值，其可体现在对决策、创新、市场营销等方面的影响。例如，通过分析用户数据，企业可以了解用户需求并进行精准营销。企业要通过数据的分析、挖掘和应用，才能实现数据的流通。而且企业要对数据具有绝对的控制权，包括对数据的采集、加工和使用的权利。如果数据只在部门内部流通使用，从不对外开放，那么这种数据不能算作企业的数据资产。

数据要素产业链大致可以分成上游的数据供应、数据加工，中游的数据要素流通以及下游的应用环节。

上游的数据供给、加工主要是数据资源持有者和数据服务商两类。数据资源持有者主要为政府、数据集成商以及各种行业企业，代表企业有大宗商品行业的上海钢联、卫星遥感行业的航天宏图等。数据服务商主要包含数据采集、存储、加工、分析等环节。代表企业有易华录(SZ300212)、深桑达(SZ000032)等。

深桑达公司报告期内在云计算及存储、数据服务、数字政府与数字城市等关键技术领域的研发投入大幅增加，研发产品不断丰富，陆续发布了中国电子云专属云 CECSTACK、仓山 CeaCube 超融合一体机、仓海 CeaStor 分布式存储、容器云 CeaKE、边缘云 CeaEdge；云数据库 CeaSQL、大数据平台 CeaInsight、飞瞰数据中台、飞思 AI 中台等系列产品。

易华录从2017年开始在全国布局数据湖，促进区域和地方的国有数据的汇聚、治理，以及分级分类存储等工作。公司数据银行业务定位为数据要素价值化、资产化、市场化平台，实现政务数据的供需拉通，打造赋能数据要素融通创新的数字经济基础设施。

数据要素中游是数据资源变为生产要素，实现价值的关键，涉及确权登记、定价交易、交付清算等环节。各大数据交易平台基本由政府主导，部分平台由上市公司参股，如浙江大数据交易中心、丝路辉煌大数据交易中心、广东大数据交易中心等。

孤立的数据很难被打造成数据产品，需要大量多元的数据资源进行融合，并根据场景去打造成数据产品，这样才能具备流通交易属性，从而实现公共数据资产化运营。下游的数据要素应用于各行各业，目前主要应用方向以政务、金融、税务等为主。

像新华网（603888）主要业务是为各类机构客户提供软件产品和系统维护服务、金融数据服务、智能推广服务等。公司拥有来源丰富的海量金融数据资源，具有高效的数据处理与服务能力，为公司进行差异化竞争奠定良好的基础。

拓尔思（300229）正在积极推进自身数据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期价值管理，加强公司在政府、媒体、金融、产业大数据等重点行业的数据应用模式探索，深化数据驱动的全流程应用。公司在政务服务领域，已经帮助各级政府部门建立了多个政务大数据应用。

 图片来源：贵安数字产业研究院

编辑整理：罗冉