作者：慧博智能投研
数字经济时代，传统的土地要素、劳动力要素等对于经济增长的拉动作用正在边际减弱；而数据自2020年被我国正式列为第五大生产要素以来，不仅成为提升全要素生产效率的重要引擎，亦是解决生产过剩、供需错配等关键性问题的重要抓手。以近三年的《政府工作报告》为线索，数据要素相关篇幅呈现逐年增长的态势，每年的建设目标也更为具体。根据国家工信安全发展研究中心，2021年我国数据要素市场规模达到815亿元，预计“十四五”期间市场规模复合增速将超过25%，到2025年规模有望接近2000亿元。
另外，有数据显示，我国2021年的数据生产量达到6.6ZB，增速快于全球整体水平，但接近70%的数据价值未被激活，如何更好地挖掘数据的潜能，成为我国数字经济发展步入深水区的重中之重。同时又因数据要素可复制性、非消耗性、边际成本零等不同于传统生产要素的特点，产业链预计将很大程度不同于现有的实体商品体系。基于此，数据要素的市场化便成了产业经济发展的重要一部分，与之相关的数据要素流通、数据交易平台、产业数据服务等都有望迎来重大发展。
以下内容我们就将对数据要素行业进行深度梳理，力图从数据要素基本概况、驱动要素、国内外市场发展状况、产业发展阶段等基本面进行梳理，同时对数据要素市场化、产业链及相关企业等重点内容进行细致分析，以帮助大家更全面了解数据要素产业的长远发展。
01
数据要素基本概况
1、数据成为关键生产要素
数据被明确为生产要素。2020年4月9日，中共中央、国务院印发《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，分类提出了土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域改革的方向，明确了完善要素市场化配置的具体举措。数据作为一种新型生产要素首次正式出现在官方文件中。
所谓数据要素目前尚没有特别权威公认的定义，我们参考中国信通院定义，将数据要素定义为参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数据资源。
数据资源是数字经济的关键要素。2021年12月12日，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，指出数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数据对提高生产效率的乘数作用不断凸显，成为最具时代特征的生产要素，是数字经济深化发展的核心引擎。
在数字社会，数据扮演基础性战略资源和关键性生产要素双重角色，一方面，有价值的数据资源是生产力的重要组成部分，是催生和推动众多数字经济新产业、新业态、新模式发展的基础；另一方面，数据区别于以往生产要素的突出特点是对其他要素资源具有乘数作用，可以放大劳动力、资本等要素在社会各行业价值链流转中产生的价值。
根据《中国数据要素市场发展报告》，数据要素对我国GDP增长的贡献率和贡献度在2021年分别为14.7%和0.83个百分点。总体来说，数据要素对当年GDP增长的贡献率呈现持续上升状态，表明数据要素正发挥越来越大的促进作用。
数据要素包含七大模块，具备泛在赋能等特点。我国数据要素市场归结为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大模块，覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。其中数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、生态保障六大模块，主要是数据作为劳动对象，被挖掘出价值和使用价值的阶段；而数据应用模块，主要是指数据作为劳动工具，发挥带动作用的阶段。
3、数据要素具有不同于传统生产要素的特性，驱动数字经济持续增长
传统生产要素如土地、劳动、资本等，其数量增长受供给侧规模收益递减规律和需求侧单个产品需求增长有限性约束，要素投入数量增长无法促进可持续的经济增长。而数据要素具有非竞争性、可复制性、零边际成本和数据开发应用所具有的强外溢性，预计将呈现出规模收益递增的增长促进效应，驱动数字经济持续增长。
4、数据要素流通环节亟待发展
数据要素产业链预计将很大程度不同于现有的实体商品体系。因数据要素具有可复制性、非消耗性、边际成本零等不同于传统生产要素的特点，所以数据要素所涉及的生产、确权、加工、定价、销售等环节也存在独特的特点和待解决的问题。
数据要素流通环节亟待发展。数据要素市场涉及环节众多，包括数据采集、数据分析、数据加工、数据确权、数据质量评估、数据定价、数据交付、数据治理、数据安全等。经过数年乃至十数年的发展，行业数字化取得了相当的进展，传统IT服务市场已较为成熟，但跨行业、跨公司的数据要素流通仍有较大发展空间，新兴IT服务市场迎发展机会。
数据交易是数据要素流转方式之一，助力发挥数据价值。数据交易是以数据作为商品进行分类定价、流通和买卖的行为，是数据要素流通的基本方式之一，帮助数据要素实现信息与货币的交换，使数据需求方能够从拥有合法数据产权的供给方中得到数据要素的合法手段。数据交易有助于激活数据要素潜力，有效发挥数据价值，从而实现数据资源到数据要素到数据资产再到数据资本的转变。
02
驱动因素分析
1、政策立法培育数据要素市场发展的优质环境
2022年12月1日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，意味着国内首个企业数据要素会计处理规则出炉，数据资源入表重要意义在于，公司未来持有的数据不再只体现单一数字，而是形成资产项目，反映在财务报表中。对于符合条件的数据资源，内部使用确认为无形资产，外部交易确认为存货。可以预见的是数据要素、数据资产等相关法律法规后续有望陆续出台。数据已经成为生产要素，作为企业资产入表，有望推动数据要素采集、清洗、标注、确权、定价、交易等市场化建设。
数据要素一同起步于大数据发展，独立于大数据产业融合，将随政策立法走向深化。2014年3月，“大数据”首次写入政府工作报告，国家开始重视大数据价值，为将来数据作为生产要素提供市场环境。2015年8月，国务院印发《促进大数据发展的行动纲要》，对大数据行业的整体发展进行统筹布局，顶层设计规划标志着大数据行业开始起步。“十三五”期间，随着与大数据相关的政府文件的密集出台，大数据相关产业体系日趋完善，数据作为社会生产的关键生产要素也逐渐需要专业的市场和市场化配置。
自2020年以来，国家陆续出台数据要素市场化改革的法规及政策文件，总体围绕“以数据安全为前提，完善数据要素产权配置、完善数字治理、细化市场领域”，由浅入深地建立健全数据要素市场的基础制度。
2、各省市地区积极响应，力促数据要素发展
各省市积极响应中央号召，相继发布多项政策。从地方层面看，数据要素相关企业主要分布在北京市、上海市、广东省、江苏省、山东省等经济较发达地区，各省市均已将数据要素市场建设列入省级“十四五”规划，并且大部分地区根据各地数字经济发展特点，在相关文件中对数据要素制度建立进行了进一步规划，同时也提出了远景目标：上海市提出到2025年底，上海数字经济发展水平稳居全国前列，国际数字之都框架体系基本形成，数据要素市场体系基本建立。浙江省提出到2025年，数字经济发展水平稳居全国前列，建成具有全球影响力的数字科技创新中心。江苏省提出到2025年，江苏数字经济发展水平位居全国前列，数据要素市场体系初步建立，到2035年，数字经济成为引领江苏经济转型发展的重要引擎。
3、技术创新推动数据要素更高效、安全地开发利用
随着大数据基础设施的完善，人工智能、隐私计算、区块链、可信计算等新兴技术融入大数据产业的升级，为数据要素市场安全治理做出巨大贡献。大数据安全是数据要素市场成长过程中的奠基，数据泄露、滥用等风险是数据流通中最大的威胁。技术创新能够更高质量地支撑数据采集、存储、加工、流通、分析、应用的价值闭环，使得数据获取量更大、数据存储和管理更加便捷、数据流通更安全合规、数据分析更智能更能满足各行业提出的特色要求，以此助力应用场景的积累和拓展，带动数据服务模式创新，实现最大化的数据价值变现。
03
国内外市场发展情况分析
1、海外市场：欧美持续完善法律政策，深挖数据价值，积极推动数据要素产业发展
欧美数据交易市场规模大，中国占全球八分之一。据上海数据交易所研究院，2021年，全球数据交易流通市场规模达到2000亿元。其中，北美洲达到960亿元，占比48%。欧洲实现市场规模500亿元，占比25%。中国数据交易规模实现250亿元，占比13%。日本等其他国家地区紧随其后。
（1）美国推动数字产业自由发展，欧洲注重保护个人数据权利
欧美国家较早注意到了发展数字要素产业的重要性，积极发布政策推动数字要素产业发展，同时，制定法规来保护数据隐私，规范数据使用，推动数字经济健康发展。受历史、文化、商业等诸多因素影响，各国在对待数据隐私上的价值取向不同，导致其在政策以及立法上各有侧重。
欧洲注重保护个人数据权利，相关法律体系完善。欧洲最早开始构建数据治理法律体系，且出台政策密集，体系完善。1981年，欧洲理事会成员国签署《有关个人数据自动化处理之个人保护公约》，1995年，欧洲议会及欧盟理事会通过《个人数据处理及自由流通个人保护指令》，统一数据安全标准，为各成员个人数据保护设置统一底线。2018年，被称为欧盟“史上最严”数据保护条例的《通用数据保护条例》GDPR正式实施，该法律极大地保护了公民数据隐私，强化数据主体的被遗忘权、数据可携权等。之后，欧盟又推出了《非个人数据自由流动条例》，补充其在非个人数据的处理和流动规则。同时，欧洲还进行了特定行业立法，通过了《试听媒体服务指令》、《消费者保护法》、《电子隐私条例》等。2022年，在《欧洲数据战略》的引导下，欧盟陆续通过了《数据法案》、《数据治理法案》完善了公共机构与商业主体（B2G）、以及商业主体之间（B2B）的数据共享方面的相关规定，推动数据流动、共享、开发、应用进程。
美国形成了推进数据产业发展的完整战略。从2012年开始，美国陆续发布了《大数据研究和发展计划》、《数据-知识-行动计划》、《大数据：把握机遇，维护价值》。同时，为了明确如何使用联邦数据，2019年开始陆续发布了《联邦数据战略》、《2020行动计划》与《数据伦理框架草案》。
美国在立法方面较为分散，并且始终秉持着其在鼓励商业自由发展的态度。相较于欧洲，美国的数据市场政策更为宽松。谷歌、Meta等美国的数字巨头们在全球繁荣发展，为美国带来巨大的经济效益。为持续支持相关产业发展，美国选择了更为实用主义的道路。目前，美国在数据治理方面还没有联邦立法，但是各州已经陆续出台相关法律。其中，最受关注的州立法为美国加利福尼亚州于2018年通过的《消费者隐私保护法案》（CCPA），全面保障了个人数据在控制、使用以及交易方面的权力，对企业收集、存储、处理以及应用数据的行为做出规范。同时，美国在各个细分行业上，对数据权利进行立法保护，如发布了电信领域的《电子通信隐私法》、金融领域的《金融消费者保护法》、医疗卫生领域的《COVID-19消费者数据保护法》。
（2）政府数据对公众开放共享，企业向政府提交数据参与国家建设
各国积极推动政府数据开放共享，美英开放效果显著。收集政府数据是免费数据获取的最主要渠道之一，政府共享、开放、全面与易用性都十分重要。一方面，数据开放可以通过民众帮助解决公共事务，提高治理能力。另一方面，企业和民众可以通过挖掘开放数据价值，创造更多经济效益，带动产业发展。美国是政府数据开放共享方面的先行者，英国、法国、澳大利亚等国家也紧随其后，积极探索国家数据开放共享的途径，制定相关政策。
（3）丰富数据交易模式，助力数据流通与价值挖掘
海外数据交易活跃，代理交易模式盛行。国外数据交易起步较早，始于2008年，得益于较为完善开放的政策和法律环境，数据交易较为活跃，现已发展出多种交易模式。据论文《数据流通的模式与问题》，目前国外数据交易主要采取代理的方式进行，可有效提升交易效率、安全可靠。此种数据交易方式由提供方、服务方、以及需求方组成，服务商通过政府、公开、商业等渠道获取数据，并出售给数据需求方。美国现阶段主要采用三种交易模式：C2B分销、B2B集中销售以及B2B2C分销集销混合。B2B2C模式发展迅速，已成为美国主流数据交易模式。
多种交易平台赋能交易效率，解决安全信任难题。海外数据交易平台种类众多，包含综合性交易平台、专注细分领域的交易商以及IT头部厂商打造的数据交易平台。
2、国内市场：努力克服现阶段不足，数据要素市场未来可期
（1）数据权属界定不明，统一资产登记体系有待建立
数据所有权、使用权、经营权有待清晰界定。目前，我国还没有针对数据产权归属问题出台法律。在实际交易中，数据权属的判断主要通过基础法律理念和质朴法感情上。这种数据权属不明的情况使大部分拥有数据资源的企业不敢、不愿意参与数据交易，阻碍了我国数据要素产业的发展。数据所有权、使用权、经营权的清晰界定是数据要素市场有效运行的前提之一。目前，政府和智库已就数据确权方面提出了一些发展方向，包括应学习欧美先进经验，同时结合我国国情以及数字经济发展的不同阶段，尽快明确个人、企业以及政府在数据所有权、使用权和经营权上的相关法律规定；形成数据分类分级确权的制度设计；同时坚持个人隐私和敏感数据保护的底线思维；搭建以数据使用权为核心的产权制度体系；以及使用数字化手段赋能数据确权等。
统一的数据资产登记体系急需建立。建立数据资产登记体系是数据资源转为数据资产的必经之路，包括厘清供给方的数据来源、评估数据质量价值、明确数据应用场景等。进行资产登记能够保证流通数据资产的合规合法性，使供应商、服务商、需求商在交易中更加放心，减少因权属不明、资产归属不清的原因而互相倾轧。我国在数据资产登记方面已经开展了一些有益探索。“十四五”规划和2035远景目标纲要已提出要发展“数据资产评估、登记结算”。2017年，贵州省出台全国首个政府数据资产管理登记办法《贵州省政府数据资产管理登记暂行办法》。随后，地方实践和地方登记平台建设也不断推进。然而，我国目前尚未建立统一的数据要素登记制度、权威的全国数据登记平台，仍存在着数据资产登记概念不清晰、登记制度不统一的问题。全国统一的数据资产登记体系亟待建立，这将有利于数据资产在全国范围内的自由流通，是建设我国数据要素市场的重要组成部分。
（2）数据定价较为困难
数据要素因其生产复杂性、可复制性、时效性、以及非标准性而定价困难。相比于土地、资本、技术、劳动力要素，数据要素的定价更加困难。首先，数据要素产生的过程十分复杂，整个产业链有数据采集、存储、计算、分析应用等众多环节，涉及众多贡献者、参与商，每一个环节都需要进行价值计量，因此进行阶段性定价比较困难。其次，数据资源具有可复制性、时效性以及非标准性等特点，其实际价值会随着复制次数及供需关系改变而改变。
主流数据定价方式包括成本法、收益法以及市场法。数据定价是数据交易平台的重要组成部分，目前比较主流的数据定价方式有成本定价法、收益定价法以及市场定价法。其中，成本法通过计算数据产品的成本进行定价，包括数据采集、存储和整合的运维成本，人力成本、间接成本以及服务外包成本等管理成本。收益法则是按照数据的应用价值定价，与数据的数量、稀缺性、行业性质、预期效益等有关。一般来说，数据越完整、维度越多，其适用的范围也越广、应用价值就越高。市场法定价一般使用类似场景下的可比参照实例做参考，需要较多的可比案例。目前，这些定价方式各有缺点，国内外还在积极探索数据要素定价的有效方法，例如，因数据要素的价值在不断波动，可采用动态定价方法。另外，也可应用人工智能等算法赋能数据定价。
（3）数据应用价值有待提高
数据价值不高，在管理、标准化、融合应用方面有待提高。数据要素的质量对数据要素的实际应用有着重要的影响。我国拥有大量的数据资源，但因为数据质量参差不齐，可具体落实在应用场景中的数据要素还较少。造成数据质量不高的原因无疑是多方面的。在当前海量数据资源环境下，由于不同资源及系统间存在异构性，传统的信息管理模式由于缺乏数据收集、整合、管理和服务的新机制，难以实现对数据资源的统一管理与高质量管理，降低了数据资源的利用率。另一方面，数据采集和存储的标准化不够，无法形成可用的大数据集。例如，实现自动驾驶需要大量的场景数据来进行具有鲁棒性的模型的训练。但是不同厂家收集存储数据的标准并不统一，无法汇集成可用的大数据集进行模型训练。同时，数据资源往往需要深加工才能挖掘较深的应用价值。然而我国目前深入具体场景的数据挖掘和分析应用还较少。算法等方面投入还不够多，技术成熟度和实用性也有待提高。很多相关技术如区块链、智能合约还在发展中，个人征信、城市管理等具体场景融合的案例还不成熟，数据应用创新的动力不足。跨行业、跨区域、跨部门的数据融合应用能力有待进一步提升。
（4）有待建设先进交易基础环境
我国数据交易基础环境还不完善，目前没有统一的数据交易平台和成熟的监管机制。数据交易平台有益于解决效率、合规、安全以及信任等问题。近年来，我国积极建立数据交易平台，引导数据交易往场内进行。然而目前我国基于平台的场内数据交易情况并不理想。截至2022年8月，全国已经成立了40家数据交易机构，数量众多但没有形成统一的交易标准和监管机制，经营情况也参差不齐。同时，这些机构全部是区域性的交易机构，并没有一个统一的数据交易市场，不利于数据要素在全国范围内的自由灵活配置。这些不利因素导致我国场内场外数据交易量差距悬殊，大部分数据交易都在场外完成，场内交易不足5%。
（5）政府、企业的“数据孤岛”有待打破，助力数据开放流通
数据孤岛阻碍数据流通共享。中国的大部分的数据集中在政府、国有企业和互联网平台企业手中。但是这些数据开放共享流通的程度较低。例如，中国移动、央行征信中心都拥有超过6亿人的活跃消费者，但是这些数据沉淀在少数平台上，流动、应用、价值挖掘的程度都不够，造成了大量的浪费。互联网头部厂商则拥有更多的用户，其数据价值有待进一步被合法合理地挖掘。
政府数据待实现跨部门、跨区域的高效流通。首先，从政府层面来看，政务数据跨部门、跨区域共享仍存在障碍。数据流通需要地方重视，充分赋予数据相关部门权力，助力打通各部门、各地区数据互联互通。例如，贵州信息技术响应刚性制度完善，数据流通工作展开较快。同时，应尽快提升数字技术水平，进一步促进公共数据跨部门、跨区域、跨行业的安全高效数据共享。
政府数据开放共享程度有待提高。我国政府数据在开放共享的深度和广度方面也有待提高，李克强总理曾表示我国信息数据资源大部分掌握在各级政府部门手里，“深藏闺中”是极大浪费。据万维网基金会，我国政务数据的开放程度较低，在115个国家地区中排名71。更多种类丰富、高质量的政府数据有待被开放给企业和公众，提高信息交互能力，共同挖掘数据价值，实现数字共治。
头部平台企业的“数据垄断”亟待打破。BAT等大互联网平台掌握着大量的用户数据，具有极高的商业价值，然而存在数据资源垄断问题。出于保护自身利益的考虑，这些头部大厂倾向于打造闭环的产业生态，并不愿意共享数据。具体实例有大众点评诉百度案，菜鸟裹裹与顺丰快递、新浪与今日头条、微信与华为的数据之争等。2021年，在我国国家反垄断局行政处罚中，超过四分之三的案件来源于互联网行业。数据垄断成为亟待解决的阻碍数据流通的问题之一。
（6）发展土壤肥沃，中国数据要素市场静待花开
完善我国数据要素市场正在进行时。针对上述讨论的不足之处，中央、地方政府、专家学者们已提出众多发展方向以及行之有效的施行措施。我国有望持续推进相关法律法规建设，完善隐私保护、数据确权、数据定价等制度，建设统一可靠的数据交易市场和成熟的监管体系。大力推进政府企业数据开放共享，鼓励数据流通交易。同时，努力提高数据采集、存储、处理、分析、融合应用等各方面的技术水平，提升数据的可用性，深挖数据价值。
我国数据土壤肥沃，具备先天发展优势。在数据要素领域，我国拥有巨大的先天优势。人口规模的庞大以及互联网等产业多年的发展，使我国已在各产业领域拥有大量珍贵数据。同时，我国从中央到地方政府，已经认识到数据要素发展的重要性，推行了大量相关政策，积极建设数据要素市场，数据要素的“要素”地位日益凸显。另外，欧美在数据要素市场领域较为成熟，我国“取其精华，去其糟粕”，能利用学习到的先进经验，同时结合中国国情以及经济发展阶段，选择一条最合适的路径来建设我们的数据要素市场，创造巨大的数据要素产业价值，为全社会发展赋能。
04
产业发展阶段分析
1、政策密集，行业景气向上
我国数据要素政策密集发布，迈向深化发展阶段。自2014年大数据首次写入政府工作报告起，我国大数据相关政策频繁出台，持续驱动着数据要素产业快速发展。
数据要素行业法律法规、行业标准持续健全，“四梁八柱”加速构建。
法律法规：近年，我们推动出台了数据安全法、个人信息保护法等法律法规，为数据要素市场化发展奠定了坚实的法律基础。
知识产权：国家知识产权局近日发布通知，确定北京市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、深圳市等8个地方作为开展数据知识产权工作的试点地方，试点工作期限为2022年11月至2023年12月。
行业标准：2022年11月，2022世界青年科学家峰会上，《数据产品交易标准化白皮书》正式发布，2022全球数商大会上，全球首发《数据要素流通标准化白皮书》《全国统一数据资产登记体系建设白皮书》等六大成果，以及数据交易系列标准化试点、数据资产登记平台等六个重点示范项目。
2、搭乘数字经济快车，我国数字要素市场步入高速发展阶段
数字经济迈上新台阶，实现“十四五”规划开局。国家统计局公布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》首次明确了数字经济的基本范围，并划分了“数字产业化”和“产业数字化”两个方面。其中，产业数字化是指应用数字技术和数据要素为传统行业带来产出增加和效率提升，涵盖数字政府、数字金融、智慧物流、智能交通等数字化应用场景；数字产业化是数字经济的核心产业，完全依赖于数字技术、数据要素的各类经济活动，包括数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业等多个新兴产业。
根据中国信通院统计，2021年，中国数字经济市场规模达到45.5万亿，占GDP比重达到39.8%，其中产业数字化作为数字经济增长的主力，市场规模达到37.18亿元；数字产业化市场规模为8.35亿元。随着数据要素市场结构调整和市场化程度加深，数字产业化正在经历从量的扩张到质的提升的转变，未来将在数据要素市场的反哺下有更强劲的动力。
搭乘数字经济的快车，我国数字要素市场整体处于高速发展阶段。“十三五”期间，我国各个要素市场规模均实现稳定增长，以数据采集、数据存储、数据加工、数据流通等环节为核心的数据要素市场增长尤为迅速。据国家工信安全中心测算，2021年我国数据要素市场规模为704亿元，预计到2025年我国数据要素市场规模将达到1749亿元，2021年-2025年的年复合增长率超过25%。根据中国信通院数据显示，仅有32%的企业数据价值会被激活，还有数据未被采集、加工、流通和分析，我们可以预期未来数据要素市场将会在立法与技术的双重培育下，保持高速增长。
05
数据要素市场化分析
作为新型生产要素，数据同时具备生产要素的双重属性，既能在生产过程中融合其他行业提升生产效率，本身也能产生价值和使用价值，在经济的新发展阶段贡献日益提高。因此，逐步建立数据要素相关市场机制，使之参与市场化配置的问题亟待解决，以下我们就对数据要素的市场化进行分析。
1、数据要素自身属性及市场经济特性，促使数据要素市场化
数据要素的准公共品（部分排他性和非竞争性）、规模经济性及范围经济性等经济特点，使得数据要素会产生很强的外部性。这些外部性可能会使数据要素拥有者缺乏生产和交易数据的动力，进而使得数据要素不能促进经济增长。为此，需要建立一系列基础设施和政策措施促进数据要素供给方和需求方开展更多价值创造和交换，这一过程就是数据要素市场化。数据要素市场化的本质是数据要素商业化，是实现数据要素从产品到商品的转化。
2、数据要素市场化运行机制
数据要素市场旨在实现数据要素的市场化配置。数据要素市场规范运行，要求在以下几个方面进行市场相关体制机制的完善和健全:
首先是需要生产和汇集大量数据要素，生成数据要素生态；其次，需要搭建促进数据要素流动的硬件（算力）和软件（算法）环境，针对数据要素市场的资源调度、流通、安全防护等建立基础设施；然后需要科学界定数据产权，完善数据共享机制，确定定价机制、分配机制，维护数据交易各方权益，完备数据交易法规，数据要素市场监管到位，在政策方面完善金融财税制度和立法监管体系，保障数据交易公平秩序和市场健康运行。但目前数据确权、定价、交易、跨境流通等基本制度规则还未构建完成，合法、成熟的数据流通模式尚未建立起来。
3、数据要素市场化面临的现实问题
当前数据要素市场化面临的问题可以分为制度、技术、市场三个维度。制度层面：平衡数据安全、隐私保护与数据使用难；数据确权难；建立数据市场交易市场制度和相应监管制度难；数据要素受益分配难；国际数据要素市场制度构建难。技术层面：数据安全和隐私保护技术痛点；数据采集、加工、存储及处理技术痛点；数据要素交易技术痛点。市场层面：数据要素整合和标准化难；数据要素定价难；数据要素市场活力不足。
4、国家和地方政府关于数据要素市场化的制度探索
目前我国的数据市场化制度探索主要从数据应用和数据安全两个方面展开。
（1）数据应用制度探索
我国数据治理兼顾数据安全与发展，因此在推动发展方面，我国陆续出台多项制度，推动数据要素市场的建设，鼓励数据开放共享。
2021年12月12日，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》正式提出要创新数据要素开发利用机制，利用数据资源推动研发、生产、流通、服务、消费全价值链协同，并再次提出要统筹公共数据资源开发利用，推动基础公共数据安全有序开放。这为数字经济发展如何利用数据要素指明了方向。2021年12月21日，国务院办公厅颁布《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，进一步提出要优先推进企业登记监管、卫生健康、交通运输、气象等高价值数据集向社会开放，探索开展政府数据授权运营，并提出探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。
（2）数据安全治理制度探索
随着数据作为生产要素的价值逐渐凸显，数据采集、交易、应用逐渐丰富，各种关于数据隐私保护和行业自律的回题逐渐暴露。数据市场的无序发展倒逼国家强化数据安全治理。为此，自2016年开始，我国数据安全相关的法规相继出台，在网络安全、个人信息主权与保护、数据分级分类管理等方面进行制度规范，已围绕《网络安全法》《民法典》《数据安全法》和《个人信息保护法》四部法律法规形成数据安全治理的基本制度框架。
2021年12月31日，全国信息安全标准化技术委员会秘书处发布《网络安全标准实践指南——网络数据分类分级指引》，正式给出网络数据分类分级的原则、框架和方法，强调数据分类分级需按照数据分类管理、分级保护的思路，遵循合法合规原则、分类多维原则、分级明确原则、从高就严原则以及动态调整原则。其中，数据分类采用面分类法，按国家、行业、组织等视角给出维度数据分类参考框架，数据分级主要从数据安全保护的角度，考虑影响对象、影响程度两个要素进行分级，并规定了数据级别与影响对象和影响程度的关系。
5、当前数据交易发展现状
随着数据资产化的进程加快和新兴技术的不断融合发展，数据交易呈现稳步发展的态势。On Audience统计显示，中国数据市场发展迅速，交易值增速在全球遥遥领先，2017年、2018年两年的交易值均接近翻番，2019年也在60%以上，达到23.93亿美元的规模，超过英国的23.55亿美元。
（1） 部署节奏加快，数据流通要求加强数据交易场所统筹建设
《“十四五”数字经济发展规划》明确提出要充分发挥数据要素作用、强化高质量数据要素供给，加快数据要素市场化流通，创新数据要素开发利用机制；加快构建数据要素市场规则，培育市场主体，完善治理体系，到2025年初步建立数据要素市场体系。
场内交易比例逐步提高。根据上海数据交易所研究院测算，中国2022年场内交易的规模约为20亿元，数据场外市场规模约在1000亿元，也就是说，场内交易占场外交易的比重约为2%，预计数据交易每年会有20%以上的增速，其中场内交易市场增速应在40%以上，预估到2025年，场内交易占比将提升到总交易规模的三分之一或四分之一。
（2）各地数据交易所相继成立并升级优化
大数据交易所是数据市场化流通的重要载体，发挥促进资源整合、规范交易行为、增强数据流动性、推进标准制度建立的关键作用。
1.0时代（2015-2017）：2015年，我国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌运营，标志着我国场内数据交易开始出现，亦拉开了全国数据交易所建设的第一波爆发期；两年间各地有20家数据交易所相继成立，但彼时存在场内交易的活跃度低、场外交易的乱象频繁发生等诸多难题，部分交易所发展陷入停滞。
2.0时代（2020-至今）：2020年以来，北京、上海、深圳、广州等一线城市的数据交易所陆续成立，贵阳大数据交易所亦开始重组升级，拉开我国数据交易所2.0时代的帷幕；新型数据交易所从之前主要扮演“撮合交易”的角色开始向全生命周期的服务平台转型，同时普遍采用国有资本入股、政府指导、市场化运营的方式，既可以发挥政府政策和资源优势，有利于保障数据的权威性和安全性，也能够确保市场化机构的参与积极性。
（3）除数据交易平台外，各省市纷纷成立由各级政府主导的大数据集团
各省市为推动数字化转型，除建立数据交易平台外，纷纷成立由各级政府主导的大数据集团。部分大数据集团为当地数据交易平台的股东。大数据集团以数据为核心业务，致力于实现公共数据、行业数据和社会数据的交汇、供给、配置及市场化开发利用，开展数字资产运营、数据交易服务、数字金融科技和数字产业投资，推动城市/省份治理体系和治理能力现代化。大数据集团也可作为电子政务公共平台，实现电子政务网络+云+平台系统建设一体化，助推数字经济发展市场化、专业化，如福建省大数据集团。政府主导的大数据集团有利于保障数据安全，促进数据要素在市场内流通。
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