数字经济已成为全球经济增长的新引擎，数据作为新型生产要素，正深刻改变着生产方式和社会治理模式。我国政府高度重视数据要素的价值释放，近年来从中央到地方出台了一系列政策措施，推动数据要素市场化配置改革。在政策驱动下，我国数据产业呈现出”中央引导、地方先行、企业跟进”的发展路径。
随着国家数据局的成立，从国家层面推进数据要素市场化战略部署，各个地方政府纷纷设立数据集团，地方国有企业积极布局数字科技公司，共同勾勒出我国数据产业发展的全景图。这种上下联动的发展模式，为我国数据产业的快速成长提供了制度保障和市场空间。
01 国家数据局的战略部署与”数据要素×”行动
国家数据局推动的“数据要素×”行动，标志着我国数据要素市场化配置改革进入深水区。这一战略的核心在于：
- 场景化落地 ：通过12个重点领域如工业制造、应急管理等示范场景建设，破解数据“不愿共享、不敢共享、不会共享”难题。
- 乘数效应释放 ：典型案例显示，工业领域数据应用可使研发周期缩短30%，农业数据赋能提升产量5.5%，验证了数据要素的倍增价值。
“数据要素×”行动从以下多个维度推动数据要素价值释放：
一是强化场景牵引。正在抓紧编制的”数据要素×”应用场景指引，为各方提供更具落地性的操作指南。这种以场景为导向的推进策略，有助于解决数据应用”最后一公里”的问题。
二是加快夯实数字底座。发布国家数据基础设施建设指引，开展可信数据空间创新发展试点，加快数据流通利用技术收敛和熟化推广。这些基础设施层面的工作为数据要素市场化提供了技术保障。
三是鼓励先行先试。加快数据要素综合试验区创建，联合有关部门深入开展”数据要素×”试点，推动打破数据在重点场景应用的堵点难点问题。这种试点先行的改革方法，符合中国一贯的改革策略。
四是着力营造发展环境。加强对数据市场的顶层设计，构建全国统一的数据市场规则、设施和治理体系，繁荣培育市场经营主体，创造更加公平、更有活力的市场环境。制度环境的完善是数据要素市场健康发展的基础。
02 数据要素的乘数效应与行业应用
数据要素的”乘数效应”，即数据在不同行业应用中产生的价值放大作用。这种乘数效应主要体现在三个方面：
在工业领域，数据赋能显著提升了产业运行效率。有的大型龙头企业通过汇聚研发、物流、库存、价格信息等产业链数据，实现高端产品研发周期、采购交付周期缩短30%以上，库存周期从3个月降低到1个月。这种效率提升直接转化为企业的成本优势和竞争力。
在农业领域，数据应用带来了产量和质量的提升。有的种植企业通过数据赋能施肥环节，综合提升产量5.5%；有的养殖企业实现海洋牧场海洋生物资源总量增加5.3倍。数据技术与传统农业的融合，正在改变”靠天吃饭”的农业生产模式。
在应急管理领域，数据要素的应用展现出广阔前景。2025年”数据要素×”大赛应急管理赛道设置的三个赛题方向——提升安全生产监管能力、提升自然灾害监测评估能力、提升应急管理智能化水平，体现了数据在提升公共安全治理效能方面的潜力。
03 数据集团的崛起与发展
在数字经济成为国家战略的背景下，各地国有企业正通过组建数据集团的方式，积极布局数据要素市场。这一现象反映了两个深层变革：
- 政策驱动 ：国家”数据二十条”等政策明确要求推进数据要素市场化配置
- 产业转型 ：传统国企从资源依赖型向数据驱动型转变的必然选择
在成立时间上，这一浪潮始于2017年广东、陕西等地的先行探索，在2022年后呈现爆发式增长，2023年新成立省级数据集团达6家，形成全国性布局态势。从时间分布来看，反映了地方政府对数据产业认识的不断深化和投入力度的持续加大。
在股权结构上，这些省级数据集团多为国有独资或国有控股企业，但也有部分采用了混合所有制模式。这种多元化的股权结构有助于整合各方资源，提升运营效率。
1. 地方数据集团的区域分布及特征
据统计，我国各地已成立超过100家名称中包含”数据”的国有企业，其中省级设立了16家，省会级城市设立14家，地级市和县区级等设立了83家。
在区域分布上，江苏、浙江、湖北、安徽、河南和江西的数据集团设立数量最高，均在7家以上，其中江苏和浙江达到22家和14家，显示出这些省份在地级市/县域层面对数据业务的重视程度较高。
这些数据集团大多定位为地方数据要素整合的重要平台，承担着公共数据授权运营主体的角色。它们的注册资本差异明显，反映了不同层级数据集团在业务范围和功能定位上的区别。
- 区域分化显著： 江苏、浙江领跑全国，体现经济发达地区在数据要素市场化中的先行优势。中部四省（鄂皖豫赣）通过省级统筹带动地方发展，形成第二梯队。
- 模式创新： 广东、重庆的”双轮驱动”模式平衡了省级战略与地方灵活性，可能成为未来推广方向。
- 层级下沉： 第一梯队地市/县域全覆盖，反映数据治理需求从省级向基层延伸的趋势。
2. 省级数据集团的业务模式与战略定位
| 商业模式类型 | 占比 | 核心特征 |
| 基础设施型 | 43% | 政务云与大数据中心建设 |
| 要素运营型 | 32% | 数据授权与交易服务 |
| 产业赋能型 | 18% | 行业数字化解决方案 |
| 综合投资型 | 7% | 数字产业股权投资 |
在业务模式上，省级数据集团主要围绕四大板块展开：数据基础设施建设与运营、数字资产供给及交易、基于大数据的增值服务、构建数据产业生态圈。在战略定位上，这些省级数据集团普遍承担着三重使命：
- 一是作为全省数据基础设施的建设者和运营者；
- 二是作为公共数据资源的一级开发主体；
- 三是作为数字经济发展的主要投融资平台。
| 维度 | 基础设施型 | 要素运营型 | 产业赋能型 | 综合投资型 |
| 核心业务 | 政务云/数据中心 | 数据交易与授权 | 行业解决方案 | 股权投资 |
| 技术门槛 | 低 | 中（需合规能力） | 高（行业Know-How） | 低（依赖资本） |
| 收入来源 | 政府采购 | 数据服务费 | 项目定制化收费 | 股权增值/分红 |
| 代表区域 | 广东、贵州 | 上海、福建 | 四川、西北 | 湖北、天津 |
例如，江苏数据集团定位为”江苏数据要素整合的重要平台、公共数据授权运营主体、重要行业数据运营可靠第三方以及省级数据交易场所建设和运营主体”；
河南数据集团则致力于成为”数据基础设施的建设者、数据资源和产品的供给者、数据产业生态的培育者、数据要素市场的构建者和数据安全的保障者”。
3. 典型案例解析
以上海数据集团为例，其业务分为：数据基础设施建设与运营；数字资产供给及交易；基于大数据的增值服务；构建数据产业生态圈。这种”基础设施+数据交易+增值服务+生态投资”的模式已成为省级数据集团的标配。
| 维度 | 上海数据集团 | 云上贵州 | 数字广东 |
| 注册资本 | 50亿元 | 未披露（约10亿元级） | 未披露（约10亿元级） |
| 核心资源 | 全市大数据平台 | 苹果iCloud运营权 | 腾讯生态+通信网络 |
| 业务重点 | 数据交易+金融航运 | 政务云+苹果业务 | 政务服务民生 |
| 创新案例 | 首个数据资产质押 | 全省政务一云统揽 | 日活3000万APP |
| 输出模式 | 数据资产金融化 | “贵州云”品牌 | 粤系列平台 |
以上表格来源：数治网
上海数据集团的交易层布局代表数据要素市场发展趋势，云上贵州的”品牌输出”显示云服务变现潜力，数字广东的用户规模验证了政务APP的商业化可行性。以下模式差异总结：
- 上海模式：强资本驱动，聚焦数据要素市场化配置，适合金融基础雄厚的城市复制。
- 贵州模式：依托国际项目积累技术，通过政务云形成规模效应，适合中西部省份借鉴。
- 广东模式：政企协同创新，以高频民生应用切入，适合追求政务服务数字化转型的地区。
04 央国企数字科技公司的崛起与影响
数据显示，中央企业已成立数字科技类公司近500家，约66%的行业龙头企业购买过数据，显示出数据开发利用的热情不断提升。一批以数据为主营业务的企业成功上市，反映出数据企业的发展潜力和活力。
央国企大规模设立数字科技公司，反映了传统企业数字化转型的内在需求，也体现了国有企业布局数字经济新赛道的战略眼光。这些数字科技公司的成立主要有三方面影响：
- 一是加快了国有企业自身的数字化转型步伐，通过专业化运营提升数据要素的开发利用水平；
- 二是带动了上下游产业链的数字化协同，推动产业互联网发展；
- 三是对传统IT企业形成竞争压力，可能重塑行业格局。
然而，央国企数字科技公司的发展也面临挑战。如何处理好与母公司业务的关系，避免内部竞争；如何建立市场化机制，吸引和留住数字人才；如何实现技术突破和创新引领，而非简单重复现有技术路线，都是这些公司需要解决的问题。
05 数据要素市场发展的趋势与建议
我们可以看出我国数据要素市场发展正呈现以下趋势：
- 一是从分散探索向体系化推进转变。早期各地数据集团的成立多为自发行为，现在国家数据局的成立和”数据要素×”行动的开展，标志着数据要素市场化进入国家统筹推进的新阶段。
- 二是从基础设施建设向场景应用深化转变。随着数据基础设施的逐步完善，工作重点正在转向数据要素在各行业场景中的应用，特别是如何释放数据的乘数效应。
- 三是从政府主导向多元主体协同转变。早期的数据集团多为政府独资，现在越来越多混合所有制企业参与其中，市场主体更加多元化。
- 四是从数据汇聚向价值挖掘转变。随着数据量的积累，如何从数据中挖掘价值、实现数据资产化，成为关注焦点。
为进一步推动数据要素市场健康发展，数治网在这提出以下建议：
对国家层面，应加快完善数据要素市场基础制度，包括数据产权制度、流通交易制度、收益分配制度和安全治理制度。同时，加强跨部门、跨区域的协同，打破”数据孤岛”和”条块分割”。
对地方政府和数据集团，应明确自身定位，避免重复建设和同质化竞争。省级数据集团应聚焦全省数据要素市场体系构建，地市级数据集团则应更多结合本地产业特色，开展场景化应用。
对企业主体，应积极参与数据要素市场建设，既要注重数据资源的积累和治理，也要加强数据应用能力的培养。特别是传统企业，应加快数字化转型步伐，提升数据要素利用水平。
对社会各界，应加强对数据要素市场的认知和理解，形成数据价值释放的良好生态。同时，关注数据安全和隐私保护，确保数据要素市场的健康发展。
结语
未来，随着”数据要素×”行动的深入推进和数据要素市场化配置改革的持续深化，数据要素将在更多行业、更多场景中发挥乘数效应。同时，数据权属、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度问题的逐步解决，将为数据要素市场健康发展提供制度保障。
国家数据局的战略部署和地方数据集团的蓬勃发展，正在推动我国从“数据大国”向“数据强国”跃迁。随着“数据要素×”应用场景指引的编制完成，我们预计：
- 垂直领域深耕 ：工业互联网、智慧农业等场景将涌现更多标杆案例
- 生态协同强化 ：形成“政府-企业-科研机构”数据创新联合体
- 价值分配明晰 ：基于贡献度的数据收益分配机制逐步成熟
正如在新闻发布会上强调的“三个更加”：更关注治理、更强调实效、更突出开放，这场数据要素市场化配置改革，既需要技术突破的“硬支撑”，也离不开制度创新的“软环境”，其成功将为中国经济高质量发展注入新动能。
为揭示全国数字化建设的现状、趋势及未来发展方向，梳理各地在数字化政策中的重点任务、特色举措及未来目标，数治网曾在《“数字中国”哪家强？看懂“AI下乡”等三大趋势抓住万亿机会》一篇中综合七省市最新政策，从数字经济、数据要素、数字政府、数字社会、基础设施五大领域，剖析其中的三大核心趋势，对比分析各地政策的异同。
在第二篇《长三角“苏超”VS中部“大象起舞” 看两省数字经济的神操作》里，江苏省与河南省作为数字经济先行省份，从有关政策框架、案例成效以及核心措施等各个方面对比两省异同，剖析其对区域经济发展的潜在影响。
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来源：国家数据局，本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Claudio Schwarz，Unsplash
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