数据业已成为全球竞争的新高地，我国有着海量数据资源和丰富应用场景，具备构建全球领先的超大规模数据要素市场的有利条件。加快推进数据要素市场化配置改革，同时构建全国统一大市场，成为我国抢占国际数字竞争制高点的必然要求。
数据要素市场正经历从概念验证到价值落地的关键转型期。国内外的数据交易模式上，在发展阶段、核心痛点和突破路径上既有共性又存在差异，共同构成了数据市场发展的完整图景。
一、我国数据要素发展与特征
从2023年6月至2024年7月间，广东、福建、海南、四川等各省与郑州、杭州等地市密集发布行动计划、实施方案，推进数据要素市场培育和高质量建设。
我们用《以“1+2+3+X”推进广东省数据要素市场化配置改革》举例，“1”是统一的法规制度，明确数据产权和交易规则；“2”是两级市场，一级市场归集和加工数据，二级市场实现数据产品流通；“3”是算力网络、安全审计等支撑体系；“X”是数据赋能各行各业的场景。
广东省数据要素市场化配置改革总体框架
我国政务数据“全国一盘棋”的治理架构，核心是国家、省、市三级联动，通过统一平台打破“数据孤岛”，实现高效共享和智能分析，如《全国一盘棋：如何用一体化政务大数据打造”超级大脑”？》提到的。
早在2023年6月发布的两篇已给出相应技术架构和应用场景：《数字政务一网“通统同”背后的五层关键技术架构（附下载）》、《Zed行业 | 数字政务一网“通统同”三大核心应用场景解读》。
广东省数字政府 2.0 业务架构图
广东省政府数字化转型的“三网融合”体系通过“一网通办”、“一网统管”和“一网协同”三大平台，重构政府服务模式，让数据跑路代替群众跑腿。
- 合规层：以“三法一条例”等法规为基础，重点保护关键信息基础设施
- 运营层：形成“识别-防护-检测-响应”的闭环，通过漏洞扫描、态势感知等技术实现动态防护
- 技术层：依托国产云环境，部署动态防御、安全加固等能力，实现业务与安全的协同
广东省数据要素市场安全架构图
尤其是近期闭幕的2025年“数据要素×”全国大赛，为我们揭示出我国数据要素发展呈现的主要特征：
- 场景驱动供给：公共数据授权运营占比43%，企业数据利用率达62%，产业链数据协同占54%，“数据集+大模型+服务”新生态崛起。
- 交易形态升级：40%项目提供数据服务产品，15%提供原始数据集，数据交易所渗透率提升至12%，点对点交易仍占主流。
- 赋能效果深化：50%项目实现降本增效，22%推动产业链协同，西部项目斩获多项冠军，数据区域均衡发展成效显著。
- 基建突破瓶颈：15%项目采用可信数据空间，隐私计算、区块链技术破解”不可能三角”，医疗、深空探测等高端领域突破。
二、国内外数据市场的价值实现
1、欧美典型的“数据市场”模式
国际通行的数据市场模式已形成较成熟的运行逻辑，本质上是构建数据供需对接平台，通过标准化、自动化的技术手段降低交易成本。其核心价值体现在三个方面：
- 首先，建立企业内数据资产目录，使分散的数据资源可视化。有全球能源企业通过内部市场梳理出3000多个数据资产项，利用率提升40%。
- 其次，通过元数据管理实现数据溯源，一些金融机构借此将数据准备时间从3周缩短至3天。
- 第三，构建数据质量评估体系，零售平台可以通过质量评分机制使分析准确率提升25%。
这种模式面临的主要挑战在于数据确权模糊。欧美企业通常通过合同约定权属，但缺乏法律层面的明确界定。这导致交易多限于企业内或信任度高的商业伙伴间，跨行业交易占比不足15%。
2、我国数据交易所的特色实践
截至2025年，全国已成立四五十家数据交易所，形成“中央-地方”两级体系。这些交易所在公共数据开放方面取得突破，上海数交所累计挂牌数据产品超5000个，其中浦东累计向社会开放501个数据集，完成72个公共数据产品登记，广东数交所实现政务数据跨部门共享。
我国特色的数据交易所模式具有更强的政策驱动特征，不过在商业化方面进展缓慢，年交易额过10亿的屈指可数。核心矛盾体现在三方面：
- 一是权属认定标准不统一，同一数据资产在不同交易所可能获得不同权属证明；
- 二是定价机制缺失，90%的交易采用项目打包定价，难以体现数据本身价值；
- 三是基础设施重复建设，各交易所自建系统导致互操作性差。这些问题本质上源于数据尚未完成”资产化”过程。
三、数据交易痛点和“入表”突破
国家数据局局长刘烈宏在2025全球数商大会上的讲话直击数据交易核心痛点：当前数据交易所面临交易规模不足、定位模糊、同质化严重等问题，根本症结在于数据资产尚未实现规范化“入表”。提出三个关键观点：
1. 入表是交易基础
数据需完成确权、定类、计量、估值四步标准化流程，才能从“资源”转为可定价资产。当前交易冷清的主因是数据资产权属不清、价值难以量化，导致金融机构不敢深度参与。
2. 交易所转型路径
- 聚焦基础设施角色，弱化“全能型”服务商定位
- 建立统一登记评估体系，推动跨区域规则互通
- 从追求交易量转向沉淀高质量资产样本
3. 企业行动指南
公共服务类企业应提前规划数据资产目录，行业解决方案商需构建可复用的结构化数据，金融机构需积累数据金融估值案例。未来数据要素市场的竞争核心将是“治理-确权-入表-交易-金融”全链路能力，而非短期交易规模。
4. 四个支柱体系
而从数治网来看，将数据纳入财务报表是破解当前困局的核心路径，还需要四个支柱体系的建立和完善：
- 在法律层面，需明确数据所有权、使用权、收益权的分割规则，如试点将公共数据所有权归属政府，运营权授予国企，使用权开放竞争。
- 在会计层面，要制定数据资产分类标准，区分原始数据、加工数据、数据服务三类资产形态。有车企通过分类管理可使数据管理成本降低30%。
- 在技术层面，需建立数据资产评估模型。如互联网平台采用“成本+收益”混合模型，预期数据资产估值可信度提升50%。
- 在监管层面，要构建跨区域协同机制，长三角已开始试点交易规则互认。
四、数据市场发展的阶段演进
当前数据要素市场成熟还需突破三大瓶颈：法律制度需明确数据权属的司法实践，当前80%的数据纠纷仍依赖调解。技术层面要开发轻量化评估工具，降低中小企业参与门槛。生态建设需培育第三方服务机构，预计2026年将出现专业的数据资产评估机构。
数治网认为，数据要素市场将经历三个阶段发展：
- 当前处于“基础设施构建期”（2023-2025），主要任务是建立权属框架和交易场所。
- 接下来进入“标准规范期”（2026-2028），重点形成统一的会计处理和估值标准。
- 最终迈向“生态繁荣期”（2029-），实现数据资产证券化等高级形态。
企业应对策略应聚焦三点：
- 首先开展数据资源普查，建立资产清单。某银行通过系统梳理发现30%的数据从未被使用。
- 其次参与标准制定，某制造业龙头通过主导行业标准获得定价话语权。
- 第三培育数据人才，某券商建立“业务+技术+法律”复合型团队，数据产品开发效率提升2倍。
这场变革的本质是将数据从“资源”转化为”资产”。就像工业时代的土地、资本等生产要素一样，数据要素的充分流动将重构价值创造方式。当数据能够像实物资产一样被计量、交易、融资时，真正的数字经济时代才会到来。
结语
我们立足于产业级视角，提出的数治金字塔1.0 AI+模型能为数据要素市场构建、产业数字化转型、数字经济发展提供“底座式”的支撑，起到破除数据要素供给、流通、使用的障碍，推动大规模、跨领域数据的价值再提升、再创造的作用。
正如《从沉睡到觉醒！数治金字塔1.0 AI+，一键激活你的数据资产价值》写到的，模型的应用在于推动传统业务向数据+AI双重驱动转型，通过“数据驱动→敏捷运营→数字创新”的递进，帮助组织实现业务效率提升、数据价值变现、风险控制强化。
我们将在下一篇先对数据市场进行全景解析：价值驱动、成功关键与“入表”路径，再通过系列运用该模型结合“六段五全四锚三维”，逐步展开成功构建数据市场的最佳实践，让数据从“成本”变为“资本”。
最后，奉上我们的数治金字塔系列专题文章：
来源：国家数据局、数治网，本篇结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考。
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