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在数字经济时代，数据成为新型生产要素和战略性资源。2019年10月出台的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，首次将数据列入生产要素，将发挥数据要素价值提升至战略高度.数据要素价值的充分发挥在于流通与交易。促进数据要素市场化配置，有助于释放数据要素价值，深化数字经济和实体经济融合，为经济高质量开展给予新动能。具体而言，数据要素市场化是将尚未完全由市场配置的数据要素转向由市场配置的动态过程，形成以市场为根本的数据资源体系，实现以数据流促进生产、分配、流通、消费各个环节高效贯通。

随着应用场景扩展，数据要素作为新兴生产要素的内在价值与市场优势日益凸显。IDC的数据显示，中国数据量规模将从2022年的23.88ZB增长至2027年的76.6ZB，年均增长速度达到26.3％，为全球第一。虽然我国数据量丰富，但这些原始数据呈现独立化、碎片化特征，不经过处理难以产生价值，且数据要素与场景需求缺乏有机融合，海量冷数据难以转化为多维场景所需的有决策价值的知识。对原始数据进行加工、清洗、市场化流通、场景化运用等，对于实现数据产业化，赋能新质生产力至关重要。全要素生产率反映了要素质量以及组合方式变革形成的产出贡献水平。我国面对增速换挡、结构调整等经济开展阶段性特征，仅仅依靠要素积累的投入型增长模式，存在投入高、效率低的问题，提高全要素生产率是加快经济开展方式转变、实现可持续增长的主动选择。数据要素、数据要素市场化相较其他生产要素及其市场化形式存在显著差异，由于要素形式、范畴和特征等发生了变化，传统企业全要素生产率的分析框架需要结合数字经济背景予以重构，以契合数据时代经济增长的特性。

目录

第1章　数据要素的基本概述

1.1　数据要素相关概念辨析

1.1.1　数据

1.1.2　大数据

1.1.3　数据要素

1.1.4　数据要素市场

1.2　数据要素的主要特点

1.2.1　技术特征

1.2.2　经济特征

1.2.3　市场属性

1.2.4　规模报酬递增

1.3　数据要素的价值实现过程

1.3.1　数据采集

1.3.2　数据预处理

1.3.3　数据存储

1.3.4　数据流通

1.3.5　数据分析

1.4　数据要素市场的运作机制

1.4.1　价格机制

1.4.2　供求机制

1.4.3　竞争机制

1.4.4　风险机制

1.5　数据要素产业结构分析

1.5.1　数据生命周期

1.5.2　数据价值链

1.5.3　数据要素产业链

1.5.4　数据要素产业框架

第2章　近三年数据要素赋能价值分析

2.1　数据要素赋能传统生产要素

2.1.1　数据要素赋能资本要素

2.1.2　数据要素赋能劳动力要素

2.1.3　数据要素赋能技术要素

2.2　数据要素赋能制造业转型

2.2.1　赋能价值分析

2.2.2　促进模式创新

2.2.3　赋能路径分析

2.3　数据要素赋能农业现代化

2.3.1　赋能价值分析

2.3.2　赋能机理分析

2.3.3　赋能挑战分析

2.3.4　赋能对策及建议

2.4　数据要素赋能电力行业升级

2.4.1　企业数据特征

2.4.2　主要赋能场景

2.4.3　主要赋能路径

2.5　数据要素赋能乡村振兴

2.5.1　两者的关系

2.5.2　赋能短板分析

2.5.3　主要开展策略

2.6　数据要素助力企业实现数字化转型

2.6.1　主要赋能价值分析

2.6.2　提高要素生产效率

2.6.3　优化要素配置组合

2.6.4　实现新的价值创造

2.6.5　主要应用问题及建议

第3章　近三年中国数据要素市场开展环境分析

3.1　经济环境分析

3.1.1　国内生产总值

3.1.2　对外经济分析

3.1.3　固定资产投资

3.1.4　宏观经济展望

3.2　政策环境分析

3.2.1　行业主管单位

3.2.2　要素市场改革

3.2.3　政策开展脉络

3.2.4　相关法律条例

3.2.4.1　国家层面

3.2.4.2　地区层面

3.2.5　重点政策解读

3.2.6　相关开展规划

3.2.7　地方政策规划

3.3　标准环境分析

3.3.1　国家标准分析

3.3.2　地方标准分析

3.3.3　团体标准分析

3.3.4　行业标准分析

3.4　数据量增长环境

3.4.1　网民人口规模上升

3.4.2　移动互联网流量增长

3.4.3　物联网数据量巨大

3.4.4　数据规模持续增长

3.5　技术环境分析

3.5.1　数据技术逐步演进

3.5.2　新技术价值释放

3.5.3　技术体系不断革新

第4章　近三年数据要素市场开展分析

4.1　全球数据要素市场开展状况

4.1.1　数据价值释放

4.1.2　数据开放程度

4.1.3　数据开发模式

4.1.4　数据交易平台

4.1.5　数据交易规模

4.1.6　商业开展模式

4.1.7　美国开展布局

4.1.8　欧盟开展布局

4.1.9　英国开展布局

4.1.10　德国开展布局

4.1.11　新加坡开展布局

4.2　中国数据要素行业开展综况

4.2.1　相关生产理论

4.2.2　应用拓展情况

4.2.3　价值创造过程

4.2.4　价值创造模式

4.2.5　经济增长贡献

4.3　中国数据要素市场运行情况

4.3.1　市场开展动因

4.3.2　市场开展阶段

4.3.3　市场开展规模

4.3.4　市场开展特点

4.3.5　市场主体构成

4.3.6　市场主体规模

4.3.6.1　企业注册规模

4.3.6.2　注册资本分布

4.3.6.3　企业财务情况

4.3.6.4　区域分布特点

4.4　中国数字要素细分市场开展分析

4.4.1　政务数据要素市场

4.4.2　工业数据要素市场

4.4.3　互联网数据要素市场

4.4.4　医疗数据要素市场

4.4.5　金融数据要素市场

4.4.6　科研数据要素市场

4.5　地区数据要素市场创新实践分析

4.5.1　上海开展模式

4.5.2　北京开展模式

4.5.3　广东开展模式

4.5.4　贵州开展模式

4.5.5　创新实践评析

4.6　中国数据要素市场开展问题分析

4.6.1　数据要素面临的挑战

4.6.2　相关体系的建立问题

4.6.3　数据权属界定的问题

4.6.4　数据定价较为困难

4.6.5　数据应用价值待提高

4.6.6　交易基础环境待完善

4.6.7　“数据孤岛”有待打破

4.6.8　制约数据流动的深层原因

4.7　中国数据要素市场开展对策及建议

4.7.1　建立本国数据产权制度体系

4.7.2　数据要素市场的政策建议

4.7.3　数据估值定价的开展策略

4.7.4　进一步明确配套规则体系

4.7.5　强化数据要素的技术支撑

4.7.6　数据要素市场的开展策略

4.7.7　数据安全有序流动的对策

第5章　近三年数据要素行业重点环节开展分析

5.1　数据采集

5.1.1　数据采集基本定义

5.1.2　数据采集主要特点

5.1.3　数据采集主要方式

5.1.4　数据采集政策发布

5.1.5　大数据采集的开展

5.1.6　数据采集投融资分析

5.2　数据存储

5.2.1　数据存储基本定义

5.2.2　数据存储政策发布

5.2.3　数据存储市场规模

5.2.4　数据存储市场结构

5.2.5　数据存储竞争格局

5.2.6　数据存储开展前景

5.3　数据确权

5.3.1　数据确权的内涵

5.3.2　数据确权的路径

5.3.3　数据确权标准立项

5.3.4　数据确权开展动态

5.3.5　数据确权存在难点

5.3.6　数据确权有法律空白

5.3.7　数据确权的政策建议

5.4　数据加工及技术服务

5.4.1　数据加工及技术服务介绍

5.4.2　数据标注行业开展分析

5.4.3　数据分析行业开展分析

5.4.4　数据隐私计算开展分析

5.5　数据基础软件

5.5.1　数据库行业开展状况

5.5.2　数据基础软件的构成

5.5.3　数据基础软件典型企业

5.5.4　大数据基础软件的开展

5.5.5　数据基础软件开展重点

5.5.6　数据基础软件开展趋势

5.6　数据训练

5.6.1　数据训练基本定义

5.6.2　数据训练所处阶段

5.6.3　数据训练生产流程

5.6.4　数据训练需求状况

5.7　数据安全

5.7.1　数据安全基本定义

5.7.2　数据安全政策发布

5.7.3　数据安全市场规模

5.7.4　数据安全竞争格局

5.7.5　数据安全专利申请

5.7.6　数据安全投融资分析

第6章　近三年中国数据要素市场交易分析

6.1　数据交易主体的分类及规模

6.1.1　数据资产评估企业

6.1.2　数据合规评估企业

6.1.3　数据交易经纪商

6.1.4　数据交易企业规模

6.2　中国数据要素市场交易状况分析

6.2.1　数据交易主要模式

6.2.2　数据交易定价机制

6.2.3　数据交易产业链生态

6.2.4　数据交易政策发布

6.2.5　数据交易开展历程

6.2.6　数据交易规模状况

6.2.7　数据交易效益测算

6.3　数据交易平台运行情况分析

6.3.1　数据交易平台基本定义

6.3.2　数据交易平台开展历程

6.3.3　数据交易平台开展特征

6.3.4　数据交易平台数量规模

6.3.5　数据交易平台股权结构

6.3.6　数据交易平台开展困境

6.3.7　数据交易平台开展趋势

第7章　近三年中国数据要素市场主要构成——数据交易平台分析

7.1　北京国际大数据交易所

7.1.1　平台基本概况

7.1.2　平台交易标的

7.1.3　平台交易模式

7.1.4　重点研究方向

7.1.5　平台开展动态

7.2　上海数据交易所

7.2.1　平台基本概况

7.2.2　平台交易产品

7.2.3　平台交易模式

7.2.4　交易收费标准

7.2.5　平台开展动态

7.3　深圳数据交易所

7.3.1　平台基本概况

7.3.2　平台交易产品

7.3.3　平台交易模式

7.3.4　平台开展动态

7.3.5　平台开展规划

7.4　广州数据交易所

7.4.1　平台基本概况

7.4.2　平台产品发布

7.4.3　平台开展成果

7.4.4　平台开展动态

7.4.5　平台开展规划

7.5　贵阳大数据交易所

7.5.1　平台基本概况

7.5.2　平台交易标的

7.5.3　平台交易模式

7.5.4　平台开展动态

7.5.5　平台开展目标

7.6　华东江苏大数据交易中心

7.6.1　平台基本概况

7.6.2　平台主要产品

7.6.3　平台产品动态

7.6.4　平台开展动态

7.7　武汉东湖大数据交易中心

7.7.1　平台基本概况

7.7.2　数据产品来源

7.7.3　数据产品应用

7.7.4　招商行业布局

7.8　浙江大数据交易中心

7.8.1　平台基本概况

7.8.2　平台开展优势

7.8.3　平台建设布局

7.8.4　数据交易场景

7.8.5　平台交易动态

7.9　其他

7.9.1　青岛大数据交易中心

7.9.2　山西数据交易服务平台

7.9.3　北部湾大数据交易中心

7.9.4　北方大数据交易中心

7.9.5　德阳数据交易中心

7.9.6　湖南大数据交易所

7.9.7　福建大数据交易所

7.9.8　西部数据交易中心

第8章　近三年中国数据要素市场开展模式分析

8.1　数据要素市场定价模式

8.1.1　成本法定价模式

8.1.2　收益法定价模式

8.1.3　市场法定价模式

8.2　数据要素流通模式分析

8.2.1　数据开放模式

8.2.2　数据共享模式

8.2.3　数据交易模式

8.3　数据要素交易模式分析

8.3.1　数据交易组织交易模式

8.3.2　产业数据上下游交易模式

8.4　数据要素服务创新模式

8.4.1　数据合规评估模式

8.4.2　数据资产评估模式

8.4.3　数据交易撮合模式

8.4.4　数据交付服务模式

8.4.5　数据争议仲裁模式

8.4.6　知识产权服务模式

8.4.7　数据金融服务模式

8.4.8　数据安全服务模式

8.5　数据要素生态汇聚模式

8.5.1　开展优势分析

8.5.2　主要开展特点

8.5.3　主要开展案例

8.6　数据要素市场经营运行模式创新

8.6.1　新机制

8.6.2　新主体

8.6.3　新设施

8.7　公共数据授权运营模式

8.7.1　授权运营成为主流

8.7.2　探索运营可行范式

8.7.3　数据集团加快创建

8.7.4　区域场景牵引模式

8.7.5　行业驱动运营模式

8.7.6　“央地共建”模式

第9章　数据元素相关技术开展分析

9.1　数据元件技术

9.1.1　数据元件的内涵

9.1.2　数据元件的特征

9.1.3　数据元件服务方式

9.1.4　数据元件应用特点

9.1.5　数据元件开展意义

9.2　数据空间技术

9.2.1　数据空间的内涵

9.2.2　数据空间业务价值

9.2.3　数据空间关键能力

9.2.4　数据空间关键技术

9.3　数据登记技术

9.3.1　数据登记技术的内涵

9.3.2　数据登记技术的重点

9.4　数据隐私技术

9.4.1　数据隐私技术的内涵

9.4.2　可信执行环境技术

9.4.3　敏感数据识别技术

9.4.4　区块链技术

9.4.5　零知识证明技术

9.4.6　数据脱敏技术

9.4.7　联邦学习技术

9.4.8　相关加密技术

9.4.9　数据资产凭证

第10章　近三年数据要素相关上市企业运营情况

10.1　A公司

10.1.1　企业开展概况

10.1.2　主要业务分布

10.1.3　经营效益分析

10.1.4　业务经营分析

10.1.5　财务状况分析

10.1.5.1　盈利能力

10.1.5.2　偿债能力

10.1.5.3　运营能力

10.1.6　核心竞争力分析

10.1.7　公司开展战略

10.2　B公司

10.2.1　企业开展概况

10.2.2　数据要素布局

10.2.3　经营效益分析

10.2.4　业务经营分析

10.2.5　财务状况分析

10.2.5.1　盈利能力

10.2.5.2　偿债能力

10.2.5.3　运营能力

10.2.6　核心竞争力分析

10.3　C公司

10.3.1　企业开展概况

10.3.2　主要业务范围

10.3.3　经营效益分析

10.3.4　业务经营分析

10.3.5　财务状况分析

10.3.5.1　盈利能力

10.3.5.2　偿债能力

10.3.5.3　运营能力

10.3.6　核心竞争力分析

10.3.7　公司开展战略

10.4　D公司

10.4.1　企业开展概况

10.4.2　主要业务模式

10.4.2.1　主要产品服务

10.4.2.2　业务开展动态

10.4.2.3　主要经营模式

10.4.3　业务开展布局

10.4.4　经营效益分析

10.4.5　业务经营分析

10.4.6　财务状况分析

10.4.6.1　盈利能力

10.4.6.2　偿债能力

10.4.6.3　运营能力

10.4.7　核心竞争力分析

10.4.8　公司开展战略

10.5　E公司

10.5.1　企业开展概况

10.5.2　主要业务模式

10.5.3　经营效益分析

10.5.4　业务经营分析

10.5.5　财务状况分析

10.5.5.1　盈利能力

10.5.5.2　偿债能力

10.5.5.3　运营能力

10.5.6　核心竞争力分析

10.5.7　公司开展战略

10.6　F公司

10.6.1　企业开展概况

10.6.2　主要业务模式

10.6.3　数据要素布局

10.6.4　经营效益分析

10.6.5　业务经营分析

10.6.6　财务状况分析

10.6.6.1　盈利能力

10.6.6.2　偿债能力

10.6.6.3　运营能力

10.6.7　核心竞争力分析

10.6.8　公司开展战略

10.7　J公司

10.7.1　企业开展概况

10.7.2　主要产品体系

10.7.3　经营效益分析

10.7.4　业务经营分析

10.7.5　财务状况分析

10.7.5.1　盈利能力

10.7.5.2　偿债能力

10.7.5.3　运营能力

10.7.6　核心竞争力分析

10.7.7　公司开展战略

10.8　H公司

10.8.1　企业开展概况

10.8.2　主要产品服务

10.8.3　经营效益分析

10.8.4　业务经营分析

10.8.5　财务状况分析

10.8.5.1　盈利能力

10.8.5.2　偿债能力

10.8.5.3　运营能力

10.8.6　核心竞争力分析

10.8.7　公司开展战略

第11章　近三年中国数据要素市场投资分析

11.1　数据要素市场投融资规模及特点

11.1.1　投资规模走势

11.1.2　区域融资规模

11.1.3　融资轮次分布

11.1.4　投资类型比较

11.1.5　主要投资组织

11.1.6　企业融资阶段

11.1.7　IPO融资动态

11.1.8　行业投资图谱

11.2　数据要素行业投资热点预测

11.2.1　数据确权

11.2.2　数据交易

11.2.2.1　规模预测

11.2.2.2　开展趋势

11.2.3　数据安全

11.2.3.1　开展前景

11.2.3.2　开展趋势

11.2.4　隐私计算

11.2.5　政务大数据

11.3　数据要素市场投资风险预警

11.3.1　政策风险

11.3.2　技术风险

11.3.3　交易风险

11.3.4　竞争风险

11.3.5　其他风险

第12章　2025-2031年数据要素市场开展前景及趋势预测

12.1　中国数据要素市场开展机遇及前景

12.1.1　数据要素市场开展潜力

12.1.2　数据要素市场开展前景

12.1.3　数据要素市场开展重点

12.2　中国数据要素市场开展趋势预测

12.2.1　数据要素市场整体开展趋势

12.2.2　数据交易流通安全开展趋势

12.2.3　数据要素应用范围拓展趋势

12.2.4　数据要素市场化加快趋势

12.2.5　数据要素市场生态完善趋势

12.3　2025-2031年中国数据要素行业预测分析

12.3.1　2025-2031年中国数据要素行业影响因素分析

12.3.1.1　有利因素

12.3.1.2　不利因素

12.3.2　2025-2031年中国数据要素市场规模预测