解锁数据潜能：全国与浙江数据要素主体及技术深度解析

全面洞察数据要素市场的现状、挑战与未来航向，聚焦参与者格局与技术支撑体系。

核心洞察

多元主体格局形成： 全国数据要素市场参与者日益多元，包括政府、国企、民企及专业“数商”，浙江省以“开放运营”模式和“浙江数商”培育，展现出领先的区域特色和活力。
技术驱动与挑战并存： 云计算、大数据、AI、隐私计算和区块链等技术是关键支撑，但技术标准不一、安全风险、成本与人才短缺等问题仍是制约数据价值释放的瓶颈。
制度与生态建设加速： 数据产权界定、交易规范、安全合规是核心议题，政策层面正加速完善顶层设计，市场主体培育和技术标准统一成为未来发展关键，旨在构建安全可信、高效流通的数据要素生态。

二、行业洞察

数据作为新型生产要素，其价值释放正深刻改变经济格局。本报告旨在深入分析全国范围及浙江省在数据要素领域的参与主体格局和技术发展态势，揭示当前进展、面临的核心问题及未来发展趋势，为相关研究提供精准参考。

数据产业园区（如重庆仙桃数据谷）是数据要素聚集和创新的重要载体。

2、主体：数据要素市场的建设者与参与者

数据要素市场的繁荣离不开多元主体的积极参与。从国家战略的顶层设计到地方实践的创新探索，各类主体在数据生产、流通、应用等环节扮演着不可或缺的角色。

（1）现状分析：多元格局初步形成

当前，我国数据要素市场参与主体呈现多元化特征，主要涵盖政府部门、国有企业、民营企业（特别是平台企业和“数商”）、科研机构以及各类数据交易平台和服务机构。

全国层面： 政府部门作为公共数据的“守门人”，在数据开放、授权运营方面起主导作用。国有企业凭借资源优势，在基础设施建设和特定领域数据运营中扮演重要角色。民营企业，尤其是互联网平台和新兴的“数商”企业（据统计已超200万家），是数据要素市场中最活跃的力量，积极探索数据产品开发和应用创新。数据交易平台作为流通枢纽，正在全国各地兴起，但场内场外交易体系仍在建设完善中。上海、北京、广东等地在数据要素市场建设上各有侧重，初步形成区域特色。
浙江特色： 浙江省作为数据要素市场化配置改革的先行者，展现出鲜明特点。通过颁布全国首个省级公共数据条例《浙江省公共数据条例》，奠定了制度基础。其“分散授权，开放运营”的公共数据授权模式，激发了省、市、县三级政府和各类市场主体（包括民营企业）的积极性。浙江大力培育“浙江数商”，成立省级联盟，重点支持数据技术服务、产品开发、流通服务等业务，并涌现出如苍南县普惠金融数据运营等基层创新实践。此外，浙江还推行企业首席数据官（CDO）制度，提升企业数据治理能力，并在数据知识产权登记方面走在前列，受理申请量和登记主体数量全国领先。

浙江数算中心成立数据产品交易联盟，促进数据要素流通。

（2）主要问题点：成长中的烦恼

尽管参与主体数量和活跃度不断提升，但数据要素市场仍面临诸多挑战：

数据产权界定不清： 这是最核心的瓶颈。数据归谁所有、谁能使用、如何收益？权责利界定模糊，极大制约了数据的流通意愿和交易效率，尤其在公共数据与企业数据融合场景下更为突出。
公共数据开放共享不足： 部分政府部门出于安全或管理考虑，数据开放步伐缓慢，且开放数据的质量、标准参差不齐，大量有价值的公共数据未能有效赋能经济社会发展。
数据交易活跃度偏低： 数据交易所“建而不用”现象依然存在，实际交易规模、频率和标准化程度有待提高。数据产品形态单一、定价机制不完善、交易成本高、合规风险难控等问题限制了交易活力。
市场主体能力参差不齐： 大量中小企业在数据获取、治理、应用及安全合规方面能力较弱，参与门槛高。 “数商”生态虽在培育，但整体尚不成熟，缺乏龙头企业，服务能力和专业化水平待提升。
区域与层级发展不均： 不同地区、不同层级（尤其是县域）在政策、资金、人才、技术等方面差距明显，导致数据要素市场发展不平衡。
安全与合规挑战严峻： 数据流通伴随着隐私泄露和安全风险，如何在保障安全与促进利用之间取得平衡，是所有主体必须面对的难题。缺乏统一的国家层面法律法规和清晰的监管规则也增加了市场的不确定性。

（3）未来趋势：专业化与生态化并进

展望未来，数据要素市场的参与主体将朝着更专业、更协同的方向发展：

主体类型更加丰富： 将涌现更多细分领域的专业服务商，如数据经纪人、数据资产评估机构、数据合规咨询机构等，形成更完善的产业链。
国企角色持续强化： 国资背景的数据集团将在数据基础设施、公共数据运营、产业投资等方面继续发挥骨干作用。
民营创新活力迸发： 随着市场机制和政策环境优化，民营企业特别是“数商”将在数据采集、加工、应用、服务创新等方面扮演更重要的驱动角色。浙江的“开放运营”模式有望进一步激发民企潜力。
行业数据主体崛起： 随着产业数字化转型深入，拥有高质量行业数据的企业将更积极参与市场，推动产业数据价值化。
跨境流通主体增多： 数字贸易发展将带动更多企业参与跨境数据流动，对相关规则和服务的需求将更加迫切。
数据人才需求激增： 数据科学家、工程师、分析师、合规师等专业人才缺口巨大，人才培养和引进成为关键。
安全合规成为基石： 所有参与主体对数据安全和合规的重视程度将达到新高度，安全合规能力成为市场准入的基本门槛。
生态协同更加紧密： 通过产业联盟、数据空间等形式，不同类型、不同区域的主体间将加强合作，共同构建繁荣的数据要素生态。

数据要素参与主体生态系统

以下思维导图展示了数据要素市场中各类参与主体及其相互关联的核心环节与技术支撑，勾勒出当前数据要素生态系统的基本框架。理解这些主体及其角色对于把握市场动态至关重要。

mindmap root["数据要素生态系统"] id1["参与主体 (Participants)"] id1.1["政府部门 (Government)"] id1.1.1["公共数据管理
授权运营"] id1.2["国有企业 (SOEs)"] id1.2.1["基础设施建设
行业数据运营"] id1.3["民营企业 (Private Firms)"] id1.3.1["平台企业
行业数据持有者"] id1.4["数商 (Data Merchants)"] id1.4.1["数据技术服务
数据产品开发
流通与安全服务"] id1.5["科研机构 (Research)"] id1.5.1["理论研究
技术研发"] id1.6["数据交易平台 (Exchanges)"] id1.6.1["场内交易
流通枢纽"] id1.7["服务机构 (Service Providers)"] id1.7.1["评估、合规、经纪"] id2["关键技术 (Key Technologies)"] id2.1["隐私计算 (PETs)"] id2.2["区块链 (Blockchain)"] id2.3["人工智能/大数据 (AI/Big Data)"] id2.4["云计算 (Cloud Computing)"] id2.5["数据安全技术 (Security Tech)"] id3["核心环节 (Core Processes)"] id3.1["数据采集 (Collection)"] id3.2["数据存储 (Storage)"] id3.3["数据加工 (Processing)"] id3.4["数据流通/交易 (Flow/Trading)"] id3.5["数据应用 (Application)"] id3.6["数据确权/资产化 (Rights/Assetization)"]

4、技术：驱动数据价值释放的引擎

技术是数据从原始资源转变为核心生产要素的关键驱动力。数据要素的采集、存储、处理、流通、应用和安全保障，都离不开先进技术的支撑。

（1）现状分析：技术体系初步构建

当前，支撑数据要素市场发展的技术体系已初步建立，并在不断演进中：

基础支撑技术： 云计算、大数据平台、物联网等技术为海量数据的采集、存储和初步处理提供了基础能力。
数据处理与治理技术： 数据清洗、集成、标注、标准化以及数据管理能力成熟度模型（DCMM）等技术和方法，用于提升数据质量和管理水平。
数据流通与交易技术： 区块链技术被应用于数据确权、存证和交易溯源，如浙江的知识产权区块链公共存证平台。智能合约也在探索用于简化交易流程。
数据分析与应用技术： 人工智能（AI）、机器学习（ML）、数据挖掘等技术是挖掘数据价值的核心，广泛应用于各类数据产品和服务的开发。
安全与隐私保护技术： 加密、访问控制、身份认证等传统安全技术是基础保障。更为关键的是隐私计算技术（如多方安全计算MPC、联邦学习FL、同态加密HE）的发展和应用，旨在实现“数据可用不可见”，在保护原始数据隐私的前提下进行联合分析和价值挖掘。浙江省公共数据平台的“数据开放域”和“授权运营域”即是隐私计算应用的典型实践。
基础设施建设： 各地积极建设公共数据平台、行业数据仓（如浙江“1+11+25”体系）、数据交易平台等基础设施，承载数据的汇聚、流通和应用。

（2）主要问题点：瓶颈与挑战犹存

尽管技术发展迅速，但仍存在诸多制约因素：

技术标准不统一： 不同平台、不同技术方案之间缺乏统一标准和接口规范，导致数据孤岛依然存在，“互联互通”困难，增加了数据融合应用的成本和复杂度。
隐私计算技术待成熟： 隐私计算虽被寄予厚望，但现有技术在性能（计算效率）、安全性（抗攻击能力）、易用性和应用成本方面仍有待提升，尤其在大规模、复杂计算场景下的实用性面临挑战。
数据安全防护体系不完善： 面对日益复杂化、隐蔽化的网络攻击和数据泄露手段，现有的单一安全技术难以提供全面防护，需要构建覆盖数据全生命周期的、纵深防御的安全体系。
技术应用成本高昂： 先进的数据技术，尤其是隐私计算和高性能计算平台，部署和使用成本较高，限制了其在中小企业和更广泛场景中的普及。
专业技术人才短缺： 同时掌握数据科学、AI、隐私计算、安全合规等多领域知识的复合型人才严重不足，成为技术应用和创新的瓶颈。
技术与业务场景融合不深： 技术方案往往未能与具体的行业需求和业务流程深度结合，“为了技术而技术”的现象存在，导致数据价值难以有效落地。
数据质量与治理难题： 技术无法完全替代有效的数据治理，低质量、不规范的数据源会极大影响后续分析和应用的效果。

（3）未来趋势：融合创新与标准化并重

未来数据要素领域的技术发展将呈现以下趋势：

隐私计算技术深化应用： PETs将成为数据安全流通的“标配”技术，性能、效率、标准化和易用性将持续改进，并与区块链等技术融合，提供更可信的解决方案。
区块链应用场景拓展： 除了确权存证，区块链将在数据溯源、可信共享、智能合约执行等方面发挥更大作用，构建更透明、可信的数据流通环境。
数据空间（Data Space）加速落地： 作为下一代数据共享基础设施，数据空间技术将构建跨主体、跨领域的可信数据协作环境，促进更大范围的数据融合与价值创造。
AI赋能全链条： AI将在数据治理、质量提升、智能分析、产品开发、安全防护等数据全生命周期环节发挥更核心的作用，提升效率和智能化水平。
体系化安全防护： 数据安全将从“点状防御”转向“体系化建设”，零信任、数据安全治理平台等理念和技术将得到更广泛应用。
数据资产化技术工具化： 数据估值模型、质量评估工具、资产管理平台等技术将更加成熟，为数据资产入表、交易、融资提供更便捷的技术支撑。
技术标准体系加速完善： 国家和行业将加快制定数据采集、处理、流通、安全、隐私保护等关键环节的技术标准和规范，促进互操作性和市场规范。
技术与场景深度融合创新： 技术发展将更加以应用为导向，紧密结合金融、制造、医疗、交通等具体场景的痛点和需求，催生更多创新的数据产品和服务。

全国 vs. 浙江数据要素发展对比

为了更直观地展示全国与浙江在数据要素领域的进展与侧重，我们构建了一个雷达图。该图从政策支持、市场主体活力、技术成熟度、数据流通效率、安全合规框架和人才储备六个维度，对全国平均水平和浙江省的领先实践进行了比较评估（评分基于综合分析，仅供参考）。

从图中可以看出，浙江省在政策先行、主体培育、技术应用探索以及安全合规框架建设方面表现突出，整体发展水平高于全国平均，体现了其作为改革先行区的优势。然而，在数据流通效率和人才储备方面，虽然浙江领先，但全国范围内这些领域仍有较大提升空间。

关键对比：全国与浙江

下表总结了全国与浙江在数据要素领域主体和技术方面的一些关键特征与差异：

比较维度	全国普遍情况	浙江省特色实践
公共数据授权模式	模式多样（集中统一、分领域、分地域等），探索中，缺乏统一标准	明确提出“分散授权，开放运营”，鼓励省市县三级参与，允许民企参与运营
“数商”培育	各地均在培育，但定义、标准不一，生态尚不成熟	明确“浙江数商”定义和支持方向，成立省级联盟，体系化推进
数据知识产权/资产化	国家层面提出指导意见，各地试点探索，登记、评估、入表仍在起步阶段	率先建立省级数据知识产权登记平台、知识产权区块链存证平台，探索数据资产质押融资
隐私计算应用	技术认知度提升，部分领域开始试点应用，但规模化应用少	在公共数据平台建设“数据开放域”、“授权运营域”，实现“可用不可见”的规模化应用探索
技术标准与规范	国家标准仍在制定中，行业/地方标准零散，互操作性是挑战	积极参与并制定地方性公共数据平台、数据知识产权相关标准，推动区域标准化
基层创新活力	主要集中在省会及以上城市，县域数据要素市场活力不足	“分散授权”模式激发县域创新，出现如苍南普惠金融等典型案例

深度观察：国家数据战略动向

近期关于中国筹组国家数据集团的讨论，反映了国家层面对于整合数据资源、规范市场秩序、强化数据要素战略价值的考量。以下视频对此进行了解读，探讨了这一举措可能对市场格局，特别是对民营企业参与数据要素市场带来的机遇与挑战。

国家级数据机构的组建，一方面可能加速公共数据资源的整合与开放利用，并为市场提供更统一的基础设施和标准；另一方面，也引发了关于市场竞争格局、民营企业定位以及数据垄断风险的讨论。这预示着未来数据要素市场的顶层设计将更加清晰，政府、国企和民企在数据生态中的角色分工与协同机制将是持续关注的重点。

常见问题解答 (FAQ)

什么是“数商”？他们在数据要素市场扮演什么角色？

“数商”通常指以数据作为核心业务对象或生产要素的企业。根据浙江省的定义，其业务范围可涵盖数据技术服务（如数据采集、存储、加工、分析）、数据产品开发（形成可交易的数据产品或服务）、数据流通服务（如数据经纪、交易撮合、合规咨询）、数据安全服务以及数据平台运营服务等。数商是数据要素市场中的关键参与者，他们连接数据资源方和数据需求方，提供专业化的技术和服务，是推动数据资源化、资产化、价值化的重要力量，是数据要素产业链中的核心环节。

数据产权不清晰对数据要素市场有什么具体影响？

数据产权不清晰是制约数据要素市场发展的核心障碍，具体影响包括：

抑制流通意愿： 数据持有方担心在流通或交易过程中失去对数据的控制权或无法获得合理收益，因而倾向于保守，不愿共享或交易数据。
增加交易成本与风险： 交易双方需要花费大量时间精力进行权属确认和风险评估，谈判难度大，法律纠纷风险高。
阻碍数据资产化： 产权不明晰导致数据难以作为资产进行评估、登记、入表、质押融资等，限制了数据要素的金融价值实现。
影响创新应用： 对数据使用权、加工权的界定模糊，使得开发者在进行数据融合分析、开发新应用时顾虑重重，担心侵权风险。
定价困难： 缺乏明确的权利基础，难以形成公允、透明的数据产品定价机制。

隐私计算技术如何帮助解决数据流通中的安全问题？

隐私计算（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）是一系列旨在保护数据隐私的技术集合，其核心目标是在不暴露原始数据内容的前提下，实现数据的计算、分析和价值挖掘。它主要通过以下方式解决数据流通中的安全和隐私问题：

实现“数据可用不可见”： 例如，多方安全计算（MPC）允许多个参与方在不共享各自原始数据的情况下，协同完成某个计算任务（如联合建模、联合统计），只得到计算结果，保护了各方的输入数据隐私。
保护模型和数据隐私： 联邦学习（FL）允许在本地设备或机构使用本地数据训练模型，只将加密后的模型参数或更新量上传至中心服务器进行聚合，原始数据不出本地，保护了用户数据隐私，也适用于保护模型本身。
支持密文计算： 同态加密（HE）允许直接对加密后的数据进行计算，得到加密的计算结果，解密后与对明文数据进行相同计算的结果一致。这使得数据可以在加密状态下被处理和分析。

通过应用这些技术，可以在满足数据安全和隐私保护法规要求的前提下，促进多源数据的融合应用，打破数据孤岛，释放数据价值，是推动数据要素安全合规流通的关键技术支撑。

浙江在数据要素领域的探索对全国有何借鉴意义？

浙江作为数据要素市场化配置改革的先行区，其探索实践为全国提供了宝贵的经验和启示：