数据从0-1向资产的演进结果，能够产生经济效益的数据资源就是数据要素。
目前对于数据、数据资源和数据要素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：对客观事物（如事实、事件、事物、过程或思想）的数字化记录或描述，是 无序的、未经加工处理的原始素材； 数据资源：能够参与社会生产经营活动、具备使用价值、以电子方式记录的数据； 数据资产/数据要素：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；数据资产偏重形而下的会计概念，数据要素偏重形而上的经济概念。
数据要素作为一种新型生产要素，其与其他生产要素相同的部分，同时也有其独特 的特征；数据要素的独特特征使其在经济学研究和实际使用中有各种新问题出现。 目前学术界和产业界普遍认为，与其他生产要素相比，数据要素具有非稀缺性、非 均质性、非排他性。
数据作为新时代的“石油”，各国均采用了各种方式进行积极探索，其中美国与韩国 是进展最为靠前的国家。目前看来美国已经形成了较为成熟的数据要素市场，韩国 也在探索基于 Mydata 模式的个人隐私数据保护模式。我国对于数据的要素化认知并非一蹴而就，而是基于对大数据的认知不断深入，随 着市场不断发展、技术不断成熟、问题不断解决，理论认知不断提升，最终形成数 据要素这一概念，并于 2019 年党的十九届四中全会中，明确提出了“健全劳动、资 本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬 的机制”，从而正式认定了数据的经济要素价值。
我国对于数据生产要素的重视缘于我国在数据要素方面具有资源禀赋，同时数据要 素对于我国经济发展和治理能力现代化都具有不可替代的作用。
数据要素价值化三阶段构成了数据要素市场，数据要素市场的构成就是把数据要素 价值化的过程。从产业链环节看，我们将数据要素市场根据过程分为数据采集、数据存储、数据加 工、数据交易流通、数据分析应用和数据资产证券化几个部分。
数据资源化是通过数据采集、存储、清洗、标注等手段使数据能够从无序、无价值 的比特组合变为能被利用的数据资源；数据采集作为数据要素行业的起点是整个行业中发展最为成熟的环节，同时受益于 我国互联网产业和物联网产业的高度发达，目前我国数据采集方式多种多样且在不 断演进。未来伴随着联网设备增加，数据的来源、采集量和异构程度越来越复杂； 且随着数字经济行业逐渐从第三产业向第一、第二产业渗透，数据采集的重点方向 也将从注重采集个人数据转向生产数据转变。同时，未来的数据采集将更为有序合 法。
数据存储市场整体是一个非常稳定发展的市场，由于存储技术进步及云计算趋势兴 起，目前全球存储市场已经呈现比较稳定的周期性，而全球和中国的云计算市场进 入到相对平稳的发展阶段，我们预计未来数据存储市场会继续云化发展，同时在国 家“东数西算”等政策要求下，空间角度市场格局更为均衡，格局角度更为倾向于 国产化厂商。
数据加工包含数据清洗、数据标注、数据审核等，本质上是提升数据资源质量的过 程，数据资源的质量越高其价值越大。具体分环节看：数据清洗：基本已经成为各企业标配的能力，基本在数据收集存储环节就已经完成；数据标注：由于非结构化 数据占比越来越大，对于数据标注行业的需求稳定提升，已经形成一个稳定成长的 行业，目前市场规模在 50 亿元人民币以上，每年保持 20%以上增长。
数据流通环节还可以细分为数据确权、数据估值&定价以及数据交易等几个阶段。数据确权：发展最慢难度最高的环节，总体趋势是淡化确权 数据确权是数据要素行业中连接上下游最关键的环节，同时也是目前发展最慢、难 度最高的环节，主要原因在于： 1. 法律地位不清晰:《民法总则》、《物权法》、《知识产权法》、《反不当竞争法》等 未明确数据法律地位； 2. 源头难确认：数据的初始来源复杂传播链条长且处理后信息丢失，经常无法确 定最初来源；
3. 追责成本高：数据复制简单迅速且难以追踪，及时发现被侵权也很难维权； 对于数据如何确权，市场一直处于争论期。目前主流态度逐渐清晰，即在产业/政策 萌芽期，暂时搁置“数据归谁所有“这一难题，从数据的使用权利、流通权利、收 益权利层面确定归属，引入合规和登记公正体系，保证交易合法合规。这一环节中， 未来主要参与玩家可能是律师事务所、数据交易所、区块链等新玩家。
数据估值&定价：当前一事一议，未来多种定价与估值方式结合 由于数据具有多种独特性质，导致其定价非常困难，一直是学术界和产业界的难题： 1. 成本定价：边际成本极低，无法根据初始成本或者预估成本定价； 2. 效用定价：使用之前效果不清晰，使用之后难以重新收费； 3. 体验定价：使用体验和最终效果无关； 4. 质量定价：数据质量难以标准化； 5. 防套利定价：技术难度太高，无法实时实现。
行业标准协会也在不断推进数据定价的试点，中国资产评估协会于 2020 年 1 月推 出《资产评估专家指引第 9 号——数据资产评估》，2022 年 6 月进一步推出《数据 资产评估指导意见(征求意见稿)》，我们预计在征求意见稿出台 6-12 个月内正式的 指导意见即将出炉，则对于整个数据要素市场形成了官方的定价评估指导，具有十 分重大的意义。展望未来，由于数据要素的特殊性质，数据定价目前仍处于一事一议的阶段。未来 大概率形成多种定价方式并存的格局，即在不成熟市场中，平台或者数据供给方通 过静态+动态结合的方式定价，主要方式包括协商、拍卖等；在成熟市场中，既存在 个性化定价方式，同时标准定价、自动定价也成为主要定价方式之一。
数据交易：经过接近 10 年的发展，已经走过了萌芽-爆发-幻灭期，目前是当前 地方政府争夺最激烈的市场 数据交易市场经过接近 10 年的发展，已经走过了萌芽-爆发-幻灭期，伴随着数据要 素重要性逐渐提升，由政府主导的数据交易市场重新蓬勃发展。目前来看数据交易 市场分类方式很多，目前发展争夺最激烈的是合法场内交易，发展最快的是合法场 外交易。 数据交易所作为地方政府参与数据要素的主要形式，已经成为目前各地方政府争夺 最激烈的市场；但从草根调研看，各地的数据交易市场仍旧处于探索阶段，普遍交 易额不大。
数据分析应用细分市场成熟度不同，是市场价值最大的环节。从有数据的时刻起， 数据分析行业便应运而生，对于数据的分析能力直接决定了数据的价值；从产业链 角度，数据分析应用市场是整个数据要素市场最大的细分环节，也是所有市场环节 价值的最集中体现，包括内部数据、外部数据等。这一环节属于相对来讲比较成熟、 稳定发展的细分环节，参与者众多。
数据资本化是指数据被打包成金融产品进入资本市场，具体形式包括但不限于数据 质押、数据 ABS、数据权益，目前仍旧处于点状探索阶段，除了数据权益外没有特 别完善的理论和实践体系。目前数据入表（资产负债表）是学术界和产业界最关注 的政策指引方向，一旦数据入表政策公布，可能会引起整个资本市场的规则重估。
综上，结合产业链各参与者地位，我们可以得到数据要素市场产业链全景图。综合 看来，在政策的大力推动和各方面参与者的不懈努力下，我国数据要素市场体系已 经初步形成，但我国数据要素交易市场仍处于发展早期阶段，未来的空间、格局仍 在不断变化中。根据我们的推演，未来数据流通速度加快，受益最大的是数据供需 方、空间最大的是提供各类服务的数据服务商、而目前最火热的仍旧是数据交易所 行业。
