第一章 概況
1.1 定義
中國數據要素交易市場是一個多層次、多維度的復雜體系，涵蓋了不同的交易方式、市場類型和行業應用。數據要素作爲一種新興的生產要素，涉及社會經營活動中所有可以電子化記錄、爲使用者或所有者帶來經濟效益的數據資源。
在狹義上，數據要素交易市場指的是爲數據交易提供撮合、需求匹配等服務的具體場所或平台，如數據交易所或數據交易平台。而在廣義上，這個市場包括了數據提供方、數據需求方、數據交易場所、數據交易技術支持方、第三方專業服務機構和市場監管方，以及數據要素交易行爲本身。
圖 廣義數據要素交易市場
資料來源：資產信息網 千際投行 中國移動通信有限公司研究院
中國的數據要素交易體系根據數據要素特性、市場主體特性及市場發展規律，形成了面向不同區域、不同行業市場主體及應用場景的多層次市場結構。這包括場內集中交易和場外分散交易兩種主要交易方式。
場內交易通常在特定的數據交易場所內完成，而場外交易則在交易場所之外，通常通過供需雙方的直接點對點交易或依托第三方完成。這種交易方式提供了更靈活的交易渠道，適應了不同市場主體的需求。
市場的範圍也有所不同。全國性市場是以全國範圍爲行業空間的數據交易市場，通常由國家級數據交易場所承載。相對而言，區域性市場則以特定地區爲交易空間，由區域性數據交易場所承載。這種分工使得數據交易可以更有效地滿足不同區域的需求。
此外，行業性市場聚焦於特定行業的數據供求關系和交易行爲，由行業性數據交易平台承載。而綜合性市場則覆蓋多個行業，由綜合性數據交易場所承載，這種市場結構能夠更好地服務於不同行業的交叉需求。
1.2 簡史
中國數據要素市場的發展簡史是一段關於如何從數據的初步認識到完全實現其作爲核心生產要素地位的故事。這段歷史不僅是技術進步的縮影，也是中國經濟和社會發展的一個重要方面。
在21世紀初，隨着互聯網和移動通信技術的迅速發展，數據开始在中國經濟中發揮越來越重要的作用。初期，數據的應用主要集中在電子商務、社交媒體和在线娛樂等領域。這一時期，數據更多被視爲輔助信息和營銷工具，而非獨立的生產要素。
隨着大數據、雲計算和人工智能等技術的興起，中國开始逐漸認識到數據的真正價值。2008年之後，中國的數字經濟开始迅速增長。政府和企業开始重視數據在決策、運營優化和創新驅動中的作用，數據的收集、處理和分析成爲企業競爭力的關鍵。
2014年，“大數據”首次被寫入中國政府的工作報告，標志着國家層面對數據要素的重視开始上升。2015年至2021年間，中國數字經濟的復合年增長率達到了16.1%，數據經濟在國內生產總值（GDP）中的佔比不斷上升。這一時期，數據不僅成爲促進消費和提高生產效率的重要力量，還开始在智慧城市、智能制造等領域發揮作用，推動了產業升級和經濟結構的優化。
2020年，國務院將數據與土地、資本、技術、勞動力並列爲五大生產要素，這一決定標志着數據要素在中國經濟中的地位被正式確立。此後，政府相繼出台了一系列政策，支持數據交易市場的發展，鼓勵數據开放和共享，促進數據資源的有效利用。
到了“十四五”規劃期間，中國數據要素市場進入了一個新的發展階段。數據交易市場逐漸成熟，數據交易所、數據服務公司和數據安全企業相繼成立，形成了一條完整的數據產業鏈。數據交易量和交易價值均實現了顯著增長，數據已成爲推動社會經濟發展的核心動力之一。
中國數據要素市場的發展歷程是中國數字化轉型的縮影。從數據的初步應用到被視爲核心生產要素，這一過程不僅反映了技術的發展和應用，也是中國經濟發展模式轉變和創新驅動战略實施的重要組成部分。未來，隨着技術的進一步發展和政策的持續支持，數據要素市場還將持續發展和壯大，成爲推動中國經濟高質量發展的關鍵力量。
1.3 現狀
中國數據要素交易市場目前正處於一個快速發展的階段，其成長與國家數字經濟的蓬勃發展密切相關。自2008年以來，中國數字經濟的規模顯著增長，到2021年已達到45.5萬億元，佔全國GDP比重的39.8%。這一增長表明，數據作爲一種重要的生產要素，正在成爲驅動社會經濟發展的核心動力。
圖 2015-2021 年我國數字經濟佔全國 GDP 比重變化
資料來源：資產信息網 千際投行 Wind 中國信通院
圖 中國數據要素市場規模(億元)
資料來源：資產信息網 千際投行 國家工業信息安全發展研究中心
數據要素市場的本質是一個由市場配置的動態過程，旨在實現數據在流動中產生的價值。國家工業信息安全發展研究中心將數據要素產業鏈劃分爲七大流程：數據採集、數據存儲、數據加工、數據流通、數據分析、數據應用和生態保障。在這一產業鏈的每個環節，都有衆多優質企業不斷湧現，推動整個數據要素產業鏈的發展。
截至2022年12月7日，中國數據要素相關注冊企業數量達到了432399家，2021年新增數據要素企業達到140837家，年增速高達48.03%。這一數據顯示了數據要素市場的快速增長和行業的活躍度。
圖 2013-2022 我國數據要素相關注冊企業數量及增速情況 (截至2022年12月7日)
資料來源：資產信息網 千際投行 TRS 數星產業大腦
隨着數據要素市場化的推進，多種數據產品也紛紛掛牌於數據交易所。上海數據交易所自揭牌以來，掛牌的數據產品數量已超過1200個，成交額在2022年底已突破1億元，預計今年的場內交易金額將超過10億元。貴陽數據交易所作爲全國第一家大數據交易所，已累計入駐數據商460家，累計交易額達5.49億元。
在2023年11月26日的上海數據交易所年度發布會上，發布的《2023年中國數據交易市場研究分析報告》顯示，2021-2022年中國數據交易市場規模從617.6億元增長至876.8億元，年增長率約42.0%，預計到2030年將達到5155.9億元。
中國的數據要素交易市場正展現出強勁的增長勢頭。隨着數字經濟的不斷發展和數據價值的日益凸顯，預計這一市場未來將持續保持高速發展態勢，成爲支撐國家經濟增長的重要力量。
第二章 產業鏈、盈利模式、技術發展及相關政策
2.1 產業鏈、價值鏈
產業鏈
中國數據要素產業鏈是一個多環節、多層次的復雜系統，涵蓋了數據的採集、加工、存放、匯聚、交易、應用和安全等各個階段。每個環節都是數據價值鏈的重要組成部分，相互關聯、相互促進。
圖 數據要素產業鏈
資料來源：資產信息網 千際投行 TRS 數星產業大腦
數據採集：產業鏈的第一步是數據採集，涉及通過傳感器、設備和系統收集原始數據。這一階段的質量直接影響整個數據處理流程的效果。中國在這一領域已經取得顯著進步，特別是在物聯網和智能設備方面，爲各種行業提供了豐富的數據源。
數據加工：原始數據需要通過清洗、處理和分析等步驟進行加工，以提高其質量和可理解性。數據加工是提升數據價值的關鍵環節，包括數據的整理、分類和初步分析等。中國的數據加工技術不斷進步，許多企業和機構已經能夠處理大規模、多樣化的數據集。
數據存放和匯聚：數據存放需要硬件設施作爲承載，同時利用數據庫和大數據基礎軟件等工具進行管理。數據匯聚則是將不同來源的數據集成到雲平台或數據中心，實現數據的整合和優化。中國在數據存儲和匯聚方面已經具備較強的基礎，雲計算和大數據技術的發展提供了有效的支持。
數據交易和流轉：數據交易和流轉是實現數據價值變現的重要環節。通過數據交易所和平台，數據的买賣和共享成爲可能。中國的數據交易市場正在快速發展，多種交易模式和業務模式不斷湧現。
數據應用：數據的最終目的是應用於實際業務場景，支持決策制定和業務創新。在中國，數據應用已經滲透到工業、金融、醫療、教育等多個領域，成爲推動社會經濟發展的重要力量。
數據安全：數據安全貫穿產業鏈的每個環節，涉及數據的保密性、完整性和可用性。隨着數據泄露和網絡攻擊事件的增多，數據安全已成爲中國數據產業鏈中的重點關注領域。
價值鏈
中國數據要素價值鏈的探討，隨着《企業數據資源相關會計處理暫行規定（徵求意見稿）》的發布及普華永道與上海數交所聯合發布的《數據要素視角下的數據資產化研究報告》，進入了一個新的發展階段。這些文件和報告對數據資產的定義和分類提供了更清晰的框架，並爲數據資產的會計處理和價值評估奠定了基礎。
圖 從數據、數據資源到數據資產的價值鏈
資料來源：資產信息網 千際投行 財政部 普華永道 上海數交所
中國數據要素價值鏈的探討，隨着《企業數據資源相關會計處理暫行規定（徵求意見稿）》的發布及普華永道與上海數交所聯合發布的《數據要素視角下的數據資產化研究報告》，進入了一個新的發展階段。這些文件和報告對數據資產的定義和分類提供了更清晰的框架，並爲數據資產的會計處理和價值評估奠定了基礎。
根據財政部的規定，數據資源被分爲企業內部使用的數據資源和企業對外交易的數據資源，這兩種數據資源分別可以確認爲無形資產和存貨。這一分類不僅反映了數據資源的使用方式和經濟性質，也爲數據資源的會計處理提供了指導。
普華永道和上海數交所的報告進一步細分了數據資產，將其分爲資源性數據資產和經營性數據資產。資源性數據資產指的是原始數據經過加工處理後，尚未進入市場流通但能帶來經濟利益的數據資源。這類資產在企業內部發揮作用，是數據價值鏈的初級階段。
經營性數據資產則是指那些已經通過數據集組合、能夠產生經濟利益、可以合法合規地進行交易或提供服務的數據產品和服務。當前數據資產估值的重點更多聚焦於經營性數據資產，這反映了市場對數據資源的實際應用和流通潛力的關注。
中國數據要素價值鏈的發展表明，數據正逐漸從單純的信息資源轉變爲具有實際經濟價值的資產。隨着數據技術的不斷進步和數據治理體系的日益完善，數據資產的識別、評估和管理將成爲企業战略規劃和運營管理的重要組成部分。這不僅促進了數據資源的有效利用和價值最大化，也爲中國數字經濟的發展提供了新的動力和方向。
2.2 交易所盈利模式
中國數據交易所的盈利模式多樣，但不一定意味着其盈利能力強。當前主要的盈利模式包括傭金模式、會員制模式和增值式交易服務模式，每種模式都有其獨特的優勢和挑战。
傭金模式：這是最傳統的盈利模式之一，數據交易所通過對每筆交易收取一定比例的傭金來實現盈利。例如，貴陽大數據交易所在成立初期對每一筆交易收取10%的傭金。然而，這種模式也可能抑制交易需求，因爲高額的傭金可能導致用戶繞开平台進行交易。此外，傭金模式的可持續性和盈利空間有限，隨着市場競爭的加劇，傭金率不斷降低，目前大多數數據交易所的傭金率在1%到5%之間。
會員制模式：在會員制模式下，數據交易所通過向其會員收取年費或其他形式的會員費用來獲得收入。這種模式有助於促進企業間的長期合作，提高交易的安全性和質量。以華東江蘇大數據交易中心爲例，其主要收入來源是向6000多家會員收取年費，從而實現平台的盈利。會員制模式爲數據交易所提供了穩定的收入來源，但也需要提供更多的增值服務以吸引和保留會員。
增值式交易服務模式：在這種模式下，數據交易所不再僅僅是一個“中間人”，而是承擔了數據清洗、數據標識、數據挖掘和數據融合等數據服務商的職能和角色。這種模式允許數據交易所通過提供專業化的數據服務來創造更多的價值，比如提供數據分析、數據整合等服務。當前，大多數數據交易平台都提供相應的數據增值服務，並且這一塊業務在平台營收中佔比不低。
上海數據交易所實行多種收費方式。需方數商和第三方數商需繳納數商服務費，分別爲一次性9980元或年費19980元；供方數商則按交易額的2.5%繳納數據產品交易服務費。
每種模式都有其特點。傭金模式雖然簡單易行，但可能抑制交易需求；會員制模式有助於建立長期合作關系，但需要持續提供高質量的服務以保留會員；增值式交易服務模式能夠提供更多價值，但對平台的技術和服務能力有較高要求。總體而言，中國數據交易所的盈利模式正逐漸向更多元化和專業化發展，以適應日益成熟和競爭激烈的市場環境。
2.3 技術發展
中國數據要素技術的發展，正處於一個加速融合與創新的階段。這一領域強調了通過大數據處理，促進數據在交易流通過程中產生經濟價值的重要性。其中，“可控、可計量、可流通”成爲了對數據技術提出的新要求，新興技術如雲原生、軟硬協同、湖倉一體化等不斷湧現，爲數據要素價值的釋放提供了保障。
圖 數據要素流通技術流程圖
資料來源：資產信息網 千際投行 中國信通院
雲原生技術通過其存儲計算分離架構，實現了資源池化和極致彈性，帶來了高擴展性、高可用性和低成本等優勢，有效地支持了用戶的降本增效需求。軟硬協同技術，如GPU數據庫和數據庫一體機，正滿足着業務規模不斷擴張的需求。硬件技術的發展不僅提升了數據處理性能，還推動了數據處理技術與其他新興技術的融合，提升了技術體系的安全性和智能性。湖倉一體化技術，集數據湖的靈活性與數據倉庫的數據結構和管理功能於一體，有效降低了數據冗余，減少了存儲成本，提升了數據處理的時效性。
隨着人工智能、隱私計算、區塊鏈及圖技術等新興技術的持續發展，數據要素安全流通得到了有效保障。AI技術的應用，特別是AIGC技術的突破，不僅使大語言模型進入公衆視野，更擴展了數據基礎設施與AI融合的發展空間。生成式AI在數據庫設計和數據分析挖掘中簡化操作，提高了效率。全密態數據庫結合隱私計算，能夠解決數據全生命周期的隱私保護問題，確保數據在各個環節始終保持加密狀態。防篡改數據庫與區塊鏈的結合，提供了可信的數據安全解決方案，保障了數據的整體完整性和安全可信流通。
向量數據庫、圖分析技術、時空大數據平台及時空數據庫等技術，也在支持新興業務場景下的數據要素價值釋放。向量數據庫支持AI技術賦能數據要素價值釋放，尤其是處理非結構化數據時的向量表示問題。圖分析技術能夠有效分析數據之間的關聯性，處理數據之間的復雜關系。時空大數據平台和時空數據庫的發展，響應了北鬥時空大數據服務、數字孿生、智慧城市等新興數據應用業務場景對於時空數據處理的需求。
我們認爲，中國的數據要素技術正朝着更高效、更安全的方向發展，以滿足不同應用場景下的技術需求。這些技術的融合與創新，不僅促進了數據的有效管理和利用，還爲企業和社會帶來了新的價值。未來，這些技術將繼續在中國的數字化進程中扮演着關鍵角色，推動着中國從“數據大國”向“數字中國”的轉變。
2.4 相關政策
近年來，中國在數據要素市場建設方面取得了顯著的進展，主要得益於一系列相關政策文件的密集出台。這些政策旨在促進數據要素市場的快速發展，並爲數據產業提供技術支持和基礎設施完善，同時深化數據的融合應用。
圖 數據要素相關國家政策
資料來源：資產信息網 千際投行 中國政府網
自2014年“大數據”首次被寫入政府工作報告以來，中國政府逐漸強化了對數據要素市場的重視。特別是在2017年十九大報告中提出的加快建設創新型國家、建設數字中國的目標，標志着數據在國家發展战略中的地位日益提升。2020年，國務院將數據與土地、資本、技術、勞動力並列爲五大生產要素，這不僅明確了數據要素市場制度建設的方向，也爲改革任務的確定提供了指導。
政府的政策扶持主要集中在推動數據的开放共享和利用、加速數據要素流通、建立數據標准體系以及建立大數據交易平台等方面。這些措施旨在打造一個更加开放、高效的數據市場環境，促進數據資源的合理流通和高效利用。
在政策框架上，中國的數據要素政策採取了“1+N”模式，即一個頂層設計加上多項具體實施措施。這種模式的出現標志着中國數據要素市場政策的系統化和全面化。2022年12月19日發布的《中共中央國務院關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”）是一個重要的裏程碑，它從生產要素的高度出發，解決了數據要素價值釋放中的基礎性問題。該政策文件明確了產權制度、流通交易、收益分配和安全治理等四項制度，爲構建中國數據要素市場體系奠定了基礎。
圖 “數據二十條”提出四項數據基礎制度
資料來源：資產信息網 千際投行 中國政府網
另外，財政部於2022年12月9日發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定（徵求意見稿）》進一步明確了數據資產的會計處理方式，爲數據資產確權和定價等方面提供了具體的指導。這標志着政策實施的“N”方面的第一步。
資料來源：資產信息網 千際投行 國家發改委
千際投行認爲，中國的數據要素市場政策正逐步形成一個完整、系統化的框架。這些政策旨在促進數據資源的高效利用和合理流通，加強數據安全和隱私保護，同時鼓勵創新和技術發展，以支持數字經濟的持續增長。未來，隨着這些政策的深入實施，預計中國的數據要素市場將迎來更廣闊的發展空間。
第三章 定價模型、驅動因素、風險及競爭分析
3.1 定價模型
數據定價模型的發展正在推動垂直領域IT服務商的商業模式向更高級的數據服務模式轉型。中國信通院提出的四因素數據價值評估模型——基礎價格、增值價值、風險溢價和異質性價值——爲數據定價提供了一個全面且結構化的框架。
基礎價格是數據價值的起點，涉及企業爲獲取數據而投入的資金成本，包括人力、IT設施等。這一階段的成本不僅包括初始採集和存儲的成本，還包括數據維護和管理的長期成本。對於IT服務商來說，提供有效的數據存儲、管理和保安解決方案是提升基礎價格的關鍵。
增值價值指的是數據未來預期爲企業帶來的收益。這一部分的評估需要深入分析數據在商業決策、市場洞察、產品創新等方面的潛在應用價值。IT服務商在此領域的角色轉型意味着，他們不僅是數據處理的執行者，更是數據價值挖掘的咨詢者和合作夥伴。
風險溢價作爲一種純金融性價值，反映了持有數據資產所面臨的風險。這包括但不限於數據安全風險、合規風險以及數據質量風險。IT服務商在這一方面的角色是提供風險評估、管理和緩解策略，以確保數據資產的安全性和合規性。
異質性價值指因個體或群體差異而產生的特有數據價值。這一價值的挖掘依賴於對數據的深入理解和分析，如市場細分、個性化推薦等。異質性價值的挖掘要求IT服務商具備高級的數據分析能力，能夠從海量數據中提煉出有意義的信息。
隨着這四因素模型的廣泛應用，IT服務商的商業模式預計將從傳統的項目制向數據服務模式轉型。這種轉型意味着，服務商不僅提供數據的存儲和管理，還提供數據分析、價值評估和風險管理等更高級的服務。在這一過程中，IT服務商將成爲數據價值鏈中不可或缺的一部分，幫助企業理解和利用數據資產的真正價值。
圖 成熟數據要素市場的“四因素定價模型”
資料來源：資產信息網 千際投行 中國信通院
此外，隨着數據科技的不斷進步，如機器學習、人工智能、大數據分析等技術的應用，數據定價模型也將持續發展和完善。IT服務商需要不斷適應這些技術的發展，以保持其在數據價值鏈中的關鍵地位。千際投行認爲，數據定價模型爲IT服務商提供了一個巨大的機遇，以轉型升級其服務，實現長期的業績增長。
3.2 驅動因素
中國數據要素市場的迅猛發展得益於多重因素的共同作用。這些因素不僅包括技術進步和政策支持，還涉及市場需求、企業創新和社會變革等方面。
首先，技術進步是推動數據要素市場發展的關鍵因素。雲計算、大數據、人工智能和物聯網等技術的發展極大地增強了數據的收集、存儲、處理和分析能力。這些技術的進步使得數據從一個輔助工具轉變爲核心的生產要素，爲各行各業提供了前所未有的智能化解決方案。
其次，政策支持在中國數據要素市場的發展中發揮了至關重要的作用。自2014年中國政府首次將“大數據”寫入國家工作報告以來，政府對於數據要素的重視程度逐年提高。特別是在2020年，數據被正式定位爲與土地、資本、技術、勞動力並列的關鍵生產要素。政府的支持體現在出台相關政策、制定行業標准、建立數據交易平台和促進數據开放共享等方面。
此外，市場需求的快速增長也是推動數據要素市場發展的一個重要因素。隨着數字經濟的不斷擴大，從傳統制造業到服務業，再到政府部門，對於高質量、高效率的數據服務的需求日益增長。企業和組織對於數據的需求不僅僅局限於數據本身，還包括數據分析、數據挖掘、數據安全和數據管理等服務。
企業創新和社會變革也在數據要素市場發展中扮演了重要角色。在競爭激烈的市場環境中，企業爲了提高競爭力，不斷探索數據的新用途和新業務模式，推動了數據要素市場的多元化和深入發展。同時，社會對於個人隱私保護和數據安全的日益重視，也推動了數據管理和安全技術的發展，進而影響了整個市場的形態。
3.3 風險分析
中國數據要素市場雖然充滿潛力，但同時也面臨着多方面的風險和挑战。這些風險主要表現在數據供需不平衡、數據運營產業鏈不成熟、數據交易流通規則體系不完善以及數據治理能力不足等方面。以下是對這些風險的深入分析：
數據供需不平衡：中國數據市場的快速發展導致了數據供需之間的不平衡。一方面，大量數據的產生和積累需要有效的管理和運用；另一方面，企業和機構對於如何利用這些數據缺乏足夠的知識和技術。這種不平衡不僅限制了數據價值的實現，還可能導致數據資源的浪費。
數據運營產業鏈不成熟：中國數據市場的產業鏈還處於初級階段。從數據的收集、處理、分析到應用，每個環節都需要相應的技術支持和管理能力。目前，這一產業鏈中的許多環節尚未形成有效的協同和優化，限制了整體市場的效率和發展。
數據交易流通規則體系不完善：數據交易市場的規則體系尚未成熟，這包括數據的確權、交易、收益分配等方面。缺乏明確的規則和標准導致市場參與者在交易過程中面臨不確定性，這不僅影響了交易的積極性，也增加了交易的風險。
數據治理能力不足：目前，許多企業在數據治理和管理方面的能力較弱。2022年的數據顯示，80%的企業處於數據治理的初級階段，只有少數企業達到了較高的治理水平。這種能力不足導致數據的質量和安全性無法得到有效保障，進而影響了數據的可用性和價值。
權責分配信任危機：在數據流通和利用方面，權責分配的不明確導致了信任危機。盡管有《數據二十條》等指導性文件，但在實際操作中，如何確保數據權益的有效保障和安全保護仍然是一個挑战。
行爲合規信任危機：雖然《網絡安全法》《數據安全法》和《個人保護法》等法律法規的出台爲數據安全提供了法律依據，但在實際執行中，很多企業仍然對如何合規操作缺乏清晰的指導。這種不確定性在一定程度上阻礙了數據活動的开展。
綜上，中國數據要素市場的風險主要源於市場的不成熟和相關法律法規的不完善。隨着市場的進一步發展和法律法規的完善，這些風險有望得到有效的緩解。同時，提升企業和機構的數據治理能力，加強數據安全和合規意識，也是降低這些風險的關鍵。
3.4 競爭分析
波特五力模型是分析任何行業競爭結構的一個有效工具。應用於中國數據要素市場，可以從行業競爭者、潛在進入者、替代品或服務、供應商議價能力和买方議價能力五個方面進行分析。
行業內的競爭：中國數據要素市場的競爭日益激烈。隨着數據成爲關鍵的商業資產，越來越多的企業進入這一領域。這些企業包括大型科技公司、專業數據分析機構、以及一系列創新型初創企業。競爭者之間不僅在價格上競爭，還在數據質量、分析服務、創新解決方案和客戶服務等方面展开競爭。
潛在的新進入者：中國數據要素市場的進入門檻相對較低，技術變革快速。因此，新的進入者不斷湧現，包括跨國公司和本地創業公司。這些新進入者通常帶來新技術和創新模式，增加了市場的競爭壓力。
替代品或服務的威脅：隨着技術的發展，新的數據處理和分析技術不斷出現，可能會替代現有的服務或產品。例如，人工智能和機器學習的發展爲數據分析提供了新的可能性，這可能影響傳統數據服務的市場份額。
供應商的議價能力：在數據要素市場中，供應商包括數據提供者、技術服務提供商等。隨着市場競爭的加劇，供應商的議價能力在增強，特別是對於擁有獨特數據資源或先進技術的供應商。
买方的議價能力：隨着對數據應用認識的提高和使用數據的企業日益增多，买方對數據產品和服務的需求更加明確和專業化。因此，买方（如大型企業、政府機構等）的議價能力在增強。他們更傾向於尋找能夠提供定制化服務和高價值解決方案的供應商。
中國數據要素市場的競爭格局相當復雜。市場不斷有新進入者加入，行業競爭激烈，替代品不斷湧現，同時供應商和买方議價能力都在變強。這一競爭環境促使企業不斷創新，改善產品和服務，以保持競爭優勢。
第四章 未來展望
在展望中國數據要素市場的發展時，我們首先認識到當前階段的活躍探索與創新。中國正經歷一個數據要素發展的關鍵期，其中包含了諸多尋求新業務增長點和市場定位的嘗試。雖然目前尚缺乏成熟的方法論，但隨着深入的探索，新視角和新方法不斷湧現。
預計在未來，公共數據的授權運營將進入一個大規模的實驗階段。這意味着相關的制度、平台和標准將不斷完善，特別是高價值公共數據的供給。此外，大型企業將通過整合自身的數據資源和能力，形成一個有機的數據要素生態體系，推動市場參與者的有序運轉，從而產生“飛輪效應”。
個人數據權益的保護將繼續加強，與此同時，保護個人權益的數據开發和利用技術也將不斷創新。在國際數據治理方面，中國的主要城市如北京、上海和深圳，將利用它們的跨境合作優勢，探索數據跨境流動的具體實施方案。
在全球範圍內，數據要素已成爲各國战略布局的重點。如美國和歐盟在數據保護與利用之間尋找平衡，同時積極布局數據战略。中國在這一領域也不例外，正朝着從“數據大國”向“數字中國”的轉變邁進。
未來，數據要素將繼續與時代同步發展，帶來新的問題和挑战。例如，生成式人工智能可能爲數據流通帶來新的模式，數據倫理的討論也將更加重要。千際投行認爲，隨着中國加強數據基礎制度的建設，數據要素的價值將得到更充分的挖掘，促進國內數據要素市場的新一輪突破。
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原文標題 : 2023年中國數據要素市場研究報告
標題：2023年中國數據要素市場研究報告
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