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中国数据要素市场发展报告(2021-2022)

 宋志刚k5lpi995 2022-11-25 发布于福建

❑ 导 读


报告首次提出中国数据要素市场化指数模型,并据此模型对我国数据要素市场化程度进行了分析。

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全文共计3467字,预计阅读时间9分钟

来源 | 国家工业信息安全发展研究中心 (转载请注明来源)

编辑 | 蒲蒲

11月25日,在2022全球数商大会”上,国家工业信息安全发展研究中心联合北京大学光华管理学院、苏州工业园区管理委员会、上海数据交易所共同编写的《中国数据要素市场发展报告(2021-2022)》(以下简称报告)正式发布。

报告围绕数据要素市场培育过程中,政府主管部门及数据要素流通涉及主体各方面临的难点及问题,梳理了数据要素相关类别及其采集、存储、加工、流通、分析等环节的相关特性,从宏观经济增长、行业发展、企业绩效三个层面估算了数据要素的经济贡献度;基于数据要素市场化过程各相关主体交易及流通模式总结,建立了中国数据要素市场化指数模型,定量分析了各地区数据要素市场化发展程度;围绕数据要素流通体系的流通交易模式、服务创新模式、生态汇聚模式进行了总结梳理,并介绍了相关典型案例;最后,针对我国当前发展现状,提出未来数据要素市场的发展趋势和展望。

报告提出,2021年我国数据要素市场规模达815亿元,预计“十四五”期间市场规模复合增速将超过25%,整体将进入群体性突破的快速发展阶段。

从宏观经济增长层面来看,数据要素对2021年GDP增长的贡献率和贡献度分别为14.7%和0.83个百分点;从行业发展层面来看,数据要素对各个行业的产值影响具有较大差异,其中,信息传输、软件和信息技术服务业产出对数据要素最为敏感;从企业绩效层面来看,数据要素显著提升企业总资产净利润率,数字化转型对于制造业企业的影响最大。

此外,报告首次提出了中国数据要素市场化指数模型,并据此模型对我国数据要素市场化程度进行了分析。

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数据要素特征分析

数据要素有别于其他生产要素的特点主要有以下几个方面:

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第一,虚拟使能。

数据要素的本质是把物理空间的物质通过“0-1”编码形式呈现在虚拟空间,跨越时空限制,从而实现数字孪生后的数据虚拟化生产。通过引导各类主体强化数据驱动的生产要素配置能力,可以实现要素数据化,促进劳动力、资金、技术等要素在产业间、行业间、区域间的合理配置,提升全要素生产率,这是数据要素区别于其他生产要素的关键。


第二,无限收敛。

数据要素具有可重新编程性和数据均质性,这使得普及的数字技术能够将以往的分散需求、用户体验及生产流程数据等突破空间限制而收敛到集中的数字终端,智能终端技术又进一步使得单个智能终端足以汇聚以往需要成百上千的机器、设备或产品才能完成的工作。与此相比,土地和劳动力既不能循环无限使用,也无法突破物理空间而收敛于最优资源配置。


第三,智能即时性。

算力和算法的发展是保证数据要素实现智能即时、产生规模报酬递增效应的重要基础。低成本的算力和高智能的算法可以实现对数据要素的即时处理、分析和反馈,进而动态响应智能决策、敏捷生产、以及多样化需求。


第四,泛在赋能性。

随着各行业各领域数字化转型进程的不断加快,数据要素渗透到生产生活的各个环节,打通生产、分配、流通、消费各环节,驱动管理机制、组织形态、生产方式、商业模式的深刻变革,为产业提质降本增效、政府治理体系和治理能力现代化广泛赋能。

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数据要素对企业经营过程的贡献

报告通过对5000多个项目信息分析表明,数据要素增加企业效益成果明显。

总体来说,数据要素使得工业企业业务增长平均增加41.18%,生产效率平均提高42.8%,产品研发周期平均缩短15.33%,能源利用率平均提高10.19%。

具体来说:


1544家企业的数据显示,大数据及其运用产生了增加产出、利润增长等经济效益;数据要素显著降低了企业综合成本。

675家企业的数据显示,大数据及其运用产生了降低人工成本、资金占用成本、仓储物流成本等效益。

593家企业的数据显示,大数据及其运用产生了提升效率、加快周转、能源利用率提升等效益;数据要素还提高了社会综合效益,产生正的外部性。

95家企业的数据显示,大数据技术及其运用产生了服务社会、承担社会责任等社会效益。

同时,数据分析结果表明大数据项目主要集中在具体行业的运用层面,金融、医疗、应急、城市大脑应用的项目最多,占比21.5%,其次数据跨行业融合应用20.57%,再次是企业生产过程优化17.92%,目前项目较少的是大数据存储管理2.96%和大数据安全保障方向2.25%。

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数据表明,大数据的行业应用和跨行业融合是趋势,这一特点也反映出数据要素必须和行业具体场景和问题结合才能实现其促进经济增长和企业发展的作用,如图7所示。

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从需求侧来看,数据要素市场需求旺盛。企业形成数据要素的主要途径是数据库采集(71%)、其次是互联网采集(56.2%)、再次是系统日志采集(53.1%),而在数据库采集中,又有55.6%的途径是采集自公共数据库或其他公司建立的数据库。上述数据结果表明,数据交换共享、数据交易等促进数据要素市场化配置的举措,未来在促进经济增长方面潜力巨大。

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中国数据要素市场化指数

为反映不同区域数据要素市场化的程度,本报告基于数据要素市场化过程的分析,建立了“中国数据要素市场化指数”。

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2021~2022年中国数据要素市场化指数的平均得分是58.73,这表明我国数据要素市场化发展仍处于较低水平。

具体分维度来看,“数据要素供给”得分较高为69.43,其次是“数据要素流通”,得分为60.93,再次是“数据要素价值”,得分仅为45.84,数据要素的交易价值和产业价值实现水平较低,这一结果表明,我国数据要素市场目前呈现出“供给旺盛、流通不足、价值远未实现”的特点。

数据要素市场企业主体比较








数据要素相关企业主要分布在广东省、上海市、江苏省、山东省、四川省、北京市等经济较发达地区。

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数据要素市场投资主体比较








本报告对数据要素市场中的资本市场做了深入分析,结果显示,2020年1月1日至2022年5月15日,数据要素市场总计发生840起融资事件,总计融资金额为1101.25亿元人民币。

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数据要素市场投资类型比较








数据要素直接应用领域分析:本报告发现,2020年1月1日至2022年5月15日,数据要素直接应用行业总计发生581起融资事件,融资金额为785.64亿元人民币。

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数据要素赋能应用领域分析:2020年1月1日至2022年5月15日,数据要素赋能应用行业总计发生269起融资事件,融资金额为325.31亿元人民币。

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数据要素市场发展趋势

(一)技术和管理双轮驱动,数据交易流通环节更安全有序

一是从技术层面来看,数据要素市场与新技术的融合发展逐渐深入,数据产品和促进数据要素流通交易的技术不断丰富。二是从管理层面来看,更多政策措施和管理手段将不断完善,进一步保障数据要素市场安全发展。

(二)多源多领域数据融合,数据要素应用范围将逐步拓展

一是多源数据的融合将更加紧密。二是数据要素将为更多行业创造价值。三是数据要素应用将更加多样。

(三)交易模式创新规范化,数据要素市场化配置进程加速

一是政策引领下,数据要素市场发展不断趋于规范化。二是实践引领下,数据交易模式创新将进入迭代爆发期。

(四)各类型主体协同发力,数据要素市场生态将日渐完善

一是在产业链层面,围绕数据要素市场化配置的产业生

态逐步完善。二是从区域布局层面,各地将不断充分发挥自身优势优化产业布局。

扫码下载“数据要素”报告

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具体内容如下

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