01 数据要素的概念
数据要素是指参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益的数据资源。因此，“数据要素”一词是面向数字经济，在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，是对数据促进生产价值的强调，即数据要素指的是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，投入于生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。
当前，在国家政策引领、地方试点推进、企业主体创新、关键技术创新等多方合力作用下，我国数据要素市场不断探索和创新。据国家工信安全发展研究中心测算数据，2021年我国数据要素市场规模达到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。
02 数据要素的流通方式
培育数据要素市场的目标是数据在各市场主体间高效有序自由流通。按照数据与资金在主体间流向的不同，可分为开放、共享、交易三种流通形式。
1. 数据开放：以公共数据为主的开放持续推进
数据开放是指提供方无偿提供数据，需求方免费获取数据，没有货币媒介参与的数据单向流通形式。是政府基于公平的原则面向公众及企事业进行公共性数据进行信息共享的主要方式。
2. 数据共享：政府参与的数据共享趋势加强
数据共享是指互为供需双方，相互提供数据，没有货币媒介参与的数据双向流通形式。根据共享主体的不同，可分为政府间共享、政企之间共享、企业之间共享等形式
3. 数据交易：场外需求旺盛，场内重启热潮
数据交易是指提供方有偿提供数据，需求方支付获取费用，主要以货币作为交换媒介的数据单向流通形式。
针对数据交易的流通方式，目前已经逐步形成了政府主导下的新型数据交易及开放模式。
03 数据成为生产要素的内在要求是什么？
规模化流通是数据成为数据要素的内在要求。一方面，数据成为数据要素标志着技术 范畴转变为要素范畴，规模化流通是基本前提。
数据成为生产要素前，社会各界聚焦基础 设施建设、数据资源共享开放以及数据应用落地，更强调技术范畴内的建设。当数据成为 生产要素，则更强调数据作为生产要素所需要发挥的要素价值。因此，数据要素发生的转 变是从技术范畴全面跨越到了生产要素范畴。生产要素需要赋能生产、分配、流通以及消 费等各个环节，自主有序地规模化流通是生产要素的内在要求。因此，结合数据本质特征， 数据成为生产要素的内在要求也需要像传统要素一样，实现自主有序地规模化流通，即跨 系统、跨地域、跨领域、跨主体甚至跨主权。
另一方面，数据价值化流程变长，规模化流通是关键环节。
根据信通院观点，数据要素价值化主要包括数据资源化、数据资本化以数据资产化三个阶段。数据资源化是使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源。数据资源化阶 段包括通过数据采集、整理、聚合、分析等，形成可采、可见、标准、互通、可信的高质 量数据资源。数据资源化是激发数据价值的基础，其本质是提升数据质量、形成数据使用 价值的过程。数据资产化是数据通过流通交易给使用者或所有者带来经济利益的过程。数 据资本化主要包括两种方式，数据信贷融资与数据证券化。数据在成为生产要素之前，其 价值化的传统路径主要聚焦数据资源化，即主要包括数据采集、数据存储、数据加工以及开发利用阶段。
当数据成为生产要素之后，其价值化流程变长，主要包括数据采集、数据 存储、数据加工、流通交易、开发利用以及数据融资与证券化。总体来看，无论是从所属 范畴还是价值实现角度，数据要素的流通交易均是数据成为生产要素的基础前提，换而言之，自主有序地规模化流通是数据成为生产要素的内在要求。
04 大数据和数据要素关系
大数据与数据要素之间存在密切的关系。大数据是指海量、多样化、高速生成的数据，而数据要素是指构成数据的基本元素或属性。数据要素包括但不限于数据的类型、结构、格式、单位、精度等。
大数据的产生和应用离不开数据要素的支持。数据要素确定了数据的基本特征和规范，为数据的采集、存储、处理以及分析提供了基础。同时，数据要素也决定了数据的可靠性、完整性和可用性。
在处理大数据时，对数据要素的充分理解和合理运用是至关重要的。合理定义数据要素可以帮助解释和理解数据，提高数据质量和价值。同时，合理利用数据要素可以对大数据进行处理和分析，从中挖掘出有益信息和洞见，支持决策和创新。
大数据和数据要素相互依存，数据要素是大数据处理和应用的基础，而大数据则为数据要素的发现和应用提供了更广阔的空间和机遇。
大数据与数据要素之间的关系还可以从以下几个方面来理解：
数据获取：大数据的产生源于各个领域和渠道的数据采集。数据要素决定了在采集过程中需要关注的数据维度和属性，包括数据的来源、采集频率、采集方式等。数据要素的定义和处理对数据获取的准确性和完整性至关重要。
数据存储：大数据需要具备高效的存储能力和机制。数据要素对数据存储的方式和结构产生影响，例如存储介质、数据格式、数据库设计等。合理的数据要素定义可以提高数据存储的效率、可扩展性和可管理性。
数据处理：大数据需要进行有效的处理和分析，以从中提取有价值的信息和模式。数据要素如数据类型、结构、单位等决定了数据处理的方法和技术，例如数据清洗、聚合、转换、建模等。数据要素的充分理解可以帮助选择适当的数据处理工具和算法。
数据应用：大数据的应用涉及到多个领域和场景，如商业智能、人工智能、金融风控等。数据要素的理解和定义可以指导数据的应用和分析，帮助发现潜在的关联和趋势。同时，应用的需求也可以反过来影响对数据要素的定义和选择。
综上所述，数据要素是大数据处理和应用的基础，决定了数据的获取、存储、处理和应用。合理定义和运用数据要素可以提高数据的质量和价值，支持决策和创新。而大数据为数据要素的发现和应用提供了更广阔的空间和机遇，推动了数据驱动的发展和创新。
05 数据要素的应用场景
1、市场调研：通过分析消费者行为、购买习惯等数据要素，可以了解市场需求和趋势，帮助企业制定更有效的营销策略。
2、金融风控：在金融领域，数据要素可以用于评估风险、预测违约概率等。例如，通过对借款人的个人信用记录、财务状况等数据要素进行分析，可以更准确地评估其还款能力和信用风险。
3、医疗诊断：医疗行业需要对患者进行个性化的诊断和治疗。数据要素可以用于收集患者的病历、生理指标等数据，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
4、交通运输：在交通领域，数据要素可以用于优化交通流量、减少拥堵等。例如，通过对道路车辆的流量、速度等数据要素进行分析，可以调整信号灯的时间间隔，提高道路通行效率。
5、数据要素应用重点领域和场景包括：数据要素×智能制造、数据要素×智慧农业、数据要素×商贸流通、数据要素×交通运输、数据要素×金融服务、数据要素×科技创新、数据要素×文化旅游、数据要素×医疗健康、数据要素×应急管理、数据要素×气象服务、数据要素×智慧城市、数据要素×绿色低碳。
06 发展面临挑战
面临的挑战如下：
（一） 权利归属难以界定，有待建立产权制度
（二） 估值定价缺乏依据，有待发挥市场作用
（三） 流通规则尚不完善，有待鼓励积极探索
（四） 流通技术仍未成熟，有待强化技术支撑
总体而言，我国数据要素探索处于起步阶段，数据要素市场培育的基础尚不坚实，权利关系、价格机制、流通规则、技术支撑等数据要素市场的构成要件存在诸多障碍，需要不断推进相应的理论研究和制度设计，通过试点应用积累实践经验，持续探索各方面难题的解决方案。
