数据要素市场发展研究报告之六 我国数据要素市场发展面临的突出问题

七、我国数据要素市场发展面临的突出问题

7.1制度规则体系仍不完善，落地执行存在堵点

7.2供给侧主体能力不足，产业链整体质效不高

7.3需求侧转型相对滞后，有效需求释放不充分

7.4基础设施协同性不足，支撑能力有待提升

7.5流通交易机制不健全，要素市场化配置效率偏低

7.6安全治理体系薄弱，风险防控压力持续加大

7.7生态支撑体系不完善，可持续发展能力不足

在顶层设计持续完善、市场主体加快培育、基础设施不断夯实、应用场景全面拓展的背景下，我国数据要素市场建设取得了阶段性成效，但从整体发展阶段看，仍处于从“搭框架、打基础”向“规模化、规范化、高效化”转型的关键时期，在制度供给、主体能力、供需匹配、设施协同、流通机制、安全治理、生态支撑等方面仍存在一系列深层次、结构性、体制性问题，制约数据要素价值的全面释放。

数据要素市场的高质量运行，依赖于系统完备、衔接顺畅、可操作可落地的制度规则体系。尽管我国已经出台“数据二十条”等顶层制度，但在具体实施环节仍存在规则细化不足、配套制度滞后、标准体系不健全、跨部门政策协同不够等问题。数据产权结构性分置制度在公共数据、企业数据、个人数据分类操作层面仍缺乏统一细则，数据资源持有权、加工使用权、产品经营权的具体实现路径仍不清晰，导致企业在实际运营中面临确权难、授权难、维权难等问题。数据定价机制、价值评估机制、收益分配机制仍处于探索阶段，缺乏权威、统一、可量化的标准与方法，市场交易价格形成高度依赖协商谈判，难以形成稳定预期。数据要素登记、互认互通、跨境流动等配套制度尚未完全落地，不同地区、不同行业、不同平台之间规则不统一，增加了跨域流通成本，影响全国统一大市场建设进程。

供给侧六类数据企业是数据要素市场的核心供给力量，但当前我国数据产业仍存在大而不强、全而不精、快而不优的问题，难以满足需求侧高质量、多层次、场景化的数据需求。数据资源企业普遍存在数据质量不高、标准化不足、合规运营能力薄弱、高质量数据集供给不足等问题，原始数据多、可用数据少，低价值数据多、高价值数据少，成为制约市场发展的源头短板。数据技术企业在基础软件、核心算法、高端芯片等关键领域仍存在短板，原创性技术供给不足，产品同质化竞争严重，技术赋能能力与国际先进水平存在差距。数据服务企业规模偏小、专业化程度不高，数据经纪、合规认证、质量检测、资产评估、争议仲裁等第三方服务体系不健全，难以有效降低流通成本、提升流通效率。数据安全企业动态防护能力、可信流通技术供给不足，难以适配数据高速流通、复杂应用的安全需求。数据基础设施企业在互联互通、智能调度、普惠供给方面仍有欠缺，区域、行业、平台之间设施割裂、资源浪费现象依然存在。

需求侧是数据要素价值实现的最终环节，也是牵引市场持续发展的根本动力。当前我国社会全域数字化转型仍处于不均衡、不充分、不深入的阶段，大量市场主体仍停留在数字化工具应用的初级阶段，尚未真正进入数据驱动、数据资产化运营的高级阶段。许多企业对数据要素的战略价值认识不足，缺乏数据资产意识、数据治理意识和数据驱动决策意识，存在“重系统建设、轻数据运营”“重硬件投入、轻价值挖掘”的倾向，数据要素型企业培育进度缓慢。中小企业受资金、技术、人才、认知等多重约束，数字化转型能力弱、意愿低、成本高，难以形成规模化、持续性的数据需求。行业间、区域间转型差距明显，工业、农业等实体经济领域数字化渗透率偏低，数据要素与实体经济融合深度不足，大量潜在需求无法转化为有效需求。供需错配问题突出，供给侧产品与需求侧场景适配度不高，需求表达不清晰、供给响应不精准，制约数据要素市场的良性循环。

数据要素市场的高效运行，离不开泛在、智能、协同、可信的基础设施支撑。近年来我国算力、网络、流通、安全等新型基础设施建设速度明显加快，但仍存在结构不优、协同不足、普惠不够、新型设施供给不足等问题。算力设施布局不够均衡，东部算力需求紧张与西部算力利用率偏低并存，全国一体化算力调度机制尚不健全，算网融合程度不高，算力资源难以实现最优配置。数据流通利用设施如可信数据空间、数据元件、数联网等仍处于试点阶段，覆盖面有限、技术标准不统一、互联互通水平不高，难以支撑大规模、跨域、安全的数据流通。网络设施在农村、偏远地区、传统行业仍存在覆盖不足、速率偏低、时延偏高等问题，制约数据要素全域流动。安全设施智能化、一体化水平不高，事前预防、事中监测、事后处置能力不足，难以应对数据全生命周期复杂安全风险。

数据要素的核心价值在于流通，而当前我国数据要素市场化流通仍面临渠道不畅、机制不顺、成本偏高、活力不足等问题。场内交易规模偏小、活跃度不高，交易场所同质化、业务模式趋同、产品供给单一，难以形成有效集聚效应；场外流通缺乏规范引导，存在合规风险大、信任成本高、权益保障弱等问题。数据定价与价值评估体系缺失，缺乏统一的方法、模型、标准与机构支撑，交易双方难以形成合理价值共识，制约交易达成。数据壁垒依然突出，部门之间、行业之间、区域之间、企业之间数据不愿共享、不敢共享、不能共享的现象普遍存在，公共数据开放共享质量不高、授权运营机制不健全。数据商、第三方服务机构发育不足，流通服务链条不完善，信息不对称、交易成本高、信任机制弱等问题突出，数据要素市场化配置效率远低于传统要素市场。

数据要素的泛在性、流动性、渗透性与价值性，使其安全治理难度远高于传统生产要素。随着数据流通范围扩大、应用场景增多、参与主体复杂化，数据安全与合规风险呈现多点爆发、快速传导、隐蔽性强的特征。企业数据安全主体责任落实不到位，部分企业重发展、轻安全，重业务、轻合规，数据分类分级保护、权限管理、安全审计、风险监测等制度执行不严。个人信息保护与商业秘密保护面临挑战，数据过度采集、非法获取、泄露贩卖、滥用牟利等行为仍时有发生，严重影响市场信心。安全治理协同性不足，政府监管、企业自治、行业自律、社会监督的多元共治格局尚未完全形成，监管手段智能化、精准化水平不高，跨部门、跨区域协同监管机制不健全。数据安全技术供给不足，隐私计算、区块链、数据脱敏等可信技术应用不充分，难以实现安全与发展的动态平衡。

数据要素市场是一个高度依赖生态协同的复杂系统，人才、技术、资本、服务、标准等生态要素的完备程度直接决定市场长期竞争力。当前我国数据要素市场生态仍存在明显短板：复合型高端人才严重短缺，数据治理、数据技术、数据运营、数据合规、数据安全等领域人才供给不足，人才培养体系与市场需求脱节。产学研协同创新效率不高，科研成果转化渠道不畅，基础研究与应用研究脱节，技术创新难以快速转化为市场竞争力。投融资体系不健全，数据资产金融化、证券化仍处于探索阶段，数据企业尤其是中小微企业融资难、融资贵问题突出。公共服务体系不完善，缺乏统一的数据要素登记、标准、检测、认证、培训等公共服务平台。区域市场分割、地方保护现象依然存在，全国一体化数据要素市场建设仍面临体制机制障碍。