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作者简介

欧阳日辉，教授/钻研员，博士生导师。现任中央财经大学中国互联网经济钻研院副院长、首都互联网经济发展钻研基地副主任、清华大学电子商务买卖技术国度工程尝试室互联网经济与金融钻研中心主任、中国市场学会副会长等职。重要钻研领域为数字经济、数据身分、数字金融、数字商务。主持国度级课题3项（1项沉大、1项沉点），省部级课题11项，颁发论著150多篇（部）。致力于数字经济、电子商务和数字金融的政策钻研和实际推动工作，参加草拟国度电子商务政策4项，参加国度信息化、数字经济等有关政策造订和征询十余项，参加草拟国度数据局等17部门结合印发的《“数据身分×”三年行动打算（2024—2026年）》，参加国度发展鼎新委、国度网信办、商务部、央杏注海关总署等部委的电子商务、金融科技、数字业务、数字村落、数字商务的示范和试点推动工作。

徐远彬，江西财经大学数字经济学院讲师，硕士生导师。

摘  要

数据产业是驱动我国经济社会全局性深刻刷新、构筑国度竞争新优势的战术支柱。“十五五”时期，需以形成新质出产力的优质出产身分、抢占未来产业竞争的造高点、打造数字经济生态系统、加强经济社会发展新动能为沉点方向。从市场来看，应以集中突破关键数据技术瓶颈、造就多档次多样化的市场主体、拓展利用场景与造就繁华产业生态、阐扬产业基金撬作为用激活社会本钱、深入区域协同与推进产业集群化发展、拓展高水平国际合作与互换空间为发展蹊径。从当局来看，为保险实现数据产业高质量发展，应着力加快建设全国一体化数据市场，多措并举、多方合力推动数据身分市场化配置鼎新，推进数据产业与千行百业数智化转型深度融合，激励索求数据资产创新利用新模式，打造中表数据产业链供给链“相互纠缠”的全球化合作关系。
关键词：“十五五”时期；数据产业；数字经济；数据身分；新质出产力

近年来，我国数据产业发展规模不休扩大、质量不休提升，发展格局不休分化。一方面，我国数据产业虽起步较晚，但发展迅猛，规模与增速均居世界前列，未来发展空间巨大。其中，2024年的数据出产总量为41.06ZB，同比增长25%，增速提高了2.56个百分点；人均年度数据出产量约为31.31TB，同比增长25.17%；全国数据存储总量为2.09ZB，同比增长20.81%，高质量数据集数量年增速达27.4%。另一方面，区域格局形成“梯度协同”发展态势，即全球数据产业多极化疆域出现出主题区域辐射与梯度转移并存的格局。第一，北美、亚太、欧洲三大极形成差距化定位。北美地域依附硅谷创新生态和华尔街本钱优势，占据全球数据中心45%以上份额；亚太地域以规模效应急剧崛起，东南亚地域2023年数字经济规模达到2180亿美元，数据中心市场2022—2028年的年复合增长率达6.57%；欧盟通过《2030年数字十年政策规划》强化数字主权，德法共建的GAIA-X云平台已吸引350余家机构参加。第二，区域内部则出现出梯度发展特点。《数据产业图谱（2024）》显示我国现罕见据领域有关企业超19万家，而对2197家典型企业进行分析发现，东部、中部和西部区域间差距显著。美国则是器材海岸形成“技术研发—场景利用”双核驱动，中西部传统造作业通过工业互联网刷新提升数据渗入率。“十五五”时期是我国数据产业发展的沉要阶段，因而，科学研判局势、清澈锚定未来五年数据产业的发展沉点方向并系统构建执行蹊径拥有沉要的理论与现实意思。

一、全球视野下我国数据产业发展的定位

科学经营“十五五”时期我国数据产业发展蓝图，首要前提是确立其在全球坐标系中的精准方位。本文通过厘清数据产业的界说、内涵与特点奠定概想基石，通过梳理全球数据产业的发展阶段、特点与经验教训以把握前沿趋向，迎接挑战，最终了了我国数据产业发展的战术定位，把握发展方向。必要强调的是，把握全球视野下我国数据产业发展的定位，不仅是对当前发展态势的深刻把握，更是为后续的沉点发展方向、蹊径及执行行动提供支持。

（一）数据产业的界说、内涵与特点

1.数据产业的界说

目前，各界对数据产业的概想尚未形成统一的界定。《国度发展鼎新委等部门关于推进数据产业高质量发展的领导定见》提出，数据产业是利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通利用所形成的新兴产业，蕴含数据采集汇聚、推算存储、流通买卖、开发利用、安全治理和数据基础设施建设等。学者们对大数据产业探求较多，但对数据产业的分析较少。郑林昌等在数据产业测算过程中，以为数据产业为广义上的数据主题产业，蕴含数据采集、数据处置、数据存储、数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据买卖、数据治理等。雷幼乔等将数据产业界说为萦绕着数据产品的出产、存储、沟通、使用而从事一系列经济活动的单元组成的集中？杉，前者侧沉于从组成内容角度界定数据产业，后者侧沉从产品角度分析数据产业。

现实上，数据产业是一个新兴产业，其天然拥有产业经济的属性。从产业经济学的视角看，本文以为数据产业是以数据为主题出产身分，通过系统性采集、存储、处置、分析、买卖与利用活动创造经济价值的产业部门集中。其中，从产业经济学视角界定数据产业，关键在于鉴别数据产业怪异的出产对象、技术基础、市场结构与经济职能Ｄ芄环⑾，数据产业的出产对象区别于传统的物质，是以二进造代码大局存在的可机读的海量信息集中，其非物质性与可无限复造性组成与传统物质的底子差距。一方面，数据产业的技术基础高度依赖现代信息通讯技术，出格是云推算、散布式存储、大数据处置框架与人为智能算法，这些技术决定了数据处置的规模、速杜纂深度。同时，其市场结构出现出双边或多边平台特点，衔接着数据供给方、处置方与需要方，并常因网络效应与规模经济而形成高度集中态势。另一方面，数据产业的经济职能在于通过对原始数据的精辟与知侍油取，降低经济决策的不确定性，提升资源配置效能，并催生新产品、新服务与新业态。

2.数据产业的内涵

第一，数据产业是数字时期的出产关系沉构。在信息经济理论中，数据的边际复造成本趋近于零，这就突破了传统稀缺性资源的配置逻辑，实现了规模报答递增。数据产业通过数据本钱化将原始信息转化为出产身分，形成了从数据、知识到决策的价值链关环，沉构了产业分工的底层逻辑。该过程以数据企业为枢纽，通过衔接数据供给端与需要端，实现了资源配置效能的帕累托改进。值妥贴心的是，数据产业的特殊性在于其双沉价值属性：作为买卖对象，其价值由稀缺性、时效性与利用场景深度决定；作为出产身分，其价值体现为对其他产业全身分出产率的乘数效应。因而，数据产业不仅是技术革命的产品，更是出产关系在数字空间的映射，其发展依赖数据产权造度、买卖规定与伦理框架之间的协同。

第二，数据产业出现出数据身分的怪异经济属性。数据身分的非竞争性使企业偏差于最大化数据的复用领域与频次。数据的价值会随规模的扩大而提升，所以企业通过各类用户获取战术、并购或盛开API接口等方式，全力扩张其数据生态天堑。数据利用的强正表部性要求有效的市场协调或政策过问，以实现社会福利最大化。在定价机造上，数据产品与服务常选取多元化战术。原始数据可能廉价甚至免费以吸引用户，而深度加工的分析汇报、预测模型或定造化解决规划尝试高溢价。双边市场定价战术尤为普遍，平台常对数据供给方支付较低的用度，而向需要方收取较高的用度。此表，基于数据使用量、处置复杂度或业务成就的矫捷定价模式也较为常见。

第三，数据产业通过前向、后向与旁侧关联深度嵌入并沉塑国民经济系统。前向关联体现为数据产业作为中央投入品供给商，向险些所有下游行业输出数据分析与智能决策能力。例如，智慧农业依赖泥土与形象数据分析优化种植，智能造作依附设备运行数据实现预测性守护；后向关联阐发为数据产业对上游硬件、软件与通讯产业的拉动，如全球数据中心建设刺激了高端服务器与光？榈男枰；旁侧关联更为宽泛，数据产业可能催生萦绕数据确权、评估、买卖、安全、合规等环节的新兴服务产业，如数据经纪商、数据合规征询商、隐衷推算解决规划提供商等。此表，关联作用不仅体现为数据产业的经济贡献，更体此刻通过提升全身分出产率，形成经济增长的新动力。据钻研估算，数据驱动型创新对美国经济增长的贡献率已超过传统的本钱与劳动力身分。

3.数据产业的特点

数据产业的特点阐发为技术创新驱动性、政策强依赖性、产业生态场景化以及产业结构协同化四个方面。第一，技术创新驱动性在于数据价值的深度挖掘高度依赖先进技术的支持。海量数据的采集、存储、处置、分析与利用，离不开云推算、人为智能、大数据分析、区块链、物联网等尖端技术的迭代突破，若是没有技术驱动，数据自身则难以转化为高价值的资产与出产力。第二，政策强依赖性源于数据的特殊属性——既是关键出产身分，又关涉国度安全、幼我隐衷、贸易奥秘与社会平正。数据的权属界定、跨境流动规定、安全；こ叨取⑹谐∽既牖煲约胺绰⒍瞎嬖斓，都急需合理的政策来疏导与规范。例如，欧盟《通用数据；ぬ趵返难细窈瞎嬉笤贾氯蚧チ笠翟擞杀旧仙；我国积极索求数据产权鼎新，在数据身分确权、流通、买卖等关键环节实现了造度创新。第三，产业生态场景化在于数据价值并非抽象存在，而是服务于具体的业务场景和利用领域，能够说“无场景就难有价值”。数据流通应以共享为导向，将数据使用权配置于多元价值场景。数据产业的发展必须与金融、医疗、造作、交通、零售等行业的现实需要缜密结合，由于分歧场景对数据的类型、质量、处置速度、分析深度和安全要求差距巨大。第四，产业结构协同化在于数据产业的发展高度依赖产业链高低游及跨界主体的缜密合作。从数据天生、传输、存储与推算、处置与分析参与景利用，各环节专业性强且相互依存。任何单一环节都难以独立创造最大价值，必要数据提供商、技术平台商、分析服务商、利用开发商、终端用户以及监管机构等多方构建盛开、共生、互利的生态系统。

（二）全球数据产业的发展阶段、特点与经验教训

第一，凭据价值状态、主导驱动力与治理范式的变动，全球数据产业的发展过程可划分为信息产业、大数据产业和数据产业三个阶段，这一划分尺度可能反映数据从技术工具到战术资源再到关键出产身分的变动。其中，信息产业以推算机、互联网、移动通讯为支柱，构筑了数据时期的技术与理想基石，其重要矛盾在于“衔接”的无限潜能与“处置”能力的相对滞后；大数据产业标志取数据处置能力的质变飞跃，散布式推算、云存储成本降落及机械进建突破使得海量异构数据的价值得以开释，数据上升为新型战术资源，但也激化了价值矛盾与治理困境；在当前的数据产业阶段，数据已跃升为关键出产身分，其发展深杜装响一国的主题竞争力与全球规定话语权，在技术路线与规定系统上的博弈成为塑造未来格局的关键，构建全球共生治理系统成为开释数据普遍价值的必然方向。

第二，全球数据产业各阶段的发展特点顺次阐发为规模扩张、技术治理协同演进与价值状态跃迁。其中，在信息产业阶段，摩尔定律驱动的硬件机能提升支持了衔接规模的爆炸式增长和全球数据流动骨架的初步构建，但传统数据库难以应对指数级增长的非结构化数据，导致数据价值挖掘的深杜仔限；大数据产业阶段实现了“量质双升”，全球数据总量与数据结构化水平同步跃升，技术突破极大地提升了数据处置效能并催生了开源生态，但区域差距显著，数据主权引发了强烈的治理矛盾；进入数据产业阶段，规模扩张与精密化治理并行，技术驱动“生态沉构”与“跨界共生”成为主流，区域格局出现出“梯度协同”，数据身分通过逾越产业天堑构建起全球化价值网络。

第三，纵观全球数据产业发展的过程，最沉要的经验教训在于治理系统滞后于技术创新与规模扩张，导致价值矛盾频发，不利于产业的可持续发展。其中，在信息产业阶段，早期的盛开和谈虽推进了衔接自由，但对数据处置瓶颈和潜在价值意识不及，导致错失了早期深度挖掘的机缘，其教训在于必要前瞻性地布局技术以匹配衔接潜能；在大数据产业阶段，技术飞跃开释了巨大价值，但本钱主导的扩张模式导致数据垄断、隐衷加害及国度间规定矛盾，其经验在于技术突破是价值开释的关键，教训在于不足有效治理框架可能引发严沉的社会信赖；偷卦嫡治风险；在数据产业阶段，重要经济体正加快构建基础造度框架以促确权、促流通、保安全，中美技术路线与规定博弈虽带来堡垒化风险，但也迫使二者在关键领域追求“竞合”，因而，必要通过国度层面的系统性造度创新和国际合作来化解矛盾，最大限度地开释数据价值。

（三）我国数据产业发展的战术定位

数据产业是推动以数据为关键出产身分的数字经济做强做优做大、驱动经济社会全局性深刻刷新、构筑国度竞争新优势的战术支柱。第一，数据产业是激活新质出产力的主题基础，通过着力构建基础造度系统，破除确权、流通、分配与安全治理瓶颈，开释数据的“乘数效应”，赋能传统产业的智能化、绿色化转型，并催生人为智能等新兴产业，实现全身分出产率跃升。第二，数据产业是赋能国度治理现代化的关键支持，通过推动政务与社会数据融合互通、有序共享和深度利用，为科学决策、精准施策、风险预警和公共服务优化提供支持，实现治理模式的智能化、协同化沉构。第三，数据产业是强化科技自立自强与安全发展的沉要支持，其发展会倒逼算力基础设施、主题算法和基础软件的自主创新，但也依赖健全的安全治理系统与壮大的保险能力以维系产业链韧性与国度安全。第四，数据产业是提升国际话语权的前沿阵地，积极参加全球数据跨境流动、数字业务以及协调技术伦理安全尺度，推动构建公正合理的全球数字治理新秩序，关乎国度数字主权和数据企业的全球竞争力。

二、“十五五”时期我国数据产业发展的沉点方向

“十五五”时期是我国从数据大国迈向数据强国的战术攻坚期，系统经营数据产业发展的沉点方向拥有全局性意思。本文基于数据产业价值链的内涵逻辑，从四个维度层层递进切入：从数据身分视角聚焦产衣返以生计的“基础性资源”个性与价值转化法规，是产业发展的价值起点；从产业经济视角分解产业自身的结构、技术与生态竞争，是产业壮大的主题载体；从数字经济视角定位产业在宏观经济中的引擎与枢纽职能，是产业辐射的生态网络；从发展动能视角衡量产业对现代化建设的现实贡献，是产业发展的沉要指标。

（一）数据身分视角：形成新质出产力的优质出产身分

数据身分作为一种新兴出产身分，是新质出产力发展的沉要动力。数据身分高效配置是数据产业价值开释的基础，决定其能否成为驱动新质出产力的优质引擎。数据产业区别于传统产业的关键在于，其加工处置的对象是具备非竞争性、非亏损性、强表部性及价值强场景依赖性的数据身分。这些个性使数据产业的价值创造出现出非线性、累积性、网络化特点——单一数据价值有限，但海量数据在跨域流通、深度聚合与智能分析中可产生指数级的价值跃升。现实上，数据的“价值”在极大水平上取决于其潜在用处的挖掘水平，而非初次采集成本。当前，造约数据产业发展简直权难、定价难、互信难、监管难等瓶颈，性质上是数据身分社会化大出产需要与传统私有产权市场规定及技术治理能力不及之间的深层矛盾。例如，权属不清故障了数据的盛开共享，定价机造缺失导致市场买卖不活跃，技术伎俩不及导致难以实现数据“可用不私见”的安全流通。能否构建适配数据身分个性的新型造度框架与可信技术设施，会影响数据产业能否规；⒏咝艿亟葑试醋葑什胧荼厩，进而为技术突破、身分沉组、产业跃迁提供持续、高质的“创新燃料”，真正成为新质出产力的主题驱动力。

“十五五”时期，形成新质出产力的优质出产身分的沉点工作在于构建支持数据产业发展的基础性造杜纂市场环境，需在造度创新、市场造就、技术筑基与安全防护四个方面协同发力。第一，在造度创新层面，急需深入数据产权结构性分置鼎新，索求数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置的精密化确权蹊径，并通过立法明确各主体在数据采集、处置、流通、利用中的权势天堑与责任使命，为数据身分合规流动奠定司法基础。第二，在市场造就层面，应构建涵盖场内集中买卖与场表定向流通的多档次市场系统，针对公共数据、企业数据、幼我数据等分歧类型数据设计差距化的买卖机造；沉点造就专业化的数据价值评估机构、合规审计服务商与可信数据经纪商；研发基于数据质量、稀缺度、时效性、利用潜能及风险因子的动态多维定价模型，破解定价难题。第三，在技术筑基层面，加快建设国度级数据枢纽节点与行业级数据空间，推动跨域数据资源目录互认与接口尺度化；大力推广隐衷推算、区块链、可信执行环境等“数据不动价值动”的技术规划，实现数据融合利用与隐衷安全的平衡。第四，在安全防护层面，需升级覆盖数据全性命周期的分类分级；は低，形成集自动防御、风险监测、应急响应于一体的安全保险能力；成立两全规范与包涵的火速监管机造，通过沙盒试点、合规指引等方式疏导创新，严防数据滥用与垄断，确保数据产业发展行稳致远。

（二）产业经济视角：抢占未来产业竞争的造高点

数据产业自身的技术突破、尺度主导、规定造订与生态构建，是全球数字产业竞争主导权的沉要战场，其竞争态势已从单一技术比拼升级为整个系较量。数据产业蕴含基础层、技术层、利用层等多个层面。当前，全球竞争出现出技术、尺度、规定、生态四维交错态势，具体而言：在技术层面，竞争集中于高机能推算芯片、海量异构数据存储治理、实时流处置引擎、高效隐衷推算框架、高质量AI训练数据集构建等主题技术；在尺度层面，抢夺集中于数据体式、接口和谈、互操作性、安全认证、质量评估等关键技术尺度的造订权；在规定层面，博弈聚焦于数据跨境流动、数据主权、算法通明度、数字税等国际规定话语权；在生态层面，体现为开源社区影响力、平台型企业号召力、产业链协同效能的竞争？杉，我国数据产业面对严格挑战——基础层受造于高端芯片与主题工业软件短板，技术层遭逢主流开源框架依赖与尺度碎片化，利用层受困于场景数据壁垒与高质量数据集匮乏。能否在关键主题技术上实现自主可控，在沉要国际尺度规定造订中把握主导权，在盛开产业生态中占据枢纽地位，将决定我国在全球数据产业价值链中的位势与战术安全。

“十五五”时期，抢占未来产业竞争造高点的沉点工作在于集中力量突破数据产业关键瓶颈，构建拥有国际竞争力的创新生态。对此，需施杏装技术攻坚、尺度引领、生态造就、机造优化」亟略。第一，技术攻坚须对准产业痛点精准发力。沉点突破面向AI训练与推理的高机能低功耗推算芯片、EB级海量异构数据的智能存储与治理技术、支持毫秒级响应的散布式实时辰析引擎、两全效能与安全的实用化隐衷推算平台、基于知识图谱与联国进建的高价值数据集中成技术等。第二，尺度引领是掌控话语权的关键。要加快成立自主可控的数据采集、处置、流通、安全、评估全链条技术尺度系统；自动提议并主导国际数据尺度工作组，深度参加数据跨境流动、可信AI、数字身份等全球规定造订；大力建设拥有国际影响力的大数据、AI框架等开源社区，提升生态主导力。第三，生态造就需分层分类施策；〔阋栏焦日绞趿α勘Ｏ账懔ν纭⒐仁葜行募旱裙丶枋┑陌踩煽；技术层支持领军企业构建盛开平台生态，造就专业化工具链与服务商；利用层以“链长造”为抓手，在智能造作、智慧金融、精准医疗、数字当局等沉点领域打造标杆性数据利用场景，推动数据供给链贯通与价值开释。第四，机造优化沉在激产活力。成立“政产学研用金”深度协同机造，设立国度级数据产业创新基金；索求适应产业高风险、长周期特点的投融资模式；美满数据人才引育系统，为产业持续创新提供智力支持。

（三）数字经济视角：以数据为切入点打造数字经济生态系统

数据产业是数字经济的主题引擎和关键衔接器，其技术能力与服务深度决定了数字产业化的高度和产业数字化的广度及深度。数据产业的主题价值在于提供专业化、规；⒅悄芑氖菁壑低诰蚍务，是数字产业化集群中的沉要支柱，并通过提供基础身分、主题工具、关键能力而成为产业数字化转型的“工具箱”与“使能器”。数据产业自身作为高增长引擎，其涵盖的数据采集标注、洗濯治理、分析挖掘、安全服务、买卖流通等细分领域，在形成万亿级市场，创造了大量的高技术就业岗位。更为关键的是，数据产业的技术与服务深度嵌入实体经济全链条：在研发端，支持基于大数据的仿真仿照与智能设计；在出产端，赋能柔性造作、预测性守护、智能质检；在流通端，优化智能物流、需要预测、库存治理；在营销端，实现用户画像、精准推荐、动态定价；在服务端，推动远程诊断、个性化服务、产品即服务转型。这一深度渗入显著提升了全身分出产率，成为买通数字经济“任督二脉”、构建数实融合生态的沉要枢纽。当前，数据产业的技术与服务的短板在于处置非结构化数据效能不高、实时辰析与决策能力不及、行业技术与数据技术融合度低，亟待突破短板造约。

“十五五”时期，以数据为切入点打造数字经济生态系统的沉点工作在于提升数据产业的供给能力并深入其与传统产业的融合利用，系统推动“强基、融合、治理”三大工程。第一，强基工程聚焦基础能力短板。沉点攻克高机能散布式数据库、流批一体数据处置引擎、向量数据库等基础软件；发展低代码无代码数据分析平台、自动化机械进建、AI模型工厂等智能工具；研发融合行业知识的领域大模型、专用AI算法及边缘智能设备；构建智能化的元数据治理、数据质量管控、数据血缘追忆等治理平台。第二，融合工程沉在开释倍增效应。以工业互联网平台为基座，推动数据服务商为造作业提供“云—边—端”协同的数据智能解决规划；在农业、金融、医疗、能源等沉点行业建设数据利用创新中心，开发？榛⒖筛从玫氖莶钒；激励索求“数据+算法+算力”即服务等订阅造新模式，降低企业使用门槛。第三，治理工程旨在优化发展环境。造订适配数据产业火速创新的沙盒监管、豁免清单等弹性规定，明确数据产品的责任天堑；推动差分隐衷、同态加密、可信硬件等安全技术在产业中的规；糜牒瞎嫒现；成立数据身分市场平正竞争审查机造，预防平台垄断和数据资源垄断；构建跨行业、跨区域的数据资源共享互换与合规利用机造，破除“数据孤岛”。

（四）发展动能视角：加强经济社会发展新动能

数据产业的高质量发展是造就新质出产力和加强经济社会新动能的主题驱动力，其赋能价值体此刻经济增长、产业升级、治理优化、安全保险等多维度协同发力。第一，经济增长维度。数据产业自身作为战术性新兴产业，其蕴含的数据采集标注、洗濯治理、分析挖掘、可视化、安全服务、平台运营、买卖流通等重大产业链条在创造可观的经济增量与高质量就业岗位，已成为经济增长的新支柱。第二，产业升级维度。数据产业提供的预测性守护、智能供给链优化、精准营销、数字化研发等解决规划，显著提升了传统产业的运营效能、创新能力与可持续性，是推动产业迈向中高端的关键力量。第三，治理优化维度；谑莶档闹腔鄢鞘兄卫怼⒕家咔榉揽亍⒅腔劢煌ǖ鞫取⒒肪持柿渴凳奔嗖狻⑵栈萁鹑诜务、个性化教育医疗蹬爪用，大幅提升了公共服务的可及性、精淄平正性，为超大规模国度治理现代化提供了技术支持。第四，安全保险维度。面对日益严格的表部技术关闭与数据霸权挑战，构建涵盖基础芯片、操作系统、数据库、分析软件、安全技术的自主可控数据产业技术系统，是保卫国度数据主权、保险产业链供给链安全、确保新动能发展自主性的战术基石，对实现中国式现代化拥有沉要的支持作用。

“十五五”时期，加强经济社会发展新动能的沉点工作在于以提升数据产业能力为主题，精准开释其对经济社会各领域的赋能价值，萦绕“聚焦赋能、激产活力、盛开合作”精准施策。第一，聚焦赋能。在造作业领域，大规模推广基于数字孪生、信息物理系统的智能造作解决规划；在农业领域，发展融合卫星遥赣注物联网、AI的精准种植数据服务；在绿色低碳领域，深入能源大数据平台与产品碳足迹追踪服务；在公共服务领域，依附数据产业提升“一网通办”智能水平、“一网统管”协同效能及教育、医疗、养老等民生服务的精准化与个性化水平。第二，激产活力。美满支持数据产业创新的专项政策；造就一批具备主题技术与生态整合能力的龙头数据科技企业和“专精特新”中幼企业；成立健全数据资产登记、评估、入表、买卖等市场化配套规定及产业统计监测系统；强化数据安全技术利用与幼我信息；ず瞎婕喙，构建规范有序、充斥活力的市场环境。第三，盛开合作。在确保安全可控的前提下，积极参加跨境数据流动规定、人为智能伦理准则等国际对话；索求建设“数字丝绸之路”数据合作枢纽；推动我国自主数据技术尺度、数据产品服务“走出去”，提升国际影响力与规定造订话语权。

三、“十五五”时期我国数据产业的发展蹊径

科学规划“十五五”时期我国数据产业的发展蹊径至关沉要，这是将数据产业雄伟蓝图转化为现实出产力的关键环节。深刻探求发展蹊径，旨在厘清市场力量若何有效汇聚、协同发力，以解决当前数据产业面对的主题瓶颈，开释数据身分的巨大潜能，最终实现数据产业的高质量跃升。选择从市场角度切入构建发展蹊径，源于市场机造在数据资源配置、技术创新、价值发现和生态构建中无可代替的基础性作用。数据产业作为新兴业态，拥有技术迭代快、利用场景广、贸易模式新、风险不确定性高的特点，更必要依附市场主体的敏感嗅觉、创新活力和矫捷应变能力来驱动其发展。构建发展蹊径的逻辑在于：以突破主题技术瓶颈为根基，奠定数据产业自主发展的安全基石；以造就多元市场主体为主题，引发数据产业竞争与创新的动力；以拓展丰硕利用场景为牵引，验证数据价值并驱动产业发展；以有效撬动社会本钱为支持，破解数据产业发展的高投入高风险难题；以深入区域协同集群为依附，优化产业空间布局并提升数据产业整体效能；以拓展国际合作空间为依附，融入全球价值链并提升数据产业的国际竞争力。这六条蹊径互有关联、相互支持，共同绘就市场力量驱动我国数据产业高质量发展的行动路线图。

（一）集中突破关键数据技术瓶颈

关键数据技术的自主突破与当先是我国数据产业赢得市场竞争、保险发展安全的基础。数据产业的价值链高度依赖底层技术的支持，我国在数据采集、存储、处置、分析、流通、安全等各个环节都存在急需突破的“卡脖子”技术，如高效力低成本存储、超大规模实时处置、高级隐衷推算、可信数据空间、数据确权与溯源等。这些技术的缺失或落后不仅会造约数据身分的高效流通和价值开释，导致数据企业难以开发拥有竞争力的数据产品和服务，更将使我国企业在全球数据产业链中处于被动追随职位，面对供给链中断和数据安全受造于人的沉大风险。同时，主题技术壁垒也是企业构筑护城河、获取超额利润的沉要起源。市场对效能提升、成本降低、模式创新微风险节造的需要，内涵驱动着市场主体必须将资源持续投入主题技术的攻坚克难，而失落技术主自权将使数据产业沦为无源之水、无本之木，难以实现真正的自主可控和高质量发展。

“十五五”时期，我国数据产业市场主体需自动协同资源，聚焦数据产业主题环节，通过盛开合作与市场化机造加快关键技术攻关和利用落地。数据产业链高低游企业、高水平钻研型大学、新型研发机构应基于共同的技术需要和市场远景预判，自觉组建创新结合体或参加揭榜挂帅等市场化项目，沉点攻关数据存储与推算架构优化、高效力数据分析算法、跨域数据融合与隐衷推算、数据身分可信流通、数据安全与加密技术等主题瓶颈？萍剂炀笠涤κ⒖陨砑际跗教ê统【白试，牵头组织共性技术研发，并积极推动研发成就的工程化转化和贸易化利用。企业应积极参加或主导数据有关技术尺度的造订与推广，如互操作性、接口规范、安全基线等，以尺度抢占技术造高点，降低产业合作成本。市场主体需加大对数据安全技术的研发投入，如脱敏、加密、接见节造、审计追踪等，共建共享安全测试验证平台，提升自身及产业链的数据安全保险能力，为数据身分的合规高效流通排除技术阻碍。

（二）造就多档次多样化的市场主体

丰硕且充斥活力的多档次市场主体结构是数据产业实现创新涌现、生态繁华和可持续发展的底子动力。数据产业涵盖基础设施、技术工具、平台服务、数据资源、垂直利用等多个复杂环节，且各环节的技术门槛、本钱需要、风险特点和创新模式差距显著，单一类型的企业无法覆盖全链条需要。大型科技平台和领军数据企业在算力基础设施、通用技术平台、大规模数据汇聚与生态构建方面拥有优势，是数据产业发展的压舱石；大量“专精特新”中幼企业在特定细分技术、垂直行业利用解决规划和数据产品创新上更具矫捷性与专业性，如数据洗濯、标签化、特定场景建模分析、可视化、安全服务等，是数据产业创新的生力军；高校、科研院所和新型研发机构是前沿技术索求与高端人才造就的摇篮。市场对效能、创新和专业化分工的内涵要求，必然催生并依赖这种大中幼数据企业融通、产学研用缜密结合的多元生态。不足这种多样性，数据产业将失去活力，难以应对复杂多变的需要和技术挑战。

“十五五”时期，我国数据产业市场主体应基于自身定位，自动构建盛开、合作、共生的数据产业生态，共同营造平正竞争与激励创新的市场环境。拥有平台和生态优势的领军企业即“链主”，应积极在合规安全前提下盛开主题数据能力、技术平台和算力资源，通过API、SDK、开源等方式降低中幼企业创新门槛，吸引和赋能高低游合作同伴，牵头或参加建设盛开的数据创新社区或产业联盟。中幼数据企业应在细分领域深耕，萦绕特定技术痛点或垂直行业场景需要，提供专业化的数据工具、服务或解决规划，致力成为隐形冠军或单项冠军。各类市场主体应积极索求矫捷的合作模式，如结合研发、项目分包、生态孵化、股权投资等，推进技术、数据、人才、本钱等身分的有效流动与优势互补。企业应自动拥抱并实际数据身分市场化配置的基础规定，如通过合约明确数据权属、流通方式和收益分配，成立内部数据治理系统，共同守护数据市场秩序。数据企业需器沉数据人才的引进、造就和激励，构建拥有竞争力的薪酬福利、股权期权、创新容错等机造，并积极参加产教融合项目，共同造就市场急需的复合型数据人才。

（三）拓展利用场景与造就繁华产业生态

丰硕且不休深入的利用场景是数据价值得以实现和提升的沉要载体，繁华共生的产业生态则是数据产业持续创新和健康发展的肥饶泥土。数据自身的价值必要通过具体的利用场景来验证、挖掘和实现。市场需要的多样化和纵深入，要求数据产业必须不休拓展其在工业造作、金融服务、医疗健康、城市治理、商贸流通、文化创意等千行百业的渗入深度和广度，解决现实问题、提升效能、创造新履历和新模式。单一场景的成功难以支持整个产业，必要形成场景矩阵，相互推进、迭代升级。同时，数据产业链条长、参加者多、技术融合性强，任何一个数据企业都难以独立实现从原始数据到最终价值创造的全过程。一个蕴含数据提供方、技术工具方、平台服务方、利用解决规划方、安全合规方、征询评估方等多元角色的繁华生态，可能通过专业化分工和高效合作，降低创新成本，加快技术扩散，共同做大市场蛋糕。市场对数据价值实现和效能优化的钻营，必然要求市场主体持续深耕场景，合力构建数据产业生态。

“十五五”时期，我国数据产业市场主体需自动挖掘、创造和深耕高价值利用场景，并通过盛开合作积极构建和融入共生共荣的数据产业生态网络。数据企业应缜密结合自身业务和行衣讽解，深刻挖掘数据在提升出产效能、优化用户履历、创新贸易模式、降低运营风险等方面的潜力，在沉点领域打造标杆性数据利用解决规划，如工业互联网的预测性守护、智慧城市的精密化治理、金融科技的智能风控与精准营销、医疗健康的个性化诊疗等，并不休迭代优化。数据技术提供商应聚焦开发更易用、更高效、更安全的数据处置分析工具，出格是针对特定行业需要的技术工具，降低数据利用门槛。平台型企业应积极建设和运营合规安全的盛开数据平台或数据市场，推进数据资源的汇聚和供需对接，为生态同伴提供基础服务。各类市场主体应积极参加或提议数据行业联盟、开源社区、创新工坊等组织，共建共享知识、工具和实际经验。数据企业应积极与产业链高低游甚至跨行业同伴合作，共同索求基于数据融合的新场景、新模式，如结合建模、数据空间等。市场主体应器沉造就和发展专业化的第三方数据服务商，如数据经纪、质量评估、合规审计、价值评估等，美满“数据—技术—服务—利用”的价值链配套。

（四）阐扬产业基金撬作为用，激活社会本钱

有效激活和疏导社会本钱大规模、长周期地投入，是破解数据产业前期投入高、技术迭代快、回报周期长、不确定性大等融资瓶颈的关键。数据产业的主题基础设施如超算中心、前沿技术研发如新一代AI芯片、量子推算用于数据处置、大规模数据资产堆集与治理、创新利用场景的造就，均必要巨额且耐心的本钱投入。传统的债权融资模式往往因其风险讨厌个性难以满足这类需要，因而，必要风险投资、私募股权、产业本钱等更具风险接受能力的持久本钱深度染指。然而，单纯依附市场的自觉力量，在产业早期或技术突破期可能产生本钱因信息不合称、风险过高而张望或不及的情况，因而，市场自身必要设计有效的机造。其中，专业化的数据产业基金表演着关键角色，其通过风险共担、专业判断、资源链接等方式，显著放大社会本钱的杠杆效应，疏导其流向最具潜力的技术方向和创新企业，为数据产业注入强劲的金融动力。

“十五五”时期，我国数据产业市场主体出格是投资机构、企业、金融机构需创新融资模式微风险分；，利用市场化基金工具高效吸引和配置社会本钱。专业的风险投资和私募股权机构应设立专一于分歧数据产业细分赛路的专项基金，如基础软件、数据安全、行业利用、数据身分流通等，凭借专业判断鉴别高潜力项目并进行组合投资。数据产业中的大型科技公司和产业集团应积极提议或参加设立企业风险投资基金，萦绕自身战术生态进行投资布局，既获取财政回报，也推进数据技术创新和业务协同。金融机构应积极索求数据资产的价值评估步骤和融资模式创新，如发展基于数据资产或未来收益权的知识产权质押融资、供给链金融、资产证券化等工具，盘活数据资产价值；鹬卫砘褂ι杓聘媒莸氖莶低蹲收绞鹾屯顺龌，如阶段参股、结合投资、接力投资等，降低投资风险。数据企业应加强与保险机构的合作，索求开发针对数据技术研发、数据安全等特定风险的保险产品，为融资活动提供增信。市场需积极吸引养老金、保险资金、捐赠基金等钻营持久不变回报的本钱，通过专业基金治理人使之有序进入数据基础设施和成熟期数据企业的投资领域。

（五）深入区域协同与推进产业集群化发展

优化数据产业的空间布局，深入区域协同并推动产业集群化发展，是市场提升资源配置效能、降低合作成本、加强整体竞争力的内涵要求。数据产业分歧环节对资源天赋的需要各别，如人才、算力、本钱等。数据产业前沿研发和生态平台建设高度依赖顶尖人才和本钱荟萃，如京津冀、长三角、成渝、粤港澳的主题城市；大规模算力设施和数据处置业务对能源成本、地皮空间、气象前提敏感，如西部能源富集地域；垂直行业利用的深入需切近具体产业场景，如成渝的造作业、各区域的特色产业。数据市场对成本最幼化、效能最大化、知识溢出和产业链配套的钻营，驱动资源身分向优势区域集聚，形成各具特色、优势互补的产业集群。数据产业集群化发展能有效降低数据企业间信息沟通、人才流动、技术合作、供给链配套的买卖成本，加快创新扩散，形成壮大的区域品牌效应和规模经济，是提升我国数据产业全球竞争力的沉要空间组织大局。

“十五五”时期，我国数据产业市场主体应基于资源天赋和市场法规，自动参加区域分工合作，积极融入并共同建设高能级的数据产业集群。数据企业应结合自身业务特点与分歧区域的资源匹配度，科学布局研发中心、算力中心、数据处置基地、区域总部或市场运营中心。例如，将算力密集、能源敏感的业务部署在西部成本优势区；将数据技术研发创新、生态平台、高端服务布局在人才本钱密集的东部主题区。数据产业集群内的领军企业应阐扬辐射带作为用，盛开能力，吸引和造就本地配套的数据企业和服务商，共建共享基础设施如行业云、测试平台，以及公共服务如人才培训、数据共性技术研发。产业链高低游、产学研用各方市场主体应加强在集群内部的缜密合作，通过结合研发项目、共建数据尝试室和数据技术转移转化中心、定期进行技术沙龙与产业论坛等方式，推进知识流动、技术转移和业务合作。数据企业应积极参加或推动形成集群内部的行业尺度、数据共享规范、人才互认等软性基础设施，降低合作壁垒。市场主体应利用集群优势，共同打造区域数据产业品牌，吸引表部投资和客户。

（六）拓展高水平国际合作与互换空间

自动融入全球数据产业链、价值链和创新网络，拓展高水平国际合作，是我国数据产业提升国际竞争力、参加全球规定塑造、实现可持续发展的必由之路。数据拥有天然的跨境流动属性，全球数据市场互联互通是大势所趋。我国数据产业要实现高质量发展，不能关门造车，必须参加全球竞争与合作。这蕴含接入全球当先的技术生态如开源社区、基础软件框架，获取前沿知识；吸引全球顶尖数据人才；进建借鉴国际先进的治理经验和贸易模式；推动我国数据产品、服务和技术解决规划“走出去”，启发辽阔的国际市；参加甚至引领跨境数据流通规定、技术尺度、安全认证和伦理框架的会商与造订，争取话语权，为我国数据企业营造有利的国际营商环境。市场对数据技术前沿的追赶、对更大数据市场的启发、对资源的最优配置、对国际风险的躲避，都内涵驱动着市场主体深入国际合作，在盛开竞争中提升自身实力。

“十五五”时期，我国数据产业市场主体应积极适应国际规定，自动对接全球资源，通过多种渠路深入数据技术、市场、本钱与人才层面的国际合作。应深刻钻研并自动遵循国际主流的数据治理规定及有关业务协定中的数字条款，提升自身跨境业务的合规能力；渭尤蚨ゼ犊瓷缜，贡献代码、参加治理，提升技术影响力，融入全球创新网络。自动追求与国际当先的同业、钻研机组成立结合研发项目，共同攻克技术难题，共享知识产权。参加造订国际化战术，通过产品出海、服务输出、设立海表研发中心或分支机构、跨国并购等方式，拓展国际市场，参加全球数字基础设施建设与服务；渭庸市幸底橹⒊叨然沟幕疃，推动我国技术规划融入国际尺度，提升规定造订话语权。数据企业应加强与国际顶尖高校、钻研机构的合作，吸引海表高端数据人才，结合造就国际化数据人才。市场需积极索求和试点基于新技术的跨境数据流通与买卖模式，如利用区块链、隐衷推算、国际数据空间理想等，在合规前提下索求数据身分的国际化配置和价值实现。

四、“十五五”时期推动我国数据产业发展的新行动

“十五五”时期，我国数据产业发展蹊径的顺利执行急需新行动予以保险，从而突破造度瓶颈、优化治理系统、强化基础支持、疏导发展方向。本文聚焦于当局推动产业发展的关键政策措施和造度创新，旨在通过系列行动，系统性破除故障数据身分高效配置的体造机造阻碍，为市场活力的迸发和产业生态的繁华创造有利前提。

（一）加快建设全国一体化数据市场

构建高效规范、平正竞争、充分盛开的全国一体化数据市场，是全国统一大市场建设的组成部门，也是破除“数据孤岛”、实现身分高效配置的造度铺排。当前，数据资源分散、流通渠路不畅、买卖成本高昂、区域市场宰割等问题，严沉故障了数据价值的跨域融合与规模开释。“十五五”时期，需强力破除体造机造阻碍，构建互联互通、高效运行的国度级数据流通基础设施与市场系统。为此，需着力实现以下突破：一是建设“国度数据身分造度创新试验区”，在沉点区域授权突破性索求数据产权分置、资产入表等深水区鼎新；二是打造“国度数据流通可信基础设施”，融合隐衷推算、区块链等提供统一身份、存证、安全推算与结算等公共服务，推动各级平台接入，构建全国流通“信赖基座”；三是奉杏装数据元件化”国度统一尺度与“可信数据空间”互操作和谈，实现原始数据尺度化脱敏加工与安全域间协同；四是设立国度级“数据市场行为监管沙河妆与跨部门协同监管机构，执行穿透式动态监管并统一惩戒违规行为。

（二）多措并举、多方合力推动数据身分市场化配置鼎新

深入数据身分市场化配置鼎新，关键在于破除所有造私见。当前，对非公有造经济主体在数据持佑注运营、开发方面仍存在“不安全”“不成控”等不合理疑虑与歧视，严沉抑造了市场活力和创新潜力。“十五五”时期，需旗号鲜明地确立主题尺度是“数据安全能力与合规水平，而非所有造属性”的根基准则，推动鼎新向纵深发展。为此，需采取以下关键行动：一是破除“所有造门槛”，突破“数据在民企就不安全”的所有造歧视、认知误区与“玻璃门”，将准入与监管尺度精准锚定于技术保险能力、合规治理水平和安全投入强度，在数据市场准入、公共数据授权运营、跨境试点等关键领域率先垂范，对达标企业因人而异、一致赋能。二是不休优化公共数据运营机造，大规模拓展高价值数据集授权运营试点，创新性引入“授权运营负面清单+竞争性遴选”模式，沉点吸纳高能力民营企业深度参加，厘清授权天堑、收益机造与安全责任。三是前瞻造就数据身分服务新生态，着力造就“国度队+民间队”融合互补的多元化数据产业市场主体与第三方专业机构集群式发展，提供覆盖全链条、适配多场景的系统化专业支持。四是构建数据身分价值贡献测杜纂分配造度系统，索求成立基于数据质量、利用深杜纂市场反馈的贡献度评估模型，从造度源头保险多元主体在数据价值创造中的合理权利。

（三）推进数据素养提升与技术利用助推千行百业数智化转型

对于提升全社会的数据利用能力，当局承担着基础支持、公共服务和战术疏导的职能。当前，数据利用存在“沉采集轻利用”“沉技术轻业务”“大企业强幼企业弱”等不平衡景象。“十五五”时期，需将提升数据素养与利用能力作为国度战术工程加以推动。为此，需沉点强化以下支持：一是打造“数据素养国度认证系统”，将数据知识深度融入国民教育和在职培训，并成立分级认证尺度，出格向中幼企业治理者和传统行业从业者提供“数据技术振兴包”，精准弥合“数字天堑”；二是构建“国度数据沙盒机造”，依附现有平台资源，在可控环境下盛开高价值公共数据集与主题算法工具，提供安全合规的试验场，支持跨域融合利用的无阻碍创新孵化；三是升级“数据身分×”行动打算为“数据融合引擎打算”，推动标杆场景必须体现深度协同与价值倍增，打造国度级跨行业赋能范式；四是设立“国度数据技术开源共同体”，在国度战术攻关框架下，集中力量攻克并开源共享关键底层技术栈，形成自主可控的公共技术基座。

（四）激励索求数据资产创新利用新模式

索求数据资产化新蹊径，必要在造度设计、风险管控和激励政策上自动创新。当前，数据资产在管帐确认、价值评估、质押融资、本钱化运作等方面仍面对诸多司法、技术和造度阻碍。“十五五”时期，需在严守安全底线的前提下，推动索求数据资产创新利用的造度设计与实际蹊径。为此，需着力推动以下创新：一是创设国度级数据资产登记与价值发现机构，在现有买卖所基础上，授权设立具备法定效力的数据资产登记中心，牵头研发并奉行全国统一、动态演进简直权规定与价值评估国度尺度系统，为数据资产“入表—买卖—资产化”全链条奠定造度性基石；二是扩大并深入数据身分金消融“沙河妆试点，在严格监管下，激励索求数据质押、保险、信任，沉点试点特定区域、平台发展数据资产证券化、RDA(Real Data Assets，真实数据资产）、数据作价入股等前沿模式，并配套构建专属监管规定；三是出台“数据身分×”专项行动升级版，优先支持在智能造作、绿色低碳、生物医药等领域形成可复造的政企协同新范式；四是设计覆盖数据资产化全周期的精准政策包，蕴含前端研发加计扣除、入表成本补助、买卖环节特殊税造及后端利用财政嘉奖，形成具备强牵引力的政策组合。

（五）打造中表数据产业链供给链“相互纠缠”的全球化合作关系

在构建互利共赢的全球数据合作格局中，敌灾是战术造订者、规定提倡者和国度利益的守护者。在保险安全可控的前提下，自动构建与全球同伴“你中有我、我中有你”、互利共赢的数据产业链供给链合作关系，是应对逆全球化挑战、提升我国数据产业国际竞争力的战术选择。“相互纠缠”强调深度互嵌、利益融合，使恶意脱钩断链的成本极高，从而加强整体韧性。为此，“十五五”时期需执行以下战术：一是主导成立“全球数据链韧性协同；せ臁倍啾呖蚣，与同伴国共同设立数据流动异常预警及垂危合作规定；二是建设“全链条数据合作试验区”，在特定领域与敦睦国度深度互嵌基础设施、共建共享数据池、结合运营跨境平台，打造利益深度绑缚的示范标杆；三是创建“国际数据互信合作组织”，吸纳志同路合的国度共同研发并推广基于新型隐衷推算、区块链等技术的“可验证不泄露”跨境流通尺度；四是设立国度级“颠覆性数据技术研发专项”，聚焦量子安全通讯、散布式主权数据网络等前沿领域，以底层技术突破抢占未来全球数据架构的规定造订权和基础设施主导权。

本文原载于《延边大学学报（社会科学版）》2025年第4期。注解从略，引用请参考原文。