全国一体化数据市场的基本构成与建设路径

党和国家高度重视全国一体化数据市场建设，党的二十届三中全会明确了其重要战略地位，“十五五”规划建议进一步强调要健全数据要素基础制度、建设开放共享安全的全国一体化数据市场，国家数据局正积极研究制定相关配套政策，推动中央战略落地实施。

在此政策背景下，学者们围绕全国一体化数据市场的理论逻辑、内涵特征及建设路径展开探索，普遍认为“全国一体化”是数据市场成熟的特征形态，核心目标是推动数据要素高效流通与跨域创新；建设路径相关研究主要分为两类，一类从体系化视角出发，认为其是多元协同体系，需综合推进，另一类从具体领域切入，提出了可信数据空间、数据确权等针对性举措。

当前，全国一体化数据市场研究仍处于探索阶段，存在研究数量偏少、缺乏从实际问题出发的系统性分析等不足。基于此，本文结合数据要素特性与市场运行特征，梳理实践现状、分析市场基本构成并提出建设路径，对释放数据要素价值、推进全国一体化数据市场建设具有重要的理论与实践价值。

1.1激活数据要素价值的必然要求

数据要素价值释放与多源数据融合深度正相关。培育全国一体化数据市场，打破区域与部门壁垒，可构建统一的资源体系与流通环境，提升配置效率与整体效益，是数据要素实现市场化、价值化的必经之路。

以金融业为例，普惠金融与风控高度依赖工商、税务、医疗等多源异构数据。在市场割裂、合规不足的情况下，数据质量与流通机制受限。一体化市场通过跨主体、跨领域流通，完善质量与合规保障，能有效释放数据在金融服务中的应用价值。

1.2建设全国统一大市场的有力支撑

数据市场是全国统一大市场体系的核心组成部分，其一体化建设为统一大市场提供战略支点，对商品、服务及其他要素市场的高水平统一具有关键促进作用。

数据市场一体化为商品与服务市场的高水平统一提供底层支撑。早期电商通过网络技术与统一规则突破地域限制，实现跨区域商品流通；如今数据与 AI 进一步推动供需精准匹配、智慧物流与供应链优化。全国一体化数据市场通过高效跨域流通，打通全链条数据链路，实现生产与消费全链路贯通，助力构建一体化商品与服务市场体系。

同时，数据市场一体化打通数据与其他生产要素的融通渠道，优化要素配置效率。数据与劳动力结合，提升人力资源管理与就业决策效率；与资本结合，精细化分析提升投资与决策科学性；与土地结合，支撑智慧农业与城市规划；与知识结合，加速知识传播与个性化学习；与技术结合，推动产品快速迭代与供需匹配。数据已成为驱动人工智能发展的核心 “燃料”。

1.3构筑国家竞争新优势的重要基础

在国际数字竞争加剧的背景下，培育全国一体化数据市场，是将我国数据资源与场景优势转化为可持续国家竞争新优势的关键，是我国在全球数字经济博弈中占据优势地位的核心支撑。

从国内基础看，我国作为制造业大国，产业体系完备、应用场景丰富；同时也是数字经济大国，各行业数字化转型催生海量数据资源。一体化数据市场建设能够整合分散于各区域、各领域的数据资源，推动数据要素由资源优势向配置优势转变。

从国际实践看，主要经济体均将数据市场建设视为提升竞争力的重要举措。欧盟以单一数据市场与数据空间为核心，推动跨行业数据联通与统一流通；美国以数据经纪商与开放政府数据扩大供给，确立 “以公开为原则、不公开为例外” 的治理理念。

我国在数据要素市场化配置改革中具备制度优势，率先将数据列为生产要素，并开展系统性探索。同时，土地、劳动力、资本等要素市场建设积累了丰富制度经验，可为数据市场规则构建提供借鉴。全国一体化数据市场的推进，将制度优势转化为数字经济整体优势，提升我国在全球数字治理规则制定中的话语权与影响力。

1.4统筹发展和安全的重要保障

安全是数据市场建设的底线与红线。当前，数据黑产、非法跨境流动等问题依然存在，数据安全治理面临跨主体、跨领域、跨区域的复杂挑战，亟需强化系统治理。

培育全国一体化数据市场，通过构建公平统一、协同高效的数据治理体系，完善跨部门、跨区域协同监管机制，能够显著提升对数据市场违法违规行为的防控与打击能力，为数据要素安全高效流通构筑制度性屏障。

统一清晰的规则与监管体系，可降低市场不确定性，稳定市场预期，激励企业加大投入，引导资本、技术、人才等要素向数据领域集聚，实现安全与发展的良性互动。

2.1我国数据市场建设取得积极进展

当前，我国数据市场建设呈现资源多、速度快、势头好、、场景广的态势，初步形成多主体参与、、多层次推进的格局，为全国一体化数据市场建设奠定基础。

数据资源规模持续扩大，公共数据供给能力增强。2024年全国数据生产总量超40 ZB、同比增长25%，活跃数据总量同比增长近23%；截至2026年2月，国家公共数据资源登记平台登记总量超25万项，超六成地区启动公共数据授权运营，公共数据支撑作用凸显。

数据市场规模增速较快，产品与产业加速发展。2025年一季度20家重点数据交易机构新增上架2668个数据产品，累计数量较2024年增长11.3%；数据标注产业规模达17282 TB，赋能多个AI大模型研发，带动相关产业生态发展，形成良性循环。

数据市场主体不断壮大，多元格局逐步完善。我国已成立近500家央企数字科技类公司，约66%行业龙头企业和30%数据技术企业开展数据采购；数据交易机构布局趋于优化，人工智能技术持续释放数据需求，为市场发展注入动力。

数据开发利用场景持续拓展，各领域特色应用涌现。工业制造领域实现全流程数据融合，推动生产精细化；城市治理领域突破数据壁垒，提升治理效能；金融、民生、农业等领域应用也不断深化。

2.2我国数据市场面临现实挑战

尽管我国数据市场发展良好，但距全国一体化目标仍有差距，处于初级阶段，在供需平衡、支撑体系等方面面临诸多挑战，制约数据要素价值释放。

数据市场供需两端存在突出问题：供给端缺乏完善计量体系，数据产品化程度低，供给主体因合规、收益等不确定性缺乏供给动力；需求端因数据标准不统一，需求方难以精准界定所需数据，限制需求增长。

市场支撑体系面临结构性和制度性挑战，其中制度规则不完善是首要瓶颈。数据产权“三权分置”缺乏具体可操作安排，流通交易规则多为原则性规定，抬高制度性交易成本，制约数据流通。

数据市场生态体系不成熟，数据交易机构未形成全国协同机制，区域分割明显；数据商及第三方专业服务机构培育缓慢，相关服务体系未实现专业化、规模化，影响市场运行效率。

数据基础设施互联互通不足，算力、网络等底层能力区域、领域分布不均，且数据标准不兼容，存在技术壁垒，阻碍数据跨域流通，制约全国一体化格局形成。

数据市场安全治理与复杂交易环境适配不足，传统监管模式滞后，跨部门协同监管机制未建立，信息披露不完善，难以平衡数据安全与市场创新活力。

我国数据市场距全国一体化目标仍有差距，核心挑战集中在：供需层面供给质量规模不足、需求界定困难；支撑体系层面制度规则不细化、生态不成熟、基础设施不通联、安全治理适配不足。

3.1数据要素的基本特性

系统梳理数据要素的内在特性是分析全国一体化数据市场构成层次的重要前提。促进数据要素自由高效流通，进而实现资源优化配置和价值充分释放，是构建全国一体化数据市场的目标。据此，对数据要素特性的分析侧重数据作为生产要素，在生成方式、使用方式和价值实现方面表现出的独特属性，包括可复制性、非竞争性、部分非排他性、高流动性、价值融合性、价值异质性和高敏感性（如图1所示）。

与土地等传统生产要素不同，数据的可复制性使其可被多个主体同时持有、在不同场景反复使用，进而衍生出非竞争性；其部分非排他性体现在技术允许范围内，多个主体可同时访问使用同一数据且互不干扰，同时制度安排与加密、登记等技术手段可赋予其一定排他性。这两大特性为数据在多领域、多场景发挥价值提供了条件，使其能在不同主体、生产环节和场景间以低边际成本传递复用，进而形成高流动性，而数据流通范围的拓展与资源配置效率的优化呈显著正相关。

在价值实现层面，数据的融合性体现为典型的网络外部性，孤立数据的效用有限，当数据体量、类型维度与应用场景协同提升时，不同来源、不同维度的数据经汇聚融合与交叉分析，会生成新的价值洞见，进入价值递增区间，这也是数据参与流通交易的内在驱动力，进一步巩固了其高流动性。同时，数据价值具有明显异质性，即便计量单位一致，不同数据在稀缺程度、应用场景适配性和潜在收益上也存在显著差异，这增加了数据质量评测与交易定价的复杂性，对数据市场的专业化服务和治理机制提出了更高要求。此外，数据因承载个人隐私、商业秘密甚至国家安全等敏感信息，具有高敏感性，若缺乏有效保护，流通中可能引发严重风险，因此数据流通必须以安全可控为前提，依托去标识化、数据脱敏、隐私计算等技术，在保障安全的基础上释放数据价值。

3.2数据市场的运行特征

数据要素的内在特性决定了数据市场在成长路径、交易方式和治理方式等方面呈现出区别于传统要素市场的运行特征，主要包括非线性成长、高技术依赖、长交易链条和显著外部性（如图2所示）。

数据市场的规模扩张并非遵循简单的线性逻辑，由于数据具有可复制性、非竞争性和部分非排他性，同一数据往往可被多个主体同时持有，导致数据确权存在现实复杂性；同时，数据的高流动性使其在流通过程中需协调多主体利益，且面临复杂的安全合规约束，这使得数据市场早期增长存在较高门槛。待后期制度规则逐步完善、技术条件持续优化，数据的可复制性和可融合性将显著放大市场规模效应与网络效应，推动市场进入高增长阶段，展现出强劲的增长潜能。

数据的高敏感性和价值异质性，决定了原始数据转化为可交易产品需经过漫长流程，包括数据清洗、加工、脱敏等一系列非标准化处理，最终封装为合格交易标的；同时，价值异质性极大提升了数据在加工处理、质量检测、估值定价等环节的难度，进一步延长了交易双方的谈判博弈过程，形成了数据流通交易长链条的显著特征。此外，数据的高流动性使其能以极低边际成本跨主体、跨环节、跨场景流通复用，价值融合性则驱动数据与其他数据及各类生产要素深度融合应用，而这一切都离不开技术介质的支撑，因此技术和数据基础设施体系成为数据市场运行的基础底座。同时，鉴于数据的高敏感性，其流通交易全过程必须嵌入安全、隐私和合规等技术保障，进一步凸显了高技术依赖的特性。

最后，数据市场运行兼具显著的正外部性与负外部性：正外部性源于数据对全要素生产率的乘数效应，通过构建高效流通机制，数据价值的边际释放可推动多要素协同与资源优化配置，增进社会总体福利；而数据的可复制性、高敏感性及流通黑箱特征，可能衍生出隐私泄露、数据滥用、市场垄断等风险，将相关成本转移至非交易第三方及社会治理体系，形成负外部效应。

3.3全国一体化数据市场的构成层次

基于数据要素特性和数据市场运行特征，全国一体化数据市场是多要素协同的复杂体系，其基本构成层次包括市场规则、市场生态、市场设施和治理体系（如图3所示）。

一是市场规则，作为底层支撑，涵盖数据产权登记、流通交易、公平竞争等制度，是规范市场秩序、推动市场跨越初期门槛、激活非线性增长潜能的关键。二是市场生态，为缓解长交易链条的阻碍，需提升多元数据供给水平，培育各类市场主体，健全全流程服务链，降低交易不确定性。三是市场设施，作为基础底座，需构建层次清晰、互联互通的基础设施和统一数据标准体系，支撑市场规模效应，降低流通成本。四是治理体系，为应对市场负外部性风险，需构建包含监管、治理、安全保障的综合性机制，防范隐私泄露、市场垄断等问题，保障市场安全健康运行。

基于全国一体化数据市场的基本构成，结合当前我国数据市场在供需水平、制度规则、市场生态、基础设施、市场治理等方面面临的问题挑战，本文提出一条具有理论依据和现实抓手的一体化数据市场建设路径（如图4所示），包括供需、制度、生态、设施和治理等着力点。

4.1扩大供给需求

供给和需求是数据市场发展的内生驱动力，不仅是市场存在的前提条件，更是资源配置效率的决定性力量。在全国一体化数据市场中，高质量供给和可持续需求的动态平衡直接决定了数据市场的规模效应能否真正转化为推动全要素生产率提升的实质动能。

围绕人工智能产业的实际需求，统筹推进高质量数据集建设。以规模化应用场景需求为牵引，提升数据采集、治理和更新能力。以高质量数据集建设为抓手，进一步推动数据标注产业规范化、专业化和智能化发展，为人工智能技术创新和产业化应用夯实数据基础。同时，应纵深推进公共数据资源的开发利用，在合规框架下促进其开放与授权运营，系统性提升公共数据的要素价值转化能力。持续深入实施“数据要素×”行动，组织开展“数据要素×”大赛和示范应用遴选，聚焦实体经济与数字经济深度融合的重点领域，系统挖掘数据要素赋能产业升级和公共服务优化的典型场景。总结推广相关实践经验，培育多元化数据需求，持续释放数据要素价值。此外，数据流通服务机构是高质量数据供给的组织载体，应促进其高质量发展，充分发挥其在拓展数据流通交易模式、创新数据产品服务形态和贯通数据价值跃迁路径等方面的重要作用，提高数据供给与市场需求的匹配程度。

4.2强化制度引领

全国一体化数据市场建设需要以统一和明晰的制度规则为先导，通过降低制度不确定性和合规成本，为数据要素价值释放提供稳定预期。围绕数据产权、流通交易和质量管理等关键环节，应加快构建系统完备、衔接一致的制度框架。

完善数据产权归属认定和利益保护制度，针对不同类型数据，结合重点应用场景，探索形成可操作的数据产权配置方案，明确数据持有权、使用权、经营权及管理责任边界，引导市场主体在统一规则下“对号入座”，有效缓解数据确权难、权责不清等问题，为数据依法合规流通奠定基础。同时，细化数据流通交易规则，降低制度性交易成本。在坚持安全合规的前提下，推动发布数据流通交易标准示范合同，明确交易各方权利义务和风险分担机制。同步完善个人信息匿名化、去标识化等技术的操作规范，为数据跨主体、跨领域、跨区域流通提供清晰指引，增强市场主体参与数据交易的确定性和可预期性。另外，健全数据产品质量监督管理机制，建立统一的数据产品描述和披露规范，完善质量评估和监督机制，提升高质量数据产品和服务供给水平。

4.3加强生态培育

多元繁荣的市场生态是降低数据流通成本、驱动数据价值发现、激发数据市场活力、增强数据市场系统韧性的必然载体。统筹布局数据产业集聚区，推动数据资源、技术能力、应用场景和制度创新协同集聚。聚焦采存算用及安全等全链条环节，补齐产业配套与服务支撑短板，构建耦合协同的数据产业生态。引导各区域基于禀赋条件错位竞争，走特色化、专业化发展道路，规避低水平重复建设，系统性增强数据产业竞争力。

围绕全国一体化数据市场建设需求，加快培育多层次数据企业体系，系统培育具有核心竞争力和鲜明特色的数据企业。支持有条件的企业做大做强，培育在数据资源整合、数据产品开发、数据技术服务等领域具有国际竞争力的数据龙头企业。加大对成长型数据企业的扶持力度，重点培育一批具有高成长性和创新能力的数据“瞪羚企业”和“独角兽企业”，不断增强我国数据产业的整体活力和市场韧性。同时，鼓励和引导第三方专业服务机构在数据确权、合规审查、质量评估、资产评估、交易撮合、争议解决等领域提供专业化、标准化服务。推动法律、审计、评估、认证、安全等传统专业服务与数据市场深度融合，培育一批懂数据、懂规则、懂产业的复合型服务机构。通过完善专业服务供给，降低市场主体参与数据流通交易的门槛与风险，提升全国一体化数据市场运行的规范与效率。

4.4加快设施建设

数据基础设施和数据标准体系的深度耦合，构成全国一体化数据市场运行的设施底座，即以硬设施筑牢基础底座，再以软标准确立运行逻辑，共同为数据要素的高效可信流通和价值释放奠定坚实基础。

对标国家数据基础设施顶层架构，统筹集约化数据基础设施建设。破除区域与领域间的建设壁垒，实现算力、网络与流通利用设施的全局统筹。一方面，应强化数据流通利用的底层支撑体系，构建以隐私计算、区块链及可信执行环境为核心的技术体系，确保数据要素安全流通。另一方面，优化算力资源的跨域协同网络，探索算力与电力的联动调度机制，在提升资源配置效率的同时，驱动算力设施向低碳化、绿色化转型。同时，在技术底座之上，应持续深入推进数据标准的统一与完善，为数据要素跨域流通提供通用语言，具体包括加快制定数据分类分级的细化指南、确立统一的量纲计量与价值评估标准、强化数据质量监管、技术接口规范及安全保障标准的落地等。通过数据标准体系的引导，降低市场主体的对接成本，从而在全国范围内形成逻辑统一、运行平稳的数据流通格局。

4.5完善市场治理

全国一体化数据市场的监管与治理逻辑，应当符合数据要素特性和市场运行特征，实现全过程动态监管与治理。建立健全跨部门协同的监管机制、培育壮大专业化安全治理服务生态以及强化典型案例的示范引领，构建起安全合规和创新活力并行的治理体系。

针对数据要素高流动性特点，加强跨部门协同，进而建立覆盖数据流通交易全过程的市场监管机制。从传统的静态监管、事后查处模式，转变为动态监测、强化合规的治理逻辑，尤其重视数据产品在进入流通交易环节前的合规审查和质量监管。同时，充分利用区块链、智能合约等技术在实现数据流通可记录、可追溯中的应用。在市场服务层面，培育壮大数据安全服务商和第三方专业机构。引导数据商开发数据安全流通相关产品和服务，同时加快培育合规审核、安全评估、争议解决等第三方专业服务集群，通过市场侧的专业化分工降低市场主体参与数据市场活动的安全成本。最后，定期遴选并公布在公共数据授权运营、跨行业数据融合利用以及跨境数据流动等领域的安全治理典型案例，提炼可复制、可推广的合规模板与治理经验。强化典型案例的示范引导，为市场主体提供直观的路径参考，进而在全社会凝聚发展与安全并重的市场治理共识。

本文从我国数据市场的实践现状出发，分析了数据要素在生成方式、使用方式和价值实现方面的特殊属性，进而分析出数据市场在运行过程中具有非线性成长、长交易链条、高技术依赖性和显著外部性的特征。在此基础上，本文提出全国一体化数据市场的构成层次，包括统一明晰的市场规则、活跃丰富的市场生态、互联互通的市场设施、协同高效的治理体系4个层次，进而提出以扩大供给需求、强化制度引领、加强生态培育、加快设施建设和完善市场治理为着力点的全国一体化数据市场建设路径，为数据要素市场化价值化及数字经济高质量发展提供系统性理论支撑。

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