专家解读 | 摸清数据资源底数，释放数据要素价值潜能_ 行业资讯

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专家解读 | 摸清数据资源底数，释放数据要素价值潜能

来源：国家数据局发布时间：2024-05-30

　　文 | 国家工业信息安全发展研究中心蒋艳

　　数据是数字经济发展的关键生产要素，是国家基础性战略性资源，是发展新质生产力的重要基础。随着《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的发布和国家数据局组建，我国数据要素化进入新阶段，数据领域新技术、新模式、新业态不断涌现，数据产存算流用各环节产生新变化，亟需构建一套新的调查方法和指标体系，全面摸底我国数据资源发展情况。

　　2024年2月，为适应数据要素市场化配置改革形势，更好分析我国数据资源结构、利用情况和存在问题，国家数据局联合中央网信办、工业和信息化部、公安部四部门发布《关于开展全国数据资源调查的通知》，面向政府部门、高校、协会以及重点企事业单位开展调查，国家工业信息安全发展研究中心承担调查实施工作。此次调查在前期工作基础上进行了优化调整，借鉴国际相关机构经验，进一步扩大调查范围、扩展调查对象、增设调查指标，以期反映我国数据产存算流用全生命周期发展现状。5月24日，在第七届数字中国建设峰会上，《全国数据资源调查报告(2023年)》（以下简称“报告”）正式发布。

　　报告以3000多家调查样本为基础，以人、机、物广泛连接产生的电子化数据为调查对象，采用全量测算和抽样调查方法，通过数据分析、建模测算、结果校验，较为全面地呈现了我国数据资源发展现状。

图：数据资源调查及测算方法

　　调查发现，我国数据资源管理和利用整体处于起步阶段，数据资源“产-存-算”规模优势基本形成，数据“供-流-用”各环节主体逐渐丰富，海量数据和丰富场景优势潜力亟需释放。

图：我国数据“产-存-算”发展现状

　　在数据生产方面，数据生产规模大、范围广，增长速度快。2023年全国数据生产总量达32.85泽字节（ZB），同比增长22.44%。数据规模的快速增长，主要得益于5G、AI、物联网等技术的创新发展以及智能设备的规模应用。例如，消费民生领域不断催生新模式、新业态，影像视听等非结构数据实现爆发式增长；智慧城市扩大物联感知范围，设施物联传感数据占比超四成；智能网联技术加速迭代，带动出行相关数据增幅达49%。

图：我国数据“产-存-算”发展特征

　　在数据存储方面，数据存储空间及布局相对合理，云存储低于终端存储。2023年，全国数据存储总空间为2.93泽字节（ZB），存储空间利用率为59%。目前，数据存储空间基本满足存储需求，但从长远来看仍需适度超前布局，以满足未来产业发展对海量数据的需要。从存储位置看，数据云存储占比略低于终端存储，特别是对于行业重点企业，数据终端存储占比超七成，分散存储的现象较普遍，数据互联、复用的难度较大。

　　在算力方面，呈现算力规模增长快，智算能力需求旺的特点。根据2200多家算力中心的调查数据显示，2023年我国算力规模同比增长约为30%，其中智能算力占比达到30%，算力基础设施不断夯实。其中，京津冀、长三角、珠三角地区算力规模占全国比重近六成，算力枢纽按需布局趋势明显。主要由于东部地区实时计算需求增幅较大，实时数据处理仍依赖于本地存力及算力。随着各行业各领域对智能算力的需求日趋强烈，大模型适配性有待优化。

图：数据“供-流-用”各环节发展特征

　　数据“供-流-用”各环节主体逐渐丰富。在“供”的方面，去年，我国公共数据开放量同比增长超16%，公共数据开放共享初见成效。多个地区的省级数据管理部门开始探索公共数据授权运营机制，通过整体统一授权、分领域分场景授权等多种方式，在优化公共服务和推动创新发展方面取得了一定成效。

　　在“流”的方面，全国数据总流量同比增长7.6%，数据流通方式呈现多元化特征。一方面，由于汽车、家居、穿戴等智能终端品类不断增加，以及视听娱乐用户规模与交互需求的快速增长，消费领域数据交互活跃度较高。另一方面，平台企业和中央企业的数据枢纽作用日益凸显，数据交互量远超其他企业，带动数据流通模式更加多元。

　　在“用”的方面，政企数据融合不断深入，数字化转型带动应用场景加速落地。调查显示，18.6%的平台企业和51%的中央企业在数据开发利用过程中应用到了政府开放数据，工商、气象、交通、地理等公共数据广泛应用于数据开发利用中，成为释放数据价值的催化剂。数字化转型提升了企业数据获取的能力，本次调查中，96%的行业重点企业已实现数据场景化应用，海量数据加速融入生产运营各类场景。

图：数据“产存算流用”各环节有待畅通

　　同时发现，我国海量数据和丰富场景优势潜力亟需释放。一是海量数据源头即弃。2023年，全国新增数据存储量为0.95泽字节（ZB），生产总量中仅有2.9%的数据被保存。一方面由于海量数据复用价值较低，大部分过程类数据产生后即被丢弃或覆盖。另一方面，由于目前大模型、训练工具等支撑能力不足，海量数据开发利用价值低于存储成本。二是数据存而未用现象较为突出。企业一年未使用的数据占比约四成，数据加工能力不足导致大量数据价值被低估、难以挖掘复用。随着各行业各领域对智能算力的需求日趋强烈，大模型与国产软硬件的适配性问题尚需解决。三是数据价值外溢效应不足。开展数字化转型的大企业中，实现数据复用增值的为8.3%，实现规划管理的企业数据资源较少，数据价值有待释放。

图：数据资源发展趋势

　　当前，数据资源日益成为衡量数字经济国际竞争力和软实力的关键指标。全国数据资源调查作为一项基础性工作，对摸清数据资源家底、加快数据开发利用、支撑政府精准施策和数字经济高质量发展具有重要意义。未来，随着数据技术不断进步，基础制度持续完善，数据资源发展将加速，数据生产规模将保持高速增长，预计2024年数据生产量增长将超25%，同时，存储计算将向按需供给发展，数据流通将向规范有序、多元协同发展，数据开发利用将向需求牵引、智能驱动发展。

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