隨著數字技術深度融入經濟社會各領域，數據正日益成為與土地、勞動力、資本、技術并列的關鍵生產要素。中央多次強調，要加快培育數據要素市場，激活數據資源潛力，實現數據要素的市場化配置和價值化轉化。2023年《數字中國建設整體布局規劃》明確提出要“加快建設全國一體化數據要素市場”，各地也紛紛設立數據要素綜合試驗區，探索產權、交易、收益、流通等制度體系的創新路徑。在這一背景下，“市場化價值化”成為數據要素配置改革的核心目標與路徑方向。本文將圍繞三個核心議題展開：首先，厘清“市場化價值化”的基本內涵及其與經濟發展新動能的關系；其次，深入分析“供數一用數一收益”的價值閉環機制，強調數據從供給到應用到收益的全鏈條運營邏輯；最后，以行業數據大賽為案例切口，探討如何通過場景牽引、創新激勵、成果轉化等機制，破解行業數據要素應用的難點，釋放制度紅利與商業潛力，為構建高質量、可持續的數據市場提供現實樣本與路徑參考。

一、“市場化價值化”的深層內涵與實踐路徑

1.1市場機制驅動

“市場化價值化”的本質，是讓數據像商品、服務、資本一樣參與市場流通與資源配置。這意味著數據不再僅僅是支撐決策的資源，而是可以計價、交易、抵押、分紅的新型資產。通過培育數據交易平臺、引導多元主體入市、打通確權流通路徑，數據要素將在市場機制下實現供需匹配、價格形成和資源優化配置，從而釋放其經濟與社會價值。這一導向也意味著，原先分散在政府、企業、機構手中的“沉睡數據”將獲得“資產化”的可能，形成數據供給市場和需求市場之間的價值交匯點。市場機制的介入，能夠倒逼數據治理提質增效，為數據開發利用構建良性循環的生態環境。

1.2融合賦能創新

當數據要素以市場邏輯嵌入傳統產業，其與技術、資本、制度等要素的交叉融合將催生出一系列新產業、新業態和新模式。例如，數據驅動的定制化生產、智能供應鏈、精準營銷、產業畫像、金融風控等模式日趨成熟；數據服務商、數據金融公司、數據產品開發商等新型主體不斷涌現。特別是在智慧農業、智能制造、交通物流、綠色能源等重點領域，數據要素的市場化應用正在成為行業效率提升和商業模式重構的關鍵動能。這不僅提升了傳統產業的附加值，也拓寬了數字產業的邊界，為區域經濟轉型升級提供了現實路徑。

1.3社會價值釋放

除了經濟價值，數據的社會價值也正逐步釋放。在智慧城市、基層治理、公共健康、應急響應等場景中，通過數據驅動公共資源的智能調度和精準服務，能夠有效提高治理效率、降低運行成本。例如，利用大數據構建社會風險預警模型，能夠對城市運行中潛在的擁堵、災害、事故實現提前干預。在這一過程中，政府的數據不再是“管理工具”，而是服務民眾、協同社會的“價值資產”。而要實現這一轉變，關鍵就在于推動公共數據以安全、規范、開放的方式進入市場體系，讓社會各方都能在規則下共享數據紅利。

二、構建數據要素價值實現的閉環鏈條

2.1數據要素價值鏈的起點

數據供給是構建閉環的第一步。供給方通常包括政府部門、企事業單位、科研機構等，其需具備數據采集、清洗、標注、存儲與管理的基礎能力。數據資源的質量直接影響后續的價值轉化，因此必須堅持“高質量供給”的原則，確保數據真實、完整、及時、規范。此外，數據供給的制度保障同樣重要。需明確數據的權屬關系，劃清“所有權、使用權、管理權”的界限，鼓勵數據持有者積極參與數據共享與交易。如浙江、江蘇等地通過設立公共數據運營機構，引導政府數據分類授權、有償使用，為數據開放提供制度與技術雙重支持。

2.2技術賦能下的價值提煉

數據應用是價值實現的核心環節。數據使用方通過數據建模、算法分析、機器學習等手段，將原始數據轉化為預測、決策、優化的能力，進而實現實際的生產改進和服務優化。例如，企業可以基于銷售數據進行消費者畫像，實現精準營銷；制造企業可借助設備運行數據實現預防性維護，大幅降低停機率。此外，數據的組合使用價值也日益突出。通過多源異構數據的融合分析，能夠實現更具深度的洞察能力。例如，將交通流量數據與氣象數據、人口分布數據結合，可以用于智能交通調度與城市疏導。也正因此，“數據協同”逐漸成為各行業提升核心競爭力的戰略抓手。

2.3形成正向循環與激勵機制

價值閉環的最終指向是“收益”——不僅是經濟上的利潤回報，也包括效率提升、成本下降、客戶滿意度提升等社會效益。企業可通過數據運營增加產品溢價、開辟增值服務；政府可通過數據分析優化資源配置、提升民眾滿意度。更重要的是，數據供給方在這一閉環中也應獲得合理回報。這可以通過數據交易收入、平臺分成、增值服務收益等方式實現。只有實現供給方與使用方的雙向激勵，數據市場才能具備“自我驅動”的活力，避免“只用不供”“重用輕供”等現象的蔓延，真正建立起“供數一用數一收益”的閉環生態。

三、破解行業發展難題的現實路徑

3.1以“問題導向”激發行業數據潛力

場景牽引是打通數據應用“最后一公里”的有效方式。圍繞工業制造、農業農村、交通運輸、商貿物流等重點領域，以行業痛點為導向設置精準賽題，引導多方技術團隊和市場主體開發有針對性的解決方案。例如，在智能制造領域，通過設置設備預測性維護、產線能耗優化等賽題，驅動參賽團隊利用多源數據提出創新模型，有效提升生產效率與智能化水平。此外，跨行業數據協同正成為解決復雜問題的關鍵手段。例如，智慧農業可融合氣象、土壤、市場、交通等多源數據，實現種植決策、物流調度與價格預測的智能化。行業大賽可通過任務驅動方式，引導企業、科研機構打破壁壘，探索數據“共建、共治、共享”的融合路徑。

3.2培育新模式與技術突破

優秀案例的孵化，離不開機制創新與技術激勵。當前，各類數據創新大賽已成為發現潛力項目、吸引技術人才、推動技術轉化的重要平臺。通過賽題設置與評審標準，兼顧技術創新與商業落地，能夠有效識別可推廣、可復制的應用成果。同時，要積極培育基于數據要素的新型業態，如數據中介服務、數據資產評估、數據風控產品、數據驅動金融服務等。通過大賽賦能、平臺孵化、投融資引導等方式，為數據要素相關新業態提供成長土壤，推動其形成可持續發展能力。

3.3推動產融對接與制度保障

優秀案例要實現從“樣本”到“樣板”的轉變，必須強化成果轉化與產業落地。一方面，通過大賽平臺搭建起項目方與金融機構之間的溝通橋梁，推動優質項目獲得資本加持，實現技術快速商業化；另一方面，還需建立標準化評估機制與推廣機制，對成功案例進行政策支持與示范推廣，擴大其應用范圍與社會影響力。同時，推動成果落地的制度保障不可或缺。需完善數據確權、交易、收益分配、安全保護等制度體系，為數據要素的市場化應用掃清制度障礙。國家數據要素綜合試驗區正是在此背景下應運而生。通過制度創新與機制試驗，試驗區為全國提供了豐富的政策經驗和制度樣板。例如，杭州探索“數據三數一鏈”流通架構，貴州推進公共數據運營授權制度，山東計劃打造可推廣的“標準經驗”，均為全國數據要素市場建設提供了有效范式。