在全球数据资产化进程中，中国在供给侧（数据资源化）处于全球领先的规模优势地位，但在需求侧（数据产品化）的应用深度和商业化成熟度上，与国际先进水平相比仍存在差距。这一格局主要由数据要素资产化的两个阶段决定：数据资源化偏向供给侧赋能，数据产品化偏向需求侧赋能。
供给侧：数据资源化的优势
中国在数据资源化阶段具备显著优势。我国拥有海量的数据资源，这得益于庞大的互联网用户规模和数字经济的快速发展。官方资料指出，数据资源化“更加偏向于为供给侧赋能”，而中国在数据采集、存储和加工等环节已经形成了扎实的基础。例如，数据存储、分析、加工环节的市场规模均超过150亿元，为资源化奠定了坚实基础。此外，国家已将数据列为五大生产要素之一，战略地位与土地、劳动力、资本和技术并列，并通过组建国家数据局等举措统筹数据资源整合，这为供给侧提供了强大的政策支撑。
需求侧：数据产品化的追赶空间
在需求侧的数据产品化阶段，中国虽然进展迅速，但应用深度和商业化水平仍有提升空间。数据产品化“更加倾向于为需求侧赋能”，需要深度挖掘数据的应用价值。当前，我国数据要素市场仍处于高速增长阶段，2021年市场规模达到815亿元，预计“十四五”期间复合增速超过25%。但相较于欧美等成熟市场，中国在数据交易、数据服务等环节的产业规模（分别为120亿元和85亿元）仍处于探索创新初期，数据要素对总GDP的贡献度也相对较低。这表明，在将数据转化为可驱动生产效率和商业创新的产品方面，中国尚需进一步突破。
常见问题
中国数据要素市场的产业链结构是怎样的？
数据要素产业链可划分为三个环节：数据供给、数据流通和数据应用。供给环节包括数据资源持有者、数据开发商和数据加工商；流通环节涉及数据交易平台和确权服务商；应用环节则涵盖各行各业的数据使用者。
中国数据要素市场的规模有多大？
根据国家工信安全发展研究中心数据，2021年我国数据要素市场规模达到815亿元，预计“十四五”期间复合增速将超过25%，到2025年市场规模有望接近2000亿元。
数据资源化和数据产品化有何区别？
数据资源化是将原始数据经过采集、加工处理，转化为具有潜在使用价值的要素性数据资源，偏向供给侧赋能。数据产品化则是在此基础上，分析目标客户需求和应用场景，深度挖掘数据的应用价值，偏向需求侧赋能。