城镇化和人口红利趋缓之际，数据要素的成本结构与盈利模式如何演变？

在城镇化率增长趋缓、人口红利逐渐衰退的背景下，传统生产要素对经济增长的拉动作用边际减弱，数据要素正成为驱动增长的新引擎。数据要素的成本结构与盈利模式，核心围绕数据资产化展开——原始数据需经历数据资源化与数据产品化两个阶段才能进入市场流通，各环节的投入产出差异显著，也决定了不同参与者的盈利逻辑。

数据资产化的成本结构

数据资产化是数据要素市场建设的前提。从成本端看，数据要素的形成需要大量资本开支投入，涵盖设备购买、软件开发与基础设施建设。以2021年数据要素细分领域的市场规模为参考，各环节的投入体量差异明显：

其中，数据存储、分析、加工环节的市场规模均超过150亿元，为数据要素的资源化奠定了扎实基础。数据采集环节的投入相对较小，但需依赖传感器、网络等基础设施；数据存储涉及服务器、云设施等资本开支；数据加工则需要算法与人力投入。数据交易与数据服务环节的规模分别为120亿元和85亿元，相关探索已取得初步成效。

不同角色的盈利模式差异

数据要素产业链可划分为数据供给、数据流通与数据应用三个环节，参与者众多，盈利模式也各不相同。

数据资源持有方拥有大量数据资源，既能驱动自身业务发展，也能作为数据交易中的数据来源创造利润。国资背景的数据运营商因政务数据公开趋势而具备优势——政务数据价值大但敏感程度高，具备国资背景且技术实力较强的企业更有可能承担运营职能。数据加工商中，深耕AI数据标注、数据挖掘等关键技术、技术实力出众的企业有望持续受益。此外，参股数据交易平台的上市公司也是产业链中的重要参与者。

从整体规模看，2021年我国数据要素市场规模达到815亿元，数据要素对GDP增长的贡献率呈持续上升态势。随着数据基础制度建设的推进，数据要素的成本结构与盈利模式还将持续演变。

常见问题

数据要素为什么能成为新的增长引擎？

数据要素既能通过资源投入过程本身促进经济增长，也能赋能劳动力、资本等传统生产要素产生乘数效应。例如，数据与劳动力结合能提高劳动生产率，与资本结合能提升风险控制的精准度与效率。

数据资产化包含哪些阶段？

数据资产化一般经过数据资源化和数据产品化两个阶段。资源化偏向为供给侧赋能，将原始数据加工为具有潜在使用价值的要素性数据资源；产品化则偏向为需求侧赋能，通过分析目标客户的数据需求和应用场景，深度挖掘数据价值。

哪些类型的企业有望在数据要素市场受益？

主要包括四类：拥有大量数据资源的数据资源持有方、具备国资背景的数据运营商、技术实力出众的数据加工商，以及参股数据交易平台的上市公司。