新質生產力視域下江蘇省數據交易產業鏈發展路徑研究

中圖分類號：F49 文獻標志碼：A

0 引言

數據作為新型生產要素，對傳統生產方式變革具有重大影響，我國正在構建以數據為關鍵要素的數字經濟。2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將數據納入生產要素范疇[1]；2022年12月，黨中央、國務院印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》[2]，為最大化釋放數據要素價值、推動數據要素市場化配置提供了最新指引。眾多關鍵性文件陸續發布，不僅明確認可了數據要素作為新質生產力所蘊含的重要經濟社會價值，還凸顯出數據要素在數字經濟時代正逐步演變為國家基礎性的戰略資源。經過多年的實踐探索，我國數據交易市場體系建設取得了顯著成效，數據交易產業鏈生態體系不斷完善，數據要素質量得到大幅提升。

江蘇省堅持將數字經濟作為轉型發展關鍵增量，加快激活數據要素在“數實融合”發展過程的疊加倍增效應，在數據供給、數據交易機構、數據應用等方面走在全國前列。但江蘇省在數據交易產業鏈方面結構性不足，數據交易生態面臨區域同質化競爭。特別是隨著上海市、北京市等地統一的全國性數據交易機構的設立和產業鏈生態的打造，江蘇省數據交易面臨的產業競爭態勢更加激烈。現有研究主要針對我國數據交易市場建設，結合產業生命周期識別分析階段特征，對于江蘇省內數據要素市場的區域分析相對滯后。因此，本文創新性基于新質生產力理論框架，系統性研究江蘇省數據交易產業鏈發展路徑，重點聚焦江蘇省數據交易產業鏈和數據交易中心兩大核心領域，對標全國及先進地區發展現狀，系統分析各環節存在的短板和不足，旨在為下一步完善數據交易產業鏈生態，提升數據交易市場體系能級提供政策建議。

1新質生產力與數據交易產業鏈的關聯

1.1新質生產力的內涵與特征

新質生產力作為當前先進生產力的具體表現形式，目前國內理論界已對其理論內涵、價值意蘊、現實挑戰以及實踐路徑等方面確立基本內容框架[3]，指的是借助科技創新、模式創新和管理創新等途徑，提高生產效率、改善產品質量，以推動經濟高質量發展的生產能力。其特征表現為：高度智能化，即廣泛運用作者簡介：馬韻鴻（1995—），女，經濟師，工程師，碩士;研究方向;數字經濟，智慧城市，企業數轉。前沿技術并深度集成智能系統；綠色可持續，注重資源高效利用和環境友好保護，保障經濟活動的長期持續性;跨界融合，打破產業邊界，達成不同產業的技術交融與價值共創；快速迭代，體現為生產技術與產品的持續更新，適應市場需求的變化。

1.2數據交易產業鏈的核心要素

國內對于數據交易產業鏈的研究正在逐步深入，已經形成了相對清晰的產業鏈上下游結構，主要包括數據供給、數據交易和數據應用3個核心環節[4]。數據供給環節涉及數據采集、存儲、加工和分析等，主要由數據加工服務商、數據資源集成商、數據要素（產品）供應商和數據分析技術服務商組成。數據交易環節包括確權登記、定價交易和交付清算等，涉及數據經紀服務商、數據合規評估服務商和數據資產評估服務商等。數據應用環節則是數據在各個行業中的具體應用，涉及行業企業和數據交付服務商（見圖1）。

截至2024年年底，我國數據交易產業鏈上企業約有19萬家，其中上市企業1.6萬家。產業鏈主體以數據咨詢服務商企業最為集中，占比達 35% ;其次為數據資源集成商，占比約 21.4% ；再次是數據分析技術服務商，占比約 14.3% 。總體來看，我國數據交易產業鏈企業主要集中在數據要素供給環節。

1.3新質生產力賦能數據交易產業鏈

新質生產力通過技術、制度和生產要素的革新重構經濟運行體系，其對數據交易產業鏈的演化作用已形成具有學理深度的理論框架[5]。基于最新研究成果，可以從以下4個維度展開系統性理論論證：

1.3.1技術創新維度：擴散效應引發生產函數重構

依據熊彼特“創造性破壞\"理論，大數據、區塊鏈等底層技術的迭代構成典型的“破壞性創新”，通過要素重組創造了新型生產函數。在數據采集環節，物聯網傳感器產生的實時動態數據流突破傳統抽樣統計的容量限制（ ，當數據 D 加入后變為 ；在存證環節，區塊鏈的非對稱加密和時間戳技術解決了雙重支付難題，降低交易不確定性的過程恰好驗證了道格拉斯·諾斯提出的“制度降低交易成本”命題。

1.3.2模式創新維度：交易成本理論驅動市場形態演進

依據奧利弗·威廉姆森的交易成本經濟學，數據聯盟的建立顯著降低了資產專用性投資風險。在交易成本函數 TC=νN+ρM+τS（ν 為公示成本， ?_?ρ 為談判成本， τ 為仲裁成本）中，當建立標準化數據接口協議后，3項參數均呈指數衰減趨勢。平臺經濟理論則進一步解釋數據市場的形成機制，雙邊網絡效應推動平臺價值遵循梅特卡夫法則 V=k×n² 增長，中國大數據交易所的類金融交易模式也創新性地驗證了阿姆斯特朗模型關于匹配效率提升的論斷。

1.3.3管理創新維度：制度變遷理論的實踐映射

借鑒諾斯的“制度-組織”互構理論，數據確權制度的確立構成生產關系的帕累托改進。通過引入沙普利值法（ShapleyValue）進行數據定價，解決合作博弈中的貢獻度量化難題。在治理層面，資源基礎觀（RBV）強調數據治理能力的VRIO特性（價值性、稀缺性、難以模仿性、組織性）構成了競爭壁壘，貴陽大數據交易所搭建的“可用不可見”系統正體現了巴尼提出的關鍵資源優勢。

1.3.4跨界融合維度：要素理論的配置升級

依據羅默內生增長模型，數據要素的跨行業流動產生顯著的知識溢出效應，生產函數可擴展為 Y=Kγ_α （AL）γβDγγ（D 同上）。產業融合理論闡明了價值鏈重構機制，傳統產業的數據化改造促使要素回報率滿足柯布-道格拉斯函數的超模性特征。

上述理論共同構成“技術-經濟-制度\"的三維分析框架：熊彼特創新理論解構技術沖擊動力機制，威廉姆森理論解釋市場組織演變規律，諾斯制度理論指導治理體系優化，內生增長模型詮釋價值創造路徑。這種理論體系的構建不僅為數據交易產業規劃提供了學理支撐，更為數字經濟時代的生產力升級開辟了可驗證的研究范式。新質生產力通過技術創新、模式創新和管理創新，提升了數據交易的效率、安全性和市場價值，促進了數據資源的優化配置和高效利用，從而升級數據交易產業范式。

2江蘇省數據交易產業鏈現狀剖析

根據相關數據推算，截至2024年，江蘇省數據交易相關產業總體規模超1500億元，同比增長 14.93% ，數據交易相關企業數量超過6000家，累計培育省級軟件企業技術中心64家，數據交易密切相關的大數據產業園10家，工業大數據應用示范區6處，區域大數據開放共享與應用實驗區累計7家，初步構建形成了數據要素交易產業10園13區綜合發展體系[6

從產業鏈分布層次來看，江蘇省數據交易產業主要分布在安全保障層、應用層和基礎設施層。其中應用層產業規模最大，產值約785.59億元，占比達52.33% 。數據交易基礎設施類規模達494.7億元，占比 32.96% ，數據交易安全保障層、數據供給和數據交易層產業規模較小。總體來看，江蘇省數據交易產業整體呈現出產業規模大、基礎支撐強、核心環節偏弱、應用領域廣而不深的特點。

2.1 數據要素供給環節

2. 1. 1 數據資源儲備情況

江蘇省在數據資源儲備方面具有顯著優勢。公共數據方面，全面開展公共數據授權運營，已歸集3000多億條公共數據，基本建成省、市一體的數據資源體系，公共數據按需共享率超 95.6% ，應開放公共數據開放率達 91.7% 。在企業數據方面，江蘇省企業數據治理能力位居全國前列，特別是在工業領域數據供給，截至2024年年底，江蘇省累計打造超過50家工業大數據產品和服務標桿企業。同時，積極推進“工業數據空間\"試點，圍繞工程機械、電力等重點行業，推動龍頭企業與產業鏈上下游共建安全可信的數據共享平臺。此類垂直領域的深度采集模式，提升了數據的行業適配性和應用價值。

2.1. 2 數據采集與存儲能力

江蘇省作為我國數字經濟大省，依托《江蘇省數據條例》[8]等政策法規的頂層設計，構建了規范化的數據資源管理體系，并在數據采集、存儲領域形成了顯著優勢。截至2025年初，江蘇省數據交易場所累計場內交易規模突破20億元，集聚數據商及第三方服務機構超1000家。在數據采集和存儲方面也取得了顯著進展，數據采集行業集中度（CR4）為 78% ，形成穩定的市場壟斷局面；數據存力性能行業評價優秀，在IOPS、存算均衡以及先進存儲占比3方面全國綜合排名前三[9]

2.1.3 數據加工與服務水平

蘇州市、南京市等地在知識產權數據服務領域形成特色，明確推動數據加工與應用服務，新增國內發明專利授權5.7萬件，數據清洗、標注服務覆蓋電子信息、生物醫藥等重點產業。數據加工等產業主要集中在鹽城市、宿遷市等地，企業規模相對較小，缺乏生態型領軍企業，尚未形成明顯的上下游協作發展模式。

2.2數據要素交易環節

2.2.1數據交易平臺建設

江蘇省探索\" 1+5+X^′ 多層次數據交易市場體系，包括1個江蘇省統一的數據交易平臺、5家存量數據交易中心和多個特色產業數據交易平臺。其中，5家存量數據交易中心分別是鹽城華東江蘇大數據交易中心、無錫大數據交易中心、蘇州大數據交易所、蘇州長三角數據要素流通服務平臺和宿遷蘇北大數據交易中心，江蘇省目前初步形成“數據商 + 第三方服務機構 + 交易平臺”協同生態，涵蓋金融機構、科技公司、律所等多元主體。南京數據交易平臺（2024年上線）專注于公益性服務，提供數據產品登記、磋商、簽約等全流程管理。蘇州大數據交易所（2022年揭牌）采用“ 1+2+N^′′ 運營模式，實現與上海數據交易所跨區域流動。鹽城華東江蘇大數據交易中心（2015年成立）是華東地區首個國家級跨區域交易平臺，累計交易額現超20億元。無錫大數據交易中心（2022年成立）則聚焦企業征信、風險管理等垂直領域，首批即入駐20家數據產品服務商。隨著北京市、上海市、廣東省等地開始集中資源打造統一的面向全國的新型數據交易中心[10]，江蘇省數據交易市場體系面臨的競爭將更加艱巨。

2.2.2 交易模式與機制

江蘇省的數據交易平臺在交易模式和機制上不斷創新，推進省市兩級公共數據授權運營，實現異地登記、全省互認。無錫大數據交易中心堅持“不合規不掛牌，無場景不交易”原則，推動數據產品交易合規流通，產品類型也從單一的金融領域拓展到商務數據、企業服務等領域。蘇州大數據交易所在數據治理、流通、交易等方面作出諸多探索，已經形成了數據集、數據接口、數據報告、數據應用等多個產品類別。宿遷蘇北大數據交易中心主要圍繞大數據的歸集、存儲、開發、交易、應用，打造“數據治理 + 數據運營 + 數據交易”的數據資源和應用服務生態圈。

2.2.3交易規模與活躍度

根據國家數據局測算，2024年全國數據交易市場規模超1600億元，江蘇省占比約 1.25% ，顯示其仍處于快速成長期。這一規模的形成得益于《江蘇省數據條例》[8]、《關于加快釋放數據要素價值培育壯大數據產業的意見》[]等政策的制度驅動與江蘇省的堅實產業基礎。省內數據交易主體與產品多樣性豐富，交易頻次領先，通過“數據要素價格監測”試點動態優化交易規則。江蘇省正從“規模擴張”向“質量提升”轉型，未來特色數據產品專區的建設，將進一步增強市場活力與產業競爭力。

2.3數據要素應用環節

2.3.1 應用領域分布

江蘇省數據要素在產業中的領域分布呈現出顯著的非均衡特征。現階段工業領域以 25.22% 的占比成為數據要素最核心的應用場景，其主導地位體現了制造業數字化轉型對生產過程優化、供應鏈協同及智能制造技術的需求驅動。政務領域以超過 15% 的占比位列第二，反映出政府治理現代化與數字政府建設中跨部門數據共享、政務服務智能化的實踐成效。其余領域構成覆蓋社會服務多領域的應用生態，其中教育、醫療分別基于知識圖譜優化與臨床決策支持等需求形成局部集聚，交通數據則在自動駕駛與智慧物流場景的應用增速尤為顯著。宏觀層面，江蘇省數據交易的領域差異映射出“工業強省”的要素配置導向與公共服務智能化的持續深化，政企二元協同驅動的格局已初步形成。

2.3.2 應用深度與效果

江蘇省數據交易產業在數據要素環節的應用深度與效果呈現出技術適配度與產業支撐能力的結構性矛盾。具體而言，工業領域的數據要素應用仍停留于設備層監測數據的交易流轉，未能有效整合供應鏈協同數據、產品全生命周期管理數據等產業鏈生態數據，研發設計端的高價值知識圖譜化數據交易占比不足。

2.4數據交易安全保障層

江蘇省數據交易產業在安全保障層面的發展呈現出顯著的體系化優勢與創新示范效應。從數據安全保障措施來看，江蘇省依托全國領先的產業基礎構建了系統化保障體系，覆蓋安全技術、咨詢服務、標準制定、質量測試及人才培育等多個維度，其安全服務場景的完整度與商業轉化能力居于行業前列。

2.5數據交易基礎設施層

江蘇省數據交易產業在基礎設施層面已形成具有顯著優勢的綜合性發展格局。在基礎設施建設規模上以494.7億元產業規模占據全產業鏈約 33% 的份額，在光纖網絡、超算服務器等核心物料供給端的市場占有率穩居全國前三。技術體系構建呈現多維突破態勢，通過部署分布式存儲架構與量子加密傳輸協議，數據中臺已實現 99.99% 的系統可用性及PB級實時處理能力，構建起覆蓋“采一傳一存一算—用”全流程技術矩陣。另外，服務能力維度形成差異化競爭優勢，依托12個省級數據中心集群和長三角算力樞紐節點的戰略布局，建立包含事前風險評估、事中智能監控、事后應急響應的全周期服務體系，特別是在金融、工業等垂直領域實現響應速度小于200ms 的SLA保障能力。這種規模能級、技術創新與服務體系的三維協同，通過基礎設施即服務（IaaS）模式創新為區域數字經濟貢獻了 23% 的復合增長率，其發展范式對我國新型數據基礎設施建設具有重要示范意義。

3江蘇省數據交易產業鏈發展瓶頸

3.1 供給端產業短板

江蘇省在數據交易產業鏈供給端發展尚不充分，數據加工服務領域存在結構性矛盾。現有數據采集、清洗、標注等配套服務環節以中小微企業為主，標準化數據處理能力薄弱。從產業鏈整合視角觀察，區域性產業協作網絡尚未有效構建[12]，產業間技術溢出效應不足，未形成基于知識共享的差異化分工體系。值得關注的是，在智慧城市等垂直領域雖積累了PB級異構數據資源，卻因缺乏具備知識圖譜構建、隱私計算等高階加工能力的企業主體，導致數據要素的價值密度難以提升。這種結構性失衡使得數據資源開發的邊際成本曲線未能形成有效下移趨勢，進而壓縮了產業鏈價值的創造空間。

3.2交易端競爭力不足

江蘇省雖然擁有全國領先的數據交易中心數量，但缺乏省內統一的國家級數據交易機構。現有的數據交易中心在交易模式、業務模式、數據產品、面向市場、應用場景等方面與其他新型數據交易中心面臨同質化競爭。這種缺乏統一平臺的情況，不僅影響了運營效率，也影響了江蘇省在全國數據交易市場的競爭力。

3.3應用支撐深度受限

江蘇省的數據交易應用已滲透到工業、政務、交通、教育、醫療、安防、商貿、文娛等多個領域，但在具體行業應用深度方面還有較大的挖掘空間。特別是面向工業等優勢應用領域的數據應用基礎支撐產品、集成服務等產業供給存在不足。隱私計算、融合計算、聯邦學習等支撐數據應用落地的產品和服務，依然處于較為初級的階段[13]，反映在產業支撐成效上，數據驅動的工藝參數優化指數（DPOI）和產業鏈韌性提升率（SCRR）均低于國內先進省份6～8個百分點。服務供給結構方面，全生命周期數據集成解決方案的市場缺口明顯，特別是流程工業的數字孿生服務供給未能突破排產優化、設備診斷的初級應用層級。基礎支撐體系的不完善直接制約著工業互聯網平臺能力級數的提升，據產業成熟度模型評估顯示，江蘇省內70% 制造企業在數據要素的元服務調用頻次未達智能化轉型基準線。

3.4安全保障治理待提升

江蘇省作為我國數字經濟核心區域，在數據交易安全治理體系建設中仍面臨4大治理瓶頸[14]：第一，在規制架構層面，未充分銜接上位法要求的區域特色配套制度體系，制度經濟學理論所驗證的“不完全契約”缺陷在數據確權制度和交易協議范本中顯現明顯。第二，技術治理層面，對差分隱私、同態加密等新型安全技術的集成應用尚處試點階段，隱私計算等可信環境建設未能實現全鏈條覆蓋，導致理論層面的技術可行性與實踐應用存在效率落差。第三，監管效能方面呈現出交易主體分級分類管理精細化不足、跨部門協同監管機制運轉不暢等問題，信息不對稱理論與交易成本理論視角下的監管真空亟待填補。第四，標準規范維度的滯后顯著削弱了數據資產的價值轉化效能。上述制度梗阻的綜合作用，導致數據市場存在安全隱患暴露面擴大、市場主體參與預期不穩等負面效應。

4新質生產力視域下江蘇數據交易產業鏈發展路徑4.1補齊供給端產業短板

4.1.1加強數據加工服務產業化

江蘇省數據加工服務產業化發展需構建多層次推進體系。在技術創新層面，要著力突破分布式標注協作架構、自適應機器學習算法等關鍵技術，構建“算法預標注-人機智能校驗-全鏈質量監測”的生產范式。產業協同方面，要重點建設全周期質量追溯體系，推動工業數據服務向知識圖譜構建、數據資產估值等高階環節延伸。人才培育體系應突出數智化能力建設，打造涵蓋數據標注工程師分級認證、智能標注實訓工場等在內的復合新型職業人才培養矩陣。配套推進知識產權質押融資、算力資源配給等專項政策，形成從技術創新到商業轉化的完整生態閉環。

4.1.2提升高端產業鏈資源整合

一是要聚焦數據要素工程化應用，依托區塊鏈技術構建分布式數據資產評估系統，開發自適應動態定價模型，實現數據產品的多維價值量化。二是要搭建鏈主企業主導的聯盟型數據創新聯合體，形成“基礎數據層-智能模型層-場景應用層”三鏈耦合的價值傳導機制。三是嘗試推行數據信托制度試點，通過契約化授權管理模式破解非結構數據確權難題，建立涵蓋隱私計算聯邦學習框架與雙向匿名交易協議的技術合規體系。四是創新產業投資基金協同機制，引導國有資本與市場化資本共同構建數據資產證券化路徑，孵化數據要素化商業范式。建議建立產業鏈全景圖譜動態追蹤機制，識別價值鏈躍遷節點，實現資源整合的精準投入與動態優化。

4.2提升交易端區域競爭力

推動江蘇省內跨平臺互通，推動數據交易機制創新、豐富數據產品供給、搭建功能平臺建設[15]，打造立足江蘇省、服務長三角、鏈接全國的國家級數據交易樞紐群，強化江蘇省內現有區域型數據中心“錯位互補”發展。無錫市、蘇州市兩地數據交易中心應提升對蘇錫常區域數據交易資源整合能力，深度嵌入長三角數據交易市場體系；鹽城市、宿遷市數據交易中心應提升區域生態帶動能級，加強與蘇北地區數據加工產業聯動發展。

4.3強化應用端產業支撐

4.3.1拓展數據應用場景深度

提升數據交易具體行業應用深度，在管理、應用、機器學習等通用領域軟件、工具和集成方案加強產業生態培育，面向工業制造等重點領域，打造一批工業軟件、應用研發平臺、基礎支撐產品、集成服務平臺等。

4.3.2 培育應用端產業支撐企業

聚焦生產流程優化、設備預測性維護、質量分析、智能排產、精準營銷等大數據應用場景，培育一批優秀的數據應用提供商以及總集成、總承包服務商和第三方應用支撐服務機構。圍繞數據要素行業賦能，推動隱私計算、融合計算、聯邦學習等支撐數據應用落地的產品和服務的研發和應用。

4.4加強安全基礎設施建設保障

鼓勵數據咨詢服務商、安全服務商等協同發展，構建完善的數據安全保障體系，提供大數據全周期的安全產品與服務。推動數據流通技術、云計算等領域創新，提升技術支持能力。強化網絡安全、云安全等產品和服務的質量監管，確保數據隱私與安全，為江蘇省數據交易產業筑牢安全根基。

5結語

本文梳理研判了江蘇省在加快建設數字經濟強省的進程中，數據交易產業鏈的基礎框架，與數據供給規模和場景應用廣度上形成的先發優勢。通過構建“技術-制度-生態”協同分析框架，揭示出數據要素市場化配置的關鍵矛盾在于產業鏈各環節的非均衡發展及制度供給滯后。為此，必須以新質生產力的創新動能重構要素融合機制，通過數據產權結構性分置、交易體系標準化集成、安全保障技術革新及多模態應用生態培育，實現從規模擴張向價值深挖的轉型。江蘇省的探索實踐不僅為區域數字經濟治理提供了范式參考，還將成為國家數據要素市場化配置改革的重要試驗場。未來應持續深化制度創新與產業協同，推動數據交易從政策驅動向市場驅動躍遷，為發展新質生產力構筑堅實的數據基座。

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（編輯何琳）

Research on the development path of Jiangsu province's data trading industrial chain from the perspective of new quality productive forces

MA Yunhong， GU Ran （China Information Consulting and Designing Institute Co.，Ltd.， Nanjing 21OO19，China）

Abstract：This paper systematically studies the development path of Jiangsu province's data trading industry chain basedonthe framework ofnew qualityproductivitytheory.By constructing a three-dimensional analysis model of technological inovation-institutional evolution-industrialecology，itrevealsthedrivingroleandrealization mechanismof data elementsinthe formationofnewqualityproductivity.First，itanalyzes the developmentfoundation andadvantages of thedata trading industrycluster in Jiangsu province，butitsillfaces much structural contradictions. Secondly，inresponse tothecharacteristics of non-uniform development throughout the entire industry chain，it proposes diffrentiated development paths：bycultivating an industrial ecosystem fordata processing to makeup for supply deficiencies，optimizing thecompetitivenessof the transactionsystem through cross-platform collaborative mechanisms，deepening vertical scenariosandstrengthening industrial supportcapabilitiesto solve application botlenecks，and building a comprehensive securityassurance system covering technological protection，consulting think tanks，and talentreserves.Finall，itrecommendspromoting institutional innovation toadvance thereformof factormarketization alocation，reinforcingdualdriversof technological innovationand industrial synergy，providing a practicalparadigm for thereleaseof regional data element value in the digital economy era，and supporting the development of new quality productivity.

Key words：data trading；industrial chain；new quality productive forces；high-quality development