随着数字技术深度融入经济社会各领域，数据正日益成为与土地、劳动力、资本、技术并列的关键生产要素。中央多次强调，要加快培育数据要素市场，激活数据资源潜力，实现数据要素的市场化配置和价值化转化。2023年《数字中国建设整体布局规划》明确提出要“加快建设全国一体化数据要素市场”，各地也纷纷设立数据要素综合试验区，探索产权、交易、收益、流通等制度体系的创新路径。在这一背景下，“市场化价值化”成为数据要素配置改革的核心目标与路径方向。本文将围绕三个核心议题展开：首先，厘清“市场化价值化”的基本内涵及其与经济发展新动能的关系；其次，深入分析“供数一用数一收益”的价值闭环机制，强调数据从供给到应用到收益的全链条运营逻辑；最后，以行业数据大赛为案例切口，探讨如何通过场景牵引、创新激励、成果转化等机制，破解行业数据要素应用的难点，释放制度红利与商业潜力，为构建高质量、可持续的数据市场提供现实样本与路径参考。
一、“市场化价值化”的深层内涵与实践路径
1.1市场机制驱动
“市场化价值化”的本质，是让数据像商品、服务、资本一样参与市场流通与资源配置。这意味着数据不再仅仅是支撑决策的资源，而是可以计价、交易、抵押、分红的新型资产。通过培育数据交易平台、引导多元主体入市、打通确权流通路径，数据要素将在市场机制下实现供需匹配、价格形成和资源优化配置，从而释放其经济与社会价值。这一导向也意味着，原先分散在政府、企业、机构手中的“沉睡数据”将获得“资产化”的可能，形成数据供给市场和需求市场之间的价值交汇点。市场机制的介入，能够倒逼数据治理提质增效，为数据开发利用构建良性循环的生态环境。
1.2融合赋能创新
当数据要素以市场逻辑嵌入传统产业，其与技术、资本、制度等要素的交叉融合将催生出一系列新产业、新业态和新模式。例如，数据驱动的定制化生产、智能供应链、精准营销、产业画像、金融风控等模式日趋成熟；数据服务商、数据金融公司、数据产品开发商等新型主体不断涌现。特别是在智慧农业、智能制造、交通物流、绿色能源等重点领域，数据要素的市场化应用正在成为行业效率提升和商业模式重构的关键动能。这不仅提升了传统产业的附加值，也拓宽了数字产业的边界，为区域经济转型升级提供了现实路径。
1.3社会价值释放
除了经济价值，数据的社会价值也正逐步释放。在智慧城市、基层治理、公共健康、应急响应等场景中，通过数据驱动公共资源的智能调度和精准服务，能够有效提高治理效率、降低运行成本。例如，利用大数据构建社会风险预警模型，能够对城市运行中潜在的拥堵、灾害、事故实现提前干预。在这一过程中，政府的数据不再是“管理工具”，而是服务民众、协同社会的“价值资产”。而要实现这一转变，关键就在于推动公共数据以安全、规范、开放的方式进入市场体系，让社会各方都能在规则下共享数据红利。
二、构建数据要素价值实现的闭环链条
2.1数据要素价值链的起点
数据供给是构建闭环的第一步。供给方通常包括政府部门、企事业单位、科研机构等，其需具备数据采集、清洗、标注、存储与管理的基础能力。数据资源的质量直接影响后续的价值转化，因此必须坚持“高质量供给”的原则，确保数据真实、完整、及时、规范。此外，数据供给的制度保障同样重要。需明确数据的权属关系，划清“所有权、使用权、管理权”的界限，鼓励数据持有者积极参与数据共享与交易。如浙江、江苏等地通过设立公共数据运营机构，引导政府数据分类授权、有偿使用，为数据开放提供制度与技术双重支持。
2.2技术赋能下的价值提炼
数据应用是价值实现的核心环节。数据使用方通过数据建模、算法分析、机器学习等手段，将原始数据转化为预测、决策、优化的能力，进而实现实际的生产改进和服务优化。例如，企业可以基于销售数据进行消费者画像，实现精准营销；制造企业可借助设备运行数据实现预防性维护，大幅降低停机率。此外，数据的组合使用价值也日益突出。通过多源异构数据的融合分析，能够实现更具深度的洞察能力。例如，将交通流量数据与气象数据、人口分布数据结合，可以用于智能交通调度与城市疏导。也正因此，“数据协同”逐渐成为各行业提升核心竞争力的战略抓手。
2.3形成正向循环与激励机制
价值闭环的最终指向是“收益”——不仅是经济上的利润回报，也包括效率提升、成本下降、客户满意度提升等社会效益。企业可通过数据运营增加产品溢价、开辟增值服务；政府可通过数据分析优化资源配置、提升民众满意度。更重要的是，数据供给方在这一闭环中也应获得合理回报。这可以通过数据交易收入、平台分成、增值服务收益等方式实现。只有实现供给方与使用方的双向激励，数据市场才能具备“自我驱动”的活力，避免“只用不供”“重用轻供”等现象的蔓延，真正建立起“供数一用数一收益”的闭环生态。
三、破解行业发展难题的现实路径
3.1以“问题导向”激发行业数据潜力
场景牵引是打通数据应用“最后一公里”的有效方式。围绕工业制造、农业农村、交通运输、商贸物流等重点领域，以行业痛点为导向设置精准赛题，引导多方技术团队和市场主体开发有针对性的解决方案。例如，在智能制造领域，通过设置设备预测性维护、产线能耗优化等赛题，驱动参赛团队利用多源数据提出创新模型，有效提升生产效率与智能化水平。此外，跨行业数据协同正成为解决复杂问题的关键手段。例如，智慧农业可融合气象、土壤、市场、交通等多源数据，实现种植决策、物流调度与价格预测的智能化。行业大赛可通过任务驱动方式，引导企业、科研机构打破壁垒，探索数据“共建、共治、共享”的融合路径。
3.2培育新模式与技术突破
优秀案例的孵化，离不开机制创新与技术激励。当前，各类数据创新大赛已成为发现潜力项目、吸引技术人才、推动技术转化的重要平台。通过赛题设置与评审标准，兼顾技术创新与商业落地，能够有效识别可推广、可复制的应用成果。同时，要积极培育基于数据要素的新型业态，如数据中介服务、数据资产评估、数据风控产品、数据驱动金融服务等。通过大赛赋能、平台孵化、投融资引导等方式，为数据要素相关新业态提供成长土壤，推动其形成可持续发展能力。
3.3推动产融对接与制度保障
优秀案例要实现从“样本”到“样板”的转变，必须强化成果转化与产业落地。一方面，通过大赛平台搭建起项目方与金融机构之间的沟通桥梁，推动优质项目获得资本加持，实现技术快速商业化；另一方面，还需建立标准化评估机制与推广机制，对成功案例进行政策支持与示范推广，扩大其应用范围与社会影响力。同时，推动成果落地的制度保障不可或缺。需完善数据确权、交易、收益分配、安全保护等制度体系，为数据要素的市场化应用扫清制度障碍。国家数据要素综合试验区正是在此背景下应运而生。通过制度创新与机制试验，试验区为全国提供了丰富的政策经验和制度样板。例如，杭州探索“数据三数一链”流通架构，贵州推进公共数据运营授权制度，山东计划打造可推广的“标准经验”，均为全国数据要素市场建设提供了有效范式。
