2026年中国数据交易观点报告

©2026 iResearch Inc. 以买方需求重塑数据交易2026年中国数据交易观点报告部门：研究院署名：李超2©2026.02 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn来源：公开市场资料。1. 数据交易顺利展开遵循的基本框架1.1. 长期失效的数据交易从2003年以来，互联网产业发展已经度过了23个春秋，在这期间诞生了无数的数字经济奇迹。在云服务和数智化等趋势加持下，数据成为经济圈公认的新生产资料，也因此数据作为生产资料的流通与交易，成为经济增长的重要事项。当前我国数据交易市场虽已实现形式层面的落地运作，各类数据交易场所、交易行为逐步出现，数据也被纳入资产范畴完成权属界定与资产并表等基础操作，但整体仍处于名义交易阶段，尚未形成实质性推动产业发展的模式。交易过程多停留在表层数据的流转，缺乏对产业深层需求的挖掘与匹配，且未构建起供需双方共赢的商业逻辑。这导致数据交易无法为产业发展提供实际支撑，尚未发挥数据要素作为新生产资料的核心价值，对产业发展的实质性促进作用尚未显现。1.2. 从交易基础到交易规则的两步走数据交易的顺利运转，核心在于“基础构建”与“规则制定”的两步递进，二者缺一不可，但这里的规则制定并非单纯的交易规则，而是潜藏在交易双方背后，使双方都能够获得商业利益的逻辑。第一步的交易基础构建，本质是解决数据“能不能交易”的问题。原本的原始数据往往处于零散、模糊的状态，缺乏明确的权属界定和统一的规范标准，无法直接进入流通环节。要实现从不可交易到可交易的转变，关键是完成数据的标准化梳理。包含明确数据的来源边界、使用范围，厘清权属归属，消除模糊性和不确定性，让数据具备清晰的商品属性。只有当买家能明确知道自己购买的是什么、能用于什么场景，卖家也清楚自己出让的权利边界时，数据才真正具备了交易的基础。第二步的交易的商业规则，核心是解决交易“能不能持续”的问题。核心在于构建双方共赢的商业测算逻辑。交易不是单一的买卖行为，而是双方的价值交换，卖方的价值体现在数据变现，而买房的价值体现在数据有效可用。3©2026.02 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn来源：公开市场资料。1.3.交易基础的核心要点交易基础是数据能否交易的前提，交易基础的构建，核心卡在数据可用性、数据确权、数据深度这三大相互交织的阻碍上。1.3.1. 数据可用数据可用这个基础要点的核心矛盾基础是产业数字化程度高低，但亦有其他程度上的阻碍。不同产业的数字化进程差异，本质上造成了数据能不能被有效利用的鸿沟。有的产业虽早早就引入了数字化工具，但早期系统缺乏统一标准，数据分散在多个互不兼容的平台中，形成企业内部的数据孤岛。而且这些数据可能以纯文本、扫描件、非结构化表格等形式存在，既无法被快速提取，也难以和其他数据关联验证。有的产业则处于数字化初期，大量数据依赖线下记录或人工录入，不仅存在遗漏、错误等问题，还缺乏基本的分类和编码，就算勉强收集起来，也需要投入巨大成本进行整理，不具备交易所需的即时可用属性。更关键的是，数据结构化并非有字段就行，而是要实现“定义统一、格式兼容、逻辑自洽”。比如同样是“用户活跃度”，不同系统可能按日登录次数、单次使用时长、周互动频率等不同标准统计，这样的结构化数据，买家拿到手也无法直接对接自身需求，可用性自然大打折扣。1.3.2. 数据确权数据确权的难度源于数据本身的非实体特性与复杂的权益边界。首先数据存在多方所有的困境。比如一笔交易数据可能涉及交易双方、服务平台、支付机构等多个参与方，每个人都为数据的形成贡献了信息元素，却很难界定谁拥有完整的所有权。权利归属模糊，交易就无法实现。其次，隐私保护的天然阻力。数据大多携带个人或组织的敏感信息，就算厘清了所有权，卖家也不能随意转让，必须在确权的同时划定隐私保护的边界。需要在剥离敏感信息、界定匿名化的标准、喝避免交易后数据被滥用侵犯他人隐私等问题上落实明确的解决方案。最后，跨境场景让确权问题更加困难。不同国家对数据主权、数据出境的规定千差万别，国内认可的权属划分，可能在境外违反当地的数据主权法规，导致跨境交易中的确权结果无法落地，进一步压缩了数据交易的空间。1.3.3. 数据深度数据深度的稀缺性直接击中了交易的核心价值诉求。表面统计级数据之的结构化是停留在现象记录层面的结构化，比如某类行为的发生次数、某类指标的汇总数值，这类数据无需复杂的加工分析，只需统一统计口径就能形成标准化格式。但买家真正需要的数据，是能穿透现象、触及产业本质的深层洞察。比如驱动产业波动的核心变量、不同环节的关联逻辑、潜在需求的演变趋势等，这类数据无法通过简单收集获得，需要对海量原始数据进行长期跟踪，想做到对买方有用还要结合产业逻辑进行解读。其稀缺性源于两重困境：一方面是收集难，深层数据需要覆盖产业全链条的多维度信息，很多时候需要跨主体、跨场景整合数据，协调成本极高；另一方面是转化难，原始数据本身没有深度，需要专业能力将其转化为有决策价值的洞察，而这种转化能力并非所有数据持有方都具备。4©2026.02 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn来源：公开市场资料。总结：框架跑通，价值欠缺总的来看，历史上很多数据交易所之所以没有形成稳定、持续且火热的数据交易市场，是因为它们并没有遵循数据交易规则两步走的核心思想，只单纯以美好的交易理念和远景为出发点，并不能真正的浸润真实的商业生活，对实体经济无益。这些数据交易所的困境，本质是脱离了商业交易的本质逻辑。只沉迷于数据流通的概念包装，却不愿下功夫破解实际阻碍。它们既没有推动数据完成从零散到可交易的基础转化，也没有构建起让双方共赢的利益规则，导致所谓的交易市场始终悬浮在真实商业场景之上。商业世界的核心是价值对等交换，空泛的远景无法替代实打实的利益支撑。数据交易应该是一个需求推动的市场，而现阶段能满足需求的数据大多不可轻易获得。所以数据交易的框架虽然早已完善，但这个产业距离完美还有很长一段距离。2. 数据交易的商业化逻辑如前文所述，数据交易的两段结构“交易基础”和“交易规则”，大体可以理解成交易基础是监管机构为主导的一段，而交易规则则是市场主导的一段。所以在实现数据交易这个大前提下，两段反映出的问题有所不同2.1. 交易基础的建设集中在数据资产化阶段由于交易基础所涵盖的内容，比如数据可用，数据确权等，都涉及法律层面的明确定性，所以在交易基础的构建上，多以法学研究为主。法学研究所解决的问题是数据合法地位，可用性，权责归属等等。目前放眼全球，这类型的研究都达成了其既定的目标，明确了数据独立存在的法理依据，并使之可以作为一种资产计入企业的资产负债表。核心价值在于填补传统核算体系的空白，让数据要素的经济价值得到具象化呈现。但是并表并不等于数据的公允价值得到了评估，典型的卖方思维无法客观的反应数据价值，这需要通过实际的交易过程来体现。2.2. 交易规则的商业思考从目前市场交易较为活跃和成熟的金融与营销板块来看，数据交易的主体只有买方和卖方两部分。2.2.1. 卖方视角对卖方来说，可用以交易的数据资产分成三个部分：自有数据、外部采购数据和混合型数据。自有数据通常是最有价值的数据源