作者按：数据经济目前越来越成为成为全球学术界和工业界关注的重点，即使在未来基于AI的第四次工业革命中也是关键所在。国内外目前对于数据经济都在探索阶段，但对于数据经济本质的理解和应用价值的研究水平明显和数字经济快速发展不符。作者希望通过对数据经济的基本问题的原创研究激发更多的批判性思考和广泛的讨论，因此该研究系列命名为“数据经济第一性（First Principles of Data Economy）”，本文为第一篇。
“数据产业（Data Industry）”一词近年来在国内语境中广泛使用，频繁出现在政策规划、产业报告与媒体报道中。然而，从国际主流经济学与数据治理的视角来看，这一术语存在明显的理论模糊与应用局限。本文试图从术语规范、实践边界和政策后果三方面出发，辨析“数据产业”这一说法的专业性问题，并结合国内特有背景，提出更科学、可操作的替代表达。
一、语义错位：“产业”一词难以容纳数据的复杂属性
“产业”（Industry）概念通常指一组具有明确边界、垂直分工与横向竞争结构的经济活动集合。而数据的经济属性却具有鲜明的非竞争性、非排他性、强外部性与广泛跨域性，主要表现在：
跨行业渗透：数据的采集与使用遍布农业、制造、金融、医疗等各个行业，其价值不在“自身”，而在被纳入具体情境后的组合效应；
价值链碎片化：数据从生成、加工到使用，分布在不同企业与部门间，很难定义一个独立的“产业边界”；
资产属性模糊：数据既不是完全可控的产品，也难以用传统“产值”或“就业”衡量其经济作用。
将数据以“产业”方式归类，容易形成“人为划界”的倾向，无法准确反映其在数字经济体系中的横向联动与动态演化。
二、国际视角：“数据产业”缺乏通行性表述
从国际组织与主流学术界来看，“数据产业”（data industry）并非通行术语。主流替代表述如下：
Data Economy（数据经济）：强调数据在跨行业流通中所形成的价值创造能力；
Data-Driven Economy（数据驱动经济）：强调数据如何成为新型增长要素，推动社会与企业运行逻辑的转型；
Data Value Chain（数据价值链）：从采集、存储、处理、交换到应用等阶段识别数据的价值实现路径；
Data Ecosystem（数据生态系统）：用生态系统思维取代产业边界，强调协同、流动与治理。
例如，OECD 在 2015 年的《Data-Driven Innovation》报告中明确提出，数据应被视为推动增长与社会福祉的“新型基础设施”，而非某一独立产业。欧盟《数据治理法案》和《数据法案》则围绕“共享、信任和可控”的跨行业数据流动制定制度安排，始终未使用“data industry”这一术语。
美国的消费者数据行业协会（Consumer Data Industry Association，CDIA）是少数使用“industry”概念的案例，但其本质是一个聚焦征信与背景调查的利基市场组织，并不能代表数据经济的整体面貌。
图一 三种术语使用热度对比示意图
（数据产业Vs数据经济Vs 数据价值链）
三、国内语境下为何“数据产业”提法盛行？
尽管在国际上使用稀少，“数据产业”却在国内获得了极大的政策关注和舆论热度。这背后有其历史逻辑与政策动因：
早期信息化与产业化并轨推进：自“数字中国”“智慧城市”倡议提出以来，信息技术被纳入产业政策主线，强调通过“产业链—集群—园区”模式促进数字资源快速变现。
政绩考核导向：地方政府倾向于将数据中心、算法平台、数据交易所等“看得见、投得进”的项目纳入“产业统计”，以便形成经济增长点并获得财政支持。
资源集中配置：在宏观治理体系中，“产业化”是一种常用的政策路径依赖，能迅速聚焦资金、技术与人力资源，推动集群式发展。
然而，正因如此，“数据产业”这一表述虽然易于操作与组织，却在概念上遮蔽了数据的系统性特征与横向经济作用，甚至在政策层面造成误导。例如，一些地方政府片面追求“数据产业增加值”，却忽视了数据在交通治理、环境保护等非商业部门中的结构性价值。
图二 数据价值链”的四大核心阶段及其对应的典型技术
四、“数据要素市场”与“数据产业”提法的分野与融合
值得注意的是，近年来大力推进的“数据要素市场”建设，其核心逻辑与“数据产业”表述存在一定张力。
“数据要素”强调数据作为生产要素，要纳入国民经济核算体系，与土地、资本、劳动并列；
“要素市场”的核心目标是建立定价机制、产权归属、交易规则与流通平台，强调制度基础与治理机制；
而“数据产业”则更像是一个结果导向型说法，聚焦可统计、可量化的企业集合。
图二 数据产业和数据要素市场的关系
可以说，数据要素市场的建立为“数据经济”提供了制度基础，而“数据产业”则是过去一种简化、阶段性、资源导向的组织形式。当前，亟需从“数据产业”升级为“数据要素流通与价值实现体系”的构建逻辑，实现从“投项目”到“建制度”的根本转型。
五、替代术语与建议框架
替代术语 | 核心特征 | 建议用途 |
|---|---|---|
| 数据经济（Data Economy） | 跨行业流通与广泛赋能 | 宏观政策、经济研究 |
| 数据价值链（Data Value Chain） | 阶段划分、环节梳理 | 行业发展规划、投资决策 |
| 数据服务业（Data Services Sector） | 明确产业统计单元 | 商业估值、产业分类 |
| 数据要素市场 | 制度安排与市场机制 | 政策设计、基础设施建设 |
采用这些术语能更精准地捕捉数据的多维价值与不同治理场景，避免“产业”概念带来的模糊化与误导。
六、结语：从“产业思维”迈向“生态与要素治理”思维
“数据产业”作为政策语汇曾发挥了组织资源、推动投入的重要作用。然而，在数据全面渗透社会、成为新型生产资料的今天，我们亟需摆脱工业经济逻辑的束缚，转向以数据要素流通、价值协同与制度治理为核心的框架。
换言之，应以“数据经济”取代“数据产业”作为基本分析单位，以“数据要素市场”作为政策抓手，以“价值链”与“生态系统”为管理维度。如此方能真正把握住数据所代表的范式转变，也才能在全球数字经济博弈中确立规则制定的主动权。
参考资料：
https://www.oecd.org/en/publications/data-driven-innovation_9789264229358-en.html
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-act
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4853548
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