"以数招商"：数据要素如何重构地方招商新范式- 大数跨境

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"以数招商"：数据要素如何重构地方招商新范式

AIGC产业观澜

2026-05-18

导读：数据要素正在从"沉睡的资源"变为"可交易的筹码"，这为地方政府提供了一条区别于传统让利竞争的新路径。但它不是传统招商的替代品，而是"补位者"和"升级包"。能否跑通，取决于地方政府是否愿意投入足够的耐

一、新概念浮出水面：什么是"以数招商"

1.1 从南京首站说起：一场被国家数据局"盖章"的新模式

2026年5月13日，"数据要素×"城市行全国首站启动仪式在江苏南京玄武区举行。这场活动由国家数据发展研究院、江苏省数据局共同主办，国家数据局政策和规划司指导，国家数据局政策与规划司主要负责人栾婕、江苏省数据局局长刘世虎出席并致辞。活动现场发布了《落地支持政策包》、优质场景清单及需求清单，面向全国公开征集解决方案。

但这并非一场普通的行业活动。它的标志性意义在于：国家数据局首次正式提出"以数招商""场景招商"等新模式，明确表示"支持各地积极挖掘特色数据资源与场景需求，通过'以数招商''场景招商'等新模式，培育数据流通服务机构，服务地方产业发展"。（来源：新华社/央视新闻客户端，2026年5月13日）

首场供需对接会于5月14日在南京举办，现场发布超过60个特色数据场景需求，覆盖交通、能源等细分领域，吸引企业与地方政府在数据治理、数据技术服务、数据产品开发、人工智能服务等领域进行洽谈合作。同期，江苏数据产业招商服务库正式揭牌并公布首批入库企业名单，江苏省数据交易所和江苏国际数据港发布了面向数据企业的产业支持政策包。（来源：新华财经，2026年5月17日）

这一系列活动传递的信号是明确的：数据不再只是政策文件中的"生产要素"，而是正式进入地方招商引资的工具箱，成为谈判桌上的筹码。

1.2 "以数招商"的核心内涵：以特色数据资源为筹码，以场景需求为抓手

"以数招商"并非简单地将"数据开放"包装成招商卖点。其核心内涵包含三个层次：

第一层：数据招商——用特色数据吸引企业。地方政府将自身独有的、有规模积累的、与产业强相关的特色数据资源作为招商筹码，吸引数据依赖型企业落地。但这里有一个关键区分：一般的公共数据（如人口、气象、行政区划等）同质化严重，谁都能用，形不成差异化吸引力。真正能打动企业的是地方独有的稀缺数据——比如县域积累的农产品交易数据、港口的物流通关数据、制造业集群的供应链数据。这些数据具有不可替代性和商业价值，才能成为招商谈判桌上的真正筹码。

第二层：场景招商——用可落地场景对接企业能力。地方政府梳理出边界清晰、价值可量化、模式可复用的应用场景，以"考题"形式面向全国征集解决方案。企业不再是来"拿政策"的，而是来"解题"的——解完题就能形成可复制的商业模式。以杭州为例，该市梳理出292项需求构成的"场景机会清单"和362项技术构成的"场景能力清单"，为相关企业精准对接应用场景、深化产业合作搭建高效桥梁。

第三层：流量招商——用数据生态聚合产业集群。当一个地方形成了可流通、可交易的特色数据资源，并且这些数据已在真实场景中产生价值，就会自然吸引各类产业要素汇聚。数据流带动人才流、技术流、资金流、物资流，形成"滚雪球"式的正向循环：数据越用越活，场景越丰富；场景越丰富，产业越聚越强；产业越强，吸引更多资源流入。

中国商业经济学会数字经济专业委员会某专家对这三层效应给出了一个时间维度上的判断：短期看是项目落地和税收增长，中期看是数据产业生态的成型，长期看则是地方在数据要素定价权和规则制定权上的话语权积累。她认为，如果这种模式跑通，未来"数据富矿"型城市的竞争力将不亚于"港口城市"或"金融中心"。（来源：北京商报，2026年5月14日）

1.3 招商3.0：从政策招商到项目招商再到数据招商的代际演进

"以数招商"并非凭空出现，而是地方招商模式代际演进的必然结果。理解其定位，需要将三代模式放在同一坐标系中审视。

招商1.0——政策招商：谁优惠多谁赢。上世纪80、90年代，招商的核心武器是"政策红利"：税收减免、土地优惠、财政补贴，哪里便宜去哪里。但政策你能给、别人也能给，最终陷入"逐底竞争"。一旦政策到期或调整，企业随时可能搬迁——招商变成了"留不住的优惠"。

招商2.0——项目招商：谁生态好谁强。进入21世纪，单纯拼政策已不够用。"产业链招商"兴起——引进一个龙头，带出一串配套，昆山的笔记本电脑产业、东莞的电子产业是经典案例。后又演进出"资本招商"——地方政府设立产业引导基金，以投带引，合肥的"京东方模式"是代表。企业黏性增强了，但对地方政府的能力要求也指数级上升——既要有产业洞察，又要有资金实力。

招商3.0——以数招商：谁数据活谁胜。国家数据局推动的"以数招商"标志着招商进入3.0时代。与前两代相比，其核心差异在于：1.0比拼让利幅度，2.0比拼生态和资本，3.0比拼的是数据资源的稀缺性和场景的可落地性。但需要强调的是，数据招商、场景招商、流量招商并非要替代传统模式，而是叠加与协同——政策招商提供基础保障，项目招商树立产业标杆，投资招商注入资本动能；数据招商打造差异化资源门槛，场景招商提供可落地需求抓手，流量招商形成可持续生态循环。六者协同一体，才是数字经济时代产业招商的完整拼图。

二、为什么是现在？

"以数招商"在2026年5月被正式提出，并非突然之举，而是制度底座逐步夯实、市场拐点恰好到来、技术需求集中爆发的三重力量交汇。

2.1 从"数据二十条"到"531"政策工具箱：制度底座逐步夯实

将数据作为生产要素，中国走了一条从"确认地位"到"搭建制度"再到"推向实践"的渐进路径：

2019年，党的十九届四中全会首次将数据与土地、劳动力、资本、技术并列，确立为第五大生产要素。（来源：国家发改委，2022年12月）

2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即"数据二十条"），构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大制度框架，为数据要素市场化提供了顶层设计。（来源：中国政府网）

2024年1月，国家数据局等17部门联合印发《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》，明确到2026年底在工业制造、现代农业、商贸流通等12个行业领域打造一批典型应用场景，数据要素乘数效应逐步显现。（来源：中国政府网，2024年1月）

2025年1月，国家发改委等部门印发《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》，补上安全治理的制度短板。（来源：国家发改委，2025年1月）

2026年2月，国家数据局、工信部、公安部、中国证监会四部门联合发布《关于培育数据流通服务机构加快推进数据要素市场化价值化的意见》（国数政策〔2026〕6号），首次对数据流通服务机构做出体系化安排，明确数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商三类机构的功能定位和发展方向，提出到2029年底"数据流通服务机构能力显著提升"的目标。（来源：中国政府网，2026年2月）

在这一制度演进过程中，国家数据局探索形成了"531"政策工具箱——通过制度、设施、场景、市场、产业"5"个组合拳协同发力，技术、人才、标准"3"大基础协同保障，数据赋能人工智能创新发展"1"个重点工作，为破解数据要素市场化价值化难题提供实践方案。（来源：新华财经，2026年5月17日）

从"数据二十条"到"531"工具箱，再到"城市行"活动将政策导向落地为供需对接——制度底座已经夯实到足以支撑"以数招商"进入实践阶段。

2.2 数据要素市场从规模扩张迈向价值释放的关键转折

2026年4月29日发布的《全国数据资源调查报告（2025年）》揭示了一个重要的结构性转变：中国数据要素市场正在从"资源规模扩张"向"要素价值释放"跃升。（来源：北京商报，2026年5月14日）

几个关键数据勾勒出这一转折的轮廓：

数据生产总量：2025年中国年度数据生产总量达52.26泽字节（ZB），同比增长27.28%，占全球约27.44%。数据生产的规模优势已经建立，但规模本身不是目的。
企业成为数据生产主力：数据生产增量约九成来自企业数据，产业数智化转型成效明显。这意味着数据资源的"供给侧"已经足够丰富，瓶颈转向了"需求侧"——如何让数据真正用起来。
新兴领域数据爆发：具身智能数据生产量增速达477.78%，低空经济增速75%。这些新兴赛道对数据的渴求极为迫切，传统"数据躺在服务器里"的模式无法满足。
公共数据加速开放：申请共享的数据集数量同比增长近30%，公共数据开放数据量和授权运营数据量同比分别增长31.71%、53.96%。国家公共数据资源登记平台已审核通过登记数据1308项，存储规模276.5TB。（来源：《全国数据资源调查报告（2025）》，2026年4月）

这些数据共同指向一个结论：数据供给侧已经足够充裕，但供需之间的"最后一公里"尚未打通。中国城市发展研究院投资部副主任袁帅指出，当前数据要素市场存在供需错配、场景不足、资源分散等共性堵点，"以数招商"的核心目的正是通过集中对接，把国家层面的政策导向和地方的实际产业需求、企业的技术供给能力衔接起来。（来源：北京商报/新浪财经，2026年5月13日）

2026年既是"十五五"开局之年，也被国家数据局定义为"数据要素价值释放年"。从规模扩张到价值释放的拐点，正是"以数招商"得以推出的时代背景。

2.3 AI大模型爆发催生高质量数据集的刚性需求

第三重推力来自技术端。人工智能发展正从通用大模型到行业垂域模型，再到代理型人工智能（Agentic AI）形态演进，对数据的需求也从基础语料到行业高质量数据集拓展。

2025年的调查数据显示，用于人工智能训练和推理的数据总量为199.48艾字节（EB），同比增长42.86%。一个标志性转折是：推理数据量达101.34EB，首次超过训练数据量——这意味着AI产业的价值重心正在从"训练模型"转向"应用模型"，对场景化、行业化数据的需求急剧攀升。同期，高质量数据集数量超11万个，规模超908PB，同比分别增长61.13%和142.58%。全年词元（Token）调用量约21100万亿，词元正在成为人工智能的新度量衡。（来源：《全国数据资源调查报告（2025）》，2026年4月）

这一趋势对"以数招商"的启示是深远的：大模型企业对高质量行业数据集的渴求，恰恰是地方政府手中最有价值的招商筹码。谁拥有特定行业的稀缺数据（医疗影像、工业传感、金融交易等），谁就能在大模型企业选址中占据谈判优势。南京的"模数共振"模式——数据港供给高质量数据、大模型工厂承接数据研发垂直模型、数据交易所打通资产入表和模型交易——正是这一逻辑的先行实践。（来源：新华财经，2026年5月17日；案例：江苏国际数据港、玄武大模型工厂、江苏数据交易所）

三、落地指南：以数招商"四步走"

"以数招商"不是发布一个文件、举办一场活动就能自然跑通的。它需要地方政府在资源盘点、场景设计、生态培育、基础设施四个环节依次推进，每一步都有明确的操作要点和易踩的坑。

3.1 第一步资源盘点：识别和包装地方特色数据资产

这是"以数招商"的前提——你得先知道自己手里有什么牌。但这一步最常见的误区是：把公共数据等同于特色数据。

一般的公共数据——人口统计、气象信息、行政区划——各地都有，同质化严重，形不成差异化吸引力。真正能成为招商筹码的，是地方独有的、有规模积累的、与产业强相关的"特色数据"。例如：

县域农产品交易数据：对农业科技企业、农产品期货公司具有稀缺价值。
港口物流通关数据：对供应链管理企业、跨境电商企业具有不可替代性。
制造业集群供应链数据：对工业互联网企业、垂域大模型企业具有高价值。

资源盘点的操作要点有三：

一是"特色化"而非"大而全"。不要试图把所有公共数据都包装成招商筹码，而应聚焦1-3个地方最具稀缺性的数据领域。稀缺性是"以数招商"的根基——如果你的数据别的城市也有，企业为什么要来你这里？
二是"可流通"而非"仅展示"。数据要能合法合规地流通交易才有招商价值。这意味着在盘点阶段就需要同步评估数据的合规性——涉及个人隐私、商业秘密的数据能否脱敏后流通？涉及国家安全的敏感数据是否需要分级分类管理？
三是"产品化"而非"原始化"。原始数据的价值远低于加工后的数据产品。地方政府应推动将原始数据加工为数据产品（数据分析报告、数据指数、核验查询服务等），以产品形式对外招商，既保护了数据安全，又提高了议价能力。

3.2 第二步场景设计：构建"可定义、可测量、可复用"的场景清单

场景是连接数据资源和产业需求的桥梁，也是"以数招商"最需要精细化操作的环节。当前最普遍的问题是：大家说的"场景"不在同一个颗粒度上。有的把"智慧城市"当作场景，有的把"路口智能红绿灯"当作场景——前者太粗无法落地，后者太碎无法复制。

有效的场景招商，要求场景具备"三要素"：

边界清晰：场景的输入输出、参与主体、业务流程都有明确定义
价值可量化：场景解决的业务痛点和可衡量的效果指标明确
模式可复制：场景解决方案可跨区域、跨主体复制推广

杭州是目前场景清单化做得最为成熟的城市之一。该市梳理出292项需求构成的"场景机会清单"和362项技术构成的"场景能力清单"，两份清单交叉比对，让企业能够精准找到"我能解的题"和"我需要的能力"。（案例：杭州市"场景机会清单"+"场景能力清单"；来源：东湖大数据分析，2026年5月）

南京首站活动则采用了"三类清单"模式：数据需求清单、数据供给清单、场景应用清单，覆盖交通、能源等细分领域，支持各地通过"以数招商""场景招商"等新模式服务本地产业发展。（案例：南京"数据要素×"城市行三类清单；来源：新华财经，2026年5月17日）

关键判断：只有当场景可以被清单化、标准化，企业才能基于统一的"考题"进行产品开发和市场拓展，从而在一个地方形成产业集群效应。场景越模糊、越定制，越只能吸引"一单一议"的项目型合作，无法沉淀为可持续的产业生态。

3.3 第三步生态培育：引育三类数据流通服务机构

"以数招商"最终要落地，不能只靠政府"搭台"，还需要专业机构"唱戏"。2026年2月国家数据局等四部门发布的《关于培育数据流通服务机构加快推进数据要素市场化价值化的意见》（国数政策〔2026〕6号），明确了三类数据流通服务机构的功能定位：（来源：中国政府网，2026年2月）

第一类：数据交易所（中心）——做生态的"组织者"。数据交易所不是简单的交易撮合平台，其核心功能是构建全链条服务体系——覆盖数据产权登记、数据资源发现、数据产品孵化、数据产品和服务交易、数据资产入表、数据资产融资增信等环节。交易所的价值不在于"收手续费"，而在于"定规则"——探索完善数据流通交易规则和标准，增强合规保障、供需匹配、价格发现、生态培育等综合服务功能。鼓励公共数据产品和服务通过数据交易所开展流通交易。（来源：国数政策〔2026〕6号）

第二类：数据流通服务平台企业——做行业的"连接器"。这类企业围绕产业链、供应链和平台生态，促进数据流通利用和价值共创。具体形态包括：产业互联网平台企业（围绕产业链数据开发利用）、数据基础设施运营方（以基础设施为载体保障数据安全合规高效流通）、云服务平台企业（强化数据汇聚和生态链接功能，探索"一站式"数据流通利用新模式）。它们的核心价值是降低产业数据的信任成本和开发门槛，助力行业高价值场景孵化。（来源：国数政策〔2026〕6号；《数据流通服务机构创新发展报告（2026年）》，2026年5月）

第三类：数据商——做场景的"翻译官"。数据商是最贴近市场的一环，通过自采销售、购买转售等方式获取数据，深入行业、结合场景需求，开发数据产品和服务。可分为两类：技术驱动型数据商——聚焦数据全生命周期一站式技术服务；资源驱动型数据商——依托合规资源优势拓展场景化产品供给。国家政策支持数据商参与公共数据资源开发利用，提升公共数据产品化服务化开发能力，并鼓励探索开发高质量数据集、数据即服务等流通交易新模式。（来源：国数政策〔2026〕6号；《数据流通服务机构创新发展报告（2026年）》，2026年5月）

南京首站活动已经开始了生态培育的实践：数据要素市场化价值化协作网络发起成立，《数据要素市场化价值化服务图谱》发布，江苏数据产业招商服务库揭牌并公布首批入库企业名单。（案例：南京城市行协作网络与服务图谱；来源：新华财经，2026年5月17日）

3.4 第四步基础设施：建设数据要素流通载体与制度保障

"以数招商"不是一次性活动，而是需要持续运营的长期工程。要让它从"一场活动"变成"一种能力"，需要建设两类基础设施：

硬基础设施——数据要素流通载体。包括数据交易所、数据港、可信数据空间等物理和虚拟载体。南京的"模数共振"模式是一个值得研究的案例：江苏国际数据港汇聚多源数据，构建数据全链条体系，为大模型供给高质量"数据燃料"；玄武大模型工厂承接港内数据，规模化研发垂直行业大模型并落地场景，同时以大模型技术反哺数据港；江苏数据交易所则打通数据资产入表、模型交易、场景落地通道，实现数据与大模型深度耦合、同频共振。三个载体各司其职、形成闭环。（案例：南京"模数共振"模式——江苏国际数据港+玄武大模型工厂+江苏数据交易所；来源：新华财经，2026年5月17日）
软基础设施——制度保障与规则体系。包括数据流通交易规则和标准、数据产权登记制度、合规审计和质量评价体系、安全治理框架等。国家数据局"531"政策工具箱提供了顶层框架，但各地需要结合本地实际进行细化落地。值得注意的是，国家政策明确要求"不得对数据开发利用和流通交易设置不合理要求、审批条件或流程，限制数据跨行业、跨部门、跨区域流动"——这意味着地方政府在建设制度保障时，方向应是"降低门槛"而非"增设关卡"。（来源：国数政策〔2026〕6号）

此外，政策包是"以数招商"不可或缺的配套工具。南京首站活动中，江苏省数据交易所和江苏国际数据港联合发布了面向数据企业的产业支持政策包，涵盖企业落地、创新发展、人才引进等方面的具体扶持措施。（案例：江苏数据企业产业支持政策包；来源：新华财经，2026年5月17日）

四、谁的机会：以数招商浪潮中的企业图谱

"以数招商"不是一场只属于地方政府的游戏。对市场中的企业而言，这是一次结构性机会——不仅是"被招"的机会，更是"做服务"和"建生态"的机会。

4.1 三类核心受益主体：数据交易所、流通平台、数据商

根据国家数据局等四部门发布的《关于培育数据流通服务机构加快推进数据要素市场化价值化的意见》（国数政策〔2026〕6号）以及《数据流通服务机构创新发展报告（2026年）》，"以数招商"最直接的受益者是与数据流通服务机构相关的三类主体：（来源：中国政府网，2026年2月；《数据流通服务机构创新发展报告（2026年）》，2026年5月）

数据交易所（中心）。作为我国数据市场建设的特有主体，数据交易所正从"交易撮合"向"全链条服务"转型——覆盖数据产权登记、资源发现、产品孵化、交易撮合、资产入表、融资增信等环节。国家政策鼓励公共数据产品和服务通过交易所流通交易，并鼓励企业单列数据采购科目，这为交易所带来增量业务。"以数招商"城市行每落地一个城市，当地的数据交易所就是最直接的受益者——新入驻企业意味着新的交易量、新的挂牌产品、新的服务需求。
数据流通服务平台企业。包括产业互联网平台企业、数据基础设施运营方、云服务平台企业三大子类。它们的核心优势是"贴近场景"——产业互联网平台企业天然拥有产业链数据，数据基础设施运营方掌握流通管道，云服务平台企业拥有数据汇聚和生态链接能力。国家政策支持它们围绕产业链和供应链创新数据汇聚加工、流通交易等新模式，探索"一站式"数据流通利用。《数据流通服务机构创新发展报告（2026年）》将它们定义为行业数据流通的"主力军"。
数据商。这是数量最多、形态最灵活的一类主体，分为技术驱动型和资源驱动型。技术驱动型数据商聚焦数据全生命周期一站式技术服务——采集、清洗、标注、加工、脱敏、合规，什么都做；资源驱动型数据商则依托合规资源优势（如行业资质、牌照、授权等），拓展场景化产品供给。国家政策支持数据商通过自采销售、购买转售等方式积极拓展数据获取渠道，并鼓励探索高质量数据集、数据即服务等流通交易新模式。《报告》认为数据商是数据要素市场规模增长的重要力量。

4.2 四大高价值赛道：AI训练数据、行业垂域模型、数据合规服务、数据资产运营

在三类核心主体之外，"以数招商"浪潮中存在四条更为具体的高价值赛道：

赛道一：AI高质量数据集建设。这是当前需求最为迫切的赛道。2025年AI训练和推理数据总量同比增长42.86%，高质量数据集数量超11万个、规模超908PB，同比分别增长61.13%和142.58%。国家政策明确支持各类数据流通服务机构"协同产业链链主企业等主体，面向服务人工智能发展建设高质量数据集"，"加强与人工智能企业等合作，依托数据基础设施提供数据汇聚、治理、模型训练等服务"。（来源：国数政策〔2026〕6号；《全国数据资源调查报告（2025）》）能够系统性生产、加工、标注行业高质量数据集的企业，将成为"以数招商"中的热门标的。

赛道二：行业垂域大模型。 AI发展正从通用大模型向行业垂域模型演进，而垂域模型的核心竞争力不是算法和参数，而是"对行业业务理解的深度、场景融合的能力和工程化落地的能力"——东软集团总裁盖龙佳如是判断。（案例：东软集团"添翼"医疗大模型，120余个覆盖智慧临床、智慧管理、智慧服务等领域的智能体，在全国100余家医疗机构实现规模化应用；来源：新华财经，2026年5月17日）地方政府在医疗、金融、制造、交通等优势产业中积累的行业数据，正是垂域模型企业最渴求的"燃料"。反过来，垂域模型企业也是地方政府最想招引的"目标企业"——因为它们的落地意味着产业的数智化升级。

赛道三：数据合规与安全服务。数据流通的每一环节都离不开合规保障。国家政策支持第三方专业服务机构"积极拓展合规审计、质量评价、数据安全、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁等专业服务"。（来源：国数政策〔2026〕6号）在数据确权规则尚不完善、安全合规要求日益严格的背景下，能够提供全链条合规服务的企业具有持续增长的需求基础。

赛道四：数据资产运营。数据资产入表、数据资产融资增信、数据资产运营与收益分成——这些是数据从"资源"转化为"资产"的关键环节。国家政策明确"支持数据流通服务机构提供数据资产合规化、标准化、增值化服务，积极推进数据资产入表，探索数据资产运营与收益分成新模式"。（来源：国数政策〔2026〕6号）《数据流通服务机构创新发展报告（2026年）》也预测，数据资产融资等创新商业模式将逐步成熟。能够帮助地方政府和企业将数据"盘活为资产"的运营服务商，将在"以数招商"的生态中扮演关键角色。

五、未解之题：以数招商的挑战与风险

"以数招商"代表了一种令人兴奋的方向，但从概念到成熟模式之间，仍有几道必须正视的坎。

5.1 供需错配与"数据孤岛"：有数据无场景，有场景无数据

这是当前数据要素市场最根本的结构性问题。中国城市发展研究院投资部某专家将其概括为"供需错配、场景不足、资源分散"三大共性堵点。（来源：北京商报/新浪财经，2026年5月13日）

具体表现是：政府手中有大量公共数据，但不知道企业需要什么；企业有明确的数据需求，但找不到合适数据源或无法合规获取。更深层的原因是"数据孤岛"——不同部门、不同行业、不同区域之间的数据难以互通。部分地方政府甚至以"数据主权"之名设置流通壁垒，对财政投入生成的数据主张排他性权利，进一步加剧了孤岛效应。（来源：长江商报，2025年11月12日）

"以数招商"试图通过城市行活动的集中对接来缓解这一问题，但供需对接会的效果取决于清单的质量——如果场景清单颗粒度太粗、数据清单描述太笼统，对接会就会变成"见面会"，热闹但不实效。

5.2 确权难题与安全底线：数据产权不清、隐私保护与流通利用的张力

数据确权是"以数招商"绕不开的基础问题。虽然"数据二十条"提出了"数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权"的"三权分置"框架，但在实践中，数据产权的界定仍面临大量模糊地带：企业数据中混入了公共数据和用户个人数据时，权利如何分配？数据经过多轮加工后，原始数据提供者和加工者之间的权益如何划分？

这些模糊地带直接影响"以数招商"的可操作性——如果企业无法确信自己使用的数据权利清晰、合规风险可控，就不敢大规模投入。

安全底线同样不可逾越。国家政策要求"牢牢守住数据安全底线，把安全合规贯穿数据供给、流通、使用等全过程"（来源：国数政策〔2026〕6号），但安全与流通之间存在天然张力：越严格的安全管控，数据的流通成本越高；越开放的流通环境，安全风险越大。如何在两者之间找到平衡点，是每个地方政府在"以数招商"中必须回答的问题。

此外，数据跨境流通的合规要求日益严格。国家政策支持有条件的数据流通服务机构"利用好自由贸易试验区、自由贸易港等先行先试政策，探索数据跨境合规咨询、数据托管等新型业务模式"（来源：国数政策〔2026〕6号），但跨境数据流动的合规路径仍处于探索阶段，短期内难以形成成熟的操作规范。

5.3 场景标准化之困：从"定制开发"到"规模复制"的鸿沟

"场景招商"的理想状态是：地方政府发布标准化场景清单，企业基于统一"考题"开发可复制的解决方案，在一个城市跑通后快速复制到其他城市——形成"开发一次、部署多次"的规模效应。

但现实远比理想复杂。当前场景的颗粒度极不统一，不同城市对"场景"的定义差异巨大。更关键的是，很多场景天然具有地方特殊性——同样是"智慧交通"场景，北京的拥堵模式、深圳的口岸模式、成都的环线模式完全不同，解决方案难以直接复制。如果每个城市都需要定制开发，"场景招商"就退化为传统的"项目招标"，无法形成产业聚集效应。

杭州的"场景机会清单+场景能力清单"模式试图通过标准化来解决这一问题，但这一模式能否在全国范围内推广，尚待验证。毕竟，清单化的前提是场景本身可以被标准化描述，而很多行业场景的复杂性远超清单所能覆盖的范畴。（案例：杭州场景清单模式；来源：东湖大数据分析，2026年5月）

5.4 生态培育的长周期性：短期见效难与传统招商路径依赖

这可能是"以数招商"面临的最现实也最隐蔽的挑战。

传统招商模式（政策招商、项目招商）的见效周期相对较短——减税让利、土地供应可以立竿见影地吸引企业入驻。但"以数招商"的见效路径更长：需要先完成数据资源盘点和产品化（3-6个月），再构建场景清单和供需对接机制（3-6个月），培育数据流通服务机构生态（1-2年），形成产业聚集效应（2-3年）。在当前地方政府GDP考核和招商引资竞争压力下，这种长周期模式面临"等不起"的困境。

更深层的问题是路径依赖。地方招商部门的组织能力、考核机制、激励体系都是围绕传统招商模式建立的，"以数招商"需要的跨部门协调能力（数据局、工信局、发改委、金融监管等协同）、专业化知识（数据合规、数据估值、场景设计）、以及容错空间（数据要素市场仍在探索期，试错不可避免），都对现有体系提出了挑战。

国家政策已经意识到了这一点——国数政策〔2026〕6号明确提出"建立健全尽职免责机制，探索建立试错容错机制，鼓励在依法依规、风险可控前提下开展创新探索"（来源：中国政府网，2026年2月），但从政策条文到地方执行仍有不小的距离。

写在最后

"以数招商"的方向是清晰的——数据要素正在从"沉睡的资源"变为"可交易的筹码"，这为地方政府提供了一条区别于传统让利竞争的新路径。但它不是传统招商的替代品，而是"补位者"和"升级包"。能否跑通，取决于地方政府是否愿意投入足够的耐心和资源，在"长周期"中等待"复利效应"的兑现。正如专家所判断的，短期看项目落地，中期看生态成型，长期看定价权——而定价权的积累，恰恰是最难也最有价值的一步。