赵易凡 关瑞玲：我国数据要素市场规模将突破1749亿元｜《产业转型研究》专刊报道

△《产业转型研究》专刊第七期

国内大数据交易平台分析

文/赵易凡  关瑞玲

清华大学互联网产业研究院

2021 年 4 月国家工信安全中心发布的《发展报告》显示，在数据开放共享方面，国家电子政务网站接入中央部门和相关单位共计 162 家，接入全国政务部门共计约 25.2 万家，形成了国家共享平台。31 个国务院部门在国家共享平台注册发布实时数据共享接口 1153 个，约 1.1 万个数据项。国家共享平台累计提供服务 9.12 亿次，服务对象包括，国家 27 个国务院部门、31 个省（区、市）以及新疆兵团。国家共享平台的服务内容包括：身份核验、不动产登记、人才引进等业务。数据开放平台达到 142 个；有效数据集达到 98558 个。

除了国家层面，全国各省市也发布了地方性“十四五”数字经济发展规划，对数字经济发展作出进一步规划：

上海在 2021 年发布的《上海市全面推进城市数字化转型“十四五”规划》中提到，上海全面推进城市数字化转型取得显著成效，对标打造国际一流、国内领先的数字化标杆城市，基本构建起以底座、中枢、平台互联互通的城市数基，经济、生活、治理数字化“三位一体”的城市数体，政府、市场、社会“多元共治”的城市数治为主要内容的城市数字化总体架构。

打造国际化，全球领先的数据交易平台，推动数据资产化的实现，吸引全球数字经济百强企业入驻北京数据平台，形成国际数据枢纽，在数据跨境流通领域做到一些先试先行。积极推动数据标准制定，为建设全国统一大市场打好基础，成为数字经济全球化的标杆城市。

建成全国一体化大数据中心体系国家枢纽节点、数据要素市场培育创新试验区、西部数据创新应用产业集群高地（“一纽”“一区”“一集群”），贵阳贵安成为引领全省、辐射周边、示范全国的大数据产业发展示范区。数字产业健全高能。建成以投资规模超千亿的数据中心集聚区、产值规模超千亿的电子信息制造业产业集群、营收规模超千亿的软件和信息技术服务产业集群为引领的数字产业体系。到 2025 年，培育 10 家产值规模 50 亿级电子信息制造业企业，6 家收入规模 50 亿级软件和信息技术服务企业。

数字融合赋能兴产。大数据与实体经济深度融合，贵阳贵安产业数字化转型取得重要进展。到 2025 年，大数据与实体经济深度融合发展水平指数超过 60，在优势特色领域建成 10 个以上的综合性及行业性工业互联网平台，数字经济典型应用场景累计数量达到 1000 个。数据要素市场全国一流。

贵阳贵安成为政府数据、金融结算数据、公共安全数据等全国重要数据要素汇聚地，初步建成包括数据、算力和算法等新型要素的全国一流数据要素流通体系，数据要素市场培育机制创新走在全国前列，探索出数据要素市场化的贵阳贵安模式。

《中华人民共和国网络安全法》（以下简称《安全法》）针对个人信息收集、存储及使用等方面作出了明确规定，并重点在保障数据安全，保护数据所有方合法权益，规范数据使用，促进数据开发应用，以及维护国家主权、安全和发展利益等方面作出了规定，明确了我国对数据安全的重视性。

国家陆续出台多部法律法规确保数据安全，其中包括，2018 施行及更新的《中华人民共和国刑法修正案（九）》扩大侵犯公民个人信息罪的主体范围；中国人民银行在 2013 年出台的《征信管理条例》中提出了针对征信机构的数据利用管理办法，尤其增加了相关机构在采集、处理、加工个人信息时的若干条准则；2020 年通过的《中华人民共和国民法典》首次针对个人信息权进行确立；全国人大常委会颁布的《中华人民共和国消费者权益保护法》针对收集、使用消费者个人信息的经营者规定了其需要遵循的原则与义务。各项法律法规从不同角度保障了个人信息的使用、收集、交易的安全性。

为促进数据的流通交易与应用，充分挖掘数据价值，我国各地陆续出台了多项地方性数据法律法规。其中包括贵州、上海、天津、海南、山西、吉林、安徽、山东、福建、黑龙江和辽宁等 18 个省市公布了数据条例，部分地区还出台了大数据条例、数据条例草案或征求意见稿。各地基于自身产业优势和发展方向，以促进数据利用和流通为基本定位，争先布局数据产业发展。

数据跨境流通涉及国家主权、数据主权，为保障数据安全，国家陆续出台多项法律措施。如 2017 年，《信息安全技术数据出境安全评估指南（草案）》对数据出境规范化管理作出规定，主要内容包括数据出境的安全评估与准则。

2019 年 7 月，国务院公布第 717 号国务院令，《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》正式实施，严格规范了人类遗传资源（具体指由人类遗传材料产生的数据信息）的采集、保存、利用以及数据流通至国外等一系列内容。2020 年，《中国人民银行金融消费者权益保护实施办法》针对金融数据存储、出境类型、出境要求提出明确规定，以保护金融消费者的权益。

习近平总书记多次强调，要构建以数据为关键要素的数字经济，推进数字产业化、产业数字化。党的十九届四中全会首次把数据列为生产要素，确立了数据要素对数字经济发展的重要性。《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，明确了数据要素市场制度建设的方向和重点任务。李克强总理在《政府工作报告》上，提出要加快数字化发展，打造数字经济新优势。2021 年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035远景目标纲要》正式发布，提出迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。2022 年 4 月，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》特别指出：要强化市场基础制度规则统一、推进市场设施高标准联通、打造统一的要素和资源市场。2022 年，《全国一体化政务大数据体系建设指南》指出，“要求加强数据汇聚融合、共享开放和开发利用，促进数据依法有序流动，结合实际统筹推动本地区本部门政务数据平台建设，积极开展政务大数据体系相关体制机制和应用服务创新，增强数字政府效能，营造良好数字生态”。

数据交易的典型模式为数据交易平台模式，该模式通过构建数据交易平台，吸收第三方数据，撮合数据供给者和数据需求者发生数据所有权交易，并获取交易的服务费。数据交易模式是早期的数据流通模式，但由于我国数据确权相关法律法规不明晰，该模式有较高的数据安全风险，较难保护数据所有者利益，因此近些年来该模式增长开始逐渐放缓。

数据交易模式大体上分为三类。第一类是基于数据分析结果的交易，根据需求方提出需求，进行客制化分析，原始数据经过清洗、分析、建模、可视化等过程，形成最终结果并用于交易；第二类是基于数据产品的交易，将生产、采集得来的数据进行处理，形成数据产品进行交易；数据产品的交易模式还包括对于购买来的数据进行脱敏等加工处理，最后形成可交易的数据产品；第三类是基于以中介模式为产品的交易，数据交易平台可作为中介方为交易双方提供交易平台并撮合交易，从中收取部分中介费用。

总体来看，我国数据要素市场发展还面临一些挑战，总结如下：

政府数据归集有待加强，开放程度不高。当前多数政府部门还未做到数据的统一归集管理，对其所拥有的数据资源还处于混沌或无序管理状态。由于缺乏对数据资源盘点，形成了其可使用数据数量和质量较低的情况。政府数据开放不足，开放数据集规模仅为美国的 11% 左右。

社会数据资源分布格局变化，政企之间和企业之间数据流通困难。我国的数据资源分布在逐渐发生变化，据相关研究报告数据表明，80% 的数据由企业主导掌控，而政府数据总量占比仅达到 20%。当前，政府面向社会公开共享数据还存在一定难度，数据对接存在壁垒，数据要素的流通共享面临的关键问题之一就在于政府的数据难以与社会共享。当然，由于国内数据交易所在初期建设过程中缺乏有效的技术手段和实施路径，数据确权、定价以及数据交易还存在发展壁垒，目前还在探索阶段，政府与企业之间、社会机构之间甚至企业部门内部，都难以共享彼此数据，获取数据渠道也存在障碍。

从交易产品来看，我国数据交易平台的交易模式以及交易产品以“粗放式”为主，以数据采集、数据标注为主，数据的开发程度不高，数据价值未能被充分挖掘。目前我国的数据提供方主要包括数据供应商，如互联网大厂、通信机构、金融机构等。在市场上，数据交易缺乏有效的激励机制，导致数据拥有者不想拿出数据进行交易，缺乏积极性。

从交易市场来看，我国数据要素市场存在场内交易和场外交易。场外交易缺乏条理与安全性，无法保障交易者的合法权益，然而，目前我国场内交易发育尚不充分，无法带动整个数据交易市场。

国家信息中心大数据发展部的研究数据表明，我国现有的数据交易平台整体来看，交易量较小，且利润单薄，部分平台甚至处于半停运状态。贵阳、北京、上海三大数据交易所的交易仍处于起步阶段。

目前，我国各地的数据交易中心往往采用政府主导组建、企业参与运营的模式，同质化竞争较为严重，甚至存在同一地区有多个功能及提供服务同质化数据交易机构。然而因地域限制，且各省市之间规则体系均不相同，各地的数据交易所尚未形成全国统一的数据交易平台，各交易所之间数据及服务也不尽相同。目前，我国尚未出台统一的数据市场交易规则和定价机制，各地的大数据交易所尚未达成统一的行业标准，导致数据交易难。

从企业的角度来看，近年来各互联网大厂对用户的数据拥有控制权，且垄断现象频发，各企业之间数据难以互通共享，百度、阿里、京东等龙头企业之间竞争激烈，这无疑阻碍了建设全国统一数据要素市场的发展方向，加剧了数据要素市场的离散化、碎片化。

主要原因如下：

数据上升为生产要素这一理念是逐步形成的，在不断探索的过程中，数据如何成为要素、数据要素的特征、数据要素市场化的内涵、数据要素市场的建设机制等一系列基础理论和发展理念逐步建立并仍在不断完善当中。

比如数据确权问题。目前，我国尚未出台数据权属相关的法律法规，数据的所有权界定较模糊。无论是我国还是国际社会，对数据的采集、应用、存储、处理、使用以及流通等过程也未达成共识，导致大数据产业发展存在数据权属不明晰，数据流通共享存在安全风险等问题，阻碍大数据产业发展。

比如数据价值化的内涵问题。之前，数据更多地被当作一种生产资料，价值实现比较初级。随着数据在经济社会各领域的不断渗透，其展现出更加丰富、更加多样的价值，数据可以成为核心资产，数据可以成为新的资本。

数据是信息的载体。数据交易的本质是数据内容以及权属的转移。比起实体物品交易，数据是无形的，且不发生有形的交易。数据交易的核心是价值的交换和所有权的转移，因此为确保交易双方之间能够顺利交易，应建立交易双方的相互信任机制。然而，我国目前尚未形成具有权威性、统一、成熟的数据流通交易运行机制及完善的市场环境，数据交易的各个环节仍存在不确定性，因此难以建立互信机制。

在准备交易前，如何保障数据质量、确保交易双方的诚信度以及保护敏感数据安全等问题，需要一套规范的、合规的评估机制，保障数据的合规性。在交易过程中，需要尽快形成统一的定价机制，保障交易双方的合法收益；同时，建立数据安全及隐私保护评估机制，避免数据交易潜在风险。在交易后，数据从卖方转移至买方，但由于数据本身的产品特殊性，双方无法控制数据后续的使用和流向，因此在数据交易后，应形成第三方监管机制，可以确保数据买卖的有效性和安全性。

数据交易市场的活力源于参与各方的持续动力，而有效的激励机制能够激发市场交易参与度，鼓励数据拥有者和数据需求者进场交易。目前，有效的激励措施包括设立奖酬机制、搭建良好的工作环境以及设立相应的监管机制和惩罚性措施，以确保和规范组织及个人的行为，对其进行引导。激励要明确、公开、直观、合理、及时、奖惩结合。数据交易市场的激励机制包括政策激励、市场激励和道德激励等，其中市场激励是核心。

比如数据要素市场化的重要目标是要实现数据资产的价值增值，金融是推动数据资产价值增值的重要手段；有代表性的金融激励手段是以数据资产为核心形成的质押融资、保险、担保、证券化等金融服务，是十分重要的市场激励手段；而以往的数据交易市场欠缺金融创新服务。

比如数据作为国家战略性、基础性资源，关系到个人隐私、企业机密、国家安全，需要成熟的政策环境。当前，在国家层面，顶层法规体系仍不健全，数据资产缺乏上位法，无法计入会计报表。在地方层面，也缺乏相应的配套政策和法规。

数据要素市场的发展需要解决数据确权问题。数据要素不同于实体商品，数据本身是无形的、可复制的，其交易形式主要表现为价值和权属的转移。目前，由于规范的市场机制尚未形成，行业内数据交易乱象丛生，场外交易更是“谁采集，谁拥有”，非法获得及出售个人隐私信息，数据拥有者的产权、知情权、隐私权和收益权得不到保障。传统的确权手段采用提交权属证明和专家评审等模式，但是缺乏技术可信度，且存在篡改等不可控因素。大量潜在数据供给方不敢或不愿进场交易。

数据流通交易过程中，如何切实保障数据安全、实现可信交易等，也是必须要重视的问题。上述种种，都有待于找到有效的技术手段加以解决。