本文作者：

馬費成1,2,3? ?盧慧質1,2,3? ?吳逸姝1,2,3

1.武漢大學 信息管理學院，湖北武漢 430072；

2.武漢大學 信息資源研究中心，湖北武漢 430072；

3.武漢大學 大數據研究院,湖北武漢 430072

知網首發鏈接：

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摘要

隨著數字經濟成為帶動我國經濟增長的重要動力，培育數據要素市場是推動經濟進一步發展的必然要求。我國數字經濟和數字產業的發展為數據要素市場的規模擴張提供了基礎條件，但我國數據要素市場仍然處于初步發展階段。本文闡述數據要素市場的概念和發展現狀，基于數據確權、數據分類、數據安全和開放共享等關鍵影響因素，梳理了當前數據要素市場發展面臨的困境與挑戰，系統論述了數據要素市場的運行模式和機制，提出推動數據要素市場發展的戰略策略，為探索數據要素市場的運行規律和引導數據要素市場高質量發展提供有益思考。

• 關鍵詞：

數據要素? 數據要素市場? 數據交易? 數字經濟

1引言

近十年來，以互聯網為基礎的數字經濟高速發展。在新冠疫情時期，傳統的經濟產業普遍低迷，數字經濟中的網絡購物、在線娛樂、直播帶貨、遠程醫療等新興業態的收益不降反增[1]，對我國社會經濟的復蘇發揮了重大作用。在2020年，中國數字經濟的規模已經達到39.2萬億元，占GDP比重達到38.6%[2]，成為帶動我國經濟增長的重要動力。

隨著互聯網的飛速發展，網民規模不斷擴大，隨之而來的是互聯網用戶背后產生的海量數據，這些數據資源僅在各自的領域中發揮有限的作用，被挖掘出的價值少之又少，同時，數據孤島、數據壟斷和數據壁壘等現象也使得數據共享與數據的價值實現障礙重重。

數據要素作為一種新型生產要素，能夠與傳統生產要素進行融合，進一步推進傳統產業的轉型升級，創新價值鏈，放大傳統生產要素的產業價值。同時，數據要素能夠催生出新的產業模式和生產方式，激勵數據驅動和信息技術驅動型企業發展，是對傳統要素市場的有力補充。數據作為生產要素投入市場，能夠提高對數據資源的價值利用效率，降低生產運行成本，推動數字經濟生產力大幅度提升，是數字經濟深化改革的核心引擎[3]。數據資源和信息技術的有機融合也將激發國民經濟的創造力和活力，提升國家政府的治理效能，為形成全新的實體經濟和數字經濟體系，促進經濟高質量發展提供保障[4]。因此，需要形成統一的、規模化的數據要素市場，實現數據要素流通，高效推動生產力發展。

2020年，中共中央、國務院發布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》將數據與土地、資本、技術、勞動并列為五大生產要素，明確提出了加快培育數據要素市場的任務[5]，這為數據要素市場的發展提供了政策支持。

因此，辨析數據要素市場的概念和發展現狀，分析數據要素市場的關鍵影響因素，梳理當前數據要素市場發展面臨的困境與挑戰，系統論述數據要素市場的運行模式和機制，提出推動數據要素市場發展的戰略策略，不僅有助于探索數據要素市場的運行規律，更為引導數據要素市場高質量發展提供有益思考。

2我國數據要素市場的發展現狀

生產要素是社會生產經營活動時的一切必備資源和環境條件[6]，數據要素作為一種新型的生產要素，涉及數據從生產、采集、加工到存儲、使用的全過程，具有虛擬性、非競爭性、非稀缺性、非均質性和外部性等特殊的經濟屬性[7]，對生產力提高和經濟發展有廣泛的影響。

數據要素市場是數據要素向市場化配置轉化的動態過程，基于市場的根本調節機制，數據要素在流通中產生和實現價值[8]。

當前，國外數據要素市場發展相對成熟，已經有30多個國家出臺了推動數字經濟發展的制度和政策[7]。國外數據交易平臺從2008年前后開始萌芽[9]，至今，已經發展有多所綜合性數據交易中心和專業細分領域數據交易平臺，同時IT行業也憑借自身海量的數據資源和云計算技術，構建企業級的數據交易平臺，這構成了國外完全市場化的數據交易模式，數據交易市場集中在商業、財務、健康、消費者行為等領域。

伴隨著數字經濟蓬勃發展和數字產業化進程加快，我國數據要素市場規模不斷增長，但仍然處于初步發展階段。

《中國數字經濟發展白皮書》提出“四化框架”[10]，除數字產業化、數字化治理和產業數字化外，基于數據要素的視角，增加了數據價值化。數據價值化強調數據的交易流通和價值最大化對數字經濟發展發揮了重要作用，指出當前數據體量巨大而價值密度較低的現狀，建議通過加快數據要素價值化進程帶動數字經濟發展。

《2020-2021中國數據要素市場發展報告》根據數據要素生產到發揮作用的全過程將數據要素市場歸為七大模塊[8]。我國產業技術在數據采集、存儲和加工三個環節趨近成熟，云存儲技術迅速發展，云服務供應商與數據中心機架規模的擴大一定程度上推動了數據標注產業的擴張。數據流通環節重點關注數據共享，政府數據方面，國家電子政務網站規模擴大，連接全國政務部門，對外數據開放共享呈現大幅度增長。企業數據交易市場擴大，API技術服務應用廣泛。除了上述環節，我國數據要素市場的數據分析、數據應用和生態保障也需要進一步發展。

2015年，貴陽大數據交易所正式成立，隨后，經過國家和各地政府牽頭，在一批數據運營服務提供商的支持下，不同地區建立了超20個大數據交易機構，僅在2014-2017年間，國內就先后成立了23家由地方政府發起、指導或批準成立的數據交易機構[11]。直至2022年3月，全國由地方政府發起、主導或批復的數據交易所已有39家[12]。這些大數據交易平臺通過對數據交易進行實踐探索，逐漸形成了兩種主流交易模式[7]。一種模式是數據撮合交易，數據交易機構只對原始數據進行粗加工，對買方和賣方進行撮合，這通常出現在數據交易機構發展初期。第二種是數據增值服務，機構對數據資源進行深度挖掘，形成完善的數據產品和服務，實現數據增值。除此之外，許多數據交易機構通過實踐在完善交易機制和制定數據交易規則等方面也取得了初步成效。

“十三五”期間，傳統產業受到新冠肺炎疫情的影響，經濟形勢普遍嚴峻，我國數字產業與傳統產業進行深度融合，促進數據要素市場迅速發展。國家工信安全中心預測，在“十四五”期間，我國數據要素市場將進入高速發展階段，規模突破1749億元[8]。但我國數據要素市場發展還存在一些問題，許多企業尚未認識到利用數據資源的重要性，數據權屬相關法律不夠成熟，監管制度不夠健全，數據交易模式發展放緩。為構建良好的數據要素市場生態，還需要進一步研究促進數據要素市場發展的策略和路徑。

3數據要素市場的關鍵影響因素

我國數據要素市場雖然具備良好的發展基礎，但仍然面臨許多問題。要建立和完善數據要素市場，需要從影響數據要素市場的關鍵因素入手。分析數據要素市場的體系結構，可以得到以下幾個關鍵影響因素：

3.1 數據確權

數據確權是數據要素流通的基礎條件，是數據要素收益分配的前提條件[13]。數據產權明晰有助于明確數據要素市場主體的權利和責任，規范市場規則，防止出現產權利益沖突，形成良好的數據要素市場秩序，推動數據要素市場發展。

數據確權目前存在許多難點。

首先，數據本身具有特殊性。數據具有非消耗性和非競爭性，這使得數據產權無法沿用傳統的科斯產權理論[14]。數據在其生命周期內存在有不同的權利主體，相應的也有不同的責任和義務，這些產權主體需要對數據從生產、匯集、加工到流通和使用的過程負責。同時數據的易復制、虛擬性等特點也加劇了數據確權的困難。

其次，不同的數據類型會有不同的權利，這導致了數據權利的多樣化和復雜性。比如，自然人對個人數據享有隱私權，數據泄露可能會侵犯個人的人格權和財產權。而政府數據通常對外開放，人民群眾享有知情權和使用權。相比于政府數據和個人數據，企業數據的情況更加復雜，企業數據流通范圍更加廣泛，一些數據因商業機密和客戶隱私無法公開授權，數據產權難以界定。

數據要素產業鏈的參與主體眾多，權責分配困難。數據要素的生產者、收集者、運輸者和使用者等主體都對數據享有相應的權利和責任，單獨賦予某一個主體權利義務是不可行的，應當明確權利和責任的邊界，對原始數據和衍生數據分別進行產權確定。而數據要素的生命周期具有可變性，數據來源復雜，不同場景下，數據的權利內容也會發生變化，這使得數據確權具有不確定性。

近年來，一些西方國家出臺了多部法規條例，對數據權屬進行界定。我國法律規范雖然對個人數據提供保護，但還未對數據產權進行系統性立法。數據權屬界定問題不明晰會阻礙數據要素流通，不利于數據交易過程中的相關執法，影響數據要素市場的秩序和規范。

3.2 數據分類

當前數據分類標準并未統一，存在多種劃分標準[15]。從性質來看，數據可劃分為生產經營數據與社會管理數據，前者具有盈利性，通常被企業經營使用，后者為政府部門和公共管理服務，通常收費低或者免費。按照產權，數據可被劃分為私人數據和公共數據，私人數據產權歸獨立的經濟主體享有，公共數據則歸政府所有，面向社會開放，免費提供使用服務。按照功能劃分，數據包括綜合性數據和專業數據，綜合性數據覆蓋面廣，專業數據只為特定領域和用戶提供服務。按照加工程度，可以分為原始數據和衍生數據，衍生數據是在原始數據的基礎上，進行加工形成的有價值的、利于使用的數據。根據數據產生的主體，數據還能被劃分為私人數據、企業數據和政府數據，這三種數據相互交叉，存在重合。

數據分級分類標準不統一增加數據資產的不確定性，不利于買賣雙方對數據的價值進行判斷，導致數據價值利用效能下降，數據交易受阻。同時數據標準不一致會使得數據格式混亂，數據質量下降，阻礙數據要素在市場上的流通。數據進行分級分類可以幫助對敏感數據和隱私數據進行合理保護，避免安全隱患，維護數據產權。從數據要素市場的健康發展和有效運行出發，我們至少可以研究制定一種分級分類標準，以促進這些問題的解決。

3.3 數據安全

隨著數據要素市場的擴張，數據隱私泄露、數據造假等數據安全問題層出不窮[16]。數據要素市場環節復雜，從數據的采集、運輸、加工、交易到使用，數據安全隱患一直存在。數據安全是數據要素市場發展的重要保障，數據要素流通安全風險會威脅到數據要素市場化運作和數據要素的價值實現，因此，必須重視對數據安全和隱私的保護。

目前數據要素市場中的數據安全問題主要有以下幾點：

第一，個人隱私數據和敏感數據泄露。個人數據已經成為數據要素市場重要的數據資源，海量的用戶數據被掌握在一些大型互聯網企業手中，對個人數據的收集和利用正在改變著企業的商業模式。然而對個人數據的研究和使用往往存在個人隱私泄露的風險，隱私數據直接或間接地與用戶的真實身份相關聯，一旦這些數據被泄露或者濫用，就會引發侵害用戶隱私權、大數據殺熟、網絡詐騙和信息繭房等社會問題。一些不便于對外公開的商業數據、內部數據也可能因為遭受網絡攻擊而被非法訪問和泄露，敏感數據的泄露會破壞數據的商業價值和社會價值，使得企業商業利益和社會公共利益受到損害。

第二，數據污染。數據污染是對原始數據的扭曲，是對數據的原有內容和格式的破壞。偽造和篡改數據都會造成數據的污染和缺失，產生的虛假數據不僅損害了原始數據的完整性、準確性和真實性，還會間接影響到基于這些數據開展的其他工作，對被污染后的數據進行分析可能會產生錯誤的結論，使得數據本身的價值和功能無法正常實現，甚至造成嚴重的經濟損失和社會公共利益損失。

第三，數據開放共享與數據隱私保護。數據的開放共享能夠打破市場中的數據孤島，促進數據要素的流通，這對于數據要素市場的發展至關重要。然而伴隨著數據共享出現的是數據隱私安全問題，復雜的數據共享的流程中存在隱私數據泄露的風險，當市場主體在感知到風險大于收益的時候，就會拒絕進行數據共享。對于數據隱私問題的擔憂降低了市場主體進行數據共享的積極性，阻礙了數據開放的進程。如何均衡數據開放和隱私保護是一個重要的難題。

數據安全問題受到很多因素的影響。與傳統生產要素相比，數據要素市場中形態不一的、虛擬的、非結構化的數據增加了管理的難度，識別和保護離散的敏感數據變得更加困難，互聯網平臺中海量數據的聚集和壟斷也進一步加大了數據安全保護的復雜程度和時間成本。同時，信息技術和算力算法的快速發展加劇了數據保護的壓力，強大的數據技術產業帶來數據流通的靈活性和透明度的同時，也對數據要素的保密性、可控性和完整性提出了挑戰，使數據安全問題發生的可能性驟增。如何在數據的采集、存儲、運輸、加工和利用過程中全方位保障數據安全也是一大難題，數據流通的過程復雜，經過的主體眾多，即便是脫敏后的數據在經過整合加工和二次利用后也有可能會泄露個人隱私和商業秘密。

當前數據要素市場的管理機制、隱私保護技術及治理手段都未能適應快速發展中的市場需求，一旦發生數據安全事故，也難以追溯數據來源，對數據進行恢復。因此，要著力解決目前市場中出現的數據安全問題，檢查數據要素流通過程中的安全漏洞，建立合理的數據風險預警機制，為數據要素市場的發展提供安全保障。

3.4 數據開放共享

數據開放共享能夠促進數據的流通，打破數據壁壘，讓多種數據要素資源流入市場。數據開放是實現數據的價值最大化的重要路徑，數據具有非稀缺性，同一數據要素可以對不同的主體產生不同的價值，只有通過數據的開放與流通才能夠最大程度開發數據的隱藏價值。通過數據開放共享，能夠培育數字經濟新模式、新業態，引導傳統產業的生產方式和商業范式的轉型升級，激發數字經濟的創新活力，是推動數據要素市場發展成熟的必然要求。

數據要素市場的數據開放共享面臨許多挑戰，可以通過分析影響數據開放共享的因素，梳理這些問題。

第一，技術因素。數據開放共享離不開技術的支持，數據技術是建立數據共享平臺的基礎，數據開放的擴大有賴于信息技術水平的提高。當前，信息技術發展迅速，但對數據開放的應用較少，一些政府部門和機構的信息管理系統建立較早，缺少對數據開放共享功能的設計與考慮，數據的傳輸、存儲與管理能力不強且效率較低，引入新的數據開放技術難度較大。

第二，數據因素。數據開放平臺上的數據存在著內容重復、質量參差不齊、格式混亂、結構化程度低等問題。數據的開放力度較弱，數據的種類單一、數量整體偏少。共享的數據以傳統統計類數據為主，社交網絡數據、段視頻數據等新型數據較少，覆蓋面較窄，數據開放系統的接口開放率較低。?

第三，管理因素。數據要素市場開放的管理機制不夠健全，市場主體各自為陣，各地區發展不平衡，缺少行業統一規劃和規范，這限制了數據開放融合的深度和廣度。同時，不同數據開放平臺的標準不一，功能各異，數據格式差別較大，跨平臺交流困難。除此之外，數據開放平臺的內部管理也不夠規范，數據開放的流程不夠明確，在數據開放前的信息過濾與數據清洗程序不夠成熟，這會給數據開放帶來安全隱患。

第四，制度因素。目前，數據要素市場還未能形成健全的數據共享機制，缺乏完善的數據開放監管制度，數據開放審查程序不夠清晰。在法律層面，還未建立健全數據開放共享方面的法律規范，特別是對于隱私保護仍然缺少細節性的明文規定。同時，未能規范數據開放市場主體的權責明細，不同主體的權利和義務不一致，數據產權不明晰，數據的所有權、管理權、使用權等權利界定模糊，這可能會引發數據開放過程中的侵權行為，造成市場主體之間的矛盾。

第五，觀念因素。現階段，一些數據要素市場的主體缺乏數據開放治理的觀念，只看到了實現數據開放的前期成本，以及潛在的安全隱患，并沒有意識到數據共享能夠提升數據要素市場的流通效率，加快數據利用，帶動數字經濟的整體發展。數據需求方也未能意識到對公共數據的加工和利用，能夠豐富原本的數據資源，為數據驅動的戰略決策和其他應用提供幫助。

綜上所述，當前數據開放仍然面臨諸多難題，如何建立完善的數據共享機制，提高市場中的數據流通速度，為積極有效的數據開放行為提供安全保障，是亟需解決的問題。

4數據要素市場的運行模式與機制

數據要素市場的運行包括生產、流通、分配和消費這四個重要階段。

在數據生產階段，數據的產生方式不斷變革，從在數據庫中被動生成，到互聯網用戶原創生成，再到感知設備自動生成，數據來源廣泛。

在流通階段，數據要素的產權在市場各主體之間流通，數據流通需要搭建相應的基礎設施。初次流通時，來源不同的數據被匯合在一起，運用數據技術進行開發和處理，此時數據要素具備初始生產價值。在此之后，數據要素還需經過多次流通配置，進行數據的共享和交易，才能實現價值最大化，最大程度發揮數據要素的效用。

在分配階段，數據要素收益被分配給各市場主體[17]。初次分配時，市場主體根據數據要素投入生產獲得的報酬分配，這是對數據所有權或使用權轉移的經濟實現。中共十九屆四中全會首次將數據要素納入收入分配序列，提出要“建立健全由市場評價貢獻、貢獻決定報酬的機制”[5]。基于此，數據要素參與收入分配必須依據市場機制，基于其生產投入對經濟增長的貢獻，合理分配收益。再分配要發揮政府監管作用，通過稅收的形式，彌補數據要素初次分配中的缺陷，對原始數據來源者進行收益補償，利用財政政策，維護數據要素市場收入分配的公平公正。

在消費階段，數據要素的價值得以實現。國務院印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》提出，要以實際應用需求為導向，探索建立多樣化的數據開發利用機制[18]。數據要素的開發利用必須基于市場需求，堅持創新，才能滿足各領域的數據使用需求，實現數據價值增值。

數據要素市場也是市場經濟，其本質是實現數據要素市場化配置，發揮市場的決定性作用[15]。數據要素市場化賦予了數據要素市場的市場經濟屬性，數據要素市場的運行機制是由價格機制、供求機制、競爭機制和風險機制構成的有機整體，這些機制各自作用不同，又相互聯系、相互影響，成為數據要素市場運行的基礎。

4.1 價格機制

價格機制是一種傳導器，數據要素的價格機制對數據的生產、流通、分配和消費都起到重要的杠桿作用。數據的價值是數據定價的基礎，價格是價值的表現形式。然而當前數據資產的價值評估方法不定，數據定價機制仍有未解決的難題。

目前，數據價值評估方法主要從四個層面展開。一些方法基于價值基本維度，根據數據的效用和質量對數據價值進行公評估。有的方法建立數據價值評估模型，利用數學模型對數據資產評估。還有些方法著眼于具體的場景，根據不同的需要和應用領域對數據價值評估。最后一類方法基于財稅管理，從經濟學角度進行計量[19]。

雖然絕大多數的數據資源可以從數量上被準確計量，但是數據的價值并不依賴于數量，相同體量的數據也會有巨大的價值差異。傳統商品的價值量由社會必要勞動時間來衡量，而數據的價值并不能單純用生產時間來揭示，數據的價值歸根到底取決于數據的使用價值，對于不同的主體，差異化的需求將導致相同的數據要素具有不同的使用價值。而對數據的開發和利用程度也會影響數據的價值，只有對數據進行有效的收集、加工、存儲、管理和利用才能最大程度實現數據的價值。數據使用價值的不確定性和差異性使得數據價值評估成為數據要素市場發展的一大難題。

數據的定價建立在數據價值評估的基礎上，數據價值難以衡量，增加了數據要素定價的難度。無論是成本法、市場法和收益法這三種傳統的資產價值評估方法，還是基于博弈模型、隱私計算和機器學習等新式定價方法，都存在一定的缺點，無法完全解決數據要素價格機制中的問題。數據定價基于價值，但受到市場供需關系的影響，市場供求變化使得數據價格產生波動，數據需要先根據價值評估進行專業估價，再受市場調節定價。針對公共數據資源和涉及國計民生的數據資源，還需考慮其他社會條件限制進行定價。

相比于傳統商品，數據要素的消費是獨立進行的，消費者獲得的信息并不完全，只能根據提供者的信息進行選擇，并不知道其他消費者獲得的價格。一些數據供給者借此采取價格歧視，從而謀取更多的利潤。同時，許多數據交易平臺選擇為消費者提供免費服務，以期吸引消費者消費增值服務。這些新的定價策略也為數據價格機制的形成帶來了新的問題。

數據價值評估方法不確定，數據定價管控困難，市場上的數據定價混亂，消費者被動接受不公的定價現象，消費者合法權益無法受到保障。不合理的定價規則也會損害數據產權所有者的收益，無法調節供需關系，不利于數據要素市場釋放活力，給非法的數據交易行為提供了可乘之機。

4.2 供求機制

數據的供給與需求是數據要素市場存在的前提條件，對數據要素市場的運行和發展起到重要作用[20]。數據作為一種新型生產要素，必然在市場中存在供需不平衡的情況。

經過生產加工后，數據由供給方提供給數據需求方，雙方進行數據交易。從供給的角度來說，所提供的數據存在的數量和質量問題會直接影響到供給方的名譽和信用，間接影響數據交易的未來發展。從需求的角度來看，數據的需求是一種復雜的社會需要，受到許多因素的影響，涉及的領域眾多，同樣的數據對不同的需求方而言有不同的價值，不同的數據需求對數據的內容、數量、質量、種類、形式等要求不同，滿足數據需求的方法和渠道也是多樣化的。

目前，數據要素流通平臺中提供的數據來源復雜、種類較少、領域覆蓋率低、質量良莠不齊，交易前無法對質量水平進行檢驗，買方不能直觀地了解數據產品的功能與效用，無法確定數據是否與需求相匹配。供給方對數據資源開發的深度不夠，缺少定制化、精細化服務。

數據交易平臺在數據供需之間中起到中介作用，是實現數據流通的核心樞紐。我國尚未確立數據交易中心的法律地位，數據交易平臺建設不夠成熟，大部分平臺定位不明，業務簡單，缺乏創新性，專業化程度較低，數據供應無法滿足市場需求，服務匹配度不足。數據交易平臺整體規模較小，年交易量低，許多的平臺處于半停運狀態。平臺之間存在壁壘，不同區域間、部門間數據開放交流較少，數據資源開發利用程度低，市場局限性大。

從數據本身來看，數據的非競爭性和非稀缺性決定了數據可以被多次復制進行供給，而不會影響到數據的效用，復制成本幾乎為零。同時，相比于傳統商品需要通過所有權的占有來獲得效用，數據一旦被復制和查看，就實現了使用權利的轉移。在這種情況下，數據提供方和需求方對數據進行秘密復制、傳播和使用的違法、違規、違約行為很難被發現，數據供需雙方必須通過交易過程中的情況調查和協商談判來減小可能存在的風險，交易成本較高，交易效率低下。

從數據供需邊界來看，市場主體生產大量的原始數據的同時，也是數據的需求者。比如網絡用戶能夠在網絡空間中創造大量的原創數據記錄，他們也需要獲取其他人的數據，解答自己的問題。一些跨領域跨學科的機構和部門橫向合作，也進一步模糊了數據供給者與需求者的界限。

數據要素只有達到供需平衡，才能保證數據要素市場的可持續運行。數據要素市場的供求機制能夠及時緩解供需雙方的矛盾，通過影響數據的價格波動，引發競爭，推動實現數據要素在內容、數量、質量、種類、形式等多方面的供需平衡。數據要素的供需關系是市場經濟總供需關系的一環，通過數據要素市場供求機制的運行，能夠推動國民經濟的健康運行。

4.3 競爭機制

競爭是實現數據要素價值的重要條件和必要形式，市場競爭引導數據要素資源的配置，是一種自我選擇機制[21]。數據要素生產者和經營者為了能夠獲得經濟利益和有利的市場地位，必須展開市場競爭，開發先進技術，提高生產效率，激發市場的創造力和活力。通過市場競爭，優勝劣汰，調節數據要素市場中的生產經營活動和供求態勢，促進市場的健康發展。

我國數據要素市場尚在初步發展階段，潛在的發展空間較大，存在發展不平衡的問題，數據要素資源集中在一些大型互聯網企業手中，這些企業憑借規模效應獲得市場支配地位，形成的數據壁壘阻礙了數據要素的流通和配置。

數據的非競爭性使得數據可以被無限開發，邊際成本較低，一旦投入可以形成自然壟斷，實現大規模的經濟效應。數據的不完全排他性也使得限制數據被其他主體利用的成本較高，為了維護自身數據資源，企業會通過建立技術障礙，阻止其他競爭者使用，造成數據資源的閑置和浪費。同時數據要素的需求存在個性化特征，這要求數據供給者提供定制化的數據，使得數據要素市場被分割成為一個個相對獨立的市場，數據供給者通過數據對買方的需求掌握得更加充分，而數據消費者必須花費大量時間精力成本比較數據供給者之間的差異，這為一些數據供給者維持非競爭行為提供了可能性。這些因素推動形成了數據要素市場中的壟斷現象，不利于市場競爭機制發揮作用。

除此之外，當前數據要素市場還存在交易規則不完善，市場主體不規范，監管制度不健全等問題。數據交易過程缺少統一化、規范化、標準化的規則指引，數據接入標準不一，登記結算程序模糊，市場秩序混亂。市場中的數據權屬和來源不明，合法的授權機制尚未建立，數據必須通過脫敏加工后才能進行交易，降低了數據的真實價值，限制了數據的效能釋放。難以追溯數據來源，也為后續數據使用埋下了安全隱患。數據市場主體資格審查機制不成熟，對市場生產者的界定不明，未能構建市場準入退出機制，一些數據中介平臺采用的會員制度門檻較低，約束力不強。對數據供給者的監管力度不夠，數據管理缺少法律法規依據，數據治理仍然處于探索階段，交易平臺對平臺內交易行為的監察流于形式，職責不明。交易過程中容易發生侵權違法行為，對于數據交易的安全造成威脅，也為一些壟斷行為和不正當競爭行為提供了可乘之機。

4.4 風險機制

風險機制是數據要素市場機制的基礎機制。一般市場風險普遍存在，數據要素市場也存在風險，風險機制與競爭機制共同調節市場的供求關系[22]。

數據對于不同的需求者有不同的價值，根據對數據進行整合加工的層次不同，數據的價值也不同。從數據本身衍生出來的內容服務也為數據產品提供了更加復雜的價值屬性，傳統物質商品可以直接進行消費，而數據要素需要通過開發利用后才能獲得收益，在數據要素交易前，其效用和價值并不明確，缺乏統一度量方法。如果無法預先評估數據的價值，對于數據買方而言就無法確定數據的效用，給數據交易帶來了風險。

線上平臺為數據需求者提供了更多的選擇，也帶來了大量魚龍混雜的信息，數據消費者需要提前對不同的數據供給者進行調查和學習，才能進行交易，這對需求者的辨別能力也提出了要求。同時，當前數據要素市場尚未建立完整的數據產權體系，數據權屬界定不明會給數據交易過程帶來法律糾紛，來源不明的數據的后期使用也可能引發侵權事件，造成一定的風險。

對于數據供給者而言，數據安全問題的存在也大大提高了數據生產和交易的風險。數據安全與業務緊密相連，一旦發生數據泄露，數據的價值就會遭到破壞，數據交易失敗，前期的投入功虧一簣。這對數據運輸、存儲和加密技術提出了更高的要求。

5數據要素市場的發展路徑

5.1 健全數據流通法律規則

首先，需要完善數據要素市場相關法律法規。加快制定數據要素市場基礎法規，建立適合數據要素市場發展的規則體系。結合數據要素地方性發展實際，完善地區法律法規，建設數據要素市場法律體系，引導數據要素市場良性發展。

其次，要對數據要素進行合理確權。構建新型權利框架，加強對數據權益的保護，對不同權利主體進行細分，對數據要素產權的性質、內容、權能結構進行定義。依據數據要素特性建立動態可變的權屬制度，結合數據流通機制，根據特定場景進行賦權，基于不同類型數據要素進行差異化賦權。

還要建立健全數據產權制度和行業自律機制。嚴懲行業壟斷、地方性保護和不正當競爭行為，加強數據隱私保護，構建公平有序的數據資源利用秩序。同時要完善信息授權許可制度，保護數據產權交易，嚴格實行對產權侵權行為的執法。保護數據創造者的數據使用收益，引導數據要素流向先進生產力。利用技術手段推動數據產權界定推進全流程電子化交易。

5.2 推動公共數據擴大開放

首先，要構建數據標準化和分級分類體系。加快整合公共數據資源，調查數據資源開放情況對數據的分類、格式、平臺、訪問、技術等多方面進行標準化，完善數據流通管理規范，嚴格把控數據質量，為公共數據開放提供幫助。根據數據特征屬性進行匯聚和分類管理，考慮數據屬性特征，將國計民生、社會管理相關數據分離出來，納入公共數據資源開放清單，完善數據的差異化管理機制。

其次，要建設公共數據開放平臺。整合開放的數據資源，為公眾提供方便訪問公共數據的便捷通道，建立統一的公共數據資源開放平臺，推動基礎數據庫動態優化，發展具有專業領域特色的數據交易平臺，提高數據要素生產效率，規范開放規則，推動數據共享與使用。

還需要建設新興的央地數據合作機制和政企合作模式。加強中央與地方的政策制定部門、數據管理部門和業務部門的對接，探索合理有效的央地合作模式。推動對國資企業的數據授權，加強政企合作，促進公共數據二次傳播和共享。

5.3 促進數據要素交易流通

第一，要建立健全數據要素市場體制機制。建立數據市場準入機制，構建數據價值評估體系，建立數據定價機制，推進行業指導議價，加快數據要素市場的價格改革，構建價格調節機制。完善數據交易管理制度，規范數據要素流通程序，保護市場交易業務流動，合理平衡不同要素的利益分配機制，確保數據要素利益分配的效率和公平。

第二，要加大對數據要素市場主體的鼓勵和支持。通過政策引導數據要素市場參與主體發揮自身主觀能動性，激勵數據交易機構發揮中介作用，推動行業協會確立行業準則，培育多元化的數據供給主體。設立國家數據要素市場管理機構，培育數據要素市場專業型人才，統籌多元化人才培養體系。

第三，加強數據要素基礎設施建設和技術創新發展。縮小地區之間的數據基礎設施建設差距，推動數據要素市場的統一，發揮數據平臺紐帶作用。利用好“新基建”窗口期，研發核心數據加工技術，促進人工智能。區塊鏈、大數據等高新技術的融合發展，推動信息技術創新，聯通數據產業鏈。

第四，大力發展創新型數據要素商業化模式。順應數字化轉型趨勢，積極培育數字經濟新業態、新模式和新產業，探索優化數據商業化定價、交易和利益分配模式，明確行業參與主體的權利和業務規范，推動數據資源與實體經濟在優勢領域的深度融合。

第五，鼓勵數據要素應用開發。促進經濟社會數字化轉型，拓展數據應用場景，引導數據資源應用創新，鼓勵數據要素與創新產業的深度融合，推動數據驅動型研發，重視高新技術的實際應用，提高數據要素的生產流通效率。

第六，促進企業數據流通。通過政策引導和扶持，為企業提供創新發展機會，普及數據流通技術，打造數字化轉型樣板，提供公共數據服務。鼓勵企業家創新活動，推動企業合作發展，提高數據使用效率。

5.4 構建數據安全治理體系

首先，要建立建全數據安全法律法規。根據數據要素市場特點建立健全數據安全法律體系，建立行業分領域的管理細則，明確市場參與主體法律責任，完善隱私保護法規，加強損害安全利益的懲處機制，打擊數據犯罪，賦予受害者隱私權和賠償權，提升數據安全治理能力。

其次，要推動建立數據安全監管體制機制。提升數據安全防范意識，健全數據安全管理制度，建立多主體協同監管模式，提高數據要素開放共享風控能力，平衡數據開發利用和數據安全之間的關系。引導企業建立完善的數據安全管理體制，建設數據交易追溯審計制度，加強對數據安全的風險評估，建立風險預警機制，完善數據安全應急處置機制。

第三，要促進數據安全技術的應用。推動企業發展數據安全核心技術，培育多層次多類型的創新人才，運用數據加密、安全認證等數據安全技術手段，保護數據流通過程。設置數據安全技術指標，鼓勵企業在數據管理流程中開發和應用新技術，支持數據安全領域的技術推廣。

參考文獻

[1]?李韻,丁林峰.新冠疫情蔓延突顯數字經濟獨特優勢[J].上海經濟研究,2020(04):59-65.DOI:10.19626/j.cnki.cn31-1163/f.2020.04.007.

[2]?中國互聯網協會.?中國互聯網發展報告2021[EB/OL].北京:2021-07-13[2022-06-15]. https://www.isc.org.cn/article/40203.html

[3]?鄧洲.基于產業分工角度的我國數字經濟發展優劣勢分析[J].經濟縱橫,2020(04):67-76.DOI:10.16528/j.cnki.22-1054/f.202004067.

[4]?李直,吳越.數據要素市場培育與數字經濟發展——基于政治經濟學的視角[J].學術研究,2021(07):114-120.

[5]?中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見［EB/OL］．2020-04-09?[2022-06-15]．新華網，http://www.xinhuanet.com/politics/zywj/2020-04/09/c_1125834458.htm.

[6]?王夙.加快培育數據要素市場［N］.經濟日報，2020-04-16（5）.

[7]?田杰棠,劉露瑤.交易模式、權利界定與數據要素市場培育[J].改革,2020(07):17-26.

[8]?國家工業信息安全發展研究中心. 中國數據要素市場發展報告(2020-2021) [EB/OL]. 2021-04-25[2022-06-15]. ?http://www.cics-cert.org.cn/web_root/webpage/articlecontent_101006_1387711511098560514.html

[9]?王璟璇,竇悅,黃倩倩,童楠楠.全國一體化大數據中心引領下超大規模數據要素市場的體系架構與推進路徑[J].電子政務,2021(06):20-28.DOI:10.16582/j.cnki.dzzw.2021.06.003.

[10]?中國信息通信研究院. 中國數字經濟發展白皮書（2020年）[EB/OL]. 2020-07[2022-06-15]. http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202007/t20200702_285535.htm

[11]?中國信息通信研究院. 大數據白皮書[EB/OL]. 2021-12[2022-06-15]. http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202112/t20211220_394300.htm

[12]?零壹智庫. 全國39家數據交易所對比——交易標的、交易方式與股東結構[EB/OL]. 2022-04-11[2022-06-15]. https://www.01caijing.com/article/318488.htm

[13]?童楠楠,竇悅,劉釗因.中國特色數據要素產權制度體系構建研究[J].電子政務,2022(02):12-20.DOI:10.16582/j.cnki.dzzw.2022.02.002.

[14]?汪瓊欣.數據要素市場化背景下數據產權界定研究[J].河北科技師范學院學報(社會科學版),2021,20(02):89-95.

[15]?何玉長,王偉.數據要素市場化的理論闡釋[J].當代經濟研究,2021(04):33-44.

[16]?彭海艷,何振.人工智能背景下政府數據安全治理的現實困境與應對策略研究[J].云南社會科學,2022(03):29-37.

[17]?李標,孫琨,孫根緊.數據要素參與收入分配:理論分析、事實依據與實踐路徑[J].改革,2022(03):66-76.

[18]?國務院關于印發“十四五”數字經濟發展規劃的通知［EB/OL］．2021-12- 12[2022-06-15]．中國政府網,?http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-01/12/content_5667817.htm

[19]?黃倩倩,王建冬,陳東,莫心瑤.超大規模數據要素市場體系下數據價格生成機制研究[J].電子政務,2022(02):21-30.DOI:10.16582/j.cnki.dzzw.2022.02.003.

[20]?張燕飛,李曉鵬.我國信息服務市場的模式及其運行機制[J].圖書情報知識,1999(03):26-28+30.DOI:10.13366/j.dik.1999.03.007.

[21]?梁平.信息市場論要[J].圖書與情報,1994(04):12-14+38.

[22]?劉鳳勤,靖繼鵬,程曉清.我國信息市場運行機制與管理模式研究[J].情報雜志,1994(05):5-8.

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作者簡介

馬費成（通訊作者），教授，博士生導師，主要研究領域為情報學理論與方法、大數據分析與應用，E-mail：fchma@whu.edu.cn；

盧慧質，碩士研究生，主要從事數字信息資源管理、用戶信息行為研究，E-mail：huizhilu@whu.edu.cn；

吳逸姝，碩士研究生，主要從事數字信息資源管理、社交媒體信息傳播研究。

* 引用格式

馬費成,盧慧質,吳逸姝.數據要素市場的發展及運行[J/OL].信息資源管理學報:1-10[2022-08-18].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1812.G2.20220816.1332.002.html

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總結

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