關于四川省數據交易市場建設的幾點思考

◆張 苑 雷山鋒

數據成為生產要素，是我國要素市場理論新的突破和創新，也是我國經濟體制改革的重要內容。信息技術的進步使得數據大規模采集、治理、存儲、應用等能力提升，擴大了數據規模，為利用數據持續創造價值提供了可能，也為通過市場化方式利用數據打下了基礎。

一、數據交易市場發展概況

（一）開展數據交易的政策背景

數字時代，數據作為數字經濟的關鍵核心要素，其作用愈加凸顯。2019 年，黨的十九屆四中全會首次將數據要素正式納入生產要素范疇。2020 年4 月，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》明確提出，引導培育大數據交易市場，依法合規開展數據交易。2022 年3 月，《關于加快建設全國統一大市場的意見》再次強調加快培育統一的數據要素市場。12 月發布的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”），更是為數據交易場所建設、數據交易生態構建等提供了明確指引。

（二）數據交易市場建設情況

2015 年，十八屆五中全會正式提出“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”，2015年4 月，貴陽大數據交易所作為我國第一家數據交易所正式掛牌運營，拉開了我國數據交易的序幕。到2017 年，面對數據孤島問題難以解決、數據流通壁壘尚未消除、數據權屬尚不明確等問題，各地數據交易場所面臨經營困難，大數據交易機構建設進入冷靜期和觀望期。

十九屆四中全會提出將數據作為生產要素參與分配，數據交易再度成為熱點問題；2020年8 月，北部灣大數據交易中心在南寧揭牌成立；10 月，《深圳建設中國特色社會主義先行示范區綜合改革試點實施方案》提出要研究開展數據交易的方式。目前，全國已有以貴州、上海、浙江、湖北、河南等為代表的多個省市建立了數據交易機構并開始運營探索。同時，國內數據交易參與主體也呈現出多元化快速發展的態勢，各地紛紛提出要打造數商生態。

（三）數據要素交易面臨難題

數據要素具有一些獨特特征，與土地和勞動等有形要素相比，數據交易標的具有無形性、權屬復雜性等特征；與資本要素相比，數據交易具有非標準性、非均質性；與技術要素相比，數據交易標的不具備獨創性、法定性等特征。這些與傳統生產要素的差異性，使得數據交易與傳統生產要素交易相比面臨數據確權困難、定價困難、監管難等諸多問題。

1.數據確權問題。數據價值的釋放會產生直接的經濟效益，而這些效益的分配又與其所有權、使用權、收益權等息息相關。作為數據進行公開交易的基礎，數據的確權不僅僅包括原始數據的所有權，還應該包括采集、治理后的數據以及在此基礎上衍生出數據的使用權、經營權等?！皵祿畻l”中明確了要建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制，但是在實際操作中，如何推動數據持有權的獲得、流通交易過程中權屬的轉移等仍是亟待解決的問題。

2.數據估值問題。數據估值是數據交易市場建設另一個重要基礎，市場價格機制發揮作用的前提，缺乏明確定價機制的數據交易市場很難實現數據的大規模交易。數據價格是對數據質量、數據價值的一種衡量手段，現階段，數據資源本身的價值無法直接判斷，只能根據它可以產生的價值或支撐應用場景的價值來衡量，同時，考慮到數據供需雙方對數據質量、數據價值的認識存在信息不對稱，如果每個市場主體對數據價值的認識都是千差萬別的，那么市場的價值發現作用就會大打折扣，因此，在應用場景差異巨大的市場中，用相對合理的標準衡量數據價值，明確數據的價格是數據市場建設中需要面臨的問題。

3.安全監管問題。數據安全是關系數據能否大規模應用的前提。一是數據在采集、治理等過程中消耗的成本較高，而數據復制、竊取的成本很低，一旦發生數據安全問題，將會對數據交易參與方帶來巨大損失。二是面臨隱私保護問題。大數據采集了能夠涵蓋企業、個人生產生活方方面面的數據，可以實現對企業或個人的精準畫像、精準匹配。這就對數據采集、治理、存儲、交易、使用等各環節提出了更高的安全要求，需要的將會是全方位、全流程的安全監管。

數據交易市場建設面臨確權、價格、安全等問題，這些問題的存在導致目前很難建設一個完整的、流動性充足的數據交易市場?，F階段數據交易、買賣等市場行為雖然一直存在，但是這些市場行為更多的是滿足了買賣雙方對于數據的需求，數據交易行為的透明性不足、市場化程度偏低。

二、數據交易市場的發展趨勢

（一）數據增值服務占比持續增加

隨著數據交易探索的不斷深入，數據交易的對象將會由單一數據源交易向多維度多源數據融合轉變，由高隱私風險的源數據交易，向以低隱私風險的再加工數據產品、模型化數據和智能化數據為主轉變。數據交易服務也會更多地從底層數據向提供場景化、持續性的數據解決方案轉變，第三方數據交易服務機構將介入數據交易的全流程，包括數據清洗、加工、審計、資質認證、建模等在內的整個交易流程。

（二）交易數據價值密度逐步提高

隨著數據交易市場對交易規則、數據標準等重視程度的持續加深，參與交易的數據的標準化程度、治理水平將會快速提升。數據交易雙方對高價值數據的需求，將會推動數據要素交易從非均質、價值密度低的數據逐步向價值密度較高的數據轉變。隨著數據在醫療、交通、旅游、教育等場景應用越來越豐富，各行業對高價值數據需求日益旺盛，多源數據融合分析及交易的需求規模將持續擴大，數據交易市場規模將逐步擴大。

（三）數據交易的智能化加快推進

隨著政府、企業等全社會數字化轉型的加快，數據的采集、治理、分析、挖掘和流通等需求持續增加，需要管理好、使用好的數據規模也在持續擴大，人工智能技術在數據領域的應用將快速拓展，利用自動化智能化的方式增強數據交易機構的數據管理效能，通過機器學習、大模型等人工智能對交易數據質量進行評估、交易行為進行全流程管理成為必然趨勢，其中數據建模、數據標簽、數據發現、數據標準應用將會成為自動化和智能化數據管理的主要應用方向。

（四）數據安全成為交易關注焦點

為了在安全可控的基礎上推進數據交易流通，現階段基于隱私計算的數據流通技術成為實現數據安全合規交易的主要思路，同時數據匿名、數據脫敏、數據加密、數據訪問控制等技術也得到進一步發展。充分應用軟硬件加密計算技術（如多隱私計算、同態加密、可信計算環境等）、聯盟計算技術、區塊鏈溯源技術，推動數據“可用不可見”交易方案的落地，將成為數據交易服務機構努力探索的方向。

三、數據交易市場建設重點分析

（一）以制度規范保障數據交易市場運行

推動數據交易市場建設，優先做好數據要素流通制度、法規、標準等規章制度建設，明確數據要素流通涉及的供給端、需求端、運營端、監管端、技術支撐體系、安全隱私保障體系等全流程的工作規程、法規條例、標準指引等。在特定行業和領域內形成小范圍試點驗證，同步優化完善相關制度規范與標準，逐步在全省推廣應用。

（二）以場景牽引推進高價值密度數據交易

加快數據交易的核心是實現供給與需求的高效對接，在數據交易過程中要開展應用場景的數據需求分析，以挖掘、釋放數據價值為導向，匯聚政務、零售、物流、醫療、金融等領域稀缺的高價值數據資源，吸引大量數據需求方參與數據交易，挖掘高頻、高價值應用場景，提高數據交易規模和頻次，形成高價值數據資源生態圈，提升數據交易的活躍度。

（三）以交易生態建設激發數據交易市場活力

充分發揮數據交易平臺在數據交易中的核心承載平臺作用，圍繞數據供給方、數據需求方、數據服務方等多方需求，構建以數據資產、數據服務、數據產品為核心的綜合性數據交易平臺。完善數據交易服務機制，形成快捷入駐、數據產品發布、交易、交付、結算的標準化流程，加快形成數據治理、數據咨詢、數據評估、數據合規等綜合數據服務能力，提升數據的利用和交易價值。

（四）以高水平研究做好交易制度和技術支撐

數據要素作為新型生產要素，其流通共享、分析挖掘、安全保障、隱私保護、產業融合等需要持續的制度創新和技術研發，同時，技術可行性和安全保障體系的實際落地也需要長期持續的投入和研究，需要在不斷深化對數據以及數據交易等認識的基礎上，深入推進制度研究，加強自主可控、加密脫敏、隱私計算、區塊鏈等數據流通交易相關技術研究。

四、對策建議

（一）加快推進制度標準建設

完善數據交易制度，制定數據交易管理辦法、數據權益保護及交易爭議解決辦法、數據交易流通監管辦法，建立數據資產評估、數據交易定價機制。建立數據資源登記管理制度，通過數據采集登記、數據資源登記、數據產品和服務登記、數據交易登記等一系列數據資產管理登記，實現對數據交易前、交易中、交易后數據持有權、加工使用權、產品經營權等權屬的確認，做到對數據交易流通全過程的監督管理。支持數據交易機構制定數據交易服務指南、數據交易主體認證機制、數據交易安全保障機制等，保障數據交易參與主體合法合規開展交易活動。建立數據流通交易負面清單。

（二）完善數據交易流通機制

根據公共數據、社會數據、個人數據等不同類型數據開展分類分級管理，合理確定可交易數據范圍、數據交易方式，綜合運用協議定價、固定定價、集合定價等方式確定數據價值。以數據交易場所為樞紐和節點，持續擴大場內數據交易規模，率先推進金融、交通、旅游、醫療等擁有豐富數據資源的數據交易專區建設，提升對典型應用場景的支撐能力。建設數據應用場景實驗室，豐富數據交易新產品、新模式供給，通過不同數據的融合應用展示數據價值，降低數據交易雙方信息獲得成本。

（三）搭建交易流通發展生態

鼓勵政府、企業、社會組織等多方參與數據交易，形成推動數據交易流通和價值轉化的有效路徑。發揮龍頭企業、社會組織等作用，集中引進培育一批云服務、區塊鏈、隱私計算等數據交易技術服務企業。支持會計、審計、律所等第三方服務機構開展數據交易服務業務，并完善配套資質認證和管理機制。持續完善數據交易平臺，圍繞數據供給方、數據需求方、數據服務方等多方需求，明確數據交易平臺主要功能。鼓勵產學研合作，支持高校院所、行業協會、龍頭企業等開展數據交易前瞻性研究，建立重點實驗室、工程技術中心、協同創新基地等研發實體，圍繞數據要素交易通用技術、核心技術開展深入研究，推動理論研究、科技研究與交易實踐“并跑”。

（四）加強數據交易安全保障

數據交易流通過程中需要建立安全合規的技術運營體系，利用密碼學技術包括可驗證計算、同態加密和安全多方計算等方式，對數據進行加密，在保證數據安全性的基礎上，減少數據泄露風險。探索利用區塊鏈技術實現數據的追溯、存證、確權和利益分配，推動不同交易主體之間數據的連接。推動隱私計算技術的應用，在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據可用不可見、數據融合挖掘及數據價值流轉，平衡安全性和隱私保護需求，更好發揮數據要素價值。制定數據的隱私保護和安全審查機制，成立專業的數據交易審查委員會，對數據產品和服務的合規性合法性進行審查，明確上市交易條件。