創新激勵目標下數據交易平臺運行影響因素模型構建研究

趙需要　姬祥飛　郭義釗

關鍵詞： 數據交易； 數據要素； 交易平臺； 影響因素； 創新激勵； 貴陽

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．０４．０１０

〔中圖分類號〕Ｇ２０３ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２３） ０４－０１０１－１２

中國正在迎接新一輪產業變革［１］ ， 創新激勵已成為產業變革的第一動力。回顧社會經濟發展歷史， 每次新型生產要素的出現都將催生出新的產業形態［２］ ， 而在數字經濟時代， 數據作為底層能源正催生著技術創新、激勵產業數字化變革， 已肩負起激勵產業創新發展的新使命。

肇始于１９８０ 年托夫勒提出大數據概念， 歷經數據儲存處理技術的革新與萬物互聯時代海量數據的爆發， 使數據不再局限于計算機科學界所提出的“數據是一串二進制０或１編碼對事實、活動的數據化記錄”［３］ 定義， 而是被認定為可以與傳統生產要素相提并論的、可以參與分配的新型生產要素［４］ 。在數據被確定為生產要素后， 培育數據要素市場是我國當前和未來的發展重點之一［５］ 。作為地方數據要素市場探索成果的數據交易平臺， 是促進數據流通共享， 打破數據孤島［６］ 和推進數據要素市場化配置重要手段［７］ 。而當前數據交易平臺的運行受到多種因素影響， 只有探明這些因素， 才能在“數據交易激勵產業創新” 這一核心目標的驅動下提出具體的發展策略。為探究數據交易平臺影響因素， 本文以貴陽數據交易平臺為例， 應用扎根理論程序縷析出該平臺運行影響因素并構建理論模型，為數據交易平臺的發展提供理論支持。

１數據交易相關概念

１.１數據交易平臺

數據交易是最能體現數據要素市場化配置的方式［８］ ， 交易是一種雙方約定協議， 一方以協議規定支付價款， 一方轉移商品的所有權， 財貨交換，實現資源流通相互補償的行為， 數據則是指任何以電子或者其他方式對信息的記錄。由此可以將數據交易理解為不同主體之間達成合意以有償或無償的形式， 將自己以一定形式掌握或控制的任何以電子或者其他方式對信息的記錄， 進行價值交換以滿足不同主體需求的行為［９］ 。平臺化是每個行業的發展趨勢［１０］ ， 由于數據的虛擬性， 讓數據交易平臺成為交易的核心載體。數據交易平臺通過符號化、數字化的方式以網絡為通道聚集與沉淀傳統市場所丟失的數據資源， 以此鏈接和聚集消費者形成整體效能， 并成為數據配置和控制中心［１１］ 。簡言之，數據交易平臺是一個可以供各主體開展數據交易活動的虛擬場所。平臺的零邊際成本、網絡效應、規模經濟等特征與數據的特征相互契合， 為數據交易、數據確權和數據定價提供了可能， 實現了數據到數據商品的飛躍。數據商品在醫療、教育等場景中得到應用， 驅動產業創新， 而產業所產生的數據又將流入平臺， 如圖１ 所示。

１.２數據確權與數據定價

數據合規交易的基礎是清晰的產權歸屬［１２］ ， 產權理論認為， 有效運轉市場的必要條件是交易者必須對所要交換的東西有一種明確的、排他性的、可以自由轉讓的所有權。馬克思的勞動價值論指出“使用價值或財物具有價值， 只是因為有抽象人類勞動對象化或物化在里面”［１３］ ， 即在組織創造價值的勞動過程中賦予了數據財產屬性， 而當確定數據產權的收益大于成本時， 數據就有了確權的經濟基礎［１４］ 。主流確權方式為分級授權［１５］ 、專家評審和提交權屬證明［１６］ ， 比如貴陽大數據交易所應用“提交權屬證明＋專家評審” 的模式對數據確權。

數據確權是數據定價的基礎［１７］，數據定價則是數據在確權后市場化的必經環節。馬克思勞動價值論指出“商品的價格由商品生產的社會必要勞動時間來決定”， 據此將數據定價定義為在某一具體行業或者應用場景下， 針對無論是否有前期處理過的數據集， 都能充分體現其真實價值并能平衡買方效用和賣方收益的估值行為［１８］ 。數據價格是數據商品交易的要件之一， 承擔著數據要素市場變現的重要作用。主流定價方式為拍賣定價［１９］ 、集合定價和協議定價［２０］ 。比如面向各類海洋科研機構以及相關企業搭建的海洋數據交易平臺就將集合定價、固定定價和協議定價作為平臺數據定價的方式。

平臺作為數字經濟時代３ 個基礎之一， 以數字化方式驅動各主體入場創造了海量數據。其中， 個人特征數據已得到廣泛利用， 比如淘寶首頁上的“推薦你喜歡” 功能的實現。但尚有大量數據未被利用， 對社會而言是一種資源浪費。因而只有數據被確權、定價流向平臺參與交易， 才能讓有需求的組織搜尋并利用這些數據， 促進“數據交易激勵產業創新發展” 目標的達成。

２數據交易相關文獻回顧

為激勵產業創新發展［２１］ 、繁榮數字經濟［２２］ ，各國（地區）相繼開展數據交易實踐， 隨著實踐深入， 逐漸引起國內外學者對數據交易的關注， 產生了視角多元且豐富的研究。首先， 數據交易與傳統商品交易差異較大且涉及主體眾多， 原有法律框架已較為老舊并不完全適用于數據交易［２３］ ， 尤其是在數據確權、數據估值以及隱私保護上依然存在立法難點［２４］ ； 其次， 只有數據所有者給每個數據集制定一個合理的價格， 才能將這些數據集更快地推向數據市場［２５］ 、參與交易， 而不論是實踐還是研究， 數據定價依然未形成成熟的估值體系［２６］ ， 引起學者對數據要素價值評估和定價方案的研究［２７－２８］ ； 第三， 由于數據本身的復雜性和權利主體的多元性， 數據產權界定尚存爭議［２９］ 。有學者認為需根據不同主體對數據形成的貢獻來源和程度的不同， 設定數據原發者擁有數據所有權與數據處理者擁有數據用益權的二元權利結構， 以實現數據財產權益分配的均衡［３０］ ， 并有學者提供了持續完善數據要素界權的方法［３１］ ； 最后， 數據的“可用不可見” 屬性決定了數據交易必須依托平臺， 但我國數據交易平臺盲目建設［３２］ ， 面臨著數據隱私風險等問題［３３］ 。國外學者也指出， 當前的數據交易平臺并不完全可信， 面臨著事物不同命、不可控制、不可追蹤以及數據隱私安全等問題［３４］ ， 引起學者們的研究并產生了可行方案［３５］ 。上述研究不僅促進了數據交易的發展， 也為本文提供了重要的理論參考與邏輯起點。但已有研究主要圍繞數據交易中的制度立法、數據確權、數據定價和平臺安全４ 個方面， 鮮有數據交易平臺的調研分析， 而僅有的平臺研究也多是平臺建設、安全技術保障等基礎性研究， 對平臺運行的理論探究稍有不足， 暫時不能滿足數據交易平臺發展的理論需要。因此， 本文將數據交易平臺運行影響因素探究作為重點， 基于國內外數據交易平臺的實踐對比，以貴陽數據交易平臺為例， 嘗試應用扎根理論程序方法縷析該平臺的運行影響因素， 構建貴陽數據交易平臺運行影響因素理論模型， 為數據交易平臺未來的有序發展提供理論參考， 豐富數據交易市場研究。

３數據交易平臺實踐現狀

３.１數據交易平臺國內實踐現狀

國內數據交易平臺實踐肇始于２０１４年上線的貴陽數據交易所， 隨后武漢、上海等地陸續建立數據交易平臺。目前， 全國已有由地方政府發起、主導或批復的數據交易所３９ 家［３６］ ， 多分布于東南沿海等經濟發達地區。按照組織形式可以將數據交易平臺分為政府主導型、企業主導型和產業聯盟型３種類型， 如表１ 所示。

其中， 企業主導型平臺由民間資本主導， 以盈利為目的， 產品針對性強， 股東常以民營企業為主， 強調數據變現， 數據來源以網頁爬蟲數據和企業內部數據為主。此類平臺多籌建于２０１４—２０１６年， 分布于北上廣深等經濟發達地區， 反映了此類平臺與高新企業聯系緊密的特征。代表平臺有京東萬象、淘數據和聚合數據等， 如表１ 所示。產業聯盟型平臺以政府指導、數據共享、區域合作為特點， 股東常以國有企業與民營企業合資為主， 強調成員之間信息互通、平臺共建、機遇共享， 注重區域數據交易生態的培育， 數據來源以聯盟內伙伴共享的數據為主， 此類平臺多籌建于近兩年且合作范圍逐漸擴大， 體現了由地市、省域走向全國、國際的趨勢。代表平臺有中國大數據產業聯盟、中關村數海大數據交易平臺和上海大數據產業聯盟等， 如表１ 所示。企業主導型數據交易平臺側重盈利， 多提供數據服務， 數據交易占比少； 產業聯盟型數據交易平臺側重數據共享， 較少涉及數據交易， 所以不將企業主導型平臺和產業聯盟型平臺納入下文討論范圍。

政府主導型平臺以政府指導、國有控股、注重交易體系構建為特點， 股東常以國有企業為主， 主要提供公開政務數據服務， 行業綜合性較強［３７］ ，數據來源以政府開放數據和簽約供應商的數據為主。比如北京國際大數據交易所定位于打造國內領先的數據交易基礎設施和國際重要的數據跨境流通樞紐［３８］ ； 上海數據交易所注重構建數據交易鏈生態， 打造全數字化的交易系統以及創新制度規則［３９］ 。均體現了該類平臺注重數據交易體系構建的特點。

以貴陽數據交易平臺為例對數據交易流程進行闡釋， 貴陽數據交易平臺于２０１５ 年４ 月上線運行［４０］ ， 是國內第一家數據交易平臺， 現有３４２ 個交易主體， ４９６ 個產品， 達成９８ 筆交易， 累計交易額達１.５億余元。如圖２ 所示， 貴陽數據交易平臺在用戶管理上實行會員制， 不論買家還是賣家均須成為會員才能獲得交易資質， 當用戶提出申請后， 平臺進行資質審核， 通過后可登錄平臺。平臺在買方付款后為購買者頒發數據確權證書， 其次主要由平臺負責提供數據使用注意事項等售后服務，最后由消費者對交易進行評價。

３.２數據交易平臺國外實踐現狀

國外數據交易平臺多集中于歐美， 如表２ 所示， 其中， 美國利用技術優勢和前期開放的龐大公共數據資源推動數據產業發展， 在數據交易上主要采用數據經紀人模式， 平臺作為代理商提供撮合服務， 比如美國Ｆａｃｔｕａｌ 將自有數據和第三方數據作為數據主要來源， 提供位置數據和帶有特定標簽數據， 通過出售數據獲得收益。歐盟的數據交易與傳統產業融合， 力求行業的整體創新升級， 數據交易平臺服務于企業目標的細分市場且不追求全面發展， 常為企業的附屬業務， 比如法國Ｍｉｃｈｅｌｉｎ， 通過輪胎內置的傳感器來采集車輛行駛數據， 再與合作企業進行交易。日本采用“數據銀行” 模式，數據銀行作為中介采購個人數據， 而后直接出售給客戶的模式， 多由擁有大量數據或研發數據流通技術的企業所創立。例如， Ｄａｔａ Ｐｌａｚａ 采取與第三方合作的形式獲取數據， 向客戶提供脫敏后的數據集， 客戶通過購買會員獲得包月服務， 會員有效期內可不限次數獲取數據產品。

國內數據交易平臺由政府主導、業務專一性強， 而國外數據交易平臺萌發于產業， 并由企業主導， 數據交易多為企業的附屬業務， 深深扎根于產業中， 與國內政府主導型平臺相比展現出產業融合度高的特點， 如表３ 所示。相較于歐美， 國內數據交易平臺距離“數據交易激勵產業創新” 目標還有提升空間。

４貴陽數據交易平臺運行影響因素模型的構建

４.１研究方法與資料來源

基于實踐的扎根理論可以幫助研究者建立基于實踐的認識［４１］ ， 是由美國學者格拉斯和斯特勞斯共同提出的一個構建理論的方法［４２］ 。筆者借助Ｎｖｉｖｏ１１ 軟件的編碼、分類、查詢等功能對數據資料進行分析， 縷析出影響貴陽數據交易平臺運行的因素并嘗試構建模型。依據扎根過程“一切皆為數據” 的數據取樣原則［４３］ ， 再結合初步收集的資料， 發現有關貴陽數據交易平臺的文本資料多集中于行業政策、新聞報道、網絡新聞和行業報告。因此， 數據資料主要從各類網站和數據庫中獲得。

４.２貴陽數據交易平臺運行影響因素的抽取

因素抽取共涉及三次編碼， 編碼是將原始資料轉換成概念理論的關鍵步驟， 通過將原始資料“打散”， 經過某種內在聯系將打散的資料賦予標簽，將標簽歸納成范疇再聚類成主范疇， 依據一條故事線再重組形成理論， 從而解釋現象的過程。

第一次編碼以材料“理想很豐滿， 現實很骨感！ 貴陽大數據交易所這六年” 為例， 圖３ 是可視化項目關系圖， 以資料為出發點延伸出的３２ 個圓圈是開放式編碼后產生的３２ 個節點， 即概念。將其余資料導入Ｎｖｉｖｏ１１ 分析處理并不斷比較得出資料所屬的４３ 個原始概念， 將概念匯總得到１０ 個范疇， 如表４ 和表５ 所示。

經過細致梳理和分析第一次編碼形成的１０ 個范疇， 繼續將范疇歸納聚類得到安全保障、運行環境、平臺設計和數據資源４ 個主范疇， 主范疇與范疇的包含關系及范疇所對應的含義如表６ 所示。

４.３貴陽數據交易平臺運行影響因素模型構建與分析

第三次編碼的目的是從主范疇中凝練出核心范疇， 并以邏輯框圖的方式建立起范疇之間的聯系，從而提煉研究的理論模型。在對各主范疇持續不斷地比較后， 明確本文研究的核心范疇為“貴陽數據交易平臺運行影響因素”， 圍繞該核心范疇派生了影響貴陽數據交易平臺運行的４ 個主范疇： 運行環境、平臺設計、數據資源和安全保障， 分別占據不同網絡位置并承擔著一定的角色功能， 二次編碼形成的１０ 個范疇分別含于４ 個主范疇中， 如政府參與、平臺形象和數據來源等。根據主范疇間的邏輯關聯語句以及不同模塊功能描述， 結合“數據交易激勵產業創新” 這一核心目標， 形成了貴陽數據交易平臺運行影響因素模型， 如圖４ 所示。

在三次編碼的基礎上對事先預留的３ 份檢驗材料重新進行編碼， 所概括的１０ 個范疇基本上能全部覆蓋檢驗編碼得出的概念， 未發現新的范疇， 通過飽和度檢驗。至此， 編碼過程結束。

在貴陽數據交易平臺運行影響因素模型中， 如圖４ 所示， 平臺運行受運行環境、平臺設計、數據資源和安全保障４ 個因素影響。４ 個因素之間相互關聯與影響， 共同促進了平臺的發展。其中， 運行環境為平臺運行和發展提供了必需的資源和條件，是平臺發展的基本前提； 在外部環境的持續影響下， 各地陸續開始數據交易平臺建設， 由于較高的平臺設計水平可以提升用戶的停留時間， 促進交易的達成［４４］ ， 為平臺帶來穩定的收入， 因此， 部分設計水平較高的平臺發展迅速， 交易規模持續攀升。而平臺上的數據資源作為交易標的物， 是用戶登錄平臺最核心的驅動力， 依據梅特卡夫法則和正反饋現象性質， 數據資源的供應量越大、豐富度越高， 對用戶的吸引力就大［４５］ ， 越容易形成交易訂單。而后隨著平臺交易規模的繼續擴大和參與人數的持續增加， 安全問題接踵而至［４６］ ， 威脅到數據要素流通與交易［４７］ ， 此時， 對交易主體的審核、數據質量監管等成為平臺穩定發展的重心。因此，平臺管理部門在優化數據交易平臺時需充分考慮上述因素的影響。從文獻回顧、資料編碼到模型分析一系列過程可知， 貴陽數據交易平臺運行影響因素模型邏輯嚴謹、各因素影響路徑清晰， 同數據交易主流理論和實踐相匹配。

５貴陽數據交易平臺運行影響因素模型的因素分析

根據編碼參考節點的數量， 將４ 個影響因素以“運行環境（７０）＞平臺設計（６４）＞安全保障（５９）＞數據資源（３３）” 的順序進行排序， 對應“前提—支撐—保障—基礎” 故事線， 以此順序結合貴陽數據交易平臺的實踐對模型中的二級影響因素進行分析。

５.１前提——運行環境

運行環境是平臺無法控制、但對平臺決策與發展產生影響的因素總和。包括政府參與、數據供需和交易體系， 是平臺運行的前提。其中， 政府為平臺提供了政策指導、經費和數據資源等。需求決定市場， 市場上對數據的需求與社會上積淀的海量數據催生了平臺； 平臺在數據交易產業鏈上， 上游的數據供給、數據加工或者是下游的數據銷售、數據售后所形成的交易體系， 均會對平臺產生影響。３個因素相互影響， 政府參與調節數據供需并推動交易體系的形成。同時， 交易體系和數據供需又影響著政府參與的程度。

１） 政府參與： 運行環境中的政府參與主要指政府對平臺籌建、運營等階段的政策支持。２０１４ 年，貴州省明確將大數據產業作為全省的發展引擎后，中央及貴州省陸續出臺一系列政策來保障全省數據交易工作開展。２０２２ 年１ 月， 國務院發布文件， 將貴州省定位為數字經濟發展創新區， 提出激活數據要素潛能， 推動數字經濟與實體經濟融合發展， 為產業創新升級和數字中國建設探索經驗的要求。２０２２ 年７ 月， 貴陽市副市長在調研貴陽大數據交易所時， 代表貴陽市政府表態將大力支持交易所的發展。從中央到地方均積極推動貴陽數字經濟發展， 支持貴陽數據交易平臺運行。當然， 作為在各級政府大力支持下發展起來的貴陽數據交易平臺，也致力于為國家探索數據流通交易新模式、新路徑， 貢獻貴州經驗。

２） 交易體系： 數據交易體系包括與數據流通緊密相關的組織、渠道、規則、技術等。數據交易體系類似“數據交易產業園” “數據交易產業集群”等， 隨著體系中越來越多的主體參與到數據交易中， 各節點會逐漸飽滿， 以數據流通為動力， 形成穩定的產業鏈， 再進行橫向發展形成一個自發循環的交易體系， 即數據要素市場， 這是平臺形成穩定盈利的前提。貴陽大數據交易所依托交易規則推動交易體系的形成， 主要包括《貴州省數據流通平臺運營管理辦法》等８ 部規則， 營造數據流通交易產業生態。總之， 數據交易以數據自由流通為基礎， 打通交易產業鏈中的每個環節， 使節點之間相互鏈接， 最終形成一個整體便是數據交易體系維持著平臺運行。

３） 數據供需： 不同于實現數據供需的政府數據開放［４８］，數據交易目的在于滿足數字經濟和實體經濟融合的需要， 通過市場無形的手來配置數據。但編碼資料顯示“若大量企業手中擁有海量用戶數據后， 企業間不進行數據共享就容易形成數據壟斷”。此外， 資料還顯示“目前平臺對于一些合法合規的數據需求還無法滿足， 從而丟失顧客，讓企業失去了數字融合創新的一個契機”。貴陽數據交易平臺在此背景下積極承擔市場調節作用， 讓數據依法合規進到市場中來， 再通過流轉加工走出去， 到有需求的組織手中。平臺像一只“手”， 維持著數據供需平衡， 數據供需的不平衡又反作用于平臺優化。

５.２支撐——平臺設計

平臺設計是依據平臺業務目標和希望所傳遞的信息對平臺發展方案的設計。包括平臺形象和平臺資質， 二者分別體現在運營和資源兩個方面， 支撐著平臺運行。平臺的顏色基調、功能設置和軟硬廣告等影響著用戶對數據交易的認知體驗和情緒體驗［４９］ ； 資質是平臺參與市場競爭的砝碼［５０］ ， 平臺與政府相關部門、高校和企業合作， 申請技術專利， 廣納人才等方式提升資質， 降低用戶感知風險。平臺資質決定著平臺設計水平， 平臺設計反映平臺資質。

１） 平臺形象： 平臺形象有兩層含義： 一是指平臺的功能模塊設置、網站顏色基調、網頁排版布局等用戶可以直觀看見的元素； 二是指平臺的宣傳、新聞媒體報道等用戶無法直觀看到卻可以提升平臺影響力的元素。數據交易是新事物， 平臺展現的形象直接影響大眾對數據交易的認知。貴陽數據交易平臺在功能設置、界面設計布局等方面做了創新， 為后續平臺的建設提供了經驗。在宣傳上， 以“貴陽數據交易平臺” 為檢索詞， 僅百度搜索引擎就檢索出相關報道約１ ５００萬條（截至２０２２ 年９ 月２０ 日）， 樹立了良好的平臺形象和數據交易氛圍，使更多人了解到數據交易， 為培育數據要素市場和維護數據交易平臺運行打好基礎。

２） 平臺資質： 資質是平臺進入市場的先決條件［５０］，平臺資質指數據交易平臺所擁有的數據資源、數據技術、專利軟著、合作伙伴、人員配置和現金資產等向社會展現的平臺隱性資源。數據產品的虛擬性加之交易數額過大（多為Ｂ２Ｂ 交易）增加了用戶的感知交易風險， 使多數用戶持觀望狀態，而資質齊全的交易平臺可以降低用戶的感知風險，激勵用戶入場交易。為提升平臺資質， 貴陽數據交易平臺受政府管理， 關聯政府公信力， 增強可信度，并聘請行業內有影響力的專家作為高管， 間接加強平臺知名度。另外， 平臺與北大、清華等知名機構協作創新， 跨界合作與資源共享， 加強產學研合作與技術研發等， 打造了數據壁壘核心競爭優勢。

５.３保障——安全保障

安全保障是平臺為確保數據正常流通交易、不受非法干涉所采取的一系列安全措施的總稱。包括平臺審核、數據安全和交易安全， 是平臺運行的保障。平臺審核查驗用戶是否具備入場交易的資質，是保障平臺運行安全的首要措施； 平臺內部對數據的安全保護體現在數據庫搭建、數據加密等措施上； 在數據流通時應用區塊鏈等技術和防火墻搭建等方式來保障數據的安全流通。數據安全和交易安全是原因， 平臺審核是前兩者的必然選擇。

１） 交易安全： 交易安全是數據交易的終極價值目標［５１］，指數據交易過程中可能產生的用戶隱私泄露、交易資金竊取、數據定價和數據權屬等問題。上述問題多可以通過技術解決， 而數據權屬和數據定價則是數據交易安全領域討論最多的問題。在數據權屬上， 由于數據有著可復制性， 在用戶購得商品后怎么保障數據不被二次出售和使用是限制數據交易平臺發展的數據權屬難題。貴陽數據交易平臺通過對數據產品授予認證證書來解決數據交易的權屬問題， 做到“不安全不流通”。在數據定價上， 需要制定合適的詢價機制， 令交易雙方滿意來推動訂單達成。貴陽數據交易平臺主要借鑒知識產權等無形數字產品的定價策略， 采用協議定價、拍賣定價和集合定價并存的定價模式為買賣雙方的交易活動提供交易定價解決方案。

２） 數據安全： 數據安全包括數據質量、內容安全。數據質量安全體現在所出售數據的準確性、合法性、真實性、一致性和完整性上， 嚴控數據供給、分析、整理、儲存、傳輸、上架的環節是關鍵［５２］ 。貴陽數據交易平臺為保障數據質量發布了《數據商準入及運行管理指南》， 做到“不安全不上架”。數據內容安全指數據自身并無任何含義，但存在關聯分析的風險， 比如貴陽數據交易平臺出售的同行業的Ａ、Ｂ 兩款數據產品， 兩者分開看相互獨立， 倘若消費者將Ａ、Ｂ 產品同時購入加以交叉分析是否會產生秘密泄露等問題則是需要考慮的。貴陽數據交易平臺依托貴州省數據流通交易服務中心， 確定各主體在數據流通環節安全保護的法律責任［５３］ ， 采取數據清洗脫敏措施， 避免數據交叉分析可能會產生的安全問題。

３） 平臺審核： 平臺審核指平臺管理方為規范交易流程、保障數據和交易安全所進行的買賣雙方資質篩查活動。貴陽數據交易平臺管理方會審核賣方資質， 檢查是否具備數據出售條件、組織是否為國內在冊企業等； 在買方主要審核企業注冊狀態、資金條件等。審核通過后授予會員身份便可登錄平臺交易。平臺審核是一種保障交易安全的方法， 但不利于交易量提升， 公眾想登錄都必須進行審核，增加了時間成本， 難免把想進行交易的主體推向“場外”。未來， 隨著市場擴張， 交易平臺對接到個人更是給平臺審核工作增加負擔。所以， 平臺可以在運行前期進行細致審核， 到后期平臺運行平穩、積累豐富經驗后可采用機器代替人工審核來提升效率。

５.４基礎——數據資源

數據資源指平臺所能提供數據商品的數量多少及豐富程度。包括數據來源和數據交易， 是平臺運行的根基。平臺是數據資源的載體， 公共數據和企業數據是平臺主要的資源獲取渠道， 各平臺通過召開發布會、企業走訪簽約等多種方式穩定和拓展數據獲取渠道； 數據交易涵蓋交易過程中的數據定價、數據服務等環節， 支撐著數據的流通， 實現數據到數據商品的飛躍。數據來源是數據交易的輸入， 而數據交易賦予數據商品屬性。

１） 數據來源： 當前數據主要來源于政府和企業， 政府數據免費開放給大眾已成為各國（地區）的通識， 平臺上的政府數據受益于地方政府支持，政府開放的數據一般不便于直接利用。貴陽數據交易平臺對此類數據進行加工形成統一規格的數據產品， 再收取手續費來抵消加工所形成的費用。企業數據是平臺主要的數據來源， 貴陽交易平臺通過與頭部企業的簽約合作來構筑穩定的數據來源， 長此以往， 行業內中尾部企業會效仿頭部企業， 將可用數據上架貴陽數據交易平臺參與交易。在未來， 數據交易市場的擴張會使各類數據交易平臺面臨數據同質化的風險， 屆時各大平臺所持有的數據來源渠道將會是規避該風險的關鍵。

２） 數據交易： 數據資源中的數據交易指數據交易平臺提供的數據確權、數據定價、數據交易、數據交付、交易結算、安全保障、數據資產管理等與數據交易直接相關的綜合配套服務， 通過各環節協同服務數據資源流通來提高平臺的服務能力， 是數據交易激發實體經濟創新的關鍵。為確保數據交易各環節的正常流通， 貴陽大數據平臺自主研發數據交易系統， 該系統包括數據源、模型算法、可視化組件、應用平臺、數據安全、工具組件、數據治理、云資源八大功能。并且貴州省也早已開展數據交易流通的探索與實踐， 為全國數據交易平臺在數據確權、數據定價、交易機制和運營模式的探索創新上提供了參考。

６結論與展望

本文以激勵產業創新為數據交易平臺發展的目標， 梳理現有國內外平臺的實踐現狀， 應用扎根理論程序方法， 縷析貴陽數據交易平臺運行的關鍵要素， 最終得到運行環境、平臺設計、安全保障和數據資源４個關鍵要素以及政府參與、交易體系和平臺資質等１０ 個二級影響因素， 構建了貴陽數據交易平臺運行影響因素模型， 為數據交易平臺的優化提供了參考， 后續研究可在此基礎上進行更深入的思考和探索。

數據交易平臺與政府、企業等多方相關， 影響因素眾多且復雜， 各地需從實際出發， 因地制宜尋求數據交易平臺的創新發展， 結合研究結論， 我國數據交易平臺應從以下幾個方向激勵產業創新： 在數據交易市場環境優化上可以參與有關政策法規制定工作， 推進立法定規、引領行業標準、完善數據交易產業鏈、擴大數據交易范圍和提高數據交易質量； 在數據交易平臺設計上以用戶為中心， 通過用戶數據倉在交易平臺上構建起完善的客戶需求反饋功能體系， 對反饋加以分析處理， 洞悉用戶需求；在數據交易安全保障上可以在內部應用區塊鏈技術建立數據交易的溯源機制， 以多角度全方面對交易過程進行監督管理， 形成安全閉環； 在豐富交易數據資源上， 積極利用政府開放數據、發揮數據基礎設施作用、鼓勵科技龍頭企業進場交易、給予資金支持和批準成立示范商家。