數據賦能：數據要素市場化的基本格局與培育機制

關鍵詞：數據要素市場化；數據賦能；數據監管；數據運營；數字經濟

數據要素已成為我國數字經濟發展的首要引擎。2021年，我國“十四五”規劃提出，要發展數據要素市場，激活數據要素潛能。《“十四五”數字經濟發展規劃》要求，到2025年，要初步建立數據要素市場體系，開發數據要素價值。預計2025年，我國數據要素市場將達到1 749億元的規模。市場經濟的基本特征是市場對資源配置起決定性作用。改革開放以來，我國通過全產業鏈構建，已基本形成涵蓋人力、資本等傳統要素的基礎生產要素配置機制，并逐漸向更加完善的市場體系、更加均衡的發展模式轉化與優化。數字技術的高速發展帶來包括大數據、區塊鏈、人工智能在內多重數字技術的勃興。社會底層生產工具與生產技術的再次變革，迫切呼喚對數據要素這一生產要素配置的體系化與常態化。2020年，《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》中將數據要素確認為與土地、資本、人力、技術并列的五大生產要素之一。數據是數字經濟時代的“數字黃金”，如何對其正確利用、合理配置，已經成為考量各國營商環境、政務環境、體制機制與綜合國力的一項重要標準。數據要素的市場化，已經成為一種客觀必然。

一、問題的提出

每個時代都有獨特的基礎生產要素，土地與勞動力，構成了農業社會的基本生產要素。工業社會的蓬勃發展，帶來了技術、管理與資本等生產要素的陸續涌現。在歷史變革的大潮中，能否充分發揮與運用新興生產要素的杠桿作用，相當程度上決定著一個國家的前途和命運。

（一）數據何以成為生產要素：生產要素的嬗變路徑

按照熊彼特學派的創新經濟學理論，每一項新生產要素的產生都來自特定技術革命的催化。激進式創新[1-2]（區別于漸進式創新）是指某種與以往截然不同的技術變化路徑，在這種路徑中，多個技術突變的綜合疊加，能夠形成迥異于既往技術的新技術體系，從而引發新一輪的技術革命，并進一步改變社會的總體經濟運行模式[3]。根據馬修等熊彼特學派學者的觀點，自工業革命開始，世界發生過五次已經確定的技術革命：18世紀60年代因珍妮紡織機發明開始的“紡織機器革命”，19世紀20年代以瓦特蒸汽機發明開始的“蒸汽鐵路革命”，以電力、鋼鐵機械的廣泛使用為標志的“電力鋼鐵革命”，20世紀初以石油為標志的“石油化學革命”以及20世紀60年代自美國發源的“計算機革命” [4]。

歷次工業革命都得益于特定的激進式創新所帶來的技術體系革新，而每一次技術革命的開始都意味著新的能夠低成本獲取、廣泛利用的新型生產要素的涌現。這種生產要素的出現能夠給整個人類社會帶來自下而上，由經濟到政治、由生產到文藝的全方面變革，并為下一次的劇烈生產關系變革積蓄力量。21世紀以來，以互聯網技術為基礎的人工智能、大數據、區塊鏈技術蓬勃發展，互聯網技術便利了人們的溝通交流與協作，其衍生的多層次跨領域應用生態，又支撐起了包括電子商務、現代游戲、網約租車、外賣平臺等在內的新型經濟業態的發展。區塊鏈、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、人工智能、物聯網等深層突變的互聯網技術，已經搭建出新一代技術革命的基本框架，新一輪的技術革命已經處在醞釀之中。如果按照創新經濟學派的劃分，那么以“互聯網技術”為基礎的新一輪科技革命，可以被視為“第六次科技革命”。而數據作為互聯網技術的發展基石，則是這次革命的關鍵生產要素，具有與煤炭、電力與石油同等重要的戰略意義。

（二）基本脈絡：我國生產要素發展的市場化實踐

黨和國家自新中國建立起，就將如何充分利用有限的生產要素發展經濟，提高人民的生活水平放到了極其重要的位置。20世紀90年代以來，我國以解放發展生產力為經濟發展的基本主軸，改革開放帶來了我國土地、勞動力、資本、管理技術等各類生產要素市場的蓬勃發展。我國為了招商引資以發展經濟，通過以較低的價格出讓甚至免費提供的方式向企業提供土地使用權、征收較低的稅收和行政審批特權等形式“扭曲要素價格” [5]。以加入世界貿易組織（WTO）為分界點，我國生產要素市場實現了與國際市場的深度融合，并基本形成較為完整的“傳統生產要素”市場化運行機制。

當今世界，數字經濟在經濟運行中占到越來越巨大的比重，2020年，數字經濟已經占到了全球國內生產總值（GDP）比重的43.7%，且數字經濟在發達國家中已經開始扮演“經濟引擎”的重要角色[5]，受疫情等多重因素影響，數字經濟占世界GDP比重的增長速率有提升態勢。數據作為一種可以與人力、土地、資本等構成現代社會經濟基礎的生產要素并列的新要素，在我國已經具有一定的產業化和規模化特征，且已經在城市規劃、政府政務、平臺算法、企業生產、司法協調等多個領域開始形成模塊化應用場景。數據的有償使用行為已普遍存在于我國的社會實踐中。市場經濟的特性，天然尋求對各類生產要素的市場化最優配置，社會對數據市場化需求已愈發凸顯。

以廣東省為代表的地方政府已意識到數據要素的巨大價值，并嘗試建立“政府服務數據管理局”等機構來對政務數據進行管理。但我國相關制度和平臺建設仍不能滿足客觀現實情況的需要。我國數據要素仍存在難以確權、定價復雜、交易無序、開發困難、監管滯后等問題。長江、上海、貴陽三家數據交易平臺的試點還未能形成普適化的商業模式，也無法滿足我國市場的廣大需求。制度的非健全性已開始影響我國數字經濟的發展潛力。因此，建設與數據要素地位相匹配的綜合性交易市場與交易秩序已是當務之急。2022年3月，國務院發布的《關于加快建設全國統一大市場的意見》明確要“加快建設統一全國技術與數據市場，加快培育數據要素市場……推動數據資源開發利用”。在可預見未來，數據要素市場化將成為我國社會主義市場經濟改革深化的重要板塊之一。數據作為一種大部分（80%）掌握在政府手中的稀缺資源，我們有必要從理論與技術兩個基本面向對其市場化的廣闊前景進行闡釋，論證其市場化的合理因素。

二、概念闡釋：數據、數據要素與數據要素市場化

（一）數據與數字經濟

數字經濟下的數據內涵顯著有別于傳統場景中的數據。傳統數據是統計學中的一項重要詞匯，是以數字形式反映的社會經濟活動的數量匯集。而作為一項生產要素，“數據”則具有新的含義，即“人們通過現代計算機互聯網技術挖掘、處理并使用的信息合集，是通過云計算技術加工的一種數字資產” [6]。數據具有廣泛應用領域，將其與產業融合有助于提升市場主體決策能力，優化經營管理策略。數據的應用模式依賴于數據的處理技術，例如數據挖掘、分布式數據庫、區塊鏈技術、云計算平臺等。數據通過人工智能和云計算平臺的收集、儲存和加工，能夠滲透社會再生產全過程，推動各行各業發展。也可通過分布式智能終端融入公民生活，建設智慧城市；更能變革政務處理流程，推動政府“數字化轉型”，為營商環境與制度變革賦能。

數據是構成數字技術的基礎要素，而數字技術則是數據價值的“放大器”，以大數據、人工智能、區塊鏈、云計算、3D打印為代表的新興數字技術賦予數據生命。同時，數據推動了數字技術的發展，現代數字技術的革新速率顯著依賴原始數據的規模效應。二者的雙向互動構成了當今數字經濟的基礎結構。數字經濟則以數字技術為基礎，通過深度融合國民經濟各產業推動經濟變革。“數字經濟是以數字化知識和信息作為關鍵生產要素，以數字通信技術的有效作用作為效率提升和經濟結構優化推動力的經濟活動。[7]”“數字化知識和信息”便是數據。數據是數字經濟的基石，而數字技術則推動數字經濟商品和服務的產生。在信息技術與日常生活水乳交融的當下，數據已經成為各國產業競爭的核心要素。并日益顯現出與傳統土地、資本、勞動力相當甚至超越的價值。“各種數字技術的整體演進與群體突破，使得數據定義萬物、數據連接萬物、數據變革萬物成為可能。[8]”所有的人和物都成了數據生產的一環，整個社會的生產關系都被打上了數據的烙印。一言以蔽之，“無數據則無經濟”。

（二）數據要素

數據價值的產生源于勞動。馬克思的勞動價值理論構成了分析數據要素價值的理論基石。數據的收集、儲存與處理是一種“數字勞動”，而這種將數據要素融入社會生產的勞動是一種需要經過專門訓練的“復雜勞動”。“復雜勞動要比普通勞動花費更多的勞動時間，從而賦予其更高的價值。[9]”數據之所以能夠交易并成為一項基本生產要素，一方面是因其凝結了人類的一般勞動成果，從而具有價值。另一方面則是其滿足了社會生產需要，因而具有使用價值。“少量的復雜勞動等于多倍的簡單勞動。[9]”相同的單位勞動時間內，復雜勞動要比簡單勞動更能夠創造更多價值。

數據成為生產要素是社會生產力發展的必然結果。傳統人類社會的生產要素是勞動力和勞動資料。勞動力素質的提升推動勞動力釋放，而勞動資料的進化源于生產工具、生產技術的升級與自然資源開發效能的提升。隨著數字時代的到來，數據成為經濟發展的關鍵要素。盡管資本、技術與設備仍然是社會生產的重要條件，但是以數據為核心的數字技術突破了工業社會日益明顯的天花板，數據的應用與工業設備的數字化、智能化再次帶來社會生產力的進一步釋放。“數據已經開始深入人類社會的方方面面，推動人類價值創造能力的新飛躍，由網絡所承載的數據、由數據所萃取的信息、由信息所升華的知識，已經成為企業經營決策的嶄新動能，商品與服務貿易的全新內容與社會治理的革新手段，指明了新的價值增值方向。[10]”

（三）數據要素的市場化配置機制

實踐證明，在社會主義市場經濟中，市場配置資源必須起決定性作用。而這種資源就是生產要素資源。市場通過促使各類生產要素的自發流動，推動優質資源涌入關鍵領域，從而使社會再生產能夠順利進行。自加入WTO以來，我國與國際市場接軌，完善了現代以資本、技術、勞動力等為基礎的傳統生產要素市場體系。但是對于數字經濟中新興的生產要素“數據”，并未充分形成相匹配的制度體系。“我國數據要素市場尚處于起步階段，數據確權、交易流通、開放等相關制度還并不完善，這是大數據產業與數字經濟發展的極大制約因素。[11]”數據要素作為一類生產要素，同樣需要依靠市場的配置實現其價值。盡快彌補數據要素市場制度缺位是當務之急。

1. 價格機制

數據商品的價值由生產該商品的社會必要勞動時間所決定，而價值是價格的基礎。但數據的“虛擬性”使人們難以直接明確其價格。只能通過交易雙方博弈以求得合理價格。同時，每份數據商品的異質性使得數據定價存在極大共識成本。目前，根據數據價值的質量、風險與應用三個面向，數據資產的估值方法可以分為成本法、市場法與收益法。成本法從資產的重置角度，考慮數據的資產價值與重新獲取該資產所需成本間的關聯程度；市場法則通過分析相同或相似資產的同時段市場可比案例交易價格，對相關差異因素進行調整，以反映相關數據資產的市場價值；收益法著眼于目標資產的預期應用場景，通過折現未來產生的經濟效益來反映相關數據資產投入使用后的收益能力[10]。這幾種方法為數據定價提供了參考，具有一定的積極意義。

2. 供求機制

數據要素作為大數據時代所特有的新興生產要素，具有稀缺性與泛濫性的雙重矛盾。一方面，互聯網每天產生海量繁雜無用數據。另一方面，經過加工處理的有用數據又大多保存在個體或平臺手中，從而實現一定的“數據壟斷”。數據要素的供求情況顯著影響著數據的價格波動，一定程度上偏離其真實價值。

3. 競爭機制

所有的數據要素都依靠市場競爭優化配置。自由競爭的市場機制調配數據要素合理配置于所有產業。數據商品生產者追求節約成本，提高質量，通過市場交易追求最大利潤。數據產品使用者通過市場交易滿足特定需求，保證再生產行為順利進行。數據要素只有在不斷的競爭與交易中，才能實現最優配置。在大數據時代，市場主體在數據產品、數字市場以及數字技術層面的競爭，有利于降低社會成本，提高社會運行效率，克服數據平臺的市場壟斷，促進相關要素市場的健康運行。數據要素市場化的競爭機制是產生持續有效數字創新的全新動能。

三、實踐探索：數據要素市場化的客觀困境

我國全社會年均數據增長量達40%，但是數據利用率的年均增長率卻只有5.4%[12]。隨著數據要素的大量使用，我國數據交易量呈逐年增加態勢，但相關交易市場還未形成。目前的數據市場建設明顯滯后于數字經濟的發展現狀，并逐漸成為我國市場體系的一塊短板。我國數據要素交易在確權、定價、交易、運營、監管五個環節，存在諸多亟待解決的問題。

（一）數據要素產權難以確定

遵循傳統生產要素市場化的基本邏輯，數據要素的價值明晰必須首先明確數據要素的所有權，定分才可止爭。確認所有權，是參與市場分配與交換的前提。數據要素所有權是數據要素產權的核心，只有界定了數據的歸屬，才能進一步明確相關主體的權利邊界[13]。數據要素作為一項嶄新的生產要素，既具備傳統生產要素的共性，也具有自身的特性。相比傳統生產要素已經明晰的權屬安排，數據要素的權利界定仍不明晰。這是因為數據要素的權利束具有多個層次，既包括“原始數據所有權”，也包括“數據生產要素所有權”。數據要素的特性，決定了無法將傳統的物權理論直接套用到數據權屬歸屬的判斷中。

目前，我國各行業都已經開啟“數字化”進程，并在經濟活動中逐漸積累了一定的“原始數據”信息，大量的“原始數據”積累作為數據要素的“原材料”，構成了“大數據”的雛形。“數據要素所有權”則在數據要素的生產過程中產生。由于數據要素有別于有體物，突破了物必有體的局限，具有可復制性、非消耗性的獨特特性，使得數據較為容易傳播和共享。數據要素的產生需要多元主體的共同互動，數據需要經過相關數據主體的“收集、處理、儲存和分析”生產過程，并經過“互聯網、區塊鏈、物聯網”等新型技術的加工，最后才能從零散而無序的“原始個人數據”變為具備價值的“有效數據集合”，經歷數據要素的多重生產環節，使得數據要素的確權充滿了復雜性。

（二）數據要素定價存在困難

靜態的“原始數據”因能夠對客觀實踐進行記錄而呈現出一種“價值潛力”，但數據要素本身不具備直接投入生產，進行“價值創造”的能力。若要使這種潛力轉化成現實生產力，必須與勞動者、生產工具等物質資料進行結合。數據要素市場化過程離不開“實踐主體”投入有效的創造性勞動，更離不開互聯網、區塊鏈等“第六次技術革命”技術突變的支撐。相比傳統生產要素，數據要素更鮮明的特點在于與其他生產要素相結合而實現的“價值倍增”效應，通過與相關技術要素和物質資料一同投入生產環節，從而實現對傳統生產要素的乘數作用，有效提升全要素生產率。由于數據要素不直接參與生產，導致國家與市場主體對數據要素的經濟貢獻評估存在較大困難，即使在世界上，目前也仍無科學統一的測算方法。

此外，相比傳統生產要素，市場對數據要素的需求取向既多元又復雜。傳統生產要素在市場中存在較為明確供求關系，并能通過市場的自發交易形成完整價值鏈條。但是數據的供求關系則更為復雜，數據的下游應用場景廣泛，涉及各行各業，從互聯網技術開發到心理學研究，從政務服務到智能化家居聯結。同樣的數據可以應用于不同領域，一組銷售數據，從個人的角度來看，可以分析用戶的購買偏好，也可用來分析用戶收入水平；從社會的角度來講，則可預測行業的健康狀況與國家的整體經濟狀況。市場對一組數據的價值預期存在較大差異，不同需求方常會對一組數據提出不同定價。目前，世界各國仍傾向讓市場充分競爭，由最終市場價格來間接明確數據貢獻的價值水平。但由于我國尚未建立起全國統一的數據要素大市場，在目前的數據要素市場中，不完全競爭的狀況普遍存在，信息不對稱致使投機交易和詐騙行為時有發生，這使市場難以對數據要素的實際貢獻率做出精準評價，以形成市場主體公認的數據定價規則。

（三）數據要素市場交易失序

能否順利商業化，是衡量數據要素市場活躍程度的關鍵。“數據要素市場中的理想結構是，個人、政府與企業能夠進行良性互動。[14]”根據權屬主體不同，可將數據要素分為個人數據、政務數據和企業數據。個人數據中包含數據個體的“姓名、身份、住址”等涉及個人隱私的敏感信息。因此，“個人數據”是數據商業化的第一道籓籬，個人雖是“原始數據”的產生者，但是無法參與數據的價值增值。對個人數據過度保護，可能會提高“數據整合”成本，抑制數據要素的商業化場景，阻礙數據要素流通。然而，過于忽視個人數據隱私價值的保護，則會極大增加公共治理的安全成本。個人數據與政務數據、企業數據存在較多交叉，使得個人數據商業化存在極大阻力。

政務數據方面，數據要素能否順暢流通，依賴于地方政府能否用剛性制度促進各部門數據的暢通，合理配置數據管理部門權力。目前，我國大部分數據都由政府通過政務服務收集匯聚（可達80%） [15]。當前我國公共部門的數據管理策略較為混亂，盡管很多省份已經設立“政務數據管理局”“大數據管理局”，但這些部門的內部管理制度較為粗糙，權力責任難以匹配。河南“儲戶紅碼”事件[16]就源于大數據管理局個別人員對手中權力的濫用，產生“位低而權重”的怪相。我國公共數據與私人數據的邊界仍然難以厘清，“公共數據商業化”的濫用趨勢愈演愈烈。

企業數據方面，數據要素的交易流通采取“數據交易所”模式。但截至2020年，各地的數據交易所已有超14家處于關停或半關停狀態。貴陽大數據交易所作為排頭兵，年成交額僅3億元[17]，其對數據交易市場的預期也已由2015年的“預計未來3到5年，日交易額達100億元”變為“全年力爭突破億元” [18]。一方面，數據作為“非標品”，相關制度規制的缺位，使平臺難以保證交易數據質量。基本交易秩序尚未形成的現狀，使相關交易主體對數據要素交易缺乏信任，市場存在需求但無法釋放。另一方面，自發形成的數據交易市場中，相關交易規則制定、交易價格確定，交易規模大小都受制于特定的數字平臺企業，這些企業一定程度上決定了該行業的市場生態。這種現狀，不利于我國數據要素功能的發揮，抑制了我國數據要素的流轉效率。數據確權、數據評估與數據交易規則缺位，導致數據要素交易處于灰色地帶，交易不暢，并蘊含著較大的金融風險。更緊迫的是，區塊鏈技術的加入與非同質化通證（NFT）數字藏品市場的發展，帶來更多數據確權的新難題。

（四）數據要素市場運營機制活力不足

“數據運營”是實現數據要素價值釋放的必經之路，有助于將數據要素轉化為“數據資產”，有利于合理配置、有效利用數據資產，提高數據資產的經濟效益[19]。數據的開放共享，既是實現數據潛能的必要條件，也是統一數據要素市場，降低制度交易成本的客觀要求。不同數據需求方，對同一“數據集合”存在不同價值需求。且數據要素價值存在“規模效應”，經有效分類的數據集合，呈現“指數倍增”的經濟效能。因此，只有使數據在最大范圍內流通，才能有效開發數據的“價值潛力”，為各類舊業態注入新活力，為各類新業態發展提供支撐。數據運營可分為“數據匯集”“數據管理”“數據應用”三個階段。我國數據要素市場在“數據應用”環節的需求場景廣闊多元，但在“數據匯集”與“數據管理”的數據要素前端環節中，仍存在諸多問題。

數據匯集工作是數據資產運營的基礎。旨在解決“數據有什么”，以便形成數據資產框架與數據資產目錄，為數據“如何用”奠定基礎。目前，我國的數據要素市場參與交易的數據種類單一，大多為傳統統計口徑數據，公共部門數據、政府內部垂直數據、互聯網視頻與社交網絡數據、物聯網感知數據等新形態數據參與交易的活躍度低。大量“異構數據”尚未商業化，“數據集合”的量級不夠；在數據管理方面，數據保有機構的數據管理系統設計上更多聚焦保密與安全性，難以匹配數據開放的現實要求；數據開放的技術阻力極大，相關數據主體缺乏長遠數據資產運行觀念；基于技術壁壘、制度成本與當下收益不確定性的考量，缺乏數據開放意愿，使得高價值數據結構性短缺，無法形成數據市場規模效應，也無法形成多要素配置協同效應。

（五）數據要素市場監管機制滯后

在事前監管方面，我國自2012年以來就在《關于加強網絡信息保護的決定》、《中華人民共和國數據安全法》（以下簡稱《數據安全法》）、《中華人民共和國網絡安全法》（以下簡稱《網絡安全法》）、《中華人民共和國民法典》（以下簡稱《民法典》）等法律中規定了數據收集、處理和使用應當遵循“合法、正當、必要”的原則，但是常態化監督的缺位，使得不規范化使用、收集數據后不予銷毀的行為屢見不鮮。數據要素的市場化應充分考慮可能的經濟社會影響，從而明確相關數據的范圍界限。能夠市場化交易的數據應是不侵犯個人隱私、商業秘密與國家安全的“脫敏的”“合法的”數據。但社會各界對數據共享的迫切需求與數據價值的日益擴大，使販賣數據、泄露數據、數據詐騙的行為與日俱增，數據安全受到挑戰，給社會穩定與國家安全帶來嚴重安全風險。數據已逐漸成為不法分子危害國家安全與公共利益的手段。

在事后監管上，我國對數據侵權監管力度不足。在懲處力度上，我國與歐洲存在一定差距。如《數據安全法》規定了處罰條款①，但該罰款金額最高只有100萬元。而歐盟通用數據保護條例（GDPR）中即使最低一檔罰金也可達1 000萬歐元或侵權主體的全球2%的營業收入。處罰力度不夠的直接影響就是犯罪違法成本極低，推高了市場主體的交易成本，隱性損害了數據要素市場潛力。在監管策略上，我國仍處于多頭監管與監管空白共存的局面中，各部門監管邊界仍不明晰，難以形成監管合力。我國數據監管與統籌制度無法匹配我國高速增長的數據要素量集，監管機制建設仍面臨多重挑戰。

四、趨勢探賾：數據要素市場化的培育機制

如前所述，數據要素市場迫切需要體系化、秩序化的制度保障。數據要素作為數字經濟的基礎，具有戰略性地位。但迄今為止，數據要素市場化建設仍存在較多需要克服的困難。如數據要素所有權的劃分與界定、數據流通與個人隱私保護的沖突，數據交易所需要的制度支持，數據運營模式與活力釋放，數據監管部門職能交叉、多頭監管、監管缺位，數據收集標準缺位等現實問題。以下將從數據權屬確認、數據要素交易定價、數據交易制度規范、數據要素運營機制與交易全程的數據信息保護和監管五個角度來對以上問題進行解構。

（一）構建明晰私人數據保護制度

數據權屬的界定是困擾數據要素市場化的第一道障礙。根據科斯定理②，資產財產權的界定不明，會推高該領域內市場交易的成本，影響社會整體資源與社會福利配置的失衡[20]。我國目前數據所有權界定不夠明確，數據和數據權益應歸屬產生數據的個人所有、數據產品和服務提供商所有，還是歸屬國家所有，目前沒有相關法律予以界定。作為“第六次技術革命”的基石，數據要素權利的初始配置情況將會直接影響我國數據要素市場的發展狀況，乃至我國未來的整體社會福利水平。

2022年3月23日，歐盟起草了《數據法案》，該法案對不同主體的數據要素所有權、使用權進行了較為明確的規定。其明確數據的所有權應歸屬個人所有，并根據數據產生、收集、儲存、流轉過程中，所涉及的數據生產者、數據收集者、數據儲存方與公共權力機構都賦予明確權利與相應責任。此外，其對個人用戶與企業、企業與公共部門、企業與企業之間的數據流通情況，按照行業、場景與使用程度不同，作出了分門別類的細化規定。

歐盟對數據要素的劃分值得借鑒。然而，雖然數據權利的邊界明晰，有助于數據要素的交易主體在數據流通中獲得較為穩定的預期，但由于諸多數據，特別是公共部門的數據存在“數據類別”相互交雜的情況（公共數據中包含海量的個人數據），即便立法對數據類別進行確認，能夠緩解數據要素權屬分類的壓力，但基于數據要素的特性，對數據要素的各方權限再次協調仍是必須的。因此，在明確數據所有權屬于原始數據生產者的基礎上，有必要基于數據人格權理論，賦予數據生產者“數據拒絕權”“數據可攜帶權”“數據收益權”等權益以換取數據生產者的權力讓渡，建立“個人數據授權制度”，為數據換取更多流動空間。同時，通過建立數據要素產權保護制度、數據庫及軟件專利權認定制度，確保相關數據的有償適用與合理使用并存，充分保護私人數據產權，堅持數據資產開放共享。

（二）明確直觀數據要素定價方法

數據價值的不確定性，導致對數據要素的價格進行指導性規定的舉措難以落實。在確權的基礎上，通過市場自發形成特定的市場價格是較為科學的解決方式。并且，數據要素的定價不能離開具體的交易場合，針對具體應用場景，核定數據要素價值，是較具可行性的方法。以下是可行的定價方法及相關適用場景。

1.傳統會計學定價方法

成本法、收益法與市場價格法都能適用于特定交易場景。成本法的定價標準相對直觀，即根據數據的獲取成本來衡量數據要素的市場價格。但成本法只適用于數據要素成本透明、買方異質性不強、供給較為穩定的場合。僅用成本法會忽略買方異質性的信息差異價值。同時針對數據要素的收集加工成本能夠邊際遞減的情形，成本法所展示的數據要素價格低于平均成本。收益法則更加關注商品的現值。對原始數據的交易資產定價，可采用現值法，即按照合同形式，根據買方交易實際所得，按比例支付，但折現比例的選擇是較為困難的[21]。市場價格法，則是在考慮“當前成本”（以類似用途的資產進行替代的成本）、“重置成本”（用新資產進行替代的成本）、“可變現凈值”（資產出售的金額減去成本）的基礎上進行定價的，市場價格法可應用于大多數知識產權數據要素的交易場景。但是其相比成本法更加費時且昂貴，且需要市場上已存在相關的數據交易參照。

2.參照“信息熵”的定價方法

根據香農的信息論，“信息熵”是指信息排除冗余后的有效信息量，買家可根據信息熵預估某件事件的發生概率。因此，“信息熵”越大，則數據要素的內容更具有效性，更能滿足買方需求，從而產生更高的交易價格。“信息熵”定價方法在傳統的金融期貨領域應用較為廣泛。通過對數據要素不同時期的歷史數據綜合評估，來預測未來的“期權價值” [22]，如對數據的過往被引次數、使用權重等因素綜合考慮，可以動態地對數據要素的信息熵進行定價[21]。“信息熵”定價法考慮了數據要素的稀缺性，相比數據的內容，其更關注數據在實際應用中的有效性[23]。

3.綜合多維度的定價方式

通過多維度綜合進行考量可以兼顧買賣雙方的共同數據利益，即通過考量數據要素的產生成本、內容質量、買方異質性與協同性[24]。數據要素的收集、儲存、處理都會產生成本。數據內容質量則需兼顧數據的完整性、時效性、準確性等條件[25]。買方異質性是指不同的買方對數據要素皆有不同的數據偏好與不同的數據處理成本，即使是相同的數據，對不同主體所產生的價值也具有較大的差異；協同性則是指不同數據要素相互疊加所產生的價值增量。但這種定價方式需要數據資產定價方或平臺方形成成熟的經濟模型，否則會極大地增加賣方的交易成本。

綜上所述，由于數據要素具備可復制性，為保護數據要素的內容價值，在對數據要素內容進行定價時，賣方可采用隨機抽樣方式對大批量的數據內容進行定向評估，從而對整體的數據要素內容進行定價。當然，以上的定價行為必須首先形成基本穩定的市場互信與價值共識，這是穩定市場運行的意識基礎，否則數據要素市場的建構將是無序的。

（三）重構數據要素市場交易內外制度

各行業發展初期，一般都遵循一種自治過程，即相關行業主體迫于客觀需求，或通過行業聯合制定相關市場規則，或由個別大企業引導形成行業規則。但這種行業“自治”并無特定強制力約束。因此，數據要素市場有必要由“自治”走向“法治”。我國相關法規經歷諸多變革，自2009年《中華人民共和國電子商務法》生效以來，我國陸續頒布了《中華人民共和國科學數據管理辦法》《數據安全法》《個人信息保護法》，2019年《個人金融信息（數據）保護實行辦法》更為特定領域的數據保護奠定基礎。盡管如此，這些法律或規章的頒布仍無法滿足我國市場數據要素交易的客觀需要，有必要在此基礎上繼續細化我國數據交易制度。

對內，要暢通數據要素市場橫向、縱向貫通機制。首先，要培育市場主體。支持引導互聯網、金融、信用、電信等數據集聚型行業的企業積極參與數據要素交易，逐步形成一批活躍的數據要素市場交易主體。其次，要確定交易標準。圍繞數據的產生、收集、儲存等各個環節加強數據標準規劃，積極推動各類試點，提升數據要素內容質量。再次，要創新交易模式。要打破目前各個數據交易平臺的數據市場壁壘，形成規模化效應，開展分場景數據交易的試點工作，推進數據產業鏈上下游互聯互通。此外，在交易規則上，也要加快構建具有本土特色的數據檢測認證機制、風險評估和信息披露機制。

對外，要推動與國際數字貿易市場的對接。我國作為負責任大國，應主動參與國際數字貿易規則的構建。構建數據跨境流動底層規則，探索綜合各方利益的數字稅解決方案，從而擴大我國的數據貿易規模，穩步提升我國在全球數據貿易體系中的地位與作用。可考慮通過設立“數字經濟創新實驗區”等方式，適當限縮我國法律中對“關鍵信息”一詞的解釋范疇，有選擇性地與數字貿易大國達成共贏共識。此外，在WTO與聯合國框架下，提出中國主張，遏制全球數字貿易保護主義苗頭，加快全球數字貿易規則的構建。

（四）推動數據要素價值有序釋放

在國家層面，要建設全國統一的數據開放交易平臺。數據要素的集聚，是統合現有要素的前提。首先，要建立“國家數據開放交易平臺”，通過對社會流通數據整合，拓展相關主體交互、拓寬“數據集合”渠道。其次，有必要以此為根基，根據行業特色，開發服務于專業領域的數據要素交易子平臺，以行業為主軸，構建“沙盒試點”，以“成熟一批嵌入一批”為原則，有序拓展數據要素交易平臺領域。再次，要在此基礎上，推動中介服務機構與各類金融機構參與數據要素市場建設，做好“潤滑劑”，打造價格評估與產權擔保綜合服務體系，構建數據要素創新服務鏈。

在社會層面，要改良數據要素基礎設施與技術生態。數據要素市場健康發展離不開人。有必要探索數據要素產業人才培養模式，以底層研發人才隊伍建設為核心，培育技術轉化、市場推廣、價值評估在內的綜合人才隊伍培養體系。2022年5月，國務院發布《關于印發扎實穩住經濟一攬子政策措施的通知》，將“新基建”作為我國下一階段經濟增長重點方向。我國有必要抓緊“新基建”政策窗口，加速政府與企業數據庫改造工作，縮小地區間、行業間數據共享的物理技術壁壘。同時優化“算法”支撐“數據集”篩選分類，為數據“深加工”積累技術支持，打通數據“流通—增值”產業鏈。

（五）加強數據要素市場動態監管

對公共部門，要加強交易流程市場監管。我國目前的數據要素市場監管體系多頭并行。相關市場監管部門包括：工信部、公安部、國家網信辦、中宣部、國家市場監管總局。然而，在國家層面上，我國并不存在特定數據要素專門監督機構，更勿論數據要素市場監管機構。因此，我國有必要盡快完善相關數據市場監管機制，將數據市場納入全市場要素監管體系。相關監管機制應從監管對象、內容、標準等多方面改革，以實現有效監管。可以考慮在國家市場監管總局內設專門機構“數據監管司”，基于數據的獨特地位，甚至可考慮專設“數據監管局”以滿足時代需求，從而整合各部門監管職能，扎根基層構建數據市場監管體系。通過建立數據分級分類機制，健全數據交易機制，完善敏感數據定期清理機制，界定數據交易對象范圍，明確相關責任與考核評估。

對市場企業，要加強數據反壟斷建設。首先，應著力構建以《電子商務法》《反壟斷法》《反不正當競爭法》《數據安全法》等法律為基礎的監管體系，將數據壟斷、算法歧視與算法共謀等不正當競爭、損害消費者權益的行為納入市場競爭視域下處理。其次，著力推進數據市場監管部門的干部建設與素養提升，強化數據要素市場專項監管，防范數據濫用。最后，在監管時要考慮對營商環境建設的影響，以企業合規為先導，慎用“必要設施原則”對企業數據開放的強制要求，減少“本身違法原則”對數據利用原則的過度限制，避免過于約束企業的自由，抑制市場的創新活力。

五、結語

數據要素是數字經濟的基礎性資源，是“第六次技術革命”的核心要素。數據要素的有效流通與“價值潛力”的釋放能力，將成為衡量各國發展潛力的重要標準。數據要素的權屬確認、定價機制、交易規則、運營方式與監管機制是激發數據要素“價值潛力”的必備環節，明晰相關制度構架，能夠解放發展生產力，引領我國在百年未有之大變局中實現共同富裕的宏偉構想。數據要素的權屬確定是數據市場形成的前提，數據要素的定價是數據能夠有效流通的前提，市場運行架構的有效設計是數據市場長遠發展的前提，市場運營業態的活力激發是數據要素價值充分釋放的前提，數據要素侵權行為的高效打擊則是數據交易市場健康發展前提。這五個板塊的有機結合，能夠推動我國數據要素市場最終形成“帕累托最優”的理想狀態。