中國數據要素市場發展現狀與問題研究綜述

劉子妮 劉雪婷 張若愚 臧翌希 全祎 王塽

摘?要：數字經濟時代背景下，構建成熟的數據要素市場成為各行業關注的熱點話題。文章基于大量的文獻分析，對國內數據要素市場的發展現狀進行了總結，系統梳理了國內外學者對數據要素市場中數據信息安全、數據確權、數據定價三大問題及其對策的研究，并在此基礎上指出了現階段研究的不足之處。

關鍵詞：數據要素市場;數據安全;數據確權;數據定價

中圖分類號：F49????文獻標識碼：A?文章編號：1005-6432（2024）13-0021-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.13.002

1?引言

在第四次工業革命的背景下，數字經濟已成為我國經濟增長的核心動力，數據資源作為一種重要的生產要素，受到了政府和企業的高度重視。2022年1月，在《“十四五”數字經濟發展規劃》中提出，到2025年，要初步建立數據要素市場體系。但國內數據要素市場存在理論滯后于實踐的現象，相關法律法規以及監管制度尚未成體系，數據要素市場的發展受到諸多限制。2020年后知網中檢索到的數據要素市場相關文獻數量明顯增加，學者就數據要素市場的發展現狀、建設中存在的問題以及對策進行了大量研究。但是，尚未有學者對國內數據要素市場發展的相關文獻進行梳理和系統的分析。文章基于對相關領域文獻的整理，對國內數據要素市場發展狀況進行總結，并對數據隱私安全、數據確權和數據定價三大問題進行評述，分類歸納相應對策，最后基于現階段研究的不足對該領域未來的研究進行展望。

2?數據要素市場的發展現狀

2.1?數據要素市場的內涵

《中華人民共和國數據安全法》中，將數據定義為任何以電子或者其他方式對信息的記錄［1］。“要素”是一個經濟學概念，代表生產經營中所需要的資料，傳統的生產要素包括資本、勞動、技術。數據要素作為一種新型的生產要素，具有非競爭性、融合性、衍生性和外部性的經濟特征［2］。但國內外研究中并未就數據要素市場給出一個明晰統一的定義。狹義上，數據要素市場被理解為數據交易所內的“場內交易”，因而在數據要素普遍存在于數字經濟活動中的情況下，卻無法明確感受到數據市場的存在［3］。從宏觀意義來說，數據要素市場涵括數據交易的制度、法規、標準、基礎設施等方面［4］。綜合相關文獻和政策文件，文章將數據要素市場定義為“在監管制度和法律法規保證下，市場主體遵循交易規則進行數據要素的交易，在對數據的市場配置活動中實現數據的變現與增值”。

2.2?中國數據要素市場的發展模式

我國是數據資源大國，近年來數據產量飛速增加，大數據產業規模也在不斷擴大。國家網信辦發布的報告顯示，2017—2021年，中國數據產量從2.3ZB增至6.6ZB，以9.9%的占比位居世界第二［5］。

為推動數字經濟深化發展，有關培育數據要素市場的相關政策文件陸續發布。從時間維度來看，以2014年大數據首次寫入政府工作報告為起點，2016年大數據上升為國家戰略，中國數據要素市場進入培育階段，2019年數據要素市場化配置上升為國家戰略，標志著我國數據要素市場進入深化階段［6］。

從地理維度來看，數據要素市場的建設在部分區域已初顯成果，受政府扶持力度、企業投資水平和資源配置等宏觀因素的影響，總體上經濟發達地區數據要素市場的發展更為領先，現階段還存在著地區發展不充分不平衡的問題。我國數據要素呈現出區域聚集協同發展態勢，重點建設集中在京津冀地區、長三角地區以及粵港澳大灣區等區域［7］。代表性地區數據要素市場發展核心舉措如表1所示。

3?中國數據要素市場現存的主要問題及對策

3.1?數據隱私安全問題

數據安全是各方主體愿意進入數據要素市場并長期發展的必要前提。數據隱私安全在受到重大關注的同時也面臨著巨大的難題。

首先，在數字化背景下，個人、企業和社會組織的大量數據都被集中儲存管理，易遭到攻擊而導致數據泄露，從企業角度來說，可能會導致重大經濟損失；從政府角度來說，可能會造成管理混亂、調控失靈等嚴重后果。

其次，對于一般個人來說，企業為了精準營銷和內容推送，過度甚至非法收集用戶信息，侵犯了用戶的隱私權和知情權［8］。

最后，一些頭部企業通過長期資本的積累，吸納了巨大的用戶群體并掌握了龐大的數據資源，造成結構性壟斷市場，迫使消費者在隱私信息保護中處于被動的弱勢地位。數字市場相比傳統市場，會在網絡效應的影響下吸引更多的平臺入駐和用戶注冊，且在學習曲線效應和邊際收益遞增的作用下持續強化［9］。在用戶的退出成本和轉化成本增高的情況下，在市場競爭中形成鎖定效應。

現階段關于如何建設信息安全的數據要素市場的研究，主要從事前審查、事中監視、事后追責三個方向展開。對于事前審查，大多數文獻從確立相關法律法規和數據分類分級的角度提出了解決方案。如陳思（2023）提出要不斷完善數據要素分類審核制度，其前提是合理劃定重要數據的定義，從定性和定量兩個角度數據考慮要素風險安全［10］。何文竹、彭長根等（2020）提出了一種用信息熵定義的敏感屬性構建分級算法，基于結構化數據集進行自動化識別和分級［11］。關于事中與事后的監管，許多研究基于區塊鏈技術等數字技術提出了設想。劉海軍（2023）提出在區塊鏈信任的“制度-效能”轉化框架下，構建全周期管理的信用機制［12］。鄭婷一、龐亮等（2022）設計了一套基于數據鏈上存儲信息的交易審計機制以防止數據過度采集［13］。

3.2?數據確權問題

數據確權，即確認數據歸屬及數據要素市場中各方主體對數據擁有的權力。清晰的數據確權是明確數據要素市場中各方主體的利益，保障數據安全高效流動的基礎。隨著數字經濟高速發展，由于數據爬取不當而引發的司法案件屢見不鮮。數據確權問題嚴重阻礙了數據共享開放和市場發展。數據產權主體未明晰，相關法律條文不完善、不清晰是造成數據確權問題出現的主要原因。

對于如何明確產權主體，學者們普遍從立法監管的角度提出了建議。除此之外，一種角度是從數據本身的屬性進行界定，如王申、許恒（2023）提出通過區別數據和信息來界定數據確權的權利邊界［14］。Dosis和Sand-Zantman（2022）認為，應該由數據的價值來判斷數據產權的歸屬［15］。另一種角度是從主體及其行為進行界定，如張永忠、張寶山（2022）提出根據不同產權主體劃分數據的開放程度［16］。龍衛球（2018）提出企業對數據投入的成本是賦權的關鍵［16］。另外，區塊鏈技術的應用也是數據確權研究的熱門方向［17］。如杭敏、張亦晨（2022）提出利用區塊鏈和低成本的非同質化代幣為數據確權提供技術支持［18］。蔡昌、趙艷艷等（2021）提出基于區塊鏈技術的數字資產交易模式，完善了數字資產的分配方式以及稅收治理模式［19］。

3.3?數據定價問題

在數據要素市場的背景下凸顯了數據的財務屬性，而合理的定價策略有利于營造公平互利的市場環境，推動數據的變現和增值。陸岷峰和歐陽文杰（2021）發現，目前，我國還缺少完善的數據定價機制，而數據交易的活躍與準確高效的數據定價機制的建立互為因果關系［20］。這導致數據要素市場的發展陷入僵局。數據定價成為一項難題有以下三方面的原因。

第一，數據價值的不確定性。鄢浩宇（2022）指出數據價值與情境呈高度相關性［21］。這也間接導致了數據的異質性和時效性。

第二，數據還表現出滯后性，常常無法在當下的購買情境中充分體現。

第三，歐陽日輝（2022）指出，數字要素的成本極低甚至免費，在大多數情況下表現為非競爭性［22］。

傳統的定價方法（成本法、收益法、市場法）都存在一定的局限性。學者們對定價機制的創新主要基于以下三個視角。

第一，基于市場實踐的視角，可以分為動態和靜態兩大類，靜態定價策略包括固定定價、平臺預訂價；動態定價策略包括拍賣定價、協商定價、反饋性定價、實時定價和平臺自動計價［23-24］。

第二，以企業資產的角度對數據進行定價分析，利用博弈論、熵權法等方法對傳統定價方法進行優化，或是引入不同的影響因素，改變指標權重來構建數據資產估值定價模型。如左文進、劉麗君（2021）根據采集的用戶感知價值得分情況修正大數據資產價格影響因素［25］。Yu、Zhang（2017）構建了以數據質量為基礎的雙層模型，運用Stackelberg模型分析平臺和消費者的效用［26］。

第三，回歸數據本身的價值評估。如李清逸、羅敬蔚（2022）提出利用數據價值鏈發現和提取整個數據生命周期中數據的價值［27］。劉鵬（2021）基于DQAF設計了一套適用于企事業單位的數據質量評價體系［28］。

4?結論與建議

現今，中國正在積極推進數據要素市場的構建，并在部分地區有了初步成就，但要建立完善的數據要素市場體系還有很長的路要走，需要多種策略組合以及學科交叉研究。區塊鏈、人工智能和云計算等數字技術是未來研究如何解決數據要素市場主要問題的熱點。有關數據隱私和數據確權的法規完善，以及建立個人、企業與政府三方參與的多元化監管體系，都需要加快進程。并且要從實際市場情況出發，制定規范科學的定價流程，保障消費者的權益，助力企業發展，避免惡性競爭，營造和諧共贏的市場氛圍。

現有研究還存在著以下不足。

第一，針對數據要素市場的主要問題，大量文獻提出的對策僅停留在政策層面和管理層面的理論框架上，雖然在宏觀上有指導性意義，但存在理論不足以充分支持實踐的問題，未來應更多地著眼于以實踐為導向的技術層面的研究。

第二，缺乏對數據在市場流通的影響因素的實證研究，學者們往往基于以往經驗或案例分析提出觀點，基于數據分析的量化的模型較少，造成數據確權和定價的理論在實際應用時陷入困境，未來應在方法論的指導下進行更多具體的量化研究。

第三，數據的價值會隨情境波動，基于數據形成的市場同樣具有傳統市場復雜多變的特點，現有理論研究往往未能全面地考慮市場有效性的影響因素，不能很好地保障數據要素市場中各方主體的利益。未來應從多個維度綜合系統地設計市場規范框架。

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