我國數據要素市場架構理論分析

摘要：數字經濟的發展深刻影響了人們的生產生活方式和社會治理方式。與傳統生產要素不同，數據要素具有政策依賴度高、權屬界定難度大、場景依附性強、集成價值放大效應顯著等特點。深入研究數據要素市場問題，對促進我國數字經濟發展和塑造新質生產力，具有重要意義。本文梳理了我國數據要素市場發展的政策體系，深入分析了當前我國數據要素交易的各類場景，創新性地提出了細胞數據、組織數據和系統數據的分類概念，并在此基礎上從市場客體、市場主體、數據確權和市場結構等方面提出了研究數據要素市場構架的理論框架。

關鍵詞：數據要素；政策體系；數據要素確權；市場結構

DOI：10.12433/zgkjtz.20241312

進入21世紀以來，繼蒸汽技術革命、電力技術革命和信息技術革命之后，世界正在進行第四次產業革命，即信息技術的升級創新與應用。這場新的產業革命正在深刻地改變著人類社會的生產生活方式，其主要特點是人工智能、機器人技術等的廣泛應用和發展，而數據成為一種生產要素則是其重要基礎。當前，我國產業數字化和數字產業化如火如荼地發展，要想構架完善的數據要素市場，充分發揮市場機制作用，促進數字經濟的發展，塑造新質生產力，還需要對數據要素市場的一些特有問題進行深入研究。

一、我國數據要素市場化政策體系

當前，我國已經逐步建立起較為完備的數據要素市場政策體系，從發展理念、發展途徑、發展規劃、制度體系和行業管理五個方面，為數字經濟發展指明了方向，奠定了堅實的制度基礎。

二、我國數據要素市場交易場景

在國家政策的積極引導下，我國數據要素市場迅猛發展，主要表現在以下四類交易場景：

（一）政務公共數據開放平臺

2017年5月，國務院辦公廳印發《政務信息系統整合共享實施方案》，要求政府部門和公共企事業單位將其原始性、可供社會化再利用的數據集向社會公眾開放。2018年1月，中央網信辦等部門聯合印發的《公共信息資源開放試點工作方案》要求試點地區提升數據的完整性、準確性、有效性、時效性。在政策的指引下，試點地方政府陸續上線公共數據開放平臺，積極推進公共數據開放，逐步完善公共數據開發利用體系，開放大量公共數據集，覆蓋市監、工商、交通、生態、公共設施等多個領域。政府是公共數據資源的供應方，向社會供給原始的、未經加工解讀的公共大數據，專業公司對這些數據進行數據清洗或者治理后開發利用，進一步挖掘數據資源價值，以創造更大的經濟社會效益。

（二）數據交易所

為推動數字經濟發展，我國積極建立數據交易所。貴陽大數據交易所是全國第一家數據流通交易場所，于2015年正式掛牌運營，在全國率先探索數據要素市場培育，打造數據流通交易產業生態體系。據零壹智庫不完全統計，截至2023年6月底，由政府發起、主導或批復的數據交易所達到44家，頭部數據交易所交易規模已達到億元至十億元級別。北京市數據交易所對數據要素市場化配置作了開創性的實踐探索，借助區塊鏈技術，實現數據資產的唯一性確權。數據交易所充分發揮數據賣方、數據買方、數據交易所/交易平臺、第三方機構等各類參與主體的作用，實現了數據交易市場“報價—估價—議價”相結合的價格生成路徑，初步建立起了合理的數據要素市場價格體系。

（三）企業間數據交易

金融、互聯網、通信等行業的企業在經營中積累了大量的數據資源，這些企業正積極挖掘數據市場價值，向有關企業出售。上海數據交易所等機構發布的《2023年中國數據交易市場研究分析報告》顯示，2022年我國數據交易市場交易額高達876.8億元，較2021年增長42.0%。從數據應用的具體領域看，數據交易市場最大的細分行業是金融行業，交易規模約為300億元，規模占比達到35.0%；第二是互聯網行業，規模占比約為24.0%；第三是通信行業，規模占比約9.0%；第四是制造工業、政務及醫療健康行業，各自的規模占比約為6.0%～7.0%；其他行業合計規模占比約8.0%。

（四）數據商集成數據并直接服務用戶

隨著數字經濟的發展，出現了大量專門從事數據收集、整理、集成的企業，他們把數據建設成一個獨特的數據信息系統，以滿足特定用戶的信息需要，極大地提高了用戶使用信息的便利性和經濟性。數據商建立數據系統，需要有精準的用戶需求認知能力、高效的數據收集整合能力、強大的信息系統開發能力和雄厚的資金支持能力。我國已經出現了各種各樣的數據商，如購物領域的京東、阿里巴巴、淘寶、拼多多，導航領域的百度、高德地圖，出行領域的滴滴、首汽約車，文獻檢索領域的同方知網（CNKI）、萬方數據庫等。各領域數據商建立的各類系統數據組成了數字經濟生態圈，深刻改變著人們的生產生活方式。數據商肩負著把數據資源轉化成數據資產的重要使命，日益成為數據要素市場的主力軍。

三、數據要素市場架構

本文從市場客體、市場主體、要素確權、市場結構四個方面探討數據要素市場構架的思路。

（一）數據要素市場客體

數據要素市場客體是指市場交易的對象，即數據資源。經確權的數據資源，如果未來能夠給擁有方帶來經濟利益，就可以成為擁有方的資產，即數據資源演變為數據資產。然而，在實踐中，數據資源演變為數據資產，并不是自然而然發生的，需要對數據進行整理、集成，形成對用戶有用的信息。從數據整理集成的程度維度，可以把數據資源分為三種形式：細胞數據、組織數據、系統數據。

細胞數據是指反映單個個體單次行為的數據信息，例如，個人單次消費、單次出行，企業一次銷售、采購行為信息等。

組織數據是指反映一部分個體某類行為的信息，例如，一個小區的人購買某種物品、出行信息，一個人一年的購買貨物信息，一定區域內某類企業經營活動信息，一個企業一段時期的經營信息等。可見，組織數據是對細胞數據進行了一定范圍內的數量或時間集成而形成的。

系統數據是指反映全部或大部分個體行為的信息，例如，全國或者一個地區的人購買某種物品、出行信息，某個行業所有企業的經營信息等。可以說，系統數據是對細胞數據或組織數據的系統性集成。

（二）數據要素市場主體

數據要素市場主體是指數據要素的供給者和需求者。如果不對數據要素進行細化分類，政府部門、企事業單位、個人既可能是數據要素的供給者，也可能是數據要素的需求者，數據要素的產權界定也變得模糊。隨著數字經濟的迅猛發展，產業數字化日趨深化和廣泛，數字產業化也在異軍突起，亟須對數據要素市場主體進行細分。

1.個人

數字經濟時代，個人作為消費者，消費需求可通過搜尋系統性的網絡信息得以解決，是系統數據的終極需求者。與此同時，個人的每次消費行為，就是一條細胞數據。當細胞數據被特定系統記錄下來，并與其他類似信息組合起來，就會進一步形成組織數據乃至系統數據。這些細胞數據，雖然是由個人活動產生，但是卻由特定系統加工記錄形成，其產權按照“誰投入、誰貢獻、誰受益”的原則，應該由這些特定系統的開發者擁有，但開發者在使用這些信息時需要進行匿名化處理，不能侵犯消費者的隱私權。

2.企業單位

一方面，企業單位是組織數據的提供者。企業在數字化轉型發展過程中形成了大量數據，既包括企業信息化管理中形成的生產經營活動基本數據，也包括數據賦能過程中生成的新數據。這些數據本質上是一個企業或者一個部門的數據，可以歸類為組織數據。因此，企業必將成為組織數據的提供者。企業對這些組織數據進行進一步加工后，可以分門別類對外提供，這也將成為系統數據的重要來源。

另一方面，企業單位是系統數據的需求者。為提高經營管理水平，實現高質量發展，企業對信息的需求日益增長。無論是國家和地區經濟發展情況、經濟結構發展變化等宏觀經濟信息，還是所在行業狀況、上下游行業狀況、競爭對手狀況、消費者偏好等中微觀信息，都可以幫助企業制定更加科學的生產決策、營銷決策、投資決策等。因此，企業是宏觀經濟和相關行業運行的系統數據的主要需求者。

3.政府部門

政府部門包括政務管理部門和公共服務部門。政府部門在履職過程中通過信息化形成的數據，一般是反映一個地區或全國范圍整體情況的信息，是系統數據。政府部門是政務系統數據的提供者，也是這些數據的產權所有者。當然，政府部門為了能夠更加科學地履職，也需要掌握大量的信息，因此，也是各種系統數據的需求者。

4.數據商

數據商（也稱為“數據經紀商”）是為滿足特定消費者群體的需求，全面收集細胞數據和組織數據，經過深度加工整理成系統數據的經營者。美國聯邦貿易委員會曾對數據經紀商作出定義：“數據經紀商通過各種渠道收集消費者的個人信息，并將收集到的原始信息和衍生信息進行整理、分析和共享后，將這些信息出售、許可、交易或提供給與消費者無直接關系的企業，用于產品營銷、個人身份驗證或欺詐行為檢測等。” 數據商是數字經濟發展產生的一個新興行業，是數據要素市場的重要主體。在數據要素市場中，數據商是細胞數據和組織數據的需求者，也是系統數據的提供者。

一個國家數字經濟的發展水平，最為核心的是數據商的數量和質量，需要在盡可能多的行業中都有足夠數量的高質量的數據商，從而建立起健康的數字經濟生態圈。數據商的質量是指把數據資源開發成數據資產的能力，包括用戶需求識別能力和數據收集整合能力，二者相輔相成。個人、企業、政府部門等用戶有各種各樣的數據需求，一個數據商不可能滿足數據用戶的全部或者多種需求，只能是少數幾種甚至是只有一種，對用戶數據需求的精準識別是數據商經營的切入點。確定用戶的具體需求之后，數據商面臨的問題就是如何收集、加工治理這些數據，以便能夠友好、便捷地服務用戶，這需要數據商具備一定的技術、人才和資金實力。

（三）數據要素確權

數據確權，就是確定數據要素的權利屬性，主要包含兩個層面：一是確定數據要素的權利主體，即誰對數據享有權利；二是確定權利的內容，即主體對數據要素享有什么樣的權利。數據確權源自三個必要性：一是數據確權是數據流通的前提，是數據保護的前提和基礎；二是數據確權是保護個人數據安全的重要手段；三是數據確權是數據資產化的基礎，清晰的權屬是數據資產化和數據流通的前提。

數據確權具有獨特的復雜性，主要表現在四個方面：一是數據要素的價值問題，并非任何數據都有價值，有價值的數據必須有一定信息含量，必須對他人有用。數據對他人的有用性是數據價值的基礎，也是數據確權的必要前提。二是數據要素的技術含量問題，數據必須經過采集、清洗、集成等必要的技術處理，才可以讓他人便捷使用。三是數據要素的隱私性問題，數據中所包含的信息是否涉及他人隱私或秘密，如涉及，是否獲得必要授權并做了有效的技術隱秘處理。四是數據要素的排他性問題，數據是否為權利主體所獨有，他人是否能夠以不高于權利主體的成本來獲取這些信息。

從數據加工集成程度的維度，細胞數據、組織數據、系統數據等各層級數據資源產權界定和交易方式分析如下：

1.細胞數據確權

細胞數據是組織數據和系統數據的源泉，但單條細胞數據的信息含量微小，一般不具備交易價值，因此無需對細胞數據進行產權界定，但細胞數據需要解決信息內容中個體隱私權保護問題。我國“數據二十條”中的“原始數據不出域、數據可用不可見”，就是要求公共數據公開提供要以保護個人隱私和確保公共安全為前提，既有效保護了個體隱私權，又可以讓數據商能夠合法采集細胞數據或組織數據。

2.組織數據確權

組織數據聚合了一定量的細胞數據，信息量能夠滿足一定的需求，可以直接進行交易，既可以被特定的需求者直接使用（即企業與企業之間的數據交易），也可以被數據商收集作為系統信息組成部分（即企業與數據商之間的數據交易）。企業單位作為組織數據的生成者，享有組織數據的產權。目前數據產權交易所發生的數據資產交易大多都屬于組織數據交易。為推動數據要素流動，“數據二十條”提出要探索數據產權結構性分置制度：建立公共數據、企業數據、個人數據的分類分級確權授權制度；建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權分置的產權運行機制。通過數據三權分置，企業單位可以把其擁有的組織數據轉讓給數據商，激活數據要素的價值。

3.系統數據確權

系統數據是細胞數據和組織數據的系統集成，用于滿足特定用戶的需求，具有相關性、充分性和高效便利性，能給用戶帶來巨大的使用價值。數據商收集細胞數據和組織數據需要付出成本，建設數據系統也需要巨大的投入，享有系統數據的產權。數據商可以通過用戶使用系統獲得收益，同時也可以對系統數據進行分類加工，生成數據資源包，轉讓給其他企業使用來獲得收益。

（四）數據要素市場結構

產業數字化和數字產業化是數據經濟發展不可或缺的兩個重要方面。產業數字化是數據要素市場的基石，數字產業化是數據要素市場的碩果，數據商把細胞數據和組織數據開發集成為系統數據，本質上是數據資源資產化的過程，是數據要素成為生產力的關鍵。可以說，數據商是數據要素市場的主角。

依照競爭程度的不同，市場結構可分為完全競爭、壟斷競爭、寡頭壟斷、完全壟斷四種類型。數據商經營的是系統數據，數據價值源于數據的充分性、時效性和相關性，這些特點使數據市場自然形成了獨特的市場結構：寡頭壟斷市場。在每一個具體的細分領域，基本只有有限的幾家數據商，例如，購物領域有京東、阿里、淘寶、拼多多等，地圖服務有百度、高德等。之所以如此，一方面源于把細胞數據和組織數據集成系統數據的成本巨大，行業進入壁壘高；另一方面是因為系統數據都是針對特定用戶的需求，信息服務同質性強，如果一個細分領域的數據商過多必將使數據的充分性大打折扣，同時用戶在多個系統中進行比選也會帶來不便，多余的系統建設成本最終也將轉嫁到用戶身上。

寡頭壟斷市場中，整個市場的供給是由少數幾個寡頭企業控制的，每個寡頭企業都占有相當大的市場份額，對市場價格和供給量有重要影響。寡頭壟斷市場上，產品同質性較強、市場競爭程度較低、定價能力強、進入壁壘高，各個企業之間競爭和合作并存，共同決定商品的市場價格。

目前數據商的盈利模式有三類：一是用戶付費模式，例如，同方知網采取用戶查詢權收費和下載流量查詢收費等方式獲得收益；二是交易收入分成模式，例如，滴滴通過連接司機和乘客，從每一筆交易訂單費用中收取一定比例的傭金；三是用戶免費使用開發用戶信息衍生價值模式，例如，百度地圖的用戶免費使用，而公司通過挖掘數據的潛在價值獲得收益，主要包括廣告收入、周邊商家推薦導流服務收入、數據授權服務、聚合打車服務等，通過收集用戶的位置信息和使用習慣等數據進行商業變現，向其他企業或機構提供商業分析和應用。

四、結語

為促進數據經濟發展，我國已經逐步建立起較為完備的數據要素市場政策體系，為數字行業發展奠定了堅實的制度保障。在政策的科學指引下，我國數據經濟迅猛發展，一方面，企業等參與主體之間直接或者通過數據交易平臺、數據交易所進行數據交易的規模越來越大；另一方面，數據商建立的專業數據系統，以其高效便捷的服務特性，為用戶提供了極大的便利。

數據資源是數據要素市場的客體，按照加工集成深度可以分為細胞數據、組織數據和系統數據。系統數據以其解決用戶需求的精準性、數據信息的充分性和用戶使用的便捷性，具有巨大的價值，各領域系統數據逐漸組合形成數字經濟生態圈。不同層次的數據使用價值、技術含量、隱私性等方面存在較大差異，因此，有必要開拓創新，探索建立多層級、多維度的數據要素確權體系。數據要素市場屬于寡頭壟斷市場結構，在發展過程中不可避免地會遇到涉嫌壟斷、用戶權益、隱私保護等問題，數據商、用戶、行業管理機構、市場監管機構需要更多創新性的思維解決各種理論和實踐問題。

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