bat365在线平台网站光华管理学院课题组

【摘要】

从新一轮科技革命和产业变革的大趋势来看，第四次工业革命以数字化、智能化、网络化为核心，而数据资源作为重要生产要素，被认为是21世纪的“黄金”“石油”。与传统生产要素不同，数据要素具有非竞争性且可以无限复制、重复使用的特性；作为经济活动的副产品有着独特的生命周期；具有规模报酬递增、网络效应、质量依赖等特点；价值具有高度异质性；自主控制权更弱等特征。本报告广泛梳理国内外数据要素市场相关文献，总结并综述加快培育数据要素市场的核心问题及当前主要解决方案。本课题组调研了数据堂、天猫新品创新中心和百分点科技三家数据服务企业，从调研中课题组主要从数据要素分类、数据要素交易、数据要素分配总体架构和政府政策引导等四个方面总结出数据要素市场发展的经验。

本报告对我国未来数据要素市场发展提出如下政策建议：（1）明确数据要素市场的问题和目标；（2）妥善处理数据要素市场场内交易和场外交易的关系；（3）从生产、流通、分配、消费等方面构建科学有效的数据要素市场体系架构；（4）从国家、区域和地方等方面形成数据交易所协同联动发展体系。

一、 研究数据要素市场的意义

当前，我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。习近平总书记指出：“创新是社会进步的灵魂，创业是推动经济社会发展、改善民生的重要途径”。加快培育发展数据要素市场，夯实数字经济发展的市场基础，得到了党和国家的高度重视。

当前我国数据要素市场发展仍待完善，我国的创新创业企业在使用数据要素时面临一系列难题，诸如数据要素的使用权和收益权不清晰、数据分级分类标准不统一、大企业垄断以及数据泄露风险等问题严重阻碍了企业发展，因此构建一个透明公开、竞争有序的数据要素市场不仅是来自顶层的规划目标，更是各市场微观主体的迫切愿望。在此背景下，以促进企业创新创业为出发点，研究构建数据要素市场的路径具有重要现实意义，将为相关部门提供决策依据。

二、数据要素市场调研总结

本课题组调研的三家数据服务企业中，数据堂是全球领先的人工智能数据服务提供商，天猫新品创新中心是立足于阿里巴巴全渠道的消费者数据研究大数据分析及自主调研平台，百分点科技是服务全球企业和政府的数据智能公司。从调研中课题组对数据要素市场发展得到如下经验总结：

（一）数据要素分类

数据要素交易之前首先要解决分类问题，什么样的数据可以交易，什么样的数据不能交易。我们认为从数据交易维度可以尝试首先对数据进行如下分类：（1）第一类公共数据产权属于政府；（2）第二类有版权隐私安全都解决的数据，市场定价也非常清晰，因为交易过多次；（3）第三类是企业在生产经营过程中产生的数据，比如电信运营商的数据，是企业、消费者多方共同作用产生的。这类数据的确权是具有争议的，但在我国正式通过《数据安全法》以加强数据安全维护的背景下，企业对数据隐私保护均高度重视，广泛采用隐私计算等技术手段或完善数据使用规章制度等方法保证数据安全。因此如果不去界定它的所有权，只界定使用权的情况下，也是比较清楚的。在上述分类基础上，我们进一步依照不同规则将数据进行分类，对数据进行分类交易。

（二）数据要素交易

在传统数字经济交易模式下，数据要素参与交易的方式主要来自于数字经济平台采取的“交叉补贴”定价策略。数据垄断是平台维持垄断地位的重要手段。为了获取数据，平台可以用零价格甚至通过发红包和优惠券等方式招揽用户。在多边市场中，平台可以采用更加灵活的诸如非对称定价和交叉补贴等定价策略，通过调整收费结构，对一方免费，吸引更多用户，而对另一方收费，从而获取利润，最终实现规模和利润的增加。在这种定价模式下，个人数据所有者可以通过零价格享受服务甚至收取红包和优惠券获得一次分配收益。但同时也应该注意到，因为信息不对称和隐私保护力度不够，个人数据所有者获取的收益是非常低的。

我们认为可以采用中心化和分散化两种方式设计数据要素的交易，提高个人数据所有者的收益。无论是采用中心化（例如数据联盟）或分散化（例如公开升价拍卖）的方式，都需要对现有交易机制进行创新，从而能依据数据要素的新特性决定数据要素收益。

通过调研发现，现有的线下商业模式极少涉及数据的直接交易，而更多是提供数据服务。因此培育数据要素市场不应只看重数据交易本身，还应强调配套服务建设。特别是对于这些提供数据增值服务，比如模型化和人工智能化数据服务的企业而言，应该允许其探索更灵活的交易形式（例如“增值入股”或“数据入股”），帮助更多中小企业及个人在数据增值中受益。

（三）数据要素分配总体架构

在数据要素整体制度中，分配应该处于一个核心地位。将数据作为生产要素参与分配实质上就是政府将其作为一种激励制度，最大程度释放和利用数据价值，充分发挥数据要素的生产活力的举措。只有很好地解决了数据分配问题，才能从根本上促进数据要素市场建设。数据要素分配的总体架构应该综合考虑初次、二次和三次分配问题。初次分配方面，在传统的交叉补贴换取数据基础上，应当更多地发挥数据要素市场的分配作用，将尚未完全由市场配置的数据要素转向由市场配置，在保护个人数据安全使用的基础上，深入挖掘数据价值、厘清数据要素在生产活动中发挥作用的价值链条，从而更好地在数据来源者、数据生产者、数据分析者、数据应用者等主体之间分配收益。二次分配方面，根据用户数、数字服务合同、数字经济活动收入等对一定规模的大型互联网企业征收数字服务税已经成为全球各国的普遍共识，对于我国国内的数字税设计，则需考虑在全国统一的市场体系下，大企业与中小企业之间、发达地区与欠发达地区之间、资本回报与劳动报酬之间的分配安排，应避免过度向前者倾斜，并适时保护后者。三次分配方面，数据要素的非竞争性使其可以通过数据共享来实现第三次分配。

（四）政府政策引导

政府政策重点的引导方向包括：

1.数据要素能够促使产业区域分散化发展、提高中小微企业收入。平台型企业正逐渐发挥降低中小微企业数据要素使用门槛、提高使用效率的作用。

2.利用数据产业扶贫探索针对数据要素促进劳动收入分配。

3.依托东中西部各自优势的数据产业发展有助于实现不同地区的均衡发展和共同富裕。

4.数据要素在政务服务中的应用。通过弥补优质公共服务的供给不足，提升政府服务能力，从而有助于优化其他要素分配。

三、总结及政策建议

（一）明确问题和目标

在构建数据要素市场方面，我国当前最需要解决、规范的问题和国家层面亟需开展的工作如下：

1.我国当前最需要解决、规范的问题

（1）数据要素的使用权和收益权不清晰；（2）数据分级分类标准不统一；（3）缺乏正规交易场所，场内交易参与意愿低。场外交易不透明不规范，存在数据泄露风险；（4）市场供需不匹配。数据供给集中于少数大型互联网企业、公共事业单位和政府部门，而数据需求相对分散，特别是中小微企业存在大量数据需求却难以得到满足；（5）数据壁垒现象突出。大型企业存在数据垄断现象，与其他市场主体之间缺乏数据流通，同时各行政区域之间也存在数据壁垒。

以上问题导致各方权益缺乏保障，影响数据要素配置效率，并阻碍了数据要素价值的充分发挥。

2.政府在数据要素市场中的角色

政府在数据要素市场中应该扮演引导而非主导角色。政府可以公共部门数据作为抓手直接参加市场交易。政府部门需为数据要素市场发展创造政策环境。根据数据要素市场发展的不同阶段，要对市场进行相适应的监管和规范，保障和平衡消费者以及各类市场主体的权益。

3.国家层面亟需开展的工作

第一阶段（比如一年内）：

（1）明确数据来源主体、数据采集方与数据使用方的权利与义务。

（2）对数据要素以及相关市场行为进行普查摸底。

（3）建立统一的数据登记、交易结算、信息披露机制。

第二阶段（比如十四五期间）：

（1）打破两类数据壁垒。一是头部互联网企业与其他市场主体（尤其是中小微企业）之间的数据壁垒，二是各区域之间的数据壁垒（尤其是在地方各自成立数据交易场所的情况下）。

（2）基于数据要素市场摸底情况与趋势判断，设计满足激励相容约束的政府最优优惠政策组合。

（3）加快培育第三方机构，提供数据评估（质量、资产价值、安全）、公证、审计、培训、认证等服务。

（二）妥善处理数据要素市场场内交易和场外交易的关系

1.场内交易

场内交易具有集中、透明、电子化、标准化等特征，通过设置准入标准、提供统一基础设施、建立统一登记和结算体系等，提供高效、有公信力、安全的交易场所。集中式交易场所还有利于整合并发布市场信息，以提供分析预测、推荐、匹配、拍卖、组合购买等机制，更好地降低交易成本并提高市场效率。特别是对于自身数据开发利用能力有限的中小企业来说，可以大幅降低数据交易门槛。

2.场外交易

对于具备一定数据开发利用能力，或有非标准化、特殊数据交易需求的市场主体，也可采取场外交易。场外交易有利于拓展更广泛的数据要素供给。场外交易需要完善信息披露机制以规范市场行为和保护各方权益。

3.场内交易和场外交易的关系

一方面，场内交易和场外交易满足不同类型的交易需求，有互为补充的关系，且都有存在的必要。适当允许场外交易有利于减少黑市等违法行为。另一方面，合理的场内交易机制设计可以吸引更多的场外交易进入场内，更大的场内交易市场有利于市场更加有序高效。与此同时，为场内与场外交易建立统一登记和结算体系，有助于全国数据要素市场一体化发展。

（三）从生产、流通、分配、消费等方面构建科学有效的数据要素市场体系架构

1.生产

（1）数据要素的生产具有固定成本高、边际成本低的特点，市场发展初期需要依赖大型企业进行研发投入，因此需要通过赋予一定产权来鼓励为市场承担创新风险的行为。然而，随着市场发展，需要避免大企业对其他市场参与者设置阻碍，应在产权归属和期限上做出相应安排，可部分参考新药研发的代理、专利安排，进一步扩大市场规模和激发市场活力。

（2）数据采集一般采用偏劳动密集型的方式，特别是对于非结构数据主要依靠人工去输入或者标注数据，从而不可避免导致数据偏误。需考虑如何对数据采集过程进行规范和标准化，减少数据偏误。

（3）对于自身已持有一定规模数据的企业，普遍存在市场参与意愿不足的现象。此时若强制企业参与数据共享或交易，可能导致企业减少对数据资源开发的投入。因此，政策制定中需要权衡打破数据垄断以提高中小企业产出与降低头部企业产出之间的利弊，评估对市场效率的总体影响。

2.流通

（1）提高数据流动性需要解决的最主要的问题，是降低交易成本和减少信息不对称。集中式交易场所的必要性，取决于其设计能否使这些问题得到有效缓解。

（2）相比于自有数据提供方，专业化数据商主要对不同来源的原始数据或脱敏数据进行采集、存储、汇聚、加工等，形成更多元综合的数据供给，并能有效促进消费者与市场主体间数据流通。

（3）数据要素市场中还需要大量第三方机构提供数据评估、公证、审计、培训、认证等服务。上述服务中的数据价值评估是最核心也最困难的工作。如何针对数据要素“有效期短、可以无限共享、集合使用价值更高”等特点设计最有效的价值评估方法是未来重点需要解决的问题。

3.分配

（1）数据要素市场分配体系需要重点关注资本回报与劳动报酬之间、大企业与中小企业之间、发达地区与欠发达地区之间的分配情况，应避免过度向前者倾斜，并适时保护后者。

（2）对主要提供数据增值服务的企业，可以探索“增值入股”或者“数据入股”等方式，帮助更多中小企业及个人在数据增值中受益。

（3）探索设立个人/企业数据账户或数据信托机制，赋予微观主体其行为数据的产权，有利于打破数据垄断并促进数据要素收益向中小微企业与消费者分配。

4.消费

（1）数据要素市场体系的“消费”方面，可以理解为通常所说的数据应用。需要重点解决：一是广大中小微企业对数据的应用潜力大，但需求分散、当前运用数据能力有限的问题；二是应用环节对个人信息保护的问题；三是数据二次转售的问题。针对这些问题，可以采取措施包括：鼓励场内交易、发展数据商和第三方服务机构、支持多方安全计算技术、科学确定对隐私的最优保护力度等。

（2）从监管设计角度，最核心的问题是要确定对隐私的最优保护力度。在决定我国最优的隐私保护力度时，必须基于博弈论的理论工具，并结合中国的具体国情进行探讨。

（3）应当针对不同隐私和风险级别的个人信息分别给予数据生产者和持有者不同级别数据控制权和有限制的占有权。^[1]针对当前尚没有法律明确赋权的情形下，可通过健全数据使用许可制度来引导数据交易规范化开展。同时，通过完善数据治理机制，保存数据流通和使用各环节的记录，以便于数据主体查询和执法、监管机构审查。^[2]

（4）推动行业协会商会建立健全行业经营自律规范、自律公约，规范会员行为。鼓励行业协会商会制定发布产品和服务标准，参与制定国家标准、行业标准、团体标准及有关政策法规。发挥市场专业化服务组织的监督作用。加快培育第三方服务机构和市场中介组织，提升市场专业化服务能力。^[3]

（四）从国家、区域和地方等方面形成数据交易所协同联动发展体系

国家层面，应借鉴中证登、全国中小企业股份转让系统，建立统一的登记、结算体系，为全国各类交易场所以及场外数据交易提供信息服务和技术支撑。

区域层面，在长三角、粤港澳大湾区、京津冀等具有数据等要素优势、市场主体活跃、应用场景丰富、配套机制完善的地区，建立准公共属性的集中式数据交易场所，有助于促进各类市场主体之间的数据要素流通和使用，并进一步带动供给。^[4]

地方层面，通过由优势地区的数据要素市场发展，带动西南、西北和其他算力等资源丰富的地区上下游产业发展，如数据存储、加工、运算、相关制造与服务等，来促进区域间分配。

此外，各行业头部企业或协会可发挥自身优势，建立营利性或公共属性集中式交易平台或场所。为更好地维护市场秩序，保障中小微企业和消费者权益，一方面可通过统一的登记、结算、信息披露等加强市场规范，另一方面可探索赋予个体更多的数据控制和交易权利。

课题组成员：翁翕、刘冲、蔡思航、张妍