中国大数据交易发展的问题及对策研究

茶洪旺 袁航

随着云计算和大数据的快速发展，全球掀起了新的大数据产业浪潮，人类正从IT时代迅速向DT时代迈进，数据资源的价值也进一步得到提升。2015年《促进大数据发展行动纲要》明确提出要“引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生品交易，鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通，建立健全大数据交易机制和定价机制，规范交易行为”。近年来，在国家及地方政府相关政策的积极推动与扶持下，中国各地陆续设立大数据交易平台，在探索大数据交易进程中取得了良好效果。为了进一步促进中国大数据交易取得骄人成就，加快建设数字中国，本文在对中国大数据交易发展现状分析的基础上，客观分析了中国大数据交易发展过程中面临的问题，并有针对性地提出了加快推进大数据交易健康有序发展的对策措施，旨在为推动中国大数据交易及大数据产业发展建言献策。

一、大数据交易发展初现成效

近年来，大数据产业作为一种新兴产业业态在全球范围内取得了较快发展。相较于发达国家，中国大数据产业尚处于起步阶段，虽然大数据交易还未建立完善的交易规范体系，但潜在的、丰富的数据资源已经涵盖了电信、金融、房地产、医疗、社保、交通、物流、电力、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领域，加速了中国大数据产业以及数字经济新业态新模式的蓬勃发展。海量数据要素在开放、流通、交易中互通互联，创新数字经济发展，助力数字中国建设。就目前大数据交易市场发展现状而言，中国大数据交易发展初现成效，主要包括以下两点：一是大数据交易市场规模加速增长，变现能力大幅度提升；二是大数据交易市场组织机构发展迅猛，服务体系不断完善。这预示着大数据产业将成为未来中国的支柱产业及推动中国经济高质量发展的新引擎。

1.大数据交易市场规模加速增长，变现能力大幅度提升

大数据交易是大数据产业发展的重要部分，在大数据技术层、大数据应用层以及大数据衍生层的共同支撑下，中国大数据交易取得了长足发展，其交易规模和变现能力均有了较大幅度的提升，实现了大数据的价值兑现。相关统计资料显示，2014年中国大数据产业规模为1038亿元，2015年增至1692亿元，2016年大数据产业规模已高达2482亿元，预计2020年大数据产业规模将达到13626亿元。庞大的大数据产业规模为大数据交易市场发展奠定了坚实的物质基础，2014年中国大数据交易市场规模为20.76亿元，2015年增至33.85亿元，增长率高达63%，预计到2020年，中国大数据交易市场规模将突破545亿元。尤其是作为大数据产业发展的龙头——贵阳大数据交易所发展迅猛，呈现出了引领大数据交易发展的强劲势头。根据贵阳大数据交易所相关统计资料显示，截至2015年底，贵阳大数据交易所交易金额已经突破6000万元，会员数量超过300家，接入的数据源公司超过100家，数据总量超过50PB。截至2017年10月，交易所交易额累计突破1.2亿元，可交易数据产品近4000个，并成功接入了225家累计超过150PB的数据源，动态接入全国政府公开及授权数据，与100多个省或市政府进行了业务交流，极大地推动了政府数据的开放与开发。根据2018年3月17日《贵州日报》报道，贵阳大数据交易所会员数量突破2000家，涵盖了金融、通信、医疗、农业、传媒等20余种行业类别，逐渐形成了国内大数据交易平台领军者。全国其他地区的大数据交易规模增长和变现能力的提升也呈现出良好的态势。由此可以预见，随着中国大数据交易的进一步发展，大数据产业将成为未来提振中国经济发展的支柱产业，并将持续推动中国从数据大国向数据强国转变。

2.大数据交易市场组织机构发展迅猛，服务体系不断完善

随着全国首家大数据交易所的成立，2015年大数据交易平台的建设进入井喷期，到2015年年底，约有10家大数据交易平台投入运营，它们分别是：中关村数海大数据交易平台（北京）、贵阳大数据交易所（贵州）、长江大数据交易所（湖北）、东湖大数据交易平台（湖北）、湖北大数据交易平台（湖北）、西咸新区大数据交易所（陕西）、交通大数据交易平台（广东）、华中大数据交易所（湖北）、河北大数据交易中心（河北）和华东江苏大数据交易中心（江苏）。2016年各地新建的大数据交易平台主要包括哈尔滨数据交易中心（黑龙江）、上海大数据交易中心（上海）、钱塘大数据交易平台（浙江）、广数Data hub（广东）以及浙江大数据交易中心（浙江）等。此外，湖南、广西、安徽、福建等地也正在积极准备筹建大数据交易平台。其中，发展势头最迅猛的贵阳大数据交易所已在北京、上海设立运营中心，并在徐州、石河子、汕头、德阳、丽江、张家口、开封、枣庄、山西、宝鸡、新乡等11个省或市设立交易服务分中心，真正立足西南、辐射全国，通过构建大数据交易服务中心，拓宽大数据应用空间，打造国际一流的综合性大数据交易服务平台，并在稳步扩大合法合规的大数据交易组织机构的同时，向全国各地输出贵阳大数据交易模式，打破大数据交易壁垒，驱动全国大数据要素有序自由流通。与此同时，贵阳大数据交易所还联合清华、北大等20余所高校发起成立“中国大数据交易联合实验室”，共同合作，激活中国亿万数据资产价值。

伴随着大数据交易组织机构数量的迅猛增加，各大交易机构的服务体系也在不断完善，比如贵阳大数据交易所就已经制定了十大标准及规范，为会员提供完善的数据确权、数据定价、数据交易、结算、交付等服务支撑体系，很大程度上促进了中国大数据交易从“分散化”“无序化”向“平台化”“规范化”的转变，使不同行业分散的数据资源集中到一起，通过各大数据交易组织机构的整合、处理和加工，实现大数据在不同行业之间的流通、交换和共享，提高大数据的使用效率，提升大数据本身的价值。

面对一个引领数字中国建设的大数据交易业态蓬勃发展的局面，我们理应清醒地认识到，要加快推进中国大数据交易健康持续发展，一定要坚持问题导向，实事求是地深入研究和克服大数据交易面临的一系列问题。

二、大数据交易发展面临的主要问题

中国大数据交易市场发展还处于起步阶段，发展过程中面临的问题归纳起来主要包括以下7个方面。

1.大数据产权界定不清晰

清晰的产权界定是大数据交易市场建立和发展的必要前提。数据拥有方不愿或不敢把数据拿出来交易的重要原因是数据产权界定不清晰。商户在电商平台上的交易数据以及用户在运营商网络里的行为数据应该属于平台或运营商还是用户，在法律上还很难界定清楚。产权理论创始人科斯认为，在交易费用不为零的情况下，不同的产权配置界定带来不同的资源配置。贵州大数据交易所确立了大数据交易原则，其中之一就是“数据买卖双方要保证数据所有权、合法、可信、不被滥用”。然而，贵阳大数据交易所虽然已经在开业五个多月的时间里完成了上千笔大数据交易，但各方对数据所有权仍未形成统一看法，其中最具有争议性的是基于原始的用户数据在去除个人身份属性之后的数据产权问题。因此，产权界定不清的数据将给未来交易市场带来更大的风险和不确定性，很大程度上会阻碍大数据交易市场的正常运行。

2.大数据交易规则和标准缺乏

目前，在中国大数据交易过程中，一是没有针对大数据交易和应用的专门性法律法规，对数据是否可以进行直接交易、处理后交易或者禁止交易，并无明确的法律依据；二是没有明确的大数据交易监管机构，大数据交易所涉及的多个环节缺乏统一监管，以政府部门为代表的部分数据拥有者因避险心理而回避参与数据交易，致使数据常常散落在不同的政府、企业部门之间，存在不同的数据仓库中，海量的数据因无一套完整统一的数据交易规则，在建设信息化系统过程中形成了众多“数据碎片”和“数据孤岛”；三是大数据交易平台缺乏标准，国内几类大数据交易组织机构并存，各自建立规则，存在隐藏的盲点和误区，数据标准化程度低。总之，因缺乏数据交易规则和交易标准所产生的信息共享不充分、可交易数据范围边界模糊等问题使客户很难从这些孤立、不流动、没有整合的数据中找到完整的具有商业价值的数据，这不仅增加了数据交易市场的交易成本，而且也降低了整个社会的运行效率。

3.数据质量评价与估值定价有待完善

数据资产是一种无形资产，而且内容千差万别，如何评价数据质量还是一个开放性问题。数据价值是数据质量的反映，数据质量高则数据价值也高，数据价值决定数据交易价格的高低。目前成熟的无形资产价值评估通常有三种方法：重置成本法、收益现值法和市场比较法。但是，上述三种评估方法很难准确地量化数据资产的真正价值。这就需要根据数据资产所属行业特点、数据资产特征、应用环境、商业模式等多角度综合分析数据资产价值维度，通过提取量化指标，建立适合不同行业、不同属性的数据资产价值评估模型。而这方面的研究也刚刚开始，需要较长时间才能逐步走向成熟。

4.大数据需求不明确，抑制大数据产业发展

具有商业价值的大数据能帮助企业进行真正的商业分析，提升企业业务，进而创造新的价值。然而，如今在大数据产业发展起步阶段，很多企业的业务部门并不了解大数据以及大数据的应用场景和价值，故很难提出对大数据的准确需求。在推动大数据交易发展过程中，企业决策层担心投入成本过高，于是在搭建大数据部门时犹豫不决或持观望尝试态度，这在很大程度上影响了企业在大数据方向的发展，阻碍了企业积累和挖掘自身大数据资产的潜力，甚至存在由于数据没有应用场景，致使很多具有实际价值的历史数据被盲目删除，导致企业大数据资产流失。

5.大数据交易组织机构定位不清

从中国现有大数据交易市场组织机构建设来看，各地大数据交易机构遍地开花，在建设中存在较为严重的重复定位、各自为战、区块划分明显从而难以形成综合优势等问题。仅以湖北大数据交易平台、武汉东湖大数据交易中心、华中大数据交易所和武汉长江大数据交易中心四个交易组织机构为例，四者均位于湖北省境内，但在发展定位及功能定位上界限不清，形成了多个分割的交易市场，导致各大数据交易市场之间缺乏自由流动性，从而使整个数据交易市场呈现交易规模小、交易价格无序、交易频次较低等特点，难以真正实现平台化、规模化、产业化发展，无法有序发挥大数据交易平台的功能优势。

6.大数据安全保护隐患重重

在大数据时代，信息公开和数据共享是必然趋势，但随着大数据的指数性增长，在大数据交易过程中隐私泄露事件时有发生，很多数据拥有者因担心个人隐私或企业机密泄露而不敢让自身数据进入流通环节进行交易，这在很大程度上抑制了大数据交易工作的顺利开展和大数据产业的有序推进。目前，中国还没有专门的隐私权保护法律，因而无法保证国家大数据战略进行过程中数据的隐私安全。为促进中国大数据健康有序发展，须尽快研究制定相关法律法规，明确对每一个项目活动周期中所产生的数据进行监管，确保数据隐私不被侵犯。

7.大数据专业人才缺乏

在中国，大数据是一种新生事物。国内高校开展大数据技术人才培养的时间并不长，技术市场上掌握大数据处理技术和应用开发技术的人才很少。此外，大数据的发展速度很快，无论是政府部门还是企业都需要一支掌握懂技术、善管理、有经验的大数据建设专业队伍，包括大数据开发工程师、大数据分析师、大数据架构师、大数据后台开发工程师以及大数据算法工程师等。如此“人才少、速度快”的局面使目前中国大数据市场上的技术人才储备与大数据处理和应用人才需求之间存在较大的供需缺口，此现状将在未来几年持续存在，对中国大数据交易乃至大数据产业发展提出了严峻的挑战。

三、加快推进大数据交易健康有序发展的对策建议

基于上述分析，我们有针对性地提出以下加快推进中国大数据交易健康有序发展的对策建议。

1.明晰产权，加快制定数据安全及隐私保护的相关法律法规

大数据正在改变世界，但并未改变人们在大数据交易过程中对数据产权的迫切要求。而要解决大数据产权问题，一方面需要明确数据的产权归属，为大数据商品化、市场化和产业化的顺利开展提供稳定的法律基础；另一方面，要关注大数据交易带来的隐私与信息安全风险，对大数据交易活动做出相关限制性要求，尤其是透明性方面的要求。面对大数据产权等相关法律法规缺失的现实情况，大数据安全和隐私保护已经成为大数据发展的世界性难题。中国虽有全球最多网民带来的数据红利，但大数据保护严重落后于现实发展，大数据安全及隐私保护的法律法规缺失所带来的威胁已由个人层面上升至国家安全层面。从法理学角度来说，虽然法律具有一定的滞后性，但对于已进入起步发展阶段的数据交易与交换，不应任由其发展，可先考虑由国家部委及时对大数据的交易规则、数据安全、隐私保护等制定规章制度，之后随着大数据交易发展再逐步修订，待成熟时再上升到法律。因此，我们要密切关注国际立法理念的演变趋势，结合中国大数据交易中出现的问题，对大数据交易与交换发展相关法律法规进行前瞻研究，加快制定数据安全及隐私保护的相关法律法规，重点要着力于以下两方面：一要加强对涉及国家安全等重要数据的立法保护，进一步明确重要数据保护的内容和范围，制定重点领域数据安全管理制度；二要加强个人隐私保护，建立个人信息保护的相关法律法规，提高对个人隐私侵犯行为的惩罚力度。我们要扎扎实实地为大数据交易与交换发展营造良好的法律法规制度环境，助力中国成为世界“数据强国”。

中国还没有制定关于数据安全和隐私保护的单行法律，为此，建议加快起草和颁布《信息保护法》和《数据开放法》，加强数据安全和个人隐私保护，明确数据安全边界，保障大数据采集、使用等环节中个人隐私信息不受侵犯。参照《中华人民共和国物权法》，研究制定《数据产权法》，明确数据产权法律定义、内容、确权和保护等内容，明确数据产权的资产属性和交易属性，明确产权所有者享有依法进行数据交易的权利。尽快制定出台《数据资产管理条例》，明确数据资产主管部门及职责，对数据资产的配置、使用、处置、评估、统计等内容作出规定，加快数据资产管理水平。

在大数据时代，中国制定《数据法》已变得越来越迫切，建议把制定《数据法》尽早列入全国人大立法计划，时机成熟时出台《中华人民共和国数据法》，实现数据主权的宣示，为数据安全发展提供强有力的法律支撑。

2.加快推进政府数据资源开放共享步伐

政府数据资源开放共享是世界各国实施大数据发展战略的重要举措。政府作为公共数据的核心生产者和拥有者，汇集了最具挖掘价值的数据资源，加快政府数据开放共享，释放政府数据和机构数据的价值，对大数据交易市场的繁荣将起到重要影响。目前，政府数据资源开放共享步伐缓慢已成为制约中国大数据发展的主要障碍。政府数据资源开放共享步伐缓慢的原因在于政府准备工作不足。根据中国国情，要把政府数据开放共享纳入政府工作的重要职责，明确职责主体，确立政府数据开放共享的主管部门、工作职责和工作考核机制，协调统一行业、区域数据开放工作规划和行动，建立统一、高效、畅通的协调推进机制；尽快制定出台《开放数据发布指南》和《公共数据资源开放共享管理办法》，建立明确的数据开放共享标准、界定数据开放共享内容范围、数据安全保障范围边界（拟出非开放共享的数据清单）、制定开放共享行动计划，有序性、常态化推进政府数据资源开放共享。

政府数据资源开放共享缓慢的深层原因还在于现行政府行政体制条块分割的“自我封闭性”。我们只有全面深化行政体制改革，创新行政管理方式，从根本上打破部门行业条块分割的体制壁垒和“行政孤岛”，彻底治理时下一些政府部门存在的“不愿开放共享”“不会开放共享”“不敢开放共享”现象，破解目前大数据发展面临的“数据孤岛”“数据碎片化”难题，进而推动大数据资源整合与集成应用，提高数据质量，促进互联互通、实现数据资源开放共享，加快推进大数据交易市场化步伐。

3.加快推进大数据标准化

从国际上看，大数据标准化是全球信息技术领域的新热点，目前尚处于起步阶段。我们要善于抓住机遇抢先作为，加快大数据标准制定和验证推广。交易所产品的重要特点是交易产品的标准化，中国大数据交易面临的主要难题就是数据种类的多样性难以形成数据的标准化，进而制约着数据成为一种集中化、大规模交易的产品。大数据标准化是一个复杂的系统工程，不能一蹴而就。加快推进大数据标准化需要充分发挥“有为政府”的作用，建议从国家层面上组织专家队伍研究，在积极借鉴国际经验的基础上，结合中国国情，着力研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。当前加快推进大数据标准化的重点应放在两方面：一是要推进大数据产业标准体系建设，加快建立政府部门、事业单位等公共机构的数据标准和统计标准体系，推进数据采集、政府数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。二是要加快建立大数据市场交易标准体系。开展标准验证和应用试点示范，建立标准符合性评估体系，充分发挥标准在培育服务市场、提升服务能力、支撑行业管理等方面的作用。从全球来看，国际上有4个标准化组织针对大数据进行专门研究，中国作为核心成员，要善于进行国际交流合作，在加快推进中国数据标准化的同时，一定要积极组织参与国际标准制定，提升中国大数据标准制定的国际话语权。

4.加快制定大数据交易法律标准建设，完善市场交易机制

大数据交易是一种新兴业态，中国大数据交易市场活动日益活跃，但交易规则、交易标准等缺失已严重制约大数据交易市场健康有序发展。我们要采取切实措施积极探索加快数据交易法律标准建设，优化大数据交易与交换市场环境。数据交易市场的繁荣将助力大数据产业的健康有序发展，大数据产业的健康有序发展又将进一步推进大数据交易的持续发展，实现良性循环。鉴于大数据交易的特殊性，我们不能照搬金融交易所与商品交易所的模式。目前国际上还没有完全统一、规范的大数据交易市场规则，更没有形成成熟的商用数据交易模式。关于中国大数据交易立法，建议可采取在先行先试的基础上建立国家层面立法。鼓励和支持贵州、武汉等数据交易发展基础较好的地方，根据实际情况积极探索，率先实施地方大数据交易法规试行，在实践中不断总结完善，有序推进大数据交易立法建设，然后制定出台国家大数据交易立法。在制定国家层面的数据立法时，可以借鉴《中华人民共和国证券法》设计的基本架构，采用“基本法”加“专门法”的原则设计《中华人民共和国数据交易法》整体架构。“基本法”为数据交易法律规范总纲，并根据基本法分别制定相应的“专门法”。

5.加快建立政府层面的大数据交易监管职能部门

一个良好的大数据交易环境的形成发展，既要有法律法规的保障和数据标准规范的支撑，也需要相应的监管到位。目前中国大数据交易平台建设发展很快，但在政府层面上还没有专门的监管部门对大数据交易进行监管，主要依靠交易平台的自律管理。

当前中国大数据交易与交换市场上出现的大数据交易平台建设热潮高涨，大数据交易平台建设主体、大数据交易参与主体认证标准缺失，同一地域内的大数据交易平台建设定位重复、各自为战，形成多个分割市场，交易价格无序、不少地方重视大数据交易平台建设，而轻视大数据内容建设等，此现象凸显了政府监管的必要性及重要性。为了防止大数据交易成为下一个钢铁、光伏等产能过剩产业，建议在政府层面组建大数据交易监管职能部门，并制定相应法规，强化事前监管，加大事后惩治力度，充分发挥“有为政府”的作用，规范大数据交易活动，维护公平、公正有序的市场竞争秩序，实现“有为政府”与“有效市场”有机统一，保障市场在资源配置中的决定性作用。

在坚持政府主导监管的同时，一定要注重发挥社会组织作用，引入第三方监管机制，共同监管大数据交易。特别是中国正处在经济社会转型发展的关键时期，在现行制度安排和法律法规尚不完善、政府监管不到位的情况下，第三方监管机制作为政府监管的外部监管方式，能够较好地弥补政府单一监管模式的缺陷，重塑社会组织的公信力，提高监管透明度，是提高政府监管效率的重要形式。

6.加快培育大数据交易与交换专业人才

大数据交易对人才的理论水平和实践能力都有很高要求，且大数据技术本身又高速迭代。从目前的实际情况看，能够满足当前需求的专业人才相对稀缺，尤其能够继续满足未来大数据交易持续发展的专业人才更加匮乏。因此，加快培育数据交易与交换专业人才是当务之急，刻不容缓。基于中国国情，加快培育数据交易与交换专业人才，应坚持政府主导推进，走政府、高校、企业多元化培育复合型人才路径。政府要把大数据人才队伍建设纳入国家人才建设总体布局，做出专项部署，明确大数据人才培养的目标和路径，扶持高等院校发展大数据相关专业。鼓励高校与企业联合建立实验室、研发中心，培养融理论与实践有机结合的大数据人才。高校是培养大数据人才最直接、最重要的场所，要加快进行师资队伍建设、人才培养模式等统筹规划，推进课程体系改革，开设一系列既符合当前又能满足未来需求的大数据技术和管理的相关课程，扎扎实实地培养大数据专业人才。校企合作建立职业培训机构，这是目前缩短人才培养周期，满足当前急需人才的最有效方式。以岗位培训和继续教育为重点，加大社会化培训力度，提高在职人员大数据应用技能，进一步加强机关公务员、事业单位、大中型企业员工的大数据知识的培训与考核。

7.加强对大数据交易领域重点问题的研究

大数据交易在中国是一个新兴事物，明确的数据产权、数据定价及付费机制是数据交易市场健康、有序、持续发展的必要条件。当前，人们对数据交易中面临的数据确权、数据资产评估、数据定价、市场机制等问题的认识存在偏差，尚未统一，这不仅是实践中需要尽快解决的重点问题，而且也是理论研究上需要解答的难题。“知之愈明，则行之愈笃；行之愈笃，则知之益明”。建议由政府牵头组织产业界和学术界专家通力合作，针对数据确权、数据资产价值评估、数据定价、市场机制等重大问题进行专题深入研究，在理论和实践方面做出可行性解释，为政府决策部门提供前瞻性、战略性、预警性、可操作性的政策建议，进而加快推进数据交易市场健康、有序、持续发展。