我国数据要素统一大市场构建目标、存在问题与对策分析

◎卢黎歌，李 婷

1.西安科技大学 马克思主义学院，西安710054；2.西安交通大学 马克思主义学院，西安710048

一、引言

2022年4月10日，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》(以下简称《意见》)发布，提出要加快培育全国统一的数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、交易流动、开放共享、安全认证等制度和规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。数据要素作为数字经济时代信息流的新载体，已深度融合至各领域，被誉为“未来的新石油”。数据要素市场化配置是充分挖掘数据“新”要素潜能的内在要求与必然选择[1]，但近年来中国数据要素市场依然存在制度体系化、治理法治化、管理落地化程度不高等矛盾[2]，集中表现为新型不正当竞争和垄断行为的频现损害数据要素市场竞争秩序、地方数据要素市场建设各行其道推高数据要素市场交易成本以及缺乏统一的数据市场治理机构不利于实现数据要素市场有效监管等弊端[3]。这表明，我国的数据要素市场距离《意见》提出的建立全国统一的数据要素市场还存在较大差距。

实际上，数据要素市场的发展状况是数字经济高质量发展的关键因素[4]，而数据要素统一大市场的培育则是推动数字经济进一步发展的必然要求，因此，我们应从促进数字经济更健康发展的目标出发，用先进的技术手段和完善的治理体系打破数据要素市场培育过程中的多方困局，加快培育数据要素统一大市场，助力开启全面建设社会主义现代化国家新征程[5]。

二、我国数据要素统一大市场构建目标

数据要素统一大市场的构建，既是我国数字经济持续发展的内在要求，也是推动我国由数字经济大国向数字经济强国迈进的必然选择。

(一)助力科技竞争，提升我国数字经济核心竞争力

随着数字经济发展，科技创新越来越依赖于数据要素，大数据驱动下的技术创新已成为一国科技和经济实力的重要组成。我国虽然人口众多，数字经济发展的业态和模式较为丰富，积累的数据总量也十分庞大，但由于缺乏统一的数据要素大市场，导致相关数据的收集、归并和流动十分缓慢，大量有重要科研价值的基础数据无法得到有效利用，因此，尚无法为科技创新提供必要的支撑和动力。从某种程度上说，我国国内数据的流动尚没有达到统一大市场的标准，无法为大数据驱动的科技创新提供有力支撑，所以构建数据要素统一大市场的首要目标就是促进以大数据为基础的科技创新，在全球范围内助力提升中国科技竞争力。数据要素统一大市场的建立还可以进一步巩固我国数字经济的规模优势，促进数据要素在不同区域、行业和部门之间的流动，实现数据要素资源的优化配置，提升不同数字经济业态和模式的市场价值，进而促进数字经济业态与模式的持续创新，不断提高数字经济的核心竞争力。

作为数字经济核心竞争力提升的根本动力，有效市场竞争的实现也离不开数据要素统一大市场的建立。数据是数字经济微观主体特别是平台企业进行市场竞争的关键武器，一旦掌握了足够规模的数据，平台企业就会构建起较高的进入壁垒，进而损害公平的市场竞争和数字经济的可持续发展[6]。猎杀式并购就是其中较为典型的例子，通过猎杀式并购，超级数字平台能够消灭对手或者抢先占领新的经济领域，形成持续的在位者优势。通过构建数据要素统一大市场，可以最大限度地消除数字经济领域进入壁垒，促进数据要素有效竞争，进而实现数字经济核心竞争力的持续提升。

(二)解决数据要素市场交易痛点，促进数据资源无障碍流动

数据要素统一大市场的建立是促进数据要素市场有效交易的必要前提和根本保障，因此，消除数据要素市场的交易痛点是构建数据要素统一大市场的又一重要目标。我国数据要素市场交易主要包括以下四个痛点：一是数据要素权属关系不明确，尤其是作为数据要素的原始所有者和数据要素的经营处理者之间的关系尚未厘清。二是数据要素定价困难。科学合理的价格是实现数据要素交易的关键所在，目前来看，数据要素的定价机制尚未确立。三是交易过程中的互信机制难以构建。一方面，数据所有者担心数据使用者会泄露自己的隐私信息；另一方面，数据使用者又担心数据所有者提供虚假信息，因此，数据要素交易过程中的信任关系难以建立。四是数据要素市场交易的监管有效性不足。与传统监管对象不同，数据要素交易既涉及线上，也涉及线下，且通常跨区域、跨行业和跨部门流动，造成传统的线下监管模式有效性不足。

数据要素统一大市场的建立可促进数据要素资源的无障碍流动，数据要素资源的无障碍流动又是实现数据要素资源优化配置的必然要求。在现实经济社会运行过程中，我国数据要素资源配置的确存在效率不高问题。一方面，我国有超过80%的数据资源集中分布在东部地区，但是支撑算力的资源和能源不足，导致数据交易平台和数据处理中心超负荷运行，而西部地区支撑算力的资源和能源较为充足，但其所有的数据交易平台和数据处理中心的使用率又严重不足；另一方面，我国政府数据资源占全国数据资源的比重超过3/4强，但开放的规模却不足美国的10%，个人和企业可以利用的规模更是不及美国的7%，无疑造成数据资源的巨大浪费，并显著降低数据资源创造的价值。所以，解决数据要素市场交易痛点、促进数据资源在我国东部地区和西部地区以及政府与企业之间的无障碍流动，成为构建数据要素统一大市场的又一重要目标。

(三)协调推进数据要素市场和其他要素市场改革，强化产业数字化和数字产业化互动

在数字经济时代，数据要素逐渐成为最重要的生产要素，但生产的发展同样也离不开劳动力、资本和技术等要素，因此，协调推进数据要素市场和其他要素市场改革成为数据要素统一大市场建立的又一重要目标。其中包括两层含义：一方面，数据要素市场的相关改革可以参考其他要素市场的改革，比如数据要素的定价可以参考技术要素市场中专利的定价模式，由独立第三方对数据所包含的知识产权价值进行科学评估。此外，数据要素市场交易也可以借鉴资本要素市场中虚拟资产的交易模式，将交易所和券商分离，通过资质认定确定专门从事数据交易的代理商，从而提高数据要素交易的专业性和效率。另一方面，要逐步推进劳动力、资本和技术等其他生产要素的数字化进程，将其他要素市场纳入广义的数据要素市场，从而真正实现要素市场的整合和统一，进而显著提升要素市场的资源配置效率。

进一步探讨，数据要素市场改革和其他要素市场改革的协调推进，可以强化产业数字化和数字产业化之间的互动，从总体上推进我国数字经济的发展进程，并最终由数字经济大国迈向数字经济强国。实际上，我国产业数字化和数字产业化的进度存在显著的不一致性。随着数字技术的推广和应用，我国传统产业在应用数字技术实现转型方面速度较快，各种各样的商业应用层出不穷，基于数字经济背景的新业态和新模式也不断涌现，但是数字经济产业化本身的发展速度却由于关键核心技术的研发和创新能力不足而较为缓慢。根据《中国数字经济发展白皮书(2021年)》统计，2020年我国数字产业化率仅有30%多，而美国超过了85%，所以我国数字产业化与产业数字化之间的进度还存在较大差距。通过构建数据要素统一大市场，可以实现数据要素资源的无障碍流动，进而提升数据要素创造的价值，最终推动数字产业化的进程。

三、我国数据要素统一大市场构建存在的问题

尽管构建数据要素统一大市场具有重要意义和价值，但在现阶段其有效构建仍面临着一系列问题。

(一)数据要素权属关系不明确

数据要素确权是构建数据要素统一大市场的前提和基础，同时也是各国在发展数字经济过程中不得不面对的普遍问题。虽然我国在《民法典》《个人信息保护法》《数据安全法》中已对数据要素的权属关系进行了规定，但这些规定主要涉及的是国家主权和数据人格权之间的关系，而对数据人格权和财产权的关系并没作出明确规定，且目前的规定主要是一种静态的财产关系，而非动态化和多元化的权属结构，因此，难以满足我国构建数据要素统一大市场的要求。

具体来说，数据要素确权面临的首要问题是原始数据通常无法直接使用，只有经过加工处理之后才具有使用价值，此时，应如何对原始数据所有者和数据处理者之间的权属关系进行划分。如将所有权赋予原始数据所有者，则市场上没有主体有动力对原始数据进行收集和处理，数据驱动下的数字经济发展也就无从谈起。如将数据要素所有权赋予数据的处理者，则原始数据提供者没有动力提供真实数据，因为真实数据的提供可能导致自身隐私泄露，进一步产生互信机制的丧失和逆向选择问题。进一步探讨，如果无法对原始数据提供者和数据经营者之间的权属关系进行明确划分，那么后续的收益分配也无法有效实现，从而损害数字经济可持续发展的动力。具体来说，如将收益更多地分配给原始数据所有者，经营者就没有动力对数据进行有效处理，其他市场主体也无法基于加工后的数据进行经营模式和业态的创新；如原始数据提供者没有得到相应的利益补偿，就没有动力提供真实的原始数据，显然也不利于数字经济的可持续发展。因此，数据要素权属关系不明确成为我国构建数据要素统一大市场面临的首要问题。

(二)数据要素市场存在流动壁垒

数据要素是无形的，可打破时空的壁垒和限制，但在目前的制度环境下，我国数据要素市场仍面临区域、部门和行业之间的流动壁垒。

一是区域壁垒。为发展数字经济，构建数据要素交易市场，各地政府均纷纷建立大数据交易中心或平台。这些交易中心或平台普遍存在辐射范围小、同质化严重等问题。各区域的交易中心或平台各自为政，缺乏统一规划，交易规则、交易标准差异化显著，甚至连数据的存储格式也不统一，造成各区域数据交易中心或平台难以实现有效对接，导致各区域之间的数据交易存在较高壁垒。如2021年3月成立的北京大数据交易所和2021年11月成立的上海大数据交易所，二者在数据要素登记、确权、清算和支付等方面的规则存在根本性差异，无法实现数据跨区域自由流动。二是部门之间的壁垒。为贯彻和落实“数字强国”战略，各部门先后出台了本部门的大数据发展规划，并启动了与本部门主管行业相关的大数据平台建设。虽然这些规划和平台的确有利于促进本部门的数字化进程，提高了部门内的资源配置效率，但部门之间缺少沟通和协调，不同平台之间也大多处于相互封闭状态，难以实现数据的开放和共享，导致不同程度的重复建设和资源浪费，致使数据要素统一大市场建设面临着较高的部门间壁垒。三是行业壁垒。数据要素的规模是一个企业特别是平台型企业在竞争中占据优势的关键所在。为长期保持优势，各平台企业均严格控制数据要素的自由流动，以阿里、头条、百度和腾讯为代表的四大平台类企业均构建了自我封闭的生态圈，使新进入企业难以与这些在位企业竞争，造成垄断资本的无序扩张，并使数据要素统一大市场的建设面临较高的行业壁垒。

(三)数据要素定价机制缺失

科学合理的定价是构建数据要素统一大市场核心所在，数据要素价格不仅反映数据要素质量和供求关系，还可引导数据要素流动和优化配置，从而最大化数字经济产出。从目前来看，数据要素定价机制还存在不同程度的缺失问题，这与数据要素自身特性有关。数据要素具有固定成本高、边际成本低等属性，不同市场主体对同一数据的使用方向不一致，其主观评价存在较大差别，因此，同样数据在面对不同交易主体时，其售价存在显著差异，这无疑增加了数据要素定价难度。此外，数据要素的获得往往是以消费者获取免费服务方式为代价，而这种免费获取数据要素方式也使得其定价缺乏客观依据。

此外，如上文指出，数据要素从产生到使用过程中需经过一系列不同主体，包括原始数据提供者、数据加工者、数据经营者和数据使用者等，但由于权属关系不明确，无法对不同主体对数据要素作出的贡献进行科学核定，加剧了数据要素科学定价难度。更重要的是，数据要素的价值与数据的质量密切相关，部分数据要素经营者为获得更高收益，很可能会隐藏数据的真实质量。当然，数据的质量也与数据的原始提供者密切相关，而数据的加工处理者也无法对此进行有效识别。这些都造成对数据要素质量评估的困难，进而影响数据要素的科学合理定价。

(四)数据要素市场监管体制机制落后

数据要素市场依托于先进的数字技术，相对于传统要素，数据的产生和流动都是极为快速的，而且总量规模也十分巨大，因此，传统的监管体制无法适应数据要素市场的快速变化，从而无法作出及时快速反应，使相关的监管陷入低效甚至是无效境地。同时，数据要素的积累既包括线上渠道，也包括线下渠道，且更多的是线上线下相结合的渠道，而传统的监管模式主要是线下监管，难以做到线上线下有机结合监管。此外，数据要素市场面临着不同类型数据的融合趋势，不仅导致数据类型更加复杂，还涉及国家安全等重要领域，传统的监管体制机制往往无法对此情况予以有效应对。

数据要素的流动已打破时间和空间限制，尤其是在国内要素统一大市场初步建立背景下，数据的流动往往是跨区域、跨部门和跨行业的，而传统的监管模式是属地化管理，并且严格实行分业监管，这就意味着传统监管模式无法适应数字经济背景下数据要素的跨地区、跨部门和跨行业流动，也就无法对数据要素统一大市场实行有效监管。

(五)数据隐私保护和数据安全存在较大风险

与数据要素统一大市场构建相关联的还有数据隐私保护和数据安全问题。随着数据要素在全国范围内跨时空无障碍流动，数据流转次数的增加使得数据的原始提供者逐渐失去对自身隐私数据的控制，而且在数据隐私泄露之后对相关责任人的追责难度也大大提高。从某种程度上说，数据要素统一大市场的构建会显著提升数据隐私泄露风险。

随着数据要素统一大市场的建立，规模较大、价值较高的数据成为不法分子的重要攻击和窃取目标，目前的数据安全防护技术主要通过设定密码、指纹或者关键字的方式来进行，难以有效应对可能存在的网络攻击。此外，数字技术本身的运行需要依赖一系列操作程序和应用程序，随着数字技术更新迭代速度加快，这些程序以及技术本身就不可避免出现一系列安全漏洞，从而造成新的数据安全风险。

四、我国数据要素统一大市场构建的对策分析

为有效解决数据要素统一大市场构建过程中面临的问题，更好地促进数据要素统一大市场建设，提出以下有针对性的对策建议。

(一)厘清数据要素动态权属结构，降低数据要素流动成本

数据要素权属关系的确定是统一大市场构建的前提和基础，但如上文所指出，与传统要素不同，原始数据一般不具有使用价值，只有经过加工处理后的数据才能被其他市场主体应用，从而产生经济社会价值。因此，必须根据数据要素的动态变化来科学确定其多元化的权属关系。首先，应赋予数据提供者以原始数据的所有权，其可以凭借该所有权获得必要的补偿和收益；其次，要赋予数据经营者以二次数据即经过加工处理后具有使用价值的数据的所有权，正因为经营者的加工处理数据要素才获得增值，所以经营者可凭借该所有权获得数据要素的增值收益；最后，对于特定领域的公共数据，其主要来源于政府对相关公共服务的供给，因此政府可代表公众获得这些公共数据的所有权，并凭借该所有权对公共数据进行使用和处理。

在明确了所有权的基础上，还应进一步对使用权和收益分配权进行明确规定。一方面，数据要素的使用者要获得所有者的许可，且不能侵犯所有者的权益，即使使用者要分享数据，也需要获得所有者的许可；另一方面，对原始数据所有者权益的补偿方式多样化，既可以是货币形式，也可以是非货币形式，原始数据需求者可以为所有者提供免费服务以获得原始数据使用权。二次数据所有者则主要是以货币收益方式获得补偿，这可以弥补其在加工处理原始数据过程中产生的支出和成本，并获得正常收益。对公共数据的所有者政府来说，可以获得部分补偿以支付搜集和处理数据过程中付出的成本，但其获得的收益应以公共补贴的方式返还给社会，以改善居民生活、提高社会福利。

(二)破除数据要素流动壁垒，促进数据要素畅通流动

数据要素统一大市场的建立必须破除数据要素流动的区域、部门和行业壁垒。一方面逐步统一各地区大数据交易规则、模式和标准，加快培育数据要素交易的市场主体，鼓励各大数据交易中心发挥好中介和引导作用，协调好全国主要大数据交易中心的分工与合作，避免出现雷同和无序竞争等资源浪费现象；另一方面，在国家层面设立大数据协调中心，统筹处理各部门之间的数据要素管理权限，在此基础上，各部门的数据尤其是金融、交通、医疗和气候等重点领域的数据要素须统一存储格式和流动标准，并以法律的形式确保数据要素在部门之间自主有序流动。

建立数据要素清单制度，各地政府以清单形式向社会承诺公布相关公共数据并保持实时更新以提高公共数据共享水平，确保微观主体能及时准确地下载相关数据并提高数据要素的价值创造功能。与此同时，要加强对平台型企业数据垄断的调查和惩罚力度，科学认定企业在数据要素市场上的市场支配地位，并在达到法定标准情况下对平台型企业进行拆分。通过强制和权威的反垄断执法，打破数据市场垄断，降低要素市场准入壁垒，真正构建起数据要素的统一大市场，促进数据要素畅通流动。

(三)完善数据要素定价机制，出台全国统一的数据质量评估规则和体系

在确定数据要素动态权属关系和破除数据要素流动壁垒基础上，还应进一步完善数据要素定价机制，这样才能实现数据要素的优化配置，最大化数据要素的经济社会产出。根据上文的分析，数据要素由于其固定成本高、边际成本低等属性，其科学合理定价较为困难，因此，建议由行业主管部门或者交易平台基于“成本—收益”原则对要素价格进行初步核定，并将其作为行业指导价。各微观市场主体以行业指导价为基础，自行对数据要素价格进行协商，顺利完成数据要素交易。

在数据要素定价过程中，数据质量评估较为关键。数据要素质量直接影响其价值创造能力，一方面，各部门、各行业和各区域可以逐步制定统一的数据要素质量标准，提高数据要素跨时空交换的能力；另一方面，行业协会和交易中心可以通过专业力量制定各自领域内的数据要素质量标准，对不符合标准的数据坚决予以冻结或清退，不能出现“劣币驱逐良币”的逆向选择行为。在此基础上，随着数据质量标准的逐步完善和统一，可以选择适当时机在全国范围内出台统一的数据质量评估规则和体系，降低数据要素统一大市场交易和运行的制度成本，促进数据要素在全国范围内自由顺畅流动。

(四)提升数据要素市场监管和保障能力，确保数据要素交易规范有序

随着数据要素统一大市场的逐步构建，数据要素市场的监管和保障能力也需要随之不断提升。一方面要明确监管的对象和范围，逐步从传统的线下监管模式转型为线上线下相结合的监管模式，对数据生产、加工、交易和使用等各环节进行全过程监管；另一方面，要充分利用已有的数字技术，提高监管机构的数字化水平，强化各类监管主体的数据共享，尤其要打破监管过程中的条块分割，充分适应数据要素跨区域、跨行业和跨部门流动的特性，不断强化事中和事后监管。

逐步建立数据分级管理制度，对不同安全等级的数据实行不同的管理方法，如对生物、地理和资源分布等涉及国家战略安全的数据进行严格的风险管控，并建立相应的风险预警体系，尤其要对跨境流动的数据进行严格监管。同时，要充分利用区块链和人工智能等技术对数据进行加密防护，不断完善数据的访问控制机制，对造成数据泄露和滥用行为坚决予以查处。鼓励社会组织和个人向监管机构举报违法行为，充分发挥社会对数据市场的监督作用，确保数据要素统一大市场规范有序运行。