我国数据市场发展的理论基础与路径

李兵兵

近年来，随着无线互联技术与数据自动化采集技术的高速发展，各个组织机构积累的数据呈海量增长。数据处理与分析技术的运用更是促进了数据与产业的融合，极大地提升了数据资源的价值，数据已成为一个国家的基础性战略资源。在全球范围内，通过研究大数据技术、运用大数据来推动经济发展、完善社会治理和提升政府服务能力日益成为趋势，推动人类社会进入数据经济时代。我国政府高度重视数据资源的开发利用，积极出台政策推动数据经济发展，在数据开放、数据共享与数据综合利用方面不断取得进步，成为经济社会转型发展的新动力。目前我国数据市场方兴未艾，其在快速发展的同时也暴露出不少问题，需要在理论及实践两个层面进行厘清。本文对数据及数据市场一些基本特征进行讨论，总结我国数据市场发展的基本特征与存在的问题，并提出相关政策建议。

一、数据市场的内涵及作用

（一）数据

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的信息。数据经济是随着计算机、互联网、云计算、人工智能以及数据技术的普遍运用而出现的。互联网与云计算使得数据呈现海量增长趋势，加快了数据经济的发展并不断提高数据经济的影响力。

数据作为生产要素，具有资源属性、权利属性、价值属性等属性。第一，数据具有资源属性，这意味着数据同时具有经济价值和稀缺性，这也是数据成为商品的必要条件。有些学者从数据使用中的非耗损性出发，认为数据是非稀缺的①。但是就数据分析和数据运用而言，有用的数据都是稀缺的，有些数据的获得甚至要付出比较大的经济代价。一般而言，数据的价值越大，为获取该数据所付出的成本也越大。第二，数据具有权利属性。权利是具有正当性、合法性、可强制执行的主张。从法律的角度，数据权利属于一种新型的民事权利，具有财产属性、人格权属性及国家主权属性②。第三，数据具有价值属性。数据因稀缺性和付出了人们的劳动而具有价值。庄子银认为，数据具有劳动属性，应该将数据作为活劳动参与分配③。

（二）数据市场

1．数据市场内涵

数据作为生产要素或劳动成果进入交换领域就成为商品，数据作为商品在交易过程中发生各种联系，形成数据市场。一般而言，数据市场存在狭义和广义之分。狭义的数据市场是指为数据交易提供撮合、匹配等服务的场所或载体。广义的数据市场是所有潜在的数据要素供给方、需求方以及数据要素交易行为共同构成的系统。④

2．数据市场的作用

数据市场在经济活动中发挥着重要作用。

一是数据市场减少了数据交易中的信息不对称，从而降低了经济活动中的不确定性，提高了资源使用效率。数据的价值在于为数据的需要者提供经济信息。数据交易的作用在于将信息从无价值或低价值状态转化为有价值或高价值状态。例如，某一群体中每个人的身高信息对于该群体可能是无用的，但对于服装生产者就是有用的。服装生产者获得这一信息，就可以进行定制生产。在这一情况下，数据交易产生的价值就是服装生产者按估计值进行生产与按实际值进行生产所产生的收益偏差。

二是数据交易可以减少经济活动中的搜寻成本。搜寻成本在金融学中指金融市场中搜寻活动本身所要花费的成本，或者是搜寻活动所需要的开销，或者是等待下一次机会所付出的代价。搜寻成本包括显性成本与隐性成本。如花钱做广告寻求金融资产的买方与卖方为显性成本，花费一定时间来定位交易对手为隐性成本。搜寻成本本质是一种交易成本。当数据市场中的买方获得所需要的数据时，就可以迅速找到交易对手，实现自己的经济目的。

三是数据交易可以促进新知识的产生。数据越来越多地被运用于科学研究，通过对数据的研究可以产生新的知识，当这些知识投入生产时，数据的价值体现为因运用新知识进行生产所带来的生产效率的改善。这些新知识包括对新现象、新规律的发现以及新的生产设备、新的生产工艺、新的销售模式的发明等。数据交易促进新知识产生，可以说，数据市场是新知识的孵化器。

3．数据市场的内在困境

由于数据与一般商品在生成过程、物理特性、经济特征等方面都存在很大不同，数据市场的发展面临两大难题：

一是数据产权难以界定。不同数据来源途径不同，有些来自于个体，有些来自于难以指明的集体，有些来自于政府，有些则兼而有之，这使得数据产权的界定问题十分复杂。对于那些来自于个体的数据而言，数据内容往往涉及个人隐私，这就产生了是将数据产权赋予那些具有隐私权的个体，还是将数据产权赋予那些因收集和处理数据而付出了劳动的人的选择难题。对于那些来源于难以指明的集体的数据而言，一方面，“集体”产权本身就具有较大的模糊性，另一方面，“集体”本身是由具有权利的个体组成，这样就产生了一种内在的矛盾性。若将此类数据产权赋予那些难以指明的集体，不仅个体权利难以保障，赋权本身就存在困难；若将此类数据产权赋予那些掌控数据的人，则可能导致“集体”权利与“个体”权利同时被侵害。对于那些由政府掌控的数据，是将这些数据视为政府所应免费提供的公共物品，还是将它们视作具有“经济主体”资格的政府部门的私人物品？若选择前者，则难以调动政府部门提供数据服务的积极性，从而导致“公共数据”稀缺；若将“数据”视为私人物品，则有悖于政府的公共部门定位。

二是数据的定价问题十分复杂。数据市场普遍存在数据产权难以确定、信息不对称、不完全竞争等问题，导致数据市场难以形成一般均衡的价格。庄子银、何玉长等认为，数据商品的价值由其所凝结的人类一般劳动所决定，数据作为商品进行交易同样遵从等价交换的法则。但是现实情况却并没有这么简单。第一，由于数据产权不易明晰，数据市场难以形成稳定的供求关系，导致数据市场价格形成机制不畅通。第二，数据不同于物质形态的商品，其价格的形成具有特殊性。不同的数据，即使它们在生产过程中所耗费的劳动相同，由于它们的应用领域与应用价值存在很大差别，因而在市场中的供求关系很不相同。数据的应用价值还会随需求主体和应用场景的不同而有差异。同样的数据，对于有不同需求以及不同数据运用能力的人而言价值会很不相同，这样就出现了数据市场的分割。第三，数据市场供求双方信息不对称导致数据定价的困难。数据需求方不可能在获得数据之前充分了解数据的价值，导致供求双方难以达成价格共识从而形成双方合意的价格。第四，数据定价的困难还与数据市场的结构有关。数据经济活动具有显著的规模经济与范围经济特征，少数大企业（数据平台）垄断了数据供给，导致数据市场价格歧视严重。

二、我国数据市场发展的现状

我国是数据大国，拥有庞大的数据资源。截至2019年底，我国移动互联网接入用户规模达13.19亿人，占总人口比重为94%，占全球网民比重为32.17%。我国还是数据量最大、数据种类最丰富的国家之一，2018年产生数据约为7.6ZB，数据量年均增速高达30%。据IDC预测，2025年我国的数据量将达到48.6ZB，占全球27.8%，远高于美国的17.5%。近年来，我国5G、数据中心、人工智能等新型数据基础设施日益完善，数据市场也取得了初步发展，但其发展还面临不少难题。

（一）我国数据市场框架初步形成

2014年6月，北京市成立全国第一个大数据交易平台——中关村树海大数据交易平台。2015年4月，贵州省成立贵阳大数据交易所，成为全国首家大数据交易所。其后，武汉、哈尔滨、江苏、西安、广州、青岛、上海、浙江、沈阳、安徽、成都等地纷纷建立大数据交易所或交易中心，各省市先后建立的数据交易机构超过20个。其中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、新乡等地设立交易服务分中心，逐渐发展成为具有全国辐射力的大数据交易服务中心。

从现有各类数据交易机构来看，主要包括三类数据交易平台：一是由政府主导的大数据交易中心，如贵阳大数据交易所、上海数据交易中心、华中大数据交易所等。二是由大型互联网企业建立的交易平台，如京东、百度、华为、顺丰等大型企业主导的数据交易平台。三是产业联盟性质的数据交易平台，如中关村大数据产业联盟、中国大数据产业生态联盟、南京大数据产业联盟等。

从各地数据交易机构的交易模式看，主要有两种：一是数据撮合交易模式。在这种交易模式下，数据交易机构以交易粗加工的原始数据为主，不对数据进行任何预处理或深度的信息挖掘分析，仅经过收集和整合数据资源后便直接出售。二是数据增值服务模式。数据交易机构不是简单地将买方和卖方进行撮合，而是根据不同用户需求，围绕大数据基础资源进行清洗、分析、建模、可视化等操作，形成定制化的数据产品。从发展趋势看，大部分数据交易机构经过多次探索之后，选择了提供数据增值服务的交易模式。

（二）我国数据市场建设存在的问题

第一，市场交易规则和监管缺乏。一方面，当前我国还缺少针对数据交易和应用的专门性法律，对于哪些数据可以交易、可以处理后交易或禁止交易并没有明确的法律规定。各地数据交易市场尚处于各自为政的探索期，仅少数平台制定了数据交易的标准及规范，大部分缺少明确的规则，有些平台以用户协议、注册协议、隐私协议等方式代替规则，存在交易主客体不明确、交易流程中安全标准缺乏、权利和义务不明晰等问题。另一方面，我国数据市场还缺少明确的大数据交易监管机构，导致数据市场不正当竞争甚至非法交易普遍存在。数据市场不正当竞争包括：非法获取数据，如数据爬取、捆绑安装、流量劫持等；非法阻止其他经营者获取数据，如恶意不兼容、恶意封禁、不实风险提示等。非法交易包括非法收集、买卖、使用个人信息，导致数据“黑市”盛行⑤。

第二，数据资源条块分割严重。当前我国数据产业较为离散，数据资源广泛散布于政府、行业、企业三个子系统，不仅政府、行业、企业之间的数据交流很不充分，同一部门内部数据也存在分割现象。就政府部门而言，大量政府数据开放项目尚处于信息平台及相关配套设施的开发、利用阶段，如政府部门官网、定制版政务平台、微信公众号等均属传统政府资金采购技术服务或建设工程范畴，企业、社会组织及公众并没有得到实质性分享政务数据的机会。就企业而言，各类数字平台累积的大量互联网、物联网数据主要以自己开发利用为主，仅在特定情况下向相关政府部门、高等院校、科研院所进行有限开放。

第三，数据侵权现象比较普遍。由于数据权利界定不清，可交易数据和不可交易数据未能明确，大量未进行脱敏和匿名化处理的数据“裸奔”在各地数据市场中。为获得数据可能带来的超额利润，各大互联网企业纷纷热衷于“圈数运动”，对于数据清洗、数据建模等技术的研发热情较低。同时，由于个人隐私保护意识薄弱，用户往往在毫无意识的状态下将数据提供给大数据相关企业和平台。即使用户意识到权利受到侵害，但由于技术壁垒高、举证能力弱、维权成本高昂，难以捍卫自身权益。

第四，利益共享机制有待探索。数据生产链条包括原始数据生成、数据采集、数据加工、数据服务等环节，每个环节的参与者都对数据价值的形成作出了贡献，都有权享受相应的利益。但是由于数据产权难以明晰，数据侵权以及免费搭车等问题普遍存在，市场定价机制扭曲，使得市场价格难以体现参与者的贡献，这就带来了不同参与者之间利益分配的困难。实践中，无论是主张按劳动价值分配数据利益还是按要素贡献分配数据利益，往往都难以实施。参与者的利益不能充分得到保护，必然影响供给数据的积极性，限制了数据在经济社会发展中的作用。

三、发展我国数据市场的路径

（一）加快推进数据经济产业化

数据产业化水平的提高有助于解决数据市场存在的“确权难”与“定价难”等问题。例如，通过创立数据企业，可以将难以通过市场交易的环节内部化，这就避开了数据确权、定价等问题；众多数据企业之间开展交易，有利于数据市场规模经济的形成，带来市场交易效率的提高。数据产业化还有利于数据技术的进步以及相关法律制度的完善，从而推动数据侵权、个人隐私保护等问题的解决。在当前数据经济领域一些基础理论尚难以明晰的情况下，我们应该积极倡导“实践先行”原则。为此，应大力推进各行业数字化应用，推动政府部门数据开放，支持中小数据企业合规发展，鼓励高校、科研机构发挥技术优势为企业提供专业服务。同时要加快数据基础设施建设，加快推进5G基站、云计算中心等新基建进程，为数据产业化发展铺平道路。

（二）完善数据市场交易规则

当前我国还未制定全国性的大数据交易法律法规，现有的数据交易规范主要聚焦于国家政策、地方性法规和行业规范。国家已出台《网络安全法》《政府信息公开条例》《促进大数据发展行动纲要》《数据安全管理办法（征求意见稿）》等法律及政策文件，这些较少涉及有关数据市场主体行为的规范性内容。地方性法规层面只有贵州省出台的《贵州省大数据发展应用促进条例》。各大数据交易平台主要制定行业规范，仅适用于数据交易平台内部。因此，有必要尽快出台一部全国性的数据交易规则体系，对可交易数据的范围、数据标准、交易规则、各参与方的资质、权利、责任和义务等进行明确，使数据市场交易有法可依，有章可循。

（三）构建数据市场监管机制

我国数据要素市场缺乏国家层面的专门监管机构，地方监管机构政出多门。全国已有二十多个省级数据市场治理机构，这些机构由不同部门设立，各部门权责边界不清，多头监管和监管空白并存，难以形成数据市场监管合力。为此，需要尽快完善数据市场监管的体制机制，将数据市场监管纳入统一的市场监管体系。国家层面，可在国家市场监督管理总局内设数据监管司，整合各部门的监管职能。同时，要明确划分数据市场治理过程中的中央、地方事权，科学设立中央、地方两级数据市场治理的行政机构与组织体系。同时要加强中央、地方、部门之间的治理信息共享，建立健全跨部门、跨区域治理联动响应和协作机制，强化重点领域监管，推动数据市场有效运行。

（四）推进全国数据统一市场建设

目前我国大数据交易平台分散在全国各地，不同数据市场在数据的存储格式、质量标准、处理要求等方面均不一致，造成不同数据市场难以打通。有些地方政府为了率先启动本地的市场，不仅规定本地的政府数据只能开放给本地的平台，甚至还要求本地企业的数据只能在本地平台上交易，造成了地区间市场的人为割裂，阻碍了数据市场的发展与数据价值的充分利用。为打破不同区域数据市场的壁垒，要尽快建设全国一体化国家大数据中心体系，建立完善“政—政”数据共享、“政—企”数据开放、“企—政”数据汇集和“企—企”数据互通四个方向的数据要素流通公共服务体系，搭建包括数据交易撮合、交易监管、资产定价、争议仲裁在内的全流程数据要素流动平台，促进全国统一大市场的形成。

注释：

①田杰裳、刘露瑶：《交易模式、权利界定与数据要素市场培育》，《改革》2020年第7期。

②李爱君：《数据权利属性与法律特征》，《东方法学》2018年第3期。

③庄子银：《大数据如何更好地服务于国家发展战略》，《人民论坛》2021年第Z1期。

④卫思谕：《提升数据市场发展水平》，《中国社会科学报》2022年7月18日。

⑤茶洪旺、袁航：《中国大数据交易发展的问题及对策研究》，《区域经济评论》2018年第4期。