数字经济背景下数据资产的交易管理体系研究

付怡文 谭雪 （副教授）

（湖南师范大学 湖南长沙 410000）

一、引言

2020 年4 月10 日，《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中将数据确认为继土地、资本、劳动力、技术之后的第五大生产要素。由此可见，在数字经济时代背景下，以数据为核心的生产要素发挥着日益重要的作用，数据要素市场化已经成为一种新的发展趋势，数据资产化也已成为企业数字化转型进程中不可或缺的一步。加强数据资产管理，释放数据要素的价值，已经引起各个行业的高度重视。

随着数据资产概念的不断普及，人们对数据资产的研究也在不断深入。数据在流通和使用的过程中可以产生巨大的经济效益，因此如何促进数据资产安全、有效地进行交易便成了一个关键的问题。而对数据资产交易进行良好的监督，完善数据流通规则，规范交易主体行为，搭建数据交易平台，构建一套完整、有效的数据资产交易管理体系，是规范数据资产交易市场的重要保障。

数据具有所有权模糊、质量参差不齐、可复制等特点，这为数据资产的交易及管理增添了难度，目前并没有一套十分完善的数据资产交易管理体系。随着区块链技术的兴起，其所具有的安全性、稳定性、可匿名等特点，为学者提供了新的研究思路，也为数据资产交易流程框架的设计提供了一套行之有效的方案。鉴于此，本文从数据资产交易管理体系入手，针对目前存在的问题，构建合理有效的管理框架，为数据资产交易保驾护航，进而为数据资产发挥其流动价值赋能，助推数字经济持续高质量发展。

二、数据资产的概念

（一）数据资产的定义及特征

根据目前已有的研究，不少学者对数据资产的概念进行了相关的解释，但尚未形成一个比较权威、统一的定义。本文认为数据资产的本质是数据资源，对企业来说，包括员工信息、财务数据、发票、合同信息等；就个人而言，包括个人拍摄的图片、银行的转账记录、购物的消费记录、社交平台上的评论等。结合国际会计准则以及我国企业会计准则对资产的定义，本文将数据资产定义为：数据资产是由个人或企业拥有或控制的，预期能够带来未来经济利益流入且价值可量化的数据资源。

根据数据的特点及相关研究成果，本文认为数据资产具有以下几种特征：（1）可复制。由于数据资产以数据的形式存在，因此其复制过程较为容易且成本较低。正是这种特性使得数据资产可以在不同部门间流动共享，在降低了资源成本的同时提高了交流效率，但也使得数据泄露、篡改的风险增加。（2）多样性。数据资产在表现形式以及应用方式等方面均具有多样性。数据资产可以通过文字、图像、表格、视频等不同方式来呈现，同时也可以通过这些不同的形式来多样化地运用数据资产，从而满足不同主体的需求，多元化地实现经济效益。（3）时效性。数据资产是一种具有一定时效性并且需要经常更新的资产。例如某一种产品信息随着时间的推移而不断发生变化，那么那些已经过时的信息对企业来讲，其价值就会大大降低。（4）增值性。随着对数据资产的深入挖掘、分析，可以实现对数据资产的再创造、再利用，从而发现更多的价值。通过对数据资产进行不断的维护、更新、迭代，数据资产将会产生巨大的增值空间。

（二）数据资产的确认

由于数据资产具有不同于传统资产的一些特征，因此数据资产的确认条件也引起了学者的积极讨论。秦荣生［1］认为一项资产要确认进入会计报表，既需要确认会计科目，也需要确认具体金额。因此首先要明确数据资产的所有权，其次要求数据的成本或价值能够可靠计量；张俊瑞［2］认为当数据资源满足由过去事项所形成、能够为企业所控制并且能够产生经济收益时，可以将该项数据资源确认为资产；李静萍［3］提出对于一项数据，如果可以明确其经济所有权和收益性，并且该项数据具备了资产的基本要素，那么该项数据应当纳入资产范畴；赵瑞琴［4］认为在进行大数据资产化的过程中需要明确两个问题：一是大数据的成本包含哪些费用，二是大数据的价值、使用价值和交换价值的形成过程。

三、国内外数据资产交易的发展现状

（一）国外数据资产交易现状

大数据的发展无疑推动了世界各国数据资产流动与交易市场的创新与进步，其中美国和欧盟的数据资产交易市场发展较早且较为具有代表性。

美国凭借其领先的技术优势、繁荣的数据经济，在数据交易市场上形成了具有代表性的方案体系。总体来看，美国对待数据交易呈开放态度，鼓励自由交易。美国采用了低成本模式，将政务数据开放共享，以促进数据产业的发展。同时，美国陆续发布了相关法律法规来保障个人数据交易的质量与安全。目前美国的数据交易市场已经形成了具有典型代表性的数据经纪人模式。数据经纪人，简单来说就是联系数据交易买卖双方的中间人。数据经纪人通过政府渠道、商业渠道和其他公开渠道来收集消费者的个人信息，经过一系列的处理后，再向他人出售或分享。这种交易方式主要可分为三种模式，即C2B 分销模式、B2B 集中销售模式以及B2B2C 分销集销混合模式。

欧盟更加注重数据交易的安全性，尤其在个人数据交易方面，较为注重个人信息的隐私性和敏感度。欧洲各国政府将数据以一定的价格转让给交易机构，并通过处理这些数据获取利益。近年来，欧盟也在不断出台新的法案，以加强数据交易市场的规范发展。2022 年5 月16 日通过的《数据治理法案》，对数据中介制度进行了进一步的完善，对数据的使用和数据中介的运营进行了严格的限制和规定。这也意味着相对于美国的数据经纪人而言，数据中介的行动范围更加受限，自主程度也更低，但与此同时数据交易的风险也会降低。

（二）我国数据资产交易现状

我国的数据交易市场发展起步较晚，目前还处于初级阶段，主要存在以下几方面问题：一是数据处理仍主要依靠原始数据的“粗加工”，数据算法、数据模型、数据金融衍生产品等交易体系尚未完善；二是数据交易供需不对称，现有数据资产的供给量难以满足社会的有效需求；三是数据交易平台缺乏清晰的定位，一些平台之间的定位有交叉，交易市场分割，难以相互联系、形成合力；四是缺乏统一的规范体系和必要的保障制度，对于数据的质量、定价等方面还需要进一步完善管理标准。

随着国家政策的落地与推动，我国开始在数据交易模式、定价策略等方面不断进行深入探索，着力构建大数据交易平台，主要可分为四种大数据交易类型：（1）通过大数据交易所进行的数据交易，是当前我国数据交易的主流模式，典型代表有贵阳大数据交易所、北京国际大数据交易所、上海数据交易中心等，大数据交易所的诞生降低了交易成本，提高了交易效率；（2）基于行业数据进行的数据交易，交易范围更小，交易标准更统一，数据流动更方便，通过打造行业大数据交易平台，来促进行业高质量发展；（3）通过数据资源企业进行的数据交易，相比于政府推动的数据交易，更加注重盈利能力，往往通过自采、自产、自销的“采产销”一体化模式将数据资产变现，从而形成一个完整的产业链；（4）互联网企业“派生”出的数据交易，是指各大互联网企业利用其互联网技术优势以及庞大的数据规模，从公司业务中派生出来的数据交易平台，既可服务于母体也可单独运营。

（三）我国数据资产交易管理的困境

根据我国数据资产交易市场的发展现状，本文对我国在数据资产交易管理中面临的困境进行了整理，具体包括：

1.标准困境。目前我国对于数据交易过程中的各个要素以及交易机制、管理体系等尚未确立一个完整且统一的标准，还需要各个行业和平台进行自我约束、自行摸索［5］。不同企业、不同交易平台对数据的采集、共享等环节的标准都是不一样的，对于数据交易模式也没有一致的、合理有效的规定。例如在数据交易的定价方面，我国乃至全世界都还未形成统一的市场标准，不同交易主体之间可以自行采用不同的方式来确定交易价格。此外，数据交易模式和管理机制仍需要进一步的探索和制定。例如数据资产的交易反馈机制还不健全，部分数据交易平台没有完善的反馈渠道和标准，或是由于涉及隐私或其他原因导致用户不愿进行反馈，这就需要各数据交易平台建设合理且有激励作用的反馈机制。

2.技术困境。在对数据交易行为的监督管理中，合理有效地利用信息技术在加速交易市场发展、节约人力物力等方面均起着十分重要的作用。但是目前我国在数据交易监管过程中的技术应用能力还不够强，难以及时、高效地对数据交易过程中出现的问题进行应对处理。一方面，一些技术的创新能力不足，还无法有效地处理实际中出现的问题，或是只停留在理论层面，还没有实践应用。例如目前我国通过对数据备份技术、数据加密技术、访问控制技术等的研究来保护数据流通的安全性。另一方面，相关部门由于设备不足或过时、人员能力不足、缺乏培训等原因无法对技术应用提供有效支持。例如基于对数据隐私保护的隐私计算技术，对算力大小、算法效率、软硬件水平等都有较高的要求［6］。

3.法律困境。当前国家已经颁布了《数据安全法》《关键信息基础设施安全保护条例》等一系列的法律法规，但只是框架性的文件，相关配套的具体规章制度还未出台，无法给数据交易管理提供强有力的法律支撑［7］。第一，数据产权确立与保护相关法律法规的缺失，使得数据交易存在违法风险，数据和授权的合法性存在争议，交易主体的权益无法得到有效保障，维权途径也难以得到法律援助。第二，数据开放共享相关法律法规的缺失，在一定程度上减缓了数据的自由流通。如果数据持有方没有建立数据开放平台，尤其是对一些社会公共资源的开放，那么数据和信息的获取成本将会大大提高。第三，交易监管相关法律法规的缺失，使得政府不能及时有效地对数据交易市场中出现的各类异常情况、违规乱象进行治理、惩戒，给数据交易管理带来了严峻的挑战。

四、基于区块链技术的数据资产交易整体框架

区块链的概念最早是由中本聪在2008 年提出来的［8］，作为比特币的核心支撑技术，自从诞生之日起就引发了各界的关注。随着我国数字经济的发展，数字化水平不断提升，互联网技术逐步创新，区块链技术的发展已经引起国家的高度重视，不仅被写入“十四五”规划纲要，各行业、各部门也在积极进行区块链技术的研究，探索区块链和产业的融合与应用。区块链，作为一种去中心化的分布式交易模式，从狭义上说，是由一个个存储了一定信息的区块，按照各自产生的时间顺序组合而成的单向链式数据结构；从应用角度来看，是一种集密码学算法、共识机制、博弈论、分布式网络等技术的复合分布式网络技术［9］。

区块链技术在数据交易中具有以下特征和优势［10］：第一，去中心化。区块链系统内的交易数据分散储存在系统网络中的各个节点上，各节点可自由获取区块上记录的数据信息，无需第三方机构的参与，减少了交易成本，缩短了交易时间，提高了交易运行的安全性。第二，去信任化。在传统交易中，想要促进互不相识的双方进行交易，必须依赖一个可信任的第三方机构。但是在区块链技术下，可以基于哈希算法、P2P 网络等技术组合，通过一系列的机制来构建信任网络。第三，透明性与隐匿性。在区块链上所有交易的历史记录都是透明公开的，但是交易双方的个人信息是不可见的，区块链采用非对称加密技术来加密交易数据，从而降低了数据丢失或泄露的风险。第四，可追溯性和不可篡改性。区块链可以对每一笔交易业务进行记录，从而轻松追踪到每一笔交易活动的来龙去脉，更容易辨别交易产品的真伪。同时，由于其对数据修改的约束，交易信息需要经过多方验证，并且不能篡改，保护了链上数据的真实性。

（一）数据资产交易参与方

1.数据供应方。在数据资产交易的过程中，数据的供应方通过数据的搜集、整理、加工、分析，然后从中挖掘出有价值的信息，进而形成可以在市场流通、进行交易的数据产品或服务，如物流企业、金融公司、政务部门等。

2.数据需求方。基于对业务、部门、设计等方面的数据需求，数据资产的需求方会通过一定的方式购买有价值、可利用的数据，来为自身创造利益。这些公司的类型较为广泛，包括金融公司、保险公司、互联网企业等。

3.数据交易平台。虽然数据的供需双方也可直接进行交易，但是基于第三方交易平台进行的数据交易还是我国乃至全世界进行数据交易的主要模式。数据交易平台，作为数据资产拥有者和购买者之间沟通的桥梁，为社会提供了一个进行数据服务、数据增值的渠道，有助于数据交易市场的运行和管理，推动产业和数据的融合。国内的数据交易平台主要可分为三类，如表1 所示。

表1 数据交易平台分类

（二）数据资产交易的前提

1.数据资产的确权。数据权属的确立，明晰了数据交易主体间的责任与权利，可以起到规范交易主体行为、化解利益冲突、维护交易秩序的作用［11］。在法律方面，目前尚未对数据资产的所有权确立明确的标准，但是总体上遵循“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则。目前由于企业和消费者之间的利益冲突，部分企业为了获利而滥用数据，从而对消费者权益产生侵害。

2.数据资产的定价。数据资产的定价是基于数据资产的价值评估来进行的，一定时间内，数据资产的价格会在其价值上下一定范围内波动，并受到其自身特性的影响［12］。受到使用主体、应用场景、市场结构等多方面的影响，不同情况下的数据资产价格往往存在一定差异。

3.数据资产供需双方的对接。要促进数据资产的交易，首先要激活数据资产的需求与供给。应厘清市场的数据需求，刺激相应的数据供给，从而打通数据从供应方到需求方的流动通道。目前我国尤其需要加快数据供给侧的发展，加快数据资源要素化，推动数字产业化和产业数字化，鼓励数据开放，释放数据活力［13］。

（三）交易目标及原则

1.隐私保护。在数据交易过程中要注意保护数据供需双方的隐私信息，保护数据不被恶意盗取、泄露，或是用于非法交易。交易的数据资产仅供需求方查看，且需要通过申请，中间平台不能随意读取、修改、转存。在交易达成后的数据配送过程中，也需要保证数据传递的安全性。建立相关隐私维权途径，防止泄露问题发生后无法通过有效路径维护合法权益。

2.合规性审核。在进行数据交易之前，数据交易平台需要审核数据资产买卖双方的身份与资质，审核通过后才允许其成为平台会员。数据交易产品也需要进行安全审核，确保其质量、来源等合法合规后才可挂牌。目前国内常用的交易方式有API 接口交易方式、数据包交易方式等，当然不断有企业在尝试一些新的交易方式，因此平台还应确保数据交易的交付方式合法合规。

3.交易清算的完整准确。交易的清算是在交易过程完成后进行的，在确定数据资产交易价格、完成交付之后，便可进行交易的清算。通过对交易明细以及结果的整理、计算、记录，来确认交易过程的无误，也可为事后争议提供依据。交易清算的完整性和准确性直接影响到对数据交易质量以及结果的衡量。

（四）基于区块链的交易流程设计

基于区块链技术的数据资产交易流程主要可分为以下四个阶段：

1.会员注册。数据资产的供需双方需要使用唯一的身份识别号向数据交易平台提交会员注册申请，通过平台对双方的资质进行审核后，才可注册成为平台会员，取得身份证明以及相应的公钥和私钥。

2.数据资产的确权。数据资产供应方按照要求将符合标准的数据资产提交给数据交易平台进行挂牌申请，通过对其质量、合规性等方面的审核后，才允许产品上线。并通过对原始数据资产进行标记，加上唯一不可变的数字签名标签（SM2），来确定数据资产的最初所有者，避免了交易平台数据沉淀后数据资产所有权难以追溯的问题。

3.数据交易的发生。第一，构建数据索引。首先数据资产的供应方将所拥有的数据进行加密处理，建立目录索引（例如数据供应方的信息、交易价格、产品描述等），并发布到数据交易平台的公共区，索引生成后不得随意篡改，但可供下载查询。加密后的数据存放在数据供应方的个体区，防止数据泄露。第二，进行数据查询。数据资产的需求方可以根据自身需要，在平台上对数据资产进行筛选查询，并且这些行为将会被区块链记录下来。第三，发送请求。数据资产需求方可通过查询到的供应方信息，用自己的身份标识对其发出交易申请，请求查询数据地址。第四，查询数据并加密。数据资产的供应方收到请求后，通过数据需求方的公钥对数据资产进行加密，用私钥进行数字签名，保障数据在传输过程中的安全性。最后，返回加密数据。数据资产供应方将加密后的数据块链返回发送给数据资产需求方，需求方收到加密块链后用公钥和私钥进行解密，提取原始数据，完成数据交易。如图1 所示。

图1 数据资产交易发生流程

4.数据交易的确认。数据资产交易双方在完成数据资产的交易后，将交易记录进行广播，通过共识机制完成所有节点的认可，并计入下一区块，上传至系统。最后在数据交易平台上签订合约，完成数据的交付。

五、数据资产交易管理体系的构建

（一）数据的开放共享体系

政府、企业、个人等交易主体对数据的开放共享是数据资产得以交易的前提条件，数据开放程度影响着交易范围以及交易质量［5］。阻碍数据开放共享的因素除了开放共享理念不够深入、管理监督机制不够成熟等多重因素外，企业间的互信、竞争问题也是十分重要的原因。因此，第一，应加大宣传数据开放共享理念、激发政府与企业形成数据开放意识，推动政府建立数据公共服务体系、企业构建内部的数据共享平台，来打通数据流动通道、消除数据孤岛。第二，颁布激励政策，推动数据交易机构的建设，利用区块链等技术建立数据资产供需双方的信用证明机制，保障数据交易过程的公平公正，通过计算数据资产拥有者的信用值，来增进交易双方的信任，促进交易的形成。第三，对于数据资产供需双方存在的信息壁垒，一些数据需求方由于信息不对称而难以找到相应的数据供给方，这时可以通过在数据交易平台上发布广告，或是向平台咨询、寻求合适的交易对象，从而促进交易的达成。

（二）数据的质量管控体系

由于目前我国数据交易平台的建设还未形成十分严格的规范与标准，所以数据质量难以得到有效的保障，数据违规、数据造假等问题依旧突出。因此为保障数据的真实性、有效性，维护数据资产购买者的利益，应建立一系列数据质量监管与保障机制。目前基于区块链技术可以设计一套较为完善、有效的数据质量保障机制：资格认证机制，是指在新成员加入数据交易平台时，对其合法性、真实性进行审核，并生成相应的公私钥对，作为身份标识，从而设置进入门槛，提升参与者质量；投诉机制，即提供给数据购买方一个投诉反馈的渠道，解决买卖双方的争议问题，过程包括提出投诉申请、确认申请有效以及核查投诉的真实性；监管机制，主要是通过不定期抽查交易数据的质量并及时核实数据购买方的评价、投诉，以实现对数据质量的监督作用；惩罚机制，则是对恶意造假的数据资产提供者进行处罚，根据严重程度，降低其信用等级或是取消其交易资格。

（三）交易的隐私安全体系

隐私安全问题一直是数据资产交易过程中一个难以解决的问题，不少学者进行了相关研究，以探索保护数据交易安全、防止个人隐私泄露的机制和方案。目前运用区块链技术可以设计相关机制来保护数据安全［14］：第一，双向匿名机制。为防止第三方通过公开的交易记录来知悉交易双方的信息，推断出交易用途，可以利用哈希算法对相关交易信息进行隐藏，使交易第三方无法获取交易数据信息以及买卖双方的信息，从而保护交易双方的隐私。第二，去中心化机制。为防止在数据交易过程中出现数据沉淀、数据泄露等问题，该机制直接联系了数据资产的买卖双方，通过加密技术避免数据泄露，确保只有数据的购买方才有权限查看交易数据的内容，防止中间交易平台读取、缓存数据信息。第三，数据保密机制。对交易后的数据进行加密，数据购买者只能查看部分数据，而不能一次性浏览全部数据，并限制交易数据只能在该交易体系下使用。该机制通过限制数据查看权限、防止数据复制与备份等操作，保护了数据资产的安全和数据资产所有者的权益。此外基于可信计算的加密技术、保障交易过程透明公开的智能合约等为数据交易安全保障机制提供了进一步的支撑。

（四）交易的监督管理体系

数据资产交易流程的规范化发展需要建立完善的监管制度，因此相关部门应加快数据交易市场监管体系的构建，保障数据交易安全、有序进行。第一，现有的交易市场监管制度和机制相对落后，难以适应新型数据资产交易行为管理的需求。应针对目前的大数据发展环境和数字经济背景，更新、完善现有的监督管理机制，通过相关政策的支持来约束数据交易相关方的行为，维护数据交易的规范进行。第二，建立专门的监管机构或部门，对数据交易市场进行专业化的管理与监督，明确不同职位之间的责任与职能，整合各类管理资源，做到分工明确、相互协作。结合统一的智能化管理系统，努力实现跨区域、跨行业、跨层级的数据交易监管体系。第三，培养监督管理人才也是监管体系建设中不可或缺的一环，强调对相关知识与技能的学习和训练，制定相应的教学内容和方案，提高监管部门人员的专业能力和综合素质，打造新时代优秀监管人才团队，为数据交易监管体系的构建提供有效的人才保障。

（五）交易平台的规范建设体系

虽然近年来我国的数据交易平台数量大幅增加，行业发展迅速，交易的数据产品多样，但是由于缺乏相关标准规范、市场经验以及运营团队，当前的数据交易平台的交易数量还低于预期，交易平台定位不清、专业程度不足、创新能力不够［6］。首先，要加快数据交易统一标准的制定，优化数据交易市场的政策环境，搭建良好的数据交易生态环境，为数据交易的规范进行提供最有力的支持，从而推动数据交易平台的规范化建设。第二，打造专业化数据交易平台。缩小平台的服务范围，加深专业建设，细化领域分类，营造特色优势，从而避免各个交易平台定位交叉、重复建设。第三，加深对行业数据需求的挖掘。当前数据交易平台缺乏对行业数据需求的认识，仅依靠数据需求方的需求来促进交易的达成，大大降低了数据交易的效率，导致很多数据难以发挥其价值和作用，造成了资源的闲置和浪费。第四，激发市场活力，加大创新性研究。数据交易的发展需要进行不断的创新，包括数据产品或服务的升级，交易制度或模式的创新等。例如北京国际大数据交易所最新研究推出的医疗数据算法创新应用、全国首发数字交易合约等。

六、结语

随着数字经济的繁荣，产业呈现数字化、智能化发展趋势，数据在各个行业领域中发挥的作用越来越大，数据资产的流通与交易对未来经济产业发展的重要性也日益凸显。目前我国数据资产交易市场还处于起步阶段，对数据资产交易管理体系的建设还处于探索之中。本文通过对国内外数据资产交易市场的比较分析，针对数据资产交易过程中的关键步骤、难点问题，结合区块链技术下数据交易平台的数据资产交易整体流程框架，提出了促进数据资产交易有序进行的管理措施，以期打造一个健康、完整的数据要素市场生态环境。然而基于数据资产交易过程中仍然存在的确权、定价、互信、监管等难题，我国还需持续对相关标准和制度的研究与制定，加快监管和保障措施的完善与统一，鼓励新兴技术在数据资产交易中的设计与运用，从而助推数据资产交易与管理体系的发展与成熟。