我国数据要素市场架构理论分析

刘松青

摘要：数字经济的发展深刻影响了人们的生产生活方式和社会治理方式。与传统生产要素不同，数据要素具有政策依赖度高、权属界定难度大、场景依附性强、集成价值放大效应显著等特点。深入研究数据要素市场问题，对促进我国数字经济发展和塑造新质生产力，具有重要意义。本文梳理了我国数据要素市场发展的政策体系，深入分析了当前我国数据要素交易的各类场景，创新性地提出了细胞数据、组织数据和系统数据的分类概念，并在此基础上从市场客体、市场主体、数据确权和市场结构等方面提出了研究数据要素市场构架的理论框架。

关键词：数据要素；政策体系；数据要素确权；市场结构

DOI：10.12433/zgkjtz.20241312

进入21世纪以来，继蒸汽技术革命、电力技术革命和信息技术革命之后，世界正在进行第四次产业革命，即信息技术的升级创新与应用。这场新的产业革命正在深刻地改变着人类社会的生产生活方式，其主要特点是人工智能、机器人技术等的广泛应用和发展，而数据成为一种生产要素则是其重要基础。当前，我国产业数字化和数字产业化如火如荼地发展，要想构架完善的数据要素市场，充分发挥市场机制作用，促进数字经济的发展，塑造新质生产力，还需要对数据要素市场的一些特有问题进行深入研究。

一、我国数据要素市场化政策体系

当前，我国已经逐步建立起较为完备的数据要素市场政策体系，从发展理念、发展途径、发展规划、制度体系和行业管理五个方面，为数字经济发展指明了方向，奠定了坚实的制度基础。

二、我国数据要素市场交易场景

在国家政策的积极引导下，我国数据要素市场迅猛发展，主要表现在以下四类交易场景：

（一）政务公共数据开放平台

2017年5月，国务院办公厅印发《政务信息系统整合共享实施方案》，要求政府部门和公共企事业单位将其原始性、可供社会化再利用的数据集向社会公众开放。2018年1月，中央网信办等部门联合印发的《公共信息资源开放试点工作方案》要求试点地区提升数据的完整性、准确性、有效性、时效性。在政策的指引下，试点地方政府陆续上线公共数据开放平台，积极推进公共数据开放，逐步完善公共数据开发利用体系，开放大量公共数据集，覆盖市监、工商、交通、生态、公共设施等多个领域。政府是公共数据资源的供应方，向社会供给原始的、未经加工解读的公共大数据，专业公司对这些数据进行数据清洗或者治理后开发利用，进一步挖掘数据资源价值，以创造更大的经济社会效益。

（二）数据交易所

为推动数字经济发展，我国积极建立数据交易所。贵阳大数据交易所是全国第一家数据流通交易场所，于2015年正式挂牌运营，在全国率先探索数据要素市场培育，打造数据流通交易产业生态体系。据零壹智库不完全统计，截至2023年6月底，由政府发起、主导或批复的数据交易所达到44家，头部数据交易所交易规模已达到亿元至十亿元级别。北京市数据交易所对数据要素市场化配置作了开创性的实践探索，借助区块链技术，实现数据资产的唯一性确权。数据交易所充分发挥数据卖方、数据买方、数据交易所/交易平台、第三方机构等各类参与主体的作用，实现了数据交易市场“报价—估价—议价”相结合的价格生成路径，初步建立起了合理的数据要素市场价格体系。

（三）企业间数据交易

金融、互联网、通信等行业的企业在经营中积累了大量的数据资源，这些企业正积极挖掘数据市场价值，向有关企业出售。上海数据交易所等机构发布的《2023年中国数据交易市场研究分析报告》显示，2022年我国数据交易市场交易额高达876.8亿元，较2021年增长42.0%。从数据应用的具体领域看，数据交易市场最大的细分行业是金融行业，交易规模约为300亿元，规模占比达到35.0%；第二是互联网行业，规模占比约为24.0%；第三是通信行业，规模占比约9.0%；第四是制造工业、政务及医疗健康行业，各自的规模占比约为6.0%～7.0%；其他行业合计规模占比约8.0%。

（四）数据商集成数据并直接服务用户

随着数字经济的发展，出现了大量专门从事数据收集、整理、集成的企业，他们把数据建设成一个独特的数据信息系统，以满足特定用户的信息需要，极大地提高了用户使用信息的便利性和经济性。数据商建立数据系统，需要有精准的用户需求认知能力、高效的数据收集整合能力、强大的信息系统开发能力和雄厚的资金支持能力。我国已经出现了各种各样的数据商，如购物领域的京东、阿里巴巴、淘宝、拼多多，导航领域的百度、高德地图，出行领域的滴滴、首汽约车，文献检索领域的同方知网（CNKI）、万方数据库等。各领域数据商建立的各类系统数据组成了数字经济生态圈，深刻改变着人们的生产生活方式。数据商肩负着把数据资源转化成数据资产的重要使命，日益成为数据要素市场的主力军。

三、数据要素市场架构

本文从市场客体、市场主体、要素确权、市场结构四个方面探讨数据要素市场构架的思路。

（一）数据要素市场客体

数据要素市场客体是指市场交易的对象，即数据资源。经确权的数据资源，如果未来能够给拥有方带来经济利益，就可以成为拥有方的资产，即数据资源演变为数据资产。然而，在实践中，数据资源演变为数据资产，并不是自然而然发生的，需要对数据进行整理、集成，形成对用户有用的信息。从数据整理集成的程度维度，可以把数据资源分为三种形式：细胞数据、组织数据、系统数据。

细胞数据是指反映单个个体单次行为的数据信息，例如，个人单次消费、单次出行，企业一次销售、采购行为信息等。

组织数据是指反映一部分个体某类行为的信息，例如，一个小区的人购买某种物品、出行信息，一个人一年的购买货物信息，一定区域内某类企业经营活动信息，一个企业一段时期的经营信息等。可见，组织数据是对细胞数据进行了一定范围内的数量或时间集成而形成的。

系统数据是指反映全部或大部分个体行为的信息，例如，全国或者一个地区的人购买某种物品、出行信息，某个行业所有企业的经营信息等。可以说，系统数据是对细胞数据或组织数据的系统性集成。

（二）数据要素市场主体

数据要素市场主体是指数据要素的供给者和需求者。如果不对数据要素进行细化分类，政府部门、企事业单位、个人既可能是数据要素的供给者，也可能是数据要素的需求者，数据要素的产权界定也变得模糊。随着数字经济的迅猛发展，产业数字化日趋深化和广泛，数字产业化也在异军突起，亟须对数据要素市场主体进行细分。

1.个人

数字经济时代，个人作为消费者，消费需求可通过搜寻系统性的网络信息得以解决，是系统数据的终极需求者。与此同时，个人的每次消费行为，就是一条细胞数据。当细胞数据被特定系统记录下来，并与其他类似信息组合起来，就会进一步形成组织数据乃至系统数据。这些细胞数据，虽然是由个人活动产生，但是却由特定系统加工记录形成，其产权按照“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，应该由这些特定系统的开发者拥有，但开发者在使用这些信息时需要进行匿名化处理，不能侵犯消费者的隐私权。

2.企业单位

一方面，企业单位是组织数据的提供者。企业在数字化转型发展过程中形成了大量数据，既包括企业信息化管理中形成的生产经营活动基本数据，也包括数据赋能过程中生成的新数据。这些数据本质上是一个企业或者一个部门的数据，可以归类为组织数据。因此，企业必将成为组织数据的提供者。企业对这些组织数据进行进一步加工后，可以分门别类对外提供，这也将成为系统数据的重要来源。

另一方面，企业单位是系统数据的需求者。为提高经营管理水平，实现高质量发展，企业对信息的需求日益增长。无论是国家和地区经济发展情况、经济结构发展变化等宏观经济信息，还是所在行业状况、上下游行业状况、竞争对手状况、消费者偏好等中微观信息，都可以帮助企业制定更加科学的生产决策、营销决策、投资决策等。因此，企业是宏观经济和相关行业运行的系统数据的主要需求者。

3.政府部门

政府部门包括政务管理部门和公共服务部门。政府部门在履职过程中通过信息化形成的数据，一般是反映一个地区或全国范围整体情况的信息，是系统数据。政府部门是政务系统数据的提供者，也是这些数据的产权所有者。当然，政府部门为了能够更加科学地履职，也需要掌握大量的信息，因此，也是各种系统数据的需求者。

4.数据商

数据商（也称为“数据经纪商”）是为满足特定消费者群体的需求，全面收集细胞数据和组织数据，经过深度加工整理成系统数据的经营者。美国联邦贸易委员会曾对数据经纪商作出定义：“数据经纪商通过各种渠道收集消费者的个人信息，并将收集到的原始信息和衍生信息进行整理、分析和共享后，将这些信息出售、许可、交易或提供给与消费者无直接关系的企业，用于产品营销、个人身份验证或欺诈行为检测等。” 数据商是数字经济发展产生的一个新兴行业，是数据要素市场的重要主体。在数据要素市场中，数据商是细胞数据和组织数据的需求者，也是系统数据的提供者。

一个国家数字经济的发展水平，最为核心的是数据商的数量和质量，需要在尽可能多的行业中都有足够数量的高质量的数据商，从而建立起健康的数字经济生态圈。数据商的质量是指把数据资源开发成数据资产的能力，包括用户需求识别能力和数据收集整合能力，二者相辅相成。个人、企业、政府部门等用户有各种各样的数据需求，一个数据商不可能满足数据用户的全部或者多种需求，只能是少数几种甚至是只有一种，对用户数据需求的精准识别是数据商经营的切入点。确定用户的具体需求之后，数据商面临的问题就是如何收集、加工治理这些数据，以便能够友好、便捷地服务用户，这需要数据商具备一定的技术、人才和资金实力。

（三）数据要素确权

数据确权，就是确定数据要素的权利属性，主要包含两个层面：一是确定数据要素的权利主体，即谁对数据享有权利；二是确定权利的内容，即主体对数据要素享有什么样的权利。数据确权源自三个必要性：一是数据确权是数据流通的前提，是数据保护的前提和基础；二是数据确权是保护个人数据安全的重要手段；三是数据确权是数据资产化的基础，清晰的权属是数据资产化和数据流通的前提。

数据确权具有独特的复杂性，主要表现在四个方面：一是数据要素的价值问题，并非任何数据都有价值，有价值的数据必须有一定信息含量，必须对他人有用。数据对他人的有用性是数据价值的基础，也是数据确权的必要前提。二是数据要素的技术含量问题，数据必须经过采集、清洗、集成等必要的技术处理，才可以让他人便捷使用。三是数据要素的隐私性问题，数据中所包含的信息是否涉及他人隐私或秘密，如涉及，是否获得必要授权并做了有效的技术隐秘处理。四是数据要素的排他性问题，数据是否为权利主体所独有，他人是否能够以不高于权利主体的成本来获取这些信息。

从数据加工集成程度的维度，细胞数据、组织数据、系统数据等各层级数据资源产权界定和交易方式分析如下：

1.细胞数据确权

细胞数据是组织数据和系统数据的源泉，但单条细胞数据的信息含量微小，一般不具备交易价值，因此无需对细胞数据进行产权界定，但细胞数据需要解决信息内容中个体隐私权保护问题。我国“数据二十条”中的“原始数据不出域、数据可用不可见”，就是要求公共数据公开提供要以保护个人隐私和确保公共安全为前提，既有效保护了个体隐私权，又可以让数据商能够合法采集细胞数据或组织数据。

2.组织数据确权

组织数据聚合了一定量的细胞数据，信息量能够满足一定的需求，可以直接进行交易，既可以被特定的需求者直接使用（即企业与企业之间的数据交易），也可以被数据商收集作为系统信息组成部分（即企业与数据商之间的数据交易）。企业单位作为组织数据的生成者，享有组织数据的产权。目前数据产权交易所发生的数据资产交易大多都属于组织数据交易。为推动数据要素流动，“数据二十条”提出要探索数据产权结构性分置制度：建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度；建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分置的产权运行机制。通过数据三权分置，企业单位可以把其拥有的组织数据转让给数据商，激活数据要素的价值。

3.系统数据确权

系统数据是细胞数据和组织数据的系统集成，用于满足特定用户的需求，具有相关性、充分性和高效便利性，能给用户带来巨大的使用价值。数据商收集细胞数据和组织数据需要付出成本，建设数据系统也需要巨大的投入，享有系统数据的产权。数据商可以通过用户使用系统获得收益，同时也可以对系统数据进行分类加工，生成数据资源包，转让给其他企业使用来获得收益。

（四）数据要素市场结构

产业数字化和数字产业化是数据经济发展不可或缺的两个重要方面。产业数字化是数据要素市场的基石，数字产业化是数据要素市场的硕果，数据商把细胞数据和组织数据开发集成为系统数据，本质上是数据资源资产化的过程，是数据要素成为生产力的关键。可以说，数据商是数据要素市场的主角。

依照竞争程度的不同，市场结构可分为完全竞争、垄断竞争、寡头垄断、完全垄断四种类型。数据商经营的是系统数据，数据价值源于数据的充分性、时效性和相关性，这些特点使数据市场自然形成了独特的市场结构：寡头垄断市场。在每一个具体的细分领域，基本只有有限的几家数据商，例如，购物领域有京东、阿里、淘宝、拼多多等，地图服务有百度、高德等。之所以如此，一方面源于把细胞数据和组织数据集成系统数据的成本巨大，行业进入壁垒高；另一方面是因为系统数据都是针对特定用户的需求，信息服务同质性强，如果一个细分领域的数据商过多必将使数据的充分性大打折扣，同时用户在多个系统中进行比选也会带来不便，多余的系统建设成本最终也将转嫁到用户身上。

寡头垄断市场中，整个市场的供给是由少数几个寡头企业控制的，每个寡头企业都占有相当大的市场份额，对市场价格和供给量有重要影响。寡头垄断市场上，产品同质性较强、市场竞争程度较低、定价能力强、进入壁垒高，各个企业之间竞争和合作并存，共同决定商品的市场价格。

目前数据商的盈利模式有三类：一是用户付费模式，例如，同方知网采取用户查询权收费和下载流量查询收费等方式获得收益；二是交易收入分成模式，例如，滴滴通过连接司机和乘客，从每一笔交易订单费用中收取一定比例的佣金；三是用户免费使用开发用户信息衍生价值模式，例如，百度地图的用户免费使用，而公司通过挖掘数据的潜在价值获得收益，主要包括广告收入、周边商家推荐导流服务收入、数据授权服务、聚合打车服务等，通过收集用户的位置信息和使用习惯等数据进行商业变现，向其他企业或机构提供商业分析和应用。

四、结语

为促进数据经济发展，我国已经逐步建立起较为完备的数据要素市场政策体系，为数字行业发展奠定了坚实的制度保障。在政策的科学指引下，我国数据经济迅猛发展，一方面，企业等参与主体之间直接或者通过数据交易平台、数据交易所进行数据交易的规模越来越大；另一方面，数据商建立的专业数据系统，以其高效便捷的服务特性，为用户提供了极大的便利。

数据资源是数据要素市场的客体，按照加工集成深度可以分为细胞数据、组织数据和系统数据。系统数据以其解决用户需求的精准性、数据信息的充分性和用户使用的便捷性，具有巨大的价值，各领域系统数据逐渐组合形成数字经济生态圈。不同层次的数据使用价值、技术含量、隐私性等方面存在较大差异，因此，有必要开拓创新，探索建立多层级、多维度的数据要素确权体系。数据要素市场属于寡头垄断市场结构，在发展过程中不可避免地会遇到涉嫌垄断、用户权益、隐私保护等问题，数据商、用户、行业管理机构、市场监管机构需要更多创新性的思维解决各种理论和实践问题。

参考文献：

[1]唐建国，刘惠刚，支丽芳，等.北京市数据要素市场化配置的机理与政策研究[J].决策咨询，2023（05）：23-28+34.

[2]中国信息通信研究院.数据要素白皮书2023[EB/OL].http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202309/t20230926_462892.htm

[3]申卫星.论数据产权制度的层级性：“三三制”数据确权法[J].社会科学文摘，2023（10）：118-120.

[4]王雪，夏义堃，裴雷.国内外数据要素市场研究进展：系统性文献综述[J].图书情报知识，2023（06）：117-128.

[5]王庆德，乔夫.数据要素交易市场建设的制度创新与实践[J].价格理论与实践，2023（07）：65-69.

[6]王申，许恒.构建数据基础制度进程中的数据确权问题研究[J].理论探索，2023（02）：120-128.