數據要素價值化生態系統建構與市場化配置機制研究

尹西明，林鎮陽，陳 勁，趙 蓉

(1.北京理工大學 管理與經濟學院，北京 100081；2.教育部人文社會科學重點基地 清華大學技術創新研究中心，北京 100084;3.清華大學 計算機科學與技術系，北京 100084；4.無錫江南大數據研究院，江蘇 無錫 214000;5.清華大學 經濟管理學院，北京 100084；6.北京大學 經濟學院，北京 100043)

0 引言

隨著新興數字技術的迅速發展和迭代，特別是數據要素成為繼土地、勞動、資本、技術之后的第五大生產要素，數據要素高效配置和數字技術整合應用成為新發展階段構建新發展格局的強大驅動力[1-2]。2021年10月18日，習近平總書記主持中共中央政治局第三十四次集體學習時指出“數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量”，并強調要“統籌國內國際兩個大局、發展安全兩件大事，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，不斷做強做優做大我國數字經濟”。國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》進一步明確“十四五”期間要“以數據為關鍵要素，以數字技術與實體經濟深度融合為主線，加強數字基礎設施建設，完善數字經濟治理體系，協同推進數字產業化和產業數字化”。北京、浙江、上海、深圳相繼出臺了一系列促進數據要素價值化、打造數字經濟高地的政策舉措，掀起了新一輪以數字經濟為競爭焦點的區域創新“錦標賽”[3-4]。但數據要素價值化、資產化依然存在數據權屬難以確定、缺乏標準定價和交易規則等問題，嚴重制約了數據要素價值釋放[5]。為此，本文針對數據要素市場化配置過程中出現的難題，基于“權屬—主體—價值實現”三位一體整合式創新視角，構建多元主體參與數據要素價值化過程的創新生態系統，深入剖析數據要素價值化過程機制，旨在為準確界定數據要素權屬、激發多元主體深度參與和協同共創、推動數據要素價值化、資產化以及賦能數字經濟高質量發展提供理論依據和解決方案。

本研究創新之處在于：首先，基于數字化、市場化情境拓展多主體參與數據要素生態系統研究范疇，深入解析數據價值化生態系統構成及運行機制；其次，借助數據全生命周期管理思維，對數據要素“收—存—治—易—用—管”市場化配置和價值實現機制進行剖析，可為數據要素生態系統多元主體深度參與和高效互動提供借鑒；最后，還能夠為數字經濟相關部門推動制度創新、優化數字要素市場配置、構建數據要素價值化生態系統、加快數字中國建設提供決策參考。

1 研究評述

數字經濟背景下，數據要素成為推動社會、經濟高質量發展的核心動力和關鍵引擎[6]。目前，國內外學者對數據要素、市場化配置及價值化實現路徑的研究主要聚焦在數據要素定義和分類、數據要素價值化作用機理和實現路徑、數據要素權屬界定等方面。

1.1 數據要素價值化作用機理

中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟白皮書(2020)》界定了數據要素價值化概念。當前，針對數據要素價值化的研究呈現經濟、管理、法律和公共管理多元視角交叉趨勢。首先，從數據要素理論層面，數據作為新生產要素貫穿于數字經濟時代產業發展全過程，通過與其它傳統生產要素不斷融合、迭代，形成新要素組合結構，加快了數據要素紅利釋放[7]。林志杰等[8]從生產要素融合視角出發，認為數據價值化過程有助于驅動傳統生產要素與數據要素優化重組，推動數據要素全方位賦能經濟、社會發展。數據要素價值化過程與勞動和資本要素的融合主要體現在以下兩個方面：一方面，數據經過收集、存儲、處理、分析后能夠形成新知識，并將新知識應用于企業管理和決策[9]；另一方面，“倒逼”數據成為新生產要素，使數字技術發展以資本投入為基礎，數字技術與資本相結合形成數字化資本[10]。由此可見，數據作為“黏合劑”已經全面融入勞動與資本等傳統生產要素，能夠有效促進要素之間的連接和流通，進而打造各類生產要素一體化體系。在要素體系內，各類要素通過協作性和聯動性不斷發揮要素組合結構的乘數效應及網絡效應，進一步釋放數據生產力。葉秀敏等[11]將數據要素價值化定義為生產要素的復用過程，即實物生產資料加以數字化，形成具有通用性資產性質的數字化生產資料，使生產資料所有權和使用權分離，將數字化生產資料使用權共享給其它市場主體；陳國青等(2020)、戚聿東等(2020)和尹西明等[12]以價值協同為出發點，指出由數字技術匯聚而成的數據要素資源及其顛覆性力量正在加速社會、經濟、政治領域系統性變革。總之，對于數據要素價值化問題解決方案的探究尤其值得關注。穆榮平[15]、陳勁等[16-17]、王一鳴等(2020)從數據要素價值化對新發展格局的影響出發，指出數據要素是加快企業轉型升級、加速技術經濟與發展范式躍遷、全面提升國民經濟循環效率的新動力，新冠疫情暴發更加凸顯了數據要素價值釋放以及企業、產業和政府治理數字化轉型的緊迫性和重要性。

1.2 數據要素價值化實現路徑

關于數據要素價值化實現路徑，何玉長等[16]從數據產品生產視角將數據價值化過程分解為數據挖掘和整理、數據結構化、規范化、數據聯通、集成、形成數據庫與數據服務軟件等過程。考慮到數據所具有的虛擬替代性和多元共享性等特征，何偉[17]認為數據要素與企業業務流程相融合，參與產品全周期生產過程，有利于創新企業發展模式，具體可細化為思維模式創新、組織模式創新、研發模式創新和生產模式創新；李海敏[18]將研究視角聚焦到政務數據層面，認為數據市場化運營或價值化實現路徑包括信息化建設、企業參與公開數據開發以及契約式、孵化式開發模式。也有學者認為，無論任何屬性的數據，其流動方式均包括主動共享、自留使用和數據產品交易3種，市場主體對這3種流動方式的選擇取決于供求雙方是否存在競合關系、風險偏好、數據時效性；尹西明等[5]從數據要素價值化動態機制出發，提出一種基于數據銀行的運行機制，并對數據要素價值化過程階段進行研究，但未將多元主體納入數據要素市場化配置和價值實現過程，缺乏對數據權屬瓶頸的討論。

針對數據權屬問題，現有學者普遍認為數據要素所特有的公共物品屬性以及源于數據集合信息熵所帶來的經濟價值，使其不同于傳統財產類型[19]。趙瑞琴等[20]從靜態視角出發，提出數據所有權在法律邏輯上是絕對的、排他的、永續的，但在實踐中則是動態分離的，數據占有權屬于生成信息的微觀個體，而數據使用權、收益權和處分權則屬于收集、存儲和處理信息的主體，數據要素權屬關系根據生態角色調整而改變；張欽昱[21]從數據權利主體視角出發，論述了包括國家數據、政府公共數據、企業數據及用戶數據在內的數據權利構成；申衛星[22]提出應分別賦予數據生產者和處理者以所有權及用益權，形成二元權利結構。部分學者認為不應賦予企業數據處理所有權，由于數據要素復制成本低，平臺企業很容易通過合同、協議等方式將數據所有權低價甚至免費流轉到自己手中。數據所有權有可能導致數據壁壘和壟斷，阻礙數據獲取，造成數據市場扭曲。由消費者個人掌控數據所有權雖然有利于開展交易，但在一定程度上也會限制數據要素流轉。若由平臺機構掌控數據，社會整體經濟效益可能達到最優，但壟斷和濫用數據則會反噬交易規模。而且，數據個人所有權對于個體數據隱私和安全的保障力度十分有限[23]。因此，應賦予數據生產者不同級別的數據控制權，賦予數據持有者有限占有權[24]。根據上述分析可知，現有研究對數據要素市場化流程、特點及影響因素進行了積極探討，但鮮有學者從數據要素全周期和創新生態系統視角對多元主體如何在數據要素市場化配置過程中圍繞數據授權、讓渡和流轉等議題協同共創機制的探討。

2 數據要素價值化生態系統構成與運行機制

現有研究表明，數據權屬、參與主體、角色定位是推進數據要素市場化配置和數據要素價值實現的重要保障及功能前提[25]。高效率、高價值和低成本數據要素價值化路徑的實現是一個復雜的動態過程，需要基于創新生態系統視角(于施洋等，2020；魏江等，2021)，系統構建多元主體激勵相容、高效協同和市場化共生共創的數據要素價值生態系統[26-28]。本研究構建“權屬—主體—價值實現”三維視角下數據要素價值化生態系統理論框架，如圖1所示。

2.1 數據要素價值化生態系統核心主體

2.1.1 數據源出方

數據源出方構成主體主要包括個人、企業和政府，三者通過參與數據生成環節而成為數據要素生產循環過程的起始經濟主體。個人參與生產循環過程主要指個人信息數據和消費數據，企業參與生產循環過程主要指企業生產數據和用戶數據，政府參與生產循環過程主要指公共數據和政務數據。數據生成是指數據要素經濟主體在數據需求的基礎上，對數據目標進行主動式或被動式生成與采集，以便投入下一個數據生產環節。

圖1 數據要素價值化生態系統理論框架Fig.1 Value creation ecosystem framework of the data element

2.1.2 數據運營方

數據運營方主要負責對未加工數據進行存儲、清洗、轉化、分析和挖掘等一系列增值化處理，以提升數據標準和價值[29]。參與數據運營的主體主要有企業、平臺和政府，其中平臺是數據運營的核心主體。平臺利用強大的數據加工技術，打通數據運營全周期各個環節，如受托匯聚、受托存儲和受托治理等。

2.1.3 數據使用方

數據要素通過不斷流通和碰撞產生新價值，數據流通階段是數據要素價值不斷發現與品質不斷增值的過程。數據主體所擁有的加工數據十分有限，那么應如何形成滿足各經濟主體需要的數據？這就要求數據主體之間對數據進行使用和流通，以實現數據要素的社會價值。數據使用方是一個復合主體，個體消費者、數據信托公司和政府在數據流通中均占有一席之地。上述數據使用者在數據流通過程中通過交易所或者交易中心享有免費或付費數據使用權，需要遵守數據流通規范與準則。

2.1.4 數據監管方

目前，我國數據要素市場尚處于探索階段，不但需要發揮市場資源配置作用，更需要將政府、受托機構等各方監管角色融入數據要素市場化運行過程，這是解決數字經濟高質量發展和數據安全二元悖論的關鍵，也是進一步實現數據要素資產化、促進數據要素高效流通以及構建產業鏈和價值鏈的可行路徑。

2.2 數據要素價值化生態系統主體聯動機制

數據要素價值化生態系統是指數據要素各主體通過聯動作用，結合數據使用的真實場景，對低價值數據進行高效治理、價值增值和價值沉淀并形成高密度數據產品，以最終釋放數據價值的過程。本文構建“權屬—主體—價值實現”三維視角下數據要素價值化生態系統主體聯動機制，如圖2所示。其中，橫軸表示數據要素價值化過程，縱軸表示數據權屬流轉過程，曲線表示在數據要素參與市場運作過程中權屬變更所帶來的熵減以及價值實現過程。

圖2 數據要素權屬流轉與價值實現動態過程機制Fig.2 Dynamic process of ownership transfer and value realization of data element

數據熵減和價值實現是數據要素生態系統運行的最終目的，數據所有權、運營權、使用權分離和數據有限權利讓渡是維持數據要素價值化生態系統高效、穩定運營的基本前提。在所有權、運營權和使用權三權分立原則下，數據運營權從數據所有權派生而來，數據收集、存儲與治理通常只涉及數據運營權，數據運營權是實現數據源出到價值變現、完成數據所有權和使用權聯通的“橋梁”。數據所有權是數據運營權的母權，可通過法定或約定方式以及有償交易或無償授權方式獲得。數據運營權界定需要基于數據使用者與數據源出者的法律關系：①數據必須源于真正的所有權人；②數據獲取必須得到所有權人的明示許可或者存在法定事由；③數據完成采集并形成具有財產價值的數據集合。數據運營權可理解為權利主體實現價值增值的過程。

數據要素市場化流轉過程和權屬轉化過程與市場主體生態角色劃分相互融合。數據運營平臺兼具數據收集、儲存和治理功能，能夠保證數據生態圈和處理鏈條完整、高效、合規運行。數據應用和數據交易作為賦能經濟社會發展的重要環節，除具有傳統以撮合交易為主的數據交易平臺服務功能之外，還提供受托存儲、受托分析和受托融通服務，在此過程中賦予平臺企業數據運營權，使其既具有數據支配權，同時又具有獨立財產權，以充分促進數據流通和使用。

3 數據要素市場化配置過程與價值實現機制

一般而言，數據要素市場化配置過程由生產資料分配過程和財富分配過程兩個核心環節構成。然而，由于數據要素的非競爭性和無限復制特征，使得無法使用傳統產權概念解決數據要素確權問題，并由此衍生出數據產權保護和交易困難等問題。因此，實現數據要素市場化配置的首要前提是確立清晰的數據產權關系，只有產權清晰的數據才能順利進入要素市場，進而實現數據要素在各生產部門之間的高效流動。也只有產權清晰的數據才能進入市場進行交易，從而實現按市場評估貢獻、按貢獻獲取報酬的分配機制。數據要素市場化過程表現為基于數據權屬流轉和讓渡的數據資產價值增值過程，各市場主體通過提供不同性質的數據處理服務，將數據權利鏈接起來，形成完整的數據資源管理鏈條，從而實現數據資源的經濟價值和社會價值。

為更加直觀、清晰地展現數據要素市場化機制流轉過程，本研究進一步從數據要素全生命周期視角構建數據要素“收—存—治—用—易—管”市場化價值實現機制基本框架，如圖3所示。從中可見，數據要素市場化系統架構主要由數據源、數據要素市場主體和數據監管者組成。其中，數據要素市場主體的市場屬性和結構地位涉及基礎層、增值層和流通層，整個流轉環節在數據要素全生命周期中可劃分為數據收集、數據存儲、數據治理、數據交易和數據應用等不同階段。

3.1 數據源：數據源出者

數據要素市場數據源自數據源出者，即產生數據的主體。數據所有者的數據分散在每個產生數據的個體中，所以難以產生整體經濟價值。因此，需要政府、數據平臺和企業將數據源出者的數據聚集在一起開發和利用，并將其轉化為有價值的數據要素資產。

圖3 數據要素市場化配置和價值實現機制Fig.3 Market allocation and value realization mechanism of data element

3.2 基礎層：數據收集者和存儲者

數據要素市場基礎層是數據收集和存儲的過程。海量信息的產生會不斷稀釋單一數據價值，數據所包含的不對稱信息越多，零散數據所蘊含的要素價值密度越低，數據與實體經濟融合難度越大。由于數據極易被復制、傳播、篡改，所以要解決數據確權和安全保護問題，就需要對數據收集和使用進行分開處理。同時，要實現數據價值，就需要以低成本技術優勢實現數據匯聚，并進行高效、安全調用，以還原數據應有之義，這也是數據市場化運營的基礎。由于數據收集者不具備數據所有權，因此需要收集方在經過授權后作為數據實際控制者，按照合法、正當、必要原則對數據進行處理。在實際經濟活動中，對數據收集方進行有效監管十分困難，但可將數據存儲于政府指定的第三方機構，政府通過技術手段并輔之以行政手段對存儲方數據進行監管。

數字經濟時代，基于數據驅動的科技發展對數據匯聚、存儲提出綠色、安全、高效等多重要求。只有數據匯聚成本低于潛藏價值，數據要素收集存儲成為新常態，才能為數據要素市場化價值的實現和數字經濟發展提供源源不斷的新動能。由數據財產權保護的數據需要記錄在存儲設備之中，以便長時間利用，無法長期保存或沒有保存的數據緩存副本不能成為數據權利客體。根據新技術發展特點，原始數據收集已成為數據要素市場的獨立生產領域，但對其財產權的界定必須圈定在政府授權范圍之內。數據存儲平臺未經授權，并不具備數據所有權、使用權，只提供數據存儲、匯聚、關聯和更新服務，但經協商和授權后可獲得數據運營權，在授權范圍內對數據進行開發和流轉，進而獲取數據收益。

數據要素權屬需要基于法律制度和人工智能技術加以界定，以保障數據要素融通效率和安全性，這也是數據價值生產、數據資產評估、數據融通以及數據要素價值最大化的前提。如果數據持有者既銷售數據又使用數據，極有可能形成非理性競爭。已有學者利用古諾模型證實數據共享能夠更好地滿足市場主體需求，實現消費者剩余和社會福利提升，但從理性經濟人假設出發，共享數據由政府主導比較符合實際[30]。

因此，在數據收集、數據存儲等基礎服務層面，需要政府的嚴格監管。例如，將政務數據收錄、存放交由具有國資背景的企業處理，且明確規定這類市場主體未經政府授權不具有數據使用權利。賦予參與數據收集、存儲的市場主體數據運營權，在政府監管下對數據進行匯聚、存儲，推動全國一體化大數據中心協同創新體系建設，構建綠色集約、安全可靠的大數據產業鏈。統籌規劃數據存儲有利于集中數據資源，實現綠色集約和數據共享，降低能耗，節約數據收集方存儲成本，并加快協同創新。同時，還能夠有效避免數據所有者侵權行為的發生，從而保障數據安全。

3.3 增值層：數據治理者

數據治理是實現數據要素市場增值的核心環節。數據治理涉及的生態角色一般為數據平臺管理者，通過對存儲數據進行清洗、脫敏、加密、挖掘、管理等處理，提升數據質量，使原始數據成為高價值數據，供使用者開發和應用，也可以通過數據交易平臺將數據使用權以市場化定價方式讓渡給數據使用者。數據高效治理需要以云計算、AI、大數據技術為支撐，對數據全生命周期進行管理，完成內部增值和外部增效的雙重價值變現。數據治理過程涉及數據權利流轉，因此對數據要素進行規范化治理是保障數據所有者隱私安全、權屬收益以及規范數據使用者權利邊界、侵權責任的關鍵環節，有助于獲取合法數據要素，促進數據權益保護和數據產業平衡發展。因此，應賦予數據治理者運營權，使其接受政府監管，以保證數據可溯源。

3.4 流通層：數據交易中介和數據使用者

數據要素流通層主要涉及數據交易和數據使用兩個環節。其中，數據交易是指數據需求方從數據交易平臺獲取數據使用權、數據二次流轉權及使用權。平臺通過數據儲存、確權、治理及融通等一系列流程，實現數據全場景應用，賦能產業發展。數據交易是數據市場化過程的核心，也是數據資產化和價值化的重要表現，涉及數據使用權、收益權、處置權等權利讓渡。為保證數據交易有效流通和高效配置，應以政府為主導，以市場化運作主體和平臺為核心，建立數據要素資產交易中心，不斷完善數據要素資產定價機制和交易規則。

數據使用是指在實現數據安全、合規治理的前提下，為多種用戶提供數據加工、開發和應用，實現數據融通和商業化運營，使數據在合法范圍內流動，激發數據潛在價值，滿足各方需求。在數據使用和價值變現過程中，數據供應商的功能主要體現在數據權屬確認、數據質量評估、數據定價、商品發布、交易結算等環節，數據需求者主要體現在數據商品、服務購買等環節，數據服務提供者主要體現在數據服務參與眾包需求和服務開發。具體而言，數據使用者得到數據收集方和所有者授權后獲得數據使用權，由數據需求方以有償或者無償的方式使用數據。數據使用方還可以從數據治理平臺獲取數據資源或算力資源，對數據進行二次開發以滿足自身產業需求，或以生態服務商的角色為其它不具備開發能力的使用者提供數據產品服務。

3.5 數據要素市場化配置監管機制

數據要素作為一種新動力、新引擎對于經濟發展具有重要影響，基于數據確權的數據要素市場化和價值化機制對于激發數據潛在價值具有重要意義。然而，當前我國數據要素市場仍處于起步階段，數據要素市場化配置除發揮市場決定性作用外，還需要政府監管融入數據要素市場化配置，這是促進數字經濟高質量發展和解決國家數據安全二元悖論的關鍵，也是進一步實現數據要素高效流通進而形成數據要素產業鏈和價值鏈的可行路徑。當前，我國數據要素市場化監督和治理仍面臨諸多困境。首先，政府對數據要素保護意識和技術識別能力不足，無法準確判斷市場化進程中的違規、違法等侵權行為；其次，數據市場化保障機制滯后，主要表現為數據產權開放、交易、監管法律機制缺失；再次，數據要素市場化治理組織職能分散、混亂，系統性和專業性有待提升。

因此，在完善上述“收、存、治、易、用、管”數據要素配置價值化實現機制的基礎上，如何突破數據市場在治理實踐中所面臨的法律、組織困境，是亟待解決的關鍵難題。從數據監管與治理看，首先應將政府監管職能滲透到數據要素市場化機制流程轉換和生態角色設置中，實現從單一化管理型政府到多元化治理服務型政府的轉型；其次，采用先進、安全的數據管理系統對平臺交易數據進行維護，保護數據交易雙方的合法權益。同時，完善數據交易法規，使市場各主體依法、合規進行交易。然而，僅依靠政府部門很難實現對數據要素市場化全流程的有效監管，還應設立第三方專業機構規范數據服務市場。結合本研究對數據要素權屬、主體和功能的綜合分析，本文認為應實行政府部門整體監管、第三方數據交易平臺監控、數據處理平臺企業內部監管的三重監管模式，以保障數據市場的有序運行。

4 結語

數據要素作為數字經濟的微觀基礎和創新引擎，促進數據要素市場化流通和實現數據價值化是大勢所趨，對新發展階段暢通國內大循環、形成雙循環新發展格局和加快經濟高質量發展具有重要意義。本文針對數據要素價值化面臨的理論與現實挑戰，從“權屬—主體—價值實現”三維視角引入創新生態系統理論，系統探討多元主體參與數據要素價值化過程的生態系統構成，深入剖析數據要素市場化配置微觀過程機制，進一步討論數據要素價值化生態建設和市場化配置監管機制及治理體系建設。本文認為，未來應加強頂層設計，從多層次、跨區域、多主體高效共創視角出發，不斷完善數據要素市場化機制和數據治理體系建設，構建具有中國特色、世界領先的數據要素價值化生態系統，探索形成數據要素市場化配置機制與價值實現的中國方案。