我國數據市場發展的理論基礎與路徑

李兵兵

近年來，隨著無線互聯技術與數據自動化采集技術的高速發展，各個組織機構積累的數據呈海量增長。數據處理與分析技術的運用更是促進了數據與產業的融合，極大地提升了數據資源的價值，數據已成為一個國家的基礎性戰略資源。在全球范圍內，通過研究大數據技術、運用大數據來推動經濟發展、完善社會治理和提升政府服務能力日益成為趨勢，推動人類社會進入數據經濟時代。我國政府高度重視數據資源的開發利用，積極出臺政策推動數據經濟發展，在數據開放、數據共享與數據綜合利用方面不斷取得進步，成為經濟社會轉型發展的新動力。目前我國數據市場方興未艾，其在快速發展的同時也暴露出不少問題，需要在理論及實踐兩個層面進行厘清。本文對數據及數據市場一些基本特征進行討論，總結我國數據市場發展的基本特征與存在的問題，并提出相關政策建議。

一、數據市場的內涵及作用

（一）數據

數據是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的信息。數據經濟是隨著計算機、互聯網、云計算、人工智能以及數據技術的普遍運用而出現的。互聯網與云計算使得數據呈現海量增長趨勢，加快了數據經濟的發展并不斷提高數據經濟的影響力。

數據作為生產要素，具有資源屬性、權利屬性、價值屬性等屬性。第一，數據具有資源屬性，這意味著數據同時具有經濟價值和稀缺性，這也是數據成為商品的必要條件。有些學者從數據使用中的非耗損性出發，認為數據是非稀缺的①。但是就數據分析和數據運用而言，有用的數據都是稀缺的，有些數據的獲得甚至要付出比較大的經濟代價。一般而言，數據的價值越大，為獲取該數據所付出的成本也越大。第二，數據具有權利屬性。權利是具有正當性、合法性、可強制執行的主張。從法律的角度，數據權利屬于一種新型的民事權利，具有財產屬性、人格權屬性及國家主權屬性②。第三，數據具有價值屬性。數據因稀缺性和付出了人們的勞動而具有價值。莊子銀認為，數據具有勞動屬性，應該將數據作為活勞動參與分配③。

（二）數據市場

1．數據市場內涵

數據作為生產要素或勞動成果進入交換領域就成為商品，數據作為商品在交易過程中發生各種聯系，形成數據市場。一般而言，數據市場存在狹義和廣義之分。狹義的數據市場是指為數據交易提供撮合、匹配等服務的場所或載體。廣義的數據市場是所有潛在的數據要素供給方、需求方以及數據要素交易行為共同構成的系統。④

2．數據市場的作用

數據市場在經濟活動中發揮著重要作用。

一是數據市場減少了數據交易中的信息不對稱，從而降低了經濟活動中的不確定性，提高了資源使用效率。數據的價值在于為數據的需要者提供經濟信息。數據交易的作用在于將信息從無價值或低價值狀態轉化為有價值或高價值狀態。例如，某一群體中每個人的身高信息對于該群體可能是無用的，但對于服裝生產者就是有用的。服裝生產者獲得這一信息，就可以進行定制生產。在這一情況下，數據交易產生的價值就是服裝生產者按估計值進行生產與按實際值進行生產所產生的收益偏差。

二是數據交易可以減少經濟活動中的搜尋成本。搜尋成本在金融學中指金融市場中搜尋活動本身所要花費的成本，或者是搜尋活動所需要的開銷，或者是等待下一次機會所付出的代價。搜尋成本包括顯性成本與隱性成本。如花錢做廣告尋求金融資產的買方與賣方為顯性成本，花費一定時間來定位交易對手為隱性成本。搜尋成本本質是一種交易成本。當數據市場中的買方獲得所需要的數據時，就可以迅速找到交易對手，實現自己的經濟目的。

三是數據交易可以促進新知識的產生。數據越來越多地被運用于科學研究，通過對數據的研究可以產生新的知識，當這些知識投入生產時，數據的價值體現為因運用新知識進行生產所帶來的生產效率的改善。這些新知識包括對新現象、新規律的發現以及新的生產設備、新的生產工藝、新的銷售模式的發明等。數據交易促進新知識產生，可以說，數據市場是新知識的孵化器。

3．數據市場的內在困境

由于數據與一般商品在生成過程、物理特性、經濟特征等方面都存在很大不同，數據市場的發展面臨兩大難題：

一是數據產權難以界定。不同數據來源途徑不同，有些來自于個體，有些來自于難以指明的集體，有些來自于政府，有些則兼而有之，這使得數據產權的界定問題十分復雜。對于那些來自于個體的數據而言，數據內容往往涉及個人隱私，這就產生了是將數據產權賦予那些具有隱私權的個體，還是將數據產權賦予那些因收集和處理數據而付出了勞動的人的選擇難題。對于那些來源于難以指明的集體的數據而言，一方面，“集體”產權本身就具有較大的模糊性，另一方面，“集體”本身是由具有權利的個體組成，這樣就產生了一種內在的矛盾性。若將此類數據產權賦予那些難以指明的集體，不僅個體權利難以保障，賦權本身就存在困難；若將此類數據產權賦予那些掌控數據的人，則可能導致“集體”權利與“個體”權利同時被侵害。對于那些由政府掌控的數據，是將這些數據視為政府所應免費提供的公共物品，還是將它們視作具有“經濟主體”資格的政府部門的私人物品？若選擇前者，則難以調動政府部門提供數據服務的積極性，從而導致“公共數據”稀缺；若將“數據”視為私人物品，則有悖于政府的公共部門定位。

二是數據的定價問題十分復雜。數據市場普遍存在數據產權難以確定、信息不對稱、不完全競爭等問題，導致數據市場難以形成一般均衡的價格。莊子銀、何玉長等認為，數據商品的價值由其所凝結的人類一般勞動所決定，數據作為商品進行交易同樣遵從等價交換的法則。但是現實情況卻并沒有這么簡單。第一，由于數據產權不易明晰，數據市場難以形成穩定的供求關系，導致數據市場價格形成機制不暢通。第二，數據不同于物質形態的商品，其價格的形成具有特殊性。不同的數據，即使它們在生產過程中所耗費的勞動相同，由于它們的應用領域與應用價值存在很大差別，因而在市場中的供求關系很不相同。數據的應用價值還會隨需求主體和應用場景的不同而有差異。同樣的數據，對于有不同需求以及不同數據運用能力的人而言價值會很不相同，這樣就出現了數據市場的分割。第三，數據市場供求雙方信息不對稱導致數據定價的困難。數據需求方不可能在獲得數據之前充分了解數據的價值，導致供求雙方難以達成價格共識從而形成雙方合意的價格。第四，數據定價的困難還與數據市場的結構有關。數據經濟活動具有顯著的規模經濟與范圍經濟特征，少數大企業（數據平臺）壟斷了數據供給，導致數據市場價格歧視嚴重。

二、我國數據市場發展的現狀

我國是數據大國，擁有龐大的數據資源。截至2019年底，我國移動互聯網接入用戶規模達13.19億人，占總人口比重為94%，占全球網民比重為32.17%。我國還是數據量最大、數據種類最豐富的國家之一，2018年產生數據約為7.6ZB，數據量年均增速高達30%。據IDC預測，2025年我國的數據量將達到48.6ZB，占全球27.8%，遠高于美國的17.5%。近年來，我國5G、數據中心、人工智能等新型數據基礎設施日益完善，數據市場也取得了初步發展，但其發展還面臨不少難題。

（一）我國數據市場框架初步形成

2014年6月，北京市成立全國第一個大數據交易平臺——中關村樹海大數據交易平臺。2015年4月，貴州省成立貴陽大數據交易所，成為全國首家大數據交易所。其后，武漢、哈爾濱、江蘇、西安、廣州、青島、上海、浙江、沈陽、安徽、成都等地紛紛建立大數據交易所或交易中心，各省市先后建立的數據交易機構超過20個。其中貴陽大數據交易所已在北京、上海設立運營中心，并在徐州、石河子、汕頭、德陽、麗江、張家口、開封、棗莊、山西、寶雞、新鄉等地設立交易服務分中心，逐漸發展成為具有全國輻射力的大數據交易服務中心。

從現有各類數據交易機構來看，主要包括三類數據交易平臺：一是由政府主導的大數據交易中心，如貴陽大數據交易所、上海數據交易中心、華中大數據交易所等。二是由大型互聯網企業建立的交易平臺，如京東、百度、華為、順豐等大型企業主導的數據交易平臺。三是產業聯盟性質的數據交易平臺，如中關村大數據產業聯盟、中國大數據產業生態聯盟、南京大數據產業聯盟等。

從各地數據交易機構的交易模式看，主要有兩種：一是數據撮合交易模式。在這種交易模式下，數據交易機構以交易粗加工的原始數據為主，不對數據進行任何預處理或深度的信息挖掘分析，僅經過收集和整合數據資源后便直接出售。二是數據增值服務模式。數據交易機構不是簡單地將買方和賣方進行撮合，而是根據不同用戶需求，圍繞大數據基礎資源進行清洗、分析、建模、可視化等操作，形成定制化的數據產品。從發展趨勢看，大部分數據交易機構經過多次探索之后，選擇了提供數據增值服務的交易模式。

（二）我國數據市場建設存在的問題

第一，市場交易規則和監管缺乏。一方面，當前我國還缺少針對數據交易和應用的專門性法律，對于哪些數據可以交易、可以處理后交易或禁止交易并沒有明確的法律規定。各地數據交易市場尚處于各自為政的探索期，僅少數平臺制定了數據交易的標準及規范，大部分缺少明確的規則，有些平臺以用戶協議、注冊協議、隱私協議等方式代替規則，存在交易主客體不明確、交易流程中安全標準缺乏、權利和義務不明晰等問題。另一方面，我國數據市場還缺少明確的大數據交易監管機構，導致數據市場不正當競爭甚至非法交易普遍存在。數據市場不正當競爭包括：非法獲取數據，如數據爬取、捆綁安裝、流量劫持等；非法阻止其他經營者獲取數據，如惡意不兼容、惡意封禁、不實風險提示等。非法交易包括非法收集、買賣、使用個人信息，導致數據“黑市”盛行⑤。

第二，數據資源條塊分割嚴重。當前我國數據產業較為離散，數據資源廣泛散布于政府、行業、企業三個子系統，不僅政府、行業、企業之間的數據交流很不充分，同一部門內部數據也存在分割現象。就政府部門而言，大量政府數據開放項目尚處于信息平臺及相關配套設施的開發、利用階段，如政府部門官網、定制版政務平臺、微信公眾號等均屬傳統政府資金采購技術服務或建設工程范疇，企業、社會組織及公眾并沒有得到實質性分享政務數據的機會。就企業而言，各類數字平臺累積的大量互聯網、物聯網數據主要以自己開發利用為主，僅在特定情況下向相關政府部門、高等院校、科研院所進行有限開放。

第三，數據侵權現象比較普遍。由于數據權利界定不清，可交易數據和不可交易數據未能明確，大量未進行脫敏和匿名化處理的數據“裸奔”在各地數據市場中。為獲得數據可能帶來的超額利潤，各大互聯網企業紛紛熱衷于“圈數運動”，對于數據清洗、數據建模等技術的研發熱情較低。同時，由于個人隱私保護意識薄弱，用戶往往在毫無意識的狀態下將數據提供給大數據相關企業和平臺。即使用戶意識到權利受到侵害，但由于技術壁壘高、舉證能力弱、維權成本高昂，難以捍衛自身權益。

第四，利益共享機制有待探索。數據生產鏈條包括原始數據生成、數據采集、數據加工、數據服務等環節，每個環節的參與者都對數據價值的形成作出了貢獻，都有權享受相應的利益。但是由于數據產權難以明晰，數據侵權以及免費搭車等問題普遍存在，市場定價機制扭曲，使得市場價格難以體現參與者的貢獻，這就帶來了不同參與者之間利益分配的困難。實踐中，無論是主張按勞動價值分配數據利益還是按要素貢獻分配數據利益，往往都難以實施。參與者的利益不能充分得到保護，必然影響供給數據的積極性，限制了數據在經濟社會發展中的作用。

三、發展我國數據市場的路徑

（一）加快推進數據經濟產業化

數據產業化水平的提高有助于解決數據市場存在的“確權難”與“定價難”等問題。例如，通過創立數據企業，可以將難以通過市場交易的環節內部化，這就避開了數據確權、定價等問題；眾多數據企業之間開展交易，有利于數據市場規模經濟的形成，帶來市場交易效率的提高。數據產業化還有利于數據技術的進步以及相關法律制度的完善，從而推動數據侵權、個人隱私保護等問題的解決。在當前數據經濟領域一些基礎理論尚難以明晰的情況下，我們應該積極倡導“實踐先行”原則。為此，應大力推進各行業數字化應用，推動政府部門數據開放，支持中小數據企業合規發展，鼓勵高校、科研機構發揮技術優勢為企業提供專業服務。同時要加快數據基礎設施建設，加快推進5G基站、云計算中心等新基建進程，為數據產業化發展鋪平道路。

（二）完善數據市場交易規則

當前我國還未制定全國性的大數據交易法律法規，現有的數據交易規范主要聚焦于國家政策、地方性法規和行業規范。國家已出臺《網絡安全法》《政府信息公開條例》《促進大數據發展行動綱要》《數據安全管理辦法（征求意見稿）》等法律及政策文件，這些較少涉及有關數據市場主體行為的規范性內容。地方性法規層面只有貴州省出臺的《貴州省大數據發展應用促進條例》。各大數據交易平臺主要制定行業規范，僅適用于數據交易平臺內部。因此，有必要盡快出臺一部全國性的數據交易規則體系，對可交易數據的范圍、數據標準、交易規則、各參與方的資質、權利、責任和義務等進行明確，使數據市場交易有法可依，有章可循。

（三）構建數據市場監管機制

我國數據要素市場缺乏國家層面的專門監管機構，地方監管機構政出多門。全國已有二十多個省級數據市場治理機構，這些機構由不同部門設立，各部門權責邊界不清，多頭監管和監管空白并存，難以形成數據市場監管合力。為此，需要盡快完善數據市場監管的體制機制，將數據市場監管納入統一的市場監管體系。國家層面，可在國家市場監督管理總局內設數據監管司，整合各部門的監管職能。同時，要明確劃分數據市場治理過程中的中央、地方事權，科學設立中央、地方兩級數據市場治理的行政機構與組織體系。同時要加強中央、地方、部門之間的治理信息共享，建立健全跨部門、跨區域治理聯動響應和協作機制，強化重點領域監管，推動數據市場有效運行。

（四）推進全國數據統一市場建設

目前我國大數據交易平臺分散在全國各地，不同數據市場在數據的存儲格式、質量標準、處理要求等方面均不一致，造成不同數據市場難以打通。有些地方政府為了率先啟動本地的市場，不僅規定本地的政府數據只能開放給本地的平臺，甚至還要求本地企業的數據只能在本地平臺上交易，造成了地區間市場的人為割裂，阻礙了數據市場的發展與數據價值的充分利用。為打破不同區域數據市場的壁壘，要盡快建設全國一體化國家大數據中心體系，建立完善“政—政”數據共享、“政—企”數據開放、“企—政”數據匯集和“企—企”數據互通四個方向的數據要素流通公共服務體系，搭建包括數據交易撮合、交易監管、資產定價、爭議仲裁在內的全流程數據要素流動平臺，促進全國統一大市場的形成。

注釋：

①田杰裳、劉露瑤：《交易模式、權利界定與數據要素市場培育》，《改革》2020年第7期。

②李愛君：《數據權利屬性與法律特征》，《東方法學》2018年第3期。

③莊子銀：《大數據如何更好地服務于國家發展戰略》，《人民論壇》2021年第Z1期。

④衛思諭：《提升數據市場發展水平》，《中國社會科學報》2022年7月18日。

⑤茶洪旺、袁航：《中國大數據交易發展的問題及對策研究》，《區域經濟評論》2018年第4期。