当前，我国数字经济发展已呈现出高质量、高增速的双高特性，同时也加快向数字产业化、产业数字化，数据价值化、数字化治理的“新四化"趋势转型的步伐。新形势下，充分发挥数据要素的基础性资源作用和创新引擎功能，更好发展以数据驱动和创新引领的数字经济，对推动我国经济高质量发展具有重要意义。

2020年5月，数据作为新型生产要素，被正式写入中央关于要素市场化配置的文件——《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》（以下简称：《意见》），这标志着数据已和其他要素一起，融入了我国经济价值创造体系，成为数字经济时代的基础性资源、战略性资源和重要生产力。《意见》是中央颁布的第一份关于要素市场化配置的文件，在此明确将数据作为一种新型生产要素纳入顶层设计并和其他要素并列，反映了生产力发展的内在要求，这意味着我国生产要素市场化改革进入到一个新阶段，将有望充分释放强劲的动能推动数字经济蓬勃发展，打造新的经济增长点。

全球数据要素市场发展格局

1、美国：调整国家数据战略重心，由技术攻关向数据价值释放转变

在数据流通方面，美国发布了《开放政府指令》《开放政府数据法案》等政策，以加强公众对政府公开数据利用，支持社会创新及政府事务决策。具体举措包括：对数据公开进行日常性审查；建立全面的数据清单并定期更新；设立首席数据官及其委员会的制度；建立开放政府数据的报告及评估制度。

对于数据资产，美国制定了《联邦大数据研发战略计划》《联邦数据战略2020年行动计划》等，聚焦数据资产，将数据作为战略资源开发。具体行动包括：建立重视数据并促进数据共享使用文化；保护数据完整性、真实性等；探索数据有效使用方案。

2、德国：汇聚数据流通生态各方主体，创新数据共享模式

为适应工业4.0的发展，解决数据互联和流通难题，德国联邦教研部于2014年年底正式提出了“工业数据空间行动"，旨在世界范围内构建一种基于标准通信结构、实现数据安全流通共享的虚拟空间架构。排除企业对数据交换不安全性的种种担忧。

这一数据流通共享的虚拟空间架构具有三大特点：一是国际化。相比于传统国内数据交易平台，数据空间旨在打破国家界限，实现跨国数据流通。目前，已有超过20个国家的118家企业和机构加入；二是去中心化。不存在中央集权的权威机构负责数据管理；极大调动数据要素市场中各个主体的市场参与积极性；充分提升数据要素市场中各个主体的自监、自检、自控能力；三是生态化。从“数据交易模式"扩展到“数据生态模式"，加强可信认证以确保数据生态环境的可信任性，依托“数据连接器"实现数据要素市场主体多元化。

3、欧盟：以数据隐私保护为重点，着力构建单一数据市场

在数据隐私保护方面，2018年5月25日，欧盟正式实施《数据通用保护条例》，这一条例被视为隐私保护领域最为权威和细致的立法，旨在通过约束企业信息处理行为，赋予公民对其个人数据更大的控制权。条例定义了隐私保护的七项基本原则，并提出了一系列更具操作性的要求与规范。

对于非个人数据，2018年10月4日，为了配合《数据通用保护条例》共同构建全方位的数据保护与数据流通体系，欧盟委员会又颁布了以保护、促进非个人数据流通的《非个人数据自由流动条例》确保非个人数据的跨境自由流动，释放其潜在价值。

对于单一数据市场，基于非个人数据价值的日益凸显这一趋势，欧盟委员会发布了包括《欧洲数据战略》在内的一系列关于“塑造欧洲数字化未来"的战略规划，指出包括商业数据和工业数据在内的非个人数据是助力数字化社会转型，推动数字经济发展的关键要素，接下来的目标是致力于建构“单一数据市场"，将自身打造成全球数据赋能社会的典范和领导者。

中国数据要素市场发展格局

中国数据要素市场日益壮大，数据价值释放模式不断创新。

1、数据要素战略地位日益提升

2017年12月8日，习近平总书记在中央政治局第二次关于“实施国家大数据战略"话题的集体学习中提出“数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力"“要构建军以数据为关键要素的数字经济"。

2019年10月，党的十九届四中全会首次提出将“数据"作为生产要素之一参与分配，标志着我国正式进入“数字经济"活力大规模释放的时代。

2020年4月9日，党中央、国务院印发《关于构建更加完备的要素市场化配置体质机制的意见》，明确提出加快培育数据要素市场，旨在发挥数据要素对其他要素效率的倍增作用。

2、数据要素市场规模快速增长

“十三五"期间我国要素市场快速上升。以数据采集、数据清洗、数据标注、数据交易等核心数据要素环节构成的中国数据要素市场快速增长，预计在2020年将达到545亿元，“十三五"期间数据要素市场复合增速超过30%。

数据要素市场格局逐渐明晰。全国各省市以国有资本为主导的数据交易所与以社会资本为主导的数据公司，共同构成我国数据要素市场格局。

数据技术创新不断。以联邦学习、多方安全计算、数据沙箱为主的创新技术不断助力我国数据要素市场发展。

3、数据要素市场聚集效应逐渐显现

强强联合，优胜劣汰。各省逐步汇聚龙头企业，发挥龙头企业数据规模大的优势，充分释放数据聚集效益。龙头企业开始利用自身固有技术优势和成本优势，将数据要素迅速融入传统优势产品，丰富自身数据服务品类，为小微企业作出示范。

4、数据要素市场区域分工持续优化

因地制宜，百花齐放。各地方结合自身独有区域市场优势，制定符合区域发展环境的数据要素市场政策。区域分工协作格局逐渐形成，北上广深依托自身人才与技术优势大力发展数据流通交易与数据技术研发等高精尖业务。而围绕中心经济带的欠发达地区则发挥人力密集特点开展数据标注、清洗等传统数据服务。

5、数据要素流通技术手段不断创新

一是联邦学习。这是针对“数据孤岛"和数据共享中的隐私安全问题这一两难情况提出的一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模；二是数据沙箱。将调试环境和运行环境分离，数据分析师在调试环境中使用样本数据调试代码，然后将代码发送到运行环境中运行全量数据，从始至终数据分析师无法接触全量数据，从而达到保护数据隐私的目的。实现“数据不动程序动，数据可用不可见"，既确保原始数据不泄露，实现合法合规的数据开放，又充分发挥了数据的最大价值。

6、数据流通定价标准多元发展

一是第三方平台预定价。委托大数据交易相关第三方专业人员进行评估定价；二是协议定价。数据买卖双方协商交易价格，大数据交易平台仅促进数据交易双方的沟通；三是拍卖定价。在一个卖方和多个买方之间经过拍卖而确定数据资源价格；四是按次计价（VIP会员制）。强调对数据的多次调用，是针对数据产品或技术使用权的多次交易；五是实时定价模式。依据数据的样本量和单一的数据指标项价值，通过交易系统自动定价，价格实时浮动。

7、数据收益分配模式日益丰富

一是交易分成模式。数据交易完成后大数据交易平台与数据卖方按约定好的比例分成；二是一次性交易数据所有权模式。数据交易中一次性转移数据占有权、使用权、处分权、收益权；三是多次交易数据使用权模式。数据交易双方约定只针对数据使用权进行交易，数据卖方能够反复对数据进行交易以获取更多的利益；四是保护数据增值收益权模式。大数据交易卖方基于对数据保留增值收益权并以此收费的方式。

我国数据要素市场发展面临的问题

1、数据权属不明确，确权手段尚缺乏

我国现阶段尚未对数据权属问题进行明确的法律规定，因此数据确权问题仍是行业无法避免的痛占，需要针对数据的所有权和使用权进行分离，探索数据使用新范式。

2、数据价格难判断，定价标准不统一

数据是非标品，对于不同用户的使用价值不同，数据成本较难进行衡量，数据价值较难进行合理评估，并且数据作为一种特殊商吕，复用性较高，边际成本较低，较难形成合理的数据评估体系。

3、数据隐私易泄露，数据安全难保障

在传统数据流通过程中，较难对数据进行追溯，区块链、Handle等技术虽然在一定程度上可以解决数据溯源，但可用性与落地性仍有一定距离，存在数据被多次盗用的风险。

4、数据流通能力弱，数据汇聚效果差

数据只有聚集才能发挥价值，现阶段大企业数据虹吸效应明显，各中小微企业数据孤岛严重，亟需串联有效数据，鼓励数据共享汇集。

促进我国数据要素市场相关举措

1、开拓创新数据保护立法形式，推动创新数据资源服务模式

避免数据权属争议是数据要素发挥其市场价值的根本保障。各地方应根据自身数据要素市场发展情况制定相关地方性法律法规与政策，探索创新型数据立法模式，构建完整数据法法律体系。

推动数据资源服务模式创新。探索建立“数据银行"“数据空间"等数据流通、共享的新模式、新业态，推动将数据纳入参与分配的生产要素，通过“以数换数"“数据分红"等方法提升数据资源流通效率，加速释放数据的乘数效应。

2、持续推动数据标准化建设，全面提升企业数据管理能力

以元数据规范建设为核心，选取细分领域和相关业务场景，推动形成行业标准元数据库、元数据主题库，指导垂直行业业务数据定义标准化，实施既有系统业务改造，促进跨系统、跨企业的数据流动共享。

积极推动我国数据管理领域国家标准（DCMM）标准贯标评估工作，对企业数据管理能力的八大能力域（数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期）进行全面精准评估，引导企业逐步建立完整的数据管理体系，提高数据在企业生产中的要素地位。

3、加快完善数据人才培养体系，突破数据交易流通关键技术

大数据人才是我国数据要素市场发展的“助燃剂"。应建立企业与高校之间的人才交流机制，打通大数据理论与实践之间的隔阂；鼓励各高校积极推动大数据与人工智能相关专业设置及学科建设；设立专项基金吸引海内外大数据高端人才，定期开展企业大数据人才培养训。

数据交易流通关键技术是激活数据要素市场的“发动机"。应集中人才优势，突破以数据交易为核心的数据流能技术；利用新技术手段解决数据流通中出现的数据权属模糊问题；国家安全和个人隐私并重，政企合作共同维护数据安全。

（本文摘编自国家工信安全中心发布的《中国数据要素市场发展白皮书》）