数据交易市场分析

数据交易市场分析一、政策加码：数字经济顶层设计日趋完善1.1战略布局日益明确自2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》以来，国家不断研究、发布围绕数据要素布局的政策，指明监管思路、引导市场预期。2019年11月，党的十九届四中全会决议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中，首次将数据增列为生产要素。2020年4月，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次为推进数据要素市场化改革指明方向。2022年底中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《数据二十条》），提出20条构建数据制度的政策举措，涵盖权益保障、产权制度、交易制度等，数据监管制度体系进一步明朗。今年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，从顶层设计的高度对数字中国建设做出整体布局，提出了一系列目标任务和战略部署。1.2政府工作报告连年关注自2014年两会期间政府工作报告首次提及“大数据”以来，与数据或数字经济相关的一系列内容便成为每一年政府工作报告的重点之一。从相关措辞、篇幅来看，政府日益重视数据要素在国民经济、社会发展与政府职能转变之中发挥的综合作用，看待数据要素的视角逐步从产业领域拓展至社会治理、政府治理、公共安全。1.3法治体系初步形成随着网络安全法、数据安全法、个人信息保护法、数据出境安全评估办法等一系列法律、行政法规相继出台，系统的数字经济法治体系初步形成，为数据要素的流通及交易创造了良好的法治环境。据全国信标委大数据标准工作组编制的《大数据标准化白皮书（2023）》统计，目前围绕数据和数字经济监管，全国出台了多个部门规章、地方性管理条例，围绕大数据的法治监管体系不断完善。二、技术驱动：数据要素价值加速释放2.1数据要素：特点、分类与价值2.1.1数据要素的特点数据要素作为新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等生产要素相比，具有明显差异。区别于一般生产要素主体清晰、不可复制、较为稀缺的特征，数据要素的主体和权属通常十分繁杂、难以确认，是非稀缺要素，且具有可复制性、即时性、虚拟性，价值释放效应明显。2.1.2数据要素的分类推动数据要素的分类分级是实现数据高效、安全监管的重要手段。根据不同指导原则，数据要素可以分为不同类别。2021年12月31号，全国信息安全标准化技术委员会秘书处发布了《网络安全标准实践指南——网络数据分类分级指引》，制订了网络数据分类分级的原则、框架和方法。根据该指南，数据分类分级原则包括合法合规原则、分类多维原则、分级明确原则、从高就严原则以及动态调整原则。一般情况下，数据分类维度包括公民个人维度、公共管理维度、信息传播维度、组织经营维度、行业领域维度。从国家数据安全角度分类，还可将数据分为一般数据、重要数据、核心数据共三级。2022年1月，国务院发布的《要素市场化配置综合改革试点总体方案》提出，推动完善数据分级分类安全保护制度，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。在顶层设计指导下，各地方政府、各行各业也在探索构建细化的数据分级分类机制。2.1.3数据要素的价值释放数据要素的价值与其特征与使用目的高度相关，其价值释放具有跨领域、场景性强等特点，一般来说经历数据资源化、数据资产化、数据资本化几个关键阶段，即源数据经收集、加工后成为数据资源，流通、应用后成为数据资产，交易、变现后成为数据资本。中国信通院在报告《数据要素白皮书（2022年）》中分析认为，就投入-产出路径来看，数据要素有三次价值释放过程。一次价值是数据支撑业务贯通，即数据投入服务于业务的运营，数据的存储与处理相对集中、简单，未必需要深度整合，如企业或政府开发的数据存储系统；二次价值是数据推动智能决策，即通过对数据的加工、分析，能揭示出更深层次的规律，让生产与经营更智能，如银行通过整合电力数据评估客户信用水平；三次价值即通过数据流通对外赋能，让各类优质数据在不同场景中发挥价值，如当前各数据交易所开展的积极探索。数据价值的三次释放都非常重要，前两次数据价值的释放为第三次价值实现奠定了基础。2.2数字经济规模不断壮大2.2.1数据要素：进入高速发展阶段据国家工业信息安全发展研究中心联合北京大学光华管理学院、苏州工业园区管理委员会、上海数据交易所共同编写的《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》，2021年我国数据要素市场规模达到815亿元，“十四五”期间市场规模复合增速将超过25%，整体将进入群体性突破的快速发展阶段。根据国家互联网信息办公室近日发布的《数字中国发展报告（2022）》，2022年我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，占全球数据总产量10.5%，位居世界第二。截至2022年底，我国存力总规模超1000EB，数据存储量达724.5EB，同比增长21.1%，占全球数据总存储量的14.4%。2.2.2数据产业：政策发力下规模破万亿2014年，“大数据”首次写入政府工作报告，这一年被视为“中国大数据政策元年”。2015年8月，国务院印发《促进大数据发展的行动纲要》；2016年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》专章论述“实施国家大数据战略”，这是“国家大数据战略”首次被公开提出；同年，工业和信息化部发布《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，大数据产业发展驶入快车道。根据国家互联网信息办公室发布的数据，我国大数据产业2022年规模达1.57万亿元。2.2.3数字经济：成为国民经济支柱产业我国数字经济规模快速增长。从2014年的16.2万亿增至2022年的50.2万亿，占GDP比重从2014年的26.10%到2022年的41.5%，超过了同期第二产业占GDP39.9%的比重。数字经济在国民经济中已经处于龙头地位，成为国民经济支柱产业。三、价值转化：数据要素的交易模式3.1数据的利用方式：公开、合作、交易“交易”是获取数据的方式之一。除交易外，数据还可以通过公开、合作方式获得。三种方式适用的场景各、成本不相同。其中，公共数据获取成本最低，应用主体最为广泛。3.2数据交易的概念2020年7月，全国科学技术名词审定委员会批准了大数据战略重点实验室全国科学技术名词审定委员会研究基地收集审定的第一批108条大数据新词，向社会发布试用。“数据交易”是其中之一，对应英文的“datatrading”。从市场实践来看，数据交易的内容往往是不同类型、不同加工程度的数据产品。2022年，根据之江实验室、浙江大学、浙江大数据交易中心、深圳数据交易有限公司等机构联合编制的《数据产品交易标准化白皮书（2022）》，“数据产品交易”定义是：在我国法律规定范围内，以安全交易环境和交易合规监管为保障，数据需方向数据供方以货币购买或者交换的形式获取数据产品的行为。数据产品交易是数据要素市场化的关键环节，数据生产、数据交易、数据保障、数据监管等各环节有机地构成了数据产品交易的生态体系。3.3数据交易的主体《数据产品交易标准化白皮书（2022）》将数据交易所涉主体分为三类：数据供方（卖方）、数据需方（买方）、第三方数据交易服务机构或者数据交易服务平台。数据的需求方最终决定了数据产品的价值，数据供给方决定了数据产品的质量，数据中间商则可以起到供需撮合、价值挖掘、促进数据增值的作用，当前我国的数据中间商主要是各大数据交易所、交易联盟、数据服务商等。3.4数据交易的类型3.4.1按照数据交易交付产品与服务的类型划分按照数据交易交付产品与服务的类型，可以将数据交易分为数据包、API开放、数据报告、数据模型、数据服务、数据应用、数据工具、定制化服务八类。3.4.2按照数据交易供需双方的链接模式划分国务院发展研究中心企业研究所2022年发布的智库报告《以场景化数据服务促进数据交易》中提出，数据产品交易可分为直接交易、单边交易和多边交易三种方式。一是原始数据直接交易，即供需双方“一对一”直接对接。数据产品根据市场需求生成，数据类型、购买期限、使用方式、转让条件等均由供需双方自行商定，属“一对一”的交易方式。二是“一对多”的单边交易模式，一个数据供给方对应多个需求方。数据交易机构以数据服务商身份，对自身拥有的数据或通过购买、网络爬虫等方式收集来的数据，进行分类、汇总、归档等初加工，将原始数据变成标准化的数据包或数据库再进行出售，一般采用会员制、云账户等方式，为客户提供数据包（集）、数据调用接口（API接口）、数据报告或数据应用服务等，属于“一对多”的单边交易方式。三是平台化多边交易模式。数据交易机构作为完全独立的第三方，为数据供应方、需求方提供撮合服务，属于多边交易方式。3.4.3按照数据交易的场所划分按照交易场所划分，数据交易可以分为场内交易与场外交易。场内交易即为在交易所内完成的交易，场外交易为交易所外完成的交易。目前我国数据交易所仍处于起步阶段，数据产业的确权、评估、定价等关键环节尚在探索阶段，数据交易以场外为主。据观研报告网发布的《中国数据交易行业发展现状研究与投资前景预测报告（2023-2030年）》显示，从场内市场来看，需求旺但交易不足5%；该机构预测，2025年，场内交易占比将在1/3到1/4之间。场内与场外交易各具特色。场内交易的特点是服务全面、产品多样、合规性强、指导具体，如贵阳大数据交易所有智慧城市、空间地理、风控工具等各类产品挂牌交易，交易所可提供配套服务。如一款数智校对插件售价1.2万元，企业信息查询服务0.5元/次，气象数据服务则需面议价格，贵阳大数据交易所承担流通交易制度规则制定、市场主体登记、数据要素登记确权、数据交易服务等职能。场外交易的特点是交易灵活、形式多样，多为点对点合作。目前，场内交易参与者多为中小微企业。根据深数所2023年第一季度数据商调研信息显示，130家受访数据商企业中，超过75%的市场主体数据业务年营收规模在1亿元以下，且各企业人数中位数为126人。而场外交易主体中则有大量行业巨头，电信、金融、民航、电商行业的龙头企业均是数据场外交易的活跃参与者。如2022年1月，百度联合美团、小红书、顺丰、携程、知乎、同程、猫眼、58同城等十余家企业宣布开启流量、技术、服务生态三大层面的互联互通合作。数据交易场内场外的区别与金融业类似，场内交易产品标准化水平较高，清算结算通过第三方机构，而场外交易产品标准化水平较低，交易双方自行清算结算。值得一提的是，我国规模较大的数据交易所均由政府指导设立、国有资本参股或控股，承担了制度探索的重要使命。如2022年底正式揭牌的深圳数据交易所系深圳市发改委指导下设立，是深圳市委市政府贯彻落实中央《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案(2020-2025年)》文件精神、深化数据要素市场化配置改革任务的重要举措，大股东均为国资背景。据中国信通院在《中国数字经济发展研究报告（2023）》统计，我国已经建成及筹建中的数据交易所达到36家。从交易规模看，目前深圳数据交易所位居首位。截至2023年3月31日，深数所已完成登记备案的数据交易总计625笔，交易金额18.2亿元，覆盖金融科技、数字营销、公共服务等106类应用场景，交易规模全国第一。贵阳大数据交易所今年交易额已突破10亿元。3.5数据交易的流程场外交易服务流程一般由双方商议决定，交易流程多样化；场内交易的流程则一般具备一套明确流程，包括登记、评估、定价、清结算等，较为注重合规。以上海数据交易所官网信息为例，根据官网介绍，其交易流程包括交易前服务、交易中服务、交易后服务。每一类服务都有明确的规则可遵循。贵阳大数据交易所在官网公布了其近日有关个人简历数据业务的数据价值化过程，由此可窥见其数据业务的大致流程。据其在官网介绍，这是全国首笔个人数据合规流转交易。该交易是在个人用户知情且明确授权的情况下，委托贵阳大数据交易所、联合好活（贵州）网络科技有限公司，利用数字化、隐私计算等技术采集求职者的个人简历数据，加工处理成数据产品，确保用户数据可用不可见，保障个人隐私，并通过贵阳大数据交易所“数据产品交易价格计算器”结合好活的简历价格计算模型和应用场景，对个人简历数据提供交易估价参考；最终，个人用户通过平台获得其个人简历数据产品交易的收益分成，让个人数据实现可持有、可使用、可流通、可交易、可收益。3.6数据交易产业链数据交易产业链主要包括上游数据基础软硬件、中游数据服务、下游数据应用三大块，上游主要从事数据产业软硬件供应，涵盖数据采集、数存储、数据计算、云服务等行业，典型企业包括华为、万国数据、三大电信运营商、神州数码等；中游为数据服务业务，涵盖数分析、数据交易、数据安全等板块，涉及机构包括各大数据交易所、人工智能企业、网络安全企业等，典型企业包括商汤科技、奇安信、中科曙光、东软集团等；下游则是数据在各行业个的应用，对应的是数据需求方，公司涵盖金融业、医疗行业、交通行业、教育行业、制造业等，许多数据需求方同时也是数据产出方，试图以多元的数据及综合的数据服务提升数据利用效能。数据显示，2021年，大数据硬件在中国整体大数据相关收益中占主导地位；未来，随着技术的成熟与融合、以及数据应用和更多场景的落地，软件收入占比将逐渐增，硬件、服务、软件三者的比例将逐渐趋近于各占三分之一的比例。四、市场发力，数据交易呈现六大趋势4.1交易场景不断拓展数据要素的开发与利用过程中，“交易”概念不断拓展、范畴有所延伸，新应用、新场景层出不穷。其中，金融业的创新探索尤为突出。案例一：数据信贷服务金融机构将企业的数据资源进行资产化评估，据此发放信贷。在此过程中，数据资产权属确认、数据资产价值评估、数据资产贷后难处置是关键环节，各机构就此进行了探索。全国已有多家主体成功办理相关业务。如2022年10月北京银行城市副中心分行办理了一笔1000万元数据资产质押融资贷款项目。数据交易所也积极促成此类交易。2023年3月，人工智能公司深圳微言科技公司凭借其在深圳数据交易所上架的数据交易标的，获得光大银行深圳分行1000万元授信贷款。案例二：数据知识产权登记部分地区探索以知识产权登记的方式创新应用场景，有望应用于数据资产入表、交易流通、纠纷处理等多种场景，释放数据要素价值。据江苏知识产权局消息，作为国家知识产权局首批8个试点省份之一，该省今年4月开通上线了江苏省数据知识产权登记平台，宿迁国信大数据研究院、华东江苏大数据交易中心股份有限公司、江苏苏北大数据交易中心有限公司等20家企业和个人进行了注册并通过审核，先后登记了区域个体工商户活跃度分析研究数据库、高速通行费计算数据、高速ETC支付次数统计等6条数据资源；平台为创新主体依法取得、按照一定规则处理的、具有商业价值和智力成果属性的数据集提供知识产权登记服务。今年5月，江苏知识产权局颁发了首张“数据知识产权登记证书”。案例三：品牌数字资产发行据上海数据交易所官网报道，近日上海市国资委联合上海数据交易所发布了《品牌数字资产创新指南》（（以下简称《指南》），这是上海数据交易所数字资产板块的又一重大动作，也是全国首个国资品牌数字资产指南。《指南》从品牌数字资产创新与价值提升方向对品牌数字资产的发行背景及意义、数字资产的定义及概况、数字资产的发行登记及案例展示等方面进行全面介绍，重点阐述了品牌数字资产发行目的、设计、制作、发行平台选择、发行风险控制等环节，明确了品牌数字资产发行登记的思路，介绍了上海数据交易所提供的相关备案、审核、登记等综合服务，为品牌企业开展数字资产创新提供了专业的操作指引和解决方案。《指南》对激发品牌活力，推动品牌数字资产创新及交易，进一步引领行业发展具有重要意义。4.2行业覆盖走向纵深目前数据交易覆盖较深的行业包括金融、交通、零售、医疗等。数据在行业广泛应用的模式主要有三种。一是单一领域的数据应用于多个行业，如个人信息要素验证数据、电力数据等应用于金融反诈、零售业的用户画像生成等；二是多个行业的数据汇集于一家企业，此种情形较为常见，一家企业往往需要利用多个数据源作为分析基础；三是一家龙头行业的自身数据资源及其整合能力覆盖多个行业的垂直平台，呈现全产业链的横向延伸和纵向深耕，如阿里巴巴、腾讯作为知名软件平台，拥有广泛的业务生态，深耕电商、社交、金融领域的“数字蛋糕”，再如三大电信运营商利用强大的信息基础设施服务跨越各行各业打通数据产业链条，业务遍布智慧城市、智慧交通、指挥农业、智慧金融、智慧教育、智慧医疗等。案例一：金融大数据变革行业金融目前是数据应用最深、最广的领域之一。据上海数据交易所研究院发布的《金融业数据流通交易市场研究报告》，近五年来，金融业数据要素采购项目数量复合年均增长率达40%。其中，银行业数据采购项目数量约占金融业77%，保险和证券部门采购数量分别占12%和4%。约一半的项目数据采购金额在10万-100万之间，1/3的项目采购金额为百万元级别。据2022年各家银行年报披露，国有五大行的金融科技投入均超百亿，涵盖云计算、人工智能、数据采买及应用、区块链等。如中国工商银行在年报中写到，以金融科技赋能经营管理，2022年金融科技投入262.24亿元，金融科技人员3.6万人，占全行员工的8.3%，数据分析师超7700人，推出金融风险信息服务产品“融安e信”，运用大数据和信息化技术，依托上百个风险类别、逾30亿数据为基础，提供API、APP、网页等多渠道服务模式，服务境内企业客户近10万家，同业客户300多家。交通银行则将科技金融作为其四大业务特色之一，过去三年科技投入年均增速接近30%，强化科技赋能，延展产业链“秒级”融资产品线，并推出自建智慧交易链平台，对接中航信、中企云链等16家主流平台，实现跨场景金融合作、全程自动化秒级放款等功能，大幅提升用户体验。案例二：电信数据成为行业“金矿”电信数据是开发较早、应用较广的数据类型。一方面，电信大数据内容涵盖范围广泛，与电信运营商在C端和B端的软硬件服务密切相关，涵盖个人数据、工业数据、商业数据等多种数据。如疫情防控过程中，电信运营商掌握的个人信息数据在疫情溯源和监测、分析疫情情况、支撑疫情态势研判和疫情防控部署等方面起到了积极作用。另一方面，电信运营商对大数据相关产业的布局“软硬通吃”，涵盖数据生产、清洗、算力、云计算、数据中心建设、5G技术等多个环节，是当前大数据生态中覆盖全生态能力最强的板块之一。从三大运营商财报可以看出，数据已成为其重要的核心资产。以中国电信为例，2021年全面实施“云改数转”业务当年中国电信产业数字化业务收入达到人民币989亿元，可比口径同比增长19.4%；2022年，产业数字化收入达到人民币1178亿元，可比口径同比增长19.7%。今年一季度，中国电信产业数字化业务收入达到人民币349.71亿元，同比增长18.9%。4.3技术迭代日新月异技术的发展为数据交易产业链带来极大的影响，覆盖数据整理与清洗、数据营销、撮合、风控、应用等方方面面，为数据交易的上、中、下游产业带来全面变化。对数据交易环节而言，技术推动产生的变革主要有三个方面。第一，技术促使数据交易效率得以提高，如人工智能技术让数据的清洗、整理、可视化、分析等环节更加便捷，有利于提高卖方数据服务质量；第二，技术重构了数据交易模式，如隐私计算技术的发展，让数据交易“可用不可见”，安全边界大大拓展，从而改变了旧有业务模式；第三，技术让交易场景更加丰富，交易范围有所延伸，促进数据要素价值化。案例一：技术助力数据合规据西部数据交易中心官网介绍，其建立了全国首个线上可量化合规诊断系统，并在此平台之上推出了“数盾护航合规评估服务”。依托多因子算法数据合规模型，西部数据交易中心可对服务对象提供“一案一策”数据辅导，为交易双方提供的交易前合规评估、交易中合规辅导与产品登记、交易后合规保险的全链路一站式数据交易合规解决方案，实现数据资产的“信誉增值”，让数据合规费用减少一半以上，还配备了定制化保险保障。多因子算法模型是可量化合规诊断系统之“魂”。该系统经过长期大量的项目经验积累，集“法律、技术、运营”为一体，模型根据企业信息与产品信息分为机构主体合法性、数据加工合理性、数据经营可交易性、数据来源合法性、数据授权充分性5大合规维度，细分拆解多达近百个合规因子，帮助企业防范数据加工、使用、交易等各项环节中的潜藏的风险隐患。案例二：隐私计算便利数据流通虽然国家已出台一系列法律法规，但数据交易在实践过程中依然面临隐私保护、安全合规等问题，从而限制了数据的价值释放。而隐私计算依托其独特的技术特点，可以实现数据“可用不可见”，在充分保护数据和隐私的前提下可实现数据要素的交易；各方不接触原始数据，但依然可以做到确认来源、界定范围、追溯过程、防范风险。隐私计算是涵盖了众多学科的交叉融合技术，包含了安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、联邦学习以及可信执行环境等主流技术子项的相关技术合集及产品方案。业界通常将上述技术分为三大路径：以安全多方计算为代表的密码学路径、以可信任执行环境为代表的硬件路径和以联邦学习为代表的人工智能路径。谷歌于2019年推出的一款密码检查器服务PasswordCheckup堪称隐私计算的教科书级案例，这是一个Chrome扩展程序，用于检测用户的用户名和密码是否被盗用。这一应用借助一项加密协议技术，收集了数十亿不安全的账号和密码，在Chrome用户安装软件后，谷歌就会在用户登录网站时主动侦测帐户密码是否处于安全状态；加密于本地完成，无人能查询用户密码，谷歌对用户密码“可用不可见”。案例三：隐私计算保护基因序列数据安全国内首个国家微生物科学数据隐私平台于近日在京发布。该平台由中国科学院微生物研究所牵头的国家微生物科学数据中心、中国科学院微生物科学数据中心、中国科学院计算机网络信息中心、等机构联合设立。该平台通过加密将基因序列存储在加密态的内存中进行分析，确保数据在处理过程中对各方不可见。平台还利用区块链技术进行全流程监控，并颁发科学数据链的区块链证书，确保数据权益。4.4合规监管不断加强近年来，随着围绕数据监管的法治体系日益健全、监管主体分工日益明确、标准体系日益健全，数据合规的重要性日益凸显。在产业端，当前，数据交易产业的上中下游均以合规为基准线，在此基础之上开展业务。如各大数据交易所均倾注极大力量建立合规体系。上海数据交易所在成立之初就发布了数据交易配套制度，确立了“不合规不挂牌，无场景不交易”的基本原则，同时发布数据产品登记凭证，实现一数一码，可登记、可统计、可普查。在监管端，网信办、市场监管总局、证监会等部门均加强了数据合规监管，从中央到地方，合规监管网络愈编愈密。杭州互联网法院曾于2022年发布了“数据和算法十大典型案例”，涵盖公共数据商业化利用的合法性边界、数据权益的权属判断与分类保护等热点议题。未来，随着法律法规的进一步完善，数据交易合规监管将不断强化、优化、细化。案例一：强化企业间数据共享监管2020年8月，上海证券交易所向蚂蚁集团下发了问询函，要求其回答数据共享相关的一系列问题。这表明监管机构对数据安全问题非常关注，同时也提醒企业在进行数据共享时需要合理规划和管理。2022年7月，蚂蚁集团同意终止与阿里巴巴的《数据共享协议》。这意味着在企业间数据共享的安排结束后，阿里巴巴和支付宝之间的数据分享活动，必须在具体场景中依据客户的服务内容及授权进行。这种做法有助于降低数据泄露风险，提高了用户对数据安全的信任度。案例二：浙江温州成立产业合规管委会2022年5月，浙江成立了中国（温州）数安港数据安全合规管理委员会，以应对各方数据“不会共享、不愿共享、不敢共享”等难题。数安港旨在打造集数据安全技术创新研发、数据产品交易、数据产业孵化、法律服务等功能于一体的数据安全平台，管委会负责建立数据安全与合规体系，定期对联合计算场景和数据产品进行合规性审查，确保数据联合计算和数据产品交易安全合规等11项重点工作内容，为数据产业蓬勃发展，如何确保数据产业规范发展、安全发展先行探路。4.5数据跨境流动提速数据经济的充分发展必须有合法、合规、通常的全球数据流动作为保障。据麦肯锡预测，数据流动量每增加10%，将带动GDP增长0.2%。预计到2025年，全球数据流动对经济增长的贡献将达到11万亿美元。根据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率在10%，在数字平台、金融业等行业中可达到32%。近年来，中国政府致力于搭建促进并规范数据跨境流动的一系列政策举措，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《数字中国建设整体布局规划》等文件明确了未来推动数据跨境流动的目标，《数据出境安全评估办法》、《个人信息出境标准合同办法》等规章出台，相关法治监管框架日渐清晰。虽然目前数据跨境流动还面临一定的挑战，但诸多市场主体都在探索相关的新模式、新框架。值得肯定的是，当前大数据交易所在促进数据跨境流动方面开展了多元化的积极探索。2020年11月，广西北部湾大数据交易中心有限公司发起成立了“中国—东盟大数据交易产业联盟”，有望促进区域数据跨境流通。深圳数据交易所、上海数据交易所也就此进行了一系列尝试。案例一：微众银行跨境数据使用2022年，微众银行“基于区块链及分布式数据传输协议实现数据要素跨境使用”案例获评中国信息通信研究院金融科技创新应用优秀案例。该案例系微众银行促进数据要素跨境互联互通、助力大湾区一体化融合发展的典型实践。目前，微众银行已协同相关机构实现该技术方案的验证，助力粤澳两地政府落地粤澳健康码跨境互认系统、粤澳跨境数据验证平台等创新应用项目。项目中，微众银行应用了分布式数据传输协议，从而建立了用户主动行使个人信息可携带权的模式。用户可主动发起个人信息数据传输并自行上传，同时借助区块链的不可篡改性实现数据验证、及用户授权记录上链，全流程可溯源、可审计，最终实现跨机构、跨行业、跨场景、乃至跨境的可信数据传输及协作。微众银行将此技术应用于粤澳跨境数据验证平台的“个人资产证明跨境验证”场景，澳门居民在横琴办理资信信息跨境验证的相关业务时，使用手机银行自主向横琴机构提交个人在澳门侧的资产信息，横琴侧机构对用户上传的资信信息进行链上可信验证，全程5分钟可以完成，大幅提升了客户体验及银行运营效率。案例二：上海数据交易所启动国际板建设数据交易所也开展了多种数据跨境流通的尝试。今年4月，上海市经信委宣布上海数据交易所国际板启动建设，将探索数据跨境双向流动的新机制，推动国内外企业开展数据跨境流通业务合作，实现全球数据互联互通。为做好此项工作，上海数据交易所正加快推进跨境数据交易制度体系建设，深化基础设施布局，构建合规有序的国际间数据流通机制。上海数据交易所总经理汤奇峰说，上海数据交易所国际板的启动建设，将进一步深化国内国际两个市场布局，促进全球数据产品流通交易，推动数据要素市场更高水平对外开放，为对标《数字经济伙伴关系协定》(DEPA)等数字经济国际通行规则提供实践基础。4.6数商模式日益成熟“数商”即“数据商”的简称，指以数据作为业务活动的主要对象或主要生产原料的经济主体，也被称作数据“经纪人”，其业务涵盖数据资源生产、数据产品及服务、数据流通交易、数据创新应用、数据安全与治理、数据生态服务等数据要素市场全链路。数商的主要价值在于促进数据价值发现、利于供需匹配、拥有丰富的技术及合规经验等。市场拥有足量优质的、具有公信力的数商之后，数据交易主体不必从零开始探索数据清洗、进场、合规的复杂步骤，而是可以交由数商处理，大大提高了数据流通及利用效率。首次命名“数商”概念的是上海数据交易所。2021年11月，上海数据交易所成立之初，提出以“数商”新业态构筑更加繁荣的数据流通交易生态。之后，“数商”概念进入监管视野。《数据二十条》中提到，“推进数据交易场所与数据商功能分离，鼓励各类数据商进场交易”，“围绕促进数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要，培育一批数据商和第三方专业服务机构。”“通过数据商，为数据交易双方提供数据产品开发、发布、承销和数据资产的合规化、标准化、增值化服务，促进提高数据交易效率”“鼓励多种所有制数据商共同发展、平等竞争”。据国家工业信息安全发展研究中心发布的《全国数商产业发展报告(2022)》统计，截至2022年11月，我国共有192万家数商，其中，集中于长三角、珠三角、京津冀和川渝地区的数商占全国总数的56.8%。报告将数商共分为15类，分别是：数据基础设施提供商、数据资源集成商、数据加工服务商、数据分析技术服务商、数据治理服务商、数据咨询服务商、数据安全服务商、数据人才培训服务商、数据产品供应商（数据要素型企业）、数据合规评估服务商、数据质量评估商、数据资产评估服务商、数据经纪服务商、数据交付服务商、数据交易仲裁服务商。从融资情况来看，数据咨询服务商、数据加工处理服务商、数据基础设施提供商平均融资金额较高。未来，随着监管政策的完善，数商模式将逐步成熟，在数据登记、确权、使用、合规审查等方面形成较为完善的规则体系，区域数据的互联互通也将更加便捷，行业效率得到进一步提升。案例一：贵阳大数据交易所设立“首席地推官”发展数商近年来，贵阳大数据交易所设立了“首席地推官”发展数商生态。首席地推官由数据行业公司高管、行业专家等组成，已招募的地推官来自金融、物流、交通、教育、医疗、元宇宙等各行各业，旨在深入行业一线对接供需双方、探索多元化数据交易商业模式。5月28日，贵阳大数据交易所联合深圳数据交易所、开放群岛数据交易商业模式组共同成立了“中国数据首席地推官40人论坛”，以打造数据要素跨界合作新平台。与此同时，贵阳大数据交易所也通过优化价值评估模型提升对于数商的吸引力，其建立了全国首个数据产品交易价格计算器，提高了交易效率。案例二：深圳数据交易所建立“数据要素服务工作站”便利数商入场在2022年6月，深圳数据交易所建立了“企业数据合规服务工作站”，旨在为数据流通提供安全合规、数据治理、应用规划等服务，解决数据入场的痛点和难点。深圳数据交易所计划在未来三年内设立100家以上工作站，服务网点覆盖全国核心城市。今年6月，该站升级为“数据要素服务工作站”，提供更广泛、更深入的数据服务，满足企业在数据安全、应用规划、数据治理、供需撮合、增值服务以及数据资产化等全方面需求。五、知难而进：数据要素交易的关键挑战与相关探索5.1数据确权问题5.1.1确权挑战对于任何生产要素而言，确权都是重要议题，直接决定了生产要素的开发与利用。随着技术的发展，尤其是人工智能的应用，数据要素流通及交易日益频繁，数据确权的需求日益与日俱增。然而，与传统生产要素相比，数据要素是一种虚拟存在，具有可复制性、非排他性，且主体多样，难以确定清晰、可分割的主体；且生成式人工智能（AIGC）衍生出了一系列新的相关问题。如去年美国科罗拉多州博览会美术大赛的冠军作品《太空歌剧院》系借助一款AI绘图工具生成，之后陷入了知识产权争议，有人认为画作不完全归属于获奖者，不算原创。参考发达国家的数据治理经验，美国在数据确权立法方面确立了财产权导向思路，利好科技企业，但权利救济较为滞后；欧洲则建立了隐私权导向的监管体系，但监管过严、执法效果有限，限制了数据要素市场效率。目前看来，二者均非数据要素治理的理想方案。同时，与欧美不同的是，政府、事业单位、科研机构等公共部门是中国数据要素的主要来源。因此，中国的数据监管思路应遵循自身数据经济发展特色。5.1.2当前探索我国的个人信息保护法、网络安全法、数据安全法、反不正当竞争法等对数据确权做出了一定范围内的定义，但是已有的法律法规难以覆盖当前广泛的数据应用场景。值得肯定的是，《数据二十条》中明确了对数据权属监管的顶层设计，即在建立数据分类分级授权的基础之上，探索数据产权结构性分置制度。根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，推进非公共数据按市场化方式“共同使用、共享收益”的新模式。一是立法确立数据分类分级制度。数据分级分类是数据确权的前提。2021年9月施行的《中华人民共和国数据安全法》第21条规定，“国家建立数据分类分级保护制度”，“国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护”。2022年1月，国务院发布的《要素市场化配置综合改革试点总体方案》也强调，推动完善数据分级分类安全保护制度，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。当前我国已有国家标准《信息技术—大数据—数据分类指南》（GB/T38667-2020），但要真正落地应用，还有待各行各业发布符合自身特色的数据分级分类体系。二是各地纷纷探索数据产权分置模式。目前，深圳、贵阳、上海等多地数据交易所已试水数据产权分置运行机制，预计未来将有更多地区在政府指导下开展相关工作，为国家层面的决策提供参考。如深圳于今年3月发布了《深圳市数据交易管理暂行办法》以及《深圳市数据商和数据流通交易第三方服务机构管理暂行办法》，对数据交易主体类型、数据交易场所运营机构、可交易的数据类型以及如何确保数据交易安全进行了规定，并明确“市场主体按照不同情形，依法享有数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权等权利。”三是各地试水建立数据登记制度。数据资产登记是数据确权的必要配套举措，为此后的数据数据要素流通建立基础。我国的数据登记制度始于2002年便开始的政务数据资源目录体系建设。在2016年发布的《国家“十三五”信息化规划》和2021年发布的《“十四五”国家信息化规划》均部署了数据登记工作。在地方层面，2017年贵州发布了国内首个关于政府数据资产管理登记的暂行办法后，上海、广东、山东陆续出台了相关政策。国家知识产权局局长申长雨在博鳌亚洲论坛2023年年会上表示，我国已先后在浙江、上海、深圳等8个地方开展了数据知识产权保护治理试点，尤其是深圳已经在尝试数据确权，截至2月底已发放36份数据登记证书。四是在司法实践中摸索数据产权边界。具体到司法实践层面，各地法院凭借当前法律条款和数据制度体系，开展了一系列具有开创性的司法尝试。其中，杭州互联网法院于2022年8月发布的“数据和算法十大典型案例”在业内备受关注。十大案例涉及数据产品的法律属性及权益保护—、公共数据商业化利用的合法性边界、数据权益的权属判断与分类保护、微信社交数据的性质及数据爬取行为的认定、平台算法自动化决策的司法审查标准、游戏算法生成的角色形象独创性的认定标准、人机互动视听作品的独创性认定标等，在全国范围内具有极大的指导意义。5.2数据定价问题5.2.1定价挑战数据作为新型生产要素，传统资产估值方式难以完全适用。土地、劳动力等一般生产要素资产估值采用成本法、收益法、市场法。而数据定价如采用成本法，由于牵涉主体过多，成本极难界定；如采用收益法，由于数据系虚拟资产、且在不断变化，评估时限、预期收益难以确定；如采用市场法，可参考的样板案例较少。与此同时，数据要素差异性极大，无法以一个模型对所有数据资产进行评估。种种因素决定了数据资产的估值定价亟需采用符合自身特点的新模式。由于估值环节的问题，按照现行会计准则，数据资产也难以计入机构的资产负债表。5.2.2当前探索2021年11月，工业和信息化部印发《“十四五”大数据产业发展规划》提出，到2025年初步建立数据要素价值评估体系，推动建立市场定价、政府监管的数据要素市场机制。2021年12月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》进一步明确提出，鼓励市场主体探索数据资产定价机制，逐步完善数据定价体系。同时，《“十四五”时期资产评估行业发展规划》将“服务数据产权交易，发展数据资产评估，推动数字经济建设”列为重要任务。根据《中华人民共和国资产评估法》，中国资产评估协会协负责制定数据资产评估相关准则，资产评估机构和资产评估师依照法律、行政法规和评估准则有关规定开展业务。在财政部的指导以及相关部门的支持下，中评协对数据资产及其价值评估开展了一系列研究，在行业内组织开展相关培训及经验交流，推动数据资产评估相关准则、标准等成果的落地和实施。2019年，中评协发布了《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》，但仍面临数据资产辨识难、量化动态价值难等问题。2022年6月，中评协发布了《数据资产评估指导意见（征求意见稿）》，以规范资产评估机构及其资产评估专业人员在具体业务中的实务操作。2022年11月，由全国信标委大数据标准工作组、中国电子技术标准化研究院主办的全国数据资产会议上发布了“全国数据资产登记服务平台”，平台由工业和信息化部中国电子技术标准化研究院牵头建设。2022年12月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，其中，财政部使用了“数据资源”一词，区别于“数据资产”。业内人士认为，这表明从会计准则的严谨角度，并非所有数据资源都可以称为数据资产。在数据资产评估及定价方面，各地积极尝试创新举措。今年3月，国家发改委价格监测中心与上海数据交易所签订全面战略合作协议，双方将在课题合作与成果推广、发布行业指标体系和数据交易指数、共建创新实验室、共同组织活动等方面开展全面合作，发挥各自优势、相互协作赋能。双方将共建“数据要素价格形成与估值创新实验室”作为科技合作平台，共同开展研究、共同承担国家重大项目。深圳数据交易所也在具体交易中探索为数据资产定价。今年3月底，深数所与光大银行深圳分行通过将数据资产入表后进行评估授信，落地了一笔无质押数据资产增信贷款项目。借助深数所平台，深圳微言科技有限责任公司通过光大银行深圳分行授信审批并成功获得1000万元授信额度。5.3流通使用问题5.3.1流通使用挑战我国数据要素市场仍处于建立初期，数据流通使用面临各种问题，可具体划分为数据进场难、互信难、统一市场难三大问题。在进场方面，由于当前数据确权、登记、定价等规则、制度尚未完善，数据交易的各方主体存在顾虑；同时，具有公信力的、能够帮助企业完成数据清洗、确权、合规服务的第三方企业数量依然较少，造成数据供需主体缺乏进场意愿。在互信方面，相关技术及制度远未成熟，出于隐私保护、保密合规、数据安全等考虑，许多企业和公共部门在推动数据共享及流通时不够积极主动，数据“孤岛”仍大量存在。在统一市场方面，各区域、各部门、各行业对于数据要素的进场标准、安全标准提出了不同的要求，从而造成了数据交易壁垒的广泛存在，阻碍了数据要素在全国范围内的流通。5.3.2当前探索面对数据流通使用的挑战，各地数据交易所先行先试，开展了一系列探索。在便利数据进场方面，深圳数据交易所建立了企业数据合规服务工作站、贵阳大数据交易所设立了“首席数据地推官”，旨在提供全方位的数据交易服务、吸引机构进场。其他交易所也纷纷推出全方位服务，打消交易主体顾虑，鼓励其进场交易。在促进数据互信方面，我国在技术和制度层面开展了诸多探索。技术方面，诸多数据交易主体都开始使用隐私计算技术、借助“数据可用不可见”的方式推动数合作、流通。此外，财政部也公布了一系列举措，包括《关于公布电子凭证会计数据标准（试行版）的通知》、《电子凭证会计数据标准深化试点操作指南》、《电子凭证会计数据标准深化试点技术问答》、《电子凭证会计数据标准深化试点工具包》等配套标准、指南、工具包，保障了数据来源的合法性、真实性以及数据安全性，确保了电子凭证的法律效力，为建立数据互信机制的奠定了基础。在统一市场方面，多个市场主体以及交易所都在探索建立区域以及覆盖全国的数据流通体系。2021年11月，广州南沙开发区工业和信息化局与广州南沙诺华数据有限公司签订战略合作框架协议，共同搭建大湾区跨境数据互信互认平台，将接入粤港两地合规数据源，在国内首创对粤港两地居民的跨境身份核验服务，解决中小企业和个人用户跨区域身份认证的难题。上海数据交易所则尝试借助区块链技术探索数据交易链的构建，以实现一地挂牌全链流通，一期建设工作已完成并正式上线。建成后，相关数据交易参与方只要加入交易链联盟节点，便可查看上海数据交易所的全量挂牌数据产品。六、政策前瞻：进一步推动数据要素价值化6.1继续完善数据要素治理体系根据国家已有的战略布局，数据要素市场建设将是推进我国数字经济建设、要素市场化改革、深化市场经济体制改革的重要领域。未来政策或将从多方面进一步完善数据要素治理体系。在治理主体层面，国家数据局的设立值得期待。2023年3月，中共中央、国务院印发了《党和国家机构改革方案》，明确提出要组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等职能，由国家发展和改革委员会管理；省级政府数据管理机构结合实际组建。根据方案，中央网信办、国家发改委要将一部分数据监管职能划入国家数据局。这部分职能包括：中央网信办承担的研究拟订数字中国建设方案、协调推动公共服务和社会治理信息化、协调促进智慧城市建设、协调国家重要信息资源开发利用与