數據交易，距離生產要素市場化還有多遠？ | 2022全球數字價值峰會

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生產要素從來都是萬億規模的市場，土地、勞動力、資本、技術盡皆如此。在交換和流通的過程中，生產要素實現了商品化和社會化，極大地促進了生產力的發展。

當數據成為第五種生產要素，我們仍在探索建立數據要素的流通規則。2021年，國務院下發了《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》，其所提出的指導建議，很大程度上反映了數據交易市場現狀。

首先是完善公共數據開放共享機制，很多數據交易參與方「不願」「不敢」「不會」，數據難以共享；其次是建立健全數據流通交易規則，如何突破「數據可用不可見」等技術和規則障礙；再次是拓展規範化數據開發利用場景，數據的採集和利用，大多做不到標準化和產品化；最後是加強數據安全保護，這也是數據交易的底線。

在2022全球數字價值峰會上，數據交易成為備受關注的議題之一，數據產業鏈不同角色共聚一堂，勾勒出數據交易的現狀與圖景。

無限的數據，有限的問題

「大數據之父」維克托•舍恩伯格曾表示，「大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉，大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關係的方法。」

換句話說，數據正在重塑一切，正如生產要素一次次演化的歷史。

深圳數據交易有限公司（以下簡稱「深數交」）董事、副總經理王冠在會上提到，數字經濟已經上升至國家戰略，頂層設計方面正在不斷完善，在這個過程中，數據成為關鍵生產要素。

參考經濟發展的不同階段，在農業經濟中，土地是非常重要的生產資料，也是非常重要的經濟組成部分；到了工業經濟，主要的生產變數變成核心技術；而到了數字經濟階段，數據成為最核心的生產要素，培育數字要素市場成為關鍵。

「數據可以推動企業生產關係的變革。通過數據治理可以幫助企業提升自己的數據管理能力，推動企業數字化的進程，形成優質的數據資產，探索數據交易，為企業尋找新的生產路徑。」王冠說。

與此同時，數據要素和其他生產要素會不斷地組合迭代。基於數據要素的特點，比如可複製性強、迭代速度快、復用價值高、可無限供給，數據與勞動力、資本、技術、土地融合變革，成為生產要素新組合，充分發揮數據要素的乘數效應，賦能實體經濟快速發展。

數據的價值近乎無限，然而目前還面臨著有限的問題待解。

此前北京大學光華管理學院副院長周黎安在接受媒體採訪時表示，數據是一種在互聯網時代湧現的新型生產要素，在產權界定、配置模式、定價方法等方面都存在諸多有待探索的議題。

數據要素化和要素市場化的過程雙重疊加，使得數據要素市場化配置的進程更為複雜，為規範市場秩序、激發市場活力，應當兼顧合規需求和創新空間兩者之間的關係，尤其考慮中國在大數據、人工智慧等數據密集型產業的領先地位，在制定政策時必須鼓勵市場主體在一定條件下進行各種有益的創新和探索。

清華大學交叉信息研究院兼職教授、交叉核心院副院長林常樂從數據定價的角度出發，他表示，前期數據定價演算法的研究都集中在甲乙雙方，而數據提供方和數據使用方兩方的角色是不對稱的，在這種情況下會容易陷入非對稱問題的邏輯困境。

在不同主體數據要素的交叉應用和流通過程中，以及單一主體的多部門、多來源的數據應用過程中，都會遇到數據定價的問題，如果不能解決數據定價的問題，就實現不了數據大規模應用，進而無法產生數據經濟的經濟學基礎。

從數據交易所的角度，王冠也補充道，當下場外數據交易活躍，發展迅猛，但場內數據交易仍缺乏活力。數據交易的流通方式比較單一，主要以數據包和API介面的形式，另外公共數據未激活，仍然存在數據孤島、交易互信的問題。

數據交易的進行時

想，都是問題，做，才是答案。數據交易的方方面面在實踐中不斷完善。

以數據定價演算法為例，在姚期智院士帶領下，交叉核心院創造性地提出了新理論，通過信息經濟學原理，把業務的經濟價值和模型的精度進行一一映射和對應，然後利用數據多方協作的場景進行求解，把模型的精度和數據的貢獻進行一一分解，求出來唯一公平的權益分配。

「這樣的理論框架可以應用於各類場景，在各類場景內都會有內部數據、外部數據、多方數據的協同，根據業務的價值，可以把數據提供的業務價值進行映射和計量，根據數據的價值貢獻度，可以把它分配給各個數據，這種分配是符合第一性原理的，可以到原子級別。」林常樂說。

在數據交易的產業鏈上，數據交易所起到承上啟下的樞紐作用，政策和市場雙輪驅動下，各地數據交易所林立而起，深圳憑藉其開放的理念走在了前面。

深圳率先發布了《深圳經濟特區數據條例》，也是全國第一個發布的數據領域基礎性、綜合性立法。數據條例指出，公共數據開放共享是原則，不共享是例外，基於大量的公共數據開通、公共數據資源共享，能催生更多的公共數據和社會數據的融合。

此外，深圳交易所也拓展了更多的能力，沿著數據交易價值鏈向前延伸自己的能力。王冠就提到，企業還沒有把數據作為一種資產看待，沒有真正意識到數據的價值，大部分企業目前的數據流和業務流還沒有完全拆分，企業把數據和IT放在一起管理，沒有意識到數據其實和IT是完全不同的兩個邏輯。

因此，深圳數據交易所在推動一些企業進行內部的數字化轉型時，先推動企業對數據價值的理解，讓企業把數據流、業務流、技術流跟信息流拆分，最後才能做數據資產價值挖掘和變現的事情。

目前深圳已引入全國348家交易主體參與市場，其中數據商74家，數據提供方85家，數據需求方189家，據了解，深圳數據交易所目前工作重點不是提高交易額，而是培育市場生態。

以數據為中心的萬億市場亟待培育，數據也必然要經歷市場化的過程，不同的是，數據是一個全新的生產要素，獨木不成林，數據交易的產業生態上下聯動探索，才能快速有效建立新型數據市場。（本文首發鈦媒體APP 作者 | 張帥）