配资查询网数据要素全国统一大市场：态势、问题与对策

　　全国统一大市场的构建包括构建全国一体化技术和数据市场。当前我国数据要素交易正在快速发展，大批数据产品和数据应用场景不断涌现，各种生成式人工智能（如大模型）催生了大科技企业的高质量数据需求，使得2023年我国数字经济核心产值产业增加值超过12万亿元，占GDP的比重10%左右。《“数据要素×”三年行动计划》提出2026年实现数据交易规模翻番的目标。然而，数据要素的统一大市场的建设还存在若干制度性困难，需要有针对性地思考相应的对策建议。

　　PART 01

　　我国数据市场建设的基本态势

　　全国各地广泛设立了数据交易市场。贵阳大数据交易所是全国首个以“大数据”命名的交易平台，于2015年成立，开创了由政府搭台、各类数据企业利用交易机构进行数据交易的模式。之后，北京国际大数据交易所（2021）、上海数据交易所（2021）、深圳数据交易所（2022）相继成立，形成“东西南北中”格局，其中金融、医疗、工业数据的交易成为主流。截至2024年，全国各地形成了超过50家具有数据交易职能的机构，243个城市的地方政府上线了数据开放平台，开放的有效数据集超过了37万个。

　　专业型数据企业不断涌现。在大型科技企业如腾讯云、蚂蚁集团“摩斯”、华为工业互联网平台等引领下，成立了大量专业型数据企业，如 “人民数据”、 “浪潮卓数”、“金电联行”等，掌握了本领域大量数据，并与其他单位形成了较为丰富的合作模式，形成了北京中关村、杭州数据产业链等数据产业集群。一些大企业也积极参与国际市场竞争，如阿里云的全球数据中心、商汤科技AI大模型服务韩国、新加坡等10国客户。2024年，我国大数据市场交易规模超过1,600亿元，大数据交易所达58个，数据领域相关企业超过19万家。

　　数据要素市场运作规则不断完善。各地不断探索适合本地交易的制度与标准，上海临港（600848）国际数据港（603881）实现中日韩航运数据互通时延降至20ms，海南自贸港试点数据跨境白名单制度，重庆西部数据交易中心推出数据交割结算系统，等等。在各地实践基础上，国家主动总结提炼各地近期推出的数据要素市场基础性制度。“数据二十条”从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四个方面搭建了我国数据基础制度体系，《国家数据标准体系建设指南》提出到2026年底基本建成国家数据标准体系，培育一批具备数据管理能力评估、数据评价、数据服务能力评估、公共数据授权运营绩效评估等能力的第三方标准化服务机构。

　　PART 02

　　建设数据要素全国统一市场的制度性困难

　　与其他要素类似，数据要素的统一大市场的建设也存在着若干困难。除基础设施尚未完全兼容统一外，还存在若干制度性困难障碍。

　　（一）数据一直存在着权属不明确及定价困难的难题

　　商业或公共数据搜集者一直存在能否有权力出售客户的个人信息的问题，需要进行规范和统一。市场交易还处于起步阶段，很多交易主体对此并没有统一的认识；若数据被多方搜集，会引发一定的纠纷，难以证明数据来自原始搜集。数据定价困难，数据搜集成本高但复制简便，容易出现“搭便车”的行为，使数据生产者的利益受损，也导致数据交易的价格难以被准确估计。

　　（二）数据交易方式较为单一且交易成本一直偏高

　　正式的数据交易存在较多的手续，办理起来较为繁琐且有些证明难以获取，导致许多灵活的中小交易者会选择场外、私下的交易方式，大大增加了数据交易的隐蔽性。正规的交易容易暴露数据搜集整理的方向和思路，保留数据购买者的需求信息容易被竞争者复制，可能促使交易双方选择不留痕迹式的交易。数据交易的双方可能担心对方和交易场景的安全保密能力，购买更多软硬件设备以确保交易的安全和公平，又增加了交易成本。

　　（三）缺乏对数据使用风险的兜底保证机制

　　数据泄露的风险日益增大，从而对企业的商业秘密、客户隐私等造成严重影响。虽然规避数据交易的风险十分必要，但过分强调数据交易的风险又会束缚数据交易的手脚，使市场变得“有价无市”。如有些企业因使用了来源不明的数据而受到相应处罚，有些企业因在处理数据时造成数据的意外泄露而触犯了相关法规，给企业的经营增加了不确定性。数据市场的交易主体希望政府能明确划分相关数据使用的权利与责任，以促进数据更安全、更方便的使用。

　　（四）公共数据管理权责不明晰且交易主体不明确

　　公共数据应该坚持向公众开放，但公共数据究竟应该由哪一级政府汇集、发布以及交易仍很不明确。各地各级政府都有意愿成为数据交易的主体，可能会造成数据被反复搜集，或造成应该被搜集的数据的缺失，使公共数据交易市场被更加细碎地分割，导致数据交易的混乱。地方政府无法准确地了解当地的全部情况，企业也无法因地制宜推出更好的数据产品或提供更加精准的服务。

　　（五）数据交易的正向激励不充分

　　出于对数据安全的担心，除非有利可图，数据所有者会倾向保护而非公开数据。公共数据的价格受到多方面管制，一般要低于市场上的商业数据价格，缺乏充分的价格调整弹性。很多政府部门无法获得资金利润，具体业务部门参与数据生产和管理的积极性不高。数据的市场化交易或利用目前还不是政府的“硬”任务，政府部门可能不会主动地实质性开放数据或参与数据交易。

　　PART 03

　　数据要素全国统一大市场建设的对策建议

　　（一）完善全国统一的数据要素管理体系

　　探索建立全国统一的数据交易市场机构，逐步将各地的数据市场转变为全国性交易市场的分交易所，或者探索成立特定场景的交易市场，明确数据管理相关部门的职责分工，完善条块化纵向与横向管理流程。完善数据全国流通的标准，推动全国数据格式的统一和数据基础设施的互联互通。制定全国统一的数据产权、流通交易、收益分配等管理规范，明确数据市场违规违法行为的监督检查机构，避免出现多个部门交叉调查，给市场运行造成混乱。

　　（二）推动数据要素的市场交易

　　不断变革数据的流通和交易利用模式，如推广数据定制交易、使用“可用但不可见”的技术，规避数据易被传播的风险。规范场内交易的步骤与保障，确保交易双方的权利和隐私能够最大限度地得到保护。尽可能地推动政府与企业数据资源的流通和共享，支持各地聚焦特色场景和重点领域，建立数据产品供需对接机制。针对数据定价不统一问题，加快推广“数据经纪人”制度，让经纪人成为数据交易的撮合者、中介者、风险防范者和纠纷调解者。

　　（三）统筹构建数据安全监管体系

　　充分发挥政府主导性作用，根据数据安全分类分级标准的构建，动态调整数据安全与数据利用之间平衡点，保持多元主体参与的积极性。建立健全公共数据授权运营安全管理制度，明确参与数据运营相关主体的网络安全、数据安全等安全责任。建立合规监测机制，落实公共数据合规高效开发利用要求，确保数据开发利用行为符合相关法律法规、政策和协议规定，更好地维护国家数据安全，保护个人隐私及商业秘密。引入第三方鉴定评估机构，开展数据安全风险评估，保障数据市场高效发展。

　　（四）构建完善开放合作的数据空间发展生态

　　鼓励龙头企业与科研院所、基础大模型厂商合作开发行业大模型，鼓励互联网平台企业聚焦产业链供应链协同等场景，强化数据开放和开发运营。引导龙头企业向中小微企业开放数据资源，提升中小企业用数能力。支持面向流通交易的数据服务企业开展专业化服务，推动数据经纪、数据托管、审计跟踪等细分领域企业发展。支持有条件的地区发展数据产业园区，培育形成一批辐射力强、特色鲜明、集聚度高的数据产业集聚区。

　　（五）大力强化数据市场发展的支撑服务

　　鼓励国有、外资、民营企业共同参与到数据要素建设之中。积极推动各类市场交易配资查询网，总结调整更优的市场交易方式及管理规范，不断优化数据产品定价模型和价格形成机制。重视设立服务数据交易中介机构，开拓数据要素的应用场景，促进数据要素与其他生产要素、社会需求的协同，促使数据要素不断成为推进我国产业升级发展的动力之源。加强对多元异构数据的统一组织管理，在现有区块链创新发展的基础上，进一步分领域、分场景打造一批数据空间的实践示范案例。

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