数据二十条从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础 制度的“四梁八柱”，为数据要素市场化改革奠定了基础框架。
1. 数据要素市场基础性制度建设现状的多维度分析
数据的价值形态转 换会经历数据供给、数据流通和数据需求三大主要环节。其中数据供给主要涉及到原始信息采集、数据加工、设计开发等不同阶段，在价值形态上分别呈现为初始数据、数据 资源和数据产品等不同形态。数据流通阶段需要经过数据确权、交易定价直到完成交易， 数据的价值形态也相应实现从数据资产到数据资本的跃升。数据需求则是针对不同的应 用场景企业、研究机构等数据最终使用者利用数据赋能从而完成最终的价值实现。此外， 根据“数据二十条”所设计的完整制度框架，还需要考虑到从数据流通过程中的收益分 配问题和以数据资产核算入表相关的数据生态问题，以及贯穿数据供给、交易和需求全 链条的安全治理等问题。 因此，在对数据要素市场基础性制度建设现状进行考察时，我们将参考数据要素从 供给、流通到需求三个环节价值形态的演变过程，以及“数据二十条”关于数据分配、 数据生态和安全治理等多个维度，从以下六个方面对当前国内数据要素市场基础性制度 建设现状以及实践情况进行简要介绍。
1.1 数据供给/生产
在数字经济时代，数据资源已经转变成为生产的原材料和创造价值的重要源泉，而 非生产过程中的副产品或者用于生产的辅助工具。高质量的数据工具是释放数据要素价 值的关键所在，将大规模、高质量的数据投入生产，在要素市场进行交易和流通，并最 终应用到各类需求场景中，才能真正完成数据价值的创造和增值。“数据二十条”根据 数据生产的来源将数据划分为公共数据、企业数据和个人数据三大类，数据生产商从政 府、企业组织和个人等数据资源持有方采集相关原始数据，然后由数据服务商对数据进 行不同程度的加工形成不同形式的数据产品，数据加工程度越深，数据的定制化属性也 越强，其流通和使用价值也更加受限。具体来讲，对于原始采集的数据，经过专门的整 理和脱敏处理后得到初始数据，然后在此基础上使用特定的数学模型和算法进一步加工 处理后得到模型化数据资源，最后由数据服务商根据客户的定制化需求使用机器学习等 人工智能技术对数据进行深度建模最终得到可以直接实现特定功能的数据产品，数据要 素的形态在这个流程中实际上经历了从单纯的数据向“数据+算法+算力”的综合形态演 变。
根据工业和信息化部网络安全产业发展中心发布的《数据要素市场生态体系研究报 告（2023）》，2022 年国内数据生产环节市场规模约 488 亿元，是要素市场生态体系中 规模最大的环节，其中数据采集细分环节市场规模 228 亿元，占比近五成。从数据生产环节的主体来看，2022 年数据基础设施提供商、数据资源集成商和数 据加工服务商等各类企业总数超过 55 万家，其中又以数据资源集成商的主体数量最多， 达到 34.9 万家。 从数据供给的角度来讲，目前国内数据要素供给无论是数量还是质量方面都还存在 很大的改进空间，公共数据开放利用程度显著不足、企业数据供给流通受阻、个人数据 的信息边界不清晰等问题普遍存在。究其原因，很大程度上与数据资源管理机制不健全、 数据产权制度不完善以及数据开放平台建设滞后等因素相关。 在公共数据共享和开放方面，近年来随着我国不断推进数字中国和数字政府建设，政府内部跨部门、跨区域的政务数据互联互通、资源整合取得了长足进展，政务数据共 享和公共数据开放政策体系以及数据共享框架日渐完善。2017 年 5 月，国务院印发《政 务信息系统整合共享实施方案》，要求在 2017 年底初步建立全国政务信息资源目录体 系，到 2018 年 6 月底前实现国务院各部门整合后的政务信息系统接入国家数据共享交 换平台。2018 年 7 月，国务院印发《关于加快推进全国一体化在线政务服务平台建设 的指导意见》，要求在 2018 年底前基本完成国家政务服务平台主体功能建设，2019 年 底前国家政务服务平台上线运行，到 2022 年底前政务服务事项全部纳入平台办理全面 实现“一网通办。2022 年 10 月，国务院办公厅印发《全国一体化政务大数据体系建设 指南》，里面提及覆盖国家、省、市、县等层级的政务数据目录体系已经初步形成，各 地区各部门依托全国一体化政务服务平台汇聚编制政务数据目录超过 300 万条，信息项 超过 2000 万个。《全国一体化政务大数据体系建设指南》还指出，到 2023 年底前全国 一体化政务大数据体系初步形成，数据共享和开放能力显著增强。到 2025 年，全国一 体化政务大数据体系更加完备，政务数据资源全部纳入目录管理，“一数一源、多源校 核”等数据治理机制基本形成。此外，值得一提的是，中央网信办、发改委和工信部等 在 2018 年 1 月还联合印发《公共信息资源开放试点工作》，确定在北京、上海、浙江、 福建、贵州开展公共信息资源开放试点工作，旨在进一步促进信息惠民，促进信息资源 规模化创新应用。
在企业数据方面，各类从事生产经营活动的市场主体是最早的数据生产方之一，尤 其是各类行业的龙头企业和互联网平台公司。从实践来看，企业数据来源广泛，生产方 式也十分丰富，企业数据供给方面最典型的特征是数据资源在不同行业和不同规模企业 之间分布存在非常明显的不平衡现象。比如，大型互联网平台公司汇聚了海量的数据资 源并籍此构筑竞争壁垒，缺乏数据共享和开放的动机，各行业的龙头企业掌握最全面、 最及时的行业动态，但同样缺乏足够的动机利用这些数据去赋能整个产业和社会。其他 数据资源密集型企业（比如移动通信运营商）大都以高度定制化的方式向外提供数据， 数据资源的流动性和资产化水平都并不高。 在个人数据供给方面，随着互联网经济快速壮大以及各种数据技术广泛应用，个人 信息隐私安全一直备受关注。在实践中，个人数据大都由公共部门和企业所持有，个人 数据在采集和加工过程中面临很高的权益被侵犯风险，如何在加强个人权益保护的基础 上开发利用是限制个人数据供给的关键问题。2021 年我国正式颁布《个人信息保护法》， 在确立个人信息保护原则、规范处理活动保障权益、禁止“大数据杀熟”规范自动化决 策、严格保护敏感个人信息等方面进行了细致规范，为明确个人信息处理活动中的权利 义务边界以及健全个人信息保护工作体制机制提供了重要参考。
1.2 数据需求/应用
发展数据要素市场的主要目的在于实现数据要素从数据资源实现向数据资产、数据 资本的跃升，在于将数据要素配臵到各个应用场景并最终实现对传统生产要素的放大、 叠加和倍增作用，提高社会全要素生产力，充分释放数据要素价值和解放新质生产力。 活跃的需求是推动数据要素市场建设的关键所在，随着我国数字经济与三大产业融合不 断深化，数据服务和应用范围加速扩大，产业数字化对数据要素的需求正在迅猛增长。 根据《数据要素市场生态体系研究报告（2023 年）》的研究显示，2022 年我国数据应用 环境市场规模超 300 亿元，其中数据分析细分市场环节市场规模 222 亿元，数据服务市 场规模 108 亿元。从数据应用环节主体来看，2022 年数据咨询服务商、数据分析技术 服务商和数据产品供应商等相关服务企业主体有近百万家。 根据中国信息通信院发布的《中国数字经济发展研究报告（2023 年）》，2022 年我 国农业、工业和服务业的数字经济渗透率分别达到 10.5%、24%和 44.7%，工业和服务 业的数字经济融合程度明显更高，产业数字化转型的速度明显比第一产业更快。该报告 同时还发现，我国数字经济全要素生产率从 2012 年的 1.66 上升至 2022 年的 1.75，明 显比同期国民经济全要素生产率上升速度更快。在三大产业中，第三产业的数字经济全 要素生产率在这段时期的提升幅度最大，从 1.7 升至 1.9。
客观来讲，数字化进程在工业和以金融、在线旅游、互联网医疗等为代表的服务取 得了较大进展，《数字中国发展报告（2022 年）》显示 2022 年我国工业企业关键工序数 控化率、数字化研发设计工具普及率分别达到 58.6%和 77%，工业互联网核心产业规模超 1.2 万亿，5G 融合应用已融入 52 个国民经济大类，“5G+工业互联网”全国建设项目 超 4000 个。在服务业方面，全国网上零售额达 13.79 万亿元，线上办公、在线旅行预 订、互联网医疗用户规模分别达 5.4 亿人、4.2 亿人、3.6 亿人。 值得注意的是，当前我国产业数字化发展进程在不同行业、企业和区域之间同样存 在比较明显的差异，部分行业的数字化生态环境建设还比较滞后，还需要进一步强化数 据应用场景的开发。一方面，当前对数据资源和数据产品的大量需求主要集中在政府部 门和各行业龙头等中大型企业，数量众多的中小企业的数据需求尚未被完全开发出来， 尤其是一些传统行业中的中小微企业，数字化转型依然面临各种阻力。另一方面，数字 化转型在我国不同区域也存在比较明显的差异，各地在数据资源储备、数据化人才配臵 方面的禀赋差异较大，再叠加区域政策不协调导致的“数字鸿沟”成为当前阻碍全国统 一数据要素市场的最大痛点。此外，由于数据要素的异质性必然意味着要充分满足数据 需求应用场景，就必然面临着数据要素市场化建设的标准化供给与需求差异化之间的矛 盾，数据要素产品的定制化程度越高其通用性就越低，数据交易的流动性也就越差。
为了加快推进产业数字化进程和解决数字化区域不均衡问题，国家在顶层政策框架 设计上面给予了充分重视。2022 年 1 月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》， 明确提出要创新数据要素开发利用机制，鼓励市场力量挖掘商业数据价值，推动数据价 值产品化、服务化，大力发展专业化、个性化数据服务，促进数据、技术、场景深度融 合，满足各领域数据需求。2022 年 2 月，国家发展改革委与中央网信办、工业和信息化 部等部门联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区等 8 地启动建设国家算 力枢纽节点，并规划了 10 个国家数据中心集群，“东数西算”工程正式全面启动。“东 数西算”工程在推动数据中心合理布局、优化供需、绿色集约和互联互通等方面具有重 大战略意义，能够在很大程度上解决不同区域在人才、算力和数据资源方面不协调的矛 盾。此外，在“数据二十条”提供的数据流通交易顶层设计方案中，构建多层次市场交 易体系同样也能为数据标准化供给与客制化需求提供更加灵活的解决方案，对于适合标 准化的数据进行标准化处理通过数据交易所（中心）进行交易，适合定制化的数据类型 进行定制化加工，通过场外市场进行交易，能够同时兼顾规模化发展和定制化需求，能 够满足更多的数据应用场景需求。
1.3 数据交易/流通
培育数据要素市场的一个重要目的就在于促进数据要素在各市场主体之间“高效有 序合规”流通，从而实现数据资源优化配臵和数据要素价值的充分释放。按照数据与资 金在主体之间流动方式的差异性，数据要素流通在广义上可以分为数据开放、数据共享 和数据交易三种方式。其中，数据开放属于单向流通，数据提供方无偿向需求方提供数 据，多见于政府推动下的各类公共数据开放，具有比较明显的公共福利属性。数据共享 的参与主体互为数据供需方，多见于政府部门之间、企业内部或者建立数据合作管理的 机构之间。数据交易依托市场化供求机制、竞争机制和价格机制，数据需求方需要向数 据提供方支付必要的费用。 在实践中，数据流通并非数据上升为生产要素后的新生事物，数据流通的对象往往 也不是标准化、同质化的，其表现形式也不是简单的数据产品买卖或转移，很多数据流 通活动都已经深度融合在政府和企业的日常运转当中，只是尚未被明确标记成为单独的 一项业务而已。在数据流通环节，数据经纪商、数据交付服务商等主体能够在保障数据 所有者权益的前提下对数据或数据产品进行存储、加工、传输，从而实现数据的高效互 通。根据《数据要素市场生态体系研究报告（2023 年）》，2022 年国内数据流通市场规 模超 150 亿元，占数据要素生态市场体系的总比重约 15%，各类数据流通环节市场主 体数量超过五千家。
从数据流通和交易的渠道来看，场外交易依然是当前国内数据交易的主要渠道，场 内市场近年来正在快速发展当中。根据中国信息通信研究院发布的《数据要素白皮书 （2023 年）》提供的数据显示，2022 年场外数据交易规模约为 1000 亿元，大约相当于 场内市场交易规模的 50 倍，尤其是金融机构、互联网平台、广告公司等参与数据市场 交易最为活跃。在场内市场建设方面，自贵阳大数据交易所于 2015 年 4 月投入运营以 来，全国各地近年来相继设立了一批数据交易中心（所），前文也提到截止 2023 年底国 内各省市已经至少设立 55 家数据交易中心（所），在拓展业务模式、培育市场生态等方面发挥了重要作用。以贵阳大数据交易所为例，作为全国第一家数据流通交易场所，致 力于打造国家数据生产要素流通核心枢纽，在推动数据资源化、资产化、资本化改革探 索方面取得了长足进展。截至 2024 年 3 月 12 日，贵阳大数据交易所有产品总数 1567 个，覆盖工业、农业、交通运输、气象服务、生态环境和智慧城市等各类使用场景，共 完成 1602 笔交易，交易总额超过 26.64 亿元。
在制度层面，“数据二十条”所确立的场内场外相结合多层次市场体系以及“所商 分离”体系为数据流通交易生态链完善提供了重要保障。一方面，多层次数据要素市场 是基于数据要素特性和市场主体特性、市场发展规律的需要，能够面向不同区域、不同 行业主体和应用场景，适用不同交易途径和交易模式，实现数据要素价值充分释放、发 挥市场资源配臵效率的合理结构。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数 据要素作用的意见》明确要求构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系， 规范引导场外交易，培育壮大场内交易。另一方面，一个良好的数据流通交易生态体系 除了数据交易中心、数据买家和卖家外，各类数据交易中介服务机构、技术支持机构等 第三方服务机构也必不可少。“数据二十条”提出要有序培育数据集成、数据经纪、合 规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁、风险评估、 人才培训等第三方专业服务机构，提升数据流通和交易全流程服务能力。 与此同时，近期各地出台的数据交易政策也基本遵循了“数据二十条”所确立的多 层次市场理念和“所商分离”体系，在加快培育数据交易商、数据流通交易服务中介方 面进行积极探索。以上海为例，2023 年 7 月《上海市促进浦东新区数据流通交易若干 规定（草案）》公布征求意见稿，就明确提及要将上海数据交易所建设成为国家级数据 交易所，支持上海数据交易所建立健全多领域、多层次数据交易板块，同时还表示要培 育贴近业务需求的行业性、产业化数商，并明确了上海数据交易所不得开展依法应当由 符合条件的数商开展的营利性活动。
1.4 数据确权和数据定价
数据确权指在数据使用和共享时，对数据拥有者、使用者和处理者的身份和权限进 行明确、确定和维护的过程，数据确权的关键在于确定数据的权利主体和权利内容两个 方面。数据定价是指对对加工的数据资源、可以作为生产要素的数据产品和服务进行估 值定价，如何对数据要素进行合理定价是确保数据要素市场高效运转的关键，也是当前 数字经济发展和数据要素市场建设亟需解决的核心问题之一。严格来讲，数据确权和数 据定价均属于数据流通交易过程当中的具体环节之一，是实现数据流通交易核心功能和 释放数据要素价值的关键。
（1）数据确权
数据确权是数据资产化的基础，是数据流通交易的前提，只有确认了数据的权属， 才能对数据进行估值定价。由于数据要素具有主体多元性、无形性和非标准化的特点， 很难像传统实体物品那样进行确权定价。例如，数据资源往往可能同时存在国家主权、 企业产权和个人人格权的特点，不同维度和层次的权利相互交织、彼此制约。 从经济学的视角来看，关于产权一直有两种不同的观点，其一是“产权产生交易”， 也即明晰产权才能使得交易便利化并促使交易发生，其二这是“交易产生产权”，也即 通过交易结构和交易规则来明确产权。对于数据要素来讲，产权明晰是数据资产化和数 据流通交易的前提，缺乏完备的产权往往会导致数据持有人不愿意公开或共享数据，因 为其无法从中获取相应的回报。
在法律层面，《民法典》总则第一百二十七条规定，“法律对数据、网络虚拟财产的 保护有规定的，依照其规定”。近年来《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律相继 出台，在原则上为数据确权提供了立法框架。“数据二十条”率先提出“三权 分臵”的特色数据产权框架，并就并就公共数据、企业数据、个人信息的确权授权机制 进行了专门说明，为数据产权相关制度的进一步探索奠定了基础原则。在地方，部分省 市也对数据产权制度构建展开了积极探索。例如，2024 年 1 月，江苏印发《关于推进 数据基础制度建设更好发挥数据要素作用的实施意见》，明确提及要率先落实数据产权 制度，贯彻数据产权结构性分臵制度，依法开展数据产权确权登记，明确数据产权登记的机构、内容、流程，探索构建具有江苏特色的数据账户体系。在上海，2023 年 7 月 《上海市促进浦东新区数据流通交易若干规定（草案）》公布征求意见稿，该意见稿对 数据产权人进行了详细界定，并明确提及探索建立数据资源持有权、数据加工使用权、 数据产品经营权分臵机制，同时还对数据产权人的数据加工使用权利和数据产品经营权 进行了具体规范。
（2）数据定价
与数据确权一样，数据定价是数据资产化和市场化需要解决的核心问题，是数据要 素能否实现高效配臵的关键。数据要素定价通常主要有两种情形，其一是没有交易场景 下的并购或者侵权中的数据要素价值评估，其二是公共开放数据资产需要一套合理的估 值体系来释放其核心价值以确保其流通性。因此，数据要素的定价机制包括但不限于由 供求决定价格的定价方法、策略和模型，是买卖双方在制度、场景和技术等多种约束条 件下进行数据交易价格确定的制度安排。 由于数据要素具有较强的技术—经济特征，如何对其进行精准的价值核算并确定价 格具有非常高的难度。究其原因，一方面是因为数据的价值与应用场景高度相关，数据 的异质性意味着在不同的交易和应用场景需要采用“千人千价”策略，传统定价理论很 难处理好这种情况。另一方面，与传统商品不同，数据要素交易既可以是数据使用权也 可以是数据所有权，需要针对不同的交易来设计具体的合同，并且数据复制成本极低， 再考虑到其非竞争性特点和复杂的外部性影响，极大增加了估值和定价的难度。此外， 数据要素的生产和交易流程通常比较复杂，涉及的参与主体比较多，需要考虑如何在不 同主体之间进行利益切分，也在一定程度上增加了估值定价的难度。
近年来，随着大数据概念的兴起和数字经济的快速发展，市场已经在数据交易定价 探索中取得了一些实践性成果。目前市场上最常见的数据交易模式有两种，其一是大型 互联网公司和数据库服务商推出的数据服务平台，以按月订阅付费或按量服务等模式为 主，定价主要参考自身成本以及数据的市场稀缺、供求竞争等因素。其二是各地设立的 数据交易所（中心），这些交易平台采取多种数据定价模式，除了传统的订阅租赁外， 还有拍卖定价、反馈性定价、捆绑定价以及可信第三方定价等。值得一提的是，部分数 据交易所还在传统定价模型的基础上进行修正和优化，基于数据资产的特点进行融合创 新。例如，2023 年 2 月，贵阳大数据交易所在国家发改委价格监测中心指导下上线全 国首个数据产品交易价格计算器，从数据要素的资源化、资产化、资本化价值变现三个 层面构建新型博弈定价模型。 在制度层面，“数据二十条”和《“十四五”数字经济发展规划》从原则上做了安排 部署。具体来讲，一方面主要体现在完善主要由市场决定数据要素价格机制，支持探索 多样化、符合数据要素特性的定价模式。另一方面则是培育规范的数据交易平台和市场 主体，建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，健全 数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制。在地方层面，亦有不少省市出台了鼓 励开展数据要素市场化定价机制探索的政策文件。例如，2022 年 11 月，北京发布《北 京市数字经济促进条例》，明确提出支持市场主体探索数据资产定价机制，培育数据交 易撮合、评估评价、托管运营、合规审计、争议仲裁、法律服务等数据服务市场。
此外，数据作为企业的重要资产，如何体现在资产负债表当中也十分关键，这就对 数据资产的会计核算提出了新要求。建立数据资产的会计和统计核算制度，能够有效促 进数据流通交易，实现数据要素价值货币化，不仅使得按照市场贡献进行价值分配成为 可能，还有助于进一步提升数据安全治理水平，甚至为激活社会数据资产价值以及探索 发展“数据财政”提供便利。在政策探索方面，2023 年 8 月，财政部印发《企业数据 资源相关会计处理暂行规定》，对企业数据资源的相关会计处理做了详细规定，包括适 用范围、数据资源会计处理适用的准则以及相关的列示和披露要求等，为我国企业数据 资产会计处理提供了参考规则，数据资源将作为资产在企业的会计和财务报告中确认、 计量、报告和披露，该规定已于 2024 年 1 月 1 日正式施行。与此同时，在地方层面部 分省市也在积极推进数据资产核算机制探索。以上海为例，《上海市促进浦东新区数据 流通交易若干规定（草案）》征求意见稿就明确提到按照国家财政部门的部署探索数据 资产纳入资产负债表的实现路径，并明确上海数据交易所应当为数据产权人资产会计处 理和资产评估提供支持。
1.5 数据分配
数据作为一种新型生产要素，对科技创新和全要素生产率提升具有非常重要的意 义，是数字经济时代竞争的核心资源和国家基础性战略资源，也是新时期我国经济高质 量增长的重要源泉之一。数据作为生产要素参与分配，能够有效激发数据参与生产活动， 释放要素价值，推动大数据与科研创新有机结合，有助于加快发展新质生产力。 另一方面，从劳动价值理论视角来看，数据要素参与分配的一个根本原因在于数据 中凝结了大量人类劳动所形成的价值。与土地、矿场等自然资源不同，原始数据本身大 多数是人类经济社会活动中的产物，在其形成过程中就已经凝结了大量的人类劳动。并 且，在数据采集、加工与存储的过程中，各种用来搜集、加工、存储的劳动资料本身也 转移了大量的物化劳动，这些物化劳动成果本身也会转化成为数据要素价值的组成部 分。此外，在数据要素投入应用时需要进行大量的数据清洗、标注工作，这些劳动密集 型工作需要数据分析师、数据工程师投入大量的活劳动，这些活劳动同样也构成了数据 要素价值的重要组成部分，应当参与到数据收益分配进程中来。
首先，在初次分配环节，要健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制。 按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，着重保护数据要素各参与方的投入产出收益， 依法依规维护数据资源资产权益，构建公平、高效、激励与规范相结合的数据价值分配 机制。与此同时，推动数据要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜，确保在 开发挖掘数据价值各环节的投入有相应回报，强化基于数据价值创造和价值实现的激励 导向。 其次，在再分配环节要关注公益和相对弱势群体，通过政府引导调节促进社会公平 实现。在激发数据要素价值，实行贡献值分配的基础上，还要更加关注数字要素收益共 享的普适性，以合理分配共享进一步激发人民参与共建共富的积极性，以数字经济高质 量发展助推共同富裕的实现。“数据二十条”要求再分配主要关注公共利益和弱势群体 的问题，重点防止资本在数据领域无序扩张形成市场垄断等问题。与此同时，要加大政 府引导调节力度，推动大型数据企业积极承担社会责任，探索建立公共数据资源开放收 益合理分享机制。 在地方层面，部分省份已经在数据要素分配制度建设方面展开了积极探索。例如， 2023 年 12 月，海南省印发《海南省培育数据要素市场三年行动计划(2024—2026)》， 其中关于实施数据要素基础制度创新行动部分就明确提到要建立体现效率、促进公平的 数据要素收益分配制度，要建立与自贸港相适应的市场评价机制和数据价值分配机制， 推动不同市场主体之间的数据要素利益初次分配、再次分配调节机制。2024 年 1 月， 四川省印发《关于推进数据要素市场化配臵综合改革的实施方案》，明确提出要健全数 据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制，让群众更好地共享数字红利。
1.6 数据治理
数据治理是对数据资产的供给、需求、流通活动行使权力和进行控制的活动集合， 包括安全保障、监督管理、标准制定和价值释放等一系列管理行为的总称。推进数据治 理规则体系建设，是确保数据资源高效有序利用的必然要求，也是适配生产力发展的必 然选择。从本质上来讲，数据治理就是通过制定制度规则体系来对数据全生命周期各类 行为进行规范，从而实现数据要素价值充分释放和保障数据安全、规避数据风险之间的 权衡。并且，完善数据治理也是我国推进国家治理体系和治理能力现代化的目标之一。 “十四五规划”就明确提出要“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设， 加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式 和治理方式变革”。
近年来，随着数据治理规则体系架构不断完善，我国已经基本上形成了以政府、企 业、社会为核心的多层次数据治理体系。进一步健全数据治理体系，确保数据依法、安 全、有序流通，是充分释放数据要素价值和抢占数字经济发展全球制高点的关键。“数 据二十条”从国家发展和安全大局着手推进数据基础制度构建，在保障数据安全底线的 前提下推动数据经济发展。 首先，“数据二十条”明确了“安全可控、弹性包容”的数据治理原则，并明确提 出了建立数据要素生产流通使用全过程的合规公证、安全审查、算法审查、监测预警等 制度。尤其是算法审查制度，能够有效发挥我国海量数据的优势，在行为监管和审慎监 管的传统双峰监管维度上增加科技治理维度，构建监管者、数字平台、平台内经营者和 消费者平等参与的新型治理模式，确保参与各方均能履行数据要素流通安全责任和义 务。 其次，“数据二十条”还提出要“合理降低市场主体获取数据的门槛，增强数据要 素共享性、普惠性，激励创新创业创造”。其中，平台作为海量、多元、实时的数据集 合体，通过数字技术和算法设计获得了一定的市场影响和优势地位，必须秉持开放平台 原则给予其足够的激励以实现数据互联互通。因此，“数据二十条”在规范层面明确反 垄断和反不正当竞争，并强调打破“数据垄断”，促进公平竞争。 最后，“数据二十条”还要求充分发挥社会力量多方参与的协同治理作用，尤其是 通过开展数据流通相关安全技术研发和服务来促进不同场景下的数据要素安全可信流 通。
在地方各省市出台的各类数据要素市场政策文件中，也基本遵循了“数据二十条” 的安排，将数据治理和数据安全保障作为制度建设的重要一环。例如，2023 年 12 月， 山东省印发《关于加快数字经济高质量发展的意见》，明确提到要筑牢数据资源安全屏 障，加强数据分级分类管理，健全数据安全防护管理和审计制度，强化数据安全态势感 知和监测预警，构筑公共数据全生命周期安全防护体系。2024 年 1 月，四川省印发《关 于推进数据要素市场化配臵综合改革的实施方案》，将健全数据安全治理体系作为重要 内容之一，要求加强网络数据安全监管，建立数据安全联管联治机制，强化分行业监管 和跨行业协同监管，构建云网数一体化协同安全保障体系，强化对算力资源和数据资源 的安全防护。
2. 数据要素市场化制度建设当前面临的主要问题
数字经济时代，数据是国家基础性战略资源，推动数据要素与资本、劳动、土地和 技术等要素协同融合，已成为发展新质生产力的关键。近年来，随着多项重要文件陆续 发布实施，数据要素市场化制度建设从概念进入落地阶段，为推动数据要素价值释放提 供了重要支持。然而，尽管数据要素市场建设目前已经取得了明显成效，但我国数据要 素探索仍处于起步阶段，数据要素市场培育的基础尚不坚实，一些制约数据要素市场化 配臵的关键性难题还有待破解，比如数据要素供需对接不够充分、数据共享协调统筹机 制有待完善、数据安全保障和治理体系还有待加强等。具体来讲，目前国内数据要素市 场化制度建设面临这样几个主要问题。
第一，高质量数据要素供给存在明显不足。数据产品的供给既依赖行业、企业和应 用场景的创新，也需要掌握大量数据的政府部门、企业的配合，由于数据要素市场化制 度尚不完备，尤其是数据产品的安全性、隐私性问题受到广泛关注，数据开放、共享和 交易的激励机制不够完善，目前依然有海量数据无法实现有效流动，其价值尚未得到释 放。从公共数据角度来看，尽管当前我国政府内部数据共享水平明显提升，但公共数据 的开放利用水平还不足，一体化的数据开放平台建设还有待加强，地方政务数据还存在 授权经营模式不清、运营主体能力不足和数据资源价值未能合理释放等问题。在企业数 据方面，大型互联网平台和各行业龙头掌握了海量数据但缺乏数据共享的动机，数据资 源的资产化水平和流动性都比较差，还需要在制度建设层面提供进一步引导。在个人数 据层面，目前的制度框架在兼顾个人数据采集和隐私保护方面还存在较大改进空间，实 践中个人数据非法采集和过度采集现象时有发生，个人数据的安全性和隐私保护问题亟 待解决。
第二，数据流通交易规则还需进一步完善，数据确权、定价、交易机制缺乏统一标 准，数据流通交易尤其是场内数据交易不畅依然是限制数据要素价值释放的关键难题。 “数据二十条”为建设多层次数据要素市场搭建了基础框架，但在数据确权、数据定价 和数据交易机制等基础机制方面只提供原则性指导，目前还没有形成统一的标准，也缺 乏在法律层面的相关规范，部分省市根据自身的实际情况进行了一些制度层面的探索和 尝试。具体来讲，在数据流通环节，目前数据要素市场基础制度建设存在的典型问题主 要有这样几个方面。首先，数据交易市场目前还处于发展初始阶段，还面临市场交易规 模偏低（尤其是场内市场）、国家级数据交易所建设滞后以及市场分割现象严重等问题。 其次，数据交易确权在实践中存在诸多困难，尽管“数据二十条”提出对数据产权进行 结构性分臵处理的原则，但在实践中还缺乏可供操作的细则，比如三种权利对应的控制 权和收益权如何合理分配还需要进一步思考和探索，数据确权对数据流通和交易具有基 础性影响，权属不明晰将对数据交易形成明显制约。再次，数据交易还面临定价难问题， 由于数据价值具有非常明显的后验特征，信息的双向不确定性导致传统的定价原理难以 生效，再加之数据要素价值在不同应用场景存在显著差异，都给定价和交易造成了明显 的困难。最后，数据价值显性化不够导致数据资产入表还存在困难，财政部印发的《企 业数据资源相关会计处理暂行规定》还不是真正意义上的会计准则，目前数据资产入表 的方式和标准都还处于早期探索阶段，很多技术上的细节问题尚未得到有效解决，数据 价值显性化程度明显偏低，按照传统会计报表的评估方案往往又会大幅低估数据资产的 价值，因此数据资产入表亟需进一步制度规范。此外，在数据跨境流动方面，现行关于 数据跨境的规则缺乏明确的规范细则，尤其是跨境数据分级分类管理中判断标准和认定 程序存在操作性缺乏等问题，并且跨境数据流动还面临多头监管等问题。
第三，数据要素收益分配机制还不够完善。数据作为一种新型生产要素理应获得与 其真实贡献相匹配的收入回报，构建高效、合理和公平的数据要素收益分配制度，对于 促进数据要素交易流通和价值释放具有非常重要的意义。“数据二十条”提出要完善数 据要素的市场化分配机制，扩大数据要素市场化配臵的范围，还要完善数据要素收益再 分配的调节机制，但目前依然主要停留在原则性指导层面。在实践中，一方面，由于数 据要素的协同性要求和场景依赖性较高，数据确权存在诸多困难，收益分配的主体不够 清晰，收益如何在不同主体之间进行合理分配缺乏明确依据。另一方面，数据交易市场 尤其是场内交易市场还处于起步阶段，数据定价困难和定价效率偏低导致数据要素价值 货币化水平不足，这又会导致数据要素参与收益分配缺乏基准点。此外，考虑到数据要 素的外部性影响，如何进行再分配调节就显得至关重要，这需要进一步建立健全数字税 等相关制度。
第四，数据安全和数据治理水平有待进一步提升。随着大数据、人工智能等新一代 信息技术蓬勃发展，数据安全和数据治理的重要性也与日俱增，出现数据治理失灵和数 据安全事故势必给国家和个人造成巨大损失。“数据二十条”要求把安全贯穿在数据治 理的全过程，构建政府、企业和社会多方协同的治理新模式。当前，数据共享不足、数 据标准不统一等现实问题给数据治理带来了诸多挑战，在一定程度上限制了数据要素潜 力的释放，这也对进一步的数据要素基础制度完善提出了更高要求。
3.数据要素市场化制度建设的主要趋势
随着《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、 《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026 年)》等重要政策的相继出台，国家数据局 和地方数据局相继设立，地方数据交易所（中心）不断发展壮大，数据要素市场化也注 入了新的发展活力，如何进一步释放数据资源要素价值，为新质生产力发展提供更有力 的支持，将成为未来一段时间数据要素市场化制度建设的焦点所在。 从整体上来看，在国家层面，在“数据二十条”搭建的基础性框架之上，对数据要 素产权界定、流通与交易、收益分配以及安全治理等各个方面的制度进行进一步细化和 完善，尤其是在数据立法、数据确权和定价、数据要素市场建设、数据跨境流动、数据 安全监管、数字人才培育以及数字基础设施建设等领域，相关制度建设有望在未来不断 取得新突破。在地方层面，目前多数省市已经出台数据要素市场化相关的政策文件，并 已建立了专门的数据交易所，预期未来各地将在数据交易领域继续展开探索，尤其是针 对那些当先阻碍数据要素流通的诸多因素。
具体来看，未来一段时期国内数据要素市场化制度创新在这样几个领域的新探索值 得期待。 首先，数据确权、定价以及数据资产入表相关制度将继续完善。数据确权是数据交 易的重要基石，数据确权和数据定价又是数据资产入表的关键前提，根据不同行业特点 进行分业施策，制定行业数据确权制度细则，统筹解决数据确权难、数据定价难和数据 资产入表难等问题，为释放数据要素价值、进一步提升数据要素供给质量和数量提供更 加有力的保障。 其次，数据安全和数据治理将进一步强化。加强数据治理，保护数据安全，是确保 数字经济高质量发展的重要保障。在既有的法律和制度框架基础上，推动数据安全立法 和数据治理相关规则进一步细化，提高数据安全和数据治理的相关制度规则的可操作 性，为数字经济发展保驾护航。 最后，继续加强对数据要素市场生态的培育。加快打造数据流通生态体系，探索建 设数据流通制度、模式、技术、标准相结合的复合型生态体系，打造繁荣有序的数据流 通产业生态，推动数据流通各环节专业化和体系化，推动数据要素应用场景创新，支撑 数字经济健康有序发展。
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