習近平總書記指出：“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”“充分發(fā)揮海量數據和豐富應用場景優(yōu)勢”“不斷做強做優(yōu)做大我國數字經濟”。近年來，我國政府推動數據工作有兩種做法，一種工作思路是推動數據開發(fā)利用，比如，國家數據局等十七部門實施“數據要素×”三年行動計劃，核心是激發(fā)數據價值創(chuàng)造，充分實現數據要素價值。另一種做法是推動數據資產化，財政部為充分激發(fā)數據資產潛能，推動數據資源作為會計上的資產“入表”、加強數據資產管理等工作。數據合規(guī)高效流通使用、賦能實體經濟，是我國數據事業(yè)的發(fā)展目標。未來，要統籌謀劃數據工作，堅持推進數據要素市場化配置改革，重點突破數據要素市場化價值化的難點堵點痛點問題。當前我國數據工作的突破點，是以數據要素市場化推進價值化。

數據要素價值化是“四化”的過程

數據要素價值化是數據作為生產要素進入經濟社會系統創(chuàng)造價值，并轉化為經濟效益的過程。數據之所以能成為一種新型的生產要素，是數字技術應用的結果，也是數字經濟發(fā)展的必然要求。無論是數據自身作為生產要素發(fā)揮作用，還是數據與傳統生產要素協同和融合，數據要素都能夠直接或間接產生社會價值和經濟價值。這一過程涉及高級數據分析、機器學習、人工智能等先進技術。

數據價值化的本質是依托數據全生命周期的價值形成、價值創(chuàng)造、價值實現、價值共享過程，是推動數據要素協同其他生產要素集聚、向現實生產力轉化、提高全要素生產率的重要手段，是加速新質生產力形成的重要前提。數據要素歷經價值形成、價值創(chuàng)造、價值實現和價值共享，配合高質量的數據供給、便捷的數據流動和豐富的數據應用場景，為新質生產力的培育提供了堅實的支撐和持續(xù)的驅動力。數據要素價值化為發(fā)展新質生產力所要面臨的技術創(chuàng)新、要素配置和產業(yè)轉型等難題提供了突破口，數據價值的創(chuàng)造和分配是區(qū)分新舊生產力的關鍵。

數據要素價值化的核心在于，通過匯聚、分析、處理和應用數據資源，轉化為對經濟活動有益的洞察和知識，發(fā)現其內在規(guī)律和價值，優(yōu)化業(yè)務流程、驅動創(chuàng)新、優(yōu)化決策，從而提高生產效率，創(chuàng)造新價值。數據價值化也是推動企業(yè)創(chuàng)新和轉型升級的重要動力。數據要素價值化主要分為四個階段即“四化”：數據資源化、數據產品化、數據要素市場化、數據要素資產化。數據要素是指投入生產經營活動、參與價值創(chuàng)造的數據資源。

第一，數據資源化是將原本分散、無序的數據通過采集、清洗、整合等步驟，轉化為有序、有價值的信息資源。第二，數據產品化是指將經過處理的數據資源封裝成具體的產品或服務，以滿足市場需求的過程。這包括但不限于數據分析報告、數據可視化平臺、智能推薦系統等。通過數據產品化，企業(yè)可以將數據資源的價值直接傳遞給用戶，實現數據的商業(yè)化應用。第三，數據要素市場化是指將數據作為一種重要的生產要素，納入市場體系進行配置的過程。數據要素市場化，構建高效的數據要素市場體系，是釋放數據價值的核心路徑，涵蓋確權、定價、流通到交易的復雜生態(tài)構建。數據要素市場化配置就是通過市場機制來配置數據這一新型生產要素，旨在建立一個更加開放、安全和高效的數據流通環(huán)境，不斷釋放數據要素價值。數據要素市場化促使數據資源在更大范圍內優(yōu)化配置，打破政府部門間的數據壁壘。第四，數據要素資產化是指將數據資源和數據產品的價值通過市場機制得以實現的過程。這一過程是實現數據要素市場化配置的關鍵環(huán)節(jié)。數據資產，是指特定主體合法擁有或者控制的，能進行貨幣計量的且能帶來經濟利益或社會效益的數據資源。數據資產的價值評估和“入表”是該階段的重要工作內容。數據要素資產化促進數據要素的流通和交易，提高數據資源的利用效率，是數據要素價值實現的重要途徑，但數據要素資產化屬于全新的領域，諸多基礎性問題尚待明確和解決。為了推動數據要素資產化進程，需要建立健全的數據產權歸屬認定、市場交易、權益分配和利益保護制度。

數據要素價值化將進一步推動經濟的數字化、智能化發(fā)展，促進產業(yè)鏈上下游的深度融合，形成更加高效、豐富的數字生態(tài)。數據要素價值化不僅是數字經濟發(fā)展的內在需求，更是提升國家綜合競爭力的重要戰(zhàn)略。未來，隨著技術的進步與政策的完善，數據價值化將不斷強化對社會進步和產業(yè)創(chuàng)新的推動作用。

數據要素市場化的重點是發(fā)揮流通交易機構的作用

目前，國內數據交易市場以地方政府主導建設的數據交易機構為載體，地方政府在設定數據交易所的定位與功能時，仍在一定程度上沿襲了傳統交易所的框架，尚未完全突破并獨立形成適應數據交易特性的新模式。國內數據交易機構發(fā)展不及預期的深層次原因，不僅體現在其發(fā)展模式與國外主流方向的差異，還涉及多方面復雜因素的交織。首先，脫胎于傳統交易所或中心的模式，雖然在一定程度上保證了交易的合法性和規(guī)范性，但并未充分發(fā)揮交易所的市場作用。其次，國內數據交易機構通常采取“政府指導、國有控股、企業(yè)參與、市場運營”的運行模式，雖然在一定程度上有利于整體交易規(guī)則的構建和行業(yè)綜合性的提升，但也限制了市場的自由度和創(chuàng)新性。最后，國內數據交易機構在技術創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新方面也存在不足，國內數據交易機構在提供高質量數據服務、滿足多樣化市場需求等方面存在短板，難以形成競爭優(yōu)勢和品牌影響力。

總體來看，我國數據流通市場正處于萌芽階段，尚未構建出一個完善且標準化的市場體系。傳統交易所模式根植于成熟的市場規(guī)則、健全的監(jiān)管機制以及完備的服務體系之中，其運作機制已經相當成熟。然而，數據作為一種新型生產要素，以其獨特性、復雜性和潛在的高價值，使得在當前市場尚未成熟之際，直接套用傳統交易所模式來規(guī)劃數據交易機構的功能定位顯得并不適宜。

在此背景下，數據流通交易機構的職能外延應當更為廣泛。需要承擔起建設整個數據流通市場的重任，包括但不限于數據流通基礎設施的建設，同時，還需要在制度層面進行深入的探索，如數據產權界定、交易規(guī)則制定、隱私保護及合規(guī)性審查等關鍵環(huán)節(jié)的機制建設。此外，數據交易機構還需積極參與到產業(yè)鏈的孵化中，促進數據供應方、處理方、需求方等多方主體的協同合作，共同推動數據價值的最大化釋放。隨著數據流通市場的逐漸成熟，數據交易機構的職責可能會更加聚焦，但在此之前，其仍需承擔起建設者和探索者的角色，為數據流通市場的繁榮發(fā)展貢獻自己的力量。

在數據要素市場培育期，數據交易機構兼具多重功能。一方面通過提供數據交易的公共服務，減少交易主體合規(guī)交易的壓力和成本，幫助企業(yè)解決數據流通交易中面臨的難題，順利開展數據創(chuàng)新業(yè)務，為市場提供高效、便捷的交易服務，促進數據的合規(guī)流通和創(chuàng)新應用。另一方面為國家相關部門加強對數據流通安全的監(jiān)管提供了依托，是我國對于國際數據流通新范式的探索，承擔起監(jiān)管職責，確保數據交易的安全、公平和合法。未來，隨著數據交易市場的成熟，交易所的功能可能會逐漸聚焦，但在當前階段，數據交易所仍然肩負著包含數據產業(yè)生態(tài)培育者、數據合規(guī)交易保障者、數據資源整合者、數據流通與開發(fā)利用促進者、數據流通基礎設施建設者、數據產品和服務提供者、價格發(fā)現者和數據交易規(guī)則引領者在內的多重責任。

數據要素市場化和價值化的難點和堵點

數據要素市場化和價值化過程仍然存在諸多問題。數據交易機構作為數據要素市場的核心樞紐，在推動數據市場化與價值化進程中肩負著關鍵使命。相較于與國外活躍且規(guī)模龐大的數據市場相比，國內數據交易所面臨商業(yè)模式缺乏可持續(xù)性的問題。國外的數據交易平臺，依托技術和市場優(yōu)勢，通過有效降低數據發(fā)現成本、買方數據使用風險與成本，已構建相對成熟的生態(tài)與商業(yè)體系。

我國數據交易機構發(fā)展面臨的困境，集中體現在兩個方面。一方面，交易規(guī)模受限。在需求側，由于現行政策未帶來實質利益以及企業(yè)對數據價值認知和應用能力參差不齊，引發(fā)有效需求不足；在供給側，公共數據存在“供不出”“流不動”等問題，收益機制不明、安全責任風險高、技術限制等因素影響公共數據的使用與開發(fā)效率。另一方面，創(chuàng)新與監(jiān)管平衡難題。國內數據流通市場尚處萌芽，數據交易所同時肩負著市場培育、基礎設施建設、制度創(chuàng)新等責任，鑒于新市場不確定性高，創(chuàng)新風險大，需要一定試錯空間以激勵突破。

數據要素價值化在理論上和實踐中都存在一些難點。第一，在數據價值創(chuàng)造維度方面，數據治理程度低，缺乏高質量數據資源積累，數據場景挖掘有限。從數據獲取角度看，中小企業(yè)數據大多分布在官網、手機應用軟件（APP）、小程序等碎片化渠道，由于缺乏便捷的數據歸納、采集、應用的工具和數據連接能力，企業(yè)無法有效歸集數據建立數字化體系，無法實現精準營銷、自動定價、線上運營等數字化生產。從企業(yè)數據治理角度看，由于缺乏統一的數據管理標準，各個業(yè)務部門采集數據存在口徑不一、數據失真、失準等常見問題，而數據資源增加會造成異常數據、缺失數據等“臟數據”累積問題。公共數據開發(fā)利用程度低。

第二，在數據價值測度維度方面，數據在經濟體系中的貢獻難以體現和衡量。在宏觀上，國民經濟統計中，沒有解決數據價值的理論和統計核算問題。數據在企業(yè)生產、政府治理和居民生活等應用場景中創(chuàng)造的經濟價值沒有被有效捕捉、記錄和測度。數據價值受其時效性、真實性、準確性、完整性等質量屬性的影響，加之不同應用場景中數據特征的定量評估、數據價值貢獻度等主觀測度內容，尚難達成統一衡量標準，數據資產估值存在較大爭議。在微觀層面，數據可實現的收益場景，如數據追蹤、數據運維、數據反饋等高場景化收益環(huán)節(jié)的價值預測不完善，數據部門的工作難以得到認可。

第三，在數據價值分配維度方面，數據權屬制度滯后，分配環(huán)節(jié)難以剝離數據的貢獻。數據價值分配在生產、流通和使用環(huán)節(jié)都涉及，多元主體參與、多環(huán)節(jié)流通交易使得數據產權體系復雜，數據權利主體存在一定的模糊性。數據要素價值化的過程本身融合應用勞動、技術、知識、資本等多種要素，數據要素貢獻度無法確定，收入分配激勵機制不好建立。數據要素初次和二次分配收入不易確定比例。

數據要素市場化和價值化是一個系統工程，筆者提出以下建議：第一，加強國家數據局與其他部門之間的溝通協調。建議完善數字經濟發(fā)展部際聯席會議制度，數字經濟發(fā)展部際聯席會議的牽頭單位改由國家數據局擔任，進一步明確主要責任，重新確定成員名單。一方面，依托聯席會議，國家數據局與相關部門就數據基礎設施、數據登記機制、數據資產管理等數據市場硬軟設施相關概念內涵、建設標準、應用效力、安全要求等進行專題研究和討論；另一方面，加強政策動態(tài)優(yōu)化，在制定或修訂數據相關政策時，牽頭部門提前向其他司局和相關部門通報，確保各項政策在宏觀方向上保持高度一致，為一體化數據市場建設提供清晰、連貫的政策指引。

第二，建議明確數據交易機構作為數據要素市場的核心樞紐地位。一方面，應強調其公益屬性，承擔起數據登記的基礎職能，確保數據的真實性、完整性和可追溯性，為市場提供穩(wěn)定的數據源頭；另一方面，也要賦予數據交易所作為活躍市場主體的角色，給予足夠的探索空間和政策支持，鼓勵其在數據交易模式、技術創(chuàng)新、服務優(yōu)化等方面勇于嘗試。特別是針對安全風險較高的數據類型，如公共數據、準公共數據及類公共數據，應通過政策引導，鼓勵這些數據進場交易并登記，利用交易所的平臺優(yōu)勢，加強數據的安全管理、合規(guī)審查和價值挖掘，促進數據的合法合規(guī)流通與高效利用。

第三，建立健全包容創(chuàng)新的容錯糾錯機制。一方面，建立數據要素創(chuàng)新容錯糾錯機制，對于數據交易所技術和產品創(chuàng)新、路徑模式探索過程中，因技術路線和建設路徑選擇、市場環(huán)境變化等重大不確定因素導致研發(fā)失敗的、未取得預期成效或造成損失的，可納入容錯免責范圍；另一方面，建議將數據要素作為國有企業(yè)增強核心競爭力的重要內容，對數據交易所的業(yè)務進行單獨考核，充分考慮培育發(fā)展數據要素市場戰(zhàn)略投入期的經營性虧損。

第四，建議研究制訂《促進數據要素價值化的若干意見》。價值創(chuàng)造是數據要素價值化的督脈，價值評價和價值分配是數據要素價值化的任脈。只有打通任督二脈，數據要素價值化才能實現。針對數據價值創(chuàng)造、價值測度、價值分配等問題，制訂《促進數據要素價值化的若干意見》。一方面，該意見完成“數據二十條”中“建立體現效率、促進公平的數據要素收益分配制度”的任務；另一方面，該意見與《培育全國一體化數據市場建設的意見》相配合，突破數據要素市場化價值化的難點堵點痛點問題。

文章來源：《金融時報》

文章作者：歐陽日輝中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長、中國市場學會副會長，教授、博士生導師