◆唐建国 刘惠刚 支丽芳 赵 刚 李丰琴

一、引言

2019 年，党的十九届四中全会将数据确定为生产要素，提出加快培育数据要素市场。2022 年12 月，国家“数据二十条“发布，分别从数据产权制度、数据要素收益分配制度、流通和交易制度、安全治理制度等方面进行了全面部署。数据要素市场化是完善社会主义市场经济体制的主要内容，国家“数据二十条”提出数据要素按贡献参与分配是完善社会主义基本经济制度的需要。数据要素市场化是构建“双循环”新发展格局的现实需要，南开大学法学院教授陈兵指出在数字经济时代，数据要素在经济“双循环”发展格局中的作用不容忽视，在新发展阶段，需推动数据要素市场法治化发展，为畅通国内国际双循环创造良好条件[1]。2022 年，我国的数据要素市场规模达到900 亿元，规模较小，尚处于起步期，预计到2025年，我国数据要素市场复合增长率将达到21%～25%，将进入快速发展阶段。但数据要素市场作为数字经济体系下的新型要素市场形态，需要结合数据要素的新特征，包括非排他性、强渗透性、规模经济性等新特征，积极探索，先行先试。

2023 年，北京市持续进行数据要素市场建设的实践探索，并取得了一定成果。2023 年1 月《北京市数字经济促进条例》正式发布施行，对培育数据要素市场进行充分制度设计；2023 年6月，北京市委北京市人民政府印发了《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》，提出要形成一批先行先试的数据制度、政策和标准，充分激活数据要素潜能，健全数据要素市场体系，为建设全球数字经济标杆城市奠定坚实基础。

二、研究综述

由于数据要素市场建设刚刚起步，数据要素市场化配置机制的相关研究还处于理论构建阶段。现有研究多聚焦于对数据要素市场化配置过程、市场基本结构和内在机理等方面的探讨。

一是对于数据要素市场的基础性问题进行研究，这其中包括对数据要素的概念、特征、产权制度、安全治理等研究。有学者重新定义了数据等生产要素的基本概念，并探索了数据与其他生产要素如资本、劳动、土地等的共性和特性[2]。另外有学者提出了纳入数据的生产要素论[3]。数据要素可以借助算法和算力来达到精准的分析，为科学决策提供依据，数据要素和其他传统生产要素结合也可以创造更高的潜在价值[4]。有学者探讨了在数字经济时代的关于个人数据产权的隐私保护问题，并提出推动多元化监管、完善数据检察公益诉讼制度等建议[5]。

二是对于数据要素市场化发展的体系研究，涵盖数据要素流通、市场建设、基础制度体系等，有学者着重关注数据要素流通方面，主要对流通的前提、市场存在的缺陷、调控措施等进行深入研究，提出搭建数据权属，推动市场与政府的有效互动[6]。有观点提出了为推动数据要素市场培育可采取的关键措施，并强调建立数据要素生态服务体系的重要性[7]。另有学者较全面地研究了数据产权、流通交易、跨境和监管等方面的基础制度体系设计[8]。

三是对数据要素市场化建设的关键影响因素及其作用机制研究，有学者系统分析了中国数据要素市场建设的数据需求、供给、流通、产业和技术等九个方面的要素[9]。

三、北京市数据要素市场化配置的理论体系

（一）北京数据要素市场化配置的模型

数据要素是生产要素，需要依靠市场化配置的机制实现其价值。如图1 所示，北京市建立了数据要素市场化配置模型，数据要素市场是由供给侧和需求侧“双轮驱动”，一是从供给侧提高数据采集、加工、存储计算、分析等环节的核心工具供给能力，解决好技术工具的平台化、模块化、集成化、便捷化等问题。二是从需求侧发力，主要由政府和企业数字化转型的应用场景所牵引，通过融合应用场景深化数据各环节功能需求。在数据基础设施方面，需要依托“数据中心算力+大数据平台+沙盒计算平台+隐私计算+区块链”建立安全可信的数据流通与融合空间，赋能数据供方和需方。在数据要素市场基础制度方面，需加快推动数据资产价值实现，探索推动数据资产登记、入表、评估、托管各环节发展，推进公共数据专区授权运营，构建由数据生产商、技术商和服务商等组合而成的数据流通交易产业生态。在数据要素市场化配置进程中，需要各机构协调提供组织领导、人才、资金、安全治理等保障。

图1 数据要素市场模型

（二）北京数据要素市场化配置的基本原则

北京市数据要素市场化配置需按照如下原则：一是首创首善、先行示范。推动改革创新步伐，并率先进行政策先行先试，打造数据要素政策高地。二是开放融合、互利共赢。促进数据开放和融合的创新应用，挖掘数据潜力，加强“四个中心”功能建设，推动经济的高质量发展。三是场景牵引、供需匹配。以民生服务为基础，推动数据在各行业场景的落地应用，以期达到数据供给和数据需求相匹配。四是政府引导、市场运作。持续扩大数据资源供给能力，发挥市场在资源配置中的决定性作用，促进政府与市场的良性互动。五是安全合规、守牢底线。在数据全生命周期，严格遵守国家法律法规，加大治理监管力度，保证数据安全。

（三）北京数据要素市场化的主要配置机制

1.供求机制。作为新生产要素的数据，同时具备着稀缺性与泛滥性，一是大数据时代每日的数据产生量呈指数级增长导致了数据的泛滥，二是有价值数据集中于少数企业手中，这不利于数据要素价值的释放。

北京数据要素市场的供给侧包括市大数据中心、互联网平台以及行业协会等机构。这些机构提供市级公共数据、网络数据以及行业数据等，并且作为数据的供应方，从事数据的采集、加工、存储计算以及分析等工作。需求侧包括政府场景需求、社会场景需求、行业场景需求，场景需求具体包括智慧城市、自动驾驶、金融、医疗、科研等需求。供给侧需持续扩大公共数据普惠供给，审慎有条件开放数据；需求侧通过打造多个数据专区，推动多个行业场景创新融合应用；依托北京国际大数据交易所促进数据交易和流通。

2.竞争机制。理论上，数据要素要依靠市场竞争优化配置效率更高。数据商品生产者的目标是利润最大化，需要节约成本，打造高品质的服务，并按照一定规则来进行市场交易，数据产品消费者的目标是效益最大化，来满足自身的个性化需求。市场主体在数据产品、数字市场以及数字技术层面的竞争，有利于克服数据平台的市场垄断，为市场提供动能。

北京数据要素市场竞争机制建设第一需构建两级数据要素市场结构，其中“一级数据要素市场”是以政府行政机制为主，强化公共数据统筹管理，合理分配公共数据和准公共数据，提升公共数据的开发利用水平，加快数据融合及产业生态培育；“二级数据要素市场”主要以市场机制为基础，提升社会数据使用效率，健全市场运行机制、交易规则和中介服务等，满足主体多样性和高质量需求。第二要建设统一协调、分级管理的中央和地方数据运营机构，负责市场主体准入、评级、认证、退出管理，统筹公共数据运营工作，推动公共数据与社会数据融合以及建设数据生态。推动建设各类数据交易场所，制定数据入场交易规范。保证竞争的公平性。在构建数据要素竞争机制时要关注《反垄断法》凝练的“数据和算法、技术、资本优势以及平台规则”，在该框架基础上，在数据竞争规则的基本理念引导下，促进竞争的公平性。

3.价格机制。由于数据本身的“虚拟性”特征，使得数据在流通交易过程中存在“定价难”的问题，人们很难对其进行直接定价，这也导致数据流通交易困难，不能像普通商品一样直接进行定价交易，而数据商品的异质性又使数据的“定价”存在无可避免的共识成本。目前，对于数据资产的估值方法，普遍认可和使用的分为以下几种，分别是基于数据价值的质量、风险和应用三个方面考虑的成本法、市场法和收益法。成本法，是基于资产重置角度来说，主要从数据的资产价值与重新获取该资产所需成本之间的关联程度方面来考虑；市场法，基于对市场上相似或相同资产的可比案例交易价格考虑，以此来表现相关数据资产的市场价值；收益法，基于对目标资产的预期应用场景考虑，将该目标资产的未来预期收益通过现实折现，主要反映该目标资产在投入使用后的收益潜力。以上几种方法为数据资产的定价提供了有益参考。

北京数据要素市场价格机制涉及到数据卖方、数据买方、数据交易所/交易平台、第三方机构等四类主体，在设计数据要素市场的交易定价流程时，采用的是多方市场主体共同参与的数据产品价格生成机制，该机制结合了数据卖方报价、第三方机构估价、数据买方与数据卖方议价等方式，以实现数据交易市场“报价—估价—议价”相结合的数据交易价格生成路径。具体流程中，数据卖方报价需要综合考虑数据产品开发成本、同类产品竞争性、市场供需关系等因素进行合理报价。第三方估价机构应当全面考虑数据产品类型和价格影响因素，并遵循动态反馈机制，不断迭代和完善估价模型。在数据交易过程中，双方进行协商并确定成交价。要建立合理的数据要素市场价格体系需充分发挥数据要素市场各参与主体的作用。

（四）新型数据要素市场化配置的特殊机制

在培育发展数据要素市场进程中，需要首先认清数据作为一种新的生产要素所呈现出的独特特征。相较于传统的生产要素，如资本、劳动、技术等，数据生产要素具有三个独特的特征，分别是非稀缺性、非均质性和非排他性，这些特征在本质上有所不同。

一是针对非稀缺性的许可使用机制。目前数据量大且可以多次循环利用，且在数据许可合同协商中，许多中小企业或初创企业缺乏博弈能力，导致被许可方在整个许可过程中处于一种极其不平等的地位，所承担的成本明显高于数据许可方，包括交易信息搜索、交易过程监管等。随着数据强制许可制度的实施，市场竞争更趋于公平，还能降低产品或服务的价格，能够解决数据权利人与数据生产者之间存在的利益冲突，同时还有利于维护数据生产者和数据使用者双方的权益，从而更好地保护数据所有者和数据使用者的利益。

二是针对非均质性的场景化机制。数据不同于资本和劳动等因素，不能以某个公司的数据量作为该公司价值的量度。场景化机制从特定业务场景出发，采用数据治理的方法和工具，对特定数据领域的数据标准、架构、治理和源头进行治理，从而形成一类业务场景所需的数字化数据资产。通过场景化的解决思路，对数据资产的全生命周期进行统筹管理，包括数据采集加工、传输、处理等各个环节，并全方位监测和管理各个阶段的数据、事件、防护能力以及合规性，从而为全生命周期管理能力提供支撑。

三是针对非排他性的可用不可见机制。数据具有非排他性特点，可无限复制以供多个主体同时使用。数据资源问题的核心在于数据排他性程度的减弱。在确保公共安全和保护个人隐私的前提下，实施数据运营，以确保原始数据的隐私不会泄露。针对那些不包含个人信息且不会对公共安全造成影响的公共数据可按用途扩大供应和使用范围。对于与个人信息和商业秘密相关的数据，应根据应用场景按规定进行使用。针对存在安全隐患或隐私泄露风险的公共数据，按照国家规定进行处理处置，保障数据安全。北京市经济和信息化局与数据监管部门、数据提供部门以及运营单位共同合作，建立了一套逐级倒查反馈机制，以确保数据的可靠性和准确性。这些机制设计可以解决数据确权、定价、交易和监管等方面的难点问题。

四、北京市数据要素市场化配置的实践探索

（一）要素汇聚

北京市数据资源储量在全国处于领先地位，汇聚了众多政府机构、行业协会、央企、国企、数字经济平台企业等，拥有大量公共和社会数据，覆盖金融、交通、医疗、税务等多个领域，数据类型繁多，质量卓越，具有巨大的潜在价值。

（二）数据开发利用

公共数据开发利用水平有较大提升。一是无条件开放数据量全国领先，北京市建设政务数据资源网，开展公共数据无条件开放，截至2023 年5 月，开放公共数据集达到1.24 万个、开放数据总量达到13.48亿条，系统注册用户达到4.3 万个；二是审慎有条件开放数据，搭建安全可信技术环境，打造轻量级数据创新实验场，率先建成“北京市公共数据开放创新基地”，通过数据清洗脱密脱敏后，提供精准和无偿的数据供给，打造高自由度的轻量级数据创新试验场；三是首创数据专区模式，其中金融专区为全国首个公共数据授权经营试点项目，至今已通过数据汇集和接口汇通两种途径累计收集企业注册登记、税务、医保、公积金等政务数据累计超过20 亿，涵盖全市520 多万市场主体。专区面向社会或金融专业机构累计服务次数超过5400 余万次。近年来，北京市又陆续建设了位置数据专区，支撑人口统计、公园人流监测等；建设了空间数据专区，支撑城市黑臭水体监测、自然灾害风险普查等。

（三）确权和资产化

借助区块链技术，可以实现数据资产的唯一性确权。在2021 年9 月底，北数所推出了IDeX 系统，可用于上架交易数据产品的登记，随后于11 月发布了全国首个隐私计算数据资产凭证，该凭证采用了时间戳和不可修改的区块链特征。2022 年7 月底，北京国际大数据交易所数据资产登记中心正式揭牌，成为全国首个数据资产登记中心，并为上市公司佳华科技颁发首个《数据资产登记凭证》，为数据确权带来新的机遇。此外，北京国际大数据交易所致力于建立数据流通机制，包括数据登记、交易、应用等各环节，并推动标准规范的建立，涉及数据产权、流通交易和治理安全等方面，为全国提供高效合规的数据交易服务。

数据资产化方面进行积极探索。一是在数据资产登记方面建设了全国权威的数据资产登记中心，大数据中心统筹建设北京市目录区块链体系，依托市大数据平台汇聚全市政府部门政务系统及数据资源目录上链工作。截止目前已完成99 家政府部门（含16 区及亦庄管委会），2611 个政务信息化系统，376611条数据目录的上链管控，已初步具备开展数据资产登记基础条件；二是在数据资产评估方面打造北京市数据资产价值评估试点案例，并筛选出五家拥有高质量数据的企业作为首批试点单位，完成试点评估工作，形成典型示范效应。三是在推动数据资产入表方面，财政部于8 月刚印发企业数据资源相关会计处理规定，且之前有头部商业银行在探索将数据资产纳入无形资产二级科目来进行核算，以实现数据资产化，进一步推动数据价值的最大化。

（四）定价

为推进数据资产化改革并探索数据合理化定价机制，北京市在开展数据资产评估工作方面也先行一步，在参考国家相关标准的基础上，对首批6 个单位进行了数据资产评估，并形成了评估报告，这为量化企业数据资产价值提供了一定参考，也是对数据资产进行合理定价的有益探索。

（五）交易

通过运用隐私计算技术，创造出一种新型的数据交易模式，该模式能够实现“可用不可见、可控可计量”，推动数据价值流动。依托首都的科创和数据资源优势，北数所率先倡导并引领了此种新型数据交易模式，该模式的交易对象主要是以数据的使用权、数据产品和服务为主，旨在探索在金融、商业等领域实现数据价值的安全流动，以确保个人敏感信息和企业商业秘密不会被泄露。

数据交易模式有创新推进。一是交易所情况，在全国数据要素市场发展中，北京国际大数据交易所率先实现了一种全新的交易模式、交易系统、交易合约、交易场景和交易生态，成为了“北京样板”。截止2023 年4 月，北数所引入交易主体共计450 家，引入数据产品1620 个，累计备案交易金额9.6 亿元。并在全国首先开展“数据可用不可见”新交易模式，探索解决数据交易的复杂项；二是社会专区情况，北数所打造建设了政务、交通、金融数据专区等各类社会数据专区，从政府治理、企业运营、个人应用三类场景落地需求，构建数据产品体系；三是交易规则，北数所发布了《数据交易流程操作指引》《数据资产登记流程指引》《数据交易主体等级认证指引》等交易规则；四是数据跨境，突出成绩包括探索了全国首个数据合规出境案例，并推进个人信息出境标准合同备案制度落地；五是联盟生态，北数所建立数商体系和国内第一个国际数据交易联盟，覆盖全要素市场的参与者，吸纳了100 余家企业。基于数据托管服务平台，为国家探索数据跨境管理解决方案。在相关部门的支持下，北数所推出的数据托管服务平台，通过提供数据驻留、脱敏输出、融合计算等一系列服务，为促进跨境数据流动提供了有益的实践经验。

（六）收益分配

根据“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，建立数据要素收益分配机制，该机制主要是依据以市场来决定贡献的原则。同时，采取鼓励措施推动数据来源者在市场上合法合理进行分享，并收取相应报酬，并且授权运营方也可通过提供增值服务来获取相应合理报酬。在企业数据开发利用方面，应该推广分红、提成等多种收益共享模式。在个人数据使用收益分配方面，可探索按次、按年等方式。

2023 年7 月5 日，国家发改委价格监测中心、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室与北京国际大数据交易所签约，为构建公平、高效、激励与规范相结合的数据价值分配机制，将聚焦于数据要素价格形成机制和价格监测机制开展联动研究。

（七）监管

北京市已逐步形成数据要素市场监管机制，涉及政府、交易所和行业监管三方面，并发挥技术监督作用，强化反垄断，加强信用体系建设。在政府监管方面，北京市是中国首个开启沙盒监管试点的省市；在交易所监管方面，北数所发布《北京数据交易服务指南》，包括交易方式、跨境等新型数据交易细则，强化场内交易管理，对于市场主体的准入机制以及数据敏感度分级管理等规则也进行了明确规定；在行业监管方面，主要是各种行业联盟形成的行业标准及规范，联盟主体包括“长安链”区块链联盟、北京人工智能产业联盟等。

五、北京市数据要素市场化配置中存在的问题

一是公共数据开发利用不足，公共数据授权运营模式和收费模式尚未明确，高度敏感性、高价值性的公共数据开放不足，且公共数据授权给特定市场主体的依据不足，公共数据收费使用范围也尚未明确细则。

二是数据资产价值化仍在探索。企业数据资产入表仍在摸索阶段，日前财政部印发数据资源会计处理相关规定，但对于数据资产化后如何对企业自身数据资产进行管理和防控，如何防止数据资产泡沫化等问题仍需要研究。

三是数据流通交易障碍多。场内交易缺乏有效高质量数据交易信息，在掌握数据供应和数据需求上有难度，且数据跨境的成本较高、难度较大，数据跨境分类分级标准不清晰，市场对于国家核心数据、重要数据的判定存在差异，市场主体对数据开展数据跨境合规评估认证范围存在困惑，个人信息出境标准合同适用范围过小也给数据跨境流通带来了一定困难。

四是数据流通生态服务类问题。安全合规监管难，企业数据入场交易、输出、开放数据的政策边界红线在操作面依旧模糊，安全技术保障体系不健全，交易平台无法对交易的数据起到合规监管的效果，且运营维护的市场化机制不明确，需方上平台、供方用平台，促进双方交易等市场化运营方式均不清晰明确。

五是数据服务产业类问题。产业生态发展规划不清晰，各数商具体的产业生态共建与价值分配模式，且数据要素市场各环节相关制度、政策和落地指南的出台也不足。

六、政策建议

（一）扩大公共数据供给

在公共数据领域，公共数据的合理供给与开发利用具有重要意义，应该在综合考虑公平、效率和安全合规等方面，建立起公共数据分类分级开放体系，并推动公共数据的无条件开放、有条件无偿开发以及公共数据授权运营开发。同时，需要健全公共数据资源开放的收益分享机制，并建立公益服务机制和市场化运营机制，以促进公共数据资源的高效汇聚、公共服务能力的持续提升和公共数据价值的充分释放。此外，统筹推进公共数据的授权运营，研究分析公共数据开发利用及授权运营的成功经验，以探索公共数据运营的政策制度，并营造公共数据授权运营的生态体系。

（二）推进数据资产价值化

一是开展数据资产登记，支持数据交易机构提供数据资产登记服务，为符合规定的社会主体发放数据资产登记证书，并标明数据类型等必要信息。同时推进各行业数据资产登记，组织建设登记节点，释放行业数据要素市场红利。二是推进数据资产评估入表，日前财政部已印发数据资源会计处理相关规定，根据此规定，不断开发完善数据资产价值评估模型，建立评估标准，为数据资产价值的公允性提供保障。三是探索数据资产金融创新，支持金融机构开展服务试点，包括数据资产质押融资等，防控数据资产风险。

（三）推动数据流通交易

一是落实数据基础制度，探索完善数据流通交易规则体系建设，加强数据要素的安全保护，建立完善的数据隐私保护机制，营造良好的数据流通交易营商环境和生态体系。二是加强数据供给，政府应当积极促进公共数据的开放和授权运营，以扩大公共数据的供给规模；数据资源持有者在行业的推动下，积极探索数据产品的开发，以丰富数据产品的供给；明确可供交易的数据清单，扩大合法和可交易数据的来源。三是政府推进公共数据应用场景开放，扩大数据应用需求，带动社会数据应用场景开发利用。

（四）建立数据生态服务体系

一是先行先试，通过创建数据基础制度先行先试示范区，探索沙盒监管制度，尤其针对法律未明确规定或界限不清的地方，营造先行先试、包容创新的环境氛围。二是打造高质量监管数据治理体系，建立数据安全预警以及应急处置等平台，提升监管效率及水平。三是建立数据跨境合规的“一站式服务”和“一网通办”流程，降低企业数据跨境流通合规服务的成本。针对个人信息和重要数据出境提出明确要求，推动数据合法合规出境。鼓励第三方机构建立对数据保护水平和能力的认证。

（五）大力发展数据服务产业

一是加强数据服务产业分类。对已有的数据服务产业进行进一步的细分和分类，以更好地适应不同的市场需求和产业发展趋势，更好地指导政策制定、引导投资方向、推动技术创新、提高数据服务产业的产出效率。二是加强行业规范制定。政府督促数据企业制定行业相关规范，建立行业标准，提高数据产品的质量和安全性。三是充分利用高精尖产业发展基金以及各区的科技创新基金、政府投资引导基金、产业升级股权投资基金等，加大对数据要素型企业的支持培育力度。