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于施洋，黄倩倩，虞洋，等. 数据要素市场的价值增值研究：理论构建与实施路径[J]. 电子政务，2024(02): 33-40.
摘 要：近年来，我国数据要素市场体系和制度规则不断健全，为数字经济发展带来了新机遇。然而，我国数据要素市场发展尚在起步阶段，数据价值远未充分释放，市场活力明显不足，数据要素市场价值增值路径亟待厘清。在系统回顾数据价值实现有关研究基础上，从经济规律、历史规律、市场规律三个维度归纳了土地、资本等传统要素市场价值增值的核心逻辑，构建了两级数据要素市场价值增值理论框架，并深入分析了数据要素的价值组成及其在一、二级市场中的增值过程。最后，提出要“管住一级，放开二级”，从产权制度、数据“收储”与“做市商”机制、规范引导交易场所发展等路径推进我国数据要素市场价值增值，有序培育超大规模数据要素市场。
关键词：数据要素；数据要素市场；数据交易；价值增值；市场价差DOI：10.16582/j.cnki.dzzw.2024.02.004近年来，我国高度重视数据要素高质量发展，数据已与土地、劳动力、资本、技术等并列，成为经济社会发展所必需的基础性资源和关键生产要素。2022年12月，《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》（简称“数据二十条”）[1]正式发布，拉开了我国数据基础制度建设的序幕。2024年1月，国家数据局在《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》[2]中明确提出，要“探索多样化、可持续的数据要素价值释放路径”。据统计，我国数据要素市场总规模已超过815亿元[3]，2011-2019年间数据对我国经济增长的贡献率达34.46%[4]，已超过技术，成为仅次于资本的第二大贡献生产要素。数据要素市场作为一片无比广阔的蓝海，其潜在规模巨大。但仍应注意到，我国目前数据要素市场体系尚不成熟，市场发育尚不充分，数据价值增值链条尚不清晰：一方面，场内数据交易规模相对较小，尚存在大量场外单对单交易和黑市交易，数据价值链较短，数据加工程度不充分；另一方面，大量企事业单位持有的数据资源开发利用程度不足，数据要素市场的价值远未得到充分释放。[5]同时，以数据作为生产要素所必须具备的价格机制、资产化管理等市场配套制度尚不健全。[6]在此背景下，准确把握数据要素的特征，研究数据要素市场的价值增值规律，对于发挥数据要素的乘数作用和充分激发数据价值具有重要意义。为此，拟从数据价值概念内涵及价值实现机理等国内外研究述评出发，在归纳总结我国其他要素市场实现价值增值先进经验的基础上，基于数据价值链等理论提出数据要素市场价值增值理论框架和实现路径，并结合我国数据要素市场发展实际提出关于有序培育超大规模数据要素市场的具体建议。随着数据被确立为经济社会发展的关键生产要素，数据要素市场建设已成为现阶段我国经济发展的关键助推器，相关领域的研究也越来越被学术界所重视。目前，围绕数据价值增值开展的研究大体可分为三个重点方向：一是分析数据价值增值的相关概念内涵，二是解析数据价值增值的形成过程，三是探讨影响数据价值增值的相关因素。现有关于数据价值的概念性研究主要基于马克思主义政治经济学理论[7]，从数据要素的形态变化出发，探究其内涵及组成内容。根据政治经济学理论，价值可分为使用价值（use value）和交换价值（exchangeable value）。价值增值即剩余价值的生产过程，也即超过劳动力价值的那部分价值的形成过程。[8]在经济学概念范畴中，“增值”通常用于描述经济“投入量”与“产出量”之间的增加，如土地增值概念指土地在开发利用过程中的价值增长。[9]在此基础上，现有研究对数据价值的内涵组成做出了初步探讨：一些研究基于政治经济学、马克思主义劳动价值论和价值化视角，指出社会必要数字劳动成为数据生产活动的价值源泉[10]，并进一步将数据的价值归纳为使用价值和交换价值[11]；另一些研究则从结果产出视角，将数据价值归纳为自身价值、经济价值和社会价值等[12]，这些研究从不同视角丰富了数据价值的内涵。但关于数据价值增值的概念目前尚未清晰明确，部分研究从信息增值[13]、数据价值形成[12]等角度出发，为充实数据价值增值的概念内涵提供了较好的借鉴思路。关于数据价值增值形成过程的相关研究以定性研究为主，大部分学者从数据价值链理论出发，探讨数据要素形态变化过程中所带来的价值创造[14,15]。数据价值链理论起源于产业价值链理论，有学者指出，数据要素具有双向流动、虚拟性等特殊属性，认为传统的价值链模型无法充分反映数据的价值创造，指出应以数据要素为研究对象解释数据的价值创造过程[16,17]，通过对数据生成到数据决策的整个数据周期分步骤阐释数据价值的创造、实现、倍增[18]。此外，也有学者关注数据要素的价值创造机理，如探讨数据要素同其他生产要素协同的价值创造过程[19]，认为数据要素通过与其他生产要素结合、协同、联动，可以减少传统要素生产过程中的成本损耗，并通过价值倍增效应和乘数效应进一步提升要素价值。[20]当前，数据价值增值的影响因素的相关研究聚焦于对数据价值化过程中影响因素的归纳，侧重对影响因素的枚举、罗列和分类。根据现有文献总结，本文以二分法对影响因素进行分类，主要分为内部因素和外部因素：内部因素主要指数据价值化过程中对数据质量自身提升的影响因素，包括数据加工、数据开发、数据存储、数据分析、数据预测等使得数据自身质量提升的技术因素[11,20,21]；也包括数据日常管理、数据维护、人力投入等关系到实际数据要素价值转换效果的成本因素[22]。外部因素主要包括数据价值化过程中外部主体行为的影响，如企业组织、企业准备度、市场组织行为、政府数据治理、竞争压力、外部支持、政策法规制定、资产化等因素。此外，还有些研究以三分法（主体因素、客体因素、环境因素）[11,23]或多分法（数据质量、平台、服务、用户）[24]对影响因素进行分类，但其内涵与二分法基本相同。综合来看，目前关于数据要素市场的价值增值的相关研究主要存在以下两个方面的问题：一是缺乏框架性指引，相关研究浅尝辄止、深度不足。在数据价值增值的概念和形成过程的研究中，主要以价值化、价值链等概念为切入点开展定性描述，而对数据形态变化过程中各阶段价值增值的内涵、组成部分和对应的价值大小等核心内容的研究较为缺乏；在关于数据价值影响因素的研究中，多基于数据价值化这一宏观主旨，仅对其影响因素进行罗列、归纳、总结和提炼，缺少从数据要素形态变化的阶段过程出发，深入各阶段过程中的影响因素及其作用机理。二是未突出市场对数据要素价值增值的作用。现有相关研究多是从企业入手或从数据要素本身的形态变化入手，解析数据价值产生和增值的过程，研究对象较微观，研究视角较窄，尤其忽视了市场在数据价值增值中扮演的重要角色和对其起到的关键作用。此外，较少有直接从政治经济学视角探讨市场对数据价值实现作用的研究。[12,25]本节通过回顾土地、资本等传统要素市场建设经验，从市场规律、经济规律、历史规律三大视角总结了要素市场价值增值的核心逻辑，并讨论了我国当前数据要素市场价值增值过程中尚存在的问题。（一）从经济规律看：价值增值是要素市场运行的必然结果生产要素的价值创造过程，本质上是其权利主体在生产要素的开发利用过程中，由于权利主体的投入或在其他影响因素的作用下，所产生的新的使用价值。在要素市场的运行过程中，要素通过市场交易等形式流通，其形态和价值不断发生变化，实现价值增值，要素权利主体也从而能够合理获得要素增值带来的收益。从经济规律看，价值增值是要素市场运行的必然结果。以我国土地市场为例，在城乡二元土地制度下，土地价值在开发的三个环节不断增加，形成了“征地补偿价→土地出让价→房地产销售价”三价递进的增值模式。研究显示，2010年我国土地在征地、出让、房地产三个环节分别增值约3.7倍、6倍和3.3倍。[26]对资本市场而言，资本价值增值体现在IPO前、IPO中和IPO后三个环节：一方面，上市公司于一、二级资本市场中存在估值水平差异，受估值逻辑差异、流动性差异、证券发行制度等因素影响，企业在二级市场的估值水平往往要远高于一级市场；另一方面，类似于传统商品的出厂价与零售价之间的价差，股票市场中也存在发行价低于二级市场的交易价的价差。数据要素虽与土地、资本等传统生产要素相比具有无形性[27]、非标准型[28]、权属复杂性[29]等独特属性，但其价值在数据要素市场运行过程中，呈现出“生产环节价值创造→交换环节价值实现→消费环节价值倍增”的递进过程[30]。（二）从历史规律看：完善的产权制度是价值增值的必要前提财产权反映了由生产关系所决定的物质利益关系的法权关系。建立产权制度是实现要素市场化配置的内在要求，在新制度经济学中，科斯定理[31]也阐释了产权制度对于经济活动的影响，认为产权制度的设置是优化资源配置的基础。从历史规律看，完善的产权制度安排是要素市场健康有序发展的基础，也是要素价值增值的必要前提。对土地市场而言，我国土地的产权制度经历了“地方试点探索→明确产权性质→细化产权规则”的全方位推进过程：①地方试点探索。1987年12月，在土地公有制度下，深圳开启新中国土地使用权“第一拍”，土地成为商品进入市场，以“良性违宪”方式推动后续土地产权制度改革。②明晰产权性质。1988年4月颁布的《中华人民共和国宪法修正案》中删除“禁止出租土地”条款，并首次确定“土地的使用权可以依照法律的规定转让”。③细化产权规则。1990年颁布的《城镇国有土地使用权出让转让暂行条例》（国务院55号令）进一步在物权法的框架下从国有用地所有权中分离出土地使用权。实际上，土地要素产权制度的逐步完善为土地要素市场化配置铺平了道路，也为土地要素的增值奠定了基础。对资本市场而言，虽然我国在改革开放前后以国有产权为主导、多种市场主体产权为辅的产权结构总体变化不大，但在1993年正式确立实行社会主义市场经济体制后，我国为促进和保障金融体制改革出台完善了一系列金融法律体系[32]，保障了社会个体参与资本要素市场的权益，激发了社会主体在资本要素市场中的活力，为资本要素的增值提供了基本条件。目前，我国数据要素产权体系尚未形成，“数据二十条”虽明确了要建立数据资源持有权、加工使用权与产品经营权数据产权“三权分置”的运行机制[1]，但相关制度安排仍有待进一步落地。产权制度的缺席，导致目前数据交易定价方式无法体现市场竞争关系，交易主体权责模糊，市场价格机制不明[33]，稳定可持续的价值增值机制也就难以形成。（三）从市场规律看：市场化盘活机制是价值增值的核心抓手在要素市场发展过程中，若市场存在完全垄断、市场失灵、过度干预等问题而未处于最优运行状态时，将会造成无谓损失（deadweight loss）[34]。要培育高标准、高水平要素市场，实现要素市场资源高效配置，既要“有效市场”，又要“有为政府”。从市场规律看，适时建立市场化盘活机制，促进各类主体广泛参与要素流通交易是培育壮大要素市场规模、促进生产要素价值有序增值的重要一环。从土地市场建设经验来看，我国虽在20世纪90年代初就明确了土地的商品属性，并完成了产权等配套制度制定及法律法规修订工作，但房地产市场的流通交易并不活跃。1998年7月，国务院发布《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，明确全面停止住房分配，之后通过充分挖掘住房的商品属性，建立和完善以经济适用住房为主的多层次城镇住房供应体系。这进一步打通了二级市场的市场化配置机制，形成了“房-地”两级市场联动，实现了从一级市场到二级市场的市场规模的巨大增值。自此开始，我国土地要素市场建设进入全面高速增长期。从资本市场建设来看，个人能够参与证券的流通交易是其二级市场的根本和核心，在一定程度上也决定了我国资本要素市场的活力和总体规模。目前，我国数据要素市场中存在数据要素供给不足、需求未充分释放等突出问题，其本质原因之一是当前法律强约束下数据要素流通交易的市场化盘活机制未充分建立，企业往往出于谨慎原则对于参与数据流通交易持“观望”态度，这在一定程度上也制约了数据要素价值增值进程。如前所述，我国土地、资本等要素市场在发展过程均形成了“一级市场+二级市场”相结合的多层次市场体系，并且要素形态随着开发利用程度不断变化，要素价值在一、二级市场流通中也逐步实现增值。在开发利用和流通应用过程中，数据要素的形态经历了“信息信号→原始数据→数据资源→数据产品→数据资本”的动态变化，不少学者认为，可依此将数据要素市场体系解剖为数据一级市场（数据资源市场）和数据二级市场（数据产品市场）[35,36]。本文在两级数据要素市场体系架构下，结合我国数据要素市场发展实际，提出数据要素市场价值增值的理论框架（参见图1），在此基础上分析数据要素市场中价值增值的形成过程，深入剖析数据要素在各个市场环节的价值影响因素。
数据要素的使用价值由数据要素权利主体根据其需求（数据赋能生产实践带来的效益）感知，因此，数据要素的使用价值贯穿于数据的全生命周期，即无论是数据采集阶段的原始数据，还是经加工处理后形成的可使用的数据资源、经开发设计形成的数据产品，或是经金融化后形成的数据资本，都具有使用价值。数据要素的交换价值是当数据要素作为商品、服务等进行交易时发生的货币量。[37]“数据二十条”指出，要“审慎对待原始数据的流转交易”[1]，从国内现有数据交易机构发生的场内交易来看，目前在市场中流通的具有商品属性的数据交易标的以API等形式调用的数据集以及工具化后的数据衍生品为主（参见表1），即本文所指的数据资源和数据产品，它们具有交换价值。此外，数据资产质押融资、担保、证券化等形成的数据资本本身就是一种特殊金融产品，具有流通属性，也具有交换价值。
在数据资源一级市场中，数据的价值增值可细分为增值Ⅰ和增值Ⅱ两个阶段：①价值增值Ⅰ阶段：指在信息信号到原始数据的数据归集化过程中，数据的要素形态从杂乱无序的信息信号，经过结构化、标准化处理转化为初步具备使用能力和使用价值的原始数据，实现第一次增值。②价值增值Ⅱ阶段：指在原始数据到数据资源的数据资源化过程中，数据的要素形态从具备一定使用价值的原始数据在满足合规的前提和基础上，经过进一步的清洗、处理、加工，形成可满足数据需求者使用的数据资源，实现第二次增值。事实上，价值增值Ⅰ和Ⅱ两个阶段均是反映数据自身价值化的过程，数据质量的提升程度决定了这一阶段的数据价值的增值程度，数据的质量越高、潜力越大，数据的价值增值程度越大。在数据资源一级市场中，影响价值增值的因素以内部因素为主。在归集化和资源化阶段，数据质量的好坏直接决定了数据的价值；因此，提升数据质量所进行的技术开发和各类成本性投入是在这两个阶段价值增值的主要影响因素。其中，技术开发是指激发数据价值所依赖的各类技术，具体包括系统质量、IT基础设施和供应商支持，分层架构设计、机器学习等技术手段[14]；成本性投入指处理数据所需的企业成本、人力成本等，具体包括管理成本、沟通成本、知识技能培训等影响因素。此外，数据产权分配和政策性引导也是促进数据资源一级市场价值增值的相关因素。数据产权分配是指在“数据二十条”提出的“三权分置”的基础上，进一步探究数据产权的分配方式，通过对数据进行分类分级，将生产经营性数据的产权侧重配置给数据产生方，而将公共舆情数据、统计预测型数据和定制化数据的产权侧重分配给数据持有方和数据处理者，可以有效提升社会总福利，充分激发数据价值。[38]政策性引导指在一级市场制定相关政策指导性文件和法律法规，促进数据资源的共建共享和集约利用，实现个人数据、企业数据和公共数据跨地区跨部门跨层级的统筹管理、整合归集。在数据产品二级市场中，数据的价值增值进一步分为增值Ⅲ和增值Ⅳ两个阶段：①价值增值Ⅲ阶段：指在数据资源到数据产品的数据资产化过程中，充分结合市场的需求，结合具体场景赋能，数据要素的形态从数据资源经过数据处理者的进一步加工处理转化为贴合市场和客户需求的数据集、API接口、数据服务、模型算法等多样化数据产品，从而实现第三次增值。②价值增值Ⅳ阶段：指在数据产品到数据资本的数据资本化过程中，数据要素的形态从数据产品进一步通过与资本市场以及其他要素市场充分结合，经过质押融资、授信、信托等资本化运作方式，数据要素与资本要素协同融合，形成数据资本，进而反向刺激数据资源一级市场，完成数据的资本化，实现第四次增值。综合来看，价值增值Ⅲ和Ⅳ两个阶段主要反映的是数据价值化扩展的过程。数据价值增值的主要组成部分除数据本身的增值外，还包括经济增值和社会增值。经济增值通过充分对接市场需求，以多行业场景赋能、叠加金融市场协同发展，充分发挥数据二级市场的流通交易产生的溢价，提升数据产品和资本衍生品的价值；社会增值通过数据产品化、资本化带来社会价值，包括企业社会绩效、就业增长、税收创造等一系列有助于社会发展的价值化过程。在数据产品二级市场中，影响价值增值的主要因素以外部因素为主。在产品化和资本化阶段，数据产品和衍生品流通的交换过程创造了交换价值增值。市场组织是二级市场中增值Ⅲ和Ⅳ阶段的最重要影响因素，数据的交换价值与市场的组织形式密切相关，从分散交易到各地普遍成立交易场所和交易平台的初步建立，再到交易场所逐渐规范化，多样化的数据产品在市场中实现供需关系的精准对接、高效生产和统筹调配，打破原有价值链，交易价值越来越得到充分的实现和凸显。行业赋能也是重要的影响因素，工业品、农产品，乃至医疗、教育、旅游、健身等领域赋能数据产品，形成新业态、新模式，与5G、人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术相互融合，进而与金融要素市场相结合，通过资本化运营实现价值的进一步增值。产权分配、成本投入、技术开发等内部因素同样影响此阶段价值增值，但影响强度低于外部因素。综上所述，数据要素市场价值增值应当遵循传统市场增值的核心逻辑，也应符合数据要素自身价值规律。推动建设超大规模数据要素市场是数据要素市场化配置改革的重要目标，既要“摸着石头过河”，也要加强顶层设计与配套制度研究。一是尽快明晰数据要素产权制度。现阶段，我国数据要素市场发展仍处于初期，数据产权内涵待明晰，数据权利保护相关法律体系仍待健全。目前，我国既有权利体系中无法解释“数据二十条”提出的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等概念的法律内涵，仍需进一步解决数据要素的权益属性、权益内容、权益归属等问题，这是数据要素积极参与市场流通、分配和交易过程的逻辑前提。应尽快推进数据产权制度建设，探索数据产权结构性分置框架，洞悉数据产权结构性分置的政策指向，利用既有制度资源，明确三类权属的内涵、性质和关系，构建明晰的数据产权运行机制，分类别探索公共数据、企业数据和个人数据的数据确权授权机制。二是建立健全覆盖多级数据要素市场的政策体系。应充分考虑不同形态下的数据要素独有特征，对一、二级市场采取不同的制度设计和监管策略：对于一级市场，要守住底线，把该管的管住。加强数据资源层面权利保护和安全监管，重点抓住数据资源持有权等数据产权登记，可强制性要求数据资源持有权的初次登记、转移登记、授权等在场内进行，接受国家统一监管，充分保护个人隐私、商业密码和国家主权。对于二级市场，要适时适度放开。鼓励各地方、各行业主管部门和有条件的龙头企业进入二级市场，有效激活创新活力。通过培育数据交易场所、数据商、数据流通交易第三方专业服务机构等多元化数据流通生态，健全市场运行机制、交易规则和中介服务，满足主体多样性和高质量用数需求，激发数据要素市场活力，推进数据要素价值的释放与再创造。三是建立数据一级市场“收储”和二级市场“做市商”机制。在一级市场中，探索建立数据收储机制，鼓励各类数据商通过协议、拍卖等方式“收储”数据，以获得政府、企业等持有的公共数据和企业数据的使用权、经营权等权益。通过数据收储机制，提升数据要素市场供给能力，有效调节供求，为稳定数据要素市场价格提供有效抓手。在二级市场中，鼓励有条件的地方或行业探索建立数据做市商机制，引导各类数据商融合不同渠道、来源的各类数据开发形成高价值数据产品，允许数据做市商对一级市场的数据持有者以及二级市场的数据产品购买方进行“双边报价”，形成对数据要素市场交易性和流动性的有效支撑。四是规范引导各类数据交易场所做大做强。一方面，强化数据交易场所顶层设计，统筹建立国家级数据交易所体系，合理布局地区性数据交易场所，有序发展行业性数据交易平台。另一方面，强化交易场所在数据要素市场供需撮合、价格发现、生态培育等方面的积极作用，有序引导多种角色进场交易，建立统一标准规范体系，推动各类交易场所在制度规则、技术平台等方面互联互通，加快形成全国统一数据大市场。分析数据要素市场价值增值的核心逻辑，构建数据要素市场价值增值的理论框架，对于扩大数据要素市场规模、充分释放数据要素市场价值有着重要意义。本文重点回顾了数据要素市场价值增值的已有研究成果，充分借鉴我国土地、资本一、二级市场价值增值的先进经验，初步构建了数据要素市场价值增值的理论分析框架。结合我国数据要素市场的发展现状，认为下一步仍应坚持有为政府和有效市场相结合，“管住一级，放开二级”。一方面，重点加强政府政策引导，完善数据制度体系建设：通过出台标准规范和多种政策，重点探索数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的框架下数据产权配置的深化研究，建立数据资源归集体系，提升战略性产业数据供给能力，在数据合规的前提下，促进产业数据高质量供给，规范引导数据要素型企业的产品供给。另一方面，重点引导市场充分流通，发挥场景赋能的乘数效应；促进数据要素的价值化模式更加多样、灵活，结合不同的场景、使用者和目标，充分发挥数据要素的效用和价值增值模式。鼓励各地方、各行业主管部门和有条件的龙头企业进入二级市场，有效激活创新活力。通过培育数据交易场所、数据商、数据流通交易第三方专业服务机构等多元化数据流通生态，健全市场运行机制，发挥数据要素的乘数作用，满足主体多样性和高质量用数需求。于施洋（1974—），男，博士，国家信息中心大数据发展部主任，研究员，研究方向为大数据与政府治理创新。黄倩倩（1993—），女，博士研究生，助理研究员，研究方向为数据要素市场、人工智能。虞洋（1995—），男，硕士，研究方向为数据要素市场、产业大数据。马文博（1992—），男，博士，研究方向为数据要素市场、因果推断。任明（1980—），女，博士，中国人民大学信息资源管理学院副教授，博士生导师，研究方向为大数据分析、数据要素市场。