数据要素市场化建设：制度与政策展望
文｜胡玉玮
在组织架构日渐清晰、顶层设计逐步落地、经济发展动力转换的迫切需求背景下，数据要素制度体系建设将迎来快速发展期。从经济学角度看，数据要素具有确权困难、非竞争性、难排他性、异质性等特点。建立一个完善的数据要素市场化制度需要满足八大基本要素：数据的供给、需求、确权、定价、交易、核算、分配、治理。数据确权上，按照资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权分置”机制运行；数据流通上，我国数据流通交易生态链日趋完善，核心是参考资本市场建立“所商分离”的场内交易体系。数据核算上，推进数据资产进行经济统计核算和会计入表将提上日程。投资建议可沿着数据供给、数据流通和数据需求主线展开。
本文基于国家完善构建数据基础制度的政策背景，梳理了我国相关的政策法规体系的演进过程；从数据要素的供给、需求、确权、定价、交易、核算、分配等角度分析了我国数据要素市场化制度的发展现状，总结了在这些方面我国面临的困难并给出了相关政策展望；最后，结合数据要素未来政策和发展预期给出了相关投资建议。
数据要素是指在商品或服务生产并获得利益过程中投入的数据资源，主要为收集、整理、加工形成的信息、数据集、以及数据产品。数据要素市场建设对发展数字经济、实现高质量发展具有重要意义，同时有助于我国在网络地缘博弈中寻求发展主动权。欧盟和美国均已就强化数据安全、完善数据监管、促进政府数据公开等方面进行了积极探索，并在数据要素确权和共享方面取得了进展。
近年来，我国数据要素市场化改革的内涵不断丰富，目标逐步明确。中央在数据要素市场化建设方面也提出了方向指引，逐渐形成了数字要素市场化制度的结构框架，数据要素市场化试点工作积极进行、数据交易的法律基础逐步完善、推动数字经济发展的组织架构和政策体系逐渐优化。“数据二十条”的发布以及国家数据局的设立预示着数据基础制度探索有望取得新进展。
建立一个完善的数据要素市场化制度需要满足八大基本要素：供给、需求、确权、定价、交易、核算、分配、治理。数据供给方面，数据要素供给的数量和质量均需进一步改善；需求方面，还需要深化产业数字化；确权、定价、交易等方面，还需对顶层规划加以完善和部署；数据的统计核算以及会计核算的相关政策有望于近期出台实施；分配方面，探索建立中国特色社会主义经济制度下的数据要素收入分配制度。治理方面，我国逐步推动构建数据治理规则框架。
基于上述分析，本文建议关注三条投资主线：1）数据供给主线：数据供应商、数据服务商；2）数据流通主线：数据交易所参股企业；3）数据需求主线：数字化转型服务商、数据应用方。
风险分析：（1）既有政策落地效果及后续增量政策出台进展不及预期，地方政府对于中央政策的理解不透彻、落实不到位。（2）经济增速放缓，宏观经济基本面下行，经济运行不确定性加剧。（3）近期房地产市场较为低迷，市场情绪存在进一步转劣可能，国际资本市场风险传染也有可能诱发国内资本市场动荡。（4）土地出让收入大幅下降导致地方政府债务规模急剧扩大，地方政府债务违约风险上升。（5）地缘政治对抗升级风险，俄乌冲突不断，国际局势仍处于紧张状态。
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目录
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正文
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一、引言
近年来，我国数字经济高速发展，已然成为拉动经济增长的重要动力。2015年至2022年我国数字经济增加值年均同比增长率超过15%，2022年数字经济增加值首次超过50万亿元，占GDP比重首次超过40%。数据是发展数字经济的核心要素。我国数据资源规模和储量丰富，《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%；数字资源存储量达到724.5EB，同比增长21.1%；同时，我国数据市场交易规模也明显提升，《数据产品交易标准化白皮书（2022年）》显示，2019至2021年我国数据市场交易规模从285亿元提升至463亿元，年平均增长27.5%。2023年4月数据要素流通与治理产业高峰论坛上多位专家表示，我国数据流通发展迎来产业新浪潮，预计2025年数据交易市场规模将超2200亿元。我国深刻认识到数据之于数字经济乃至于宏观经济发展的重要性，数据被确认为第六大生产要素。2017年12月的中央政治局第二次集体学习中，习近平总书记首次提出要“构建以数据为关键要素的数字经济”。2019年10月，《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》首次确认数据为继土地、资本、技术、管理、知识后的第六大生产要素。此后，我国开始摸索建设数据要素市场化制度，形成了发展数据要素市场的顶层规划。2020年3月30日，中共中央国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，从数据供给、价值提升、数据安全等角度加快培育数据要素市场。2021年3月11日通过的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中形成了较为完善的数据要素市场化制度框架。2022年末，我国颁布了“数据二十条”，构建了关于数据要素基础制度的完善框架。2022年12月2日，中共中央国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，聚焦数据确权、流通交易、收益分配、安全治理角度提出二十条具体发展建议。2023年两会期间，我国组建国家数据局，数据要素价值进一步凸显，要素市场化制度建设有望进一步加快。2023年3月16日，中共中央国务院印发《党和国家机构改革方案》，组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，由国家发展和改革委员会管理。2023年7月28日，曾任中国联通董事长、工信部副部长的刘烈宏履新国家数据局局长职位。局长人选的确定意味着国家数据局的领导班子和组织架构已经基本明晰，未来国家数据局统筹负责的数字经济发展、国家大数据战略、数据要素基础制度建设、数字基础设施建设等相关领域有望取得更加深入的进展。建设市场化配置的数据要素基础制度在全球范围内还没有可供借鉴的先例，我国数据要素基础市场化建设尚处于起步阶段，在数据要素的供给、需求、流通交易以及安全治理等方面依然有许多挑战和困难需要解决。本报告基于国家深入推进数据要素市场化建设的大背景，较为全面地梳理了我国相关的政策法规体系的演进过程；从数据要素的供给、需求、确权、定价、交易、核算、分配角度分析了我国数据要素市场化制度的发展现状、面临困难，并给出了相关政策展望和建议；最后，结合数据要素未来政策和发展预期给出了相关投资建议。可以预见的是，随着组织架构日渐清晰、顶层设计逐步落地、经济发展动力转换的迫切需求背景下，数据要素制度体系建设将迎来快速发展期，数据要素概念有望迎来窗口式投资机遇。二、数据要素：概念、战略意义以及国际经验
（一）概念
类比新古典主义经济学对生产要素的定义：数据要素是指在商品或服务生产并获得利益过程中投入的数据资源，主要为根据特定生产需求收集、整理、加工形成的信息、数据集、以及数据产品。数据作为生产要素的过程伴随着大数据技术的迭代进化。1970年，IBM公司的Edgar Codd发表论文《大型共享数据库的关系模型》（A Relation Model of Data for Large Shared Data Banks），奠定了关系型数据库的理论基础。随着1991年万维网的提出，数据规模越来越大，关系越来越复杂，数据库技术亟待进一步进化，数据仓库技术应运而生。21世纪以来，信息化革命推动传统数据技术向大数据技术进一步升级，Hadoop、Spark等多种数据处理和分析体系不断完善，数据湖等新兴概念的加速落地。机器学习、人工智能的不断进步提供了数据要素赋能实体经济的渠道。数据作为信息化、智能化技术革命背景下诞生的全新生产要素，其与土地、资本、劳动、技术等传统生产要素相比具备以下特征。从技术角度来看，数据要素具有主体多元、非标准性以及无形性等特点，数据要素具有主体多元化特点，从数据要素生产过程来看有数据供给方、收集方、存储方、应用方等，数据供给方又分为政府、企业、个人多方，涉及国家安全、企业利益和个人隐私等多方面问题；数据交易具备显著的非标准化特点，数据集的收集以及数据产品的开发大多以数据买方的需求定制化服务，公允定价和交易流动较为困难；无形性即数据并非像土地、资本等要素一样以实体形式存在，而是存在于网络空间内。这意味着数据要素可以较为容易地复制和传播。从经济学角度看，数据要素具有确权困难、非竞争性、难排他性、异质性等特点，由于数据要素的主体多元性和无形性特点，数据要素的确权相比其他要素较为困难；数据要素非竞争性意味着同一数据要素可以同时被多方用于生产；数据要素无形性、传播容易的特点意味着其较难实现排他性；同时，数据要素对于需求方具有价值异质性，相同数据对于不同的应用方和应用场景而言其价值具有较大差异。
（二）战略意义
1.数据要素市场建设对发展数字经济、实现高质量发展具有重要意义
以数据为核心要素的数字经济已经成为驱动我国经济增长的重要力量之一。数字经济是继自然经济、农业经济、工业经济、商业经济后产生的全新经济形态。正如土地之于农业经济、资本与技术之于工业经济、知识与管理之于商业经济，数据是发展数字经济的核心要素。随着近年来我国经济活动智能化数字化转型加快，数据要素对于提高生产效率的乘数作用越发凸显。2015年至2022年我国数字经济高速发展，数字经济增加值年均同比增长率超过15%，2022年数字经济增加值首次超过50万亿元，占GDP比重首次超过40%。
我国幅员辽阔、人口众多、基础设施完备的特点意味着我国的数据要素资源存量丰富、增量领先，数字经济未来依然有极大的发展空间。根据5月23日国家网信办发布的《数字中国发展报告（2022年）》，2022年我国数据资源规模快速增长，全年数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，全球占比达10.5%；数字资源存储量达到724.5EB，同比增长21.1%，全球占比达14.4%。然而从空间分布来看，我国数据资源和算力资源存在明显分布不均衡现象，“东数西算”工程建设需要与一体化数据要素市场建设协调配合。截至2021年我国数据资源有83.7%分布于“胡焕庸”线以东。相对地，我国算力资源规划集中于能源更加重组和气候更加适宜的中西部地区。因此，构建自由流通、有效配置的数据要素市场交易机制是进一步优化东西部数据和算力资源协同发展格局、构建一体化大数据中心协同创新体系的重要环节。
数据要素市场建设有助于促进全要素融合和全行业整合，从而进一步提高生产效率，形成全新经济增长点。王建冬等（2020）将数据要素与其他要素的关系归纳为基础层、支撑层和整合层三个层面：基础层为数字产业化，数据要素并不以一种独立形式存在，而是以嵌入在数字化基础设施内带动实体经济运行，并通过数据中心、互联网、数据库等软硬件平台辅助实体经济运行。支撑层体现为产业数字化，在这一阶段，数据开始作为独立的生产要素蕴含于实体经济之中。数据资源成为主导部分行业企业运行和要素分配的核心因素，但辐射的行业和要素仍存在限制。数字经济在此阶段开始初具雏形。整合层体现为全要素数字化，数据实现对劳动、技术、管理、资本、知识等要素的融合。例如，数据与劳动的融合形成数字化劳动，提升劳动效率，优化企业用工结构、数据与技术融合实现工艺创新和流程优化、数据与管理融合实现智能化管理，降低合作沟通成本、数据与资本融合实现数据驱动投资决策，优化资源配置、数据与知识融合实现智能化决策和经营。当前我国数字经济主要处于产业数字化阶段，数据要素参与生产过程主要方式依然以供给方与需求方点对点、定制化服务以及自给自足等为主，各行业之间、各区域之间数据难以共享和复用，数据孤岛效应仍明显存在，数据要素利用效率较低。因此，构建有效的数据要素市场交易机制是打通数据跨区域、跨行业、跨产业链的自由流动的核心手段，也是实现从产业数字化向全要素融合的必经途径。
2.数据要素市场建设有助于我国在网络地缘博弈中寻求发展主动权
随着互联网技术的不断发展以及数据对于经济发展的影响越发显著，全球网络空间也随之不断扩张。具备虚拟属性的网络空间突破了传统的海陆空地理空间的限制，从一个全新的渠道开辟了国家与国家之间新的连接渠道，网络地缘政治概念应运而生（蔡翠红，2018）。网络空间地缘属性主要来自以下两个方面：第一，网络空间的物理基础设施具备地缘政治属性。产生信息、处理信息、传递信息的硬件系统的生产和部署有不少已经成为美国用以限制我国发展的手段和工具，例如传感器和芯片的生产、网络光纤架设等（陈帅等，2021）。第二，网络空间活动主体具备地缘政治属性。网络空间设施的运行者、使用者、管理者在网络空间中产生、存储、传递信息，如无特殊防范措施，某一国家可以较为容易地利用网络空间对另一个国家的某一群体施加影响或是收集特定的信息，这无疑构成了国家安全风险。
数据的全球治理和跨境流动的标准以及规则的制定已然成为未来全球竞争的新高地。基于国家安全、产业发展以及个人隐私等多方面的考量，欧美等经济体正在加快构建数据跨境流通规则和治理体系。同时和一些国家组建数据流通联盟，以制度和规则为手段打压遏制竞争对手。近年来，以美国为首的西方国家屡屡以国家安全为由，采取包括关键技术和数据出口、对于我国并购海外企业交易展开国家安全审查等措施对我国进行多重封锁，网络地缘政治已然成为我国需要积极应对的重要问题之一。对此，我国采取积极措施推动数据跨境合作，参与构建全球数据治理的规则制定，并且业已取得积极有效的进展。2021年10月30日，中国国家主席习近平在出席二十国集团领导人第十六次峰会时宣布，中国决定申请加入《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）。DEPA是全球首份数字经济区域协定，由新加坡、智利、新西兰三国于2020年6月签署，旨在尊重成员国各国数据主权的基础上开展数据跨境合作，构建各方信任的数据共享和监管体系，实现电子商务便利化、数据转移自由化、个人信息安全化等目标。2022年8月18日，根据DEPA联合委员会的决定，中国加入DEPA工作组正式成立，全面推进中国加入DEPA的谈判。2023年6月1日商务部新闻发布会上，商务部表示，中国加入DEPA工作组成立以来，中方与成员方一道，开展了大量富有成效的工作，总体进展积极。
建设数据供给和需求活跃、流动性强的数据要素交易体系是探索数据跨境流动和全球治理规则的前置条件。现有的国家之间的数据跨境规则更多是基于地缘博弈的需要，并没有市场化交易机制作为有效支撑。数据要素配置中如何让市场占据主导地位这一议题在全球尚无相对完善的解决方案，这对于我国来说是一个划时代的机会。尽快完善数据要素市场建设将极大地有助于我国在网络地缘博弈中寻求发展主动权。
（三）国际经验
1.欧盟
欧盟在消除数据流动壁垒、完善数据监管以及强化数据安全保障方面出台多项政策。2015年5月，欧盟委员会公布了《数字化单一市场战略》（Digital Single Market，DSM），该战略提出了为个人和企业提供更好的数字化产品和服务、创造有利于数字网络和服务繁荣的环境、以及最大化数字经济的增长潜力三大支柱和具体的十六点具体措施以提升欧盟市场在数字化方面的整体性和合作效率。2018年5月，欧盟《一般数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）正式实施，《一般数据保护条例》取代了欧盟于1995年推出的《数据保护指引》（Data Protection Directive），拓展了欧盟对数据管理权限，同时加大了企业数据违规的处罚力度。
2020年2月，欧盟委员会发布了包括《欧洲数据战略》（EU Data Strategy）在内的一系列关于“塑造欧洲数字化未来”的战略规划，欧盟将致力于构建“数字化单一市场”，并给出了未来数据治理、人工智能技术应用以及平台企业监管等领域的立法框架。该战略制定了四项核心举措以促进欧盟的数字化进程：第一，通过构建欧盟一体化的数据治理框架整合欧盟各国分散的市场；第二，加大在数据领域的投资，增强欧盟在数据存储、处理等方面的技术水平和基础设施建设。第三，重视欧盟公民数据权利，加强数据专业人才建设，增强中小企业数据创新能力。第四，积极构建欧盟核心行业和公共领域的统一的数据空间。2020年12月，欧盟委员会向欧洲议会和欧盟理事会提交了《数字服务法案》（Digital Services Act）和《数据市场法案》（Digital Market Act）。前者旨在加强对大型互联网平台企业的内容和算法的监管，目前仍处于审议阶段；后者针对在欧盟运营的大型互联网平台企业制定了一系列关于数据、算法、反垄断的义务清单，现已正式立法实施。
近年来，欧盟在促进数据要素的确权、流通和共享利用方面也取得了积极成果。2022年2月，欧盟委员会发布了《数据法案》（Data Act: Proposal for a Regulation on harmonised rules on fair access to and use of data，Data Act）。该法案进一步理清了个人、企业、政府在数据流通中的权责关系。《数据法案》内容主要为四方面：首先，细化了数据分享相关的要求，规定用户与第三方访问及数据利用权、禁止签订不平等数据分享合同、规定云服务数据可携权。其次，细化数据权属关系，用户有权获取和利用自身利用产品时所产生的数据，并且可以自由迁移和利用这些数据，鼓励数据的自由流动和重复利用。之后，打通B2G数据流动渠道，明确了欧盟及欧盟各国应对紧急情况时获取私人数据的权利。最后，法案增加了对非个人数据跨境和传输的限制以保护欧盟各国的商业利益和国家安全。2022年4月，欧洲议会通过了2020年提交的《数据治理法案》（Data Governance Act），该法案强调在确保数据保护的前提下支持公共部门数据在商业及非商业用途的重复利用。同时该法案也致力于让欧盟社会获取尽可能多的数据，并为公民个人和企业赋予对他们所生成的数据的更多控制权。
2.美国
美国自上世纪长期以来就坚持开放共享和自由流动的数据和信息管理理念。数据和信息开放政策可以追溯至1966年的《信息自由法案》（Freedom of Information Act，FOIA），经历1974年的《隐私法修正案》（Privacy Act Amendments）、1996年的《信息自由法》针对电子数据的更新（FOIA update）、2007年的《开放政府法案》（OPEN Government Act of 2007），发展到2009年的较为完善的《开放政府倡议》（Open Government Initiative），《倡议》提出广泛开放政府数据并同时建立“一站式”政府数据产品平台。2013年美国《开放数据政策》（Open Data Policy），公开医疗、教育、经济、农业等7大领域数据，数据商可自由对平台数据进行加工与二次开发。
美国在数字经济发展方面也较早制定了战略层面规划。早在1998年7月，美国商务部发布《浮现中的数字经济》报告。2000-2014年之间，美国发布了“数字经济”、“数字国家”、“探索数字国家”等一系列报告和政策文件。2015年美国商务部发布了《数字经济议程》把发展数字经济作为美国实现繁荣和保持竞争力的关键。《议程》主要覆盖建设自由开放的互联网、维护互联网信任和安全、提升互联网接入和技能以及促进创新和新兴技术4个方面。同时，美国也成立数字经济咨询委员会（DEBA），为数字时代的经济增长和机遇提出建议。2019年12月，美国白宫行政管理和预算办公室发布《联邦数据战略与2020年行动计划》，由使命、原则和实践三部分内容构成，共同确立了政府机构应如何使用联邦数据的长期框架。联邦数据战略确立了建立重视数据并促进数据共享使用文化、数据保护、探索有效使用数据的方案等三大方面共计40项具体数据管理实践。
但是，美国除了对内发展过程中秉持自由主义外，在参与全球数据治理的过程中也体现出明显霸权战略。一方面，美国在全球数据治理过程中倡导美式价值观下的自由开放，放任本国企业在全球获得垄断地位；另一方面，美国对数字经济相关的上下游软硬件技术进行严格的出口管控，同时对数据出境、外国企业并购本国互联网企业等均进行严格管控。2018年3月，美国颁布《澄清境外数据的合法使用法》（CLOUD Act，云法案），规定无论数据是否储存在美国境内，美国政府均有权调取存储于他国境内的数据。2022年，美国相继发布《全球跨境隐私规则体系》（CBPR）和《美国数据隐私和保护法案（草案）》（ADPPA），在全球范围内构建排他性的数据跨境传输体系，试图在全球数据资源争夺中获取优势。
三、我国数据要素市场政策法规体系演进
（一）数据要素对于经济发展的重要意义逐步得到确认
从中央层面来看，我国数据要素市场化改革的内涵不断丰富，目标逐步明确。我国数据要素市场化改革经历了从确定数据作为经济发展的关键要素，到从供给端推动数据资源获取和价值提升，再到从数据流通角度研究数据确权、交易的基础设施和制度建设，至今发展为覆盖数据供给、数据利用、数据流通、数据跨境、数据管理的较为完善的数据要素市场化改革路径。
数据在信息化越发深入的当下对于经济发展越来越重要，数字经济已然成为经济增长新的发力点，以习近平为核心的党中央对数据之于经济发展的重要性有着深刻认知和前瞻性规划。2017年12月的中央政治局第二次集体学习中，习近平首次提出要“构建以数据为关键要素的数字经济”，初步确定了数据作为未来数字经济发展的重要意义。2019年10月，党的十九届四中全会审议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》指出，“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，首次确认数据为继土地、资本、技术、管理、知识后的第六大生产要素。
（二）数据要素市场化改革方向逐渐明确
数据要素市场化改革初期，我国政策规划主要集中于供给端的数据资源的开发、共享、整合和保护等方面。2020年3月30日，中共中央国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，《意见》在加快培育数据要素市场方面主要强调了三点：一是推进政府数据开放共享，加快推动政府各地区各部门之间的数据共享交换；二是提升社会数据资源价值，支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景；三是加强数据资源整合和安全保护。探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。
同时，我国在数据要素市场化建设方面也提出了方向指引，数据要素市场化改革方向逐渐明确。2020年5月11日，中共中央国务院印发《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》，提出加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。2021年1月31日，中共中央国务院印发《建设高标准市场体系行动方案》，提出了更加具体的工作意见。制定出台新一批数据共享责任清单，加强地区间、部门间数据共享交换。研究制定加快培育数据要素市场的意见，建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用。积极参与数字领域国际规则和标准制定。2021年3月11日通过的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中形成了较为完善的数据要素市场化改革路线图。
（三）数据要素市场化制度框架逐渐形成
我国积极推动数据要素市场化建设推进，积极进行试点工作。2021年10月31日，国务院印发《关于开展营商环境创新试点工作的意见》，开展数据确权探索，实现对数据主权的可控可管，推动数据安全有序流动。在数据流通、数据安全等方面加快形成开放环境下的新型监管体系。同年12月31日，国务院印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，启动要素市场化配置综合改革试点工作，探索数据流通交易制度建设。
在法律基础方面，我国逐步完善建设数据要素交易所需的法律基础。2021年6月和8月，我国相继通过了《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》，结合此前施行的《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国密码法》，构成了较为完备的保护我国数据安全基础性保护体系。在此基础上，工信部、公安部、网信办等部委发布《网络安全审查办法》《互联网个人信息安全保护指南》《数据出境安全评估办法》等文件对于数据安全体系进行丰富和补充。
推动数字经济发展的组织架构和政策体系逐渐优化。国家发改委同20家部委建立了促进数字经济发展部际联席会议制度，推动数字经济发展的网络强国、数字中国、智慧社会、大数据管理机构、数据中心、算力中心等方面的基础设施建设和政策体系完善。政府数字化能力逐渐增强：国务院于2022年6月6日和9月13日分别印发的《关于加强数字政府建设的指导意见》和《全国一体化政务大数据体系建设指南》进一步推进政务数据资源开发利用，生态环境部、工业和信息化部、自然资源部、交通运输部、民政部、文化和旅游部等多部委也跟进推出政务数据共享管理办法。
进入2023年，数据要素市场化建设的内涵进一步丰富，数据基础制度探索有望取得新进展。2022年12月2日，中共中央国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，数据确权方面提出“探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，结合数据要素特性强化高质量数据要素供给；在国家数据分类分级保护制度下，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易，健全数据要素权益保护制度，逐步形成具有中国特色的数据产权制度体系”；数据流通交易方面提出“完善和规范数据流通规则，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；有序发展数据跨境流通和交易，建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系。”数据要素收益分配方面提出“完善和规范数据流通规则，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；有序发展数据跨境流通和交易，建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系”。2023年3月16日，中共中央国务院印发《党和国家机构改革方案》，组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，由国家发展和改革委员会管理。国家数据局的建立充分体现了国家层面将数据要素作为未来经济发展之一的高度重视，未来数据要素市场化建设有望取得新进展。
四、数据要素市场化制度的基本要素
数据要素在一个完善的数据要素市场制度下，从获取、开发到价值实现主要需要经历数据供给、数据流通、数据需求三个层次。除此以外，完善的数据基础制度还需要包含持有数据资产的企业将其核算入表以及贯穿数据供给到需求的安全治理两个方面。数据供给层包含数据要素从原始信息经过收集获取、加工处理、设计开发等阶段得到初始数据、数据资源和数据产品等数据要素的不同形态。在数据流通层，各形态数据要素经过确权、定价或需要的跨境等过程后经由数据交易中介机构进行交易流通。在数据需求层，企业、研究机构等数据利用方利用数据要素完成最终的价值实现。最后，数据（产品）还可能重新进入数据流通环节实现价值的多次实现。总的来看，建立一个完善的数据要素市场化制度需要满足八大基本要素：数据供给、数据需求、数据确权、数据定价、数据交易、数据核算、数据分配、数据治理。
（一）数据供给
在数据供给层，数据采集商从政府、产业以及个人等数据资源持有方获取原始数据，数据服务商根据数据加工程度的逐渐深入得到初始数据、数据资源以及数据产品。随着数据加工的不断深入，数据要素定制化属性越强，参与数据流通和复用的价值就会越低。数据服务商收集获取原始数据，经过整理和脱敏处理后得到初始数据，要素形态为“数据”。数据服务商在原始数据基础上运用数学模型和算法加工处理得到模型化的数据资源，要素形态从单纯的数据升级为“数据+算法”。同时，根据客户的定制化需求，数据服务商可进一步使用机器学习等人工智能技术对数据深度建模得到可直接实现功能的数据产品，要素形态体现为“数据+算法+算力”。
数据供给方面，我国数据要素质量供给的数量和质量均需要进一步改善。从政府数据角度看，我国当前政务数据内部共享的水平已经明显提高；然而公共数据开放利用水平不足，一体化的数据开放平台和利用渠道的建设尚未完成。从产业数据角度看，我国当前产业数据分布过于集中，数据密集型企业缺乏共享数据的动机，存在数据资源垄断现象，缺乏数据有效供给。从个人数据角度看，我国尚未建立完善的兼顾个人数据采集和个人隐私保护的法律框架，个人层面非法、过度采集数据情况时有发生，企业层面则难以高效准确采集个人数据。
1.政务数据共享和公共数据开放制度日趋完善
近年来，我国不断推进数字中国和数字政府建设，加强政府内部跨部门、跨地区政务数据的互联互通和资源整合，政务数据共享和公共数据开放政策体系和数据共享框架日趋完善。政务数据共享方面，我国持续深化政务信息一体化改革。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年年底前实现国务院各部门整合后的政务信息系统统一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》，《意见》对于深入建设“互联网+政务服务”，以及加快全国一体化在线政务服务平台、推进政务服务“一网通办”等工作作出部署；到2022年底前，全国范围内政务服务事项基本做到标准统一、整体联动、业务协同，除法律法规另有规定或涉密等外，政务服务事项全部纳入平台办理，全面实现“一网通办”。
公共数据开放方面，我国高度重视相关工作，深入推进各行业公共数据开放赋能经济社会发展。2017年6月，中央全面深化改革领导小组第二十三次审议通过了《关于推进公共信息资源开放的若干意见》，《意见》要求推进公共信息资源开放、加强规划布局，进一步强化信息资源深度整合，进一步促进信息惠民，促进信息资源规模化创新应用，释放公共信息资源的经济和社会价值。 2018年1月，网信办、发改委、工信部等三部委联合印发《公共信息资源开放试点工作》，确定在北京、上海等五个省级行政单位开展公共信息资源开放试点。当前国家公共数据开放平台网站（http://www.sic.gov.cn/）正处于一期建设当中，该平台的建设投用将充分提高公共数据开发利用水平，引导和规范公共数据开发利用，支持市场主体利用信息资源开展业务创新，可以带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局。
2.产业数据供给格局仍需进一步引导和改善
除政府数据外，在经济中进行生产经营活动的市场主体是数据供给的重要一环，其中最重要、影响最大的当数各行业的龙头企业、互联网平台企业以及其他数据资源密集型企业。当前我国在产业数据供给上尚处于起步阶段。我国当前产业数据供给的主要格局是数据资源在不同行业、不同规模企业内的分布明显不均衡、分配壁垒较高。例如，各行业龙头企业掌握最具时效性和全面性的行业动态，但是其并没有足够的动机和能力利用行业数据赋能社会；大型互联网平台企业利用自身数据的易得性依托大量的数据资源形成竞争壁垒；以移动运营商为代表的数据资源密集型企业向外进行数据供给过程中定制化程度较高，数据资源的资产化水平和流动性水平都较差。整体来看，我国产业数据供给水平仍有待进一步引导和改善。
3.个人数据供给需要兼顾个人隐私保护
随着我国互联网企业快速发展和各种数据技术的广泛应用，个人隐私数据安全问题一直受到广泛关注。过去由于信息环境和技术手段等原因，我国个人信息保护方面始终缺乏系统性的法律保护，平台企业强制或半强制获取公众信息甚至个人信息被违法交易等情况可谓层出不穷。2021年我国正式颁布《个人信息保护法》，对个人敏感信息处理，信息跨境规则、合规体系建设等方面系统性地保护个人信息权益，规范个人信息处理活动。从全球经验来看，建立个人数据供给和个人隐私保护相辅相成。欧盟《通用数据保护条例》强调，“不得已保护自然人个人数据处理为由，限制或禁止个人数据在欧盟的自由流动”。我国《个人信息保护法》在兼顾个人数据供给和个人隐私保护方面进行了制度规划。一方面，鼓励数据服务商按照个人授权原则采集和处理数据，促进个人数据有效利用；另一方面，对于个人数据过度收集、无序收集、过度滥用乃至于不当泄露等行为进行严厉打击，加强个人数据权益的法律保障。
对于数据供给方面存在的困难，可以根据政府、企业以及个人三个部门的特点针对性施策：对于政府公共数据开放和利用程度不足的问题，可以借鉴政府数据公开制度较为成熟的发达国家经验，进一步加快政府和公共数据开放平台的开发建设，优化提高政府公共数据的质量和可用性；对于产业资源数据资源不平衡，普遍存在数据垄断等问题，可以参考欧盟主要采用的“信息获取最小化原则”制定符合我国国情的产业数据治理规则，即对数据采集方收集数据的过程进行限制，减少数据过度集中现象的发生，从而为数据跨企业、跨行业合理流动建立渠道；个人层面要进一步加强和完善个人隐私保护的法律基础，明确企业采集个人数据和个人隐私的法律边界，建立囊括个人隐私保护和数据采集的法律框架。
（二）数据需求
活跃的需求是激活数据要素市场流通的关键，建设数据要素市场化制度的最终目标是促进数据要素更加有效地赋能各行业发展，达成要素价值的实现。从需求端来看，当前我国产业数字化发展迅猛，数字经济与三大产业融合逐渐深入；不过与此同时，我国产业数字化进程也在行业、企业、区域等方面存在明显不均衡问题。
从三大产业来看，产业数字化赋能农业、工业、服务业逐渐深入。2016至2022年数字经济在我国三大产业当中的渗透率均逐年提升，分别从6.2%、16.8%、29.6%提升至10.5%、24.0%、44.7%；其中第三和第二产业与数字经济的融合效率和可行性均更高，转型速度明显快于第一产业。根据《数字中国发展报告（2022）》，去年农业生产数字化加快向全产业链延伸，农业生产信息化率超过25%，智能灌溉、精准施肥、智能温室、产品溯源、农机自动驾驶等新技术新模式得到快速推广。制造业数字化提档升级，2022年全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增长至58.6%和77.0%。工业互联网核心产业规模超1.2万亿元，同比增长 15.5%。5G融合应用深入发展，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。智能制造应用规模和水平大幅提升，四成以上制造企业进入数字化网络化制造阶段。服务业数字化转型深入推进，全国网上零售额达13.79万亿，线上办公、线上旅游预订、互联网医疗用户分别达5.4亿人、4.2亿人、3.6亿人。从具体行业来看，我国金融、互联网、文化、教育、环保、交通、医疗等多个行业的数据需求逐步显现。
我国产业数字化进程也在行业、企业、区域等方面存在明显不均衡问题。从行业角度来看，虽然我国产业数字化进程在农业、金融、工业等方面已经取得了较大进展，但依然有一些细分行业缺乏数字化生态环境，需要进一步培育。从企业角度来看，目前对数据资源、产品以及服务有大量需求的集中在政府部门以及各行业头部企业等中大型企业，而广大中小企业的数据需求尚未得到充分挖掘。不少企业尤其是老牌传统行业企业和中小型企业普遍存在不想转、不会转、不好转等现象，需要进一步政策引导。从区域角度来看，我国不同地区在数据化转型方面的人才、资源储备有比较显著的差距，区域不协调形成的“数据鸿沟”不利于全国一体化要素市场的建设。需求方面还需要解决数据要素交易市场建设中供给标准化和需求定制化的矛盾。一方面，我国数据供给标准化程度不足，定制化程度依然较高，数据产品难以复用，导致数据交易流动性较差；另一方面，标准化的数据（限制数据交易种类和数量等）会限制数据要素的创新应用。
对于数据需求方面存在的产业数字化发展不均衡问题，可以加大政策力度培育支持数字化转型服务商，为各行业、各类型企业提供数字化转型解决方案；通过推进产业数字化与“东数西算”工程融合发展，解决区域间算力资源、人才资源、数据资源不协调的矛盾。对于数据供给标准化和需求定制化的矛盾，应当充分认识到数据资源定制化需求存在的合理性，可以探索标准化数据和定制化数据并行、场内和场外交易相结合的交易所运行模式，对于适合标准化的数据类型标准化、适合定制化的数据类型定制化，兼顾规模化发展和定制化需求。
（三）数据确权
数据作为一种虚拟产物，其具有的主体多元性和无形性特点使其与传统实体物品具有很大的差异，最核心的一点就是其产权难以明晰。具体而言，主体多元意味着数据资源往往同时存在国家主权、企业产权以及个人人格权特点；而从价值传递角度出发数据产权又可以分为资源所有权、加工权、经营权等。不同维度和层次的权利相互交织，彼此相互制约。产权明晰是数据资产化和要素流通交易的前提，缺乏完备的产权制度会导致数据持有者不愿公开自己持有的数据，因为其并没有得到公平的回报。
近年来，我国在数据立法方面力度日渐加大。《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”。《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》等法律的实施基本确定了数据权利中国家主权以及个人人格权的界限框架。但暂时并没有关于“数据财产权”等类似概念的定义，数据要素市场化的产权基础还需进一步的顶层规划。
部分地方政府和交易所等已经就数据产权制度展开探索。地方政府方面，2021年7月，广东省工信厅出台《广东省数字经济促进条例》，《条例》第四十条规定，“除法律另有规定或当事人另有约定外，自然人、法人、和非法人组织对依法获取的数据资源开发利用的成果，所产生的财产权益受法律保护，并可以依法交易”。2021年11月，上海市通过《上海市数据条例》，提出推进浦东新区“数据权属界定、开放共享、交易流通、监督管理等标准制定和系统建设”。交易所方面，2022年5月，贵阳大数据交易所推出《数据要素流通交易规则（试行）》，为开展数据要素登记上链确权创新探索，明确数据使用权和收益权，流通交易数据使用权，开展相关登记凭证服务，确保进场交易的各方权益得到保障。
产权明晰是数据交易的基础，任何市场的交易对象都是产权明晰的标的，而数据要素在确权方面有着天然的困难。数据权利的多边性相互交织，彼此相互制约，目前全球尚没有成体系的数据确权体系。我国制定的《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》给出了具有中国特色的数据产权制度体系的探索方向。数据资源的生成涉及原始数据提供、加工以及应用，因此不必纠结于数据整体的归属权，将数据权利进一步细化为数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”运行机制，推进非公共数据按市场化方式“共同使用、共享收益”的新模式，为激活数据要素价值创造和实现提供基础性制度保障。淡化数据所有权的概念，按照“谁投入谁收益”的原则来获取合法权利。
数据资源持有权意味着强调数据持有人对于数据的权益归属而并非对数据的支配和控制。数据资源持有人有权在数据开发利用过程中得到投资回报，同时应防止盗取数据等侵权行为对其造成损害，以维护其投资和创新的激励。数据加工使用权是指在取得数据资源持有者的授权下，对数据进行加工、处理、应用于具体业务场景，从而创造价值的权利。数据加工使用者需要遵守权利的限制：一是须保证数据资源持有权的合法权益，二是数据加工和使用的范围须在授权允许范围内，三是数据安全保障义务。数据产品经营权是指市场主体在数据资源持有者的授权同意下对数据进行实质性加工和创造性劳动，形成数据产品获得经济收益的权利。数据产品经营权主要指数据竞争性权益，即数据处理者对第三方的限制性权益，以防止同行业竞争者不当利用其数据产品获得利益。
（四）数据定价
在数据要素市场中，数据对于价值生产中的贡献是较难测算的，这意味着传统的通过边际价值进行定价的基本经济学原理被打破。数据要素的定价机制是维持数据市场生态体系的最基础需求，全球数字经济发展到当前阶段，如何对数据进行合适定价是困扰其进一步发展的核心因素之一。
2012年后，随着大数据概念的兴起，市场在摸索中逐渐形成了实践习惯。当前市场主流的数据交易模式主要有两种：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。采取按月付费或按量付费等模式，定价方式主要基于自身成本和数据的市场稀缺程度；二是全国各地设立的数据交易所，例如贵阳大数据交易所、上海数据交易中心等，这些机构普遍综合数据成本、质量、完整性、稀缺性、规模等因子进行综合定价。例如，今年2月贵阳大数据交易所在国家发改委价格监测中心的指导下研发出全国首个数据产品交易价格计算器，通过建立估价模型，以数据产品开发成本为基础，综合考量数据成本、数据质量、隐私含量等多重价值修正因子对于数据产品价格的影响，并基于预计的商业模式和市场规模，评估计算数据产品价格，作为交易双方的参考。
学术领域也有许多相关研究成果，从理论依据来看主要可以分为三大门类：一是基于供需理论；二是基于博弈论；三是基于新兴技术方法定价。通过传统供需理论入手的研究有基于数据成本（Liang, et al., 2018）、数据质量（Yu, et al., 2017）、无套利原则（Lin, et al., 2014）等；通过博弈论理论入手的定价方式主要基于动态博弈模型（Zhao, et al, 2023）；通过新兴技术方法定价主要为基于机器学习（Niyato, et al., 2016; Tsai, et al., 2017）、基于元组定价（Shen, et al., 2016）等方式。
合理定价是交易达成的前提，数据定价的难点主要体现在三个方面：一是数据价值具有明显的后验特征，买卖双方均很难在交易前试算其能带来的具体价值，信息的双向不确定性导致基于成本和供需的定价原理难以生效；二是数据要素没有合适的度量单位，数据要素同时具有数量、质量、需求匹配程度等多个度量维度，这将对数据资产标准化工作形成挑战；三是同样的数据在不同的应用场景下的价值将明显不同，这意味着从边际价值角度触发的定价原理失效。
对于上述难题，本文认为可以通过对于不同流通形态的数据采取差异化定价模型的方式加以解决。初步采集获取的原始数据的特点与“原材料”类似，采集过程中的软硬件成本和人力成本清晰可见；同时其仅经过初步的加工处理，既没有对数据进行定制，也没有对数据进行价值挖掘，因此更加适合基于采集成本的定价模式。符合原始数据交易的例子有通过网络爬虫收集的网络文本信息、通过卫星、雷达、摄像头等方式采集的遥感、气象、位置、环境等信息。原始数据进一步加工处理得到的数据资源具备初步的定制化特征和初步的价值挖掘，已经具备直接产生价值的属性，同时买卖双方的信息双向不确定性在这一阶段最为明显。可以考虑采用第三方机构综合考量成本、质量、应用价值、品牌价值等因素进行估价，买卖双方在估价基础上议价的模式达成交易。符合数据资源交易的例子有包含某区域内居民的年龄结构、性别比例、收入情况、消费习惯等指标的数据集。数据产品是数据资源的最终形态。一般而言，数据产品的体现形式为软件、平台、模型、算法等，其能产生的应用价值相对更容易进行估计。对于定制化程度较低、可复用性较高、流动性较好的数据产品，可以发展场内标准化交易，通过供需进行市场化定价。对于定制化程度较高、难以复用、缺乏流动性的数据产品，可以延续采用数据交易所撮合的方式，买卖双方通过场外协商的方式进行定价和交易。定制化程度较低的数据产品例如SCRM管理软件、BI分析工具等，定制化程度较高的数据产品例如SaaS产品、工业智能化生产流程设计等。
（五）数据流通
近年来我国数据交易机构高速发展，数量和质量均明显提升。自贵阳大数据交易所2015年4月14日正式投入运营以来，全国各地相继建立了一批数据交易中介机构。根据中国信通院2023年5月31日发布的《数字要素交易指数研究报告（2023年）》，截至2022年9月，我国已经先后成立47家数据交易中介机构，囊括了交易所、交易中心、交易平台等形式，国资参股或控股的机构数占比达到了74%，主要分布在大数据产业具备独特优势的贵州以及经济发达的北京、上海、深圳等地区。此外，我国数据市场交易规模也明显提升，根据《数据产品交易标准化白皮书（2022年）》，2019至2021年我国数据市场交易规模从285亿元提升至463亿元，年平均增长27.5%。2023年4月数据要素流通与治理产业高峰论坛上多位专家表示，我国数据流通发展迎来产业新浪潮，预计2025年数据交易市场规模将超2200亿元。
我国数据流通交易生态链日趋完善，核心是参考资本市场建立“所商分离”的场内交易体系。一个完善的数据流通交易生态链应当包括数据卖家、数据买家、数据交易中介机构、数据交易技术支持机构以及第三方服务机构。数据卖家主要包括政府部门、数据资源密集型企业以及其他数据提供服务商；数据买家主要为金融机构、互联网公司、科研机构以及其他有数字化转型需求的企业；数据交易中介机构主要包括数据交易所、数据交易中心以及数据交易平台；数据交易技术支持机构主要包括具备数据安全、网络安全、隐私计算等方面业务能力的科技公司；第三方服务机构覆盖了数据交易过程中的基础设施，例如合规审计、资产评估、安全评估、咨询服务、公证服务、法律服务等。目前我国上述生态链的各个环节的相关产业日趋完善，企业的技术力和服务能力均在提高，数据要素交易的基础环境逐渐完善。
尽管如此，完善的数据交易流通规则还需要进一步完善，当前我国数据流通的合规监管体系和权益保障机制等基础尚不坚实，给主体参与流通交易带来诸多顾虑。当前我国法律体系对数据流通的实践流程、市场准入、市场监管、买卖双方权益保护等基础制度还没有国家层面的立法规定，这导致市场主体相互缺乏信任，对于数据要素交易市场缺乏信心。各方面困难直接导致了当前我国数据交易中介机构处于较为尴尬的地位。一方面，供需、技术、管理均存在明显空白，数据确权、定价、交易等基础机制缺乏统一标准；另一方面，当前规模较大的互联网企业或第三方数据商均已经建立了自己的交易渠道，当前中介机构的技术和规模不足以使其产生进入意愿。上述两方面原因导致买卖双方最多只是通过交易所接触潜在交易客户，随后的交易过程普遍绕开交易所进行，这是当前困扰我国建设一体化数据要素市场的主要原因之一。
针对数据流通方面存在的困难，主要可通过以下三个方面进行优化完善，一是出台顶层数据交易管理政策文件，解决当前数据交易管理混乱问题。可以结合当前各地区和交易机构的数据交易规则，参考美国及欧盟的数据交易规则制定经验，结合我国的具体国情尽快出台官方顶层数据交易管理条例。二是建立高效协同的场内外交易体系。场内交易机构要建设形成由国家级数据交易所、区域性数据交易中心以及行业性数据交易平台的多层次交易中介机构体系，促进数据资源和交易规则跨区域、跨行业互联互通和标准化。场外交易要在基础设施、公共服务、交易保障层面完善监管和买卖双方的权益保障制度。三是要充分认识到数据交易极其复杂，主体多、渠道多、模式多，成文法条的可操作性不高，当前全球各国尚无较为完善的数据交易标准，对于我国而言也不必追求事先建立一个完善的规则制度。可以秉承实事求是的态度，通过局部试点等方式，放权给各个环节的市场主体，充分发挥市场的作用，包容审慎地塑造交易生态，对监管和交易规则进行动态优化。
（六）数据核算
进入数字经济时代，数据要素对于企业生产和创造价值具有重要作用，数据也成为企业的重要资产，数据资产如何体现在企业和社会资产负债表中成为一个全新的课题。逐步建立完善的数据资产的会计和统计核算制度，为数据资产纳入资产负债表，对于构建完善的数据基础制度具有深刻的现实意义：一是对数据要素价值货币化，真实反映其对于经济社会运行的价值，体现其正外部性；二是促进数据流通使用，实现按市场贡献分配的需要；三是激活社会数据资产价值，探索发展“数据财政”，形成政府财政收入的新来源；四是提升数据安全治理水平，加强数据资源使用的规范性。
完善数据核算制度是构建数据基础制度的重要一环，我国对于数据要素的统计会计核算也展开了政策探索。2020年1月5日，时任国家统计局局长宁吉喆在全国统计工作会议中指出，加快推动大数据等新技术应用和新要素度量，积极探索大数据在普查、常规统计调查中的创新应用，加快推进统计云应用平台建设，认真开展数据生产要素统计和核算研究。2021年11月24日，财政部印发《会计改革与发展“十四五”规划纲要》，《纲要》认为要加强企业会计准则前瞻性研究，主动应对新经济、新业态、新模式的影响，积极谋划会计准则未来发展方向。2022年1月25日，财政部会计准则委员会发布《关于数据资源的调查问卷（面向投资者）》，深入了解我国数据资源的现状及运用，分析数据资源在企业实现核心价值中的作用，研究数据资产相关会计处理问题，探索数据资产分类、确认、计量和报告的可能性方案。2022年12月1日，财政部印发关于征求《企业企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》意见的函，包括适用范围、数据资源会计处理适用的准则、披露要求以及企业的衔接处理要求等四部分内容，表明我国企业数据资产会计处理标准正式进入政策制定阶段。
当前我国数据要素的统计核算面临的主要问题是统计框架的缺失。当前我国使用的GDP核算框架为SNA2008，然而其并未对数据作出明确要求。从统计科目来看，SNA2008仅对“数据库”科目的统计核算给出建议，但数据要素涵盖的范围明显更加广泛，未来还需要对数据要素的统计核算制度进行进一步优化。数据要素的会计核算除去尚未形成统一的会计评估标准外，还面临技术和管理两方面难题。技术方面，企业面临技术和人员不足问题，难以有效发掘自身数据资源及评估其价值，也无法保证数据资源的质量和完整性；另外，企业缺乏数据资源相关会计处理经验，数据入表存在困难。管理层面，由于数据资源具有无形性特征、数据定价体系还不够完备、企业的数据意识有待加强等多方面原因，企业的数据管理能力和道德风险存在一定挑战，“数据入表”后的持续跟踪和监管制度需要进一步探索。
数据核算的统计和会计核算制度近期将得到进一步完善。统计核算方面，2020年3月，第五十一次联合国统计委员会会议通过了对SNA2008进行全面修订的决议，预计2025年形成新一版SNA2025。SNA2025将涵盖“数据如何纳入国民账户体系”的相关指导建议。下一步，我国可以从三个角度优化统计核算体系：一是优化国内统计核算框架；二是开展统计核算制度探索；三是积极参与SNA2025的修订工作，推动国际数据统计核算规则与国内相适应。会计核算方面，根据2023年7月25日《证券日报》报道，《企业企业数据资源相关会计处理暂行规定》的最终稿即将由专家组讨论敲定，预计很快就将投入实施。届时我国数据资产的确认、评估、计量、披露等核算入表流程在更加完善的会计处理流程指引下将更加完善。
（七）数据分配
数据作为一种新型生产要素，其在数字经济发展过程中与传统生产要素相融合，创造全新的价值和生产力。在我国社会主义市场经济体制下，按生产要素参与分配是完善数据基础制度的必然要求。“数据二十条”中也强调要“建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，完善数据要素市场化配置机制，扩大数据要素市场化配置范围和按价值贡献参与分配渠道。完善数据要素收益的再分配调节机制，让全体人民更好共享数字经济发展成果”。
于施洋（2023）对中国特色社会主义制度下数据要素收入分配制度进行了较为完善的分析。为了实现“价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平”的要素市场建设目标。数据要素初次分配的重点是数据要素的市场化流通交易，在数据确权和数据定价制度的基础上，依次实现数据资源化-数据资产化-数据资本化的价值提升路径，构建数据要素全国统一大市场。通过市场评价贡献，按贡献决定报酬，实现市场为核心的初次分配。数据要素二次分配的核心是以数据财政为核心的再分配，通过增加数据财政收入后进行转移制度的方式从财政收入和财政支出两侧反哺对数据要素市场的监管和激励。具体而言在收入端设立相关税收和罚没项目、设立公共部门数据授权运营制度；在支出端加大转移支付和公共服务支出机制，实现以政府为核心的二次分配。数据要素三次分配的核心是引导数据企业承担社会责任，在政府层面激励下引导企业在数字经济发展红利中主动承担社会前两次分配当中未能覆盖的社会责任：一是鼓励数据企业完善自我监管和治理制度；二是鼓励企业孵化面向社会的公益性数据服务；三是鼓励企业参与缩小区域间和行业间的数字鸿沟，构建对弱势群体的帮扶政策。
（八）数据治理
数据治理指在数据的全生命周期内，即数据的供给、需求、交易全过程内对其进行安全保障、监督管理、标准制定、价值释放等一揽子管理行为的统称。数据治理的本质是在实现数据价值和规避数据风险之间进行权衡，制定合适的政策法规体系。一方面，要充分发掘数据要素的价值，实现生产力水平的提升；另一方面，要尽可能降低数据使用过程中带来的安全风险。完善数据治理制度是我国推进国家治理体系和治理能力现代化的目标之一，党的十九届四中全会对推进国家治理体系和治理能力现代化作出全面部署，并首次提出以“数据”作为生产要素参与市场分配，要求“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。“十四五规划”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，我国逐步推动构建数据治理规则体系框架，基本形成了以政府、企业、社会为核心的多层次数据治理体系。“数据二十条”指出，要建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务，完善行业自律机制，规范市场发展秩序，形成有效市场和有为政府相结合的数据要素治理格局。政府层面要创新政府数据治理体制，打造安全可信、包容创新、公平开放、监管有效的数据要素市场环境。强化分行业监管和跨行业协同监管，建立数据联管联治机制；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；建立健全数据流通监管制度；强化反垄断和反不正当竞争；健全网络和数据安全保护体系。企业层面要压实企业的数据治理责任，牢固树立企业的责任意识和自律意识。鼓励企业积极参与数据要素市场建设；推行面向数据商及第三方专业服务机构的数据流通交易声明和承诺制；企业应严格遵守反垄断法等相关法律规定；规范企业参与政府信息化建设中的政务数据安全管理；建立健全数据要素登记及披露机制。社会层面要充分发挥社会力量多方参与的协同治理作用。鼓励行业协会等社会力量积极参与数据要素市场建设；建立数据要素市场信用体系；畅通举报投诉和争议仲裁渠道；加快推进数据管理能力成熟度国家标准及数据要素管理规范贯彻执行工作；推动各部门各行业完善元数据管理、数据脱敏、数据质量、价值评估等标准体系。
五、投资建议
1.数据供给主线：数据供应商、数据服务商
（1）国家政策预计将进一步提升数据要素供给的数量和质量。预计未来政策将通过扩大政府公共数据开发、明晰数据产权、建立囊括个人隐私保护和数据采集的法律框架等方式进一步推动政府、企业以及个人部门的数据的采集和共享，进一步优化数据要素市场的有效数据供给，这一过程将利好数据采集以及数据加工等服务商。
（2）数据要素市场的完善建立有助于拓展数据资产的价值。在一个流动性更好的数据交易市场中，数据供应商和数据服务商都将更容易地寻找到潜在交易对手。更小的市场摩擦和更多的需求将有助于数据资产价值的发掘。
（3）数据资源持有权的明确和数据资产核算入表政策将落地。随着数据持有权的明晰，数据供应商挖掘自身数据资产的动力将获得显著激励，拓宽数据供应商的收入来源，增大数据服务商的需求。数据资产核算入表将显著改善数据供应商资产负债表，激活数据要素市场发展内生动力。
2.数据流通主线：数据交易所参股企业
（1）数据交易所建设逐步向好。数据交易所是数据流通交易不可或缺的平台，当前我国数据交易所建设处于重要筹备阶段，国家级数据交易所、区域性数据交易中心以及行业性数据交易平台组成的多层次交易中介机构体系正在紧锣密鼓地建设当中。
（2）困扰交易所运行的数据确权、定价、交易制度等问题有望解决。对于目前困扰数据交易所的三个核心问题均已经有了初步解决方案和进一步发力的方向。去年5月27日，贵阳大数据交易所发布了全国首套数据交易规则体系，旨在探索解决数据确权难、定价难，交易主体互信难、入场难、监管难等一系列痛点难点问题。“数据二十条”的印发以及国家数据局的设立均利好数据交易所的运行。
3.数据需求主线：数字化转型服务商、数据应用方
（1）进一步促进传统企业和中小企业数字化转型。随着我国产业数字化发展进入深水区，传统企业和中小企业不想转、不会转、不好转的现象成为我国发展数字经济的痛点，随着我国相继印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》《中小企业数字化转型指南》等政策文件，预计未来国家将进一步推进缺乏能力和意愿的企业进行数字化转型，而在这一过程当中数字化转型技术服务企业将扮演重要角色。
（2）拓展数据渠道，打破数据垄断和数据鸿沟。随着我国“数据二十条”的落实以及全国数据治理体系的不断完善。预计未来数据资源在企业之间、行业之间、区域之间不平衡的现象将有望得到显著改善，数据垄断和数据鸿沟问题将得到逐步解决，届时更多的数据来源渠道和更大的数据规模将利好数据应用方企业。
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文章来源
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证券研究报告名称：数据要素市场化建设：制度与政策展望
对外发布时间：2023年8月19日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：胡玉玮 执业证书编号：S1440522090003
研究助理：冯天泽相关研究：
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中信建投政策研究团队
胡玉玮
中信建投政策研究团队负责人。经济学博士、牛津大学博士后、欧盟访问学者。曾担任中国证监会研究院国际金融部负责人、西班牙对外银行（BBVA）驻华代表（养老金与保险）、经济合作与发展组织（OECD）经济学家。世界银行、国际货币基金组织等国际组织顾问专家，中国社科院、中国人民大学、上海对外经贸大学客座研究员。参与或主持多项国际、国家和部委重大经济金融领域研究课题，多篇政策研究报告获党中央、国务院领导批示或批转。主要研究领域：宏观经济、国际金融、资本市场。
冯天泽
周之瀚
中信建投政策分析研究员，中国人民大学理学学士与经济学学士，北京大学金融学博士。主要研究领域包括：宏观经济、货币政策、数字经济等。
杨旭泽
中信建投政策分析研究员，山东大学经济学学士，中央财经大学经济学博士。主要研究领域包括：宏观经济、财政政策、金融监管等。
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