深度好文丨国内数据交易现状梳理及典型交易平台对比分析
近年来，在国家促进要素市场化配置系列政策指导下，各地方政府有关部门单位均在积极探索数据要素市场化运行机制，在推进数据要素价值体系建立、数据要素市场规则构建等工作方面已初具成效。
基于此，本文选取国内相关典型政府主导型的数据交易平台进行案例分析，并揭示其特点；同时针对我国当前数据交易平台建设与发展概况，提出了培育数据交易平台关键思考点与建议。
数据交易市场发展前景
此外，国家工信安全中心发布的《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）研究报告》显示，2021年期间数据要素对GDP增长的贡献率和贡献度分别为14.7%和0.83个百分点（如图1所示）。总体而言，数据要素对GDP增长的贡献率呈现持续上升的趋势，同时，也表明数据要素对GPD增长发挥显著的促进效应。
2020年以来，中国GDP首次超过100万亿元人民币大关，而依仗数字化与数据要素的数字经济成为支撑经济体量增长的又一重要要素。预计2025年数据对国内GDP增长的贡献率将达年均1.5至1.8个百分点。届时以此预估数据要素规模产值将超过1.5万亿元以上。
据不完全统计，目前绝大部分数据交易活动在场外（数据交易机构平台之外）进行着，随著数据交易市场逐渐成熟以及国家强监管下，届时数据交易场内（进行数据交易机构平台内）将大幅增长。数据交易平台类型
本文从产权与业务模式角度，对数据交易平台类型进行了分类，如图2所示。总体而言，国内地区经济发展水平和当地政府支持力度这两个关键因素直接决定或影响其所在的数据产业发展，基于此，从产权视角出发，政府出资的建设数据交易平台可认为是“政府主导型”平台。
图2 数据交易平台类型
发达国家的数据交易市场发展起步较早，与我国发展路径存在明显的不同。以美国为例，其数据交易平台运营以“第三方角色”为主的纯平台模式进行，即第三方数据交易平台，此类平台以提供一个数据供应方和需求方之间交易的通道为首任，且平台数据都是由数据交易方提供，平台自身不参与数据交易业务，而是更加关注平台的监管职责，确保交易过程的合规性与安全性。
诸如第三方角色的数据交易平台产生和发展来源于市场内在驱动力，采取完全市场化运作机制，政府不参与其中运营管理，称之为“企业主导型”数据交易平台，从业务模式视角看，同时也是属于“纯第三方交易平台模式”类型。与第三方交易平台模式相对应的模式为“综合数据服务模式”，此类平台不仅提供数据交易平台服务，同时还直接参与数据交易活动，如数据采集、分析与处理等。
目前，我国数据交易平台政府主导型与企业主导型齐头并进，服务内容呈现多样化。但平台业务模式中，纯第三方交易平台模式占比较少，约三分之一左右，大部分为综合数据服务模式。
数据商品交易主要模式
1. 直接交易数据模式，即供需双方就交易内容与方式进行约定，一方交货，一方付款，完成交易。
2. 数据交易所模式，当前国内各地政府成立一些数据交易所，在政府监管下集中进行数据供求关系撮合。
3. 资源互换模式，在移动终端App中表现突出，App服务商通过提供免费的App应用服务，换取对用户个人数据的使用权。
4. 会员账户服务模式，数据资产化后，消费者购买会员服务后获得对应的数据访问权。
5. API访问模式，供应方可以根据契约通过API将数据开放给授权的需求方。
6. 利益相关方的数据平台+数据联盟交易模式，数据需求方以出资的方式，收购或者入股某一个家企业，使被收购或者入股的企业负责生产数据产品给出资的数据需求方。此外，数据商品交易模式还包括基于数据保护技术的数据交易、数据云服务模式等。琳琅满目的数据产品形成后，再到多样化的数据商品交易模式的演变，使得数据要素参与社会经济发展焕发新的活力，一定程度上推动新业态的出现。
国内数据交易平台下显著特征
1.国内数据交易平台类型大多提供综合数据服务，能够在一定程度上满足用户的个性化需求，数据来源上以政府公开数据政府公开数据、企业内部数据、网页爬虫数据为主，如贵阳大数据交易所就是此类的典型。
2.缺乏对数据交易统一的标准和规范制度，对各个领域的数据需求尚无准确的把握，而且各个领域对数据的应用也处于探索的阶段，数据交易市场并非充分激发。
3.公共数据开放程度较低，未能充分挖掘其价值。目前，我国大部分数据资源掌握在各级政府部门手里，属于公共数据，但这些数据尚未有效发掘和利用，公共数据开放利用对于激活数据交易市场具有重要意义。
4. 数据供需关系网络较为简单，网络效应尚未完全发挥，这种局面主要由于数据交易涉及到商业机密，以及存在法律风险的不确定性这两方面造成。
5.数据权属边界尚未清晰，政府部门强监管姿态，这种局面导致一些数商处于观望状态，尤其是经纪商（Broker）并不能很好发挥其洞察数据供需市场应用场景的作用，一定程度导致数据交易市场不如期望中活跃。6. 数据产品知识产权得不到较好的保护，数据交易驱动着社会各类生产生活，并给整个社会经济带来重要影响，包括对政府高效服务、企业运营管理与决策支持、科技发展与创新等各个方面。国内典型交易平台分析对比
本文选取由政府主导且具有代表性的几大数据交易平台进行对比分析，运用对比分析的方法并结合数据交易平台关键考虑点进行探讨，选取贵阳、北京、上海、华中及深圳几个具有典型特点的数据交易平台进行分析。
贵阳大数据交易所-综合数据服务平台
数据来源：政府公开数据 、企业内部数据 、网页爬虫数据。
产品类型：API、数据包。
平台特点：不进行原始数据交易，根据特定要求，对数据进行分析、可视化等操作，形成处理结果进行交易。
平台优势：具备权威性和公信力，能吸引调动各方资源；会员资格要求保证数据质量和数据的使用安全；暂时规避数据隐私保护和数据所有权，利于活跃数据交易市场。
不足之处：会员门槛机制一定程度上限制了数据潜在价值挖掘；细分领域甚至跨行业的分析挖掘技术要求高。
北京中关村大数据交易平台-第三方数据交易平台
数据来源：数据供应方提供的数据。
产品类型：API。
平台特点：本身不参与数据交易活动，作为纯交易渠道，为用户提供出售、购买数据服务，实现交易流程管理。
平台优势：市场化交易可以调动企业提供、购买数据的积极性；促进供需方进行公平且便捷交易。
不足之处：交易市场成熟度不够，企业出售和购买数据的意愿不强；通过平台发布的数据并不一定是市场真正需要，难以实现平台精准匹配。
华中大数据交易所-第三方数据交易平台
数据来源：数据供应方提供的数据。
产品类型：API、数据包。
平台特点：国内唯一大区级大数据交易所和综合实时交易平台，不仅提供原始数据集，还提供实时数据和基于数据分析的潜在价值成果。
平台优势：首个独立同时支持个人和机构用户的综合实时在线交易系统；全国首个跨区域、标准化、综合性的大数据交易平台。
不足之处：数据交易市场模糊，实现不同地区、不同行业之间数据共享、对接和交换较难。
上海数据交易所-第三方数据交易平台
数据来源：数据供应方提供的数据。
产品类型：数据包。
平台特点：“不合规不挂牌，无场景不交易”为基本原则，系统服务内容覆盖数据产品的特点、输出参数、交付形式频率、交易支付方式等关键交易节点。
平台优势：具有得天独厚的数字经济环境与国家数据港战略地位支持；具备国内首发数商体系、全数字化数据交易系统、数据产品登记凭证、首发数据产品说明书等机制创新。
不足之处：目前交易的内容尝试性为主，实际交易还需要较长的过程磨合得以完善交易机制。
深圳数据交易所-第三方数据交易平台
数据来源：企业内部数据、数据供应方提供的数据。
产品类型：API、数据包、加密数据、分析报告、应用程序等。
平台特点：与多行业大型央企和本地国企合作，对接其数据供需匹配，建立深港数据交易合作机制，跨境数据交易是重点工作之一。
平台优势：具有制度保障；具有强大产业优势，在数据要素流通规则和标准制定上拥有强大话语权与公信力；具有技术研究和实践探索经验。
不足之处：目前上架的数据产品以社会数据资源为主，公共数据产品交易还处于探索阶段。
通过对国内典型政府主导的数据交易平台的类型、交易平台的数据来源、产品类型及平台特点各个方面进行梳理分析，发现各地在推进数据交易平台建设上各具特色，这些特色的主要由国家与地方政策定位及区域经济发展情况决定。
这些政府主导型数据交易平台的建设并投入运营，一方面为数据交易产业市场的培育积累了大量经验，另一方面为进一步使得数据要素助推社会经济转变发展理念与创新发展模式提供源源不断的动力。结论与建议
1，政府主导型的数据交易平台建设应因地制宜，根据实际情况确立相适应的目标，尤其需要考虑当地企业数字化情况与数字经济产业的总体情况，有无必要各个地方或者区域单独建设，应避免盲目或重复建设，导致社会经济效益低下与资源浪费。
2，数据交易平台的建设与运营是个长期探索的过程，针对数据交易监管方面，在不违背当前法律法规前提下建立容错机制，即允许一定范围内的先行先试，逐步积累经验，并灵活调整合规监管制度。借助容错机制的护航，一方面确保激发数据交易市场活力，逐步壮大市场；另一方面，密切关注数据交易市场动态，防止市场无序野蛮发展。
3，优化设立数据交易禁区有关数据交易的客体，一方面，设置禁止交易内容（如个人隐私信息）和进一步开放政府数据方面进行优化并细化，尽可能避免交易双方“误入歧途”；另一方面，适当降低交易门槛，尤其是涉及公共服务的数据交易场景，尽快推出服务的数据交易类别目录，这对推进数据流动与激发数据市场并发挥数据价值意义重大。
4，数据交易平台的构建离不开双边市场要素培育，政策导向刺激市场时，需要从供需两侧同时着手，利用平台的网络效应特征，吸引更多的数据交易平台利益相关方，让供需双方精准对接，让平台迅速成长起来。
5，数据交易平台在建设实践中要“大处着眼，小处着手”。“大处着眼”是指平台要从行业培育和价值创造的高度着眼，兼顾企业需求（数据价值实现），又考虑政府关注（信息安全），还要考虑消费者利益（隐私保护）；“小处着手”是指要着力深耕数据应用场景，沿着场景向上游持续拓展，只有鼓励和开放更多场景应用才能打通从原始数据到信息价值的路径。
原文来源：数字经济先锋号，陈宏民，熊红林，胥莉，杨云鹏，卓训方．基于平台视角下的数据交易模式及特点分析[J/OL]．大数据.（因篇幅原因，本文有部分删减）。
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