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数据交易所：“旧瓶装旧酒”还是摸索中前进？
这是我国成立的首家大数据交易所完成的首批数据交易，标志着贵阳大数据交易所正式投入运营。自那之后的几年，全国各地的数据交易机构如雨后春笋般建立，在探索中几经沉浮，仍未停息。
“得数据者得天下”，数据是数字时代不逊色于石油的财富。因此，加大数据开发力度、利用数据流通创造价值、促进并规范数据交易，已成为全球未来的迫切愿望。数据交易所能否在数年的探索后涅槃重生，担负起数字时代赋予的重任，答案正呼之欲出。
当数据成为商品
《数据时代2025》显示，全球数据每年都在以26%的速度疯涨，这不仅远高于每年个位数增长的石油开采速度，更高于以“增长快”著称的金融资本。然而，原始的数据字符串并不能直接在市场上流通交易，如何有效开发数据的价值，是摆在全球市场面前的一道难题。
“我们认为场内市场可流通的数据标的物形态包括数据集（data set）和作为信息服务的数据API接口服务或许可证服务。”大数据流通与交易技术国家工程实验室常务副主任、上海数据交易所研究院院长、复旦大学管理学院教授黄丽华表示。
简单来理解，数据集是以一定形式“打包”的可使用的原始数据或加工数据，是基于一段时间内某类数据的积累而形成的集合，方便使用者对数据的进一步分析处理。例如，训练人工智能图像识别所用的图片包、某个城市一年每天的平均气温等天气数据集等。
而在某些场景下，买方往往不需要全部数据，只需特定部分数据，此时便衍生出了作为信息服务的数据API接口服务或许可证服务，例如用于精准广告市场、金融行业的验真类服务市场和查询类服务。但数据加工处理或分析服务是作为交易中的增值服务，数据市场交易的仍是数据产品本身。
一旦成为商品，就要有标价。在传统会计学中，商品的定价方法一般包括三种：一是成本法，通过卖方生产出产品所花费的成本调整定价；二是收益法，将买方购买产品后获得的收益，作为定价标准；三是市场法则，即产品多次交易后形成一个相对稳定的市场价格。
但数据产品形态品类众多、难以比较，交易市场又刚起步，尚无长期积累的价格基础，合理定价成为了数据交易必须跨过的一道门槛。
如何评估数据产品的成本？中国行为法学会学术委员会副主任、网络与数据法治研究部主任，网络空间治理与数字经济法治（长三角）研究基地主任王春晖教授认为，数据产品成本主要考虑数据的获取、存储、加工、安全、维护、更新及合规等因素。
黄丽华则更倾向于市场法则，根据数据的质量、规模（如时长和覆盖区域）、内容维度、供方的权威性等因素，结合市场上的参考价格，基本可决定数据产品的价格。
数据成为资产不仅对市场意义非凡，对企业的价值重估也带来了颠覆性改变。企业投入技术和管理成本生产的数据资源和产品，将构成企业资源性或经营性的资产，或在未来成为企业IPO和收并购等事项的考虑因素。在近日举行的国企数字化转型沙龙上，上海市国资委创新发展处副处长李健安透露，要试点开展国有企业的数据资产评估，近期正在推进开展数据资产化课题研究，推进数字国资的增资扩能。
引导更合规的数据交易
过去，数据交易更多为一对一的原始数据打包交易。这种交易方式一方面容易存在灰色地带，如个人信息在黑市的非法流通；另一方面，数据交易体量巨大，供需双方信息不对称等。上述问题都呼吁更加专业的第三方中介机构，确保交易合法合规，减少矛盾。
数据交易所便充当了这种机构。据王春晖介绍，数据交易所主要提供数据资产、数据合规性、数据质量等第三方评估以及交易撮合、交易代理、专业咨询、数据经纪、数据交付等专业服务。
相比传统的股票等证券交易所有线下的实体大厅，数据交易所以线上交易为主，有一个虚拟的交易大厅，数据商品被一一摆上“货架”，等待买家挑选采购。
一场数据交易如何进行?以电力公司与银行间的数据交易场景为例，电力公司掌握的用电数据，可帮助银行判断企业的运行状况。
用电数据经过处理形成产品后，需首先以经营性资产形式进行登记、确权、合规性审查，放到交易市场上挂牌。挂牌的数据产品应有详尽介绍，让买方充分了解数据用途。
由于数据使用不会留下痕迹或造成损耗，购买数据产品无法退货。企业往往会先试用“数据样品”，也即产品中的一小部分数据，以保证采购的数据产品可以发挥效用。真正的交易谈判、合约签订是在产品试用之后。
数据交易催生第三方服务商
“数据交易是一门To B而非To C的生意，这意味着购买方的长时间的决策以及买卖双方的技术讨论及讨价还价。”黄丽华解释，即使到了价格谈判、数据交付条款确定的阶段，离最终交易完成可能还需一段时间，更何况许多交易并非一次性交付。在这期间，交易与交付的流程也可适当分离，类似于网络购物，交易发生在电商平台上，但真正的交付则由物流公司完成。
而除了供需双方外，在这一场交易中发挥作用的还有协助数据产品开发的第三方服务商、定价服务商、合规评估商、撮合交易的咨询服务商、中介服务商，以及大量的技术服务商、数据分析方等。
为推进数据合法合规交易，我国多年来一直在探索数据交易所的建设。从2015年全国首个大数据交易所——贵阳大数据交易所挂牌成立，到去年北京国际大数据交易所、上海数据交易所相继成立，以及今年广东省多次提及省级数据交易所的建设。
据统计，七年以来我国建设的数据交易所已近40家，却仍未有一家数据交易所探索出一条成熟可推广全国的交易模式与架构，无怪乎外界有声音称“数据交易所是旧瓶装旧酒”。
探索之路往往曲折，重复建设、数据割据、无序竞争等乱象仍困扰着数据交易市场。王春晖建议，实施统一的数据交易机构市场准入制度、数据产权保护制度、数据交易公平竞争制度、数据交易社会信用制度以及数据安全治理制度。黄丽华则认为要形成全国统一的多层级数据交易市场体系，各地的数据交易机构将进行紧密合作、适当分工、业务联动机制，顶层数据交易所主营数据资产登记服务、交易服务和清结算服务以及市场基础设施服务，中下层的数据交易机构主要负责数据交付等业务以及供需方终端的服务流程。
今年，数据要素市场建设正式迎来探索元年。未来将形成数据交易市场的格局？且期待进一步的探索和实践。（文/郭美婷 童佳轩）
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