關瑞玲 羅培 焦德祿：我國數據要素市場理論創新｜《產業轉型研究》專刊報道

《產業轉型研究》?？傲诳镌诎l行后收獲了強烈反響，得到了產業界的一致好評。日前，《產業轉型研究》專刊第七期刊物已正式刊發。本公眾號會對《產業轉型研究》?？谄咂谥兴珍浳恼逻M行持續報道，歡迎各位讀者關注。

本文為清華大學互聯網產業研究院關瑞玲、羅培以及貴州省大數據發展管理局焦德祿聯合發表于《產業轉型研究》?？?2022 年第 12 期 總第 340 期的文章，特此分享，以饗讀者。

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文/關瑞玲  羅培  焦德祿

關瑞玲、羅培：清華大學互聯網產業研究院

焦德祿：貴州省大數據發展管理局

數據要素市場化包含數據要素化和要素數據化兩個重要方面。

數據要能成為生產要素，能被交易和流通，產生真正的價值就需要具備要素屬性，經歷要素化過程。

黨的十九屆四中全會首次將數據增列為生產要素。經濟學中，生產要素是指進行社會生產經營活動時所需要的各種社會資源，是維系國民經濟運行及市場主體生產經營過程中所必須具備的基本因素。數據要素是參與到社會生產經營活動、為使用者或所有者帶來經濟效益、以電子方式記錄的數據資源。判斷數據是不是已經變成一個地方生產要素的依據，主要在于其是否產生了經濟效益。

數據要成為資源、成為生產要素，要通過數據要素化的過程，即采集、傳輸、存儲、計算、分析等過程后成為有價值的信息、知識，在生產、營銷、決策、管理等過程中發揮重要作用。

因而，數據采集、清洗、標注、挖掘等處理過程，數據存儲、計算、通信等關鍵硬件，數據算法、工具、解決方案等關鍵軟件，構成了數據要素化過程的必要基礎。

此外，作為加快培育數據要素市場的重要舉措，有關領域數據采集標準化是數據要素可交易可流通的一個關鍵基礎。如果數據運行各個環節采集標準不一致，其共享共用就很難實現。這就好比火車行駛的鐵軌，如果一段路程有的寬軌、有的窄軌，火車行駛的速度就起不來，更別說跑高鐵了。推進數據采集標準化正是數據要素市場的關鍵性、基礎性舉措。

推動數據要素市場化配置的另一個重要內容是要素數據化。在數字技術和數據要素的作用下，土地、勞動力、資本、技術這些傳統生產要素迎來了數字化變革的新機遇。

要素數據化，一方面是傳統生產要素本身的數字化。比如：同樣的一畝農田，加上一個攝像頭，就成為一個可直播的“數字農場”，除了地里的農作物產出，還有更可觀的粉絲經濟等價值分享收益；同樣的一名教師，以前在教室里只能教幾十名學生，現在在網上課堂就可以教成千上萬名學生；同樣的一毛錢，如果是一枚硬幣，恐怕只能躺在抽屜里無人問津，而在金融科技平臺里卻還能產生利息；同樣的一臺電腦，以前只是為個人服務，現在卻可以分享算力給其他人。

另一方面，傳統要素在數字空間里會產生“新土地”“新勞動力”“新資本”“新技術”，從而豐富傳統要素的內容和市場化方式。比如，面向房地產開發的社區、社群等類型的“新土地”；7x24 小時在線的“客服機器人”等“新勞動力”；數字貨幣等“新資本”；中臺、云平臺等“新技術”。傳統生產要素在數字空間里的不斷創新必將給社會經濟系統帶來新價值，所以也必然會帶來這些要素市場化及配置的新規則、新模式。

土地的有效流轉，離不開土地資源相關數據的互聯互通。此外，土地要素與數據要素融合，會在原有土地的基礎上，衍生出大量新的市場空間，創造大量土地要素的數字經營模式，進而形成大量新的數據資產。

一是土地自身帶來的數字空間。在物聯網、衛星遙感、地理信息系統（GIS，GeographicInformation System）、建筑信息建模（BIM，Building Information Modelling）、城市信息建模（CIM，City Information Modelling）、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新興數字技術的支持下，可以對土地自身、土地上的建筑物和設備等物理空間的數據進行采集和整合，形成“城市一張圖”“農村一張圖”“園區一張圖”“建筑一張圖”等等，基于這些數據構成了多種多樣的土地的數字空間映射。在這些土地數字空間中，蘊含著數據要素開發的巨大機會，通過激活數字空間中的市場需求能夠創造豐富多彩的數字經濟新業態、新模式，如數字 CBD、直播農田、數字化車間、數字城市治理等。

二是土地要素數字空間里的新機遇。當前，日益發展壯大的網絡數字空間成為了新的“土地要素”，在數字經濟背景下創造出新產品、新模式、新業態。例如基于私域社群的微商模式、基于互聯網社區的文創產品、基于游戲空間的裝備交易以及數字城市第二人生（Secondlife.com）等。近年來興起的元宇宙（Metaverse）概念的基礎，在某種程度上就是土地要素的數字空間拓展。

勞動力要素在引入數據要素之后，因為有了海量基礎數據和大量數字化工具，在勞動力的培養、開發、管理、評價等方面都會有許多新方法，從而能夠進一步釋放勞動力所帶來的價值。

勞動力要素與數據要素融合，將完善勞動力群體的數據庫，基于大數據重塑人才培養體系，這將成為城市未來的核心競爭力之一。同時，新的經濟形態下，對勞動力的數字素養提出了新的要求，加快發展數字化勞動力成為當下必須重視的問題。其中也會產生海量的數據資產。

比如勞動力接受數字化培訓時的課件、模擬實訓工具等數據資產，勞動力通過數字化設備進行鍛煉、體檢等形成并經過脫密脫敏處理后的數據資產，勞動力在數字空間創作的數字文學、數字音樂、數字視頻、數字藏品等數據資產，以及“數字人”勞動力在數字空間形成的并經過脫密脫敏后的數據資產等等。

在引入數據要素后，一方面數據改變了資本循環的范圍、內容和方式，另一方面數據自身也會逐漸變成資本，參與到資本循環過程中。

資本要素的一個重要應用領域就是金融系統，金融的本質是由信用、杠桿、風控相互作用的資本要素流通系統，以風控為邊界、以杠桿為手段、以信用為基石。當數據要素與資本要素融合之后，數字技術加持海量數據形成新型社會信用體系，并推動資本市場運行方式優化。這將產生大量的高價值數據資產。

一是交易信用風控模型。目前，銀行采用的是傳統的主體信用評價模式，這種模式基本上偏向于有資產、經營狀況好的企業，也就是所謂的“嫌貧愛富”。大部分中小微企業很難滿足這種主體信用評價的需要，所以很難得到資本市場的資金支持。數字時代，中小微企業的數量還在不斷增加，他們的資產總量不容忽視，現代資本市場必須要找到為他們服務的路徑，那就是資本要素與數據要素的融合。資本市場有了海量數據和數字技術，中小微企業原本散亂的交易行為就有了新的衡量方法，通過搭建可信的數據穿透系統，能有效控制這些企業的資本使用風險，從而建立一套與原有資本市場互補的新型資本服務模式。

二是產業鏈金融。資本要素市場的科技創新最合理、最有前途的模式是產業互聯網或物聯網形成的數字平臺（大數據、云計算、人工智能）與各類資本要素市場機構的有機結合，各盡所能、各展所長，形成各資本要素的數字化平臺并與各類實體經濟的產業鏈、供應鏈、價值鏈相結合建立基于產業互聯網平臺的產業鏈金融。這種網絡數據公司與專業的資本服務企業的合作形成了強強聯合、優勢互補、資源優化配置，這才是最好的發展模式。

技術要素與數據要素的融合，也會進一步提高技術開發的效率和效果，并有助于建立技術多樣化交易機制。

同時，數據要素時代，“數據+算法+算力”成為科技創新的新動力，開源、共享、協同成為科技創新的新模式。

隨著實體空間和數字空間的融合發展，人類的科技創新將面對更復雜的場景、更巨量的信息，需要創新者具備一定的創新鏈協調處理能力、一定的算法能力或者海量信息處理能力。也就是說，人類創新的基礎設施在發生著革命性改變，從圖書館變成了數據庫、從研討會變成了開放社區、從實驗室變成了算力模擬、從單一設備變成了設備網絡。這些創新基礎設施的變化，對政府、企業、個體都提出了全新的要求。政府會將一部分算力、算法、數據變成公共創新資源，并開放給相應創新主體，為他們提供創新的數字土壤。企業將打破原有的學科和產業界限，通過數字空間進行協同創新，打造共建共享共治的科技創新新模式。個體創新者的智慧也將通過數字手段得到最大限度的釋放，形成個體互聯的數字創新社區。這里面蘊藏著巨大的數據資產。

比如算力資產、算法資產。經過多年籌劃，2021 年底到 2022 年初，國家發改委、中央網信辦等 4 部門聯合印發通知，“東數西算”工程正式全面啟動，將在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝，以及內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等地啟動建設國家算力樞紐節點。隨著“東數西算”工程的實施，未來可能出現類似電力插座一樣的“算力插座”，用戶只需像購買電力一樣付費，就可以購買到無處不在、方便易用的算力服務；隨著算力需求的持續增長和技術的成熟，未來還可能出現類似發電廠的“算力工廠”“算法工廠”，類似電網的“算網”，用戶能夠像現今購買手機流量套餐一樣，購買面向各種創新應用的算力服務套餐。

數據要成為數字資產，并能夠順暢地進行流通和交易，最重要的是對數據進行確權。當前，數據的所有權、使用權、交易權等各項權屬尚未形成明確的法律界定，在學界和業界也未形成共識。數據權屬的不明晰，影響著數據開發利用及相關產業的健康發展。企業在對數據進行采集、處理、加工、使用和共享時存在安全隱患和法律風險。

一般而言，政府數據屬于國家，社會數據歸屬于數據產生主體。但就具體場景而言，還要根據實際情況具體考慮。其中個人數據由于考慮到隱私保護問題，所以更需要與數據的使用場景相結合，在具體場景中判斷相關主體的權利。不同場景下，個人數據可能涉及不同的利益訴求，有著不同的目的與用途，要根據數據類別、安全級別、隱私保護、權益歸屬等條件，明確哪些數據是完全屬于個體的，哪些是公共的，以及哪些是市場化的。

貴州大數據流通交易平臺在數據確權方面創新了數據所有權與數據用益權二元結構。

從數據的全生命周期的角度出發，首先，數據的最初起源是用戶的一系列網絡接入行為，因此，數據權利配置的出發點應當是對用戶進行賦權。其次，對企業如互聯網平臺而言，其在數據處理過程中同樣耗費了大量的資金，同時也作出了大量體力、腦力勞動投入，因此，賦予數據處理企業一定的數據財產權是合理的，同時，數據財產權的合理設置亦有利于數據要素的有效配置與良好數據產品激勵機制的形成。但是，由于數據最初產生于用戶，如果將數據所有權賦予數據處理者，實際上違背了前述邏輯起點，即數據是由用戶的網絡接入引發產生的；同時，這也違背了互聯網的共建共享。為此，可以考慮從自物權—他物權以及著作權—鄰接權的權利分割模式中借鑒相關經驗，進而，在數據權利體系的設計上，根據不同主體（數據來源者、數據處理者）對數據形成的貢獻來源以及程度的不同，規定數據所有權屬于數據來源者、數據用益權屬于數據處理者的二元權利結構，最終實現作為數據來源者的用戶與作為數據處理者的企業及其他市場主體之間數據財產權、數據所有權、數據用益權的帕累托最優配置。

深入來看，數據的來源者，就定義來講便是各類數據產生的起點。具體而言，如果企業等市場主體所采集的數據源于用戶的網絡接入行為，如自然人的網絡瀏覽記錄、地理信息位置、網絡設備信息等，那么此類數據的所有權應當歸屬自然人用戶所有，而合法的數據采集企業僅僅擁有數據用益權。但是，如果企業等市場主體所采集的數據并非源于自然人用戶的網絡接入行為，而是具有公共性公開性的信息，如政府公開信息、地理環境信息、氣象信息等，那么這類公共信息的數據所有權應屬于國家，而合法的數據采集企業擁有數據用益權。

就數據所有權而言，數據所有權的對象可以分為兩類，第一類是已經取得的數據，第二類是未來取得的數據，但是，數據來源者擁有的數據財產應當具備以下條件：

此外，數據財產權所保護的數據必須記錄在一定的存儲設備之中，如此，這些數據便得以長時間保持并獲得再利用，同時，不具備長期保存能力的數據或者沒有保存的數據緩存副本等均不能成為數據用益權的客體。

就數據用益權而言，其既可以基于事實行為如數據所有者授權和合法合規的數據采集、處理活動等取得，也可以通過規范的數據共享、數據交易等方式取得。數據需要依托具有公信力的公共數據平臺、數據中間商進行交易與共享。具體而言，數據用益權包含著持有、開發、同意、出讓四項細分的主動性權利細則，同時，這四項主動性權利也存在相應的被動性權利，起到一定的防御作用，在公平、合理、非歧視原則下行使各項權能，可以有效平衡保護數據財產權與實現數據充分利用兩種價值，從而推動數據要素市場高質量健康發展。

《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱《意見》），提出要“探索數據產權結構性分置制度。建立公共數據、企業數據、個人數據的分類分級確權授權制度。根據數據來源和數據生成特征，分別界定數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的合法權利，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制，推進非公共數據按市場化方式‘共同使用、共享收益’的新模式，為激活數據要素價值創造和價值實現提供基礎性制度保障。研究數據產權登記新方式。在保障安全前提下，推動數據處理者依法依規對原始數據進行開發利用，支持數據處理者依法依規行使數據應用相關權利，促進數據使用價值復用與充分利用，促進數據使用權交換和市場化流通。審慎對待原始數據的流轉交易行為”?！兑庖姟分赋鲆七M實施公共數據確權授權機制，推動建立企業數據確權授權機制，建立健全個人信息數據確權授權機制，建立健全數據要素各參與方合法權益保護制度。

《意見》依據三類數據（公共數據、企業數據、個人數據）進行數據分類工作，對于不同類別的數據而言，其涉及的確權和授權規則也存在不同。

首先，對于公共數據而言，其由各級黨政機關、企事業單位依法履職或提供公共服務的過程產生，應當加強公共數據匯聚和開發，提高共享性和開放性，通過強化數據統籌授權管理和使用推進各數據互聯互通，進而打破數據壁壘和數據分割，創造更多價值。對于不涉及個人信息即不會損害個人隱私以及不影響公共安全的公共數據，應當按數據用途推動加大數據供給使用范圍，實現數據賦能。此外，對于用于公共治理、社會公益事業的公共數據，應當推動其實現有條件無償使用；對于用于各產業進步、行業發展的公共數據，應當探索其有條件有償使用的合理方式；對于依據相關法律法規予以保密的公共數據，應不予開放，同時嚴格管控市場，防止未依據相關法律法規公開的原始公共數據直接進入，從而保障公共數據供給使用的公共利益。

不同類別的市場主體如企業等在合法的各種經濟活動中可能會歸集并處理一系列不包含個人隱私相關信息且不涉及公共安全、公共利益的數據，對于這類數據不應予以太嚴格的限制，市場主體應享有依照法律法規持有、使用這類數據并獲取收益的權利，如此方能保障市場主體在采集、加工、處理數據時投入的勞動、資金和其他要素貢獻獲得合理回報，進而建立良好的數據要素供給激勵機制。鼓勵探索企業數據授權使用新模式，在此過程中，應利用國有企業優勢，充分發揮其領頭帶動作用，由國有企業引導各行業各產業龍頭企業、互聯網平臺企業發揮進一步示范帶動作用，在法律保障下實現與中小微企業雙向公平授權，進而共同合理使用、開發數據，并賦能中小微企業，加速其數字化轉型。引入第三方力量，支持第三方機構、評估組織和中介服務組織，加強數據采集規范標準和數據質量評估標準的制定，進而實現各類數據產品標準化，從而加速數據互聯互通，同時，規范的數據產品也可以推動數據分析、數據服務等產業的發展，降低數據轉換成本。政府部門在履職過程中可以依據法律法規獲取相關企業、機構等個體數據，但政府部門在獲取時須約定并嚴格遵守數據使用限制要求。

對于承載個人信息的數據，要求數據使用者對于被采集個人進行數據權限申請，并按照被采集個人授權范圍、依照相關法律法規歸集、管理、處理和使用個人數據，嚴格規范對個人信息數據的處理活動，數據采集者不得采取默認授權、捆綁授權、強制同意等方式違背個人真實意愿過度收集個人信息，促進個人信息合法合理利用。探索數據監督機制，即由受托者代表個人利益，對于市場主體如企業等對個人信息數據采集、加工、使用的過程進行監督的機制。對于關系到國家安全的特殊個人信息數據，需要特別對待，可依照法律法規授權相關單位使用。加大對于個人信息的保護力度，尤其是對于重點行業需要建立完備的長效個人信息保護機制，強化落實企業主體數據責任，規范企業采集、加工、使用個人信息行為。積極采用新技術落實數據安全，推動個人信息匿名化、無害化處理，保障使用個人信息數據時的信息安全。

對于不同類型的主體，數據資源持有權的設置狀況也存在差異：首先，對于公共數據而言，其由政府部門、企事業單位在日常行政、履行各類職責、經營生產過程中產生，應當做到權責清晰。在具體管理事務上，由國家指定公共數據管轄機關并由其代表行政區、行業、產業行使數據管理職責，并承擔公共數據向有關部門乃至社會開放和授權使用的權責；對于企業數據而言，如若是某一企業等市場主體在合法合規的各類經濟事務中歸集、處理的不關乎個人隱私、不涉及公共安全、公共利益的數據，則該市場主體應當獲得合理的數據權益；對于個人數據而言，涉及個人隱私的數據，應當由個人直接持有或者由數據采集、處理者如互聯網平臺等向個人申請并在授權范圍內依照相關法律法規歸集、管理和運用數據。

除此之外，也可以將數據的持有狀況劃分為兩類情況。第一種情況是數據來源者持有（且有權持有）從自身產生出來的數據。第二種情況是數據處理者依法依規持有其他主體的數據。

就數據資源持有權的內涵而言，其至少應當包括以下三點內容。

在國家標準或行業指引的定義中，數據加工指的是通過一系列人工或自動規范化方式對數據進行篩選、清洗、分類、排序、加密、標記、計算等各類處理的活動。而數據使用主要指利用一系列分析工具對數據（一般是處理后的數據）進行分析、利用等活動。

通常而言，數據加工使用權所涉及的主體是數據處理者（一般是企業等）。數據處理者可以依照相關法律法規對數據進行加工、使用。但是，需要強調的是，只有在數據處理者對于數據的持有或者獲得是合法合規的前提下，數據處理者才真正擁有加工、使用該數據的權利。對于非法獲取的數據，數據處理者不僅不具備數據加工使用權，其對于數據的加工、使用還可能構成篡改、破壞、泄露數據或者非法利用數據等行為。

除此之外，數據加工、使用并非是毫無邊界的，數據加工使用權也受到一系列限制：第一點是通過法律、合同構成的限制，即包括加工、使用在內的各類數據處理活動必須在法律授權或合同約定的范圍內進行；第二點是數據安全義務，數據處理者對于加工、使用的數據承擔有數據安全保障義務，應當采取加密、標識去除、匿名化等技術措施消除數據中的個人隱私，并通過其他必要措施來保障數據安全，并設置數據安全事件應急預案，在發生數據泄露等數據安全事件時，數據處理者應當立即啟動應急預案、采取處置措施，并及時告知數據相關用戶并向負責相關事務的部門報告；第三點是具體的使用限制，舉例而言，《個人信息保護法》第二十四條顯示，個人信息處理者利用個人數據被進行自動化決策時應確保公平公正，避免不合理的差別待遇；利用個人數據進行信息推送和商業營銷時也應當提供不針對個人特征的選項或者便捷的拒絕方式。

數據產品以及數據相關服務是數據利用的最后呈現，也是從原始數據的收集到一系列數據開發處理過程后的最終的同時也是最重要的成果形式。在數據產品和服務的生產過程中，其最初發端于用戶（數據來源者）網絡接入產生的信息等一系列碎片化個體數據，而數據處理者如互聯網平臺企業通過合乎法律條例的方式獲得用戶授權、進而收集這些碎片化原始數據，在完備數據集的基礎上通過數據清洗、深度處理、開發、挖掘等大量復雜工作對于數據進行加工，從而使得數據從原始零散的無價值或低價值狀態轉變為高價值產品。

依據洛克勞動財產理論和市場激勵理論，數據處理者在數據產品上存在勞動、資金投入，應當對數據產品享有一定的財產權益，而這也可以激勵數據處理者更好地創造數據產品?，F實中，我國部分地區的地方性立法和司法實踐也已經規定、強調了相關內容。

就定義來說，數據產品的經營權指數據處理者對數據產品的一定程度的支配權，具體是指數據處理者如互聯網平臺企業對投入了勞動、資金生產的具備價值的數據產品與服務持續開發、利用和交易的權利。目前，在企業獲取數據的法律實踐中，我國已經確立了“三重授權原則”，即要求數據獲取方在獲取數據時需要同時滿足三方授權，分別是用戶授權、數據持有方授權以及用戶對數據持有方企業的授權。此外，企業的數據產品經營權也存在限制，企業在行使過程中也需要保護個人隱私安全、維護公共利益，避免因數據產品經營權的過度使用而產生負面影響。

《意見》提出要保障數據處理者的投入收益。堅持“誰投入、誰貢獻、誰受益”的基本原則，保障了數據處理者的投入能夠獲得合理收益的權利，從而形成正向激勵。同時，之前提到了數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等一系列權利，對這些權利進行合理保護，為數據處理者合法持有數據、有效使用數據并通過數據流轉獲得收益提供依據，也為各市場主體提供了利好因素。

《意見》提出要保護數據來源者的權益。數據處理者持有的數據大部分來自數據來源者（例如平臺商家、消費者、IoT 設備使用者等），數據處理者對于數據的持有、使用以及許可其他主體使用數據，都需要建立在數據來源者同意或存在法定事由支持的前提下，從而確保數據來源者真正享有獲取或轉移由自身所產生數據的權利，實現數據價值。通過此類制度設計，有助于推動數據來源者合理分享數據要素價值。未來將健全數據要素權益保護制度，逐步形成合理分置的數據產權運行機制。

《意見》提出數據收益分配要兼顧效率和公平。在數據要素資源配置過程中，市場機制依然將發揮決定性作用，按貢獻大小分配收益依然是基礎性規則。在數據要素收益分配方面，《意見》強調要更好發揮政府在數據要素收益分配中的引導調節作用，通過持續深化數據開放，向社會釋放公共數據紅利。大型數據企業在數據流通、處理以及提升公眾數據素養等方面擔負更多社會責任，消弭數字鴻溝促進收益分配的公平。

數據在流通中體現價值。數據的定價應該交給市場，由交易雙方根據供需關系和數據價值進行合理定價。

單一、無序的數據要經過處理后才能產生價值，數據經過再加工后可以創造更高的價值。同樣的數據對于不同的用戶，在不同的場景應用中其價值也會不同，比如某個學校全體學生的性別、年齡、身高、體重等基礎數據，對于做體育器械的廠家、提供營養食品的廠家、做服裝的廠家，其價值就會有一定的差別。因此，數據應在不同階段、針對不同用戶分別定價。

在數據價值創造和流通過程中，算法和算力是實現數據價值增值的重要工具。算法和算力既可以作為一項特定的“資產”單獨進行交易，也可以與數據捆綁在一起交易。因而，數據、算法、算力既可以分別單獨定價，也可以合并在一起定價。

數據定價的一個思路是基于對數據自身價值的評估。目前資產價值評估主要包括市場法、收益法及成本法等方法，而由于數據自身的無形化、虛擬化等特性使得上述資產價值評估基礎理論方法很難直接應用于數據資產的定價。

市場法基于數據資產在交易中的價格視為數據的價值，從而為數據要素市場下一步交易提供價格參考。市場法的優勢在于，通過交易價格易于得到數據價值判斷的依據，且數據價值與交易價格呈正相關。但是，如果數據交易很不活躍、交易量很少，就不能為市場提供準確的定價指導。同時，數據價值評估反作用于市場交易的定價，那么不規范的交易行為將使該定價機制陷入“先有雞還是先有蛋”的問題中。

收益法和成本法是基于數據要素市場中由于數據交易而帶來的收益或者消耗的成本來進行定價的方法。收益法與成本法的優勢在于通過利潤或成本可以體現出數據如何創造價值的本質，并為數據價值提供更直觀的描述。但是，由于數據價值定價的復雜性，數據持有方往往難以界定哪些利潤是數據交易所帶來的、哪些成本應該歸于數據交易成本，所以也就比較難于給出一個令人信服的數據交易定價。

那么，數據應該如何定價比較合理呢？由于數據的特殊性，它既有商品比如煤炭、石油等大宗物資因為供求關系而形成的壟斷定價特征，也有因為可重復交易享有邊際效應遞增的特征。因此數據產品的定價機制與一般商品是不同的，如前所述，數據的定價機制更多的可能與專利、知識產權等定價機制相類似。

首先，數據的定價一定是市場化的，即充分發揮市場在數據資源配置中的決定性作用。如果數據本身沒有主體愿意使用，它就沒有產生價值。如果數據有很多主體愿意反復地使用，就證明其具有較高的價值，這個時候就由交易的雙方確定它的價格。

其次，數據最終產生的收益，應當由作出貢獻者所共享。數據的原始貢獻者與二次加工者都應當享有數據的收益分配權。數據所產生的收益的分配比例可借鑒知識產權的分配模式。政府是為人民提供公共服務責任、履行法定義務的執行機構，因此由政府作為個人數據財產分配權益的受讓主體更為合理。同時，政府也可以將這部分收益用于加強數字化基礎設施建設，從而反哺數據生態系統。

隨著數據中心、算力網絡、數據平臺等數據基礎設施不斷完善，數據應用的不斷拓展，數據交易就會大量產生，并形成二級交易市場，也就是數據交易所。數據交易所將會成為未來的一個重要行業，建設并運營好數據交易所需要注意以下幾個方面：

從直觀呈現的產品類型來區分，數據可分為數字產品和數據產品。

數據產品是對某一特定對象的行為軌跡和關聯信息進行記錄，具有分析和使用的價值，例如工廠里機器生產數據，通過技術采集而形成的數據集合。數據類產品的大體量集合即大數據資產。

數字產品是以數字形式存儲、表現和使用的人類的思想、知識成果，如網易云歌曲、電子文獻、在線課程、數字藝術品等。數字產品的權屬明確，因而是一種數字資產，即擁有二進制形式數據所有權，產生并存儲在計算機、智能手機、數字媒體或云端等設備中的數據。

隨著數字經濟與實體經濟的不斷融合，數字孿生等新技術不斷發展，原來實體空間里的實物資產（比如一棟建筑、一個零件、一輛車、一個杯子等）經過數字化成為數字空間中的數字資產。如此，我們可以將數字產品對應的數字資產與實物產品數字化后形成的數字資產統稱為數字化資產。即數字化資產是資產的數字化形態，是已經權屬明確，以數據方式保存、流通、交易的資產。

由此，我們可以將數據資產分為兩類，一類是大數據資產，一類是數字化資產。如下圖所示：

目前國內外數據交易平臺的交易標的主要是以數據包、API、數據服務、數據報告、解決方案、算力資源、算法工具等為主的數據資產。

▽ 國外數據交易平臺數據資產交易標的表

▽ 上海數據交易所數據資產交易標的表

▽ 貴州省數據流通交易平臺數據資產交易標的表

以上這些大數據資產的交易由于確權、定價等方面在理論和實踐上還有待進一步探索，因而預期前期此類型的交易還將處于培育期，交易標的的數量、交易頻次、交易量等都有待逐步培育。

在數據要素市場中，可交易的標的除了上述數據資產外，還有大量存在、不斷新增、需求旺盛、可成為交易標的的數字化資產。

▽ 數字化資產交易標的表

這些數字化資產由于權屬明確，存量和增量都巨大，且需求明確和旺盛，可快速提高交易平臺的交易標的供給，活躍交易量，提升交易額。

貴州云集了一大批頂尖數據中心，擁有豐富的文化旅游資源，且是首個國家大數據綜合試驗區，也是全國一體化大數據中心協同創新體系中的八個國家樞紐節點之一，在數字化資產交易上擁有巨大潛力和想象空間。