國務院辦公廳近日印發(fā)《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》，明確到2023年數據要素市場化配置基礎制度建設探索取得積極進展。到2025年基本完成試點任務，要素市場化配置改革取得標志性成果。

此次方案為我國數據要素市場的建立提供了清晰的目標和路徑。在探索建立數據要素流通規(guī)則方面，方案直接采納了業(yè)界普遍認同的數據交易和使用原則，包括數據交易的“原始數據不出域、數據可用不可見”，數據使用的“可控可計量”等。

方案還明確，規(guī)范培育數據交易市場主體，發(fā)展數據資產評估、登記結算、交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系，穩(wěn)妥探索開展數據資產化服務。

我國在數據交易方面的探索已近10年，隨著政策和立法的推進，越來越多的數據已從私下交易模式轉向市場化交易模式。2021年北京國際大數據交易所和上海數據交易所先后揭幕，成為我國新一代數據交易所的典型代表，實際上已經在機制和技術層面持續(xù)踐行上述方案所提及的各項原則。

2014－2022

八年探索孕育出的新型數據交易方式

2015年4月，中國有了第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所，隨即開啟了全國范圍內興建大數據交易所的熱潮。然而彼時對數據交易所這個全新事物，誰都沒有足夠認識，更無經驗借鑒，一擁而上的結果只能是暴露問題。

據中國信息通信研究院和重慶市大數據應用發(fā)展管理局編寫的《數字規(guī)則藍皮報告（2021年）》，2014－2016年間全國各地先后成立13家大數據交易所（中心、平臺），但由于數據交易所的定位和模式未明，數據交易配套的法律缺位，數據交易處于小規(guī)模探索期，成交量遠低于預期。

國內大數據交易所建設歷程 來源：《數字規(guī)則藍皮報告（2021年）》

與傳統金融資本類交易所不同的是，我國沒有在法律和政策層面要求數據交易必須通過大數據交易所來完成。在相對可信的前提下，數據買賣雙方私下直接交易仍是主流。而在信任缺失的情況下，大數據交易所在法律和商業(yè)層面也都不具備足夠能力讓買賣雙方信服。

復旦大學教授、上海市信息化專家委員會成員黃麗華指出，一直以來我國數據流通與服務處于未完全合約化階段，存在缺乏數據確權機制、缺乏交易規(guī)則及制度規(guī)范、缺乏數據的制度性供給、缺乏數據流通的多元化主體四大障礙。

大數據交易所的窘境在2018年后迎來了轉機。歐盟《通用數據條例（GDPR）》的生效讓全世界都深切意識到，數據安全與隱私保護再也不是形而上學，而是巨大的商業(yè)風險、不可回避的合規(guī)需求以及真金白銀的成本投入。

當私下的數據交易可能面臨更多合規(guī)甚至違法風險，合法合規(guī)的數據交易平臺自然就成為對沖此類風險的工具之一。

另一個轉機來自于數據價值的爆發(fā)。我國于2020年正式把數據列為生產要素，并提出推進數據要素市場化配置，數據交易所作為數據匯集和流通的理想平臺，再度迎來利好。還有觀點認為，通過設立大數據交易所實現數據的匯集、流動和共享，可以打破互聯網平臺對數據的壟斷。

此后，各地再次掀起建設數據交易平臺的熱潮。2021年3月，北京國際大數據交易所成立。2021年11月，北方大數據交易中心獲批，上海數據交易所揭牌。

第一波交易所只專注于數據買賣雙方的撮合，無法滿足新階段數據交易的要求，只能算初創(chuàng)1．0版，而新一輪2．0版的交易所更注重發(fā)揮數據要素的價值，并且尤其關注數據安全需求，順應了時代趨勢。相比1．0版，2．0版交易所在認知與實踐層面有了幾大顯著升級。

首先是數據要素新價值。伴隨大數據的廣泛應用，人們對數據價值和數據交易的理解有了重新認識、需求不斷增加，其中最大的共識莫過于，數據并不孤立，大數據的應用價值源于流動和共享。

在此基礎上，人們不再像過去那樣只糾結于數據所有權的認定，而是對數據權屬做出更加細顆粒的界定，如所有權、使用權、價值權、轉讓權等。相應地，數據交易的定價模式和機制也都基于數據價值展開。

其次是政策頂層設計新方式，2．0版數據交易所迎來了前所未有的政策利好。在此次《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》前，已有不少重要政策或文件直接鼓勵發(fā)展數據交易。

2020年4月《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中提及的“引導培育大數據交易市場，依法合規(guī)開展數據交易”成為標志性的頂層設計。

進入2021年，《建設高標準市場體系行動方案》、《“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》以及《數據安全法》都明確鼓勵數據交易并探索建立相關具體機制。

在地方層面，《深圳經濟特區(qū)數據條例》、《上海市數據條例》開創(chuàng)先河，并將于2022年開始實施。這兩份地方政策對數據交易做出了更加詳細的規(guī)定，如數據的安全可控和可溯源。

最后是協同化技術共促，2．0版數據交易所迎來了技術迭代，通過隱私計算等前沿科技為數據安全、隱私保護，甚至是交易機制都提供了代碼級別的底層保障。

三大數據交易新趨勢顯現

盡管升級到2．0版已成共識，但數據交易所對數據交易模式與技術的探索與創(chuàng)新始終是進行時。據算力智庫觀察，當下新一輪數據交易模式在機制與技術呈現出幾大明顯趨勢。

趨勢一：數據場景化與產品化。

在數據交易中考慮到數據的落地應用場景，而非孤立的數據價值。

比如，北京國際大數據交易所將啟動“北京醫(yī)療健康數據創(chuàng)新試點應用競賽”，就是從醫(yī)療健康場景出發(fā)，一頭著力匯集相關數據，另一頭向人工智能、醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)開放數據，有的放矢才更有可能促進創(chuàng)新產品的落地。異曲同工的是，上海數據交易所在成立當日就掛牌“數據產品”20個，涉及金融、交通、通信等八大類，以產品思維讓數據在不同場景中精準發(fā)揮價值。

趨勢二：數據合規(guī)化。

數據合規(guī)的重要性不言而喻，但難度也非同一般。數據交易所要做好數據合規(guī)這件事，一方面要在時間維度上把數據交易延伸至數據生命的全周期，另一方面還要在空間維度上納入各類專業(yè)第三方，才能真正管控好數據合規(guī)的時時刻刻與方方面面。
正如《數字規(guī)則藍皮報告（2021年）》指出，新一批大數據交易所拓展模式，更多定位于綜合性、全生態(tài)的數據流通服務平臺，交易中介不再局限于交易撮合服務，將積極介入交易流程，包括數據清洗、加工、審計、資質認證、建模等環(huán)節(jié)。

這些環(huán)節(jié)分屬不同專業(yè)領域，數據交易所未必有能力全部做好，引入第三方的專業(yè)服務機構就是重要的創(chuàng)新之舉。比如，上海數據交易所就在全國首發(fā)“數商”體系，涵蓋數據交易主體、數據合規(guī)咨詢、質量評估、資產評估、交付等多領域，把數據交易的參與者從過去僅限于“交易方”，拓展為一個完善的交易生態(tài)。

相似地，北京國際大數據交易所成立了全國首個國際數據交易聯盟，涵蓋各類數據交易參與方，成員包括北京市大數據中心、北京仲裁委員會、北京金融大數據公司等100多家單位。

黃麗華強調了數據服務方的重要性，她表示，在數據資源方和需求方之間應該存在各類服務角色，如數據組織方、風控服務方、算法提供方、數據加工方、融合計算方、算力提供商、質量評估方等。

趨勢三：技術驅動。

以隱私計算為代表的技術能力是交易所2．0模式的重要標志。清華x－lab數權經濟實驗室主任鐘宏表示，數據交易所2．0的核心是技術驅動，用區(qū)塊鏈等全新技術手段讓數據可用不可見、可控可計量的新模式是非常重要的特點。

事實上，這波數據交易所的技術升級恰好踏準了近年來隱私計算技術興起的節(jié)奏，從技術層面實現了數據的“可用不可見”。從多方安全計算、同態(tài)加密、差分隱私等確保數據隱私安全，到聯邦學習實現人工智能算法模型的聯合計算，再到區(qū)塊鏈助力數據確權和溯源，技術加持下的數據交易所可謂如虎添翼。

2019年成立的成都市公共數據運營服務平臺是全國最早的隱私計算大規(guī)模應用平臺之一，利用了可信執(zhí)行環(huán)境、聯邦學習、多方安全計算等技術，同時還依托國家超算成都中心的超算算力破解隱私計算的執(zhí)行效率瓶頸，成為超算＋隱私計算的創(chuàng)新實踐。

據成都市大數據集團總經理顧勤介紹，該平臺已對接數據提供單位38個，接入政務類數據464類，上線數據服務產品98個，支持應用場景40余個（基于信息主體授權）。

北京國際大數據交易所甫一成立就強調其技術創(chuàng)新，利用區(qū)塊鏈和隱私計算（多方安全計算、聯邦學習、TEE）技術，擴大數據流通渠道，為數據供需雙方提供可信的數據融合計算環(huán)境。平臺還提供測試沙盒，實現數據供需各方可在線完成部署模型，開發(fā)及測試。

數據交易未來之路

還有三大關鍵點亟待理清

站在更高層面看，交易所只是數據交易的平臺或路徑之一，本質上仍是我國數據要素市場應該如何建的問題�！兑�素市場化配置綜合改革試點總體方案》已經給出了頂層設計的框架，而在實操層面，算力智庫認為仍有幾大關鍵點值得著力厘清。

關鍵點一：交易平臺職責待明確。數據要素市場中，數據交易平臺仍是關鍵數據交易主體，從早年僅有的撮合交易功能，到今天關注數據治理全周期并納入各類第三方，專業(yè)度和復雜度陡增，如何讓交易平臺的角色既不單一，又避免千頭萬緒，就有必要界定其核心職責。

世界經濟論壇在《為數據市場開發(fā)負責任的、設計精良的治理結構》報告中指出，需要為數據市場參與者開發(fā)一種治理結構，既建立信任又提供激勵。在此結構中，數據交易市場的運營者和負責人就應成為信任與激勵的來源，其主要角色和職責大致包括五個方面：

一是提供結算，即為買賣雙方提供便捷、安全的結算功能，并且盡可能降低交易費用。二是選擇市場參與者，遵照具體的資質要求審查買賣雙方。三是確保數據質量，基于統一格式和評估標準確保數據質量。四是合理披露，參考證券交易所模式披露交易價格和其他相關信息，五是提供爭議解決機制，并有權制裁違規(guī)參與者。

關鍵點二：數據質量待提高。無論從時間還是空間來看，數據質量都是數據要素流通的一道難題，這里的質量既是指數據本身的質量，也包括數據的合法合規(guī)性，也就是流通的數據必須“身世清白”。

國家信息中心大數據發(fā)展部規(guī)劃與應用處處長王建冬認為，數據質量是首要問題，其次是數據來源合法性問題。他建議數據交易所的數據必須是一手數據，需要有原始“出生證明”。

華東政法大學教授高富平也認為，建立數據要素市場十分復雜，應先做好數據治理再做市場，其中包括數據的描述與界定等，有了合格的數據要素后才能有市場。

當然，數據的“出生證明”和“身世清白”又會進一步牽涉到復雜的機制與技術問題，還有待學界與業(yè)界的進一步研究。

關鍵點三：基礎設施層級有待探索。

經歷兩波數據交易所熱潮后，數據要素市場中的交易主體數量可謂豐富。而在技術層面，各類隱私計算平臺林立，也處于各自為政的狀態(tài)。長遠來看，各類平臺如何分工協作，避免同質化競爭，將是值得探索的新方向。

王建冬認為應建立國家層面的底層公共基礎設施，或稱“數聯網的根服務”，來解決數據資源的登記、確權、溯源、審計等問題，最終在萬物互聯互通的世界中實現數據的互聯互通。

浙江大學計算機學院教授、博導，浙江大學人工智能研究所副所長鄭小林則對算力智庫表示，國家層面建立中心化的數據交易平臺無法覆蓋所有場景。對于國家或政府管控的數據可以建設頂層的單一中心的數據共享平臺，但對于更加市場化的數據就沒有必要這么做。

他認為，國家單一中心與市場層面的多中心并不矛盾，核心就在數據的分級分類管理，針對不同的行業(yè)，不同的數據類別，不同的安全等級，提供不同的數據流通服務機制。

在《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》出臺前業(yè)界專家已經形成的共識是，培育和發(fā)展中國的數據要素市場應從基礎做起，小步快跑。伴隨方案落地，奔向2025年的步伐相信會更加穩(wěn)健。