2022年12月發布的《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》（以下簡稱數據二十條）提出，構建包括產權、交易、分配和治理等制度在內的數據基礎制度。其中，建立合規高效、場內外結合的數據要素交易制度是關鍵之一，旨在從規則、市場、生態、跨境四個方面構建適應我國制度優勢的數據要素市場體系。

數據二十條發布后，相關工作要求隨之明確。那么，此類數據資源該如何交易？應該注意哪些細節？交易中可能存在哪些問題？筆者從我國數據交易基本情況、建立數據要素交易制度的基本要點、數據資產價值評估與衡量、打造數據要素交易制度的關鍵細節四個方面深入分析。

我國數據交易基本情況

數據交易是指，數據供方和需方之間以數據商品作為交易對象進行的，以貨幣或貨幣等價物交換數據商品的行為。其中，數據交易的對象既包括原始數據，也包括加工處理后的數據衍生產品，其主要形態包括數據集、數據分析報告、數據可視化產品、數據指數、數據應用程序編程接口（簡稱數據API）、加密數據等。

隨著數據要素地位的確立，我國數據交易市場規模也呈現快速增長趨勢。數據交易既可通過依法設立的數據交易場所進行（場內交易），也可由交易雙方依法自行交易（場外交易）。據《數據產品交易標準化白皮書（2022年）》顯示，2021年我國數據交易市場規模達到463億元，在數據交易服務平臺上可供交易的數據類別，已經涵蓋了經濟、教育、醫療、人文、交通、商業、地理、通信、氣候、物流、能源、生活服務等各個領域。

據《數據資產管理實踐白皮書（6.0版）》統計，盡管我國數據市場增長率在全球領先，數據交易市場已達百億元規模，但在數據交易場所內發生的交易不足總體交易規模的5％。總體而言，存在數據的權利歸屬在法律層面尚不明確、數據的價值在購買之前不易進行評估、數據商品交易過程中需要的核心制度標準存在大量缺位等問題。

建立數據要素交易制度的基本要點

數據交易標準化需求分析

在當今互聯網經濟背景下，數據交易作為一種新興業態，其健康發展離不開標準化體系的支撐。其一，數據交易標準化有助于規范市場秩序，降低交易成本，提高交易效率。其二，標準化可以促進數據資源的整合與流通，激發數據價值的挖掘和創新。其三，數據交易標準化有助于保護數據安全與隱私，加強市場監管，確保合規經營。因此，圍繞數據交易標準化需求，我國亟須建立健全相關法律法規、行業標準和交易規則，以推動數據交易市場的健康發展。

其一，數據產品角度。數據產品作為交易標的物具有多種形式，如數據集、數據分析報告、數據可視化產品、數據指數、數據API、加密數據等。針對這些不同類型的交易標的物，存在以下三個方面的問題。一是標準不一，對數據產品的分類分級、數據產品質量要求、數據來源知識產權維度劃分等，當前還沒有統一明確的標準。二是數據權屬不明確，對數據及其衍生品的所有權、收益使用權等問題界定模糊，數據使用授權途徑缺乏指導性規范。三是定價困難，不同應用領域的數據價值差異較大，從經濟效益最大化角度考慮，缺乏根據數據類型、質量、價值等因素，為各類數據產品提供明確的定價依據。

其二，交易流程角度。現有的數據產品交易在合規和操作方面仍存在很多不足。通過設定統一的標準來規范數據產品、交易服務、交易保障、監管和治理等各個層面，使數據交易在各地區能夠遵循相同的基本規則。這有助于充分發揮數據的應用價值，并推動數據產品交易市場的規范化發展。同時，針對整個數據交易過程，制定相應的交易標準，對數據產品登記、掛牌、交易撮合、訂單確認、在線支付、數據交付等交易環節，以及交易完成后的數據備份、交易存證和爭議仲裁等保障措施進行統一規范。

其三，數據交易場所角度。目前，數據交易場所均處于初級發展階段，面臨著探索統一標準的挑戰。在市場運營中，許多場所遇到了各種問題，如不可持續地獲取實時數據；各場所平臺之間傳輸標準不一致；流通效率以及質量管理水平參差不齊；平臺用戶、交易、訂單和后臺管理等方面，缺乏統一規范的管理和服務模式。確保數據交易平臺的可靠性、穩定性和合規性，并保障交易數據的質量與安全，防止數據濫用和不當使用，以維護市場主體利益和保護個人隱私及商業秘密，是當前數據產品交易和市場發展所面臨的主要問題。制定相應的標準和管理規范，可提高數據交易的效率和安全性，防止數據濫用和不正當使用，維護市場主體利益和保護個人隱私及商業機密，是當前數據產品交易和市場發展的重要任務。

其四，監管角度。國家數據局明確了對數據治理和監管的職責，這為制定和實施統一的數據交易標準提供了有力保障。國家數據局可以協調各行業部門和地方政府，共同推進數據交易的標準化工作，避免出現各地區各行其是、標準不一的情況。同時，國家數據局通過制定并執行統一的數據交易標準，可以加強對數據合規性的監管。數據交易的標準化將要求數據提供方和數據購買方都遵循一定的規范和標準，如數據的來源合法、使用方式合規等。這將有利于發現和防止數據違規行為，保護數據的合法性和安全性。此外，建議國家數據局制定相關規定，對數據交易平臺的運營、數據交易行為的規范等方面進行監管。這將有助于維護市場秩序，防止市場操縱和不公平交易，保護市場參與各方的合法權益。

數據交易標準體系框架

基礎通用標準包括：數據產品交易術語、數據產品交易標識編碼、數據產品交易指南等方面的標準。數據產品標準包括：數據產品管理、數據產品交易準入等標準。交易服務標準包括：數據產品交易過程服務、衍生服務、售后服務等方面的標準。交易保障標準包括：數據產品交易技術保障、平臺保障、安全保障等方面的標準。監管與治理標準包括：平臺監管和交易監管方面的標準。需要注意的是，目前我國國內缺乏數據確權登記、交易過程、交易監管與評價等相關的標準規。

綜上所述，我國數據交易的標準制定整體上仍處于起步階段，而數據交易對標準化的需求非常迫切，需要切實解決數據產品、交易流程、交易平臺、監管等需求，扎實建立數據交易標準體系。

數據資產價值評估與衡量

數據資產價值不僅包括數據的經濟效益，還包含業務效益、投入成本等。數據價值評估是數據資產管理的關鍵環節，是數據資產化的價值基線。

當前業界的數據價值評估實踐，主要有三個方面：數據資產估值，直接量化數據價值；將數據資產納入企業會計核算；多方參與數據生態，進入數據要素的廣泛流通。

數據資產價值評估體系，是在沿用傳統資產評估方法（成本法、收益法和市場法）的基礎上，綜合考慮數據的內在價值、成本價值、經濟價值和市場價值四個維度，以全面評估數據資產的價值。其中，內在價值是指，數據本身所蘊含的潛在價值，通過數據規模、數據質量等指標進行衡量。成本價值是指，數據資產的采集、存儲、加工、分析、應用和維護等各個環節的成本，包括直接成本和間接成本。經濟價值是指，數據資產對企業經濟效益的貢獻，包括提高收入、降低成本、提高效率等方面。市場價值是指，數據資產在市場上的交易價格或者潛在的交易價格，反映了市場對數據資產的需求和供給情況。

在實際的數據價值評估過程中，應當結合實際情況，基于數據特性，對結果進行適當優化，關鍵因素包括數據質量、安全性與應用等。通過建立數據品質、安全性評分規則，并結合數據應用場景、用戶數、使用效果等統計量，充分顧及數據在各應用環境和人群中的需求異同，提升數據價值評估精確度。

以深圳為例。2023年9月，深圳數據交易所助推全國首個數據要素產業發展基金群落地河套合作區。基金群將圍繞建立跨主體金融服務與數據要素產業信息化綜合服務平臺，依托深圳數據交易所市場業務開展實現高質量數據要素企業牽引、探索基金群與數據要素產業主體投融資業務推行機制與規范、基金群標準化解決方案與投融資增值業務、業務生態跨領域互聯互通互享等，加快構建完善的標準規范，基礎設施，行業監管體系，業務模式等，實現金融產業賦能數據要素市場化應用由零到一的突破，加快推動數據要素產業主體向以深圳為核心節點的大灣區匯集，并通過匯集交易所、投資機構、數據要素產業主體，實現市場培育、投資集聚、產業引進。

打造數據要素交易制度的關鍵細節

目前，各地數據交易所建設如火如荼，深圳、廣州、上海、天津、貴州等地均有出臺數據流通交易管理辦法。在制定數據交易制度時，要明確以下四個方面的內容。

一是數據產權的明確。數據產權包括數據的所有權、使用權、收益權和處置權等，需要通過明確產權，保障數據交易的合法性和權益。

二是數據安全和隱私保護。數據安全是合理利用的前提條件，合理利用是數據安全保護的最終目的。具體方式包括數據的加密、脫敏、匿名化等技術手段，以及數據使用的權限控制、審計等管理措施。

三是數據交易的標準化和規范化。為了提高數據交易的透明度和可信度，數據交易需要建立標準化和規范化的交易流程、交易合同、交易價格等。通過制定和發布由數據利益相關方確認的數據標準，結合制度約束、過程管控、技術工具等手段，推動數據標準化，提升數據質量。

四是數據交易的監管和風險控制。在金融等數據交易場景中，風險控制要求非常嚴格。因此，數據交易需要建立監管機制和風險控制措施，包括數據交易的備案、審批、監測等，以及數據交易風險評估、風險管理等。

此外，數據交易制度的建立還需要考慮數據交易的市場化和多元化，以滿足不同需求方的需求。同時，還需要考慮數據交易的可持續發展，以及數據交易的倫理和社會責任、數據交易的生態建設、數據交易的利益分配等。因此，以下要點也不能忽視。

一是數據交易的倫理和社會責任。數據交易需要注重數據的公正性、透明度、道德性，避免數據的歧視性、偏見性、誤導性等問題，同時需要考慮數據交易對社會公共利益的影響和貢獻。

二是數據交易的生態建設。公平競爭的市場環境可以促進數據交易的創新和發展。同時需要考慮數據交易對數據生態的影響和貢獻，要從數據交易的市場化、多元化、開放性等方面出發考慮生態建設。

三是數據交易的利益分配。要考慮的利益分配方包括數據提供方、數據需求方、數據交易平臺等。數據交易需要建立公正、合理、透明的利益分配機制，以保障各方的權益和利益。

以深圳數據交易所為例。2022年12月，深圳數據交易所和中國信息通信研究院攜手四川長虹電子控股集團有限公司、深圳數鑫科技有限公司創新打造可信數據空間底座。2023年3月17日，國內首筆基于數據空間技術的場內數據業務合作宣告達成，共同推動建立工業數據標準規范和商業模式，建設產業數據要素確權授權流通交易基礎設施，構建產業數據要素可信流通體系，為加快培育全國數據要素市場積累經驗。截至2023年5月，深圳數據交易所已完成9項技術標準和規范制定，在全國首創“動態合規體系”，牽頭成立全國首個致力于構建可信數據要素流通體系的開源社區，累計參與單位超過135家，接入超過800種數據產品，數據維度超過13 000個等“成就”。

我國數據交易市場正面臨快速發展的機遇，但仍需解決數據權利歸屬、價值評估等問題。建立健全的數據要素交易制度，關注數據產權、安全、標準化、監管等細節，以及倫理、生態、利益分配等要點，將有助于推動我國數據交易市場規范、健康和可持續發展。