2024年1月，由中國計算機學會主辦的 “第二屆CCF中國數字經濟50人論壇高端峰會”在杭州舉行。發展中國家科學院院士、中國科學院大學經濟與管理學院院長、CCF中國數字經濟50人論壇委員洪永淼受邀出席，并在峰會上作了題為“如何做大做強數據要素市場”的主題報告。為充分梳理和展現峰會成果，現把洪永淼教授的主題報告內容做以下分享。

一、引言

在數字經濟時代，數據是最重要的生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各個環節，正在深刻改變著人類生產方式、生活方式、思維方式和社會治理方式。數據要素推動了技術、資本、勞動力、土地等傳統生產要素發生深刻變革和優化重組，在生產力發展與經濟增長過程中發揮著越來越重要的作用。在中國，數據要素市場化配置已經上升為國家戰略，從十年前大數據首次納入政府工作報告到近期由國家數據局等17部門聯合印發的《“數據要素×”三年行動計劃》，可以看到中國政府在推動引領數字經濟發展方面一直發揮著十分積極的作用。

二、中國數據要素市場現狀

在國家政策的大力支持下，以及超大規模市場優勢與人口優勢的支撐下，近年來中國數字經濟發展取得顯著成效，數據產量規模急劇增長，數據交易市場迅速發展。

在數字經濟發展方面，中國數字經濟的規模持續快速增長，連續多年位居世界第二，僅次于美國。從2016年到2022年，我國數字經濟規模從22.6萬億元增長到50.2萬億元，增幅超過一倍，年均增速約為17.4%，大約是同期GDP平均增速的2倍。另一方面，我國數字經濟占國內生產總值的比重由2016年的30.3%提升至2022年的41.5%，可見數字經濟在我國國民經濟中的地位不斷加強，已成為推動經濟增長的主要引擎之一。

在數據產量規模方面，得益于超大規模的市場優勢與人口優勢，中國在數據規模上具有相當大的優勢。從2017年至2022年，中國數據產量從2.3ZB增長至8.1ZB，年均增長率超過30%，展現出強勁的增長動力。2022年，中國數據產量占全球數據總量的比重為10.5%，穩居世界第二。根據國際數據公司IDC的預測，到2025年中國數據總量將達到48.6ZB，占全球數據規模的27.8%，屆時將成為世界最大數據生產國。

在數據交易市場方面，根據頭豹研究的估算和預測，2022年中國數據交易市場規模為876.8億元，占亞洲數據交易市場規模的66.5%，占全球數據交易市場規模的13.4％，預計到2025年中國數據交易市場規模有望增長至2046.0億元，到2030年有望達到5155.9億元。然而，考慮到我國巨大的數字經濟規模，目前數據交易市場發展明顯滯后，還存在巨大的提升空間。

三、數據要素的內涵及其經濟特征

數據是人類社會經濟活動在數據空間的一個映射。各種社會經濟活動所產生的記錄和痕跡，構成了經濟大數據最主要的來源。2017年《經濟學人》中的一篇文章指出：“無論你是在跑步、看電視或者乘坐交通工具，幾乎每個活動都創造了數字的痕跡，為數據分析公司提供更多的原始數據。”數據要素為數字經濟發展提供了基本支撐，是數字產品的原材料，其重要性不亞于工業時代的煤炭和石油。在數字經濟時代，大部分的經濟活動與交易均為數據驅動，數據已成為最關鍵的生產要素。與傳統生產要素相比，數據要素具有一些新的特征：

第一，數據沒有自然物理形態。數據本質上是一種物理符號，是被編碼為“0”或“1”的二進制字符串，以方便計算機傳輸、儲存和處理。數據具有不可見、沒有自然物理形態的特性，這與土地、勞動力等傳統生產要素有著明顯的不同。但數據在數據空間存在容量的問題，仍會受到計算機儲存空間的限制，這一點會影響數據的存儲、加工與供給，也是世界各地都在加快建立大型數據中心的主要原因。

第二，數據具有可重復使用性。沒有物理形態這一特性意味著數據的復制成本比較低，因而數據可以無限生產、無限復用、無限組合、無限迭代。數據可以多人同時使用，也可以多次循環使用，使數據要素具有無限復制和無限分享的特色。

第三，數據具有非耗費性。由于沒有具體物理形態，數據在使用過程中不存在折舊，更不會消失不見，因此數據具有非耗費性。數據這種非耗費性打破了傳統要素的有限供給對生產發展的限制。不僅如此，數據在使用過程中還會產生新的數據，且隨著使用次數的增加，又會創造出更多的數據量。

第四，數據具有非競用性。數據使用者的增多并不會影響到數據自身的價值，一個主體使用數據既不會減少也不會妨礙其他主體對數據的使用，只要符合法律規定即可。因此，數據的使用具有非競用性的特點。

第五，數據具有非排他性。數據的可重復使用性導致任一主體都無法獨自占有數據，也無法通過與他人的約定來對抗第三人的使用。因此，數據的使用是不具有排他性的。

第六，數據具有時效性。數據反映信息內容的時效性，決定了數據經濟價值的時效性特征。這意味著數據的經濟價值會隨時間而衰減，如果數據中的信息沒有被及時充分挖掘，經過一段時間后，數據的經濟價值就會迅速貶值。

四、中國數據要素市場建設的問題與挑戰

在中國，構建數據要素市場的核心任務就是把數據要素從數據的供給方流向數據的需求方，以實現數據的有效配置。無論是經濟學理論研究，還是正反兩方面的長期經濟歷史實踐均表明，市場機制是人類歷史上迄今實現資源優化配置的最佳方式。因此，構建數據要素市場的核心就是要讓市場機制在數據資源配置中發揮決定性的作用，特別是如何發現數據要素的價值，以及如何引導數據要素流向最有效率的部門和地方。

數據要素具有價值是因為數據中凝結著大量的人類勞動。首先，與土地、森林、礦藏、海洋等自然資源不同，原始數據本身大多數是人類經濟社會活動中的產物，在其形成過程中就已經凝結了大量的人類勞動。其次，在數據的采集、處理、加工與儲存的過程中，各種用來捕捉、收集、處理、加工與儲存數據的勞動資料，已經轉移了大量的物化勞動，這些物化勞動成為數據要素價值的重要組成部分。第三，數據要素應用需要對數據進行大量的處理加工，其中數據清洗和數據標注的工作都是勞動密集型，在這個過程中，數據分析師和數據工程師會投入大量的活勞動，這些活勞動也構成了數據要素價值的重要組成部分。

在要素市場中，價值和價格是密切聯系在一起的。價值是看不見的、不可觀測的，但是價值可以通過價格進行測度。價格是集中反映要素在社會化生產中的價值貢獻度以及供需關系的核心指標。在一個充分競爭的市場里，價格會圍繞著價值上下波動。從某種意義上講，數據要素實現市場配置的過程，就是數據要素價格逐步形成的過程。數據要素市場要具備發現價格的功能，前提必須是一個競爭性的市場，而且是所有產權明晰、沒有外部性、具有充分競爭性的市場，這意味著要有大量的數據供給方、數據需求方，還要有一個公平的數據交易環境。

換句話說，數據要素定價是整個要素市場構建過程中最關鍵的環節。由于數據要素產業鏈包括數據采集、處理、加工、存儲、應用等環節，涉及多個參與者和貢獻者，每個環節都進行一個價值計量，使得數據要素定價成為一個比較困難的議題。那么，當前數據要素定價存在的問題主要有哪些呢？

首先是數據要素的外部性。數據要素的外部性體現在數據要素的使用不僅對需求方和供給方有影響，而且對其他數據主體，甚至對整個行業、整個社會都有影響。數據要素的外部性影響包括正外部性和負外部性兩種。

數據要素的正外部性是指數據要素的使用會對其他數據主體產生正面的影響或者價值賦能。比如汽車數據一般記錄著用戶的使用習慣、車輛的性能、狀態和故障等狀況，汽車制造商通過收集分析海量汽車數據，可以優化設計，提高汽車性能，這對其他消費者也具有益處。再如通過觀察人們在互聯網的搜索記錄，可以有助于實時預測病毒傳播趨勢，這將為國家科學快速地制定防疫政策提供幫助，有利于提高公共衛生水平。數據要素的負外部性是指數據要素的使用對其他數據主體產生負面影響或者價值損失。比如數據使用過程中泄漏個人隱私或者集體機密，侵犯個人權利或國家利益的行為。

數據要素的外部性使得數據價值不能反映其真實成本和真實收益，從而導致市場機制失靈。在這方面，我們可以借助經濟學有關外部性治理的經驗，比如把外部性問題內部化，可以設置國家立法，甚至可以用稅收進行外部性的校正，同時通過市場機制的設計，恢復市場的有效運作。

除了外部性以外，數據要素定價的另一個問題是數據確權。數據確權主要是數據所用權、使用權和經營權的產權明確和歸屬問題。經濟學的產權理論認為，產權為人們的經濟行為提供了相應的激勵機制，保證了資源分配和使用效率。根據科斯定理，當數據交易存在成本時，如果初始的權利界定不當，很可能會影響資源的最終配置，并帶來社會福利的損失。

數據確權主要就是確定數據的權利主體，即誰對數據擁有權利，另外一個是確定數據的權利內容，即權利主體享有什么樣的權利。數據確權可以避免對數據的濫用，有效激勵數據的流動，更好發揮數據的作用。在2018年5月召開的全球經濟論壇上，時任德國總理默克爾就指出“數據的定價尤其是消費者數據定價是未來主要公平問題，否則你將會經歷一個非常不公平的世界。人們免費提供數據，而其他人（像Google等大公司）則利用數據賺錢。數據是未來的原材料，世界存在著巨大不公平風險，我們必須將其納入我們的稅收體系”，這就是因為數據確權缺失引起的問題。

五、如何做大做強我國數據要素市場

第一，發揮市場配置的決定性作用，探索數據要素市場化定價機制。數據定價是構建數據要素市場的核心。在數據要素市場建設中，市場機制的設計至關重要，特別是在當前我國數據要素市場培育還不完善的情況下。各級政府應充分利用經濟學理論、實驗經濟學方法進行市場機制設計，使數據要素市場從一開始就有一個比較好的定價機制。同時大力培育數據交易所、數據科學家、數據分析師、數據工程師、數據運營商等競爭性的數據市場中介力量。在充分發揮市場配置數據要素的決定性作用的同時，還要更好發揮政府在配置要素市場、規范法律規制以及糾正外部性等方面的引導調節作用，從而實現“有效市場”與“有為政府”的有機結合，加快推進數據要素市場化定價體系建設。

第二，探索數據產權結構性分置機制，構建中國特色數據產權制度。數據確權是構建數據要素市場的基礎。建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的產權運行機制，打破數據確權的僵局。考慮到數據所有權的確權工作較為復雜困難，可先聚焦數據的使用權和經營權，充分激發數據要素潛力，釋放數據要素價值。同時綜合考慮數據產業鏈各方貢獻，平衡價值貢獻者之間的利益關系，建立健全數據要素各參與方合法權益保護制度。

第三，打造多層次數據市場交易體系，提升數據要素流通交易效率。數據交易是構建數據要素市場的關鍵。一是分類推進數據要素市場建設。公共數據公益性強，在保護個人隱私和確保公共安全的前提下，通過高質量開放共享來促進流通使用，探索用于產業發展的公共數據有條件有償使用；社會數據（包括企業數據和個人數據）經濟效益強，可通過確權、定價、交易等環節進入市場流通使用。二是加快建立數據交易分級管理體系。一級市場側重于數據開發，負責數據采集、存儲、登記等，解決數據的“有效入場問題”；二級市場側重于數據交易，負責數據定價、交易和清結算等，解決數據的“高效流通問題”。三是統籌發展國家和區域數據要素市場。在國家層面，加快形成統一確權、統一規則、統一標準的數據交易規范，構建全國一體化的數據交易大市場；在地區層面，鼓勵地方組建具有區域特色的數據交易中心，開展區域特征較強的數據交易。四是協同發展綜合和專業數據要素市場。在構建數據要素綜合市場的同時，支持重點行業部門基于數據交易所搭建行業專業數據交易平臺，促進行業數據匯聚，有效增加數據供給，推動數據跨行業流通。

第四，推動數據跨境安全有序流動，積極培育數據要素國際大市場。當前，經濟全球化正進入一個數據流定義的數字時代，即數字經濟全球化。中國不能滿足于只做數字經濟全球化的一個參與者、追隨者，而是必須要努力搶占科技制高點，成為數據經濟全球化的引領者、推動者。一方面，結合我國數據要素市場發展實踐，積極在海外設立一些大型的數據中心，推動數據跨境安全有序流動；另一方面，積極參與數據跨境流動國際規則制定，推動數據要素市場的標準國際化，提升我國在全球數字治理中的話語權、引導權。