一、問題的提出

2020年4月，中共中央、國務院首次在《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中將數據與土地、勞動力、資本、技術并列，升格為第五大生產要素，并提出“加快培育數據要素市場”；2022年12月，又發布了《關于構建數據基礎制度更好發揮數據素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”），提出“完善數據要素市場體制機制”，可見我國數據要素市場的核心問題正在由“從無到有”逐漸轉變為如何高速且規范地發展。隨著以ChatGPT為代表的生成式人工智能大模型成為各國科技創新“軍備競賽”的焦點，大模型在訓練與優化過程中對高質量數據的大規模需求更提升了這一問題的重要性與緊迫性。

綜合國內外現有研究和產業實踐情況來看，解決這一問題有兩大難點：一是相較于傳統生產要素，數據要素具有如非競爭性等一系列更容易造成市場失靈的技術經濟特征，這一方面決定了成熟完善的數據要素市場無法完全依靠市場力量自然演化形成，需要政府的必要干預，另一方面也使得相對傳統生產要素市場，要在數據要素市場實現激勵相容需要更復雜、更科學的機制設計；二是在數據要素相關產業實踐中所形成的種種慣例，有些從最新的技術經濟范式出發看，并不利于長期發展，卻已經使市場形成了路徑依賴，甚至在司法中有所體現，對落實科學合理的市場機制設計造成掣肘，如“三重授權原則”。我國當前政策能否破解這兩大難點，又需如何進一步完善，成為亟待研究的重要問題

二、數據要素的內涵及其技術經濟特征分析

要分析數據要素市場的發展，前提是厘清什么才是能夠市場化流通的“數據要素”。顧名思義，數據要素是指將數據作為可以被利用的生產要素。首先，一些未經匿名化、清洗等處理無法直接使用的原始數據正如未經開采的石油、未經征收的土地，還不能進入市場流通，尚不屬于數據要素；其次，一些經過深度分析、已提煉出明確結論的數據產品，雖然還會被下游經營者進一步使用，但從經為一種中間品，從對要素市場的相關研究來看，中間品也并非生產要素。故此，數據要素是指在原始數據的基礎上經過且僅經過匿名化、清洗等初步處理而產生的可供利用的生產要素。

由這一內涵可知，要研究數據要素市場，就應從數據要素的技術經濟特征視角出發進行分析。所謂技術經濟特征，即分析新技術的創新與使用對經濟發展方式的影響。就數據要素而言，正是其可復制性、易留存性、溢出性等技術特性，即由于數據可被低成本復制、難以被消耗、從產生到利用往往影響多個利益相關方，帶來了非競爭性、多主體性等會深刻改變生產方式的技術經濟特征。

與單純的技術特征相比，技術經濟特征不僅關注技術本身的特性，還更加關注技術在經濟中的應用效果、對產業生態影響等經濟方面的問題；與單純的經濟特征相比，技術經濟特征則不僅關注經濟現象本身的規律和特點，還更加突出了技術在其中作為驅動力的作用，研究技術變革對經濟發展的影響和作用機制。換言之，技術經濟特征更加強調技術與經濟的結合，以及技術在經濟發展中的作用和價值。與傳統生產要素相比，數據要素在經濟特征上具有一些共性，而在技術經濟特征上則呈現非常鮮明的獨特性。

（一）數據要素與傳統生產要素在經濟特征上的兩大共性

首先，從生產角度看，數據要素市場的完善和成熟需要專門的基礎制度支撐。與大多數普通商品可以基于較為通用的市場監督管理制度進行交易相比，土地流轉、資本流通等要素的流通交易都需要較為復雜的專門制度進行規范。這是由于生產要素種類少、通用性強，任何一種生產要素的流通交易如果出現系統性問題，都將對千行百業產生巨大影響。正如土地的用途規劃會直接決定不同產業乃至居民生活的空間資源，資本如何流通決定了現代經濟體系中“血脈”是否通暢，在當前數字化網絡化智能化深入發展、新一輪技術產業變革日新月異的階段，數據要素的流通交易制度也將決定各行各業的發展速度，因此需進行適應數據要素流通需求、符合經濟高質量要求的市場機制建設，對技術、制度、人員等因素進行調整。

其次，從分配角度看，對數據要素權益的初始分配將對社會福利的分配產生重大影響。根據科斯的產權理論，在交易成本較低的情況下，無論產權的初始分配如何，最終市場都可以達到最高效率，但這并不意味著社會福利得到公平分配，社會福利的公平分配需要對數據產權及其他相關權益進行科學合理的初始分配。雖然數據產權的確權存在一定困難，目前條件尚不成熟，但對數據相關權益的分配制度正在逐步構建，甚至已實際運行。生產要素與普通商品不同，在現代經濟的社會分工下，根據兩部門模型，大部分普通商品的供給方是有組織的廠商，而生產要素的供給方往往涉及普通居民。普通居民向廠商提供生產要素，由此所得的收益再用來購買廠商的產品。一個經濟體在追求全局利益最大化的同時，更注重廠商的利潤還是居民的福利，就體現在其對生產要素產權及其他相關權益的初始分配。數據要素權益的初始分配則決定了“數字紅利”最終會擴大還是彌合“數字鴻溝”。

綜上所述，數據要素的市場流通、權益分配等機制建設亟待進行。而在機制的設計過程中，不僅要考慮其作為生產要素的共性經濟特征，更需結合其獨具特性的技術經濟特征，這也成為重要的研究內容。

（二）數據要素相對傳統生產要素在技術經濟特征上的四大特性

數據要素的生命周期包括產生、采集、流通、利用等環節，從這四個環節出發，在技術經濟特征上，數據要素相對傳統生產要素分別表現出以下四大特性：

第一，在產生環節，數據要素通常表現出多主體性。數據是伴隨人類行為而產生的，但在現代經濟體系的分工合作下，經濟行為的參與方通常不止一方，這一點在電商交易數據等領域體現得尤為突出。消費者在某電商平臺購買了某第三方商家的商品，那么消費者、提供交易中介服務的電商平臺和提供商品的第三方商家都參與了這一交易數據的創造過程，都應在一定程度上享有某種數據權益，這也是數據產權確權難的根本原因之一。對于用戶直接提供的身份信息類數據、企業內部運營所產生的相關數據，其產權相對易于界定，而上述用戶行為痕跡類數據由于多主體性較為突出，其產權如何界定至今仍是世界性難題，這也制約了數據要素的流通和利用。

第二，在采集環節，部分數據要素具有一定排他性。數據要素盡管在使用環節不具有競爭性，但部分數據在采集環節具有排他性。例如，當用戶利用智能手環或智能手表收集自身的心率、睡眠時長等人體健康數據時，絕大部分用戶只會佩戴一個智能手環或手表，由此其數據會被一家智能終端廠商排他性收集。這一情況同樣適用于其他大部分用戶通常選擇單棲的產品或服務，只有在用戶普遍多棲的業態中，數據排他性的影響才會被大大削弱。如果某一用戶普遍單棲的行業被一家企業所壟斷，那么就可能同時造成數據壟斷，使該領域數據難以流通。

第三，在流通環節，數據要素具有非競爭性。數據要素通常以復制而非轉移的方式流通，流通后可以被多方同時使用，而并不增加使用成本或影響其價值。這也是為何在拉動經濟增長方面，數字經濟被寄予厚望的原因之一。一旦數據要素可以高效流通，那么就可以同時為多方賦能，而不像土地、資本等資源具有稀缺性。然而，其高效流通并不必然實現，這不僅是因為相關制度的潛在限制，更主要是由數據要素的多主體性、部分排他性等特征決定的。

第四，在利用環節，數據要素的規模報酬情況具有復雜性。數據要素的規模報酬是一個近年來學術研究集中涌現、相關爭論激烈進行的領域。很多學者認為，數據要素具有顯著的規模經濟、范圍經濟特性，同時由于數據可用于優化產品和服務性能，因此在數據上具有優勢的企業可以提供更優質的產品，吸引更多用戶，從而獲取更多數據，形成正反饋效應。也有學者指出，數據規模過大可能造成高昂的清洗成本，很多類型的數據都會快速折舊，因此達到一定規模后，數據就會呈現出規模報酬遞減的特性，并不必然帶來競爭優勢。還有觀點認為，在不同的行業、業態和應用場景下，數據因其質量、應用方式、價值創造邏輯等的不同，而呈現出不同的規模報酬效應。除此之外，不同的技術條件下數據價值也會發生變化。例如，在相對傳統的算法技術下，新聞傳媒領域數據時效性較強，規模報酬很難呈現遞增態勢，但隨著ChatGPT等生成式人工智能大模型可以進行具有一定創造性的寫作，更長期的數據積累可以幫助其從長期的歷史視角下，綜合分析當前新聞事件的原因和脈絡，降低其陷入“幻覺”、出現錯誤的概率。由于規模報酬效應的不同會影響產業政策、競爭政策等政策的導向，而數據要素在不同的條件下會表現出不同的規模報酬，這就給政策制定帶來一定困難。

三、數據要素市場機制建設的現狀與面臨的問題

由于數據要素相對于傳統生產要素在技術經濟特征上的獨特性，目前世界各主要經濟體都尚未完成圍繞數據要素的經濟制度建設，僅進行了初步的框架設計和相關制度探索。隨著數據要素的經濟價值凸顯，規模巨大的數據要素市場早已自發形成，這樣的市場既充滿活力，也存在一些由野蠻生長帶來的亂象，其市場機制并不必然導致全局最優，甚至可能對部分參與方的權益構成一定侵害。

（一）我國數據要素市場機制建設的現狀

我國數據要素市場首先是在發展過程中自然演化形成了一定的市場機制。近年來，隨著對于數據要素重視程度的不斷提升，政府通過加強頂層設計、制定法律法規等方式參與和引導了進一步的市場機制建設。在自然演化形成的市場機制中，數據要素主要通過以下方式流通：數據包交易、通過API接口流通、數據爬取、通過并購獲取、數據權利換服務等。其中，前四種流通方式主要見于B2B業務中，即用于實現企業間的數據流通，而數據權利換服務則多見于B2C業務中，即用于企業獲取個人數據時。這些數據流通的方式各有利弊，其中一些還具有法律風險，如近年來由數據爬取引發的訴訟屢見不鮮。目前最為常見的數據流通方式是通過API接口流通和數據權利換服務，但這兩種方式都給超大型平臺等企業帶來了傳導市場勢力的機會。普通用戶很難拒絕此類企業在提供產品或服務的同時收集數據的請求，而由此獲取大量數據后，這些企業又控制著是否對產業生態內其他參與者開放數據接口的權利，這樣使其市場勢力在普通商品市場和數據要素市場間的雙向傳導、相互強化成為可能。隨著技術的發展，逐漸出現了一些新的數據流通方式，將有助于解決上述問題，如Web3.0條件下可進行基于數據確權的交易，通過隱私計算、聯邦學習等技術可實現“數據可用不可見”等，在這些新技術、新模式基礎上結合新制度，就有望實現數據要素在更大范圍內的流通和利用。

近年來，政府進一步推動了我國數據要素市場的市場機制建設。在頂層設計上，“數據二十條”在數據產權制度中創造性地提出了“三權分置”，為數據要素市場上的各類主體擱置產權爭議初步提供了制度基礎；在數據要素流通和交易制度中，為數據要素市場的機制建設指明了具體方向；在數據要素收益分配制度中，將市場作為評價貢獻的基礎；在數據要素治理制度中，涵蓋了反壟斷、反不正當競爭等市場競爭監管的內容。在機構設置上，成立了國家數據局，負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用等工作。在政策法規上，出臺了《數據安全法》《個人信息保護法》等針對數據的法律法規，并在《反壟斷法》《反不正當競爭法》的修訂中進行了數據相關競爭規則的優化，還印發了《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》等政策文件。

（二）基于技術經濟特征的數據要素市場機制問題分析

要推動數據要素市場建設完善，加速數據要素流通，實現對其價值的共享共用，仍面臨經濟激勵、互操作性、與現有制度的銜接等方面問題。

⒈經濟激勵

由于數據要素具有非競爭性、多主體性，很多類型的數據要素難以進行明確確權，數據要素市場亦已在無法明確確權的情況下實際運行，因此在當前對數據流通的推動中，更為直接、現實的瓶頸并非其產權問題，而是經濟激勵問題。一方面，數據的流通可以帶來技術的進步和產業的發展，另一方面，如果對數據的獲取不受限制，那么通過爬取數據實質性替代服務等行為將削弱數據收集企業的創新激勵。例如，在2016年的大眾點評訴百度不正當競爭案中，如果允許百度地圖直接顯示來源于大眾點評的餐廳評價等信息，確會造成大量用戶直接通過百度地圖一站式完成對消費場所的搜索、選擇、導航，那么不僅大眾點評的權益受損，此后再有企業想進行此類創新投入時，也會擔心被百度通過類似手段實質性替代，由此可知長此以往就可能扭曲整個市場的經濟激勵。不過，目前這種以保護企業權益和創新激勵為由的數據保護，也有被濫用的風險。仍以大眾點評訴百度案為例。該案中大眾點評收集用戶評論數據是為了給用戶在選擇消費商家時提供參考信息，這也是其核心業務之一，而百度地圖對大眾點評數據的“搬運”直接替代了這一大眾點評賴以獲得數據的核心業務，因此大眾點評在該案中的勝訴沒有爭議。而如果在某一新業務領域的企業為開發某種不會直接替代該核心業務的產品或服務而爬取數據，那么這種爬取行為是否應該被允許呢？在實踐中這一問題仍有爭議，但從理論角度出發，這種情況下允許爬取并不會扭曲經濟激勵。按照我國政策法規要求，企業在收集用戶個人信息時應遵循最小必要原則，即只收集提供某項服務所必需的個人數據，換言之，如果不收集該數據，該數據所直接支撐的業務就無法進行。在此背景下，企業是否付出成本去收集數據就取決于其所直接支撐業務帶來的收益增加是否大于數據收集成本，如果收益大則進行收集，反之放棄收集。也就是說，只要保障企業在數據收集所直接支撐的業務領域的權益和創新激勵，使該領域的創新收益大于數據收集成本，那么企業就會完整地收集數據，即使明知未來無法享有該數據在其他領域所衍生的價值。這種衍生價值如果依然被界定給數據收集企業，反而會成為其跨行業傳導市場勢力的重要手段，在普通商品市場和數據要素市場同時增加壟斷風險。在數據要素具有一定排他性的領域，這一風險尤為突出。

⒉互操作性

數據要素流通的目的是促進其利用，而要提高數據流通后的利用效率，就要保證來自不同主體的數據具有互操作性。特別是在平臺內經營者普遍進行多棲經營的行業和領域，平臺內經營者為統籌管理，必然存在跨平臺數據流通的需求，這種需求具有顯然的正當性。即使各平臺從規則、接口等層面不支持這種流通，平臺內經營者也可能通過更低效的方式以人力完成多平臺數據的匯集，而各平臺間數據標準的不統一只會降低平臺內經營者的經營效率。此外，平臺內經營者以低效方式自行流通的往往是原始數據，與在平臺技術支持下的可控流通相比，帶來的數據安全和隱私風險更高。換言之，平臺間數據不具有互操作性、平臺不支持數據互操作存在降低效率和放大風險的雙重問題。反之，如果各平臺根據行業的一般特征，對具有共性需求的數據進行清洗、匿名化等處理，確保處理后的數據要素具有互操作性，并為數據的互操作提供相應的技術支持，不但可以滿足平臺內經營者需求、提升其經營效率，也有利于擴大平臺自身可利用的數據資源規模，完善我國平臺經濟領域的開放式創新生態，實現我國數據基礎制度中“堅持共享共用，釋放價值紅利”的總體要求。

⒊與現有制度的銜接

隨著互聯網、移動互聯網的飛速發展，我國開始積累海量數據資源；隨著算法等技術的進步，我國對數據資源的利用能力不斷提高。在此過程中，數據的重要性是逐漸被發現的，相關治理規則也是在實踐中逐步建立的。然而，站在今天的人工智能、區塊鏈等技術條件下來看，監管、司法實踐中早期對數據的一些認知乃至基于此建立的制度規則需要調整，制度銜接由此成為一項難題。例如，2016年我國司法機關在新浪微博訴脈脈案中，創設了企業間涉及個人信息數據流通的“三重授權原則”，其目的是在彼時《個人信息保護法》等法律缺失的情況下，通過《反不正當競爭法》對個人信息權利做出一定保護，然而這一在其后的司法實踐中被廣泛引用的原則卻與2021年出臺的《個人信息保護法》中個人信息的可攜帶權形成一定沖突。又例如，《民法典》在最終出臺時，刪去了一審稿草案中總則部分將“數據信息”列為知識產權的相關條款，而是單獨設立了第127條作為數據保護的相關規定，從這一立法歷史來看，數據似乎不宜作為一種知識產權進行保護[19]；但2022年11月，國家知識產權局又確定了北京、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、深圳等8個地方作為開展數據知識產權工作的試點，目前，浙江、北京將數據知識產權相關內容寫入了地方性法規，深圳探索開展數據知識產權的登記工作。由此可見，在涉及數據要素的新舊制度銜接上，需要勇于打破制度慣性，立足新技術新背景，進行科學的制度設計和調整，著力推動新制度落地。

四、國外數據要素市場機制相關經驗借鑒

盡管我國已初步建立以《個人信息保護法》《數據安全法》等為基礎的數據要素監管制度，并通過“數據二十條”明確了數據基礎制度的構建方向，但很多具體權益、機制因缺乏細則指引還難以落地，發達國家的部分相關經驗對我國有一定借鑒價值。

（一）落實數據可攜帶權：美韓模式對比

自歐盟在《通用數據保護條例》（General Data Protection Regulation，GDPR）中規定了用戶數據可攜帶權以來，多國先后跟進，目前其落地的方式和進度各有不同。如美國盡管未在聯邦層面通過類似法案，但由于《加州消費者隱私法案》（California Consumer Privacy Act，CCPA）等州立法的生效，美國主要平臺企業也建立了可實現個人信息可攜帶的DTP（Data Transfer Project）項目。相較于我國目前各主要平臺生態內數據可流通、生態間數據多封閉的現狀，美國主要平臺間數據可基于DTP實現流通。DTP的不足在于仍無法覆蓋中小企業，使得這種由主要平臺主導的數據流通甚至可能造成新的壟斷。

相比之下，韓國的MyData模式則是以政府為主導。其構想是當用戶想對個人信息數據進行管理、攜帶等操作時，此前曾持有其個人信息的企業需將數據傳至由政府發放牌照的MyData運營商所建立的平臺，當其他企業想使用該數據時，用戶則決定是否授權其從MyData運營商平臺處獲取數據，整個過程通過API完成。MyData模式自2021年1月在金融行業開展試點，2022年1月主體實施，截至2022年12月，大約有600家信息提供商和53家公司獲得許可作為MyData運營商。MyData自正式上線以來實現快速增長，2022年1月至9月，其累計訂閱用戶數從約1400萬增長至5480萬，每日API傳輸量從2.74億次增至3.84億次，累計傳輸總量從85億次增長至1048億次。新加坡、印度政府也先后推出類似模式。

在該模式中，MyData運營商的盈利機制設計是關鍵和難點，目前韓國仍處于依靠政府補貼維持盈虧平衡階段，我國可結合國際經驗和國內數商、數據經紀人等市場化機制探索，研究推出類似MyData的個人信息可攜帶受托平臺試點。

（二）使用戶因數據獲得收益：英國Swash項目

隨著Web3.0等技術、模式的發展，發達國家已有創業者嘗試基于此實現向用戶分配數據的財產性權利，如于2019年在英國啟動的Swash項目。該項目由4位聯合創始人共同創立，其宣稱的使命是“通過將利潤回饋給人們來創建公平的數據經濟”。個人通過安裝一種sCollector并成為數據聯盟中的成員，使其數據的被收集和被訪問都將通過sCollector進行，由此個人可以借助Swash平臺對自身數據擁有一定程度的控制權，并獲得部分利潤。現有的sCollector包括Swash瀏覽器拓展、獨立瀏覽器或SDK。數據聯盟中的成員企業則通過與sCollector的互聯互通獲取經過匿名化處理的數據，并為此付費。除此之外，Swash還提供sIntelligence分析平臺，幫助企業用戶分析數據，并允許具有隱私計算能力的開發者在只支付計算費用、不支付數據費用的情況下使用其數據，但如果將數據開發成數據產品并出售，則仍要對數據集的所有者和數據貢獻者進行補償。雖然國外此類應用通常與國內所禁止的加密貨幣相關聯，但加密貨幣并非其發展的必要條件，我國可在技術條件相對成熟的情況下借鑒國外Web3.0發展經驗，將其作為一種數據基礎設施推動建設。

五、完善數據要素市場機制的路徑分析

完善數據要素的市場機制，既要從數據產權制度、數據要素的流通和交易制度、數據要素的收益分配制度等方面分別入手，又要綜合考量其相互作用、相互影響，系統性推進數據要素市場機制建設。

（一）基于數據要素多主體性的權利制度設計

數據要素的產權及相關權利的制度設計至今仍是一個難題，甚至對于是否應針對數據進行明確的產權歸屬界定都存在爭議。特別是對于多主體性較為突出的數據要素，將其產權排他性地界定給任意一方均可能損害其他利益相關主體的權益，扭曲經濟激勵機制。以網絡零售交易數據為例，一項普通的交易數據可能同時涉及消費者、平臺內經營者和平臺方三個主體，以及數據利用、數據流通、數據攜帶、個人隱私等多種權利，授予任何一方排他性的產權都會導致其他主體在行使自身相關權利時面臨一定阻礙；但產權如果始終不明確，也會使數據流通和利用的制度成本和交易成本等居高不下。對此，常見的解決思路有如下兩種：

第一，仍將產權或實際控制權排他性地授予某一方或默許某一方占有，通過控制相關成本彌補由經濟激勵扭曲帶來的損失。這種思路是在政府規制遵循市場現狀的情況下得出的自然結果。無論數據涉及哪些主體，最終還是會由某一方持有，如互聯網領域的平臺企業、工業領域的制造企業或主要設備供應商等。在政府不進行干預的情況下，具備多主體性的數據通常由具有一定市場勢力和技術能力的企業持有，政府授予或默許其對數據的排他性控制不會在已有現狀基礎上產生額外的制度成本和交易成本，這些企業雖然不一定是創新性最強的企業，但通常也具有一定的創新性和較強的數據利用能力。此類企業控制數據雖然可能并非最優選擇，例如在消費互聯網領域，根據Jones & Tonetti等的研究，將數據產權授予個人消費者可以獲得更大的經濟效率，不過在數據要素市場發展初期，考慮到政府規制本身的成本與收益，這種思路也不失為一種次優選擇。其弊端在于隨著市場演化，可能在部分領域造成數據壟斷等問題，損害公平競爭秩序，降低顛覆性創新發生的可能性，甚至危害長期的經濟發展潛力和社會公平性。我國在過去一個時期一度遵循這種思路，數據的持有方實際控制著數據的絕大部分權利，而2021年《個人信息保護法》等相關法規的出臺、騰訊公司訴祺韻公司和優視公司等案例的判決，標志著我國的思路已發生改變。

第二，以其他數據相關權利的設計來取代傳統的排他性產權。這是我國當前采取的主要思路，即對數據產權進行數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的“三權分置”，輔之以個人信息可攜帶權、數據安全與隱私的相關權利、商業數據的競爭權益等，共同構成一個權利體系，而非對數據產權進行簡單的排他性規定。這種思路的優勢在于從長期來看相對于第一種思路更為合理，可以更好地保障各方權益、激發創新熱情與發展潛能，而其問題在于對機制設計的水平提出了較高要求，并且成本相對較高。這樣一個權利體系在建立、落實過程中可能產生較高的制度成本，在長期運行過程中則需要通過對各方各種權利的協調形成一個激勵相容的市場機制，并基于新技術新背景進行不斷調整，否則就會由于不同權利的互相沖突形成新的交易成本。盡管如此，隨著消費者、中小經營者等群體對數據相關權利的重視，數據權利制度的設計向這種思路轉變已成為一種必然，這也是數據多主體性這一特性的內在要求。

在具體的推進措施上，一是在頂層設計方面研究出臺數據產權“三權分置”等制度的細化規則和落實方案，并采取試點運行、適時推廣等方式在實踐中對其進行迭代優化，發揮其推動數據要素流通利用的作用；二是在具體的權利制度及其實施上合理借鑒發達國家經驗模式，結合我國實際情況，推進《個人信息保護法》中的可攜帶權等規定落地，推動《反不正當競爭法》修訂中的商業數據等條款出臺，適時擴大可攜帶權的主體范圍，通過指南、指引等形式對上述法律法規的具體落地方式進行動態調整，以適應數字經濟的發展變化。

（二）現有技術條件與競爭格局下的流通促進措施

企業間、生態間的數據封閉是我國數據要素市場建設最突出的問題之一。從重要性、緊迫性來看，隨著生成式人工智能大模型等技術的發展，跨行業跨領域的數據流通和匯集、利用成為創新的重要基礎；從現實性、可行性來看，我國通過個人信息的可攜帶權、反壟斷法修訂和正在進行的反不正當競爭法修訂等制度設計，已經為解決這一問題提供了部分條件，使其在短期、中期得到解決成為可能。

受到消費互聯網高速發展的影響，我國服務業領域的數據要素已經形成一定程度的流通，阻礙數據要素市場進一步發展的主要是生態封閉問題。如前文所述，“三重授權原則”等規則使我國平臺企業等大規模數據的持有者一度在事實上掌控了數據的排他性權利，將其視為自身擁有完整產權的私產，作為實施生態封閉策略、鞏固和傳遞市場勢力的重要工具。雖然近兩年的法律法規制定和修訂在一定程度上打破了此類行為的合法性基礎，但可攜帶權等新規遲遲未能落地，使這一問題未能得到真正解決。因此，要促進服務業領域的數據流通，可攜帶權是一個重要抓手：一是要實現生態間數據的互操作性；二是要通過技術手段實現數據的部分匿名化，解決社交等類型數據中個人信息攜帶可能涉及第三方隱私權益的問題；三是應將可攜帶權的主體擴大至平臺內經營者等企業范疇，例如當平臺內經營者跨平臺進行多棲經營時，應有權利匯總和綜合分析自身在不同平臺的經營數據，這也與國際上同類數據權益法規的普遍要求一致。

而在工業領域，企業間數據流通的基本問題還未能完全解決，數據要素市場處于十分初級的階段。首先，由于工業數據在產生、采集、存儲等各環節的具體機理，其異構性更強，從源頭上增加了流通和利用的難度。其次，工業數據中蘊含著相關的技術、工藝等信息，商業價值更高，一旦泄露經濟后果更為嚴重，因此企業不愿共享。并且工業數據的權屬通常較服務業數據更為清晰，多主體性較弱，如果企業不愿共享，促進數據流通的政策就很難找到合法性基礎。因此，要促進工業數據的流通，就要以標準化工作為突破口，并提供具備隱私計算等能力的新型數據基礎設施，吸引中小企業為提升效率和市場份額進行數據的共享共用，吸引大型龍頭企業在由其主導的產業生態內部加強數據流通利用、提升供應鏈效能，才能進一步形成企業普遍自發參與的工業數據流通機制。

在具體的推進措施上，政府應引導監管機構、行業協會、相關企業等形成合力，加速數據要素及相關接口等的標準化工作，提升數據要素的互操作性，營造良好的行業競爭生態，實現數據要素的互聯互通。對于工業數據，應在保障其安全的前提下，以存在區域集聚的產業集群為突破口，開展產業集群內部的數據流通試點示范工作。

（三）新技術條件下的數據要素交易與收益分配機制設計

無論在我國還是世界范圍內，當前數據要素市場的一大特征是規模巨大的數據在沒有明確定價的流通機制下流通。雖然沒有明確的定價機制不會完全阻礙數據流通，但給科學的收益分配帶來了困難，進而也使得對數據產權相關制度的設計難以落實，對數據要素市場的發展形成深層次制約。限于此前的技術條件與商業模式，數字經濟主流理論認為個體數據的邊際價值較小且難以精確計算，因此僅從隱私等角度保障用戶的人格權利，事實上否認了用戶因數據而獲得收益的財產性權利。還有一種觀點認為，在平臺經濟等領域，用戶是以自身數據的財產性權利換取了低價甚至免費的服務。這種觀點忽視了平臺作為雙邊市場的載體，對消費側提供低價甚至免費的服務、對供給側收取主要費用往往是其在利潤最大化目標下最優的價格結構，換言之，即使不存在數據的財產性權利，平臺也會進行這種交叉補貼，而非為了補貼用戶的權利讓渡額外降低了價格。雖然單個用戶的數據邊際價值較低，但系統性忽視個體用戶對數據的財產性權利依然會扭曲數據要素市場的資源配置。區塊鏈、Web3.0等新技術新模式使用戶持有數據、追蹤數據使用記錄成為一種現實可能，從而為其獲得數據的財產性權利提供了前提和基礎。如果用戶獲得數據的財產性權利，則可以倒逼數據要素市場形成相對清晰的價格機制，從而推動數據的流通交易。據Prince和Wallsten的研究，用戶對于企業使用其不同類型信息期待得到不同的補償。[25]研究發現，人們普遍認為銀行余額等金融信息和指紋數據等生物特征信息的價值最高，個人位置數據的價值最低。平均而言，對于采集銀行余額信息，用戶希望企業每月向其支付8.44美元；采集指紋信息為7.56美元；采集或閱讀用戶文本信息為6.05美元；現金取款信息為5.8美元。相比之下，當采集個人位置信息時，用戶僅希望企業每月支付1.82美元。如果能夠建立合理價格下的數據交易機制，與被動地被收集數據相比，用戶主動出售數據時，由于數據具有非競爭性，可能同時向多家企業出售，從而更好地促進數據流通、發揮數據價值。

在具體的推進措施上，國家數據局局長劉烈宏提出推動數據基礎設施建設，其中就涵蓋了基于區塊鏈、數據空間等新技術的數據流通基礎設施。首先應通過數據基礎設施建設，幫助企業基于數據空間、隱私計算、區塊鏈、數據脫敏、數據沙箱等技術實現“可用不可見”“可控可計量”的數據流通與價值共享；其次應進一步推進Web3.0建設，鼓勵在Web3.0領域創新創業，將基礎設施與市場機制設計相結合，探索推動數據確權，合理分配數據財產權利。

六、結論

從數據要素的內涵及其技術經濟特征出發，分析我國數據要素市場機制建設現狀和面臨的問題，進而借鑒發達國家相關經驗，提出數據要素市場機制的完善路徑。通過研究發現：

第一，數據要素與傳統生產要素相比，在經濟特征上具有需要專門的基礎制度支撐、相關權益分配會對社會福利產生重大影響兩大共性，在技術經濟特征上具有多主體性、部分排他性、非競爭性、規模報酬的復雜性四大特性；

第二，雖然我國目前已通過市場自然演化形成的多種流通方式和政府對市場機制的推動建設構成了一定規模的數據要素市場，但其市場機制的完善仍然面臨經濟激勵、互操作性、與現有制度的銜接等問題；

第三，從完善路徑來看，目前在數據產權及相關權利制度方面，我國已由默許某一方排他性占有大部分數據權利轉向建設由多種數據相關權利構成的權利體系，在現有技術條件與競爭格局下仍需采取促進數據流通的措施，并在未來建立基于新技術條件下的數據要素流通交易與收益分配機制。

在未來的研究中，一方面可基于機制設計理論，采取模型化的方法，提出數據相關權利體系、市場機制的具體設計方案，進一步提升研究價值；另一方面可追蹤相關技術最新發展及其對數據要素技術經濟特征的影響，深化當前分析，增強研究的長期性、延續性。

來源：電子政務