CMF报告：预计2024年我国数据要素流通市场可达到1592亿元_新浪财经

专题：中国宏观经济论坛(CMF)2024

　　CMF宏观经济热点问题研讨会（第83期）于4月13日举行。中国人民大学经济学院教授、中国宏观经济论坛（CMF）主要成员李三希代表论坛发布题为《数据要素市场建设：现状、问题和建议》的CMF中国宏观经济专题报告。

　　报告指出，数据要素是数字经济时代最为重要的生产要素之一，我国出台多项政策文件，高度重视培育数据要素市场。数据显示，自2014年以来，全国各地陆续建立了几十个数据交易机构，拉开了我国数据要素市场建设的序幕。我国数据要素流通市场活跃度显著提升，总体规模不断上升，预计2024年可达到1592亿元。

　　据介绍，目前数据要素流通交易的主要模式主要有三种，分别是企业间直接交易数据、数据交易平台撮合、提供API接口进行数据服务。

　　报告指出，我国数据供给侧主要面临四个现实问题：合规成本过高、个人数据开发利用成本较高、科研类数据共享程度不足、公共数据开发激励不足。

　　从需求侧看，主要问题在于企业数据利用能力的不足导致有效需求动能不足。具体而言，直接体现在数据分析与应用环节：第一，部分企业数字化转型进程缓慢，企业对于数据价值的认识与挖掘不够深入，未能充分利用数据驱动业务决策和创新。第二，尽管企业拥有大量数据，但缺乏相应的数据分析技术和实力，使得这些数据无法转化为实际的业务价值。第三，很多公共数字化应用场景尚未对市场充分开放，也进一步限制了数据需求方动能的增长。

　　报告认为，综合来看，数据产业在供需匹配上有三个比较严重的问题：第一，“有数无市”和“有市无数”问题。“有数无市”是指产生大量的数据但没有市场。“有市无数”是指数据供应商多以提供“粗加工”的原始数据为主，缺少个性化定制模式，数据规模小，整体较为分散、零碎，无法有效覆盖需求。

　　第二，数据要素价格发现机制不完善。一是公共数据授权运营单位向社会服务的公共数据定价机制不健全。二是企业数据价格形成机制不健全。

　　第三，高度的信息不对称。

　　报告还分析了数据市场的相应制度与法规仍然不完善。现实案例主要包括个人信息权、商业数据使用与不正当竞争、数据安全以及非法调用API接口等，体现了制度与法律法规层面的四个重要问题。

　　报告建议：第一，明确有效市场是数据要素市场发展的基础，政府的作用则是在市场失灵时进行补充和引导，政策制定需要且应当遵循市场规律和原则。一是构建合理的市场参与者激励机制，提高数据产品的质量和吸引力，在需求端提升各行业的数字化水平，推动数据要素的需求与应用场景等。二是优化数据流通交易模式，降低市场摩擦，尤其是重视数据交互的流通方式，协调推动数据交易和数据交互两种数据要素流通渠道。三是引导社会资本投入，谨防形成行政垄断，数据交易平台可以对市场放开，一些公共数字化的应用场景可以适当对市场放开。除此之外，政府可以加强技术研发与人才培养，建立健全数据安全保障与合规交易机制。

　　第二，以发展数据交易平台为抓手，进一步完善数据要素市场生态建设。数据交易平台应当树立好综合服务商的定位，不断提高服务水平和建设能力，做好规则制定、生态培育、技术创新、机制设计、安全保障等辅助服务，发挥自身中介价值。以构建互信协同的生态系统为前提，以机制和技术为驱动，以业务创新、合规创新、模式创新为核心，通过建设互信机制，连接数据产业链各个环节，让数据价值在链上流动起来，形成数据产出、交易闭环。

　　第三，探索更加完善的数据要素定价与收益分配体系。应综合各种定价方法，采用分类的差异化定价，尽量拓宽数据交易的使用场景，并据此作为定价基础。例如面对标准化程度高、投入产出都能清晰衡量、价值比较稳定的数据产品，采用成本法，依据形成过程中的劳动和资本投入定价；面对高稀缺性、高价值、受市场供求较大的数据产品，采用拍卖法，实时定价；面对定制化的数据产品或服务，采用协议定价方法。

　　针对数据的来源与用途，报告提出2×2矩阵的定价思路，将数据来源划分成公共数据和企业数据，将用途划分成商业用途和公益用途。对于企业数据进行商业用途而言，定价应当完全由市场决定，这样能够确保最大程度的发挥数据价值。对于企业数据和公开数据的公益化用途而言，不宜产生过高的定价，可以采用制定价格上限指引的方式提高公益用途数据的使用，提升总体社会福利水平。对于公共数据的商业用途而言，则需要兼顾效率和公平两个方面的平衡，可以进行最低限价的价格指引。与此同时，数据交易平台也要不断探索数据交易定价的规则方法，鼓励发展受市场认可的第三方权威数据资产评估机构，发挥数据市场价格发现的作用，使数据交易定价不断透明化、正规化。