摘要：随着数字经济加速发展，数据已成为重要生产要素。自 ２０２３ 年 １０ 月国家数据局挂牌成立后地方数据局相继出现，我国数据要素大市场发展形成新格局。数据要素交易监管机构、数据要素交易平台和数据要素交易主体是数据要素市场中的主要利益相关者，我国数据要素市场的构建路径与各利益相关者的反复博弈密切相关，政府监管机构、数据要素交易平台和数据要素交易主体的最优策略应该遵循从“强化监管，严格管理，合规交易”向“放松监管，严格管理，合规交易”转变的方略。为实现这一路径，短期来看，应通过制定认证标准和培育评估市场降低合规成本，并通过引入信用工具和研发 ＡＩ 系统提高合规效率。长期来看，首先，应通过“区块链技术 ＋ 隐私计算技术”解决数据要素非竞争性和非排他性导致的数据要素交易过程中面临的隐私泄露和数据安全风险；其次，通过贯彻市场评价贡献原则，并结合区块链“共票”技术解决数据要素价值不确定性带来的数据要素收益分配问题；最后，通过强化数据要素交易平台执法，实现各区域平台互联互通，努力消除数据要素垄断对有效市场竞争造成的不利影响。
01、引 用
随着数字经济的快速发展，全社会把充分释放数据要素价值提升至重要战略高度。２０１９ 年，党的十九届四中全会首次将数据要素与劳动力、资本、土地和技术并列为重要的生产要素。２０２０ 年，《中共中央国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济２体制的意见》提出要加快培育和发展数据要素市场。０２１ 年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 ２０３５ 年远景目标纲要》明确提出要建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础性制度和标准规范。２０２２ 年，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》强调要加快培育全国统一的数据要素市场。２０２３ 年 ２月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，指出要畅通数据资源大循环，释放商业数据价值潜能，建立数据要素按价值贡献参与分配机制。无论数据价值潜能的有效释放，还是数据要素价值的合理分配，都离不开数据要素市场的构建，也正是在这一背景下，２０２３ 年 １０ 月 ２５ 日，国家数据局正式挂牌成立。国家数据局的成立无疑会进一步加快全国统一、辐射全球的数据大市场建设，从而推动数字经济发展。
虽然国海量数据资源、新型基础设施建设和产业生态优势为发展数据要素市场奠定了良好的基础，但数据要素市场作为一个新生事物，仍面临诸多难题尚待破解。何玉长和王伟发文指出，我国数据要素的市场化建设要求加快数据标准化制定，健全数据评估和定价机制，拓展数据市场交易平台，优化数据资源配置，完善数据交易系统。李三希等人则从数据成为关键生产要素的演变过程以及数据要素非竞争性、强协同性、衍生性与隐私负外部性等出发，提炼出高质量数据要素市场的四维内涵，即统一大市场、数据共享开放、专业市场主体、有序市场生态。这些学者的研究对于我们构建数据要素市场具有重要的理论指导意义，但仍有必要对我国数据要素市场的构建路径及其培育对策进行系统分析。在数据要素交易过程中，各交易主体均是在既定约束条件之下追求自身利益最大化，但与成熟的要素市场相比，我国数据要素市场尚处于建设培育期，这就意味着数据要素市场的构建路径与各利益相关者的反复博弈密切相关。综上，对于数据要素市场各利益相关者博弈关系的分析成为研究数据要素市场构建路径的必要前提和基础。本文在对数据要素市场利益相关者博弈关系进行分析的基础上，对我国数据要素市场的构建路径进行深入分析，并从短期和长期两个维度提出相应的培育对策。
02、数据要素市场利益相关者及博弈分析
国家数据局的成立意味着我国数据基础制度建设推进力度增强，数据要素市场建设也将步入快车道。国家数据局作为专门的数据行政管理机构，不仅进行基础制度的建设，还会在数据资源统筹的基础上进行整体规划，以促进数字经济健康发展，因此，各级数据局也是数据要素市场建设和培育过程中的重要利益相关者。
（一）数据要素市场利益相关者及其行为策略
1.数据要素供给者和需求者
数据要素供给者和需求者是构成数据要素市场的核心主体。一般来说，数据要素供给者主要有两个方面的利益诉求：一是通过卖出数据要素获得公平合理的报酬；二是确保数据要素不被买方 “ 滥用”，从而保证自身利益的稳定性和持久性。同时，数据要素需求者也有两个方面的利益诉求：一是希望购买数据要素的价格能够公平合理，从而降低其成本；二是确保数据要素的质量能够满足其需求。在通常情况下，如果数据要素的供需双方能够达成交易，就说明双方的利益诉求基本能够实现，因此，为了使讨论能够继续，以下假设数据要素的供需双方是理性的市场主体，都希望交易能够顺利实现，并在此过程中追求更多的利益。
作为数据要素交易的供给主体，数据提供者主要是在遵守国家法律和监管规则的前提下对来源于公众、企业和政府等主体的数据进行整理和加工，使其成为能被其他市场主体加以有效利用的数据要素。如果数据供给者所掌握的数据资源是稀缺甚至是独一无二的，那么其通常会在市场交易中居于优势地位。作为数据要素交易的需求主体，数据购买者则在自主决策的基础上，选择价格最低且最符合自身需求的数据，同时，获得数据的控制权之后，既有义务保护数据的隐私和卖方的权益，也有权力对数据进行再加工并进行出售以获取更多利益。如果数据需求方所需要的数据有多个供给者，那么其就会在交易中占有优势地位。
无论是数据要素的供给者还是需求者，都是追求利润最大化的市场主体。所以，如果不遵守规则能够带来更多利益，那么其就有动力偏离甚至是破坏既定规则从而进行违规交易；相反，如果不遵守规则所导致的惩罚大于收益，那么其一般会选择进行合规交易。
２． 数据要素交易平台
在数据要素交易过程中，买卖双方需要依托数据要素交易平台，这也是确保交易得以公平公正进行的重要保证，因此，数据要素交易平台除为交易双方提供交易所需的各种条件和必要场所以外，还需要对交易本身进行管理，以确保交易的公平公正。换言之，数据要素交易平台实际上扮演了证券交易所的职责，不仅为数据交易的正常进行提供场所，也对买卖双方的资质进行合规审核，从而确保数据要素的交易符合相关的法律法规。
数据要素交易平台既属于典型的市场主体，也属于市场交易规则的制定者或者执行者。由于数据要素供需双方均需要通过平台完成交易，因此数据买卖行为的可靠性和安全性就成为数据要素交易平台的重要市场竞争力。一般来说，数据要素交易平台要对交易双方进行合规审查，包括数据的隐私保护、数据的质量审核、交易流程的审核和交易后对数据滥用的监管等，所以对数据要素交易平台的管理涉及数据要素的全生命周期，是数据要素市场发展和完善的关键所在。
数据要素交易平台作为典型的市场主体，其目标也是追求收益最大化。在现有的规则下，数据要素交易平台的收益主要来源于交易提成，即平台会从每一笔数据要素交易中提取一定的手续费，因此，数据要素交易平台的交易规模越大，其能够获得的收益就越高。但是，交易规模则直接取决于数据要素交易平台管理所带来的合规成本，如果管理严格，则合规成本高，能够从事交易的数据要素规模就小，平台获得的收益就低。所以，在政府监管较为宽松的情况下，数据交易平台总是有动力宽松管理来扩大数据要素交易规模以获得更多的收益。从长期来看，这种合规成本的降低可能导致数据要素交易的“劣币驱逐良币”效应，最终引发数据要素交易的萎缩和数据要素交易平台的倒闭。
３．政府监管机构
数据要素交易由于数据要素本身的非竞争性、非排他性和隐私负外部性等，需要专门的政府机构对其进行监管，监管主要分为中央和地方两个层级，中央是监管规则的制定者，地方是监管规则的实际执行者。政府特别是地方政府监管机构除制定和执行地方的监管规则以外，还需要对数据要素交易平台的管理本身进行监管以使其符合既定的监管规则。在我国目前的数据要素监管体系中，由《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》以及《个人信息出境标准合同办法》等组成的法规群构成了我国数据要素市场监管的顶层制度框架。基于该框架，数据要素市场利益相关主体的权利和义务得到初步明确，从而为数据交易和地方政府监管提供了必要依据。
中央政府通过多种方式对地方政府的监管行为进行评估，并将奖励和惩罚有机结合来激励和约束地方政府的数据要素市场监管行为。同时，中央政府也可以通过公众、媒体和第三方独立社会组织来了解地方监管行为，进而动态调整监管规则。地方政府作为数据要素交易监管规则的执行者，面临多重目标和任务之间的权衡。一方面，地方政府需要执行中央政府制定的监管规则，并因执行效率和效果受到奖励或者惩罚；另一方面，在一些情况下，对监管规则的严格执行可能冲击其他目标，例如地方经济发展。实际上，数据要素的自由流动是地方经济发展的重要动力，数据要素交易规模越大、交易越活跃，地方经济发展速度越快，但在监管力量没有加强的前提下，数据要素的频繁大规模交易可能会损害公众的数据隐私权，从而与地方政府监管责任相悖，因此在特定情形下，地方政府需要权衡监管规则执行和数字经济发展之间的关系。
４． 公众、媒体和第三方社会组织
公众既是数据的主要来源主体，也是数据要素交易的直接利益相关者，但由于信息不对称和集体行动困境，其通常处于弱势地位并成为隐私侵害的主要对象。媒体和第三方社会组织可以通过曝光、行业协会管理等对数据要素交易、数据要素交易平台和政府监管机构进行监督。无论是公众，还是媒体和第三方社会组织，对于数据要素交易只具有监督权，而没有监管权和执法权，但它们作为社会力量可以在一定程度上影响政府决策。本文假设公众、媒体和第三方社会组织与中央政府利益一致，在此基础上，数据要素交易市场上的利益相关主体就可以简化为政府监管机构（包括中央和地方）、数据要素交易平台和数据要素交易主体（包括数据供给者和数据需求者）等三个主体。
（二）数据要素市场利益相关者博弈分析
根据上文的利益相关者行为分析，我们可以将不同主体的策略行动集合规定如下：数据要素交易主体（合规交易、违规交易）；数据要素交易平台（严格管理、宽松管理）；政府监管机构（强化监管、放松监管）。下面具体分析不同主体之间的博弈关系。
首先，数据要素交易平台与数据要素交易主体之间的博弈关系（见表 １）。一方面，从数据交易主体的角度来看，当平台选择严格管理时，其最优选择是合规交易，而当平台选择宽松管理时，其最优选择则是违规交易；另一方面，从数据要素交易平台的角度来看，如果为了追求短期利益最大化，那么其应该通过宽松管理以降低合规成本从而扩大平台的数据交易规模进而获得更多的收益，但如果为了追求长期利益最大化，避免“劣币驱逐良币”带来的平台萎缩甚至是倒闭，其应该通过严格管理以提高数据交易主体的合规程度。
综上，如果平台追求短期利益最大化，则数据要素交易平台和数据要素交易主体之间博弈的纳什均衡为“宽松管理，违规交易”；如果平台追求长期利益最大化，那么数据要素交易平台和数据要素交易主体之间博弈的纳什均衡为 “ 严格管理，合规交易”。
其次，数据要素交易监管机构与数据要素交易主体之间的博弈关系（见下页表 ２）。与数据要素交易平台和数据要素交易主体之间的博弈关系类似，一方面，对于数据要素交易主体而言，当监管机构强化监管时，其会进行合规交易，而当监管机构放松监管时，其会进行违规交易；另一方面，对于地方政府监管机构而言，如果其更加重视区域经济发展，为了扩大数据交易规模、促进数据流通，其可能会选择“睁一只眼、闭一只眼” 的放松监管，而如果其更加重视监管责任的落实，其就会选择强化监管。需要注意的是，在此过程中，中央监管机构始终坚持社会利益最大化，会一直采取强化监管的策略，地方政府在多重目标和任务驱动下则会策略性选择强化监管或者放松监管。
综上，如果地方监管机构更加重视区域经济发展，数据要素交易监管机构与数据要素交易主体之间博弈的纳什均衡为“放松监管，违规交易”；如果地方政府监管机构更加重视监管责任落实，则数据要素交易监管机构与数据要素交易主体之间博弈的纳什均衡为“强化监管，合规交易”。
最后，数据要素交易监管机构与数据要素交易平台之间的博弈关系（见表 ３）。相对于数据要素交易平台与数据要素交易主体之间的博弈以及数据要素交易监管机构与数据要素交易主体之间的博弈，数据要素交易监管机构与数据要素交易平台之间的博弈更为复杂。一方面，如果数据要素交易平台更为重视长期利益，即使数据要素交易监管机构实施放松监管，数据要素交易平台也实施严格管理；另一方面，数据要素交易平台更加重视短期利益，但是如果数据要素交易监管机构实施强化监管，其也不得不进行严格管理。这就意味着在表 ３ 的四种策略行为组合中，“强化监管，宽松管理”是不可能出现的。
综上，地方监管机构重视经济发展和数据要素交易平台重视长期利益可能存在冲突，如果地方政府更加重视经济发展，重视长期利益的数据要素交易平台所实施的严格管理会导致数据交易规模下降和区域经济发展速度下降，地方监管机构有可能要求数据要素交易平台宽松管理，从而不利于数据要素交易平台的长期可持续发展。如果地方监管机构更加重视经济发展且数据要素交易平台更加重视短期利益，则纳什均衡就为“放松监管，宽松管理”；如果地方监管机构更加重视监管责任落实且数据要素交易平台更加重视长期利益，则纳什均衡就为“强化监管，严格管理”。
（三）我国数据要素市场构建的基本方略
中央政府作为数据要素市场的顶层设计者，希望能够将数据要素安全规制和数据要素自由流通有机结合，从而在数据隐私得到稳妥保障的同时，有效促进数字经济发展，因此，数据要素交易主体必须进行合规交易。这就意味着数据要素交易监管机构、数据要素交易平台和数据要素交易主体作为数据要素交易市场中的三个主要行为主体或者利益相关者，短期内其最优的行为策略集应该为“强化监管，严格管理，合规交易”，这是因为短期内数据要素交易平台更加重视生存目标，因此会宽松管理，此时，政府监管机构应该通过强化监管以激励数据交易平台实施严格管理。从长期来看，随着数据要素交易平台管理的逐步成熟和规范，一方面，由于其能够在一定程度上替代数据要素交易监管机构的职能，如果持续实施强化监管，就会导致监管职能重叠和监管成本上升；另一方面，随着数据要素交易规模的逐渐增加，数据要素交易平台已经解决了短期生存问题，从而会更加注重长期利益和长远可持续发展，因此三个利益相关者的最优行为策略集就会逐步从“强化监管，严格管理，合规交易” 转变为“放松监管，严格管理，合规交易”。
03、基于利益相关者视角的数据要素市场培育对策
（一）数据要素市场的短期培育对策
为了解决数据要素市场建立初期“严监管” 和“促交易”之间的矛盾，有效应对场内交易合规成本高、场外交易监管成本高和第三方认证评估发展严重滞后的痛点，以下从降低合规成本和提高合规效率两个角度提出具体的应对策略。
１．通过制定认证标准和培育评估市场降低合规成本
目前没有制定和出台统一的数据合规评估认证标准，这使得无论是数据要素卖方、提供第三方数据评估服务的律师，还是数据要素交易平台都不知道什么样的数据才算合规。因此，各地区应该依托本地区数据交易平台，联合本地区大数据局等机构，结合本地区数据实际情况发布数据合规评估认证标准。认证标准的发布不仅会提高数据要素交易的透明度和公信力，还会为不规范的场外交易提供必要的参考和依据，增强数据要素市场参与者的合规意识。数据合规评估认证标准要随着数据要素市场的发育情况进行动态调整，以督促数据要素交易主体不断调整自身行为，实现数据要素市场各相关主体利益的有效平衡。
在发布数据合规评估认证标准后，应着手培育数据合规评估师和评估市场。目前，深圳已经率先发展数据合规评估第三方服务市场，并制定“数据交易合规师”专才计划。２０２３ 年 ４ 月底，深圳数据交易所正式对外发布国内首个数据合规师培训、考核与认证体系，并在福田数据要素全生态产业园落地国内首个“数据产业园公共法律服务中心”，打造全国首个数据交易合规师产业集聚区。作为数字经济发展大国，我国应该大力发展数据合规评估师产业，并依托各地区数据交易平台探索数据交易合规评估师的认证标准，争取培育孵化出像 ＯｎｅＴｒｕｓｔ、ＴｒｕｓｔＡｒｃ等这样的第三方评估或认证独角兽企业，为数字经济发展助力。
２． 通过引入信用工具和研发 ＡＩ 系统提高合规效率
数据要素合规认证标准的确立和合规评估师产业的发展虽然可以大幅降低数据要素入场交易的合规成本，但由于数据要素市场发展迅速，新情况和新事物不断涌现，如果单纯依靠缺乏弹性的原则性标准和费时费力的人工劳动难以应对数据要素合规情况的动态变化。为了提高合规效率，建议在数据要素市场培育过程中进一步引入信用工具，并积极研发 ＡＩ 系统。信用是数据交易过程中的重要工具，可以大幅提高数据合规的评估效率，引入信用工具可以把高门槛准入、高标准审查、高成本管理的原有体系，变成事前“信用核查 ＋ 信用承诺”、事中“信用检测 ＋ 信用预警”、事后“信用激励 ＋ 信用惩戒” 的全生命周期诚信合规体系，并借鉴证券交易所的会员管理制度搭建数据交易主体信用管理制度，建立可动态调整的数据要素交易主体黑名单和白名单制度。对进入黑名单的数据要素交易主体暂停其交易资格，对进入白名单的数据要素交易主体则给予一定的交易费率优惠。
信用工具的引入无疑可以通过数据要素交易主体的诚信合规来降低反复进行合规评估的必要性，而对 ＡＩ 系统的研发则可以通过评估服务的智能化进一步大幅提高合规效率，可以通过“基于规则”和“基于学习”两种方式来实现。“基于规则” 的方式主要是借助 ＡＩ 技术使得系统能够自动输出是否符合某种特定规则的合规判断，而“基于学习”的方式则是借助于大规模数据让 ＡＩ 进行机器学习，构建起数据要素合规与否的关联推理，从而使其能够智能化识别出可能的合规风险，并进一步提出合规整改的意见和进行合规风险预警。各数据要素交易平台都有必要自主研发数据要素交易合规评估模型和智能算法，对数据要素合规风险进行识别，并结合最新的生成式人工智能技术，为数据要素交易主体提供数据要素交易合规答疑、数据要素交易政策法规文件查询和数据要素交易具体案例演示等功能。
（二）数据要素市场的长期培育对策
长期来看，数据要素市场将逐步由“强化监管”走向“放松监管”，而为了应对由数据要素本身特征所导致的外部性、分配不均和垄断等市场失灵问题，以下将从技术和平台的角度提出具体的应对策略。
１．通过“区块链技术 ＋ 隐私计算技术” 解决数据要素非竞争性和非排他性导致
数据要素交易过程中面临的隐私泄露和数据安全风险虽然数据要素的非竞争性要求数据要素必须通过不断的流通和共享来实现效益最大化，但是数据要素的非排他性又导致数据隐私风险和数据安全风险，从而损害数据要素交易主体的权益。在短期要素市场培育中，主要是通过监管机构和交易平台的强化监管和严格管理来初步解决这一问题，但随着数据要素交易规模不断扩大，这种解决方式将会带来高昂的监管成本和管理成本。长期来看，要通过合规科技的进步来解决这一问题。具体来说，区块链技术作为一种分布式的网络数据管理技术，可以通过密码学技术和分布式共识协议保证网络传输和访问安全，实现数据多方维护、交叉验证、全网一致，并且不易篡改。隐私计算技术作为多方协作数据处理场景下隐私数据保护的技术解决方案，可以在不泄露各自数据的前提下通过协作对数据进行联合机器学习和联合分析。隐私计算技术可以实现数据隐私保护，但也存在不可验证的问题，而区域链可以通过共享账本、智能合约和共识机制等特性实现原始数据的链上存证核验、计算过程关键数据和环节的上链存证回溯，从而确保计算过程是可验证的。由上述可知，区块链技术可以确保计算过程和数据可信，隐私计算技术可以实现数据可用而不可见，因此，可以将区块链技术和隐私计算技术有机结合，解决数据要素交易和流通过程中的隐私保护和数据安全问题，从而在根本上解决由于数据要素非竞争性和非排他性带来的对于隐私保护和数据安全的担忧。
２． 贯彻市场评价贡献原则，并结合区块链“共票”技术解决数据要素价值不确定性带来的数据要素收益分配问题
“市场评价贡献、按贡献决定报酬”是生产要素定价的核心指导原则，但是数据要素价值的不确定性使得市场客观评价与主观估算的数据要素贡献之间存在偏差。在现实的数据要素交易市场中，买卖双方对于数据产品的定价博弈在很大程度上都是基于事前主观估算，且通常会与事后的实际价值存在差异。因此，要想真正贯彻市场评价贡献原则，就需要在数据要素定价机制中引入数据后续的应用场景，即将定价与应用场景相连，并在充分考虑数据需求方使用场景、预期投入成本以及可能收益的基础上，给出可供数据要素交易参考的底线价格。与此同时，在数据要素交易达到一定规模的基础上，应该鼓励更多交易主体参与出价，从而使数据要素交易价格真正反映市场供需关系。在此过程中，也应该尽可能降低数据要素交易成本，以促进数据要素的流通共享。
通过基于区块链的“共票” 技术来解决数据要素的收益分配问题。具体来说，通过数据要素需求端向个人数据主体配置共票标记数据权益，发挥区块链的记账功能和可溯源性，在信息流上实现数据要素初次加工、交易、再处理等环节的全流程记录，在价值流上实现对数据主体、原始数据处理者、数据交易平台、数据需求者等多方主体贡献的登记，并以此作为数据收益分配的可靠凭证。此外，为了避免单次收益分配成本过高的问题，可以将各主体的收益汇聚成“数据权益池”，用户可以凭借共票进行阶段性权益置换。未来，随着数据要素收益分配的逐步成熟和完善，政府也应该加快数据资产管理立法和数据税收立法，并在深入探索公共数据授权使用模式和公共数据资本化模式的基础上，积极推动政府财政逐步转型为“数据财政”。
３．强化数据要素交易平台执法，实现各区域平台互联互通，努力消除数据要素垄断对有效市场竞争造成的不利影响
长期来看，随着区块链和隐私计算等技术的不断成熟和完善以及市场评价贡献原则和“共票” 机制的推广与实施，数据要素交易过程中存在的隐私泄露和数据安全风险逐步降低，数据要素的收益分配难题也得到有效解决。此时，为了更好发挥市场的作用，降低监管成本，监管机构也由“强化监管”转变为“放松监管”，但为了应对数据要素垄断，数据要素交易平台仍然需要从维护有效竞争的角度进行“严格管理”。如上文指出，掌握海量数据资源和巨大市场势力的“平台型企业” 可能会凭借支配地位滥用买方市场势力或者卖方市场势力，从而对交易对手进行歧视性定价，或者实施数据要素交易搭售乃至附加不合理的交易条件等，此时数据要素交易平台必须进行严格管理，通过自律机制严格约束强势交易主体的反竞争行为，确保数据交易公平，并配合竞争执法机构对涉嫌实施垄断行为的交易主体进行调查。在此过程中，要特别注意探索数据本身构成相关市场的可能性，以合理的方法精准界定相关数据市场范围，并在此基础上分析相关数据交易行为的反竞争效果。
同时，为了避免交易平台作为做市商本身可能衍生出的市场力量，除了竞争执法机构继续对交易平台的定价策略和交易模式进行监管，监管机构还应该积极促进本区域数据要素交易平台与其他区域平台的互联互通。这不仅可以实现数据要素的优化配置和价值最大化，还可以激活交易平台之间的竞争，使数据要素买卖双方获得更多匹配交易对手的机会，并在供求规律的作用下更加真实地反映数据要素的真实价值，充分释放数据要素增加社会财富的潜能，为中国数字经济的高质量发展和共同富裕目标的实现奠定坚实基础。
04、结 语
加快数据要素市场建设正在成为驱动数字经济创新发展的重要抓手，但释放数据要素价值并非一朝一夕之功，而是需要构建科学合理的数据治理体系来重构数据生产关系，国家数据局任重道远，亟须解决数据要素市场化如何进行制度设计和规范以及各方参与主体的数据共享激励机制和价值收入分配机制如何实现等难题。本文在对数据要素交易利益相关者博弈关系进行系统分析的基础上，提出中国数据要素市场的具体培育对策。研究发现，对于中国数据要素市场的构建而言，监管机构、数据要素交易平台和数据要素交易主体的最优策略应该遵循从“强化监管，严格管理，合规交易” 向“放松监管，严格管理，合规交易”转变的基本路径。从短期来看，应通过制定认证标准和培育评估市场降低合规成本，并通过引入信用工具和研发 ＡＩ 系统提高合规效率。从长期来看，首先，应通过“区块链技术 ＋ 隐私计算技术”解决数据要素非竞争性和非排他性导致的数据要素交易过程中面临的隐私泄露和数据安全风险；其次，通过贯彻市场评价贡献原则，并结合区块链“共票” 技术解决数据要素价值不确定性带来的数据要素收益分配问题；最后，通过强化数据要素交易平台执法，实现各区域平台互联互通，努力消除数据要素垄断对有效市场竞争造成的不利影响。
本文对于中国数据要素市场培育的研究还较为初步，尤其是对于数据要素市场中的很多重要问题没有涉及，比如公共数据如何开发利用以实现电子政务数据的互联互通，如何解决确权难、定价难、互信难等问题以推进全国统一数据大市场发展。未来的研究方向是在统筹数据权益保护、数据流通利用和数据安全管理的基础上，重点以建设国家数据资源体系为主线，促进数据要素跨国界、跨区域和跨行业流通利用，并以健全数据基础制度为抓手，以打造数据基础设施为底座，建立完善适应中国特色的数据产权制度、数据定价机制与数据市场分级治理体系，深化数字技术创新、数字化转型、数字城市建设等方面合作力度，协同推进农业、制造业、服务业数字化转型，驱动数据价值化、要素化，掌握国家数据定价权，构建数据市场双循环新发展格局，充分激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，增强自主创新能力，赢得全球科技竞争新优势。
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