01、数据要素流通和交易现状
1.1 当前企业间的直接流通和交易已无所不在
我国数据要素流通与交易可以追溯至互联网发展中在线营销的兴起。在线精准营销利用大量数据，并已形成我国数据流通领域中最广泛的市场，拥有近30年的发展历史。据中国广告业协会的统计，市场规模已达万亿级。
在金融行业信贷风控领域的数据流通非常频繁。通过分析金融业的实际数据流通样本，发现众多银行通过多种模式采购数据，例如从三大运营商和其他渠道商获取数据。此外，公共数据如政务数据也被广泛利用。目前，数据广泛用于支持金融机构的信贷决策，尤其互联网金融对数据的需求是刚性的。
另外，支持大宗商品的工业企业的日常经营决策的数据服务，比如上海钢联电子商务有限公司，在大宗商品价格数据流通方面起到了重要作用。上海钢联自2003年起，为八大类大宗商品产业链上的各类制造企业提供产品报价和价格结算服务，提供大宗商品交易过程中的价格数据及整个市场行情趋势来辅助企业的日常经营决策。上海钢联不仅使用自己积累的商品交易数据，还从包括我国两大卫星公司、公共数据（特别是工业企业用电数据）在内的多个数据提供方获取数据，将这些数据融合加工，为全球大宗商品市场的各个环节提高数据服务。
同时，互联网平台是企业间数据交易中形成的一支新兴力量。随着互联网平台的发展，公司间的数据交易日趋活跃。传统互联网公司如阿里巴巴和京东等，在其平台框架内为各参与者提供内部的数据服务。例如，阿里巴巴的淘天集团主要提供对平台框架内服务，而阿里巴巴旗下的瓴羊集团，专门对外提供数据服务，扮演数据购买方和数据服务提供者的多重角色，服务于金融机构和快消品行业。
综上所述，当前企业间数据要素流通与交易领域已形成一个广泛而复杂的生态系统，涉及众多企业，这一现象已成为当前数据要素流通市场最重要的部分。
1.2 数据要素流通和交易场所的实践：仍在起步阶段
当探讨数据要素市场时，不可避免地会涉及到交易场所的实际运作情况。自2014年起，我国已经建立了多个数据交易场所。根据我们团队的长期跟踪，截至目前，正在运营或筹建的数据交易场所共计45家，还有一部分已经停止运营或处于休眠状态。
尤其在今年前三个月，我们观察到了一些新的发展趋势。与以往主要由政府或国有企业主导建立交易场所的模式不同，目前逐渐出现了行业性的数据交易中心，如电力数据交易中心。我们的初步理解是，电力数据交易中心多与国有电力公司紧密相关，以央企为主要供方来进行数据对外服务。此外，例如港航物流数据交易中心等，也明显具有行业属性。
目前，尽管存在各类数据交易场所，但这些机构面临的挑战依旧严峻。我们也看到，各地的交易机构一直在努力探索。最近对13家数据交易场所进行了初步调研，这些交易场所虽然还未完全形成成熟的平台模式，但他们在积极探索中表现出了极大的努力。他们正在不断尝试解决现状问题，并对未来的战略定位进行探索。
总体而言，我国的数据交易市场仍处于起步探索阶段。这些机构在市场上的角色、作用和功能定位不论是在政府层面还是机构自身层面，都存在一定的疑惑和不清晰的问题，这需要未来进一步的探索和明确方向。
1.3 实践中数据流通与交易标的物：数据产品
讨论数据流通和交易时，我们必须明确数据流通和交易标的物的具体形态。在日常讨论中比较多集中于数据集这一类别，但实际上，数据交易的形态是多样化的。一般来说，我们可以将数据交易标的物概括为“数据产品”，“数据产品”不仅包括数据内容，还涉及到与之配套的服务终端。
根据上海数据交易所挂牌的2000多个产品的分析，从供方到需方的服务方式大致分为以下几类：
第一类形态是数据集。这一类数据通过特定的服务终端提供，例如通过VPN等传输方式将数据集直接传递给使用方。使用方拥有了数据内容，便可以使用其处理数据的算法来支持其内部的日常经营和决策过程。
第二类是信息服务类。比如，上海移动公司在上海数据交易所挂牌的200多个产品中，9基本上都是属于核验类产品。这类产品通常通过Web界面或API接口，根据用户输入的“查询或核验请求”返回所需的数据。这种按“条”而非按“集”交易数据的持续交付方式，是目前绝大多数数据产品的交付服务方式，特别是征信服务和精准营销等领域。
第三是数据应用类。供应方基于其数据和算法模型，通常通过SaaS（软件即服务）应用功能或app界面实现的。例如，征信服务类就提供了基于调用功能模型（评分模型）的数据服务，用户通过SaaS应用程序调用功能并获取结果。这类服务中还包括了联合建模功能服务。在这种模式中，例如某银行购买某公司的数据，在供应方的模型基础上，银行结合自己和数据进行深度加工和开发新的模型，用户通过SaaS界面在调用定制的应用时，实际上同时在调用供应方的模型和数据。
02、数据要素流通和交易模式：参与方视角
从微观视角来看，“数据流通交易模式”主要涉及的是供需两方。供方参与数据要素市场之前需要进行大量投入，形成可流通和交易的数据产品；需方在明确数据需求以后才会开始到市场上搜索、共享或进行交易。目前，数据要素流通交易主要呈现三种模式：
第一，企业间直接交易。例如，上海数库科技有限公司与银行之间的交易。相比于标准产品如核验类产品的交易，基于模型的评分类的产品其交易过程通常历时较长，存在市场摩擦包括合规性问题和对数据产品价值的不确定性的因素。因此，双方在签订合约之前需要进行试用和谨慎谈判，尤其是在界定双方责任以防范安全风险方面。此外，低频交易、持续性交付是数据要素流通中的一个显著特征，数据交易中的交易成本高，存在多因素引起的摩擦现象。
第二，平台交易模式。尽管目前尚未形成成熟的平台模式，但预期这将是未来的一个发展方向。目前普遍存在一种线上线下结合的平台交易模式。由于交易的复杂性，完全在线上完成所有交易活动上尚不可行，目前多数交易仍需线下谈判和合约备案。因此，未来的交易模式预计仍将是线上线下的结合，尽管两者的功能配置程度与当前可能有所不同。
在供需关系中，当供方数据产品挂牌后，需方可进行查询。如果供需双方能达成初步共意向，通常会进入线下沟通谈判阶段。目前大多数交易所和交易机构公布的交易额，实际上反映的是线下已谈妥的合约或已完成的合约。因此，公布的数据交易额在某种程度上并不反映纯线上实际的交易活动。
从学术角度来看，目前的市场还是一个典型的有偏市场，并非所有人都能参与其中。这种市场的特性导致参与者数量有限，且由于交易的复杂性，往往存在去平台化的现象。
第三，联盟模式（联盟+共享）。这种模式可能是未来实践中的主要成长模式，有三种形态：
形态1——面向某个需求应用场景（行业或专业领域流通）。例如，上海的一家新成立的公司专注于互联网金融服务，聚合了包括三大运营商在内的权威数据供方。在许多场景中，三大运营商通常不是直销，因此，它们就会委托这些公司来提供相应市场服务。由于明确的市场定位和权威的供方背景，可以有效解决市场参与者间的信任问题，并提供标准化产品，以减少产品价值的不确定性，所以这类机构发展迅速。因此，这种模式预计将迅速实现产业化。
形态2——面向某个供应链协同运营应用场景（上下游共享模式）。这种形态涉及供应链业务驱动。尽管供应链理论已发展数十年，但许多行业尚未充分实现。目前，多个交易所和交易机构正在帮助某些供应链进行数据共享，这一点具有重要价值。
形态3——面向某个产业的数据共享或交易。这种形态是面向某些产业领域的数据共享，整个产业可以共享一个产业数据空间。这不仅涉及供应链，更重要的是覆盖了产业内所有环节，从原材料采购到产品报废的整个生命周期，都可以共享相应的所需数据。例如，在汽车行业，此类数据共享显示出巨大的潜力。
尽管在这一模式下，市场目前是半开放的，参与者数量有限，但这种模式有望有效解决参与者需求和供方供给能力之间的对接，以及数据产品的价值实现。虽然存在交易摩擦和需求多样化，这种模式仍值得鼓励。
需要加强的是联盟类模式，类似于美国的经纪人（broker）模式，针对需方的共性需求，可以聚合多方供方数据，形成有规模的市场。因此，加强联盟组的能力、重点培育并赋予其数据商的角色，是当前的重要任务。
总结来说，按照市场组织方式来分析，当前实践中的数据流通模式可分为三种：一是直接的供需双方交易，二是通过平台进行的交易，三是基于联盟和共享的模式，其中第一类是无组织的市场（或称之为无形市场），后面两种是有组织的市场。
03、数据要素流通和交易中的问题
3.1 当前我国数据要素市场体系构建中的主要市场类别
数据要素市场的主体可以分为三类：企业、政府及企事业单位和个人。每一类主体分别对应企业数据、公共数据和个人数据，这一分类虽不绝对，但有助于我们理解市场结构。显然，个人目前尚不是主要的参与者，尽管个人数据的未来研究潜力巨大。例如，有学者对韩国的MyData模式进行了深入研究，值得我们关注。企业间流通市场、公共数据授权运营以及政府与事业单位采购数据，是我们重点考虑的方面。因此，最主要的市场类别，是企业之间流通和公共数据授权运营。就公共数据的授权运营来说，国家数据局即将发布促进公共数据资源开发利用的政策指导，将为公共数据的授权运营提供方向。因此，应重点考虑企业间流通市场。
从市场交易场所（marketplace）的形态来看，根据“数据二十条”，我们国家鼓励企业间的直接交易，这种形式可以被视作一种无形市场，也有人称之为场外市场。当前尽管企业间这种交易形态占据主流地位，国家也期待未来能形成有组织的市场和各种交易场所，未来将建立国家级、区域性及行业性的交易场所。这些并不局限于具体的交易所或交易机构，而是广义上的“交易场所”。从市场体系来看，主要包括供方和需方、第三方服务商参与者体系，以及合适的正式制度以及规范的交易规则和标准体系。
3.2 数据要素流通交易中存在的微观问题
当前我们面临的问题众多。比如，数据要素市场对数据要素、数据价值以及数据流通的认知不足，缺乏技术支持，及企业数据管理和应用产品开发的能力不足，供方缺乏驱动力（包括经济动力和合法性要求）等等。
（1）数据流通和交易不活跃问题
首先，高质量数据的供应源头不足。为解决这个问题，加大公共数据的供应及授权运营显得尤为重要。同时，也要鼓励像阿里巴巴瓴羊这样的互联网平台公司，在合规的前提下为市场提供所需的数据。
其次，成规模的应用领域不足。当前成规模的应用领域主要集中在精准营销和信贷服务上，而像工业制造等其他领域的市场规模仍然非常有限，甚至尚未形成有效的市场。为了推动成规模应用领域的发展，国家数据局已经推出了数据要素乘数行动三年行动计划，旨在激活并扩大这些成规模的应用领域和应用场景。
最后，流通和交易效率低。数据市场是B2B交易，即便是标准化产品，交易的完成通常需要至少三个月的时间，而个性化产品或涉及模型应用类的产品交易则需要更长的时间，这是因为需方需要详细了解模型的构建方式及其适用性，增加了交易过程中的复杂性。
此外，我们最近对一些企业进行调查，详细核算完成一个订单签约所需的总成本。结果显示，这些成本通常占到合约收入的10%到20%。如果选择在平台上进行交易，企业面临的成本还包括平台注册费、产品合规性审查费等。例如，某些交易平台公布的合规审查费用可能高达3万至20万人民币，这对许多企业来说是一个比较大的经济负担。除了这些直接成本之外，市场上可用的专业服务和服务机构不足也是导致交易效率低的重要因素。缺乏足够的第三方专业服务力量意味着每个交易的处理时间和所需的人力物力都会增加，进一步推高了总体成本。
（2）数据流通和交易合规成本高
首先是数据流通制度不完善。也就是说，政府有关部门发布的文件在指导如何合规操作方面仍然缺乏明确的指引，导致企业在实际操作中难以判断自己的做法是否合规。同时，三大相关法律对于数据合规的指导也不够具体。此外，企业自身的自我规制能力不足也是一个问题，许多企业缺乏专业的数据合规人员，也难以获得外部适当的第三方专业支持。因此，接下来我国需要重点提升这方面的能力，解决这些数据合规相关的问题。合规是数据要素高效流通的前提，需要在合规方面加大力度，确保数据交易流通既符合法律要求又能保持高效率。
产权问题也是合规中的一个关键方面。“数据二十条”提出了“三权分置”的概念，这一进程已经有了一个良好的开端。目前，学术界已经在研究数据产权的问题，这对于构建具有中国特色的数据产权制度至关重要。接下来的挑战是针对不同现实场景中的权利配置问题，需要有一个具有可操作性的规范。虽然数据产权配置及其保护是一个长期性的课题，需要持续研究，但目前至少先要解决数据合规高效流通中的堵点问题，之后可以逐步深入探索更深层次的问题。
（3）其他问题
另外，数据流通交易领域当前存在的问题还有：数据流通交易安全风险防范与监管体系不健全、可信流通技术与基础设施不成熟等。
因此，上述这些问题的求解思路：一是以促进数据要素合规高效流通使用为主线；二是制度体系构建和实践探索双轮联动、迭代驱动。在当前制度体系建设的过程中，确实需要从最急迫、最关键的问题入手。面对众多问题，我们必须抓住主要矛盾，并通过制度规范和政策引导来鼓励企业开展实际的应用和创新。整个数据要素流通市场的建设目前问题虽多，但应在实践中发展，在发展中完善，这是“数据二十条”明确的基本原则。因此，我们的主要策略应该包括加强数据供给、激活有效需求、建立完善的规则、培育健康的市场生态以及促进流通和交易技术创新，这些维度共同构成了解决关键问题的基本框架。
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