2024乌镇数据要素产业对接会在历史悠久的乌镇盛大开幕。赛智产业研究院院长赵刚受邀参会并发表主题演讲。赵院长以其在数据要素领域深厚的行业洞察力和专业视角，对当前数据流通交易市场的复杂态势进行了全面而深入的剖析，详细阐述了数据流通交易市场的现状以及数据流通交易的商业逻辑。
一、数据流通交易市场还不成熟
从数据要素市场规模来看，2023年中国数字经济核心产业增加值为12万亿，2023年中国数据生产总量为32.85ZB，按照研究机构给出的数据，2023年中国数据交易额只有0.12万亿。可以看到，数字经济与数据资源规模很大大，但是数据交易和数据产品化严重不足。这是一个非常重要的问题，从物理数据化这个角度来看，我们有很大的数字化产值，但从数据业务化这个角度来看，数据流通交易规模还非常小。所以，数据要素市场并不成熟，处于雏形阶段，刚刚启动起来。导致数据要素市场不成熟的原因是什么？我们从数据要素供给、流通、需求三个角度去分析。一是数据供给违法风险高。数据中蕴含着个人隐私、商业秘密、国家安全。在数据供给过程中，如果这些数据供给用于非法目的，那么数据供给方的违法成本就非常高，比如数据被用于了现金贷，被用于欺骗消费者等，如果现金贷企业被抓，信息溯源到数据供给方，那么数据供给方是逃避不了法律责任的，因为它触犯了法律的红线。所以，在整个数据供过程中，要遵守《个人信息保护法》，不能侵犯个人隐私，不能违反《数据安全法》，更要注意数据供给之后的用途，避免下游企业把这些数据用于违法活动，利用数据从事违法犯罪活动肯定是要受到法律制裁的。所以这是数据不敢供重要原因之一。二是传统企业仍处于数字化转型的阶段，数据资源储备和开发利用不足。很多传统企业要做数据要素化，但是发现它根本没有数据，因为还没能实现数字化，这是不可逃避的阶段性问题。三是数据更多被平台公司、运营商、政府等持有控制，数据资源释放动力不足。目前，数据的流通特点是在互联网上流通，在平台上汇聚，所以目前数据更多的是被平台公司、产业链链主企业、运营商、政府及大型企业持有控制。对它们来说，数据就是资产，开发利用这些数据就可以实现巨大的经济和社会价值，所以它们也没有那么大的动力把数据释放出去，给更多的中小企业去用，除非是它自身产业生态上的合作伙伴公司，所以这也是数据资源释放动力不足的重要问题之一。四是数据资源固定成本高，边际成本低，供方”一本万利”，不愿流出原始数据。如果要获取数据资源，势必要投入网络、投入平台、投入APP应用开发、投入用户营销，所以数据产生过程的固定成本很高，但是一旦产生，数据的边际成本就会很低。所以供方拿着数据就可以实现“一本万利”，他们并不愿流出原始数据，但可以把这些原始数据转化成数据产品和服务，所以他们不愿把积累下来这些数据资源很轻易的就复制或交易给需方，没有动力去做，更希望做成数据产品和服务供用户使用。五是数据产品商业模式不成熟，数据公司不盈利，难以规模化供应产品。数据公司目前很大程度上没有找到很好的应用场景，数据公司也没有形成很好的商业模式，目前只能通过 API访问或者APP应用这样的方式来提供给客户，很难形成规模化的数据供应产品，而且这些数据供应商的规模也比较小。六是数据外部性强，用户更愿意接受免费数据和信息。用户也可以通过爬虫，通过互联网上的各种渠道免费获取数据或信息。上述六个方面说明了为什么数据供给难。对策是从根本上去解决难题，从而建立起真正符合市场逻辑、数据要素供给特点的数据供给的方式和渠道。一是数据产权确认复杂。你卖的数据，是你的吗？数据要素流通起来，流通到不同权利相关方，这些上下游企业拿到这份数据之后它的权利是什么？数据本身又蕴含着复杂的各种其他关系，所以数据的确权是很难的。在赛智产业研究院院长赵刚出版的《数据要素：全球经济社会发展的新动力》这本专著中，专门画了一张图叫“镜像关系”，想表达的是数据主体（数据来源者）站到镜子前，镜子中就形成了他的像（数据），这个镜子的主人可能是淘宝，也可能是抖音的，那么数据主体（数据来源者）在镜子上形成的像（数据），究竟是数据主体的？还是镜子的主人抖音或者淘宝的？因为抖音或淘宝控制了镜子，就控制了数据主体的像（数据），而数据主体更关心肖像权等各方面的权利和义务。所以，数据确权非常复杂，市场上并不能确保运营方卖的数据或者经营的数据是你自己的。![]()
二是数据流通合规风险高。数据流通很容易触犯个人隐私、商业秘密、国家安全，你卖的一份数据，可能侵犯上亿用户的权益。在数据供给和数据经营过程中，一样存在风险，卖出的数据不管来源是否合规，都可能受到侵犯，因为不同数据相互关联，可能会侵犯个人隐私，商业秘密、国家安全，可能侵犯上亿用户的权益。三是数据交易机会成本高。 供给方投入成本高，一旦流通，买方可以低成本复制无数份。这个对于卖方、对于数据供方来说就没有形成很好的驱动力，因为交易机会成本太高了，他不愿意卖。四是数据流通生态不完整。交易撮合服务商少，很多交易所只是挂了个牌子，提供了场所，实际并没有像淘宝网一样，没有去做很多交易撮合的服务，服务太少了，第三方生态服务商也太少了，所以流通生态是不完整的，这也造成了数据流通的难度。数据应用技术门槛高，普通用户不知或不会使用数据API和数据应用；数据质量低，未能很好的加工处理，从而影响应用效果；成效明显的数据应用案例少等各种原因。所以目前面临的问题就是供给不足、流动不足、需求不足，从而产生了我们刚才讲的那个数据要素市场的巨大数字悬殊。
1.数据要素开发利用的不同阶段会有不同的流通交易商品
数据要素的开发利用是一个分阶段、循序渐进的过程，每个阶段都有其独特特征与要求，会产生不同的流通交易商品。
在数据资源化阶段。原始数据被收集、整理和存储，形成基础性的数据资源包，作为交易商品为数据要素化阶段提供原材料。进入数据要素化阶段。经过加工和处理的数据要素成为新的交易商品，它们是从原始数据中提取出的有价值的信息和知识，支持企业的业务决策、市场分析等活动。在数据产品化阶段。将数据要素与实际应用场景结合，开发出具有市场竞争力的数据产品，满足不同行业和用户的需求。数据资产化阶段。经过有效管理和运营的数据资产成为重要的交易商品，可用于融资、投资或合作，实现数据的更大价值。最后，在数据资本化阶段。数据资本作为高级别的交易商品，代表着数据的最大价值，可以在金融市场上进行交易，为企业带来丰厚的回报。
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图2：数据要素开发利用的五个阶段
2.数据产品的性质决定了其更适合成为公共产品和俱乐部产品
产品一般是有竞争性的，可是数据产品具有非竞争性。我们希望产品都能够变成排他性的，而数据产品恰恰具有了非排他性。那么，未来数据产品是什么样的形态才能够更容易的符合产品的特点和规律？通过分析发现，在数据形成产品的过程中，满足了非竞争性的产品，才是目前主要的产品形态。也就是说，它可能更多的是以俱乐部产品的方式，具有非竞争性，通过俱乐部产品来形成排他性。另外，它可能就是公共产品，公共数据开放的、公共数据共享的、包括商家所提供的免费服务，就像过去的互联网信息服务一样，互联网信息服务是免费的，但是羊毛出在猪身上，互联网通过广告和其他方式来收费。所以，数据信息这类产品，更多的是体现非竞争性的这类产品，就是俱乐部产品或者公共产品，很少一部分能够实现竞争性产品。比如说，为了让它变成竞争性的、排他性产品，限制重复使用，比如说，报告在上面加个创作者的水印，加一堆密后形成，但是，这就无疑加大了产品流通的成本，使得这类产品就非常少。过去，我们的研究报告就打了水印，但加了水印后，流传面就非常的小，反而最后是以免费或者其他方式来做大市场，通过项目或其他方式来获得收益，并不是通过报告本身来收益。当然，你也可以去做这种规定使用次数的公共数据，但这没有多大意义。所以，更多的数据产品是这种俱乐部形态的产品，我们要遵循这种规律。![]()
3.数据产品流通交易：从原料、产品到应用的线上流通逻辑
当前数据交易所面临交易额不高的问题，主要根源在于其交易逻辑可能与实际的数据流通和商业逻辑存在不匹配。数据的流转过程涉及从原始数据转化为数据要素，再流通至数据应用APP（同时也是数据产品的卖方），经过开发后转化为数据产品，并最终销售给终端用户。这一过程本质上是在线上完成的，涵盖了数据要素的生产、数据产品的开发以及流通服务。然而，现有的数据交易所可能未能有效地融入这一线上商业逻辑，导致交易服务与实际的市场需求之间存在脱节。因此，为了提升交易量和实现盈利，未来的数据交易所需要转变为线上经营模式，并充分融入数据APP与数据买方、数据产品卖方与买方之间的线上交易逻辑。同时，还需要确保第三方服务商，如数据评估和数据合规等，也能够符合这一逻辑，从而共同推动数据交易额的提升和行业的健康发展。在行业数据开发领域：以航旅纵横、金保信社保卡、银保信、中交兴路等行业数据为代表的服务平台，能够提供行业数据服务产品。在互联网数据开发领域：以阿里淘宝生意参谋、京东商智、百度数据分析等为代表的互联网大厂，能够为客户提供数据分析产品。在第三方数据开发领域：以Wind资讯、IT桔子等为代表的数据服务商，可以通过会员服务提供数据产品和服务。在公共数据授权运营方面：各类政府和事业单位授权开发的数据应用。注：本文系赛智产业研究院原创文章，如转载请标明出处。
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