2024年7月18日，党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》明确指出：“加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机制”。

数据作为一种新型生产要素，通过交易能够充分释放其价值，而公共数据作为数据要素的重要组成部分，具有公共属性强、范围广、质量高、规模大和安全要求高等特点。公共数据交易的成功实践将有助于提升市场对数据交易的整体信任度，在充分释放公共数据价值的同时，也可以为其他数据的交易提供信任保障，对整体数据资源的高效利用和经济社会的可持续发展具有良好推动作用。

在此背景下，本文通过分析公共数据的重要性和进场交易的必要性，厘清目前数据交易存在的问题，归纳分析欧美发达国家的经验做法，提出我国公共数据进场交易的实现路径和建议。

一、推动公共数据进场交易的理论支持和现实意义

（一）公共数据的重要性

从推动经济发展的角度讲，公共数据赋能企业生产决策，能够降低生产成本，提高经济效率和竞争力；助力政府研判经济形势，精准制定政策，优化资源分配。

从改善社会治理的角度讲，公共数据可以支撑公共服务主体的公共管理活动和公共服务决策行为,有助于社会治理效率提升；可以提高政府公共服务的透明度，增强政府公信力，有助于社会环境改善（蔡运坤等，2024）。

从促进科技创新的角度讲，公共数据不仅通过数据开放推动其他学科的研究和技术开发，支持数据驱动的创新应用（何玉长和王伟，2021）；也能推动数据科学领域的发展进步，提升数据处理和分析能力，从而推动各个领域的科技进步。因此，公共数据在经济发展中得到广泛应用，2023年公共数据开放量同比增长超16%，18.6%的平台企业和51%的中央企业在数据开发利用过程中应用到政府开放数据。

（二）公共数据进场交易的理论逻辑

公共数据的公共属性本身决定了公共数据应当场内交易。尽管目前理论界对于场内交易与场外交易（或者交互）存在不同观点，但我们认为公共数据应当场内交易。

1.数据交易是释放数据要素价值的必由之路。数据作为新的生产要素，通过交易释放其潜在价值。从数据资产到数据资本标志着数据要素化过程中的一次“质的飞跃”，这与马克思在《资本论》中提出的商品向货币的转变有着相似的内涵。尽管从历史经验看，生产要素并不一定需要通过流通才能体现其价值，但流通有助于更好地释放这些要素的潜力。当数据能够在不同企业和行业之间有序流动时，市场就会推动它流向可以创造最大价值的地方，从而最大限度地发挥其对经济和社会的乘数效应。而与数据开放和共享相比，数据交易更能激励市场主体选择参与，因此成为数据要素市场化流通的主要形式。进一步的，数据交易不仅能够创造经济价值，还能够推动业务创新，促进跨行业合作，促进资源优化配置，且数据交易规模的增加会倒逼数据治理和安全技术的发展。

2.场内交易是公共数据安全利用的重要手段。数据的场内交易有助于保证公共数据交易的可追溯，避免道德风险；有助于在参与各方之间建立信任、保障数据安全，这也是交易所建立的初衷。数据场内交易对交易前中后全流程规范提出了更高的要求，如通过交易记录、数据日志等措施记录数据交易、访问的信息；通过区块链等技术手段，确保数据交易的不可篡改性和可追溯性；通过访问限制、审计机制等手段限制、检查数据交易的发生过程。这些手段有助于追溯公共数据来源及其流转历程。此外，由于场内的公共数据信息更加完善，信息不对称减少将有助于避免潜在道德风险。这也有助于建立可信的交易主体信用评级制度，从而防止数据的违法交易和暗箱操作，保障公共安全（包晓丽和杜万里，2023）。

3.公共数据进场交易是加快我国数据交易市场发展的内在要求。我国凭借庞大的经济规模和人口总量，成为世界上最大的数据生产国。然而，数据交易市场却还未达到相适应的发展水平，这不免会限制数据要素的进一步使用，影响其价值的释放。上海数据交易所报告测算：2022年我国数据交易行业市场规模达到876.8亿元，同比增长42%。这一规模占全球数据市场交易总量的13.4%，占亚洲数据市场交易规模的66.5%②。预计2025年市场规模有望达到2046亿元（吕指臣和卢延纯，2024）。未来3-5年，我国数据交易市场将达到34%的年复合增长率。考虑到数据要素的规模报酬递增属性，数据交易市场做大是做强的基础，而当前交易规模平均到每个数据交易场所仅10余亿元。从全球市场占比分析，我国数据要素在世界经济发展中的地位还有待提高。由于公共数据具有规模大、范围广以及准确度高等特点，其进场交易能够显著影响我国数据交易市场的发展进程，不仅刺激市场交易规模的增长，也能够促进交易市场相关行业的发展。

（三）公共数据进场交易的现实意义

1.有利于形成公允价格，确保对公共数据交易的有效监管。只有足量的公开性交易，才能形成公允的市场价格。一方面，进入场内交易后，公共数据通过集中交易平台买卖，交易价格由市场供需决定并逐步形成公允价格，这样可以反映数据的真实市场价值，防止价格出现非市场化调整，避免价格被操控；另一方面，场内交易平台通常会引入公开透明的定价机制和标准化的交易机制，使得公共数据交易更加透明化。公开、不可篡改的交易记录为监管机构的审查提供了根据和保障；标准化的交易协议及流程等机制确保公共数据交易的统一性，便于监管机构的合规审查；集中交易平台的监控工具为实时跟踪数据交易活动、监控异常行为和风险提供了可能，提高了监管的有效性。

2.公共数据产权属性相对确定，是最容易实现进场交易的数据。数据交易的前置条件是数据确权，明确的权属能够保证交易收益的归属清晰，避免法律和权利纠纷。而公共数据产生于公共空间且带有极强的公共属性，因此其产权主体大多是政府，部分是公共企事业单位（王伟玲，2024）。相应的，公共数据的收益应服务于经济社会发展，以实现公共利益最大化。此外，明确的产权使数据更容易被标准化和分类，从而便于在交易平台上进行交易和管理，这种明确性不仅提升了交易效率，还为监管机构提供了清晰的审计和合规基础。从实践来看，上海和深圳数据交易所成立以后，均将其周边地区的公共数据作为前期发展重点（包晓丽和杜万里，2023）。

3.公共数据的进场交易能够起到标杆作用。我国数据交易市场供求结构不匹配的问题较为严重，场内交易吸引力不足（吕指臣等，2024）。当前市场上绝大部分数据交易都是场外交易，公共数据的规范化场内交易将为场外转场内交易起到示范作用。一方面，公共数据交易的成功经验和规范操作为其他类型数据的交易提供模板和参考，帮助形成适当的交易规则和标准；另一方面，场内交易在公开的平台进行，其规范性和透明度有助于树立公信力，减少市场参与者对公共数据真实性和公正性的疑虑。

4.公共数据的市场化交易有助于促进数实融合，释放公共数据的价值。相比非公共数据，公共数据的范围广、质量高、规模大，对于企业和组织的数据驱动决策具有更大的帮助和可参考性。公共数据市场化交易为企业经营和创新提供了丰富的数据资源，企业可以利用这些数据开发新产品、新业态、新模式。公共数据与实体经济的深度融合，不仅能提升数据要素的资源配置效率，也能提升实体经济的运营效率。

5.开展公共数据场内交易有助于我国在全球数据治理领域引领制度创新。在全球数据治理标准规则尚未实现统一的背景下，推动公共数据进入场内交易，既有助于提升国家的创新能力和竞争力，推动跨行业、跨领域的数据融合与创新；又可以在实践中探索出适合我国自身国情的治理模式，提升我国在国际数据治理领域的话语权，为其他国家和地区提供借鉴，推动全球数据治理的制度创新。

二、我国公共数据交易现状及面临的挑战

（一）我国公共数据交易的现状和问题

1.发展现状。在各级公共数据大量开放后，各地公共数据的交易形式以授权运营为主。授权运营的形式指被授权主体对政府授权的公共数据进行加工处理，形成数据产品和服务并向社会提供。各地数据管理机构建成后纷纷成立数据集团或公司，并将公共数据授权运营作为重点推动工作，全国已有27和省和50多个城市积极开展探索公共数据授权运营实践。目前，已探索形成地方国资、国有全资、国有控股高科技企业参与、混合所有等4种不同的公共数据授权运营主体模式①;并形成以上海、青岛、张家口为代表的统一授权集中经营模式，以浙江、天津、长沙为代表的分场景授权运营模式，以北京、南京为代表的分领域设专区分散授权运营模式等3种不同的公共数据授权运营模式。

目前，我国公共数据的交易主要发生在政府与企业之间，且主要是场外交易。主要表现形式是：政府数据中心或其他机构依托独特的甚至是独家的高价值数据资源，经脱敏脱密处理后，向企业提供各种形式的数据产品、数据服务、数据解决方案等产品和服务。例如，金保信、法研院、中国电信数据服务中心、航旅纵横等，都是依托行业部委信息中心组建而成，已成为较为典型的政务数据供应基地。

各地逐步开始探索公共数据场内交易，目前案例较少且规模较小。上交所报告显示，2022年，中国政务行业数据交易市场规模达到约61.4亿元人民币，占据市场整体规模约7.0%②。结合目前已经上市交易的数据产品，根据政府数据的属性和应用场景不同，可以大致将公共数据分为社会经济数据、行政管理数据和公共服务数据三类。表1列出了目前部分场内交易成功案例，交易对象主要属于后两类。

2.存在问题。尽管各地开展了公共数据交易的实践探索，然而，目前还存在诸如法规标准不健全、各地机构不互通、数据供给不充分等问题，不利于形成全国统一大市场。

——数据交易的法规制度不健全。目前我国在数据要素市场的顶层立法仍然缺失，国家层面尚未针对数据流通和交易进行专门立法，导致全国范围内缺乏统一的数据交易和安全标准。虽然2022年发布的“数据二十条”是当前数据流通交易领域的最高政策文件，但其涉及公共数据的内容仍较为有限。同时，我国现有《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等顶层立法主要侧重于安全方面，涉及数据交易的条款也较为稀少，公共数据即使产权相对确定，交易流程的其余部分也缺乏相应的立法支持。在实践中，如北京与上海数据交易所，在登记、确权、清算和支付等方面的规则不完全相同（王蒙燕，2022）。此外，尽管“数据二十条”提出公共数据实行政府指导定价，然而，目前对于公共数据交易价格的具体形成，各方尚未形成一致意见（卢延纯等，2023），这个问题有待更多的交易实践发生后才能逐渐形成共识。

——数据交易机构之间不互通。各地的数据交易机构通常由当地主管机关或相关国有企业主导建立，这些机构之间在交易规则、定价机制、合规审核标准上存在不一致，从而导致它们之间缺乏联通，形成了另一种“数据孤岛”现象（胡锋，2024）。各地公共数据主要在当地数据交易所上市交易，若想去其他平台交易，则需要投入更多的时间和资金以满足交易前的审核要求。数据交易机构之间互通水平较低，会导致市场的割裂，这会增加数据供需双方的搜索成本，不仅造成资源浪费，还会影响交易效率，从而降低公共数据进场交易的积极性。

——公共数据产品供给不足且不均衡。我国拥有海量数据资源，其中公共数据占全社会数据资源总量达到70%-80%①,然而，在各大交易所（交易中心）中上架的公共数据却远低于该比例，而且不同地区公共数据产品进场情况差异较大。贵阳大数据交易所目前上架公共数据相关产品与服务400余个，已上线气象、电力、算力资源、乡村振兴等11个专区，上架公共数据产品与服务交易金额突破19亿元。截至2024年6月，北京国际大数据交易所“数据交易平台”显示共有1438个数据产品，其中涉及工商、司法、行政、信用等公共数据，北数所的京云征信平台汇聚北京各委办局2300余项高价值数据，数据总量超50亿条。深圳数据交易所官网显示挂牌公共数据产品超过40个，覆盖社保、电力、交通、气象、工商等领域，实现省、市、区三级公共数据开放平台互联互通②。相较之下，在广州数据交易所发布的公共数据产品数量则较少，主要涉及社保公积金、环保监控和气象数据等，交易平台中绝大部分仍是企业数据。这背后的原因还是离不开公共数据“不愿开放，不敢开放，不会开放”的问题。

此外，由于公共数据供给有限，公共数据交易还存在数据黑市或数据灰市的问题，这通常存在于一些拥有个人敏感性数据、国家秘密数据的机构平台中。数商行业内流传着一句话—数据“前台靠爬、后台靠谈、应用靠胆”，其中，前台违法爬取的数据是黑市数据的重要来源，后台靠关系获取的数据成为灰市数据的重要来源。

（二）公共数据进场交易面临的挑战

1.进场交易效率可能较低。在交易所平台交易的优势在于数据经过统一规范的流程审查确认，其规格、质量有基本保障，也能依托交易平台的优势拓展数据用户范围。然而，相应的，进场交易的数据需要经过处理，相关程序比较严格和繁琐，这对于量级庞大的公共数据而言是一个挑战。来自不同部门的公共数据协调和共享较为困难，存在来源多样、更新不及时等问题，甚至会影响数据交易的可靠性。进场交易后，由于交易所的规定要求，交易模式上也会受限制，一些创新的交易模式不被允许，交易效率会受到影响。

2.进场交易会涉及数据安全和隐私保护问题。从数据源的角度出发，在数据未进行充分匿名化和去标识化的情况下，公共数据的全面开放共享可能暴露个人隐私，这对数交所的数据处理交易规范、技术水平提出了更大的挑战。从数据交易本身出发，由于公共数据的规模大、价值高且真实，交易后可能存在数据被滥用的风险。例如，用于未经授权的商业活动或恶意目的，这需要更严格、完善的合规和监管措施。从数据交易平台的角度出发，各方需交易的数据都汇聚、存储于数据交易平台，导致数据资源非常集中，这使得数据交易平台本身可能成为黑客攻击的目标，面临数据被非法获取或篡改的风险，这对平台的网络数据安全等相关技术提出了更高的要求。

三、国内外公共数据交易现状和经验启示

（一）国内贵阳大数据交易所公共数据交易实践

2022年4月，贵阳大数据交易所推出全国首个官方数据专区——“气象数据专区”，并在2023年11月完成首笔场内“持证”气象数据产品交易。至今，贵数所已拥有气象、电力、电信、地理等18个数据专区，其中绝大部分属于公共数据领域，包括广西数据专区以地域划分的公共数据。截至目前，贵数所共有897家数据商、246家数据中介，累计完成了近56亿元的数据交易。在扩大公共数据资源供给的基础上，贵数所开展了数据估值定价的先行先试，在2023年上线了全国首个数据产品交易价格计算器，解决了数据“定价难”的困扰。从数据交易制度上看，贵数所在2022年即发布了数据交易规则体系，包括数据流通交易规则、数据商准入指南、数据交易合规性审查指南等规则指引，该体系的构建进一步规范了贵阳大数据交易所的运行机制③。进一步的，2024年8月通过的《贵州省数据流通交易促进条例》明确提出，鼓励数据流通交易主体通过依法设立的数据交易场所进行场内交易，还特别规定：“国家机关、公共企事业单位开展数据流通交易，纳入公共资源交易目录的，应当通过依法设立的数据交易场所进行场内交易”④。

总体来说，贵数所将数据资源、技术和制度结合，为公共数据在场内交易提供了必要的基础设施支持。以电网数据为例，2023年4月经贵数所撮合，南方电网贵州电网公司与中鼎资信评级服务有限公司签订数据产品交易合同，交易的对象是南方电网的“企业用电行为分析”数据产品，该产品能够为中鼎资信提供所需要企业近三年的用电环比、用电同比等相关用电信息（潘伟杰等，2023）。这些信息可被用于开发信用产品，为中鼎资信自身的信用评级业务增值。

（二）国外相关实践

1.美国。2009年，美国政府出台《透明和开放政府备忘录》，“政府数据开放”行动正式启动。2018年，美国两院通过《开放政府数据法案》，全面授权联邦机构，除涉及国家安全或其他少数情形外，使用标准化的非专有格式将其所有信息作为开放数据发布，将数据开放上升为联邦政府的“法定义务”。在政策的支持下，美国政府联邦总务署于2009年推出了线上平台Data.gov，免费提供联邦政府、州政府、市政府、高等学校、非营利机构等拥有的数据，涵盖气象、地理、教育、经济等多个领域，截至目前，收录了来自超过100个组织的近30万数据集合，每个月访问量超过100万次①。2020年，配套搭建资源管理平台，围绕联邦政府数据开放政策、数据标准、技术工具和实践案例，创建政府数据资源管理平台Resources.data.gov，为政府机构和社会公众利用数据提供支撑服务。美国政府公开的数据集并不收费，但有许多数据经纪人或科技企业对公开数据进行加工后的数据产品则需要收费。而为了覆盖政府数据开放成本，美国政府创新“零成本”数字服务采购模式，与微软、亚马逊、苹果、谷歌等科技巨头合作，签订“零成本合同”，政府不需要进行前期投资，由从数字政府服务获益的企业和个人缴纳服务费作为合作企业的收益，构建“零成本”数字服务采购模式，低成本、高效率，提升政府数据开放共享能力②。

美国以政府数据开放引领个人数据、产业数据开发，推动数据产业繁荣发展。多家大型数据经纪商拥有几乎覆盖全美人口的相关数据，如Experian拥有3亿个消费者的1.26亿条居住信息和44亿条经济交易信息，涉及95%的美国人口。有的经纪商则涉及产业数据，如PredikData-driven将工业数据与政府提供的地理数据等结合，为工业企业定制产业链知识图谱、产业链风险管理等数据产品。2021年，美国数据交易市场规模达到306亿美元，居世界第一③。

2.欧盟。2011年12月，欧盟委员会通过了“开放数据战略”以及《公共数据数字公开化决议》，主要内容包括：一是扩大公共数据的可获取数量，确立公共数据应遵循“全部公开、例外不公开”的原则，通常情况下所有由公共财政资助的数据需要以商业化或非商业化服务的方式向社会免费公开。二是提升数据的互操作性，要求以社会普遍应用的格式和计算机可读的形式公开数据。三是鼓励数据的应用，强调与数据公开相关的信息技术应用及研发的重要性。2020年2月，《欧洲数据战略》首次提出在健康、环境、能源、农业等9大领域构建欧洲共同数据空间。

2022年6月，欧盟发布《数据治理法案》（简称《法案》），为公共数据创设新的复用机制，旨在激活部分敏感数据的研究、创新和统计价值。《法案》认为公共部门应该能够对数据的使用收取费用，但也可以减免费用甚至免费，如出于科学研究目的的非商业性使用，或中小企业和初创企业、民间社会和教育机构的使用。这是为这种使用提供激励，以刺激研究和创新，支持那些作为创新的重要来源、通常认为自己更难以收集相关数据的企业。这种收费应该是透明的、非歧视性的，仅限于所发生的必要费用，并且不应该限制竞争。应公布适用折扣费或不收费的使用者类别清单，以及确定该清单所使用的标准。在《欧洲数据战略》构建欧洲单一数据要素市场的框架下，《数据治理法案》引入了中立的第三方专业数据中介机构，以促进可信数据流通。这些中介机构不仅能为寻求提供其数据的自然人联系潜在使用者，还能为法人数据持有者与法人潜在数据使用者之间提供中介服务，其中包括公共机构，交换的数据也包括公共数据（王轶，2023）。而且，欧盟规定数据中介服务提供者需要独立于供需关系，在交易中只作为中介，而不将交换的数据用于其他目的，同时数据中介服务的监管和认证由欧盟政府背书，从欧盟层面建立监管框架。

（三）经验启示

通过分析我国贵阳大数据交易所和欧美等发达国家在公共数据交易方面的经验可知，贵数所和欧美国家的成功主要得益于在制度设计、政策支持、平台建设、数据共享机制等方面有着较为完善的举措。

1.完善数据要素市场的法律法规。从数据隐私保护到公共数据开放，欧美在数据要素市场方面有着较为完善的法律法规体系。在行政命令上位的法律法规能强化对政策的支撑，使政府开放公共数据变成义务且需按照规定格式开放数据，并利用数据交易的形式推动数据利用，提升数据治理能力，保障数据隐私和安全。

2.从发展数字经济和人工智能的高度保障数据供给、满足数据需求。在发展数字经济的大背景下，美国发布的《国家人工智能研究与发展战略规划》《联邦数据战略行动计划（2020）》都指出，为了保持美国在人工智能领域的领导地位，应开发用于人工智能训练及测试的公共数据集和环境，完善开放数据清单时听取AI社区和研究机构的意见（翟军等，2020）。欧盟通过《关于欧洲人工智能开发与使用的协同计划》也要求欧盟成员国在数据供给等四个关键领域合作①。扩大公共数据供给是公共数据交易的前置条件，也是解决数据黑市等问题的正当手段。

3.重视人才、技术和数据标准等保障资源的建设。这些保障数据交易顺利展开的资源在英美被认为是重要的“数据基础设施”,而得到特别关注和重点建设（翟军等，2017）。为鼓励和支持数据要素市场人才的创新和创业，美国设立多个数据科学和技术中心，为数据要素市场人才提供实践和研究的平台。欧盟建立数据科学硕士课程，加强数据科学家和工程师的培训②,围绕公共共同数据空间平台投资基础设施建设，围绕公共数据集、数据中心、开放平台、算力中心等基础设施构建数据生态系统，研究显示欧洲在29个国家/地区拥有约217个经过认证的数据中心③。

四、公共数据进场交易的实现路径

综合来看，公共数据进场交易将有效提升服务质量，促进数据市场健康有序发展。应大力支持被授权的公共数据进场交易，但进场交易的场所需要满足一定的前提：一是交易技术安全、高效、有保障；二是交易平台或者场所是经过合法授权的，可以是交易所，也可以是具有资质的其他交易机构。因此，提出如下政策建议：

（一）健全数据政策和法律法规

数据要素市场的制度完善是支撑数据交易活动繁荣和数据价值释放的重要基础。

一是尽快制定完善的数据交易法律法规，从上位国家法到行政法规再到部门规章，逐步细化明确数据产权和交易规范，解决数据交易无法可依的“硬伤”，并注意在制定过程中引入公众、专家和相关方的意见，确保法规的科学性和可操作性。

二是制定完善公共数据开放政策，从国家层面出台公共数据开放的法规政策，管理、指导、规范各地已有的和即将开展的公共数据开放实践，明确数据开放的范围、形式、标准，为公共数据资源开放共享和进场交易筑牢根基。

（二）丰富完善数据价格机制，鼓励市场化运作和商业模式创新

尽管公共数据价格由于其公益属性不能收取过高的费用，而是在成本之上加合理收益来确定价格，但仍可以尝试通过市场化手段推动公共数据交易，鼓励多元化的数据交易模式。

一方面，可以采取总量控制、结构调整的方式，即一个数据提供部门的公共数据收益总量是有限的，但其可以根据供给的数据质量、热度导致的需求差异，对不同的公共数据差异化定价，对需求量大、市场热度高的数据集或数据产品收取更高的费用，达到以市场化运作激励公共数据供给的目的。

另一方面，探索基于公共数据的增值服务和商业模式创新，鼓励数商等企业推出数据分析、数字咨询、智能应用等产品或服务；激励创业者或企业拓展公共数据的使用边界，利用公共数据进行技术、模式创新，这也是响应“数据要素×”行动以推动产业升级的重要抓手。

（三）重视数据要素人才培养，加强技术和数据标准建设

数据人才和技术标准是数据要素的生产力源泉。为利用好、推广好数据这一新型要素，用好公共数据这一重要资源，在国际数据市场竞争中占据主动，我们建议教育部等相关部委主动设立相应的学位课程，加强数据领域的人才培养，加快形成标准化、规范化、专业化的培养体系；建议相关部委牵头组织构建数据要素人才评价体系，加强数据要素人才队伍建设，鼓励推出系列公开课培养全民数据要素素养；建议科技部和国家数据局牵头设立相应的数据科学和技术中心，强化公共数据平台投资和基础设施建设，形成良好数据生态系统。

（四）加强高效透明的数据交易平台建设

公共数据场内交易展开需要依托更高效、透明的数据交易平台作为基础设施。

一方面，我国可以通过建设公共数据专用交易平台，或者在现有交易平台上设立公共数据专区，提供数据发布、搜索、交易和结算等功能，以满足公共数据规模大、类型广的特点。交易平台自身应具备高效的数据处理能力，以应对大规模、高频次的公共数据交易。平台之间则应在数据主管部门的管理下，加强数据互联互通，相互支持各种数据格式和类型，提升数据在不同平台间的兼容性和流通性。

另一方面，公共数据交易比起企业数据更需要提升透明度来保障公信力，因此，除了在交易流程和管理规范上更加透明外，数据交易平台应加强技术方面的投入和创新，应用区块链技术使公共数据流通交易全程监管可追溯，也能实现数据“用途可控可计量”。区块链技术能够保障数据来源可以追溯，防止数据信息篡改，保障数据交易的安全性和透明度，因此，区块链成为公共数据授权运营、安全交易与监管的重要技术底层架构（迪莉娅，2024），应进一步推广使用。

（五）推动数据标准化建设，提升数据质量和互操作性

1.将数据要素充分纳入全国统一大市场建设中。各地开放共享的公共数据范围、规格和标准都不尽相同，统一各地开放的公共数据的标准势在必行。在推动公共数据标准化建设过程中，可结合行业需求和国际标准来制定统一的公共数据格式和接口标准，建议成立标准化工作专班，组建跨部门团队，专门负责数据标准的制定和更新。在统一数据标准制定后，数据主管部门应及时发布标准实施指南，为公共数据提供者发布标准实施手册，指导其按照标准进行数据发布、上传。

2.加强数据质量管理。数据主管部门应建立数据质量评估体系，从国家层面制定明确的数据质量标准，可以参考美国的《数据质量法案》或英国的《政府数据质量管理框架》。还应定期对数据进行评估和审计，可以引入第三方机构提供技术支持，自动化常态化监控公共数据质量，以确保数据的准确性、完整性和时效性。在数据互操作性方面，可以参考国际经验中数据跨平台流通操作的经验，提升国内各数据平台之间的公共数据共享与整合水平，并探索与其他非公共数据的链接方式，简便公共数据资源的使用，通过提升公共数据利用水平来增强公共数据供给者的意愿。

（六）强化隐私保护和安全保障

公共数据包含了社会运行各方面的信息，涉及国家、企业、个人各层面的隐私，具备极强的公共属性，需要更高的安全保障。为了实现“数据二十条”提出的“原始数据不出域、数据可用不可见”①要求，在构建安全可控且高效的数据利用环境的基础上，应依托技术建立数据隐私保护机制，采取数据脱敏、加密等技术措施强化隐私保护。隐私计算技术可以实现对数据隐私全生命周期的保护、脱敏和迭代延伸控制等操作（李凤华等，2022），使数据处理过程中的各节点均无法取得原始数据。而且，隐私计算还能在确保数据不对外泄露的前提下实现数据分析，从而满足数据流通“可用不可见”的要求。

在技术基础之上，我国还需完善数据交易安全保障体系，以防范数据泄露和滥用风险。首先，进入场内的公共数据应设立严格的访问控制措施，采用基于角色的访问控制（RBAC），确保只有授权人员能够访问敏感数据，并对访问者身份加以验证。其次，对于交易后的公共数据使用，应建立监控机制，监测异常访问和操作，及时响应潜在威胁；并定期进行数据使用和安全审计，识别并修复安全漏洞。最后，数据主管部门以及公共数据交易平台应制定风险管理策略和应急响应流程，以应对数据泄露或滥用事件，确保快速处理。

五、结语

数据流通交易是释放数据要素价值、优化数据资源配置、激发数据要素创新活力的基础。公共数据作为一种新型的生产要素，通过进场交易，可规范公共资源交易目录外项目的交易活动，从而提高公共资源配置的效率和公平性。同时，还能够激发市场活力、推动相关产业的成长、助力经济转型升级。然而，当前我国在数据交易领域的法规制度还不够健全，机构之间互通性差，公共数据产品供给不充足不均衡，这些均制约着公共数据进场交易的发展；也使得公共数据交易可能会面临交易效率较低以及数据安全和隐私保护的挑战。从公共数据进场交易的理论逻辑看，场内交易有助于公共数据安全利用以及推动我国数据交易市场高质量发展。

同时，我们也应该看到，尽管数据治理在全球范围内已有许多实践案例，然而各国数据交易仍处于探索发展阶段，尤其是公共数据的交易亟待发展。而在我国数字经济发展起步较晚，数据交易的成熟化还需一定的时间和空间。因此，政府应健全数据政策和法律法规、丰富完善数据价格机制、重视数据要素人才和技术标准的培育，并加快高效透明的数据交易平台建设、推动数据标准化建设、注重数据隐私保护和安全保障，从而为公共数据进场交易提供实践基础。

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