當下，隨著大數據、數據挖掘，AI技術的不斷發展，作為數字化、網絡化、智能化的基礎，數據已經成為一種非常重要的新質生產力要素。如何更高效地利用生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節的數據，已經成為技術發展所需要解決的一個問題。交易是促進資源高效配置的最有效辦法，數據的交易制度也成為發展新質生產力的重要保障。

2022年12月，中共中央、國務院印發了《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，提出要建立合規高效、場內外結合的數據要素流通和交易制度，統籌構建規范高效的數據交易場所。在當前國家政策的鼓勵與支持下，我國數據要素市場建設將邁出重要一步。然而，隨著科技+產業發展加劇，各類數據爆炸式增長，如何在確保數據安全的前提下實現數據的高效流通，成為亟須解決的問題。

數據要素流通，場內交易和場外交易誰更勝一籌

根據上海數據交易所2023年發布的《中國數據交易市場研究分析報告》顯示，2021年我國數據交易市場規模為617.6億元，2022年我國數據交易市場規模增至876.8億元，年增長率42%，增速明顯。但2022年以數據交易場所為主力的場內交易占比僅為5%，從交易規模看場外交易勢頭更加強勁。

場外交易的活躍，反映了中國數據交易市場的蓬勃發展和供需雙方的活躍態勢。但場外交易是否能夠完全滿足中國技術發展對數據交易不斷上升的需求？明顯不能如此簡單地比較，更不意味著場外交易就全面優于場內交易。

場外交易因屬于數據供需方的“私下”的交易行為，多為企業間的經營活動，具有一定的行業特征，對特定行業需求有較高適應性，數據需求者不需花費高昂的匹配成本。然而，值得注意的是：

首先，這類數據很可能包括金融、醫療、教育等行業的敏感數據，在缺乏適當處理的情況下，數據需求方能夠精準預測并操縱市場，誘導互聯網企業，以及傳統企業，進行灰色競爭，加劇圍繞數據的相關市場中的叢林法則。

其次，以個人為主的數據來源者很難感知到交易存在的影響，更沒有“議價”的能力，對數據的控制力薄弱，即便侵權行為發生，也難以參照傳統的財產權益保護數據，隱私保護往往是不足的。

此外，盡管在場外交易中數據供需雙方的匹配成本相對較低，但這種非公開的交易方式使得需求方在支付對價之前難以全面評估數據的質量和價值，數據需求方對數據價值的評估過程更為主觀，更像是一場風險較高的賭博。

由于數據產權界定模糊和交易成本高昂，數據市場較傳統市場更易出現市場失靈。這就需要外部監管的干預，明晰數據產權，建立規則、邊界，提供裁判，減少數據交易的交易成本。所以，數據交易場所以規則建立者、裁判員的身份介入，就可以提高數據的高質量發展，促進交易市場的良性發展。

相比場外交易，以數據交易場所為主的場內交易，通常有相對更嚴格的監管和規范，數據要素價值的釋放應以維護數據安全、保護個人信息和商業秘密為前提，通過規范數據的采集、存儲、處理和應用流程，完成數據治理與質量評估。

場外交易和場內交易各有優勢和不足，兩者并不是非此即彼的關系，而應并駕齊驅，結合場外交易的靈活性和場內交易的規范性，促活數據交易流通。

場內交易的困境是什么

當然，事物都有兩面性，場內交易也存在一些需要解決的問題。

當前，數據交易場所面臨的挑戰是如何吸引更多市場參與者、提高交易效率，并確保數據的合規使用與隱私保護。

一是企業跨區場內交易難。據公開可查詢資料，以深圳、廣州、上海等經濟發達地區數據交易所為例，數據交易的產品類型、交易機制、價格機制、合規審查要求均存在較大差異，甚至存在標準規則不一致、不互認的局面。無法驗證是否符合社會規范和制度期待，也很難對面臨的安全風險進行準確評估。尤其數據富集型企業往往在全國各地運營，形成具有地方性特征的數據和數據產品，如果企業需要跨區交易，除了必須根據各地數據交易所的要求對數據產品進行技術調整外，合規審查的費用也會隨之增加，導致交易成本逐步上升，這可能會顯著降低企業進行跨區域交易的意愿。

二是部分企業缺少數據應用開發和基礎資源能力，盡管擁有海量數據(12.440, -0.24, -1.89%)（維權），但因為缺少數據應用需求挖掘能力和算法模型的支撐，很難實現數據挖掘與具體場景的結合，進而無法成為數據流通交易的參與者。如何高效、高質地挖掘數據價值，仍是企業面臨的主要問題。

三是數據資產化存在金融風險。企業可以將數據資產在企業資產負債表中加以反映，也為企業融資開辟新的路徑。一旦數據被資產化后，則具備金融屬性，但我國并沒有對數據權益范圍和歸屬范圍進行規定，也沒有完善的定價機制。在法律層面，數據資產入表仍面臨了企業對其確認的數據資產權利擁有或者控制的范圍、各方權利分配等權屬不清的問題。而所謂的市場定價也僅是雙方最終商務談判的結果，隨意性較高，也缺乏公信力。很難為數據要素市場提供足夠的參考依據。即便已出現數十個數據資產評估、入表以及數據資產融資案例——“首單”“首個”“首例”等數據資產相關案例迭出，是金融服務創新的一種探索和實踐，但防治金融風險依舊是需要長久考慮、控制的。

如何培育全國一體化數據市場

針對這些問題，數據交易市場的相關的法律、政策和制度還需要進一步完善。建立全國一體化數據市場是指在全國范圍內構建一個開放、共享、高效、安全的數據要素流通和交易的體系。通過建立這樣的數據市場，不僅可以解決數據供給不足、流通不暢等問題，最重要的是通過較為透明的、公允的定價機制和收益分配機制，促活數據價值，有效控制數據資產的泡沫化。培育全國一體化數據市場，包含以下幾個方面：

第一，在國家層面完善數據流通交易頂層設計，從數據產權、數據流通、收益分配、安全治理等多個方面進一步地統一規范和標準，以推動數字經濟的高質量發展。以數據產權為例，從法律上賦予數據來源者、經營者明確的權利，保障各方的合法權益，也為數據資產的流通和交易提供法律基礎。雖然深圳、江蘇省、浙江省等多地出臺了數據知識產權登記制度，但暫未形成數據產權登記的國家標準，各地登記內容、發證機關均存在較大差異，可以理解為地方性的先行先試，具備一定的參考性質，但數據資產憑證的效力仍有待考證。

第二，應建立健全的數據交易規則和標準，包括數據產品的分類、數據交易的流程、數據質量的評價體系等，為促進數據交易參與者入場交易提供明確、統一的指引。從近期數據交易場所的動向來看，24家數據交易所發布互認互通的倡議，旨在讓數據資產像證券一樣流通，但由于各數據交易所的規則不統一，寬嚴不能相濟，即便互聯互通，也仍存在數據產品交易門檻的壁壘，所以通過建立健全的數據交易規則和標準，才能有效地打破壁壘。

第三，明確數據流通交易參與各方的權益分配機制，“數據二十條”指出要尊重數據產生過程中各方的權益，并由各方共同使用、共同受益。但由于參與各方貢獻程度和受益比例缺乏明確規定，即數據價值實現后，各方在成本與收益存在較大不確定性的情況下，積極性將大打折扣，只有同步承認數據來源者與數據處理者的正當權益主張，有效協調數據中包含的人格權益與財產權益的關系，才能從根本上解決數據生產經營者所關心的問題。

第四，對全國性數據交易市場進行持牌管理，持牌資格的獲得不僅是對數據交易所的合法性認可，更是對其風險控制能力的一種考驗。在獲得持牌資格的過程中，數據交易所需要證明其具備完善的風險管理制度、合規的交易流程和先進的技術保障，以確保數據交易市場的穩定和安全。尤其期望數據資產作為證券一樣流通，更應對其合規性有較高的要求，守住數據資產化資本化的合規要求。

第五，在沒有形成法律法規、統一的規則之前，應提供靈活的政策支持，鼓勵有條件的企業在充分尊重網絡安全、數據安全及公民人格權利的基礎上，對數據流通交易的規則進行創新嘗試。在發生數據糾紛案件的時候，推進包容審慎監管，激發企業創新的同時促進企業自律，形成數據交易的良性發展。

諾貝爾經濟學獎得主科斯及其助手王寧認為，中國經濟改革的成功，很重要的一點就是，邊緣改革，即政府主導之外的由民間、市場邊緣力量主導運作的自下而上的改革，即地方、個體、組織、企業先行先試，獲得成功后，被中央認可，并推而廣之。數據的確權、交易，是技術發展的關鍵一環，而技術發展的本質是試錯。所以，從這個角度，尊重企業創新，場內規則尊重場外交易的創新，也非常重要。

所以，無論是從頂層設計、制度規則，還是場內外交易的協調發展，都應尊重創新。在此基礎上，應激發數據交易市場的活力，加強數據交易平臺的建設與運營，提升數據交易的便捷性和效率，形成多元化、高效、安全的交易生態促進數據要素的流通，實現數據價值的最大化。

（作者吳海燕為資深企業法務）