數據交易市場分析

一、政策加碼：數字經濟頂層設計日趨完善

1.1戰略布局日益明確

自2015年國務院印發《促進大數據發展行動綱要》以來，國家不斷

研究、發布圍繞數據要素布局的政策，指明監管思路、引導市場預期。

2019年11月，黨的十九屆四中全會決議通過的《中共中央關于堅持

和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化

若干重大問題的決定》中，首次將數據增列為生產要素。2020年4

月，中共中央、國務院發布的《關于構建更加完善的要素巾場化配置

體制機制的意見》，首次為推進數據要素市場化改革指明方向。2022

年底中共中央、國務院發布《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要

素作用的意見》（以下簡稱《數據二十條》），提出20條構建數據

制度的政策舉措，涵蓋權益保障、產權制度、交易制度等，數據監管

制度體系進一步明朗。今年2月，中共中央、國務院印發《數字中國

建設整體布局規劃》，從頂層設計的高度對數字中國建設做出整體布

局，提出了一系列目標任務和戰略部署。

1.2政府工作報告連年關注

自2014年兩會期間政府工作報告首次提及“大數據”以來，與數據或

數字經濟相關的一系列內容便成為每一年政府工作報告的重點之一。

從相關措辭、篇幅來看，政府日益重視數據要素在國民經濟、社會發

展與政府職能轉變之中發揮的綜合作用，看待數據要素的視角逐步從

產業領域拓展至社會治理、政府治理、公共安全。

1.3法治體系初步形成

隨著網絡安全法、數據安全法、個人信息保護法、數據出境安全評估

辦法等一系列法律、行政法規相繼出臺，系統的數字經濟法治體系初

步形成，為數據要素的流通及交易創造了良好的法治環境。據全國信

標委大數據標準工作組編制的《大數據標準化白皮書(2023)》統

計，目前圍繞數據和數字經濟監管，全國出臺了多個部門規章、地方

性管理條例，圍繞大數據的法治監管體系不斷完善。

二、技術驅動：數據要素價值加速釋放

2.1數據要素：特點、分類與價值

2.1.1數據要素的特點

數據要素作為新型生產要素，與土地、勞動力、資本、技術等生產要

素相比，具有明顯差異。區別于一般生產要素主體清晰、不可復制、

較為稀缺的特征，數據要素的主體和權屬通常十分繁雜、難以確認,

是非稀缺要素，且具有可復制性、即時性、虛擬性，價值釋放效應明

顯。

表4:做據桑京與一般生產要素的區別

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(上金、力、杳幺、

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2.1.2數據要素的分類

推動數據要素的分類分級是實現數據高效、安全監管的重要手段。根

據不同指導原則，數據要素可以分為不同類別。2021年12月31號，

全國信息安全標準化技術委員會秘書處發布了《網絡安全標準實踐指

南——網絡數據分類分級指引》，制訂了網絡數據分類分級的原則、

框架和方法。根據該指南，數據分類分級原則包括合法合規原則、分

類多維原則、分級明確原則、從高就嚴原則以及動態調整原則。一般

情況下，數據分類維度包括公民個人維度、公共管理維度、信息傳播

維度、組織經營維度、行業領域維度。從國家數據安全角度分類，還

可將數據分為一般數據、重要數據、核心數據共三級。2022年1月，

國務院發布的《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》提出，推動

完善數據分級分類安全保護制度，分級分類、分步有序推動部分領域

數據流通應用。在頂層設計指導下，各地方政府、各行各業也在探索

構建細化的數據分級分類機制。

2.1.3數據要素的價值釋放

數據要素的價值與其特征與使用R的高度相關，其價值釋放具有跨領

域、場景性強等特點，一般來說經歷數據資源化、數據資產化、數據

資木化幾個關鍵階段，即源數據經收集、加工后成為數據資源，流通、

應用后成為數據資產，交易、變現后成為數據資本。

中國信通院在報告《數據要素白皮書（2022年）》中分析認為，就

投入?產出路徑來看，數據要素有三次價值釋放過程。一次價值是數

據支撐業務貫通，即數據投入服務于業務的運營，數據的存儲與處理

相對集中、簡單，未必需要深度整合，如企業或政府開發的數據存儲

系統；二次價值是數據推動智能決策，即通過對數據的加工、分析,

能揭示出更深層次的規律，讓生產與經營更智能，如銀行通過整合電

力數據評估客戶信用水平；三次價值即通過數據流通對外賦能，讓各

類優質數據在不同場景中發揮價值，如當前各數據交易所開展的積極

探索。數據價值的三次釋放都非常重要，前兩次數據價值的釋放為第

三次價值實現奠定了基礎。

2.2數字經濟規模不斷壯大

2.2.1數據要素：進入高速發展階段

據國家工業信息安全發展研究中心聯合北京大學光華管理學院、蘇州

工業園區管理委員會、上海數據交易所共同編寫的《中國數據要素市

場發展報告(2021-2022)》,2021年我國數據要素市場規模達到

815億元，“十四五”期間市場規模復合增速將超過25%,整體將進入

群體性突破的快速發展階段。根據國家互聯網信息辦公室近日發布的

《數字中國發展報告(2022)》，2022年我國數據產量達8.1ZB,

同比增長22.7%,占全球數據總產量10.5%,位居世界第二。截至

2022年底，我國存力總規模超1000EB,數據存儲量達724.5EB,

同比增長21.1%,占全球數據總存儲量的14.4%。

2.2.2數據產業：政策發力下規模破萬億

2014年，“大數據”首次寫入政府工作報告，這一年被視為“中國大數

據政策元年”。2015年8月，國務院印發《促進大數據發展的行動綱

要》；2016年，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五

年規劃綱要》專章論述“實施國家大數據戰略”，這是“國家大數據戰略”

首次被公開提出；同年，工業和信息化部發布《大數據產'業發展規劃

(2016-2020年)》，大數據產業發展駛入快車道。根據國家互聯網

信息辦公室發布的數據，我國大數據產業2022年規模達1.57萬億

yc?

2.2.3數字經濟：成為國民經濟支柱產業

我國數字經濟規模快速增長。從2014年的16.2萬億增至2022年的

50.2萬億,占GDP比重從2014年的26.10%到2022年的41.5%,

超過了同期第二產.業占GDP39.9%的比重。數字經濟在國民經濟中

已經處于龍頭地位，成為國民經濟支柱產業。

ffl2：數字經濟占GDP比支

140、45.00%

手住濟妮根GDP級模數字怪濟占GDP比立%

120

100

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60

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2014年2015年20164201742018年2019年2020年20214-2022年

單位：萬億元

三、價值轉化：數據要素的交易模式

3.1數據的利用方式：公開、合作、交易

“交易'是獲取數據的方式之一。除交易外，數據還可以通過公開、合

作方式獲得。三種方式適用的場景各、成本不相同。其中，公共數據

獲取成本最低，應用主體最為廣泛。

3.2數據交易的概念

2020年7月，全國科學技術名詞審定委員會批準了大數據戰略重點

實驗室全國科學技術名詞審定委員會研究基地收集審定的第一批

108條大數據新詞，向社會發布試用。“數據交易'是其中之一，對應

英文的“datatrading”。從市場實踐來看，數據交易的內容往往是不同

類型、不同加工程度的數據產品。2022年，根據之江實驗室、浙江

大學、浙江大數據交易中心、深圳數據交易有限公司等機構聯合編制

的《數據產品交易標準化白皮書(2022)》，“數據產品交易'定義是：

在我國法律規定范圍內，以安全交易環境和交易合規監管為保障，數

據需方向數據供方以貨幣購買或者交換的形式獲取數據產品的行為。

數據產品交易是數據要素市場化的關鍵環節，數據生產、數據交易、

數據保障、數據監管等各環節有機地構成了數據產品交易的生態體系。

3.3數據交易的主體

《數據產品交易標準化白皮書(2022)》將數據交易所涉主體分為

三類：數據供方(賣方)、數據需方(買方)、第三方數據交易服務

機構或者數據交易服務平臺。數據的需求方最終決定了數據產品的價

值，數據供給方決定了數據產品的質量，數據中間商則可以起到供需

撮合、價值挖掘、促進數據增值的作用，當前我國的數據中間商主要

是各大數據交易所、交易聯盟、數據服務商等。

3.4數據交易的類型

3.4.1按照數據交易交付產品與服務的類型劃分

按照數據交易交付產品與服務的類型，可以將數據交易分為數據包、

API開放、數據報告、數據模型、數據服務、數據應用、數據工具、

定制化服務八類。

3.4.2按照數據交易供需雙方的鏈接模式劃分

國務院發展研究中心企業研究所2022年發布的智庫報告《以場景化

數據服務促進數據交易》中提出，數據產品交易可分為直接交易、單

邊交易和多邊交易三種方式。一是原始數據直接交易，即供需雙方“一

對一”直接對接。數據產品根據市場需求生成，數據類型、購買期限、

使用方式、轉讓條件等均由供需雙方自行商定，屬“一對一”的交易方

式。二是“一對多”的單邊交易模式，一個數據供給方對應多個需求方。

數據交易機構以數據服務商身份，對自身擁有的數據或通過購買、網

絡爬蟲等方式收集來的數據，進行分類、匯總、歸檔等初加工，將原

始數據變成標準化的數據包或數據庫再進行出售，一般采用會員制、

云賬戶等方式，為客戶提供數據包（集）、數據調用接口（API接口）、

數據報告或數據應用服務等，屬于“一對多”的單邊交易方式。三是平

臺化多邊交易模式。數據交易機構作為完全獨立的第三方，為數據供

應方、需求方提供撮合服務，屬于多邊交易方式。

3.4.3按照數據交易的場所劃分

按照交易場所劃分，數據交易可以分為場內交易與場外交易。場內交

易即為在交易所內完成的交易，場外交易為交易所外完成的交易。目

前我國數據交易所仍處于起步階段，數據產業的確權、評估、定價等

關鍵環節尚在探索階段，數據交易以場外為主。據觀研報告網發布的

《中國數據交易行業發展現狀研究與投資前景預測報告(2023-2030

年)》顯示，從場內市場來看，需求旺但交易不足5%；該機構預測，

2025年，場內交易占比將在1/3到1/4之間。場內與場外交易各具

特色。場內交易的特點是服務全面、產品多樣、合規性強、指導具體，

如貴陽大數據交易所有智慧城市、空間地理、風控工具等各類產品掛

牌交易，交易所可提供配套服務。如一款數智校對插件售價1.2萬元，

企'也信息查詢服務0.5元/次，氣象數據服務則需面議價格，貴陽大

數據交易所承擔流通交易制度規則制定、市場主體登記、數據要素登

記確權、數據交易服務等職能。

場外交易的特點是交易靈活、形式多樣，多為點對點合作。目前，場

內交易參與者多為中小微企業。根據深數所2023年第一季度數據商

調研信息顯示，130家受訪數據商企業中，超過75%的市場主體數

據業務年營收規模在1億元以下，且各企業人數中位數為126人。

而場外交易主體中則有大量行業巨頭，電信、金融、民航、電商行業

的龍頭企業均是數據場外交易的活躍參與者。如2022年1月，百度

聯合美團、小紅書、順豐、攜程、知乎、同程、貓眼、58同城等十

余家企業宣布開啟流量、技術、服務生態三大層面的互聯互通合作。

數據交易場內場外的區別與金融業類似，場內交易產品標準化水平較

高，清算結算通過第三方機構，而場外交易產品標準化水平較低，交

易雙方自行清算結算。

值得一提的是，我國規模較大的數據交易所均由政府指導設立、國有

資本參股或控股，承擔了制度探索的重要使命。如2022年底正式揭

牌的深圳數據交易所系深圳市發改委指導下設立，是深圳市委市政府

貫徹落實中央《深圳建設中國特色社會主義先行示范區綜合改革試點

實施方案(2020-2025年)》文件精神、深化數據要素市場化配置改革

任務的重要舉措?，大股東均為國資背景。據中國信通院在《中國數字

經濟發展研究報告(2023)》統計，我國已經建成及籌建中的數據

交易所達到36家。從交易規模看，目前深圳數據交易所位居首位。

截至2023年3月31日，深數所已完成登記備案的數據交易總計625

筆，交易金額18.2億元，覆蓋金融科技、數字營銷、公共服務等106

類應用場景，交易規模全國第一。貴陽大數據交易所今年交易額已突

破10億元。

3.5數據交易的流程

場外交易服務流程一般由雙方商議決定，交易流程多樣化；場內交易

的流程則一般具備一套明確流程，包括登記、評估、定價、清結算等，

較為注重合規。以上海數據交易所官網信息為例，根據官網介紹，其

交易流程包括交易前服務、交易中服務、交易后服務。每一類服務都

有明確的規則可遵循。

圖4:上海交易所數據交易所交易與服務流福

達成例議交易完成

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程

交易前服務交易中服務交易后服務

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服

務質■諱怙出具報告聯合查詢：一站式全鏈路

交易核臉：解決敢據糾場

合規評怙出具報告取合識別：構建風險標簽

仲裁糾紛：設得仲裁中心

資產評估出具報告聯合建模綜臺甌套服務

貴陽大數據交易所在官網公布了其近日有關個人簡歷數據業務的數

據價值化過程，由此可窺見其數據業務的大致流程。據其在官網介紹,

這是全國首筆個人數據合規流轉交易。該交易是在個人用戶知情且明

確授權的情況下，委托貴陽大數據交易所、聯合好活（貴州）網絡科

技有限公司，利用數字化、隱私計算等技術采集求職者的個人簡歷數

據，加工處理成數據產品，確保用戶數據可用不可見，保障個人隱私，

并通過貴陽大數據交易所“數據產品交易價格計算器”結合好活的簡

歷價格計算模型和應用場景，對個人簡歷數據提供交易估價參考；最

終，個人用戶通過平臺獲得其個人簡歷數據產品交易的收益分成，讓

個人數據實現可持有、可使用、可流通、可交易、可收益。

3.6數據交易產業鏈

數據交易產業鏈主要包括上游數據基礎軟硬件、中游數據服務、下游

數據應用三大塊，上游主要從事數據產業軟硬件供應，涵蓋數據采集、

數存儲、數據計算、云服務等行業，典型企業包括華為、萬國數據、

三大電信運營商、神州數碼等；中游為數據服務業務，涵蓋數分析、

數據交易、數據安全等板塊，涉及機構包括各大數據交易所、人工智

能企業、網絡安全企業等，典型企業包括商湯科技、奇安信、中科曙

光、東軟集團等；下游則是數據在各行業個的應用，對應的是數據需

求方，公司涵蓋金融業、醫療行業、交通行業、教育行業、制造業等，

許多數據需求方同時也是數據產出方，試圖以多元的數據及綜合的數

據服務提升數據利用效能。數據顯示，2021年，大數據硬件在中國

整體大數據相關收益中占主導地位；未來，隨著技術的成熟與融合、

以及數據應用和更多場景的落地，軟件收入占比將逐漸增，硬件、服

務、軟件三者的比例將逐漸趨近于各占三分之一的比例。

圖6：數據交易產業鏈

上游：基礎軟硬件中游：數據服務下游：行業應用

數據采集

數據清洗

數據應用:

數據可視化數據分析

工業、金觸、電信、

數據挖掘數據流通

農業、醫療、交通、

數據存儲數據交易

教育、制造業、地產

數據計算數據安全

云服務

四、市場發力，數據交易呈現六大趨勢

4.1交易場景不斷拓展

數據要素的開發與利用過程中，“交易”概念不斷拓展、范疇有所延伸,

新應用、新場景層出不窮。其中，金融業的創新探索尤為突出。

案例一：數據信貸服務

金融機構將企業的數據資源進行資產化評估，據此發放信貸。在此過

程中，數據資產權屬確認、數據資產價值評估、數據資產貸后難處置

是關鍵環節，各機構就此進行了探索。全國已有多家主體成功辦理相

關業務。如2022年10月北京銀行城市副中心分行辦理了一筆1000

萬元數據資產質押融資貸款項目。數據交易所也積極促成此類交易。

2023年3月，人工智能公司深圳微言科技公司憑借其在深圳數據交

易所上架的數據交易標的，獲得光大銀行深圳分行1000萬元授信貸

款。

案例二：數據知識產權登記

部分地區探索以知識產權登記的方式創新應用場景，有望應用于數據

資產入表、交易流通、糾紛處理等多種場景，釋放數據要素價值C據

江蘇知識產權局消息，作為國家知識產權局首批8個試點省份之一,

該省今年4月開通上線了江蘇省數據知識產權登記平臺，宿遷國信大

數據研究院、華東江蘇大數據交易中心股份有限公司、江蘇蘇北大數

據交易中心有限公司等20家企業和個人進行了注冊并通過審核，先

后登記了區域個體工商戶活躍度分析研究數據庫、高速通行費計算數

據、高速ETC支付次數統計等6條數據資源；平臺為創新主體依法

取得、按照一定規則處理的、具有商業價值和智力成果屬性的數據集

提供知識產權登記服務。今年5月，江蘇知識產權局頒發了首張'數

據知識產權登記證書”。

案例三：品牌數字資產發行

據上海數據交易所官網報道，近日上海市國資委聯合上海數據交易所

發布了《品牌數字資產創新指南》（（以下簡稱《指南》），這是上

海數據交易所數字資產板塊的又一重大動作，也是全國首個國資品牌

數字資產指南。《指南》從品牌數字資產創新與價值提升方向對品牌

數字資產的發行背景及意義、數字資產的定義及概況、數字資產的發

行登記及案例展示等方面進行全面介紹，重點闡述了品牌數字資產發

行目的、設計、制作、發行平臺選擇、發行風險控制等環節，明確了

品牌數字資產發行登記的思路，介紹了上海數據交易所提供的相關備

案、審核、登記等綜合服務，為品牌企'也開展數字資產創新提供了專

業的操作指引和解決方案。《指南》對激發品牌活力，推動品牌數字

資產創新及交易，進一步引領行業發展具有重要意義。

4.2行業覆蓋走向縱深

目前數據交易覆蓋較深的行業包括金融、交通、零售、醫療等。數據

在行業廣泛應用的模式主要有三種。一是單一領域的數據應用于多個

行業，如個人信息要素驗證數據、電力數據等應用于金融反詐、零售

業的用戶畫像生成等；二是多個行業的數據匯集于一家企業，此種情

形較為常見，一家企業往往需要利用多個數據源作為分析基礎；三是

一家龍頭行業的自身數據資源及其整合能力覆蓋多個行業的垂直平

臺，呈現全產業鏈的橫向延伸和縱向深耕，如阿里巴巴、騰訊作為知

名軟件平臺，擁有廣泛的業務生態，深耕電商、社交、金融領域的“數

字蛋糕”，再如三大電信運營商利用強大的信息基礎設施服務跨越各

行各業打通數據產業鏈條，業務遍布智慧城市、智慧交通、指揮農業、

智慧金融、智慧教育、智慧醫療等。

案例一：金融大數據變革行業

金融目前是數據應用最深、最廣的領域之一。據上海數據交易所研究

院發布的《金融業數據流通交易市場研究報告》，近五年來，金融業

數據要素采購項目數量復合年均增長率達40%。其中，銀行業數據

采購項目數量約占金融業77%,保險和證券部門采購數量分別占12%

和4%。約一半的項目數據采購金額在10萬?100萬之間，1/3的項

目采購金額為百萬元級別。據2022年各家銀行年報披露，國有五大

行的金融科技投入均超百億，涵蓋云計算、人工智能、數據采買及應

用、區塊鏈等。如中國工商銀行在年報中寫到，以金融科技賦能經營

管理，2022年金融科技投入262.24億元，金融科技人員3.6萬人，

占全行員工的8.3%,數據分析師超7700人，推出金融風險信息服

務產品“融安e信”，運用大數據和信息化技術，依托上百個風險類別、

逾30億數據為基礎，提供API、APP、網頁等多渠道服務模式，服

務境內企業客戶近10萬家，同業客戶300多家。交通銀行則將科技

金融作為其四大業務特色之一，過去三年科技投入年均增速接近30%,

強化科技賦能，延展產業鏈“秒級”融資產品線，并推出自建智慧交易

鏈平臺，對接中航信、中企云鏈等16家主流平臺，實現跨場景金融

合作、全程自動化秒級放款等功能，大幅鳧升用戶體驗。

案例二：電信數據成為行業“金礦”

電信數據是開發較早、應用較廣的數據類型。一方面，電信大數據內

容涵蓋范圍廣泛，與電信運營商在C端和B端的軟硬件服務密切相

關，涵蓋個人數據、工業數據、商業數據等多種數據。如疫情防控過

程中，電信運營商掌握的個人信息數據在疫情溯源和監測、分析疫情

情況、支撐疫情態勢研判和疫情防控部署等方面起到了積極作用。另

一方面，電信運營商對大數據相關產業的布局“軟硬通吃”，涵蓋數據

生產、清洗、算力、云計算、數據中心建設、5G技術等多個環節，

是當前大數據生態中覆蓋全生態能力最強的板塊之一。從三大運營商

財報可以看出，數據已成為其重要的核心資產。以中國電信為例，

2021年全面實施“云改數轉”業務當年中國電信產業數字化業務收入

達到人民幣989億元，可比口徑同比增長19.4%；2022年，產業數

字化收入達到人民幣1178億元，可比口徑同比增長19.7%。今年一

季度，中國電信產業數字化業務收入達到人民幣349.71億元，同比

增長18.9%o

4.3技術迭代日新月異

技術的發展為數據交易產業鏈帶來極大的影響，覆蓋數據整理與清洗、

數據營銷、撮合、風控、應用等方方面面，為數據交易的上、中、下

游產業帶來全面變化。對數據交易環節而言，技術推動產生的變革主

要有三個方面。第一，技術促使數據交易效率得以提高，如人工智能

技術讓數據的清洗、整理、可視化、分析等環節更加便捷，有利于提

高賣方數據服務質量；第二，技術重構了數據交易模式，如隱私計算

技術的發展，讓數據交易'可用不可見”，安全邊界大大拓展，從而改

變了舊有業務模式；第三，技術讓交易場景更加豐富，交易范圍有所

延伸，促進數據要素價值化。

案例一：技術助力數據合規

據西部數據交易中心官網介紹，其建立了全國首個線上可量化合規診

斷系統，并在此平臺之上推出「'數盾護航合規評估服務”。依托多因

子算法數據合規模型，西部數據交易中心可對服務對象提供“一案一

策”數據輔導，為交易雙方提供的交易前合規評估、交易中合規輔導

與產品登記、交易后合規保險的全鏈路一站式數據交易合規解決方案,

實現數據資產的“信譽增值”，讓數據合規費用減少一半以上，還配備

了定制化保險保障。多因子算法模型是可量化合規診斷系統之“魂工

該系統經過長期大量的項目經驗積累，集“法律、技術、運營”為一體，

模型根據企業信息與產品信息分為機構主體合法性、數據加工合理性、

數據經營可交易性、數據來源合法性、數據授權充分性5大合規維度，

細分拆解多達近百個合規因子，幫助企業防范數據加工、使用、交易

等各項環節中的潛藏的風險隱患。

案例二：隱私計算便利數據流通

雖然國家已出臺一系列法律法規，但數據交易在實踐過程中依然面臨

隱私保護、安全合規等問題，從而限制了數據的價值釋放。而隱私計

算依托其獨特的技術特點，可以實現數據'可用不可見”，在充分保護

數據和隱私的前提下可實現數據要素的交易；各方不接觸原始數據，

但依然可以做到確認來源、界定范圍、追溯過程、防范風險。隱私計

算是涵蓋了眾多學科的交叉融合技術，包含了安全多方計算、同態加

密、差分隱私、零知識證明、聯邦學習以及可信執行環境等主流技術

子項的相關技術合集及產品方案。業界通常將上述技術分為三大路徑:

以安全多方計算為代表的密碼學路徑、以可信任執行環境為代表的硬

件路徑和以聯邦學習為代表的人工智能路徑。

谷歌于2019年推出的一款密碼檢查器服務PasswordCheckup堪稱

隱私計算的教科書級案例，這是一個Chrome擴展程序，用于檢測用

戶的用戶名和密碼是否被盜用。這一應用借助一項加密協議技術，收

集了數十億不安全的賬號和密碼，在Chrome用戶安裝軟件后，谷歌

就會在用戶登錄網站時主動偵測帳戶密碼是否處于安全狀態；加密于

本地完成，無人能查詢用戶密碼，谷歌對用戶密碼“可用不可見”。

案例三：隱私計算保護基因序列數據安全

國內首個國家微生物科學數據隱私平臺于近日在京發布。該平臺由中

國科學院微生物研究所牽頭的國家微生物科學數據中心、中國科學院

微生物科學數據中心、中國科學院計算機網絡信息中心、等機構聯合

設立。該平臺通過加密將基因序列存儲在加密態的內存中進行分析，

確保數據在處理過程中對各方不可見。平臺還利用區塊鏈技術進行全

流程監控，并頒發科學數據鏈的區塊鏈證書，確保數據權益。

4.4合規監管不斷加強

近年來，隨著圍繞數據監管的法治體系日益健全、監管主體分工口益

明確、標準體系日益健全，數據合規的重要性日益凸顯。在產業端，

當前，數據交易產業的上中下游均以合規為基準線，在此基礎之上開

展業務。如各大數據交易所均傾注極大力量建立合規體系。上海數據

交易所在成立之初就發布了數據交易配套制度，確立了“不合規不掛

牌，無場景不交易’的基本原則，同時發布數據產品登記憑證，實現

一數一碼，可登記、可統計、可普查。在監管端，網信辦、市場監管

總局、證監會等部門均加強了數據合規監管，從中央到地方，合規監

管網絡愈編愈密。杭州互聯網法院曾于2022年發布「'數據和算法十

大典型案例”，涵蓋公共數據商業化利用的合法性邊界、數據權益的

權屬判斷與分類保護等熱點議題。未來，隨著法律法規的進一步完善,

數據交易合規監管將不斷強化、優化、細化。

案例一：強化企業間數據共享監管

2020年8月，上海證券交易所向螞蟻集團下發了問詢函，要求其回

答數據共享相關的一系列問題。這表明監管機構對數據安全問題非常

關注，同時也提醒企業在進行數據共享時需要合理規劃和管理。2022

年7月，螞蟻集團同意終止與阿里巴巴的《數據共享協議》。這意味

著在企業間數據共享的安排結束后，阿里巴巴和支付寶之間的數據分

享活動，必須在具體場景中依據客戶的服務內容及授權進行。這種做

法有助于降低數據泄露風險，提高了用戶對數據安全的信任度。

案例二：浙江溫州成立產業合規管委會

2022年5月，浙江成立了中國（溫州）數安港數據安全合規管理委

員會，以應對各方數據“不會共享、不愿共享、不敢共享”等難題。數

安港旨在打造集數據安全技術創新研發、數據產品交易、數據產業孵

化、法律服務等功能于--體的數據安全平臺，管委會負責建立數據安

全與合規體系，定期對聯合計算場景和數據產品進行合規性審查，確

保數據聯合計算和數據產品交易安全合規等11項重點工作內容，為

數據產.業蓬勃發展，如何確保數據產'業規范發展、安全發展先行探路。

4.5數據跨境流動提速

數據經濟的充分發展必須有合法、合規、通常的全球數據流動作為保

障。據麥肯錫預測，數據流動量每增加10%,將帶動GDP增長0.2%o

預計到2025年，全球數據流動對經濟增長的貢獻將達到11萬億美

元。根據經濟合作與發展組織（OECD）測算，數據流動對各行業利

潤增長的平均促進率在10%,在數字平臺、金融業等行業中可達到

32%O

近年來，中國政府致力于搭建促進并規范數據跨境流動的一系列政策

舉措，《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》《數

字中國建設整體布局規劃》等文件明確了未來推動數據跨境流動的目

標，《數據出境安全評估辦法》、《個人信息出境標準合同辦法》等

規章出臺，相關法治監管框架日漸清晰。雖然目前數據跨境流動還面

臨一定的挑戰，但諸多市場主體都在探索相關的新模式、新框架C值

得肯定的是，當前大數據交易所在促進數據跨境流動方面開展了多元

化的積極探索。2020年11月，廣西北部灣大數據交易中心有限公司

發起成立了“中國一東盟大數據交易產業聯盟”，有望促進區域數據跨

境流通。深圳數據交易所、上海數據交易所也就此進行了一系列嘗試。

案例一：微眾銀行跨境數據使用

2022年，微眾銀行“基于區塊鏈及分布式數據傳輸協議實現數據要素

跨境使用”案例獲評中國信息通信研究院金融科技創新應用優秀案例。

該案例系微眾銀行促進數據要素跨境互聯互通、助力大灣區一體化融

合發展的典型實踐。目前，微眾銀行已協同相關機構實現該技術方案

的驗證，助力粵澳兩地政府落地粵澳健康碼跨境互認系統、粵澳跨境

數據驗證平臺等創新應用項目。項目中，微眾銀行應用了分布式數據

傳輸協議，從而建立了用戶主動行使個人信息可攜帶權的模式。用戶

可主動發起個人信息數據傳輸并自行上傳，同時借助區塊鏈的不可篡

改性實現數據驗證、及用戶授權記錄上鏈，全流程可溯源、可審計，

最終實現跨機構、跨行業、跨場景、乃至跨境的可信數據傳輸及協作。

微眾銀行將此技術應用于粵澳跨境數據驗證平臺的“個人資產證明跨

境驗證”場景，澳門居民在橫琴辦理資信信息跨境驗證的相關業務時，

使用手機銀行自主向橫琴機構提交個人在澳門側的資產信息，橫琴側

機構對用戶上傳的資信信息進行鏈上可信驗證，全程5分鐘可以完成,

大幅提升了客戶體驗及銀行運營效率。

案例二：上海數據交易所啟動國際板建設

數據交易所也開展了多種數據跨境流通的嘗試。今年4月，上海市經

信委宣布上海數據交易所國際板啟動建設，將探索數據跨境雙向流動

的新機制，推動國內外企業開展數據跨境流通'業務合作，實現全球數

據互聯互通。為做好此項工作，上海數據交易所正加快推進跨境數據

交易制度體系建設，深化基礎設施布局，構建合規有序的國際間數據

流通機制。上海數據交易所總經理湯奇峰說，上海數據交易所國際板

的啟動建設，將進一步深化國內國際兩個市場布局，促進全球數據產

品流通交易，推動數據要素市場更高水平對外開放，為對標《數字經

濟伙伴關系協定》(DEPA)等數字經濟國際通行規則提供實踐基礎。

4.6數商模式日益成熟

“數商”即“數據商”的簡稱，指以數據作為業務活動的主要對象或主要

生產原料的經濟主體，也被稱作數據“經紀人”，其業務涵蓋數據資源

生產、數據產品及服務、數據流通交易、數據創新應用、數據安全與

治理、數據生態服務等數據要素市場全鏈路。數商的主要價值在于促

進數據價值發現、利于供需匹配、擁有豐富的技術及合規經驗等C市

場擁有足量優質的、具有公信力的數商之后，數據交易主體不必從零

開始探索數據清洗、進場、合規的復雜步驟，而是可以交由數商處理，

大大提高了數據流通及利用效率。首次命名“數商”概念的是上海數據

交易所。2021年11月，上海數據交易所成立之初，提出以“數商'新

業態構筑更加繁榮的數據流通交易生態。之后，“數商”概念進入監管

視野。《數據二十條》中提到，“推進數據交易場所與數據商功能分

離，鼓勵各類數據商進場交易”，“圍繞促進數據要素合規高效、安全

有序流通和交易需要，培育一批數據商和第三方專業服務機構。”“通

過數據商，為數據交易雙方提供數據產品開發、發布、承銷和數據資

產的合規化、標準化、增值化服務，促進逢高數據交易效率”“鼓勵多

種所有制數據商共同發展、平等競爭”。

據國家工業信息安全發展研究中心發布的《全國數商產業發展報告

(2022)》統計，截至2022年11月，我國共有192萬家數商，其中，

集中于長三角、珠三角、京津冀和川渝地區的數商占全國總數的

56.8%O報告將數商共分為15類，分別是：數據基礎設施提供商、

數據資源集成商、數據加工服務商、數據分析技術服務商、數據治理

服務商、數據咨詢服務商、數據安全服務商、數據人才培訓服務商、

數據產品供應商（數據要素型企業）、數據合規評估服務商、數據質

量評估商、數據資產評估服務商、數據經紀服務商、數據交付服務商、

數據交易仲裁服務商。從融資情況來看，數據咨詢服務商、數據加工

處理服務商、數據基礎設施提供商平均融資金額較高。未來，隨著監

管政策的完善，數商模式將逐步成熟，在數據登記、確權、使用、合

規審查等方面形成較為完善的規則體系，區域數據的互聯互通也將更

加便捷，行業效率得到進一步提升。

案例一：貴陽大數據交易所設立“首席地推官”發展數商

近年來，貴陽大數據交易所設立了“首席地推官”發展數商生態。首席

地推官由數據行業公司高管、行業專家等組成，已招募的地推官來自

金融、物流、交通、教育、醫療、元宇宙等各行各業，旨在深入行業

一線對接供需雙方、探索多元化數據交易商業模式。5月28日，貴

陽大數據交易所聯合深圳數據交易所、開放群島數據交易商業模式組

共同成立了“中國數據首席地推官40人論壇”，以打造數據要素跨界

合作新平臺。與此同時，貴陽大數據交易所也通過優化價值評估模型

提升對于數商的吸引力，其建立了全國首個數據產品交易價格計算器,

提高了交易效率。

案例二：深圳數據交易所建立“數據要素服務工作站”便利數商入場

在2022年6月，深圳數據交易所建立了“企業數據合規服務工作站”，

旨在為數據流通提供安全合規、數據治理、應用規劃等服務，解決數

據入場的痛點和難點。深圳數據交易所計劃在未來三年內設立100

家以上工作站，服務網點覆蓋全國核心城市。今年6月，該站升級為

“數據要素服務工作站”，提供更廣泛、更深入的數據服務，滿足企業

在數據安全、應用規劃、數據治理、供需撮合、增值服務以及數據資

產化等全方面需求。

五、知難而進：數據要素交易的關鍵挑戰與相關探索

5.1數據確權問題

5.1.1確權挑戰

對于任何生產要素而言，確權都是重要議題，直接決定了生產要素的

開發與利用。隨著技術的發展，尤其是人工智能的應用，數據要素流

通及交易日益頻繁，數據確權的需求日益與日俱增。然而，與傳統生

產要素相比，數據要素是一種虛擬存在，具有可復制性、非排他性，

且主體多樣，難以確定清晰、可分割的主體;且生成式人工智能(AIGC)

衍生出了一系列新的相關問題。如去年美國科羅拉多州博覽會美術大

賽的冠軍作品《太空歌劇院》系借助一款AI繪圖工具生成，之后陷

入了知識產權爭議，有人認為畫作不完全歸屬于獲獎者，不算原創。

參考發達國家的數據治理經驗，美國在數據確權立法方面確立了財產

權導向思路，利好科技企業，但權利救濟較為滯后；歐洲則建立了隱

私權導向的監管體系，但監管過嚴、執法效果有限，限制了數據要素

市場效率。目前看來，一者均非數據要素治理的理想方案。同時，與

歐美不同的是，政府、事業單位、科研機構等公共部門是中國數據要

素的主要來源。因此，中國的數據監管思路應遵循自身數據經濟發展

特色。

5.1.2當前探索

我國的個人信息保護法、網絡安全法、數據安全法、反不止當競爭法

等對數據確權做出了一定范圍內的定義，但是已有的法律法規難以覆

蓋當前廣泛的數據應用場景。值得肯定的是，《數據二十條》中明確

了對數據權屬監管的頂層設計，即在建立數據分類分級授權的基礎之

上，探索數據產權結構性分置制度。根據數據來源和數據生成特征,

分別界定數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的合法權利，建

立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權

運行機制，推進非公共數據按市場化方式共同使用、共享收益”的新

模式。

一是立法確立數據分類分級制度。數據分級分類是數據確權的前提。

2021年9月施行的《中華人民共和國數據安全法》第21條規定，“國

家建立數據分類分級保護制度”，“國家數據安全工作協調機制統籌協

調有關部門制定重要數據目錄，加強對重要數據的保護，2022年1

月，國務院發布的《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》也強調，

推動完善數據分級分類安全保護制度，分級分類、分步有序推動部分

領域數據流通應用。當前我國已有國家標準《信息技術一大數據一數

據分類指南》(GB/T38667—2020),但要真正落地應用，還有待各

行各業發布符合自身特色的數據分級分類體系。

二是各地紛紛探索數據產權分置模式。目前，深圳、貴陽、上海等多

地數據交易所已試水數據產權分置運行機制，預計未來將有更多地區

在政府指導下開展相關工作，為國家層面的決策提供參考。如深圳于

今年3月發布了《深圳市數據交易管理暫行辦法》以及《深圳市數據

商和數據流通交易第三方服務機構管理暫行辦法》，對數據交易主體

類型、數據交易場所運營機構、可交易的數據類型以及如何確保數據

交易安全進行了規定，并明確“市場主體按照不同情形，依法享有數

據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權等權利。”

三是各地試水建立數據登記制度。數據資產登記是數據確權的必要配

套舉措，為此后的數據數據要素流通建立基礎。我國的數據登記制度

始于2002年便開始的政務數據資源目錄體系建設。在2016年發布

的《國家“十三五”信息化規劃》和2021年發布的《“十四五”國家信息

化規劃》均部署了數據登記工作。在地方層面，2017年貴州發布了

國內首個關于政府數據資產管理登記的暫行辦法后，上海、廣東、山

東陸續出臺了相關政策。國家知識產權局局長申長雨在博鰲亞洲論壇

2023年年會上表示，我國已先后在浙江、上海、深圳等8個地方開

展了數據知識產權保護治理試點，尤其是深圳已經在嘗試數據確權,

截至2月底已發放36份數據登記證書。

四是在司法實踐中摸索數據產權邊界。具體到司法實踐層面，各地法

院憑借當前法律條款和數據制度體系，開展了一系列具有開創性的司

法嘗試。其中，杭州互聯網法院于2022年8月發布的“數據和算法十

大典型案例”在業內備受關注。十大案例涉及數據產品的法律屬性及

權益保護一、公共數據商業化利用的合法性邊界、數據權益的權屬判

斷與分類保護、微信社交數據的性質及數據爬取行為的認定、平臺算

法自動化決策的司法審查標準、游戲算法生成的角色形象獨創性的認

定標準、人機互動視聽作品的獨創性認定標等，在全國范圍內具有極

大的指導意義。

5.2數據定價問題

5.2.1定價挑戰

數據作為新型生產要素，傳統資產估值方式難以完全適用。土地、勞

動力等一般生產要素資產估值采用成本法、收益法、市場法。而數據

定價如采用成本法，由于牽涉主體過多，成本極難界定；如采用收益

法，由于數據系虛擬資產、且在不斷變化，評估時限、預期收益難以

確定；如采用市場法，可參考的樣板案例較少。與此同時，數據要素

差異性極大，無法以一個模型對所有數據資產進行評估。種種因素決

定了數據資產的估值定價亟需采用符合自身特點的新模式。由于估值

環節的問題，按照現行會計準則，數據資產也難以計入機構的資產負

債表。

5.2.2當前探索

2021年11月，工業和信息化部印發《“十四五”大數據產業發展規劃》

提出，到2025年初步建立數據要素價值評估體系，推動建立市場定

價、政府監管的數據要素市場機制。2021年12月，國務院印發的《“十

四五”數字經濟發展規劃》進一步明確提出，鼓勵市場主體探索數據

資產定價機制，逐步完善數據定價體系。同時，《“十四五”時期資產

評估行業發展規劃》將“服務數據產權交易，發展數據資產評估，推

動數字經濟建設”列為重要任務。根據《中華人民共和國資產評估法》，

中國資產評估協會協負責制定數據資產評估相關準則，資產評估機構

和資產評估師依照法律、行政法規和評估準則有關規定開展業務。在

財政部的指導以及相關部門的支持下，中評協對數據資產及其價值評

估開展了一系列研究，在行業內組織開展相關培訓及經驗交流，推動

數據資產評估相關準則、標準等成果的落地和實施。

2019年，中評協發布了《資產評估專家指引第9號——數據資產評

估》，但仍面臨數據資產辨識難、量化動態價值難等問題。2022年

6月，中評協發布了《數據資產評估指導意見（征求意見稿）》，以

規范資產評估機構及其資產評估專業人員在具體業務中的實務操作。

2022年11月，由全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準

化研究院主辦的全國數據資產會議上發布了“全國數據資產登記服務

平臺”，平臺由工業和信息化部中國電子技術標準化研究院牽頭建設。

2022年12月，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定（征

求意見稿）》，其中，財政部使用了“數據資源”一詞，區別于“數據資

產”。業內人士認為，這表明從會計準則的嚴謹角度，并非所有數據

資源都可以稱為數據資產。在數據資產評估及定價方面，各地積極嘗

試創新舉措。今年3月，國家發改委價格監測中心與上海數據交易所

簽訂全面戰略合作協議，雙方將在課題合作與成果推廣、發布行業指

標體系和數據交易指數、共建創新實驗室、共同組織活動等方面開展

全面合作，發揮各自優勢、相互協作賦能。雙方將共建“數據要素價

格形成與估值創新實驗室”作為科技合作平臺，共同開展研究、共同

承擔國家重大項目。深圳數據交易所也在具體交易中探索為數據資產

定價。今年3月底，深數所與光大銀行深圳分行通過將數據資產人表

后進行評估授信，落地了一筆無質押數據資產增信貸款項目。借助深

數所平臺，深圳微言科技有限責任公司通過光大銀行深圳分行授信審

批并成功獲得1000萬元授信額度。

5.3流通使用問題

5.3.1流通使用挑戰

我國數據要素市場仍處于建立初期，數據流通使用面臨各種問題，可

具體劃分為數據進場難、互信難、統一市場難三大問題。

在進場方面，由于當前數據確權、登記、定，介等規則、制度尚未完善，

數據交易的各方主體存在顧慮；同時，具有公信力的、能夠幫助企業

完成數據清洗、確權、合規服務的第三方企業數量依然較少，造成數

據供需主體缺乏進場意愿。在互信方面，相關技術及制度遠未成熟,

出于隱私保護、保密合規、數據安全等考慮，許多企業和公共部門在

推動數據共享及流通時不夠積極主動，數據“孤島”仍大量存在。在統

一市場方面，各區域、各部門、各行業對于數據要素的進場標準、安

全標準提出了不同的要求，從而造成了數據交易壁壘的廣泛存在，阻

礙了數據要素在全國范圍內的流通。

5.3.2當前探索

面對數據流通使用的挑戰，各地數據交易所先行先試，開展了一系列

探索。在便利數據進場方面，深圳數據交易所建立了企業數據合規服

務工作站、貴陽大數據交易所設立了“首席數據地推官”，旨在提供全

方位的數據交易服務、吸引機構進場。其他交易所也紛紛推出全方位

服務，打消交易主體顧慮，鼓勵其進場交易。在促進數據互信方面,

我國在技術和制度層面開展了諸多探索。技術方面，諸多數據交易主

體都開始使用隱私計算技術、借助“數據可用不可見”的方式推動數合

作、流通。此外，財政部也公布了一系列舉措，包括《關于公布電子

憑證會計數據標準（試行版）的通知》、《電子憑證會計數據標準深

化試點操作指南》、《電子憑證會計數據標準深化試點技術問答》、

《電子憑證會計數據標準深化試點工具包》等配套標準、指南、工具

包，保障了數據來源的合法性、真實性以及數據安全性，確保了電子

憑證的法律效力，為建立數據互信機制的奠定了基礎。

在統一市場方面，多個市場主體以及交易所都在探索建立區域以及覆

蓋全國的數據流通體系。2021年11月，廣州南沙開發區工業和信息

化局與廣州南沙諾華數據有限公司簽訂戰略合作框架協議，共同搭建

大灣區跨境數據互信互認平臺，將接入粵港兩地合規數據源，在國內

首創對粵港兩地居民的跨境身份核驗服務，解決中小企業和個人用戶

跨區域身份認證的難題。上海數據交易所則嘗試借助區塊鏈技術探索

數據交易鏈的構建，以實現