一 数据市场基础性制度的基本理论框架

数据要素具有独特的技术、经济特征和市场属性。这些特征给数据市场建设提出了更高的要求，必须从顶层设计的角度，加快完善数据市场基础性制度框架和支撑体系。

（一）数据要素具有独特的技术、经济特征及市场属性

所谓数据要素，是指生产和服务过程中作为生产性资源投入，创造经济价值的数字化信息、数据和知识的集合。数据只有进入市场领域，通过数据技术的赋能，形成可供投入生产的数据要素，才能真正被纳入社会生产过程，从而成为数字经济发展的核心生产要素。

理解数据要素的内涵，需要注意两点：其一，数据要素是一种生产性资源。只有投入生产服务过程中，用于产品生产和服务提供，数据资源才能转化成新的生产要素。数据要素是支撑数字经济发展的一种关键性生产要素，它既不同于信息技术领域和统计学上通常所说的数据和信息，也不同于日常生活中大家口耳相传的数据，还有别于作为最终产品的数据，这几类数据和信息并不能发挥生产要素作用和生产性功能，因而，不能称为生产要素。其二，数据要素要按价值贡献参与收入分配。作为生产要素，数据要素所有者和使用者要按照要素贡献参与收入分配，而作为最终产品形态的数据，其所有者和使用者不能参与收入分配。

不同于土地、资本、劳动等传统生产要素，数据要素本身新颖且独具特色，其作为生产要素既有传统生产要素的一般性特征，如要素需求的引致性和相互依赖性，还具有独特的技术特性、经济特征和市场属性。

1.以“大数据”为存在形态

人类文明诞生以来，数据就伴随着人类社会发展。然而，其真正成为新的生产要素还是近期的事情，也是信息化发展到大数据阶段的必然结果，以“大数据”为基本存在形态，具有规模海量（Volume）、类型多样（Variety）、流转快速（Velocity）、价值巨大（Value）的“4V”特点。正如2017年12月8日，习近平同志在主持中共中央政治局第二次集体学习时指出，“大数据是信息化发展的新阶段”。20世纪70年代以来，以计算机、互联网、大数据、云计算等为代表的现代信息技术加速演进，信息基础设施持续完善和智能联网设备大规模普及，人人成为数据生产者，使得人类数据采集规模、数据处理技术、数据价值创造能力均实现爆发式增长，推动着数据（信息）成为新的战略性资源和生产性要素，人类进入大数据时代。国际数据公司（IDC）发布的《数据时代2025》（Data Age 2025）报告显示，2018年，全球数据资源总量达到33泽字节，我国为7.6泽字节，预计到2025年，全球达到175泽字节，我国将达到48.6泽字节，在全球数据资源总量中的比重将从23.0%增长至27.8%。

2.高度依赖网络设施载体

随着互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、5G等信息技术的突破和信息基础设施的完善，云网端一体化程度不断提升，数据采集、存储和处理能力也得以不断突破，网络空间成为继物理世界之后人类新的重要活动空间。数据要素则成为连接物理世界和网络空间的关键纽带，网络基础设施则是海量数据生产、传输及存储及交叉应用的主要通道和载体，提升物与物、人和物、人同人之间实时数据交换和通信，促进数据资源的高速流动和高效汇聚，提升了数据资源采集、积累和配置效能，为人、机等联网主体成为数据生产者提供技术和物质支撑，使得数据要素生成、存储、流转、交易、使用、管理实现高度网络化互联。华为《全球产业展望GIV2025》白皮书指出，2018～2025年，预计全球互联网用户数将从43.9亿增长至62亿，所有联网设备总数将从340亿增长至1000亿。网络基础设施不断完善，联网用户和联网规模快速增长，带动全球数据资源总量和数据流量迅速增长。

3.以拓展聚合为利用方式

数据具有来源渠道多样、类型层次复杂的特点，既有传统的、结构化的数据，还包括记录和量化的文字、图像、音频、方位、沟通、行为、感知、流量、传感器数据等原始的、半结构化或非结构化的数据。数据这种多源、多维、复杂的特性，在保留了数据中所蕴含信息存在的异质性的同时，有效降低了数据要素之间的可替代性，但在很大程度上也提升了数据要素应用的拓展性，为满足定制化和个性化的需求提供了可能，也对聚合利用提出了更高的要求。与土地、劳动力和资本等传统生产要素的拓展性相对有限不同的是数据要素具有更强的拓展性。依托大数据、云计算、人工智能等高度可拓展的技术架构，在大数据、云计算、超大型数据中心和服务器、人工智能、物联网等信息基础设施的支持下，可以对人类活动所产生的几乎所有的结构化和非结构化的数据，实现大规模数字化编码、存储、加工、处理、深度分析和聚合应用，转变为生产性资源，增进人类社会的知识积累和认知能力，降低生产和交易成本，提升生产和流通效率，并创造更高的经济社会价值。

4.呈现公共品的经济特性

数据具有独特的生产成本结构，即初始生产的固定成本高、此后以复制和优化为主要技术手段的再生产成本非常低，且数据质量不易损耗的特点，一旦数据资源的规模突破临界容量，数据要素达到一定的密度水平，量变引起质变，特别是以高质量的大数据形态出现以后，这种成本结构就会产生巨大的规模经济、范围经济和网络效应。 同时，数据生产和成本方面的这种特性，具有很强的公共品经济特征。一方面，数据要素利用的非竞争性。数据要素的非竞争性体现为能够被不同企业或用户同时利用，且能够被无限利用，而不产生数据要素量和质的损耗，某企业或用户对数据要素本身的利用，并不会减少该数据要素对其他潜在企业或用户的供应， 数据要素利用者增加的边际成本为零。另一方面，数据要素利用具有非排他性。理论上，某企业或用户对数据要素的利用，很难阻止或影响其他企业或用户收集和利用相同的数据，排他性几乎不可能或者成本相对较高。

5.以平台为主要组织方式

以数据为关键要素的数字经济，是一种以数字平台为关键组织方式的新型经济形态，数据要素的高效配置也离不开平台。在互联网、金融、电信、交通出行、电子商务、社交网络等众多数据密集型行业，数字平台企业依托技术、计算、数据、用户规模、治理等优势，在数据生成、采集、管理、组织、流转、交易、应用等整个数据生命周期发挥的作用越来越显著。集中式的大数据交易所、数据中介商、数据经纪服务平台、政府、产业联盟、消费互联网平台、工业互联网平台等都是连接数据供需各方，促进数据供需各方精准匹配，推动数据要素价值实现的重要组织形式。这些平台的存在能极大地降低数据供求各方匹配的搜集、甄别、交易、信任等各类成本，在促进供需双方互动过程，进一步加速海量数据向其汇聚。而随着平台直接或者间接掌握数据资源的增长，平台逐步成为整个数字经济生态系统的关键环节，是数据要素配置过程中最重要的行为主体和组织方式。拥有海量数据的平台有更大的可能成为数字经济时代的赢家，部分数字平台企业如GAFAA（即谷歌、苹果、脸书、亚马逊、微软、阿里巴巴、腾讯等）等甚至成长为富可敌国的数字经济体。

数据来源：中国信息通信研究院。

6.数据配置方式多渠道性

从数据要素全生命周期来看，包括从原始的数据对象，到经拓展和加工处理后的衍生信息集，再到模型化的预测数据、智能化的数据产品以及服务等在内的知识和智慧，数据的内在价值呈现出多层次性和多维度性以及配置过程参与主体的多元性。各类参与数据要素配置的主体利益和价值诉求不同，在很大程度上决定了数据要素配置方式也呈现出多渠道特性，既有集中式的大数据交易，也有分散式的数据交易，还有免费或者低价的数据共享，使得数据要素价值实现方式各有不同。例如，对于政府而言，它们可以通过促进公共数据在部门间共享，向社会开放，促进政企数据协同，提升公共数据配置效率；对企业等社会主体而言，它们则既可以通过企业与企业之间彼此共享、交易等分散方式实现数据要素高效配置，也可以进入集中式的大数据交易所，开展数据交易，实现数据流转；对于个体而言，可以在隐私和安全得到有效保障的前提下，向政府、企业等数据收集主体进行授权，以便各方利用其数据和信息来更好地服务自己乃至社会大众。

（二）数据市场基础性制度的内涵及构成内容

制度是指由人们制定的、约束经济和社会交往过程中各类主体行为、解决社会协调和合作的规则集合，是引导人们行为、维持秩序的重要手段。人类社会在发展过程中，制定了包括产权、信用、交易、安全、监管等在内的各种各样的制度，这些制度大体可划分为非正式制度和正式制度。前者主要包括习俗、惯例、礼貌、社会规范等，后者则主要包括各类法律法规、规章、政策等。

数据市场基础性制度则是指激励和约束数据市场主体行为、保障数据市场高效运行的必不可少的彼此协调、相互支撑的规则集合，主要包括政策制定者设计出来的各类法律法规、标准规范、治理规则等正式制度，以及支撑市场高效运行的基础设施、应用场景等技术条件。从构成内容来看，数据市场基础性制度主要包括数据要素产权制度、安全管理制度、采集应用标准、开放共享制度、流通交易制度、市场治理制度、收益分配制度、技术支撑体系等。

一是数据要素产权制度，是针对不同来源的数据，厘清各数据主体之间关系，以明确产权归属及产权结构的规则。从数据生成主体来看，包括个人、企业和政府，数据类型则可划分为个人数据、企业数据和公共数据等，数据产权制度就是在数据采集、加工、处理、流转、交易等过程中，确立各类行为主体权利的制度。完善的数据产权制度可以使得产权得以清晰界定，这是打造强大数据市场的基础。

二是数据安全管理制度，是保护数据收集、存储、传输、加工、处理、流转、交易等活动，防范境内外的数据安全风险和威胁，保护数据免受泄露、窃取、篡改、毁损、非法使用等相关制度。数据安全是数据要素流动和高效配置的底线，是参与数据要素配置过程中各类行为主体最低的要求。确保数据安全是打造强大数据市场的前提。

三是数据采集应用标准，是对采集和应用的数据进行标准化，确保数据在内外部使用和交换上的一致性、准确性和互通性，提高数据结构开放性和意义自洽性的一系列规范性约束。数据采集应用标准是开展数据标准化、统一数据认知工作的主要参考和依据。构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于提升数据底层的互通性，提升数据的可用性。

四是数据开放共享制度，是促进政府间、政企间、各类市场主体间，通过有偿或者免费等方式，共享和开放数据，拓展数据要素配置的范围和边界、深度的相关规则集合。从数据生成和收集主体来看，政府和企业是全社会最大部分数据资源的采集者和管理者。完善数据开放共享制度，有助于打破“数据孤岛”，促进数据“聚通用”，更大范围释放数据要素的潜在价值。

五是数据流通交易制度，是组织数据要素流通交易，保障数据供需各方按照数据市场供求机制和竞争机制开展交易，最终确定交易价值和均衡价格的相关规则。完善的数据要素交易规则，是引导各类行为主体参与数据市场的重要保障，是促进数据要素多渠道配置、扩大数据要素交易规模、打造强大数据市场的重要制度性安排。

六是数据市场治理制度，是维护数据市场竞争秩序，保护各类主体合法权益，促进政府、平台、行业、企业等各类主体参与市场协同治理的相关规则。完善以《反垄断法》《反不正当竞争法》《电子商务法》《消费者权益保护法》等为核心的市场秩序治理规则，规范数据生产、利用中的行为，防范数据滥用和不当使用，可以更好地保障市场公平竞争和健康运行。

七是数据收益分配制度，是针对数据生产、采集、加工处理、交易等活动中的参与主体根据其在数据价值创造和实现过程所做的贡献进行收益分配，保障数据收益权的相关规则。完善数据收益分配制度，是更好地发挥市场决定分配功能，同时发挥政府调节收入分配职能，平衡公平和效率，充分保障各类数据主体收益权，让各类主体有更强的激励参与数据要素配置，促进数据创造和实现的重要手段。

八是数字技术支撑体系，是支撑数据生产、采集、加工处理、交易、服务等活动，保障数据市场高效有序运行的基础设施条件和数字技术架构，包括数据中心、物联网等数字基础设施和大数据、云计算、人工智能等先进技术的数字技术支撑体系，是提高数据资源总量，增强数据资源管理能力，进一步提高数据在整个网络和市场中无障碍高效配置的物质基础和技术支撑。

（三）构建和完善数据市场基础性制度的主要目标

数据要素的价值本质上为人类提供了一种认识和理解复杂系统的全新思维方式，为人类探索自然和社会发展的客观规律、改造自然和社会提供了新手段。海量汇聚的数据要素，持续创新的平台模式，健康发展的数字经济，推动着人类社会生产生活方式发生深刻变革，加速迈向万物智联的数字经济新时代。构建和完善数据市场基础性制度的主要目标可以归为以下三个方面。

一是发挥产权、安全、标准、交易、治理等制度的功能，在保障数据安全的前提下，培育和发展数据市场，促进数据要素高效配置，充分释放数据要素生产要素效能，提升经济社会运行效率，增强国家数字经济竞争力，促进经济高质量发展。

二是促进数据合理有效利用，发挥数据赋能作用，缩小“数字鸿沟”，打破“信息茧房”，促进数字包容普惠，增进社会福祉。

三是优化国家和社会治理体制，创新国家和社会治理模式和手段，提升国家和社会治理水平，助推国家治理体系和治理能力现代化。 SA45cm/TIjP+5gIWZ5fojFtHgw23d4z+wnfYZOjCCtnxSddeSh6yl1CKC1LLRwtl