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全球云计算、大数据、人工智能等技术的规模化应用推动着数字经济的快速发展，当今社会已迈入数字化发展重要机遇期，数据规模正呈现爆发式增长、海量式集聚态势。数字经济时代，谁能掌握更多的数据要素资源、发挥更多的数据要素价值，谁就掌握了经济发展主动权。数据作为数字经济发展的核心要素之一，已成为新时代国际竞争焦点。我国数据要素流通还处于起步阶段，如何基于标准化布局更加充分释放数据潜在价值，为千行百业赋能，成为数字经济时代必须认真思考的问题。为贯彻国家数据要素相关发展战略，要加速推进数据要素流通标准化工作，将重点聚焦数据要素流通过程中涉及的多角度发展现状，充分发挥标准化在推进数据要素市场化方面的基础性、引领性和战略性作用。
数据要素流通涉及政策、法律法规、制度、模式、技术和标准等多个方面。其中，制度层面包括数据权属制度、数据评估制度、数据流通制度、数据监管制度等；模式层面涵盖数据登记模式、数据定价模式、数据交易共享模式、数据服务运营模式等；技术层面覆盖数据登记技术、数据元件技术、数据空间技术、数据隐私技术等。整体构建形成一套相互关联、相辅相成的发展模式。
图1 数据要素流通总体框架图
前期，美国联邦数据战略团队发布了《联邦数据战略与2020年行动计划》。欧盟前期有《欧盟数据战略》《数字欧洲计划》，为部署与开放公共数据空间给予框架性指引；后续《欧洲数据治理法》《非个人数据自由流动条例》《欧盟数字服务法》《欧盟数字市场法》《数据法案》等多项法律条文先后出台，数据共享规则约束力进一步增强。英国采取专门立法的模式，形成了较为完善的数据立法体系，先后出台《英国数据保护法》《英国数字经济法》《英国通信数据法》等法案，以及被称为GDPR的《英国通用数据保护法规指南》。脱欧后，英国制定了《英国非个人数据自由流动框架（撤销）（欧盟退出）条例》《英国数据保护、隐私和电子通信（修订）（欧盟退出）条例》。
在国家层面将数据上升为生产要素，并着力推动数字经济发展、发挥数据要素价值。2020年3月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据视为新的生产要素。2021年3月，国家十四五规划纲要印发，提出要激活数据要素潜能，完善大数据标准体系。2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出加快数据要素市场化流通，强化高质量数据要素供给，到2025年初步建立数据要素市场体系。2022年6月，中央深化改革委员会审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，指出数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要维护国家数据安全，促进数据高效流通使用。2022年10月，《国务院关于数字经济发展情况的报告》中指出加快出台数据要素基础制度及配套政策，构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理制度规则，统筹推进全国数据要素市场体系。地方层面，已有19个省市公布了相关数据条例。其中贵州、天津、海南、山西、吉林、安徽、山东、福建、黑龙江和辽宁出台了大数据条例，上海、深圳、重庆和浙江出台了数据条例。此外，四川、广西、江西、河南等4个省市公布了数据相关条例的草案。行业层面，征信行业发布《征信业务管理办法》，银行业发布《保险业务要素数据规范》，交通行业发布《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划的通知》，医疗行业发布《“十四五”国民健康规划的通知》。
不同的国家具有不同的数据要素流通制度。随着数字经济的发展，新一轮大国竞争，在很大程度上是通过数据增强对世界局势的影响力和主导权。
在数据权属制度方面，国际上，美国对于数据要素制度采取了实用主义原则，并没有针对数据进行综合立法，且回避了所有权问题，选择在传统隐私权的框架下以“信息隐私权”来保护个人的隐私权利。欧盟通过区分“个人数据”和“非个人数据”二元结构的方式来实现自然人人权的保护和数据流动、开发的平衡。国内目前尚未形成明确的数据确权体系，数据要素基础制度体系尚在建设，但各地方已纷纷开展积极探索，如北京、上海、浙江、山东、河南、广东、贵州等地区通过建立数据交易所、数据确权平台等方式，对数据产权制度的建设进行了积极探索。中央深化改革委员会审议通过的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，从数据的持有权、使用权、经营权等制度对数据的一级、二级市场化发展进行梳理和分析。
在数据评估制度方面，正在探索形成数据资产评估指导意见和数据资产评估相关国家、行业、团体标准，目前均已完成征求意见稿。在工信部门和财政部门的共同支持下，结合大数据机构、数据交易所需求，在委托评估方相关资料以及必要的场地、设备支持下，开展数据评价、资产评估相关工作，数据评价方面针对数据本身技术属性进行多方面的考量评价；资产评估方面针对数据评价基础，结合数据的财务属性形成数据资产估值。
在数据流通制度方面，涉及多种表达形式。一是交易所制度，类似于股票证券市场，供需双方可以进行面对面私下交易来实现证券的流通。二是数据经纪人制度，以数据为标的，通过匹配、沟通和撮合供求双方进行数据交易，并以此来赚取佣金。三是数据空间制度，利用当前现有标准和技术构建一个虚拟数据空间，目的在于促进受信任的商业生态系统中安全和标准化的数据交换和数据链接。
在数据的监管制度方面，在国际上，欧盟走在数据监管前列，欧盟委员会公布《数据法案》草案全文，意在统一监管、重视私权。同时，欧盟通过GDPR（通用数据保护条例，是欧盟推出的一项法律框架，旨在保护欧盟居民的个人数据隐私和安全）重点监督对个人数据的处理行为，为世界各国的数据监管提供有益参考。在国内，作为我国首部专门规范网络空间管理的基础法，《网络安全法》确立了由国家网信部门负责统筹协调，国务院信息化主管部门、公安部门和其他有关机关依法负责职责范围内的监督管理工作的两级协调监管机制。同时，《个人信息保护法》规范个人信息处理活动，促进个人信息合理利用。
近年来随着大数据的广泛普及和应用，数据要素的价值逐步得到重视和认可，数据要素流通的需求也在不断增加。在数据登记模式方面，权利人出于维护合法权益的需要，依照法规规定在登记系统内将所持有数据的控制状况予以记载，并通过登记系统进行公示。在国内，目前的登记形式主要为依托数据交易所的数据产品二级市场登记模式。对于一级市场，中国电子技术标准化研究院正在组织科研机构、数据公司、资产评估公司、律师事务所等成立课题组，以数据资源登记角度切入，深入开展数据登记相关研究工作，细化梳理数据登记内容与条件，登记程序，登记信息的保护、共享、更新与查询，法律责任等取得积极进展。
在数据定价模式方面，依据《数据资产评估指导意见（征求意见稿）》《信息技术大数据数据资产评估》团体、国家标准征求意见稿，初步形成了数据资产定价的基本模式。通过全面分析数据的技术属性和财务属性，完成数据资产的定价。目前，数据资产定价的模式可划分为数据评价与价值评估两个环节。其中，数据评价环节包括质量要素、成本要素、应用要素三部分的技术评价；价值评估环节采用成本法、收益法以及市场法对数据资产价值进行评估。
在数据交易共享模式方面，在交易端，数据要素流通交易市场模式主要包括但不限于直接搜索市场、经纪人市场、交易商市场、拍卖市场等。同时，探索在数据交易规范、数据交易合规管理、数据交易安全规范、数商管理、专业板块管理规范等诸多方面的交易模式。
在数据服务运营模式方面，服务端主要分为数据直供服务、数据加工服务；运营端层面的交易模式主要分为数据银行模式和数据信托模式。结合当前数据要素化的多种发展模式，未来的数据要素市场将更加活跃，商业模式围绕现有核心市场类型，会变得更加复合多样；服务将脱离早期传统简单的数据直接售卖模式，而向数据的深度加工分析及更加多样的运营模式发展，并且服务专业程度日益提升；市场主体也会由单一的买卖双方演变成包括经纪人、数据技术商、资产评估商、安全服务商、监管机构等在内的多元化主体结构，数据生态更加丰富。
在数据登记技术方面，数据登记利用区块链技术提供可溯源、防篡改的链上登记服务，实现了数据资产登记的跨域互认，同时从数据资产本体、资产权属、登记主体等多角度全方位登记数据资产信息。其技术实现需要依据以下几个方面来获取有效信息，一是数据提供方在登记数据要素时需说明数据集基本信息；二是描述数据来源；三是描述数据实现收益途径；四是说明数据权属关系；五是说明数据是否涉密及是否存在法律争议；六是可通过线上随机采样或现场核验等方式进行审计。
在数据元件技术方面，数据元件是通过对数据脱敏处理后，根据需要由若干相关字段形成的数据集或由数据的关联字段通过建模形成的数据特征。数据元件类似于电子元件，是按照数据治理工序流程对数据资源进行脱敏、模型加工后形成的初级数据产品。其技术覆盖确权、计量、定价和监管等。
在数据空间技术方面，数据空间的本质就是在数据产生者、处理者和消费者之间建立信任，基于信任实现保护数据所有者、产生者，保护数据主权，促进数据流通，消除数据孤岛，增加数据价值。数据空间是数据产生者到消费者之间的一个可控可追溯的通道。其技术涉及数据控制、数据识别、数据溯源、数据合约等。
在数据隐私技术方面，目前主要通过可信执行环境、敏感数据识别、区块链、零知识证明、数据脱敏、联邦学习、动态加密、数据传输加密、数据资产凭证等方式来保护数据交易双方的隐私安全问题。
在国际标准方面，国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）和国际电信联盟（ITU）等众多标准化组织较早就形成了大数据标准化工作机制，在数据管理、数据治理、数据质量等领域已形成一系列相对成熟的标准，这类标准可以沿用在数据要素流通领域，作为当前数据要素标准化工作的基础。
在国内标准方面，2014年成立了“全国信标委大数据标准工作组”，主要负责制定和完善我国大数据领域标准体系，组织开展大数据相关技术和标准的研究，申报国家、行业标准，承担国家、行业标准制修订计划任务，宣传、推广标准实施，组织推动国际标准化活动，其工作内容、研制的数据管理、数据评估、数据质量、数据共享、数据系统、数据技术相关标准与数据要素标准化工作深度关联。在地方上，为抢抓国家推动数据价值化新机遇、培育数据要素市场，各省市积极开展数据要素流通标准研制工作，上海、山东、贵州、四川、浙江、内蒙古等地方形成40余项地方标准。在行业领域，金融、电力、工业等行业聚焦自身行业发展，积极开展数据要素标准的研制工作，形成了一批具有行业特点的数据标准。同时，各地行业协会、产业联盟等社会团体也陆续发布大量数据要素相关标准。
数据要素标准体系框架由“总体”“数据技术”“流通模式”“系统平台”“安全”五部分的标准分体系组成。
图2 数据要素流通标准体系框架图
一是总体部分，为其他部分的标准制定提供基础遵循，支撑行业间对数据要素流通达成统一理解，主要包括指南、架构等标准。
二是数据技术部分，主要针对数据要素流通通用技术进行规范，包括数据登记技术、数据元件技术、数据空间技术、数据隐私技术等标准。
三是流通模式部分，贯穿于数据要素流通模式的各个阶段。该类标准主要包括数据登记、数据定价、数据交易、数据交换共享、数据服务、数据运营等。
四是系统平台部分，主要针对登记平台、交易平台、共享平台、服务平台等的建设、管理和运维进行标准规范。
五是安全部分，主要围绕数据安全、技术安全、平台安全、可信流通等方面进行标准规范。
一是加快推进数据要素流通市场基础性制度建设，确立数据要素产权制度，健全数据流通交易制度，完善数据收益分配制度和数据安全管理制度。
二是持续完善数据流通领域标准体系建设，以培育和完善数据流通领域标准化体系为总体目标，加强以需求为导向的标准研究，调动各方力量，突破核心技术，共同制定数据要素领域登记、定价、交易相关重点标准。
三是保障数据流通平台构建和数据市场治理的有序推进，合理构建数据登记、数据交易、数据服务、数据共享等数据流通方面相关平台，以平台带动试点，以试点固化模式，构建完善的数据流通模式体系。
四是加快数据安全高效流通的技术创新，加大数据监管和治理力度，鼓励技术融合创新，结合新兴技术，探索形成数据编码、数据追溯、数据合约、数据识别等多方面技术规范。
五是打造数据流通生态体系，探索建设数据流通制度、模式、技术、标准相结合的复合型生态体系，打造繁荣有序的数据流通产业生态，推动数据流通各环节专业化和体系化，推动数据要素应用场景创新，支撑数字经济健康有序发展。
数据要素市场的基本逻辑着眼于打通从数据资源到数据产品再到数据资产的全流程，并强调在流通过程中完成价值分配和循环。首先，数据资源具有资产属性，持有者可以对其登记确权。其次，数据资源可以基于具体场景或需求研发为数据产品。数据产品亦具有资产属性，经营者可以对其登记确权。可交易数据产品可以在流通交易中验证两类数据资产的市场价值，形成具有动态可计量价值的数据资产凭证。数据资产凭证可以应用到数据资产入表、公司并购、IPO、质押融资、政策依据等活动中，从而兑现资产价值和活跃数据生态。
基于数据要素视角下的企业数据资产化给数据资产价值评估提供了新思路。传统无形资产估值方法在评估数据资产时虽有一定的适用性，但由于未充分考虑数据的特征而存在特征不匹配等缺陷。国内外学者在理论层面提出了关于数据资产价值评估的方法论，然而在实务中存在种种掣肘因素，主要包括模型修正因素过多而导致运用过程中取数困难、买卖双方视角差异大而导致双方视角下的估值结果无法相互验证等。因此，建立一套基于有序市场交易的估值及定价机制迫在眉睫，通过对市场交易动力和估值定价创新形成有效保护、引导与支持，数据要素市场中的数据资产循环体系才能在不断优化中成型。
（上海数据发展科技有限责任公司供稿）