摘 要：企業數據要素市場化配置事關數據價值的實現和數字經濟的發展。在我國，此項改革優勢明顯，發展形勢總體向好，各地涌現出一批可資借鑒的典型模式。對其進行考察，可以提煉出企業數據要素市場化配置改革的有益經驗。當前，實踐中還存在數據確權、供需撮合、市場建設、數據治理等方面的問題。由此，我國應當建立起企業數據要素市場化配置的基礎制度，即產權結構性分置的權利制度、數商類型豐富且服務齊全的主體制度、規范高效且互聯互通的市場制度、多元共治且激勵相容的監管制度。

一、問題的提出

當今世界，新一輪科技和產業革命正在蓬勃興起，被譽為“新時代的石油”的數據資源日益成為重要的生產要素。企業數據是企業在自身生產經營中或外部流通交易中獲得并事實上取得控制的數據資源及數據產品，現已成為數據基礎制度規范的重要對象，同時也是數字經濟發展的核心驅動力。2020年，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，提出加快培育數據要素市場，提升社會數據資源價值。2021年，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提及鼓勵企業開放數據，推動數據賦能全產業鏈協同轉型，發展數據要素市場。2022年，《中共中央 國務院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”），將全部數據劃分為公共數據、企業數據和個人數據，重申數據要素市場體制機制之重大意義，并明確提出推動建立企業數據確權授權機制，加強企業數據合規體系建設和監管。

在域外，美國和歐盟代表企業數據發展的兩種政策取向。美國在數據領域崇尚“自由主義”之風，迄今為止并未進行統一立法，其數據交易模式包括三種：數據平臺C2B分銷模式、數據平臺B2B集中銷售模式、數據平臺B2B2C分銷集銷混合模式。其中，數據經紀商通過廣泛的渠道采集消費者個人信息，并出于驗證身份、營銷產品和檢測欺詐等目的向他人提供，成為美國數據交易最主要的參與者。知名的數據經紀商包括 Acxiom、CoreLogic、Data?logix、eBureau等。歐盟在數據領域強調立法推進和制度建構，其發展思路從早先的權利保護轉向當前的要素綜合治理。2018年，旨在保護個人數據及隱私的《通用數據保護條例》（GDPR）正式生效。2019年，歐盟通過《歐盟非個人數據自由流動條例》（FFD），為歐盟境內的商業數據處理活動提供了基本準則。2020年，歐盟發布《歐洲數據戰略》（A Eu?ropean Strategy for data），提出形成九個公共數據空間 。2022 年 ，歐 盟 正 式 批 準《數 據 治 理 法 案》（DGA），提出通過提高對數據中介（Data Intermedia?tion）的信任，增強整個歐盟的數據共享機制。歐盟在強有力的立法保障下，逐漸形成了完善的單一市場、共同空間模式，其中，數據中介成為促進數據可信流通的關鍵角色。

在我國，企業數據要素市場化配置改革是充分發揮數據作為基礎性生產要素的必然要求，也是探索構建數據基礎制度的應有之義。在廣泛的數據領域，我國學界的研究范疇已經從起初的數據權利（益）保護路徑、大數據交易問題及對策、大數據交易平臺建設、大數據價值釋放等方向性命題（楊琪、龔南寧，2015；宋梅青，2017；龍衛球，2018；郭明軍等，2018），逐漸延伸至對數據要素市場化配置中各階段細節問題的學理討論，具體包括數據產權制度、數據要素市場培育、數據價值評估、數據交易監管等深層次多維度的命題（丁曉東，2022；王利明，2023；張新寶，2023；羅玫，2023；張敏，2019）。盡管現有研究已經初步涉及企業數據要素市場化配置的核心問題，但是相關研究較為分散，并且局限在學理層面的研討。當前，我國企業數據要素交易規模仍有較大的增長空間，場外交易將向場內交易轉移。鑒于此，本文通過考察我國企業數據要素市場化配置的基本狀況，歸納出企業數據要素市場化配置的一般理論，用以檢視相關實踐中的具體問題，進而嘗試構建企業數據要素市場化配置的基礎制度。

二、企業數據要素市場化配置的發展現狀及邏輯因由

（一）企業數據要素市場化配置的發展現狀

1.總體概況。2019年，黨的十九屆四中全會首次將數據增列為生產要素。企業數據要素是數據要素的重要組成，是企業在自身生產經營中或外部流通交易中獲得并控制的大數據資源或大數據產品，其不涉及個人信息和公共利益。2020年，中共中央、國務院發布第一份關于要素市場化配置的文件——《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，對于指導企業數據要素市場化建設具有重大意義。企業數據要素市場化配置的目標在于發揮市場在資源配置中的決定性作用、推動數據產權在場內和場外市場中的自由流轉、提高數字經濟全要素生產率。

根據中國信息通信研究院 2023 年 4 月發布的《中國數字經濟發展研究報告》，2022年我國數字經濟規模達到50.2萬億元，數字經濟占GDP比重達到41.5%，數字經濟的二八比例結構較為穩定。在數字經濟中，數據要素的交易規模無疑是一項重要的指標。根據上海數據交易所等機構2023年11月發布的《2023 年中國數據交易市場研究分析報告》，2021—2022年中國數據交易行業市場規模由617.6億元增長至876.8億元，年增長率約為42.0%。從交易主體來看，數據供給已經脫離了對政府的單一依賴，有政府指導類、數據服務商類、大型金融及互聯網企業多方主體共同參與；從交易領域來看，金融、互聯網行業的數據交易規模占比超一半；從交易場所來看，場外交易仍然占據主導。

2.地方實踐。“數據二十條”指出，鼓勵有條件的地方和行業先行先試，不斷探索完善數據基礎制度。我國浙江、廣東、上海三省市在企業數據要素市場化配置改革中獨具特色。

（1）浙江：“產業大腦+未來工廠”模式。浙江是“數據二十條”中唯一一個被明確支持先行先試的省市，其以“產業大腦+未來工廠”為核心，推進產業數據價值化改革。2021年6月，《浙江省數字經濟發展“十四五”規劃》提出，以“產業大腦+未來工廠”為核心，推動數字產業化、產業數字化。產業大腦是指通過加工政府、企業、行業等數據，提煉生成工藝技術、運營管理、行業知識與模型等可重復使用的數字化基本單元，進而匯聚形成的知識中心。未來工廠是指新智造企業群體的代表，其已經實現企業網絡改造升級、“數字化工廠”技術改造，具備決策、管理、運營、服務智能化的能力。未來工廠與產業大腦雙向賦能，未來工廠以市場化的方式在產業大腦處獲得或提供能力組件和數據產品。截至2023年6月，浙江產業大腦能力中心已接入細分行業產業大腦 46 個、重大應用 40 個、上架能力組件 4048個、數據產品855個。但是，浙江的探索也存在明顯的局限性，其實際改革主要集中于工業數據和工業數字化，缺乏對其他領域企業數據的關注，且在其打造的“組件淘寶”和“數據超市”之中，能力組件的數量遠遠超過數據產品的數量。

（2）廣東：數據經紀人模式。廣東在企業數據要素市場化配置的探索中有針對性地構建了數據經紀人制度。2021年12月，廣州市海珠區發布全國首份數據經紀人規范性文件《廣州市海珠區數據經紀人試點工作方案》，開展數據經紀人試點工作。根據《廣東省數據經紀人管理規則（試行）》（征求意見稿）的規定，數據經紀人是指經省政務服務數據管理局認定，利用行業整合能力，通過開放、共享、增值服務、撮合等多種方式整合利用有關數據，促進行業數據與公共數據融合流通的中介服務機構。其旨在建立供需信任關系、挖掘數據要素價值、維護各方合法權益、活躍數據要素市場，促進數據可信有序流通和市場化利用。廣東將數據經紀人定位為承載絕大部分數據流通相關業務的集合體，其類型包括但不限于技術賦能型、數據賦能型、受托行權型，申報主體應具備生態協同、數據運營、技術創新、數據安全、組織保障五項能力。廣州市海珠區的數據經紀人試點成績斐然，其首創了數據經紀人遴選標準，推出了全國首批數據經紀人及首個數據經紀人撮合交易定價器。但是，廣東模式的問題在于，數據經紀人作為企業數據市場中的“全能選手”，其本職之中介服務的中立性難以保證；與此同時，數據經紀人與其他數商的界限也不甚清晰。

（3）上海：繁榮數商模式。上海在企業數據要素市場化配置的探索中首提數商概念、首發數商體系。2023年7月印發的《立足數字經濟新賽道推動數據要素產業創新發展行動方案（2023—2025年）》指出，發展數商新業態，推動數據產業集群發展。同月公開征求意見的《上海市促進浦東新區數據流通交易若干規定（草案）》指出，支持發展數商主體，鼓勵各種所有制數商公平競爭、共同發展。所謂數商，是指為數據交易提供數據產品開發、發布、承銷和數據資產的合規化、標準化、增值化服務的各類市場主體，主要涵蓋數據采集、數據經紀、數據治理等十余類。數商的活動范圍包括場內和場外，但是根據《中國（上海）自由貿易試驗區專項發展資金支持數據要素市場發展實施細則》，數商只有在場內首次掛牌數據產品、流通交易優質數據產品，才能獲得自貿區提供的資金支持。截至2023年8月，上海數交所掛牌的數據產品以每月“100+”的速度新增，已經掛牌的數據產品數量超過1400個。上海憑借自貿區財政優勢，給予數商資金支持。但是，獎補激勵畢竟不是長久之計，要提高各大企業參與數據流通的積極性，特別是進場交易的積極性，根本上應當依靠市場機制的作用及數據交易市場體系的建設。

（二）企業數據要素市場化配置的邏輯因由

1.非企業數據要素市場化配置的內在困局。根據“數據二十條”，我國數字經濟中還存在公共數據和個人數據，這些數據的利用流通問題受到的關注較早，但是由于其所涉主體、客體的特殊性，難以實現“要素價格市場決定、流動自主有序、配置高效公平”的要素市場化配置改革目標。可以說，非企業數據要素的市場化配置存在既定的內在困局。

公共數據要素市場化配置的困局在于政府運營活動中經營性與公益性之間的矛盾。公共數據授權運營是公共數據要素市場化配置的重要制度，其意在打破公共數據開放領域中“政府開放的數據都沒有用，社會需要的數據政府都不敢開放”的悖論。通過公共數據授權運營，政府指定本級公共數據主管部門按程序依法授權法人或者非法人組織，對授權的公共數據進行加工處理，開發形成公共數據產品并向社會提供服務。在這一過程中，公共數據作為一種具有增值潛力的公共資源，其本質是對公共數據的經營性利用，可以使政府獲益；同時，公共數據經過授權運營單位處理后，以“可用不可見”的方式向社會公眾供給數據產品和服務，為用戶帶來了真正有用且切實需要的數據，這也是政府行為公益性的重要體現。但是在實踐中，公共數據授權運營的經營性和公益性通常很難平衡。也有學者表達了對此制度下公共數據能否被公平利用的擔憂。倘若缺少經濟激勵，那么公共數據供給將重復此前普惠性的公共數據開放的弊端，即數據供給規模與質量皆不盡如人意；而在法治約束不足、管理體制不健全的情況下，為政府供給公共數據提供經濟激勵，可能會使得政府為了經濟利益，減少公益性與普遍性的開放，轉而強化行政壟斷。

個人數據要素市場化配置的困局則在于個人信息所承載的人格尊嚴受到法律的嚴格保障，未經個人的知情同意不得被處理。《民法典》將個人信息置于民事權利一章，進一步明確個人信息的人格權屬性。《個人信息保護法》建立了一整套個人信息合法處理的規則。盡管該法的立法目的是兼顧個人信息的權益保護和個人信息的合理利用，但是其側重通過約束個人信息的處理活動而實現個人信息權益的保障。“數據二十條”雖然明確提出建立包括個人數據在內的分類分級確權授權制度，但是數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的數據權利表達疑似將個人數據排除在數據生產、流通、使用過程之外。

2.企業數據要素市場化配置的比較優勢。在公共數據和個人數據的市場化配置存在內在困局的情況下，企業數據要素的市場化配置成為未來我國數字經濟發展的新抓手。其優勢主要在于：

其一，我國擁有海量的企業數據資源。根據京融智庫的統計，截至2023年8月7日，在全球互聯網上市公司市值排名前 10 位中，來自中國的 3 家企業騰訊、阿里巴巴、拼多多分別位列第4、第5和第7。作為國內的互聯網巨頭，其產品和服務已經滲透到人們衣食住行的各個領域，與此同時產生的各類信息經過一定程序的處理成為極具價值的企業數據要素。而在大型互聯網公司之外，我國還存在30余萬家國家高新技術企業、9.8萬家“專精特新”中小企業和1.2萬家“小巨人”企業，這些企業所控制的數據資源仍有待激活。

其二，我國企業數據資源價值顯著提升。企業數據要素的核心價值在于創造經濟效益。一方面，我國大數據產品和服務體系初步形成，海量數據的聚合利用可以提高互聯網等行業的效率，促進人工智能、大數據、區塊鏈等新興科技的發展，加快數字產業化的進程，從而為市場提供數字技術、產品、服務、基礎設施和解決方案；另一方面，產業數字化是對產業鏈上下游的全要素實現數字化升級、轉型和再造的過程，企業數據的發展能夠深化對農業數據、工業數據的分析，從而帶動傳統產業的數字化轉型，提高經濟整體發展的質量和水平。

其三，企業數據要素市場化配置的主體、客體受限較少。企業作為一般的經營主體，雖然需要承擔一定社會責任，但較少受到上文所述公益性的約束。企業具有推動企業數據流通利用以獲得經濟利益的本能。一方面，企業數據的高效運用有助于優化企業內部管理，提升自身的產品和服務；另一方面，企業數據及其產品可作為商品投入市場、參與流通交易，從而直接完成變現。此外，雖然企業數據的來源中也可能包含公共數據和個人數據，但是企業可以通過匿名化、脫敏化處理使公共數據、個人數據轉化為企業數據，還可以通過分類分級，率先將權屬清晰的企業數據要素投放市場。

三、企業數據要素市場化配置的一般理論

（一）以信任機制為核心

經濟學家阿羅在其《組織限度》（1974）一書中提出，信任是經濟交換的有效潤滑劑。隨著人類進入數字文明時代，科技的發展改變了傳統的流通交易形態，也改變了商業信任僅僅通過人際、契約等建立的機制。在數據要素市場化過程中，涉及的主體不再局限于買賣雙方或有限實體，數據客體也不同于以往商品所呈現的物理狀態，數據相關權利的配置及其他法律制度的構建亦處于討論階段。可以說，此時人們在市場化中要建立的信任是一種復雜程度遠超傳統社會的綜合信任，涵蓋了主體信任、客體信任及過程信任。

其一，主體信任。主體信任的達成要分場內與場外兩種情況進行討論：在場外，供需主體的信任以雙方長期穩定的商業合作為前提，這種信任關系看似堅固而實則脆弱，基于此達成的交易可能具有法律風險；在場內，交易主體的資質將經過數據交易所或其他第三方專業機構的嚴格審核，其信譽由此獲得擔保。

其二，客體信任。從技術層面而言，進入流通交易環節的數據產品及服務應當達到一定的質量標準；從法律層面而言，前述的產品及服務應當權屬清晰、合乎規范，不觸及相關領域的禁止性規定。

其三，過程信任。企業數據要素市場化配置需要覆蓋全過程的可信交易環境，這離不開交易雙方之外其他主體的保駕護航。從技術層面而言，應當借助隱私計算機制等實現數據的安全傳輸；從治理層面而言，應當通過公私合作等加強對數據市場化的監管。

（二）以有效市場和有為政府為原則

在企業數據要素市場化配置中，“政府引導、市場主導”是有效市場和有為政府原則的生動體現。

其一，政府引導。這可以從以下三方面展開：首先，對改革予以較高層級的關注。2022年，浙江省將“實施產業數據價值化改革（產業大腦能力中心）”列為牽一發動全身的重大改革之一，明確由省經信廳牽頭組織實施，這一等級的改革在當年僅有21項。其次，通過政策、制度推動改革，而有為政府原則應在其中得到體現。例如，中央層面有“數據二十條”，地方層面有《關于更好發揮數據要素作用進一步加快發展數字經濟的實施意見》（即“北京數據二十條”）、《上海市促進浦東新區數據流通交易若干規定（草案）》（即“上海數據二十條”）、《關于更好發揮數據要素作用推動廣州高質量發展的實施意見》（即“廣州數據三十條”）。最后，政府行使監管職能，通過懲戒違法行為引導參與企業數據要素市場化配置的市場主體依法合規進行經濟活動。

其二，市場主導。一方面，充分發揮市場的決定性作用，尊重和利用市場的各項機制，主要包括供求機制、價格機制等。各地在促進企業數據流通交易時，應當及時改變以數據供應為導向的做法，轉向以數據需求為導向。在企業數據定價問題上，應當明確從事企業數據流通交易的市場主體可以依法自主定價，支持協議定價、按次定價等多種靈活的定價模式。另一方面，企業數據要素市場由各個企業數據流通交易單元組成，市場建設需要行業帶頭、場景引領。例如，在國有企業較為集中的能源、金融、通信領域，通常能夠率先形成行業內的數據流通交易空間，同時對其他行業起到良好的示范效應。

（三）以數據交易所為載體

場內交易源于證券交易領域，是指在一定的場所、一定的時間，按一定的規則集中買賣已發行證券而形成的市場。雖然場外交易占據當前數據要素市場化配置較大份額，但是其諸多缺陷不可忽視，如中小企業難以參與數據交易、點對點交易暗藏數據安全風險、數據治理難以有效推進等。在這種情況下，未來的數據要素流通交易必將向場內轉移，數據交易所必將成為此項改革的載體。

目前數據交易所的性質尚未有定論，但可以肯定的是其不同于由互聯網企業等私主體搭建的數據平臺。實踐中較為成熟的做法是，由省級政府牽頭、國有企業參與，共同建設數據交易所。截至2023年6月底，全國各地由政府發起、主導或批復的數據交易所達到44家，且呈現出爆發式增長趨勢。在上文所述各省市的企業數據要素市場化配置改革中，數據交易所均發揮了不可替代的支撐作用（所涉三家數據交易所的概況見表1），這也再次證實了數據交易所的建設是未來各地改革的必然選擇。在浙江，產業大腦實際上是數據交易所的形式之一，也是浙江模式中企業數據市場化配置的樞紐；在廣東，政府引導和鼓勵數據經紀人形成的數據產品和服務在數據交易所掛牌和交易；在上海，針對數商的“繁榮計劃”只在場內發生效力，其政策的目的在于通過吸引全國范圍內的數據要素市場相關企業進場，形成以上海數據交易所這一國家級數據交易所為核心的數據生態體系。

四、企業數據要素市場化配置的發展困境

（一）企業數據利用流通缺乏激勵

一是企業數據有效供給不足。在大多數情況下，企業數據的收集有相當大的固定成本，例如生產和安裝傳感器，或提供“免費”服務以換取從用戶處收集數據的可能性。在市場激勵不足時，企業在成本收益分析后，往往選擇維持現狀，而非更新更適于企業數據生產的相關技術設備。2022年，浙江省經濟和信息化廳委托浙江省圖靈互聯網研究院開展企業數據價值管理相關研究，調研結果顯示，在63家企業中，63.49%的企業采用手工錄入的方式采集生產管理系統數據，以傳感器方式采集數據的企業僅占33.33%。在企業數據被采集后，是否進入市場供給環節，仍然與激勵問題相關聯。當前，有關企業數據權利的邊界尚未明晰，企業向市場供給數據面臨一定的合規風險，且難以預期未來的經濟收益。在這種情況下，不少企業將收集的數據用于優化企業內部生產活動，而非將之投向更為廣闊的企業數據市場。在前述調研中，僅有50.79%的企業實現了對供應鏈企業開放共享數據，而57.14%的企業則表示沒有推動數據開放的計劃或項目。

二是企業數據交易成本較高。一項企業數據交易的達成需要以明確的交易主體與交易客體為前提。當前，數據處理者既不清楚自己對數據享有哪些權利，也不知道是否有權及在何種權限內能夠允許他人使用這些數據；與此同時，他人要了解數據的權屬狀況，也需要付出極高的成本。另外，企業數據及其產品涉及多元主體，這意味著相對人要么盡可能查明交易相關的權利主體，要么采取防范交易風險的措施，而無論企業作出何種選擇都將提高企業數據的交易成本。有學者指出，目前的數據交易幾乎都是基于點對點或服務合同進行的，數據流轉更類似于“定制化”的數據服務。這種難以規模化、高頻化的交易模式無法有效激勵市場主體積極參與到企業數據的流通環節中。

（二）信息不對稱且供需不匹配

數據要素不同于其他有形商品，其市場化配置中的信息不對稱問題尤為突出。有學者指出數據交易中存在阿羅信息悖論，即交易需要買方事先了解或獲取信息，以確定信息的價值；但賣方一旦向買方詳細披露信息，買方就等于免費獲取了信息。本文認為，這一悖論在數據交易的語境下并不當然成立：一是阿羅提及這一信息悖論是在經濟福利和發明的資源配置的論題之下；二是“信息”這一概念在20世紀60年代的含義顯然不能等同于當今研究所指的“數據”一詞。當下參與市場化配置的企業數據及其產品往往呈現規模化、專業化的特征，其適度披露并不至于像某個單一信息的公開一樣，交換價值隨即喪失。目前，企業數據要素交易中的難點在于，其信息不對稱的問題難以通過“試吃”“試用”等簡單方式得到解決，因為對數據的利用往往涉及更復雜的技術與場景。在這種情況下，數據市場中應存在能夠聯結供需雙方，且為兩方共同信任的中介主體。

在企業數據要素市場化配置中，還存在供需不匹配的問題。這主要表現為，由企業數據生產主體直接供給的數據產品難以滿足需求方的利用要求，多數生產主體客觀上存在數據處理、分析能力的缺陷。浙江的企業數據價值管理調研顯示，在企業數據處理、整合環節，企業能夠實現的處理、整合是初步而粗糙的，能夠支持數據脫敏加密的企業僅有25.4%；在企業數據應用環節，38.1%的企業表示沒有專人對企業數據進行分析。在對企業數據管理組織架構的調研中，49.21%的企業沒有專門的數據管理部門，26.98%的企業沒有設置任何數據管理相關崗位，過半的企業認為其存在數據管理問題的主要原因在于缺乏相關專業人才。與其他有形商品不同，孤立的企業數據單元不具有較高的使用價值，企業數據從誕生之初到進入市場流通環節，中間往往需要經過有針對性的技術處理和分析，而這種數據處理和分析能力通常已經超出企業主營業務范圍，所以需要專門的市場主體提供企業數據要素交易的配套服務。

（三）數據交易場所的建設問題

從數據交易所自身建設來看，數據交易所普遍存在功能定位不清的問題。一方面，數據交易所是承載企業數據流通交易的場內市場。在政府的主導下，大部分數據交易所采用國有資本入股、市場化運營的方式，致力于打造規范高效的數據流通交易空間，從而克服場外交易混亂無序的弊端。基于功能主義的視角，數據交易所的這種定位類似于歐盟所提倡的共同數據空間（Common Eurpean DataSpaces），其通過匯集相關數據基礎設施和治理框架，促進數據的匯集和共享。根據《關于歐洲共同數據空間的歐盟委員會工作人員文件》（Commis?sion Staff Working Document on Common EuropeanData Spaces），委員會將完成對共同數據空間的指導、認可及相應資助工作。可以說，作為數據流通交易市場的數據交易所，具有公權力背景，具備頒發數據產權登記憑證等其他職能的可能性。另一方面，數據交易所也是企業數據流通交易的參與主體。撮合交易是我國數據交易所在誕生之初首先具備的職能，如作為國內第一家大數據交易所的貴陽大數據交易所就撮合客戶進行大數據交易，并收取成交額10%的傭金。隨著數字經濟的發展，數據市場中缺乏配套服務提供主體的問題日益突出，所以數據交易所逐漸跳出撮合者的角色，擁有了數據產品與服務提供者等更多數商類型的功能。在這種情況下，數據交易所已然深度參與企業數據的流通交易環節，其原本的中立性將難以為繼，數據交易所作為數據市場運營者與參與者的功能定位之間產生了不可調和的矛盾。

從全國范圍內的數據交易所建設情況來看，尚缺乏對一體化市場建設的統籌。一方面，區域內存在重復建設的問題，各個數據交易所的輻射范圍存在交叉。例如，在浙江省內，已知的數據交易平臺就有浙江大數據交易中心、產業大腦能力中心、杭州數據交易所、錢塘大數據交易中心、中國（溫州）數安港5家。盡管5家數據交易平臺都宣稱自己獨具特色，但實質上它們都是數據流通交易的載體，并不存在明顯的差異。例如，產業大腦能力中心的亮點在于打造產業領域的“組件淘寶+數據超市”，而浙江大數據交易服務平臺于2023年8月也上線發布了“產業數據流通交易專區”。另一方面，區域間存在分散建設的問題，極易形成區域市場割據。現有的數據交易所多集中建設在沿海發達地區，各個平臺在技術接口、制度規范等方面都存在不一致的問題，阻礙了數據信息的傳播與流轉,減損了數據財產的交換價值和使用價值。例如，在數據合規審查制度方面，北京強調對主體身份和數據來源進行審查，上海和深圳則強調采取有效措施保護個人數據、商業秘密和國家規定的重要數據。

（四）企業數據治理主體責任不明

在行政體系之內，行政主體的具體監管職能尚不明確。根據《數據安全法》的規定，我國形成了在中央國家安全委員會統籌協調下的數據監管格局。但是，該法的規定仍然是總則性的，需要各地各級政府根據地方具體情況對數據安全的監管作出更有實踐指導意義的細化規定，從各省市的政策文件來看，有的地方仍延續了《數據安全法》第6條對相關主管部門數據安全監管職責的概括式規定，如《上海市數據條例》第5條的規定；還有的地方簡單列舉所有與數據安全監管相關的單位，然后以“協同配合”一詞概括對各單位的監管要求，例如，在浙江的產業數據價值化改革中，“構建產業數據流通監管體系”的任務被分配給省委網信辦、省發展改革委、省市場監管局、省財政廳、省經信廳，但是該方案并沒有進一步說明這些部門之間應如何協同配合。

在行政體系之外，相關治理主體的責任也不夠明確。自20世紀80年代以來，為應對日益復雜且跨越邊界的公共事務、協調愈加多元并相互沖突的社會利益，學界對政府的科層治理進行了反思，整體政府和整體治理的理論應運而生，社會組織及其他市場主體成為政府實現治理目標所必須團結的合作伙伴。在企業數據安全治理領域，行政體系之外的治理主體責任問題主要包括兩點：其一，企業數據生產主體尚未樹立責任意識，安全治理能力薄弱。浙江的企業數據價值管理調研顯示，26.98%的企業不具備任何數據安全保障能力，77.78%的企業以“訪問控制”的方式作為數據安全保障技術，85.71%的企業采取了對數據訪問進行權限管理的初級保障措施；另外，多數企業在企業數據管理組織架構方面的建設十分滯后。其二，數據交易所是否具備監管職能及其職能來源均有待進一步確認。當前，法律層面沒有明確涉及數據交易所的監管職能，各省市數據交易所的監管職能大多來自地方規范性文件，甚至是平臺自身對職能的籠統規定。例如，《深圳市數據交易管理暫行辦法》第9條規定，數據交易場所的職責之一是“制定完善數據交易標的上市、可信流通、信息披露、價格生成、自律監管等交易規則、服務指南和行業標準”。實踐中,數據交易平臺監管范圍概括性表述為交易主體、交易對象或交易行為,但對于監管的具體范圍、監管的原則與尺度等問題，各數據交易平臺并沒有設定更為具體的規則。

五、企業數據要素市場化配置的制度構建

（一）建立數據產權結構性分置的權利配置制度企業數據權利的保護應當選擇數據產權結構性分置的權利配置方案，首先在法律層面確認作為新型財產權的企業數據財產權。原因在于：

其一，政策與立法的方向指引。習近平總書記指出：“要制定數據資源確權、開放、流通、交易相關制度，完善數據產權保護制度。”在習近平法治思想的指引下，“數據二十條”等政策文件提出，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。在此背景下，學界研究應當充分領會中央“數據二十條”的相關精神，將對數據產權的政治表達轉化為專業領域的具體方案。我國《民法典》第 127 條為數據確權提供了立法基礎，“法律對數據、網絡虛擬財產的保護有規定的，依照其規定。”《數據安全法》第7條也同樣明確了國家對數據權益的保護。其二，企業數據利用流通的現實需要。數據財產的形成以投入勞動為前提，企業數據確權是尊重市場主體勞動的應然結論。確立企業數據財產權，企業數據供需雙方均可以厘清權利界限，合理預估相關經濟活動的成本與收益，從而踴躍參與企業數據要素的流通和交易。同時，確立企業數據財產權能夠降低交易成本，交易雙方無須每次都對各自的權利義務內容從頭談起，從而提高企業數據流通交易的效率。其三，成文立法的道路延續。我國具有成文法傳統，法律規范對權利的明確規定能夠消弭人們對數字經濟新業態的疑慮、激發人們參與相關市場活動的積極性。在這一點上，我國與鮮有成文立法的美國存在不同，企業數據權利保護的方案選擇應當對差異化的國民性格予以考量。

“數據二十條”創造的“數據產權”概念是政策上的權利而非法律上的權利，數據“三權分置”仍有待財產權話語體系和法律自身邏輯的檢驗與轉化。“產權”是經典的經濟學概念，其可以包含各種權利或權能，重在處理所涉利益主體之間的關系。企業數據要素市場化配置過程涉及政府、企業、個人等多方主體，因此，數據產權的結構性分置應當始終堅持利益平衡的原則。在利益平衡原則的指導之下，遵循“人財二分”的思路，確認企業的數據財產權和個人的人格權益（我國個人信息權益主要規定在《個人信息保護法》）。如上文所述，孤立的數據單元所具有的價值微乎其微，只有使數據集中到企業，即數據處理者手中，才能產生具備經濟效益的數據產品和服務。“數據二十條”在提出數據“三權分置”方案時，實際上也是以促進數字經濟發展的大局為重，將“數據處理者”和“企業數據”作為考量的核心。企業享有對企業數據的財產權，具體包括依法依規持有、使用、獲取收益的權益，也享有授權他人使用的權利，以及在遭受他人侵害時，有權要求侵權人承擔侵權責任。這種財產權是較為典型的對世權，具有較高水平的支配性和排他性。盡管狹義的企業數據概念并不包括個人數據，但是由于其數據來源復雜，難免牽涉到個人的人格利益，所以應當滿足個人作為數據來源者所享有的查閱、復制、更正甚至刪除等權利。通過這樣的制度安排，企業數據的流轉過程將相應得到簡化，企業數據要素市場化配置的效率將顯著提升。

（二）建立數商類型豐富、服務齊全的主體制度

我國的企業數據要素市場尚處于發展初期，相關市場主體類型較為單一，并且數量有限，難以提供消解信息不對稱和供需不平衡所需的配套服務。實現企業數據要素市場化配置應當培育數據要素流通和交易服務生態，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。本文認為，對數據商和第三方專業服務機構進行嚴格的劃分，實踐意義并不大。建立數商類型豐富、服務齊全的主體制度的關鍵在于厘清企業數據要素從供應到需求的全鏈路，從而歸納出相關市場的核心業務環節，進而明確主要數商的功能定位。

根據上海數據交易所2022年和2023年發布的《全國數商產業發展報告》，數據要素市場的6大核心業務環節包括：數據資源生成、數據確權及評估、數據產品和服務的定制、數據交易撮合及數據市場運維。基于不同職能要求，我國應培育的數商類型包括數據采集、數據治理、數據安全、數據產品開發/資產管理、數據發布、數據中介（數據經紀）、數據交付、數據資產應用、數據合規評估、數據資產審計與評估、數據質量評估、數據風險評估12類。目前，數據產品開發/資產管理類數商數量最多，其次依序為數據治理、數據安全、數據交付、數據發布類數商。

未來一段時間培育的重點仍是數據交易的撮合主體等。撮合主體的發展應關注以下兩個問題：其一，撮合主體的中立性。企業數據要素流通交易的一大障礙是供需雙方之間的不信任，這種不信任源于數據產品和服務的特殊性，以及基于前述特殊性而被放大的信息不對稱問題。所以，撮合主體的核心職能就在于保持自身中立，聯結具有交易意愿的市場主體，消除彼此之間的不信任，同時降低數據交易成本。因此，可選擇歐盟的數據中介作為主要參考，其秉持中立，既不提供數據也不參與利用，僅作為被官方認定的中間機構服務于交易雙方。相應地，廣東等省市有必要及時調整撮合主體的培育方案，保持其中立性，突出其專業性而非綜合性。其二，撮合主體并不局限于場內。盡管當前我國政策向場內傾斜，但是從長遠來看，場內與場外并重才能最終構建起我國的共同數據空間。所以，培育撮合主體，應將之作為一種獨立的數商種類，同時參考歐盟《數據治理法案》（DGA），進一步細化出數據持有人與潛在數據用戶之間的中介、個人數據主體與潛在數據用戶之間的中介、提供數據合作社服務的中介等類型，使其能夠在數據交易所內外更加廣泛地發揮作用。

（三）建立規范高效、互聯互通的市場制度

數據交易所是中立的第三方自律法人，既承擔著數據交易的組織者職能,又承擔著監管職責。“數據二十條”提出的“所商分離”也從側面明確了數據交易所的功能定位。我國數據交易所的本質是受到政府官方認可的數據交易中介平臺，其通過規則的制定和技術的運用，構建起規范高效的數據流通交易環境，進而成為全國數據要素統一大市場的組成部分。基于此，數據交易所的建設應進行如下調整：其一，推進數據交易所與數商功能分離，僅保留初級的撮合功能。數據交易所在數據持有人與潛在數據用戶之間發揮中介作用，主要涉及企業數據要素的交易撮合，其產品和服務成熟度相對較高，所以這項業務可以在數據交易所的能力范圍內完成，且不至于使數據交易所因參與具體的數據處理、分析、整合等環節而喪失其市場組織和監管職能所需的中立性。除初級撮合功能之外的其他數商功能應盡早從數據交易所之中分離出來，通過培育專業化、市場化的數商主體，完善數據流通交易所需的配套服務。其二，數據交易所暫行數據產權登記等職能。數據產權登記因數據確權而生，其具有證明數據產權、降低數據交易成本及保護數據權利與數據交易安全三大功能。數據產權登記本應與不動產登記等其他登記一樣，由國家公權力機關行使此項職能，以此保證其權威性和公信力。但是，在當前的試驗期，可以由兼具公權力背景和中立性的數據交易所暫行數據產權登記的職能，在實踐中逐步總結數據登記機構建設的有效方式，形成可復制可推廣的經驗，為設立全國性的數據登記機構提供參考。

為解決區域內重復建設、區域間分散建設的問題，應加快構建多層次、一體化的數據交易市場體系。其一，統籌規劃國家級數據交易所，著重突出其公共屬性和合規監管功能。從當前各大數據交易所的情況來看，北京國際大數據交易所、上海數據交易所、深圳數據交易所能夠符合國家級數據交易所的能級。其二，合理布局區域性數據交易所，負責開展區域特征較強的數據流通交易。有先天政策條件優勢的區域還可以探索“數據特區”模式，例如，深圳的中國特色社會主義先行示范區、海南自貿試驗區（港）等。而有重復建設問題的省市應當盡快對其管轄范圍內的數據交易所進行業務調整，使其錯位競爭、優勢互補。其三，探索建立行業性數據交易平臺，促進數據在行業內外的有效流通。例如，在能源、金融、通信等領域以行業大腦等形式率先建立共同數據空間。在建設多層次的數據交易所的同時，還需要將平臺之間的互聯互通納入考量范疇。可以參考歐盟共同數據空間的做法，從統一數據治理規范和技術工具兩方面入手：在治理規范方面，各數據交易所應當在中央“數據二十條”及其他相關規范的指引下，對禁止交易的情形、數據產品和服務的合規性審查等諸多事宜采用統一的標準；在技術工具方面，各平臺應當采用標準化和共享的兼容數據格式及協議，以可互操作的方式來收集和處理不同來源的數據。各數據交易所的互聯互通有利于全國數據要素統一大市場的最終形成，在此過程中，數據產品和服務可以自由流向經營情況更勝一籌的平臺，而經營情況欠佳的平臺則應及時地從市場中退出。

（四）建立多元共治、激勵相容的治理制度

在政府的引導下，應在行政體系內外構建完善的數據安全治理網絡，提升數字經濟治理的能力和水平。在行政體系之內，面對數字經濟這一新興事物，盡管法律規范難以短時間內對行政主體的具體監管職能進行列舉，但是相關監管工作不能因此停滯，還應當在“多元共治”“激勵相容”的理念下展開。其一，多元共治。企業數據安全監管所依賴的技術是行政主體自身所不具備的，基于專業性和便利性的考慮，可以委托第三方機構對企業數據安全措施運行情況進行技術檢測。其二，激勵相容。行政監管應當把握適當的尺度，為數字經濟的發展預留充足的空間。當前，傳統的命令控制式規制受到廣泛批評，激勵性監管得到重視，通過使規則與被管理者激勵相容，能夠降低執法成本，提高合規動力，滿足數字經濟時代的監管需求。

在行政體系之外，多元共治與激勵相容的理念也應貫徹落實。數商是企業數據安全治理的最前線，通過完善企業合規免責機制，可以促使企業主動健全相關組織架構，提升數據安全保障能力。企業首席數據官是源于數字化轉型的新型管理者。鼓勵相關企業設置首席數據官崗位，有助于企業遵守《數據安全法》等相關法律規定，加強企業的風險監測和應急處置，同時確保數據資產規范運營。各地政府在推廣企業首席數據官制度時，可以考慮將這一崗位設置列入企業數據商業場景的合規免責機制中，使其成為一項落實合規義務后，免于刑事、行政處罰的“保護盾”。

數據交易所是數據交易的組織者和監管者，作為第三方自律法人，其具備對場內交易全流程進行監督和管理的正當性。通過類似“以網管網”的思路，可以極大彌補行政監管在專業知識、資源、技術上的劣勢，取得良好的安全治理效果。其一，事前監管。數據交易所建立數據交易主體準入制度，采用會員審核制,確定數據交易主體的資質資格。數據交易所還應當對交易數據進行形式審查，追溯數據來源，初步確認其合法性。其二，事中監管。數據交易所應當及時制止違法違規交易，為商業秘密、個人隱私等受到侵害的權利主體降低經濟損失、控制不良影響。其三，事后監管。數據交易所應當定期對數商進行評分評級，采取分級分類監管措施,降低擁有良好信譽度的商戶交易費,及時清退不良商戶，凈化數據交易的市場環境。另外，在政府與數據交易所之間，應當建立報送制度。數據交易所將場內供需雙方的主體信息、數據產品或服務的相關信息等及時報送有關部門，從而使政府更好地發揮監管和宏觀調控的作用。

六、結語

企業數據要素市場化配置基礎制度承載著促進企業數據流通交易，助力我國數字經濟蓬勃發展的重任。當前，我國企業數據要素市場發展形勢總體向好，數字經濟相對發達的省市，例如浙江、廣東、上海，形成了各具特色的企業數據要素市場化配置模式。歸納已有實踐的經驗和教訓，可以提煉出企業數據要素市場化配置的一般理論框架：以信任機制為核心、以有效市場和有為政府為原則、以數據交易所為載體。當然，現實暴露出的本輪改革的四大難題也必須要突破，即企業數據利用流通缺乏激勵、交易信息不對稱與不匹配、數據交易場所定位不清晰且缺乏統籌、數據安全治理主體責任不明確。因此，本文提出應當建立健全企業數據領域的權利配置制度、主體制度、市場制度及監管制度，從而降低企業數據流通交易的成本，提振市場主體參與企業數據要素市場化配置的信心，同時為各方權利主體提供可靠的數據安全保障。