蒋燕梅 腾讯云区域解决方案平台部首席架构师
背景： 2020年4月，中共中央、国务院下发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为五大生产要素，明确提出加快培育数据要素市场。 2021年10月，习近平总书记在中央政治局集体学习时强调“把握数字经济发展趋势和规律，推动我国数字经济健康发展”。 2021年12月《国务院办公厅关于印发要素市场化配置综合改革试点总体方案通知》中明确提出到2025年在数据要素市场化配置基础制度建设上取得积极进展，包括完善公共数据开放共享机制、健全数据流通交易规则、拓展规范化数据开发利用场景、加强数据安全保护四个方向的指示。
洞悉辨识：
通过三层“分析”来阐述
数据要素流通的价值逻辑
（一）价值剖析： 多个维度呈现数据要素流通的价值逻辑
图1： 数字生态的循环价值
数字经济的链条价值： 由采集、加工、流通到赋能市场的传递过程中，由后端到前端，链条价值逐步放大。 数据要素成为稀缺的生产资料，一步步融入到各行业生产生活中。
图2： 数字经济的链条价值
数据要素的平台价值： 数据要素流通能建立网络效应，并带来平台价值。 基于平台的规模和协同效应，数据要素实现商业变现，甚至溢价，拥有持续“造血”能力。
图3： 要素流通的平台价值
（二）瓶颈辨析： 多重因素制约数据要素流通的价值延展
截至2021年底，全国已有20余家数据交易机构落地，开始探索数据撮合交易模式。 但由于数据要素的市场化配置不同于其他实体要素，其对制度的依赖性和技术的支撑能力要求较高，市场生态的建立以及安全管理的难度较大。 总体来看，行业探索多年而效应不尽人意，客观存在如下瓶颈：
立法层面，数据确权不易： 数据要素从法律上尚没有被赋予资产属性，其所有权、使用权、管理权、交易权等没有被法律充分认同和明确界定。
定价层面，缺乏行业标准： 鉴于数据要素的可复制性、非排他性、不确定性，权属复杂性等原因，数据要素的计量与估值仍存在很多困难。
流通层面，技术保障不足： 数据要素安全与合规是影响流通的必要条件和基础，但在实施中包括技术路线、系统工具、保障机制都处于空白。
商业层面，缺失生态思维： 以“粗放型”单纯的数据原材料撮合买卖为主； 数据服务、算法、模型、分析定制等生态运营路径尚不清晰。
规划层面，缺乏顶层设计： 在规划过程中存在定位重复、主从不清、各自为笼等现状，与区域经济与城市管理等滚动规划没有对齐。
（三）业态分析： 多重业态凸显数据要素流通的价值分布
由行业实践来看，数据要素流通落地的业态主要包括“中介机构、交换系统、流通平台、运营市场”四种形式。 随着业态的演进，覆盖面由点到面，数据要素流通与交易的价值分布更加密集。
资源中介机构： 最普遍也是最简单的业务开展模式，建立区域数据资源中介机构，提供逻辑数据目录，根据供需双方的需求来做商业撮合。 供需双方通过实体库表来完成最终的数据资源传递。
数据交换系统： 可以理解为中介机构的升级版，建立数据交换目录与共享系统，通过自动化和自助化功能来提高供需双方的需求匹配度，并提供包括线上数据集交付、API化服务、产品化包装，安全加密等功能。
要素流通平台： 为商机对接、流通链路、交易引擎、定价模型、安全合规、渠道管理和会员管理等业务点提供平台化能力，构建区域数据要素流通枢纽（大数据交易集团等），由公司专业化团队独立运作。
数字运营市场： 在本地政府的牵引下，聚焦数字产业生态的培育，在要素流通平台的基础上构建“产城研”融合的数字经济市场。 围绕数据要素流通的优势生产力，引入数字产业链条企业，形成孵化-服务-运营-反哺的商业模型，让数据要素流通的价值为区域经济提供新动能。
实践躬行：
依托三大“变革”来重塑并丰富
数据要素流通的价值内涵
（一）商业模式的变革： 由单一的“数据售卖”转变为多元化“生态共赢”。
围绕“构建流通引擎、形成服务矩阵、营造生态效应、共建行业标准”四方面内容来打造完整商业模式。 其成熟的商业模式，不能仅仅依赖传统的“数据售卖”单一模式，需要更聚焦持续深度运营，进而构建数据生态完整价值，给生态共赢者带来更多市场与社会效益，给区域数字经济带来更大活力与创新动力。
构建流通引擎： 建设数据要素流通引擎，通过数据确权、计算、计量、定价、流通等环节，打通需求侧与供给侧数据通道，建立消费互联网与产业互联网的数据枢纽，提供数据资源、服务接口、行研分析、定制数据及算法、专题模型等丰富的数据服务产品，推动数字经济与实体经济的融合。
形成服务矩阵： 基于数据服务积累和沉淀，打造要素流通服务矩阵品牌，拓展要素流通与服务的内涵，基于区块链和隐私计算技术支持的全链条能力，为市场参与者提供核心服务内容： 包括数据清洗、数据登记、交易供需撮合、法律咨询、价值评估、权属认证等专业化运营服务。
营造生态效应： 将数据要素流通融入企业生产流程，依托各地数据交易平台，引入丰富数据域生态企业，带动科技创新、产业落地及数据要素产业生态发展，孵化或引入行业数字化解决方案、大数据分析与决策、人工智能行业应用、数字创意、新媒体及衍生产业、数字营销和智能营销等关联企业，实现数据要素流通上下游产品、业务和资源的互补，并带动产业人才培养及高端人才引入，通过“产城研售”一体化融合，带动数字经济区位多元化发展。
共建行业标准： 数据要素流通过程中，其管理流程、产品能力、产业链运营实践经验将形成可复制、可输出的行业标准，可根据各区域数字化转型需求场景及数据资源现状快速赋能，在全域形成网络效应和规模效应。
（二）业务架构的变革： 由节点型“汇聚交换”转变为矩阵型“资产运营”。
聚焦“业务机制、流通环节、定价模型、运营视图”四个对象来明确业务架构的顶层设计，探索数据要素价值评估维度，构建数据要素价值评估模型，实现要素流通对外价值输出，即可呈现、可度量、可流通、可管控，可运营。
厘清要素流通业务机制： 基于数据安全、可信、合法的流通技术，让数字要素通过政府主体授权，并封装成数据产品与服务，通过市场化定价，将数据要素实现跨场景、跨平台、跨企业、跨行业、跨地域的自由流通使用，让数据要素充分融合到数据生产消费过程中，充分释放数据要素的价值，带动区域数字经济与数字产业的有序高速发展。
贯通要素流通核心环节： 数据要素流通过程主要包括数据要素汇聚与确权、治理生产、定价估算、计量计费、上架流通、资产联合运营几个重点环节。 在数据要素汇聚与确权环节，通过可追溯技术确定数据所属权和运营权； 在治理生产、定价估算与计量计费、上架流通等环节，数据要素被封装成各类数据和信息服务，在“可用不可见”的安全管控体系下，实现数据要素在业务场景中的流通和变现； 在联合运营环节，数据资产被认定为一种新的生产要素，进一步融入到产业生产体系中。
创新数据要素定价模型： 业内通常根据数据特征，使用层次分析法、专家打分法、成本法、市场法、收益折现法等方法完成某类数据要素的静态定价。 然而，数据要素的价值在流通环节中不是一成不变的，需要通过对多维影响指标的回归分析与因子收敛，并使用AI算子持续训练迭代，形成可度量、可置信、易推广的数据要素定价指标体系，并考虑到时效性对现值的影响，创新性构建静态要素价值+动态时效价值为一体的定量关系模型。 基于这套透明公允定价机制，可以高效、准确的为要素流通管理与定价提供理论依据与实操指导。
图4： 数据要素定价模型
沉淀数据资产运营视图： 梳理数据资产盘点、配置、评估、流通，应用等环节的运营需求，沉淀数据资产运营视图，主要包括三方面的要求：
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强化资产端到端管控能力： 即通过定义管理范畴、明确资产分布和规范管理流程来构建完整管控能力，并将能力逐步沉淀到平台；
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搭建资产价值全景呈现能力： 即帮助最终用户塑造资产管理品牌，梳理价值链条、建设完整的内/外部数据资产价值运营视图；
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形成资产效能评价能力： 即完善资产效能评估体系、通过效能分析与反馈，促进精益生产、辅助投资决策。
（三）组织形式的变革： 由“运管集中”交易中心转变为“三位一体”流通枢纽。
改变以往“大集中、大监管、大渠道”的旧有组织模式，按照“政府主导、市场运作，企业运营”的原则组建，构建核心职能为“数据资产登记评估”+“数据流通交易”+“数据要素发展研究”三位一体的数据要素流通枢纽。 开展数据要素的登记确权、评估定价，为数据要素提供合法的流通交易市场及安全可信的流通交易基础设施，制定数据流通交易相关标准及规则，规范促进数据要素流通。
明确数据要素权属： 建设数据资产登记评估中心，政府、高校、企业等各类机构联合，探索数据资产确权、定价的相关方法，试点建设统一的数据登记平台，建设数据权属可视化界面，明确各类数据流通或交易的产权类型，构建数据追溯体系。 鼓励公共数据、社会数据开展登记工作。
支撑数据要素流通： 建设安全可信的数据要素流通基础设施。 基于隐私计算、区块链等技术，依托强大算力，实现数据可用不可见，用途可控可计量，有利于实现数据供需双方的有效对接，有利于规范监管数据要素流通交易。
赋能数据要素研究： 建设数据要素发展研究中心。 探索数据要素市场化相关体制机制建设，推进数据权属界定、开放共享、交易流通、监督管理等标准制定和系统建设，推进数据要素市场化配置制度建设。 推动多方安全计算、可信执行环境等数据隐私保护新技术新标准的应用，着力破除数据自由流动障碍瓶颈。
