林琳：多层次数据要素市场交易体系的形成机理与产业实践

多层次数据要素市场交易体系的形成机理与产业实践中国移动通信有限公司研究院用户与市场研究所 目录1多层次数据要素市场交易体系的研究背景2多层次数据要素市场交易体系的形成机理3多层次数据要素市场交易体系的产业实践2 政策背景：国家逐步完善数据要素市场发展顶层设计首次将数据同劳动、资本、土地等并列为生产要素2019年10月强调要加快培育和发展数据要素市场加快构建数据要素市场规则,培育市场主体、完善治理体系，促进数据要素市场流通加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用规范各地区各部门设立的区域性数据交易场所和行业性数据交易平台，构建多层次市场交易体系，推动区域性、行业性数据流通使用十九届四中全会2020年4月中共中央、国务院发布《关于加快建设全国统一大市场的意见》2021年12月国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》2022年4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》2022年12月中共中央、国务院发布“数据二十条”n近年来，党中央、国务院密集出台多项政策，推动数据要素市场化流通3 概念界定：数据要素流通的方式构成n培育数据要素市场的目的：促进数据要素在各市场主体间“高效有序合规”流通n按照数据与资金在主体间流动方式的差异性，数据要素流通可分为开放、共享、交易三种方式数据开放数据共享数据交易含义特点•数据单向流通•数据提供方无偿提供数据，数据需求方免费获得数据•数据提供方无法直接获得收益•一般适用于政府推动下的公共数据开放，具有一定的公共福利属性•数据双向流通形式•参与主体互为数据供需方，各方免费获得数据•多适用于政府部门之间、企业内部或建立数据合作的各企业之间•数据单向流通形式•数据提供方有偿提供数据，数据需求方付费获得数据•多体现于相关市场化主体间的数据资源或数据产品服务采购数据交易依托市场化供求机制、竞争机制、价格机制提升资源配置与使用效率4 概念界定：数据要素交易市场的内涵n数据要素交易市场的内涵存在广义与狭义之分，本报告采用广义概念广义的数据要素交易市场•由数据提供方、数据需求方、数据交易场所、数据交易技术支撑方、第三方专业服务机构、市场监管方以及数据要素交易行为共同构成的系统02广义数据要素交易市场狭义数据要素交易市场市场监管方数据提供方数据需求方数据交易场所数据交易技术支撑方第三方专业服务机构狭义的数据要素交易市场•为数据交易提供交易撮合、需求匹配等服务的场所或载体，体现为数据交易所或数据交易平台（统称为“数据交易场所”）2022年5 概念界定：多层次数据要素市场交易体系的内涵n我们认为：多层次数据要素市场交易体系是基于数据要素特性、市场主体特性及市场发展规律，所建立的面向不同区域、不同行业市场主体及应用场景，采用场内集中交易途径或场外分散交易途径，提供多样化数据产品服务的市场结构。根据服务对象及交易途径的不同可分为多个市场场内全国性集中交易市场由国家级数据交易场所承载场内区域性数据交易市场由区域性数据交易场所承载场内行业性数据交易市场由行业性数据交易平台承载我国多层次市场交易体系建设注：本图引自国家发改委官网场外分散交易市场由供需双方点对点交易完成6 目录1多层次数据要素市场交易体系的研究背景2多层次数据要素市场交易体系的形成机理3多层次数据要素市场交易体系的产业实践7 数据要素与其他生产要素的特性对比均质性消耗性融合性流动性土地劳动力资本技术数据差异较小差异较大差异较小差异较大差异较大强强无无较弱较弱强强弱较弱强强n从流通使用角度对比流动性、排他性、融合性等几大特性，数据要素与技术要素在特性构成上最为接近排他性是是是非非注：“排他性”：指在技术上排斥他人使用的可能性，例如某人使用或消费一种物品时便阻止了其他人使用该物品 “均质性”：指相同度量单位要素的价值是一致的，例如资本的每一元钱之间没有本质区别 “融合性”：指各类要素自身融合以及融合其他要素、充分释放价值的能力强弱强8 多层次数据要素交易市场的形成机理数据要素特性n在数据要素特性、市场主体特性、市场发展规律的多重作用下，我国形成了多层级数据交易市场市场主体特性强融合性强流动性非均质性低安全性强区域性强行业性汇聚的数据规模越大，应用价值越大全国性市场传输效率高、可复制性强、获取成本低价值倍增效应规模经济效应全国性市场网络效应数据价值高低受需求方能力、应用场景影响区域性市场区域性需求行业性市场行业性需求数据交易存在安全风险、合规风险、互信障碍场内交易市场合规需求互信需求公共数据管理区域性、地方数据市场管理区域性区域性管理区域性需求区域性市场数据流依赖业务流，业务流具有强行业性产业链上下游行业性市场市场发展规律分阶段性先场外分散交易积累规模，后场内集中交易提升效率多样化需求场外交易市场非标准性需求综合性市场多层次市场互联互通9 全国性市场发展的驱动因素来自数据要素强融合性、高流动性的特性驱动•数据具有跨领域交叉融合性，需要在大范围内汇聚数据并与其他要素融合，才能形成可观价值2来自发挥我国超大规模市场优势的市场驱动•在全国范围打通数据要素价值创造、价值交换和价值实现的全链条•在全国范围内实现“供给和需求互促共生效应”最大化•降低因区域割裂带来的数据要素流通成本来自建设全国数据要素统一大市场的政策驱动•提升区域要素市场的协同性与一致性•实现区域间数据要素的统一高效配置•为发展全国数据要素统一大市场奠定基础2022年n全国性市场的形成与发展来源于数据特性驱动、市场驱动及政策驱动全国性市场全国范围数据聚合全国范围需求匹配全国范围综合服务网络化效应规模化效应融合化效应供需两端互促共生效应10 区域性市场发展的驱动因素基于各地区数据要素禀赋的差异性•我国数字经济发展程度不同的地区在数据资源基础、数据加工利用能力及需求等方面存在差异性•在各地区发展不平衡的前提下，需要分层次、分区域循序渐进基于公共数据的区域性管理特征•公共数据管理天然具有区域性特征，各地政府统筹管理该地区的公共数据•地方政府统筹推进本地区公共数据授权运营、区域性数据产品交易与服务各地政府力求盘活本地区数据要素市场•为助力当地企业获得更多的数据资源，降低企业决策成本、改善就业环境以及带动产业结构升级•区域性数据交易所在数据要素供给方面可得到更多本地政府机构、事业单位和企业的支持2年鉴于数据要素与技术要素特性相似，多地政府将原知识产权领域交易所改组为数据交易所贵州技术产权交易所贵阳大数据交易所长沙技术产权交易所湖南大数据交易所福建海峡文化产权交易所福建大数据交易所............我国各省市数商产业发展综合指数注：本图引自《全国数商产业发展报告(2022)》11 综合性市场发展的驱动因素n当前国内绝大多数的数据交易场所均提供涉及多行业的综合性数据要素服务，旨在最大程度满足多样化的市场需求，提升行业覆盖领域，扩大收入规模行业属性层面的综合性：覆盖多个行业•覆盖政务、金融、工业、农业、交通、气象等多个行业服务类型层面的综合性：提供“数据+算力+算法”•不仅授人以鱼，还要授人以渔：不仅提供数据资源，还围绕数据价值的充分释放提供相配套的一体化能力服务2案例：北京国际大数据交易所•数据类型：公共数据、行业数据、科研数据、社会数据•每类数据覆盖多个细分领域案例：贵阳大数据交易所•提供算法工具及算力资源服务212 行业性市场发展的驱动因素数据要素行业性特征明显•数据要素本身不能创造价值，需要与行业具体业务场景结合才能创造价值•不同行业对数据要素的需求及质量要求不同行业龙头企业以业务流驱动数据流•产业生态主导力强、数据体量大、数据运营能力强的行业龙头企业作为产业链主与数据链主，拉动产业链上下游数据融通，进而推动行业性数据交易市场的发展数据需求向精细化、专业化和个性化方向发展•专业性的垂直行业数据交易平台深耕行业场景，对客户需求更为了解，有助为用户提供更精细的服务•便于客户更快速、便捷地查找到所需数据案例：山西临汾数据交易平台•百度公司与山西综改示范区合作建立山西数据交易平台•该平台以AI数据为特色，提供AI数据采集、清洗、标注、交易与应用等服务海外实践：美国行业性数据交易平台•美国数据交易平台的产生和发展来源于市场内在驱动力,已形成多家行业性数据交易平台•主要集中在消费者行为趋势、位置动态、商业财务信息、人口健康信息、医保理赔记录等领域•Factual：主要提供有关位置的地理数据•DataBroker DAO：主要提供物联网传感器数据13 场内市场发展的驱动因素出于提升数据交易各方互信度的需要•我国数据交易场所虽采用市场化的运营方式，但具备公共属性和公益定位•数据交易场所作为场内交易的组织者，承担保障交易公平与秩序的责任•专业合规的数据交易场所能够为数据供需双方提供安全合规保障，降低交易风险出于降低数据服务搜寻成本与交易时间的需要•通过为交易双方提供信息撮合服务，减少服务搜索时间•数据交易平台通过提供数据筛选、清洗、脱敏、加工等方面配套的一体化增值服务，降低需求方的交易时间场内市场满足信任需求满足效率需求满足安全需求满足合规需求四大需求驱动场内市场的形成与发展出于加强数据要素交易市场合规监管的需要•“数据二十条”：突出国家级数据交易场所合规监管和基础服务功能14 场外市场发展的驱动因素符合要素市场“先有场外、后有场内“的发展规律•结合资本等其他生产要素交易市场发展来看，一般是在分散性的场外交易市场规模达到一定程度后，再构建场内集中交易市场•以资本交易市场的发展为例，在场外股权、债权交易市场发展到一定水平之后，为提升交易效率而成立证券交易所为满足多样化、非标准化的数据产品交易需要•标准化程度高、易形成规模化收入的数据产品更为适合集中化的交易市场•分散的、非标准化、点对点的场外数据交易市场有助于满足多样化、个性化化的需求证券交易市场由场外到场内的发展过程场外市场场内市场提升大规模、标准化证券的交易效率15 互联互通是推动多层次数据市场交易体系高质量发展的关键n“数据二十条”指出，促进区域性数据交易场所和行业性数据交易平台与国家级数据交易场所互联互通n互联互通应包括基础设施层面的“硬联通”及规则标准层面的”软联通”01打通“数据孤岛”一直是我国推动大数据产业发展、加快数据要素市场培育所要解决的一个重要问题0302为避免多层次数据要素市场交易体系带来多层次的“数据孤岛”，需要促进多层次市场的互联互通基于互联互通实现各层次市场的充分对接、相互促进，避免多层次数据要素市场交易体系成为割裂的、碎片化市场16 目录1多层次数据要素市场交易体系的研究背景2多层次数据要素市场交易体系的形成机理3多层次数据要素市场交易体系的产业实践17 全国性市场的探索实践数据产品类型及行业领域不断丰富探索不同交易平台间的互联互通•数据产品加工深度不断提升：通过清洗、分析、建模、可视化等方式加工原始数据所形成的数据产品服务•数据产品行业领域不断丰富：可供交易的数据类型从原来的金融、互联网领域逐步扩大至医疗、气象、交通、物流、通讯、教育、人文、地理、生活服务等多领域•产品互通：目前不同的数据交易场所开始推动产品互通•规则互通：着手探索不同平台间制度规则的互通•生态互通：不同平台第三方专业数据服务商的互认贵阳大数据交易深圳数据交易所算力资源产品汽车专区数据产品华东江苏大数据交易中心深圳数据交易所物流数据产品跨境数据产品•挂牌产品涉及电力、通信、金融、交通、消费、信息等多个行业领域•上架产品1000多个，服务覆盖金融、交通、气象等20多个行业领域上海数据交易所贵阳大数据交易所18 区域性市场的探索实践n当前各地立足本地的数据要素禀赋，积极推动数据要素开发方式、交易模式创新案例：广东省探索构建“行政主导+市场竞争”两级数据要素市场体系•构建以行政主导的一级数据要素市场•构建以市场竞争为主的二级数据要素市场注：《广东省数据要素市场化配置改革白皮书（2022）》案例：贵州省推动基于本地政务数据