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

中国移动通信有限公司研究院 用户与市场研究所 目录 多层次数据要素市场交易体系的研究背景 1 多层次数据要素市场交易体系的形成机理 2 多层次数据要素市场交易体系的产业实践 3 政策背景：国家逐步完善数据要素市场发展顶层设计 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 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 含义 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 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 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 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 场外分散交易市场由供需双方点对点交易完成 目录 多层次数据要素市场交易体系的研究背景 1 多层次数据要素市场交易体系的形成机理 2 3多层次数据要素市场交易体系的产业实践 数据要素与其他生产要素的特性对比 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 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 多层次数据要素交易市场的形成机理 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 全国性市场发展的驱动因素 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 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 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 •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 区域性市场发展的驱动因素 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 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 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 案例：北京国际大数据交易所 •覆盖政务、金融、工业、农业、交通、气象等多个行业 案例：贵阳大数据交易所 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 行业性市场发展的驱动因素 案例：山西临汾数据交易平台 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 •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 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 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 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 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 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 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” 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 目录 多层次数据要素市场交易体系的研究背景 1 多层次数据要素市场交易体系的形成机理 2 多层次数据要素市场交易体系的产业实践 3 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 •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 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多个行业领域贵阳大数据交易所 探索不同交易平台间的互联互通 •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 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 案例：贵州省推动基于本地政务数据开发形成的数据服务与产品通过贵阳大数据交易所交易 2023年6月，贵州省人民政府办公厅印发《贵州省政务数据资源管理办法》 •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 综合性市场的探索实践 n综合性数据交易场所拓展重点行业数据服务 案例：华东江苏大数据交易中心拓展”交通大数据“ •2022年10月，华东江苏大数据交易中心推出“交通大数据”专区•数据类型：铁路客运、车联网、车辆配置、高速、公路货运、城市公共交通、铁路货运、运政、水运、航旅、新能源车、地图导航、ETC等 案例：贵阳大数据交易所深耕“气象数据” •2022年，贵阳大数据交易所建立“气象数据专区”，挖掘气象数据应用场景•截至2023年5月底，“气象数据专区”已上架产品36个，涉及农业生产、传统电力、交通运输等易受极端气候条件影响的行业，共完成交易56笔，交易额总计3585万元 行业性市场的探索实践 n目前我国已成立文化、工业与海洋等多个行业性数据交易场所 全国文化大数据交易中心 青岛海洋数据交易平台 山东工业大数据交易平台 •2022年8月，由深圳文化产权交易所承建的全国文化大数据交易中心上线试运营•采用“国家文化专网交易、互联网浏览分发”的模式•开展文字、图片、视频、音频等文化数据要素的权益交易 •2021年1月，山东工业大数据交易平台上线试运行•聚焦能源、化工、冶金、制造等山东省特色工业产业•探索“先登记后流通”模式，推行数据（产品）登记制度，保证数据来源可溯可查 •2021年，青岛建成海洋数据交易平台•面向各类海洋科研机构以及相关企业，开展海洋地质、地形地貌、水文气象、遥感影像等海洋数据交易•利用互联网法院天平链进行海洋数据资产司法存证 场内市场的探索实践 数据交易场所作为数据要素市场化建设主体的地位逐渐明确 数据交易场所正扮演着“七者”角色 •数据流通标准规范的制定者、推行者、践行者•数据交易服务的供应者、保障者、维护者•数据交易市场生态的连接者 注：本图引自《数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书》 为数据流通合规可信体系的建立提供经验参考 数据场内交易沿着更加规范的路径发展 •我国数据交易场所制定、发布了一系列数据交易规范，涉及合规管理、产品登记、数商管理、交易指引、交付指引等多个领域 场外市场的探索实践 当前我国点对点的场外数据交易规模已相当可观例如：大型商业银行每年数据采购金额超过百亿元 当前我国在信用、司法、学术、人工智能训练、气象等领域，已形成一批专门进行数据采集加工，并形成特色化数据产品与服务的代表性企业 尽管场外数据市场可以满足一些企业的需求，但如何监管场外市场、杜绝非法数据交易是一个亟待解决的问题 多层次数据要素市场交易体系的主要挑战 n当前数据要素市场交易体系尚不能满足数据要素市场化配置的要求，数据要素难以实现安全、合规、大规模、高效率的流通和交易，数据要素价值尚未进行充分释放 全国性市场与区域性市场的联动效应尚未形成 场内市场规模性与场外市场规范性有待提升 场内市场规模性不足 •各地分散建设、同质化建设的现象较为严重，产生较多“小市场”•数据交易场所呈现地域分布不均衡特征，场所之间联通不足导致数据交易市场碎片化•数据要素市场条块分割的情况依然存在 •场内市场的规模优势、效率优势、合规优势尚未充分发挥，场内市场在我国数据