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数据产品交易标准化白皮书数据产品交易标准化白皮书（2022 年）年）2022 年 11 月 I 目录 前 言.1 一、数据产品交易相关概念.1 1.1 数据要素.1 1.2 数据资源.2 1.3 数据资产.3 1.4 数据产品.4 1.5 数据产品交易.6 二、数据产品交易发展现状.7 2.1 数据产品交易政策现状.7 2.1.1 国外政策现状.7 2.1.2 国内政策现状.11 2.2 数据产品交易模式现状.15 2.2.1 交易平台现状.15 2.2.2 交易模式现状.16 2.3 数据产品交易产业现状.18 2.3.1 数据交易市场空间呈快速增长趋势.18 2.3.2 数据交易平台迎来新一轮建设热潮.20 2.3.3 数据交易保障技术全面发展.21 2.3.4 数据产品交易生态格局逐步完善.22 三、数据产品交易面临的问题与发展趋势.23 3.1 数据产品交易市场面临的问题与挑战.23 3.1.1 数据产品交易市场基础制度体系不完善.24 II 3.1.2 数据产品交易模式不成熟.25 3.1.3 数据产品交易过程中标准缺位.26 3.1.4 数据产品交易安全保障能力不足.26 3.1.5 数据产品交易监管体系不健全.27 3.2 数据产品交易市场发展趋势.27 3.2.1 数据产品交易制度规范将进一步健全.27 3.2.2 数据产品交易将形成全国统一大市场.29 3.2.3 数据产品交易产业链生态体系将逐步完善.30 3.2.4 多元技术融合赋能数据产品交易安全.31 3.2.5 联合监管机制保障数据产品交易合法合规.32 四、数据产品交易标准化现状及需求分析.33 4.1 国际标准化现状.33 4.2 国内标准化现状.38 4.3 数据产品交易标准化需求.47 五、数据产品交易标准体系.49 5.1 标准体系框架.49 5.2 重点标准化领域及方向.51 5.2.1 基础通用标准.51 5.2.2 数据产品标准.51 5.2.3 交易服务标准.52 5.2.4 交易保障标准.52 5.2.5 监管与治理标准.53 六、数据产品交易标准化实施建议.53 附件一：数据产品交易领域标准明细表.56 III 附件二：我国数据要素相关政策文件（截至 2022 年 10月）.62（一）国家层面相关政策文件.62（二）地方层面相关政策文件.68 附件三：数据产品交易市场化实践案例.77 案例一：浙江大数据交易中心数据交易服务平台开发.77 案例二：深圳数据交易有限公司跨境数据流通探索.78 案例三：贵阳大数据交易所数据中介助力金融场景实践.80 案例四：中国（温州）数据安全港数据安全合规探索.81 案例五：杭州市滨江区数据资产质押融资实践.83 案例六：隐私计算赋能公共数据开放共享，助力小微企业纾困.85 参考资料.88 1 前 言 2019 年 10 月，党的十九届四中全会首次提出把数据作为一种新的生产要素，五中全会进一步确立了数据要素的市场地位。随后，党中央、国务院陆续出台了多项数据要素市场化建设重大政策文件，部署加快培育数据要素市场的有关任务。2022 年 6 月，中央全面深化改革委员会第二十六次会议，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，进一步明确数据治理和发展的顶层设计，是全国乃至全球都具有里程碑意义的重要事件。在国家政策激励引导和市场主体的不断探索下，我国数据要素市场进入了快速发展期。截至目前，全国各地成立的数据交易机构已有 40 余家，数据交易场所进入新一轮建设期，大批商业机构陆续入场，数据交易相关服务进入发展快车道。伴随着数据要素市场化的快速发展，数据产品交易主体壁垒，交易平台重复建设，交易规则自成体系，产品定价、交易流程、交易服务、交易监管模式等不统一等问题逐渐显现。建设数据交易全国统一大市场是减少资源浪费、提高市场运行效率、保障我国数据交易市场健康有序发展的有力举措。数据产品交易全国统一大市场的建设离不开标准的支撑，中共中央、国务院关于加快建设全国统一大市场的意见提出了“加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、2 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”的要求。本报告基于我国数据交易机构的探索实践，充分研究吸纳相关单位在数据产品交易市场建设中的基础理论、政策机制、市场模式、监管治理等探索成果，深入分析了数据产品交易现状、面临问题和发展趋势，广泛调研了国内外数据产品交易标准化现状和需求，从数据产品、交易服务、交易保障、监管与治理等层面系统构建了数据产品交易标准体系。本报告旨在加强我国数据产品交易市场的标准化顶层设计，为全国数据要素市场建设建立统一的规则体系，使各地的数据产品交易有规可循、有标可依，最大限度发挥数据使用效应，促进数据产品交易市场规范化发展。本白皮书的编写离不开各方的鼎力支持和无私贡献，在此表示诚挚的感谢！由于时间有限，本白皮书难免有疏漏或不妥之处，敬请各方专家不吝赐教。2022 年 11 月 数据产品交易标准化白皮书编写组 1 一、数据产品交易相关概念 由于大数据与人工智能技术的结合，数据已经成为第一生产要素，数据要素作为数字经济的微观基础具有战略性地位和创新引擎的作用1。2019 年党的十九届四中全会首次提出把数据作为生产要素，2020 年中共中央、国务院印发关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见进一步强调数据要素的重要地位，并提出加快培育数据要素市场。数据正在成为企业进行决策、生产、营销、交易、配送、服务等商务活动所必不可少的投入品和重要的战略性资产，成为促进经济高质量增长的重要驱动力2。1.1 数据要素数据要素 数据作为新型生产要素参与生产，具有劳动工具和劳动对象的双重属性。首先数据作为劳动对象，通过采集、加工、存储、流通、分析环节，具备了价值和使用价值；其次，数据作为劳动工具，通过融合应用能够提升生产效能，促进生产力发展3。数据作为生产要素具有非稀缺性、非均质性和非排他性等特征4。数据价值化与数据要素市场发展报告（2021 年）中将数据要素定义为参与到社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据资源5。中关村信息技术和实体经济融合发展联盟在数字经济 术语 团体标准中对数据要素的定义为来自个人衣着、食品、住房、交通、医疗、社会活动，来自平台公司、政府和 2 商业机构提供的服务的统计和收集，是与土地、劳动、资本、技术等撬动农业经济、工业经济的生产要素并列的、支撑数字经济发展的核心生产要素。从交易和定价的视角考虑，与不作为生产要素的数据和传统生产要素相比，数据要素最显著的特征是虚拟性、准公共产品属性和异质性6。数据要素本身不能单独创造价值，但可以通过市场评价和市场交换进行有效配置，实现“潜在价值价值创造价值实现”的价值形态演进。交易后的数据产品进入经济运行中，推进经济生产方式和模式变革，推动质量变革、效率变革和动力变革，使数据要素价值转变为社会价值7。1.2 数据资源数据资源 随着数字经济的深入发展，数据已经成为一种国家战略资源。根据中华人民共和国数据安全法的定义，数据是指任何以电子或其他方式对信息的记录8。雄安新区数据资源分类分级指南将数据资源定义为：各公共管理和服务机构在履行国家行政事务和社会公共事务职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类数据的集合9，其定义更偏向于公共数据的范畴。数据价值化与数据要素市场发展报告（2021 年）中对数据资源的定义为能够参与社会生产经营活动、可以为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据，区别数据与数据资源的依据主要在于数据是否具有使用价值5。具体而言，能够为组织（政府机构、企事业单位等）产生一定价值的数 3 据均被视作数据资源。1.3 数据资产数据资产 在组织中，并非所有的数据都是数据资产，数据资产的形成需要组织对数据资源进行主动管理，形成有效控制并能够产生价值10。中国电子技术标准化研究院编著的数据资产评估指南将数据资产定义为组织合法拥有或控制的、能进行计量的、能为组织带来经济利益和社会价值的数据资源11。中国资产评估协会发布的资产评估专家指引第 9 号数据资产评估对数据资产的定义是由特定主体合法拥有或者控制，能持续发挥作用并且能带来直接或者间接经济利益的数据资源12。数据资产管理实践白皮书（5.0 版）将数据资产是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据。数据资产可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益10。数据资产化是劳动和数据相结合的过程，其核心在于通过数据与具体业务融合，驱动、引导业务效率改善从而实现数据价值13。数据商品化之后，在生产、分配、流通和消费环节，与算法、算力、劳动、资本、土地结合，通过替代、渗透和协同机制赋能创造价值，实现从资源化到商品化，再到资产化，是数据产品的价值实现过程14。4 1.4 数据产品数据产品 数据生产是一种劳动，数据经过加工将资源价值转移到数据产品，数据产品蕴含着丰富的经济效益和社会价值，是数据资源价值化的主要载体6。PEI J（2020）将数据产品定义为作为产品的数据集，或者从数据集中衍生出来的信息服务15；Yu&Zhang（2017）定义数据产品是指经过抓取、重新格式化、清洗、加密等处理后的数据产品和服务，如数据集和由数据集衍生的信息服务16。李晓珊在数据产品的界定和法律保护中将数据产品定义为：网络运营者通过合法手段获取到原始数据，对原始数据采用一定的算法，经过深度的分析过滤、提炼整合及脱敏处理后而形成的具有交换价值和技术可行性的衍生数据17。从数据要素市场化的角度分析，数据产品是一种产权可界定、可交易的商品，是数据要素市场的主要交易对象和标的。数据要素市场上交易的数据产品，可分为两大类：初级数据产品和高级数据产品。初级数据产品包括数据 API（应用程序接口）、数据云服务、技术支撑、离线数据包等；高级数据产品包括可视化的数据分析报告等解决方案、针对特定业务场景的数据应用系统与软件、与云融合的各类大数据技术产品等6。数据、数据资源、数据产品、数据资产是的关系如下图：5 图 1：数据、数据资源、数据资产、数据产品、数据要素关系图 数据成为生产要素是一个渐进的过程，贯穿生产、分配、流通、消费等各环节，数据要素化是把数据作为生产资料投入形成生产力的过程，包括数据资源化、数据资产化、数据商品化等阶段。数据生产主要包括采集、汇聚、处理、存储、分析；经过数据管理与治理、数据资源库建设与数据价值挖掘等，形成数据资源；经过数据资产确认与管理，数据资产库建设与数据资产运营等，形成数据资产；经过数据资产的商品化处理，提供数据包、数据 API、数据报告、解决方案等服务，形成不同的数据产品。其中，生产环节是在数据生产的基础上实现数据资源化；分配环节是在整合数据资源的基础上实现数据资产化；流通环节是数据资源、资产与产品在内部与外部的流通使用；消费环节是在数据资产确认的基础上实现数据商品化。此外，数据产品消费产生的收益可以补充与完善数据资产的财务信息，也可以作为原始数据，成为数据资源。6 1.5 数据产品交易数据产品交易 数据交易是市场经济条件下促进数据要素市场流通的基本方式4。信息安全技术 数据交易服务安全要求（GB/T 37932-2019）对数据交易的定义为“数据供方和需方之间以数据商品作为交易对象，进行的以货币交换数据商品，或者以数据商品交换数据商品的行为18。”数据资产管理实践白皮书 5.0 定义数据交易是指交易双方通过合同约定，在安全合规的前提下，开展以数据或其衍生形态为主要标的的交易行为，不论是传统的点对点交易模式，或是数据交易所的中介交易模式，由“以物易物”延伸的“以数易数”或“以数易物”同样可能存在10。数据产品交易市场主要包括三类主体：数据供方（卖方）、数据需方（买方）、第三方数据交易服务机构或者数据交易服务平台19。上海数据交易中心首席执行官汤奇峰在数据交易中的权利确认和授予体系中提到了数据产品交易基本流程主要是：一、数据供方将已完成确权登记的数据产品/服务以某种形式成为数据交易标的（比如加以某一可交易数据权作为数据交易标的）后，向数据交易所提交挂牌申请；二、数据交易所对数据交易标的（如数据产品/服务权属交易标的）的交易资格进行认定；然后，交易资格认定通过后，数据交易标的就可以在数据交易所进行标的挂牌；三、进入数据交易撮合环节，数据需方通过数据交易所这个中间平台寻得所需的数据产品/服务，待交易协议达成后，数据需方即可按协议方 7 式获得数据交易标的；四、交易确认后，数据需方获得数据交易所发放的用以证明获取交易标的合法性的成交证书，同时，数据交易所会对此次数据交易做登记备案20。数据交易的全部流程都要受到政府相关主管职能部门的依法监管，数据交易还需要一系列完善的保障体系来加以支撑，使得数据交易能合规、有序开展。本白皮书基于相关单位研究成果，并结合数据交易机构在数据产品交易流程、交易平台建设、隐私计算技术、交易生态构建等方面的探索经验，将将数据产品交易数据产品交易定义定义为：为：在在我我国国法律规定法律规定范围内范围内，以，以安全交易环境安全交易环境和和交易交易合规合规监管为保障监管为保障，数据需方向数据供方数据需方向数据供方以货币以货币购买购买或者交换的形式获取或者交换的形式获取数据数据产品产品的行为的行为。数据产品交易是数据要素市场化的关键环节，数据生产、数据交易、数据保障、数据监管等各环节有机地构成了数据产品交易的生态体系20。数据产品交易市场中，数据质量是基础，数据确权、定价是关键，数据安全和合规有序的交易环境是保障。二、数据产品交易发展现状 2.1 数据产品交易数据产品交易政策现状政策现状 2.1.1 国外政策国外政策现状现状 当前，国际范围内暂无专门针对数据产品交易的政策法规，主要集中在个人数据隐私保护，并据此构建数据产品交 8 易的合规体系。其中最具有代表性的是欧盟、美国、澳大利亚、英国和日本，在数据流通领域通过指令或判例对数据交易进行了一定程度上的规制。欧盟：欧盟：2000 年发布电子商务指令，将在线数据产品纳入电子商务交易对象，将在线数据产品的交易纳入电子商务法的规制范围。自 2014 年以来，欧盟委员会相继发布了一系列数据相关的政策措施。2018 年和 2019 年又分别发布并实施通用数据保护条例（GDPR）和非个人数据自由流动条例（FFD），共同推动了数据在欧盟境内的自由流动和广泛使用，并通过高水平的隐私保护机制、数据安全措施和道德准则等多样化手段大力促进数据经济发展。然而，欧盟通过 GDPR 和 FFD 建立起来的数据自由流动仅限于欧盟境内，而不包括第三方国家。2020 年欧盟委员会发布了欧盟数据战略，旨在实现欧盟真正统一的数据市场愿景。2022 年2 月，欧盟委员会公布了酝酿已久的 数据法案。数据法是数据战略中宣布的一个关键支柱和第二项重大举措，是实现欧盟单一数据市场的关键立法。欧盟委员会此次公布的法案以促进欧洲数据价值释放为目标，针对 B2B、B2G 明确了多项数据流通共享举措，同时也明确了数据处理服务提供商的相关义务。美国美国：近年来，美国相继发布多份数据战略纲领性文件，主要涵盖数据的使用管理、规则和标准以及数据伦理等，初步建立了数据战略体系。2019 年 12 月，美国联邦数据战略团队（Federal Data Strategy Team）发布了联邦数据战略 9 （Federal Data Strategy）与2020 年行动计划（The 2020 Action Plan），涉及数据基础设施、运营成熟度评估模型、基本治理、人员数据素养和技能等内容，促进了美国数据产业的快速发展，为其数据交易流通市场的形成和发展提供了动力。2021 年的 联邦数据战略和 2021 年行动计划 吸取 2020年的经验教训，进一步深化部署，并增加了机构数据开放、数据库存清单等内容。美国对于数据交易的规制主要集中在个人隐私保护领域，以隐私权为基础构建个人数据保护的整体法律规制体系。在支持个人数据自由流动的大背景下，美国数据隐私权的保护具有市场性特征，个人数据保护通过隐私权“碎片化”立法以及行业自律来实现。在个人信息隐私立法层面，主要包括国会法案、行政法规及州法。其中，最为典型的就是 2018 年 6 月通过，于 2020 年生效的加州消费者隐私法案，让消费者能够控制自身数据的流向、使用以及销毁等一系列流程。澳大利亚：澳大利亚：2021 年澳大利亚颁布 澳大利亚数据战略，设定了澳大利亚到 2030 年成为现代数据驱动型社会的愿景，并表明政府致力于以消费者受益和保护消费者的方式促进有价值的数据流动。澳大利亚数据战略 补充了数字经济、数字政府等战略内容，并制定明确的行动计划促进政府使用数据改善澳大利亚人的生活。2022 年 4 月 6 日，澳大利亚内政部发布了一份讨论文件，为制定 国家数据安全行动计划（National Data Security Action Plan，以下简称“行动计划”）提供磋商。事实上，早在 2021 年 5 月 6 日，澳大利亚就宣布 10 制定“首个国家数据安全行动计划”，形成国家数据安全框架。这一行动计划也是联邦政府更广泛的数字经济战略的重要组成部分。英国：英国：近年来，英国政府采取了前所未有的重大措施，将英国定位为数据驱动型创新的世界领导者，2020 年英国数字、文化、媒体和体育部（DCMS）发布国家数据战略，旨在进一步推动企业、政府、社会和个人更好地利用数据，提高生产了，并在国际上定位自己，以影响全球数据共享和使用方法。承诺到 2027 年将（通常是数据密集型）研发的投资提高 2.4%，建立数据伦理与创新中心（CDEI）和艾伦图灵研究所等机构，推出全新的数据科学和人工智能转换课程，并在数据信任（数据共享框架）方面开展开创性的工作。在数据交易方面，英国提出要加强数据基础设施建设，提高数据质量标准，推动政府数据、企业数据和个人数据的充分利用，实现更广泛的社会效益数据。探索隐私保护技术和数据伦理框架提升数据使用的透明度，促进数据共享。努力消除国际数据流的不必要障碍，为国际数据传输提供新的创新机制，推动数据跨境流动。同时英国非常重视数据标准的制定，包括统一数据格式标准，保证数据可查找，可访问，可互操作和可重用，提高数据保护标准，以及制定符合英国国家利益和目标的国际标准等方面。日本：日本：以其发布实施的个人信息保护法（APPI）为基础，以数据自由流通为原则，对数据权属进行相关界定。但医疗健康数据等高度敏感信息除外。个人数据需要在获得数 11 据主体明确授意的前提下，才能作为资产提供给数据交易市场进行开发和利用。基于此，创新了“数据银行”交易模式，最大化释放个人数据价值，提升数据交易流通市场活力。总的来说，在针对数据交易所涉及的个人信息安全问题，欧盟和日本的模式比较类似，采用“权利话语权利话语”模式模式，基于其人权完善要求对个人数据（个人信息）进行权利化保护，而美国则基于其自由市场传统，采用“市场话语市场话语”模式，以分散立法、行业自律模式，通过不断扩展隐私权内容对消费者的隐私信息给予保护。欧盟在数据交易上通过合同法与竞争法对数据交易中的不正当行为进行规制的途径与美国对数据交易法律规制的态度走向一致。由于美国在联邦层面也并未就数据权属或数据交易出台任何专门性的法律，因此在数据交易中，数据控制者也无需为其对数据的使用寻求任何法律上的依据。由于普通法系采用财产权概念，在此背景下，美国的数据经纪商或者任何从事数据交易的数据控制方的数据交易行为本身便具备了天然的合法性。同时对于市场自由的追求使得美国更偏向于从经济角度，通过规制数据控制者或数据处理者的商业行为来规范数据交易。2.1.2 国内政策国内政策现状现状 国内，数据要素的政策推进大致可以分为酝酿、落地和深化三个阶段。直至 2022 年，有关数据要素的改革发展方案相继落地，进一步推进了数据要素的资源化与市场化。12 2014 年至 2016 年是推动数据要素发展的酝酿阶段，政府相关报告文件中开始重视数据价值。其中，2014 年被称为大数据发展的元年，“大数据”首次被写入政府工作报告。2015年，国务院印发促进大数据发展的行动纲要，使得大数据正式上升到国家战略层面。2016 年十三五规划纲要明确“实施国家大数据战略”。数据要素发展政策酝酿阶段，从国家制度层面逐渐肯定数据要素价值，将数据要素发展定位至国家战略层面。2016年至2019年，为大数据应用快速发展的落地阶段。2016 年末，工信部印发大数据产业发展规划（2016-2020年），正式对大数据产业发展做出规划。2017 年十九大报告明确指出要“推动大数据与实体经济深度融合”，数据经济价值得到制度肯定。截至 2019 年，“大数据”连续六年被写入政府工作报告，数据要素政策战略意义可见一斑。2020 年数据要素的地位正式确立，数据要素进入深化应用阶段。2019 年 10 月，党的十九届四中全会首次将数据列入新型生产要素。作为产业革命变革的加速器，有关数据权属的制度创新已成为数据要素市场有效运行的基本前提。2020 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 强调，要将“研究根据数据性质完善产权性质”作为数据要素市场建设的重要举措。2020年 11 月，中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议 明确提出“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标 13 准规范，推动数据资源开发利用”，对数据要素产权制度体系的相关工作提出了更加明确的战略性部署。自数据要素深化运用以来，有关数据要素的政策规范走向细节化、明确化。针对新阶段数据要素市场的规范发展，2021 年 1 月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的建设高标准市场体系行动方案 提出要“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度和标准规范”、“积极参与数字领域国际规则和标准制定”，2021 年 10 月又发布国家标准化发展纲要指出要“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等标准规范”。2021 年末，国家“十四五”数字经济发展规划明确提出要充分发挥数据要素作用、强化高质量数据要素供给，加快数据要素市场化流通，创新数据要素开发利用机制；加快构建数据要素市场规则，培育市场主体、完善治理体系，到 2025 年初步建立数据要素市场体系。这标志着我国数字经济发展转向以“数据要素市场”为核心的普惠共享、深化应用的新阶段。2022 年 1 月，国务院办公厅印发 要素市场化配置综合改革试点总体方案 要求“完善公共数据开放共享机制”、“建立健全数据流通交易规则”等。同年 4 月，中共中央国务院印发关于加快建设全国统一大市场的意见，也明确提出要加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、交易流通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。2022 年 6 月，习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议，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 14 的意见。在本次会议中，总书记强调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，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。本次会议是我国国家高层把数据基础制度作为所有数据发展与安全管理相关要求的根基性要求，释放了国家对促进我国数据流通发展和建立根本性数据基础制度保障决心的信息。2022 年 7 月，国务院办公厅批复同意由国家发展改革委牵头的数字经济发展部际联席会议制度，联席会议由国家发展改革委、中央网信办、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、民政部、财政部、人力资源社会保障部、住房城乡建设部、交通运输部、农业农村部、商务部、国家卫生健康委、人民银行、国务院国资委、税务总局、市场监管总局、银保监会、证监会等 20 个部门组成。数字经济联席会议制度的设立，将进一步推进数据交易市场的形成与发展。2022 年 10 月，党的二十大上习总书记强调：“建设现代化产业体系。坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。”数字中国建设明确上升为国家战略，形成国家竞争新优势，未来发展新动态。国家政策方针之下，各省市层面响应，纷纷进行有益探索。浙江省数字经济促进条例、广东省数字经济促进条例、上海市数据条例、深圳经济特区数据条例等地方文件先后出台，要求或鼓励培育数据要素市场、推进构建数 15 据交易市场体系（相关政策内容见附件二）。除政策引导之外，数据要素国家立法也相继确立。在个人数据隐私保护层面，国内陆续出台了网络安全法、数据安全法、个人信息保护法三部法律条文，有力地支撑完善了数据战略体系以及数据产品交易市场的发展。2.2 数据产品数据产品交易模式交易模式现状现状 2.2.1 交易平台现状交易平台现状 我国数据交易机构的发展至今经历了两大发展阶段。2015 年-2017 年是我国数据交易机构的第一轮快速发展期，2015 年贵阳大数据交易所正式挂牌运营，2015 年党的十八届五中全会正式提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，随之数据交易机构数量猛增，仅 2015 年成立的数据交易平台就有 7 家。但由于数据交易的上位法缺失、数据确权困难等数据交易的核心问题尚未解决，2018-2020 年数据交易平台处于缓慢发展期21。2021 年以来我国数据交易机构迎来新一轮的发展热潮，党的十九届四中全会提出将数据作为生产要素参与分配，数据交易再度成为热点，同年北京、上海、深圳等数据交易平台的成立标志着数据交易机构的发展迎来新一轮爆发期，数据交易平台建设浪潮再起。截至 2022 年 8 月，全国已成立 40 家数据交易机构，本次的数据交易平台多以政府牵头、国资引领和企业化运营为特征，更加明确数据要素的应用场景，多数平台的注册资本在 5000万至 1 亿元22。16 当前数据交易平台数量众多，其业务类型、盈利模式、产品形态等均有差异，从建设主体角度看，数据产品交易平台主要分为三种。第一种是第一种是政府主导建立的大数据交易所和政府主导建立的大数据交易所和交易交易平台，平台，以贵阳大数据交易所、上海数据交易中心为典型代表，该模式下，以“国有控股、政府指导、企业参与、市场运营”为原则，交易平台一般采用会员制，制定一系列涉及数据交易和会员管理的规则，组织数据交易并提供数据储存、分析等相关服务。第二种是第二种是企业主导型数据服务企业主导型数据服务平台平台，该类平台以提供数据产品或数据服务为主，一般是由自身拥有大量数据资源或者本身以技术为优势的企业主导建立，以数据堂、数粮等为代表的数据服务商和中国电信、国家电网、阿里巴巴等大型企业为代表，此类平台通过合作开发或购买获得数据以及在公开渠道收集、爬取数据，以及原始业务积累的海量数据为基础，通过开放接口或将数据加工处理后提供给数据需求方。第三种是第三种是产业联盟数据交易平台产业联盟数据交易平台，以交通大数据交易平台和中关村大数据产业联盟为代表，为行业内的数据供需方提供开放的数据交易渠道，平台本身不参与数据交易的储存和分析，其服务和商业模式更为综合，涵盖数据汇聚、开发共享、投资等多种服务23。2.2.2 交易模式现状交易模式现状 高太山、马骏等人在国务院发展研究中心智库报告以场景化数据服务促进数据交易中提出数据产品交易可大致分为直接交易、单边交易和多边交易三种方式。一是原始数一是原始数 17 据直接交易。据直接交易。数据产品根据市场需求生成，交易内容与形式较为开放，交易双方就数据类型、购买期限、使用方式、转让条件等均有供需双方自行商定，属于“一对一”的交易方式。二是“一对多”的单边交易模式。二是“一对多”的单边交易模式。数据交易机构以数据服务商身份，对自身拥有的数据或通过购买、网络爬虫等收集来的数据，进行分类、汇总、归档等初加工，将原始数据变成标准化的数据包或数据库再进行出售，一般采用会员制、云账户等方式，为客户提供数据包（集）、数据调用接口（API接口）、数据报告或数据应用服务等，属于“一对多”的单边交易方式。三是平台化多边交易模式。三是平台化多边交易模式。数据交易机构作为完全独立的第三方，为数据供应方、需求方提供撮合服务，属于多边交易方式。这种模式下存在两种情况：一种是平台仅提供供需撮合服务，平台本身不存储和分析数据，仅对数据进行必要的实时脱敏、清洗、审核和安全测试，也不参与供需双方的数据交易、定价等过程。第二种情况是数据交易机构不只提供撮合服务，还会根据不同用户需求，围绕数据资源进行分析、建模、可视化等操作，为需求方提供定制化的数据产品或服务，实现交易流程管理23。黄丽华等人在数据流通市场中数据产品的特性及其交易模式中提出数据产品的交易模式应按照数据产品的类型具体而定。适合在数据平台上进行交易的数据产品是可计算、具有一定通用性（排除高度定制化服务）、可以描述清楚、可以重复交易以及符合国家法律规定的数据产品，目前只有数据集这一类产品适合在数据平台市场或交易中心进行自主 18 交易，行业应用类数据服务更适合一对一的交易模式，API 产品、许可证产品等描述复杂性较高、资产专用性较低的数据产品，比较容易以集市交易模式进入数据流通市场24。图 2 数据产品交易典型业务流程图 现阶段，数据交易持续受到社会各界关注，尤其是政府主导建立的数据交易中心（所），在各地的建设如火如荼。但值得注意的是，已有的数据产品交易大多表现为数据控制者直接参与数据资源的交付。近几年，数据信托、数据银行、政府数据运营等新模式通过数据委托运营的方式为数据产品交易提供了一些新的思路，成为未来发展的重要参考方向。2.3 数据产品交易数据产品交易产业现状产业现状 2.3.1 数据交易市场空间呈快速增长趋势数据交易市场空间呈快速增长趋势 据国家工信安全中心测算，2020 年我国数据要素市场规模达到 545 亿元，“十三五”期间市场规模复合增速超过 30%；“十四五”期间，这一数值将突破 1749 亿元，整体上进入高速发展阶段3。19 图 3 2016 年-2025 年中国数据要素市场规模 来源：国家工业信息安全发展研究中心 随着数据要素地位的确立，数据产品交易的变现能力也有所提升。在国家政策的推动鼓励下，数据产品交易从概念逐步落地，部分省市和相关企业在数据定价、交易标准等方面进行了有益的探索。随着数据产品交易类型的日益丰富、交易环境的不断优化、交易规模的持续扩大,我国数据变现能力显著提高。2019-2021 年我国数据交易市场规模呈现快速增长趋势，2021 年数据交易市场规模达 463.0 亿元。图 4 2019 年-2021 年中国数据交易市场规模 来源：中研普华产业研究院 6210620737554570490411441426174902004006008001000120014001600180020002016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024年2025年数据要素市场规模（亿元）2853534630501001502002503003504004505002019年2020年2021年数据交易市场规模（亿元）20 2.3.2 数据交易平台迎来新一轮数据交易平台迎来新一轮建设热潮建设热潮 自 2014 年大数据首次写入政府工作报告，借鉴市场化的发展经验，全国各地开始建设数据交易机构，基本经历了从爆发到慢行、再到二次建设热潮的发展阶段。近两年，随着数据要素相关政策的推动、数据安全和个人隐私法规的完善以及数据流通技术的快速发展，数据产品交易迎来了 2.0时代。2020 年以来，北京、上海、深圳、广州、湖南、福建等多个省市，相继设立数据交易机构。据信通院数据显示，全国目前已有 40 多家数据交易机构。图 5 全国数据交易中心（所）建设历程 来源：中国信息通信研究院 新一轮数据交易中心（所）主要集中在京津冀、长三角、珠三角、中西部等经济发达的地区，数据资源越丰富，数据交易机构就相对较多，呈现数据与区域经济协同发展的趋势。本轮数据交易中心（所）主要由国资背景企业主导，引导市场建立数字互联互通的新一代基础设施，同时也吸引了诸多科技企业参与相关布局。其中最具代表性的是北京国际大数据交易所和上海数2014年2015年2016年2017年2018年2020年北京大数据交易服务平台中关村数海大数据交易平台贵阳大数据交易所武汉长江大数据交易中心武汉东湖大数据交易中心西咸新区大数据交易所重庆大数据交易市场华中大数据交易平台华东江苏大数据交易平台河北京津冀大数据交易中心哈尔滨数据交易中心上海数据交易中心广州数据交易平台钱塘大数据交易中心浙江大数据交易中心深圳南方大数据交易中心中原大数据交易平台青岛大数据交易中心潍坊大数据交易中心山东省新动能大数据交易中心山东省先行大数据交易中心河南平原大数据交易中心东北亚大数据交易服务中心山东数据交易公司山西数据交易服务平台北部湾大数据交易中心湖南大数据交易中心北方大数据交易中心湖北大数据交易平台粤港澳大湾区数据平台2021年北京国际大数据交易所贵州省数据流通交易中心上海数据交易所深圳数据交易所西部数据交易中心广东省数据交易中心内蒙古数据交易中心川渝大数据交易平台安徽大数据交易中心在建或筹建中 21 据交易所。2021 年 3 月成立的北京国际大数据交易所，被业界称为开启全国数据交易所 2.0 时代的标志性机构。这家机构采用“数据可用不可见，用途可控可计量”新型交易范式，目前已入驻 100 多家单位。上海数据交易所于 2021 年底在浦东新区揭牌成立，首批签约“数商”为 100 家，登记挂牌的数据产品为 20 个。以北京国际大数据交易所、上海数据交易所为代表的新型数据交易机构正在积极探索数据信息登记服务、数据产品交易服务、数据运营管理服务、数据资产金融服务以及数据资产金融科技服务等。在数据交易的制度创新和实践探索方面，率先针对数据交易全过程提供一系列制度规范，涵盖从数据交易所、数据交易主体到数据交易生态体系的各类办法、规范、指引及相关标准，确立了一些基本原则，并且明确将“不合规不挂牌，无场景不交易”作为数据交易的基本原则。2.3.3 数据交易保障技术数据交易保障技术全面发展全面发展 最原始的数据交易模式是由供方通过中介或者统一的数据交易平台将原始数据或简单预处理后的数据集直接提供给需方，导致数据很容易二次传播和利用，数据泄露和数据价值减损的风险很高。要建立完善的数据产品交易市场首先要解决的是数据隐私、数据安全保护等核心问题，促进数据产品安全有序的实现市场化，数据产品交易过程需要完成数据登记、融合计算、个性化安全加密等一系列信息生产和再造，形成闭合环路，完善数据产品的应用落地。22 随着隐私计算、区块链等技术的快速发展，“数据可用不可见”已经成为数据产品交易 2.0 时代的核心技术模式。“数据可用不可见”是指通过隐私计算技术，实现数据在加密状态下被用户使用和分析。其核心是解决个人信息保护和“数据不动，计算动”的问题，是数据产品交易的基本保障，主要包括安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等。除此之外，数据脱敏、区块链、安全沙箱等其他技术在应对数据交易流通合规、强化信任等方面也有着重要作用。数据脱敏可以在数据交易的前置环节降低参与主体的安全与合规风险，同时也可以辅助安全多方计算等隐私计算交易流程。区块链可以实现数据产品交易的全流程记录和存证，且具有不可篡改的特性。现阶段，隐私计算与数据脱敏、区块链的协调配合、融合应用已经成为了突破数据交易流通障碍的重要方向。2.3.4 数据产品交易生态格局逐步完善数据产品交易生态格局逐步完善 随着数据产品交易 2.0 的深入发展，国内数据交易基本已经形成数据产品提供方、数据产品使用方、数据交易平台方、数据交易服务机构、数据技术与应用服务机构、数据交易监管机构六位一体的产业生态格局。其中，数据产品提供方主要是指