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1、”数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书”1、数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书目录Ol数据要素市场概述01（一）数据要素与数字经济-02（二）数据交易流通市场现状0702顶层设计：四位一体支撑架构-13（一）数据交易的起点：数据确权14（二）数据交易的关键：数据定价17（三）数据交易的保障：数据平安19（四）数据交易的动力：数据运营2103交易实践：数据交易流通解决方案25（一）需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易模式26（二）数据要素生产加工平台29（三）区块链共性平台31（四）数据信托服务3504基于数据交易的数字生态体-系建设-36（一）北方大数据交易中心-38（二）数据算法
2、人才培育-42（三）数2、据开发者培育方案-43（四）基于数据交易的产业链构建44（五）打造数据要素全生态全链条产业园4601数据要素市场概述数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济1、数据要素的定义与特征首先，原始数据本身的价值往往很低，需要通过加工和分析将非结构化的字节转换为具有实际应用价值的信息“因此数据要经过采集、清理、加工和分析等系列过程才能成为生产要素。其次，数据要素蕴含着大量关于实体经济的信息，信息是数据产生价值的本质缘由。因此，数据要素应承载学问与信息，是有价值的数据。基于以上观点，本报告定义数据要素如下：数据要素是指原料状态的数据
3、经加工处理形成机器可3、读、可参加流通交易、可投入生产活动并得以应用发挥使用价值和经济效益的数据。数据要素作为新型生产要素，与资本、劳动、土地、技术等传统要素相比，呈现出非竞争性、非排他性、非稀缺性、价值异质性、边际收益递增五大特性。OIO203非竞争性任何主体使用数据都不会对数据产生质量损耗，进而不会影响其他主体的使用和利益非排他性数据可无限复制给多主体同时重复使用，一个主体对数据的使用，并不会阻挡其他主体利用该数据非稀缺性数据要素是可再生的，万物数据化使海量数据可以持续产生并快速积累数据要素不仅不会损耗，还能够自我繁衍，能在使用中连续制造数据资源0405价值异质性数据要素价值具有很强的场景
4、依靠性，相4、同数据的可用性与价值在不同应用场景下存在差异。边际收益递增性数据要素具有规模经济特性。数据的体量越大、维度越多、种类越丰富，越有利于数据交互汇聚，释放数据要素价值。图1-1数据要素特性2数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济2、数据要素价值形态演进数据要素的原始数据数据资源数据资产数据资本的数据形态演进过程，也是使用价值制造数据价值实现价值增值的价值形态演进过程。“原始数据数据资源数据资产数据资本的数据形态演进过程原始数据数据资源化数据资源数据资产化数据资产数据资本化数据资本使用价值制造数据价值实现价值增值的价值形态演进过程5、I数
5、据资源化将原料状态的数据加工形成机器可读、可参加流通交易并投入生产应用的数据资源，是数据使用价值实现的阶段详细表现为通过数据采集、存储、清洗、加工、分析、标记、标准化、挖掘等生产环节形成可流通应用的数据生产要素I数据资产化I数据资本化数据资本化是指数据资产的交换价值被充分挖掘和无限放大，形成对数据劳动者的劳动成果的无限次重复使用，并生成价值增值的数据资本以股权化、证券化等多种方式运营数据资本，数据资本不仅占有数据资产中的剩余价值，还将剩余价值用于扩大再生产数据资产化是数据通过市场的流通交易给数据使用者、加工者、生产者带来经济利益的过程是实现数据价值的阶段。本质是6、形成数据交换价值，初步实现数
6、据价值的过程图1-2数据要素价值形态演进图3数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书Ol数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济3、数据要素是数字经济进展的核心引擎数据要素作为驱动数字经济进展的核心引擎，主要通过何种路径带动数字经济的进展？数据要素不仅作为新型生产要素催生出新产业新业态制造新价值，还具有溢出效应促进产业优化升级；不仅对数字经济本身产生影响，还能创新商业模式提升数字经济效率，并促进制度动态优化赋能数字经济进展。本报告基于以上讨论分析，从新型生产要素驱动价值制造、溢出效应促进产业优化升级、长尾效应驱动商业模式创新、治理效能推动制度迭代优7、化四个视角动身，阐述数据要素作为数字经济
7、进展核心引擎的内在机制。新型生产要素驱动价值制造。数据作为新型生产要素，一方面自身催生了新产业与新业态并制造新价值，为数字经济培育新的增长点；另一方面对传统生产要素产生替代效应，推动生产要素配置方式发生本质性转变，优化资源要素结构，提升匹配效率。除了替代效应之外，数据要素还能与传统生产要素融合发挥乘数效应，放大土地、资本、劳动、技术等传统生产要素在社会流转中产生的价值，用更少的资源要素投入制造更大价值。溢出效应促进产业优化升级。数据具有突出的溢出效应，数据流带动资金流、人才流、物资流，不断突破地域、组织、技术边界,促进资源配置从单点优化向多点优化演进8、，从局部优化到全局优化演进，从静态优化向
8、动态优化演进，显著提升资源的配置效率和水4数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书Ol数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济平。数据要素通过非线性溢出效应促进产业融合、空间溢出效应推动产业关联两种路径对产业优化升级发挥核聚变效应。首先，数据要素与其他生产要素融合并广泛渗透，促进产业边界模糊进而实现产业融合，不同产业间交叉重组推动传统产业智能化升级，实现数字经济增值。其次，数据要素打破时空界限,压缩时空距离，增加了区域间经济活动关联的广度和深度，通过高协同性、网络效应与正反馈效应形成互动性强的产业集群，拉通产业之间的互动关联。基于以上两种路径，9、数据要素通过溢出效应完成对产业结构的深度改造
9、与调整，实现产业转型升级。长尾效应驱动商业模式创新。数据要素通过平台化、在线化汇聚，使得各业务环节和产业链条相互渗透融合，催生出共性化与多样化的产品和服务，差异化需求得以满意，大量非主流市场的价值制造形成总量叠加，从而大大超过主流市场，形成长尾效应。长尾效应应用于商业模式创新中，企业依靠某种主营业务积累用户，以此为基础开发多样化的定制型服务，以满意更多尾部的、边缘化的消费需求，市场边界得以扩展。因此，长尾效应要求共性化、定制化的异质性产品与服务，驱动市场主导由供应方到需求方转变，催生出需求驱动的新型商业模式C2B,提高交易效率与生产效率。数据要10、素融合还能促进供需精准匹配：一方面刻画用户画
10、像，实现“点对点、点对面精准营销；另一方面，打通层级、行业之间的信息壁垒，削减信息不对称问题,实现供需精准匹配。5数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（一）数据要素与数字经济治理效能推动制度迭代优化。数据要素具备治理效能，政务服务、城市治理、公共政策等领域数字化进程逐步推动，通过执行-反馈-优化-再反馈动态迭代效应指导科学决策，倒逼传统制度随数字经济进展进行适应性创新，敏捷应对市场变化，增加宏观调控能力，引导资源要素优化配置，推动政策优化更好赋能数字经济进展。数据要素新型生产新要素催生以ICT产业为代表11、的新产业与新业态培育新增长点要素驱动替代效应转变要素配置方式
11、，优化资源要素结构提升要素匹配效率价值制造激发要素创新活力与传统要素融合协同发挥乘数效应，放大价值溢出效应促进产业优化升级非线性溢出效应促进产业融合数产传统数打据业产产业字破要边业智能经时素界溶化升济空融模合级增界合糊值限空间溢出效应推动产业关联高协同性互动性强正反馈性的产网络效应业集群产业结构深度调整长尾效应驱动商业模式创新长尾效应期盼共性化、定制化的产品与服务驱动市场主导由供应方到需求方转变数据融合刻画用户画像，点对点精准营销数据汇合打通信息壁垒削减信息不对称需求驱动的新型商业模式C2B供需精准匹配交易效率生产效率治12、理效能推动制度迭代优化政务服务执行-反馈-优化-再传统制度随数城市治
12、理字经济进展适公共政策反馈动态迭代机制应性创新政策更好引导资源优化配置赋能数字经济图1-3数据要素驱动数字经济进展的体系框架6数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书Ol数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状1、我国数据交易平台进展概述数据要素市场受益于国家制度政策、前沿技术赋能、市场需求刺激的叠加效应不断壮大。据国家工信平安进展讨论中心测算数据，2022年我国数据要素市场规模达到815亿元，估计十四五期间市场规模复合增速将超过25%,进入群体性突破的快速进展阶段。2022年贵阳大数据交易所成立标13、志着我国数据交易流通的开端，各地乐观探究数据交易实践，布局数据交易中心建设，浙江、江苏
13、、湖北、上海等地间续成立数据交易中心，数据交易平台状况如下：数据来源：包括政府公开数据、企业内部数据、网络爬虫数据及其他数据供应方供应的数据数据产品类型：包括数据集、API及解决方案、数据服务等功能定位：一是强调数据交易撮合功能，平台本身不参加数据交易，数据交易相关定价、购买期限、使用方式、转让条件等由买卖双方协商。另一类数据交易平台除数据交易撮合功能之外，还担当数据增值服务功能，一方面为数据供需方供应交易平台，另一方面以数据供应商或服务商的角色参加交易，依据不同用户需求，对原始数据进行分析建14、模处理，形成定制化的数据产品。7数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（
14、二）数据交易流通市场现状2022年，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看法提出加快培育数据要素市场，意味着数据从简洁的产业转变为经济进展的战略性资源。随着数据要素市场化配置改革的推动，北京国际大数据交易所、上海数据交易所、深圳数据交易所等国家级新型数据交易平台先后成立。新一批数据交易机构从强化技术支撑、完善配套规章入手,探究在数据要素市场中的立足点、突破点，关心市场建立信任、保障权益。2022年3月，北京国际大数据交易所成立，是国内首家基于数据可用不行见，用途可控可计15、量新型交易范式的数据交易所，定位于打造国内领先的数据交易基础设施和国际重要的数据跨境流通枢纽。
15、北京国际大数据交易所创新性研发出基于隐私计算、区块链及智能合约、数据确权标识、测试沙盒等技术打造的数据交易平台IDeX交易系统,并推出保障数据交易真实和可追溯的数字交易合约，将算法、算力及综合服务应用纳入可供交易的数据资产范围之内，扩展了数据资源的价值实现范围。此外，北京国际大数据交易所推动数据可用不行见，为数据权属确定供应了新思路,全国数据交易开头探究区分数据全部权和使用权，逐步淡化数据所有权，强调使用权，数据交易市场也正从传统的数据交易过渡到以数据服务为重点。8数据16、要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状2022年11月上海数据交易所成立，
16、为公司制数据交易所，围绕打造全球数据要素配置的重要枢纽节点的目标，紧扣建设国家数据交易所的定位，突出准公共服务、全数字化交易、全链生态构建、制度规章创新四个功能。重点针对数据交易存在的确权难、定价难、互信难、入场难、监管难等关键共性难题创新性提出数商新业态，培育涵盖数据交易主体、数据合规询问、质量评估、资产评估、交付等多领域的流通交易生态；制定数据交易全过程制度规范，使得数据流通交易有规可循、有章可依；在技术上首发全数字化数据交易系统，保障数据交易全时17、挂牌、全域交易、全程可溯；并创设数据产品登记凭证与数据产品说明书，保障数据产品的规范有序流通，使数据产品具像化。2022年12月，深圳数据
17、交易所成立，战略定位为全国数据资源的汇聚地，数据产品开发高地和全国领先的数据交易流通枢纽。深数所采纳100%国资公司制，以建设国家级数据交易所为目标，从合规保障、流通支撑、供需连接、生态进展四方面打造掩盖数据交易全链条的服务力量，构建数据要素跨域、跨境流通的全国性交易平台。在制度建设方面，对标国家培育数据要素市场顶层设计，重点围绕数据流通交易、平安合规应用等领域构建全面、系统的交易场所制度规章体系，现已制定发布12项交易规章和管理制度，打造涵9数据要素市18、场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状盖数据平安分级分类规范、数据交易撮合系统技术框架白皮书等9
18、项技术标准规范，并参加6项国家、地方标准制定。在生态进展方面，构建涵盖产品生态、技术生态、合规服务生态与数据商生态的数据交易服务生态，并成立深圳市数据要素进展协会，探究隐私计算开源社区等创新模式。数据交易所的功能定位自数据二十条出台后更加清楚。数据二十条提出所商分别的市场运行机制，将公益属性和市场属性相分割，其中数据交易所定位为公益性机构，强调数据交易的公共属性和金融平台属性，而数据商定位为专业性的市场化机构,强调数据交易的效率属性和技19、术实现属性。10数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状2、数据交易流通的机遇与挑战数据交易受益于制度政策
19、、前沿技术与市场需求的叠加效应迎来重大机遇。在顶层设计层面，相关制度政策与法律法规持续出台发挥前瞻引领作用，数据流通交易受政策催化利好不断；在技术层面，区块链、隐私计算等前沿技术赋能数据交易流通，使原始数据在无需归集与共享的状况下实现多节点间的协同计算和数据隐私保护，在平安约束下充分开发数据要素价值，促进数据平安高效流通；在市场需求层面，数字产业化驱动海量数据产生，数据供方有共享数据并获得收益的意愿，同时产业数字化带来丰富的应用20、场景，数据需求凸显，驱动数据交易流通的富强。政策制度发挥前瞻引领作用，支持信号更加明确技术赋能数据交易流通，助力破解平安难题新兴产业丰富应用场景，驱动数据交易需求
20、2022年4月关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的看法，将数据列为生产要素，要求加快培育数据要素市场2022年12月要素市场化配置综合改革试点总体方案，提出完善公共数据开放共享机制、健全数据流通交易规章、拓展规范化数隐私计算区块链联邦学习数字解决不愿共享产不敢共享业不能共享化数据供方拥有海量数据数据共享意愿催生据开发利用场景、加强数据平安爱护四个方向的指示2022年6月关于构建数据基础制度更好发挥数21、据要素作用的看法，提出建立包含数据产权、数据流通交易、收益安排、数据平安治理及数据要素市场化配置等方面的数据基础制度体系。数据要素法律法规体系逐步完善。网络平安法数据平安法个人信息爱护法
21、出台，成为护航网络空间平安与数据平安爱护的三驾马车多方平安计算平安保障力量提升赋能数据交易流通产产业智能业化升级丰数富了应用化字场景数据交易需数据求需求意愿图1-4数据交易流通面临的机遇11数据交易未达到市场与政策预期数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书01数据要素市场概述（二）数据交易流通市场现状2、数据交易流通的机遇与挑战供方难以获得合理定价，抑制数据供应意愿无法激励厂商对数据加工处理的22、持续性投入阿罗悖论J数据需方交易前无法获知数据使用价值加之缺乏清楚的定价机制作为依据数据定价数据交易缺乏合理公正的定价机制数据供方数据需方难以形成大规模交易价格价值数据确权数据权属界定不清楚权益
22、难保障，缺少激励驱动主体参加数据生产与交易责任界定不清，为规避监管风险，供应方数据共享意愿被抑制，交易缺少持续优质的数据来源数据交易的可解释空间大，缺乏规范性数据确权与价值发挥需平衡兼顾排他性全部权导致数据不能被多主体重复使用，封锁价值倍增的机会产权碎片化导致数据孤岛,抑制大数据整合效应,难以发挥价值数据交易市场上还存在数据供需方匹配度不高、低价值数据泛滥、短期博弈信任度低、场外交易23、占绝大比重、监管滞后力气分散等问题。缘由来自诸多方面，例如数据确权、定价及利益安排模式不清楚及数据平安风险导致缺少数据主体激励，数据供应及投入加工的意愿不足；数据运营生态体系尚未成熟，为数据交易双方供应的数据
23、增值服务不够；场内交易数据还未搭建起成熟的应用场景，难以激发数据买方需求等。来自体制、技术与市场等方面的诸多缘由使得数据交易市场陷入逆境。本白皮书从数据确权、数据定价、数据平安与数据运营四个角度分析数据交易面临的挑战o数据交易规章不够完善数据价值有待深度挖掘数据供需不匹配数据标准不统一数据运营数据运营生态体系不够健全导致交易活跃度不够、昙花一现不行持续数据平安数据平安大事频发，交易24、缺少平安保障数据篡改、滥用、隐私泄漏等平安大事频发，造成平安威逼，数据交易流通缺少平安支撑数据平安流通与价值发挥协同难度大若过分强调数据平安,制约数据跨界跨域融合，阻碍价值发挥很多敏感信息本身具有分析和应用价值
24、，脱敏过度导致数据丢失商业价值图1-5数据交易流通面临的挑战1202顶层设计：四位一体支撑架构数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计四位一体支撑架构（一）数据交易的起点：数据确权数据确权作为数据交易的起点，自上而下从制度顶层设计，到数据共享交换、再到数据资源整合，以及后续的数据加工增值等各环节中均起到引领支撑作用。顶层设计层面数据共享交换数据资源25、整合数据价值倍增数据确权为数据价值倍增供应激励机制多方主体在数据价值制造过程中呈现共同投入、多向合作的动态关系，产权清楚有利于形成加工投入激励，促进数据要素价值充分释放数据确权是推动数据资源整合的重要抓手产业数字化催生数据资源整合
25、需求，但产权配置不清楚使得数据主体偏向于爱护自己的数据而引进整合其他外部数据，导致数据难以交予外部机构进行有效整合数据权属清楚增加数据共享交换意愿数据确权能够保障各数据主体权益并有效界定责任，消退数据供应方的平安与监管顾虑，增加数据供应意愿数据确权支撑数据要素市场顶层设计数据确权作为数据交易的起点,产权清楚是数据定价与收益安排机制的基础图2-1数据确权在数据要26、素各环节中的作用同时数据确权面临多方面的困难，导致数据权属界定不清楚。首先，数据要素承载了多种权利义务关系，是个人、企业组织之间简单关系的映射，生产链条参加主体众多导致权责安排困难；其次，数据确权需要解决隐私上的负外部性、数据处理主
26、体的投入激励、非竞争性在数据充分利用上的效率要求三者之间的权衡取舍问题，给数据确权带来挑战；最终，数据要素共享性强导致溯源困难、数据来源不同造成权利多样简单给数据确权带来阻碍。14数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书02顶层设计:四位一体支撑架构（一）数据交易的起点：数据确权生产链条参加主体众多，权责安排困难数据要素市场的不行能三角给确权27带来难题！3456789:;?ABCDEFGH隐私上的负外部性IJ!,-K6LMN0PQRS!TUVWXYZ#$原数据数据要素!#$%&%()%*不行能三角!6Ja!b.34cde+%,-%.%012非竞争性在数据充分利用上的效率要求数据处理主体的投
27、入激励数据要素生产链条参加主体众多，都享有权利并担当相应义务，多方主体利益诉求难以平衡，造成权责安排困难数据要素多次流转溯源困难阻碍数据确权数据来源不同导致权利多样性和简单化数据要素fg7#$hi数据产品1数据产品2强调数据高效流通与价值挖掘公共物品性质政府数据强调爱护人格权和财产权私人物品性质个人数据34jk数据商品企业生产过28、程涉及商业机密来源简单企业数据平台收集用户信息涉及客户隐私企业在数据加工分析上的投入数据易于复制和传播,交易过程中的数据要素及产品并非最终产品，中间会经过分析与加工形成新的数据产品进入下一个流通过程,导致难以溯源，数据主体识别困难，给确权带来阻碍图2-2数据确权的难点数据确权现有的解决方案集中在两类，一是数据分类分级，兼顾不同类型数据的管理和使用需求。二是充分利用技术手段推动数据确权，在不转移原始数据的前提下实现对数据的开发利用。数据二十条制造性提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置的数据产权制度框架。该举措旨在跳出全部权思维定式，强化数据加工使用权，放活数据产品经营权。其中，依据国家进展和改革委员会数据基础制度
