CCF中国数字经济50人论坛（以下简称“50人论坛”）于2023年10月23日下午举办了主题为“数据要素市场体系构建”的专题研讨会。本次研讨会主要邀请了北京大学光华管理学院教授、原副校长张国有，北京大学国家发展研究院特约研究员许宪春，北京大学法学院教授、北大法学院原院长张守文等二十余位专家学者对“数据要素化与数据要素市场职能”、“数据要素市场构建目标与现状”、“数据资产价值评估与数据资产入表”、“构建数据要素市场的技术需求”和“高质量数据市场的供给机制”5项议题展开了深入探讨，以期为我国数据要素市场体系构建建言献策，推动数字经济高质量发展。

在本次研讨会上，中国科学院院士、CCF理事长、50人论坛主任委员梅宏作了精彩致辞；中科院计算所副所长、50人论坛秘书长程学旗作为主持人介绍了本次研讨会的初衷和目标；各位50人论坛委员、专家学者针对研讨会的5项议题展开了激烈讨论，分别发表了真知灼见，具体如下：
专题一：数据要素化与数据要素市场职能
  北京大学光华管理学院教授、原副校长张国有从公司数字化系统的实际案例入手，探讨了基于使用价值基础上的数据交换与市场交易问题。基本观点主要有三个。基本观点一，是增强数据市场功能的基本前提是数据的使用价值、交换价值和市场交易需求。数据生成后，首先是内部交换；内部交换的前提是数据对各方都有用，而外部交易的前提是数据对各方都有利；数据没有使用价值，就没有交换价值；没有交换价值，数据交易就没有吸引力。基本观点二，是数据交易市场应特别关注数据可交易的吸引力及其影响因素。有些数据缺乏可交易吸引力，难以入市交易。可交易吸引力的影响因素主要是：数据规模足够大且具有使用价值；数据具有特定品质且具有交换价值；数据风险可控且具有有利可图的交易价值。基本观点三，是数据交易市场应分清工具性数字资产和数据性数字资产，并就两资产同台交易做规则上的考虑。科技公司投资研发的数字化系统，以前的投入算作研发投入，计为公司成本；而现在成功运行的系统，就应是公司的数字资产；如果入市交易，数字化系统属工具性数字资产，而不是数据性数字资产；科技公司一般不卖系统，但会将系统生成的数据集拿去交易；公司战略是“养母鸡卖鸡蛋”。
  神州数码集团董事长兼首席执行官郭为分享了对于数据主权问题的思考。他认为从经济学的角度讲，整个市场经济的源动力是每个人对于私有权或者私有产权不断扩张的需求，如果没有这样的动机就不存在市场经济。在市场经济的层面，数据资产和其他资产不一样。郭董事长在10多年前政协会议上就提出过数据主权的问题，他认为至今仍然没有解决，如果无法清晰定义数据主权的问题，后续的交易等会产生一系列巨大的问题。
  阿里研究院执行副院长袁媛指出需要更科学地区分数据流通和数据交易。以阿里业务实践为例，在电商场景中，淘宝把商户和消费者交易的数据传递给菜鸟是数据流通不是数据交易，交易的是菜鸟物流服务，而不是数据本身。菜鸟再把数据与合作仓储、末端配送、路况服务提供商共享，这也是数据流通，是为了共同履约和降本提效，而对数据进行共享、开发和利用。但如果需要进一步优化物流派送时效，可能需要购买天气、路况和海关信息等三方数据作为补充。由此，她进一步指出数据流通是整个数据交易的“因”，也是数据交易要服务的“果”，如果没有数据流通就不会有数据交易。数据政策制度体系更应该围绕数据流通来设计。此外，她还指出我国的公共数据和企业数据以及个人数据有很大的交叠部分，目前尚未清晰划分；并且“数据可用不可见”也不是终极解决路径，还需要通过制度体系和技术标准同步推进。
  中国人民大学教授、CCF大数据专家委员会主任杜小勇提出数据化的数字资产具有数字资产和数据资产两种形态，应该有所区分。数字资产已经广泛存在，音乐、图书等都是数字资产，数字化后具有很明确的产品形态，目前所遇到的问题是关于数据的资产。此外，他认为，应该将数据从经济活动和企业中分离出来，使之脱离经济业务、脱离企业原有价值形态，独立进入交易或公域，让更多的企业或者活动受益，若过于强调其对于业务和企业的支持，数据要素市场将不复存在。
  清华大学教授、互联网治理研究中心主任李晓东认为数据要素的特点在于分离出来后能够创造新的价值，数据要素可以不断地加工成别的产品，带来新的价值，这就是构建数据要素市场的意义所在，也是鼓励公共数据、企业数据分离出来投入到数据要素市场的关键所在，从而构建良好的数据要素市场生态。
  华为Fellow、科学家咨询委员会主任徐文伟提出借鉴专利体系的建议。“专利在企业内部流通时并没有定价，只有某家公司需要使用这项专利，进行交易时，专利才有定价。”他认为，在多数情况下数据资产可以借鉴专利体系进行处理。他表示，企业内部的数据资产很难定价，无法入表，只有在使用者需要用数据时才会购买。同时数据资产的交易入表和专利一样，也是有有效时间周期的。此外，他认为公共资源就像国家大量投入的研发，所产生的很多专利和技术对社会是免费公开的，因此政府拥有大量数据，在一定程度上应对全社会开放使用，免费或是合理定价，才能促进数字经济的发展。最后，他强调要防止与“专利流氓”类似的“数据流氓”，需要重点考虑到数据合理定价问题和规则问题。
  蚂蚁集团研究院院长李振华指出，数据要素开发利用应该遵循数据的自身属性和市场规律。他认为，对公共数据需要明确定义，注意避免相关范围界定的泛化，在此基础上通过公共数据开放和授权运营等方式推动其进入数据要素市场，发挥其要素价值。企业数据和具体业务场景大多时候是强耦合的，不一定都要直接把数据从业务里面剥离出来进行交易，一方面价值不大，另一方面企业的动力也不强。除了数据直接交易外，数据流通方式也要推动企业通过商业的方式把数据更多地转化为产品，向行业、产业提供服务方式释放数据价值。
专题二：数据要素市场构建目标与现状
  北京大学国家发展研究院特约研究员许宪春从三个角度说明了数据不同的表现形式：从生产角度看,数据是一种产品，也是人类生产活动的成果；从资产负债的角度看,数据是一种资产，对于国家和很多新经济企业来说数据已经成为很重要的资产，不过目前数据资产的估价是最突出的难题；从数据对经济增长的贡献角度看,数据是一种生产要素，数据生产要素和土地要素、劳动要素一样，能够对经济增长带来贡献，但是如何根据贡献进行分配是目前的一大难题。此外，他还认为公共数据的开放对于各方都有作用，但是必须分不同层次进行开放。
  中国软件测评中心副主任吴志刚详细阐述了如何构建纵深分域的数据要素市场运营体系的思考，概括为“一座两场三域四链”。“一座”就是夯实数据底座（即数据应用基础设施）；“两场”就是构建两级市场，第一个是数据原材料聚合的一级市场，第二个是数据产品和数据服务的二级交易市场。“三域”就是三个独立分管区域，一个是侧重内循环的内部管控域；第二个是面向特定主体运营的数据加工域（或加工分隔域及瓮城域），第三个是面向市场提供数据产品和服务交易的外部流通域；“四链”就是可靠的供给链、可信的处理链、可控的服务链以及可溯源的授权链等四个链。数字经济时代的生产力模型是一个内外双循环体系，一是以组织内部数据共享交换、分析使用为主的内循环（即数据源头自治的小治理），二是以运营加工和流通交易为主多元参与生态协调的外循环（即多元主体共治的大治理）。各类数据处理者（即市场主体）构建规则、管理和技术三位一体的数据生产能力，即各类数据处理者（即市场主体）依据相关规则，构建行之有效的管理体系，充分利用数字技术手段，不断提升自身数据合规可信开放利用能力，挖深数据价值，促进业务发展。数据如水，有序流动，滋润经济，势不可挡；数据如水，阻断流动，降低效率，必治而用。未来，应以数据为对象、合规为原则、技术为支撑、监管为手段、自治为基础、共治为关键、共赢为目标 ，构建多方参与、权责协同的数据治理生态和文化氛围。每个人、每个机构都将成为当代的数据治理人，成为当代的“大禹”，我们大家都应该参与到数据要素市场建设中，共同建堤筑坝，参与数据应用基础设施建设，不断健全数据基础制度，将数据资源汇聚好、治理好、利用好，让数据真正有序安全流通利用起来，释放应有的最大价值。
  蚂蚁集团研究院院长李振华认为，数据要素市场构建的目标是要促进场内场外相结合、多层次多样化的交易模式。国家层级的交易所应明晰基础服务的定位，公益属性或者公共属性占主导；对于场外就是要鼓励百花齐放，百家争鸣多层次，多样化的数据流通路径。当下应该重点关注公共数据的开放利用，其核心在于降低公共数据的门槛和成本，建立公共数据进入数据要素市场的相关的标准，形成授权应用机制，培育各类市场主体，形成开放多元的数据应用生态体系等。
  中国社科院信息化研究中心主任、研究员姜奇平分析了要素市场化的现状，并认为目前最大的矛盾在于场内交易完全不活跃，大量的是场外交易。此外，他认为数据要素市场化根本目标是要用数据来替代资金投入生产经营中，而不是把数据变成资金。
专题三：数据资产价值评估与数据资产入表
  中国社科院信息化研究中心主任、研究员姜奇平针对数据资产价值评估与入表这一主题，从三个方面介绍了目前的研究成果。在定价问题上，他根据双边市场理论提出了数据资产定价模型，并提出了空间定价概念。在入表问题上，他将数据入表归结为销售收入，并指出数据资产定价由两部分构成：一部分和流量无关是会员费，另一部分和流量有关是使用费。在数据资产交易方面，他认为单边市场交易是把要素当作最终产品进行交换，直接定价，双边市场思路并不是把要素当商品，而是当作了资本。
专题四：构建数据要素市场的技术需求
  清华大学教授、互联网治理研究中心主任李晓东指出数据要素市场并不是新生的，以前就有数据要素市场。他认为关于数据要素市场，需要重点关注技术研发和基础设施构建问题，数字经济以数字化的数据资源作为关键要素，以互联网为基础的现代信息网络作为重要载体，应该是以数字化知识和信息作为关键要素，而不是任何数据。此外，他还指出，应该基于原有的经验来总结如何发展数字经济和盘活数据要素，并且也要尊重原有的规律。
专题五：高质量数据市场的供给机制
  北京大学法学院教授、北大法学院原院长张守文从法律的视角探讨了数据交易问题。他指出，目前法律界在该问题上存在两种思路，一种是确权的思路，一种是行为规制的思路。就确权而言，目前立法主要涉及个人信息权、国家的秘密信息权以及企业的商业秘密信息权。依循行为规制的思路，只要企业不侵害上述信息权，不从事数据垄断、数据不正当竞争等法律禁止的行为，就应该倾向于放开，这样的负面清单模式，更有助于鼓励数据的流通、交换、共享、交易。他还强调，解决数据流通或交易问题，主要在于安全和发展两类价值的平衡，只有保护上述信息权，保障数据安全，才能促进数据流通或交易，才有助于数字经济的长远发展。
  中国工业互联网研究院副院长罗俊章指出在相关政策和机制的加速完善过程中，我国工业数据要素市场培育相关的产业实践不断深入，取得了一定的积极进展。但是我国数据要素市场发展仍面临一些挑战与困难，尤其在工业数据领域，存在供需不充分、登记确权难、流通规则不完善等固有瓶颈及阻碍。为此，他希望能积极探索出一条符合我国工业数据要素市场发展的可行路径。一是开辟工业数据资产登记新路径，建立健全工业数据登记机制，提高数据供给体量和质量，促进数据互联互通与共享共用；二是建设承载工业数据要素新设施，建设全国一体化工业数据要素市场登记体系，构建全国工业数据资产地图，强化市场供给；三是培育工业数据要素新生态，加快工业数据要素化、金融化、资产化进程，服务工业企业、加速制造业企业数字化转型，促进新型工业化进程。
  中国社科院信息化研究中心主任、研究员姜奇平认为数据要素市场的职能应该从产业链管理的角度看待，应该从产业链前端、中端、后端进行一体化估价，保障数据流通交易总的安全问题。
  清华大学教授、互联网治理研究中心主任李晓东认为数据要素市场的关键在于区分现在构建的要素交易市场和原有市场，他希望未来应该平衡好发展和治理问题，给市场松绑，形成中国模式。
  在整个研讨过程中，梅宏院士密切关注每位专家的观点，并不时补充一些个人的见解，如不能用工业时代的思维方式来解释数字文明时代的事情，顶层设计要为创新留足空间等等。