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文 | 中国科学院大学经济与管理学院教授 孙毅
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近日，国家数据局发布了《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见》（以下简称《意见》），提出要支持数据商加大数据产品和服务开发力度，发挥数据商在场景价值挖掘、产品开发等方面积极作用。数据商是以数据为生产经营关键要素的企业，包括数据标注企业、数据集团以及数据资源富集型企业等。明确数据商功能定位、提升数据商服务能力、完善数据商监督管理举措，对释放数据要素价值、加快繁荣数据市场生态具有重要意义。<br>
一、数据商是推进数据流通交易的“排头兵”<br>
一是数据要素市场面临信息不对称的突出挑战，制约了市场资源配置效率。一方面，数据要素市场存在双向的质量信息不对称。数据的虚拟性使得买方难以对数据产品和服务的质量做出判断，此时卖方具有信息优势；数据的价值场景依赖性使得买方更加了解数据价值，且卖方难以强制买方披露相关信息，此时买方占有信息优势。卖方占有信息优势往往导致“劣币驱逐良币”，买方占有信息优势对卖方而言往往意味着一种风险，因此会导致“高价多于平价”或者拒绝向买方提供数据。另一方面，数据要素的虚拟性也使得流通使用行为难以观测，买方是否超授权、超范围使用、二次交易数据，均难以察觉，出现合规责任也难以确定责任主体。数据要素市场存在的信息不对称会增加各方的风险感知、降低供数方的供数意愿，极大地削弱数据要素市场有效运行的基础。<br>
二是从其他要素市场发展经验来看，培育特定经营主体是保障市场效率的重要举措。资本、技术与数据具有某些相似特性，如资本具有虚拟性、技术具有价值场景依赖性等，因此资本和技术市场的发展建设经验对数据要素市场具有一定的借鉴意义。从资本市场和技术市场发展的共性经验来看，培育特定经营主体是保障市场效率的重要举措。资本市场的有效运行立足于银行、投行、券商等经营主体，技术市场的繁荣则离不开天使投资、风险投资等专业化机构。这些与特定要素市场相匹配的经营主体一般具备两类基本功能，即价值挖掘的专业化能力和撮合匹配的中介能力。因此，对于具有一定复杂性、难以自然演化形成的市场而言，培育兼具价值挖掘能力和撮合匹配功能的特定经营主体，是依靠制度设计的有形之手破解市场失灵的重要举措。<br>
三是我国已培育出一批功能完善、创新活跃的数据商，有效推动数据要素市场化价值化。数据商致力于将原始、分散的数据资源加工转化为可交易、高价值的数据产品与服务，针对性开展数据治理、交换、交易和开发利用，在探索数据流通交易新模式方面创新实践，如在建设高质量数据集、数据驱动的商品交易模式、拓展数据即服务模式等方面发挥了积极作用。随着我国数据要素市场化配置改革不断深化，数据商已从市场自发的参与者，跃升为政策明确定位、承载关键功能的重要经营主体，不断培育新产品、新模式和新亮点，为加快推动数据要素市场化价值化贡献力量。<br>
二、充分发挥数据商积极作用<br>
一是承担产品和服务的场景价值挖掘功能，有助于推动数据高水平应用。数据商能够深入行业、结合场景需求开发数据产品，发挥灵活高效的市场化服务能力，促进数据协同优化、融合创新和复用增效，释放数据要素乘数效应。数据商能够提供高质量数据集、数据库等基础产品，创新发展查询核验、数据分析报告、数据指数、数据可视化等智能分析决策类数据产品和服务，打造数据即服务（DaaS）、人工智能体（Agent）等数据产品和服务新形态，为数据要素市场提供灵活多样的服务形式和合规高效的流通交易模式。数据商还能够推动技术创新使用，集成应用隐私计算、区块链、人工智能等新技术开发数据产品和服务，提升数据产品和服务质量，优化数据产品和服务性能。<br>
二是承担数据产品和服务价格发现功能，有助于优化市场资源配置效率。在产品和服务形态方面，非标准化产品和服务是流通交易的主流形态，较难形成统一的市场定价。数据商凭借对数据价值逻辑的深入理解，通过聚合、评估供需信息，发掘反映数据真实性、稀缺性与价值性的合理价格，并通过重复撮合交易扩散价格信息，逐步完善数据要素市场价格机制，提升数据要素市场效率。在搜寻匹配方面，数据要素市场存在显著的信息摩擦，需求方难以在众多分散且非标准化的数据源中有效识别可用产品和服务，供给方则难以触达具备相应支付意愿与使用能力的潜在用户。数据商通过建立集中化的数据资源平台、构建标准化的元数据描述体系与质量认证机制，有效汇聚并系统呈现数据供给信息，即时响应需求方的查询、试用与购买请求，显著降低了市场参与者的信息搜寻与验证成本，有效提升了数据要素市场的资源配置效率。<br>
三是承担了市场信用机制的构建和维护功能，有助于构建安全可信的数据流通环境。调查显示，数据买方对数据质量的关注，集中体现为厂商权威性、数据独特性、数据独家性以及需求与应用匹配度等，更有受访者直言“如果数据卖方不够权威，我们不愿意与其合作或购买他们的数据”。在声誉机制的激励下，数据商有动力提升数据产品和服务质量，并通过打造数据产品和服务品牌、提供数据质量与合规承诺，向市场传递可信的质量信号，使高质量数据商能够脱颖而出。特别是在数据商同时经营多种数据产品和服务时，由于一次失信将波及其它所有业务声誉，因此数据商维护单次交易安全可信的动机更强。数据商通过建立和维护市场信任机制，能够有效破解信息不对称、构建安全可信的数据流通环境，对促进数据合规高效流通具有重要意义。<br>
三、营造有利于数据商发展壮大的政策环境<br>
一是扩大公共数据供给。加快推动公共数据资源管理和运营机制改革，以公共数据开发利用引领多方数据融合应用。强化公共数据治理，优化公共数据质量，提高公共数据的完整性、准确性、及时性和机器可读性。推动完善公共数据分类分级流通管理规则，加快推进公共数据开放和授权运营，探索公共数据授权运营的多元化定价模式。结合实际采用整体授权、分领域授权、依场景授权等模式，授权符合条件的运营机构开展公共数据资源开发、产品经营和技术服务，面向市场公平提供公共数据服务。<br>
二是推动基础设施互通互联。加快全国一体化数据市场中的数据基础设施建设，为数据商提供低成本、高效率、可信赖的流通环境。推动地方公共数据授权运营平台全面对接，实现公共数据跨域流通。支持行业可信数据空间跨域打通，促进公共数据、行业数据与社会数据在合规前提下融合应用。强化标准规范与互操作性，加快建设统一的技术标准与接口规范，重点覆盖数据目录、安全审计等领域。推动采用标准化连接器，降低各类数据接入门槛，提升数据要素的可发现、可理解与可组合性，构建高效流通环境。<br>
三是加强发展与治理创新探索。鼓励数据商在依法依规、风险可控前提下开展创新探索，健全尽职免责管理机制，探索建立创新试错容错机制，营造有利于数据商发展的社会环境。鼓励地方政府因地制宜，结合区域社会发展需求和产业发展基础，制定有利于数据商发展的培育政策。建立健全支持数据商规范健康发展的政策措施，充分利用现有资金渠道、积极吸引社会资本参与，对符合条件的数据商予以支持，优化有利于数据商发展的营商环境。推动行业自律，鼓励行业协会牵头制定行业自律公约，鼓励社会监督，推动数据流通服务机构依法合规经营。<br>
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