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數據要素在我國經濟發展中扮演著越來越重要的角色。然而我國數據要素市場發展還處于萌芽期，國內先期成立的若干大數據交易中心，總體來說還沒有形成成熟有效的數據要素流轉交易機制。但是與此同時，一些企業在探索依托業務進行間接數據交易方面取得了一定的成效。對此我們應當充分認識數據要素交易和一般商品交易的區別，重視對間接交易方式的研究和探索，針對性出臺相關政策，重視工業互聯網平臺在數據交易中的樞紐作用，加強信息模型等關鍵技術和標準的研發。

隨著我國數字經濟的高速發展，數據要素市場培育的迫切性不斷提升。2021年1月31日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《建設高標準市場體系行動方案》中指出：“加快培育發展數據要素市場……研究制定加快培育數據要素市場的意見，建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全等基礎制度和標準規范，推動數據資源開發利用。”盡管我國對于數據要素交易流轉已進行了一系列探索，但總體而言，我國數據要素市場發展還面臨一系列困境，遠未成熟。在此背景下，有必要對國內主要大數據交易中心和典型數據交易相關企業業務情況進行梳理和研究，思考我國數據交易市場的破局路徑。

數據交易市場尚有較大發展空間

各地大數據交易中心交易情況與目標偏差較大，難以獲得足夠收益。自2014年起，我國多地陸續成立了大數據交易中心，其運營上基本可歸納為“國有控股、政府指導、企業參與、市場運營”，其愿景可歸納為打造開放的獨立第三方交易平臺，形成穩定的數據交易并收取費用。然而根據調研和相關資料梳理，目前國內這一類型的數據交易中心均未能實現最初構想。

直接數據交易難以形成可持續模式，間接數據交易更受市場青睞。在我國數據交易市場建立初期，各大數據交易中心均采用類似于淘寶平臺的直接數據交易方式，即由數據提供方在交易平臺發布數據，數據購買方根據平臺信息采購數據。然而由于數據價值、安全性、定價困難等方面的問題，直接數據交易模式并未獲得市場認可。間接數據交易是指不直接交易數據，而是把數據作為業務交易一部分的交易模式。部分數據交易中心和一些數據類企業，采取間接數據交易的模式，得以生存發展，其中企業往往以出售自有數據或數據結果為主。

數據交易基本發生于特定生態內部，跨生態數據交易需求很小。大數據往往顆粒度較小、層級較低，非相關行業人員難以發掘其價值，因此一般來說跨領域大數據交易較為困難，只有在特定行業、生態內部才有大數據交易的需求。從調研情況來看，面向大眾的數據交易平臺意義不大，流量和交易量很小;而在特定生態內部，例如區域產業集群、行業產業鏈生態以及IT領域相關生態中，企業之間則往往具有較高的數據交易意愿和需求。

加速完善我國數據要素市場體系

數據要素研究應從確權和分級向交易流轉延伸。當前我國對于數據要素的研究，大多集中于數據確權和分類分級等基礎領域，對于交易環節的研究較少。盡管確權和分類分級是數據交易的重要基礎，然而如果不結合具體的數據交易方式和場景，數據確權和分類分級的研究往往也難以深入進行。因此從基礎研究領域來看，應當更加重視對于數據交易方式、交易技術、交易場景的研究。

應以間接數據交易作為數據交易的主攻方向。由于間接數據交易能夠較好地結合業務場景、發揮數據價值、數據安全風險較低，市場認可程度較高，應當加以重視，甚至視為未來主要的數據交易方式。目前間接數據交易方式主要包括三個類型：一是數據結果類交易，即不交易數據本身，而是交易數據計算后的結果;二是基于數據接口的業務交易，交易平臺根據特定業務開發數據交易接口，按調用量收費;三是數據撮合類業務，即交易過程本身并不依賴交易中心，買賣雙方通過數據交易中心對接后直接交易，并對業務中數據要素進行估價。

工業互聯網平臺是促進產業生態內部數據交易的核心依托。鑒于特定行業、生態內部大數據交易需求更為旺盛，工業互聯網平臺天生將成為我國數據要素市場的核心環節。同一工業互聯網平臺內企業往往處于同一產業鏈，對于平臺內其他企業數據有較高的需求，例如需要根據其他企業生產庫存狀況決定自身采購和生產。因此在推動我國數據要素市場建設時，需要充分重視工業互聯網的作用。

穩定產研基礎強化要素流轉

加強數據要素流轉環節的研究和探索。制定相關研究項目，加強針對數據要素交易流轉方式、場景的系統化研究，以及不同模式對于數據確權和分類分級的不同需求，針對性打造數據要素流轉體系。鼓勵地方和企業加強數據交易，特別是間接數據交易方面的探索，遴選成功案例并加以推廣復制。

鼓勵工業互聯網平臺以間接交易的方式促進生態內部數據流轉。針對性出臺政策，鼓勵工業互聯網平臺以各類間接數據交易方式推動產業鏈企業之間的數據交易，充分發揮工業互聯網平臺產業生態樞紐作用，并對獲得市場認可的優秀平臺和模式進行示范推廣。制定數據交易指標體系，基于國家工業互聯網大數據中心體系，探索對于數據交易環節的技術和管理模式。

加快數據交易基礎技術的研發和產業化。針對數據交易中較為關鍵的信息模型、時序數據庫、輕量化加密、聯盟區塊鏈、內生安全體系等技術，加強研發投入。協調國內相關企業和高校科研院所，建立產品和標準互認體系，加快數據交易基礎技術的產業化進程。