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1、中國信息通信研究院產業與規劃研究所 貴州大學公共大數據國家重點實驗室 貴 州 財 經 大 學 2023年5月 數據要素交易指數研究報告 數據要素交易指數研究報告(2023 年)(2023 年)版權聲明版權聲明 本報告版權屬于中國信息通信研究院和貴州大學公共大數據國家重點實驗室、貴州財經大學，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院和貴州大學公共大數據國家重點實驗室、貴州財經大學”。違反上述聲明者，編者將追究其相關法律責任。本報告版權屬于中國信息通信研究院和貴州大學公共大數據國家重點實驗室、貴州財經大學，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方

2、式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院和貴州大學公共大數據國家重點實驗室、貴州財經大學”。違反上述聲明者，編者將追究其相關法律責任。前前 言言 中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見指出，數據作為新型生產要素，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式；明確要建立合規高效、場內外結合的數據要素流通和交易制度，統籌構建規范高效的數據交易場所，為數據要素交易有序發展提供了最新指引。自 2014 年以來，各地積極開展數據要素交易實踐，數據交易機構相繼成立，場內交易探索逐漸走深走實，為數據要素合規高效、

3、安全有序流通和交易構建了較好的實踐基礎，數據要素交易服務生態漸次形成。本研究報告緊扣數據要素市場化發展主線，深入分析數據要素交易現狀，從構建規范高效的數據交易場所入手，堅持理論指導導向、實踐需求導向、共性特征導向、發展趨勢導向，圍繞數據場內交易需要，初步分析構建了數據要素交易指數指標體系。并在此基礎上，提出不斷完善數據要素交易指標體系構架、構建評價指標數據采集機制、推動數據要素交易相關標準研制、推動數據要素交易指數推廣應用等建議，希望能為社會各界推進數據要素市場化發展提供有價值的參考。本研究報告旨在先期構建數據要素交易指數指標體系，暫不對數據要素交易指數情況進行分析，未來將按照重點機構-典型區

4、域-全國范圍的推進方式，分步開展深入研究，分析我國數據要素交易指數發展情況。隨著數字技術應用的不斷深入和數據要素交易市場體系的不斷 完善，數據要素交易指數將會發揮更為重要的作用，更加科學合理地揭示數字技術對全社會經濟運行以及社會經濟發展的提升效益，從而全面分析數據要素市場化配置對經濟社會發展的貢獻，為政府部門及相關市場主體決策提供參考依據。目目 錄錄 一、研究背景及目的意義.1（一）研究背景.1（二）研究目的及意義.3 二、數據要素交易發展現狀.5（一）國際現狀分析.5（二）國內現狀分析.10（三）趨勢挑戰分析.23 三、數據要素交易指數指標體系構建.28（一）指標框架.28（二）指標解釋.3

5、0（三）計算方法.37 四、數據要素交易指數應用建議.41（一）不斷完善數據要素交易指標體系.41（二）積極構建指標體系數據采集機制.42（三）加快推動數據要素交易標準研制.42（四）推動數據要素交易指數推廣應用.43 圖 目 錄 圖 目 錄 圖 1：國內數據交易場所組織模式圖.11 圖 2：國內數據交易場所分布圖.12 圖 3：數據要素交易生態結構圖.19 圖 4：數據要素交易安全結構圖.22 圖 5：數據要素交易指數 1.0.30 圖 6：基于 AHP 的模糊數學綜合評價法流程.38 表 目 錄 表 目 錄 表 1：國際典型區域數據要素交易發展現狀.7 表 2：國家層面數據要素交易政策一覽

6、表.14 表 3：國內典型地區數據要素交易政策一覽表.16 表 4：國內部分典型區域數據要素交易實踐探索一覽表.20 表 5：數據指數（DPI 指數）解釋.31 表 6：應用指數（AVI 指數）解釋.32 表 7：市場指數（MDI 指數）解釋.33 表 8：支撐指數（SCI 指數）解釋.35 表 9：風控指數（RCI 指數）解釋.36 表 10：Satty 標度的含義.39 數據要素交易指數研究報告（2023 年）1 一、研究背景及目的意義（一）研究背景 一、研究背景及目的意義（一）研究背景 隨著大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新型信息技術加速發展及規?；瘧?，數據規模呈爆發式增長，數據正快

7、速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，其推動數字經濟發展的作用愈來愈凸顯。2019 年 10 月，黨的十九屆四中全會首次將數據納入生產要素范疇，與土地、勞動、資本、技術等傳統生產要素并列。2020年 4 月，中共中央、國務院發布關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見，正式把數據作為生產要素單獨列出，提出要加快培育數據要素市場。中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要明確要激活數據要素潛能，推進網絡強國建設，強調要建立健全數據要素市場規則，加快建立數據流通交易等基礎制度和標準規范。為最大化釋放數據要素價值、推動數據要素市場化配置，2022

8、 年 12 月，黨中央、國務院印發關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，提出要建立合規高效、場內外結合的數據要素流通和交易制度，構建規范高效的數據交易場所，為數據要素交易發展提供了重要指引，數據要素交易實踐自此進入深度探索階段。作為數字化、網絡化、智能化的重要基礎，數據在做強做優做大我國數字經濟上持續發揮積極作用，生產方式、生活方式和社會治理方式等也隨之發生深刻變化。各級緊盯數據要素市場培育構建，把“探索建立數據要素流通規則”作為重點改革方向之一，紛紛按照“以數數據要素交易指數研究報告（2023 年）2 據要素交易為導向”的工作思路聚力推進?；趪艺叩膹娏σ龑?，新型信息技術持續規

9、?；瘧?、數字基礎設施持續提升、數字產業生態持續發展和海量數據持續累積，為我國推進數據要素交易構筑了良好的基礎條件。自 2015 年以貴陽大數據交易所為代表的數據交易場所推進相應實踐探索以來，迄今全國成立的數據交易場所已近 50 家，場內集中交易和場外分散交易相結合的數據要素交易實踐也從“摸著石頭過河”的摸索期轉入“百花齊放”的深度探索期，數據要素交易機構從“量”到“質”，數據交易活動也從“虛”走“實”，推動著數據形態沿循“數據資源-數據產品-數據商品-數據資本”持續演進1，賦能經濟社會發展。數據要素交易業已成為數據要素市場培育構建的關鍵環節，成為推動數字經濟發展的重要部分，正在作為加速實現數

10、據生產要素化轉變、加快推動數據開發利用、構建基于數據的場景應用發展的“催化器”“加速器”“陪增器”，推動著數據要素市場規?；?、體系化、規范化不斷發展?？偟膩砜?，隨著網絡強國、數字中國加快建設，我國大數據戰略、數字經濟戰略正強力推進，數字經濟規模超 7 萬億美元，位居世界第二。但從貢獻值來看，新型信息技術應用大于數據要素賦能，數據要素發揮作用還有很大的提升空間。究其原因，是數據要素的生產力屬性還不夠明顯，數據開發利用及場景應用還處于初級階段，數據要素交易還處于實踐探索期，數據流動還不夠活躍，數據權屬、數據登記、數據評估、數據定價、數據交易、數據監管等體系機制還未完善，致 1 胡鍇，熊焰，梁玲玲，

11、邵志清，湯奇峰數據知識產權交易市場的理論源起、概念內涵與設計借鑒J/OL電子政務.https:/ 數據要素交易指數研究報告（2023 年）3 使海量的數據尚未形成規?；纳a力，數據潛在價值釋放還沒有得到高效激發。當前，數據要素交易的渠道欠寬且動力不足活力不夠，各地探索雖然“百花齊放”，但實踐成效參差不齊，普遍沒有形成體系化、規范化、科學化推進模式，這些均構成制約數據生產要素轉變的挑戰問題，如何基于數據要素交易探索實踐需要科學構建評價指標體系，有力促進數據生產要素有序流通、順暢流動、安全監管，推動數據價值加快釋放，成為數字經濟時代加快推動數據要素交易發展的重要研究內容。（二）研究目的及意義（二

12、）研究目的及意義 本研究報告所指的數據要素交易，是指市場經濟條件下促進數據要素市場流通的數據交易。研究提出的數據要素交易指數指標體系，重點聚焦數據場內交易，著眼構建規范高效的數據交易場所這一目標，結合數據交易機構發展模式和有益實踐進行構建。本研究報告將重點聚焦數據要素交易的重點難點及要素環節，圍繞構建數據要素交易指數指標體系，充分借鑒部分地方實踐探索經驗及國內相關研究，以總結分析為基礎，以促進發展為導向，系統梳理數據要素交易關鍵因素，探索構建數據要素交易指標體系框架，建立要素全面、體現共性、具有中國特色的數據要素交易評價模式，為數據要素交易發展提供方向指引和建設規范高效數據交易場所提供參考資鑒

13、。作為數字經濟時代的關鍵生產要素，數據的乘數效應發揮離不開數據要素市場的培育構建，離不開數據應用場景的不斷開發和加速發數據要素交易指數研究報告（2023 年）4 展，歸根結底在于推動數據要素交易，構建市場化流通模式，推動數據資源-數據產品-數據商品-數據資本轉化發展。只有讓數據有序流動起來，數據交易活躍起來，數據要素市場才能加快發展起來。構建數據要素交易指數指標體系，是系統梳理、科學分析數據流通和交易活動的創新工作，是數字經濟發展大背景下建立統一開放、競爭有序的數據要素市場的重要工作，對促進數據要素可信安全流通、數據交易場所規范化運營有著十分重要的意義。隨著數據要素市場培育進程的不斷發展，各地

14、在數據要素交易上大膽探索，具有代表性意義的北、上、深、貴等數據交易所與全國各地相繼成立運行的數據交易場所在實踐中不斷創新，形成了各具特色的數據要素交易模式創新、市場生態創新、安全可信流通創新，平臺建設、憑證登記、專區設置等運營服務模式不斷推陳出新，推動著數據要素健康有序流通持續向前發展，搭建了從數據供給-數據需求、數據資源-應用場景、開發利用-市場培育的有效通道，數據要素市場活力進一步激發，促進著數據要素化轉變逐步向先進生產力邁進。數據要素交易指數是數字經濟時代數據要素流通和交易的重要度量衡，將為數據要素交易活動提供規范指引和綜合評價，為促進數字經濟做大做強做優發揮重要支撐。本研究報告希望從體

15、系化、規范化、科學化視角審視數據要素交易活動，力求引導建立健康有序、推動發展的數據要素交易發展環境，為數據要素市場加快培育構建提供有益參考。數據要素交易指數研究報告（2023 年）5 二、數據要素交易發展現狀（一）國際現狀分析 二、數據要素交易發展現狀（一）國際現狀分析 1.數據要素市場日漸成熟 隨著數字經濟時代的到來，世界各國數據流通越來越受到地緣政治、國家安全、經濟發展水平和隱私保護等因素影響，對數據流通的認識不斷深化，國際社會認識到數據流通能帶來巨大收益。目前，已有 30 多個國家從發展數字經濟視角推出了相關制度和政策，數據要素市場也日漸成熟，已經出現了多所綜合性數據交易中心，在財務、商

16、業、健康及消費者行為等細分領域建設了企業級的數據交易平臺，呈現出完全市場化的狀態。如，美國聯邦數據戰略團隊（Federal Data Strategy Team）2019 年 12 月發布聯邦數據戰略（Federal Data Strategy）與2020 年行動計劃（The 2020 Action Plan），強調數據基礎設施、運營成熟度評估模型、基本治理、人員數據素養和技能等的重要性，為其數據流通交易市場的形成和發展提供了動力，促進了美國數據產業的快速發展。歐盟推動在“歐洲數據自由流動倡議”框架下消除非個人數據在儲存和處理方面的地域限制，加速歐盟范圍的數據資源自由流動。2022 年 6 月

17、歐盟數據法案正式生效，歐盟委員會認為新規則將使更多的數據得到利用，并將確保數字環境的公平性，刺激數據市場競爭，使所有人更容易獲取數據。2022 年 11 月頒布數字市場法數據服務法，對平臺企業競爭和數字中介服務作出規定。日本政府要求涉及國家安全的數據必須實現本地化儲存，但對其他數據不做格外限制。提出“基于信任的自由流通體系”（Data 數據要素交易指數研究報告（2023 年）6 Free Flow with Trust，DFFT），提倡在保護個人隱私基礎上，打造共享、安全、互信的數據自由流通空間。澳大利亞積極建立公共部門數據共享機制，將其使用、分享機制現代化，大力促進有價值的數據流通。英國提出

18、要加強數據基礎設施建設，提高數據質量標準，推動政府數據、企業數據和個人數據的充分利用，實現更廣泛的社會效益。探索隱私保護技術和數據倫理框架提升數據使用的透明度，促進數據共享。2.規則共識短期內難以形成 各國也意識到數據流通可能對地緣政治、國家安全、經濟發展水平和隱私保護等造成巨大沖擊。由于利益的復雜性、價值觀認同的差異性和國家安全所帶來的信任缺乏，使得各國在短期內形成數據流通規則共識，國際范圍內目前暫未形成統一的數據流通政策法規框架體系，采取的監管方式、傾向也各不相同。如，美國基于數字經濟和信息技術領域的全球領先優勢，始終推崇和標榜全球數據的自由流通，秉承“誰擁有數據誰就擁有數據控制權”原則，

19、在限制自身數據的外流的同時，對域外的數據流通進行著“長臂管轄”，允許政府跨境調取數據。美國在規則制定上主要集中在個人隱私保護領域，以隱私權為基礎構建了個人數據保護法律體系。歐盟倡導全球的數字單一市場戰略，推行“歐盟數字新政”，在引領國際數據流動和保護規則作出努力，強調要確保歐盟成為“數據賦能社會”的榜樣與全球領導者。一方面在內部積極推動成員國之間的數據自由流通，力促單一數字市場形成；另一方面對于境內數據向歐盟境外傳輸卻有著嚴格的管控。數據要素交易指數研究報告（2023 年）7 日本積極跟隨美國的政策主張，推動跨境數據自由流動，積極參與跨太平洋伙伴關系協定（TPP）以及 APEC、CBPRs 等

20、數據規則體系，簽署日美數字貿易協定。同時積極彌合與歐盟在數據流通及數據保護規則方面的差異，實現與歐盟 GDPR 完成數據保護“充分性”的相互認定，簽署日歐 EPA 協定等。澳大利亞內政部為制定國家數據安全行動計劃（National Data Security Action Plan），于 2022年 4 月 6 日發布了一份磋商討論文件，明確要致力于保護公民的數據（收集、處理和存儲在數字系統和網絡上的信息）免受侵害，加強數據安全政策制定。英國于 2022 年 5 月公布新的 數據改革法案（Data reform bill），旨在指導英國偏離歐盟隱私立法，用于改革英國現有的通用數據保護條例（GD

21、PR）和數據保護法案（Data Protection Act）。新加坡不限制數據入境，但對數據出境有要求，要求監管對象（涉及數據獲取、使用、儲存、傳輸和跨境轉移的各類私人組織）建立完善的數據傳輸機制、審核機制以及相應的問責工具。俄羅斯現行法律法規并未對個人數據出境作嚴格限制，但要求數據首次存儲須在境內服務器，同時俄劃定數據自由流動范圍，通過 聯邦數據保護法承認加入“108 號公約”的國家為個人數據提供了充分保護等等。表 1：國際典型區域數據要素交易發展現狀 典型典型 區域區域 基本 基本 情況 情況 規則制定規則制定 主體主體 相關規則或文件相關規則或文件 主要內容 主要內容 美國美國 推崇和

22、標榜全球數據的自由流通，限制自身 數 據 的 外流，卻對域外的數據流通進行著“長臂管美國議會 2018 年 3 月，通過澄清境外數據的合法使用法案（Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act,CLOUD）秉承“誰擁有數據誰就擁有數據控制權”原則，打破“服務器標準”，實施“數據控制者”標準，允許政府跨境調取數據 數據要素交易指數研究報告（2023 年）8 轄”美國政府 2018 年 8 月，簽署美國出口管制改革法案 出口管制從“硬件”延伸至“軟件”，如科學技術數據傳輸到境外的服務器或數據出境，必須獲得商務部產業與安全局（BIS）出口許可 美國聯邦數據戰略

23、團隊（Federal Data Strategy Team）2019 年 12 月，發布聯邦數據戰略（Federal Data Strategy）與2020 年行動計劃（The 2020 Action Plan）內容涉及數據基礎設施、運營成熟度評估模型、基本治理、人員數據素養和技能等，促進了美國數據產業的快速發展，為其數據流通交易市場的形成和發展提供了動力 美國參議院和眾議院 2022 年 6 月 3 日，院發布美國數據隱私和保護法草案(the American Data Privacy and Protection Act,ADPPA)旨在通過為個人提供廣泛的保護，并對被保護實體提出嚴格的要

24、求，為保護個人數據創建一個強有力的國家框架 歐盟歐盟 以構筑單一數字市場為戰略目標，在內部積極推動成員國之間的數據自由流通，力促單一數字市場形成。同時嚴格管控境內數據向境外傳輸 歐盟委員會 2018年5月25日，出臺通用數據保護條例 消除成員國數據保護規則差異性，消除非個人數據在儲存和處理方面的地域限制，推動歐盟范圍數據資源自由流動 歐盟委員會 成立“數據保護委員會”（European Data Protection Board,EDPB）建立相關協調機制，通過“充分性認定”，確定數據自由流通白名單國家，推廣歐盟數據保護立法的全球影響力 歐盟委員會 2020 年 2 月，發布數字化戰略，包括歐

25、盟數字化總體規劃歐洲數據戰略以及人工智能白皮書 推行“歐盟數字新政”，確保歐盟成為“數據賦能社會”的榜樣與全球領導者 歐盟委員會 2022 年，頒布數據法案數字市場法數據服務推動數據利用，確保數字環境的公平性，刺激數據市場競爭，數據要素交易指數研究報告（2023 年）9 法 使所有人更容易獲取數據。對平臺企業競爭和數字中介服務作出規定 日本日本 涉及國家安全的數據必須實現 本 地 化 儲存，但對其他數據不做格外限制 日本 2017 年設立的“個人信息保護委員會”（PIPC）作為獨立的第三方監管機構，制定向境外傳輸數據的規則和指南 日本 2019 年 1 月，提出“基于信任的自由 流 通 體 系

26、”（Data Free Flow with Trust，DFFT）提倡在保護個人隱私基礎上，打造共享、安全、互信的數據自由流通空間 澳大澳大利亞利亞 建立公共部門數 據 共 享 機制，將其使用、分享機制現代化，積極促進有價值的數據流通 澳大利亞政府 2019 年 9 月，發布數據共享與公開立法改革討論文件 提出新的公共部門數據共享機制，將其使用、分享機制現代化，即針對政府持有的數據，建立以原則為基礎的共享與公開制度 澳大利亞政府 2021 年，頒布澳大利亞數據戰略 設定到 2030 年成為現在數據驅動型社會的遠景，致力于以消費者受益和保護消費者的方式促進有價值的數據流通 澳大利亞內政部 202

27、2 年 4 月，發布為制定國家數據安全行動計劃（National Data Security Action Plan）提供磋商的討論文件 致力于保護公民數據（收集、處理和存儲在數字系統和網絡上的信息）免受侵害，并加強和協調澳大利亞政府、州和地區政府以及更廣泛經濟的數據安全政策制定 新加新加坡 坡 不限制數據入境，但對數據出境有要求 新加坡 2012 年推出 個人數 據 保 護 法（Personal Data Protection Act，PDPA），2020 年頒布修正案 構建數據跨境流動監管的法規基礎，要求涉及數據獲取、使用、儲存、傳輸和跨境轉移的各類私人組織建立完善的數據傳輸機制、審核機制

28、以及相應的問責工具 數據要素交易指數研究報告（2023 年）10 （二）國內現狀分析（二）國內現狀分析 1.數據要素交易機構發展猶如“雨后春筍”近年來，受國家宏觀政策和信息技術快速發展的影響，我國數字經濟保持高速發展。2022 年我國數字經濟規模達 50.2 萬億元，占 GDP比重為 41.5%?；ヂ摼W、大數據等信息技術與實體經濟的滲透融合日益深化，社會的全要素生產率持續提升，數據要素的地位不斷凸顯，數據交易的變現能力也日漸提高。在近日召開的數據要素流通與治理產業高峰論壇上，多位專家表示，我國數據流通發展迎來產業新浪潮，預計 2025 年數據交易市場規模將超 2200 億元。我國大數據產業發展

29、格局初步形成，大數據產業鏈條持續完善，公共數據開放取得積極進展，數據開放共享水平不斷提高，大數據發展政策體系逐步完善。從2014 年大數據首次寫入政府工作報告以來，全國以貴陽大數據交易所為代表，相繼建立一批數據交易場所。隨著關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見以及系列政策文件的出臺，數據要素交易也開啟了 2.0 時代，我國數據要素市場迎來新一輪的建設期。2020 年以來，北京、上海、深圳、廣州、湖南、福建等多個省市，相繼設立數據交易場所。數據顯示，截止 2022 年 9 月全國各地先后成立 47 家數據交易場所，仍有 9 家正在籌備建設中。在交易所類型上，呈現出交易所、交易中心及交易

30、平臺等不同類型；在股權架構上，呈現國資控股、國資參股、民企控股等股權組織樣式，但總的來說，政府及國資參股是主流，政府（國企）發起的數據交易場所達 74%，企數據要素交易指數研究報告（2023 年）11 業發起的僅占 26%。圖 1：國內數據交易場所組織模式圖 新一輪數據交易場所主要集中在京津冀、長三角、珠三角、中西部等經濟發達地區。因政府支持力度大、配套政策相對完善且資金籌措相對便利，省會城市成為數據交易場所設立的首選。數據顯示，GDP排名相對靠前的省份，由于經濟相對發達，數據資源豐富，數據交易需求相對旺盛，數據交易場所數量普遍較多且活躍度較高，呈現出數據交易與區域經濟協同發展的趨勢。當然，作

31、為首個成立的貴陽大數據交易所，因其基于 2013 年以來貴州大數據發展基礎條件、長期的實踐經驗積累以及面向數據要素市場需求作了進一步優化提升，交易活躍度持續保持全國前列，與北京、上海、深圳等地交易所構建了“四足鼎立”態勢。數據要素交易指數研究報告（2023 年）12 圖 2：國內數據交易場所分布圖 2.數據要素交易政策支撐出臺“持續在線”近年來，隨著我國數據治理框架持續完善，各地有關數據要素流通和交易的政策文件及改革方案相繼落地，進一步推進了數據要素的資源化，數據要素交易市場活力正持續提升?？傮w來看，國內的數據要素政策大致經歷了醞釀探索、落地推行、深化發展三個階段，政策引導和支撐力度也不斷由淺

32、入深，漸次走向成熟，呈現“點到即止-探索試驗-落地推行-深化發展”的態勢。2014-2016 年，是數據政策的醞釀探索階段，大數據逐漸成為熱詞，大數據發展開始收到廣泛關注，大數據發展戰略由地方實踐提升到國家戰略，關于數據流通與交易的相關概念理念、實踐探索“摸著石頭過河”，為后續發展持續積累經驗。在醞釀探索階段，2014 年“大數據要素交易指數研究報告（2023 年）13 數據”首次被寫入政府工作報告，國內第一家大數據交易所-貴陽大數據交易所正式成立；2015 年國務院印發 促進大數據發展的行動綱要，使大數據正式上升到國家戰略層面；2016 年 十三五規劃綱要明確“實施國家大數據戰略”。2016

33、-2019 年，是數據要素政策落地推行階段，國家出臺大數據相關規劃，數據要素價值逐漸凸顯，數據流通和交易在數據價值體現中的樞紐作用越來越重要。在落地推行階段，2016 年工信部正式對大數據產業發展做出規劃，印發大數據產業發展規劃（2016-2020年）；2017 年，十九大報告明確指出要“推動大數據與實體經濟深度融合”，數據要素對生產力的促進作用得到肯定，經濟價值得到制度性認可。截止 2019 年，“大數據”連續六年被寫入政府工作報告。2019 年至今為深化發展階段，數據被納入生產要素范疇，與土地、勞動、資本、技術等傳統生產要素并列，激活數據要素潛能，構建數據基礎制度，培育數據要素市場成為重要

34、改革發展方向。2019 年10 月，黨的十九屆四中全會首次將數據列入新型生產要素；2020 年4 月，中共中央、國務院發布關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見強調，要加快培育數據要素市場；2020 年 11 月，中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二三五年遠景目標的建議明確提出“建立數據產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等基礎制度和標準規范，推動數據資源開發利用”，對數據要素流通和交易相關工作進行了戰略部署；2021 年 1 月中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的建設高標準市場體系行動方案數據要素交易指數研究報告（2023 年）14 提出要“建立數據資源產權、交易流通、

35、跨境傳輸和安全保護等標準規范”；2021 年底，國家“十四五”數字經濟發展規劃明確提出要充分發揮數據要素作用、強化高質量數據要素供給，加快數據要素市場化流通，創新數據要素開發利用機制，明確到 2025 年初步建立數據要素市場體系；2022 年 6 月，關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見 提出要促進數據高效流通使用、賦能實體經濟，統籌推進數據產權、交易流通、收益分配、安全治理，加快構建數據基礎制度體系。表 2：國家層面數據要素交易政策一覽表 政策名稱 政策名稱 政策主要內容 政策主要內容 施行時間 施行時間 中共中央關于堅持和中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義完善中國特色社會主義

36、制度推進國家治理體系制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干和治理能力現代化若干重大問題的決定 重大問題的決定 提出“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”。2019 年 11 月 關于構建更加完善的關于構建更加完善的要素市場化配置體制機要素市場化配置體制機制的意見 制的意見 首次提出將數據視為新的生產要素，并明確“引導培育大數據交易市場，依法合規開展數據交易”。2020 年 4 月 中共中央國務院關于中共中央國務院關于新時代加快完善社會主新時代加快完善社會主義市場經濟體制的意義市場經濟體制的意見 見 提出進一步加快培育發展數據要素市場，建

37、立數據資源清單管理機制，完善數據權屬界定、開放共享、交易流通等標準和措施，發揮社會數據資源價值。推進數字政府建設，加強數據有序共享，依法保護個人信息。2020 年 5 月 建設高標準市場體系建設高標準市場體系行動方案 行動方案 提出“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”、“積極參與數字領域國際規則和標準制定”。2021 年 1 月 中華人民共和國國民中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要 遠景目標綱要 提出要對完善數據要素產權性質、建立數據資源產權相關基礎制度和標準規范、培育數據交易

38、平臺和市場主體等做出戰略部署。2021 年 3 月 國家標準化發展綱國家標準化發展綱要 要 提出“建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等標準規范”。2021 年 10 月 “十四五”大數據產業“十四五”大數據產業提出要建立數據價值體系，提升要素2021 年 11 月 數據要素交易指數研究報告（2023 年）15 發展規劃 發展規劃 配置作用，加快數據要素化，培育數據驅動的產融合作、協同創新等新模式，推動要素數據化，促進數據驅動的傳統生產要素合理配置。要素市場化配置綜合要素市場化配置綜合改革試點總體方案 改革試點總體方案 提出完善公共數據開放共享機制，建立健全數據流通交易規則。2022

39、 年 1 月 “十四五”數字經濟發“十四五”數字經濟發展規劃 展規劃 提出要充分發揮數據要素作用、強化高質量數據要素供給，到 2025 年初步建立數據要素市場體系。2022 年 1 月 關于加快建設全國統關于加快建設全國統一大市場的意見 一大市場的意見 提出加快培育數據要素市場，建立健全數據安全、權利保護、跨境傳輸管理、交易流通、開放共享、安全認證等基礎制度和標準規范，深入開展數據資源調查，推動數據資源開發利用。2022 年 4 月 關于構建數據基礎制關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作度更好發揮數據要素作用的意見 用的意見 提出數據基礎制度建設事關國家發展和安全大局，要維護國家數據安全，促

40、進數據高效流通使用。2022 年 6 月 國務院關于數字經濟國務院關于數字經濟發展情況的報告 發展情況的報告 提出加快出臺數據要素基礎制度及配套政策，構建數據產權、流通交易、收益分配、安全治理制度規則，統籌推進全國數據要素市場體系。2022 年 10 月 中共中央國務院關于中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意發揮數據要素作用的意見 見 從數據要素、流通交易、收益分配、安全治理四方面初步搭建我國數據基礎制度體系提出 20 條政策舉措 2022 年 12 月 在國家政策指導下，各省市也紛紛進行了有益探索，出臺了一系列各具特色的數據要素政策，把數據要素交易作

41、為重要內容進行明確，提出相應的發展目標、方向、措施等。從文本體例及名稱來看，各地方通常在大數據開放應用條例、數字經濟條例、數據條例、數據要素產業發展行動計劃、加快數字化發展等政策文件中予以規定。其中 貴州省大數據發展應用促進條例 首次提出數據交易規則與交易登記等相關要求。該 條例 包括大數據開發應用、開放共享、審查監管等，并且緊扣貴州數據要素開發應用現狀，結合社會發展狀況與人民群眾的現實需要，對數據應用領域和趨勢進行相關性研究。浙江省數字數據要素交易指數研究報告（2023 年）16 經濟促進條例提出要加強數據資源全生命周期管理，提升數據要素質量，培育發展數據要素市場，促進大數據開發利用和產業發

42、展，推進治理工作數字化。深圳經濟特區數據條例明確要建立健全數據標準體系，推動數據質量評估認證和數據價值評估，探索建立數據要素統計核算制度，拓寬數據交易渠道，充分尊重市場主體的自由意志，允許市場主體通過依法設立的數據交易平臺進行數據交易或者依法自行交易，明確數據交易范圍為“合法處理數據形成的數據產品和服務”等。表 3：國內典型地區數據要素交易政策一覽表 政策名稱 政策名稱 政策主要內容 政策主要內容 施行時間 施行時間 北京市數字經濟促北京市數字經濟促進條例 進條例 條例提出，加快數據要素市場培育，探索建立數據要素收益分配機制，推動數據要素有效流動?；貞皵祿蚕怼毙枨?，條例設計了統一管理的“公

43、共數據目錄”和共享機制，推動公共數據和相關業務系統互聯互通。2022 年 12 月 北京市數字經濟全北京市數字經濟全產業鏈開放發展行動產業鏈開放發展行動方案 方案 利用 23 年時間，制定一批數據要素團體標準和地方標準，開放一批數據創新應用的特色示范場景，推動一批數字經濟國家試點任務率先落地，出臺一批數字經濟產業政策和制度規范，加快孵化一批高成長性的數據服務企業，形成一批可復制可推廣的經驗做法，在全國率先建成活躍有序的數據要素市場體系，數據要素賦能經濟高質量發展作用顯著發揮，將北京打造成為數字經濟全產業鏈開放發展和創新高地。2022 年 5 月 天津市加快數字化天津市加快數字化發 展 三 年

44、行 動 方 案發 展 三 年 行 動 方 案（20212023 年）（20212023 年）培育數據要素市場，釋放數據要素潛在新價值。完善數據要素市場規則：健全數據要素生產、確權、流通、應用、收益分配機制，構建具有活力的數據運營服務生態，制定數據交易管理辦法，完善數據資源確權、交易流通、跨境傳輸等基礎制度和標準規范，健全2021 年 8 月 數據要素交易指數研究報告（2023 年）17 數據要素市場監管體系，推進數據依法有序流動。上海市數據條例 上海市數據條例 堅持促進發展和監管規范并舉，統籌推進數據權益保護、數據流通利用、數據安全管理，完善支持數字經濟發展的體制機制，充分發揮數據在實現治理體

45、系和治理能力現代化、推動經濟社會發展中的作用。2021 年 11 月 上海市公共數據開上海市公共數據開放實施細則 放實施細則 加強場景規劃和牽引，推動公共數據開放服務經濟發展質量、生活體驗品質、城市治理效能提升。2022 年 12 月 廣東省數據要素市廣東省數據要素市場化配置改革行動方場化配置改革行動方案 案 對廣東省數據要素市場化配置改革主要思路的貫徹落實，即“1+2+3+X”。其中，“1”是堅持“全省一盤棋”，統籌推進數據要素市場化配置改革，完善法規政策，優化制度供給，保障市場的統一開放?！?”是構建兩級數據要素市場結構，發揮行政機制和市場機制比較優勢，激發各類供需主體活力，促進市場的有序

46、競爭?！?”是圍繞數據集聚、運營和交易等環節，推動數據新型基礎設施、數據運營機構、數據交易場所三大樞紐建設，打通供需渠道，保障數據要素生產、分配、流通、消費各環節循環暢通?！癤”是推進各個領域場景數據要素賦能，釋放數據生產力潛能。2021 年 7 月 貴州省“十四五”數貴州省“十四五”數字經濟發展規劃 字經濟發展規劃 深化數據價值探索，激發數據要素流通新活力。加快推進公共數據資源開發利用，大力推動數據要素匯聚、共享、開放與流通，搭建一批數據要素匯聚流通平臺，創建安全可靠開發利用模式，以場景建應用，以應用促產業，探索數據有序開發利用的機制和路徑，打造全國一流的數據要素集聚開發基地及數據流通市場。

47、2022 年 8 月 數據要素交易指數研究報告（2023 年）18 3.數據要素交易生態格局呈現“多元協同”現階段，點對點的場外數據交易規模已經相當可觀，比如大型商業銀行每年的數據采集金額超過百億元，在人工智能領域，數據供需關系較為穩定，場外數據交易規模不可估量2。各地數據交易場所相繼成立后，相應的場內數據要素交易實踐探索正“小步邁進”，近 40%的數據交易場所啟動或開展了相關業務，場內數據交易的創新變革正闊步走來。從當前數據要素交易的探索實踐看，打造數據交易生態鏈條成為重要方面，在生態結構層面基本形成數據交易場所、數據商、數據需求方及數據中介的多元產業生態格局。其中，數據商主要是指數據交易中

48、提供數據的組織機構；數據中介是指按規定為數據商提供數據集成、數據經紀、合規認證、數據公證、數據保險、資產評估、爭議仲裁、交易撮合、人才培訓等服務的第三方機構；數據需求方是 2 呂艾臨，王澤宇.我國數據要素市場培育進展與趨勢J.信息通信技術與政策，2023,49（4）：2-8 重慶市數字經濟“十重慶市數字經濟“十四五”發展規劃（2021-四五”發展規劃（2021-2025 年）2025 年）激活新要素，充分發揮海量數據價值。完善全市公共數據資源共享交換體系，持續增強數據要素的集聚和利用效率。以數據采集、數據確權、數據標注、數據定價、數據交易、數據流轉、數據保護等為重點，加速推進數據要素價值化進程

49、。2021 年 12 月 四川省國民經濟和四川省國民經濟和社會發展第十四個五社會發展第十四個五年規劃和二年規劃和二三五年三五年遠景目標綱要 遠景目標綱要 培育發展數據要素市場。健全公共數據開放和數據資源有效流動的制度規范，建立數據分類管理和報備制度，推動數據資源管理地方立法。建立社會數據開發利用機制，加大數據采集、加工、存儲、分析和應用力度，促進數據價值增值。研究制定數據權屬界定、流通交易規則，推動開展數據資產確權、評估、定價、質押、抵押。發揮數據經紀商等市場中介作用，擴大數據市場交易。2021 年 3 月 數據要素交易指數研究報告（2023 年）19 指數據交易中購買和使用數據的組織機構，一

50、般是對數據存在使用需求的企業或相關機構。圖 3：數據要素交易生態結構圖 隨著全國算力網絡8個樞紐節點及10個數據中心集群推進建設、“東數西算”工程的全面啟動，我國大數據產業和數據要素市場的建設呈現出區域集聚協同發展態勢?；诹己玫臄祿a業基礎優勢，在以北京為代表的京津冀地區，以四川、重慶為代表的成渝地區，以浙江、上海為代表的長三角地區，以廣東為代表的粵港澳大灣區等區域，數據要素市場正加速發展，數據價值正逐漸激發釋放，數據要素交易實踐也得以快速發展起來。同時，以貴州為代表的欠發達地區通過數據制度創新先行，個性化、差異化、有側重、有針對地探索大數據產業發展和數據要素市場建設，形成了獨具特色的發展模

51、式。北京設立數據專區，探索“數據可用不可見”交易范式，在交易生態、交易技術、交易模式和交易規則方面都進行了有益創新，并提出數據跨境管理解決方案，創新推出數據托管服務平臺，通過提供數據駐留、脫敏數據要素交易指數研究報告（2023 年）20 輸出、融合計算、建檔備案等服務，為國家推動跨境數據流動進行了有益探索。上海數據交易所運用在大數據產業發展特別是數據要素資產化探索方面較好的先天優勢，對當前數據交易過程中存在的確權難、定價難、互信難、入場難、監管難等眾多難題進行了有益探索。明確“不合規不掛牌，無場景不交易”的交易原則，該交易原則對于我國開展數據交易場所建設具有非常重要的借鑒意義。廣東積極探索數據

52、交易“兩級市場”，成立廣州數據交易所、深圳數據交易所，創新數據資產應用，在全國首次推出數據經紀人名單，并在本省范圍內的電力、電商、金融領域龍頭企業開展數據要素交易流通模式探索。貴州得益于適度超前的政策先發優勢，超前布局大數據發展戰略，于 2015年 4 月，貴州率先成立貴陽大數據交易所，探索數據要素的交易價值和交易模式，探索構建“政府引導、企業主體、多方參與”的數據交易生態。重慶推動西部數據交易中心與上海數據交易所簽署戰略合作協議，進一步推動數據要素市場的互聯互通，架起數據要素流通市場的“路與橋”，推動上海和重慶兩地在數據要素流通和發展領域的協同發展，實現雙方數據要素市場的互聯互通，推動多層次

53、數據要素市場建設。浙江將數字經濟列為“一號工程”，搭建“省級產業數據倉、市級產業數據倉、行業數據倉、企業數據倉”四級架構，歸集整理各類涉企公共數據，初步形成從企業數據倉、行業數據倉到產業數據倉的產業數據資源體系，注重激發微觀主體活力和創造力，重點依靠第三方力量，通過開設數據資源服務公司來開展資產化的管理運營。表 4：國內部分典型區域數據要素交易實踐探索一覽表 典型區域典型區域 數據要素交易實踐做法 數據要素交易實踐做法 交易機構設立交易機構設立 數據要素交易指數研究報告（2023 年）21 北京 北京 1.交易生態方面，通過整合數據提供方、算法參與方、場景參與方、技術支撐方、數據交易服務方等，

54、成立了北京國際數據交易聯盟；2.交易技術方面，上線 IDeX 系統，為上架交易的數據產品進行登記，實現數據資產唯一性確權；3.交易模式方面，創造“可用不可見、可控可計量”新型數據交易范式，實現數據價值安全流動；4.交易規則方面，建立數據合理化定價機制，在全國率先推動開展數據資產評估 2021 年 3 月，成立國際大數據交易所，是我國第一家基于“數據可用不可見，用途可控可計量”交易范式和交易原則的大數據交易所 上海 上海 1.構建包括數據交易主體、數據合規咨詢、數據質量評估、數據資產評估、數據交付等的數商體系；2.創新實施眾多數據交易領域的配套制度規范；3.創新研發全新的數據交易系統，保障數據交

55、易全時掛牌、全域交易、全程可溯；4.設計數據產品登記憑證、交易憑證，實現數據交易“一數一碼”；5.創新編制數據產品使用說明書，將抽象數據變為具象產品 2021 年 11 月，掛牌成立上海數據交易所，推行“不 合 規 不 掛牌，無場景不交易”原則 廣東 廣東 1.在全國首次推出數據經紀人名單，并在本省范圍內的電力、電商、金融領域龍頭企業開展數據要素交易流通模式探索；2.推出“數據要素生態圈計劃”，聚集數據提供方、場景應用方、數據監管方、技術服務方以及法律合規機構等生態；3.2022 年 5 月，由數庫科技生產的數據產品成功與知名境外頭部對沖基金達成交易，在深圳開展全國首批跨境數據交易業務 202

56、2 年 9 月，成立廣州數據交易所，作為廣東省數據要素市場流通交易樞紐；2022 年 11 月，成立深圳數據交易所，打造數據要素跨域、跨境流通的全國性交易平臺 貴州 貴州 1.不斷優化貴陽大數據交易所的運營模式和組織架構，探索“政府引導、企業主體、多方參與”的數據交易生態；2.發布全國首套數據交易規則體系，具體包括數據要素流通交易規則、數據產品成本評估指引、數據產品交易價格評估指引等方面的規則；3.發布數據產品價格計算器 2015 年 4 月，貴州率先成立貴陽大數據交易所，探索數據要素的交易價值和交易模式 數據要素交易指數研究報告（2023 年）22 重慶 重慶 1.掛牌運營西部數據交易中心，

57、構建數據交易生態體系；2.聚焦電力、金融等數據要素比較活躍的領域，引進數商，上架數據產品，探索開展數據交易；3.與上海數據交易所簽署戰略合作協議，進一步推動數據要素市場的互聯互通，架起數據要素流通市場的“路與橋”，推動上海和重慶兩地在數據要素流通和發展領域的協同發展，實現雙方數據要素市場的互聯互通。2022 年 07 月，西部數據交易中心 15 日在重慶市江北區正式投用，致力于打造集聚西部大數據產業鏈各節點、各行業大數據智能化協同的樞紐 浙江 浙江 1.注重激發微觀主體活力和創造力，重點依靠第三方力量，通過開設數據資源服務公司來開展資產化的管理運營；2.深耕數據要素業務與數字資產業務，促進數字

58、要素價值釋放，探索建立數字交易制度體系，推動交易方式數字化，加快構建具有國際影響力的開創性數字交易平臺 2021 年 11 月，杭州國際數字交易中心，肩負推進國家營商環境試點、國家要素市場化配置試點等重大任務 4.數據要素交易安全技術成為“基座支撐”隨著數據要素交易 2.0 時代的深入發展，數據安全管理能力和數據安全技術能力成為數據要素交易活動的重要基座和保障支撐，要求數據提供者、數據處理者在處理數據的全流程中，既要以相應的安全技術為支撐，又要以合規要求為保障。隨著隱私計算、區塊鏈等技術的快速發展，“數據可用不可見”已成為數據要素交易的核心技術模式。數據要素交易指數研究報告（2023 年）23

59、 圖 4：數據要素交易安全結構圖“數據可用不可見”是指通過隱私計算技術，實現數據在加密狀態下被用戶使用和分析。主要包括安全多方計算、聯邦學習、可信執行環境等，其核心是解決個人信息保護和“數據不動、計算動”的問題，是數據要素交易活動的基本保障。除此之外，零知識證明、同態加密、差分隱私、數據脫敏、區塊鏈技術的應用也成為數據要素交易安全的技術支撐，對于構建數據要素交易活動的信任保障有積極作用。無論是點對點的場外數據交易還是依托數據交易場所的場內數據交易，均在探索把數據加密、區塊鏈、安全傳輸驗證等技術協調融合，這也成為數據要素交易安全性未來發展的方向。（三）趨勢挑戰分析（三）趨勢挑戰分析 1.發展趨勢

60、 新一輪科技革命及產業變革深入發展。當今世界正在經歷一場更大范圍、更深層次的科技革命和產業變革，隨著數字技術和數據要素的融合驅動，人類社會正加速走進數字時代、智能時代，經濟社會數字化轉型勢不可擋,全社會資源配置效率和全要素生產率不斷提高。同時，數據成為全球競爭的關鍵性資源，數據驅動經濟發展已成為各國共識，全球主要國家和地區紛紛推出數字化相關戰略與政策，空前關注和重視數據價值創造、數據及算法監管等數字規則建設，意欲搶占先機,建立數據優勢。面臨全球數據資源的競爭壓力，我國要把握好當前數據發展的窗口期,積極參與全球數字經濟合作和治理，加速激發釋放數據價值，推動本國數字化發展，壯大數字經濟,搶占大國數

61、據要素交易指數研究報告（2023 年）24 競爭新的制高點。政策集成疊加全面激活發展潛力。黨和國家高度重視大數據、數字經濟和數字化發展，推動實施國家大數據戰略，部署建設網絡強國、數字中國。國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要就“加快數字化發展，建設數字中國”作出系統部署，要求迎接數字時代，激活數據要素潛能，推進網絡強國建設，加快建設數字經濟3。繼農業經濟、工業經濟之后，數字經濟已成為當今社會重要的經濟形態，而數據要素則是數字經濟持續發展壯大的核心引擎。2020 年 5 月，中共中央國務院關于新時代加快完善社會主義市場經濟體制的意見提出，要求構建更加完善的要素市場化配置

62、體制機制，進一步激發全社會創造力和市場活力，同時，把數據與勞動、資本、土地、知識、技術、管理并列，作為一項生產要素來健全其由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。同年 4 月，中共中央、國務院印發關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見，要求加快培育數據要素市場，加快要素價格市場化改革，健全要素市場運行機制。2022 年 6 月，中央全面深化改革委員會第二十六次會議指出，要建立合規高效的數據要素流通和交易制度，完善數據全流程合規和監管規則體系，建設規范的數據交易市場。同年 12 月，中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見對外發布，為構建數據基礎制度體系、培育數據要素

63、市場指明方向。政策集成效應不斷放大，全面激活發展潛力，為數據交易市場的發展 3 何昌垂.推進糧食體系轉型發展 助力聯合國可持續發展目標J.全球變化數據學報(中英文),2021,5(03):230-236+369-375.數據要素交易指數研究報告（2023 年）25 提供了有力支持。數據要素交易正迎來關鍵窗口期。隨著數字經濟發展的深入推進，各地紛紛將數據要素作為新賽道開展戰略布局，全國數據要素交易格局正處于將定未定的關鍵窗口期。數據作為關鍵性生產要素能夠催生和推動數字經濟新產業、新業態和新模式的發展，是促進數字經濟高質量發展的重要抓手。一方面，有利于高質量高價值的數據資源集聚，極大促進數據要素在

64、不同場景中的應用，催生一批新業態、新模式、新產業，加速數字經濟產業化、規?；l展;另一方面，高質量高價值數據對其他產業具有乘數效應，通過實現供給與需求的精準對接、創新價值鏈流轉方式，推動傳統產業數字化轉型和產業升級。數據要素交易市場向規范化發展。構建統一的數據市場，是基于國際形勢與國內發展的需要，也是構建新發展格局的重要支撐，規范化數據要素交易市場恰逢其時。一方面，有助于規范整合政府數據、企業數據和個人數據等要素，提升數據治理能力，保障數據供給滿足使用方需求，提升數據供給質量和數量。另一方面，通過構建公平有序的市場規則，打破超大平臺企業對數據要素的壟斷，保障各市場主體平等獲取和使用數據的權利，

65、進而有效破除統一數據要素市場的壁壘。同時，通過構建多渠道數據要素交易平臺，鏈接數據產品的供給方和需求方，有效撮合雙方流通使用，進而提高數據要素的應用范圍，并研究推出數據要素應用場景指引，培育不同場景的數據應用能力。2.主要挑戰 數據采集冗余建設凸顯。隨著數據要素市場化的快速發展，數據數據要素交易指數研究報告（2023 年）26 采集冗余建設的問題更為凸顯，表現出來源廣、體量大、類型多、數據雜等特點。由于各地政府和企業在業務對接、流程體系、信息化建設等方面各有不同，因此對數據內容以及形式的需求也各有差異，但目前的數據采集還未能滿足政府和企業的個性化需求?，F階段，尚未有效整合政府、組織、企業、個人

66、等各類數據，難以建立具有廣泛共識的數據采集標準，尚未形成規?；幏痘臄祿杉夹g方案。數據權屬難界定。數據權屬界定面臨理論與實踐的雙重困境，由于數據具有價值難確定、非競爭性、非排他性、強場景化等復雜屬性，傳統的法律理論體系不完全適用于數據產權，將數據權屬歸于單方主體會存在局限性，故數據權屬體系構建尚未形成共識。產權制度不明導致難以實現對各方主體權利的有效保護，難以建立各方主體之間的相互約束，難以確保各方主體之間的公平分配。數據確權作為數據交易的基石，其權屬不明將制約數據交易發展。數據交易規則不健全。公共數據開放雖然得到各地政府推動，但具體的開放范圍、開放方式、開放條件缺少統一界定，在規則不明

67、確的情況下，數據要素流通難以取得顯著成效。數據交易缺乏規則指引，信任體系不健全，缺乏有效規范和監管。我國有過半數據交易平臺的年數據交易量不足 50 筆,超過 60%的數據交易平臺處于半停運狀態,場外交易混亂4。這種情況是由于缺乏符合市場規范的交易撮合定價體系,同時，部分企業之間采取私下交易,還有部分企業為了提高在行業內的競爭力,在數據交易平臺外購買大量未經脫敏處理的個人數據 4 陳華,李慶川,翟晨喆.數據要素的定價流通交易及其安全治理J.學術交流,2022(04):107-124.數據要素交易指數研究報告（2023 年）27 進行加工使用,導致個人隱私數據泄露,場外交易泛濫,擾亂數據交易市場。

68、數據交易安全問題頻發。隨著數據要素市場化發展提速，數據資源高度集中，數據交易鏈條的增長和參與主體的多樣化，以及逐漸復雜的新技術新應用場景，給數據安全帶來一系列問題，例如數據污染、數據濫用、安全責任界定難、數據流向追蹤難。數據交易涉及多類多個主體，從供需雙方擴大至數據提供方、數據使用方、平臺管理方、服務提供方5。由于數據所有權與控制權分離，一旦脫離供需雙方范圍被第三方獲取，引發違規使用行為或數據泄露事件，傳統“誰運營誰負責”的安全責任原則便難以使用。多主體間數據流轉風險分配規則尚未形成，影響市場主體參與數據交易的積極性?；跀祿亟灰酌媾R的趨勢和調整分析，緊扣數據要素市場化發展主線，圍繞數據場

69、內交易需要，著眼為建設規范高效的數據交易場所、推進數據要素市場化發展提供參考，研究構建數據要素交易指數指標體系尤顯重要。5 數據安全促流通，開創數據治理新局面J.大數據時代,2023(02):60-80.數據要素交易指數研究報告（2023 年）28 三、數據要素交易指數指標體系構建（一）指標框架 三、數據要素交易指數指標體系構建（一）指標框架 本報告基于數據要素交易活動的系統分析，建立了“數據要素交易指數指標體系 1.0”。數據要素交易活動反映了數據資源-數據產品-數據商品-數據資本的演進變化，也反映了從數據供給-數據需求、數據資源-應用場景、開發利用-市場培育的效用變化，更強調了數據要素交易

70、在數據要素市場培育構建中的重要作用。數據要素交易指數指標體系的構建，主要基于數據場內交易行為及效用評價，重點關注直接推動數據要素市場培育發展、加快數據開發利用的賦值增值等方面，從數據要素場內交易活動的數據積極性、應用價值、市場發展、支撐能力、風險控制等方面，著眼數據要素交易與經濟活動、經濟發展的動態關聯關系，進行多方位、多維度開展評價評估，涵蓋數據要素場內交易活動的前、中、后等環節。數據要素交易指數指標體系是由多個相互關聯、相互作用、相互支撐的評價指標，按照數據要素交易活動的內在邏輯層次和要素結構構成的有機整體，具有多元、多維、具象的特征。在研究構建數據要素交易指數指標過程中，我們注重把握了理

71、論指導導向、實踐需求導向、共性特征導向、發展趨勢導向。把握數據要素化理論指導導向。進入大數據時代以來，關于數據的利用研究發展十分迅猛。自 2020 年 3 月中共中央、國務院印發的關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見 明確將數據列為繼土地、勞動力、資本和技術之后的第五大生產要素后，關于數據要素化、數據要素市場的理論層出不窮，在數據要素交易方面形成數據要素交易指數研究報告（2023 年）29 大量的理論研究成果。我們在指標的建立和選取上充分借鑒了這些理論成果，從指標的目的性和重要性方面進行細致分析抉擇，選擇了與數據要素交易最直接相關、影響重大的指標。把握數據要素交易實踐需求導向。201

72、5 年貴陽大數據交易所成立以來，迄今全國已成立近 50 家數據交易場所，數據要素交易實踐形成了場內集中交易和場外分散交易相結合的發展態勢，數據要素交易活動也進一步走深走實，為構建數據要素交易指數指標體系打下堅實的實踐基礎。我們按照源于實踐、尊重實踐、指導實踐的原則，結合數據要素交易創新發展，設置的指標強調要與實踐相通、與需求銜接、與實際掛鉤，切實做到不與實際脫節，確保經得起數據要素交易實踐檢驗。把握數據要素交易共性特征導向。評價指標體系科學與否，在于是否抓住評價對象本身所共同具有的普遍性質。只有把共性特征抓準，才能科學反映事物本質。我們在研究指標設置時特別強調普遍性，堅決避免特殊性，確保每個指

73、標既是要能夠很好反映數據要素交易某一方面的重要特性，又是要很好兼顧其普遍性特征。把握數據要素市場發展趨勢導向。數據要素交易活動最終都是為數據要素市場發展提供重要支撐。數據要素交易指數指標體系的構建應該著眼數據要素市場發展，從微觀著手，從宏觀落筆，兼顧好數據要素市場發展的實踐性、創新性、趨勢性。數據要素交易指數研究報告（2023 年）30 圖 5：數據要素交易指數指標體系 1.0（二）指標解釋（二）指標解釋 數據要素交易指數指標體系主要由“數據指數”、“應用指數”、“市場指數”、“支撐指數”以及“風控指數”等五個一級指標構成。1.數據指數（DPI指數）數據指數（DPI 指數，數據積極性指數 Da

74、ta Positivity Index，）是反映數據在交易活動中的狀態和成效，采用定量與定性向結合的方式，從“供給能值”、“交易能值”、“交易產品”、“交易熱度”等四個維度考察數據在場內交易活動中的動態積極性。其中，“供給能值”主要基于政務數據、公共數據、社會數據等在交易活動中的比率進行考察；“交易能值”主要基于可供交易的數據解釋程度、數據集數量、高價值數據量及脫敏完成度等進行考察；“交易產品”主要基于交易平臺的數據上架數量、標的類型數、涉及的行業類型數及公共數據占比等進行考察；“交易熱度”主要基于數據在場內、場外交易中的交易金額數、成交筆數、交易數據量、交易轉化率、熱交易數據率及交易健康度等

75、進行考察。數據要素交易指數研究報告（2023 年）31 表 5：數據指數（DPI 指數）解釋 指數層 指數層 指標層 指標層 分析維度 分析維度 相關說明 相關說明 數據指數 供給能值 政務數據 政務數據在交易活動中的比率：政務數據供給率=政務數據量/場內交易數據總量*100%公共數據 公共數據在交易活動中的比率：公共數據供給率=公共數據量/場內交易數據總量*100%社會數據 社會數據在交易活動中的比率：社會數據供給率=社會數據量/場內交易數據總量*100%交易能值 數據解釋程度 數據產品內容或功能的解釋完整程度 數據集數量 可供交易的數據集總體數量（個）高價值數據量 交易超過 2 次（含）的

76、數據的總體數量（條）脫敏完成度 數據脫敏完成情況：脫敏完成度=脫敏數據量/開放數據量*100%交易熱度 交易金額 單位時間內數據交易活動產生的資金總額 成交筆數 單位時間內數據交易成交的筆數 交易數據量 單位時間內所有交易產生的數據量 交易轉化率 從詢價到成交過程的轉化率；交易轉化率=成交筆數/詢價筆數*100%熱交易數據率 上架數據產品的交易熱度；熱交易數據率=經常被交易的產品（單位時間內交易次數達到 2 次以上）/上架數據產品數量*100%交易健康度 區域內數據交易客戶投訴度：交易健康度=（成交筆數-被客戶投訴的訂單數）/成交筆數*100%交易產品 上架數量 區域內機構平臺（或交易所）上架

77、的數據產品總數 標的類型 數據交易產品的標的物類型數 行業類型 數據交易產品涉及的行業類型數 公共數據占比 數據交易產品的公共數據占比：公共數據占比=區域內數據交易產品的公共數據/上架數據產品數量*100%2.應用指數（AVI指數）應用指數（AVI 指數，應用價值指數 Application Value Index）是數據要素交易指數研究報告（2023 年）32 反映數據在交易活動后的應用成效，同時考量區域內在數據開發利用方面的支持機制及效果，采用綜合評價方式，從“授權運營”、“開發利用”“應用價值”等三個維度考察數據應用及賦能經濟社會發展的成效。其中，“授權運營”主要基于授權運營機制的建立與

78、完善、授權運營成效在考察時間段內的情況，時間段不同，相應的情況也會不斷更迭和完善；“開發利用”主要基于數據開發利用機制的建立與完善、數據開發利用在區域內經濟社會中的作用及構建的典型應用場景等進行考察；“應用價值”主要基于數據應用所產生或賦能的經濟價值、因數據應用促進的數據新產品（新商品）數量及價值、數據在應用場景中的應用率等進行考察。表 6：應用指數（AVI 指數）解釋 指數層 指數層 指標層 指標層 分析維度 分析維度 相關說明 相關說明 應用指數 授權運營 授權運營 機制 數據的授權運營機制構建及應用 授權運營 成效 授權運營的數據應用成效 開發利用 開發利用 機制 數據開發利用機制的構建

79、與應用 開發利用 成效 數據開發利用成效 典型應用 場景 數據開發利用典型應用場景數量 應用價值 經濟價值 數據應用帶來的經濟價值 產品衍生 數據產品第一次交易后通過再次加工開發，形成新的數據產品的數量 場景利用率 數據產品應用到場景的數量占所有場景數量的比率；場景利用率=數據產品應用到場景的數量/所有場景數量*100%3.市場指數（MDI指數）市場指數（MDI 指數，市場發展指數 Market Development Index）數據要素交易指數研究報告（2023 年）33 是反映數據要素交易活動中的市場生態發展狀況，主要從“數據商”、“數據中介”、“數據需求方”及針對數據要素交易市場需要開

80、展的創新行為等，對區域內數據交易環節產業生態構建完善度進行的綜合評價。其中，“數據商”、“數據中介”、“數據需求方”均是基于數據商注冊數、交易行為活躍率、交易活動系數及企業資信度等進行 表 7：市場指數（MDI 指數）解釋 指數層 指數層 指標層 指標層 分析維度 分析維度 相關說明 相關說明 市場指數 數據商 注冊數 數據商在區域內數據交易場所注冊的數量 活躍率 數據商活躍率=有交易活動的數據商/數據商注冊數*100%交易系數 數據商的交易產品上架系數值：數據商交易系數=交易產品上架數量/數據商注冊數 資信度 數據商市場信用 數據中介 注冊數 數據中介在區域內數據交易場所注冊的數量 活躍率

81、數據中介的活躍程度：數據中介活躍率=服務數據商交易活動的數據中介數/數據中介注冊數*100%服務系數 數據中介的服務數據交易的系數值：服務系數=服務數據交易數/數據中介注冊數 資信度 數據中介市場信用 服務維度 數據中介提供中介服務的種類數 數 據 需 求方 注冊數 數據需求方在數據交易場所的注冊數 活躍率 數據需求方的活躍程度：數據需求方活躍率=有交易活動的數據需求方/數據需求方注冊數*100%交易系數 數據需求方的數據交易的系數值：交易系數=數據交易筆數/數據需求方注冊數 資信度 數據需求方市場信用 數據專區 數據專區成熟度 數據專區設置的成熟度 數據專區可用度 數據專區的可用度=發生交易

82、的數據專區數/數據專區設置數*100%數據要素交易指數研究報告（2023 年）34 考察，“數據中介”還增加了中介服務維度考察項；當前 1.0 版本的數據要素交易指數指標體系中，針對數據要素交易市場需要開展的創新行為的當前考察維度主要是數據專區設置，把數據專區成熟度、可用度作為考察項，在未來新的考察時間段會基于數據交易場所新的創新行為作更新或增減。4.支撐指數（SCI指數）支撐指數（SCI 指數，支撐能力指數 Supporting Capacity Index）是反映考察時間段內的區域內支撐數據要素交易的各要素存續狀況及發展狀態?；诋斍罢菄掖罅ν七M數據要素市場培育、加快構建數據基礎制度的

83、大背景下，為充分體現國家布局和地方探索實踐成效，數據要素交易指數指標體系 1.0 注重了更為具象的細分維度，把“政策支撐”、“法規支撐”、“標準支撐”、“交易場所”、“交易平臺”等作為當前的重要考察維度，在未來新的考察時間段會基于國家相關部署作相應整合調整或增減，比如“政策支撐”、“法規支撐”在新的考察時間段可能會整合為“政策法規支撐”一個單一維度值?！罢咧巍敝饕趨^域內數據要素交易頂層設計、專項政策及相關的促進支撐等進行考察；“法規支撐”主要基于區域內頒布出臺的涉及數據要素交易的地方法規、政府規章及行業部門根據實際需要出臺的管理制度等進行考察；“標準支撐”主要基于區域內數據要素交易相關

84、部門或機構主導研制發布的、規范數據要素交易活動的國家標準、地方標準、團體標準等及其應用，重點從標準研制數、標準類別、標準應用等進行考察；“交易場所”主要基于區域內數據交易數據要素交易指數研究報告（2023 年）35 機構的引領性、注冊資本、制度健全度、服務能力、價格機制、市場化能力等進行考察；“交易平臺”主要是對區域內服務支撐數據交易活動的信息技術平臺，從開放度、便捷度、服務感知、功能完整性及兼容性進行考察。表 8：支撐指數（SCI 指數）解釋 指數層 指數層 指標層 指標層 分析維度 分析維度 相關說明 相關說明 支撐指數 政策支撐 頂層設計 區域內涉及數據交易的規劃等較高層次的規劃設計數量

85、，以發布為準 專項政策 區域內專門針對數據交易方面的專項政策數量，以發布為準 促進政策 評價區域內促進數據交易或在間接層面能夠促進數據交易的政策數量，以發布為準 法規支撐 地方法規 區域內涉及數據交易的地方法規數量，以發布為準 政府規章 區域內涉及數據交易的政府規章數量，以發布為準 管理制度 區域內涉及數據交易的管理制度數量，以發布為準 標準支撐 標準研制數 區域內涉及數據交易的相關評價標準的研制數量，以發布為準 標準類別 區域內涉及數據交易的標準類別，即發布的標準為團標、地標、行標還是國標，等級越高則該指標越高 標準應用 區域內涉及數據交易的標準應用推廣情況，應用度越高則該指標越高 交易場所

86、 引領性 區域內數據交易場所的數據交易實踐及相關經驗做法的引領性 注冊資本 區域內數據交易場所的注冊資本 制度健全度 數據交易場所的制度健全度 服務能力 區域內數據交易場所的服務能力，包括但不限于場所內設備的智能化、移動化、便捷度和響應速度 價格機制 區域內數據交易場所的價格形成機制情況 市場化能力 區域內數據交易場所的數據交易生態構建情況 交易平臺 開放度 交易活動或行為的公開披露情況 數據要素交易指數研究報告（2023 年）36 便捷度 交易平臺的便捷度，用戶界面的便捷操作程度 服務感知 交易平臺的服務感知能力，即用戶體驗感和用戶滿意度 功能完整性 交易平臺的功能完整程度，即是否具備涉及數

87、據交易的所有功能 兼容性 交易平臺打通三方平臺接口及擁有的接口數情況 5.風控指數（RCI指數）風控指數（RCI 指數，風險控制 Risk Control Index）主要是反映區域內數據要素交易的平臺、數據、云網、資金等的風險防控及安全能力的狀態，從“平臺安全”、“數據安全”、“云網安全”“資金安全”等四個維度考量?！捌脚_安全”主要基于平臺的熔斷機制、安全認證、魯棒性和可行安全度進行考察；數據安全主要基于用于共享、開放及交易活動的數據健康度、合規性方面進行考察；“云網安全”主要基于存儲安全和傳輸安全進行考察；“資金安全”主要對交易活動存管資金安全進行考察，包括安全管理機制及賬戶安全等兩個方面

88、。表 9：風控指數（SRI 指數）解釋 指數層 指數層 指標層 指標層 分析維度 分析維度 相關說明 相關說明 風控指數 平臺安全 熔斷機制 交易平臺熔斷機制情況 安全認證 交易平臺的等保測評等級，等級越高則該指標越高 魯棒性 交易平臺的健壯性，即交易平臺的穩定性 可信安全度 交易平臺的可信安全情況 數據安全 數據健康度 數據的脫敏、脫密度 合規性 數據來源的合規性 云網安全 存儲安全 數據存儲安全情況 傳輸安全 數據傳輸安全情況 資金安全 管理機制 交易機構對交易資金安全的管理機制 賬戶安全 交易場所的第三方資金存管安全 數據要素交易指數研究報告（2023 年）37（三）計算方法（三）計算方

89、法 當前，數據要素交易指數的數據采集來源主要包括各地數據交易場所、政務公開網站及相關政府數據管理部門等，未來國家數據管理系統在健全完善數據要素標準化采集機制后，數據要素交易指數的數據來源將會進一步拓展，數據質量也將進一步提升。針對數據要素交易指數指標體系涉及的 5 個指數 20 個指標 70 項分析維度，本研究報告擬采用基于 AHP 的模糊數學綜合評價法進行指數的計算。AHP 是層次分析法（Analytic Hierarchy Process）的簡稱，是對某一事物的主觀評價進行量化的方法,是一種定性與定量相結合、層次化、系統化的分析方法。模糊綜合評價法經過幾十年的發展，在管理科學、風險評價等社

90、會經濟領域已得到較成功的應用，具有極大的實用性，可以使評價數度得以提高，評價結論可信?；?AHP 的模糊數學綜合評價法綜合了層次分析法和模糊綜合評價法，是一種較為先進的評價方法，它將評價指標體系分解為遞階的多層次結構，引入層次分析法和模糊數學理論，利用層次分析法確定相同層次的指標因子權重，利用模糊數學理論確定不同層次間的模糊關系矩陣，然后通過模糊運算進行綜合評判，最后將綜合評價結果轉換為最終的評價結果?；?AHP 的模糊數學綜合評價法流程如圖 6。數據要素交易指數研究報告（2023 年）38 圖 6：基于 AHP 的模糊數學綜合評價法流程 1.AHP 分析法 本研究報告采用層析分析法逐層確

91、定各層指標的權重。首先需要建立判斷矩陣，判斷矩陣建立的方法就是各因素之間進行兩兩比較得到量化的矩陣，本研究采用 Satty 標度，見下表。數據要素交易指數指標體系（圖 5）標度選取 對同一層次的指標進行兩兩重要性比較 兩兩比較判斷矩陣 一致性 判斷 不滿足 指標層權重計算 子指標層權重計算 滿足 評語集 構建 要素集 構建 構造隸屬度函數 模糊關系矩陣 模糊綜合運算 指標層權重向量 指標層關系矩陣 模糊綜合運算 最大隸屬度原則 數據要素交易評價結果 數據要素交易指數研究報告（2023 年）39 表 10：Satty 標度的含義 標 度 含 義 1 表示兩個因素相比，具有同樣重要性 3 表示兩個

92、因素相比，前者比后者稍重要 5 表示兩個因素相比，前者比后者明顯重要 7 表示兩個因素相比，前者比后者強烈重要 9 表示兩個因素相比，前者比后者極端重要 2,4,6,8 表示上述相鄰判斷的中間值 倒數 若因素 i 與因素 j 的重要性之比為 aij,則因素 j 與因素 i 的重要性之比為 1/aij 為了使結果更加客觀準確,采用德爾菲法,邀請數據要素流通交易領域 20 位以上專家,對指標的重要性進行排序,依據各指標的相對重要性,構建層次判斷矩陣 W。由于數據要素交易情況的復雜性和專家知識上的多樣性以及主觀上的片面性和不穩定性，相同或者相似專家填寫的判斷矩陣滿足完全一致性條件的情況是小概率事件。

93、因此，為檢驗判斷矩陣的一致性，需要進行一致性檢驗。定義=(!#)/(1)為一致性指標，!#為判斷矩陣的最大特征根，n 為模糊判斷矩陣的階數，采用=/計算一致性評價指標，RI 為平均一致性指標，如果 CR0.1，則可認為判斷矩陣的一致性可以接受；否則需要對判斷矩陣進行修正。一致性檢驗通過后，進行權重的計算。兩兩比較判斷矩陣 W 是一個 nn 階的矩陣，通過以下公式計算其最大特征值及對應的特征向量：$=!#數據要素交易指數研究報告（2023 年）40!#為判斷矩陣 W 的最大特征根，A 是最大特征值所對應的特征向量，求得的 A 便是要求的排序權重。當評價的層次分析指標體系確定后，同一層的指標因子以

94、上一層的指標因子為準則，進行要素間的兩兩比較，使用同樣的方法計算方法逐層確定子指標層權重。2.模糊綜合評判 在使用 AHP 防范確定各指標權重的基礎上，利用模糊數學中隸屬度的概念，構造模糊關系矩陣，選擇合適的模糊運算法則對權重與模糊關系矩陣進行模糊運算，獲得最終評價結果。根據要素集和評語集按照模糊數學理論構造隸屬度函數計算要素集與評語集之間的模糊關系矩陣。收集擬評價區域內數據交易場所的數據要素交易各項評價指標的完成值，由于各個指標的性質、量綱、數量級不同需要做正規化處理，按照最大隸屬度原則，構建模糊評判矩陣 R。多層次模糊綜合評價法是一種逐層分析的理論，第 m 層的評價結果作為第 m-1 層的

95、隸屬度，從而依次得到目標層的隸屬度向量。進行模糊矩陣的復合運算，采用層次判斷矩陣和模糊評價矩陣進行矩陣運算=，對運算結果矩陣 S 做正規化處理，再按照最大隸屬度原則，計算綜合評價指數矩陣。通過對綜合評價指數矩陣的分析，可以得出擬評價數據交易場所的數據交易活動情況以及有關管理運行情況。數據要素交易指數研究報告（2023 年）41 四、數據要素交易指數應用建議（一）不斷完善數據要素交易指標體系 四、數據要素交易指數應用建議（一）不斷完善數據要素交易指標體系 中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見指出，要建立合規高效、場內外結合的數據要素流通和交易制度，統籌構建規范高效的數據交

96、易場所。數據要素交易指數可以全面客觀地反映數據要素交易活動，為數據要素流通和交易制度提供更好支持，為推進建設規范高效的數據交易場所提供重要參考，同時，也能為數據交易場所自身優化提升及制定發展戰略、目標任務等提供相應支撐，因此健全完善的指標體系至關重要。由于當前數據要素市場正在構建培育，數據要素交易正在探索推進，相應的實踐活動將會隨著因時間推移而不斷發展變化，為了能全面系統、客觀準確地反映數據要素交易的實際情況，更科學地評估數據要素交易成效，更加有力推動數據要素交易的可持續發展，數據要素交易指數指標體系需要按年度結合實踐不斷完善深化。指標深化完善要注重數據交易的規模指標與質量指標的充分結合，注重

97、定性指標和定量指標的平衡關系，確保指標體系更加全面、合理和平衡。注重因地制宜，考慮不同區域數據要素交易實踐的差異性，強化共性指標梳理和搭建，防止指標失去自身的可比性；要建立動態跟蹤機制，根據數據要素交易活動的變化特征不斷更新完善相關指標以及有關解釋，及時引入新指標、剔除不必要的舊指標，從而不斷提升指標體系的指導性、參考性和連續性。要適時開展部分數據交易場所評價試點，推進動態監測、有效評估，通過試點不斷健全固化評價模式，進一步完善數據要素交易指數指標數據要素交易指數研究報告（2023 年）42 體系。（二）積極構建指標體系數據采集機制（二）積極構建指標體系數據采集機制 數據要素交易指數的應用，需

98、要數據要素交易活動相關數據作支撐。應用成果是否客觀準確，核心在于數據質量的可靠可信，因此需要構建全程可控可查的數據采集機制。建議充分發揮國家數據管理部門職能作用，自上而下構建數據要素標準化采集機制，暢通自下而上的數據采集報送渠道；在構建數據要素標準化采集機制時，把數據交易數據納入數據要素標準化采集體系，建立完善的數據統計和采集制度，確保數據采集和統計過程的科學、嚴格、公正，避免數據不精準、質量不高等問題。要充分應用大數據、機器學習等數字化技術方法，采用先進的數據采集傳輸技術和數據質量管理工具、數據處理技術等，保障數據的有效性、準確性、完整性及時效性，從而提高數據要素交易指數指標數據的可信度和可

99、靠性。（三）加快推動數據要素交易標準研制（三）加快推動數據要素交易標準研制 為進一步推動數據要素交易市場的繁榮和交易場景的豐富，結合實踐探索構建自下而上與自上而下相結合的數據要素交易標準體系尤為重要。要以構建和完善數據要素交易領域標準化體系為目標，加強需求導向、實踐導向的標準研究，調動各方力量集智攻關，共同制定數據登記、數據交易、數據服務、數據共享等相關標準。要加快推動數據要素有關的基礎性標準建設，如數據產品標準、數據要素產權、數據交易評價等標準，為包含數據產權制度、數據收益分配制度及數據安全管理制度等數據要素市場基礎性制度建設提供引領。要構建數數據要素交易指數研究報告（2023 年）43 據

100、交易場所和數據交易平臺標準，為構建風險橫貫化的數據交易平臺提供參考依據，保障數據市場治理的有序推進，推動數據要素應用場景創新，支撐數字經濟健康有序發展。（四）推動數據要素交易指數推廣應用（四）推動數據要素交易指數推廣應用 構建數據要素交易指數指標體系的目的，是為數據要素交易發展提供方向指引和建設規范高效數據交易場所提供參考資鑒，為進一步推動數據要素市場化配置、打造繁榮有序的數據產業生態提供支撐。本研究報告提出的數據要素交易指數的“數據指數”、“應用指數”、“市場指數”、“支撐指數”及“風控指數”等五個方面，涵蓋了數據交易活動、數據交易制度以及數據交易風險管理等多方面指標，是數據要素交易制度和治理制度建設的重要補充。因此，加快推動數據要素交易指數應用，可以客觀反映國內數據要素交易的總體情況，從時間維度和空間維度反映各行業數據要素交易的量、價、交易情況以及數據交易場所建設運行情況。通過數據要素交易指數應用，揭示數據與數字經濟、實體經濟發展之間的動態關聯關系，把握數字經濟與實體經濟融合發展趨勢，引導數據要素市場健康有序發展。中國信息通信研究院中國信息通信研究院 產業與規劃研究所產業與規劃研究所 地址：北京市海淀區花園北路地址：北京市海淀區花園北路52號號 郵編：郵編：100191 電話：電話：010-68033465 傳真：傳真：010-68033234 網址：網址：