陈 兵
（南开大学 法学院，天津 300350）
党的二十大报告提出的“构建全国统一大市场，深化要素市场化改革，建设高标准市场体系”，引起了社会各界的关注。构建全国统一大市场现已成为市场经济发展的重要目标之一。在党的二十大召开前，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》（下称《意见》）已发布，党的二十大重申了建设全国统一大市场的重要性。数据要素市场作为全国统一大市场的重要组成部分，以加快建成统一大市场为目标，推动数据要素市场化配置是当前深化要素市场化改革，建设高标准市场体系的重要组成部分，也是推动统一大市场建设的重要抓手。
数据要素市场化配置是指将市场机制引入数据要素价值产生的全过程，让市场发挥决定性作用，以法治市场和市场法治为保障，推动和规范数据要素的发展。具体而言，是让市场主体在法律法规的框架下通过合理主动运用市场体制机制实现数据要素市场化配置过程的全周期治理，探索建立数据产权制度，构建统一的数据要素市场，保障数据流通与交易，统筹数据安全和发展。
2022 年12 月发布的《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（下称“《数据二十条》”），开启了我国数据要素市场化配置的新阶段。《数据二十条》积极回应了学界热议的数据权属问题，创造性提出了数据权属“三权分置”的运行机制，对公共数据、企业数据、个人数据进行了类型化区分与针对性确权授权，且内容范围广泛，涵盖数据流通、数据权益分配和数据安全保障等诸多方面，为数据要素市场化配置问题的解决提供了切实可行的道路指引。同时，《数据二十条》强调“完善数据要素市场化配置机制，扩大数据要素市场化配置范围和按价值贡献参与分配渠道”。可见，数据要素市场化配置是推动数字经济高质量发展的必由之路，可以激活数据要素潜能，促进数据资源与技术、场景的深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业、新业态、新模式。
2023 年3 月，中共中央、国务院印发了《党和国家机构改革方案》，决定组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设。从我国数字化发展全局来看，组建国家数据局意义重大，是加快推进数据要素市场化配置改革的关键之举，完善数据要素市场化配置法规政策，优化制度供给，保障市场统一开放，保障数据要素生产、分配、流通、消费各环节畅通是加快数字中国建设的基础。
2023年3月，国务院新闻办公室发布《新时代的中国网络法治建设》白皮书，重点强调了健全数字经济法治规则，构建数据基础制度与数据安全管理制度，明晰数字市场运营制度，规范数字经济新业态、新模式，提升数据开发利用水平，促进以数据为关键要素的数字经济发展，其中，数据要素市场化作为关键一环具有重要意义。故此，当前数据要素市场化配置，需要建立健全数据资源产权、交易流通和安全保护等基础制度和标准规范，构建统一公平、竞争有序、成熟完备的数据要素市场体系。
（一）数据要素市场化配置的基本内涵
要素市场化配置是指在经济运行过程中通过市场机制反映的需求与供给变动引起价格波动从而实现对资源的分配、组合及再分配与再组合。对于数据要素市场化配置的规范治理，有学者认为应首先明确数据产权，认为“由于数据要素市场化配置要以数据产权转移的形式实现，数据产权是数据要素市场化配置的必要前提，数据产权制度安排将直接影响数据要素市场化配置的效果。因此，在法治社会，数据要素市场化配置必然仰赖健全的数据产权法律制度”。［1］在数字经济不断发展的背景下，有学者认为推进数据在不同平台的互联与互通，能够有效实现数据要素的优化配置，激发数据要素的经济活力。［2］但如何打破数据壁垒，实现互联互通，目前尚未有定论。
数据作为生产要素，能够提供丰富的信息资源，帮助企业和社会提高生产效率、创新能力、决策能力和竞争优势，已成为数字经济的核心组成部分。探索数据要素市场化的具体过程，需要把握数据要素的特征。由于数据可被无限分享和复制，数据要素具有非竞争性，数据资源本身的价值并不因数据使用者的增多而减少。数据资源具有非排他性，数据使用者无法排除他人对数据的使用。［3］并且，数据要素具有权属不确定性，数据权益所有人不确定，参与数据交易的主体不确定，进而影响数据要素的市场化配置效率。［4］101
中国信息通信研究院发布的《大数据白皮书（2019 年）》表明：“数据权不同于传统物权。物权的重要特征之一是对物的直接支配，但数据权在数据的全生命周期中有不同的支配主体，有的数据产生之初由其提供者支配，有的产生之初便被数据收集人支配；
在数据处理阶段被各类数据主体所支配。”［5］从经济学角度，数据的属性也往往会造成公地悲剧或反公地悲剧，［6］同时，确定数据权属容易掩盖市场化过程中其他相关问题，即便学界解决数据的权属问题，市场化过程中数据交易问题以及数据治理安全问题不是仅凭权属确定就可以解决的。为此，需要关注数据要素市场化配置全周期的具体过程，从数据的属性和特征以及市场化的概念和方式入手，为数据要素市场构建系统化、整体性发展格局。
传统数据是指社会经济活动以数字形式呈现的数量汇集，是统计分析的依据和结果。作为数字经济时代下新的生产要素，数据获得了全新的含义：数据是由现代计算机和互联网捕捉、管理和处理的数据集合；
是通过云计算手段处理的信息资产。［7］
同时，伴随数字技术的飞速发展，数据逐步融入社会生产的各个方面和各个过程，具备独立的生产要素价值。简言之，作为生产要素的数据源于劳动创造，蕴含着劳动价值。与传统劳动要素相比，数据要素的劳动价值在交换中获得指数级增长，交换的畅通性极大地影响数据要素价值的实现。市场是交换的平台，通过市场化可有效挖掘和提高数据要素的劳动价值，数据要素的市场化配置具有客观依据和必要性。
（二）数据要素市场化配置的基本进路
《数据二十条》指出，“健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制”，推动数据要素在不同利益主体之间的利益分配，需以数据要素自无到有的生命周期及数据要素的价值生产过程为依据，保护数据要素各参与方的投入产出收益，结合市场化应用的必要方式，以及在此过程中的权益分配逻辑进行深入的把握和理解，健全更加合理的市场评价机制。
数据要素的形成与利用大致可以分为以下过程：一是数据挖掘与数据整理，二是数据结构化与规范化，三是数据联通与数据集成，四是数据存储与数据处理，五是形成数据库与数据服务。［8］基于此，可以归纳出从数据到数据要素，再到实现数据要素的市场化配置，大致可以分为三阶段，第一阶段，资源化阶段：这是数据要素市场化配置的基础，主要涉及数据的采集、整理、标注、存储等环节，目的是提高数据的质量、完整性、可用性和安全性。第二阶段，资产化阶段：这是数据要素市场化配置的核心，主要涉及数据的分析、挖掘、融合、应用等环节，目的是提高数据的价值、效率、创新和竞争力。第三阶段，资本化阶段：这是数据要素市场化配置的高级阶段，主要涉及数据的投资、融资、入股等环节，目的是提高数据的影响力、扩张力、协同力和持续力。［9］
数据要素价值就是在这些过程和阶段中应用于各种场景而产生的。同时，数据要素的持续流通是数据要素价值不断积累的过程，因为数据在不断被使用和再利用的过程中，可以丰富数据内涵，提升数据应用效率，为更高级的创新和相关决策提供依据参考。同时，数据要素价值积累需要建立在对数据质量、完整性、时效性、准确性等方面的不断优化和提升上。基于此，推动数据要素市场化，需从数据要素生产过程的各个环节探索市场化的可能性，依据“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，通过一定的商业模式或服务模式来将数据要素转化为经济收益或社会效益。
然而，基于数据要素的特征，该种市场化会遭遇不同于传统生产要素市场化过程的新型难题。譬如，数据挖掘与整理中数据的外观无形化和主体多元化使得其进入市场存在市场架构和定价机制的建设难题；
数据联通与数据集成方面的私法逻辑失效难题等。我国数据要素市场化配置还存在着一些制度障碍，如数据要素的产权规则还不够清晰，交易流转机制还不够健全，治理效能还有待提升，这些均制约了数据要素市场的发展，因而需要因应数据要素市场发展新特点，有效应对相关难题，以建立健全数据资源产权、交易流通、安全保护等基础制度和标准规范，持续培育和发展数据要素市场，激活数据要素潜能。
当前，我国数据要素市场化配置尚处于发展的起步阶段，成长速度相对缓慢。数据作为一种新型生产要素，有着不同于传统生产要素的特性，具有非排他性、非稀缺性、易复制性和分享增值性等特征。通过将其劳动生产、价值产生的全周期纳入法理逻辑进行考察，可以发现数据要素市场化的关键点和市场化配置改革的痛点、难点。数据的确权、定价和交易流通等各个环节均存在诸多待解决的问题和挑战。［10］亟须明确并突破数据要素市场化配置过程中的障碍，以加快提升数据要素市场化配置水平。
（一）数据权属制度需明确
数据要素市场化配置要以数据产权转移的形式实现。从法律的角度，数据产权是存在于数据资源之上的、受法律保护的特定利益，这种利益在法律上可以表现为各种主体对于数据资源的财产权。数据要素的市场化配置是通过数据财产权的交易将作为权利客体的各种数据资源在不同主体之间转移，进而实现某种数据资源在不同经济领域中的分布。当前，数据尚未成为物权法上法定的“物”，它的形成涉及多个主体和环节（提供和产生数据的生产者、收集数据的控制者以及对数据进行分析和整合的产品开发者），基于传统的“所有权”，难以对数据权属进行清晰的界定。［11］数据权属不清，将直接影响数据要素的配置效率、交易成本、使用方式与保护范式等，成为数据要素市场化进展的隐患。因此，当前需探索数据权属制度，维护各数据主体的正当权益，确保数据交易更加稳定安全可靠，最大程度降低数据流动的权属不确定性。［12］
数据表现为一种虚拟存在形式，其权属不同于传统物权可以被直接支配，且在数据的全生命周期中有不同的支配主体，其所有权并不一定完全属于某个经济主体。数据权属是为了平衡数据价值链当中参与者的权益，实现数据的安全流通，并激发数字经济的发展。因此，数据权属需要解决的不仅是数据所有权的归属，还有数据之上相关权益的归属及数据全周期所产生的利益分享问题。2021 年正式施行的《中华人民共和国数据安全法》是我国数据安全领域的基础性法律，遗憾的是，该法律仅规定了数据安全领域内治理体系的顶层设计，规范数据处理活动，保障个人和组织与数据有关的合法权益，并未对数据权属予以明确规定。此外，作为个人信息保护领域的基础性法律，《中华人民共和国个人信息保护法》细致规定了个人在个人信息处理活动中的权利，但对数据以及数据与信息的关系也语焉不详。就立法层面来说，目前我国数据所有权、使用权、管理权、交易权等权益没有被相关法律充分认同，法律规范体系相对缺位。
数据权属配置也在学界引起了激烈的讨论，学者对数据权属的确定持反对意见，认为数据独有的公共品属性在其利用上具有非客体性、非财产性、非排他性和非竞争性，数据权属一旦明晰，将产生权利主体不确定性、数据外部性、数据垄断性等诸多内生性问题，因而主张对于数据信息不必设定绝对权，明确数据权属无助于促进数据信息的公开，也无助于交易中弱势群体的保护；
［13］［14］有学者则认为应当借“权利束”这一概念，通过有效“束点”，确定“权利边界”的方法，以数据权利束的视角对数据权利进行研究，明确其以数据权利为基础，集合多元主体、多种权利的事实，规范数据权利束内的权利组成与权利边界，阐明数据权利束的价值内涵；
［15］［4］102-107也有学者认为，分置为主权、所有权、人格权和用益权的数据权利才是数据权属配置的理想状态，政府、企业和个人构成的多元主体结构才是更为符合实际的数据要素主体互动格局；
［16］另有一部分学者则主张以数据相关行为作为数据权属的确定基点，建立动态兼容性统一的制度框架，平衡数据产业链中对各主体的权益保护；
［17］还有学者认为应当区分不同类型的数据，分别适用不同的赋权原则。［18］然而，目前学界并未形成相应的统一观点，数据权属的制度设计仍具有挑战性。
正因如此，《数据二十条》并未明确界定数据权属，而是明确了数据产权制度创新探索的重要原则和机制，明确了总的原则是保障权益、激活价值，明确了数据权利分离，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，即数据产权“三权分置”，明确了分类分级授权的基本方法，着力推进公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权使用。这些数据权属原则和方法的明确有利于激发经济社会各主体的创新热情，在探索中推动合意的数据产权制度的形成和数据价值的释放。
《数据二十条》的落地实施仍有赖于法律层面上数据法律法规的具体规制，但针对现实的复杂场景，法律法规的具体落实仍存在权益平衡的价值性矛盾。为推动数据产权“三权分置”的有效运行，需加快建立配套实践机制：首先，基于数据分类分级管理的理念和原则，建立动态赋权与限权结合的确权机制，以及严格授权与附条件默认授权结合的授权机制；
其次，在完善场内和场外数据流通交易规范的基础上，推动场内外数据交易规范及标准的互联、互验、互认；
最后，建立分类分级数据信息安全机制，构建多法协同的数据财产安全法律体系。
（二）数据要素交易市场制度待健全
数据要素确权是市场配置的前提，明确数据权属后方可顺畅进行交易。与传统交易不同，数据交易的基本场所是数据要素市场，目前数据要素市场大致可分为两种形式，即场内交易和场外交易。［19］场外交易由于其本身属性，合法合规难以界定，不能大规模扩展并最终达到高速推动数据要素市场化的目标，反而有可能使得“数据孤岛”“数据垄断”等问题更为严重，故，为破解数据确权难、监管难、互信难的困局，应将完善场内交易制度，扩大场内交易规模作为数据要素市场化建设的基点与重点。
在2023 年4 月14 日召开的数据要素流通与治理产业高峰论坛上，多位专家表示，我国数据流通发展迎来产业新浪潮，预计2025 年数据交易市场规模将超2200 亿元。［20］从2014 年大数据首次写入政府工作报告以来，全国以贵阳大数据交易所为代表，相继建立一批数据交易场所。随着《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》以及系列政策文件的出台，数据交易也开启了2.0 时代，我国数据要素市场迎来新一轮的建设期。2020 年以来，北京、上海、深圳、广州、湖南、福建等多个省市相继设立数据交易场所。
但是，目前我国的数据要素交易市场制度并不完善，也没有达到预期效果，我国数据要素交易市场存在着数据要素有效供给不足、尚未形成全国统一大市场、交易规则与定价机制有待完善等问题。数据场内交易目前还聚焦在“交易准备、交易磋商、交易合同签订、交付结算、争议处理”等业务上，数据要素交易市场制度的体系化、系统化程度还有待提升，无法满足多种交易需要，单级市场制度不利于数据资源的多样化分配和资金的融汇，导致数据要素交易市场发展速度缓慢。
另外，当前数据要素交易市场监管中存在监管法律依据不充分、监管主体职责不明晰等问题，在多部门、多层级、跨区域交错管辖下显露出职能交叠、权责不清、低配乏力等弊病。目前，我国组建国家数据局，试图提升统筹数据安全与发展的整体性、系统性、协同性，建立统一的监管机构。但在当前情况下，国家数据局的具体职责尚需落实，监管仍需多方协力。
作为数据要素生产化的关键环节，数据要素交易市场制度的失灵极大阻碍了数据产品深度市场化和数据流通效率的提高，历经多年探索，各地数据交易机构运营发展始终没有破局，相关机构的发展定位和制度设计仍然存在缺陷。譬如，各地都在建立数据交易机构，却没有给予合理的市场布局规划和行业发展指导。以武汉长江大数据交易中心、武汉东湖大数据交易中心和华中大数据交易平台为例，三者半年内相继在武汉成立，但在发展、功能定位上界线不清，出现同质化竞争现象，导致形成多个分割的交易市场，无法形成综合优势来发挥数据交易机构的作用。此外，30 多家政府指导型机构中停止运营或转变经营方向的近半，约三分之一的机构官方网站失效，数据交易机构发展困难。同时，数据交易机构的定位也影响着公共数据在交易市场的流通，公共数据在交易时，对数据安全提出了更高要求，定位模糊使得交易机构既难以得到政府授权，又无力承担联通数据要素市场主体的重任。
综上，数据要素交易市场制度是数据要素市场初步建立规范化和标准化的具体体现，在数据要素市场化配置的过程中扮演重要角色，数据生产周期的沟通和衔接有赖于交易市场。因此，需进一步完善数据要素交易市场制度，健全数据要素市场架构。
（三）数据要素安全制度需优化
在我国数字经济和信息产业蓬勃发展的同时，伴随着越来越多的数据产生和流动，数据应用范围更加广阔，应用场景更加丰富，数据安全面临的风险越来越高，数据泄露、数据滥用、数据损毁、数据篡改等威胁日益凸显，有的涉及个人隐私，泄露后会影响生活甚至生命财产安危；
有的涉及商业秘密，比如技术资料、经营数据、用户数据等；
有的涉及国家机密，泄露后会危及国家安全。数据安全现已成为关系个人权益、公共利益和国家安全的重要因素。
数据要素安全制度是数据要素市场交易的保障，是维系数据要素市场化健康持续发展的基础。业已形成的数据权利和数据产品价值有赖于数据要素安全制度对其提供的有效保护，从而维护市场秩序和建立市场信用。但在实践中，目前我国数据要素安全制度偏重于安全保护的理念与制度安排，缺乏精细化的设计。
从顶层制度设计来看，我国已出台《中华人民共和国数据安全法》《数据二十条》等基础性法律，在制度层面对数据安全给予了保护。但是随着数据要素市场化的不断发展，现有法律制度在对数据安全本身的管理以及对安全与利用的平衡问题这两方面都显示出不足。一方面，数据的流动性、存储方式和主体相较于之前都大幅度增加，现有制度所提供的顶层政策支撑无法转化为具体的执行措施，高标准的数据安全技术和应用仅依靠宏观政策而难以具体场景化落实，对政府、企业、多主体的权利义务分配尚不明晰。另一方面，在涉及我国数据安全与利用的相关法律法规中，虽然，《数据二十条》更加注重数据的利用，但其余大部分法律法规在条文设置与适用理念中都更加倾向于“安全”，并且在实现“安全”的同时可能会抑制“发展”，甚至会出现以“安全”之名，损害合理合法的开放使用需求之实的情况。
概言之，数据要素安全制度应该既保障数据安全，又促进数据发展，不能以安全为借口限制合理的数据流通和使用。数据安全和数据发展是相辅相成的：只有保障了数据安全，才能促进数据发展；
只有促进了数据发展，才能增强数据安全。只考虑数据安全，而忽视数据发展，就会导致数据资源的浪费和滞后，影响数字经济的创新和竞争力；
只强调数据发展，而忽视数据安全，就会导致数据泄露和滥用，危害个人权益、公共利益和国家安全。
特别是在当前人工智能技术快速发展的背景下，尤其需要关注语言数据的发展与安全问题。目前，现有大模型语料库的主要语言类型源自英语，如果要提高大模型训练效能，服务于我国文化价值、意识形态、社会习惯等的反映与输出，客观上需要加快我国语言数据的跨境流动。但是，在做好流动的同时也需要考虑作为语言载体的数据传输的安全问题，否则就可能引发文化冲突和政治敏感等问题。因此，在加快不同语言类型的数据跨境流动时，也要建立健全相关的监管机制和风险防范措施。这充分反映了数据要素市场发展需要在保障安全的基础上推动创新和开放，实现数据要素的高效利用和价值实现。
随着数据与经济的深入融合，互联网平台经济必将是未来经济发展的龙头引领，为了充分发挥数据在市场交易中的价值，克服数据要素市场化配置的困境，需以全周期治理为指导，在以下三个方面进行调整。
（一）以《数据二十条》为基础明确数据动态权属
在传统的私法赋权的静态保护范式中，单一的绝对权的保护未能充分适应数据的特殊属性，为数据的利用平添障碍，客观上加大了数据流转的制度成本。“数据如水流，数据权利是一种流动性的权利，所有权远没有使用权重要”，［21］因此，应将数据赋权与数据动态流转相结合，在流转过程中讨论各个主体的权利以平衡其不同的利益诉求，为充分释放数据动能打下坚实的基础。
如前所述，数据要素市场化过程可拆分为不同的环节，从本质上讲，也是数据价值生产主体围绕数据权利而实施“数据相关行为”的过程，即由数据采集行为、数据计算行为、数据服务行为、数据应用行为共同形成一个完整的数据行为生态系统。
关于数据权属配置，《数据二十条》中创造性地提出了“三权分置”，即建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。2023 年3 月2 日，深圳市发展和改革委员会发布《深圳市数据交易管理暂行办法》（下称《办法》），基本上沿用了《数据二十条》中关于数据权属分置的相关规定。“三权分置”初步解决了将数据权利配置于何者的问题，但对于权利的内涵和外延仍需法律进一步明确。
数据资源持有权是数据处理者数据权益的基础。在数据产权配置中，数据资源持有权着眼于数据的归属功能，为数据流转、数据处理和其他数据权利的构建奠定了基础。对数据的“持有”应当重点围绕为权利主体“依法持有”数据提供正当性依据为目的，以防止其他主体对数据的非法获取和利用。数据资源持有权主要包括：一是自主管理权，即对数据持有、管理和防止其被侵害的权利；
二是数据流转权，即同意他人获取或转移其所产生数据的权利。
数据加工使用权是数据实现价值增值的核心。根据《中华人民共和国数据安全法》规定，数据处理包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等行为。通过对数据集合进行抽取、清洗、分析、统计、转换、运算和进一步挖掘，从杂乱无章的数据中提炼出内在规律，是数据加工的要义所在。数据加工使用者在行使数据加工使用权的过程中，应当遵守法律法规和合同约定，尊重数据资源持有者和数据产品经营者的合法权益，保障数据安全和个人隐私，承担相应的责任和义务。
数据产品经营权是充分实现数据价值的关键。数据产品经营权是对数据产品进行销售、租赁、许可等市场活动的权利，广义上还包括对数据产品的推广、交易、分配等行为的权利，以及从数据产品经营中获得收益的权利。数据开发利用，最重要的成果形式就是提供数据产品和服务，数据产品经营是实现数据流通和交易的主要方式。当前数据交易所的交易频率、交易规模仍然比较有限，即便不少数据交易所都已配备数据确权登记、数据资产评估、清洗、清算、仲裁等相对完善的机制，但由于缺乏国家层面对数据产品经营权、数据加工使用权赋权条件的明确规定，在数据流转过程中的“不能交易”“不敢交易”等问题仍普遍存在，难以得到有效解决。
总体来看，《数据二十条》所提出的“三权分置”方案创新之处在于：一是突破了传统的数据产权观念，从数据使用权的角度出发，将数据产权分为三个层次，更符合数据要素的特性和规律；
二是充分考虑了数据要素市场的多元性和复杂性，将数据产权的行使主体从单一的所有者扩展到多种类型的参与者，更适应数据要素市场的发展需求；
三是有效解决了数据产权的界定、保护和流通等难题，为数据要素市场提供了清晰的制度框架和运行机制，更有利于数据要素市场的健康发展。仍然有待探索完善之处在于：一是需要进一步明确和细化数据产权的具体内容、范围和界限；
二是需要进一步完善和落实数据产权的保护措施，防范治理可能的侵权行为；
三是需要进一步协调和平衡数据产权的利益分配，建立合理的收益分配机制，促进各方公平参与、合作共赢，实现数据要素市场的可持续发展。
（二）健全完善数据要素交易市场制度
数据要素交易市场制度是数据要素市场化的核心，不断完善配套制度才能使数据交易焕发活力，创造价值。提高数据要素市场化配置效率，已成为加快全国统一大市场建设的应有之义和关键抓手。科学建构数据要素交易市场制度，将各类数据交易纳入规范化、市场化、法治化轨道，对于在安全合规的前提下最大程度释放数据价值十分必要。鉴于当前我国数据要素交易市场的现实情况，应明确数据要素交易市场制度定位，丰富数据要素交易市场内涵，加强数据要素交易市场监管。
第一，需要明确数据要素交易市场制度的定位。首先，完善数据要素交易市场制度的最终目标是形成全国统一的数据大市场，为此，需要尽可能统一数据要素交易市场规则，集中大数据交易资源，提升大数据服务质量。促进交易所之间的协同与合作，逐步形成系统化、一体化的交易所市场制度模式。因此，数据交易所的发展趋势应当走向“精、广、简”，而非广泛建立不同区域的数据交易所。
其次，将培育数据流通服务链作为制度目标，支持有基础的企业开发数据资产评估、数据聚合分析、数据安全治理等方面的相关技术工具和平台产品，发展数据资产运营、委托代理、数据银行和数据经纪等数据流通服务，摸清场景建设需求。引导各类主体梳理或征集问题清单、场景清单，并进行清单需求分析，将场景应用与数据协同紧密关联，推动面向场景应用的数据共享和业务协同。同时，打造示范性场景，依托智能制造、数字政府、智慧城市等重大应用场景，深化场景数据开发利用，引导构建以数据为驱动的场景化应用。
最后，应明确大数据交易所与政府的合作关系，明确政府使用企业数据的目的、范围和渠道，支持政府数据资产授权运营，探索以企业需求为牵引的政企数据融合模式。公共数据作为数据资源中占比最大、价值较高的数据种类，借助数据交易场所的平台能够得到更为充分和有效的利用。［22］同时，如果具有政府背景的大数据交易所能够为企业的数据安全提供合规科技、风险评估与安全认证，并且为个人信息提供可交易的规则，则企业将会有较大动力进入场内交易。［23］
第二，应丰富数据要素交易市场内涵，以数据分类分级为关键抓手，加强数据要素交易市场的分类分级建设。具体到实践层面，建议探索建立三级交易市场：一级市场进行数据登记授权，定期进行数据信息披露，加强信息数据来源的可信性认证，由政府主导建立全国性或区域性、行业性数据资源等国际平台，为数据资源安全背书；
二级市场为数据要素交易市场的主营业务，探索细化市场交易中数据提供方、数据接收方、数据商三方主体的权利和义务的边界，加强数据市场治理；
三级市场是指以数据资源交易为基础，进而深入挖掘开展的数据质押、数据信托等金融资本化市场，促进资源进一步流通。
同时，数据要素交易市场的数据定价问题至关重要。目前来看，数据定价是一个复杂而重要的问题，涉及数据要素交易市场的效率、公平和发展，数据定价应该综合考虑数据的属性、质量、来源、用途、供需等多方面因素，反映数据的价值和成本，同时也要兼顾数据的社会效益和公共利益。［24］数据定价应该遵循市场化原则，由数据要素交易主体自主协商确定，但也需要政府和社会的监督和引导，防止对数据价格的操纵、垄断和歧视。数据定价还应该适应数据要素交易市场的变化和发展，不断完善和创新数据定价的方法和机制，提高数据定价的科学性和合理性。
从现有研究来看，数据定价与知识产权定价具有一定的相似性，相似之处在于：其一，两者都为非物质性的资产，具有非排他性、非竞争性、可复制性等特征，因此，难以用传统的成本法或市场法来确定其价值；
其二，两者是基于创新和创造的资产，具有不确定性和风险性，需要考虑其未来的收益和成本；
其三，两者都具有一定的使用期限和范围，因此，需要考虑其保护程度和有效期等因素。不同之处在于：其一，数据价值具有多维性，取决于数据的属性、质量、来源、用途、供需等多方面因素，而知识产权则更多地取决于其创新性、独特性、稀缺性等因素；
其二，数据是一种动态变化的资产，其价值随着时间、空间、环境等因素的变化而变化，而知识产权则相对更加稳定和持久；
其三，数据价值可以通过数据的整合、融合、分析等方式被提升或发现，而知识产权则更多地依赖于原始的创新和创造。
综上，可以结合数据定价特征来考虑如何定价：首先，确定数据产品的类型和特征，例如数据的属性、质量、来源、用途、供需等，以及数据产品的生命周期、市场竞争状况、法律保护制度等。其次，选择合适的定价方法，根据数据产品的价值和成本进行估算参考价格。复次，选择合适的定价策略，例如差异化定价、捆绑定价、订阅定价等，根据数据产品的动态变化、组合性等特征，进行价格调整和优化，形成一个价格区间。最后，选择适合的价格机制，譬如拍卖、协议等方式，根据数据产品的交易场景、市场透明度、隐私保护等因素，最终确定价格。
第三，依托国家数据局的建设，加强数据要素交易市场监管。《办法》在监管模式上进行创新，深圳市发展和改革委员会联合市网信、工业和信息化、公安、市场监督管理、政务服务数据管理、地方金融监管、国家安全等部门建立数据交易监管机制专责小组，率先以制度的形式明确建立跨部门协同监管机制，做出了有益尝试。以此为基础，需要进一步探索在国家数据局的统领之下，完善数据要素交易市场集中协同监管机制，制度化、文本化地形成规范的监管模式，由区域向全国推广，保障交易市场的规范有序。
综上，健全数据要素交易市场制度，应在明确数据要素交易市场的最终目标和场内交易的定位之基础上，以数据分类分级为抓手，建立三级交易市场，引导扩大场内交易规模，并加强对市场的监管，维护市场秩序的有序运行。
（三）统筹数据要素安全与发展的制度安排
数据要素安全制度应贯穿于数据要素市场化配置的全过程。安全是发展的基石与保障，贯穿数据要素市场化的始终，交易市场的稳定与安全，有利于巩固市场的信用，提振交易者的信心，维护市场的权威，从而引导场内交易规模的扩大，将交易更多地置于监管之下，以维护数据交易的健康持续展开。
数据要素市场化配置安全制度的建设需从两方面入手解决：一是从微观角度，通过法律细化规定所涉多元主体的职责；
二是从宏观角度，切实落实安全与发展的统筹兼顾，不偏不倚，调整思维，避免让安全成为发展的掣肘。
数据要素市场化牵涉的主体众多，包括监管者与市场交易参与者。首先是在政府层面亟须完善数据要素安全基础制度。具体而言，需要尽快构建各地区、各部门的数据清单和数据名录制度，合理制定数据的分级分类标准，对重点领域和行业开展多层次重点保护。加强数据安全风险评估，完善国家数据安全治理体系内部的监督和问责机制，可通过开展定期巡视、随机抽查等方式，保证国家各部门、各地区依法履行保障数据安全的职责。且政府应把协同治理应用于数据安全治理中，形成政府数据的协同安全治理模式。一方面不断改善不同治理主体之间的协同关系，另一方面，通过协同治理逐步明确企业、社会和个人等治理主体在数据安全治理方面的责任。［25］
在企业层面，企业作为数据要素交易市场中最广大的参与者和落实者，是数据要素安全管理制度最基层的架构，需遵守并维护安全管理制度，按照规定搭建数据要素安全管理机制，以场景为基点，细化落实数据要素安全制度，一般来说，可以从数据全生命周期和业务运行环境两个角度对场景进行划分。［26］企业通过逐个场景的数据要素安全建设，最终推动数据要素安全制度在数据要素市场化过程中落实落地。
在行业组织层面，要充分发挥其自律、引导、服务、组织协调等职能，利用其专业优势，承担制度解读重任，将原则、管理规定等粗颗粒化的制度细化，指导企业在具体场景下对数据要素安全规则的落实履行，帮助企业建立完善的数据要素安全落地机制和架构，在数据要素安全制度的落实中发挥桥梁与纽带的作用。
做好安全与发展的统筹兼顾，需全面、准确、客观地理解两者的关系。在具体制度安排上，需转变思维，继续贯彻落实《数据二十条》蕴含的重视发展的理念，坚持统筹兼顾安全与发展，在安全的基础上，充分挖掘数据使用的价值。数据要素市场化与数据要素安全制度的建设两者相辅相成，数据要素安全制度的完善能够促进数据要素市场的信用机制不断完善，提高数据要素市场交易效率；
同理，亦可以将数据要素市场化的成果引入数据要素安全制度建设，推动数据要素安全产业化建设，与数据要素市场化建设互益共生。在这一过程中，需要政府为数据要素安全产业的信用背书并为其发展提供制度支撑，建立数据分类分级制度。综上，应在安全与发展并行中推动数据要素市场化的规范健康持续展开。
当前，正值数据要素全国统一大市场建设与发展的关键时期，数据要素市场化配置是其中重要一环。当前我国数据要素市场化配置面临重大理论和实践问题，准确聚焦这一命题需要以中国为观照、以时代为观照，随着实践发展推动理论创新，不断丰富理论内涵、拓展理论视野，形成解决问题的新观点、新思路、新方法，以创新性方法和精准化思路应对数据要素市场配置中的各类困难与挑战。
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