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数字经济以数据要素为核心，以数据要素市场为数据流通利用的场域，数据成为新型生产要素具有一定的理论逻辑、历史因素和现实背景，分析数据要素市场的基本运行机理和关键运行机制，明晰数据要素市场培育的内在要求，有利于充分把握数字经济的内涵，为构建数据要素市场配套制度、推动数据要素市场发展奠定前提和基础。

（一）作为核心要素的数据：从资源到要素

不同经济时代的区别不在于生产什么，而在于怎样生产，不同的生产要素划分了各个经济时代，数据作为新型生产要素将数字经济划分为一个新的经济时代。《政治经济学大词典》中将生产要素定义为：生产要素(Factor of Production)是生产某种商品时投入的各种经济资源。从生产要素二元论到五元论的演变历程来看，生产要素理论并非一成不变，而是随着社会经济和科学技术的发展而不断变化。数据要素成为新型生产要素，既具有理论逻辑，也具有历史因素和现实背景，是社会经济发展到一定程度的产物。

农业经济时代，工业的生产规模狭小且生产工具简单，资本尚未通过复杂的生产工具和机器生产建立起对于劳动力的绝对统治，此时农业生产是社会财富的主要来源，生产活动依赖于劳动者直接的劳动力和生产资料的结合，劳动力借此占据了生产活动的主导地位，与土地并列为最重要的两大生产要素，威廉·配弟在其《赋税论》中将两种要素形象地比喻为“土地是财富之母，劳动是财富之父”。第一次工业革命后，工业生产的规模迅速扩大且生产工具逐渐复杂化精细化，机器成为生产活动的主体，工人逐渐处于辅助机器进行生产的地位，机器以资本的身份成为主导生产活动的重要因素之一，同时工业生产中大量的资金需求也使得资本的投入与否往往决定了一个产业能否发展和勃兴，由此资本成为重要的生产要素之一，萨伊在《政治经济学概论：财富的生产、分配和消费》中将资本作为生产要素进行了详细的论述。第二次工业革命后，科学革命和技术革命紧密结合，技术成为大幅提高生产效率所必不可少的资源投入，进而成为重要的生产要素之一，由此“生产要素四元论”基本形成。第三次工业革命后，计算机等现代科技的诞生使信息产业迅速崛起，信息资源成为重要的战略资源，在生产活动中的重要性愈发提升，但信息资源并未随之被确认为一种新型生产要素，围绕信息能否成为生产要素存在许多争议。相较之下，数据之所以能够成为新型生产要素，主要包括以下几个方面的原因：首先，在“数据-信息-知识”的线性流动结构下，数据作为信息的一种表现形式，可以通过解读获得相应的信息并挖掘出有用的知识，与信息具有等同的效果；其次，数据更易量化，相较于传统信息的多种载体和表现形式，数据大多体现为电子形式的代码或其他固定的表现形式，更容易作为一种生产要素来进行商品化和流通利用；此外，数字化时代下信息越来越多地以数据的形式展现、流转和使用，将数据作为生产要素更具有现实意义，更能代表数字经济时代的核心特征，由此成为一种新型生产要素。

（二）数字经济的关键场域：数据要素市场

要素市场的形成，是某一资源要素发展到一定程度的产物，当某一生产要素的交换和流通成为必要时，就会形成关于该生产要素的流通和利用市场。数据要素市场可以界定为数据作为资源要素在市场主体之间流通利用的市场，包括数据要素的交易场所及其交换关系的总和，具体而言是指依托于数据交易所/中心/平台或其他数据交易场所形成的数据主体之间数据交换、获取和利用活动的市场。与传统要素市场的运行机制相似，数据要素市场的运行也以利益机制、供求-价格机制和竞争机制组成的市场机制为主。在数据要素市场中，利益机制是指市场主体为了追求自身经济利益的最大化在数据要素市场中展开数据流通利用等数据交易活动；供求-价格机制是指数据要素的供求关系影响价格水平，价格水平的波动又将引起供求关系的变化；竞争机制是指不同数据市场经营主体之间存在竞争，不遵循市场规律的、经营能力较弱的市场主体将面临淘汰。数据要素市场的基本运行机理表现为：市场主体通过利益机制的驱使根据价值效用的大小开展数据交易，在供求-价格机制和竞争机制的影响下，数据将朝着价格相对较高的用途和领域以及较能发挥数据价值效用的主体配置，最终形成数据要素在不同主体、不同领域间流通利用的市场格局。数据要素市场的培育应当遵循数据要素市场的基本运行机理，依托市场机制实现数据要素的自由有序流通利用，促进数据要素市场的健康平稳发展。

（三）数据要素市场培育的内在要求

数据要素市场的培育本质而言是为了促进数据的流通利用，激发数据的效用价值，形成以数据要素为核心的数字经济产业并发挥数据要素对传统生产要素的乘数效应，进而推动整体的经济发展和产业转型。数据要素效用价值的发挥以数据的流通利用为前提，数据流通利用通过市场主体的活动实现，某种意义上，对于数据要素的配置就是对市场主体权利的配置。为此，数据要素市场培育应关注对市场主体权利的构建和保障，其内在要求包括：首先，需要赋予并保障市场主体平等地获取和利用数据的权利，应建立相关的数据产权制度和数据竞争秩序；其次，需要满足市场主体便利高效地开展数据流通利用活动，应完善数据流通利用规则和其他相关市场规则，推进数据交易基础设施、数据交易中介机构等相关数据交易组织的发展建设和其他配套制度建设；再次，需要以市场决定为主，以政府规制为辅，将市场“无形之手”作为数据要素市场的主要运行机制，以政府“有形之手”把控数据要素市场发展的整体方向和基本秩序，实施必要的调制手段，保障数据活动安全，完善数据治理监管，促进数据要素市场健康有序发展。

数据要素市场的培育离不开配套制度的构建和法律规则的治理，需从数据要素市场培育的内在要求出发，以整体性和系统性视角探求所需的相关制度。

（一）产权归属：数据流通利用的起点

产权的确定是数据流通利用的起点，《民法典》第127条虽提及数据的财产权益保护，却完全规避了数据权属的问题，随着数字经济时代数据价值的不断凸显，市场主体对于数据权益的主张日益强烈，数据确权的现实需求愈发高涨。明确的数据产权归属不仅可以保护数据权利人的合法权益，而且能够降低数据流通利用中的合规风险，避免不必要的权益纠纷，提高数据流通利用的效率。此外，根据科斯第二定理的理论内涵，数据产权的归属决定了数据资源的原始配置，在数据交易成本较高的现实情况下，市场通过交易改变法律对权利的原始配置需要成本，此时对于数据产权的原始界定将直接影响数据要素市场的整体经济效率，因此数据权属的界定变得尤为重要，法律对原始权益的不同配置将带来不同的市场经济效率，应当结合数据流通利用的具体场景作出能够带来最大市场经济效益的数据产权制度安排，包括明确数据权益的法律性质、数据权益的内容以及数据权益的具体归属。

（二）交易制度：数据要素市场培育的核心

要素市场的形成需要具备多个基本条件，包括参与交易的供需各方，可供交换的商品，可供交易的场所和供需各方都能接受的交易条件。数据要素市场中，可供交易的场所指由数据交易所/平台/中心等数据交易基础设施和其他数据交易中介机构形成的数据交易场所，交易条件指数据定价规则、数据交易规则等市场规则，两者共同构成了数据要素市场的基本交易制度。数据交易相比于传统的商品交易存在诸多特殊性，例如信息悖论问题、数据价值的双向不确定性问题、数据磋商和谈判等交易成本问题、数据交易后合规使用问题等，需要数据交易基础设施和中介机构等提供的技术和服务支持，以搭建数据供需方之间的信任桥梁，提供安全可信、可追溯的数据交易环境，促进数据交易安全高效地开展。数据定价是数据交易制度的一部分，数据价格反映数据资产的内在价值，体现数据资产的变现能力，是数据交易的重要条件之一，没有合理的定价规则，数据要素就无法进入交易环节，科学合理的数据定价制度有利于便利交易条件的达成，维护数据交易的公平，激发数据要素市场的价格发现能力，促进数据资源的流通利用。数据交易规则凝聚数据交易各方的合意，划分数据交易参与各方的权利义务，有利于明确数据交易过程中各方的合法权益，提高数据交易的效率，为可能发生的数据争议提供裁判依据。职能齐备的数据交易基础设施和中介机构、科学合理的数据定价制度、统一清晰的数据交易规则是促进数据流通利用安全高效开展的关键因素。

（三）安全保障：数据流通利用的底线

安全是数据流通利用的底线，建立完善的数据流通利用安全保护制度是确保个人和企业主体权益不受侵犯、维护社会秩序和国家安全所必须。数据当中所包含的大量信息涉及个人信息、商业利益、社会秩序和国家安全，数据流通利用安全保障应当关注个人信息保护和数据安全保护两个方面，一方面，个人数据是各类数据的主要来源，对个人数据的任意收集处理将使得个人隐私无处安放，需要完善个人数据的收集处理规则，优化个人信息保护模式，加强对个人数据权益的保护；另一方面，对数据的泄露、篡改、破坏将造成个人和企业权益、公共利益和国家利益受到损害，需要加快落实数据分类分级保护制度，对不同类别和风险等级的数据采取差异化和针对性的管控措施，以保障数据流通利用的安全，维护个人、企业、社会和国家利益。

（四）治理监管：市场有序发展的现实要求

数据治理监管制度的完善是发挥数据监管实效，维护数据要素市场秩序，促进数据要素市场健康平稳发展的现实需要。数据治理监管应包括完善数据竞争制度和优化数据监管体制两个方面，一方面，我国数据要素市场尚处于发展起步阶段，相关的数据流通利用制度不甚明晰，容易陷入盲目自发和逐利性驱动的无序状态，产生破坏数据要素市场正常竞争秩序的行为，需要规制数据市场主体的数据不正当竞争行为和数据垄断行为，构建良好的数据竞争秩序；另一方面，我国相应的数据监管机构初步成立，相关的法律尚未健全，配套的监管制度仍不成熟，可能导致数据监管难以发挥实效，应当明确数据治理监管的原则，完善数据治理监管体系，统筹协调行政监管，鼓励支持市场自律，形成行政监管和市场自律的双重监管模式，以整体提升我国的数据监管能效，有效因应当下数据治理监管的挑战。 

数据天然的无形性、非竞争性和非排他性等特征使得其相关市场制度的构建与传统商品要素市场制度的构建存在较大差异，传统理论和方法较难直接套用至数据相关市场制度的构建当中，使得数据要素市场相关制度的构建面临种种困境，需分析其现实制约和理论成因，以更好构建数据流通利用相关制度，培育发展数据要素市场。

（一）规则不清晰：数据流通利用的“无法可依”

首先，数据确权规则不明确。立法上对于数据权属问题几乎处于完全留白的状态。民法总则草案一审稿曾将数据信息作为知识产权的客体之一，但由于引起较大争议最终未能保留，在后续的《民法总则》正式稿和《民法典》正式稿中均未再对数据的权益性质作出规定，《民法典》第127条将数据相关规则交由其他法律进行规定，数据目前的权益性质、权益内容、权益归属均不甚明晰。部门法律当中对于行业性的数据权属问题稍有提及，但规定较为原则，行政法规、部门规章对于数据权属问题几乎没有提及，地方立法虽然对数据权属问题作出了一定的尝试，但内容仍然较为原则。立法上未能定分止争，学理上对于数据确权的讨论也并未形成具有说服力的共识，适用物权法违背物权法定和一物一权原则，占有、使用、收益、处分的物权权能并非能完全套用至数据当中，将物权强烈的对世性强加至数据之上需要建立与登记、占有等相称的数据财产权公示制度，制度成本难以估量。适用合同法忽视了数据的权利客体地位，否定了数据所具有的独立的财产性质，无法解释数据作为资产而非服务进行交易的情形，且在合同相对性原理的制约下，难以应对实践中第三方侵犯数据权益的问题，也不利于数据担保融资等制度的开发以充分激发数据效用价值。适用知识产权法中的著作权、专利权等虽然能够在某些具体场景中实现对数据权属的确认和保护，但绝大部分数据并不具有独创性等知识产权的特征。适用商业秘密仅能满足对部分数据的保护，大部分数据不具备商业秘密所需的保密性要求。适用数据库保护仅仅保护投资性利益，并未从本质上承认和保护数据的财产性权益。适用《反不正当竞争法》一般条款并未将数据权益从数据活动行为违反“诚实信用”、“商业道德”中剥离，仅仅判断数据活动行为在竞争维度的合法性与否，回避了数据权利诉求的实质，且具有扩张《反不正当竞争法》一般条款的适用，架空法定类型不正当竞争行为规定的危险。亦有学者主张将数据视为一种新型权利，但关于数据新型权利的内涵与构造存在诸多理论争议，未能形成通说，且已有的数据新型权利均未能解决数据确权后的数据权益行使问题，数据权益性质、权益内容、权益归属问题仍待解决。

其次，数据定价和交易规则不统一。在数据定价方面，学者们提出以成本定价法、收益定价法、市场定价法、价格区间法为基础的数据定价理论，但均囿于数据自身重置成本难以确定、数据价值可持续挖掘、数据使用寿命难以估计和市场交易规模较小等因素，存在诸多局限，难以指导定价实践。实践当中，主要存在第三方自动定价、协商定价和拍卖定价等数据交易定价机制。采用第三方自动定价典型的有贵阳大数据交易所，根据数据品种、时间跨度、数据深度、数据完整性、数据样本覆盖、数据实时性等特定的数据质量评价指标给出评价结果，并根据评价结果和同类同级数据集/产品的历史成交价给出一个合理的价格区间，上海数据交易所也采用第三方定价，由具有公信力的第三方评估机构对数据的成本和利润进行核算进而评定数据的价格。协商定价在实践中最为常见，由数据供需方确定最终成交价格，取决于供需双方的自由合意。拍卖定价指由多个数据需求方对数据价格进行竞拍，最终以最高竞拍价为数据成交价格。但实际上以上数据定价实践方法均存在局限性，协商定价虽自由度高且充分体现交易各方合意，但所需的磋商和谈判的交易成本高，难以适应于未来大规模数据交易下高频率的数据交易，且可能存在信息不对称的价格歧视、价格欺诈等风险；第三方定价中评估主体对于数据价格评定结果的准确性并无充足把握，所确定的数据评估价格仅为数据交易方提供参考，数据最终的成交价格仍需由数据交易方进行磋商，本质上仍属于协商定价模式；拍卖定价虽采用市场化的方式确定数据价格，但仅适用于具有多名潜在数据需求方的情况，否则难以起拍，且数据的起拍价和拍卖价格增长幅度的确定本质上仍需要回归到数据价值基准的问题上。综上，科学合理且实用的数据定价方法仍然欠缺。

在数据交易规则方面，目前并未形成统一的数据交易规则，实践中数据交易规则由不同交易场所根据自身情况拟定，交易规则的质量良莠不齐，篇幅长短不一，内容风格迥异，有的甚至是直接对其他数据交易场所交易规则的生搬硬抄。综观各大数据交易场所已有的数据交易规则，虽然有部分交易规则对数据交易过程中涉及的主要问题作了规定，但大多较为原则，对于交易数据的范围，交易数据的标准、质量和合规要求，交易主体的资质和限制，交易流程的具体安排，交易参与方的权利义务等内容均未形成统一且明确的规定。

（二）组织不健全：基础设施和中介机构的力量孱弱

以数据交易所(中心/平台)为代表的数据交易基础设施曾在2015年至2016年间呈爆发式增长，自2015年我国第一所数据交易所贵阳大数据交易所成立运营起，已有近20家数据交易所(中心/平台)成立，但时至今日仅有少数数据交易场所仍维持基本运营，大多数跟风设立的数据交易场所均不再更新业务动态。究其原因，首先是数据交易场所的设立门槛过低、设立标准不明，不同地区甚至同一地区设立多个数据交易场所，重复建设和市场割据的现象严重，以湖北省武汉市为例，同一地区内就存在华中大数据交易所、长江大数据交易中心、东湖大数据交易中心三个数据交易场所，三者在发展定位和功能定位上界限不清，形成数据市场割据。其次，已设立的数据交易场所对于自身的职能定位不明确，实践中部分数据交易场所既作为数据交易的撮合方，又作为数据资源的提供方，可能存在利益冲突，在数据交易标的审核、数据交易主体资质审核、数据交易撮合、数据交易监督等方面也未履行应有的职责。再次，数据交易场所缺乏足够的公信力和对市场主体的吸引力，目前数据交易场所中可供交易的数据资源有限，数据交易撮合手段并不丰富，各项交易制度仍不完善，难以保障数据交易的安全高效开展，市场主体缺乏对于数据交易场所的信任，导致数据交易场所陷入空心化运营的状态，未能发挥其促进和支持数据流通利用的职能。

以数据经纪商、第三方数据评估机构为代表的中介机构在我国并未发展形成规模，质量良莠不齐，业务规范不明晰，未能发挥其在数据交易中的应有职能。数据经纪商能够满足市场主体除直接在数据交易所开展数据交易之外的其他数据交易需求，丰富数据交易开展的选择性，降低数据交易的门槛，提高数据要素市场的流动性，是重要的数据交易组织之一。但数据经纪商具有较强的营利性和商业化性质，且服务质量良莠不齐，对于数据交易主体和数据交易标的的判断依赖于市场经验和业务能力，在缺乏业务规范和适当监督的情况下，存在较大的交易风险。第三方数据评估机构对于数据合规性、数据价值、数据质量、数据安全等级的评价发挥着关键作用，对于便利数据交易的高效顺利开展具有重要意义，但目前对于第三方数据评估机构的业务资质、评估权威性和公信力、评估标准和规范等均不明晰，无法真正发挥第三方评估机构在数据交易当中的作用。一方面，当前对于数据经纪商、第三方数据评估机构等数据交易中介机构的设立和运营缺乏政策激励，导致其尚未形成规模；另一方面，对于数据交易中介机构的业务标准、运营规范也缺乏具体规则，导致未能形成规范有序的数据交易中介机构服务市场。

（三）市场不成熟：初级阶段下市场自发性和盲目性凸显

首先，市场片面追求数据流通利用收益而忽视个人信息保护和数据安全问题。个人信息保护方面，早期市场中随意收集滥用个人信息的问题严重，市场主体往往未经个人同意即收集使用个人信息，导致个人隐私无处安放，数据收集使用生态堪忧。随着《个人信息保护法》的出台实施和相关执法力度的加强，知情同意的个人信息收集处理规则被确立，并区分了一般个人信息、敏感个人信息、特殊情形下处理个人信息的不同程度的知情同意要求。但实践当中知情同意规则的实施却遭遇种种现实困境，一方面，知情同意规则流于形式，无法起到切实保护个人信息权益的作用。个人用户面对精心设计的冗长繁杂的隐私协议，往往不作阅读即勾选同意，对于相关的隐私风险、授权条款和隐私保护条款并未达到完全知情，个人信息主体因出于对数据企业所提供服务的依赖而作出的同意也难言真实自愿，此外如何在保障用户知情权、选择权等个人信息权利的同时平衡用户的产品使用体验和便捷性也是需要考虑的问题。另一方面，知情同意规则可能给数据企业造成沉重的合规负担，从而限制数据的流通利用和数字经济的发展。在知情同意规则下，数据企业需要花费大量的成本征集个人用户的授权同意甚至单独同意和书面同意，在部分用户反对的情况下还需要对相应的数据进行拆分剔除，由此可能导致较大的投入成本和沉没成本，给数据流通利用造成不确定性。此外，在现有的数据分析范式下，数据在分析之前往往无法确定具体的目的，部分二级数据处理者甚至与个人信息主体不存在直接联系，导致数据处理者在获得直接授权并给出明确的数据处理目的和内容上存在困难，给数据的流通利用增加了现实难度。

数据安全方面，其一，传统“整齐划一”的数据安全保护模式难以适应数据的异质性特征和复杂多变的数字经济发展形势，对所有数据不加区分地采用一套保护策略可能产生诸多问题，或是过于宽松导致隐私侵犯和数据泄露问题频发，或是过于严苛抑制数据的流通利用和数字经济的发展。其二，数字经济时代，数据流动利用是“常态”，数据静止存储是“非常态”，传统重静态而轻动态的数据安全保护模式无法应对数据大规模流动、聚合、分析所产生的数据流动性安全风险，由此，数据分类分级保护制度应运而生，以区分不同类别和风险程度的数据采取差异化和针对性的管控，兼顾数据安全和数据利用。但无论是《网络安全法》《数据安全法》或其他相关法律法规、标准性文件中均未对数据分类分级保护制度的具体分类分级标准、数据管控措施和相应的实施细则和配套制度作出规定，各行业各部门曾推出的数据分类分级标准和重要数据识别标准难以统一，缺乏互操作性，甚至可能造成矛盾冲突，数据等级和数据保护程度由组织内部决定也可能产生较大的负外部性，使得数据分类分级保护制度的实际落实面临困境。

其次，全国各地为抢占数字经济的发展先机，纷纷发布地方数据发展促进条例，建立数据交易所(中心/平台)，导致各地的数据交易规则和标准不一，数据交易市场互相割裂，甚至可能滋生地方保护主义和行政性垄断，给全国统一的数据要素市场建设带来困难。目前我国数据要素市场以地方建设为主，主要由各省设立数据交易场所，发布数据发展相关条例，建立数据发展配套体系，这种模式给予了地方较大的自主空间，有利于发挥地方建设数据要素市场的积极性，但该模式也存在以下问题：一方面，地方主导的数据要素市场建设模式容易造成地区间数据市场的割裂，制约数据要素的跨区域流动，不利于数据市场体系的全国性统筹；另一方面，部分地方政府在制定本区域内数据发展相关规则时，可能会基于本地区利益的考量，对于数据的跨区域流通和外地市场主体参与数据交易采取不合理的歧视或限制，造成行政性垄断，使得全国统一的数据要素市场的建立更加困难。

（四）监管不到位：政府监管与市场自律的双双失位

首先，传统竞争法律制度在各种新型数据竞争活动下暴露出诸多问题，陷入规制失灵和适法困难的窘境。实践当中，以网络爬取为典型的数据不当获取行为频发，以阻隔流通为典型的数据封禁行为凸显，损害了市场主体平等获取和利用数据的权利；数字化垄断协议的运用和数字经济领域扼杀式并购的泛滥使数据垄断风险隐患不断加大，数据流通利用秩序面临挑战。传统竞争法律制度对于以上新型数据竞争活动在认定标准、分析范式和规制手段上暴露出诸多问题，陷入制度失灵的现实窘境，数据要素市场面临竞争失序的风险。对于数据不正当获取和数据封禁行为，在行为性质的认定上，数据爬取行为具有技术中立性，且蕴含了数字经济背景下数据流通利用的重要价值，如何界定其合法性边界存在难度，数据封禁行为一定程度上为维护消费者隐私权益和保护企业合理商业利益，其合法性边界也较难认定；在不法行为的规制上，数据不当获取和数据封禁行为在实践中主要依据竞争法一般条款或“互联网条款”进行规制，但适用弹性过大，可能导致相关条款的适用范围不当扩大，对数据封禁行为适用反垄断法相关制度也需要解决数字经济领域相关市场界定和市场支配地位认定的难题。对于数字化垄断协议，传统竞争法律制度在协同主体的意思联络认定、可责性认定、规制对象和规制手段上均存在困难。对于数字经济领域的扼杀式并购，传统竞争法律制度在经营者集中申报标准、相关市场认定标准、竞争损害影响评价上面临失灵。面对以上种种现实困境，需调整市场规制手段，革新竞争秩序监管的理念和范式，构建能够适应数字经济发展的数据竞争制度。

其次，政府数据治理监管体系不完善，市场数据自律治理缺位，导致整体的数据治理监管未能发挥应有实效。在政府监管方面，我国数据监管领域虽然形成了国家网信部门统筹，其他国务院各部门在各自职责范围内依法履行监管职责的“网信部门统筹 行业分别监管”的模式，但实践中各数据监管机构权责不清、执法推诿等问题仍然存在，网信部门履行统筹协调职能并不顺畅。中央层面，一方面，国家网信部门与国务院其他有关部门同处于同一层级，甚至在权力配置上要明显弱于国家发改委、工信部、市场监管总局、中国人民银行等国务院组成部门和直属机构，使得国家网信部门要发挥统筹协调作用面临现实的难度；另一方面，自2015年来近60%的部级单位印发大数据发展相关的文件，国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、国家安全部门、公安部等对于大数据治理和监管均具有一定的权限，但各部门对于数据监管之间的职责划分并不明晰。地方层面，随着数字化浪潮的兴起，各地争相设立数据监管机构，但地方设立的数据监管机构五花八门、机构形式不同、职能范围不同、所属主管部门也不尽相同，导致各地方和各部门监管体系林立，利益地方化和利益部门化的趋势增强，形成“监管洼地”和“逐底效应”，使得统筹协调机制的建立面临极大困难。在市场自治层面，我国数据要素市场目前的行业组织松散，行业标准和规范尚未统一，自律管理规则质量良莠不齐，数据交易所等数据交易场所未清晰确立自律法人的定位，自律治理实际上处于缺位状态。

实践当中数据要素市场制度构建面临的种种困境与数据要素市场培育的现实需求形成的矛盾愈发尖锐，需正确认识数据要素的经济和法律属性，把握数字经济的本质特征，针对性地构建相关制度，以促进数据的流通利用，推动数据要素市场在规范中发展。

（一）明确数据权益性质及权益归属原则

明确数据权益的性质是划分数据权益归属的前提，应当将数据财产权益界定为新型财产性权益，而非财产权。财产权具有对世权的特征，需满足法定性和透明性两大要件，如果需要创设数据财产权，一方面意味着在立法上须有关于数据财产权的严格的权利创建、权利内容、权利的行使和消灭等一系列规定，将面临巨大的立法成本；另一方面意味着需建立数据权利占有、登记或其他方式的公示制度，以使第三方能够以低成本的方式了解数据财产权的存在及其可能的影响，以上两点都将带来巨大的法律变革成本，并且给现行的法律制度带来诸多不确定性，还可能因数据财产权的创设而衍生出无穷无尽的数据确权纠纷和诉讼。虽然有学者主张数据财产权的创设可以解决产权激励、交易成本和信息悖论的问题，但实践证明产权激励并非必要，交易成本的降低存在不确定性，信息悖论的解决可以通过合同和技术方法实现，在缺乏强有力的证据足以证明设立数据财产权的必要性时，通过路径依赖将数据财产权益创设为数据财产权反而会带来诸多的弊端。

对数据权益性质的讨论，所要实现的并非是将数据物化或视为财产，而是确定和表达一种数据“被拥有的状态(ownedness)”，但由于在既有的法律体系中并不存在这样一种明确的概念，人们只能寻找最为接近的财产权制度进行路径依赖，然而种种理论上的分析和实践上的尝试均表明数据权益无法照搬已有的财产权制度模式，《民法典》第127条的留白，实际上也是为数据界权跳出传统财产权路径的窠臼提供了充分的空间，因此对于数据权益应当以一种更具开放性和想象力的方式来设计相关的法律制度。数据财产权益并非对世性质的财产权，对数据权益的确认，目的在于建立一种关于数据的“财产权益法律关系”，以更好地调整数据流通利用中各方的权利义务和责任，促进数据流通利用和价值激发，推动数据要素市场的发展。

在数据权益的归属上，实践当中争议的，主要是最常用于流通利用的作为大数据集合的非个人数据的财产权益划分问题。数据财产权益的归属应当区分不同场景和不同类别数据进行具体讨论，按照“劳动形成权益，法律界定权益”的原则确定数据财产权益的归属。劳动形成权益阶段，根据洛克的劳动产权理论，对于数据的产生付出劳动贡献的主体均能够主张一定的财产权益，由此原始数据提供者、数据收集者、数据处理者等均可能作为潜在的数据财产权益所有人，根据不同场景这些主体可能是个人、企业或政府机构。在法律界定权益阶段，一方面，由于数据权益的初始配置直接影响到数据所能发挥的效用和社会整体经济效益，因此应当将权益配置给能够发挥其最大效用的使用者来实现社会整体经济效益的最大化；另一方面，由于法律界定权益需要花费一定的成本，包括规则选择和制定成本、制度变革成本、法律实施成本等，因此需要考虑到不同权益配置安排可能产生的法律界定成本。总体而言，需要以尽可能小的法律界定成本，来实现数据财产权益配置的社会整体经济效益最大化，由此在具体场景中决定数据财产权益应当归属于个人、企业或政府机构等单个或多个主体，并对未获得数据财产权益归属但付出实际劳动的主体进行一定的补偿。

（二）加快数据交易基础设施及中介机构的发展建设

首先，应当明确数据交易场所的法律性质和功能定位，规范数据交易场所的设立标准和业务运作，以充分发挥数据交易场所支持和服务数据流通利用的职能实效。其一，应当确立数据交易场所的自律法人地位，以更好地发挥数据交易场所在自律治理和运营管理上的独立性和市场化。其二，应当明确数据交易场所在审核数据交易标的质量、审核数据交易主体资质、撮合数据交易、安排数据交易流程、监督数据交易安全等方面的基本职能，并隔离自身作为数据提供方的营利性业务可能产生的利益冲突。其三，应当建立数据交易场所的设立标准，避免数据交易场所的重复建设和市场割裂，在数据交易场所设立的资金、人员、交易规则、组织架构和管理制度上设置一定的要求，并逐步统筹已有的数据交易场所，建立全国统一的数据交易场所。其四，可以丰富数据交易场所的交易资源，提高数据交易场所对市场主体的吸引力，可以尝试将公共数据的开放共享与数据交易场所对接，丰富数据交易场所的数据来源，可以引导政府部门和国有企业的数据采购和交易流通在数据交易场所完成，吸引市场上的数据提供方向数据交易平台汇集，带动更多数据需求方向数据交易平台汇集，形成数据交易平台发展的良性循环。

其次，应当鼓励数据经纪商、第三方数据评估机构等数据交易中介机构的发展，并制定相应的业务规范。对于数据经纪商制度的建设，《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》中首次提出要探索建立数据经纪人资格认证和管理制度，提供了地方立法上的经验，美国作为数据经纪商最为活跃的国家，其佛蒙特州通过了《佛蒙特州数据经纪商监管法案》(The Vermont Data Broker Regulation)以规范数据经纪商的业务行为，提供了域外立法上的经验。我国可以在税收政策、融资政策上对数据经纪商提供一定的政策优惠，以鼓励数据经纪商的设立和发展，并逐步建立数据经纪商的资质条件、年报或年检制度和业务合规指引以规范数据经纪商的运营行为。对于第三方数据评估机构制度的建设，应当着重认定具有专业能力和业务资质的主体作为第三方数据评估机构，并提高数据评估机构的公信力和权威性，研究制定数据评估的规范指引，提高数据评估的准确性。

（三）健全数据流通利用相关规则和制度

在数据定价方面，就现阶段而言，统一规范的数据定价评估规则并不现实，事实上也没有某种生产要素的定价可以“毕其功于一役”，生产要素的定价规则往往是在不断的交易实践中积累、磨合和完善后形成一个为市场所普遍认同的价格基准，再基于该价格基准的特征和原理，抽象出生产要素的定价规则，反哺市场交易实践，数据要素定价规则的形成亦应如此。我国数据要素市场尚处于发展初期，短期内数据定价应以市场定价为主，着力市场扩容，鼓励并吸引市场主体参与数据流通交易，通过不断的数据流通交易积累数据定价的实践经验，在此过程中，应当着重关注定价的公平性，及时发现并规制价格欺诈、价格歧视和价格垄断等不公平定价行为，维护基本的数据定价秩序，可以由国家机关或行业协会发布数据定价指引作为市场定价的参考，促进数据市场定价的合理性。在数据要素市场逐步发展成熟、数据流通交易体量达到一定程度后，应当在总结数据市场定价实践经验的基础上，建立科学合理的数据定价规则，以回应数字经济时代大规模高频率数据流通交易对于数据定价效率和准确性的要求，进一步促进数据交易流通，推动数据要素市场的发展。

在数据交易规则方面，应当明确交易流程，合理配置交易各方权利义务，做到交易流程标准化和权利义务清晰化。根据数据交易的特性，可以将数据交易流程分为交易申请、交易磋商、交易实施、交易结算四大步骤。以依托数据交易所等数据交易场所进行的数据交易为例，交易申请阶段，数据交易方向数据交易场所提交数据供应申请或数据需求申请，由交易平台对数据供应内容和数据需求内容进行审核后发布。交易磋商阶段，数据供应方和数据需求方根据发布的数据供需信息进行自由匹配，进一步磋商达成合意后形成交易订单。交易实施阶段，数据依据需求方的要求进行流动、处理和分析，数据产品、数据服务根据数据需求方的特定适用情景加工、产生并交付，需确保该阶段在安全可信可控可追溯的环境中进行，并进行持续实时记录和监督。交易结算阶段，供需双方完成数据标的交割并确认数据交易结束，关闭数据交易通道并对可能存在的数据残余内容进行删除。以上四大交易流程可作为数据交易的标准流程，作为数据交易规则的主要内容以规范数据交易活动、提高数据交易效率、保障数据交易安全，但应当注意的是并非所有数据交易都包含以上四个完整流程，例如在协议数据交易中可能并不包含数据交易申请流程，但可以作为参照以规范数据交易过程中各方数据交易行为。

（四）强化数据流通利用安全保障与秩序监督

首先，应优化个人信息保护模式，落实数据分类分级保护制度，加强数据流通利用安全保障。在个人信息保护模式的优化上，可以引入数据信托理论，尝试构建数据控制者的信义义务制度框架。现行“赋权-维权”的制度规范下对于个人信息主体自主支配、自主决策和自主责任的“理性人”假设不尽现实，个人信息主体的理性程度、决策能力和责任承担能力远远没有达到现行制度规范所预设的程度，个人往往没有兴趣、没有时间也没有能力阅读长篇大作的隐私政策或应对频繁出现的授权同意请求。“赋权-维权”模式使个人信息主体，这一数字社会中的弱势主体，承担了管理和保护个人数据的首要责任。个人信息主体只要同意了个人信息的收集和使用，数据控制者就被推定为已经遵守了知情同意规则，这实际上是将个人数据保护的责任转嫁给了个人信息主体自身，而数据控制者反而通过形式上的知情同意满足了合规条件从而获得了免责。某种程度上，知情同意规则已经成为数据控制者的“避风港”，缺乏真正自主控制权的个人信息主体承担起最多的法律责任，最能有效防范损失风险的数据控制者在遵守程序性规定之后便可免责，这实际上是数据风险责任的错配。如果对知情同意规则进行形式上的改良，又将面临个人信息主体面对频繁征求授权同意的不堪其扰和决策厌恶，以及增加数据控制者合规负担、限制数据流通利用等问题，导致个人信息保护模式陷入两难的境地。为此，应当正视个人信息主体和数据控制者之间的不平等关系，引入数据信托的理论，由数据控制者承担数据处理的信义义务，将数据处理活动的规制重心放置于数据控制者的行为规范上，对个人信息主体实施倾斜性保护，强调数据控制者的信义义务本位。由此既避免了个人主体的决策困境和决策风险，又保留了个人主体对于数据权益的合理期待，同时赋予数据控制者对于数据自主运营的一定权限，在数据控制者信义义务的制度框架下，能够实现数据保护和利用的平衡，实现个人信息保护模式的优化。

在数据分类分级保护制度的落实上，中央层面通过推出《网络安全标准实践指南 数据分类分级指引(征求意见稿)》和《信息安全技术 重要数据识别规则(征求意见稿)》尝试引导建立“自上而下”的数据分类分级标准和重要数据识别规则，但各行业各部门尚未依据两规范对本行业本部门的数据分类分级标准和重要数据识别标准进行细化。其一，应促进各行业各部门已有的“自下而上”的数据分类分级标准与中央“自上而下”的数据分类分级标准形成对接，各行业各部门可以在中央的数据分类分级标准之下进行细化，但需明确对应中央层面的数据具体类别和等级；其二，应当注意数据分类分级保护制度和网络安全保护等级制度的衔接，构建系统协调的网络、数据安全保护体系；其三，应当根据风险相称、等比例或合理性标准配套建立不同类别和等级的数据的管控制度，着重建立重要数据的管控制度，形成较低级别数据“合规即流通利用”，较高级别数据“审批后流通利用”的差异化、针对性管控措施，以平衡数字经济发展、社会数字秩序和国家数字安全。

其次，应当革新传统竞争法律制度的规制理念和分析范式，合理界定并规制数据不当获取和数据封禁行为，优化垄断协议和经营者集中相关标准和规制手段，构建适应数字经济时代的数据竞争法律制度。其一，应当结合数字经济领域的特征革新反垄断法律制度的分析范式，为数字经济领域相关反垄断制度的适用解决前提性和基础性问题，应以替代性分析为基本方法，考虑数字平台企业的多边市场特征和跨平台网络效应界定相关市场；应着重以数字平台掌握和处理数据的能力为参考因素，结合市场占有率、市场控制能力、相关经营者对其依赖程度和进入相关市场的难易程度来界定市场支配地位。其二，对于数据不当获取和封禁行为、数字化垄断协议和数字经济领域扼杀式并购，应当充分发挥竞争法律制度基本理论的包容性和解释力，把握数字经济的新业态特征，探寻新型数据竞争活动的本质，深入阐释竞争法律制度的基本理论和核心观念，调适《反不正当竞争法》《电子商务法》《反垄断法》中相关制度的适用标准和规制手段，以合理界定各种新型数据竞争活动的合法性并采取适当规制。

再次，应完善政府治理监管制度，提升市场自律治理，形成良好的数据治理监管体系。其一，应贯彻积极的包容审慎监管理念，数字经济产业作为新业态在经济模式和组织形式等方面与传统产业都有较大的差距，对其的监管相较于传统行业应当有更高的包容度，以避免对产业创新的扼杀。应以包容性监管容忍数字经济在发展过程中具有变革性的创新行为；以审慎性监管发挥市场决定作用，保持行政监管的谦抑性，给数字经济产业发展留足空间；以有效监管保障数字经济发展的底线，对可能违反基本法理秩序和造成显著社会危害的数字经济活动进行合理规制。其二，应统筹协调行政监管，在中央层面，应当加强中央层面各监管机构之间的分工协调和统筹监管。在分工监管上，应根据各行业主管部门对本行业活动产生的数据和本部门职能应涉及的数据明确数据监管事项清单，明晰各监管部门之间的监管职责和监管界限，形成高效科学的监管分工；在协调监管上，应明确协调监管的具体内容，加强网信部门对各部门的统筹效果，建立数据监管信息共享平台，促进各部门数据监管信息的及时共享，形成协调监管的长效机制，避免“头痛医头脚痛医脚”的运动式协调监管。在地方层面，应当调整和改革地方数据监管体制，逐步形成地方网信部门为统筹、地方各相关部门分别履行监管职责的分工协调监管模式，与中央监管体系形成统一，构建全国一体化的数据行政监管体制。其三，应鼓励支持市场自律，发挥数据交易场所、大数据行业协会的自律治理职能，赋予其一定的自律管理权限，形成自律管理与行政监管相配合的“回应性监管模式”，将中观和微观、执行与技术性的事务交由自律性管理组织来承担，政府由直接监管者转变为“构建者”，提供强制手段的战略威慑，对自律性监管组织的自律监管进行监督，以充分发挥市场自律管理效用，提高政府监管的效率和容错率，更好发挥行业自律和政府监管的协同作用，形成行业自律、政府干预的双重监管模式。

从农业时代的“土地为母，劳动为父”，到工业时代的“技术为核，资本为王”，人类社会如今正步入“万物皆可数化”的数字经济时代，相较于传统要素市场的培育，数据要素市场由于以数据为核心生产要素，在权利配置、交易制度、组织建设和治理监管上均存在诸多难点和困境，需准确认识数据天然的无形性、非竞争性和非排他性的本质特征，把握数据以信息内容为价值的经济属性，深入阐释传统的市场理论和法律规则，充分发挥想象力和创造性，调适和革新相关的理念、标准、制度和治理手段，以充分因应数字经济的时代挑战，推动数据要素市场的培育和建设，把握数字经济时代红利。