上海要打通数据产业发展关键环节，构建完整数据产业链

摘要： ...

从全国范围看，中国已基本形成了四大数据要素产业聚集区，分别是京津冀聚集区、长三角聚集区、珠三角聚集区和川渝贵聚集区。整体而言，一线城市上海、北京、深圳和广州的数据要素市场化配置改革进展较快，引领着全国数据要素市场发展；重庆、杭州、成都、武汉等数字经济发展水平较高的新一线城市，在政府积极推动和企业创新实践下，也逐步形成具有当地特色的数据要素市场发展格局。

上海应进一步发挥数据产业发展的先行者作用，从数据资源平台建设、数据估值生态推进、数据资产交易商业平台建立和数据资产市场制度构建等方面强化应对举措，打通数据产业发展关键环节，推动数据赋能实体经济。

构建上海数据产业链的核心挑战和思路

此前，笔者公开提出将数据转化成资产和财富，要打通数据产业链，加快实现从数据资源到数据资本的转化，而在数据产业链的构建过程中，现阶段仍需要解决4个核心技术挑战。

一是数据供给的技术挑战，需要解决隐私保护的问题；二是数据交易的挑战，需要解决数据归属的问题；三是数据金融化的挑战，需要解决数据资产定价的问题；四是市场制度建设的挑战，需要解决评估、结算、交易以及保存数据等环节如何形成标准化体系的问题。由于这4个挑战的存在，将数据转化成财富和生产力的过程并不顺利。

因此，对于上海而言，最重要的就是建立一个完整的数据产业链和培育大规模的数据资产生态。立足当下，对应原始数据从资源化到数据资源、产品化到数据产品、资产化到数据资产、资本化到数据资本的4个重要阶段，应从每个阶段的核心入手搭建数据产业链的不同模块（图1）。

图1 上海构建从数据资源到数据资本的产业链

（一）构建数据资源平台，为数据生产环节提供数据资源供给

第1个模块是构建上海数据资源平台，解决数据资源化阶段的供给挑战。

一是数据确权是破解数据资源供给和流通的症结所在。从法律角度看，数据所有权的模糊不清，使得它不能用于交易；数据的经济学特征，如可复用性，决定了数据所有权不应交易，价值外部依赖性决定了数据所有权的不易交易；而数据的非经济学特征，如何保证其隐私性、私密性和安全性等，决定了数据所有权的不宜交易。

二是数据安全和合规是数据资源供给和流通的必要条件和基础。在数据隐私和安全保护方面，仍面临多方面的挑战和风险。在社会和行业层面，缺乏数据共享、流通和交易规范；在企业层面，普遍缺乏数据确权原则，缺乏结合法务、业务、安全合规与IT整合的跨板块的管控机制；在管理层面，缺乏符合数据全生命周期、数据特点的风险管理方法，以及细粒度分级的管控手段；在技术层面，缺乏针对数据防御、感知、响应的技术和工具。

由于这些障碍和困难的存在，可以看到国内外有很多做数据产品的企业，但做数据资源的平台不多。上海要降低或解决这些数据交易障碍，就要从法规、制度的角度入手制定基础的交易框架和保障机制，从技术突破的角度入手破解数据隐私和安全保护难题，提高数据供给和交易的可操作性。

（二）构建数据估值生态，推进数据流通

第2个模块是构建上海数据估值平台。数据资产的价值评估（简称“数据估值”）是打通数据资产流通环节的重要基础，也是当前亟待解决的最大挑战。

上海可以利用前沿研究提出的夏普利值（Shapley Value）来解决数据的估值问题。这一概念在解决合作利益分配问题上具有重大意义，在数据估值方面的应用中，将数据视为一种资源或资产，不同的数据贡献者类似于合作博弈中的参与者。每个数据贡献者都拥有独特的数据资源，这些数据资源在与其他数据结合时能够产生额外的价值。夏普利值概念可以应用于评估每个数据贡献者在其数据被用于某种目的（如机器学习模型训练、数据分析等）时所产生的边际贡献，如在数据交易中确定交易价格和价值分配、在数据合作项目中明确参与者的利益分配比例、在数据分析中评估不同数据集的质量和重要性等。它能够确保每个成员根据其贡献获得相应的收益，从而保证分配的公平性。

（三）构建数据资产交易的商业平台

第3个模块是建立大规模的上海数据资产的商业平台。在数据产品化阶段，需要将数据从资源的持有方转移到产品的研发方，通过数据资源的登记，开始进行挂牌、交易，交付到数据产品的使用方。随后，满足资产条件的数据产品将产生数据资产凭证，最后形成数据资产凭证的应用。这个过程中，数据资本化的确权逐渐得到明确，而数据产品可以理解为基于数据资源，经过开发加工形成并面向场景的交付物（图2）。

图2 上海数据产品化的形成路径    资料来源：普华永道、上海数据交易所。

当前，此类商业平台的模式主要包括数据交易平台、数据银行、数据信托和数据合作社等。

发展良好的数据交易平台有助于解决效率、合规、安全、信任等治理问题。近年来，国外数据交易平台的发展非常迅速，国内由数据生态活跃地区政府主导的数据交易所模式也不断涌现，如2015年贵阳大数据交易所成立，2021年以来北京、上海、深圳等地先后成立数据交易所等。综合来看，数据交易平台商业模式可以较好地解决数据互信、数据保护与数据供需的主要矛盾，且有助于大量行业通过平台沉淀形成数据标签和数据产品。

与现有的数据集市、数据交易所等模式相比，个人数据银行是尝试解决个人数据流通问题的一种新模式，具有更多的优势和可行性。

数据信托可被视作一种新型的、可信的数据流通模式，适用于个人数据、企业数据和公共数据等各种场景，其最重要的基础在于各方参与者之间的风险隔离。

（四）加快推进数据资产在金融领域的应用

金融行业是数据资产化应用最早和最为广泛的领域之一，上海需要加快推动数据资产在金融领域的应用，帮助市场建立，从数据拆分、市场化定价到数据交易的达成，逐步形成数据资产金融化的市场生态。

以数据资产证券化为例。在数据资产证券化的过程中，涉及相关的多元数据资产参与主体，共同完成数据资产池建立、数据资产评估、交易结构设计、收益支付、风险控制等流程。其实现机制需要从数据资产评估定价、交易平台建设、打包结构化、监管法律支持和投资者参与风险管理等多方面进行完善，并得到技术能力、基础设施和第三方专业服务的全面支撑，从而逐步形成相互关联、相互促进的良性数据资产金融化的生态系统。

整体而言，从社会、经济、政策和技术层面，上海要在政策法规支持、基础设施保障、定价机制创新、统一交易平台搭建、生态主体培育等各个环节进一步健全和细化，推动数据资产金融化的各类商业模式实践不断从当前的点状探索创新，走向务实落地和全面发展，由此深度释放出数据资产的核心价值，共建健康有序的数据资产金融生态。

（五）构建数据资产市场制度

上海数据市场制度应与多层次、多主体、多样化的数据交易体系相匹配，建立公正有效的交易规则和市场监管框架，以确保数据的流通、交易的安全以及市场的健康发展。

一是从数据交易对象看，数据流通交易对象包括权属关系比较清晰的企业数据、权属关系较为复杂的个人数据以及不涉及原始数据转移的公共数据等，需考虑制定不同的交易和监管规则，通过规范数据交易一级市场规则，解决原始数据的登记授权、数据资源的流通等问题。

二是从数据交易的场所和模式看，包括以集中交易为主的交易所场内交易，以数据经纪人或数据中介撮合模式、经济主体自主交易或通过平台交易模式为主的场外交易，以及通过数据银行、数据信托、资产证券化等数据资产金融化方式参与的交易模式。这一阶段需要建立健全数据资产交易二级市场和三级市场，进一步鼓励场内交易、规范场外交易。建设数据交易市场的核心在于培育市场机制，并配套相应的监管和规范机制，以实现数据交易机构和主体之间的产品互认、需求互动、标准互通、主体互信为目标，在数据的合规高效流通和交易过程中激活数据要素价值。

上海应逐步健全交易所与数据商分离的市场运营机制，在支持数据交易所建设的同时，培育一批专业性强、资质完备的数据服务商或技术服务商，建立多元化的服务体系，以市场化的运作模式，为数据交易提供技术和能力支持，盘活整个数据交易的链条，提高数据资产交易流动性，创造多方协同的良性生态体系。

有鉴于当前中国数据交易市场还处于起步探索阶段，数据交易所、数据交易平台、数据服务商、第三方服务机构等各参与主体在定位、作用、模式和功能等层面都尚不成熟，现阶段上海在数据市场制度建设方面的主要策略更应注重整体规划框架搭建和实践探索相结合，在试点、创新和国际经验借鉴中不断落实市场规则和标准体系的制定、规范、迭代和完善，在理念上秉持加强数据供给、激活有效需求、促进流通交易及赋能实体经济的核心原则，协同处理好市场和政府、效率和公平、创新和治理的关系，逐步培育起适应多层次数据交易体系的市场生态。

上海要打通数据产业发展关键环节，促进数据赋能实体经济

上海应以打通数据产业发展关键环节为核心，壮大数据产业规模、优化数据产业结构、提升数据产品和服务供给、增强数据产业的综合实力，以促进数据赋能实体经济，加快实现海量可循环的数据价值。

（一）推动公共数据扩大开放利用是解决数据供给问题的重要突破口

下一阶段，要持续探索公共数据、企业数据开发利用新路径，挖掘和释放数据要素价值。2024年9月，中共中央办公厅、国务院办公厅《关于加快公共数据资源开发利用的意见》的出台，标志着中国数据基础制度的进一步推进和完善，从激发数据资源供给、鼓励开发利用和加强监督管理等3个角度进行了重大制度创新。

在管理和使用公共数据时，必须始终以服务社会的最大利益为目标，以公平、有效和可持续为基本原则。在公共数据授权使用规则上，应坚持5个重要共性原则。一是所有授权使用的条件和条款必须透明；二是授权协议中必须明确数据使用的具体目的和范围；三是对涉及个人隐私和敏感数据的使用，必须特别授权并采取适当保护措施；四是收费标准必须合理且透明，不得以营利为目的；五是规则必须明确数据使用者的责任和义务。

上海要加强高质量数据供给，激活数据流通的源头，首先要做好公共数据的授权运营，现阶段应从以下3点入手：一是构建法律、政策和技术生态，二是构建数据资产商业平台，三是构建核心估值体系。“数据二十条”指出，要推动用于数字化发展的公共数据按政府指导定价有偿使用。因此，上海要解决定价体系这个核心问题，鼓励利用前沿的估值工具，探索建立公共数据利益分配机制，激励数据供给方和加工方加大高质量数据供给。同时，也鼓励在条件具备的区域试验区先行先试，探索总结可推广可复制的公共数据授权运营经验。

（二）促进数据流通交易的关键是加快数据估值的科学性和市场化

要建立数据要素市场化价格机制，解决数据估值问题是数据流通环节中最重要的内容。上海应广泛地学习、借鉴跨领域的科研方法和成果，集中力量优先突破解决数据估值这一难题，为促进数据流通解决关键性障碍，如前沿性地提出用夏普利值来解决数据估值问题。

在数据跨境流通方面，全球数据跨境流动治理与规则正处于形成过程中，美欧围绕数据跨境流动的规则博弈不断加剧，我国初步构建了较为严格的数据出境安全管理制度，但全球尚未形成具有约束力的数据跨境流动治理和规则体系。目前，上海布局临港新片区国际数据产业建设，启动上海数据交易所国际板，前瞻性地探索数据跨境流动的新机制。在这个过程中，要坚持安全与发展并重、开放与合作共赢。一是明确数据主权，建立数据跨境流动的中国治理方案，完善跨境数据安全管理办法，平衡好数据本地化存储与数据跨境流动的关系，建立内外有别的跨境数据流动安全保障和监管体系；二是积极牵头或参与数据跨境流动国际条约、标准或者规则的制定，建立或参与区域性的跨境数据流动规则及白名单机制，构建数据流动的国际朋友圈；三是加大数据和算力的国际市场投入，推动构建开放、合作、共赢的国际数据治理体系。

（三）充分发挥数据要素对实体产业的乘数效应

上海有丰富的数据应用场景，应从以下3点发力：一是要以需求为牵引，聚焦符合国家战略的重点行业和领域，挖掘高价值数据要素应用场景，加速数实深度融合，以场景创新驱动数据交易需求、繁荣数据产业生态；二是加强多样化的典型应用场景试点探索，推动数据资源丰富、作用效益明显、条件适宜的区域和产业先行先试，形成示范引领作用并予以推广；三是注重安全有序，在数据应用场景的开发和使用过程中，用技术和治理管理数据安全和风险，确保数据成为赋能经济发展的高质量驱动力。

（四）培育多元化、专业化的数据商，壮大全链条数据产业服务生态

构建数据要素市场需要更好地发挥市场机制作用，上海要培育壮大数据企业集群，完善数据流通交易服务生态，打造竞争有序、繁荣活跃的数据产业。

数据产业覆盖广泛的参与方和服务机构，既包括从事数据技术创新、资源开发利用、数据技术赋能应用的企业，从事数据产品和服务流通交易的企业，参与数据基础设施建设的企业，也包括登记、评估、审计等服务机构。当前，中国数商在行业、区域层面的发展缺乏协调，在行业分布结构上，主要集中在数据咨询服务商、数据资源集成商、数据分析技术服务商等门槛较低的行业，缺少数据交付服务商及数据治理商等相关行业；在地理分布结构上，主要集中在长三角、珠三角和京津冀地区，中西部地区相关产业的数商类型和数量都较少。

上海要培育多元化的数据商。一是基于本地数据产业的阶段性重点发展需求，结合当前数商分布结构和发展状况，有针对性地提出培育数商发展的重点产业和区域方向，并予以政策支持，建立企业参与的激励机制。

二是发挥政府监管和行业自律的作用，推动数商认证机制出台，明确数商分类、准入和管理标准，推动数商专业化、规范化的高质量发展。

三是创新数据中介形式，探索搭建合法、合规的数商服务平台，借助业务赋能、信息交流和市场支持等手段构建良好的生态，推动数据产业及应用的有序发展。

（作者朱民系中国国际经济交流中心资深专家委员，国际货币基金组织原副总裁，中国人民银行原副行长；潘柳系清华大学五道口金融学院中国金融前沿研究中心副主任。本文摘自上海市人民政府发展研究中心主办的《国际大都市发展研究》2024年第2期，原文题目：“数据产业高质量发展目标下的 上海数据产业链构建”，澎湃新闻经授权刊发，刊发时有编辑和删节）