来源：安邦智库(ANBOUND)

近年来，“数据即石油”成为国内的流行语。自2014年开始，为推动数据要素交易，我国建立了以集中式交易机构为核心的数据要素交易体系，地方政府和企业对建设数据交易所（中心）的热情高涨。大体上，我国数据交易机构的建设可以分为两个阶段，第一阶段是2015-2017年，全国成立了30家以撮合交易、综合数据服务为特征的数据交易服务机构；第二阶段是2020年之后，全国新成立了16家数据交易机构，这些机构都宣称采取了新的模式即数据交易所2.0，试图破解前一阶段数据交易机构发展过程中所存在的交易业务单一、交易意愿不足等问题。

根据中国信通院发布的《数据交易场所发展指数研究报告（2024年）》，截至2024年8月，贵州、北京、安徽合肥、广东佛山、上海、河南郑州、四川成都等地已陆续出台支持数据要素市场建设和促进数据流通交易的专项补贴政策，以“真金白银”支持数据交易的发展；全国已有20余个省份开展了数据交易场所和交易公司的组建工作。值得一提的是，今年以来，多地加速推动数据基础设施建设。比如，2月8日，东北首家省级数据要素服务中心——北京国际大数据交易所吉林省数据要素服务中心正式揭牌。同日，郑州市政府工作报告提出，重组郑州数据交易中心。根据规划，重组后的郑州数据交易中心预计实现年交易额15亿元以上，产业规模达到100亿元。

目前，国家数据局数据显示，2024年，全国数据市场交易规模预计超1600亿元，同比增长30%以上，其中场内市场数据交易（含备案交易）规模预计超300亿元，同比实现翻番。北京、上海、浙江、广州、深圳、贵阳等地重点数据交易机构上架产品1.6万多个、数据交易（含备案交易）总额超220亿元，同比增长80%。其中，2023年，贵阳大数据交易所交易额20亿元，增长400%；深圳数据交易所规模超50亿元，增长超300%；上海数据交易所额突破11亿元，增长达到100%。

不过，与数据交易所遍地开花形成对比的是，尽管目前国内头部数据交易所交易规模有所增长，但总体交易规模仍然偏低。据中国信通院发布的《数据价值化与数据要素市场发展报告（2023年）》显示，目前我国数据流通交易仍以场外交易为主，场内数据交易只占数据交易市场总规模的4%。甚至有数据分析，截至2023年底，以数据交易所（中心）为主导的“场内交易”很少，占比仅2%-3%。还有分析人士指出，从数据交易的客单价来看，大多数交易额仅为几十万元，少数交易能够达到几百万元，客单价相对较低；从交易量来看，距离期待的千亿规模，当下的数据流通仍处于发展的早期阶段。目前，国内数据交易主要存在以下问题：

第一，数据产品质量参差不齐。一方面目前缺乏全国性的具备市场公信力的数据产品质量标准，另一方面各数据交易平台的建设和运营缺乏对数商准入及参与的严格统一的资质审查和考核标准，导致各机构提交的数据质量参差不齐，数据购买方的试错成本高、交易风险大，影响交易意愿和积极性。

第二，数据交易标准不统一。目前，由于我国数据要素市场领域缺乏全国统一的数据交易标准体系，不同数交所对参与交易的数据类型、数据格式、管理方式、参与规则等各不相同，无形中增加了数据交易成本，制约了数据的流通共享。比如，因港澳数据治理规则差异导致权责界定模糊，深圳前海数据经纪人纠纷率同比上升19%。在具体领域也会降低交易积极性，无锡推行《数据要素流通安全管理办法》，建立“数据保险箱”机制，但资产评估标准缺失导致23%交易流标。

第三，数据安全未能有效解决。这是数据交易市场发展的另一大障碍。由于缺乏全市场统一的数据安全标准，建立分门别类、行之有效的数据安全规范，各数交所及其主要交易商受限于混乱的限制性条件，不能放开手脚尝试，只得抱着求稳心态缓缓图之，因效益不及发展预期，无疑会放缓数据要素市场化配置的进程。比如在上海张江数据要素集聚区，由于《浦东数据条例》确立数据资产凭证制度，但金融数据出境合规成本增加30%。

第四，数据流通壁垒有待打破。2022年中共中央、国务院出台的“数据二十条”，是目前数据流通交易领域的最高政策文件。然而，当前各公共服务机构、大型数字平台、行业垄断企业等“数据大户”都存在固守一隅之地、坐享现有数据价值的保守思维，形成数据割据，不利于各省市乃至全国数据流通。比如北京通州数据先行区）2024年政务数据开放总量达2.1EB，部署百亿亿次算力的“长安链”智能算力中心，但商用算力开放度不足30%。

第五，数据定价机制不健全。在上述因素的基础上，由于数据的无形性和可复制性，且数据交易市场未成规模，其价值评估和定价较为困难。数据交易市场缺乏统一的定价标准和方法，多数交易依靠双方协商确定价格，容易导致定价不合理、交易不公平等问题。比如，贵阳大数据交易所因定价机制僵化，2024年累计交易总额仅为83亿元，与曾经定下的目标还相差1000多倍。

第六，数据交易环境市场化不足。当前，数据交易遭到各种行政审核较多，市场化程度呈现出不足，增加交易成本。比如，北京通州数据先行区出台《数据基础制度先行区创建方案》，首创“数据资产入表”机制，但政务数据市场化审批周期长达143天。另外值得指出的是，数据交易集中于头部企业。截至2024年3月，经对比发现存在头部数商集中上架产品的现象，以北数所、深数所最为明显。紫金诚征信有限公司在金融场景下总计有102款产品上架北数所，占北数所总量的近60%；深圳南方电网深港科技创新有限公司则有24款金融场景数据产品上架深数所，占深数所总量的32%。

第七，数据结构性短板突出。不同于上述制度性瓶颈，数据交易还受到数商环境、算力设施、人才等结构性因素的明显制约。比如，盐城大数据产业园，建成苏北首个AI训练基地，但算力资源跨省调度协议覆盖率仅35%，制约服务半径扩展；郑州数据交易中心因数商生态薄弱，2023年交易额不足上海的60%；无锡建立数据要素分级授权机制，但高端数据标注人才缺口达42%。

当前，我国头部数据交易所规模有所增长，但总体交易规模仍然偏低。这既有数据质量、数据规则、数据安全、数据流通、数据定价等制度性问题，又有因数据基础设施等结构性短板。因此，对于全国数据交易所（中心）的建设，安邦智库（ANBOUND）研究人员建议：

第一，要吸取过去的教训，立足于算力基础、数商环境等实际情况，因地制宜，不能盲目的全面铺开，一哄而上，导致交易所空转，浪费资源。

第二，从国家宏观层面完善与优化市场化资源配置的顶层制度设计。比如，包括加快数据立法进程，明确数据权属、流转规则、交易机制等，为数据资产交易提供制度保障。建立健全的数据交易监管体系，规范数据交易，防范数据垄断、不正当竞争等行为。完善数据安全保护制度，加强数据安全监管，保护数据安全。

第三，加强数据标准化建设，统一数据格式、编码、元数据等，提高数据共享和利用效率。推动数据治理，提升数据质量，为数据资产交易提供高质量的数据资源。同时，结合国际标准和实际运营范式，加强数据价值评估，探索相对公允、统一的数据定价准则，以便在全国确定合理的数据资产价格。

总体而言，当前国内数据交易所总体交易规模偏低，无论是制度性问题，还是结构性困境，都在很大程度上反映了国内数据交易所建设盲目推进的现实。因此，数据交易所建设不能一哄而上，而要因地制宜，慎重推进，既要逐步解决各类制度性问题，同时也要尽快解决结构性困境，最终实现良性的循环。

最终分析结论：

与数据交易所遍地开花形成对比的是，尽管目前国内头部数据交易所交易规模有所增长，但总体交易规模仍然偏低。这与目前国内数据交易主要存在产品质量参差不齐、交易标准不统一、安全未能有效解决、定价机制不健全等制度性因素以及结构性短板突出等问题密切相关。因此，当前数据交易所建设需降温，逐步解决存在的问题。（XR）