基于数字生态视角的数据要素市场治理策略研究*

项 猛 王志刚

内容提要：数字经济的飞速发展使得数据成为全球竞争的关键资源，加快数据要素市场建设是新时期促进我国经济高质量发展的有力举措。数据要素市场建设应兼顾数据要素的发展与安全，以促进数据流通交易为首要目标，不断提升市场发展水平。文章结合数字生态理论，把数据要素市场视作有机整体，将数据要素市场治理嵌入市场的发展与建设之中，提出“保安全、重发展、促创新”的治理原则，进而从市场的制度环境、流通机制和发展活力三个方面提出了完善数据要素市场治理的对策建议。

一、引言

随着互联网、云计算、人工智能等现代数字技术加速创新，数字经济发展迅猛，产生的数据资源爆炸式增长，带领全球进入数字社会阶段，数据逐渐成为新时代经济发展的重要驱动力，其作为生产要素的价值日益凸显。自2019年10月，党的十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，首次明确将数据列入生产要素以来，我国数据要素市场的发展不断加快。2022年12月，国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称《数据二十条》)，就如何建立和健全数据要素基础制度体系提出了全面、系统的意见，为深化数据要素市场化配置改革，释放数据要素价值，推动数字经济高质量发展提供了政策引导和方向指引。党中央出台的一系列政策文件，体现出国家对发展数据要素的高度关注，数据要素作为数字经济的核心生产要素，已成为推动产业升级、优化经济结构和打造经济增长点的战略性资源。我国人口众多，消费市场规模庞大，由此产生了海量的数据资源，并拥有丰富的应用场景，发展数据相关产业，激发数据要素价值在国内具有得天独厚的优势。然而，当前我国数据要素市场的发展水平仍然较低，虽然全国多地成立了数据交易所，但数据交易规模与额度很小，数据流通交易面临阿罗信息悖论。(1)丁晓东：《数据交易如何破局——数据要素市场中的阿罗信息悖论与法律应对》，《东方法学》2022年第2期。与此同时，目前我国数据要素市场的监管治理仍属于传统条块分割的模式，发改委、工信部、公安部、网信办等多个部门都承担着一定监管职责，监管治理体系的混乱同样阻碍着数据要素的有序发展。(2)李三希、李嘉琦、刘小鲁：《数据要素市场高质量发展的内涵特征与推进路径》，《改革》2023年第5期。为此，2023年3月，中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》，提出组建国家数据局，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。国家数据局的成立是推动数据要素市场建设的有力举措，将促进我国数据要素市场治理模式的转变，提升数据要素市场治理效率。但由于数据要素市场属于新兴市场，如何对数据要素市场进行有效治理，从而实现数据要素市场的蓬勃健康发展，仍是理论界和实务部门亟需探索的重要问题。

在数字经济的快速发展下，数据能够成为生产要素符合马克思主义生产要素理论的根本特征，具有一定的历史必然性和现实必要性，(3)宋冬林、孙尚斌、范欣：《数据成为现代生产要素的政治经济学分析》，《经济学家》2021年第7期。而随着数据成为数字经济发展的核心资源，培育数据要素市场又是推动数字经济进一步发展，以及实现全国经济高质量发展的必然要求。(4)蔡跃洲、马文君：《数据要素对高质量发展影响与数据流动制约》，《数量经济技术经济研究》2021年第3期。与土地、劳动等传统生产要素相比，数据要素具有外部性、规模经济性、准公共物品性等独特属性，同时，数据的无形、可复制使得数据要素带来的风险更加隐蔽复杂。对于数据要素市场建设存在的产权界定不清晰、交易机制不健全、数据安全监管及隐私保护能力不强等关键问题，(5)王志刚、李承怡：《数据要素市场化的现实困境与对策建议》，《财政科学》2022年第8期。学者们提出可以采用分类分级的制度进行产权安排，逐步建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权等分置的产权运行机制，(6)童楠楠、窦悦、刘钊因：《中国特色数据要素产权制度体系构建研究》，《电子政务》2022年第2期。并以公共数据开放为突破口，完善公共数据分类分级、共享开放清单等制度，分层次、分区域逐步推进全国统一数据要素市场建设。(7)徐凤敏、王柯蕴：《建设统一数据要素大市场的科学内涵、内在逻辑与政策建议》，《西安交通大学学报》2023年第2期。在数据要素市场的监管治理方面，陈振其认为可以遵循包容审慎的监管理念，打造数据“监管沙盒”(8)陈振其：《监管沙盒：数据要素治理新方案》，《图书馆论坛》2023年第2期。；林镇阳等提出构建数据要素市场化生态系统，借助数据运营平台作为生态系统的核心参与者，通过加强对平台的监管来规范数据要素市场的发展；(9)林镇阳、侯智军、赵蓉、翟俊轶：《数据要素生态系统视角下数据运营平台的服务类型与监管体系构建》，《电子政务》2022年第8期。翟志勇提出可以探索数据信托的发展模式，解决数据要素交易流通的发展与安全困境。(10)翟志勇：《论数据信托：一种数据治理的新方案》，《东方法学》2021年第4期。总结而言，既有研究对数据要素的特征、挑战、监管等不同方面进行了探讨，为推进数据要素市场建设提供诸多有益的视角，加快数据要素发展，释放数据要素价值是目前理论界和实务部门已经形成的共识。然而，数据要素市场的建设是一项复杂、系统工程，在数据要素市场建设的过程中，需要构建积极有效的治理策略，平衡好数据要素市场发展与安全的关系，实现数据要素流通交易效率和监管治理能力的同步提升。

本文尝试将数据要素市场治理嵌入数据要素市场的发展建设之中，以促进数据要素发展，提升数据流通交易为目标，探索能够通过完善数据要素市场治理来加快市场建设的路径方法。文章的主要贡献体现在以下三个方面：一是研究视角的创新，以数字生态作为数据要素市场建设的理论基础，把建设数据要素市场视作一项系统性工程，希望从更加全面的视角明确数据要素市场发展治理策略。二是聚焦于数据要素市场治理，提出“保安全、重发展、促创新”的治理原则，探索能够兼顾数据要素市场发展与安全的发展路径。三是研究内容是对重大现实问题的回应，补充了现有关于数据要素市场监管治理研究的不足，对我国数据要素市场建设实践具有一定参考意义。

二、相关理论分析

(一)数据要素

要理解数据要素，首先需要清楚生产要素的概念。所谓生产要素，是指社会生产中不可缺少的各种资源和条件，是维持企业生产经营活动所必须具备的基本因素。生产要素理论起源于西方经济学，最早可追溯至古典经济学家威廉·配第提出的劳动价值论，他在《赋税论》中最先提出“劳动是财富之父、土地是财富之母”的论断，把土地和劳动归纳为财富生产的两种基本要素，开创了生产要素的“二元论”。随后，生产技术的不断进步，使得资本、技术在经济增长中发挥着越来越重要的作用，人们对生产要素的认识不断丰富和深化，依次经历了生产要素的“三元论”(土地、劳动、资本)、“四元论”(土地、劳动、资本、技术)等阶段。(11)徐斌、李燕芳：《生产要素理论的主要学派与最新发展》，《北京交通大学学报》2006年第3期。现在，信息通信技术的快速发展催生了海量数据，结合云计算、人工智能的现代技术，数据在企业生产经营活动中的作用不断放大，逐渐显现出作为生产要素的经济社会价值。根据中国信通院发布的《数据要素白皮书(2022年)》，数据要素指的是在商品或服务生产并获得利益过程中投入的数据资源，主要为根据特定生产需求收集、整理、加工形成的信息、数据集、以及数据产品。(12)中国信息通信研究院：《数据要素白皮书(2022年)》，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202301/t20230107_413788.htm。需要注意的是，数据要素与数据不是等同概念，数据是记录或描述客观事物(如事实、事件、过程或思想)的数字化载体，通常表现为无序或未加工的原始素材，数据可以是连续的值，如声音、图像等，也可以是离散的，如符号、文字等。数据要素则是在值能够生产和服务过程中作为生产性资源投入，参与经济价值创造的数字化数据、信息、知识和智慧的集合。(13)王伟玲、王蕤、贾子君：《数据要素市场：全球数字经济竞争新蓝海》，北京：电子工业出版社，2023年，第15页。对比之下，数据要素强调的是能够直接参与社会生产经营活动，为使用者或所有者带来经济效益的数据资源，即并非所有的数据都是生产要素，只有经过要素化处理后的数据才能转换为生产要素。

数据要素作为信息化、智能化技术革命背景下诞生的全新生产要素，与土地、资本、劳动、技术等传统生产要素相比具有很多独特属性。第一，在技术层面，数据要素具有主体多元、非标准性以及无形性等特点。(14)于施洋、王建冬、黄倩倩：《论数据要素市场》，北京：人民出版社，2023年，第37页。主体多元是指在数据要素的全生命周期中，涉及许多不同类别的主体，主要包括有供给方、需求方、运营方、监管方等，而每一种类别的主体还可以进一步细化，例如，就数据要素的供给方而言，可以有政府、企业、个人等不同主体。同时，数据要素交易具备显著的非标准化特点，数据的收集以及数据产品的开发大多以数据买方的需求进行定制化服务，公允定价和交易流动较为困难。此外，数据并非像土地、资本等要素一样以实体形式存在，而是存在于网络空间内，是一种无形资源，这意味着数据要素可以很容易地复制和传播。第二，在经济学层面，数据要素具有非稀缺性、非竞争性、非排他性、非均质性等特点。(15)徐翔、厉克奥博、田晓轩：《数据生产要素研究进展》，《经济学动态》2021年第4期。非稀缺性是指数据要素的体量可以无限增长，而且在使用过程中数据要素不会被消耗，可以无限重复加工使用，这使得其边际成本极低，而边际收益极高。非竞争性意味着同一数据要素可以同时被多个不同主体在不同场景中使用，而且不会降低数据的质量和容量；类似的，数据要素还具有显著的非排他性，即数据要素可以无限复制给多个主体同时使用，各个主体之间互不排斥、也互不干扰。数据要素的非竞争性和非排他性，是数据要素能够产生巨大的规模经济、范围经济和网络效应的前提。非均质性是指数据要素的价值可能存在很大差别，与之相反，资本、劳动等传统生产要素都具有一定的均质性，自身价值差别只会在一定范围内存在，但数据要素的价值在不同主体、不同场景中可能完全不同。

(二)数字生态

“生态”概念最早起源于生物学，研究的是生物与其环境的相互关系，表现为各类生物有机体与人类社会共同构成的环境系统。(16)王现丽、毛艳丽：《生态学》，徐州：中国矿业大学出版社，2017年，第4页。强调系统的整体性和各类主体的关联性是生态研究的最大特征，该理念对很多其他学科也产生过重要的启发与影响，使得生态学与非生命科学的结合不断增加，形成了数学生态学、物理生态学、经济生态学等众多分支。近年来，以信息技术为代表的新一轮科技革命和产业变革正在加速推进，数字技术逐渐渗透到人类经济、政治、文化和社会的各个领域中，以新的理念、业态和模式给人类生产生活带来了广泛而深刻的影响。为主动适应数字化变革的时代潮流，加快数字经济、数字社会、数字政府的建设，国务院《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》首次提出了“数字生态”的概念，明确提出要构建数字规则体系，营造开放、健康、安全的数字生态。当前，关于数字生态的概念莫衷一是。结合企业发展实践，B.P商业伙伴发布的《2022数字生态发展研究报告》认为，数字生态是为满足企业客户数字化转型需求，在以数据为生产要素的基础上，由各类提供技术、产品、服务的信息技术企业形成的自发自洽、优势互补的商业协同网络。(17)B.P商业伙伴：《2022数字生态发展研究报告》，http：//www.cnbp.net/Project/2022%20ecological%20Conference/index.html。参考现有研究关于数字生态的论述，数字生态是由数字主体互连互动形成的多层次多结构多形态且彼此依存、合作和冲突的动态系统，与自然生态、社会生态相互作用又相对独立。(18)李昊林、彭錞：《良好数字生态与数字规则体系构建》，《电子政务》2022年第3期。总结而言，数字生态随着数字化转型持续推进，数字技术对整个经济社会的发展所产生的影响日益广泛和深刻，从而形成的一个多元复杂的系统。数字生态是生态理念与数字化发展的结合，是数字治理理念的重要创新，而数据作为数字生态的关键要素，不仅是数字治理的核心资源，也是数字治理的重要组成部分。因此，将数字生态理念融入数据要素市场建设具有天然的契合性。数据要素市场同样可以看作是一个有机的生态系统，要实现数据要素市场的健康长远发展，就必须重点把握好整个市场的系统性、协同性和动态性，(19)乔天宇、李由君、赵越、谭成、张平文：《数字治理格局研判的理论与方法探索》，《中国科学院院刊》2022年第10期。从而探索有效的数据要素市场发展与治理思路。第一，系统性。建设数据要素市场本质是要促进数据的高效流通，充分发挥数据作为数字中国建设核心要素的作用，不断释放潜能、创造价值，这就要求统筹考虑数据要素市场的发展与安全、监管与创新等问题，统筹好数据要素的确权定价、开发利用、交易流通、收益分配及监管保护等之间的关系，构建统一开放、竞争有序的数据要素市场体系。第二，协同性。数据要素市场的参与主体众多，要对数据要素市场实施有效治理，不仅需要政府部门介入，还需要市场中的多元化主体协同配合、共同发力。只有不断深化各类主体之间的协同关系，才能破除数据要素市场建设中跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的各类壁垒和堵点，提升数据要素治理效率。第三，动态性。数字要素市场是在动态中形成并保持不断的演化，尤其是在技术变革的推动下，经济环境日新月异，经济新业态新模式不断涌现，这使得数据要素市场的建设必然要结合数字经济发展进行动态调整。

三、数据要素市场治理

(一)数据要素市场治理的内涵

数据要素市场是数据要素在交换和流通中形成的市场，涵盖数据从获取开发到价值实现的全部内容，根据数据从生成到应用的生命周期划分，数据要素市场包括数据采集、数据存储、数据加工、数据流通及交易、数据分析、数据应用、数据服务等不同领域。数据要素市场治理就是在数据要素的全生命周期内，就数据要素进行安全保障、监督管理、标准制定、价值释放等一揽子管理行为的统称。数据要素市场治理的本质是在实现数据要素价值和规避数据要素风险之间进行权衡，并通过制定合适的政策法规体系保障数据要素市场的健康发展，促进数据的合理流通、高效利用，不断释放数据要素价值。在《数据二十条》中就明确指出，数据要素治理是数据基础制度的四大组成部分之一，贯穿数据流通交易的各个环节，涉及数据要素市场培育的方方面面，可以发挥出不可替代的重要作用。只有不断完善数据要素治理，才能在发掘数据要素价值的同时，保障国家数据安全，维护企业和个人数字权益，实现数据要素市场的健康发展。然而，目前我国数据要素的实践发展领先于理论探索，有关数据要素市场建设的理论制度较为欠缺，加之数据要素在技术、经济等层面具有独特属性，使得如何实现数据要素市场的有效治理成为亟待研究和解决的难题。

(二)数据要素市场治理的原则

当前，我国数据要素市场正处于起步发展阶段，数据要素市场治理需要兼顾数据要素的发展与安全，应以加快数据要素市场建设、促进数据交易流通为首要目标，充分发掘数据要素的价值，同步完善数据要素市场治理体系，强化数据要素全流程的监督管理。因此，我国数据要素市场治理应秉承“保安全、重发展、促创新”的基本原则。

第一，“保安全”：保障数据安全是数据要素市场建设的基本要求。数据要素兼具数据和生产要素的双重属性，其具有的无形性、可复制性等特征，使得数据要素市场的风险更加隐匿，更容易传播扩散。在数据流通交易的全生命周期中，涉及数据采集、开发、存储、使用、加工、传输等多个环节，在不同环节都存在不同类型的风险隐患，而且数据要素与其他生产要素的交互结合，使得数据要素已渗透到政府治理、经济运行、公共服务等领域，使得蕴含的安全风险更加复杂和隐蔽，还有可能会引发全国系统性的风险。因此，守住数据安全是促进数据流通交易的前提，是建设数据要素市场的底线，必须把打造安全可信的数据要素市场环境作为数据要素市场治理的基本任务。

第二，“重发展”：促进数据流通是数据要素市场建设的首要目标。随着数字经济的快速发展，数据已成为全球竞争的关键性资源，加快数据的流通交易，充分释放数据要素价值，是推动全国经济高质量发展的必然要求。然而，我国数据要素市场发展水平整体较低，数据交易规模相对很小。全国数据要素市场的发展仍处于“放水养鱼”阶段，政府部门在实施数据要素市场治理时，必须统筹好安全与发展的关系，把加快数据要素发展作为首要目标，有效发挥政府有序引导和规范发展的作用。一方面，要坚持“宽进严管”原则，在规范市场安全监管和秩序规范的基础上促进数据共享开放，推动提高数据流通效率，加强对数据供给、流通、应用全过程中的一体化安全保障，打造有序发展的数据交易市场体系。另一方面，要强化数据安全主体责任意识，规范数据流通交易相关主体的数据安全能力，根据不同主体在数据流通交易中的作用，依法承担相应责任，强化参与主体的主人公意识。

第三，“促创新”：推动治理创新是数据要素市场建设的重要任务。随着大数据、物联网和人工智能等技术的迅速发展，数据的多样性和规模呈指数级增长，有效管理和利用这些数据变得更加困难，传统要素的治理模式已经不再适用。因此，推动治理创新是确保数据要素可持续发展的重要任务，只有创新才能更好地应对日益复杂和多样化的风险挑战。特别地，由于数据要素市场的复杂性、技术性，对治理手段、治理方法提出了更高的创新要求，需要积极探索与数据要素特性相适应的治理模式。在数据要素市场治理中，应大力鼓励市场新业态、新模式的发展，形成包容创新的容错纠错机制，并着力推动建立数据要素市场信用体系，对各类交易主体进行信用评价，构建诚信、互信、可信的交易生态，还要持续规范市场化行为，鼓励行业协会、企业等社会组织积极参与数据要素市场建设，打造公平开放、创新包容的数据要素流通交易环境。

(三)数据要素市场治理面临的挑战

与土地、劳动等传统要素市场相比，数据要素市场的治理更加复杂，传统要素市场的监管治理手段往往难以在数据要素市场发挥作用，数据要素市场治理面临着多重挑战。

第一，监管方式有待创新，传统要素市场的管理模式难以满足要求。当前我国政府对数据要素的治理呈现出由国家发改委、工信部、中央网信办、国家市场监督管理总局、公安部等多部门构成的“多头监管”格局，地方有相似的特点，形成了属地化、条块化混杂的管理模式，这种模式与传统要素市场的监管方式一致，在传统要素市场的治理中发挥了有效作用。然而，数据要素的快速流动性使其更容易在跨组织、跨行业、跨区域甚至跨国界之间进行流通，且各行业与各领域的数据要素往往需要在融合汇集后才能激发潜在价值。这就使得以属地管理为主、条块分割的监管机制，无法有效地适应数据要素市场的协同联动性，仅凭单个部门或单个地方政府的力量往往无法应对数据要素市场协同发展的要求。由于不同部门监管理念和监管规则不同，还有可能会出现对数据要素市场监管的竞争局面，加之有关机构职能重叠，缺乏有效的协调机制，在数据要素治理中存在规划不兼容、目标分散与冲突等情形，使得数据要素治理难以形成合力。此外，与传统生产要素市场不同，数据要素的治理高度依赖数字技术，需要大力推动监管科技的开发和应用，着力培养兼具行业背景与数字技术的复合型管理人才，从而不断创新数据要素的治理方式，积极适应数据安全与发展的需要。

第二，市场主体培育不足，政府在数据要素治理中发挥的作用有限。数据要素市场是一个复杂系统，参与主体多元，包括供给方、需求方、运营方、监管方四大类。其中，供给方和需求方是数据要素交易活动的直接主体，监管方主要指政府主管部门，运营方则包括数据交易平台、各类专业服务机构等。在各类参与主体中，政府部门作为市场规则的制定者和维护者，理所当然是数据要素治理的直接责任人，负责保障数据要素市场的公平和安全、维护市场秩序。但要充分释放数据要素价值，避免在数据要素治理的过程中，出现政府“一管就死、一放就乱”的监管困境，必须鼓励市场主体在数据要素治理中发挥积极作用，强化数据要素市场的自我约束。数据供应方掌握着数据资源，是数据要素的实际拥有者，应首先承担数据采集、开发的合规风险。数据需求方是数据资源的消费者，决定了数据要素的应用场景，应保证数据要素的合规使用。运营方中的数据交易平台承担着撮合数据交易的功能，能够参与到数据的入场、交易、交付等多个环节，可以成为完善数据要素治理的有效途径；除此之外，运营方中的安全审计、合规公证等专业服务机构，也可以承担部分监管职责，共同引导和规范数据要素市场主体的行为。

第三，制度机制有待完善，数据要素治理尚未形成顺畅的体制环境。数据列为生产要素以来，党和政府高度重视数据要素在新时代经济发展中的作用，不断加快数据要素市场的建设步伐，中央和地方先后出台了多项政策文件。然而，当前出台的政策制度多是以规划、原则性内容为主，缺乏统一的数据要素市场交易规范，数据要素的确权、定价、交易等关键问题尚未厘清，从根本上制约了数据要素治理工作的开展。此外，目前虽然在国家层面已成立了国家数据局，地方也在积极推动行政机构改革，但各级数据管理机构存在着机构定位不明确、职能配置不完善、行政归属模糊等问题，未能形成有效的上下联动、统筹协调的治理体系。全国数据要素市场的建设还存在缺乏统筹、标准规范不统一等问题，例如，全国多地成立了数据交易平台，虽然有利于推动数据要素市场的建设落地，但在一定程度上加大了地方保护主义，导致数据分割，不利于全国统一数据要素市场的构建。

四、完善数据要素市场治理的对策建议

针对当前数据要素市场治理面临的问题和挑战，基于数字生态视角，可以从数据市场的制度环境、流通机制、发展活力三方面入手，实现数据要素市场发展与安全的平衡，在数据要素市场的建设过程中不断提升治理水平。

(一)加强系统性顶层设计，规范数据要素市场的制度环境

第一，完善数据要素市场的制度框架。全国数据要素市场建设是一项系统性、长期性工程，必须从顶层设计的高度加快健全数据要素市场发展的制度框架，为数据要素市场治理构建完善的元规则体系。首先，在数据要素基础理论方面，要加快对数据产权界定、数据定价机制及数据资产评估等关键环节的理论研究，可以参考国外数字经济的发展经验，进一步明确数据要素内涵，以及我国数据要素市场建设路径，用理论指引实践，用实践促进理论研究。其次，针对政策制度碎片化问题，中央政府部门要加强统筹，从长远、全局的发展视角进行制度建设，制定统一的数据确权、定价、交易等基础性的制度文件，为全国各地数据要素市场的建设提供参考指引，避免出现地方的重复建设与恶性竞争行为。

第二，统一数据要素交易的规则标准。由于数据要素流通交易市场尚不成熟，不可能完全依赖市场的自我调节来建立有序规范的市场，需要由政府、行业和企业共同参与建立数据流通交易的标准规则，为不成熟的数据流通市场设置一定的门槛标准，以维护市场建设的规范性和安全性。一是要明确进入数据要素市场的主体标准，包括数据供应方、需求方、运营方以及各类第三方服务商等，通过建立统一的市场准入标准和市场退出标准，确保数据要素市场的参与主体满足流通安全合规的基本要求。二是要对数据产品或服务、交易规则等进行必要条件、必要程序或必要规则的设定，形成管理标准、技术标准或工作标准，并以各类标准形式(国家标准、行业标准、地方标准等)进行发布，为数据要素市场的交易流通提供明确可参考的规范流程，提高流通市场运行效率。

第三，创新数据要素市场的监管模式。数据要素市场监管要坚持以促进数据要素流通交易，提升数据要素配置效率为导向。一是完善数据交易负面清单制度。结合数据应用场景，对当前的数据交易负面清单开展跟踪评估，并进行动态调整优化。涉及国家主权、公共安全的数据禁止交易，或在特定条件下开展交易，其他数据则可以在授权使用的条件下按照市场化原则开展交易，从而稳步推进数据分类分级授权使用。二是规范市场主体交易行为。加大反垄断和反不正当竞争的执法力度和执法水平，维护正常数据要素市场秩序；严厉打击“数据黑市”，依法取缔数据流通黑灰色产业，通过加强行业自律和监管，逐步建立健全数据交易信用制度，维护数据交易的公正、透明和规范，保障数据要素市场健康、可持续发展。三是保障数据跨境安全流动。规划建设全国数据跨境流通示范区，逐步探索建立并完善“数据海关”和跨境数据保荐人等创新制度模式，依据对等原则建立“白名单”认证机制。积极开展国际数据交流合作，参与相关国际规则和数字技术标准制定，推进数据安全有序跨境流通。

(二)构建多层次交易体系，健全数据要素市场的流通机制

第一，统筹多样化的交易平台建设。数据要素市场中可交易的数据产品类型多样，且随着经济生活的演变，未来数据产品的种类将会更加丰富。为满足不同类型数据产品的交易需求，应构建“国家级+区域性+行业性”的多层次数据交易场所和交易体系。一是统筹规划建设国家级数据交易所。坚持统一规划、合理布局原则，统筹推进国家级数据交易所建设，着重突出其公共属性和公益定位，主要发挥合规监管、战略性和基础性服务功能。二是合理布局区域性数据交易中心。各省、自治区、直辖市等应结合本地区数据资源、应用场景和基础设施，合理规划设立区域性数据交易中心，负责统筹开展区域特色显著的数据流通交易，发挥推动区域性数据流通的功能。三是探索建立行业性数据交易平台。推进数据要素交易向精细化、专业化、特色化发展，支持部分重要行业的相关部门或具有全国影响力的机构，在国家级或地方级数据交易所的基础上搭建行业数据交易平台或者板块，促进行业数据向数据交易所汇聚，有效增加数据供给和流通。

第二，推进所商分离与数据商进场。提高数据要素流通效率，促进数据要素市场实现高质量发展，可以借鉴证券市场交易所与券商相分离的经验，建立数据交易场所与数据商相分离的市场运行机制，让专业的人做专业的事。首先，要明确所商的不同定位。数据交易所定位为公益性机构，承担数据交易基础服务功能，为数据交易提供集约高效的场所和基础设施，单位为政府事业单位或者国资企业；数据商定位为专业性市场化机构，为数据交易双方提供数据产品开发、发布、承销和数据资产的合规化、标准化、增值化等服务，可以由数据中介或经认证的市场化主体来承担，突出交易过程的效率属性和技术实现属性。其次，积极发展不同类型的数据商。结合多层次市场交易体系建设，根据数据商的特色优势、业务范围、业务能力逐步发展三种类型的数据商，即大型综合类数据商、区域类数据商和行业类数据商，从而形成与多层次数据交易平台相适应的“所商”体系，提高数据交易的规模、质量和效率。

(三)培育多元化市场主体，激发数据要素市场的发展活力

第一，加快发展第三方服务机构。数据要素的高效流通不仅需要有专业化的数据商和多样化的交易平台，还需要有能够在不同交易环节提供专业服务的第三方机构。首先，鼓励第三方专业服务机构积极参与数据要素市场建设，围绕数据交易的全生命周期加快培育和发展第三方服务体系，提供包含数据集成、数据经纪、合规认证、安全审计、数据公正、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训等全链条的专业服务，以提高数据流通和交易全流程服务能力，最大化释放数据要素价值。其次，支持国有企业、互联网平台、科研院所等各类市场主体积极发挥自身优势参与市场运作，运用好多方安全计算、联邦学习、机密计算、数据脱敏等隐私计算技术，在确保数据隐私和安全的前提下，共同发力实现公共数据、企业数据和个人数据在更大范围内高效流通和共享利用，进一步促进数据要素的应用和创新。

第二，加强复合型数字化人才培养。要为全国数据要素市场建设提供有力支撑，必须加快数字化专业人才培养，提升数字化高端人才供给数量和质量。一是加大数字化教育的支持力度。加强数字化专业人才培养的教育体系建设，积极推动高校在课程设置、教学方法、实践教学等方面进行创新和改革；支持高校开展与企业合作的人才培养项目，探索产教融合教育模式，增进现有人才培养机制与就业市场需求的互动，实现以市场需求为导向培养专业技能人才。二是探索建立数字化人才培养中心，建设数字化专业人才学习资源库，提供数字化专业人才所需的各类学习资源；同时，建立全方位、多元化的数字化专业人才评价体系，对数字化专业人才的知识技能、实践能力、创新能力等进行科学、客观的评价，提高数字化专业人才培养质量。三是建立数字化专业人才交流平台，鼓励数字化专业人才之间互相交流经验、分享技术、合作创新；鼓励高校加强国际化教育合作，与国外高校和教育机构共同开展数字化人才培养项目，从而提高数字化专业人才的综合素质和交流能力。

数据要素已成为新时期驱动经济高质量发展的核心资源，其在数字经济和信息社会中的重要性日益凸显。然而，受限于基础理论和实践经验的不足，我国在加快数据要素的发展过程中，面临诸多挑战。本文从数据要素市场治理的角度切入，本质是为了促进数据的流通交易，推动数据要素市场更好更快地发展。结合数字生态理论，将数据要素市场视作有机整体，秉承“保安全、重发展、促创新”的治理原则，认为应兼顾数据要素市场的发展与安全，通过规范市场规则环境、健全市场流通机制、激发市场发展活力三个方面来完善数据要素市场生态，实现以治理支持发展、以发展完善治理的建设路径。本文研究是对数据要素市场相关理论的补充，力图能够通过研究视角的创新为我国数据要素市场的建设实践提供借鉴参考，然而本文研究仍有一定不足，对于数字生态的理论阐释有待进一步深入。