**章导论
本章为全书导论，在阐明研究的现实背景与理论背景、研究意义的基础上，对研究思路与内容进行了梳理，并说明了研究方法及创新之处。
**节研究背景与意义
一、现实背景
（一）数据市场的发展
近年来，随着全球数字经济的蓬勃发展，数据生产量在飞速上升，其交易规模也在飞速扩大。互联网数据中心（Internet Data Center，IDC)发布的《数据时代2025》显示，全球数据总规模从2015年的15.5ZB增加到2020年的60ZB，预计2025年将达到175ZB;而中国2018年产生了7.6ZB的数据，到2025年将达到48.6ZB，数据生产量成为世界**。
另据《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，2022年全球数据交易额达到906亿美元，预测2025年交易额可能增长到1445亿美元，2030年有望达到3011亿美元；2022年中国数据交易额约为876.8亿元，预计2030年可增长到5155.9亿元。
（二）我国数据市场相关政策
鉴于数据的流通交易对数字经济发展的重要性，各国政府都越来越重视数据市场的发展，我国也出台了一系列政策推动数据市场的建设。
2014年，大数据**次被写进政府工作报告，树立了我国要在大数据方面赶超先进、引领未来产业发展的目标。
2017年12月，习近平总书记主持中共中央政治局就实施国家大数据战
略进行第二次集体学习时指出，“要构建以数据为关键要素的数字经济”。
2019年10月，党的十九届四中全会会议决定“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”①，这是*次在官方文件中提出“数据要素”的概念。
2020年4月，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出“加快培育数据要素市场”的指导意见。
2021年3月，第十三届全国人民代表大会第四次会议通过了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，提出建立健全数据要素市场规则，建立健全数据产权交易和行业自律机制，培育规范的数据交易平台和市场主体，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系。
2022年3月，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》再次强调未来须加快培育统一的技术和数据市场，加快培育数据要素市场。
2022年12月，《数据二十条》对外发布。从六大方面阐述了二十条指引，具体包括总体要求，建立保障权益、合规使用的数据产权制度，建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，保障措施六大方面，是迄今为止*为系统全面的关于数据市场建设的***专项政策文件。
（三）国内数据市场发展历程
在宏观层面的政策推动和中微观层面企业的努力之下，我国数据市场的发展大致经历了以下三个阶段。
1.萌芽发展阶段（2014年以前）
随着数字经济的发展，数据产量逐渐增加，出现了初具雏形的数据产品和数据交易，但这一阶段由于缺乏相应的法律法规、配套政策，数据交易多通过非正式渠道交易，处于法律的灰色地带，存在不少数据泄露、侵犯个人隐私权的现象。
2014年，大数据*次被写入政府工作报告，当年被称为中国的“大数据元年”，2月成立的中关村数海大数据交易平台和12月成立的北京大数据交易服务平台是这一阶段的标志性事件。
2.快速增长阶段（2015～2018年）
在这一阶段，政府开始通过建立区域性或全国性数据交易平台来促进、规范数据市场的发展，同时，大型互联网企业和数据服务商的场外交易也蓬勃发展。在场内市场方面，2015年贵阳大数据交易所挂牌是这一阶段的标志性事件，以此为开端，各地的数据交易平台大量涌现，到2018年底，这一阶段数据交易平台新增21家。
另外，场外市场则形成了少数大型互联网企业和数量较多的中小数据服务商并存的格局。
3.升级发展阶段（2019年以后）
2019年10月，党的十九届四中全会会议*次在官方文件中提出“数据要素”的概念，以此为标志，我国的数据市场迎来了新的发展阶段。
这一阶段的场内市场建设进入了“数据交易所2.0时代”，试图破解前一阶段数据交易机构发展过程中所存在的问题，新增数据交易所十余家，其中“北京国际大数据交易所”和“上海数据交易所”具有典型代表性。
（四）国内数据市场发展现实困境
综合二十余年来我国数据市场的发展，我们认为：数据要素要充分发挥其在价值创造中的作用，*先要基于公允原则对其合理估值，其次要在公开、公正的环境下，让它自由流动、充分交易，但聚焦到数据要素的估值和交易，我国目前还存在不少问题。
1.数据尚无法确定公允价值
数据要素价值评估问题近年来是理论研究的热点，产生了一些新的模型和方法，但在实践中，却难以贯彻施行。2019年12月中国资产评估协会发布的《资产评估专家指引第9号一数据资产评估》，中国信息通信研究院发布的《数据资产管理实践白皮书（4.0版)》，均认为数据作为生产要素，具有给企业带来价值增值的特性，但数据要素（或“数据产品”“数据资产”）的价值如何评估，理论界莫衷一是，落实到操作上，实务界也无从下手，传统的成本法、市场法、收益法显然已经不适用于数据这种特殊要素的估值，学者提出了数据势能模型、B-S实物期权模型、神经网络模型等新兴的方法，但新方法目前因为适用条件、参数设定等细节上缺乏统一标准，导致评估结果往往差异很大。并且，公允价值形成的基础条件是公开、活跃的交易，而目前我国数据交易环节也存在很多问题，使得数据要素更加难以确定公允价值。
2.数据交易量与海量的数据产量相比明显不足表1-1显示了近年来全球*大的五个数据市场的交易值及其增长状况，从中可以看出，我国的数据交易增长率在2018～2021年一直位列**，并且自2017年以来数据交易值就排名世界第二，但直到2021年，数据市场交易值仍与排名**的美国有很大的差距？，并且相比于我国巨大的数据生产量，交易值严重不足。
3.数据市场头部企业的“数据自留”是数据交易不足的重要原因
经过多年发展，我国数字经济领域已经形成了“分层式垄断竞争结构”（苏治等，2018)，即数字经济头部企业在核心业务市场形成了高度的垄断，而在低附加值的衍生业务领域，则有大量的中小型企业进行着激烈的竞争。具体到数据交易市场上，处于垄断中心地位的“数据资源类”企业和处于边缘地位、竞争激烈的“数据应用类”企业之间，也形成了“分层式垄断竞争结构”。
这种结构的效率及福利效应尚待进一步的研究，但数据市场头部企业凭借其垄断地位，对主要产生于互联网平台的大量用户数据“自留自用”（如在“阿里系”“腾讯系”内部企业间自用），是目前我国总体数据交易不足的重要原因。
4.规范的场内交易在全部数据交易中占比过小
据南都大数据研究院估计，2020年，我国数据要素市场规模为545亿
元，2021年数据要素市场规模约为815亿元，但当前规范的场内交易占比不足5%。另据王青兰和王喆（2023)估算，2022年深圳数据交易所、广州数据交易所、贵阳大数据交易所、福建大数据交易所、上海数据交易所、郑州数据交易中心的交易总金额为24.32亿元，如果以总交易额876.8亿元计，则主要数据交易所的场内交易占比仅为2.8%。此外，据2022年上海数据交易所研究院的《金融业数据流通交易市场研究报告》，数据要素市场发展较为成熟的金融行业2017年至2021年来采购项目数量的复合年均增长率达到40%，年交易量在百亿元级别，但几乎都为场外采购。
5.现有大数据交易平台并未实现促进数据交易的初衷现阶段我国数据交易以场外模式为主，这种模式虽然能满足企业定向采购数据的需求，但由于存在信息不对称，很难形成供需关系指导下的市场调节机制，无法实现大规模的数据要素市场化配置。
为促进大数据的交易，大数据交易所/平台相继成立，表1-2显示了2014年至2023年，国内先后成立的政府主导型的数据交易机构的简况。
但是，经过多年的探索，大部分交易机构的发展始终未达到预期效果：①机构数量有所下降。近十年来政府主导型交易平台的总数*多达到四十余家，但十余家已停止运营。②业务范围窄、功能较单一。目前交易平台的业务大多仅限于撮合交易，确权估值、交付清算、数据管理、数据咨询等增值业务未能落地。③经营业绩不佳。前文列出不同机构和学者的估算结果显示，通过交易所进行的数据交易额总体上在全部交易额中占比在5%左右，整体上场内交易成交量低迷。虽然2019年之后“数据交易所2.0时代”解决了之前的一些问题，但总体来说，和预期差距仍然很大。
6.数据交易定价方法无法有效促进数据交易
表1-3显示了国内外部分数据交易平台/交易所的定价策略，从中看出，目前大多数数据交易平台的定价方法无法实现智能化、自动化定价的目标，导致交易效率低，无法高效实现智能匹配。此外，存在信息不对称、第三方非法套利的情况，再加上大数据与传统的实物产品不同，其极易被复制、转卖，从而产生较高的外部性，使得传统定价方法不适用于数据定价，而
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