“市场结构”决定未来数据要素市场“发展高度”
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“市场结构”决定未来数据要素市场“发展高度”
2023-05-08 17:45:00
一粒沙看世界
一滴水观沧海
客观事物的组成与结构决定其性质与变化
以碳基为主的人类生命和以硅基为主的人工智能，造就全然生命体和万千世界。数据要素成为数字时代连接碳基生命和硅基生命的“桥梁”，要构建适宜数据要素特性及其运动规律的市场结构，支撑“桥梁”稳固运行，推动数据的充分生产、合理分配、高效流通、自由消费以及人机协同共生与数实融合。
数据要素市场结构仁者见仁
第一种，按是否进现有数据交易场所划分：场内集中交易、场外自主交易（两类市场）。
第二种，按数据不同形态和阶段划分：数据资源市场、元件市场、产品/服务市场（三级市场）。
第三种，按数据价值评估方法划分：以成本法为导向的数据资源市场、以收益法为导向的数据资产市场、以市场法为导向的数据资本/证券化市场（三级市场）。
第四种，按数据价格形成机制划分：以政府指导价格形成机制为主的一级市场、以市场竞争价格形成机制为主的二级市场（两级市场）。
以上四种划分方式各有千秋
第一种，适合当下数据要素市场培育初期，重在培育数据交易所/中心，引导场外市场主体入场集中交易，便于政府部门监管。从数据运动规律来看，数据交易不受物理时空限制，不以人的意志为转移，只要合法合规、能满足供需双方需求、有形无形的交易场所或接洽点其实都可以。“普天之下，莫非王土”，待到全国统一大市场成形之时，就无所谓场内场外了。
第二种，如果抛开数据的复杂性，按数据开发利用的线性视角来看，它是具有一定合理性的，但是若推而广之，它的局限性也就暴露出来了。数据的形态千变万化，仁者见仁智者见智，例如，同一份数据，供方认为是产品/服务，而需方认为是原材料，那么供需方到底到哪个市场买卖呢。
第三种，对数据资源、数据资产或者数据资本的价值评估方法很多，包括成本法、收益法和市场法及其衍生方法，利用单一评估方法是片面的、不够的，需要综合运用多种方法才能更全面反映其实际价值。当然，在数据要素市场培育初期，由于无法有效博弈，则可优先选择成本法和收益法；而在数据要素市场逐步完善阶段，形成有效博弈的情况下，则可推进市场法的应用。
第四种，根据公共数据和非公共数据不同的价格形成机制，合理划分政府与市场边界，充分发挥公共数据由政府指导的价格形成机制作用，以及非公共数据由市场竞争的价格形成机制作用。这将有利于全国一体化政务大数据体系建设，培育公共数据授权运营生态，提升公共数据供给水平；有利于激发广大市场主体积极性，促进公共数据与非公共数据融合创新，释放数据红利。
数据要素市场结构优化要与时俱进
数据要素市场结构不是一成不变的，要根据生产方式发展要求而不断演进。要把握数据要素特性及其价值运动规律，以平衡效率与秩序、安全与发展为价值导向，以统一、完整、开放为原则，从合理化、高级化和梯度化三个方面，构建“数据要素市场结构优化模型”。
1. 合理化是指数据要素市场各个组成要素之间相互适应、相互配合和相互协调的过程
2. 高级化是指数据要素市场结构层次由简单到复杂、由低级到高级、由封闭到开放的转换、提升的过程
3. 梯度化是指数据要素市场结构在规模、区域、层次由小到大、由单一到多层、由垄断到竞争、由发达地区到落后地区、由境内到境外等渐次发展的过程
三者相互影响、相互制约、相互作用，共同决定数据要素市场结构及其优化方向。即：
1. 合理化是高级化的基础，只有先进行合理化，才能实现高级化
2. 高级化是梯度化的前提，只有先进行高级化，才能实现梯度化
3. 数据要素市场发展水平越高，对合理化要求也越高，而要实现合理化，就要实现其高级化和梯度化的动态平衡
数据要素市场结构优化路径要实事求是
市场结构是数据要素市场发展的综合体现，市场发展的变化必然反映为市场结构的变化。数据要素市场结构优化必须及时满足数据要素市场发展的客观需要，既不能超前也不能滞后。
从纵向看，市场结构优化的路径分为近期路径、中期路径和远期路径。
1. 近期路径，应选择以“政府引导”为主的路径
2. 中期路径，应选择“政府引导”与“市场跟进”相结合的路径
3. 长期路径，随着数据要素市场规模和结构的增加和改善，数据流通效率提高，数据要素市场整体功能得到一定发挥，数据核心竞争力不断增强，可选择以“市场引导”为主的优化路径
从横向看，根据数据要素市场发展水平高低、市场结构以及市场内部要素结构的具体层次来选择优化的路径。
1. “高级别、高梯度”市场结构，属于目标模式，不作具体安排
2. “高级别、低梯度”市场结构，可选择“先实践，后规范”的路径安排
3. “低级别、高梯度”市场结构，可选择“先规范，后实践”的路径安排
4. “低级别、低梯度”市场结构，可选择“边实践，边规范”的路径安排
当前数据要素市场处于培育初期且市场结构尚未成型
在全国范围内数据要素市场结构属于低级别、低梯度的“双低”市场结构，距离形成全国统一大市场尚有很长的路要走。
1. 从合理化看：供需结构不匹配、主体结构不平衡、层级结构不协调
2. 从高级化看：市场治理体系尚不完善、尚未成熟、尚未定型
3. 从梯度化看：市场规模小、区域分割、层次单一，市场化配置效率低
（傅建平为广东数字政府研究院副院长）
（文章来源：第一财经）
一滴水观沧海
客观事物的组成与结构决定其性质与变化
以碳基为主的人类生命和以硅基为主的人工智能，造就全然生命体和万千世界。数据要素成为数字时代连接碳基生命和硅基生命的“桥梁”，要构建适宜数据要素特性及其运动规律的市场结构，支撑“桥梁”稳固运行，推动数据的充分生产、合理分配、高效流通、自由消费以及人机协同共生与数实融合。
数据要素市场结构仁者见仁
第一种，按是否进现有数据交易场所划分：场内集中交易、场外自主交易（两类市场）。
第二种，按数据不同形态和阶段划分：数据资源市场、元件市场、产品/服务市场（三级市场）。
第三种，按数据价值评估方法划分：以成本法为导向的数据资源市场、以收益法为导向的数据资产市场、以市场法为导向的数据资本/证券化市场（三级市场）。
第四种，按数据价格形成机制划分：以政府指导价格形成机制为主的一级市场、以市场竞争价格形成机制为主的二级市场（两级市场）。
以上四种划分方式各有千秋
第一种，适合当下数据要素市场培育初期，重在培育数据交易所/中心，引导场外市场主体入场集中交易，便于政府部门监管。从数据运动规律来看，数据交易不受物理时空限制，不以人的意志为转移，只要合法合规、能满足供需双方需求、有形无形的交易场所或接洽点其实都可以。“普天之下，莫非王土”，待到全国统一大市场成形之时，就无所谓场内场外了。
第二种，如果抛开数据的复杂性，按数据开发利用的线性视角来看，它是具有一定合理性的，但是若推而广之，它的局限性也就暴露出来了。数据的形态千变万化，仁者见仁智者见智，例如，同一份数据，供方认为是产品/服务，而需方认为是原材料，那么供需方到底到哪个市场买卖呢。
第三种，对数据资源、数据资产或者数据资本的价值评估方法很多，包括成本法、收益法和市场法及其衍生方法，利用单一评估方法是片面的、不够的，需要综合运用多种方法才能更全面反映其实际价值。当然，在数据要素市场培育初期，由于无法有效博弈，则可优先选择成本法和收益法；而在数据要素市场逐步完善阶段，形成有效博弈的情况下，则可推进市场法的应用。
第四种，根据公共数据和非公共数据不同的价格形成机制，合理划分政府与市场边界，充分发挥公共数据由政府指导的价格形成机制作用，以及非公共数据由市场竞争的价格形成机制作用。这将有利于全国一体化政务大数据体系建设，培育公共数据授权运营生态，提升公共数据供给水平；有利于激发广大市场主体积极性，促进公共数据与非公共数据融合创新，释放数据红利。
数据要素市场结构优化要与时俱进
数据要素市场结构不是一成不变的，要根据生产方式发展要求而不断演进。要把握数据要素特性及其价值运动规律，以平衡效率与秩序、安全与发展为价值导向，以统一、完整、开放为原则，从合理化、高级化和梯度化三个方面，构建“数据要素市场结构优化模型”。
1. 合理化是指数据要素市场各个组成要素之间相互适应、相互配合和相互协调的过程
2. 高级化是指数据要素市场结构层次由简单到复杂、由低级到高级、由封闭到开放的转换、提升的过程
3. 梯度化是指数据要素市场结构在规模、区域、层次由小到大、由单一到多层、由垄断到竞争、由发达地区到落后地区、由境内到境外等渐次发展的过程
三者相互影响、相互制约、相互作用，共同决定数据要素市场结构及其优化方向。即：
1. 合理化是高级化的基础，只有先进行合理化，才能实现高级化
2. 高级化是梯度化的前提，只有先进行高级化，才能实现梯度化
3. 数据要素市场发展水平越高，对合理化要求也越高，而要实现合理化，就要实现其高级化和梯度化的动态平衡
数据要素市场结构优化路径要实事求是
市场结构是数据要素市场发展的综合体现，市场发展的变化必然反映为市场结构的变化。数据要素市场结构优化必须及时满足数据要素市场发展的客观需要，既不能超前也不能滞后。
从纵向看，市场结构优化的路径分为近期路径、中期路径和远期路径。
1. 近期路径，应选择以“政府引导”为主的路径
2. 中期路径，应选择“政府引导”与“市场跟进”相结合的路径
3. 长期路径，随着数据要素市场规模和结构的增加和改善，数据流通效率提高，数据要素市场整体功能得到一定发挥，数据核心竞争力不断增强，可选择以“市场引导”为主的优化路径
从横向看，根据数据要素市场发展水平高低、市场结构以及市场内部要素结构的具体层次来选择优化的路径。
1. “高级别、高梯度”市场结构，属于目标模式，不作具体安排
2. “高级别、低梯度”市场结构，可选择“先实践，后规范”的路径安排
3. “低级别、高梯度”市场结构，可选择“先规范，后实践”的路径安排
4. “低级别、低梯度”市场结构，可选择“边实践，边规范”的路径安排
当前数据要素市场处于培育初期且市场结构尚未成型
在全国范围内数据要素市场结构属于低级别、低梯度的“双低”市场结构，距离形成全国统一大市场尚有很长的路要走。
1. 从合理化看：供需结构不匹配、主体结构不平衡、层级结构不协调
2. 从高级化看：市场治理体系尚不完善、尚未成熟、尚未定型
3. 从梯度化看：市场规模小、区域分割、层次单一，市场化配置效率低
（傅建平为广东数字政府研究院副院长）
（文章来源：第一财经）
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