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数据交易作为一种新兴业态,未来的发展应当不拘一格、百花齐放.破解数据交易困局,将帮助实现对数据资源的合理、高效配置作用,真正促进大数据的应用和发展.
2015年8月31日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》）,明确了我国全面发展大数据应用和发展的目标和主要任务,彰显了我国加快建设数据强国的决心和思路.大数据的应用和发展已经受到国家层面及产业各界的高度重视.大数据的应用发展以体量庞大、类型丰富、来源多样的数据资源为基础,而在现阶段的实际应用中,宝贵的数据资源往往难以获取,数据资源有如一潭潭相互隔离的死水,尚未形成有效的流动互通,缺乏生机.为了促进数据资源的有效配置,打破数据的孤岛效应,将数据作为一种商品进行买卖的构想在业内被广泛提出,数据交易作为一个新兴领域,吸引了来自各界的目光.
1 数据交易开展的现状
1.1 发达国家由企业主导探索,政府侧重隐私和安全保护
欧美等发达国家在大数据的发展方面已经有了多年积累,在数据的收集整合、分析应用、开放共享方面走在世界前列,在数据交易领域也诞生了一些成功案例,如专注交通领域的数据公司Inrix将从汽车制造商、用户手机软件上收集到的数据进行加工并出售,数据提供商LOTAME可收集并出售跨终端的用户行为数据,美国企业Factual向各领域用户出售地点和位置数据等.
发达国家在政府层面主要负责政府数据的整合开放、法律法规的制定、强调信息安全和隐私保护、规范数据信息的流通,而在实际的交易方面,则以企业为主导实施.这样的模式下,数据交易的形式较为灵活,数据的整合流通更加规范,而企业也普遍选择聚焦特定领域开展数据交易,实施难度较低,但难以形成规模.
1.2 国家层面高度重视,明确提出试点交易健全体制
我国对于大数据在经济、社会层面的重要意义已经有了比较清晰、明确的认识,信息孤岛的现象也受到了高度的关注.《纲要》中明确将加快政府数据开放共享,推动资源整合作为大数据应用发展的一项主要任务.而针对数据交易,《纲要》提出了将引导培育大数据交易市场,开展面向应用的数据交易市场试点,探索开展大数据衍生产品交易,鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易,促进数据资源流通,建立健全数据资源交易机制和定价机制,规范交易行为等一系列健全市场发展机制的思路和举措.数据交易作为一种新兴业态,在政策法规、体制机制方面还存在许多盲点和不足,整体发展还处于“摸着石头过河”的探索阶段,需要国家层面的监督和引导.国家层面的重视和支持,将对数据交易的未来发展起到重要的保障和促进作用.
1.3 多方布局试点数据交易,模式尚在探索
数据交易作为大数据产业链上的一个新兴环节,其中的商机和价值还未得到充分发掘.近年来,多方抢占先机,在数据交易领域动作频频,既有数据拥有者出售数据直接进行交易,又有一系列大数据交易平台如雨后春笋般不断涌现, 以“ 数据中间商”的角色间接试点数据交易.2014年,中关村（000931,股吧）数海大数据交易平台、北京大数据交易服务平台相继上线,北京作为全国科技创新中心率先展开数据交易实践.2015年,由贵州阳光产权交易所、九次方大数据、富士康郑州迅捷等多方联合组建的贵阳大数据交易所正式挂牌运营,并推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》,首次展现了对数据交易在理论层面的阐述和研究成果.此外,数据魔方、数据堂等各类平台的出现进一步丰富了数据交易的形式和内涵.目前,我国的数据交易仍处在初期探索阶段,参和交易的数据资源存量、交易规模、涉足领域、客户数量都比较有限,成熟的模式和成功的案例较少.
2 数据交易面临三大难题
2.1 数据资源整合难
数据交易发展的一大制约因素就是数据资源的整合困难.各个领域的数据门类繁杂,来源广泛,即便聚焦特定领域,也存在数据拥有主体众多,一些参和者数据分享意愿不强、数据格式不统一等问题.作为数据交易的撮合者,数据交易平台商不仅要找到相关领域的数据拥有者,还要协调说服数据拥有者参和交易、提供数据.而随着数据的价值逐渐显现,部分数据拥有者将数据牢牢握在自己手中,缺乏流通变现的意识.此外,相关法规的缺失令数据拥有者在数据提供方面颇有顾虑, 举足不前.技术层面的问题尚好解决,但数据整合实际过程中面临的操作难、协商难等问题,才是限制数据整合的关键.数据资源若不能充分整合汇聚,数据交易就缺少必要的基础材料,数据交易作为以一种业态就无法实现持续发展.
2.2 数据资源定价难
商品交易离不开价格的评估,而数据本身的特殊属性注定其难以像其他商品一样“明码标价”.首先,数据的生成方式各不相同,数据的采集方式也多种多样,数据内蕴含的价值和数据的生成方式并无直接关联,数据的价格无法按照生产投入成本进行计算.其次,购买来的数据往往不是作为最终产品的组成部分,而是通过其他方式发挥作用,如数据使用者通过购买并分析数据改善了产品或业务流程,最终实现收入增长,但其中数据究竟起到多大作用,价值如何核算量化,从财务或技术角度都难以有明确的衡量办法,导致数据价值难以核算.
此外,数据价值几何取决于数据使用者而非数据本身,不同的数据使用者,不同的分析方法,不同的应用场景,数据所展现的商业价值也会千差万别,不存在所谓“绝对公平”的价值判定.因此,若采取价格和价值相挂钩的模式,则无法形成统一、标准的定价,数据交易双方也难以达成一致.数据的定价难,直接影响了买卖双方的交易意愿,制约了单笔交易的可复制性,限制了数据交易的大规模开展.
2.3 数据交易监管难
目前, 我国针对信息数据流通的法律法规仍处于空白状态.数据的分级标准、所属权、使用权、流通范围、流通方式等关键问题没有清晰的界定和规范,导致数据的交易无规可循,交易的监管无法可依.一方面,数据标准的缺失,特别是敏感度分级标准的缺少,导致不同敏感程度的数据信息难以区分,增加了隐私或机密信息泄露的风险,不利于数据交易的安全开展；另一方面,数据归属权、使用权、使用范围的不明确,增加了买卖双方参和交易的风险,打击了交易主体的积极性,并可能滋生出利用市场信息的不对称,将所购数据进行转售获利、恶意分发等不良现象,对正常的数据交易市场秩序形成破坏,也增加了交易监管的难度.数据交易的监管困难,为数据交易市场笼上一层阴影,没有公平、公正、阳光的市场环境,数据交易也就难以持续、健康发展.
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参考文献：
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