数据是发展数字经济的关键要素，是重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。构建完善的数据市场体系，促进数据互联互通，既是数字经济“做强、做优、做大”的重要基础，也是推动经济社会高质量发展的关键举措。
培养数据要素市场
数据是数字经济的关键生产要素，数字经济则是以数据为关键要素的新经济形态。在数字经济的发展过程中，只有在数据市场上实现数据交易、共享和转移，才能盘活数据要素，优化资源配置。2020年，《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》要求，加快培育数据要素市场，提升社会数据资源价值。可见，构建数据要素市场是数字经济发展的必然要求。
一般而言，数据市场存在狭义和广义之分。狭义的数据市场一般指为数据交易提供撮合、匹配等服务的场所或载体，包括近年来各地成立的大数据交易所、为数据要素点对点交易提供支撑和便利的云平台等。而广义的数据市场是所有潜在的数据要素供给方、需求方以及数据要素交易行为共同构成的系统。中国人民大学经济学院教授刘小鲁表示，建设数据要素市场的核心内涵是建立市场机制，即价格调节机制。其中，在资源配置上，要让市场机制发挥决定性作用；在收入分配上，要由市场机制来评价贡献，按贡献决定报酬。
在数据要素安全、有序、充分流动的前提下，数据要素的使用能够提高生产运营和资源配置效率，并在多场景下同时发挥作用，实现价值倍增效应。其中，数据交易是数据流动的重要形式。中国社会科学院数量经济与技术经济研究所数字经济研究室主任蔡跃洲表示，数据市场特别是狭义的数据市场，是数据要素交易的载体。数据市场的健康发展，对加快数据流动、繁荣数字经济新模式新业态，能够发挥重要的助力作用。
通常，完整的市场机制包含制度层、技术层和不同环节的市场主体三方面。然而，就当前我国数据市场的实际建设情况而言，以上三个要素尚未充分体现出来。清华大学社会科学学院教授戎珂提出，2021年我国数据交易量规模有限，究其原因，就是数据权属和定价机制尚未明晰，没有解决好数据安全和流通两大问题，导致鲜有企业愿意将其核心数据拿出来交易。
目前，我国数据交易体系尚不能满足数据要素市场化配置的要求，数据要素难以实现安全、合规、大规模、高效率的流通和交易。其中，最大的难点在于数据确权，即数据流通效率、隐私和安全问题以及数据处理主体的激励三方面无法兼顾。刘小鲁认为，既要满足数据的充分流通和使用，又要对数据处理主体进行激励，还要同时考虑隐私和安全问题，仅凭单一的数据权属难以兼顾这种多维目标。因此，可以考虑引入多元化的数据产权体系。比如，以所有权来保障数据原发者的权益，以用益权的配置来对数据处理主体提供权属激励。
完善数据市场制度建设
健康完善的数据市场，应是一个多层次、多样化的数据交易体系，从而丰富交易内容，打通数据产业链各个环节，促进数据资源、数据要素、数据产品的流通配置。蔡跃洲认为，从交易对象讲，数据交易体系应包括权属关系较为复杂的个人行为大数据，权属关系比较清晰的企业大数据/产业大数据，以及不涉及原始数据转移的数据产品/数据服务。从涵盖范围讲，数据交易体系应包括交易所集中交易、数据经纪人撮合交易和经济主体自主交换在内的各种模式。
打造多层次、多样化的数据交易体系，可以从交易内容和交易模式两大维度出发，鼓励场内交易，规范场外交易。戎珂认为，从交易内容看，多层次的数据交易市场应包括三级：一级市场是数据授权市场，主要解决原始数据授权、数据资源流通等问题；二级市场是数据要素市场，它是提供数据要素交易流通的场所，授权后的数据可以在此进行市场交易；三级市场是数据产品和服务市场，它是提供数据产品和服务流通的场所和场景，相当于金融市场的金融衍生品市场。
从交易模式看，戎珂认为，多样化的数据交易模式可以分为三种。第一种是场内集中交易模式，即通过数据交易所、交易中心等平台进行数据集中交易。第二种是场外分布交易模式，即在集中交易平台外进行数据分散交易。第三种是场外数据平台交易模式，即通过数据平台进行多方数据交易。数据平台模式是一种多个数据主体进行联合交易和计算的集成模式，可以通过隐私计算等技术手段实现大规模联合计算、生成相应的数据产品或服务。
与所有市场类似，建设数据要素市场的核心在于市场机制。在经济领域内，市场存在着失灵问题，市场机制也不适用于解决意识形态、国家安全等非经济领域的问题，因此数据市场也需要有相应的监管和规范机制。蔡跃洲表示，与多层次交易体系相配套，我国数据市场需要建立起与各类交易模式、交易对象相匹配的交易规则及市场监管制度，比如数据分级分类、交付追溯、安全审查等。同时，有关部门和学术界也需要从数据交易实践出发，在全面调查和科学估算的基础上，对数据交易市场状况及结构进行全景式刻画，进而逐步推进相关制度建设。当市场机制与监管机制能够有效结合时，市场会自发地衍生出定价机制和交易机制等具体场景下的运行机制，形成完善的多层次、多样化数据市场体系。
