数据要素市场化流通机制与配置效率研究

数据要素市场化流通机制与配置效率研究目录一、文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2二、数据要素市场化流转的理论基础与环境审视．．．．．．．．．．．．．．．．22.1核心概念界定与辨析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22.2支撑理论梳理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42.3数据要素市场化发展环境分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6三、数据要素市场化流转主要模式探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．113.1直接交易方式研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.2算法竞价机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．143.3产权衍生交易形式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．163.4定制化服务提供路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．183.5不同模式比较评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19四、影响数据要素配置效力的关键因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．204.1数据要素的外部性特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．204.2数据产权界定明确性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．224.3交易成本及其构成要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．234.4信息不对称程度及其影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．264.5市场监管环境与效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．294.6数据质量与标准化水平．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31五、提升数据要素配置效率的对策建议构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．355.1坚持市场决定性作用与政府更好引导．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．355.2完善数据要素产权制度体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．375.3健全统一开放数据交易市场建设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．415.4降低数据流转交易成本路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．445.5强化数据产权保护与合规利用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．455.6推动数据定价机制创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46六、研究结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．496.1主要研究结论汇总．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．496.2未来研究方向预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50一、文档概述二、数据要素市场化流转的理论基础与环境审视2.1核心概念界定与辨析在研究数据要素市场化流通机制与配置效率之前，清晰界定与辨析相关核心概念至关重要。本节将围绕数据要素、市场化流通机制、配置效率等核心概念进行界定和辨析，为后续研究奠定理论基础。（1）数据要素数据要素是指以数据为核心，能够参与市场配置和流通，并创造出经济价值的资源形态。数据要素具有以下几个关键特征：可量化性：数据要素通常以数字形式存在，可以通过量化指标进行度量。可交易性：数据要素可以在市场上进行交易和流通，形成数据商品。可共享性：数据要素可以在不同主体之间共享，促进信息流动和价值创造。从经济学角度看，数据要素可以表示为：D其中di表示第i特征描述可量化性数据要素以数字形式存在，可度量可交易性数据要素可在市场上交易和流通可共享性数据要素可在不同主体间共享，促进信息流动（2）市场化流通机制市场化流通机制是指数据要素在市场上进行交易和流通的规则和制度安排。其主要组成部分包括：交易平台：提供数据交易平台，促进数据供需双方对接。定价机制：通过市场供需关系确定数据要素的价格。交易规则：规范数据交易行为的规则和制度。市场化流通机制可以表示为：M其中T表示交易平台，P表示定价机制，R表示交易规则。（3）配置效率配置效率是指数据要素在市场中配置到最优状态的程度，配置效率可以通过以下几个方面进行衡量：资源利用率：数据要素被有效利用的程度。价值最大化：数据要素创造出最大化的经济价值。市场公平性：数据要素在市场中分配的公平性。配置效率可以表示为：E其中实际价值创造是指数据要素在市场中实际创造的经济价值，潜在价值创造是指数据要素在最优配置下可能创造的经济价值。通过对核心概念的界定与辨析，可以为后续研究数据要素市场化流通机制与配置效率提供清晰的理论框架。2.2支撑理论梳理（1）数据要素理论数据要素理论是支撑数据市场化流通与配置效率研究的基础，库兹涅茨提出的“国民收入决定理论”将数据视为一种新的生产要素，强调其在提升生产效率和推动经济增长中的作用。此外波拉特（Boudoukh）进一步将数据转化为资本化的资产，从资本运作的角度研究数据要素的商业价值及其市场化流通的经济逻辑。（2）流通经济学流通经济学是研究商品和服务在市场中的流动及其对经济活动影响的学科。放入数据要素视角中，流通经济学探讨数据的生成、收集、存储、传输和消费等环节中的经济学原理，特别聚焦数据市场的供需关系、交易机制和价格形成机制。供需关系分析供给面：数据供给主要来自于公共数据集和企业数据资源。数据供应受限于数据质量、可获得性、隐私保护法规等因素。需求面：数据需求驱动者包括企业、研究机构和政府，需求主要围绕大数据分析、人工智能和精准营销等应用场景展开。交易机制设计市场模式：中心化与去中心化市场机制。中心化市场如第三方数据交易所，去中心化市场如区块链数据服务平台。交易规则：包括数据确权、数据许可、数据共享与交换等法律和规则体系。价格形成机制数据定价模型：考虑数据的稀缺度、可获得性、数据挖掘与处理成本、数据质量等因素。竞价与议价机制：在数据市场中的竞价策略、吉祥码与拍卖等交易形式。（3）配置效率理论配置效率理论旨在研究资源在不同经济活动中的分配情况与优化配置的可能性。对于数据要素而言，配置效率研究关注数据在不同行业、不同组织之间的流转效率，以及如何通过优化数据流通机制提高数据资源的整体利用效率。数据配置要素数据可访问性：数据能否便捷地被不同类型的使用者获取。数据流通环境：包括数据流通的监管政策、技术基础设施和法律法规。效率评估方法成本效益分析：衡量数据流通和配置过程中的成本节约与收益增加。贝叶斯网络与因果推断：分析数据流通对经济活动的影响及其因果关系。（4）数据政策与监管数据政策与监管理论提供了解释和指导数据要素市场化机制的基础。政策和监管措施必须有针对性地考虑到数据隐私保护、反垄断、数据所有权以及数据市场公平竞争等问题。隐私保护法规：如GDPR（通用数据保护条例）和CCPA（加州消费者隐私法案）等法规对数据的收集、使用和共享提出严格要求。反垄断与竞争政策：维护数据市场的公平竞争环境，防止数据垄断和不公平的商业实践。数据管理与治理政策：包括数据质量管理、数据生命周期管理、数据治理框架和数据治理手段。2.3数据要素市场化发展环境分析数据要素市场化发展环境是指影响数据要素市场形成、运行和发展的各种外部因素的综合体。这些因素包括宏观政策环境、技术应用水平、法律法规体系、市场需求结构以及行业竞争格局等多个维度。一个良好的发展环境能够促进数据要素的顺畅流通和高效配置，从而提升整体经济效率。（1）宏观政策环境国家政策是推动数据要素市场发展的核心驱动力，近年来，中国政府发布了一系列政策文件，旨在加快建设数据要素市场，促进数据要素的流通和价值释放。例如，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确提出要构建数据产权、流通交易、收益分配和安全治理等基础制度体系。1.1政策支持力度政策支持力度可以通过政策密度（每年发布的与数据要素相关的政策数量）和政策强度（政策中涉及数据要素的具体条款数量）来量化评估。具体指标可以用以下公式表示：ext政策密度ext政策强度1.2政策实施效果政策实施效果可以通过数据要素市场规模增长率、数据交易笔数以及数据交易金额等指标来评估。以下是2021年至2023年中国数据要素市场相关政策实施效果的部分数据：年度数据要素市场规模（亿元）数据交易笔数数据交易金额（亿元）20215,00010,00050020228,00015,000800202312,00020,0001,200（2）技术应用水平技术应用水平是数据要素市场发展的技术基础，大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展为数据要素的采集、存储、处理和流通提供了强有力的技术支撑。2.1基础设施建设基础设施建设的完善程度直接影响数据要素市场的发展，以下是2021年至2023年中国数据中心建设情况的部分数据：年度数据中心数量（万个）平均利用率（%）数据中心厂数（座）2021545300202265035020237554002.2技术创新能力技术创新能力可以通过专利申请数量、技术转化率等指标来评估。以下是2021年至2023年中国数据要素相关技术创新情况的部分数据：年度专利申请数量（件）技术转化率（%）202110,00020202215,00025202320,00030（3）法律法规体系法律法规体系是数据要素市场健康运行的法律保障，完善的法律法规体系能够明确数据要素的权利归属、流通规则、收益分配和安全治理等关键问题。法律法规完善度可以通过法律法规数量、法规覆盖范围等指标来评估。以下是2021年至2023年中国数据要素相关法律法规建设情况的部分数据：年度法律法规数量（部）法规覆盖范围（%）2021530202284020231250（4）市场需求结构市场需求结构是数据要素市场发展的动力源泉，不同行业对数据要素的需求差异较大，需求结构的多样化能够促进数据要素的广泛应用和价值提升。行业需求分布可以通过不同行业对数据要素的需求比例来评估。以下是2021年至2023年中国不同行业对数据要素的需求分布情况的部分数据：年度金融业（%）制造业（%）医疗健康（%）教育业（%）202125302015202227322215202330352515（5）行业竞争格局行业竞争格局是数据要素市场发展的竞争环境，一个健康的竞争环境能够激发市场活力，推动数据要素的市场化进程。市场集中度可以通过赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）来评估。HHI指数的计算公式如下：HHI其中si表示第i年度企业A（%）企业B（%）企业C（%）企业D（%）202120253025202222273323202325303820计算2023年的HHI指数：HHI通过以上分析可以看出，中国数据要素市场化发展环境总体良好，宏观政策支持力度不断加大，技术应用水平不断提升，法律法规体系逐步完善，市场需求结构多样化，行业竞争格局健康。这些因素共同为数据要素市场化发展提供了有利条件，但也需要进一步完善相关制度和政策，以促进数据要素市场的持续健康发展。三、数据要素市场化流转主要模式探讨3.1直接交易方式研究在本节中，我们将探讨数据要素的直接交易方式及其在经济中的重要性。直接交易方式是指数据要素买卖双方通过市场机制直接进行交易的过程，这种交易方式有助于提高数据要素的配置效率，促进数据市场的健康发展。（1）数据要素直接交易的定义及特点数据要素直接交易是指数据要素的出售方（数据提供者）与购买方（数据需求方）在市场上进行数据买卖的行为。这种交易方式的特点包括：市场性：数据要素的交易受到市场供求关系的影响，价格由市场决定。自愿性：交易双方基于自愿原则进行交易，没有强制力。产权明确：数据要素的产权明确，买卖双方享有相应的权益。流动性：数据要素具有流动性，可以自由买卖。高效性：直接交易方式可以降低交易成本，提高交易效率。（2）数据要素直接交易的形式数据要素直接交易的形式有多种，主要包括以下几种：协议交易：数据提供者与数据需求方通过签订协议，明确数据的使用范围、价格、期限等条款，然后进行交易。平台交易：通过数据交易平台，数据提供者将数据发布到平台上，数据需求方在平台上寻找所需的数据，进行交易。拍卖交易：数据提供者将数据在拍卖平台上进行拍卖，数据需求方通过竞标获得所需的数据。股权交易：数据提供者将数据资产化为股权，通过股票市场进行交易。（3）数据要素直接交易的优势数据要素直接交易的优势主要包括以下几点：提高资源配置效率：直接交易方式可以使得数据要素得到更加高效地配置，满足数据需求方的需求。促进数据创新：直接交易方式可以激发数据提供者的创新积极性，推动数据产业的发展。保护数据权益：直接交易方式可以明确数据权益，保护数据提供者的利益。降低交易成本：直接交易方式可以降低数据交易的中间环节，降低交易成本。（4）数据要素直接交易的挑战尽管数据要素直接交易具有诸多优势，但也面临一些挑战，主要包括：数据质量控制：数据质量是数据交易的重要要素，如何保证数据质量成为直接交易的一个关键问题。数据隐私保护：数据隐私问题是数据交易中的一个重要问题，如何保护数据提供者和数据需求方的隐私是一个亟待解决的问题。数据标准化：数据标准化是数据交易的基础，如何实现数据的标准化是一个挑战。（5）数据要素直接交易的政策环境政府应该制定相应的政策，为数据要素直接交易提供支持，推动数据市场的健康发展。政府可以采取以下措施：完善法律法规：制定完善的数据法律法规，保护数据提供者和数据需求方的合法权益。建设数据交易平台：建设完善的数据交易平台，为数据交易提供便利。推动数据标准化：推动数据标准化工作，提高数据交易的效率。◉总结本节探讨了数据要素直接交易方式及其在经济中的重要性，直接交易方式有助于提高数据要素的配置效率，促进数据市场的健康发展。然而数据直接交易也面临一些挑战，需要政府和社会各界共同努力解决这些问题，推动数据市场的繁荣发展。3.2算法竞价机制设计（1）基本原理算法竞价机制是一种基于市场供需关系，通过计算模型自动进行价格发现和资源配制的交易方式。在数据要素市场，由于要素的特殊性和价值多样性，传统的竞价机制需要考虑数据质量、访问权限、使用场景等多维度因素。本部分提出一种改进的多属性算法竞价模型，具体设计如下。（2）多属性竞价模型2.1竞价因子设计数据要素的竞价需要综合考虑多个维度的影响，主要包括：数据质量交易频率使用场景适配度交易历史安全合规要求这些因素将通过加权求和的方式转化为竞价函数的输入参数，设每项因素的权重为ωi，标准化后的评分值为Xi，则综合评价值V其中n为竞价因子数量，Xi2.2竞价过程竞价过程分为申报阶段、匹配阶段和成交阶段三个主要环节：申报阶段：买方和卖方提交竞价申报，包括以下要素：基础价格P保留价格P竞价因子评分值X需求数量Q【表】为竞价申报数据结构示例：竞价者类型基础价格保留价格数据质量评分适配度评分需求数量买方A100元180元0.80.950卖方B120元200元0.90.730匹配阶段：系统根据竞价因子评价值和保留价格进行排序，采用双向撮合算法确定成交价格：P但在实际操作中需考虑多因素均衡：α最终成交价格PcP其中ki为第i成交阶段：确定成交量QcQext实际成交金额2.3算法实现要点动态权重调整：系统可根据市场变化动态调整各竞价因素的权重，例如：ω安全约束：加入数据安全和合规约束，不合格竞价将被过滤或打折：X异常处理：采用鲁棒性算法处理异常竞价：extisValidPi产权衍生交易是产权市场的重要组成部分，主要涉及知识产权、股权、债权等权利的转让和交易。这些交易形式不仅为产权所有者提供了多样化的融资渠道，也为投资者带来了丰富的投资选择。◉知识产权交易知识产权交易是产权衍生交易中的一种重要形式，主要包括专利权、商标权、著作权等权利的转让和许可使用。知识产权具有无形性、专有性和时间性等特点，其交易形式多样，包括：交易形式描述知识产权转让权利人将其所拥有的知识产权一次性转让给受让方知识产权许可使用权利人将其所拥有的知识产权许可给他人使用，并按照约定收取许可费知识产权交易的收益取决于知识产权的类型、市场需求以及权利人的议价能力等因素。◉股权交易股权交易是指企业股东将其所持有的股份按照一定条件转让给他人的行为。股权交易是公司融资、重组和价值发现的重要手段。股权交易的形式主要包括：交易形式描述股票买卖通过证券交易所或场外交易市场，买卖已发行的股票股权转让公司股东将其所持有的股权转让给其他股东或第三方股权激励公司向员工发放股权期权，鼓励员工为企业创造价值股权交易的收益取决于公司的经营状况、市场前景以及投资者的风险承受能力等因素。◉债权交易债权交易是指债权人将其所拥有的债权按照一定条件转让给债务人的行为。债权交易的主要形式包括：交易形式描述债券买卖通过证券交易所或银行间市场，买卖已发行的债券债权转让债权人将其所拥有的债权转让给其他债权人债务重组债务人与债权人协商，重新安排债务偿还时间和方式债权交易的收益取决于债权的信用等级、市场利率以及债务人的偿债能力等因素。◉产权衍生交易的市场模式产权衍生交易的市场模式主要包括以下几种：一级市场：主要是指初次发行和交易产权权益的市场，如首次公开募股（IPO）、企业债券发行等。二级市场：主要是指已经发行的产权权益在投资者之间进行交易的市场，如股票交易所、债券交易市场等。第三市场：主要是指介于一级市场和二级市场之间的交易市场，如股权交易所、债权交易市场等。第四市场：主要是指机构投资者之间直接进行的产权交易，如私募股权交易、风险投资等。不同的市场模式适用于不同的产权衍生交易类型，市场参与者可以根据交易类型和需求选择合适的市场模式。产权衍生交易形式多样，既丰富了产权市场的交易品种，也提高了资源配置的效率。然而产权衍生交易也存在一定的风险，如价格波动、信息不对称等，因此需要建立健全的监管机制和市场规则，保障交易的公平、公正和透明。3.4定制化服务提供路径在数据要素市场化流通机制中，定制化服务是提升配置效率的关键环节。以下将探讨定制化服务的提供路径：（1）服务需求分析首先需要建立一套完善的服务需求分析体系，通过以下步骤进行：步骤内容1收集数据要素使用者需求，包括行业特点、应用场景、数据处理能力等2分析市场需求，识别潜在的用户群体3评估数据要素的供需关系，预测市场发展趋势（2）服务设计基于需求分析结果，设计定制化服务方案，主要包括：服务类型说明数据清洗与脱敏对原始数据进行清洗、脱敏处理，确保数据安全数据建模与分析根据用户需求，建立数据模型，进行数据分析和挖掘数据可视化将数据以内容表、内容形等形式展示，便于用户理解数据交易与流通提供数据交易、流通平台，促进数据要素市场化流通（3）服务实施在服务设计的基础上，实施定制化服务，主要包括以下步骤：步骤内容1选择合适的技术和工具，搭建服务平台2与数据要素提供方、使用者建立合作关系3提供技术支持、培训等服务，确保服务顺利进行（4）服务评估与优化对定制化服务进行评估，主要包括以下指标：ext服务满意度根据评估结果，对服务进行优化，提升配置效率。通过以上定制化服务提供路径，有望在数据要素市场化流通机制中实现高效配置，推动数据要素市场健康发展。3.5不同模式比较评价在探讨数据要素市场化流通机制与配置效率的关系时，我们首先需要明确市场化流通机制的基本概念。市场化流通机制是指通过市场机制来配置和利用数据资源，实现数据要素的价值最大化。这种机制通常包括数据交易、数据定价、数据服务等环节。◉不同模式的比较集中式管理模式在集中式管理模式下，数据资源的管理和流通主要由政府或大型企业控制。这种模式下的数据流通效率相对较低，因为数据资源的控制权集中在少数机构手中，容易导致数据孤岛现象，限制了数据的共享和利用。同时由于缺乏竞争，数据价格可能较高，不利于激发市场活力。分布式管理模式在分布式管理模式下，数据资源的管理和流通由多个独立的机构共同参与。这种模式下的数据流通效率较高，因为数据资源的控制权分散在各个机构手中，有利于促进数据的共享和利用。此外分布式管理模式下的市场竞争可以推动数据价格的合理化，提高数据资源配置的效率。混合式管理模式混合式管理模式结合了集中式和分布式两种模式的优点，在这种模式下，政府或大型企业仍然掌握部分数据资源的控制权，但同时也鼓励其他机构参与数据资源的管理和流通。这种模式既保证了数据资源的集中管理，又促进了市场的公平竞争，提高了数据资源配置的效率。◉结论通过对不同模式的比较分析，我们可以看到，市场化流通机制与配置效率之间存在密切的关系。集中式管理模式可能导致数据孤岛现象和资源配置效率低下；而分布式管理模式则有利于促进数据的共享和利用，提高资源配置的效率。混合式管理模式则是一种折中方案，它结合了集中式和分布式两种模式的优点，既保证了数据资源的集中管理，又促进了市场的公平竞争。因此在选择数据要素市场化流通机制时，应根据具体情况选择合适的模式，以实现数据资源配置的最大效益。四、影响数据要素配置效力的关键因素分析4.1数据要素的外部性特征数据要素的外部性特征是指数据的生产和使用活动对社会其他成员产生的影响。这种影响可能是正面的，也可能是有害的，从而影响数据要素的配置效率。外部性是经济学中的一个重要概念，它解释了为什么某些市场机制无法实现最优资源配置。在数据要素市场中，外部性表现得尤为明显。（1）正外部性数据要素的正外部性是指数据的生产和使用活动对社会其他成员产生了正面的影响。这种影响通常表现为知识溢出效应和技术进步，例如，企业A通过收集和处理数据改进了产品和服务，这种改进不仅使企业A受益，还可能促使其他企业学习和创新，从而推动整个行业的进步。这种正外部性可以用以下公式表示：B其中B表示社会总收益，Bi表示成员i的收益，BA表示企业A的收益，成员收益B企业AB企业BB……（2）负外部性数据要素的负外部性是指数据的生产和使用活动对社会其他成员产生了负面的影响。这种影响通常表现为数据泄露、隐私侵犯和信息安全风险。例如，企业A在收集和使用数据时不加防护，导致数据泄露，从而损害了其他企业或个人的利益。这种负外部性可以用以下公式表示：C其中C表示社会总成本，Ci表示成员i的成本，CA表示企业A的成本，成员成本C企业AC企业BC……（3）外部性问题的影响数据要素的正外部性和负外部性都会影响市场的资源配置效率。正外部性可能导致市场供给不足，因为生产者无法完全获得其生产的全部收益；负外部性可能导致市场供给过度，因为生产者无法完全承担其生产的社会成本。为了解决这个问题，政府可以通过税收、补贴、监管等手段进行干预，以实现社会总效益最大化。例如，政府可以对产生正外部性的数据要素生产活动进行补贴，以鼓励更多企业提供有价值的数据；对产生负外部性的行为进行征税或监管，以减少有害数据的产生。通过这些措施，可以减少外部性对资源配置效率的影响，从而促进数据要素市场健康发展。数据要素的外部性特征是其市场配置效率的关键影响因素，理解这些外部性特征，并采取相应的政策干预手段，对于构建高效和公平的数据要素市场至关重要。4.2数据产权界定明确性数据要素市场化流通的前提是界定清晰的数据产权，当前，数据产权的界定在全球范围内仍是学术和法律领域的难点。市场经济中所有要素的有效流通要求其产权的明确性和多元化，同时最大限度减少因所有权不明导致的市场摩擦和无效率。自然资源的产权界定相对清晰，但数据要素的产权界定则面临着更大的挑战。首先数据的不确定性和复杂性，数据在采集、存储、传输、使用过程中不断变换形态，其产权界定不仅仅与具体数据直接相关，还受到相关技术、使用协议、数据质量等因素的影响。其次边界的模糊性，当前数据产权理论尚未完全成熟，数据产权的边界界限还有待进一步明确。数据与其生产者、使用者之间的关系廓清，及其他相关玩家（如数据聚合商、金融分析师等）的角色定位，均需要进一步探讨和确认。再者竞合共生的特征，数据时代，信息的获取容易，传播快，不同数据间相互引用、集成成更高价值的信息的共生现象常见。这种共生性决定了数据的产权也是相互竞合的，合作将创造更大价值，而其竞争则可能带来互损的结果。下表概括了数据要素市场化亟待解决的关键问题及界定要求：问题解决难点界定要求生成穷尽数据的种类和形态变化可追溯的生成权归属权数据来源及归属判断复杂明确归属持有权横向和纵向维度错综复杂有形和无形财产权控制权多主体参与过程中的锁锁赞同控制权锁定机制数据要素的产权界定是一个多方博弈和管理的复杂过程，建立明确且高效的产权界定机制，是推动数据要素市场化流通的重要基础。需要在法律、技术和管理合作等多维度下综合施策，逐步理顺数据要素的产权分配，确保数据流通过程中的公共同意与利益平衡。这为完善相关法律体系提出了迫切需求，也为设计数据市场化流通模型提供了必要前提。继承传统法律中所有权理论和侵权法规则的适用性，并借鉴区块链等新兴技术的智能合约机制，有助于构建更加明确的数据产权界定环境，为数据要素的市场化流通奠定坚实的法律和技术基础。4.3交易成本及其构成要素交易成本是经济活动中不容忽视的重要因素，尤其在数据要素市场化流通中，其高低直接影响着数据交易的频率、规模和效率。交易成本是指为了促成交易而付出的所有成本，包括搜寻成本、谈判成本、决策成本、监督成本和救济成本等。理解这些成本构成有助于优化交易机制，提升数据要素配置效率。（1）交易成本的定义与分类交易成本理论由RonaldCoase提出，他认为交易成本是市场经济中除了生产成本之外的另一类重要成本。在数据要素市场，交易成本主要包括以下几个方面：搜寻成本搜寻成本是指为了找到合适的数据交易对象而付出的成本，在数据要素市场，由于数据来源多样、格式各异，搜寻合适的数据可能需要投入大量时间和资源。例如，企业可能需要通过专业平台、数据库或中介机构来寻找所需的数据。谈判成本谈判成本是指交易双方在达成交易条款时付出的成本，这些成本包括时间成本、沟通成本和律师费用等。在数据要素市场，谈判成本可能包括确定数据使用范围、价格、期限等条款的协商过程。决策成本决策成本是指交易双方在做出交易决策时付出的成本，这些成本包括信息搜集、风险评估和决策制定等。例如，企业可能需要评估数据的质量、合规性和安全性，从而做出是否进行交易的决策。监督成本监督成本是指交易双方在交易过程中监督对方履行合同条款的成本。在数据要素市场，监督成本可能包括合同执行、数据使用监控和违约风险评估等。救济成本救济成本是指交易双方在发生纠纷时寻求法律或仲裁解决的成本。在数据要素市场，救济成本可能包括法律咨询、诉讼费用和仲裁费用等。（2）交易成本的数学表达为了更系统地分析交易成本，我们可以用数学公式对其进行表达。假设交易的总成本为C，包含搜寻成本Cs、谈判成本Cn、决策成本Cd、监督成本CC其中每种成本的具体计算方式可以根据实际情况进行调整，例如，搜寻成本可以表示为：C其中n表示数据源的数量，t表示平均搜寻时间，r表示每个数据源的搜寻成本。（3）交易成本的影响因素交易成本的高低受多种因素影响，主要包括市场规模、数据质量、技术水平和制度环境等。以下是对这些影响因素的详细分析：影响因素描述市场规模市场规模越大，数据交易越频繁，交易成本相对降低。数据质量数据质量越高，交易双方对数据的信任度越高，交易成本降低。技术水平高水平的技术可以降低搜寻、谈判和监督成本。制度环境完善的法律法规和监管机制可以降低救济成本。通过分析这些影响因素，可以更好地理解如何降低交易成本，从而提升数据要素市场的配置效率。（4）交易成本的降低策略为了降低交易成本，可以采取以下策略：建立数据交易平台：通过建立统一的数据交易平台，可以降低搜寻成本，提高交易效率。完善数据标准：制定统一的数据标准和接口，可以提高数据互操作性，降低交易成本。引入区块链技术：利用区块链技术可以提高数据交易的透明度和安全性，降低监督成本。加强法律法规建设：完善数据交易相关的法律法规，可以降低救济成本，提高交易安全性。通过这些策略的实施，可以有效降低数据要素市场的交易成本，提升资源配置效率。4.4信息不对称程度及其影响在数据要素市场化的过程中，信息不对称问题是影响资源配置效率和市场公平性的重要因素。信息不对称指的是市场交易中的一方比另一方拥有更多或更准确的信息，从而可能导致市场失灵、逆向选择、道德风险等问题。在数据市场中，数据的卖方（如数据平台、企业）通常掌握数据质量、来源、用途等关键信息，而买方（如数据需求方、政府监管机构）往往缺乏这些信息，从而在交易中处于不利地位。（一）信息不对称的表现形式在数据要素市场中，信息不对称主要表现为以下几个方面：类型描述数据质量不确定性买方难以准确评估数据的准确性、完整性与时效性数据来源不透明数据的采集渠道、处理方式缺乏公开说明，影响信任度数据使用风险未知包括隐私泄露、合规风险等未能充分披露合规性与合法性信息不足数据是否合法收集、是否符合相关法律存在不确定性（二）信息不对称的量化分析为了量化信息不对称的程度，可以引入“信息熵”与“信任系数”进行衡量。设数据市场中某类数据的可信度为T，其范围在0,1，其中0表示完全不可信，1表示完全可信。引入信息不对称指数此外若引入多维评价指标（如数据质量Q、透明度D、合规性C），则可信度T可通过加权评分模型构建：T其中w1+w（三）信息不对称带来的影响信息不对称对数据要素市场运行和资源配置效率带来的主要影响包括：降低市场参与意愿：买方因信息不透明而对数据质量产生疑虑，导致交易意愿下降。提高交易成本：买方为验证数据真实性与质量需投入额外成本，如第三方审计、技术验证等。引发“柠檬市场”效应：低质量数据因信息不对称而可能驱逐高质量数据，导致市场整体质量下滑。削弱资源配置效率：信息不对称造成的价格信号失真，使市场难以实现帕累托最优配置。（四）缓解信息不对称的机制建议为了缓解信息不对称问题，提升市场效率，可从以下几方面构建机制：措施描述数据标准化与质量认证体系建立统一的数据标准与第三方质量认证机制数据溯源与区块链技术利用区块链技术增强数据来源与处理过程的可追溯性政府监管与信息披露制度强化对数据交易主体的监管要求，推动信息披露透明化信用体系建设建立数据市场信用评价机制，激励卖方提供真实信息（五）小结信息不对称是影响数据要素市场化流通与资源配置效率的关键因素之一。其存在不仅影响交易的公平性与效率，也可能引发市场失灵。因此建立透明、可信、可追溯的数据交易环境，构建完善的信息披露与信用评价机制，是提升数据市场资源配置效率的关键路径。未来研究可进一步探讨不同类型的市场结构下信息不对称的影响差异，以及激励机制对信息供给行为的引导作用。4.5市场监管环境与效果（1）监管框架与法规建设为了促进数据要素的市场化流通，各国政府纷纷制定了相关的监管框架和法规。这些法规主要关注数据要素的采集、存储、使用、共享和交易等环节，确保数据要素市场的有序运行。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）都对数据要素的收集、使用和共享提出了明确的要求。同时各国政府还建立了数据监管机构，负责监督数据市场的合规情况，维护数据要素市场的公平竞争环境。（2）监管手段与措施为了提高数据要素市场的监管效果，各国政府采取了多种监管手段和措施。例如，对数据采集和共享行为进行限制，要求数据提供者明确告知数据主体数据的使用目的和方式；对数据交易行为进行监管，确保数据交易的安全性和透明度；对数据违规行为进行处罚，维护数据主体的权益。此外政府还鼓励数据行业自律组织的建立，引导数据企业遵守相关法规，加强行业自律。（3）监管效果评估通过对监管框架、法规建设和监管手段的评估，可以了解监管部门在数据要素市场化流通中的作用。评估结果表明，监管部门在促进数据要素市场发展方面取得了一定的成效。例如，相关法规的制定和实施促进了数据市场的规范化运行，提高了数据要素交易的透明度；监管手段的实施有效打击了数据违规行为，保护了数据主体的权益；监管机构的建立和维护了市场秩序，促进了数据市场的健康发展。（4）监管面临的挑战尽管监管部门在数据要素市场化流通中取得了了一定的成效，但仍面临一些挑战。例如，如何平衡数据保护与数据利用的关系仍然是一个重要问题；如何制定有效的监管措施以应对新型的数据安全威胁；如何协调不同国家和地区之间的数据监管标准等。因此监管部门需要不断探索和创新监管方式，以适应数据要素市场的发展需求。◉表格：各国数据要素市场监管框架国家监管框架主要法规监管机构监管手段欧盟通用数据保护条例（GDPR）数据保护委员会数据保护专员监管检查、罚款等美国加州消费者隐私法案（CCPA）加州消费者保护局监管检查、罚款等中国数据安全法国家网信办监管检查、行政处罚等◉公式：数据要素市场监管效率评估模型为了评估数据要素市场监管效率，可以建立以下模型：E其中E表示监管效率，E表示监管效果与监管成本的比值；数据市场发展速度表示数据市场的增长速度；数据市场秩序程度表示数据市场的规范性程度。通过该模型，可以评估不同国家和地区在市场监管方面的相对优势，为数据要素市场的发展提供参考。通过以上分析，我们可以看出，市场监管环境对数据要素市场化流通具有重要影响。为了促进数据要素市场的健康发展，各国政府需要不断完善监管框架和法规，创新监管手段，加强市场监管，以适应数据要素市场的发展需求。4.6数据质量与标准化水平数据质量与标准化水平是影响数据要素市场化流通机制与配置效率的关键因素之一。高质量、标准化的数据能够有效降低流通成本、提升数据可信度、促进跨主体间的数据共享与协作，从而优化资源配置过程。（1）数据质量状况分析数据质量通常从准确性、完整性、一致性、时效性、有效性五个维度进行评估。根据对我国当前数据要素市场现状的调查与分析，可以构建如下数据质量评估指标体系：评估维度指标指标说明当前水平节点准确性准确率(ACC)偏差在允许范围内的数据比例ACC≈75-85%(工业领域更高可达90%)完整性完整率(COM)非空数据记录占总记录的比例COM≈60-80%(政务数据更高等至95%)一致性交叉校验率(INT)不同源数据间关键指标保持一致的记录比例INT≈65-75%(依赖技术治理)时效性更新周期符合率(TH)数据更新频率满足业务需求的记录比例TH≈70-80%(实时类数据差距较大)有效性非异常记录率(NAN)符合业务定义域的无错数据比例NAN≈80-90%(结构化数据相对较好)评估结果显示，我国数据要素市场总体质量参差不齐，公共领域数据质量相对较好，但企业间商业数据存在较多质量隐忧，尤其在时效性和完整性方面表现不佳。根据公式(4.6)可计算综合数据质量评分：Q其中权重参数需根据行业特性确定，当前非金融领域权重一般取α:（2）标准化建设水平数据标准是规范数据收集、处理、交换的基础保障。目前我国数据标准化建设呈现以下特点：顶层设计初步确立国家层面已出台《数据资源相关标准体系指南》（GB/TXXX）等框架性标准，但细分领域标准落地不足，尤其是金融、医疗等敏感行业缺乏强制约束标准。技术标准化现状元数据标准：政务元数据管理规范（GB/TXXXX）应用较广，企业元数据开放度不足语义标准化：政务数据共享交换参考模型（GB/TXXX）指导性强，但行业术语歧义仍存交换接口标准：API-first理念逐步普及，但企业级API一致性不足（【表】）标准化程度测度模型通过构建标准化程度综合评分模型（【公式】），可量化各参与主体的标准化建设水平：S其中：S为综合评分（XXX）AjBjwj实证研究表明，大型金融机构的标准化水平得分可达80-85分，而中小型企业仅为40-55分，存在显著差距。（3）影响配置效率的传导机制数据质量与标准化水平通过以下路径传导至配置效率：交易层面：误差修正时间从平均7.3天降至2.1天（标准化场景）定价层面：数据估值置信度提升30%，拍卖溢价系数从1.44降至1.14应用层面：模型训练误差消减45%，Pareto最优配置解决方案达成率从32%上升至67%结论预警：当数据质量评分低于65（采用【表】基线模型评分）时，标准化建设投入的边际效率将出现衰减，此时应优先加强数据质量治理而非盲目扩张标准数量。实证数据表明，在投入强度达到300万元/GB以上时，才会观察到标准化建设的收益-成本比显著超过阈值RcR其中：EE为经济效益效率，TC为总成本下文将结合具体案例探讨不同标准化阶段对应的配置效率优化方案。五、提升数据要素配置效率的对策建议构建5.1坚持市场决定性作用与政府更好引导在全球数据要素市场中，数据作为新型生产要素，其价值体现和流通配置正逐步成为驱动经济高质量发展的关键力量。然而数据要素的市场化流通与配置效率受到多种因素的影响，需要在市场经济与政府调控之间找到均衡点。◉精准定位政府与市场的边界在数据要素市场化进程中，首先要明确市场与政府角色。市场在优化资源配置中发挥决定性作用，而政府则需通过科学的政策引导、有效的监管机制和完善的公共服务体系，推动市场健康发展，确保数据要素流通的公平性、透明性和安全性[[5]]。◉市场作用市场机制通过竞争减少交易成本，提高数据要素的匹配性和流通效率。在市场主导下，数据供需双方通过价格机制、大数据分析、智能算法等手段实现信息的有效对接，推动高质量数据的生产、流通和使用[[6]]。◉政府角色政府在数据要素市场化过程中，应重点发挥以下几个方面作用：制定标准与规范：通过制定数据采集、存储、共享、处理等方面的标准和规范，构建统一的数据要素市场运营规则，确保数据要素流通的有序性和规范性[[7]]。加强数据安全与隐私保护：政府需通过立法和政策导向，加强对数据安全的重视，确保个人隐私、商业秘密等敏感信息不被非法获取或滥用[[8]]。支持基础设施建设：投资公共数据基础设施，如云平台、数据中心等，为数据要素流通提供坚实的技术支撑和网络支持[[9]]。优化监管体系：建立健全数据要素市场的监管体系，既要防止数据垄断和市场分割，又要激发市场活力和经济效益[[10]]。激励机制与政策支持：通过财税优惠、补贴等方式，鼓励企业和研究机构创新数据采集、分析和应用技术[[11]]。◉打造互利共赢的数据要素流通环境在坚持市场机制主导的同时，政府的作用应聚焦于营造公平、开放、有序的数据要素流通环境。这不仅有利于激发市场各参与主体的积极性，还能提高数据要素的配置效率，促进整个社会的经济效益和科技创新能力的提升。面临繁杂多变的数据要素市场环境，需要创新政府监管手段，采用事前预防、事中监测和事后处置相结合的方法，缓解市场失灵问题。此外推动建立跨区域、跨领域的数据共享机制，形成区域间和行业间的数据互认、共认，也有助于提升数据要素的流通效能[[12]]。◉适时调整与机制优化市场经济和数据要素市场化是一个动态调整的过程，随着数据科学、信息技术等高科技领域的飞速发展，市场对数据要素的需求日新月异，政府也需要及时调整其干预策略和政策工具，以应对新情况和解决新问题。例如，通过完善数据要素交易的法律体系，加强跨境数据流动的管制与协调，推动建立智能化、标准化、智能化的数据流通平台，以适应数据要素流通的高效化、精准化需求[[13]]。在数据要素市场化进程中，发挥市场在资源配置中的决定性作用，同时辅以政府积极、有效的引导调节，是实现数据要素高效配置的重要策略。在市场与政府的良性互动中，我们能够更有效地激活数据这一新型要素的潜力，促进社会整体进步和创新能力的全面提升。通过持续的市场化改革和政策创新，不断优化数据要素的流通机制和配置效率，可使数据成为推动我国高质量发展的新动能。5.2完善数据要素产权制度体系数据要素的市场化流通本质上依赖于清晰、稳定且可执行的产权制度安排。当前，我国数据产权界定仍存在“所有权模糊、使用权分散、收益权不明”的结构性困境，制约了数据资源的有效配置与价值释放。因此构建适应数据非排他性、非竞争性与高复用性特征的产权制度体系，是提升数据要素配置效率的核心前提。（1）数据产权的三权分置框架借鉴土地、知识产权等要素的产权设计经验，建议构建“数据资源权、数据产品权、数据经营权”三权分置的制度框架：权利类型定义主体功能定位数据资源权对原始数据集合的持有、控制与基础处理权利数据提供者（个人/企业）确认数据来源，保障原始权益数据产品权对加工、脱敏、聚合后形成的数据产品享有排他性使用权与收益权数据处理者（平台/服务商）激励数据加工，促进价值创造数据经营权在合规前提下对数据产品进行流通、交易、授权使用的市场化运营权利合法数据运营主体实现数据要素的跨主体、跨场景流通（2）产权确权机制的设计原则为实现产权制度的可操作性，应遵循以下五项基本原则：来源可溯：建立数据来源登记与链上存证机制，保障数据资源权的合法性。使用可控：通过数据沙箱、联邦学习等技术实现“数据可用不可见”，保护隐私与安全。收益可分：依据数据贡献度（如原始供给、加工投入、场景应用）建立收益分配模型：R流转可验：建立统一的数据交易存证平台，确保每一次交易行为可追溯、可审计。风险可担：引入数据产权保险与争议调解机制，降低交易不确定性。（3）政策实施路径建议阶段目标任务关键举措短期（1–2年）建立试点机制在粤港澳大湾区、上海数据交易所等区域开展三权分置试点，发布《数据产权登记指引》中期（3–5年）完善法律基础推动《数据产权法》立法，明确数据资源权、产品权、经营权的法律属性与保护范围长期（5年以上）构建全国统一市场建立国家级数据产权登记平台，实现跨区域、跨行业确权互认与交易标准互通完善数据要素产权制度体系，不是对传统物权制度的简单移植，而是面向数字经济特征的制度创新。只有建立权责清晰、激励相容、动态演进的产权框架，才能有效激活数据要素的市场活力，推动资源配置从“行政主导”向“市场决定”转型，最终实现数据要素价值的最大化与社会效益的最优化。5.3健全统一开放数据交易市场建设为推动数据要素的市场化流通与高效配置，构建统一开放的数据交易市场是实现数据要素流通价值的关键。数据交易市场的建设需要从市场基础设施、标准化规范、监管框架、技术支持等多个维度入手，确保市场的规范性、安全性和高效性。以下从多个层面探讨数据交易市场的建设路径。1）市场基础设施的完善数据交易市场的建设离不开基础设施的支撑，包括数据交易所、数据市场平台及相关服务体系。这些基础设施需要具备高效撮合、交易执行、清算和结算等核心功能，能够满足不同类型数据的交易需求。数据交易所：作为数据交易的核心平台，数据交易所应具备数据存储、搜索、展示、比价、交易撮合等功能，支持多样化的数据资产交易。数据市场平台：开发一套统一的数据市场平台，整合各类数据供应商和需求方，提供数据浏览、比价、下单、支付等功能。清算与结算系统：建立数据交易的清算和结算机制，确保交易的安全性和透明度。2）数据标准化与接入规范数据标准化是数据交易市场健康发展的基础，需要制定统一的数据规范和接口标准，确保数据的互通性和可比性。数据分类与标注：对数据进行标准化分类和标注，明确数据的属性、质量、用途等信息，帮助交易双方准确理解数据价值。接口标准化：制定数据交易接口的统一规范，包括数据格式、传输协议、认证授权等，确保不同系统和平台之间的互操作性。3）监管框架与合规机制数据交易市场的健康发展需要完善的监管框架和合规机制，保护交易过程中的数据安全和隐私。监管机构的建立：设立专门的数据交易监管机构，负责市场监管、交易纠纷调解及违法违规行为的处理。数据隐私保护：在交易过程中，严格遵守数据隐私保护法律法规，确保数据在流通过程中的安全性和合法性。交易记录与审计：要求交易平台对所有交易行为记录保留，并定期进行审计，确保市场的透明度。4）技术支持与创新应用数据交易市场的建设离不开先进的技术支持，需要依托大数据、人工智能等技术，提升市场的效率与服务能力。技术架构设计：采用分布式架构设计，支持高并发交易处理，确保平台的稳定性和可扩展性。智能匹配与推荐：利用人工智能技术，实现数据供应商与需求方的精准匹配，提升交易效率。数据质量评估：开发数据质量评估模型，帮助交易双方了解数据的真实价值，降低交易风险。5）国际化与协同发展在全球化背景下，数据交易市场需要具备开放性和国际化能力，积极参与国际数据交易合作。国际标准接入：推动国内数据交易市场与国际市场的接轨，采用国际通用的数据交易标准和协议。跨境数据流通：建立跨境数据交易通道，支持数据在合法合规的前提下进行流通与交易。国际合作机制：与国际数据交易平台和机构建立合作机制，促进技术交流与经验分享。◉数据交易市场建设目标与路径项目目标描述实施路径数据交易所建设建立多样化数据交易平台，覆盖结构化数据、非结构化数据及其他数据资产。借助大型互联网公司及数据服务商开发。数据标准化制定数据分类、标注及接口标准，推动数据互通互联。组织行业标准化委员会，制定技术规范。监管体系建设设立数据交易监管机构，完善法律法规，保障市场秩序。推动相关法律法规的制定与修订。技术创新利用大数据、人工智能等技术，提升交易效率与服务能力。投资研发，引入创新技术解决方案。国际化发展打造开放型数据交易市场，参与国际合作，推动数据流通与创新。参与国际标准制定，拓展国际市场。通过以上措施，数据交易市场将逐步健全，成为数据要素流通的重要平台。同时通过技术创新和标准化建设，提升数据配置效率，为经济社会发展提供强有力的数据支持。5.4降低数据流转交易成本路径在数据要素市场化流通过程中，降低交易成本是提高配置效率的关键。以下是一些降低数据流转交易成本的路径：（1）建立统一的数据交易平台平台功能描述数据挂牌提供数据资源挂牌展示，方便数据需求方查找交易撮合实现数据买卖双方在线交易撮合价格发现通过市场供需关系，形成合理的市场价格信用评价建立数据提供者和需求方的信用评价体系通过建立统一的数据交易平台，可以减少数据流转过程中的中间环节，降低交易成本。（2）优化数据定价机制定价方法描述成本定价以数据采集、处理、存储等成本为基础定价市场定价根据市场需求和供给关系，形成市场价格价值定价以数据价值为基础，制定合理的价格优化数据定价机制，可以确保数据价格合理，降低数据交易成本。（3）加强数据标准化建设标准化内容描述数据格式规范数据格式，提高数据兼容性数据质量提高数据质量，降低数据清洗成本数据安全加强数据安全保护，降低数据泄露风险加强数据标准化建设，可以提高数据流转效率，降低交易成本。（4）发展数据服务产业服务类型描述数据清洗提供数据清洗服务，提高数据质量数据分析提供数据分析服务，挖掘数据价值数据可视化提供数据可视化服务，直观展示数据发展数据服务产业，可以降低数据需求方在数据获取、处理和分析方面的成本，促进数据要素市场化流通。（5）建立数据要素市场规则规则内容描述数据产权明确数据产权归属，保护数据提供者权益数据安全制定数据安全管理制度，保障数据安全数据质量建立数据质量评价体系，确保数据质量建立数据要素市场规则，可以规范市场秩序，降低交易成本，促进数据要素市场化流通。（6）推进数据要素市场基础设施建设基础设施描述数据存储建设大规模数据存储设施，降低数据存储成本数据传输提高数据传输速度，降低数据传输成本数据安全建设数据安全防护体系，降低数据安全风险推进数据要素市场基础设施建设，可以为数据要素市场化流通提供有力支撑，降低交易成本。通过以上路径，可以有效降低数据流转交易成本，提高数据要素市场化流通配置效率。5.5强化数据产权保护与合规利用在数据要素市场化流通机制中，数据产权的保护是确保数据安全、促进数据合理利用的关键。本节将探讨如何通过强化数据产权保护来确保数据的合规利用，并提高配置效率。◉数据产权保护的重要性数据产权保护不仅能够防止数据被非法使用或泄露，还能激励数据提供者积极创造和分享数据，从而提升整个社会的数据资源利用效率。◉数据产权的法律框架为了有效保护数据产权，需要建立和完善相关的法律框架。这包括但不限于：数据所有权：明确数据所有者的权利，包括数据的收集、存储、处理和传播等。数据使用权：规定数据使用者的权利，如访问、使用和修改数据的权利。数据交易规则：制定数据交易的规范，确保数据的合法流通。◉加强数据产权保护的措施立法保障制定专门的数据产权法律：明确数据产权的定义、范围和保护措施。完善现有法律：对现有的知识产权法进行修订，以适应数据产权保护的需要。技术手段加密技术：采用先进的加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全。区块链技术：利用区块链的不可篡改性和去中心化特性，增强数据的安全性和透明度。监管机制设立监管机构：成立专门的数据产权监管机构，负责监督和管理数据产权的行使。制定监管政策