培育和發展數據要素市場已經成爲當前和今後一段時期的重要課題。針對數據資產確權、定價以及數據市場規則、制度以及新型數據市場基礎設施的研究也非常活躍。
本文擬從微觀的視角，就數據資產如何形成、交易以及數據資產市場的結構和功能作一些初步的研究和探討。
一、數據資產
數據被確定爲生產要素後 [1] ，數據資產的概念正逐漸形成共識。但數據如何從存儲在介質上的電子記錄成爲數據資產的呢？
1、數據資源資產化
數據集（Data Sets）可以看作是數據資產市場的原子級結構[2] 。數據集通常都有明確的規範，包括數據從哪採集、採取什麼樣的格式記錄等。每個數據集都可用元數據架構（MetaData）來描述。一個或多個數據集的所有數據構成數據資源（Data Resources）。
數據資源並不能天然的成爲數據資產，需要資產化的過程。一般的，數據資源只有經過確權，同時滿足“可計量、可交付和經濟價值可實現”的基本要件後，纔可以稱爲數據資產（Data Assets）。事實上，很多數據資源由於種種原因（例如涉及公共安全、敏感隱私等），無法滿足上述條件，因此不能成爲數據資產，也就無法按照市場化的方式進行定價和交易。
數據資源資產化（Capitalization）的一般過程示意圖如下：
數據治理、數據融合、數據安全、流程和規範等是數據資源資產化的主要內容。通過資產化過程，數據資源
確權是數據資產化過程中最重要，也是最核心的部分。數據產權（Data Property Right）的完整構成非常複雜 [3]（見下圖）。在實踐中，很難逐項對這些數據權利（Data Rights）進行準確確權。有很多研究指出，數據產權是一種特殊的產權，建議擬定數權法（Data Rights Law）來規制數據產權，以激勵相容爲原則，促進數據資產的流通、交易 [4]。 在沒有出臺數權法之前，折衷的辦法是，根據現有法律和市場的情況 [5]，有選擇的對一些權利進行確權 [6]。
即便對於來自同一數據資源形成的數據資產，由於其權利構成不同，定價以及交付的方式也會截然不同。例如，有一個消費者的數據集
原始數據資源形成的數據資產，經過開發，也會形成新的數據資產。擁有不同數據血緣（Data Lineage）關係的數據資產如何進行融合、再加工形成新的數據資產的示意圖如下：
數據開發過程需要進行投資或做出創造性的活動，由此產生的新的數據資產的確權問題相比原始數據所有權確權更復雜、也更困難。這個問題可以形式化的表述如下：數據資產
一種情況是，附屬的權利在函數作用下始終保持不變。另一種情況是，附屬的權利在函數作用下變化。當面臨多輸入的情況時，附屬在各自資產上的權利的變換情況就更加複雜，確權就需要更完善的法律和技術手段來實現。
數據資源及附屬的權利屬性是數字資產的核心內容。基於前面的描述，就可以將數據資產
標準化、規範化的數據資產描述，是編制數據資產目錄的基礎。數據資產目錄是數據資產註冊、登記的一種形式，也是數據資產市場的重要基礎設施之一。
2、數據資產交付和交易
數據安全以及隱私保護等法律法規的要求，決定了數據資產交付（Delivery）的形式。一般的，可以將數據資產交付歸類爲三種基本形式：
1）直接交付（DD：Direct Delivery）；
賣方向買方開放數據資產的數據集的直接訪問權限。買方可以通過APIs或其他技術方式讀取、存儲數據集中的數據。
2）雙邊安全交付（BSD：Bilateral Secure Delivery）；
買方不能直接訪問數據資產的數據集，只能將其處理數據資產的數據集的算法提交到雙方約定的計算環境中（如TEE），執行計算後，得到計算結果。
3）多邊安全交付（MSD：Multiparty Secure Delivery）。
多方按照協議約定，都不能直接訪問彼此數據資產的數據集。只能根據需求，由數據需求方提交算法、多方參與數據供給，在安全、可信和隱私計算環境中進行計算，得到計算結果。
DD交付形式簡便、易操作和成本低，運用現有的基礎設施就可以實現。在數據資產市場初期會得到大量的應用。但隨着人們對數據資產的重視、財產觀念的增強，特別是數據安全、隱私保護等的考量，這樣的交付形式隨着市場的逐漸完善，預計將會逐漸減少。
在BSD、MSD這兩種交付形式下，呈現出數據“可用不可見”和“交付即需計算”的特性。
由於最大限度的保護了數據資產的安全性、隱私保護以及權屬可控，這兩種將會是數據資產交付的主流形式。上述幾種資產交付方式的示意圖如下：
數據資產交付在時空維度上，即可以是持續的、固定連接的形態；也可以是按次數、按時間、按需連接的形態。這就決定了數據資產交易的多樣性。但要實現這些更復雜、更動態的交付，需要富有彈性的數據市場基礎設施（DMIs）來支撐和保障。
由以上簡短的描述，就可以看到，不同數據資產在權利構成、安全性要求、時空維度上差異很大；同時，由於數據資產“交付即需計算”的特點，將使得數據資產的交易條款（Transcation Terms）相比人們已經熟知的傳統商品和服務的條款，會更復雜、需要一些新的合約履行的機制。由此，數據資產交易的商務合同，將不可避免的需要採用智能合約的技術來執行。
商務合同的一些條款中，將會“嵌入”智能合約。這些智能合約將會和商務合同一起被得到執行。其中，智能合約將主要來管控數據資產的數據集能夠按合同約定使用。數據資產交易合同履行的示意圖如下：
二、數據資產市場
隨着越來越多的數據資源資產化，就會形成種類繁多的數據資產。買家可以從市場上的數據資產目錄中，搜索到想要的數據集，並通過數據經紀或數據交易所聯繫賣家，達成交易。數據市場基礎設施爲買賣雙方的交易提供包括資產交收、清算結算等服務。
將不同數據資產中的數據集進行融合——數據資源開發，並通過研發與之適配的算法，會生成新的數據資產（衍生資產）。由於數據集規模的指數級增長，這樣的開發蘊藏幾乎無限的可能。由此，可以推斷，數據資產的種類將非常龐大，數據資產市場的結構也將是非常複雜的。
1、數據資產市場的低階結構
數據資產直接交易形成的市場，可以稱爲一級市場。在這個市場中，買賣雙方通過商務合同約定交易，並通過相應的DMIs進行和完成交易。
隨着交易持續進行，數據資產就可以產生現金流。依據現金流，可以對不同的數據資產進行估值。數據資產所有者就可以用其擁有的數據資產進行抵押、借貸、租賃、證券化、投資等傳統金融化活動 [7]。例如，公共部門投入大量的數字基礎設施，這些基礎設施生成的數據資產可以作爲發行債券的擔保。
除此之外，運用分佈式記賬以及區塊鏈技術，將數據資產Token化，將使得數據資產更容易進行金融化所需要的諸如登記、質押、憑證和記賬等要求。例如，當Z想要用他的數據資產
對於需要長時間、大量資金、人力投入才能開發出的高價值數據資產（例如，支撐某區域或城市自動駕駛車輛的整套數據集），其所有者或開發者聯盟則可以發行該數據資產支持憑證的Token或Ulity Token的形式來融資。
數據資產金融化、Token化形成的市場，可以稱爲二級市場。數據資產的價值可以用證券或Token來表達。需要指出的是，Token化之後的數據資產，可以開發更復雜、靈活的智能合約，滿足市場的深度需求。
對於那些需要長期使用某種數據資產的買家而言，他們自然的希望可以鎖定價格波動的風險；賣家也希望能夠規避各種風險。這些需求，可以通過以數據資產Token爲基礎資產，構建諸如期貨、期權等衍生品市場得到滿足和實現。
數據金融化會極大的促進數據資產資本（Data Assets Capital）的形成。在數字經濟中，很多初創企業更需要融數據資產資本，而不僅僅是貨幣資本。數據資產資本的投入不僅能夠給企業帶來數據資源，更重要的是，它能夠將企業通過數據資本紐帶“接入”到一個生態中，從而獲得比沒有獲得數據資本企業更高的潛在增長。
數據資產資本是數據資產市場發展到高級階段的必然產物，也是釋放數據要素生產力的高級形式。當前擁有巨大互聯網“流量”的Big Tech公司通過股權投資或其他商業安排構建起來的數十萬億生態 [9]的本質就是數據要素在生態圈內充分分享和流通。這或許是數據資產資本形成的早期形態，可以預見，數據資產資本將會極大的促進更廣泛和深入的數據要素流通和應用。
2、數據市場的高階結構（Hyper Structure）
隨着數字經濟的發展，數據使用無處不在。數據市場的深度、廣度將超過當前任何一個市場。其結構、功能都很難用某種已知的市場來描述，故採用高階結構這個詞來表示。
首先，數據資產交易主體將延伸到智能機器。數據需求一側的智能機器，不僅需要自主決策什麼時候需要什麼數據，而且也應該會“算賬”，經濟的使用數據，實現其有限最優的決策或行動目標。數據供給一側的智能機器，則也同樣的會根據天氣、“需求”來生產數據、定價，並最終達成交易。
這樣就會形成M2M（machine to machine）或R2R（Robo to Robo）的數據資產交易市場。
其次，出於共同的商業利益或其他目標考慮，一些市場玩家（政府或私人組織）會組織形成一些聯盟，共同開發、利用某些數據資源，並約定排他性的准入條款。這就會形成以數據資產爲紐帶的“數據聯盟”（Data Aliance）。在聯盟內，數據資源在成員之間流通順暢、交易成本大大低於聯盟外的玩家 [10]。
有些聯盟處於利益最大化，或阻止其數據資源與外部進行交易，形成類似聯邦治理體系的“數據聯邦”。外部玩家須與其建立“外交關係”才能獲取相關數據資產的使用授權。由於並不存在強制性的約定任何一方，因此爲避免惡性的數據爭奪、“數據戰爭”，需要採取數據外交的方式解決。數據外交指的是，在不同數據聯盟（聯邦）之間，就數據治理、數據安全以及數據使用等各個方面達成的共識或協議，並基於此，雙方構建一種“互操作”的機制，使得雙方在保證各自“數據主權”的前提下，實現數據價值交換的一整套方案。
可以想象，由智能機器、諸如數據聯盟（聯邦）這樣的實體或虛擬組織構成的數字新大陸上，數據就如同幾千年前的絲綢一樣，需要數據絲路這樣的市場。
最後，當數字技術發展到一定階段後，虛擬世界與真實世界兩個平行世界之間，也存在着大量的數據交互。無論在虛擬世界還是真實世界，都會形成大量的以數據爲基礎的數字資產（例如，AR虛擬人/數字人）。兩個世界的數據資產流通、交易，同樣需要構建完善的數據市場來滿足需求。
結論：
培育和發展數據要素市場，促進數據要素共享、流通和交易，是數據資產市場的重要功能。數據資產市場發展到高級階段，會極大的促進數據資產資本形成，提高潛在經濟增長。
由於數據的戰略性、重要性和經濟性凸顯，會在主權國家、公司和機構、虛擬組織等不同層面上形成新的“數據地緣政治”版圖，爲了避免數據屏蔽、數據孤島以及數據“戰爭”，數據外交的功能和作用凸顯。
數據市場的深度和廣度超過以往任何一種市場。如何治理、監管真實世界、數字世界的全球數據市場，將面臨很多挑戰。中國作爲數據大國、也是全球率先建立和鼓勵數據市場建設的國家，應該在這方面積極探索、先期研究應該未雨綢繆，抓住制高點。
[1]中共中央國務院2020年3月20日發佈《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，第六章第二十、二十一、二十二條，明確提出加快培育數據要素市場的意見。
[2] NIST Big Data Interoperability Framework: Volume 2, Big Data Taxonomies。
[3]《數據資產化之路》，德勤、阿里研究院，2020年
[4]《數據產權的經濟分析》，唐家要，2021年。
[5]《數字經濟發展呼喚數據權利保護類法律》，姜偉，2021年。
[6]《數據資產確權淺議》，張家林，2020年。
[7]《數據要素資本化的實現路徑》，杜慶昊，2020年。
[8] NFT是一種非同質化Token的簡稱。詳細介紹參見https://en.wikipedia.org/wiki/Non-fungible_token
[9]《騰訊阿里的20萬億版圖》，2020年
[10]《The Open Data Economy Dilemma》，Data Republic
編輯：於騰凱
校對：林亦霖
