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本文尝试兼顾数据市场制度建设的宏观诉求与数据产品落地的微观实践，力图为学界、产业界及政策制定者提供系统的分析与参考，为我国数字经济高质量发展与全球数据市场一体化建设贡献一份思考。
自2019年党的十九届四中全会首次在国家战略层面正式确立数据作为生产要素地位以来，党中央、国务院先后出台了多项与数据要素基础制度建设、数据市场培育相关的文件。2022年底发布的《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》以及2023年国家数据局的成立，标志着我国数据市场从初步探索进入起步形成阶段。2024年7月召开的党的二十届三中全会进一步提出，要完善要素市场制度和规则、培育全国一体化数据市场，加快构建促进数字经济发展体制机制的战略要求。这一系列政策举措为数据市场制度建设和关键技术研发指明了方向，也对研究提出了更高的理论创新和技术突破要求。
在这个背景下，许多组织和研究者提出了“先发展数据产品，再推动数据资产市场建设”的战略思路。其核心逻辑是，只有当数据产品能够丰富、多样、易用，并真正解决业务需求，市场对数据的消费习惯才会逐渐养成，从而为形成大规模、规范化的交易奠定基础。如果缺少高质量且可评估的“数据产品”，即使有交易平台或外部投资进入，也难以支撑一个可持续的数据市场。相反，在实践中，先利用数据产品满足真实的业务场景，从而使供需双方都看到数据的实际价值，让数据“活起来”，再顺势将其转化为资产、进而形成交易市场，才是更为可行且务实的路径。
本文尝试兼顾数据市场制度建设的宏观诉求与数据产品落地的微观实践，力图为学界、产业界及政策制定者提供系统的分析与参考，为我国数字经济高质量发展与全球数据市场一体化建设贡献一份思考。
自从数据被正式确立为一种关键生产要素以来，许多行业都在思考如何让海量而零散的原始数据发挥真正的价值。农业就是一个典型例子：通过采集气象、土壤以及田间传感器等多源数据，并经过清洗、标注和建模后，一些农业科技公司得以推出“作物生长模型”或“农田管理决策方案”。这些数据产品不仅以更直观的形式呈现信息，还能在实际操作中帮助农户提高粮食产量与质量，真正让传统种植业焕发新的生机。
在交通运输领域，数据外化同样发挥了巨大的效益。过去，城市管理者手里往往拥有大量却分散的交通信息，如车辆行驶数据、人口出行特征和公共交通时刻表等。如今，基于实时数据的“智能导航系统”或“公共交通优化方案”得以问世，城市可以更合理地调度运力，乘客也能根据实时路况调整出行路线，整体通勤效率因而大幅提升。能源行业则通过汇聚电力、油气、可再生能源等运行信息，结合气象预测与用户用能数据，在“能源效率分析报告”或“智能电网调度方案”中做到更精准的调控。例如，欧洲一些国家已能根据风电、光伏等可再生能源的实时供给状况，有序调配电网并显著提高绿色能源使用率。
概括起来看，这些本身碎片化、难以利用的原始数据，一旦经过清洗、整合与分析后，便能外化成为可直接服务于生产和决策的数据产品。正是因为数据产品拥有这样的“价值外化”特性，企业或行业才得以大幅降低运营成本、优化业务流程、催生新商业模式。对某些物流企业来说，“智能路径规划”方案不仅可供自家使用，也可以包装为成熟的产品卖给其他公司，从而创造新的营收渠道；对一些零售商而言，与金融或社交平台共享用户行为洞察能进一步刺激跨行业创新，进而形成“合作共赢生态”。而根据麦肯锡的研究，全面拥抱数据驱动决策的企业，利润率可比同行高出5%到10%。随着数据产品的应用深度和成熟度不断提升，这种收益差距还会进一步扩大。
当人们都在谈论“数据驱动”时，真正能“驱动”业务的往往并不是简单的原始数据本身，而是经过加工与封装的“数据产品”。从需求端来看，不同角色对于数据产品有着明显的差异化期望。企业管理层通常希望看到数据产品能带来直接的营收增长或成本节省，业务部门则看重产品能否快速解决业务痛点，如客服部门可能需要实时查看客户画像，销售部门可能希望一键获取潜在商机线索，技术人员则更注重API接口的安全性与可扩展性。只有当这些需求都被考虑到，数据产品才可能在内部迅速推广与迭代，使得整体用户消费习惯逐步形成。
与此同时，形成数据消费习惯并非一蹴而就，而是一个动态的“迭代—反馈—推广”过程。数据产品在初期往往只能满足少数特定场景的需求，需要持续迭代扩展功能；产品上线后，还要根据用户反馈来改进界面友好度、可视化效果或响应速度。为了进一步降低门槛，有些企业会在内部开展培训或在行业内与高校、研究机构合作，共同打磨产品功能。这些努力的直接结果就是——当大家都见识到数据产品所带来的好处，并习惯了用数据来支撑决策或日常工作，整个市场对“数据消费”的认知和需求就被自然地“培养”起来，为将来更大规模的数据流通与交易打下基础。
在供给端方面，要让数据产品成为真正可交易的“标的”，就必须确保其可评估、可定价，这就需要一套量化指标和定价模型。衡量数据产品价值往往需要考量数据的质量（比如完整性、准确性、一致性等）、覆盖度（地域、行业或人群范围）、实时性（更新速度）、稀缺度（是否具有独一无二的不可替代性）以及潜在收益（通过ROI或财务模型衡量）。明确量化评估方法后，数据产品才具备“可以被标价、可以流通”的特征。在实际交易过程中，还可以根据自身场景采用多种定价模式，如按使用量计费（API调用次数或下载量）、基于价值定价（与业务成果挂钩）、订阅或会员制，或一次性打包售卖定制化方案。通过这些模式，可以让数据产品的买卖双方更透明地了解成本与收益，也让无形的数据变得“有形”，顺利进入市场交换环节。
通过上述论述不难发现：之所以要先大力发展数据产品，而不是直接进入所谓的“数据交易市场”，其深层原因在于唯有先让数据“看得见、用得上、信得过”，人们才能理解和认可其实际价值，市场才会逐步形成对数据的消费习惯并迸发真正需求。同时，只有高质量、可评估、可定价的数据产品极大的丰富，后续才有可能衍生出有规模、有规则的市场流通与更高级别的资产化交易。可以说，数据产品在供需两端之间起着不可或缺的桥梁作用，推动数据要素在企业和社会经济运行中实现真正的价值外化，也是奠定数据市场的基础。
在数字经济的环境中，构建高质量的数据产品，通常要从原始数据的采集和管理着手，逐步经过清洗、标注、建模、分析、封装等一系列环节，最终形成可直接应用或交易的产品。传统方式里，企业往往先从自有系统、物联网传感器或第三方API获取海量原始数据，然后对这些数据进行去重和降噪，以便去除冗余及错误字段。在此之后，还可能需要对重要特征进行人工或自动化标注，让机器学习模型或统计分析方法更准确地“理解”数据。接下来，通过选择合适的建模技术，开发者会进行训练、评估并产出一系列可解读或可执行的结果，譬如预测性分析、可视化报表或业务指标面板。完成分析后，这些成果往往会被封装为可视化工具、API接口或一整套报告方案，以便不同数据消费者使用。
需要注意的是，数据产品的生产并不局限于这一路径。面对广泛而不平衡的数据需求与供应，越来越多的企业或研究机构开始采用合成数据（Synthetic Data）和生成数据（Generative Data）来拓展数据供给。例如，在一些场景下，真实数据源有限或者带有敏感个人信息，则可通过生成式AI模型来合成与真实分布相似的“虚拟数据”，既能满足模型训练或测试需要，又能在一定程度上规避隐私泄露与授权问题。此类合成数据虽然不能完全替代真实数据，但在原型开发、算法验证、极端场景模拟等方面具备不可忽视的价值。
无论采取哪种生产方式，数据产品的“生命线”都必须得到严格保障。首先，原始数据需要可溯源、可确权，意味着在采集之初就要对数据来源、采集方式、合法性进行记录和备案，确保数据的产权与授权范围透明可查，以防日后产生纠纷。其次，数据血缘关系必须可验证，即在数据加工或融合过程中，应能明确追踪到每一步的处理环节、转化方式和关联关系。这样不仅有利于后续的质量审计，也能使交易或共享时更具公信力。最后，数据隐私保护和安全性能也要满足合规要求，包括对敏感信息进行脱敏处理、按需进行加密或分级管理等。当引入外部数据资源时，更要注意授权范围及用途限制，如仅限内部研究或是否允许对外扩散；并遵守GDPR、CCPA或者中国《个人信息保护法》等相关法规，以确保在共享和使用过程中的合法合规。
为支撑更大规模和更复杂的数据生产场景，不少企业会依赖于一套完善而灵活的“数据基础设施”。这类基础设施并不是单一的产品或平台，而是一套广泛的工具、规范和模型的集合体，帮助企业高效地采集、存储、处理与管理海量数据。企业可以选择自建私有的数据基础设施，也可以借助云端或第三方服务来降低成本和运维难度。无论采取哪种方式，数据基础设施越来越成为保证数据产品生产质量、效率和可持续使用的核心支撑。
以 DataBricks 为例，这是一家基于云端的数据基础设施供应商，最初源于 Apache Spark 项目的核心团队。DataBricks 在云平台上整合了机器学习、批处理和流处理等多种功能，让企业能够轻松管理分布式存储与计算环境，而且不必从头搭建和维护繁杂的底层系统。更重要的是，通过统一的数据处理流程和可视化的工作空间，DataBricks 能够将数据科学家、数据工程师和业务分析人员更紧密地协作起来，大幅度缩短数据产品从开发到上线的周期。依托这种托管式的云端数据基础设施，即使是一些起步较晚的团队，也能较为轻松地进入大数据与 AI 场景，快速迭代并交付高质量的模型和数据产品。
整体而言，无论是自建私有还是借助第三方，数据基础设施在现代数据生产与使用中正扮演愈发关键的角色：它既承担了数据规模和实时性上的技术挑战，也为业务创新和高效协作提供了更灵活的环境。由此，当人们谈论数据产品的规模化落地时，往往绕不开对基础设施的选择与依赖。这些底层系统在确保安全、合规和高并发的同时，也帮助企业从数据资源中持续发掘出更多商业与社会价值。
总的来看，数据产品的生产过程不再是传统的“单一路线”：除了从企业自有或第三方原始数据源直接开发外，合成/生成数据的思路也正日渐兴起，为一些难以获取足够真实数据的场景提供了有效解决方案。但无论采用何种方式，必须始终确保数据在全生命周期的合法性与安全性：从最初可确权、可溯源的原始数据，到能够验证血缘关系的加工流程，再到符合隐私与合规要求的分享或交易模式。唯有如此，数据产品才能在技术上稳定可靠、在商业上具备可交易和可复用的价值，也在社会层面赢得更广泛的信任与支持。
随着数字化进程的加快，越来越多的数据被视为一种“可消费、可交易、可增值”的商品，并以“数据产品”的形式在企业内部或行业间流通。与传统的商品市场类似，只有当市场中涌现出数量充足、种类多元、质量标准化程度较高的商品时，才会吸引足够多的买家与卖家持续开展交易，进而催生更复杂的市场结构，包括期货或资产化交易的尝试。历史上，从粮食、金属等大宗商品的现货市场发展出期货市场，再到各类衍生品市场快速扩容，背后都有一个核心前提：商品本身已经在现货层面形成了较大的流通规模和较高的交易频次，市场参与者对商品的属性、质量与标准有了充分共识，并且对价格变化有较为稳定的预期。
将这种经济学规律放到数据领域，也能发现相似的演化路径。若数据产品还停留在零散、难以评估或定价的状态，就如同传统经济中缺乏统一计量标准、缺乏质量认证的原始商品，很难立刻发展成成熟的资产或衍生品市场。反之，一旦行业或产业内部出现足够丰富且有明确价值度量标准的数据产品，市场对数据消费便会逐步形成稳定需求与交易规则，数据的流动与交换也日益频繁。此时，参与者在交易中累积了对数据属性、质量与风险的认知，且建立起一套行之有效的交易基准、定价体系与合规机制。借由此“规模与规则并进”的过程，市场自然而然会尝试让更多数据产品实现“资产化”的升级，也就是进一步分解、打包、组合或分散交易风险，以满足更广泛的金融化或投融资需要。
实际上，这就像经济史中从商品现货交易到期货与证券化市场所呈现的必然逻辑：只有当商品足够标准化、供需关系足够活跃，参与者才能根据价格波动与市场预期设计出各种延伸的金融工具或期货合约，进而提升市场的深度与效率。对于数据而言，一旦某些类别的数据产品（例如用户行为数据、行业统计数据、传感器实时数据等）被大量使用并获得认可，这些数据就具备了类同“期货交易标的物”的条件——它们可被拆分、可被组合、可提前锁定价格或使用权，也可衍生出多种金融化的创新工具，像是“数据收益权”“数据租赁”乃至“数据期权”等。这些基于资产化设计的产品与制度又会进一步促进数据供给方投入更多资源去生产新的数据产品，并鼓励需求方开发更多使用场景，形成“丰富数据供给—扩大交易规模—进阶市场形态—反哺供给”的循环。
更深层地看，这种演化模式反映了数据商品在消费市场和资本市场间所承担的双重属性：一方面，数据产品满足直接使用需求，帮助企业或机构提升运营效率，创造即时价值；另一方面，数据产品在积累了稳定的供需和可预期的价值波动后，也能被视为可投资和可管理的资产，使市场主体能够锁定未来价格或获取额外收益。从经济学角度，这种商品到资产的演进路径无非是“规模—标准—预期—金融化”四步：先在市场中实现足够的大量、频繁和多元化交易；再通过标准化和治理来减少信息不对称和交易摩擦；随后培养交易者对价格走向和市场环境的相对稳定预期；最终由资本和金融创新推动，从而催生期货、衍生品或资产化形态。当这些环节依次成熟时，不仅能打造具备弹性与深度的数据市场，还能引导更多市场主体投入资源开发新的数据产品形态，以追求更精确的定价或更安全的投资回报。
所以，正如很多学者和从业者所指出的，只有“先发展数据产品”，让市场对数据的真实应用与消费充分展现，才能顺势孕育出数据资产化的进阶需求和交易制度。在数据产品足够丰富的情况下，人们才有理由去设计分期使用权、收益权或质押权等更复杂的交易结构，也才会乐于为数据衍生产品付费。数据资产市场一旦形成，其对数据产品的多元化需求也会进一步刺激企业和机构不断挖掘新的数据源或应用场景，从而在供需两端携手塑造更繁荣、更有弹性的生态体系。换言之，“商品市场”与“资产市场”在此相互促进：前者是量与价值认知的基础，后者通过金融化手段扩大交易范围与深度，而越发丰富和多样化的数据产品又帮助资产市场保持活力。正是这种双向推动的关系，使得在农业、矿产、能源、金融等历史经验中，商品从普通买卖一路发展到期货与衍生品市场逐渐成为一种必然演化，而在当今的数字化时代，数据也将走上类似的道路，成为新型要素和市场繁荣的核心引擎。
随着数据规模与应用场景的日益扩大，围绕隐私保护、算法公平、责任归属、社会伦理等方面的问题也愈发凸显。要在充分挖掘数据经济价值的同时避免对个人、组织乃至整个社会带来不当影响，关键在于制定并执行合理的“数据政策”。所谓数据政策，可以视为一个组织、地区乃至国家针对数据资源的开发与利用所制定的整体制度和规则安排，涵盖数据隐私、安全、共享与收益分配等多个维度。它不仅需要保护个人数字权利与隐私，也要在使用过程中确保公平和效率，进而实现业务创新与公共利益的平衡。
在具体实践中，如何在确保数据价值最大化的同时防范滥用，就成为数据政策要回答的首要问题。很多场景下，为达到对个人或企业信息的保护，都会通过诸如匿名化、脱敏、差分隐私等技术手段来减少对个体的隐私侵犯与风险。差分隐私技术会在统计结果中注入随机噪声，以防止外部推断出某个个体的存在，而在数据存储与传输层面，还需要使用加密及访问控制等方式，将敏感信息的暴露面尽可能降到最低。同时，为了让算法决策不带偏见，也必须在数据采集和模型训练时防止任何不公平的倾向，一旦发现模型输出对某些群体存在结构性歧视，就应及时进行调整或审计。这些技术与流程固然重要，但若没有配套的数据政策来明确责任链与合规细则，单纯的技术方案很难在制度层面落实、监督与执行。
更值得关注的是，在人工智能与大规模智能体（如各类对话机器人、生成式模型）的时代，人类社会对数据的依赖度越发提高，也使得数据政策涉及的面更为宽广。数字时代涌现的“算法弱势主体”往往缺乏足够的数字技能或话语权，无论是乡村地区、老年群体，还是社会边缘化人群，他们通常无法有效地使用数据或从数据红利中获益，甚至还可能因为算法不公而更加陷入弱势。假如没有数据政策的调节，这些数字鸿沟就可能继续拉大。通过一系列规则设计与制度保障，例如强制性的数据共享义务（在某些公共服务或公共资源领域）、对算法输出结果的可解释性要求、对弱势数字主体进行数字教育和技术援助等方式，社会才能相对公平地分配数据资源带来的好处，并减少由于信息垄断和技术不平等导致的社会分化。
另一方面，数据政策也需要明确在数据交易或数据合作场景下，何人应对数据的安全与合规承担主要责任，以及在出现争议时该如何溯源与仲裁。通常，数据提供方需要保证其数据合法来源与真实度，数据处理方要负责保护数据隐私、不越授权范围使用数据，而数据使用方若将数据再二次转让或与算法结合产出新价值，则需遵循预先约定或法律法规设定的范围，不得滥用或擅自扩散。若有交易平台或托管平台参与，则需在合约与监管层面明确各自的权利和义务，保证责任链的完整性和可追溯性。这些内容都应该由数据政策加以框定，使得发生纠纷时能迅速定位问题源头并采取相应处理措施。
最后，一个良好的数据政策还要兼顾公共利益和商业创新的张力。对于公共安全场景（如公共场所的人脸识别）或医疗基因数据等高度敏感领域，需要格外考量公民隐私权与潜在的歧视或侵害风险；而对一些商业化程度高或竞争激烈的行业，则要同时鼓励企业研发与开放创新，以免过度监管反而抑制技术进步与经济活力。因此，这种“兼顾数字权利、分配效率、公平与伦理”的数据政策，不仅是对当前的隐私与公平问题给出回应，也是在塑造未来大规模智能体时代的数字生态面貌。若能通过政策制度确保弱势数字主体不被排斥、数字鸿沟持续缩小，以及所有参与方都在一套透明、可问责的规则下平等竞争，那么数据才可能更广泛、更持久地造福人类，而不会成为不断滋生技术垄断和社会分化的温床。
概言之，数据价值与社会责任两者的平衡，最终要依靠一整套完善的制度来协调。这套制度既要在技术上保障安全与隐私，也要在法律、监管、行业自律等层面形成合力。面对每一个新兴技术或新应用场景，相关利益方都必须回到数据政策本身去反思：怎么保证弱势数字主体的权益？如何确保公平与正义？怎样在不影响效率和创新的前提下，让更多人享受到数字时代的红利？在大规模智能体时代，这些问题将更显迫切，也更需要我们立足于数据政策的宏观框架去审慎解答。
随着数字经济在全球范围内快速发展，数据要素的安全、高效、可信流通正成为各方关注的焦点。为了让数据充分发挥作用，人们在不断尝试降低数据生产与应用门槛。例如，“低代码/无代码”平台能帮助业务部门与个人开发者轻松搭建数据应用，激发了更多细分场景的需求；而众包模式则将数据的收集、标注和模型优化任务分散给全球自由工作者，有效整合了社会化资源。但与此同时，随着数据交易规模的扩大，也开始出现新的“去中心化与分布式”趋势。利用区块链和可信计算等技术，人们希望实现数据的确权与溯源、自动化结算，以及在不暴露原始信息的前提下，跨组织地联合分析和建模。这样一来，数据要素就能更自由地跨地域、跨机构流动，为社会与经济创造新的增长点。
在这种流动日益频繁的环境中，数据市场本身也呈现出多层结构，可以粗略分为数据要素市场、数据产品市场，以及更高级的数据资产市场。所谓数据要素市场，主要交易对象是较为原始或经过初步处理的“基础数据”，其价值多来自于数据的稀缺性与可加工潜力；数据产品市场，则面向那些已被清洗、封装并具有直接业务用途的“可即刻使用”数据解决方案；高级数据资产市场更进一步，将数据以资产的方式进行金融化或衍生化设计，让参与方能够对数据的未来收益或风险进行分散与交易，类似于传统金融行业中从“现货”到“期货”的演进模式。针对这三种市场形态，可以考虑设计分级或分类的监管措施：在数据要素市场阶段，重点审查合法性、来源授权和隐私保障；在数据产品市场阶段，需要特别关注产品的质量、适用场景和使用风险；在高级数据资产市场阶段，则必须引入更专业的合规与审计机制，防范数据垄断、跨境传输等潜在风险，并对可能出现的投机与泡沫保持警惕。
与此同时，为了让各区域、各国能够携手打造互惠共赢的数字生态，还需在国际层面达成互通协议和规范。例如，跨境数据流动往往要面对法律法规冲突、数据审查、本地化存储要求等多重障碍，且不同国家或地区对数字隐私、网络安全的执法尺度也不尽相同。因此，要想真正实现数据市场的全球化，就需要在双边或多边的数字贸易协定中纳入更加细化的条款，如哪些数据可跨境流通，哪些需要特殊审批，以及如何采取差分隐私或联邦学习等方式来维护个体权利与公共安全。若能逐步建立全球或区域性的核心标准，包括跨国数据要素使用规范、数据产品交易准则，乃至高级数据资产的金融化监管框架，那么在全球范围内的数字经济发展便能更好地实现互联互通、良性竞争与包容发展。正是在这种多重努力的交汇下，人们对未来的数据市场怀有乐观期待：既能透过自动化、多元化的生产与交易模式激发潜能，也能在兼顾安全与隐私的前提下，形成层次丰富、国际互通且监管有序的数字经济生态。
在我国加速推进数据要素市场化配置的过程中，很多实践者都意识到，对数据资源进行全生命周期的统计测算与监测是一项关键任务。通过构建“数据资产账户”，企业和政府部门能够将所掌握的数据资源以“资产”形式记录并纳入财务或统计报表，这样一来不仅有助于明确数据的产权和价值，也为后续交易或资本运作提供了更具说服力的量化依据。此外，还需要在国家级、区域级或行业级等不同层面展开多尺度监测。通过这样的方式，可以追踪各地、各领域的数据使用规模和结构特征，让政策制定者、行业协会或企业高管及时发现潜在的投资机会或结构性差异，进而制定更有针对性的改进措施。
