摘要
数据要素市场化配置改革是经济社会发展数字化转型的重要议题。借鉴公共资源治理的“社会-生态系统”（SES）理论，结合数据资源特性构建“数据要素市场-社会技术系统”（DEM-STS）分析框架，并以贵阳大数据交易所挂牌运营10年来的创新实践开展纵向单案例研究。研究发现，贵阳大数据交易所的发展历经制度初创期、市场转型期、治理深化期三个阶段，其在股权重组后虽致力于提升场内数据交易活跃度，但仍面临数据供需匹配精准度不足、价值锚点模糊等现实阻滞。研究指出，生态治理体系不健全是导致上述困境的核心原因。鉴于此，研究提出构建多层次协同的制度体系、建立多主体协同的共治机制、强化数据可信流通治理等生态治理路径，以期超越“技术治理乌托邦”，为探索具有中国特色的数据要素市场化配置改革提供理论参考。
作者简介
曾宇航，贵州财经大学副校长，数字政务与数据治理实验室主任，贵州绿色发展战略高端智库（绿色发展战略研究院）研究员，从事数字政府治理研究；
冯碧楠，贵州财经大学公共管理学院博士研究生，研究方向为数字政府；
樊梅，贵州财经大学公共管理学院副教授，数字政务与数据治理实验室研究员，研究方向为数字政府、公共价值、营商环境；
肖连春，贵阳大数据交易所政策研究员，研究方向为数据要素市场化配置改革。
文章结构
一、问题提出及文献回顾
（一）创新驱动：数据要素化演进历程
（二）制度及技术瓶颈：数据要素市场培育困境
（三）生态治理：产业生态学的启示
二、研究设计
（一）分析框架
（二）研究方法
（三）案例选取
三、数据要素市场制度初创期：政策试验先行
（一）制度初创期外部情景
（二）制度初创期内部系统关键变量
（三）制度初创期行动情景及互动效应
（四）制度初创期关键问题识别
四、数据要素市场转型期：市场倒逼改革
（一）市场转型期外部情景
（二）市场转型期内部系统关键变量
（三）市场转型期行动情景及互动效应
（四）市场转型期关键问题识别
五、数据要素市场治理深化期：双向协同逐渐成熟
（一）治理深化期外部情景
（二）治理深化期内部系统关键变量
（三）治理深化期行动情景及互动效应
（四）治理深化期关键问题识别
六、理论对话：数据要素市场化配置的生态治理路径
（一）构建多层次协同的制度体系
（二）建立多主体协同的共治机制
（三）创新数据可信流通的信任机制
一
问题提出及文献回顾
党的十九届四中全会首次明确将数据纳入生产要素范畴，如何推进数据要素市场化配置，以真正实现数据“供得出、流得动、用得好”，成为数字时代面临的核心议题和重大挑战。当前，数据要素的价值释放仍面临显著制约，主要表现为：一是数据高度依附于应用系统难以独立流通；二是数据缺乏公认的资产价值载体，导致市场信任与流通共识难以建立；三是数据在支撑组织间业务协同时存在结构性短板。我国通过“顶层设计+地方试点”相结合的模式开展了积极探索，形成诸如北京“数据元件”交易、广东数据资产入表、长三角数据标准互认等地方化创新实践，一定程度上实现了中央统筹与区域创新的有机统一。然而，全国范围内已设立的数据交易机构普遍陷入“有场无市”的实践困境，折射出数据要素市场深化发展所面临的多重约束：法律层面，数据权属模糊与个人隐私保护的合规要求制约了数据流通的合法性基础；技术层面，标准化不足与安全风险交织导致可信交易环境构建面临“互操作性困境”；社会伦理层面，算法歧视与公众信任危机进一步加剧数据要素市场治理的复杂性。因此，如何在新的发展阶段构建政企高质量协同的生态治理体系，系统培育基于良好治理的数据要素市场，成为当前亟需破解的时代课题。本研究以贵阳大数据交易所（以下简称“贵数所”）2015年挂牌成立以来的数据要素化治理实践作为典型案例，系统梳理其创新性，尝试从生态治理视角探讨数据要素市场实现跃迁与发展的可行路径。
（一）创新驱动：数据要素化演进历程
熊彼特创新经济学理论表明，创新是通过生产要素的新组合或将新的生产条件引入生产体系，从而创建新的生产函数，其具体表现形式包括产品创新、方法创新、市场创新、资源配置创新和组织创新五个方面。在该理论视域下审视数据要素市场化配置改革实践，学界普遍认为，数据作为新型生产要素和核心资源，在推动经济社会转型中具有基础性及战略性地位。相较于传统生产要素，数据具有非竞争性、可复用性、多元性、可融合性、规模性等典型特征。研究指出，数据从资源转化为要素的前提，必须基于可机读的原始数据，且满足高质量要求。通常而言，数据要素价值释放大致经历“原始数据-数据资源化-数据要素化-数据资产化-数据资本化”的过程（参见图1）。
图1 数据要素价值释放过程
以数据收益权流通为线索，原始数据是通过观察、测量、记录获得的原始事实或表示，以数字、文字、图像等形式存在，反映自然与社会世界中的各种现象。数据资源化是将原始数据进行收集、整合，形成结构化、可访问、易分析的信息，使之具备成为数据要素的基本条件，为管理和决策提供支持。数据资产化是在数据资源的基础上进一步加工开发，使数据具备明确经济价值，转化为支撑组织发展的商业洞察。数据资本化则是将数据作为可交易的资产进行管理、运营和流转，通过出让、转让等方式实现价值最大化，推动业务创新与效率提升。学界普遍认为，通过上述数据价值释放的演进路径，进一步加快数据要素化进程，最终实现数据价值增值。
（二）制度及技术瓶颈：数据要素市场培育困境
在数据要素市场的平稳运行中，供需、定价、产权、监管等核心机制的有效协同是保障其数据价值实现的重要前提。从市场结构来看，Pantelis Koutroumpis等学者基于匹配机制，把数据要素市场运行模式划分为一对一、一对多、多对一、多对多四种类型。结合数字治理应用场景，学界提出数据要素市场已形成政府主导型、产研协同型、产业园区型等差异化配置模式。在此基础上，陈兵等进一步提出“场外场内流通交易机制相结合”的思路，为促进数据要素合规、高效流通提供了关键理论支撑。
随着数字经济蓬勃发展，数据要素市场化配置的重要性日益凸显，其配置效能不仅直接决定数据要素动能释放的程度和活力，同时也对推动全国统一大市场建设具有重要作用。但其面临的制度和技术瓶颈同样显著：一方面表现为权属制度、竞争规则、安全治理机制等顶层设计的缺位与失范，直接导致市场实践中数据确权难等操作层面的现实困境；另一方面由于数据要素兼具技术维度的依赖性、渗透性特征与经济维度的准公共物品属性，导致传统市场规则难以适配。
（三）生态治理：产业生态学的启示
20世纪80年代末，Frosch与Gallopoulos提出“产业生态系统”概念，并逐步成为跨学科研究典范。与此同时，美国通用汽车实验室开展的“产业代谢”研究，通过模拟自然界物质循环构建产业代谢网络，且在Ehrenfeld的推动下发展为强调产业政策与企业实践相协同的系统性理论框架。该理论在本土化推进过程中，通过结构功能分析与控制论方法构建包含物质流、能量流与信息流的理论模型，进一步提出“生物生态学与产业经济学交叉融合”的学科定位，并在鄱阳湖生态经济区等实践中验证产业共生网络的可行性。
数据要素生态系统相关研究正在拓展及深化：在数字人文领域，通过数据人、资源与环境的三元互动模型，提出开放数据生态系统的协同机制与运行逻辑；在数据要素市场领域，生态系统理论被用于解析数据主体、平台与制度的关系，探索“制度+技术”双轨监管体系；在数据服务领域，从生态系统视角构建了包含基本要素与动态要素的大数据知识服务框架，强调主体适应性、技术融合性与服务多元化等结构特征。在生态治理视域下，数据要素市场的培育路径呈现多维拓展态势：理论上倡导“内生演化+外部培育”双轮驱动范式，不断完善数据确权、收益分配与安全治理制度框架；实践层面强调政府、市场与技术等多主体协同联动，推动形成政府为引领、企业与社会力量共同参与的治理格局，以实现有效市场与有为政府良性互构，进一步推进产权制度改革试点，培育市场经营主体和生态。与此同时，可信数据空间作为一种基于共识规则、联结多元主体并促进数据共享的新型组织形态，正在构筑数据价值共创的应用生态，成为支撑全国一体化数据市场建设的关键力量。由此可见，上述跨领域方法论创新不仅推动产业生态学向数字空间延伸，亦为构建高效、具有韧性的现代经济体系提供系统化理论支撑，标志着制度经济学与协同治理理论在数据要素市场培育中逐步走向深度融合。
综上，既有数据要素市场研究已取得一定进展。在创新驱动视角下，学界系统阐释数据要素化的内涵、价值实现路径及其治理赋能机制，揭示其培育及运行过程中面临的制度及技术瓶颈；生态治理视角则从制度环境优化与多主体协同出发，构建涵盖确权、定价、流通、安全的全周期治理框架，为破解数据要素市场化配置难题提供理论支撑。然而，现有研究多囿于“政府-市场”二元对立的分析范式，倾向于将政府角色定位于制度供给者或市场监管者，而市场机制则被简化为供需匹配工具，忽视政府与市场在数据要素治理中的动态协同效应及多元主体间的复杂交互关系，从而导致其对数据要素市场演化机理的解释力不足，所提出的治理路径也缺乏针对性。鉴于此，本研究致力于突破传统二元割裂的研究窠臼，立足于数据资源的独特性提出“社会-技术系统”分析框架，通过构建多层次、多主体协同的共治机制，揭示政策工具、市场机制、数字技术的耦合逻辑及多元主体利益平衡的动态博弈过程，推动数据要素治理研究从静态结构分析向动态能力建构的范式跃迁。
二
研究设计
数据要素市场治理呈现出高度的开放性和复杂性：从外部看，其深受公共政策、经济形势、技术更迭等因素直接影响；从内部看，行业内对数据资源的认知发展、治理规则的构建以及集体行动的逻辑，也将持续影响数据市场的发展态势。
（一）分析框架
“社会-生态系统”（social-ecological system，SES）的缘起可追溯至20世纪70年代的“人类社会生态系统”理念，之后经多学科拓展和深化，由埃莉诺·奥斯特罗姆于2007年在制度分析与发展（institutional analysis and development，IAD）框架基础上正式提出，用作系统性诊断复杂社会生态问题的研究工具。该框架围绕“公共池塘资源”治理，强调人类集体行动将受到资源系统内外部各要素的共同影响，整合了4个核心子系统、互动情景及相应结果，以及社会环境、生态系统在内的8个第一层级变量，揭示社会和生态系统之间相互作用、相互依存的耦合关系，并形成包括自组织、多层级、规则设计、监督及惩处在内的一系列治理原则。SES并非将各子系统简单拼凑，而是基于条件和反馈识别独立的耦合单元，将其有机整合为具备功能完整性、结构稳定性和内外部协调性的动态复杂系统，呈现非线性与动态变化的演化特征。
数据作为数字时代的新型公共资源，数据要素市场治理同样具有多主体、多层级、多规则和动态演化的复杂系统特征，与SES框架所聚焦的“复杂公共资源”治理目标高度契合。尽管数据交易所仅作为数据要素市场的“制度性场域”，无法代表其全貌，但作为观察场内数据交易制度演进和集体行动逻辑的关键节点，对于数据要素市场培育实践的探索意义重大。本文基于SES研究框架的五个典型特征，着眼于数据交易所场内数据交易（场外数据交易不在本文讨论范围）所构建的制度体系、市场规则、数据交易活跃度、数据要素价值释放等关键要素，围绕数据要素独特性，尝试构建数据要素市场的“社会-技术系统”（data element smarket-social technology system，DEM-STS）分析框架。其对应的8个第一层级变量分别为：数据资源系统（data resource systems，DRS）、数据资源单位（data resource units，DRU）、数据治理系统（data governance systems，DGS）、数据市场行动者（data market actors，DMA）、互动（interactions，I）、结果（outcomes，O）、“社会-经济-政治背景”（social，economic，and political settings，S）、数字技术（digital technology，T）（参见图2）。
图2 DEM-STS框架第一层级变量及其关系示意
需特别说明的是，与传统自然类公共资源的共同治理问题不同，大数据产业发展虽然对气候条件及地质结构等生态因素也有一定要求，但影响力度相对较弱。因此本文在分析框架中将技术系统替代原有的生态系统，重点聚焦数字技术发展对数据要素市场带来的关键影响。鉴于数据要素市场培育及发展过程中集体行动存在高度复杂性，传统的“社会-生态系统”（SES）框架需结合数据领域的独特性进行创造性转化。据此，在DEM-STS分析框架中严格依据数据要素的内在逻辑和应用场景，将一级变量逐层分解为相应二级变量（参见表1）。
表1 数据要素市场-社会技术系统（DEM-STS）二级变量
构建“数据要素市场-社会技术系统”（DEM-STS）理论框架，旨在系统解构数据要素市场的动态复杂性。值得注意的是，社会、经济、政治背景（S）作为产生直接影响的外部因素，包括数字化基础、数字经济态势与政策态度；数据资源系统（DRS）和数据资源单位（DRU）分别从宏观系统层面和微观数据单元层面刻画数据存量、质量、流动性及可评估性；数据治理系统（DGS）体现了制度性保障，包括政策法规与行业标准等；数据市场行动者（DMA）聚焦市场主体类型与数量、角色、社会经济属性，反映市场参与主体的多样性；互动（I）反映主体间协作情况与数据流通效率；结果（O）衡量市场绩效与数据要素价值实现；数字技术（T）则作为关键技术变量，支撑数据处理、流通与应用。变量设计紧扣数据权属、流通效率、信任机制等核心挑战，兼顾理论逻辑与实践关联性，形成多维交叉分析体系。
（二）研究方法
基于“数据要素市场-社会技术系统”（DEM-STS）理论分析框架，采用纵向单案例研究法开展资料搜集整理和数据分析工作，该方法强调对同一对象进行长期、跨时段深入研究，其优势在于能对特定对象的发展变化过程提供充分的数据资料，可有效揭示现象之间的内在联系，从而为深度剖析贵数所挂牌运营10年来在数据要素市场化配置改革中开展的实践探索提供重要抓手。
在资料搜集方面，课题组除通过文献阅读、政策文本梳理、网络公开报道等渠道获取各类数据外，还于2024年10月至2025年4月重点赴贵数所开展跟班学习与参与式观察，并对包括贵州省大数据管理局、贵州省数据流通交易服务中心、贵州茅台集团、云上贵州大数据产业发展有限公司、贵州多彩宝互联网服务有限公司等多类主体主要负责人进行深度访谈，累计形成访谈材料4万余字，获取丰富的一手研究资料。
（三）案例选取
案例选取主要基于以下三点考量：首先，贵州省虽为西部欠发达地区，但凭借适宜的气候、稳定的地质结构和低廉的电力成本等独特优势，为大数据产业提供了低成本、高可靠性的发展环境；其次，贵州在国家战略层面获得持续政策支持，先后被确定为国家级大数据综合试验区（2016年）、数字经济发展创新区（2022年）及数据要素综合试验区（2025年）等，体现其先行先试的制度优势；最后，贵数所作为全球首家数据交易平台，自2015年成立以来，在交易机制、技术创新等方面积累丰富经验，其10年实践为系统性考察数据要素市场培育尤其场内数据交易的演进路径、风险挑战与成功模式提供了典型样本。
案例发展阶段划分依据如下。贵州作为大数据产业发展先行先试区域，始终与国家大数据发展战略同频共振，因此其产业实践必然与国家层面的顶层设计及全国乃至全球数字经济发展趋势紧密相连，这即为划分本案例发展阶段的关键依据。具体而言，2012年以来，移动互联网、5G与区块链等新兴技术迭代发展，持续驱动数字化转型实践。在此背景下，2015年正式挂牌运营的贵数所开启制度创新探索：一方面，新兴技术广泛应用驱动着社会生产与生活方式的全面数字化，并形成显著的规模效应，贵州以此为契机，于2014年率先启动大数据战略，而贵数所的成立，正是该战略落地的关键举措；另一方面，贵州于2016年出台《贵州省大数据发展应用促进条例》等开创性地方法规，此为“制度初创期”。2018—2022年数据产业进入转型阶段，该阶段可细分为两个时期：2018—2019年为低谷期，因初始制度缺陷与市场机制失灵导致场内数据交易陷入困境，迫使民营企业向数据服务赛道转型；2020—2022年进入上升期，其关键推动力在于《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（2020年）及“数据二十条”（2022年）颁布，进一步明确“加快数据要素市场建设”的政策方向，以及新冠疫情推动数字化进程等效应叠加，从而也促使贵数所进行重组，此为“市场转型期”。2023年以来，随着国家数据局成立、“数据二十条”等顶层设计有效实施，以及人工智能与隐私计算等关键技术持续演进，贵数所积极推进数据登记、定价与合规服务等机制创新，标志进入治理深化期（参见表2）。
表2 贵数所案例发展阶段演进
基于“数据要素市场-社会技术系统”（DEM-STS）分析框架，以贵数所挂牌运营10年实践为典型案例，本研究系统梳理其在三个发展阶段中外部情景条件、内部系统关键变量以及行动情景交互效应的演变过程，识别其中的核心问题，旨在为我国深化数据要素市场化配置改革提供清晰的理论认知与实践参照。
三
数据要素市场制度初创期：政策试验先行
2015年4月，经贵州省人民政府批准，贵数所挂牌运营并成功撮合国内首笔大数据交易，其初始机构属性为混合所有制企业，由国有资本控股并与民营企业九次方合作运营，旨在通过公私合作模式探索数据要素市场化配置的可行路径。
（一）制度初创期外部情景
1.社会经济政治背景（S）
大数据技术的快速迭代与社会数字化转型浪潮共同构成数据要素市场兴起的外部环境。首先，社会数字化转型趋势（S1）表现为网民数量及与存量数据激增，2012年因此被誉为“大数据元年”，数据从静态资源转变为战略资产。其次，数字经济发展态势（S2）方面，在国家“互联网+”行动和“数字中国”建设推动下初具规模，数字经济成为新的增长引擎。最后，政府的数据应用态度（S3）体现为贵州省政府高度重视大数据发展，率先将大数据列为战略产业，2015年通过举办数博会、发布《大数据贵阳宣言》等举措，营造良好的政策氛围。“相对其他地区而言，贵州省政府部门在大数据发展方面的布局非常具有前瞻性，重视程度远高于其他地区。”（GSS-E-01，20250309）
2.数字技术发展态势（T）
4G网络普及、区块链技术初步应用为数据交易提供了基础设施支持。2017年贵数所将区块链技术（T1）嵌入交易系统，尝试通过分布式账本实现数据确权与溯源，为可信交易奠定技术基础。
（二）制度初创期内部系统关键变量
1.数据资源系统（DRS）
贵数所初步构建了以交易系统为核心的基础设施。数据基础设施（DRS1）逐步完善，2015年上线实时交易系统，并完成国内首笔大数据交易，2016年升级至2.0版本。数据资源规模（DRS2）方面，伴随移动互联网快速发展，人的行为及企业生产经营行为开始数据化，数据资源规模迅速扩大，体现为贵数所跨境合作与大宗订单有所拓展，如2015年11月与马来西亚大数据集团合作，12月与深圳物流企业签订千万元物流数据订单。
2.数据资源单位（DRU）
由于制度初创期整体基础设施水平较低，严重制约数据资源的处理与应用能力。一是数据质量（DRU1）参差不齐。平台运营负责人在访谈中明确指出，“政务数据因历史建设标准不一存在大量‘脏数据’，且缺乏统一的质量管控闭环，制约数据资产化进程。”（GSS-D-01，20250309）表明数据在采集、整合与管理环节尚未形成系统化的治理机制。二是数据可流动性（DRU2）较差。该负责人进一步阐释，“以往分散建设及当前数据中台等集中模式未能打破体制与技术壁垒，形成‘数据烟囱’与‘数据孤岛’，阻碍数据跨部门共享。”（GSS-D-01，20250309）这说明数据共享与协同机制尚未健全。三是数据可评估性（DRU3）基准缺失。该负责人强调，“缺乏普适性价值评估模型与财务会计标准，导致数据在资产入表、质押融资中难以定价，成为数据要素市场发展的关键瓶颈。”（GSS-D-01，20250309）这揭示出评估手段与制度规范缺位严重限制数据经济潜力的释放。
3.数据治理系统（DGS）
初创期贵数所着力构建制度框架。在政策法规性文件（DGS1）方面，率先出台《贵州省大数据产业发展应用规划纲要》等文件。在数据产权制度（DGS2）方面，以2017年《贵州省政府数据资产管理登记暂行办法》的出台为标志，着手对数据产权制度进行初步探索。在数据行业标准（DGS3）方面，2015年发布《贵阳大数据交易所702公约》《2015年中国大数据交易白皮书》，首次提出数据确权、定价与安全交易规则，奠定行业规范雏形；2016年，贵数所成为国家标准试点基地，参与大数据交易国家系列标准制定工作，同年发布《政府数据数据分类分级指南（试行）》作为基础性标准，为政府数据的分类原则、方法和分级提供指导。总体而言，数据分级分类相对模糊，公共数据、企业数据、个人数据的权属界定不清，影响场内数据交易的顺利进行。
4.数据市场行动者（DMA）
处于数据要素市场兴起初期，相关行动者表现如下：一是数量（DMA1）有限，即使2016—2017年国内其他地区地方性数据交易平台集中成立（据不完全统计，2016—2017年先后成立长江大数据交易中心、上海数据交易中心、江苏华东大数据交易中心、哈尔滨数据交易中心、浙江大数据交易中心、河南中原大数据交易中心、西咸新区大数据交易所等），但全国仅约20家数据交易平台；二是角色（DMA2）以数据交易中介为主，处于数据产业链中下游；三是社会经济属性（DMA3）方面体现为混合所有制或民营企业。贵数所在本阶段作为场内数据交易关键枢纽，初步构建起完整的数据交易规则与平台运营体系，体现其在数据要素集成、交易规制与价值发现方面的关键能力，并在2017年入选国家试验区重点企业。
（三）制度初创期行动情景及互动效应
1.集体行动情景（I）
多主体集体行动在贵州省数据要素市场初创期的总体表现为：一是数据市场参与度（I1）较低，“参与企业不足50家。”（GSS-D-01，20250309）反映出数据质量普遍不高、数据标准难以统一，导致场内数据交易活跃度偏低。二是数据流通互操作性（I2）不足，政府相关人员解释，“尽管‘云上贵州’系统平台已上线，但政务数据共享率仍低，主要源于跨部门跨组织的技术壁垒和利益博弈，阻碍数据顺畅流通与系统协同。”（DSJJ-D-01，20250423）三是数据市场交易透明度（I3）不高，归咎于尚未出台专门数据产权法规。大部分数据企业也反映，“交易过程缺乏可追溯性，市场公开性不足，不愿意进行场内交易。”（LTJY-D-01，20250420）四是数据权责利治理（DRU4）缺失，由于数据权属模糊，导致场内数据交易中的责权利不明晰。
2.互动产出效应（O）
在相应集体行动逻辑下，该阶段的互动产出效应整体表现欠佳：首先，场内数据交易活跃度（O1）处于较低水平，尽管贵数所率先完成国内首笔大数据交易并推动系统迭代，但受制于数据质量参差不齐、标准缺失及产权界定模糊等困境，实际交易规模远未达预期。“尤其2017年行业已普遍面临‘交易额度难以提升’的现实压力，迫使民营企业退出赛道。”（GSS-D-01，20250302）其次，数据价值的释放效能（O2）较为有限。“尽管大数据战略驱动了平台建设与技术赋能，但数据要素未能有效嵌入实际业务场景转化为可持续的经济效益。”（GSS-D-01，20250302）最后，数据市场的信任度（O3）构建缓慢，制约了共识的达成。“虽引入区块链技术尝试增强交易可信性，但因收益分配规则缺位，市场主体对场内交易的合规性与安全性仍持观望态度。”（GSS-D-01，20250302）
（四）制度初创期关键问题识别
在数据要素市场制度初创期，外部数字经济发展态势良好，市场主体积极参与并在场内数据交易中进行初步博弈。然而，受数据权属模糊、数据质量不高及流动性低等因素制约，场内交易活跃度未能达到预期水平。对该阶段的关键问题识别如下（参见图3）。
图3 数据要素市场制度初创期DEM-STS框架
第一，数据市场制度设计与数据资源系统适配性不足。数据作为非竞争性、可复制性强的生产要素，其治理需突破传统资源管理模式。然而，从制度初创期的行动情景来看：一是基础市场制度上不健全，表现为数据产权模糊、交易规则不明晰、收益分配机制滞后，导致数据交易参与各方权责利不清，数据使用方反映，“早期数据产品存在‘可用性低、一致性差’的问题。”（DCB-D-01，20250618）二是行业标准建设刚起步，缺乏统一的技术接口规范或数据质量规范。三是数据安全与可信流通失衡，“数据孤岛”林立，数据出系统后无法携带信任及共识。四是数据治理能力不足，严重降低数据资源的内在价值及市场输出。
第二，政策引领超前与市场实际脱节。贵数所创设初期致力于数据场内交易的制度设计与标准体系建设，旨在通过法治化与流程化举措提升数据交易的合法性与合规性，如相关访谈所指出，“贵数所对市场而言存在的价值就是推动数据场内交易的规范化、高效性发展。”（DSJJ-M-01，20250302）政府部门负责人亦强调，“制度的保驾护航不可或缺，其核心作用在于明晰产权并规范技术操作。”（LTJY-D-01，20241125）然而，尽管贵数所协同数据主管部门出台多项政策法规，但数据要素市场并未出现预期的交易活跃态势。对此，有负责人反思认为，“贵数所虽基于贵州自2013年起的研究积累，但其制度设计在实践层面略显超前与理想化。”（DSJJ-M-01，20250302）由此，反映出制度供给与实际市场响应之间存在一定张力，其原因在于数据作为一种新型生产要素，与传统生产要素存在根本性差异，没有任何现成的制度可适配，“超前”恰恰是其作为先行者必须经历的“试错”过程。
四
数据要素市场转型期：市场倒逼改革
制度初创期虽在政策和技术层面奠定基础，但多重因素倒逼数据要素市场在2018年至2022年期间转型。同时，贵数所面临数据场内交易持续低迷、混合所有制运营模式弊端显现、新冠疫情冲击等多重压力，行业洗牌加速。
（一）市场转型期外部情景
1.社会经济政治背景（S）
首先，社会数字化转型趋势（S1）加强。2019年底席卷全球的新冠疫情暴发，推动“非接触式”服务加速。其次，数字经济发展的良好态势（S2）持续向好。2022年，贵州数字经济规模同比增长20.6%，高于全国平均4.4个百分点，增速连续七年位居全国第一，被赋予“数字经济发展创新区”的战略定位。最后，政府数据应用态度（S3）更加明确。2022年初，国务院印发《关于支持贵州在新时代西部大开发上闯新路的意见》（国发〔2022〕2号），赋予贵州“数字经济发展创新区”定位，数据要素价值被提升至国家战略高度。
2.数字技术发展态势（T）
在5G网络规模化商用加速推进工业互联网、自动驾驶跨越式发展背景下，区块链技术（T1）持续优化，截至2018年5月，贵州区块链企业数位居全国第三。AI（T2）则从设想走向实地运用，2022年贵州省印发《加快推进“东数西算”工程建设全国一体化算力网络国家（贵州）枢纽节点的实施意见》等，全省新增重点数据中心项目11个，为历年大数据中心的1.5倍。
（二）市场转型期内部系统关键变量
1.数据资源系统（DRS）
在新冠疫情期间，为适应特殊阶段数据交易与流通的现实需求，数据资源体系进行了系统性优化。在数据基础设施（DRS1）方面，贵数所于2019年3月推出国内首个“数据需求在线撮合平台”，初步构建起支撑数据招投标与定制化开发的数据供需精准对接机制。在数据资源规模（DRS2）方面，2022年贵数所运营全国首个“气象专区”数据，并于同年8月和10月分别上线“电力专区”与“政府数据开放专区”，依托数据应用创新大赛激活市场需求，初步形成数据要素流通框架。
2.数据资源单位（DRU）
在数据质量（DRU1）方面，2021年贵数所参与制定的《贵州省数据质量管理暂行办法》正式出台，旨在强化数据标准化与清洗机制，提升数据准确度与完整性。在数据可流动性（DRU2）方面，在2020年贵州省政府数据开放平台正式升级的基础上，贵数所于2022年上线气象、电力等专区，促进跨领域数据共享与要素流通。在数据可评估性（DRU3）方面，2021年发布全国第一个数据质量评估体系——《贵州省数据质量评估体系》，初步建立以指标为核心的监测框架，增强数据价值的量化能力。
3.数据治理系统（DGS）
数据治理更加注重安全和规范，主要体现在三个方面：一是数据政策法规（DGS1）取得较大突破，2019年《贵州省大数据安全保障条例》发布，标志着贵州大数据立法重点从“促进发展”向“发展与安全并重”转变。此外，2022年《贵州省“十四五”数字经济发展规划》发布，明确贵州数字经济总体目标。二是数据产权（DGS2）侧重从技术层面创新探索，2018年在交易系统中应用区块链技术、数据确权技术、数据安全技术等明晰数据产权边界，各方权责利通过交易合约进行约定。三是数据行业标准（DGS3）继续深化，2022年《贵州省数据流通交易管理办法（试行）》发布，同年《政务数据 数据分类分级指南》实施，标志着政务数据分类工作进一步规范化。
4.数据市场行动者（DMA）
该时期数据市场的行动者发生了重要调整，从数量到性质都产生了根本性变化。数量（DMA1）持续增长，2020年核心企业超过1000家；角色（DMA2）进行调整，贵数所于2021年10月通过股权重组，形成“1中心+1公司”（贵州省数据流通交易服务中心+贵阳大数据交易所有限责任公司）的双轨架构，承担平台运营、交易、服务、监管等功能；社会经济属性（DMA3）方面，贵数所由混合所有制企业转变为国有独资企业，贵数所负责具体运营。
（三）市场转型期行动情景及互动效应
1.集体行动情景（I）
在数据市场参与度（I1）方面，贵数所2019年已发展2000多家会员，接入225家优质数据源，至2022年底入驻数据商402家，体现多元主体参与格局。数据流通互操作性（I2）方面，升级4.0版交易系统，以提高数据流通交易频率。数据市场交易透明度（I3）则通过区块链技术应用提升交易可追溯性，整体强化市场治理效能。权责利治理（I4）体现为贵数所首创“1中心+1公司”组织架构，并基于数据可复制性强、产权复杂等特殊性采用国有控股模式，以平衡多元权益、维护公共利益。平台负责人强调，“该架构体现政府‘有形之手’与市场‘无形之手’的融合，尤其2022年重组后急需政府干预推动交易所步入正轨化，并且事实已验证这种干预力量促进了交易所快速发展。”（GSS-D-01，20250315）“因数据可复制性、产权不明晰等特殊性，促使国有控股被视为必要选择。”（GSS-M-02，20250315）
2.互动产出效应（O）
该阶段互动产出效应显著提升。首先，场内数据交易活跃度（O1）有所起色，截至2022年12月30日，入驻数据商402家，上架产品606个，取得初步成效。其次，数据价值释放效能（O2）深化，“数据需求在线撮合平台”上线以来，为激发数据价值潜能奠定了基础。最后，数据市场信任度（O3）强化，贵数所作为实施单位的“基于区块链技术标准研发的大数据交易平台”项目已入选工信部2022年大数据产业发展试点示范项目，进一步解决信任难题。
（四）市场转型期关键问题识别
在内外因素交织影响下，贵数所完成股权重组，承载起数据交易合规监管与市场化运营的双重职能。对该阶段的关键问题识别如下（参见图4）：
图4 数据要素市场转型期DEM-STS框架
第一，外部环境加剧数据要素市场脆弱性。受新冠疫情等多重不利影响叠加，场内数据交易市场持续低迷，期间超20家地方性数据交易所倒闭或转型，暴露出数据要素市场建设的薄弱及可持续商业模式的缺失。究其原因，一方面，宏观经济下行导致企业数据采购预算大幅削减，导致市场需求显著萎缩和交易量急剧下滑；另一方面，数据要素市场流通仍面临合规性困境，尤其在隐私保护与数据权属问题方面仍未得到有效解决，正如第三方服务机构所指出的，“目前数据流通中的安全与合规问题还是存在的，尤其在跨域数据融合场景中，缺乏统一的安全计算标准和可信环境。”（YSGZ-M-01，20250625）此外，部分交易所功能定位模糊，实际数据撮合与服务能力不足。在此背景下，贵数所通过股权重组，由混合所有制转为“公司+中心”的新型架构，实现了体制机制的重构与转型。
第二，数据要素市场行动者之间的集体行动缺乏良性互动机制。该阶段各地数据交易所进行行业大洗牌，但实际数据交易量不高，不得不反思市场上不同行动者（如大平台与中小企业、数据提供者与使用者）的认知、目标及能力是否存在冲突？合作与信任如何？实际集体行动表现如下：一是数据权属不清及流通责任分担不明，导致权责边界模糊、互信缺失；二是收益分配机制不明，导致数据供给和流通动力不足；三是不同行业、地域、主体间数据技术标准差异较大，致使互操作困难；四是部门之间缺乏有效整合导致信息流动不畅，因而降低协同治理效率。
五
数据要素市场治理深化期：双向协同逐渐成熟
后疫情时代社会经济发展逐步恢复，数字化转型持续成为席卷各行业领域的更加强劲的时代浪潮，经历市场转型期的重组与规范建设后，数据交易行业迎来价值回归。
（一）治理深化期外部情景
1.社会经济政治背景（S）
伴随着行业调整及优化，社会数字化转型趋势（S1）加速，2023年贵州省印发《推动全省工业领域数字化改造加快工业互联网创新发展导向目录（2023—2025年）（试行）》，旨在进一步推动省内工业互联网创新发展，促进工业转型升级。数字经济发展态势（S2）强劲，2023年数字经济增加值占GDP比重达42%，增速连续多年位居全国前列，《数字贵州发展报告（2024）》显示，2024年全省数字产业规模达2549.4亿元，同比增长18.3%。政府数据应用态度（S3）持续向好，2023年贵数所参编《全国公共数据运营年度发展报告（2023）》强调“挖掘数据要素的价值潜能”，为全国各地开展公共数据开发利用、流通交易贡献“贵州经验”。
2.数字技术（T）
发展态势2023年以来，随着生成式AI集中爆发，促使AI芯片与算力竞争加剧，全国开始加快构建一体化算力网络，并把相关技术渗透到各行业领域。在区块链（T1）方面，2023年贵阳区块链创新应用综合性试点渐入佳境，截至2024年4月新增4个区块链信息服务，促进区块链及相关服务健康发展，其中“贵阳大数据交易所区块链中台”获评“2023年《区块链数字信任产业成果》优秀应用案例”。在算力（T2）方面，作为国家“东数西算”工程西部枢纽，贵州推进算力基础设施高质量发展，2023年底综合算力水平位居全国前列。
（二）治理深化期内部系统关键变量
1.数据资源系统（DRS）
在数据基础设施（DRS1）方面，贵数所更加注重生态培育，2023年依托“东数西算”工程规划了10个数据中心集群，其中贵安新区被列为重点发展对象；同期陆续上线“数据要素登记OID服务平台”“数据产品交易价格计算器1.0版”以及“时空数据专区”等一系列平台工具，为数据流通与交易奠定坚实基础。在数据资源规模（DRS2）方面，拓展至金融、保险等领域，截至2025年9月，已吸引数据中介400余家、入驻数据商1000余家，上架数据产品超2500个，展现出活跃且加速成长的态势。
2.数据资源单位（DRU）
在数据质量（DRU1）方面，贵州省于2025年印发《贵州省数据资产管理试点实施方案》，全面启动数据资产管理试点，为提升数据质量奠定基础。在数据可流动性（DRU2）方面，贵数所于2025年2月上线“贵州省公共数据服务平台”，推动公共数据有序流通。在数据可估值性（DRU3）方面，贵数所自2023年起持续推进机制创新：2月研发上线全国首个“数据产品交易价格计算器1.0版”，3月首创“SEED”罗盘模型等工具以建立定价与价值评估机制，并于4月完成全国首笔基于该计算器估值的场内数据交易，初步构建数据资产化实践路径。
3.数据治理系统（DGS）
数据政策法规（DGS1）进一步明确，2023年发布《贵州省数据要素市场化配置改革实施方案》，2024年《贵州省大数据发展应用促进条例（修订草案）（征求意见稿）》出台，2025年发布《贵州省数据要素市场化配置改革实施方案》与《贵州省鼓励数据产业发展的若干政策（试行）》，旨在培育壮大战略性新兴产业，着力促进数字经济发展。数据产权制度（DGS2）逐步优化，2024年贵数所试点上线数据知识产权登记平台并配套出台《贵州数据知识产权登记管理办法（试行）》（2024）、《贵州省数据知识产权登记指引》（2025），旨在破解确权瓶颈，让数据“知产”变发展资本。数据行业标准（DGS3）继续完善，2024年贵数所牵头制定4项数据要素评估规范，推动交易模式规范化。此外，数据分级与分类体系逐步完善，2023年4月《贵州省政务数据资源管理办法》正式实施，确立数据分类分级制度并系统规范数据管理流程；同年12月，贵州省人民政府印发《关于建设贵州省一体化公共数据资源体系工作方案》，进一步推动公共数据的归集与治理工作。
4.数据市场行动者（DMA）
数量（DMA1）持续增长，截至2025年4月，贵数所注册大数据企业涨幅明显。角色（DMA2）涵盖数据供应商23家、平台运营商与需求方等多元角色，如2024年底数据需求方深圳白鹿云数据科技有限公司入驻贵数所。社会经济属性（DMA3）表现为突出公益定位，具体表现为“所商分离”，其核心在于对营利与公益的取舍和抉择。正如平台负责人所述，“全国数据交易机构分化加速，部分机构选择‘所商合一’以营利为导向，但贵数所坚守‘所商分离’以保持中立性，导致其在市场化竞争中面临营利压力与公信力维护的双重挑战。”（GSS-D-01，20250325）这凸显出公益与营利取向之间的结构性张力。
（三）治理深化期行动情景及互动效应
1.集体行动情景（I）
贵数所完成股权重组后，进一步明确数据要素价值的核心使命，通过积极培育数据要素市场多元主体。在数据市场参与度（I1）方面，通过培育引进数据商与中介等多元主体，并推动数据知识产权登记，截至2025年8月，全省数据知识产权申请量已达967件，覆盖10省份的134家创新主体，有效激发了市场活力。在数据流通互操作性（I2）方面，2025年基本实现公共数据与企业数据融合应用，据贵州省大数据局数据架构师介绍，“公共数据与银行数据协同后，企业贷款审批周期从15个工作日缩短至7日内，不良率下降2.3个百分点。”（DSJJ-E-01，20250815）在数据市场交易透明度（I3）方面，依托“登记-保护-交易-备案”全链条服务，推动数据知识产权和数据要素流通可查询、可监管、可统计的闭环管理体系，进一步提升市场规范性与可见性。数据权责利治理（I4）持续深化，体现为贵数所2025年目标在于升级“一体化登记服务平台”，着力打造产权登记+资产挂牌的“双登记”模式，实现高效便捷、安全合规的市场化服务，从而强化数据权责利治理体系。
2.互动产出效应（O）
此阶段，互动产出效应进一步凸显。场内数据交易活跃度（O1）显著提升，平台通过建成22个数据专区，吸引超万人参与数据商联盟，“贵州算力券”活动成功引入省外企业并带动相关合同额实现增长。数据价值释放效能（O2）成效突出，首创的“数据产品交易价格计算器”解决定价难题，支撑询价、报价、估价、定价交易范式，覆盖多类场景，平台运营负责人指出，“此创新有效提升了撮合交易率，获得了国家发改委的认可。”（GSS-R-01，20250320）数据市场信任度（O3）不断增强，依托2023年建立数据要素登记OID节点及2024年落地“数据交易无忧保”保单，为数据入表奠定基础，促进市场互信与规则互认。在此基础上，贵阳可信数据空间建设于2025年入选国家可信数据空间创新发展试点名单，进一步推动了可信数据生态的构建与完善。
（四）治理深化期关键问题识别
贵数所股权重组后聚焦场内数据交易的价值回归，初步实现数据资本化运作，一定程度上回应了数据要素价值释放的时代之问（参见图5）。然而，实地调研显示，现阶段仍面临新的棘手问题。
图5 数据要素市场治理深化期DEM-STS框架
第一，数据要素市场供需结构性矛盾与撮合服务体系滞后。这一矛盾具体体现为：在数据交易所撮合的交易中，尽管数据供应方能够提供丰富的数据资源，需求方亦存在真实需求，但“撮合成功率”往往较低。针对这一现象，贵数所平台运营负责人解释道，“一是需求方‘说不清具体需求’与供应方‘产品宽泛化’之间形成了根本性供需错配；二是撮合技术服务严重滞后，仍高度依赖人工操作；三是市场亟缺一批精通数据、业务场景等复合型人才。”（GSS-R-01，20250320）这一矛盾映射出撮合交易流程的系统化架构尚未完善，需求侧与供给侧的关键环节仍缺乏标准化和规范化的制度保障及支持体系。
第二，行动者价值锚点模糊制约数据要素价值实现。调研发现当前数据交易机构普遍存在价值创造定位不清的问题，未能立足于国家政治、经济与社会发展大局，明晰其作为功能性机构所适配的社会价值贡献路径。具体而言，在推动数据产业生态培育方面，多数机构尚未具备有效引导与扶持机制，导致难以带动数据商发展、激发新业态活力并促进市场繁荣。正如平台运营负责人所述，“定位模糊导致缺乏培育数据企业、第三方数据机构的切实举措。”（GSS-R-01，20250415）某企业负责人则进一步表示，“数据产品的定价缺乏透明度和一致性，使得我们企业在决策时难以评估投资回报率。”（MTJT-M-01，20250410）
第三，交易所依存性与交易自主性之间的内生性矛盾突出。在当前数据要素市场建设中，存在一个核心结构性矛盾，即“交易所需要交易”与“交易不需要交易所”之间的矛盾。这一矛盾突出表现为“入场交易成本高”与“增值服务价值不足”的悖论。其原因表现为：一方面，交易所的生存依赖持续交易；另一方面，市场主体因登记程序复杂、审批周期冗长及合规成本高，而交易平台所能提供的收益回报未能形成有效激励，导致市场主体入场积极性受挫。正如贵数所负责人在访谈中指出，“出现这样的问题，主要原因在于充分发挥国资背景的交易机构作用、建立更加具有公信力的力度不足，以及交易激励机制创新不够。”（GSS-M-01，20250415）
六
理论对话：数据要素市场化配置的生态治理路径
通过对贵数所10年发展历程的深入剖析，发现其面临供需错配、数据产权定位模糊等困境严重阻碍了数据要素市场化进程，其根源在于缺乏相适配的制度供给。为破解上述困境，本文基于DEM-STS框架提出如下生态治理路径，以推动数据要素市场从“机制建设”走向“系统成熟”。
（一）构建多层次协同的制度体系
目前，国家层面已经陆续出台《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（中发〔2020〕9号）、《数字中国建设整体布局规划》《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》（国数资源〔2024〕119号）等系列政策文件，从顶层设计方面为数据要素市场化配置提供了基本遵循。然而，数据作为全新型生产要素，其敏感度、可复制性及应用场景多变等要求制度设计具备更强的适配性与动态性。未来应重点推进两方面工作：一方面建立科学动态的数据分级分类制度，结合行业特性和应用场景实施差异化治理策略，如制定科学、动态的数据分级分类管控标准；另一方面构建合理的收益分配机制，明确数据来源者、加工者、使用者等各方在价值增值中的权益比例，对合理利润的追求是市场活跃度提升的关键命门。为此，应建立兼顾效率与公平的数据要素收益初次分配与再分配调节机制，激发市场主体参与积极性。
（二）建立多主体协同的共治机制
数据要素市场生态共治的理念拓展了Ostrom的多中心治理理论，超越“监管型国家”概念中政府单边主导的局限，推动数据企业从“被动合规者”转变为“价值共创者”，并通过政府制定的基础规则和数据商联盟主导的数据专区建设的良性互动，实现生态共治的格局。为构建统一数据要素市场基础底座、避免政策或治理碎片化，需在顶层统筹下协调各方主体：一是规范数据交易场所的运营模式，明确数据交易所/平台的功能定位、运营规则及监管要求，确保其合规、透明、高效履行场内数据交易中的订单撮合、数据定价、交易结算、线上交互、信息披露等核心职能；二是提升数据中介及服务商的专业化水平，通过政策引领等手段鼓励数据经纪、标注、清洗、治理、评估、合规咨询及资产运营等第三方服务机构的积极性，增强市场运行效率；三是发挥行业协会引领作用，支持其制定数据技术标准、行业规范、自律公约，推动业务培训、经验交流与政产学研用深度合作。
（三）创新数据可信流通的信任机制
其一，营造可信安全的数据流通环境。为解决“线上交易撮合率低”这一问题，关键在于搭建与数据平台相关联的局部“可信数据空间”，在明确数据流通应用场景后，提供涵盖数据交易共识达成、数据服务封装、数据连接器作业配置、数据运行管控（交易结算及绩效考核依据提供）等在内的全流程服务。其二，引入隐私计算等赋能技术。尤其应大力推广和应用隐私计算（如多方安全计算、联邦学习、可信执行环境）、区块链、数据脱敏等技术，实现数据“可用不可见”“可控可计量”，破解数据流通与隐私保护矛盾。其三，建立常态化协商与争端解决机制。具体举措包括：不仅需要搭建包括政府、司法机构、数据企业、研究机构、公众等多方参与的常态化沟通与协商平台，而且要求建立高效、公正的数据权益纠纷调解与仲裁机制。其四，健全协同监管机制。明确中央与地方、网信、发改、工信等多部门职责分工与协同机制，避免监管空白或重叠，促进数据价值安全释放。
综上，本文立足于“社会-生态系统”（SES）理论，基于数据要素市场中数据要素独有的特性，构建“数据要素市场-社会技术系统（DEM-STS）”分析框架，揭示其演化中存在的“外部环境-内部系统-行动情景”三维联动的内在机理，为探讨中国特色数据要素治理提供新视角。研究发现，数据要素市场因其制度、技术、环境等因素影响，导致生态治理体系面临困境，需要完善多层级制度框架、创新协同治理模式及构建可信任流通机制等，从而进一步优化数据要素市场化配置的生态治理路径。然而，本研究选取贵数所作为典型案例，尚未充分纳入区位条件、资源禀赋与经济发展水平等关键变量，因而未来有待引入多案例比较或定量实证方法，通过对比东西部地区来扩大研究范围，进一步验证研究结论的适用性与差异性。
本期来源：《电子政务》2026年第1期
编辑：卜婷婷
校对：孙 慧
审核：曾 锋
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