我国大数据交易的发展现状、面临困难及政策建议

(二)数据交易以“粗放式”为主。从交易内容来看，我国大数据交易以单纯的数据原材料买卖为主，数据算法、数据模型等交易尚未起步，数据价值得不到有效体现;从交易价格来看，目前交易过程中缺乏对数据定价的统一标准，难以准确衡量数据应有价值;从数据质量来看，部分交易数据存在格式不规范、内容不完整等问题，影响数据交易。

(三)数据交易平台定位不清。从目前大数据交易平台建设来看，各地大数据交易平台在建设过程中存在着定位重复、各自为战，难以形成综合优势的问题。以华中大数据交易所、长江大数据交易中心、东湖大数据交易中心三个交易平台为例，三者均处于湖北省境内，但在发展定位上、功能定位上界线不清，形成了多个分割的交易市场，导致数据交易市场之间缺乏流动性，呈现交易规模小、交易价格无序、交易频次低等特点，难以真正实现平台化、规模化、产业化发展，无法有效发挥数据交易平台的功能优势。

(四)数据质量难以得到有效保障。目前我国各地数据交易大多基于数据交易平台开展，但数据交易平台在建设过程中对于建设主体、参与主体等并未制定严格的标准要求，对于谁可以出资、出资额多少才能建设大数据交易平台未做明确规定，这种低门槛将影响数据质量。与此同时，我国大数据交易平台建设主要采用会员制，但对入会成员未制定统一标准要求。以华中大数据交易所为例，在会员认证过程中主要是对其身份属性进行认证，但对企业资产等均未做明确要求，无法保证交易数据质量的权威性和准确性。

三、推进我国大数据交易发展的突破路径

(一)加快标准立法建设，优化数据交易环境。目前，贵州、武汉等地积极探索大数据交易标准规范，贵阳大数据交易所成为国家首个“大数据交易标准试点基地”，华中大数据交易所通过制定《大交易数据格式标准》、《大数据交易行为规范》等推动大数据交易规范化发展。国家可基于地方数据交易实践及标准规范，并借鉴国外先进经验，逐步探索建立国家层面数据交易的法律法规和行业标准，推动我国大数据交易实现标准化、规范化交易。

(二)加快数据开放进程，与数据交易形成良性互动。充分发挥数据开放与数据交易间的良性互动作用，逐步为数据交易构建起良好的环境氛围。大数据时代，随着数据资产价值的提升，数据开放通过进一步丰富数据品类、扩大数据规模，可以在供给上为数据交易提供保障;数据交易变现能力提升和应用效果显著后，将会在一定程度上鼓励数据拥有者向社会开放数据。李克强总理在中国大数据产业峰会指出，“80%的数据掌握在政府手中，政府应共享信息来改善大数据”，政府作为公共数据的核心生产者和拥有者应加快数据开放，推动数据流通和数据交易，释放数据价值。

(三)逐步推进“分类”交易原则，试行“一类一策”。按照差异化交易原则，对交易的数据进行分类，根据不同类型数据实施分类交易。一是针对不同的交易主体、交易模式等，鼓励其根据自身优势、自身发展定位等分类发展。二是针对不同来源数据、不同类型的数据，尝试制定不同的交易策略和定价策略。如针对稀缺性、价值高的数据，实施卖方定价;针对社会公共价值高的数据，特别是政府部门提供的数据，实施成本定价。

(四)创新交易方式，探索“泛交易”模式。“泛交易”是指在数据交易过程中，打破传统思维，创新交易方式，延长数据交易链，在现有数据买卖的基础上，探索以数易数、数据捐赠、数据代理等更加“泛化”的数据交易形式。如东湖大数据交易中心在交易平台上推出“以数易数”服务，用户在数据过程购买过程中可以与卖方协商，用自己所拥有的其它数据与其进行“物物交换”。“泛交易”可以鼓励吸引更多的数据交易主体参与到交易过程中，增强数据流通性和使用价值，多渠道提升数据交易变现能力。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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