数据要素潜在市场空间大，产业内涵丰富。
数据为数字经济的发展提供了不可或缺的动力支持，近年来全球数据量呈井喷式发展。根据 国际数据公司（IDC）发布的《数据时代 2025》预测，2025 年全球每年产生的数据将从 2018 年的不到 40ZB（1ZB=10 万亿亿字节）增长到 175ZB，相当于每天产生 491EB（1EB=1.1529e+18 字节）的数据。随着数据量指数级增长，数据分析算法和技术迭代更新，数据创新应用和产 业优化升级，数据对社会变革的影响将更加深远。
具体到中国市场，IDC 预计中国的“数据圈”将会在 2018 年至 2025 年之间扩张 14 倍左右， 以每年 30%的平均增速快速发展，在 2025 年达到 48.6ZB，也就是 48.6 万亿 GB。届时中国将 成为全球第一数据大国。与之相伴，未来几年我国数据要素市场规模或将进入高速增长阶段。 根据国家工业信息安全发展研究中心测算，“十四五”期间我国数据要素市场规模复合增速将 达到 26.3%，整体上进入高速发展阶段，2025 年将突破 1749 亿元。
数据产权在数据基础制度体系中具有重要意义，数据确权（数据产权的确定）则是实现数据 安全有序流动和数据资产化不可或缺的重要前提。数据权利归属哪个主体，对数据享有什么 权利，只有厘清这些数据权利基础属性，才能建立起数据基础制度。数据确权立法是一项复 杂的系统工程，各国现行的法律尚未对数据确权进行立法规制，普遍采取法院个案处理的方 式，借助包括隐私保护法、知识产权法及合同法等不同的法律机制进行判断。具体到我国， 目前现有法律多是从保护和监管的角度出发，通过《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信 息保护法》等规范数据的利用。关于数据所有权、交易权、收益分配权确权和数据交易等法 律问题的立法迟迟没有推出来，主要有以下三方面原因。
“数据二十条”中，搁置了数据所有权争议，转而强调建立数据资源持有权、数据加工使用 权、数据产品经营权等分置的产权运行机制作为对所有权的“替代”。针对数据资源持有权， 国家发展和改革委员会《数据基础制度若干观点》认为数据持有权的权能至少包括两个方面： 一是对数据自主管理的权利，二是对数据处理授权同意的权利。数据加工使用权，旨在保护 数据筛选、分类、排列、加密、标注、聚合、分析、统计等一系列数据处理活动参与者的劳 动成果，承认和保护依照法律规定或合同约定获得的数据相关权利。数据产品经营权强调的 是对数据利用后开放形成产品并对数据产品进行经营的权利，即保护经加工、分析等形成数 据或数据衍生产品的经营权，依法依规规范数据处理者许可他人使用数据或数据衍生产品的 权利，促进数据要素流通复用。
2019 年 9 月，人民数据管理有限公司推出我国首个数据确权平台——人民数据资产服务平 台；这是行业内首个集数据合规性审核、数据确权出版、数据流通登记、数据资产服务为一 体的国家级综合数据资产服务平台。人民数据通过对数据清洗、分析、建模、可视化技术等， 面向全国提供数据服务，打破数据行业壁垒，建立数据合法合规流通机制，实现政府数据、 企事业单位数据、互联网公共数据的安全流通。
数据要素流通制度培育了数据要素流通市场的发展模式，而数据要素市场模式的成长又能丰 富和完善数据要素制度。数据要素流通市场模式是数据要素市场化配置的关键环节，包括数 据登记模式、数据定价模式、数据交易共享模式和数据服务运营模式。数据要素流通技术是 促进数据要素流通的动力源泉，数据要素流通各环节需要相应的技术支撑，其中包括数据登 记技术、数据元件技术、数据空间技术和数据隐私技术。与此同时，标准化是规范数据要素 流通市场的重要手段，形成安全可控高效的数据要素流通市场亟须构建涵盖多个环节的数据 要素流通标准，通过多维度“统一”，加快数据要素流通，充分发挥其价值。
“数据二十条”进一步提出建立健全数据流通交易规则，探索公共数据“原始数据不出域、 数据可用不可见”的交易范式。其中，资产评估是推动数据资产交易中不可或缺的重要环节。 2022 年 6 月 8 日，中国资产评估协会下发了《数据资产评估指导意见（征求意见稿）》（以下 简称《评估指导意见》），以规范资产评估机构及其资产评估专业人员在数据资产评估业务中 的实务操作。《评估指导意见》的制定旨在为数据资产确认、计量、核算、交易贡献资产评估 专业力量，推动数据资产交易，发挥发现数据资产价值，以推动资产评估行业更好地在数据 资产交易、出资、融资等应用场景中为市场相关各方提供专业优质的服务。
数据定价应以成本导向的定价为价格下限，顾客导向的定价为价格上限，以市场导向的定价 为价格参照，以利润和消费者福利最大化为目标。在实际工作中，需根据大数据本身的价值 特点，在数据经济和产品定价以及资产评估的理论指导下，建立大数据定价的理论体系，综 合利用多种定价手段联合进行，实现数据的科学客观定价。目前市面上大多数定价方法为静 态定价，而数据要素的价值具有波动性，会随着时间推移而改变。因此，在实际进行数据定 价时，需要充分考虑数据这一特点，结合市场情况、数据类型、预测模型进行数据要素的动 态定价。
数据脱敏顾名思义是对敏感数据进行变形处理。数据脱敏的需求正在迅速上升，越来越多的 政府和企业意识到：数据只有在使用和流动中才会产生价值。为了满足企业对数据更多样的 使用需求，更多核心敏感数据需要脱离原本的生产和存储环境，抽取使用至测试环境，被应 用用户检索访问，被分析部门调取挖掘等等。数据脱敏工具的出现正是为了满足数据的安全 使用。一般常见的数据脱敏场景，是将生产数据或是生产数据文件按照脱敏规则，将数据不 落地脱敏至测试数据库或是测试数据文件中。
隐私计算可以构建“数据可用不可见，用途可控可计量”的数据可信流通范式。隐私计算通 过在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算，可以保障数据以“可 用不可见”的方式进行安全流通。除了“数据可用不可见”的特性外，隐私计算中的多方安 全计算技术还可以控制数据的用途以及用量，进而做到数据“用途可控可计量”。在应用实践 中，隐私计算还可以融合区块链技术来强化在“数字身份、算法、计算、监管”等方面的信 任机制，进一步完善数据要素的确权、定价与交易的可信体系建设。
以星环科技“基于隐私计算技术的数据要素流通工具集”为例，该工具集能够为数据资源方 和数据消费方提供一系列的数据安全防护和隐私计算的能力，在各方数据不出域的前提下， 提高数据流通参与方在数据存储、传输、发布、分析和联合建模等各个环节的安全保障。在 该工具集中，数据安全防护产品 Defensor 提供了数据的安全分类分级、数据脱敏、数据加 密、数据水印、敏感数据发现等数据安全管理能力；隐私计算产品 Sophon FL 提供了隐私 查询、隐私求交、联邦特征工程、横向/纵向联邦学习、联邦数据质量和模型质量评估等功能， 实现 “数据可用不可见”的效果。
