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（1）数据要素的特点
由于数据具备分散性、多样性、易复制性、时效性、再创性等特性，使得数据作为一种新的 生产要素，相对于传统生产要素而言，具有“资源分散多元、流通风险大、价值后验突出” 三大特点：
资源分散多元。一是数据来源极为分散，数据来源表现为一个巨大“开集”，个人、企业、 政府和各类社会组织以及各类机器设备产生大量的、分散的数据，既有结构化、半结构化、 非结构化数据，还有数字量、模拟量等表现形式，只有经过汇聚和挖掘才能发挥价值；二是数据需求多元，海量的组织及多样化的应用场景需要多元数据支撑，要实现分散海量的数据资源向多样的应用需求高效流动，就需要建立类似土地、资本等要素市场中基于中间态的流通体系。
流通风险大。一是数据隐私性、敏感性强，数据的隐私性、敏感性和安全性并存，既关系到个人隐私，又可能在汇集过程中形成国家安全相关的重要信息，因此，数据资源需要经过治 理形成脱敏的、无安全隐患的中间态才能实现高效流通；二是安全风险较多，数据具有显著的非排他性、复制成本低，未授权使用、数据泄露等违规违法行为难以察觉，因而在流通过 程中面临着隐私泄露、黑客攻击等多样化风险。因此，需要构建全过程、体系性的安全防护 技术及监管制度体系作为基本保障。
价值后验突出。一是价值转化路径多元，数据价值转化的场景极为丰富，既作用于现有生产 活动和社会活动，带来价值提升，如智能制造、智慧交通等，还可在数字世界中产生原发性创新应用，形成全新价值，如网络游戏、AR/VR 等；二是价值事前评估困难，同一条数据的 实际价值可能因使用场景、使用时间不同而产生巨大差异，且通常仅能在事后估算，先验知 识难以发挥作用，为估值定价带来巨大挑战。
（2）数据要素市场化的特征
数据要素的上述特点决定了其在市场化过程中，既遵循传统要素的市场化规律，又要设计出 适合符合自身特点的操作路径。
一是构建“中间态”，实现数据源和数据应用解耦。从对接方式看，海量、分散、“多对多” 的供需对接形态下，需要以可计量、可定价的“中间态”作为交易标的物提升供需链接效率。从标的物形态看，由于数据具有隐私、敏感性，数据资源只有经过融合、特征提取后形成消 除隐私和安全隐患的、可控制的标准化“中间态”，才具备高效流通交易条件。
二是通过三次确权，使数据确权的复杂问题得到有效解决。数据确权涉及隐私权、财产权、 安全权等多种权利，直接交易原始数据情况下，确权难度大、风险高。需要引入“中间态”，将数据确权分解成针对数据资源、数据元件、数据产品的三次确权，在确保数据价值有效传 递的前提下，逐级降低隐私和安全风险，降低确权复杂度。
三是数据定价要以价值为核心，兼顾成本、收益，通过市场化方式确定。数据要素面向不同领域、 行业、群体特点和属性，其利用价值不同。根据信息消除数据应用中“不确定性”的多少， 应建立差异化估值体系，并通过议价和竞价等市场化方式定价。
四是交易方式灵活，协议、竞价等多种方式并存。当前数据要素交易方式仍处于创新探索阶 段，主流交易模式多达八种，对技术支撑能力、撮合平台柔性、市场机制设计、制度环境建设、 安全保障能力等提出了更高要求。
综合分析，强调数据安全，流通受到阻碍；强调数据流通，安全面临挑战。数据流通与数据 安全之间的矛盾阻碍了国家治理体系和治理能力现代化建设及高质量发展，亟待破解。随着 数据量爆发增长和数据要素的价值潜力日趋显著，数据安全问题已成为数字化发展大的制约。促进发展和安全的统一，成为“十四五”经济社会高质量发展的内在要求。因此，我们 亟需以数据治理工程为抓手，灵活借鉴土地、资本、劳动力和技术等传统生产要素市场化“确定中间形态、完成三次确权、进行三次定价”普遍规律，推动“理论 + 实践”相互融合，探索“制度 + 市场 + 技术”深度结合的发展新模式，打通数据要素市场化实现路径，实现数据价值链和数据资产链“双链融合”，释放数据价值，推动我国经济社会高质量发展。
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