【摘要】：我国各地近年来建立的“场内”数据交易机构实际运行成效普遍不佳，在缺少真实交易量的情况下，通过“搬运”“凑数”来制造交易量。研究发现，目前数据交易市场自身存在“不成熟性”市场失灵，具体体现在五个方面：一是数据交易行为具有伴生性，往往嵌入在主营业务活动中，难以作为独立业务进行剥离和界定；二是数据交易品具有非标准化特性，导致其价值难以被估算；三是数据交易对象具有多主体归属、易复制特性，导致产权难以清晰界定；四是交易双方之间存在信息不对称，推高了信息搜寻与协商谈判成本；五是数据交易可能产生负外部性，一定程度上抑制了市场主体的参与意愿。而面对上述市场失灵现象，各地建立的“场内”数据交易机构不仅未能有效修正不成熟性市场失灵，其自身存在的必要性也受到质疑，形成了“数据交易中心需要数据交易，而数据交易不需要数据交易中心”的尴尬局面，究其原因，主要来自以下三方面：“场内”数据交易机构在初始建设目的上存在偏差，在自身定位和服务能力上先天不足，在功能角色上与市场现有机构重复。一个被指定的“场内”交易机构究竟是市场的真实需求，还是源于“场”自身的利益诉求和自我建构？文章提出以下政策建议：一是打破场内场外的二元藩篱，从“场所即市场”向“环境即市场”的观念转变，明确“场”无分内外，合规皆为“市场”；二是探索多样化的数据流通形式，不应将数据交易视为唯一路径，而应鼓励多种合规模式并行发展；三是重新定位数据交易机构，推动其从数据交易的唯一“发生场所”转型为促进数据流通的“服务平台”；四是转变政府自身角色职能，从直接下场“催促”交易，转向聚焦于基础制度供给与公共数据供给，为数据要素市场的培育与发展提供坚实底座和有利生态。

【关键词】：数据要素；数据流通；数据交易；数据交易机构；数据市场；市场失灵

一、引言

近年来，国家对数据要素市场建设予以高度关注，2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》提出“要引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点”，2020年中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出要“加快培育数据要素市场”。在此背景下，我国分别于2014-2017年和2020年之后出现了两波由地方政府主导或在其支持下成立数据交易机构的热潮。然而，时至今日这些机构实际成效普遍不佳，缺少真实交易量，或已停止运营。

为何这些数据交易机构实际运行成效普遍不佳？其中有哪些经验与教训值得我国未来的数据要素市场建设借鉴？现有文献虽已从经济特征、法理困境与技术路径等不同维度对我国数据交易与流通问题展开了研究，然而，针对“场内”数据交易机构实际成效普遍不佳的成因开展的系统性实证研究仍较为欠缺。因此，本文将基于市场失灵理论，通过深度访谈、参与式观察等方法采集数据，来剖析我国“场内”数据交易机构成效不佳的现象及其成因，并对我国未来数据要素市场的培育发展提出优化建议。

二、文献回顾与理论基础

（一）文献回顾

数据交易被视为数据流通的基本形式之一。与公共部门数据共享和开放不同，数据交易是私人部门市场化的数据流通行为，是数据供方与需方之间以数据商品或服务为交易对象开展的价值交换过程。当前文献主要从经济学、法学、信息技术和信息资源管理的视角分析了数据交易的经济特征、法理困境与技术路径。经济学学者主要对数据作为生产要素的特征、数据要素的产权界定、数据交易品的定价以及数据交易的盈利模式等方面进行了剖析。作为一种新兴生产要素，数据要素本身具有易复制、非均质的特点，因而具备非竞争性、部分排他性和价值的不确定性。在微观层面，数据要素的“准入”成为比“所有权”更具有实际意义的探讨问题；而在宏观层面，不同的数据要素初始产权配置方案会对社会福利产生不同影响。目前学界虽已提出诸多基于博弈论和拍卖的定价模型、基于成本收益思想或“信息熵”的定价模型等,但在实践中仍缺乏统一或被广泛认可的数据价值评估方法与标准。因此，由于数据产权界定和定价模式的不确定，以及数据交易组织形式和盈利模式的不清晰，构建包括数据交易市场在内的新型数据要素市场面临诸多挑战。

法学学者主要从可交易数据的范围、数据的法律性质与权利属性、数据要素市场的法律体系等方面论述了数据交易的立法难点。可交易数据的范围界定是数据交易的合法性基础。当前学界普遍认为政府掌握的数据具有公共性和公益性，不能在要素市场进行交易，只能在政府内部共享或面向社会开放。而企业对其自生数据则享有交易自由，但对企业控制的个人数据能否进行交易尚存在较大争议。数据的法律性质与权利属性亦不明确，有学者基于“财产权+人格权说”，认为有使用价值的数据是财产权益与人格权益的结合；有学者提倡“所有权+用益权说”，主张设置“数据原发者”拥有数据所有权与“数据处理者”享有数据用益权的二元权利结构；还有学者秉持“邻接权客体说”，提出可将数据作为传统著作权法中的邻接权客体进行保护。总体上，当前的法律体系尚不足以解决数据权利界定与权益保障的问题，涉及数据安全保护、反不当竞争等数据相关立法也还亟待完善。

信息技术和信息资源管理领域的学者则主要从信息管理理论与技术出发，分析各类数据交易平台的特征与价值，提出数据交易的可用技术与算法模型，以期解决数据交易中的信任缺失和安全风险问题。当前文献主要从信息资源管理角度探讨了数据集市的理论基础、发展特征和服务模式，梳理和比较国内外代表性数据交易平台的特征，并探讨了区块链、数据沙箱、联邦计算、智能合约、同态加密等一系列技术在提升数据交易环境的安全性与可靠性方面的积极作用。总体上，当前文献对于我国数据交易机构实际成效普遍不佳的现象及其成因尚缺乏基于实证数据的系统研究。

（二）理论基础

数据交易机构作为数据交易市场中的参与者，其运行效率与效果受到数据交易市场本身特有性质的影响，要理解数据交易机构为何成效不佳，首先需要对数据交易市场本身的特性进行研究。因此，本文引入了市场失灵理论对数据交易机构成效不佳的现象及其成因展开分析。

市场失灵，意指市场制度偏离理想化状态，致使市场对资源的配置出现低效率的现象。约瑟夫·E·斯蒂格利茨认为，市场失灵存在原始的市场失灵与新的市场失灵之分，原始的市场失灵与公共物品、外部性等因素相关，新的市场失灵则主要来源于信息的不完全、有偿性以及市场的不完备。严新明、童星认为市场除了在提供公共物品时存在失灵外，在提供私人物品时也会失灵，而这种失灵根源于信息不对称以及消费者和生产者市场地位的不对等。一般而言，导致市场失灵的根源性因素可以从不完全竞争、规模报酬递增、信息不完全和不对称、外部性、公共物品等方面进行探寻。

基于对我国现阶段市场失灵及其与政府干预关系的考察，鲍金红和胡璇进一步将市场失灵划分为效率性市场失灵、公平性市场失灵、不成熟性市场失灵三大类型。其中前两类市场失灵都是以市场已发育成熟为前提的，而不成熟性市场失灵是指由于市场本身的不成熟所导致的市场机制的功能未能充分发挥作用，其根源于客观存在的非市场因素（如生产力落后等）以及人为造成的非市场因素（如政府对市场的不当干预等）。对于前两种市场失灵，政府可以在合理范围内积极干预，然而对于不成熟性市场失灵，则必须通过完善和发育市场条件，使其达到成熟的市场条件来加以克服。基于以上论述，本文将重点以不成熟市场失灵理论为基础，基于对一手与二手研究数据的实证分析来解释我国数据交易机构实际成效普遍不佳的成因机理。

三、研究方法

本文采用质性研究的方法，对获取到的文本数据进行内容提取与分析归类，以形成对数据交易机构成效不佳现象及成因的实证分析。本文的研究数据来自利益相关者访谈、参与式观察和互联网资料收集等（参见表1）。其中，一手研究数据来自对数据供需双方的企业代表、数据交易机构工作人员、行业律师、专家学者等相关群体进行的深度访谈以及参与数据交易相关论坛获得的开放式讨论实录。二手研究数据主要来自2014-2017年成立的数据交易机构的网站、媒体报道以及第三方机构研究报告。

表1　数据采集

四、“场内”数据交易机构的现状与困境

以我国各地在2014-2017年间兴起的一波数据交易机构为例，这些数据交易机构主要包含由政府主导或在其支持下成立的数据交易机构，由企业基于市场需求建立的交易平台，以及具有产业联盟性质的交易平台三类。这其中，由各地方政府主导或在其支持下成立的首批“场内”数据交易机构共有20家，仅2015年就成立了8家数据交易机构。这些数据交易机构覆盖了14个省级行政区，在部分省（直辖市），甚至设立了2-3家数据交易机构（参见表2）。

表2 2014—2017年各地成立的

“场内”数据交易机构统计（不含港澳台）

时至今日，这一波由政府主导或在其支持下成立的“场内”数据交易机构多已处于停滞状态或已更名转变经营方向，仍能持续运营的数据交易机构屈指可数。通过网络采集的数据发现，截至2025年9月，第一波集中成立于2014-2017年的20家场内数据交易机构绝大多数已停止经营，有官方网站且能够有效访问的仅有7家，这其中，有6家数据交易机构最新数据交易产品或官网资讯更新在半年以内；有1家网站虽在运营，但存在数据交易产品长期未更新的问题。

目前，“场内”数据交易机构的现状与困境主要表现在以下两方面：

（一）难以吸引企业入场交易，缺少真实交易量

这些数据交易机构难以吸引企业自发入场交易，普遍缺少实际交易量。以改制前的某数据交易所为例，成立之初其执行总裁曾宣布未来3-5年交易所日交易额会达到100亿元，然而之后几年交易额目标不断降低，“从‘日交易额100亿元’变成‘全年力争突破亿元’，却仍旧难以实现”（网络资料W01）。多数数据交易机构则没有公布过数据交易量数据。“不公开是因为没有什么成交量……几乎没有成交的记录。”（网络资料W03）一位业内人士支指出：“各地数据交易机构在成立之时，均会发布首笔交易案例，并在各大新闻网站轮番播报，赚足了市场注意力，随即也会公布第一批参加交易中心建立的企业名录。但后续呢？往后数据交易案例鲜有报道发出……成为昙花一现。”（网络资料W18）与此同时，场外数据交易十分活跃，中国信息通信研究院发布的《数据要素白皮书（2023年）》指出，2022年场外数据交易规模约为1000亿元，是场内交易规模的50倍。场内交易占数据要素市场规模不足5%。（文本资料T41)

（二）通过“搬运”“凑数”来制造交易量

调研发现，在缺少真实的数据交易量，但又面对完成交易量目标的压力下，场内交易量的达成往往需要通过政策或行政命令来实现，包括“搬运”“凑数”等方法。例如，“通过行政命令，将一些原有的企业间尤其是大型国企间的数据交易合作转至交易所内进行。”（访谈记录F30）一位企业受访者表示：“其实这些交易以前就有，都是大企业，本来都可以直接合作了，现在为了宣传要拉上数据交易机构来凑数。”（访谈记录F13）某数据交易机构工作人员私下表示：“现在基本上都是场外交易，这个（交易量）数据造假很容易，所以你听听就好。”（访谈记录F10）为了冲交易量，有些地方政府则“通过地方政府进来引导，让国企先牵头试点，看看能不能带动市场”（访谈记录F26），还有些地方政府则要求本地企业必须在当地数据交易机构挂牌交易，而不能去外地交易机构挂牌，但这类做法可能会加剧数据要素市场的割据与低效，不利于数据要素的跨域流通以及全国统一数据要素市场的建立。

五、“场内”数据交易机构实际成效

普遍不佳的原因分析

（一）数据交易市场自身存在“不成熟性”市场失灵

研究发现，数据交易市场自身存在“不成熟性”市场失灵，导致市场对数据资源的配置出现低效率现象，原因主要来自以下几个方面：

其一，数据交易行为具有伴生性，往往嵌入在企业主营业务活动中，难以作为独立业务进行剥离和界定。企业间的数据交易行为往往不是显性的或独立存在的，多伴随企业间的经济业务活动同时发生，而非直接表现为数据标的物的买入和卖出。有企业受访者表示：“企业间数据交易的现象是挺多的，但很多的现象并不都是以‘数据交易’这个行为来做表达，比如A公司和B公司达成战略合作，他们合作是基于业务，但业务产生数据，底层来说就是数据共享和交换，但他们肯定不会对外说我们进行了数据交易。”（访谈记录F03）

其二，数据交易品具有非标准化特性，导致其价值难以被估算。传统交易品通常具有均质性，其使用功能和使用场景特定，便于标准化定价。但数据交易品标准化程度低，难以统一度量。例如，企业数据的交易对象就涉及原始数据、加工后数据、数据服务等，不同数据交易标的之间差异显著。即使面对同样的数据，不同的数据利用者出于不同利用目的和利用方式所作出的价值判断也不尽相同，难以形成统一的交易价格和标准化的交易市场。如一位金融从业者提到：“金融交易所有一个共同点，就是在这样的一个市场里大家对所交易的商品一定是有共识的，大家对它的售价虽然有分歧，但彼此都知道买卖的是什么东西。比如说股票，你觉得它值2000，我觉得它值1000，这都没有问题，但是我们都知道我们交易的是某个公司多少股的股票，它代表了多少股权等。但数据它不是标品，大家对它的价值尤其是使用价值很难有一致性的预估，这就很难有一个标准化的交易市场。”（访谈记录F06）

其三，数据交易对象具有多主体归属、易复制特性，导致产权难以清晰界定。数据具有多主体归属、易复制的技术特点，因此数据具备经济上的非竞争性且难以维持完全的排他性，造成其数据权属难以清晰界定，因而不易达成交易并形成有效市场。“数据本身涉及的主体众多，可能同时存在于用户、平台企业、公共机构等多个主体手中”（访谈记录F05），因此在同一数据上可能会承载多方主体的数据权利，造成“一数多权”的现象。同时，与传统商品交易相比，“数据交易不是卖出即离手的”（访谈记录F04），并没有天然伴随交易对象所有权的转移与切割，数据交易实际指向的数据获取、使用、分析、加工、传播等权利及其行使主体尚未被清晰界定。对此，一位企业受访者提到：“数据这个要素和资本、技术等都不一样，其可复制性、非独占性等特征所导致的权属问题都不是一条制度或规定所能解决的。”（访谈记录F02）正如科斯所指出，“缺乏清晰的产权界定，便不存在有效的市场”。

其四，交易双方之间存在信息不对称，推高了信息搜寻与协商谈判成本。数据交易市场上的信息不对称现象普遍存在。一方面，数据供给方难以快速、高效地发现目标客户，甚至很多潜在的数据供给方自己都不清楚自己是否拥有具备交易价值、可进行市场流通的数据资源。“我们其实也不清楚我们有哪些数据可以来交易。”（访谈记录F04）另一方面，用户对数据交易品的有用性难以在交易事前准确获知，如一位企业受访者谈到：“如果我不拿到数据，我也不知道这些数据是否对我真正有用；然而我即便拿到一些可以试用的数据，也难以断定所有数据对我来说都是有价值的。”（访谈记录F36）而且，数据交易参与主体对交易机构存在不信任，例如有受访者提到：“数据被复制起来很容易，我们也担心数据被第三方交易所截留转卖。”（访谈记录F04）这种信息不对称都增加了数据交易中的信息搜寻和协商谈判成本。

其五，数据交易可能带来负外部性，导致其交易意愿不足。对个人隐私乃至国家机密、商业秘密数据的泄漏和交易均有可能给交易双方以外的个人和群体带来福利损失，因而产生负外部性。这种负外部性是普遍的，由于现实世界信息的关联性，即使一个消费者没有主动或被动透露自身数据，只要其他消费者透露了数据，该消费者也要承担个人隐私泄露的损失。由于担心数据交易带来的数据安全和个人信息风险，数据交易的意愿和动力不足。如某企业受访者提到；“安全合规是我们首要考虑的，如果交易的数据涉及隐私安全问题，后续风险很大。”（访谈记录F17）某数据交易机构工作人员表示：“我们是赚着卖白菜的钱，操着卖白粉的心”（访谈记录F25）；“（数据交易的）受益主体不明晰，但是责任主体非常明确，所以没人想干这个事儿”（文本资料T22）。

综上所述，数据交易市场面临的内生困境，可被界定为不成熟性市场失灵，即由于数据交易市场本身的不成熟导致市场机制未能充分发挥作用，主要源于数据的自身特性以及数据交易市场尚未发育完善等客观因素。

正如一些企业受访者所指出：“我们今天还在讨论数据的确权，还没有解决，数据的价值难以定义，也不是一个实体的或者像股票那样有确定资产价值的东西，在交易上也不是卖出即离手的，它（数据交易市场）离成熟还太远了。”（访谈记录F08）“我国当前数据中介环节还极度缺乏，能提供数据商品化改造和其他服务的机构也太少，数据交易的价值链条不完整。”（访谈记录F01）

（二）“场内”数据交易机构未能有效修正“不成熟性”市场失灵

面对尚未发育充分的数据交易市场，地方政府试图通过主导或在其支持下成立数据交易机构来促进数据交易市场的发展。然而，这些被指定的“场内”数据交易机构发挥的实际作用远不如预期，未能有效修正数据交易中存在的不成熟性市场失灵现象，主要原因来自以下几个方面：

其一，“场内”数据交易机构在初始建设目的上存在偏差。首先，调研发现，许多“场内”数据交易机构的设立、存续与退出的决策并非源于市场自发行为或内生需求，而是地方政绩导向与地方利益导向的产物。随着“大数据”观念的普及，各地政府普遍视大数据产业为发展红利和地方发展机遇，“抢坑占位”，不甘落于其他地方之后。许多地方认为数据交易和证券交易类似，只要建成像证券交易所一样的数据交易所后就能形成数据交易市场。有政府部门工作人员表示：“我们已经错失证券交易所的先机了，数据交易所一定要在我们这先发展起来”（访谈记录F16）；“建数据交易机构是为了促进本省数字经济发展，守住本省数据发展利益”（访谈记录F18）。作为这种“竞争”的结果，“当时很多地方是一窝蜂上去的，都想先抢占一个位置，当作政绩工程在做”（访谈记录F14）；“各地都想抢占先机，‘你有我也得有’，一时间数据交易机构遍地开花”（访谈记录F15）。

甚至有地方在面对第一波成立的数据交易机构已经难以为继的情况下，又继续进行第二波数据交易机构的建设。公共选择理论对此类现象作出过解释，政府机构存在“内在性”现象，即私人的或组织的利益考量支配了公共决策的计算。

其二，“场内”数据交易机构在自身定位和服务能力上先天不足。虽然市场对数据交易中间商确有需求，如一位企业受访者表示：“数据交易中介是需要的，因为很多时候买方和卖方不一定能方便地找到对方；但凡是个交易行为，中间商都是天然的存在。”（访谈记录F04）但由于自身在定位、资源、能力与经验上的先天不足，许多被地方政府指定的、多具有国企背景的、综合性的“场内”数据交易机构无力对市场需求进行准确识别并作出快速反应，也无法对复杂性、专业性、细分性都十分显著的数据交易品进行集中有效的“市场式”组织。

在数据供给上，绝大多数“场内”数据交易机构没有自有数据源，数据交易平台上的交易品也非常有限，这些数据交易机构能够实现的业务基本局限于中介撮合，“说的直白点，数据交易所就是一个中介平台，撮合买卖双方在平台交易，我们收取10%佣金……（但）这个业务模式也没有发展起来。”（网络资料W11）而且这些中介作用也仅适用于标准化程度较高的数据产品或停留在信息搜集层面，“数据交易中心类似于阿里巴巴1688网站，我把我的货挂上去，然后很多货品的价格都是面议……交易中心更多的变成一个展台，一些非常基础的、非常标准的数据可以拿出来在场内交易，但是一旦涉及非标化或者是更深度的东西，那我们又要回到场外去交易了。”（访谈记录F07）“当我没有供应商的时候，我要什么数据时我可能先上去搜一搜，但当我有了稳定的供需之后，我可能就不会再去了。”（访谈记录F07）

因此，面对数据交易品非标准化和信息不对称等市场失灵问题，这些“场内”数据交易机构起到的作用仅是浅层次、阶段性甚至是“一次性”的，供需双方只是通过平台来接触客户，但交易过程并不依赖平台。而各机构成立之初设想的确权估值、交付清算、数据资产管理和金融服务等一系列增值服务并未能有效实现。某数据交易机构工作人员表示：“数据交易机构没有给交易双方提供清晰的价值增长点，纯依靠政策很难吸引企业入场交易。”（文本资料T17）

更重要的是，仅仅依靠这些“场内”数据交易机构自身也无法建立起成熟的数据交易制度和机制，数据交易过程需要建立互信机制、监督机制、收益分配机制和风险控制机制等，但正如一位企业负责人表示：“现在的数据交易市场，谁可以进来交易，交易的东西是什么，交易的流程是什么，如何进行中间的收费、利益的保障，甚至包括交易系统什么的都不成熟。”（访谈记录F06）即使是这些数据交易机构设计出来的交易制度在适应市场的实际需求方面也面临重重困难。如一位数据交易机构工作人员坦言：“各个交易中心基本上都有基础的交易制度，但在实际交易中还是有很多地方不适应市场的需求。”（文本资料T15）

其三，“场内”数据交易机构在功能角色上与市场现有机构重复，其存在必要性受到质疑。调研还发现，被指定的“场内”数据交易机构目前所提供的经纪服务、合规服务和技术服务实际上在其出现之前就有其他机构（如数据经纪商、法律服务机构、技术开发商等）可以提供。在“场内”数据交易机构建立后，大部分真正的专业服务仍旧还是由这些机构来完成，在专业能力上“场内”数据交易机构并不能替代这些机构。

因此，有不少企业受访者对成立“场内”数据交易机构的必要性提出质疑：“数据交易需要的是市场，而不是交易中心”“在完全市场化的情况下，为啥需要数据交易中心呢？”（访谈资料F29，文本资料T15）。还有受访者对有些地方政府将当地的“场内”数据交易机构确定为数据交易的指定场所提出意见：“合规数据交易不一定要发生在场内，场外交易也可以合规。”（访谈资料F29，文本资料T16）由此，形成了“数据交易中心需要数据交易，而数据交易不需要数据交易中心”（访谈资料F34）的尴尬局面。

六、促进数据要素市场发展的路径与策略

为破解“场内”数据交易机构实际成效普遍不佳的困局，促进数据要素市场的健康发展，需要转变理念，重新认识数据交易本身以及数据交易机构在数据要素市场建设中的作用和角色，用新思维新举措来促进数据要素市场的培育发展。

（一）打破场内场外的二元藩篱：“场”无分内外，合规皆为市场

一个被指定的“场内”究竟是市场的真实需求，还是源于“场”自身的利益诉求和自我建构？各方需要走出认知误区，认识到培育数据要素市场不等同于建设指定的、实体的数据交易场所，进而打破场内场外二元藩篱，将“场所即市场”的观念转变为“环境即市场”，数据要素市场无分内外，只要是依法合规的数据流通行为，都应受到同等的认可和支持。

事实上，“场外”数据交易的称谓，是在“场内”数据交易机构诞生后才出现的。但这一说法极易引发认知偏差——即认为“场内=合规”“场外=非法”，进而产生“所有数据交易都应纳入场内”的片面观点。其实，“场外”与“非法”并无必然关联，只要符合法律法规要求，场外数据交易同样具备合法性。

进一步看，仅依赖被指定的、单一的、集中式的交易场所，也无法满足数据市场多元且高频的需求，“场内”终究是人为搭建的“小商场”，而“场外”才是供需双方自发形成的“大市场”，若只局限于场内，将会错失真正的“大市场”。

（二）探索多样化的数据流通形式：交易不是唯一，多种合规模式应并行发展

数据交易并非数据流通的唯一形式，甚至未必是主要形式。江小涓指出，在数据交易受到普遍关注的同时，数据交互这一数据流通方式被相对忽视。数据并非必须经过确权、定价和交易后才能流通和使用、通过数据交互方式拉通全产业链全生态圈的业务、相关各方共同拓展新赛道和分享新收益，这是当下数据流通和发挥作用的主要形态。由于数据交易行为与企业主营业务活动难以分离，仅靠数据交易这一种数据流通形式还无法满足数据要素市场发展中的多样化需求，还应发展数据信托、数据银行、数据空间等多样化的数据流通形式，培育数据经纪商群体和第三方服务机构的发展，形成八方并进、各显神通的数据要素市场。

（三）重新定位“场内”数据交易机构：从交易的“发生场所”转型为促进流通的“服务平台”

现有的“场内”数据交易机构可从如何修正数据流通中存在的市场失灵入手，来重新定位自身的角色，不应追求成为数据交易的唯一“发生场所”，而应成为促进数据流通的综合“服务平台”，强化其公共属性和公益定位。具体可从以下几方面开展工作：

其一，汇集企业对数据产品和增值服务的各类需求，促成供需对接。例如，一位数据交易机构负责人在接受媒体采访时指出：“我们目前是全国唯一一家以增值服务会员生态模式去打造生态圈的数据交易场所……通过搭建丰富的峰会活动、行业论坛、沙龙等互动交流平台协助会员提高曝光度，利用会员活动和日常信息发布，引导买方和卖方在线下找到合作对象。”（网络资料W24）

其二，提供可信环境和配套服务，降低供需双方交易成本。通过构筑可信的数据交易环境，向企业提供具有公共服务属性的数据交易配套服务，来降低企业开展合规数据交易的成本。例如，某数据交易机构提供的交易配套服务成功留住了客户，“本来我们担心线下交易会导致会员绕过平台直接进行场外交易，但通过和某大数据交易所沟通，我们也认可数商认证、合规评估报告、线下交易的好处。”（网络资料W24）

其三，针对市场需求，探索差异化、专业性发展路径。当前，全球范围内“集市型”的数据交易形态逐渐弱化，各类相关数据平台都在交易数据的类型上有所侧重，而不再以“综合性”为主要策略。现有的数据交易平台应面向市场需求，探索差异化、专业性的发展路径，针对特定的垂直领域或供需场景进行专业深耕。

（四）转变政府角色职能：从亲自下场“催促”交易，转向基础制度供给与公共数据供给

数据要素市场也是统一大市场的组成部分，因此也仍应让市场在数据要素资源配置中起决定性作用。面对“不成熟性”市场失灵，政府部门的核心职责应是为市场的培育与发展提供基础条件和有利环境，促进其走向成熟，而非干预市场甚至替代市场，以交易量为核心考核指标，亲自下场“催促”交易的发生。在数据要素市场的发展过程中，市场最需要政府发力的方向并非建立数据交易机构并指定其为主要或唯一数据流通通道，而是将工作重心放在基础制度供给与公共数据供给这两大关键领域，切实发挥促进与规范数据要素市场发展的作用。

首先，政府应加强制度供给。一位从事知识产权交易的受访者提到：“目前数据交易市场的最大堵点不在市场而在制度，比较关键的如确权（合规）制度、利益分配制度等都极度匮乏。”（访谈记录F28）制度供给是数据要素市场最需要也最应该由政府发力的领域，其关键在于构建两类基础性制度：一是支撑数据要素市场“活跃且有序”发展的底层框架，涵盖必要的法规体系、标准规范与运行机制；二是筑牢数据流通交易的安全防线，明确不可逾越的监管红线，为市场健康运行划定边界。

其次，政府还需加大公共数据供给。当前，大量公共数据沉淀于政府部门，这类数据源于行政机关履职及提供公共服务的过程，天然具备公共属性，不可用于交易，而是应该由政府通过公共数据开放和授权运营等方式，主动向市场供给，以降低企业（尤其是中小微企业）获取和利用公共数据的成本，进而以政府供数为表率，为各类用数企业的发展创造良好的创新生态与营商环境，助力数据要素市场蓬勃发展。

参考文献：略

基金项目：国家社会科学基金重大项目“面向数字化发展的公共数据开放利用体系与能力建设研究”（项目号：21&ZD337）。