優質數據是推動智能產業創新發展的重要引擎。《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》要求，“以應用為導向，持續加強人工智能高質量數據集建設”，強調通過系統化的數據資源供給，夯實人工智能與產業融合的基礎。
為優質數據付費，既是對數據作為新型生產要素的內在價值的市場確認，也是擺脫當前數據流通困境、深化數據要素配置市場化改革的關鍵舉措，更是為技術創新與產業升級注入持久動能、提升數字經濟內生增長動力的戰略支點。
為優質數據付費的必要性
為優質數據付費是數據要素化、價值化、市場化的本質要求。付費機制是保障數據生產投入與創新激勵的價值邏輯起點，也是揭示數據的差異化價值、提升資源配置效率的價格發現工具，更是構建高效、公平、有序的數據要素市場體系的制度安排。
一是付費機制為數據“要素化”提供成本補償與創新激勵。優質數據具備鮮活度、真實性、大樣本、完整性、多樣性和高知識密度等特征，并非“唾手可得”。從原始數據采集、整理到清洗、標注，再到隱私脫敏與安全管理，背后凝結著大量人力、技術與時間成本。付費機制正是數據由信息資源向生產要素轉化過程中，實現價值回收與收益分配的關鍵制度紐帶。
近年來，數據交易的探索不斷深化，優質數據的市場需求加速釋放。以上海數據交易所為例，2024年已有超過4500種數據產品掛牌，全年數據交易額突破40億元人民幣，呈現出供給多元、價值提升的特點。全國范圍內，2024年數據市場交易規模超1600億元，同比增長30％以上，場內市場數據交易（含備案交易）規模超300億元。可以看到，隨著企業間數據交易不斷實踐，數據交易機構持續增設，我國總體數據交易額快速增長，“數據有價”的市場共識逐步形成，優質數據的供給能力在市場的激勵下穩步提升。
二是付費機制是數據“價值化”的標尺。為數據付費所形成的價格，應能夠清晰地反映出市場對不同類型、不同質量數據的需求強度和偏好，引導數據要素向最需要、最能創造價值的地方流動。在我國政策的引導下，公共數據產品領域逐步形成穩定、透明的定價機制，為社會數據交易提供重要參考，成為數據產品市場的“價格錨點”。2025年1月，國家發展改革委發布《關于建立公共數據資源授權運營價格形成機制的通知》，明確公共數據運營服務費實行政府指導價管理，要求科學核定最高準許收入、合理制定上限收費標準，規定準許利潤率按照成本調查前一年10年期國債平均收益率加不超過6個百分點確定。然而，從企業間數據交易實踐來看，數據產品的價格仍呈現較大差異，估值分歧與服務成本偏高普遍存在，影響市場資源配置效率。因此，需要加快健全數據價格形成機制，推動數據質量標識、價值評估指標與交易服務收費方式統一化、透明化。唯有將合理的價格信號準確傳導至全產業鏈，才能激發更廣泛的市場參與，促進數據要素在更大范圍內流通，形成“優質優價”的市場共識，推動數據要素市場規模化發展與高質量發展。
三是付費機制是數據“市場化”的基石。建立并完善數據付費機制，是深化數據要素市場化配置改革的有力抓手，為構建高效、公平、有序的數據要素市場體系提供制度保障。一方面，付費機制為提升市場信任度與穩定市場結構提供支撐。數據交易本身存在“檸檬市場”的困境。在交易發生前，買方難以完全驗證數據的質量、真實性和完整性，賣方具有信息優勢但又難以保證數據質量完全符合買方要求。通過引入質量保障與信任增強工具，如數據質量評估、分級分類標注、試用與樣本驗證、可信執行環境、權屬證明、審計與追溯機制等，或第三方評估、合規認證等專業化服務，降低信息不對稱，使供需雙方能夠依據價格信號和配套服務精準判斷數據價值，提升交易效率與匹配精度。
目前全國已接入近4000家數據流通服務機構，包括數據交易所、平臺運營主體及專業數據服務商等，在數據流通側承擔關鍵職能，依托市場化收益實現商業閉環。另一方面，付費機制是保證數據安全、合規的現實支撐。從數據治理的視角看，優質數據本身就含有安全屬性的成本投入。數據安全與流通效率從來不可輕易兼得。越安全，成本越高；越便捷，風險越大。要實現“安全可控、合規流通、高效使用”的三重目標，需要完善數據分級分類體系，需要可信執行環境、隱私計算等技術的支持，這些均須依靠穩定的資金予以保障。
為優質數據付費的現實障礙
目前，經營主體“為優質數據付費”的認知與行動仍然不足，其在數據價值認知、數據應用能力儲備與體制建設上存在短板，尚未形成穩定的付費預期。同時，數據交易規則缺位、數據流通服務機構能力不足、違規流通行為時有發生，也對付費機制形成阻礙。從經營主體來看，認知偏差與體制障礙抑制了為數據付費的意愿。從市場層面看，數據要素市場仍處于發展初期，交易規則尚未完善，數據流通服務機構能力不足，違規流通行為時有發生。
加快培育為優質數據付費的市場意識
制度的建立需要市場文化的支撐與主體的踐行，在全社會范圍內培育“為優質數據付費”的意識和文化，是深化數據要素市場化改革，激發數字經濟內生增長動力的必要條件。
首先，政府部門要起好“帶頭”作用，加快完善數據交易相關制度，在制度實行與應用示范等方面加強引導，推動形成“數據有價、優質優價”的市場共識。一是健全數據要素市場制度體系，完善“數據二十條”配套實施細則，加快明確數據權屬界定、定價機制與交易規則。同時，以市場價值為核心導向，推動建立分行業、分用途、分場景的數據資產估值規范，細化會計核算與信息披露要求，持續推動數據資產全過程管理試點。
二是完善公共數據授權運營與有償使用機制。各地政府作為公共數據的重要提供方，應主動提升公共數據開放質量，通過標準化、結構化、更新及時的方式向社會釋放更多高價值數據資源，探索授權運營和付費獲取等機制，形成數據要素市場的重要示范。同時，嚴禁未經批準的政務數據輸出、私自變現和越權使用，建立覆蓋采集、共享、使用和審計的全流程監管體系，維護數據要素市場的公平與信任環境。
三是在數字政府體系建設中，摒棄“萬事靠自己”的思維，在合法合規的前提下，通過購買服務的方式，引入社會化的優質數據和科學分析工具，更快、更好地解決城市管理、公共服務、應急響應等領域的復雜問題，實現“有為政府”與“有效市場”的更好結合。
同時，在企業層面，應強化對數據要素價值的戰略認知，將“為優質數據付費”視為提升競爭力與創新能力的重要投入，將數據要素作為開辟第二增長曲線的關鍵引擎。
具體來說，中央企業應發揮行業支撐與標準引領作用，在產業鏈上下游復制推廣數據治理、數據資產入表與數據要素應用場景落地等成熟經驗，推動行業整體數據治理、交易、應用水平的提升。平臺企業則應依托技術優勢和生態資源，探索數據資產計量、定價與變現的新模型、新方法，擴大跨行業數據交易規模。
此外，在市場層面，應加快培育數據要素市場，通過生態體系建設強化“為優質數據付費”的正向激勵，逐步出清劣質數據，使優質供給者獲得合理回報。一是使數據質量“清晰透明”。要健全數據質量治理體系，發展第三方數據質量評估、審計與認證機構，建立統一的數據質量標準和“標簽化”評價體系，降低交易雙方的信息不對稱風險，提升市場信任水平。二是讓數據創新者“吃上定心丸”。要完善數據知識產權保護機制，明確經過智力投入形成的數據集合、數據庫等產品的法律屬性，加強對數據爬取、盜用等侵權行為的規制，保障數據生產者合法權益，增強經營主體持續投入數據創新的信心。三是讓數據以多種方式“流動起來”。要支持數據交易所（中心）、數據流通服務平臺企業及數據商等經營主體，完善數據流通交易全鏈條服務體系、拓展行業數據融合利用新模式、進一步開發數據產品與提升服務能力。要創新數據交易與金融支持模式，支持按次使用、訂閱式獲取、收益分成等多樣化交易方式，推動數據要素在多場景間靈活配置，同時探索數據資產質押融資、數據保險、數據信托等金融產品，為數據交易提供增信服務，提升資源配置效率，降低市場參與門檻與交易風險。（作者歐陽日輝系中央財經大學中國互聯網經濟研究院教授、王宇琛系南開大學金融學院博士研究生）
（人民網記者許維娜 整理）
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之二：邁向價值實現 人工智能時代為優質數據付費的必要性與路徑