4月18日，由浙江省科学技术协会指导，未来数商大会组委会主办，浙江省数字经济学会、国脉研究院承办的2024未来数商大会在杭州未来科技城学术交流中心成功举办。大会以“场景突破 乘数而上”为主题，聚焦数据要素市场的制度创新、数据治理、场景应用与生态构建等话题展开研讨。大会首创发布公共数据开放“开元奖”、数商典型应用场景“乘数榜”、首个区级数据要素生态指数，共同发起成立数商产业服务联盟，为构建数据要素产业新生态注入活力。
会上，中国社科院信息化研究中心主任、中国科学院《互联网周刊》主编姜奇平就《面向场景，推进数据要素市场生态化建设》为题发表了主旨演讲。他介绍了数据要素面向场景的政策基础和市场生态化建设关键，并提出明确数据要素市场化的主要方式是打好复用基础，以应用促发展。
以下根据现场演讲内容整理。
今天我跟大家分享的题目是《面向场景，推进数据要素市场生态化建设》。选题含义在于两个方面：
一是我认为数商将来会发展成一个世界级规模的产业集群，但成功与否取决于它能否面向最后的价值，即高主任（注：未来数商大会组委会主任高新民）提出的四层架构里的“智慧”。面向场景，就是面向应用，面向最后产生效益的地方。切不可脱离场景去搞提前的金融化，一切要面向最终的行业应用。
二是针对数据要素市场生态化的含义，如高主任提到的数据具有外部性，外部性的市场和非外部性的市场不一样，非外部性市场是以确权为核心，那难以确权的市场化如何建成？今天想重点讨论这个问题。
一、面向场景是由应用导向价值实现决定的
价值创造和价值实现是两个概念，价值创造是由成本和生产者决定，价值实现则由应用场景决定。细读“数据二十条”，其指导思想中明确指出“充分实现数据要素价值”，仅在第三条、第十二条并列提到“价值创造和价值实现”，可见文件重在强调价值实现，即如何把数据用起来。所以以应用为导向做到价值实现，我认为是数据要素市场化的初衷。
“数据二十条”首要宗旨明确指出了应用场景的重要性；《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》同样提出要发挥场景牵引作用，如在产业链中，要用最终产品来引导中间产品。目前数商很多是在丰富产业链，做中间产品，但中间产品不能是为数据而数据，不能只是为了数据转变成钱。解决该问题就需要数据和应用紧密结合起来。
从市场经济角度来看，场景是一个情境定价问题。数据的价值在前端不确定，后端才确定，中间可能存在巨大的价值差异，这是场内交易不活跃、场外交易活跃的根本原因。数据在生命周期中具有强烈的情境定价，数据作为中间产品定一次价之后，再定价需要与场景应用结合，在此过程中场景对应的时间和地点都具体化了，但不是对所有人都具有统一价值，针对不同人价值不同。只有最终价值确定的点，才是入表的点。数据最终价值的确定以销售收入为标准，如果没有销售收入产生的定价，不确定性会非常大。这种情况适合投机，但不适合实实在在推动实体经济和应用。
我认为目前来说场景主要发生在场外，因为其涉及应用环节，优点在于“价值实现”，具体如下：
优点一：和场景结合的交易是在应用端定价，而不是在中间产品定价，所以它和行业应用结合紧密。
优点二：结合场景的交易更适合需求导向，是依据收益法定价，成本法定价和收益法定价相差悬殊，通过收益法定价，数据价值更加实在。
优点三：结合场景定价的交易，使用价值可以直接赋能实体使用价值，这种转化过程是直接且高效的，无需先将使用价值转化为货币，再将其投入到实体经济中。因此，该模式下可更直接地服务于实体经济。
优点四：结合场景的交易有利于对外部性（流量）的转化（变现）。流量是指买卖双方的交互，这是化解外部性的关键。
优点五：结合场景的交易更适合服务业态，更加适合按使用权收费。中间产品的交易面临诸多困难，这主要源于其定价方式侧重于所有权定价。然而，当前的市场趋势表明，低端业态主要聚焦于产品，高端业态则更加注重服务。那么，按服务收费具体指什么呢？以云计算和DaaS为例，D作为产品本身可能不产生费用，但每次提供服务时都会收取相应费用。与一次性收费模式不同，这种按服务收费模式能够持续产生收入，从而更有效地实现财务增长。因此，基于情境的定价策略在经济层面具有显著的重要性。
二、数据要素的特殊性决定价值实现方式
我长期观察互联网，发现一个重要理论，与诺贝尔奖得主让·梯若尔（Jean Tirole）的观点相符，他认为，数据和互联网改变了市场的传统概念。如今提及的“数据要素市场化”常被误解为仅指建立市场，但实际上，市场化是一个更广泛的概念，市场可分为单边市场和双边市场。单边市场属于科斯型，其核心价值在于确权。但科斯的方法不能涵盖所有利润，特别是外部性，即互助情况下难以明确计算的部分。这种1+1>2的情况无法通过科斯的方法实现，显示出科斯理论的局限性，这是当前国际前沿的见解。
梯若尔发现了通过市场内部实现外部经营收益的可能性。科斯的理论主张将外部性问题置于市场外，通过公共机制解决，从而放弃这部分收益。但流量变现时代下，利用网络互联特性实现交互模式，引发网络外部性或交互外部性概念，实现原本被忽视的收益。这一变革释放的能量堪比改革开放三四十年积累的总能量，潜力巨大，有望孕育众多BAT企业。因此，梯若尔的发现对经济发展和市场运作具有重要意义。
梯若尔的理论简单来讲即市场分黑白，黑的是没有外部性的市场，白的是有外部性的市场。数据是典型的外部性市场，而我们现在是按照内部性市场，交易实物的方式，把最值钱的部分放到场外，问题很大，需强调场内场外结合。
梯若尔认为，双边市场中的造市商经营流量，促进买卖双方互动形成流量，产生1+1>2的效果，这是数据产生价值的过程，即流量变现。流量变现在数据要素中，将数据的价值体现在中间产品制造者和最终产品应用者之间的互动，并找出收费方法。梯若尔提出采用会员费和使用费的方式，分别对固定资产投资和可变资产进行收费。这一观点精准地揭示了未来十年数据市场领域的规律。
国内张曙光先生等指出，“科斯定理成立是有条件的，只有在所有权中心范式下才能够成立，如果经济发展导致所有权中心转变为使用权中心，那么科斯定理以及新制度经济学的一些结论就会被颠覆。”此时，必须确权才能进行交易，导致交易费用增加，因此目前交易多数流到场外，场内交易仅占5%。若把确权和不确权结合起来，可完美解决问题。因此，结合场内和场外交易，可充分利用科斯定理的价值，将无形资产有形化，实现有限增值。最关键的增值在于与最终市场联系后的外部性，从而赚取95%的钱。
江小涓同志提出，数据交互是更为广泛使用的商业模式。数据交互的主流模式是API模式，即通过应用程序接口拉通数据，这种模式允许不同的应用程序或系统之间进行数据交换和集成，以实现数据流通和共享。数据交互的本质是流量变现，即大企业将固定资产投资转化为流量（定义为可带来销售收入的交互），供生态内部中小企业复用，将流量这种中间产品（所谓“要素”）可变现（转化为APP等最终产品销售收入）部分，在API两侧分成。因此，数据不只是交易，还有交互，一定要实现场内交易和场外交易紧密结合。深圳市、上海市已有突破性的探索，超越贵阳的简单思路。此外，数据要素市场化过程中，绕开平台是无法成功的。
三、最主要的场景在产业与应用中
“数据二十条”明确提出“支持数据处理者依法依规在场内和场外采取开放、共享、交换、交易等方式流通数据”；发改高技〔2020〕1157号文（《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》）提出“创造生产要素供给新方式”：大力推进实物生产资料数字化，促进生产资料共享，促进数据要素流通，引导增值开发应用，激活数字化对实物生产资料倍增作用，提升全要素生产率。《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》从十二个产业和领域，规划出主要的复用（数据交互）场景。
数据要素与最终产品结合时，可产生销售收入。按梯若尔的观点，销售收入可分成，目前市场行情为三七分成，数据要素方得30%，此部分保值且不承担风险；最终应用方得70%，这部分具有高死亡概率。怎么补偿它的死亡概率呢？即把数据资产归属于应用方，但破产不欠银行，这是巨大优势。因此，若把该优势发挥出来，中国就会出现一个和美国完全不一样的赚钱方法，核心是利用数据可以复用特性来赚钱。
最后，我以一个问题结束演讲：如何印钞票而不违法？数据作为要素，其资本交换价值不可复制，否则构成伪钞罪。然而，资本的使用价值在全球范围内均可复制或重复使用，这并不违法。实际上，平台应一次性投资固定资产，然后通过API无限复用，这正是中国与美国的分歧所在。美国采取量化宽松政策，而我们则注重复用、倍增价值。倍增价值即通过高效利用生产资料使用价值，实现资本的大幅增长。
我的发言就到这里，谢谢大家。