数据资产、数据资源、数据要素  

数据资源
数据与数据资源之间的区别依据主要在于数据是否具有使用价值。
资源反映的是客观存在的事物，具有自然属性，表现为对实物或数量方面的管理。

数据资产
资产是一种价值化储藏手段，具有经济属性，代表所有者在一段时期内通过持有或使用该实体所生产的一项或系列经济收益。

数据资源和数据资产是一体两面，数据资源是客观存在的，经过加工治理后形成数据资产。

数据要素
生产要素指的是经济学中的一个基本范畴，包括人的要素、物的要素及其结合因素。而数据要素是将数据视为一种生产要素，指进行社会生产经营活动时所需要的数据资源，是维系数字经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本因素。

数据要素具有以下特征
1、独立性
作为资产，数据要素对生产的投入具有相对独立性，且能够独立参与收入分配，需要与劳动、土地、资本、管理、技术等要素协同，共同完成生产任务；
2、可赋能
数据要素中蕴藏着其它生产要素的意义。经过数据处理，能够获得对其它生产要素及关系的信息和知识。并能够借助物理实体再作用于其它其他生产要素，且常常具备倍增效应；
3、技术密集
数据要素具有技术依赖性，其依赖于承载数据的物理载体。数据要发挥价值，必须要生成信息和知识，且处理数据的物理载体、技术和方法对于数据价值有巨大的影响；
4、其它
数据要素具有时效性。数据要素一旦被生产出来可被多次重复利用，具有高固定成本、低边际成本的特点。

与其它生产要素相比，数据要素具备独特性

数据要素市场化

数据要素作为资产的一部分，需要通过流动起来去产生价值。
数据经过汇聚、治理等加工转化为数据资源，然后数据资源经过归集、定价等资产化流程形成数据资产，并与其余生产要素结合赋能实体业务，实现数据要素的价值的发掘。

数据要素市场化仍面临诸多瓶颈
数据资产具备可控制、可计量、可变现的特点。在可控制方面，产生数据的主体多元，数据产权难以确认。在可计量方面，数据本身可无限复制且基本不消耗任何成本，计量难以确定。在可变现方面，数据评估定价方式多样，且不同场景价值不一，未形成广泛认可的数据评估定价方式。

总结如下：
1、确权难
数据权属具备主体多元，过程多变的特点。
同时存在国家主权、产权、人格权三种视角，难以形成统一约定。
2、定价难
数据具有高固定成本、低边际成本、产权不清、来源多样、管理复杂和结构多变等特性；
买卖双方的价值评估双向均难以确定；
零散数据难以标准化定价，且缺乏统一的数据定价原则；
3、互信难
缺乏权威、统一的数据可信流通基础交易环境，交易事前缺乏对手方和数据产品的评估体系；
交易事后，缺乏可信的第三方监督，难以控制数据使用流向；
4、入场难
研究表明，场内数据交易占总交易量的4%；
超过50%的数据交易平台年流量地狱50笔，大量处于半停运状态；
合规成为潜在入场者的最大疑虑；
5、监管难
就监管方式而言，事前监管不适应数据市场的快速发展，驱待完善事中事后监管。条块监管不适应数据要素的跨域流动，驱待强化穿透式监管。而线下监管不适应数据市场的线上线下一体化发展。

对于数据的需求方来说，数据评估与定价为核心问题

数据价值评估是对数据资产的使用价值或实际效用的种量化评估。数据定价是在数据价值评估的基础上，基于市场供需关系而形成的价格。
数据资产化是指可计量、可形成收益，纳入财务资产表的过程。包括两个阶段:数据资产价值评估和数据资产定价。
资产定价困难之处在于数据资产价值随着不断加工和使用次数及用户数的变化而变化，因用户差异而变。因数据质量不同可能产生不同的价值。同时数据资产权属分析不清晰，相关方责任划分不够明确。

数据资产价值评估尚未形成行业共识，现行流行的有以下方法:

协议定价：交易双方一事一议
固定定价：数据提供方提供固定报价，用于一次性或短期交易
以成本价格法为基础，综合考虑影响数据价值实现的因素和市场供求因素对数据资产定价进行修正
不同的定价方法还可以相互校验

对于数据的提供方来说，安全与合规是首要阻碍因素
数据价值的充分释放依赖于数据充分的互联互通，但数据开放程度的加深会带来更多安全、合规、监管方面的问题。
且很多潜在的数据提供方均为大中型企业，随着方面的顾虑相对较深，态度倾向保守条件苛刻，带来交易成本上升与交易机会的丧失。
以广东省的数据要素市场化的进程为例，2021年7月11日，广东省人民政府印发《广东省数据要素市场化配置改革行动方案的通知》，坚持“全省一盘”统筹推进，完普数据要素市场化配置法规政策，优化制度供给，保障市场统一开放。构建两级数据要素市场构，其中，一级市场以政府行政机制为主，通过管运分离，建设公共数据运营机构，推动公共数把分类分级管理和深度开发利用;二级市场以市场竟争机制为主，以激发供给主体活力、促进有序竞争为目的，规范数据进场交易。围绕数据汇聚、运营和交易等环节，推动数据新型基础设施、数据运营机构数提交易场所三大根纽建设，打通供需道，保确数据要素生产、分配、流通、消费各环节畅通。

数据流通交易模式
数据交易流通模式目前大多为政府数据开放、政府和企业间合作共享、以及企业间交易来实现数据流动。随着技术的发展以及参与方对于数据交易的认知加深，激发了多种数据交易的模式。
1、数据授权运营模式：政府机构通过竞争方式确定授权运营主体，授权其在一定期限和范围内运营数据，借助数据产品或服务实现收益。
2、数据交易平台：数数据提供方和需求方通过合法认证的交易平台，根据交易规则实现教据使用权的转移，交易平台方负责教据交易安全有序
3、数据信托：数据提供方将数据作为信托财产委托机构进行管理，信托机构自行或委托第三方机构对数据进行专业处理和分配收益。
4、数据经纪人：以收取佣金为目的，促成数据供需双方完成数据交易的个人或单位。
5、数据银行：个人将数据托管给经过认证的银行，由银行集中管理运营，实现个人数据资产的交易和变现。
基于当前合规与发展形势，达到培育大数据交易市场，规范数据交易行为，激发数据交易主体活力，促进数据资源流通的目的，垂需探讨数据交易平台的运行规则，厘清交易参与方的责权利、明确交易过程的安全机制和监管机制。模式1是当前主流的数据流通交易模式。模式2为业界探索的主流模式。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42923820/article/details/128849795