近年来随着大数据的广泛普及和应用，数据资源的价值逐步得到重视和认可，数据交易需求也在不断增加。2015年《促进大数据发展行动纲要》明确提出“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，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通，建立健全数据资源交易机制和定价机制，规范交易行为等一系列健全市场发展机制的思路与举措”。在国家政策的积极推动、地方政府和产业界的带动下，贵州、武汉等地开始率先探索大数据交易机制。本文梳理了我国大数据交易现状及存在的问题，针对性地提出了促进我国数据资源开放、推动数据应用和释放数据价值的政策建议。
我国大数据交易发展现状
（一）我国大数据交易发展特点
1.大数据交易平台建设进入井喷期。数据交易平台是数据交易行为的重要载体，可以促进数据资源整合、规范交易行为、降低交易成本、增强数据流动性，成为当前各地促进数据要素流通的主要举措之一。从全国范围来看，2015年前成立并投入运营的有北京大数据交易服务平台、贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台、西咸新区大数据交易所和河北大数据交易中心。2016年新建设的有哈尔滨数据交易中心、江苏大数据交易中心、上海大数据交易中心以及浙江大数据交易中心。据有关数据预测，到2016年年底，全国类似的交易平台数量可能达到15到20个。
2.大数据交易变现能力有所提升。在国家政策的推动鼓励下，数据交易从概念逐步落地，部分省市和相关企业在数据定价、交易标准等方面进行了有益的探索。随着数据交易类型的日益丰富、交易环境的不断优化、交易规模的持续扩大，我国数据变现能力显著提高。据《2016年中国大数据产业白皮书》不完全统计，2015年我国大数据相关交易的市场规模为33.85亿元，预计到2016年国内大数据交易市场规模将达到62.12 亿元，2020年将达到545亿元。
3.大数据交易仍整体处于起步阶段。从整体发展水平来看，我国大数据交易仍处于起步阶段，突出表现在以下几个方面：一是数据交易主要以单纯的原始数据“粗加工”交易为主，数据预处理、数据模型、数据金融衍生品等内容的交易尚未大规模展开。二是数据供需不对称使得数据交易难以满足社会有效需求，数据成交率和成交额不高。三是数据开放进程缓慢，一定程度上制约了数据交易整体规模，影响数据变现能力。四是数据交易过程中缺乏全国统一的规范体系和必要的法律保障，无法有效破解数据定价、数据确权等难题。
（二）我国大数据交易的主要类型
1.基于大数据交易所（中心）的大数据交易。基于大数据交易所（中心）的交易模式是目前我国大数据交易的主流建设模式，比较典型的代表有贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台等。这类交易模式主要呈现以下两个特点：一是运营上坚持“国有控股、政府指导、企业参与、市场运营”原则；二是股权模式上主要采用国资控股、管理层持股、主要数据提供方参股的混合所有制模式。该模式既保证了数据权威性，也激发了不同交易主体的积极性，扩大了参与主体范围，从而推动数据交易从“商业化”向“社会化”、从“分散化”向“平台化”、从“无序化”向“规范化”实现转变，将分散在各行业领域不同主体手中的数据资源汇集到统一的平台中，通过统一规范的标准体系实现不同地区、不同行业之间的数据共享、对接和交换。
2.基于行业数据的大数据交易。交通、金融、电商等行业分类的数据交易起步相对较早，由于领域范围小，数据流动更方便。同时，基于行业数据标准较易实现对行业领域交易数据的统一采集、统一评估、统一管理、统一交易。2015年11月，中科院深圳先进技术研究院北斗应用技术研究院与华视互联联合成立全国首个“交通大数据交易平台”，旨在利用大数据解决交通痛点，推动智慧城市的建设，未来将逐步组建交通大数据供应商联盟，构建良性的交通大数据生态系统。
3.数据资源企业推动的大数据交易。近年来，国内以数据堂、美林数据、爱数据等为代表的数据资源企业渐具市场规模和影响力。区别于政府主导下的大数据交易模式，数据资源企业推动的大数据交易更多的是以盈利为目的，数据变现意愿较其他类型交易平台更强烈。数据资源服务企业其生产经营的“原材料”就是数据，在数据交易产业链中兼具数据供应商、数据代理商、数据服务商、数据需求方多重身份。经营过程中往往采用自采、自产、自销模式并实现“采产销”一体化，然后再通过相关渠道将数据变现，进而形成一个完整的数据产业链闭环。正是因为这种自采自产自销的新模式，数据资源企业所拥有的数据资源具有其独特性、稀缺性，一般交易价格较高。