什么叫撮合成交价(什么叫撮合成交 股票)

贵州是全国首个大数据综合实验区，大数据应用于政治和商业领域。图为工作人员展示数据平台网络销售情况。新华社

交易模式

2015年前后，国内数据交易平台建设进入快速发展期。短短几年，一些雄心勃勃的“先行者”开始陷入交易量低的窘境。以全国首家大数据交易所贵阳大数据交易所为例。成立之初主要靠撮合买卖双方在平台上交易，收取佣金。但其官网不再公布2018年后的交易量、交易量等数据交易趋势，一度被外界视为生意惨淡的标志。

数据权属界定不清、要素流转无序、定价机制缺失、安全解决难度大等问题成为地方数据交易机构发展的障碍。根据杜南大数据研究院的调查，面对这些瓶颈，一些早期成立的数据交易机构正在寻求重组或已经走上转型之路。数据市场正迎来蓬勃发展的第二个机遇期。在很多地方都在争相建立大数据交易所的当下，这些先行者的探索之路或许能给我们带来一些启示。

拓荒者的“改变”

武汉东湖大数据交易中心:从数据交易流通到科技公司

2015年7月22日，武汉东湖大数据交易中心(以下简称东湖大数据)挂牌，当天就落下了备受关注的第一份榜单:五大角信息技术有限公司的数据产品——“基于政府公开数据和互联网信息的中小企业综合评价”，以8.6万元的价格出售给北京拉卡拉网络科技有限公司。

当时的东湖大数据更像是数据交易的“淘宝”，这种运营模式持续了一两年。此后受限于数据确认等问题，由于没有盈利模式，和其他早期的数据交易机构一样，东湖大数据也在寻求转型。“特别是2017年6月1日网络安全法实施后，交易中心无法管理个人数据，尤其是个人隐私，所以转型主要集中在工业数据，满足准入门槛让你进来，帮你卖或者做二次加工，更多的是技术服务。”东湖大数据人工智能事业部总经理杜乐如是说。

2018年，东湖大数据逐渐转型为科技型公司。“我们根据需求购买数据，购买前必须服务好终端用户，通过聚合、授权、合作、二次开发等方式将数据汇聚到平台中。”杜茹说。也是在这一年，这家数据交易机构扭亏为盈——其官网称，自2018年以来已连续多年盈利。从那以后，东湖大数据还在变化。目前，公司业务已从单一的数据交易和流通扩展到涵盖多源数据融合交易和流通、数据融合认知分析、数据AI应用和数据AI产品开发。

贵阳大数据交易所:前期采用“撮合交易”和“直接交易”的模式

作为国内首家数据交易所，贵阳大数据交易所(简称贵阳大足所)前期采用“撮合交易”和“直接交易”的模式，即交易所与数据卖方协商，数据内容和交易价格在平台网站公布。如果买家看中了，在平台上拍下来就是成功交易了。据媒体报道，贵阳大部分交易数据长期不公开，主要是没有交易量。数据交易没有标准，市场上数据交易者多，交易成本低。大部分数据买卖双方都不愿意来交易所。此外，没有要求数据交易通道必须经过交易所。一些大的互联网公司或者第三方数据交易商会有自己的交易渠道，直接绕过交易所。

有报道说贵阳大都院正在求“变”，还没定下来，所以暂时不接受媒体采访。但似乎曙光初现——国务院今年1月底发布《关于支持贵州在新时期西部大开发中闯出一条新路的意见》，其中明确提出“支持贵阳大数据交易所建设，促进数据要素流通”。

华东数据交易中心有限公司:不买卖数据，只保证交易合法合规。

贵州数据宝网络科技有限公司(简称数据宝)成立于2016年。成立之初的定位是“与贵阳大足院错位发展的品牌公司，以政府参与、市场化运作的形式搭建数据交易平台”。宝数据创始人唐翰林回忆道:“在运营过程中，我们发现单纯做交易平台的商业模式太单薄了。”他在接受媒体采访时说:“事实上，没有加工和商业化的过程，就不会有产品可以交易。”另外，当时普遍开放数据的意愿不足，没有足够的交易量来支撑交易市场的发展。

在此背景下，数据宝开始探索国有数据的代理运营，帮助国有数据资源方进行数据要素的市场化运营，包括数据管理智能化、建模处理产品化、场景应用商业化。

2019年，数据宝受邀入股华东江苏大都交易中心有限公司，负责交易中心运营，而唐翰林也担任华东江苏大数据交易中心总经理。他说，所有的交易场所最终都应该是官方机构，保证交易合法合规，是监督管理者。在安全的基础上促进行业的发展。“你可以理解为运动员的数据宝，数据交易场所是官方机构。两者之间不可能有冲突”。

唐翰林还将数据宝的运营经验运用到华东江苏大图交易中心。用他的话说，参与运营两三年后，交易中心的运营模式与其他数据交易场所有了很大的不同。华东江苏大数据交易中心一直秉承的理念是，不拥有一个数据，不买卖数据，扮演裁判的角色。

三种互易模式的变体

早期的模式证明了“这条路很难走”，从业者寻求新的发展路径。

贵阳大徐所、东湖大数据、数据宝、华东江苏大徐氏交易中心的发展路径，是中国早期数据交易机构的缩影。在东湖大数据都乐看来，目前国内的数据交易运营模式基本可以分为三类:一是上架上市，展示产品；二是数据联盟和生态建设；三是数据技术创新联合体。早期数据交易机构的模式大多属于第一种。数据交易的本质是一样的，只是规则不同。

“企业在平台上列出数据产品，等待买家前来交易。”杜乐说，以山东数据贸易有限公司为例，通过注册数据，产品就上架了，后续就不做了。这只是一个列表显示。企业要收购，自己找上市公司。虽然按照规则，交易完成后要收取上市方的费用，但如何监管交易是个难题，盈利模式难以保证。与上市上架不同，贵阳大都所还匹配数据交易。

但早期“上市上架，展示产品”的模式很快被证明“这条路很难走”，从业者重新开始寻求新的发展路径。“数据联盟，构建生态”的模式是方向之一。这类模型以上海数据交易所、北京国际大数据交易所等为代表。上海数据交易所首批签约100家“数字商户”。上海数据交易所副总裁陆勇表示，上海数据交易所的成立实际上创造了更好的生态环境。数据提供商、用户和服务提供商可以找到更多的机会。有了更多的商机，数字经济才能得到更好的发展。

东湖大数据评选出的“数据技术创新联合体”模式。“我们在2018年逐渐转型为一家技术型公司，正是在那个阶段，我们孵化了分裂云-数据挖掘、数字兴趣-数据可视化和小虫-场景应用的多模态数据分析能力。”杜乐表示，2020年，随着技术和资源的积累，东湖大数据多源多模态数据融合的认知技术将逐步形成，最终实现人工智能、保险、能源等行业的数据技术创新联合体。比如“利用卫星遥感技术帮助农产品贷款”的应用产品，就是通过第三方自主研发的卫星遥感信贷技术，判断农户的耕种面积和类别，预测产值，从而给出合理的贷款额度，解决农产品信贷痛点，推进农产品信息数字化管理。同时利用大数据和卫星遥感技术监测农作物的长势、病虫害等，作为农业信贷监测的手段。

处理数据容易，解决问题难。

数据交易权如何明晰，企业数据如何估值？

在杜南大数据研究院的调研中，不少企业反映数据交易面临一些现实问题，如权属不清、数据确认难、用户隐私保护难等。如何界定数据交易权和如何对企业数据进行估值是影响众多企业参与的两大问题。

谈及数据交易存在的主要问题，重庆大学法学院二级教授、重庆大学国网空安全与大数据法治战略研究院院长齐爱民告诉南都记者，他们曾对杭州、贵阳、武汉等地的大数据交易平台进行调研，主要发现七个问题，包括:各类数据主体缺乏共享思路、数据交易平台定位不明确、数据交易缺乏统一标准、数据法律属性和权属有争议、交易。经过几年的发展，在数据要素市场、人工智能、区块链等技术的顶层规划方面取得了长足的进步。但是，数据流通的基础法律制度建设还没有得到很好的解决，数据交换还没有形成成熟的商业模式。

“政策的风向已经很明显了。只要能实现合理合法的交易，数据流通都是鼓励的，但如何界定合理合法还很不明确。”杜乐说自己正处于摸着石头过河的阶段。

齐爱民教授告诉南都记者，我国在数据确认、数据定价、交易模式、制度建设等方面还处于探索阶段。在交易类型上，以政府主导的大数据交易平台模式为主，也包括互联网企业生态系统内的数据交易和第三方数据公司推动的数据交易。对于大数据交易平台中的数据交易，交易主体以央企、国企、研究机构为主，商业机构出于合规风险等考虑，尚未大规模参与数据交易平台。“应该借鉴前几年大数据交易平台实践探索的经验教训。一方面，要鼓励各地开展大数据交易试点，制定规则；另一方面，要从法律层面解决数据归属、数据价值评估、数据交易边界等基础问题。”齐爱民说。

“后来者”的创新探索

将数据交易的整个过程存储在链中。

事实上，作为后来者，上海、北京等地的数据交易所针对确权难、定价难、互信难、监管难等一系列行业瓶颈，在吸收前人经验后，进行了更多的创新探索。

“针对确权难的问题，北数采用区块链、隐私计算等先进技术，将数据交易的全过程存储在链条中。通过官方数据确权登记平台登记后，数据产品除了敏感信息外，都是隐形的，其来源、用途、所有权、流通过程都是清晰可见的。”北京国际大数据交易所工作组组长郎佩佩提到，数据产品还将按照分级管理的原则，智能匹配相应的交易模式，确保数据来源可追溯、内容防篡改、所有权可识别、利益可分配、过程可监管。

审查数据的合法性和合规性

上海数据交易所副总裁陆勇告诉南都记者，该所首创的“数商”模型在产品合规审查中发挥了巨大作用。商数是以数据为主要服务对象，提供合规、评估、审计等一系列服务的数据经纪人。其职责之一是评估数据产品的交易合规性，主要是审查数据的合法性和合规性，以确保不存在侵犯用户隐私等问题。审核通过后，即可在交易平台挂牌展示。

上海数据交易所上市当天，第一笔交易是国家电网上海市电力公司自主研发设计的“企业电智能画”，出售给中国工商银行上海分行。“企业电智慧画”等数据产品不仅通过上海数据交易所的合规性审核，还经过相关企业的授权、电力公司内部数据安全审核、第三方律师事务所的合法合规性评估、第三方评估机构的数据产品质量评估。产品输出的企业用电行为数据均为衍生分析结果，不包含涉及企业隐私、商业秘密和敏感信息的原始详细数据。产品涉及的数据仅限于企业用户，个人用户的信息绝不会参与交易。数据存储和交易环节采用多种方式加密保护，最大程度保证整个交易过程的安全性和可控性。

“没有无场景的交易，只有有场景的交易。”陆勇表示，上海数据交易所希望通过类似的制度创新和理论研究方向，包括“五大”推出，如全国首个数字商系统、全国首个数据交易支撑系统、全国首个全数字数据交易系统、全国首个数据产品登记证书、全国首个数据产品规范等，做进一步的探索。

实现数据是可用的和不可见的。

有专家建议，数据交易平台应建立安全、可信、可控、可追溯的数据交易环境，制定数据交易、信息披露和自律规则，采取有效措施保护个人数据、商业秘密和国家规定的重要数据。北京国际大数据交易所也是国内首家基于“数据可得不可见，使用可控可测”的新型交易范式的数据交易所。针对估值难的问题，北京数字技术研究所创新性地构建了数据要素的需求侧、场景化估值模型，围绕数据价值目标，对数据的场景进行清洗、脱敏、匹配，提升数据价值；同时进行评级和估值，量化数据价值；通过数据交易场所，实现数据融资、转让等证券化、资本化的过程，实现数据的价值。