近日，上海数据交易所联合大数据流通与交易技术国家工程实验室、中国知网、上海大数据应用创新中心等单位，在上海举办第三期数据要素新锐学者论坛（DTPF）。南京大学数据管理创新研究中心教授夏义堃以“可信数据空间的价值网络与运营模式分析”为题发表主旨演讲。
一、可信数据空间的价值实现机理
当前，可信数据空间已成为国内外产业界与学界高度关注的热点议题。在实践层面，政府及实务界普遍将可信数据空间视作破解当前数据 “供不出、流不动、用不好” 痛点以及解决安全合规等系列问题的关键举措，对其寄予厚望。然而，关于可信数据空间的内涵定义、价值实现机制以及价值发挥所需的条件保障与要求等问题，仍有待深入研究。
从目标定位来看，可信数据空间是依托共识规则连接多元主体、实现数据资源共享共用的数据基础设施，也是推动数据价值共创的数据生态体系。
从结构维度分析，若数据能够通过开放获取、数据交易所交易或局部共享、授权运营等方式获得，则无需建立数据空间。从国内外实践案例来看，其数据来源具有多源多模态特征，既包含开放数据与共享数据，也涵盖敏感数据，数据需求具有针对性强、匹配度高的供需匹配特征。
展开剩余74%从产品类型维度分析，数据空间运行需要强供需匹配机制与高信任机制的支撑，基于DIKW模型，其数据流通交易并非仅停留在数据层面的供需匹配，更侧重于知识型与智慧型信息产品的交换共享。如仅聚焦于数据交易与共享交换，其创造的直接价值将极为有限，甚至难以抵消数据空间的运维成本。因此，数据空间的核心价值更体现在知识型与智慧型产品等高附加值产品的开发创造上。
从运行过程维度分析，数据空间的增值本质是通过数据链衔接创新链与产业链的协同过程。创新端产出的科研数据，不仅是人工智能预训练所需的高质量数据集，更是企业与产业发展所需的核心资源。通过数据链对产业链的有机串联，借助内生动力与外部驱动的协同，构建“双重双螺旋”发展模式，最终实现数据空间的价值创造。
从功能维度分析，数据空间的功能并非局限于常规意义上的数据存储中心，更兼具数据流通枢纽的属性。从国外数据空间实践来看，科研院所等创新主体的参与，使其形成了融合创新空间、技术空间及孵化器等多功能复合型载体，呈现出多层次、多角色、高耦合性的系统特征。
从生态视角分析，数据空间的核心特征在于构建多主体间的信任机制，这一机制是数据空间得以运行的基础前提。与传统意义上仅依靠安全保障实现的信任不同，数据空间中的信任内涵更为复杂，不仅涉及主体信用、安全合规，更聚焦于主体数据行为的可信度认同与利益关系平衡，同时涵盖数据内容、技术架构、制度规范（包括规则与标准）等多维度要素，需要有系统化的信任体系加以保障。
二、可信数据空间的价值主张
可信数据空间的核心价值主张在于推动数据流动并实现价值创造。尽管经济收益是其价值追求的有机组成部分，但数据流动才是驱动价值生成的核心，通过数据流动赋能千行百业，最终实现价值增值。
从收益和资金来看，基于对国际数据空间协会（IDSA）的案例分析，我们发现：当前数据空间的资金来源仍以公共投入为主，涵盖欧盟财政拨款、各国政府专项资金及转移支付项目等。
相比之下，通过数据空间的会员费、连接器等设备租赁费等收入反哺建设的比例较低。目前，欧洲的移动数据空间、健康数据空间、汽车数据空间等运营较为成熟的项目，也在探索从免费服务模式向有偿收费模式转换。
三、可信数据空间的价值网络结构
数据空间的主体角色具有多元性，除数据提供者、数据中介及数据使用者外，还涵盖多种服务类型与机构主体。据统计，欧洲部分数据空间的业务主体呈现分层架构，涉及20余种服务主体类型。从机构属性看，这些主体可划分为政府、企业、行业协会及科研机构等。不同主体（如运营方、服务提供方）承担的职能存在显著差异。
在数据空间的价值网络中，欧盟将不同类型的数据空间划分为4-5个成熟度层级。研究表明，成熟度较低、处于酝酿阶段的数据空间，其价值网络的主体参与度较为有限；而运行成熟的数据空间，其主体网络构成更为复杂，有生态主体规模化的趋势。以汽车数据空间、移动数据空间为例，当前已吸引超200个主体参与。这些主体不仅贯通产业链上下游，还形成了横向联动。
此外，价值网络遵循共识规则，所有主体均需信任并自觉遵守规则，且对主体信用有严格要求。在价值创造层面，数据空间以迭代服务为特征，通过多主体协同实现价值共创。这意味着数据要素市场的价值实现，需突破传统市场流通生态，构建上下游主体间的有效业务联动机制和利益平衡机制。
四、可信数据空间运营模式比较
可信数据空间的运营可归纳为四项核心原则：协同治理原则、价值共创原则、信任构建原则与技术支撑原则。通过对国内外可信数据空间运营模式的梳理，可将其划分为政府主导型、行业主导型与企业主导型三种典型模式。不同主导模式在规则体系、经营模式、资金来源及技术支撑等方面存在显著差异。
值得注意的是，模式划分并非绝对，而是相对动态的。在发展进程中，部分模式可能从政府主导的依赖型向自立型转变。因此，数据空间建设需推动多种模式的深度融合与服务形态创新，同时强化规则共识与合规治理。
要重视技术架构与全栈服务能力的构建。数据空间的价值网络并非仅包含数据供需主体，其内部技术架构、服务体系架构及数据资源层架构的设计，实质是对多层次价值体系与价值网络的系统性构建。因此，需着力形成全栈服务能力。
此外，还应培育多元协同的价值共创生态与可持续发展机制。不仅需要吸引多元主体参与，更要主动创设应用场景，通过场景孵化与培育，吸引更多主体融入可信数据流通用利用生态。
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