大数据时代的到来催生数字经济蓬勃发展，数据已成为世界各国高度重视和争相获取的重要战略性资产。近五年来，英国发布《国家数据战略》、德国出台《联邦政府数据战略》、日本制定《创建最尖端数字化国家宣言? 官民数据活用推进基本计划》、美国颁发《数据经纪商法案》……激活数据要素价值、培育数据中介与数据信托等市场主体、发展数据要素市场、赋能科技进步与产业发展已成为各国政策框架的核心内容，并形成各具特色的数据要素市场治理体系与实践探索，推动全球数据要素市场呈现出快速发展的积极态势。
党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素，十九届五中全会提出推进数据要素市场化改革，为加强数据要素市场建设，国家先后颁布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等重大政策，多次部署加快培育我国数据要素市场的重要任务，表明我国的发展重心逐步由单点大数据能力建设向数据要素市场全局优化配置转化。在此背景下，系统梳理国内外数据要素市场建设的研究文献，探索其基本理论，分析其运行中存在的现实问题，不仅有助于发现数据要素市场运行规律，还能够为我国数据要素市场的高质量发展提供有益参考。
数据要素市场相关主题是近几年国内外研究热点，已有部分综述性文章对其予以分析。其中，国内学者多从经济学和信息学角度对数据要素流通的权属、交易、定价等市场行为进行研究。例如，付熙雯等对国内数据交易研究进展进行回顾；熊巧琴等对国内外数据要素确权、交易和定价研究展开综述；荣建欣等 从经济学角度，着眼于数据要素特性，对数据要素市场化机制和经济价值研究进行总结。相比较而言，国外学者更加关注数据市场建设的技术问题和场景应用，如Driessend等阐述数据市场的主要应用领域，结合数字技术发展，为数据市场的运行提供设计方案；Gonzal等对物联网领域的数据隐私技术及其产业进行概述；Andrej等论述大数据技术和机器学习技术对营销行业数字化转型的影响。上述综述性文章为当前数据要素市场研究提供了有益参考，但多从单一学科或较为微观视角切入，缺乏对国内外数据要素市场研究现状的整体性评述，且多采用归纳与概括的定性研究方法，缺少对文献特征和关键词等客观数据的定量描述和分析。基于此，本文结合文献计量分析结果，基于文本内容从数据要素基本理论、数据要素市场运行机制、数据交易机构三个方面对国内外数据要素市场研究进展进行系统性总结和回顾。
（1）国内研究关键词共现与时序变化分析
根据关键词共现图谱，国内研究主要集中于“数据要素”“数字经济”“大数据”“数据交易”“数据治理”“生产要素”等主题，主要聚焦点包括以下内容：①数据要素基本理论研究，如数据作为生产要素的演进历程、数据要素市场培育与数字经济发展的内在联系、数据要素相关概念及特征辨析、数据要素价值等；②数据要素市场运行机制及其体系构建研究，该主题是研究者们关注的重点，主要研究内容涉及数据流通、数据供给、数据定价、数据产权、隐私保护和市场反垄断等；③数据交易平台建设研究，包括交易平台、数字平台、平台型企业及其数据获取与交易规制等主题。本文的研究框架主要基于这三方面的内容展开。
从国内数据要素市场研究的主题演进来看，2015年至2018年，国家发布《促进大数据发展行动纲要》，数据成为国家基础性战略资源，贵阳大数据交易所等一批数据交易机构相继成立，激活了我国数据市场的流通与交易，“数据资产”“数据交易”“交易平台”与“数据流通”“数据治理”成为这一阶段的研究重点。随着个人数据意识的觉醒，数据交易流通中的个人数据、个人信息保护等问题也开始受到学界关注。2019年，十九届四中全会把数据列为新的生产要素，数据要素市场相关研究密集性增长，“数据要素”“数据产权”“数字经济”“数据市场”等成为高频热词。立足数字经济的时代背景，我国学者的研究主要集中在：一是数据要素与数据资产、数据资源等概念辨析，探究数字技术环境下数据成为生产要素的基本条件与属性特征。二是高度关注数据权利，数据产权、数据权属、数据权益以及数据交易中的利益平衡等问题。三是重视数据产品及其流通中的数据定价、平台经济与反垄断、数据安全与隐私保护等数据要素市场关键问题研究。
（2）国外研究关键词共现与时序变化分析
由于国外数据要素市场研究起步较早，伴随欧盟公共部门信息市场化再利用步伐，国外一直关注数据质量、数据市场供需与价格、市场竞争、收益测度等基 本问题，并延续至今。相比我国学者更加关注数据要 素市场基本理论、市场运行机制等重大问题。2015 年以后国外更关注“大数据”引发的“技术”如“机器学 习”“系统”“算法”对于数据要素市场运行所发挥的作用。整体分布较国内研究更为深入，主要聚焦以下主题的研究：①数据要素市场运行基本问题， “质量”“竞争”“定价”“风险”“需求”“效率”等成为关注重点；②以“大数据”“模型”“数据分析”“数据挖掘”“机器学习”等数字技术与方法在平台经济中的广泛应用为研究对象，分析其应用场景、网络效应与效率影响。
从主题发展的动态演进来看，随着数字经济研究的深入以及人工智能技术的应用，国外数据要素市场研究呈现出“具象化”“场景化”的趋势。2015-2018年间，数字经济发展的技术应用、算法、网络在数据市场竞争中的作用受到关注，涉及数据挖掘、数据分析以及算法应用等不同场景下数据要素价值实现的技术要求、市场风险与数据需求、定价收益、市场波动性等问题。同时，数据要素市场的隐私风险、个人数据保护、数据政策以及股票市场、金融市场等对于数据要素市场的影响也成为学界研究的重要问题。2018年以后，数据流通与价值释放的技术路径依赖更为明显，“大数据”“人工智能”“机器学习”“深度学习”等技术应用成为数据要素市场研究的聚焦点，既有学者专注于数字技术创新引发的数据要素价值实现的不确定性，如数据市场信任机制、经济增长的波动性等，也有学者将数据要素市场与智慧城市、医疗健康、新能源等具象化场景需求相结合，还有学者关注到高频数据、平台型企业数据获取、数据开发利用能力等问题。
在定量分析的基础上，通过参考高被引论文和人工筛选主题高相关度的文献，进行深入分析和系统梳理。具体筛选标准包括：主题相关性排名前10%的文章，排除其中“基于面板数据的其他要素市场”研究等相关度不高的文章以及报道性或评论性等价值含量较低的文章，共筛选出36篇中文文章和35篇英文文章。依据上述文献计量分析结果，进一步从数据要素市场运行机制和数据交易机构两个方面深入分析其具体研究内容。
