数据交易市场价值共创机理研究——基于四方演化博弈研究

Research on the Mechanism of Value Co-Creation in Data Trading Market—Based on Four-Party Evolutionary Game Research

摘要: 为研究数据交易市场价值共创机理，构建“政府–数据供应主体–数据交易平台–数据使用主体”四方演化博弈模型，探究主体间的博弈演化关系和均衡稳定策略，并通过Matlab进行数值仿真分析。研究表明：政府在数据交易市场价值共创机制建设中担任监督角色，其决策会受到政治绩效、监管成本等因素的影响；当获得的增值服务收益大于增值服务成本时，数据供应主体会趋于积极参与价值共创；超额利润、口碑损失、政府补贴和处罚会影响到数据交易平台的策略方向选择；积极合作带来的收益大于成本时，数据使用主体也会倾向于积极参与价值共创。政府可通过建立互联互通的规范市场制度、多元共治的监管制度、合理的奖惩机制等，助力数据交易市场走向多方积极合作共赢的稳定进阶状态。

Abstract: In order to study the mechanism of value co-creation in the data trading market, we constructed a four-party evolutionary game model of “government-data supplying subject-data trading platform-data using subject”, explored the game evolution relationship and equilibrium stabilization strategy among the subjects, and carried out numerical simulation and analysis through Matlab. The study shows that: the government plays a supervisory role in the construction of value co-creation mechanism in the data trading market, and its decision-making will be affected by political performance, regulatory costs and other factors; when the benefit of value-added services is greater than the cost of value-added services, the data supply subjects will tend to actively participate in the value co-creation; the excess profit, loss of word-of-mouth, government subsidies and penalties will affect the selection of the strategic direction of the data trading platforms; when the benefits brought by active cooperation are greater than the costs, data-using subjects will also tend to actively participate in value co-creation. The government can help the data trading market to move towards a stable and progressive state of positive cooperation and win-win situation through the establishment of a standardized market system of interconnection and interoperability, a regulatory system of pluralistic and common governance, and a reasonable mechanism of rewards and punishments.

1. 引言

随着数字时代的到来，数据要素市场持续扩展，丰富的数据资源与先进的信息技术共同推动了数据交易成为新兴的经济增长动力。2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》强调了规范数据要素价值实现流程及构建数据交易市场的必要性。然而，当前实践中，我国数据要素交易仍面临数据权属不明确、安全隐私保护挑战、估值定价复杂以及交易流通壁垒等核心难题。此外，各地数据交易场所的建设模式各异，存在公共与市场属性界定模糊、统一规范管理机制缺失、监管不到位等问题。将庞大的数据资源转化为可交易且具有价值的数据资产并进行流通交易，需要政府部门、数据供给者、数据交易平台和数据使用者在内的多方主体基于合作共赢的共识，通过资源整合获得额外收益，降低交易成本并创造更多附加价值[1]-[3]。因此，数据交易市场需围绕数据流通这一核心，以合作共赢为发展目标，同时高度重视并保障各交易主体的实际利益，有效解决数据交易过程中价值共创行为中出现的矛盾与冲突。

价值共创的核心思想是突出消费者与生产者之间密切的互动与合作，这种互动与合作直接影响了服务效率和价值的创造过程[4]。在大数据领域，目前我国学者主要围绕公共数据开放的价值共创过程与影响因素进行探讨[5] [6]，针对我国数据交易市场的深入研究仍然较为缺乏。数据交易市场价值共创是多元主体在数据交易的基础上进行深度交流互动与资源共享创造额外附加价值的价值增值过程，在整个资源整合的过程中创造出经济效益和社会效益等，其价值可以通过参与行为、互动行为和分享行为等共同创造，且有效的行为互动可以促进价值共创的产生[7]。基于上述现状，本文在已有的理论与实践的基础上，从数据交易市场的参与主体出发，剖析其面临的价值关系冲突以及价值共创内涵，通过构建政府、数据供应主体、数据交易平台与数据使用主体之间多元合作价值共创的动态演化博弈模型，分析参与主体在数据交易中的价值共创行为演化路径和影响因素，并提出针对性策略，为数据交易市场内的多元主体价值共创实现机理提供理论支持和政策依据。

2. 数据交易市场价值共创演化博弈分析

2.1. 博弈主体界定

通过对现实中各大交易平台实践工作展开的梳理，从整个数据交易流程中的不同职能和角色出发，参与数据交易市场价值共创的博弈主体主要包括政府、数据供应主体、数据交易平台和数据使用主体。政府在数据交易市场中发挥着关键的监管调控作用，通过制定和完善数据交易法律法规，为数据交易提供了明确的法律框架和监管标准。同时，政府设立监管机构对数据交易平台进行严格的监管，确保其合法合规运营[8]。政府还通过政策引导、财政补贴等手段，积极鼓励数据供应主体和数据使用主体参与数据交易，以促进数据交易市场的健康发展[9]。数据供应主体所拥有的数据资源具有高价值、稀缺性、排他性的属性，能够成为训练AI模型的“优质饲料”。数据供应主体积极供给数据可将数据资源变现，从而获取利润。数据交易平台在数据交易中扮演着核心角色，为数据供应主体和数据使用主体提供交易撮合、数据评估、交易结算等全方位服务，实现对市场交易的保障、优化以及治理等功能[10]。数据使用主体主要包括各类数据分析服务商，尤其数据驱动型的公司对数据拥有强烈的需求。数据使用主体借助区块链、人工智能等技术，利用数据要素为各行各业赋能，从而达成降本增效、创新商业模式的目标。数据交易市场内各主体角色定位见表1。

Table 1. Characterization of the roles of data exchange market participants

表1. 数据交易市场参与主体角色定位

主体类型	代表性主体	主要业务领域或功能活动
政府	政务机关工作部门、直属机构和部门管理机构	通过政策发布、法规解释和指导监管等方式参与数据交易过程
数据供应主体	政府或事业单位部门、企业、个人	收集、整合、供给数据资源
数据交易平台	政府指导、国有控股的数据交易所及民间资本主导、以盈利为目的数据交易机构	借助大数据、区块链等技术，在数据供需双方建立连接，具有保障、促成、优化以及治理数据交易等功能
数据使用主体	各类数据分析服务商、行业用户	使用数据创造价值

2.2. 基本假设

本文构建数据交易市场内政府、数据供给主体、数据交易平台和数据使用主体的四方演化博弈模型，旨在探讨最优演化路径以获得价值共创过程中的最佳策略组合。为此提出以下假设：

假设1：参与主体都是有限理性的，政府、数据供给主体、数据交易平台和数据使用主体的博弈策略集均为(积极参与价值共创，消极参与价值共创)。四方主体积极参与策略的概率分别为x，y，z，g，且$0\le x\le 1$ ，$0\le y\le 1$ ，$0\le z\le 1$ ，$0\le g\le 1$ ；选择消极参与策略的概率分别为(1 − x)，(1 − y)，(1 − z)，(1 − g)。

假设2：从成本上看，政府积极参与监管，该项成本记为S11。政府消极监管无需成本。数据供给主体积极参与可以享受平台的优质服务，但需接受入场资质审查和基本服务费S21以及增值服务费用S22，提供方消极参与只需付出基本服务费S21。数据交易平台积极开发数据产品、在数据供需主体间沟通协商成本记为S31。数据交易平台可能由于数据产品开发初始投资成本高、回报率低、投资周期长等阻碍消极参与价值共创过程，此时仅需付出简单交互对接的基础运营成本和开发成本，记为S32 (S32 < S31)。数据使用主体选择积极参与价值共创时付出成本为S41。数据使用主体可能会由于数据交易平台提供的数据产品或服务质量不高、更新滞后、内容分散等问题，降低参与价值共创的积极性，此时仅存在基础成本S42 (S41 > S42)。

假设3：从收益上看，政府负有法定数据交易监管职责，积极参与价值共创时，会达成一定的政治绩效收益Q11。消极参与时，只要交易达成，就能给政府带来一定的经济效益Q12。数据供给主体积极参与价值共创会获得增值服务收益Q22，消极参与时则仅能获得基础经济收益Q21。数据交易平台积极参与可获得政策奖励或优良信誉评价作为额外收益Q32 (Q32 > S31 − S32)，选择消极合作则只能获得直接经济收益Q31。此外，数据交易平台消极合作而供需两方都选择积极合作时，可能利用双方资源谋取获额外收益I3，此时收益为Q31 + I3。数据使用主体选择积极参与价值共创能够提升交易效率，此时所获收益为Q41，消极参与时，数据使用主体只能获得一般性产品或服务带来的基础消费者效用Q42 (Q41 − Q42 > S42)。

假设4：从损失上看，当数据供应主体或数据使用主体积极合作，而数据交易平台却选择消极参与价值共创，未能给予供需主体精准匹配数据服务时，数据交易平台的声誉口碑将受损，损失记为D3。

假设5：从监管上看，数据交易平台消极甚至违规使用数据而侵害数据供需双方权益，则受到严厉惩罚F3。此时数据交易平台消极参与极易引发非法交易，政府会因监管不到位受到上级部门的处罚F1 (F1 > S11)。相关参数设定说明见表2。

Table 2. Description of relevant parameter settings

表2. 相关参数设定说明

主体	参数	参数含义
政府	$x$	积极参与的概率
	$S11$	积极参与时的监管成本
	$Q11$	积极参与价值共创时达成的政治绩效收益
	$Q12$	交易达成给政府带来一定的经济效益
	$F1$	因监管不到位受到上级部门的处罚
数据供应主体	$y$	积极参与的概率
	$S21$	入场资质审查和交易服务费
	$S22$	增值服务费用
	$Q21$	交易达成获得的直接经济收益
	$Q22$	增值服务收益
数据交易平台	$z$	积极参与的概率
	$S31$	积极参与时付出的成本
	$S32$	消极参与时付出的成本
	$Q31$	交易达成获得的直接经济收益
	$Q32$	政府补贴或者声誉奖励带来的额外收益
	$F3$	消极参与时的政府罚金
	$I3$	平台消极参与而供需方都选择积极参与时，操纵两方资源获得超额利润
	$D3$	数据使用主体或数据供应主体积极参与，平台消极合作时造成的声誉口碑损失
数据使用主体	$g$	积极参与的概率
	$S41$	积极参与时的成本
	$S42$	消极参与时的成本
	$Q41$	积极参与时的收益
	$Q42$	消极参与时的收益

2.3. 模型构建与求解

基于以上假设，得出数据交易市场内四方主体参与价值共创演化博弈的收益矩阵，如表3所示。

Table 3. Benefits matrix of the four-way evolutionary game of value co-creation in the data trading market

表3. 数据交易市场价值共创四方演化博弈的收益矩阵

数据交易平台	数据使用主体	政府积极合作x		政府消极合作$1-x$
		数据供应主体积极合作y	数据供应主体消极合作$1-y$	数据供应主体积极合作y	数据供应主体消极合作$1-y$
积极合作z	积极合作g	$Q11+Q12-S11;$ $Q21+Q22-S21-S22;$ $Q31+Q32-S31;$ $Q41-S41$	$Q11+Q12-S11;$ $Q21-S21;$ $Q31+Q32-S31;$ $Q41-S41$	$Q12;$ $Q21+Q22-S21-S22;$ $Q31+Q32-S31;$ $Q41-S41$	$Q12;$ $Q21-S21;$ $Q31+Q32-S31;$ $Q41-S41$
	消极合作$1-g$	$Q11+Q12-S11;$ $Q21+Q22-S21-S22;$ $Q31+Q32-S31;$ $Q42-S42$	$Q11+Q12-S11;$ $Q21-S21;$ $Q31+Q32-S31;$ $Q42-S42$	$Q12;$ $Q21+Q22-S21-S22;$ $Q31+Q32-S31;$ $Q42-S42$	$Q12;$ $Q21-S21;$ $Q31+Q32-S31;$ $Q42-S42$
消极合作$1-z$	积极合作g	$Q11+Q12-S11;$ $Q21+Q22-S21-S22;$ $Q31-S32-D3-F3+I3;$ $Q41-S41$	$Q11+Q12-S11;$ $Q21-S21;$ $Q31-S32-D3-F3;$ $Q41-S41$	$Q12-F1;$ $Q21+Q22-S21-S22;$ $Q31-S32-D3-F3;$ $Q41-S41$	$Q12-F1;$ $Q21-S21;$ $Q31-S32-D3-F3;$ $Q41-S41$
	消极合作$1-g$	$Q11+Q12-S11;$ $Q21+Q22-S21-S22;$ $Q31-S32-D3-F3;$ $Q42-S42$	$Q11+Q12-S11;$ $Q21-S21;$ $Q31-S32-D3-F3;$ $Q42-S42$	$Q12-F1;$ $Q21+Q22-S21-S22;$ $Q31-S32-D3-F3;$ $Q42-S42$	$Q12-F1;$ $Q21-S21;$ $Q31-S32-D3-F3;$ $Q42-S42$

注：表格从上到下分别为政府、数据供应主体、数据交易平台和数据使用主体的收益矩阵。

(1) 政府积极参与价值共创的期望收益$E_x$ 为：

$\begin{array}{c}{E}_x=yzg\left(Q11+Q12-S11\right)+\left(1-y\right)zg\left(Q11+Q12-S11\right)\\ +yz\left(1-g\right)\left(Q11+Q12-S11\right)+\left(1-y\right)z\left(1-g\right)\left(Q11+Q12-S11\right)\\ +y\left(1-z\right)g\left(Q11+Q12-S11\right)+\left(1-y\right)\left(1-z\right)g\left(Q11+Q12-S11\right)\\ +y\left(1-z\right)\left(1-g\right)\left(Q11+Q12-S11\right)+\left(1-y\right)\left(1-z\right)\left(1-g\right)\left(Q11+Q12-S11\right)\\ =Q11+Q12-S11\end{array}$ (1)

消极参与时的期望收益$E_{1-x}$ 为：

$\begin{array}{c}{E}_{1-x}=yzgQ12+\left(1-y\right)zgQ12+yz\left(1-g\right)Q12+\left(1-y\right)z\left(1-g\right)Q12\\ +y\left(1-z\right)g\left(Q12-F1\right)+\left(1-y\right)\left(1-z\right)g\left(Q12-F1\right)\\ +y\left(1-z\right)\left(1-g\right)\left(Q12-F1\right)+\left(1-y\right)\left(1-z\right)\left(1-g\right)\left(Q12-F1\right)\\ =Q12-F1+zF1\end{array}$ (2)

平均期望收益$\overline{E_1}$ 为：

$\overline{E_1}=x{E}_x+\left(1-x\right)E_{1-x}=x\left(Q11+Q12-S11\right)+\left(1-x\right)\left(Q12-F1+zF1\right)$ (3)

据此可建立起政府选择积极合作时的复制动态方程：

$F\left(x\right)=\text{d}x/\text{d}t=x\left(E_x-\overline{E_1}\right)=x\left(1-x\right)\left(F1+Q11-S11-zF1\right)$ (4)

(2) 数据供应主体积极参与价值共创的期望收益$E_y$ 为：

$\begin{array}{c}{E}_y=xzg\left(Q21+Q22-S21-S22\right)+xz\left(1-g\right)\left(Q21+Q22-S21-S22\right)\\ +x\left(1-z\right)g\left(Q21+Q22-S21-S22\right)+x\left(1-z\right)\left(1-g\right)\left(Q21+Q22-S21-S22\right)\\ +\left(1-x\right)zg\left(Q21+Q22-S21-S22\right)+\left(1-x\right)z\left(1-g\right)\left(Q21+Q22-S21-S22\right)\\ +\left(1-x\right)\left(1-z\right)g\left(Q21+Q22-S21-S22\right)\\ +\left(1-x\right)\left(1-z\right)\left(1-g\right)\left(Q21+Q22-S21-S22\right)\\ =Q21+Q22-S21-S22\end{array}$ (5)

消极参与时的期望收益$E_{1-y}$ 为：

$\begin{array}{c}{E}_{1-y}=xzg\left(Q21-S21\right)+xz\left(1-g\right)\left(Q21-S21\right)+x\left(1-z\right)g\left(Q21-S21\right)\\ +x\left(1-z\right)\left(1-g\right)\left(Q21-S21\right)+\left(1-x\right)zg\left(Q21-S21\right)\\ +\left(1-x\right)z\left(1-g\right)\left(Q21-S21\right)+\left(1-x\right)\left(1-z\right)g\left(Q21-S21\right)\\ +\left(1-x\right)\left(1-z\right)\left(1-g\right)\left(Q21-S21\right)\\ =Q21-S21\end{array}$ (6)

平均期望收益$\overline{E_2}$ 为：

$\overline{E2}=y{E}_y+\left(1-y\right)E_{1-y}=y\left(Q21+Q22-S21-S22\right)+\left(1-y\right)\left(Q21-S21\right)$ (7)

据此可建立起数据供应主体选择积极合作时的复制动态方程：

$F\left(y\right)=\text{d}y/\text{d}t=y\left(E_y-\overline{E_2}\right)=y\left(1-y\right)\left(Q22-S22\right)$ (8)

(3) 数据交易平台积极参与价值共创的期望收益$E_z$ 为：

$\begin{array}{c}{E}_z=xyg\left(Q31+Q32-S31\right)+x\left(1-y\right)g\left(Q31+Q32-S31\right)\\ +\left(1-x\right)yg\left(Q31+Q32-S31\right)+\left(1-x\right)\left(1-y\right)g\left(Q31+Q32-S31\right)\\ +xy\left(1-g\right)\left(Q31+Q32-S31\right)+x\left(1-y\right)\left(1-g\right)\left(Q31+Q32-S31\right)\\ +\left(1-x\right)y\left(1-g\right)\left(Q31+Q32-S31\right)+\left(1-x\right)\left(1-y\right)\left(1-g\right)\left(Q31+Q32-S31\right)\\ =Q31+Q32-S31\end{array}$ (9)

消极参与时的期望收益$E_{1-z}$ 为：

$\begin{array}{c}{E}_{1-z}=xyg\left(Q31-S32-D3-F3+I3\right)+x\left(1-y\right)g\left(Q31-S32-D3-F3\right)\\ +\left(1-x\right)yg\left(Q31-S32-D3-F3\right)+\left(1-x\right)\left(1-y\right)g\left(Q31-S32-D3-F3\right)\\ +xy\left(1-g\right)\left(Q31-S32-D3-F3\right)+x\left(1-y\right)\left(1-g\right)\left(Q31-S32-D3-F3\right)\\ +\left(1-x\right)y\left(1-g\right)\left(Q31-S32-D3-F3\right)+\left(1-x\right)\left(1-y\right)\left(1-g\right)\left(Q31-S32-D3-F3\right)\\ =Q31-F3-D3-S32+xygI3\end{array}$ (10)

平均期望收益$\overline{E_3}$ 为：

$\overline{E_3}=z{E}_z+\left(1-z\right)E_{1-z}=z\left(Q31+Q32-S31\right)+\left(1-z\right)\left(Q31-F3-D3-S32+xygI3\right)$ (11)

据此可建立起数据交易平台选择积极合作时的复制动态方程：

$F\left(z\right)=\text{d}z/\text{d}t=z\left(E_z-\overline{E_3}\right)=z\left(1-z\right)\left(D3+F3+Q32-S31+S32-xygI3\right)$ (12)

(4) 数据使用主体积极参与价值共创的期望收益$E_g$ 为：

$\begin{array}{c}{E}_g=xyz\left(Q41-S41\right)+x\left(1-y\right)z\left(Q41-S41\right)+\left(1-x\right)yz\left(Q41-S41\right)\\ +\left(1-x\right)\left(1-y\right)z\left(Q41-S41\right)+xy\left(1-z\right)\left(Q41-S41\right)\\ +x\left(1-y\right)\left(1-z\right)\left(Q41-S41\right)+\left(1-x\right)y\left(1-z\right)\left(Q41-S41\right)\\ +\left(1-x\right)\left(1-y\right)\left(1-z\right)\left(Q41-S41\right)\\ =Q41-S41\end{array}$ (13)

数据使用主体消极参与价值共创的期望收益$E_{1-g}$ 为：

$\begin{array}{c}{E}_{1-g}=xyz\left(Q42-S42\right)+x\left(1-y\right)z\left(Q42-S42\right)+\left(1-x\right)yz\left(Q42-S42\right)\\ +\left(1-x\right)\left(1-y\right)z\left(Q42-S42\right)+xy\left(1-z\right)\left(Q42-S42\right)\\ +x\left(1-y\right)\left(1-z\right)\left(Q42-S42\right)+\left(1-x\right)y\left(1-z\right)\left(Q42-S42\right)\\ +\left(1-x\right)\left(1-y\right)\left(1-z\right)\left(Q42-S42\right)\\ =Q42-S42\end{array}$ (14)

平均期望收益$\overline{E_4}$ 为：

$\overline{E4}=g{E}_g+\left(1-g\right)E_{1-g}=g\left(Q41-S41\right)+\left(1-g\right)\left(Q42-S42\right)$ (15)

据此可建立起数据使用主体选择积极合作时的复制动态方程：

$F\left(g\right)=\text{d}g/\text{d}t=g\left(E_g-\overline{E_4}\right)=g\left(1-g\right)\left(Q41-Q42-S41+S42\right)$ (16)

2.4. 四方稳定性分析

令$F\left(x\right)=0$ 、$F\left(y\right)=0$ 、$F\left(z\right)=0$ 、$F\left(g\right)=0$ ，求出该演化博弈模型的局部均衡点共17个，其中纯策略均衡点16个，分别为(0, 0, 0, 0)、(0, 0, 0, 1)、(0, 0, 1, 0)、(0, 1, 0, 0)、(1, 0, 0, 0)、(0, 0, 1, 1)、(0, 1, 0, 1)、(1, 0, 0, 1)、(0, 1, 1, 0)、(1, 1, 0, 0)、(0, 1, 0, 1)、(1, 1, 0, 1)、(1, 0, 1, 1)、(0, 1, 1, 1, )、(1, 1, 1, 0)、(1, 1, 1, 1)及混合策略均衡点1个。演化博弈的稳定解必须为严格纳什均衡，混合策略均衡解并非严格的纳什均衡，因此只考虑分析上述16个纯策略均衡点，做进一步局部稳定性讨论。构造$F\left(x\right)$ 、$F\left(y\right)$ 、$F\left(z\right)$ 、$F\left(g\right)$ 关于x、y、z、g偏导数的雅克比矩阵。将16个纯策略均衡点代入雅克比矩阵，分别求出各均衡点的特征值${\lambda }_1$ 、${\lambda }_2$ 、${\lambda }_3$ 、${\lambda }_4$ 。当该雅克比矩阵的特征值均为负时，该均衡解为局部演化稳定策略，具体各均衡点对应的雅克比矩阵特征值如下表4所示。

Table 4. Eigenvalues of the Jacobi matrix corresponding to each equilibrium point

表4. 各均衡点对应的雅克比矩阵特征值

均衡点	${\lambda }_1$	${\lambda }_2$	${\lambda }_3$	${\lambda }_4$	稳定性
(0, 0, 0, 0)	$F1+Q11-S11$	$Q22-S22$	$\begin{array}{l}D3+F3+Q32\\ -S31+S32\end{array}$	$Q41-Q42-S41+S42$	(+, #, +, #)
(0, 0, 0, 1)	$F1+Q11-S11$	$Q22-S22$	$\begin{array}{l}D3+F3+Q32\\ -S31+S32\end{array}$	$-\left(\begin{array}{l}Q41-Q42\\ -S41+S42\end{array}\right)$	(+, #, +, #)
(0, 0, 1, 0)	$Q11-S11$	$Q22-S22$	$\begin{array}{l}-(D3+F3+Q32\\ -S31+S32)\end{array}$	$Q41-Q42-S41+S42$	(#, #, −, #)
(0, 1, 0, 0)	$F1+Q11-S11$	$\begin{array}{l}-\left(Q22-S22\right)\hfill \end{array}$	$\begin{array}{l}D3+F3+Q32\\ -S31+S32\end{array}$	$Q41-Q42-S41+S42$	(+, #, +, #)
(1, 0, 0, 0)	$-\left(F1+Q11-S11\right)$	$Q22-S22$	$\begin{array}{l}D3+F3+Q32\\ -S31+S32\end{array}$	$Q41-Q42-S41+S42$	(−, #, +, #)
(0, 0, 1, 1)	$Q11-S11$	$Q22-S22$	$\begin{array}{l}-(D3+F3+Q32\\ -S31+S32)\end{array}$	$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)$	(#, #, −, #)
(0, 1, 0, 1)	$F1+Q11-S11$	$\begin{array}{l}-\left(Q22-S22\right)\hfill \end{array}$	$\begin{array}{l}D3+F3+Q32\\ -S31+S32\end{array}$	$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)$	(+, #, +, #)
(1, 0, 0, 1)	$-\left(F1+Q11-S11\right)$	$Q22-S22$	$\begin{array}{l}D3+F3+Q32\\ -S31+S32\end{array}$	$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)$	(−, #, +, #)
(0, 1, 1, 0)	$Q11-S11$	$\begin{array}{l}-\left(Q22-S22\right)\hfill \end{array}$	$\begin{array}{l}-(D3+F3+Q32\\ -S31+S32)\end{array}$	$Q41-Q42-S41+S42$	(#, #, −, #)
(1, 0, 1, 0)	$-\left(Q11-S11\right)$	$Q22-S22$	$\begin{array}{l}-(D3+F3+Q32\\ -S31+S32)\end{array}$	$Q41-Q42-S41+S42$	(#, #, −, #)
(1, 1, 0, 0)	$-\left(F1+Q11-S11\right)$	$\begin{array}{l}-\left(Q22-S22\right)\hfill \end{array}$	$\begin{array}{l}D3+F3+Q32\\ -S31+S32\end{array}$	$Q41-Q42-S41+S42$	(−, #, +, #)
(0, 1, 1, 1)	$Q11-S11$	$\begin{array}{l}-\left(Q22-S22\right)\hfill \end{array}$	$\begin{array}{l}-(D3+F3+Q32\\ -S31+S32)\end{array}$	$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)$	(#, #, −, #)
(1, 0, 1, 1)	$-\left(Q11-S11\right)$	$Q22-S22$	$\begin{array}{l}-(D3+F3+Q32\\ -S31+S32)\end{array}$	$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)$	(#, #, −, #)
(1, 1, 0, 1)	$-\left(F1+Q11-S11\right)$	$\begin{array}{l}-\left(Q22-S22\right)\hfill \end{array}$	$\begin{array}{l}D3+F3+Q32\\ -S31+S32-I3\end{array}$	$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)$	(−, #, #, #)
(1, 1, 1, 0)	$-\left(Q11-S11\right)$	$\begin{array}{l}-\left(Q22-S22\right)\hfill \end{array}$	$\begin{array}{l}-(D3+F3+Q32\\ -S31+S32)\end{array}$	$Q41-Q42-S41+S42$	(#, #, −, #)
(1, 1, 1, 1)	$-\left(Q11-S11\right)$	$\begin{array}{l}-\left(Q22-S22\right)\hfill \end{array}$	$\begin{array}{l}-(D3+F3+Q32\\ -S31+S32-I3)\end{array}$	$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)$	(#, #, #, #)

注：+表示符号为正，−表示符号为负，#表示符号不确定。

当模型中参数取值发生变化时，系统的ESS随之变化，因此需要分情况讨论其稳定策略。

情形1：当$Q11-S11<0$ 、$Q22-S22<0$ 且$Q41-Q42-S41+S42<0$ 时，平衡点(0, 0, 1, 0)达到稳定，即该情形下的稳定策略为(消极参与、消极参与、积极参与、消极参与)。在政府参与数据交易市场价值共创过程中，若政府所取得的政治绩效收益未能覆盖其投入的成本，其往往会倾向于采取消极合作的态度。同样地，对于数据供给主体而言，当增值服务所带来的收益不足以弥补其收费时，它们也会倾向于消极地参与数据交易。此外，数据使用主体在权衡积极合作与消极合作的利弊时，如果发现积极合作下的净收益低于消极合作下的净收益，它们同样会倾向于选择消极参与。这对应了数据交易市场发展的初始阶段，此时还未形成规范化的市场，针对于政府在数据交易中的定位并不清晰，数据交易平台推出服务水平参差不齐，数据产品质量鱼龙混杂，数据供需主体与政府参与数据交易的积极性不高。

情形2：当$Q11-S11<0$ 、$Q22-S22<0$ 且$Q41-Q42-S41+S42<0$ 时，平衡点(0, 0, 1, 1)达到稳定，即该情形下的稳定策略为(消极参与、消极参与、积极参与、积极参与)。在此条件下，政府政治绩效收益未能覆盖所投入的成本，数据供给主体增值服务收益低于其收费，二者倾向于消极地参与价值共创。数据使用主体在积极合作下的净收益高于消极合作下的净收益，会选择积极参与。此时，数据产品需求市场蓬勃发展，吸引了众多使用主体和交易平台的积极参与，期望通过数据资源的整合利用实现商业价值和社会价值的最大化。然而，政府在数据交易中的定位并不清晰，数据产品的供给者面临着隐私泄露和收益不匹配的双重挑战，削弱了供给者提供数据的积极性。

情形3：当$Q11-S11<0$ 、$-\left(Q22-S22\right)<0$ 且$Q41-Q42-S41+S42<0$ 时，平衡点(0, 1, 1, 0)达到稳定，该情形下的稳定策略为(消极参与、积极参与、积极参与、消极参与)。维护市场秩序固然重要，但当政府监管成本高于收益时，政府可能倾向减小监管力度。同时，数据使用主体积极合作收益未能覆盖成本，消极参与价值共创。

情形4：当$-\left(Q11-S11\right)<0$ 、$Q22-S22<0$ 且$Q41-Q42-S41+S42<0$ 时，平衡点(1, 0, 1, 0)达到稳定，该情形下的稳定策略为(积极参与、消极参与、积极参与、消极参与)。在此条件下，数据供应主体与数据使用主体未能在交易中获得净收益而选择消极参与价值共创。

情形5：当$Q11-S11<0$ 、$-\left(Q22-S22\right)<0$ 且$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)<0$ 时，平衡点(0, 1, 1, 1)达到稳定，即该情形下的稳定策略为(消极参与、积极参与、积极参与、积极参与)。此时，政府监管成本高于收益，政府倾向消极监管。缺乏强有力的政府监管可能意味着市场参与者拥有更多的自由度，这可以促进创新和灵活性，但也可能导致市场混乱和不规则行为。

情形6：当$-\left(Q11-S11\right)<0$ 、$Q22-S22<0$ 且$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)<0$ 时，平衡点(1, 0, 1, 1)达到稳定，即该情形下的稳定策略为(积极参与、消极参与、积极参与、积极参与)。此时，各项参数均不能够使得数据供应主体获利，数据供应体选择消极参与价值共创。

情形7：当$-\left(Q22-S22\right)<0$ 、$D3+F3+Q32-S31+S32-I3<0$ 且$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)<0$ 时，平衡点(1, 1, 0, 1)达到稳定，即该情形下的稳定策略为(积极参与、积极参与、消极参与、积极参与)。此时，政府和数据供需主体积极参与带来的收益高于其付出成本，但是平台方可能利用其拥有的供需双方资源，谋取超额利益而选择消极参与价值共创。

情形8：当$-\left(Q11-S11\right)<0$ 、$-\left(Q22-S22\right)<0$ 且$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)<0$ 时，平衡点(1, 1, 1, 0)达到稳定，即该情形下的稳定策略为(积极参与、积极参与、积极参与、消极参与)。此时，数据使用主体积极参与获得的收益小于付出成本，即使另外三方均积极参与价值共创，数据使用主体仍会选择消极参与价值共创。

情形9：当$-\left(Q11-S11\right)<0$ 、$-\left(Q22-S22\right)<0$ 、$-\left(D3+F3+Q32-S31+S32-I3\right)<0$ 且 $-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)<0$ 时，平衡点(1, 1, 1, 1)达到稳定，即该情形下的稳定策略为(积极参与、积极参与、积极参与、积极参与)。这是政府、数据供应主体、数据交易平台、数据使用主体四者实现共赢的理想状态，也是以下仿真分析的重点讨论部分。

3. 数据仿真及结果分析

3.1. 总体博弈趋势验证

本研究的终极愿景是构建一个政府、数据供应主体、数据交易平台及数据使用主体均积极投入价值共创的和谐生态，探索一个渐进趋近于理想均衡状态(1, 1, 1, 1)的策略框架。为确保所设定指标的实践可行性和逻辑合理性，特邀数据领域的权威专家进行咨询，并紧密结合我国当前数据交易市场的实际情况，对理想均衡状态(1, 1, 1, 1)的各项参数具体赋值，使其满足$-\left(Q11-S11\right)<0$ 、$-\left(Q22-S22\right)<0$ 、$-\left(D3+F3+Q32-S31+S32-I3\right)<0$ 和$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)<0$ ，并借助MATLAB2023b，开展数据仿真验证，具体赋值情况如表5所示。

Table 5. (1, 1, 1, 1) for the initial parameter assignments of the four-way evolutionary game

表5. (1, 1, 1, 1) 的四方演化博弈初始参数赋值情况表

参数	$Q11$	$S11$	$Q22$	$S22$	$Q32$	$S31$	$S32$
赋值	8	5	10	6	6	4	5
参数	$I3$	$D3$	$F3$	$Q41$	$Q42$	$S41$	$S42$
赋值	10	3	5	10	6	4	3

仿真结果显示，上述四方演化博弈稳定性策略的分析合理有效。具体上看：当系数符合$-\left(Q11-S11\right)<0$ 、$-\left(Q22-S22\right)<0$ 、$-\left(D3+F3+Q32-S31+S32-I3\right)<0$ 和$-\left(Q41-Q42-S41+S42\right)<0$ 时，四方演化博弈的演化稳定点为(1, 1, 1, 1)，即政府、数据供应主体、数据交易平台、数据使用主体四方博弈的演化稳定策略为(积极参与，积极参与，积极参与，积极参与)，此时属于数据交易市场价值共创中的帕累托最优，如图1所示。

Figure 1. (1, 1, 1, 1) Evolutionary results

图1. (1, 1, 1, 1)的演化结果

3.2. 参数灵敏度分析

3.2.1. 政治绩效Q11和监管成本S11对演化路径的影响

令政府积极监管所达成的政治绩效收益Q11为8、10、12，如图2所示，政治绩效的提升对政府的策略选择影响显著，政治绩效越高，政府越倾向于积极监管，最终系统稳定在(1, 1, 1, 1)状态。有关部门应合理设定政府监管数据交易的绩效指标及细化目标，确保政府积极参与监管，提高效率和质量，推动市场健康发展。同时，需加强法律法规建设、政府协作与信息共享、违法违规行为查处及公众宣传教育，以完善监管机制，为数据交易市场提供有力保障。令监管成本S11为5、8、10，如图3所示，监管成本越高，政府越倾向于消极参与，最终系统稳定在(0, 1, 1, 1)状态。政府应利用大数据、云计算等技术优化监管流程，加强跨部门协作，完善法律法规体系，建立激励与约束机制，加强监管能力建设，并明确各方责任与权益，鼓励数据共享与利用，加强合作，降低监管成本，共同推动数据交易市场的健康、持续发展。

3.2.2. 增值服务费用S22和增值服务效益Q22对演化路径的影响

令数据供应主体向数据交易平台支付的增值服务费用S22为6、8、10，如图4所示。观察发现，增值服务费用越高，数据供应主体越倾向于消极参与价值共创，最终系统稳定在(0, 1, 1, 1)状态。为降低数据交易平台的增值服务费用并提高数据供应主体的参与意愿，可采取优化服务内容、创新收费模式(如灵活定价和按需付费)、加强平台运营以降低成本并建立激励机制、增强透明度并拓展合作渠道，以及争取政策支持和完善法规体系等措施，共同推动数据交易平台的健康发展并提升数据供应主体的积极性。令数据供应主体所获增值服务收益Q22为10、14、18，如图5所示，随着增值服务收益的增加，数据供应主体积极参与的速率也在不断上升，最终稳定在(1, 1, 1, 1)状态。数据交易平台应深入了解数据供应主体的需求，提供更具针对性和实用性的增值服务。通过精准匹配数据需求与供应，提高数据交易的成功率和效率，从而增加数据供应主体的收益。

3.2.3. 超额利润I3和口碑损失D3对演化路径的影响

令数据交易平台谋取超额利润I3为10、15、40，如图6所示，超额利润增加时，数据交易平台积极合作的演化速度放缓，而消极合作的演化速度提高，说明面对高昂的超额利润，作为经济人的数据交易平台会提高选择消极合作的概率，最终导致走向(1, 1, 0, 1)的稳定状态。限制数据交易平台掠取超额利润可以从加强监管与法规，优化市场结构促竞争，明确数据权属与利益分配，强化数据保护与隐私安全等方面入手，确保数据交易平台的合规运营与公平竞争。令数据交易平台口碑损失D3为3、5、10，如图7所示，口碑损失越大，数据供应主体积极参与的速率越快。为了促进数据交易市场的健康发展，应成立行业协会或联盟，制定行业自律规范和标准，并通过行业自律机制加强平台间的交流与合作，共同维护市场秩序和消费者权益。同时，建立“国家规制 + 行业自治 + 用户参与”的多利益相关方协同治理机制，结合声誉口碑评价体系的建立，共同推动数据交易市场的规范化、健康化发展。

3.2.4. 政府补贴Q32与政府处罚F3对演化路径的影响

令政府给予数据交易平台的补贴Q32为6、10、15、如图8所示，政府补贴越多，数据交易平台越倾向于积极参与价值共创过程。政府需要明确补贴目标与标准，优化补贴发放流程，强化补贴效果评估与反馈，完善配套措施与支持，并鼓励数据交易平台创新与差异化发展，通过多方共同努力，推动数据交易健康发展。令政府处罚F3为5、10、20，如图9所示，政府惩罚力度越强，数据交易平台积极参与的速率越快。政府可以设定高额的罚款制度，对违规的数据交易平台进行严厉的经济处罚。罚款金额应远高于其违规所得，以形成有效的经济威慑。对于严重违规的数据交易平台，政府可以暂停或吊销其营业执照，限制其参与数据交易市场的资格。此外，还可以建立数据交易违规行为举报机制，鼓励公众和业内人士积极举报违规行为。

3.2.5. 积极合作成本S41和收益Q41对演化路径的影响

令数据使用主体积极合作付出的成本S41为4、6、8，如图10所示，成本越高，数据使用主体越倾向于消极参与。政府可以对积极参与数据使用和数据创新的企业和个人给予财政补贴或税收优惠，减轻其经济负担。令数据使用主体积极合作收益Q41为10、12、14，如图11所示，收益越高，数据使用主体越倾向于积极参与。数据交易平台可以通过提升数据质量与价值、优化数据交易服务、加强数据安全与隐私保护以及推动数据创新与增值等多方面的努力，来扩大数据使用者的收益。

Figure 2. Impact of political performance on evolutionary outcomes

图2. 政治绩效对演化结果的影响

Figure 3. Impact of regulatory costs on evolutionary outcomes

图3. 监管成本对演化结果的影响

Figure 4. Impact of VAS costs on evolutionary outcomes

图4. 增值服务费用对演化结果的影响

Figure 5. Impact of VAS benefits on evolutionary outcomes

图5. 增值服务效益对演化结果的影响

Figure 6. Effect of excess profits on evolutionary outcomes

图6. 超额利润对演化结果的影响

Figure 7. Impact of word-of-mouth loss on evolutionary outcomes

图7. 口碑损失对演化结果的影响

Figure 8. Effect of government subsidies on evolutionary

图8. 政府补贴对演化结果的影响

Figure 9. Impact of government penalties on evolutionary outcomes

图9. 政府处罚对演化结果的影响

Figure 10. Effect of positive cooperation costs on evolutionary outcomes

图10. 积极合作成本对演化结果的影响

Figure 11. Effect of positive cooperation gains on evolutionary paths

图11. 积极合作收益对演化路径的影响

4. 研究结论与建议

数据被增列为生产要素进行交易的最终目的和落脚点是创造价值。数据交易市场的价值共创实践并非单一主体所能独自达成，而是需要市场内多方参与者以获取最大化利益为目标，通过多方互动来高效整合资源，从而实现价值的共同创造。通过构建包含政府、数据供应主体、数据交易平台以及数据使用主体的四方动态博弈模型，并对各参与方策略选择的演变过程进行了分析与模拟。研究的核心发现与建议概括如下：

(1) 政府在数据交易市场价值共创机制建设中主要承担的是监督角色，当政府积极监管达到的政治绩效大于付出成本时，决策选择最终将会趋于积极参与价值共创。因此，在数据交易市场价值共创机制建设中，政府的首要任务是制定清晰的政策，明确各级部门的监管职责与考核流程。随后，政府需进一步优化监管流程，强化跨部门协同合作，形成强大的监管合力。在政府与数据交易平台间建立报送制度，及时向政府输送交易信息，从而使政府更好地发挥监督调控作用。

(2) 数据供应主体决策容易受到增值服务效益和增值服务成本的影响。当其获得的增值服务收益大于付出增值服务成本时，决策选择最终也将会趋于积极参与价值共创。因此，数据交易平台可利用大数据、人工智能等技术手段，开发多样化的数据增值服务，来提高数据供应主体的净收益。

(3) 数据交易平台作为数据交易市场价值共创的核心主体，对超额利润、口碑损失、政府补贴和处罚更为敏感。当平台面临过高的超额利润诱惑时，可能会冒险行事，利用所掌握的供需双方数据信息资源，采取不正当手段以谋取额外利益。口碑损失和政府处罚会对数据交易平台起到一定的警示作用，使其由消极参与转向积极参与。此外，政府给予数据交易平台的补贴越多，数据交易平台参与的积极性越高。因此，政府应联合财政部、数据中心等部门，共同构建动态监管机制，确保数据交易平台在交易过程中受到实时监督。同时，定期公布监管结果，并辅以有力的奖惩策略，以此巩固数据交易平台积极合作的意向。其次，政府还可以与媒体、行业协会等紧密合作，建立数据交易市场的实时评价系统，为各个主体提供评价、意见征集和投诉反馈的渠道，从而进行客观及时的评价，以推动主体持续优化服务。

(4) 对于数据使用主体而言，积极合作带来的收益大于成本时，决策选择最终将会趋于积极参与价值共创。因此，政府加强对数据使用主体数据权益的保护，防止数据被非法获取、滥用或泄露，确保数据使用主体能够安全地使用数据，最大化发挥数据的使用价值。

最后，本文还有一些不足之处可供未来研究改进。在建立演化模型仅考虑了政府、数据供应主体、数据交易平台和数据使用主体四方博弈主体，认为数据交易平台负责数据产品的加工开发，而现实中数据交易平台可能会将数据供应主体供给的数据资源外包给更专业的数商进行处理加工，后续研究中可考虑将数商纳入博弈主体进行分析。此外，在数据仿真分析方面，本文仅针对单个参数的变化进行了讨论，以揭示其对系统行为的影响。然而，在复杂多变的现实环境中，多个参数往往同时发生变化，这些变化可能相互交织、共同作用于系统的演化过程。因此，未来的研究可以进一步探索多个参数同时改变时，数据交易市场价值共创行为的动态响应及稳定性，为制定更加精准有效的政策与策略提供科学依据。

基金项目

国家社会科学基金一般项目“场景驱动视角下数据要素确权、流通和收益分配研究”(23BJY129)。