核心观点
数据资产从“账面记录”走向“流通资本”，尚隔着一道由交易成本筑成的鸿沟。这道鸿沟由三重成本构成：颗粒错配带来的协商成本、价值测度带来的信息成本、权利控制带来的履约成本。三者彼此关联，共同将数据锁定在企业内部。
判断词元能否推动“账本资产”进入市场的标准，不是生成了多少词元，而在于它是否缩短了交易协商的周期、降低了小额调用的门槛、使使用记录和收益结算变得可持续。词元的价值，取决于它能否让此前无法发生的交易变得值得发生。
词元的经济价值不在于创造一种新的数据价格，而在于通过细颗粒计量和持续调用记录，为降低数据交易中的协商、信息与履约成本提供新的机制。
■刘文革 黄婉婷
数据资产入表与市场流通之间，隔着一道由交易成本筑成的鸿沟。2026年8月6日，青岛大数据交易中心完成全国首例以“词元”为计量单位的交易备案，距离数据资产入表政策施行已过去两年有余。在这两年多里，大量完成入表的数据资产仍停留在企业内部，实际进入流通环节的比例远低于入表规模。入表解决了“能否成为资产”的制度名分，却无法回答“能否形成交易”的市场命题。2026年6月，国家数据局发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，首次将“词元”写入国家顶层设计，提出“探索词元交易等新型交易模式”“构建以词元为基础，可量化、可定价的数据价值体系”。此后不到两个月，全国首例词元交易在青岛完成备案。政策突破与市场实践几乎同步推进，释放出一个清晰的信号：中国数据要素市场化配置改革正从资产确认阶段迈入资产流通的深水区。
词元能否承担起这一使命？它在何种条件下能够作为数据交易的计量单位与计价单位，降低流通中的交易成本，帮助企业发现和实现数据价值？在何种情形下，词元化本身可能徒增成本，最终得不偿失？本文以交易成本理论为分析框架，考察词元介入数据流通的作用机制与边界条件，并进一步分析从单笔交易走向常态化市场所需跨越的门槛。如何通过新的交易计量机制降低数据市场交易摩擦，并形成可持续、可扩展的数据流通机制，是数据资产从“账本”走向“市场”的关键问题。
从资产确认到市场交易：数据资产流通的交易成本鸿沟
数据资源进入资产负债表，与它进入市场流通，并不是同一回事。入表解决会计确认与计量问题，使符合条件的数据资源获得财务上的名分；市场交易却要回答另一组问题，外部主体能否以可承受的代价，辨识对象、核验质量、划定权利边界、达成价格共识并完成结算。资产确认与市场实现，由此分属两个逻辑层面。从交易成本视角看，数据能否进入市场，不仅取决于其潜在价值，还取决于利用市场机制完成搜寻、议价、签约和履约所需付出的成本。即便一项数据已显露出明确的应用价值与交换潜力，只要搜寻、甄别、议价、履约等环节的交易成本居高不下，企业宁愿把数据闲置在账上，也不愿卖出去。数据资产从“账面记录”走向“流通资本”，尚隔着一道由交易成本筑成的鸿沟。这道鸿沟由三重成本构成：颗粒错配带来的协商成本、价值测度带来的信息成本、权利控制带来的履约成本。三者彼此关联，共同将数据锁定在企业内部。
这种成本首先来自交易对象的颗粒错配。传统数据交易通常以数据集为交易对象，一个数据集可能包含数百万条记录和多个信息维度，而需求方实际需要的往往只是其中部分字段、特定时间范围或特定场景下的数据能力。交易颗粒过粗，使小规模、差异化需求不得不承担与实际使用范围不相称的购买成本。若供给方根据不同需求重新切分数据，又需要围绕数据字段、质量要求和授权方式反复磋商，从而抬升技术处理和谈判成本。问题不在于数据能否拆分，而在于能否以足够低的成本形成标准化的细颗粒交易。交易越依赖个别协商，可复制的交易规则越难形成，小规模需求越容易因成本过高而退出市场。
即便交易对象得以确定，价格也未必能够随之形成。数据量可以计算，数据质量和应用效用却难以在交易前充分观察。同一批数据用于模型训练、经营决策或科研分析，价值可能相差数倍；准确性、完整性、时效性及场景适配程度，往往要在实际使用后才能验证。买方难以低成本识别数据质量，卖方也难以证明报价依据。数据规模只能回答“有多少”，无法直接回答“值多少”。价格形成的障碍，本质上是价值测度的信息成本过高。
数据的可复制性又使交易后的权利控制更加复杂。实物商品的交付意味着占有关系的转移，数据交付后原持有方仍可继续使用，受让方取得的也只是特定范围内的使用权。交易双方不仅要判断谁有权提供，还要明确谁可以如何使用。当交易从一次性交付转向持续调用，权利控制问题还会延伸至使用记录和收益结算。数据被进一步调用、加工和融合后，是否超出授权范围、不同来源的数据分别贡献多少、收益如何分配，都需要持续记录和监督。在智能体服务、模型调用等高频场景下，若使用记录和收益核算仍依赖人工统计，调用频率越高、单笔金额越小，结算成本对交易的约束就越发突出。
传统数据交易中所谓难拆分、难定价、易复制、难追溯，并非彼此孤立的技术障碍，其共同的经济后果是抬高市场交换成本。市场交易只有在预期收益足以覆盖对象识别、质量测度、价格协商、权利界定、履约监督和收益结算等成本时，才可能持续发生。据此，本文将数据流通中的主要摩擦归纳为协商成本、信息成本和履约成本三个方面。词元是否具有经济意义，也应据此检验，即它能否降低交易对象界定、价值测度以及持续调用中的监督结算成本。即使数据已经完成资产确认，只要新增交易收益不足以覆盖这些成本，企业仍会选择内部使用或任其沉淀。数据“流不动”既可能源于价值不足，也可能源于价值实现成本过高，本文关注的是后一种情形。正是在这个入表已完成、交易未发生的断点上，词元的意义开始显现，它能否成为数据流通的新型工具，不取决于能否为数据直接标价，而取决于能否使原本难以界定的交易颗粒、难以观察的调用行为和难以核算的使用过程获得统一记录的基础，从而压缩协商、信息与履约成本。词元若不能降低这些成本，即便完成数量上的词元化，也不会自然带来数据流通；只有交易成本结构发生变化，从“账本资产”向“流通资本”转化才具有经济上的可能。
词元的计量功能：降低数据流通交易成本的作用机制
词元进入数据交易，并没有改变数据本身的非竞争性、可复制性和场景依赖性，改变的是交易活动的计量方式。2026年3月，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛上正式将Token定名为“词元”，将其界定为大模型处理信息的“最小信息单元”。从交易成本角度看，这一政策转向的实质是数据交易开始具备从“整批交付”转向“按需调用”的计量基础，部分原本只能通过定制合同解决的问题，转化为按照实际使用量持续记录和结算的问题。
词元将不同形态的数据转换为可记录的细颗粒计量单位，为调用量记录、交易核算和持续结算提供数量基础。这种拆解首先降低了供需匹配与合同协商的成本。完整数据集作为交易标的时，购买方往往要为并不使用的内容付费；供给方若针对不同需求重新定制，又需承担额外的筛选、加工和谈判成本。词元提供了一种更细的调用记录单位，使交易围绕实际使用量展开。购买方无须取得完整数据集即可获得所需服务，供给方也能在同一资源上同时服务多个主体。交易颗粒越粗，供需双方一旦锁定交易关系便越难脱身，双边依赖带来的治理成本也越高。从威廉姆森的交易成本分析看，当交易具有较强专用性和持续性时，双边依赖会显著增加治理与履约成本；词元将交易单元从数据集拆解为调用量，使需求方能够根据实际需求逐步购买，降低前置投入和长期绑定程度，从而弱化双边依赖形成的锁定风险。但词元化本身并不改变数据资产的专用性。数据交易由此不再必然依赖一次性划定整个产品的边界，交易对象可以随着实际调用不断形成，原先因需求规模过小而难以覆盖谈判成本的交易获得了新的可能。
更关键的变化发生在测量环节。数据价值高度依赖使用场景，同一批数据在不同场景下的价值可能相差甚远。词元无法将不同质量、不同用途的数据直接换算为统一的价值尺度，却能将使用了多少的情况从模糊状态转化为连续记录。调用次数、调用规模及其发生过程由此成为可观察的交易信息。巴泽尔指出，商品的许多属性需要在交易前被识别和度量，测量成本的高低直接决定了市场交易的边界。在数据交易中，质量、时效性、场景适配度等属性恰恰是最难在事前低成本度量的。词元的作用正是如此，它把使用量这一此前缺乏统一度量标准的属性转化为可记录的数量信息，从而降低了测量环节的信息成本。词元对价格形成的贡献，在于降低价格形成所需的信息成本。它提供共同的数量尺度，使价格协商获得更稳定的基础，但质量、稀缺性、时效性和应用效果仍需由评价机制和市场交易来识别。
持续计量还可能改变交易后的监督与结算方式。传统数据交易完成交付后，供给方难以持续掌握数据被使用的频率和范围；多源数据参与同一应用时，收益分配又需重新核算。词元将调用过程转化为可记录的数量信息后，使用记录可进一步与产权标识、授权规则和结算机制衔接，使按调用计费、按贡献结算获得可操作的计量依据。但需要明确的是，词元本身并不天然完成确权、追溯或自动分账。可信数据空间技术体系另行设置了数字合约、使用控制等技术要求，数据产权登记制度负责提供产权核验基础。词元在其中承担的是交易行为的计量与记录功能，产权制度回答“谁有权交易”，可信数据空间控制“如何使用”，数字合约解决“按什么规则执行”，词元则回答“用了多少”。四者结合，才可能系统降低交易后的监督、核算与履约成本。
这种变化的后果超出单纯增加一种计量单位的范畴。传统数据交易往往金额较大、频率较低、合同定制程度高；当数据能够按实际调用量记录和结算后，部分交易可转向细颗粒、高频次、持续发生的服务模式。交易的重心从是否转让一批数据转向在什么条件下调用多少数据并支付多少费用。这意味着词元正在改变数据资源进入市场的方式，那些因无法承担整包购买和定制谈判成本而被排斥在外的需求，开始获得进入交易的可能。
这种作用也存在清晰的边界。词元降低的是交易成本中的测量与协商部分，并不消除数据质量差异，也不会自动形成市场需求和合理价格。需求不足、质量偏低或权属不清的数据，即便完成词元化处理也未必具有交易价值。词元化的经济合理性取决于调用频次。高频调用的数据（如模型训练、智能体服务）可以通过规模化摊薄前置投入，而一次性项目或低频调用的数据，词元化所需的数据清洗、系统接入和规则适配成本可能远超整包交易模式下的协商成本。判断词元能否推动“账本资产”进入市场的标准，不是生成了多少词元，而在于它是否缩短了交易协商的周期、降低了小额调用的门槛、使使用记录和收益结算变得可持续。词元的价值，取决于它能否让此前无法发生的交易变得值得发生。
从计量到交易：词元进入数据市场的实践路径——以青岛案例为例
如果词元确实能够通过细化交易颗粒、记录实际调用和衔接结算机制来降低交易成本，那么它在实践中应当表现为，此前因成本过高而无法成交的交易，开始变得可以成交。青岛首例交易，为检验这一机制是否能够从理论推论进入真实市场提供了第一个观察样本。青岛在交易发生之前，已先期完成了两项基础准备，因此政策发布不到两个月，首例交易即在此落地。
2026年4月，青岛数据集团建立词元计量收益分配体系，以“字段计量＋词元计量”双轨方式核算多源数据贡献，通过差异化系数反映数据的稀缺性与重要性。该体系试运行后，高价值数据集占比超过40%。5月28日，青岛华大基因（300676）研究院“千种海洋生物基因测序数据资源集”完成数据产权登记，成为首个以词元作为核心计量单位的登记案例。词元由此从内部收益核算工具，延伸至数据产权登记环节。计量与登记，恰好对应交易发生的两个前提。交易对象需要有可记录的计量尺度，参与交易的数据需要有可核验的权利基础。青岛市官方报道明确指出，首例词元交易正是在上述两项基础工作之上推进的。这意味着词元已经开始从企业内部的管理工具进入跨主体的交易关系，这一步跨越的实质是将资产确认的名分转化为市场流通的凭证。
2026年8月6日，首例词元交易在青岛大数据交易中心完成备案。青岛数据集团依托全生物降解地膜行业可信数据空间，完成数据词元化转换，向海益塑业“小益AI智能体”输出合规可用的词元资源，并以词元作为结算计量标尺，形成“数据词元化—标准词元供给—智能体调用—词元计价结算”的完整链条。与数据产权登记相比，这一步的变化不止于应用场景的扩展，而在于词元首次进入由供给、调用和结算构成的真实交易关系。传统数据交易需要预先确定产品边界，供需双方围绕整项产品完成购买与交付；此次交易则将数据供给与智能体的实际调用直接挂钩，交易计量随着使用过程同步发生。需求方获取数据价值不再以取得完整数据集为前提，供给方也可以在同一资源基础上同时服务多个主体。原来因购买规模与实际需求不匹配而难以成交的交易，由此获得了按调用量持续发生小额交易的可能。
对企业而言，获取数据价值的门槛从购买一个数据集降为按实际调用付费，无须预先承担整包采购的固定成本；对供给方而言，同一数据资源可以在同一时段服务于多个需求主体，资产的利用效率由此提升。这正是从“账本资产”向“流通资本”转化的具体形态。青岛案例表明，以词元为计量基础的按需调用和交易结算已具备实践可行性，其交易方式与降低对象界定、使用测量和结算成本的理论预期基本吻合。至于这一成本优势能否在重复交易中持续存在，仍需更多样本检验。
从一笔交易到一个市场：词元交易常态化的形成条件
单笔交易的可行性不等于多主体经营的稳定形成。词元进入市场不是简单增加一个交易单位，而是需要形成标准化、互认化、可持续的市场基础设施。从一笔交易走向一个市场，还需要解决计量互认、质量评价和交易规则衔接三个方面的问题。
第一重门槛在于计量结果能否跨场景互认。词元可以提供数量尺度，但文本、图像、基因序列的切分规则并不天然一致，同一数据在不同模型、不同平台上的计量方式也可能存在差异。如果词元只在单一平台或特定行业内部有效，交易主体跨出该平台后仍需重新理解和转换计量规则，那么测量与协商成本便重新浮现。《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》已经提出探索词元交易，构建可量化、可定价的数据价值体系，同时推动数据产品由基础数据包销售向API调用、模型化解决方案拓展。这意味着下一阶段的重点已不是能否计数，而是不同场景下的计量结果能否互认。缺乏这一基础，细颗粒交易不过是把市场分割从数据集层面转移到了词元层面。
第二重门槛在于数量可比之后，质量差异如何体现。相同规模的词元可能来自完全不同的数据源，真实性、稀缺性、时效性和应用效果天差地别。若交易仅按词元数量计价，低质量数据靠扩大规模就可能获得与高质量数据不相称的交易报价，统一计量反而可能遮蔽真实价值差异。词元市场真正需要的不是一个固定的词元单价，而是在统一数量记录的基础上，根据数据质量、权利范围和应用效果形成的差异化价格体系。词元能减少价格发现所需的信息成本，却不能替代价格发现本身。
第三重门槛在于交易规则能否走出封闭场景。《数据产权登记工作指引（试行）》已将构建全国统一的数据产权登记体系、降低流通交易成本列为制度目标；可信数据空间技术体系也将数字合约和使用控制设为独立技术要求。但制度目标和技术条件具备之后，真正的难点在于衔接。词元调用记录如何与产权凭证对接？如何与授权条件核对？如何与数字合约的执行结果匹配？交易主体只有能够低成本核验“谁有权提供、允许怎样使用、实际发生多少调用”，跨主体、高频交易才可能稳定重复。否则，词元交易仍将停留在定向撮合层面，无法扩展为开放市场。
三重门槛背后是一个根本的问题。市场本身是否在发生真实的交换？定向撮合的一笔交易可以在供需双方事先确定的条件下完成，却未必能够形成持续的价格信号和市场流动性。真正的词元市场，需要出现多个供给者、多个需求者以及重复交易，使不同质量、不同用途的数据在持续交换中形成可观察的价格差异。2025年全国数据产品和服务交易额增速已快于产品数量增速，官方分析将其与市场对高质量数据支付更高溢价相联系，这说明数据市场的价值发现正在从有没有产品转向什么数据值得付费。对词元交易而言，衡量市场成熟度的指标同样不应是登记词元数量或首例成交规模，而应是重复调用率、跨主体成交率和单位交易成本的变化趋势。
从“一笔交易”走向“一个市场”，需要完成三重跃迁。词元计量由场景内有效走向跨场景可比、词元计价由单一尺度走向与质量挂钩的差异化价格、交易关系由定向试验走向多主体重复交换。首例交易解决了词元能否进入真实市场交换的问题；下一阶段要检验的是，当参与主体增加、交易范围扩大之后，词元是否仍然能够保持较低的协商、信息与履约成本。只有这一成本优势在重复交易中持续存在，词元才可能从一次交易的计量工具，成长为支撑数据市场运行的基础性计量工具。
结论与政策建议
词元的经济价值不在于创造一种新的数据价格，而在于通过细颗粒计量和持续调用记录，为降低数据交易中的协商、信息与履约成本提供新的机制。青岛首例交易为这一机制提供了初步实践证据，但其能否由个案形成稳定市场，仍取决于成本优势能否在跨主体、跨平台和重复交易中持续存在。据此，词元交易的政策重点不应是追求词元化的数量规模，而应围绕降低实际交易成本展开。
第一，建立跨场景可比的计量互认规则。词元首先解决的是交易多少的问题，而非直接回答值多少钱。建议由全国数据标准化技术委员会牵头，优先在AI训练数据、基因测序数据等高频交易领域建立跨模型、跨平台的词元计量转换与互认规则，明确计量口径、调用记录格式、换算方法和核验规则。统一计量的目的不是形成单一价格，而是减少交易双方跨平台转换规则所承担的成本。
第二，探索将质量评价嵌入词元计价体系。词元提供统一的数量记录，但交易价格仍需反映数据真实性、稀缺性、时效性和应用效果等质量差异。可探索在登记或交易环节引入标准化质量评价信息，为交易双方议价提供参考；在评价方法得到充分验证之前，不宜将质量等级与价格建立刚性对应关系。
第三，以实际交易效率取代登记规模作为评价标尺。评价重点应从有多少数据资源转向是否降低匹配成本、缩短交易周期、提高调用频率。建议将重复调用率、跨主体成交率、平均协商周期和单位结算成本等指标纳入数据交易平台绩效评价，并将评价结果作为财政支持和基础设施投入优化的重要参考，避免形成重平台建设、轻真实交易的投入偏差。
词元交易仍处于市场形成初期。后续真正需要观察的，不是登记了多少词元或产生了多少首例，而是词元化前后的协商周期、重复调用率、跨主体成交率和单位结算成本是否持续改善。归根结底，词元的价值不在于创造一种新的数据价值尺度，而在于提供一种可计算、可记录、可交换的数据使用计量机制。词元能否成为数据资产从“账本”走向“市场”的有效工具，最终取决于一个标准：它是否持续降低了实际市场交易成本。
（刘文革系辽宁大学国际经济政治学院院长、二级教授；黄婉婷系辽宁大学国际经济政治学院在读博士生）
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