他建议，应降低交易成本，促进数据生产与流通。

　　在其看来，对隐私等问题的过度关注、对知识产权的过度 保护导致了数据交易成本增加。

　　由此，应针对不同类型的数据，促进数据流通的重点不同。公共数据方面，应树立“公开是惯例、不公开是例外”的原则，明确数据开放的边界，建立统一公共数据平台。个人数据方面，则应合理限定隐私保护范围，而非以“可识别”为标准的无限保护范围。非公共非个人数据方面，AI仍处于早期阶段，知识产权安排上应向促进AI发展倾斜。

　　在数据流通方式方面，是场内交易更有效还是场外交易更有效也值得探讨。他介绍说，目前我国主要依托各地交易所进行场内交易，美国主要依托数据经纪商进行场外交易。结果来看，2021年中国数据市场规模不及美国的25%。

　　“数据要素产权难以界定，权力主体分散，且定价过程复杂，过度强调基于确权来实现标准化交易可能增加交易成本，在宏观上反而达不到规模化流通的目的”，他说。

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