盘和林

11月1日，《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称《个人信息保护法》）正式施行。《个人信息保护法》集中体现了以人民为中心的立法理念，并在国家层面建立健全个人信息保护制度，预防和惩治侵害个人信息权益的行为。

数据要素与个人权益密不可分。在数字经济时代，每个人的任何信息，包括身高、喜好、每日活动等隐私都可以被收集并利用，数据要素的保护从本质上来说就是个人用户权益的保护。数据要素就像是每一个实体人在数字社会的一个映射，其背后代表的就是个人自己，数据的违规泄露导致的一系列的个人信息诈骗案件已经显现出加强个人信息保护的重要性。

数字经济领域的一系列乱象也影响了消费者对于数字经济的看法，一些互联网巨头的负面意见层出不穷，每一个消费者都是风险规避者，一系列乱象带来的幸存者偏差会严重影响消费者共享数据的积极性，甚至拒绝一系列必要的数据收集，这最终会导致数据要素市场的萎缩。

《个人保护法》的出台实际上从官方角度向市场传达了一个信号，数字经济并不是洪水猛兽，正当的数据收集也并不是违法行为，数据在合理获得消费者授权的合规范围内流通，无论对于消费者还是对社会来说都是一件好事。

根据经济学中公共物品的定义，非排他性和非竞争性是最重要的两个特点。从这个角度来看，数据要素的使用过程中同样也存在着非排他性和非竞争性。不仅如此，反而是规模越大，使用的主体越多，构成的信息就会越完备，相应做出的决策也会更科学。

因而一些政府主义者就指出，数据作为公共物品应该由政府全权管理，按公共事业的模式进行运营。笔者认为，这种想法是片面的。任何事物涉及公共物品并不意味着就理应一味交给政府来解决，这种市场与政府二分论的思想在数字经济时代应当被抛弃。著名经济学家科斯在其著作《社会成本问题》中就曾鞭辟入里的指出，市场达不到有效，就认为政府管理可以达到有效的想法是有失偏颇的。市场达不到有效，政府也不一定保证能做到有效，而应当分情况分析，从产权等多角度入手综合解决效率的问题。

而且，从更深层来说，数据也有可以具有市场化的属性。因为数据本身的价值并不会因为更多人的使用就消失，甚至在更大范围的使用中还能得到进一步的价值增值，所以从这个角度来看，数据领域并不存在所谓的公地悲剧。公地悲剧是指公用土地因产权界定不清，导致大家均会选择过度放牧，过度放牧带来的价值大于自己所受到的成本损失，最终导致公用土地价值下降最后成为贫瘠的土地。然而，数据要素并不是如此，正是这种天然的特性为数据要素的流通创造了可能。

那么，数据的使用真的不会带来成本吗？当然不是，笔者这里就是要说明这个问题，数据要素领域所谓的公地悲剧，并不是因为使用次数和使用人数增加所带来的价值损失，而是因为违规使用，非授权使用导致数据泄露、篡改，被不法利用给数据所有者带来的权益损失。这个区别一定要明确，这是我们进一步数据要素市场进行建设和管理的关键原则。

所以，即便数据是一个完全的公共物品，也不应当简单的用政府和市场二分论的思想来讨论如何数据互通和如何监管，再加上数据本身又有一定的市场化价值，因而数据要素互通与监管的平衡并不能用简单的公共物品概念和解决办法去处理。市场能够解决使用范围的问题，政府才能够解决数据违规使用的问题。

互通是数据价值实现的根本来源。前文已经说道，数据、资本和人力等要素同样有着规模效应，甚至表现更为突出。网络中的梅特卡夫定律指出，网络的价值等于网络节点数的平方，同样数据要素也一样，数据的价值也是从使用者和处理者的规模中体现出来的。所以，如果数据不能互通，那么数据本身的价值也就不存在了，更不会作为要素之一投入生产了。

监管的目的是为了数据能够更好地互联互通。我们之所以要对数据领域进行监管，保护个人权益不受侵犯肯定是首要原则，同时，引导数字经济发展走到正确的道路上来也是非常重要的一个目的。产业数字化和数字产业化是未来产业发展和经济转型的客观必然趋势。只有顺势而为，用更灵活、更积极的监管进一步促进数据要素的互联互通，发挥其规模经济的优势，充分挖掘数据要素背后带来的信息价值，才能实现数字经济的健康发展。

在安全的前提下，以社会利益正向增长为目标的互联互通需要政府更加高效的监管。上一部分笔者提到了，数据价值的发现需要使用规模的增加，市场机制可以很好地解决这个问题。然而，对于数据的违规滥用行为，就必须要政府的监管。可以说，监管体系的完备程度决定了数据要素市场投机的空间以及消费者权益的风险大小，我们可以尝试着去探索建立“看门人”制度，发挥企业主体的能动性去自主监管以及与技术企业合作借助大数据等工具建立全周期监管体系等等。

就像我们的共同富裕一样，共同富裕不是平均主义，同样，数据要素市场的公平也不意味着绝对的公平。著名的租值消散现象指出，当一切平等的市场机制出现，用户的能动性将会被打折扣，物品的价值将可能会被过度挖掘或者是不充分挖掘，最终导致超出的价值消失。同样，数据要素市场也是一样，如果我们去追求绝对的公平公正，强调数据所有权利的平等，那么企业将不会愿意从创新商业模式从而增加用户粘性进而获取数据的途径进行努力，最终会让我们市场中可以共享的数据越来越少，数据要素市场本身的价值也会下降。

过于追求公平公正还会伤害企业的生产积极性。正如中国财政科学研究院院长刘尚希教授所言，共同富裕要解决动力问题，同样，數字经济的发展也要解决动力问题。我们要给企业从数据中获取信息的空间，也要给正当信息处理的利润机会，只有这样才能够激发社会科技和服务创新的活力，这也是我们数字经济不断发展前进的动力来源。

当然，数据要素领域的监管要给企业更多的空间，也要对侵犯公众利益的行为重拳出击。任何违规的数据收集行为造成数据所有者、国家安全等损失的行为都应当被禁止，这是维护市场机制运行、社会正常公平公正的必须措施。

数据领域，存在着严重的信息不完全。比如，政府监管部门和企业主体之间存在着信息不完全，政府并不了解企业究竟掌握了多少数据，又是如何处理数据以及将数据得到的信息用在了什么地方，怎么用；企业主体之间和个人之间也存在着信息不完全，消费者不知道何时自己的信息被收集，什么样的行为被记录以及这些信息将会如何作用到自己身上；政府部门和消费者之间也存在着信息不完全，政府希望通过一些调查来获得消费者的必要信息，而消费者并不会真实反映出来，比如收入等等敏感信息，从而导致政府的一些决策偏离最优。

如果投入大量的成本用于解决信息不完全的问题，那么带来的结果是得不偿失的。就像经济学家维克里在其二价拍卖理论中指出的，政府为了实现所谓个人中心的均衡所付出的成本远远大于均衡本身的价值。同样，为了解决信息不完全问题而付出的成本也远大于信息完全所能带来的收益。不仅如此，信息不完全的解决受到制度等客观因素的限制也会非常的艰难。

那么，这种情况下该如何去做？激励相容原则为我们提供了一个可行的思路。首先，我们需要明确，政府的监管部门一定要是能给企业带来惩戒和从企业正当行为中获益的部门，通过一系列的规制来让两者的利益问题在一定程度上取得一致。其次，我们可以给个人更多的监督权，企业的一些价格歧视行为并不容易被政府发觉，但很容易被庞大的消费者群体发现，毕竟在数字经济领域消费分割的可能性极小，可以通过公众监督的方式来解决这个问题。同时，我们需要企业从自身监管中可以获利，这样企业才会更愿意去也约束自身的行为，就比如前一段提出的“看门人”制度就是很好的尝试，企业去成立自己内部的监管组织，政府在进行税收等政策时也会对这类组织的效果进行评判来提供一定的补贴进而激励企业。不仅如此，还可以允许企业间的互相监督，将政府的目标和企业的目标结合在一起，鼓励企业去加强对同行的监督并给予一定的政策支持，这样也有助于形成一个好的行业发展环境。

综上，窃以为，数据互通和监管之间的平衡问题绝不是所谓的政府市场二元论可以简单解决的，数据本身的公共物品属性和市场属性让其矛盾蕴含在内部，这个矛盾的解决需要更科学的机制设計来解决不完全信息条件下的市场监管问题，更需要解决维护公平公正与激发企业积极性之间的权衡问题。