浅谈我国数据要素市场发展

2022-10-24窦俊豪鲁金屏

中国科技产业 2022年10期

关键词：要素

窦俊豪郭刚鲁金屏王宇

[重庆市工业互联网发展研究中心（中国工业互联网研究院重庆分院），重庆 400707]

1 数据要素研究的必要性

党的十九届四中全会首次将数据与土地、劳动力、资本、技术并列作为参与分配的生产要素[1]。党的十九届五中全会进一步提出建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用。2020年4月中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出加快培育数据要素市场，推进政府数据开放共享、提升社会数据资产价值、加强数据资源整合和安全保护。

由此可见，数据要素资源的发展已成为党中央国务院重点关注点，是数字经济发展的关键要素，加快推进数据治理工作是保障数字经济高质量发展的重要前提。为推动数字经济和智慧城市的快速发展，全国已有超半数省级政府建立了专门的大数据管理机构，推动大数据相关标准、法规等建设及新一代信息技术和国民经济融合应用。

于此同时，数据要素市场已经进入高速发展阶段，跟据国家工信安全发展研究中心推算数据，2020年我国数据要素市场规模达到545亿元，预计到2025年，这个数值将会突破1700亿元，随着进入“十四五”规划时期，数据要素市场规模增长速度将进一步提升，高速发展的市场势必会引出一系列针对数据权属、数据定价及数据监管方面的问题，亟需对数据要素问题进行研究探索，以应对数据要素的市场的高速发展。

2 国内外数据要素发展规划

当前，我国正加快培育数据要素市场，促进数据要素价值释放。《“十四五”数字经济发展规划》提出加快数据要素市场化流通。加快构建数据要素市场规则，培育市场主体、完善治理体系，促进数据要素市场流通。规范数据交易管理，培育规范的数据交易平台和市场主体，建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，提升数据交易效率。同时，全国各地也在加紧规划布局（如表1所示），其中上海、重庆、山西等近半数省份已经在“十四五”规划中明确将数据作为长期发展的关键要素加以研究。如《上海全面推进城市数字化转型“十四五”规划》指出，加快发展数据要素市场，建立健全数据交易流通制度，培育规范的数据交易平台和市场主体，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、合规咨询、争议仲裁等市场运营体系；《福建省“十四五”数字福建专项规划》发挥数据关键生产要素作用，建立健全全省一体化数据资源管理应用体系，深化公共数据资源开发利用，推进数据资源市场化，促进数据要素高效流通，培育壮大数据要素市场。

表1 全国各地在数字经济领域规划汇总

美国在2009年发布了《开放政府指令》，建立了政府数据服务平台，推动数据要素开放发展[2]。各联邦政府、州政府及民众将数据统一上传至政府数据服务平台，政府对数据进行分类处理后再向社会发布。目前，美国更是探索构建了C2B、B2B和B2B2C多种数据交易模式。C2B主要是个人把数据分享给某些平台换取对价利益。B2B主要是通过构建中介平台的形式，打通企业间的供需对接。B2B2C主要是数据经纪商收集用户个人数据并将其转让、共享给他人。数据安全方面，目前美国尚没有统一的立法。

欧盟在2018年发布了《通用数据保护条例》，其目的主要是希望通过政策和法律促进数据交易流通，同时发挥规模优势建立单一数据市场，摆脱美国“数据霸权”[3]。该法律特别注重“数据权力保护”与“数据自由流通”的平衡，也正是基于此，该法律的相关条款比较苛刻，致其推广难度较大。2020年，欧盟基于《通用数据保护条例》，再次发布了《欧盟数据战略》，提出在保证数据安全的情况下，有意愿的个人可以将数据用于公共平台建设。2022年，在《欧洲数据战略》指引下，欧洲议会审议通过了《数据治理法案》，从不同的侧面勾勒了未来数据要素生态图景的欧洲方案，进一步革新欧洲数据治理新模式。

德国在2014年提出打造“数据空间行动”[4]，旨在构建一个安全可信的数据交换途径，排除企业对数据交换不安全的担忧，解决数据互联和流通难题。该数据空间是一个基于标准化通信接口并用于确保数据共享安全的虚拟架构，其关键特征是数据权属。后期在弗劳恩霍夫协会的带领下成立了“工业数据空间联盟”，得到了全球各国及企业机构的支持，2018年，联盟更名为“国际数据空间联盟”，目前已推出“国际数据空间参考架构模型3.0”。

日本在2016年发布《第五期科学技术基本计划》，提出了构建社会5.0，其主要目的是促进数据流通。2019年，日本与欧盟达成《欧盟日本数据共享协议》，允许个人信息在欧盟和日本间自由流动，并由此形成了全球最大的数据自由流通区域，日本企业将在与欧洲企业合作的过程中采集更多数据资源，促进国内大数据和人工智能企业快速发展。2021年3月26日，日本内阁会议审议通过了《科学技术创新基本计划（2021—2025年）》[5]。这是日本政府的第六期科技基本计划,其核心是对第五期科学技术基本计划的延续，即“如何通过科技创新政策实现社会5.0”。

3 构建数据要素市场面临的问题和挑战

前文已经描述了全球各国对数据要素市场的构建均有较强的重视程度，那么如何才能构建起数据要素市场呢。目前比较共识的有数据权属、数据定价、数据监管等方面问题。数据权属，主要指数据的产权归属，考虑到数据具有很多独有的特征，如可复制性、非排他性等，使得数据权属确定并非易事。数据定价，主要是指如何确定数据的价值，一方面需要考虑数据本身拥有多少价值信息，另一方面还需要考虑挖掘数据价值的难易度。数据监管，主要是规范数据流通过程中的一些行为，尤其是权责问题。

3.1 数据权属

基于数据价值而产生的社会变迁，形成了数据确权的社会基础[6]。数据确权的核心主要是谁可以合法拥有并享用数据带来的收益。目前国内外常见的观点主要有归个人所有、归企业所有、归国家所有等。以消费数据为例，其中归个人所有的理由主要是数据产生主要是基于个人行为，没有个人就没有数据产生，个人是数据的创造者，因此对数据享有所有权；归平台企业所有的理由主要是数据的产生离不开企业的智能化投入，进而使得数据信息得以纪录保存，并且个人是自愿使用企业平台，并未额外支付成本；归国家所有主要是基于由个人数据汇聚而成的大数据会关乎国家安全，数据主权是国家主权的一部分。国外方面，美国表面十分注重个人隐私保护，然而实际上一旦遇到个人数据影响到数据流通时，则会优先保障数据流通，也正是基于此，美国数据产业发展相对比较领先。欧洲则与美国相反，其主要强调个人数据保护至上，其《通用数据保护条例》明确个人拥有数据知情权、访问权等多项权力，而数据控制者和搜集者需承担更多数据保护的义务，也正基于此，约束了数据产业的快速发展。

3.2 数据定价

美国哈佛大学教授格林说过：数据本身并不等于知识，更不是智慧，只有经过正确分析之后，数据才能凸显它的意义。数据定价需要弄清其本身的价值所在。目前看来数据价值主要体现在通过数据可以更准确描述和纪录事务和现象，帮助我们更全面了解实际情况。此外，数据能让我们发现事务之间的关系，进而指导我们开展相关的预测性工作。

数据的价值是由其流动性决定的，流动性越高，其价值越大，流动性主要指交易和使用。光大银行在2021年发布了一个《商业银行数据资产估值白皮书》[7]，该白皮书按照估值结果的形式，将数据资产价值评估分为以货币度量的估值方法及非货币度量的估值方法两类，货币估值度量方法可以直观反映其价值，其数据价值更“绝对”。非货币度量评估方法不能直接反映数据价值，其数据价值偏“相对”。短期来看，货币估值度量方法比非货币度量评估方式更直接，见效更快。长期来看，非货币度量方法将数据资产的各类特点对价值的影响均考虑其中，其估值思路能够对货币度量方法进行有效补充调节，更加适用于数据资产的价值评估。

3.3 数据监管

随着“十四五”规划推行，数据要素概念与意识全面铺开，国家、政府机构、企业数据安全意识愈发强烈。2021年9月1号，《数据安全法》正式生效，数据资产安全进入“有法可依”时代，标志着国家鼓励数据依法合规利用、保障数据依法有序流通，明确国家实施大数据战略，推动以数据为关键生产要素的数字经济发展。《数据安全法》在强调数据安全与开发利用平衡，保障数据安全与促进数据开发利用并重，在规范数据安全监管与治理的同时，也给多方数据协同应用带来了新的发展机遇。

目前在符合《数据安全法》的大前提下，对于数据要素市场的建立还是应该以鼓励为主，鼓励政府和企业大胆进行尝试和创新。如由政府发起、主导或批复成立数据交易所，政府制定政务数据开放目录，中国工业互联网研究院正在面向企业开展数据确权登记等。为了推动数据要素市场的建立，结合我国实际情况，还需要以政务数据为主体率先开展试点，政府拥有极为庞大的数据资源，并且其中的很多数据对于企业来讲都是极有价值，且难以获得的。例如，现在金融机构在提供贷款时，需要了解企业的运行情况，那么通过税务系统掌握企业纳税情况，可以辅助其决策。为了访问和使用类似数据，企业是愿意付出相应成本的，如果把相应的数据进行开放，那么数据市场就可以被比较有效地启动起来。

目前要快速构建起数据要素市场，需要优先解决数据权属问题，其次是定价问题，最后才是数据监管问题。只有解决了数据权属，才能快速构建数据商品。有了数据商品，数据产权人可以根据数据形成的劳动力来初步评估其价值，后期结合市场需求再进行调整。数据监管方面，在前期未完全构建起数据要素市场前，政府应加强政策引导，相对弱化监管力度，鼓励市场多元主体共同参与。

4 我国数据要素市场未来发展趋势

4.1 政府为主的多元化协同发展

随着数据要素市场的不断培育壮大，政府、企业、数据交易机构、科研院所等数据要素市场主体逐步投入市场运作，进一步促进数据要素市场发展。一方面，政府将提升数据开放共享水平，由于缺乏主动开放数据的意识和动力，同时考虑到数据安全性等因素，以社会数据占比高达80%的政务数据尚未充分体现公共服务属性[8]。《数据安全法》中也明确提出了国家要制定政务数据开放目录，构建统一规范、互联互通、安全可控的政务数据开放平台，推动政务数据开放利用。截至2022年3月，全国由地方政府发起、主导或批复的数据交易所已有39家（未包括港、澳、台）[9]。另一方面，企业将充分发挥技术优势，推动数据要素市场及大数据产业发展，一旦政务数据资源开放后，企业将利用其大数据技术，研发基于数据的产品为广大企业提供服务，提高企业管理及生产效率，盘活数据要素市场资源。

4.2 隐私计算成为发展趋势

《数据安全法》强调数据安全与开发利用平衡，保障数据安全与促进数据开发利用并重，在规范数据安全监管与治理的同时，也给多方数据协同应用带来了新的发展机遇。在此形势下，亟需有效的技术和业务模式创新来实现合规的多方数据协同应用，达到数据安全和数据开发利用的平衡。隐私计算将成为平衡数据安全与应用发展的关键技术支点。所谓隐私计算即“数据可用不可见”。通过对信息进行加密与共享，实现数据按用途与用量进行使用，且在整个过程中不会被泄露[10]。从而解决广大企业因为数据敏感而不参与到共享活动中来。

4.3 数据应用场景日渐丰富

随着数字经济的不断发展，数据要素市场不断完善，数据的应用场景也会丰富起来。比如智慧医疗，将病例数据和影像数据结合起来，通过人工智能等技术进行训练，形成智能诊断、远程诊断等应用。另外，数据采集、数据标注、数据清洗、数据审核、数据确权、数据服务等一系列围绕数据应用的业务属性也会逐渐发展起来，进而为各种数据应用场景提供支撑服务。