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我國構建數據新型要素市場體系面臨的挑戰與對策
來源:大數據部 ??時間:2020-03-10

 

摘 要:中國經濟已由高速增長轉向高質量發展階段。黨的十九屆四中全會首次將數據增列為一種生產要素,要求建立健全由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制,這將對未來政府治理和經濟社會發展產生深遠影響。本文對當前我國構建超大規模數據要素市場的重大意義進行了系統闡述,深入剖析了當前我國深化數據要素市場化配置面臨的統籌力度弱、數據立法欠缺、交易市場瓶頸大、創新資源配置效率低、數據市場監管難、數據安全保障差等六個方面的挑戰,并從搭建公共平臺、完善市場要件、研究配套政策、推動協同聯動、優化市場結構等方面提出具有實踐價值的解決方案。

關鍵詞:數據要素;數據治理;數據安全;數據交易;數據市場;數字化轉型

DOI:10.16582/j.cnki.dzzw.2020.03.001

 

一、引言

當今世界,數據在全球經濟運轉中的價值日益凸顯,國際間搶奪數字經濟制高點的競爭日趨激烈。黨的十九屆四中全會決議通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》(以下簡稱《決定》)中,首次將數據增列為生產要素,要求建立健全由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。劉鶴副總理指出:“數據作為生產要素,反映了隨著經濟活動數字化轉型加快,數據對提高生產效率的乘數作用凸現,成為最具時代特征新生產要素的重要變化。”[1]我國幅員遼闊、人口眾多、經濟體量龐大,經濟社會運行數據規模列全球首位。據IDC測算,從2018年到2025年,中國擁有的數據量將從7.5ZB增長到48.6ZB,占全球27.8%,遠高于美國的17.5%。[2]從數據規模和量級看,我國構建全球領先的超大規模數據市場各項條件已經具備,是未來十年我國經濟社會發展超越主要競爭對手的戰略制高點。在這一背景下,十九屆四中全會提出建立完善數據要素市場體系,反映了當前國家對數據的規制和管理,正在從自發走向自覺的階段,有助于我國實現線上超大規模數據和線下超大規模市場的優勢疊加,有助于化“人口紅利”“成本紅利”為“數據紅利”“創新紅利”,有助于搶抓數字經濟全球競爭新賽道優先權。把數據作為參與分配的要素,將對數字經濟的發展起到導向作用,指引企業更加重視數據要素,釋放生產力,推動數字經濟新業態、新模式和新優勢的誕生,進而完善國家在市場經濟體制中的經濟治理。本文擬在探討十九屆四中全會將數據作為生產要素必要性和意義的基礎上,對其面臨的挑戰進行分析,并提出相應政策建議。

二、構建數據要素市場的意義和必要性

回顧人類過去數千年發展歷程,經濟周期生產要素的發展經歷了農業經濟時代的土地,工業經濟時代的能源和廠房,再到以數據和知識為核心的數字經濟的轉變。數據在驅動產業智能化、催生新的生產組織形態方面的作用不斷顯現,同樣從屬于以康德拉季耶夫長波理論等為代表的產業革命歷程的一部分。[3]維克托?邁爾-舍恩伯格[4]和史蒂夫?洛爾等人[5]對數據資源和技術對人類社會商業模式的變革進行了系統探討,并總結為三個基本特征:一是從生產方式規模化角度,認為數據要素可以用來描述新型勞動資料形式的規模化特點,大數據的生產與計算機網絡連接在一起帶來的生產規模擴大;二是從生產方式自動化角度來看,數據要素的自動化、智能化特點能夠促進商業智能難題的解決;三是從勞動資料生成形式來看,對比一二次工業革命,機器需要與工業體系匹配推動經濟發展,大數據發揮經濟價值則需要有物聯網體系,從而成為勞動資料,推動經濟發展。隨著人類社會進入數字經濟時代,數據提升全要素生產率的作用前所未有,成為類比土地和能源的核心戰略資源,這是現代經濟發展的重要趨勢,分配關系必須與時俱進地體現這個趨勢性變化。因此,探索建立數據要素的新型市場分配機制,是推動經濟轉型升級、實現高質量發展的重要舉措。

(一)搶占未來全球競爭制高點的戰略需要在信息革命發展進程中,數據在全球經濟運轉中的核心價值越來越凸顯。如果說石油是工業經濟時代的核心資源,那么數據則是數字經濟時代最重要的戰略資源,圍繞海量數據分析處理需求而產生的分布式計算、高性能計算、圖計算、智能計算、邊緣計算、量子計算等“計算力”體系成為經濟發展的重要引擎。數字經濟的核心生產要素是數據,是信息革命的關鍵成果。換言之,數據要素將成為影響未來工業化水平的重要因素。[6]當前,數據在全球經濟運轉中的價值日益凸顯,國際間搶奪數字經濟制高點的競爭日趨激烈。按照美國“工業互聯網”、德國“工業4.0”計劃和我國“智能制造2025”的規劃部署,數據要素將加速向制造業領域滲透,在驅動生產組織變革的同時,與新興制造技術深度融合推動市場發生重大轉變。[7]與此同時,全球范圍內老齡化趨勢日漸顯著,經濟金融周期面臨調整,在一定程度上為經濟增長帶來壓力,這意味著中國經濟結構也勢必會發生變化。如果說過去幾十年,我國依靠人口紅利[8]、地產和金融資本擴張[9]在全球競爭后來居上,那么未來幾十年,加快構建數據要素市場,充分釋放數據紅利和創新紅利,將是搶抓數字經濟全球競爭新賽道優先權的全局戰略。

(二)有效解放數字化生產力的必由之路

將數據作為生產要素的意義體現在兩個方面,一是數據對經濟增長有貢獻,可以提高經濟生產效率,推動新型產品和服務的創造;二是作為參與分配的要素,背后涉及經濟結構的變化,尤其是對原有生產要素諸如勞動力、土地、資本和技術的替代,經濟結構的變化和要素的變遷對生產分配帶來影響,這會對收入分配產生深遠影響。[10]一方面,數據要素對于生產系統的重構體現在能夠形成生產的閉環,如同資本要素的供給來自于資本積累,數據要素的供給則依賴于通信基礎設施的廣泛應用。另一方面,當下提出的供給側結構性改革不僅是表面的產品問題,實則需要各個生產要素之間的優化組合,在互聯網設施逐步完善的基礎上,當前我國數據資源流通存在諸多瓶頸問題,尚不具備作為一種生產要素的商品化、資產化機制,無法界定權屬、無法評估質量、無法有效定價、無法可信流通等問題較為突出,各類機構對于數據共享流通顧慮重重,因此數據資源條塊分割嚴重、要素無法自由流通成為數據要素發揮作用慢的主要原因。只有通過建立有利于數據資源要素自由流通的市場分配機制,有效消除當前存在的數據壟斷、數據濫用、非法交易等現象,才能解放和發展數字化生產力,完善數字化生產關系,適應供需結構的變化。

(三)推動經濟實現高質量發展的重要抓手

信息通信技術是當今最為典型的通用技術,伴隨著其發展和演化已具有非常廣闊的應用前景,且其使用受個體約束較小,可以應用到所有行業和活動。[11]數據作為信息時代的產物,推動經濟高質量發展具備三個基本條件:一是成本較低且相對成本迅速下降,二是供應能力具有長期無限性,三是在市場經濟發展中具有廣泛的應用前景[12],具有高流動性、高初始固定成本、零邊際成本和累積溢出效應等特點[13]。數據對國民經濟各部門具有廣泛輻射帶動效應,有助于提升全要素生產率。據統計,美國過去十余年勞動生產率增長中,數字化的貢獻度超過40%。據IDC統計,近5年美日英三國企業服務器保有量分別為中國的2.18倍、2.13倍和2倍。分行業看,我國產業數字化呈現結構偏軟的特征,一、二、三產數字化滲透度分別為1.3%、3.6%和17.2%,脫實向虛的趨勢較為明顯。而從制造系統來看,以數據為核心投入的新型制造系統靈活度會更高,一是新型生產系統將取代原來剛性生產系統,二是能夠推動大規模生產轉向大規模定制,三是增加知識經濟時代數據要素的附加值,四是推動產能分散化發展。因此,加快培育數據要素市場,有助于推動數字經濟與實體經濟深度融合,實現“中國制造”向“中國智造”轉型升級,將數據資源“勢能”轉變為高質量發展“動能”。

(四)尋求全球科技競爭非對稱優勢的突破口

當前,新一輪科技革命的一個重要特征,就是大數據與核心領域技術創新呈現交叉融合趨勢。以生命科學為例,目前全世界每年產生數據總量高達EB級,國際上公開的生物數據達450TB;空間科學領域每天全球衛星等系統產生的對地觀測數據達到TB級。從某種意義上說,當前的生命科學、空間科學、能源科學都是典型的大數據科學,其創新模式嚴格遵循數據驅動型創新范式。目前,我國科技創新數據資源匯聚共享進展緩慢,與發達國家相比差距較為明顯,許多高價值科學數據并未在國內得到充分共享和使用就流向國外。在生命科學領域,自20世紀80年代起,美國、歐洲和日本相繼開始建設世界級生物數據中心,美國國家生物技術信息中心(NCBI)、歐洲生物信息研究所(EBI)和日本DNA數據庫(DDBJ)三大生物數據中心掌握并管理著全世界主要生物數據和知識資源,處于數據壟斷地位;而我國國內目前尚未建立類似綜合性生命科學數據中心,科研工作高度依賴海外數據,每年高達1.1PB的國際生物數據下載量中55%都來自于國內。未來,應當通過數據要素化市場機制建立,有序推動國家科學數據的歸集、共享與流通,全力推動以大數據為紐帶的產學研協同創新,在區塊鏈、大數據、5G、人工智能、能源革命等方向尋求新一輪全球科技競爭中新的非對稱優勢增長點。

(五)推動我國區域協調發展的新紐帶

數據要素具有超越時空的獨特屬性,其正在對經濟地理產生顛覆性影響。正如路紫[14]所言:“傳統的國家和海岸線的地理學正在被以電話號碼、衛星跟蹤和互聯網地址為焦點的新的地理學所代替,地理學將致力于解釋新的空間及其潛在的應用。”當前,圍繞“一帶一路”、京津冀協同發展、長江經濟帶、粵港澳大灣區等重大區域協調發展戰略,開展了一系列區域一體化數據應用和創新創業試點。可以看出,傳統經濟理論注重地區間的經濟發展,而習近平總書記基于全國發展大局的協調發展理念遠遠超出了傳統經濟學研究的范疇,區域協同發展的歸途在于促進不同區域間在經濟、社會、文化、社會和生態等多個維度上的全面協調發展,縮減區域數字鴻溝,并最終滿足人民對美好生活的需求,從而讓數字成果真正惠民、便民、利民。而數據具有跨越時空的特點,是數字經濟時代人才、資金、技術、產業資源跨域流通的紐帶。當前,我國正在推進的幾大區域協調發展戰略,無不把數據資源跨地域流通作為重要抓手。從全國層面看,我國東中西數字經濟發展結構性失衡,東部地區創新能力強,但算力基礎設施資源緊張;中西部地區能源和算力資源豐富,但產業發展層級低,能源資源未得到充分運用。通過構建全國范圍數據要素流通大市場,有助于加快推進區域協調發展戰略,在中西部打造新的數字經濟增長極,形成東中西區域協調發展新格局。

三、發展數據要素市場的六大挑戰

數據作為數字經濟時代的全新生產要素,其所具有的外部性、非結構性、非標準化、資源標的多變性、邊際成本遞減、規模報酬遞增等特征,使得數據的權屬界定、價格形成、交易流通、開發利用等各個環節均存在諸多待解決的問題和挑戰。

(一)數據統籌力度弱

統籌協調有力、整合資源高效是發展數據要素市場的首要條件,當下我國數據資源開放共享剛剛起步,各行各業思想認識不一致,數據開放整體制度尚不成熟。一方面中央層面統籌力度不足。自2015年以來,促進大數據發展部際聯席會議制度發揮了重要協調作用,但難以解決未來構建超大規模數據市場所必須匹配的更加專業、更加精細的統籌決策和落地執行等一系列問題。部委層面,國務院組成部門、直屬特設機構和直屬機構中,超過60%的單位印發對應領域大數據發展文件(參見表1),并啟動本行業大數據中心體系建設。各部委紛紛加強本行業數據管理,但煙囪林立、條塊分割、重復建設等問題較為突出,跨部門、跨系統、跨區域統籌協調難度依然很大,難以形成整體合力。未來面對數據流通的規模超級大、領域超廣泛、技術超復雜、監管全時空等特征,目前頂層缺位、上下不聯、橫向不通的管理體制機制缺陷和障礙已經十分突出。

1 國家部委推動大數據發展相關文件

另一方面,地方層面自本輪機構改革以來,已有25個省級地方成立大數據管理機構,成立的機構表現形式為組建大數據管理局、政務服務數據管理局和大數據管理中心。由于缺乏統籌,各地大數據機構設置和職能范圍五花八門,有的屬于省政府主管,有的隸屬辦公廳、發改委、經信委等職能部委,機構性質的多元帶來運行機制各有差異(參見表2)。

2 地方大數據機構及職能一覽

(二)數據立法待突破

數據作為一種虛擬物品,其權利體系構成與實物有所差別,從全球范圍看,數據確權問題均是巨大挑戰。特別是隨著互聯網平臺經濟日益發達,數據權屬生成過程愈加復雜多變。當下我國在數據開放、數據交易和數據安全層面的立法亟需突破。首先,數據開放層面法學理論和立法總體滯后。數據作為一種虛擬環境物品,其權利體系的構成與界定與傳統現實物品差異很大,需要對傳統民事權利體系理論進行擴充和完善。目前《政府信息公開條例》尚未適應數據開放的管理,數據開放原則、數據開放平臺、數據管理制度還需要進一步完善。其次,數據權屬和交易生成過程多元、多變且復雜。如在數據交易方面,數據權屬、數據交易市場準入、市場監管以及糾紛解決等機制尚未立法規定。以網約車為例,用戶原始數被平臺收集后,通過運營商網絡傳輸,關聯數據可能同時與消費者個體、平臺、運營商和監管部門均有關聯,其權屬界定同時存在國家數據主權、數據產權和數據人格權三種視角,標準難以統一。最后,數據安全作為棘手問題,增加了數據確權的難度。《網絡安全法》頒布后,關鍵信息基礎設施界定、網絡產品和服務審查以及網絡運營者安全義務界定等缺乏實施細則,存在很多模糊地帶,進一步影響數據的有效確權。與此同時,西方國家近兩年已有突破性進展,出臺了多部專門法規。歐盟發布《通用數據保護條例》;英國通過修訂《自由保護法》、發布《公共部門信息再利用指令》等一系列措施來為政府開放數據提供監督和強制性的限制,從而給數據再利用準備了強有力的法律保障;美國通過《開放政府數據法案》《信息自由法》《隱私法》等系列法律條文來保障政府數據的開放[15];日本《人工智能、數據利用相關簽約指南》等對數據權屬等問題進行了系統界定。相比之下,我國《民法總則》雖然規定了對個人信息和數據進行保護,但缺乏專門的下位法,在數據確權立法實踐上已明顯落后于西方國家。與西方國家不同,我國數據立法首先體現在國家戰略規劃層面,2015年8月,國務院頒布了《促進大數據發展行動綱要》,該文件雖在推動數據立法層面具有引領作用,但數據安全因素考慮程度較弱。[16]

(三)交易市場培育難

數據具有一定程度的排他性、質量價值差異性、收集成本高等特征,因此大數據市場的進入壁壘得以提高,市場壟斷得以形成。[17]一方面,高昂的數據成本降低了數據的可獲得性;另一方面,數據的質量和價值會伴隨時間推移而價值遞減,對于企業來說,如果數據的實效性和相關性不能得到保障,其競爭優勢就會喪失。為推動數據交易市場的發展,激發市場主體活力,明確數據交易的標準和形式就變得尤為迫切。當下數據交易市場培育面臨如下五個方面問題:一是數據標準化、資產化和商品化體系尚未建立。各方在開展數據共享流通時,因為統一標準的欠缺導致無法建立統一的數據大市場。二是數據收益和成本估算機制較為缺乏。這是因為數據價值又會隨著交易主體和應用場景的變化而變化,交易過程容易出現信息不對稱的問題。三是交易雙方信任機制難以建立,把握數據使用流向問題難以解決。四是數據定價模式缺乏系統框架。目前,大量零散的數據交易定價均針對應用場景,缺乏統一的數據定價標準。五是形成交易市場的要件尚不具備,我國尚缺乏實現數據資產化、商品化和標準化的交易要件體系,制約了數據交易市場的形成。在交易事前階段,缺乏針對數據產品和交易商的評估體系,數據質量難保障,臟數據、假數據隨處可見。在交易事中階段,缺乏統一的交易撮合定價體系,依靠點對點交易甚至“數據黑市”方式進行,加劇了數據濫用和詐騙等現象的滋生。在交易事后階段,缺乏全國統一的數據可信流通體系,區塊鏈等新技術應用不足,進一步阻礙了數據要素的順暢交易流通。

(四)創新資源配置難

數字經濟時代資源配置的空間逐步拓寬,由原來的物理空間正在擴展到網絡空間,跨區域的系統創新有了可能,但與之配套的營銷服務、通用技術、規范標準尚未建立健全,在一定程度上影響了創新資源的配置。[18]當下數據資源配置面臨的問題主要集中在如下四個方面:第一,在政府管理層面,數據資源共享壁壘仍難打破,各個部委主管行業數據,地方成立大數據機構職能不夠統一,由此帶來數據資源的調度欠缺統籌管理,條塊分割問題普遍存在,共享渠道不暢。第二,在政企之間,數據資源對接困難較大。一方面,我國政府數據開放剛剛起步,全國開放數據集規模僅為美國的1/9,企業生產經營數據中來自政府的僅占7%。另一方面,市場環境中的公司企業,特別是掌握海量數據的超大型互聯網企業出于對用戶隱私的保護和商業利益的維護,向政府開放數據資源意愿低。第三,在市場層面,互聯網公司梯隊劃分界限逐步明晰,壟斷現象開始凸顯,形成“阿里系”“騰訊系”等數據共享陣營,彼此之間數據壁壘森嚴,阻礙了數據要素市場的一體化步伐。第四,在產學研協同層面,數據與創新鏈存在嚴重脫節。人才和技術集聚的高校科研機構缺乏一手數據展開研究,擁有海量數據的政府機構和頭部互聯網企業數據分析人才欠缺,由此帶來大數據領域“兩張皮”的困境。

(五)數據市場監管難

數字技術與市場體系的結合,重構了市場中參與主體間的關系結構,也帶來新的市場競爭方式和競爭規則,但是當前的市場監管大多是在工業經濟時代誕生的,與數字經濟的發展還有很多不適應的地方。這是因為數字經濟市場的競爭增加了線上維度,是一場升維競爭,升維后的數字市場競爭在賦予企業更強能力的同時,也帶來了不規范競爭。比如針對壟斷型平臺企業監管手段有待加強。當前,在社交媒體、共享經濟、移動支付、電子商務等數字經濟重點領域,平臺壟斷現象日益凸顯,一些頭部超大型企業掌握的數據資源規模和價值甚至已經超過政府監管部門,存在形成數據市場“法外之地”的隱患。當前,數據要素市場監管中的三個“不適應”問題值得關注。一是原有針對傳統企業的監管模式與數據要素市場的高效流動性不相適應,亟待建立新型事前事中事后監管模式,加強數字經濟領域重大突發事件的應急響應處置能力。二是條塊分割的監管體制與數據要素市場的協同聯動性不相適應。在條塊化和屬地化的數據管理機制下,單個部門或單個地區的監管力量已不足以應對“互聯網+”“大數據+”驅動的跨地區、跨行業、跨層級的數據監管需求。三是傳統線下監管手段與數據要素市場線上線下一體化特性不相適應。比如一些教育、出行、醫療、金融等領域的數據型企業,難以完全參照線下經營實體資格條件取得相應牌照和資質,無形中提高了創業門檻。

(六)數據安全保障難

在國家治理領域,安全問題是整個體系中的重中之重。Jovan Kurbalija等對互聯網安全的標準進行了界定,主要包含三方面的因素:一是行為類型,其中包含數據竊取、數據干涉、非法侵入、間諜軟件和身份盜竊;二是犯罪者類型,黑客、網絡犯罪者、網絡戰士或網絡恐怖分子等包括在其中;三是目標類型,主要有個人、私營企業和公共機構、關鍵基礎設施、政府和軍事設施等。[19]在一定程度上,數據安全問題已成為關系國家政治、經濟、社會、文化、軍事、外交等各方面安全的關鍵共性問題。2017年底,美國特朗普政府發布的《國家安全戰略報告》指出,美國將把工作重心由僅保護網絡安全擴大到同時保護網絡及其數據安全,并進一步對開放的數據進行了系列的規范約束,力圖尋求數據開放與國家安全、法律執行、個人隱私保護等方面的平衡。當前,我國發展數據要素市場同樣需要高度關注數據安全問題。一是數據“阿喀琉斯之踵”隱患日益突出。在我國數字經濟發展和數字政府建設過程中,公民、企業和社會組織等有關社保、戶籍、疾控、政策等海量數據正進行大規模的整合存儲,這些數據一旦泄露,對個人而言可能造成隱私曝光、經濟受損等影響,對企業和機構可能造成核心經營數據和商業秘密外泄,對政府則可能造成調控混亂、決策失誤和治理癱瘓等問題。二是大數據技術的特殊性對安防技術提出新挑戰。一方面關鍵技術的信息系統架構要面臨變革,但勢必帶來漏洞風險,目前大數據平臺大多基于Hadoop框架進行二次開發,安全機制缺失,安全保障能力比較薄弱。三是網絡安全產業整體實力弱,在個人、企業、國家和國際等層面以及互聯網底層技術層面,一定程度上都存在安全問題,黑客攻擊、網絡犯罪、網絡竊密等互聯網安全事件頻發。

四、構建數據要素市場的五大對策

將數據視為一種新的生產要素,表明數據將從助力經濟發展轉變為引領經濟發展,因此應當堅持“看得見的手”和“看不見的手”相結合,在多方面協同發力,推動構建權屬清晰合理、流動自主有序、配置高效公平的數據要素市場,發揮數據對市場經濟生產力的提升作用。國家應該加快基礎設施建設,而互聯網和能源網絡的改造和建設是推動信息化和工業化廣泛、深度融合的關鍵,更是推進高質量發展的主攻方向,同時,強化市場培育,確立新的數據要素政策,推動產業聯動,優化經濟發展結構,塑造數字經濟時代新的競爭優勢。

(一)搭建大平臺:建立全社會數據流通公共服務平臺

完善數據要素市場,基礎平臺的建設不容忽視,從發展空間來看,未來十年隨著5G、區塊鏈等新技術加速推廣,數據要素市場基礎設施將面臨巨大瓶頸。加快建設全國一體化國家大數據中心體系,建立完善“政-政”數據共享、“政-企”數據開放、“企-政”數據匯集和“企-企”數據互通四個方向的數據要素流通公共服務體系。一是完善公共數據共享交換平臺體系。深化推進政務信息系統整合共享工作,構建國家信息交換體系,建立覆蓋各級各類政府部門和公共部門的數據共享交換機制,推動政務數據共享的跨地區、跨部門和跨層級。二是建立完善國家公共數據開放體系。首先需要各級部門完善和健全公共數據開放體系,制定數據開放進程和計劃,在加強安全和隱私保護的前提下開放相關數據集,形成國家大數據開發利用智力眾包機制。三是建立完善社會化數據采集體系。清理、整合、統籌各級政府面向社會化機構的數據采集和信息報送渠道,依法依規建立社會化數據統一獲取和合作機制,探索建立面向超大規模頭部互聯網企業的數據目錄備案機制,推動政務數據與社會化數據平臺化對接,充分發揮社會治理合力。四是建立國家數據資源流通交易體系。搭建包括數據交易撮合、交易監管、資產定價、爭議仲裁在內的全流程數據要素流動平臺,明確數據登記、評估、定價、交易跟蹤和安全審計機制。建立全社會數據資源質量評估和信用評級體系。整合區塊鏈等新技術,搭建全社會數據授權存證、數據溯源和數據完整性檢測平臺。在以上基礎上,建設超大規模數據新型基礎設施體系。打造“國家數網”,推動“東數西算”,實現東部產業資源與西部算力和能源的有效銜接,同時配合京津冀、粵港澳、長三角等國家戰略建設區域數據中心,形成以數據為紐帶的東中西協調發展新格局。

(二)培育大市場:營造便于數據要素流通的市場環境

流通環境的建構要以應用需求為指引,精準對接市場需求,堅持多元協同共治原則,充分發揮政府和市場兩類資源優勢,強化數據確權定價、準入監管、公平競爭、跨境流通、風險防范等方面制度建設,營造健康可持續的數據市場環境。一是建立數據確權定價基本框架。建設全國數據資源統一登記確權體系,分層分類對原始數據、脫敏化數據、模型化數據和人工智能化數據的權屬界定和流轉進行動態管理,形成覆蓋數據生成、使用、采集、存儲、監測、收益、統計、審計等各方面權力面向不同時空、不同主體的確權框架。探索建立成本定價和收益定價、一次定價與長期定價相結合的數據資源流通定價機制。二是簡化數據市場準入機制。修訂完善《互聯網信息服務管理辦法》等現有法律規制,降低數據領域新技術新業務和創業型企業的準入門檻,結合商事制度改革要求,厘清前置審批與業務準入之間的關系,采用正面引導清單、負面禁止清單和第三方機構認證評級相結合的方式,簡化、規范數據業務市場準入備案制度。三是強化事中事后監管。梳理數據產業發展監管環節和線上線下監管要素,完善以數據為基礎、以信用為核心的事中事后監管手段。構建覆蓋數據企業市場競爭、股權變動、服務運行、信息安全、資源管理等環節的信息采集上報機制,研究形成針對數據流量造假、隱私泄漏、數據泄漏和濫用等新型不正當競爭行為的監管治理手段,探索建立政府、平臺型企業、數據市場主體和個人多方參與、協同共治的新型監管機制。四是探索完善數據跨境流通市場機制。充分運用區塊鏈等新技術探索建立開放透明的跨境數據流動監管體系,積極參與數據跨境流通市場相關國際規則制定。以海南自貿區(港)、深圳中國特色社會主義先行示范區等為依托,開展境內離岸數據中心服務試點,建設一批全球數據港,允許外資服務提供者在自貿區內設立合資或獨資企業,發展外向型數據業務服務。五是建立數據市場風險防控體系。建立面向企業的數據安全備案機制,提升數據安全事件應急解決能力。建立數據市場安全風險預警機制,提前應對數據帶來的就業結構變動、隱私泄露、數據歧視等社會問題,嚴控數據資本市場風險。設立數據跨境流動風險防控機制,加強跨境數據流動監測和業務協同監管。強化關鍵領域數字基礎設施安全保障,切實加大自主安全產品采購推廣力度,保護專利、數字版權、商業秘密、個人隱私數據。

(三)研究大政策:完善數據要素流通分配政策工具箱

市場要素的確立,離不開法規政策的約束,大數據市場公平競爭的各項法律需要相互協調。一方面,數據的權屬界定是大數據市場有序競爭的前提,另一方面,數據政策和立法需要與反壟斷法、民法、隱私法、數據保護法、消費者權益保護法緊密結合。[20]因此,應堅持審慎包容,對與數據要素流通相關的財政、稅收、金融、投資等方面的政策進行適配優化,建立與數字化生產力相匹配的數據要素流通分配政策工具箱。一是探索推進“數據財政”模式在政府治理中的應用。有序推進公共數據資產運營和增值化開發利用,探索數字經濟貢獻度與財政支出掛鉤的財政管理體制改革模式,逐步形成政府數據開放共享促進地方財稅收入的良性模式。二是建立健全適應數據要素特點的稅收征管制度。建立針對大型平臺企業的跨地域稅收聯合征管機制,探索鼓勵企業向政府安全共享監管數據的稅收抵扣政策,加大對小微企業和以數據為核心的技術創新企業的稅收優惠,積極參與數字經濟國際稅收規則體系構建。三是大力發展數字金融,推動金融體系數字化轉型。落實并完善適應數據要素市場化的金融政策,積極探索區塊鏈、人工智能等新技術在監管金融市場中的應用,發揮金融機構在交易市場中的作用,鼓勵金融機構進行業務創新。優化數字經濟基礎設施領域投資結構,加強投資引導,切實轉變數字經濟領域政府投資“重硬件、輕軟件,重建設、輕應用,重監管、輕服務”導向,引導社會資本參與數字經濟投資。四是抓緊解決數據確權和立法問題。應建立以促進產業發展為導向的數據產權框架,分層分類對原始數據、脫敏化數據、模型化數據和人工智能化數據的權屬進行動態管理,建立全國數據資源的統一登記確權體系,加快數據立法進度。五是構建與數據市場相適配的宏觀政策工具箱。完善金融財稅政策,推動土地財政向數據財政轉變,探索數據經濟跨域稅收聯合征管,大力發展數字金融。優化宏觀經濟“三駕馬車”,強化數據拉動消費升級,加大數字化有效投資,推進建設“數字絲路”。

(四)促進大聯動:推進數據與其他創新要素深度融合

在數字化和智能化迅速發展的今天,各個企業正在通過“智能工廠”的建設,實現生產的智能化和信息化。同時,充分運用互聯網營銷平臺,形成用戶思維,提高產品的創新和設計能力,實現產品的個性化和多樣化,并提高資源利用及企業管理的效率和水平,推進組織結構的扁平化與合理化。[21]這是因為數據要素的完善對于深化升級產業鏈具有重要意義,因此探索建立以數據鏈有效聯動產業鏈、創新鏈、資金鏈和人才鏈的“五鏈協同”制度框架,促進建立實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的產業體系。一是聚焦產業鏈,以數據鏈聯接創新鏈。大力推進科學數據共享平臺建設,推進數據驅動型創新研發。構建以數據為紐帶的產學研協同創新體系,鼓勵以“官助民辦”形式建立大數據和人工智能開放創新公共平臺,形成大數據智力眾包模式。二是圍繞產業鏈,以數據鏈激活資金鏈。建立基于大數據的產業運行監測和精準投資體系,針對產業鏈不同環節設立知識產權基金、協同創新基金和產業并購基金,形成全鏈條精準化投融資渠道,促使資金向具有競爭優勢的實體經濟企業匯聚。三是依托產業鏈,以數據鏈培育人才鏈。依托重點產業數據集群優勢,建設不同行業大數據實習實訓平臺,培育具有世界水平的數據科學家、工程師和高水平創新團隊。發揮大數據人才精準畫像和供需匹配優勢,為各層次人才提供“代理式”“一站式”“全天候”服務,促進產業鏈、數據鏈和人才鏈同頻共振。

(五)優化大結構:充分釋放數據要素的轉型帶動作用

生產要素的流動有利于經濟重心的轉移。在改善數據要素配置效率的同時,需要深入剖析影響供給側結構性改革的根源,尋求數據要素在市場結構中的最佳位置,因此要大力推進大數據、人工智能、區塊鏈、5G等技術形態與實體經濟深度融合,以信息化培育新動能,以新動能推動新發展,從而帶動我國經濟發展的質量變革、效率變革、動力變革。一是優化動力結構。在消費端,培育以數據為核心的消費新業態新模式,強化數據對消費升級的拉動作用。在投資端,加快建設大數據、人工智能、區塊鏈等數字經濟基礎設施,拉動有效投資。在貿易端,搭建“一帶一路”大數據公共服務平臺,為地方政府和社會化機構“走出去”和全球貿易決策提供數據服務。二是優化產業結構。全面推動大數據、人工智能、區塊鏈、5G等新技術應用和產業孵化,為數字化產業發展創造良好的“生態環境”。加快產業數字化轉型,營造企業競相發展、活力迸發的數據創新創業氛圍,推動互聯網、高端制造、現代農業等“數據富礦區”企業大數據轉型,發揮數據推動一、二、三產融合發展的“黏合劑”效應。三是優化區域結構。推動建設“東數西算”工程,促進東部產業和創新資源與西部算力和能源資源有效銜接,形成以數據為紐帶的東中西協調發展新格局;建設粵港澳、京津冀、長三角等一批區域性數據要素共享流通樞紐工程,充分發揮數據要素在推進區域協調發展中的紐帶和橋梁作用。

五、結語

伴隨大數據、人工智能、5G的深入發展,經濟全球化趨勢日益增強,而在以信息技術為基礎的網絡社會中,其經濟形態必然發生轉變,數字經濟作為引領未來中國高質量發展的“牛鼻子”,其核心是以數據為基礎的生產力及對獲利能力的強調,數據化不僅僅是指數據本身生產的大量擴展,更是指生產技術與管理方式適應信息革命帶來的變化,這種變革能夠提高經濟中各個生產領域的生產效率,其結果是形成新的經濟范式和組織形式,但同時也使得傳統產業所蘊含的生產力得以釋放。因此,發展數字經濟、建設數字政府、打造智慧社會,都要有賴于一個完善、成熟的數據要素市場體系的培育。本文對當前我國數據要素市場體系培育面臨的挑戰和對策進行了系統闡述,期望對后續產業界、學術界和政府部門開展相關工作提供有益借鑒。

作者:國家信息中心大數據發展部主任于施洋、處長王建冬,北京大學博士研究生郭巧敏

本文刊載于《電子政務》2020年第3期

 

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