原標題：獨家 | 千億數據要素市場待啟，相關政策有望年內出臺

　　摘要

　　一家商業銀行年度數據采購費高達億元，但合規風險等系列問題仍然待解，各方都在期待數據要素市場的開啟。有關政策文件正在加速起草，年內有望發布

　　文|唐郡

　　7月20日，一場史上罕見的暴雨襲擊鄭州，中原腹地淪為澤國。當晚8點57分，一個名為《待救援人員信息》的在線協作文檔出現在朋友圈中。據統計，24小時內，該文檔被訪問250多萬次，數百人在線協作，更新了270多版，向外傳遞了超過1000條求助內容、近100個避險地點等救援信息，成為一個實時更新的大型救援信息中轉站。

　　一個文檔，承載了人與人之間守望相助的溫情，也成為中國數字經濟發展的縮影。1988年第一次接入國際互聯網，中國近10億人接入互聯網，上傳數據、傳輸數據、使用數據幾乎成為每個人的生活日常。中國信息通信研究院（下稱“信通院”）最新發布數據顯示，2020年，中國數字經濟規模擴張至39.2萬億元，占GDP比重接近40%。

　　2017年，中國國家主席習近平提出，“構建以數據為關鍵要素的數字經濟”。數據要素在經濟發展中的重要性進入決策層視野。2020年，國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（下稱《意見》），將數據與土地、勞動力、技術和資本等生產要素相提并論，并提出“加快培育數據要素市場”。

　　從一串字符到與土地、資本、勞動力、技術等生產要素并駕齊驅的生產資料，背后是中國經濟數字化轉型帶來的巨變。“數據已經成為優化分配和使用自然資源和社會資源的關鍵依據。”華控清交信息科技（北京）有限公司（下稱“華控清交”）董事長張旭東告訴《財經》記者，對內，數據要素是經濟進入新發展時期后，提高發展質量和效率的抓手；對外，是中國實現“換道超車”的關鍵路徑。“黨和國家這是點到要穴了。”

　　數據要素如何市場化？光大銀行總行信息科技部副總經理王磊告訴《財經》記者，其中至少涉及確權、定價、交易三個核心環節，但在實際操作中，第一關確權就難倒業界。“你在微信上的行為數據，到底屬于你還是屬于騰訊？這個數據產生的收益是不是該分你一份？”多位受訪者告訴《財經》記者，此類問題至今仍然無解。光大科技有限公司（下稱“光大科技”）副總經理向小佳直言：“收益分配在技術上好解決，但首先需由法律來明確如何分配。”

　　事實上，除權屬復雜外，數據還具有可共享、價值易變、零成本復制、非實體無消耗等特性，導致明文交易的數據容易失去價值。此外，不同維度的數據融合使用還可能產生難以預料的風險。如何讓數據安全流轉也是業界當前探索的重要方向。

　　盡管如此，多位受訪者對《財經》記者坦言，實踐中數據已經在流通。據王磊透露，光大銀行每年需花費近億元采購數據。初步估算，商業銀行每年數據交易金額超過百億元，整個市場規模上千億元。不過，線下點對點交易存在諸如合規風險等系列問題，各方都在期待一個更高效、規范的數據要素市場。

　　據《財經》記者了解，數據要素市場關聯方至少包括數據交易主體、數據交易平臺和數據交易中介等。當前，金融機構、金融科技企業、數據基礎設施服務商、互聯網巨頭、高校以及各地的大數據交易所均在積極參與探討和實踐。

　　與此同時，地方政府也在積極推動數據要素市場化。7月5日，廣東省印發《廣東省數據要素市場化配置改革行動方案》，率先試水。次日，深圳發布《深圳經濟特區數據條例》，首次通過立法規范數據處理活動，保護相關各方合法權益，促進數據作為生產要素開放流通和開發利用。“這標志著它（數據要素市場建設）已經進入落地環節，進入籌備期了。”王磊表示。

　　此外，《財經》記者多方獲悉，更高層面的數據要素市場建設指導文件正在起草當中，最快將于年內發布。屆時，數據要素市場建設將迎來更多實質性進展。

　　生產：從計算原料到生產資料

　　世界是由什么構成的？

　　如果拿這個問題去問程序員，毫無疑問這個答案會是0和1。1945年，美籍奧地利數學家——馮·諾依曼創造性地提出用二進制替代十進制，讓計算機按照程序順序執行計算命令的構想，實現了對復雜數據的高效穩定計算。

　　隨著技術發展，0和1覆蓋的數據形式從數字拓展到文字、圖片、聲音、視頻，數據總量更是爆炸式增長。據信通院報告，預計2020年全球數據總量達到47ZB（十萬億億字節）。馮·諾依曼一定沒有想到，這一堆由0和1構成的數據即將成為人類社會最核心的生產要素之一。

　　在張旭東看來，隨著大數據、人工智能等技術的發展和成熟，數據的主要使用主體從人變成了機器。由此，基于大數據的決策和優化照進現實，將數據與其他生產要素融合，就能優化資源配置，提高生產效率。

　　“技術對信息的處理方式落到了數據上，在新的經濟發展階段，數據成為經濟優化的基礎依據，所以它能跟土地、勞動力、資本、技術等生產要素并駕齊驅，成為社會生產力的重要組成部分。”2011年以來，中國GDP增速從9%以上，逐漸下降至6%左右，經濟由高速增長向高質量增長轉變，同時數字經濟占GDP的比重逐漸上升至接近40%。作為數字經濟的核心要素，數據要素被視為轉變經濟發展方式的抓手。

　　另一方面，與芯片等領域不同，中國在大數據、云計算等技術上與國外差距不大，且由于數據化做得更好，在數據量上有較大優勢。中國國家信息中心主任劉宇南披露，到2025年，中國數據總量預計將躍居世界第一，全球占比有望達到27%以上。“技術、資本等生產要素上，國內沒有特別的競爭優勢，但依托豐富的數據資源驅動傳統企業進行數字化轉型，可能會成為實現競爭優勢的一個突破口。”光大科技大數據部負責人田江總結道。張旭東稱之為“換道超車”。

　　內外需求疊加，決策層對數據要素的重視程度與日俱增。2017年，中國國家主席習近平提出，“構建以數據為關鍵要素的數字經濟”，確立了數據在數字經濟中的關鍵地位；2019年，十九屆四中全會首次提出，將數據作為生產要素參與分配；2020年，國務院發布《意見》，將數據與土地、勞動力、資本和技術四大生產要素并列，并明確提出“加快培育數據要素市場”；今年3月，“十四五”規劃進一步提出“激活數據要素潛能”。

　　“數據作為生產要素參與市場分配已經在國家層面達成統一，加快數據要素流通交易，激發數據資產價值轉化，已經成為數字中國建設的關鍵引擎。”王磊評價道。

　　浙江杭州市臨平區塘棲鎮，游客在塘棲枇杷產業博覽館觀看大數據數字大屏和鎮區沙盤。圖/ 新華

　　值得注意的是，原始數據不等同于數據要素。原始數據經過數據治理（收集、加工、清洗、打標簽等）后，變成了數據資源或數據資產，數據資源/資產進入流通領域后，才形成數據要素。

　　截至目前，商業銀行、互聯網企業、大數據公司等機構都有能力將原始數據變成數據資產，但接下來的問題卻難以解決，數據要素應該屬于誰？

　　確權：讓數據先流通起來

　　科斯定理告訴我們，只要一件物品的產權得到清晰界定，那就可以進入市場流通交易。改革開放以來，勞動力、技術、資本等生產要素都經歷了明確產權的過程，然后才能通過市場化機制流通、盤活。

　　由此，數據要素的確權問題也成為關注焦點。今年全國“兩會”期間，多位人大代表提議完善數據要素市場相關配套法律制度，數據確權問題更是被反復提及。近期，中誠信國際首席經濟學家毛振華撰文指出，清晰的產權界定是數據要素通過市場競爭、交易、定價實現高效配置的前提和依據。

　　但數據要素確權存在很多現實困難。“數據確的是什么權？是知識產權還是財產權？法律上沒有明確定義。”一位大數據專家對《財經》記者直言。在他看來，知識產權和財產權的確權方式完全不同，法律沒有予以界定，后續問題無從談起。

　　事實上，多位受訪者告訴《財經》記者，確權首先是個法律問題。當前中國與數據相關的法律主要是《中華人民共和國數據安全法》和《深圳經濟特區數據條例》，其中對數據的定義都是“任何以電子或者其他方式對信息的記錄”，并不涉及權利的定義和劃分。

　　王磊表示，數據要素在創造、加工、共享等過程中涉及大量角色，如數據的生產者、所有者、使用者、管理者、出售者、購買者等，同一主體可在數據要素流通過程中同時承擔多種角色。如何充分識別各種角色，同時保障各方合法權益，是確權的難點所在。

　　“數據確權最大的難點在于它同時具備權益性和資產性，且高度融合。”張旭東告訴《財經》記者。所謂權益性，是指數據被采集方的自我保護和利益主張權；資產性，則是數據控制方花費成本采集、加工、整理或購買數據后，對數據的控制權和收益權。權益性和資產性如何權衡？“在中間能找到一條黃金分割線，讓兩邊都沒有意見嗎？沒有。”他坦言。

　　盡管觀察角度不同，但上述人士均對《財經》記者表示，就當前情況來看，數據確權難度很大。

　　不過，這并不意味著數據要素市場只能停滯不前。

　　在王磊看來，生產要素市場的繁榮涉及三個核心步驟，確權、定價和交易。傳統經濟學框架下，三個步驟按部就班完成。但數據要素的確權在法律上難以推進，不如先推動交易，用數據要素市場的繁榮來推動確權。“價值能夠實現，確權才有意義。”

　　“我認為現在更好的方式是淡化所有權這個概念，”張旭東亦表示，“至少有兩件事是比較清楚的，就是數據的控制權和使用權。”他進一步提出，控制權對應著保護數據的責任，使用權則對應經濟利益，數據控制方通過使用數據，或出讓使用權獲得收益，同時對數據相關的安全問題負責。總而言之，擱置爭議，讓數據要素先流通起來。

　　流通：警惕數據融合風險

　　“數據使用安全是數據流通的第一必要條件。”談及數據流通，張旭東向《財經》記者強調。當前，數據流通中的安全問題主要包括數據泄露風險和數據融合使用風險。

　　明文數據一旦被“看見”，就會暴露信息，即可被無限復制和無限制使用，供給曲線和需求曲線無限大時，市場無法通過有效供需對數據要素定價，更遑論大規模流通。

　　同時，數據大規模流通和融合使用具有較強的負外部性。“木炭、硝酸鉀、硫磺，單個物質在常溫下化學性質都很穩定，但按照一定比例混合就成了炸藥。”在張旭東看來，不同維度數據的融合使用如同開設“數據化工廠”，一不小心就會觸發危險的“化合反應”，侵犯個人隱私、商業機密，甚至危及國家安全。

　　事實上，當前各類數據尚未大規模流通、融合的情況下，數據融合使用的負外部性已初見端倪，大數據殺熟、困在系統里的外賣員等事件，都在提示數據融合使用可能帶來的潛在風險。

　　“目前對于數據的分級分類和相關風險評估和管控通常只注重該數據本身的泄露風險，”張旭東進一步強調，“亟須建立對多方數據融合計算的目的和方法進行管控的機制。”

　　但一刀切的保護同樣不可取。毛振華指出，2018年5月正式生效的《歐盟通用數據保護條例》（GDPR）導致歐盟境內企業融資金額下降約26.5%，就業崗位減少了5000個-3萬個。“該條例在個人數據產權界定與保護方面是一個很好的示范，但其產權實現方式不符合數字經濟發展要求，企業使用數據需要付出的成本高于所能獲得的收益，反而抑制了數據使用者的積極性。”

　　如何在數據使用和數據保護之間取得平衡？業界找到的答案是隱私計算。

　　所謂隱私計算，是指在保護數據本身不對外泄露的前提下，實現多方數據融合計算分析的一類信息技術，需要密碼學、計算機、大數據、人工智能等眾多技術體系的交叉融合。當前，業內關注度較高的包括基于密碼學的多方安全計算技術，以及聯邦學習、數據脫敏、差分隱私和可信計算環境等基于明文的隱私增強技術。

　　通過隱私計算，理論上可以實現數據可用不可見，用途可控可計量。“數據可用不可見”可防止數據在流通中出現信息泄露，再疊加“用途可控可計量”，就能夠保證數據按照事先約定的方法和目的使用，防止濫用。

　　近幾年，金融機構、互聯網巨頭、數據科技公司等數據使用大戶紛紛布局隱私計算。據《財經》記者了解，光大銀行即將發布多方安全計算平臺；光大科技在隱私計算領域已經有40多項專利申請；華控清交已與多家國有大行和股份行達成技術合作；騰訊、阿里、百度等巨頭均發布了自己的隱私計算產品。此外，星云Cluster、富數科技、翼方健數等隱私計算領域的創業公司也先后完成數億元的融資。

　　探索：靜待啟幕

　　數據要素市場尚未正式啟幕，但各方探索已然行動起來。

　　根據廣東省發布的《廣東省數據要素市場化配置改革行動方案》，該省提出了五大類共71項改革重點任務，同時給出了較為明確的改革時間表。

　　到2021年底，初步構建統一協調的公共數據運營管理體系，推動數據新型基礎設施、數據運營機構和數據交易場所等核心樞紐建設；到2022年底，初步構建權責清晰的數據要素市場化配置制度規則和組織體系，在數據要素市場流通的運營模式、交易模式、技術支撐、安全保障等方面形成可復制、可推廣的經驗做法。

　　《財經》記者多方獲悉，當前深圳已經在籌備數據交易所等多項基礎設施建設，包括商業銀行、數據基礎設施供應商等機構參與其中，預計今年底可開始公共數據交易。一位知情人士告訴《財經》記者，深圳當地很重視數據要素市場建設，“他們認為數據要素市場化是改革開放進入第二階段的標志”。

　　除地方政府外，金融機構亦在積極探索。

　　2021年初，光大銀行聯合德勤發布了《商業銀行數據資產估值白皮書》，率先搭建了商業銀行數據資產估值體系，同時對數據資產估值體系進行了探討。上文提到，數據要素市場化三大核心步驟中包括定價，估值是定價的一環。據悉，當前光大銀行是少數在數據資產估值方面進行探索的機構。

　　對于探索動力，王磊直言，商業銀行既是數據要素市場的需求方，也是供給方。在需求端，商業銀行有大量外部數據采購需求，每年數據采購交易金額過百億元，整個市場規模上千億元。以光大銀行為例，該行每年從外部采購60余種數據，采購金額近億元。在供給端，商業銀行在業務開展過程中積累了大量數據，將這些數據資產化，在確保安全的基礎上對外開展交易，可以釋放部分數據價值。“我們發自內心希望數據要素市場做起來，這樣無論作為需求方還是供給方，我們都能受益。”

　　另一方面，數據要素是整個數字經濟發展的核心，光大銀行希望在這個鏈條中能發揮前瞻性探索作用。

　　公開資料顯示，建設銀行、工商銀行、招商銀行、交通銀行、浦發銀行、微眾銀行等也已在布局，涉及領域包括隱私計算、大數據交易所等。此外，光大科技等金融科技企業，華控清交、路孚特等數據基礎設施服務商，騰訊、阿里等互聯網巨頭，清華、北大等高校，以及北京、貴陽等地的大數據交易所均在積極參與探討和實踐。

　　值得一提的是，《財經》記者多方獲悉，更高層面的指導意見正在醞釀之中，最快將于年內出臺。屆時，數據要素市場相關概念將被進一步明確。

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責任編輯：王蒙