文/新浪財經意見領袖專欄作家 劉曉春　　

　　在厘清數據交易的概念與邏輯的基礎上，需要更進一步就科技平臺公司與社會和諧相處探討相應的制度安排：

　　第一，科學地看待科技平臺公司的壟斷。要鼓勵平臺競爭，但又不能以市場集中度定性壟斷。平臺的市場集中度不是必然負面的，真正的問題是平臺實現市場集中的手段。近期出臺辦法，禁止平臺公司采取“二選一”等手段壟斷經營是非常正確的。

　　第二，科技平臺公司職能單一化。科技平臺公司真正的壟斷問題是利用平臺壟斷客戶、壟斷平臺上的相關業務。因此，互聯網科技公司的平臺服務業務必須與其他業務嚴格隔離，其他業務只能以同樣條件與平臺上的其他參與者公平競爭。

　　第三，數據采集、治理、服務、出售持牌制。或不能允許同一科技平臺公司同時擁有以上四個環節的業務，特別是數據服務業務和數據交易業務，不能由同一個公司經營。

　　第四，建立專業的科技平臺公司及數據行業監管體制。

　　第五，各類科技平臺必須開放。

　　——劉曉春 上海新金融研究院（SFI）副院長

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　　科技平臺公司要與社會和諧相處

　　人類千萬年來都會追問一些永恒不變的問題，比如，人類與這個地球上其他物種的區別。說追問，實際上是自問自答，因為沒有其他物種會來回答諸如此類的問題。

　　最近，云南那十幾頭象的行動引起了地球各地人類的關注。它們晝伏夜出，出行有隊形，有開道的，有殿后的；睡覺休息也有隊形，并且有站崗放哨的；互相嬉戲打鬧，一言不合，分道揚鑣。從它們行為的種種跡象推斷，它們有語言、有感情、有分工，應該也是有思想的，它們也是社會性動物。

　　如此看來，人類與其他物種真正的差別在于文字和科學。

　　文字和科學又是相互關聯的。科學推動了人類社會的發展，使人類擺脫了完全依賴自然供給的生活狀態。人類生活的物質供應越來越豐富、壽命不斷延長。正因為如此，人類崇拜科學，認為科學會給人類帶來財富，帶來進步，帶來幸福。

　　千百年來，科學技術不斷在發展，人類生活不斷在演進，但人類依然面對生老病死的煩惱，人類社會依然面臨不平等的困擾，依然為爭奪資源而發動戰爭。科學技術解決了許多人類的生存問題，但并不能解決人類的社會生存問題，有時反而強化了人類的社會生存問題。

　　曾幾何時，人們認為，隨著科學技術的發展，人類會從繁重的體力勞動、簡單乏味的重復勞動中解脫出來，人類會進入一個更加公平、和諧的社會。然而，這樣的美好社會從未達到。自從工業社會以來，繁重的體力勞動、簡單乏味的重復勞動，在技術進步中只是轉換了形態，且在資本和技術的作用下，被更加精準和殘酷地擠壓。

　　工業化時代來臨，機器代替人的同時，人類也發明了泰勒制。科學的機器設備和科學的生產管理制度，造成的是貧困的工人和緊張的勞資關系。

　　互聯網、大數據、云計算、人工智能，出發點是造福人類。但是資本的邏輯很清楚：減少人工，降低人工成本。更加精準科學的管理，帶來的或是“996”和被算法牢籠的員工、快遞小哥和客戶。

　　前段時間在蘇州與一位制作蘇州菜和糕點的非遺傳人閑聊，才知道許多著名美食的緣起，是因為做主菜剩下許多邊角料食材，浪費可惜，于是切切碎做成小糕點。本意是廢物利用，降低成本，卻意外成就了著名小吃，增加了收入。

　　在香港時，了解到一些超市和商場都與慈善機構等有合作，每天結業時，把即將過期的生鮮食品贈送給這些機構，避免浪費。因為按商場規定，這些食品第二天是不能上架的，當天必須處理掉。當然，在平時的運營中，商場會持續總結銷售規律，科學進貨和調撥，盡可能減少當天要處理掉的數量，以降低成本。

　　但是，現在有大數據、云計算、人工智能的科技公司，并不研究相關商品的銷售規律，并不服務于科學、精準地計算進貨量和進貨節奏，商場銷售剩余的商品只能白白扔掉。但為了流量，商場還必須降低銷售價格。于是，控制成本的唯一方法，就只有擠壓上游供貨商，這讓上游供貨商甚至種植養殖業的農民生存的空間越來越狹窄。

　　同樣是為了流量，一些高估值上市的，不顧金融的風險規律，向低收入人群過度借貸，造成嚴重的社會問題。不得不說，這是一種竭澤而漁的商業模式。

　　曾幾何時，我們認為，隨著互聯網的發展，數據更加開放，信息更加透明，銷售者可以更方便地找到需求者，消費者可以更容易地找到所需要的商品；投資人可以撇開中介直接找到合適的投資項目，精準地評估風險。因此，各界敦促社會各方開放數據，打破信息孤島。但與此同時，形成了嚴重的信息和數據壟斷。并且，數據成了數據壟斷者壟斷經營、向數據提供者索取收益的工具。

　　曾幾何時，我們認為，隨著互聯網的發展，信息更加公開，信息的傳遞更加快速與廣泛，人們獲取信息的渠道更豐富、更方便，有利于促進人們開放思維、獨立思考。卻沒承想，互聯網信息泥沙俱下，存在著各種虛假信息和垃圾信息。各種人工智能算法的作用，有時反而更固化了人們獲取信息的渠道，為每一個人筑起了思想的圍墻。

　　人工智能、客戶畫像，初始是為了商品的精準營銷。但當互聯網上任何事物都有了商品屬性和營銷屬性后，比起商品的營銷，思想的營銷、觀念的營銷更成為互聯網上的主流——當一個人接受了一種觀念，算法會自動不斷地發送同類觀念的信息，有時觀念更趨于極端化和低俗化，人們的思想于是更封閉、更極端，為社會帶來看不見的動蕩隱患。部分人的過度消費、過度借貸，是這類觀念灌輸在經濟領域造成的一個惡劣結果。

　　因為互聯網的發展，因為數字經濟的未來，數據，突然成了被廣泛敘事的名詞，有所謂“得數據者得天下”之說，這之前是“得渠道者得天下”“得流量者得天下”，也因此，數據便成為了“資產”。

　　然而，與科技相連的數據和科技一樣，數據作為資產是有兩面性的。好處不用多說，敘事者們有大量論述；惡的方面，瘋狂攫取數據和濫用數據的主體比比皆是。現在，人們都開始關注個人隱私和個人數據的權利，以至于數據主權。但是，我認為，數據概念的泛化與混亂，其危害可能與其作用一樣，遠遠超出我們的想象。

　　前兩年有幾位搞智慧管理的朋友跟我講大數據的神奇作用，并吹噓他們已經擁有了多少數據。我說：“作為一個管理者，我完全清楚掌握足夠信息的重要性，也完全清楚打通各類信息隔離的協同效應。但是，作為一個銀行管理者，一個做國際業務的人，尤其是一個在境外工作過的人，我更清楚，你應該采集什么信息，確保信息的安全性，比掌握足夠信息和打通信息隔離更重要。不該你擁有的信息，你抓取來了，并且用到了不該用的地方，后果不堪設想。”

　　因為科技的高度發展，人類現在意識到，人需要與自然和諧相處。同樣，科技更需要與人類和諧相處，科技平臺公司要與社會和諧相處。

　　科學技術是中性的，并沒有善惡之分，為善還是為惡，是人的因素；資本是逐利的，逐利的結果是善是惡，同樣是人的因素。要讓科學技術與人類和諧相處，讓科技平臺公司與社會和諧相處，不可能只靠資本背后的人的自我道德約束，還是需要公共制度和機制的安排。

　　厘清數據交易的概念與邏輯

　　科技平臺公司之所以能發揮作用，正在于大數據的有效運用。因此，要創造一個大型科技平臺公司與社會和諧相處的環境，先要理順大數據的一些問題。

　　首先，需要更清晰地定義“數據”概念。目前，關于“數據”的概念包含非常龐雜的內容，有時與傳統的“信息”“資料”“情報”相混淆。

　　當然，在大數據技術面前，沒有什么是不可以成為“數據”的。但是，經過大數據技術采集、處理之前的“數據”與經過大數據技術采集、處理后輸出的可以作為資產的“數據”究竟有沒有區別？區別在哪里？經過大數據技術采集、處理之前的“數據”是不是資產，是否可以交易？

　　這個分別，我認為是非常重要的。這也是確認原始數據所有權、使用權及今后數據收益分享的前提。

　　許多人強調，大部分數據都是人們在交易、生活等行動中產生的，本來就無所謂歸誰所有，這些數據科技公司不采集，就不成其為數據。但另一方面，許多人又大聲疾呼打通信息孤島，實現信息共享，其目標不是這些行為數據，正是那些原始檔案信息及個人、機構的身份等各類相關信息。不能不說，這是兩類完全不同性質的數據或信息。可能分別來討論兩類數據，才能分清有關數據的一些法律等邊界。

　　其次，需要分清可共享數據和不可共享數據。可共享數據需要確定相應的共享范圍和期限。現在出臺的新的法律要求對數據分級分類，是完全必要的。

　　目前，不僅“數據”這個概念泛化，“信息共享”也是一個非常泛化的概念。同樣的信息，或者數據，對不同的人、不同的機構，其意義、性質和作用是不同的。“共享”也不是一個絕對的概念，不是任何數據都可以全社會共享的。不同的數據需要有不同的共享范圍和期限，更不是所有數據都可以提供給市場交易的。

　　實際上，許多科技平臺公司，以“共享”的名義攫取數據后，都壟斷數據，不僅不與社會共享，甚至也不與原提供數據的個人和機構共享。

　　第三，審慎對待數據資產和數據資產交易，區分數據服務和數據買賣。數據是“資產”，這同樣是一個泛化的概念，這個概念導致許多科技企業不擇手段地去攫取各種信息，倒賣各種信息。

　　以前，信息服務、咨詢服務甚至情報服務，都有一定的市場，但整體規模不大。今后，數字經濟、數字社會條件下，數據服務業應該會有非常大的市場空間。但是，數據服務與數據交易是否等同，恐怕是要進一步探討和厘清的。

　　在厘清數據服務和數據交易的基礎上，還需要厘清什么樣的數據才可以作為資產。前文講要清晰定義“數據”，分級分類，要區分可共享與不可共享數據，都與最終哪些數據可以作為資產進行交易有關。

　　必須明確的是，可共享的數據是不可以交易的，比如人民銀行征信系統，銀行將相關的信貸風險數據發送人民銀行征信系統，供參與銀行在業務范圍內共享。這樣的數據，人民銀行是不能作為資產出售的，共享這些數據的銀行也不能將這些數據據為己有并轉賣獲利。前期一些地方搞數據交易中心等，之所以沒有成氣候，就是還沒有搞清楚什么樣的數據才可以作為資產進行交易。

　　第四，數據資產的會計處理。數據如果可以作為資產，就帶來會計記賬和核算問題。現在會計科目中一般有資料費、咨詢費等管理費用開支。數據資產如何認定屬性？肯定不是固定資產，也不是庫存材料，與低值易耗品不同。作為資產的價值如何確定？是折舊還是攤銷？是否按公允價值計算現值？如何記賬背后的問題是，數據資產的市場價格是不是波動的？價格沒有波動，市場交易就活躍不起來。數據資產的質量如何認定？數據資產如果像現在這樣有如黑箱或盲盒，就無法確認質量和評估價格，市場也不可能活躍起來，否則只能是如同賭石一類的另類市場。真是這樣的話，數據資產對數字經濟的促進作用就很難正常發揮。

　　再有，數據資產如何保存和使用？作為資產，是否可以出借或轉讓？如果可以出借，最初的買入還有意義嗎？如果可以轉讓，接受方如何認定轉讓數據的價值？這里牽涉到，數據未被使用而出借或轉讓，或已被使用并留有備份而被出借和轉讓等情況。數據無限制地出借或轉讓，對于最初的數據資產生產商又意味著什么？如果不能厘清這些，這個市場是不可持續的。也因此，對于開放數據交易，建設數據交易市場，恐怕需要制度先行，而不能貿然先開放再說。

　　和諧相處的五項制度安排

　　在理清楚大數據問題的基礎上，更進一步需要就科技平臺公司與社會和諧相處探討相應的制度安排。

　　第一，科學地看待科技平臺公司的壟斷。應該看到，同類業務在科技平臺的集中，正是數字科技發揮協同效益的體現。萬物互聯條件下，今后的物聯網一定是相關行業或產業產供銷各個環節的參與者都在同一個物聯網平臺，物聯網才能真正發揮作用。目前已經出現的科技平臺公司，應該說還只是初級形態的平臺。今后還會出現不同領域形形色色的平臺。

　　由此邏輯看，一方面要鼓勵平臺競爭，但又不能以市場集中度定性壟斷。我們還是要從科技的兩面性著手，平臺的市場集中度不是必然負面的，真正的問題是平臺實現市場集中的手段。

　　以電信為例，電信公司是人們電信溝通的平臺。要實現溝通，交流雙方就必須能接通信號，所以，人們一定會集中到互相能接通信號的平臺上。如果電信公司的電信通道不能互相接通，人們最后一定會集中到一到兩家電信公司。如果以市場集中度把這一到兩家公司定性為壟斷，要求分拆，過一段時間，人們又會自然而然地集中到一兩家公司。現在，電信公司之間的信號通道互相打通，用戶可以帶號轉臺，就有了競爭，但總體上，人們在習慣上還是會相對集中的。

　　第三方支付平臺、電商平臺等各類平臺，也是同樣道理。近期出臺辦法，禁止平臺公司采取“二選一”等手段壟斷經營是非常正確的。

　　第二，科技平臺公司職能單一化。科技平臺公司真正的壟斷問題是利用平臺壟斷客戶、壟斷平臺上的相關業務。比如，電商平臺公司利用平臺資源經營各類金融業務等。

　　最近人們討論平臺公司在聯合貸款中收取引流費是否增加了實體經濟的融資成本，筆者認為，第一，從這些年實際情況來看，所有互聯網金融平臺發放的貸款，利率都比銀行高。技術沒有真的解決貸款貴的問題，只是讓貸款更貴了。第二，助貸、引流等，實際上是增加了中間環節，當然就增加了中間環節的盤剝。

　　據說平臺們都覺得很委屈。真委屈嗎？未必。電商平臺就相當于線上的義烏小商品市場，里面的商戶只在經營商品交易的時候才是平臺的客戶。當這些商戶需要辦理其他非商品交易業務的時候，他們就不是平臺的客戶。就好比義烏小商品市場的商戶，他們在攤位上銷售商品的時候，他們是義烏小商品市場的租戶；當他們進貨需要貸款和支付的時候，人雖然坐在攤位上，但卻是銀行的客戶。希望給商戶減少中間環節的互聯網平臺自己卻橫插一杠，成為中間環節，實在是一個悖論。

　　在數字經濟中，各類數字平臺既是商業機構，同時也具備公共品的屬性，因為公共品的屬性，為了保持公信力，其職能必須單一化。為此，互聯網科技公司的平臺服務業務必須與其他業務嚴格隔離，其他業務只能以同樣條件在平臺上與平臺上的其他參與者公平競爭。

　　第三，數據采集、治理、服務、出售持牌制。數據的產生與運用，大致可分為采集、治理、服務和交易這四個環節。由于數據的特殊性，可能需要對這四個環節分別考察和分別監管。

　　就采集數據而言，目前亟需規范數據采集資格和權限。現在可以說是各種機構、各種場合、各種APP都隨時隨地在采集數據，尤其是個人身份等數據，被采集者根本不知道采集者是誰、為什么目的而采集。采集個人身份等數據，都號稱按規定需要實名制，需要采集姓名、身份證號碼、電話號碼、人臉識別等，有的甚至還要求與銀行卡綁定。

　　當客戶銀行卡發生盜刷或資金損失，銀行認為是客戶沒有保管好自己的相關信息，但在到處采集個人信息、交易個人信息的環境下，客戶確實不知道如何保管好自己的信息，更不知道自己的信息被什么人、什么機構所掌握。所以，銀行卡資金損失，客戶覺得很無助。但如果法院因此讓銀行承擔資金損失的責任，無論是法理還是事實，都是說不通的。

　　所以，對采集數據必須有明確的規則，說明什么類型的數據采集必須持牌。無資格者不得采集特定的數據。根據機構不同的經營目的，必須明確不同的數據采集范圍。

　　對必須確認真實身份等數據的一些場合，可以考慮集中認證機制。比如，公園門票，客戶只要刷一下身份證或輸入手機號等，系統自動到公安等系統確認身份，公園本身不得采集、保存、應用、轉賣相關數據。

　　毫無疑問，數據治理也需要持牌經營，對不同機構可以核準不同的數據內容。

　　就數據服務而言，對數據內容、數據服務形式、服務對象，可能需要有明確規定。比如征信公司，就是為金融機構或者貸款機構提供客戶征信服務。今后工業物聯網平臺，其數據服務對象可能只能是同一個平臺上的相關企業，不能超出這個范圍。

　　就數據資產交易而言，恐怕至少出售必須是持牌經營，購買方是否需要持牌，需要進一步探討。這里的關鍵還是前文說到的，什么樣的數據可以成為資產、可以上市交易。

　　這里之所以把四個環節分開了分析，是因為一般來說一個科技平臺公司不會只經營其中的一個環節，但這四個環節可以有不同的組合。我認為，可能不能允許同一個科技平臺公司可以擁有所有這四個環節的業務，特別是數據服務業務和數據交易業務，不能由同一個公司經營。

　　比如征信業務，就只能是為特定客戶提供數據服務，其所擁有的數據不得上市交易。前文講到的共享數據，就只能用于數據服務，絕對不允許作為數據資產出售獲利。

　　有些企業采集數據，是為了自身產品研發、改善營銷等，比如汽車制造企業采集行車數據，目的是為了汽車技術的研發。對此，首先需要規定這類數據的范圍，比如行車數據、路況數據等，但與提供導航服務企業不同，并不需要定位數據；其次就是，數據只能用于自身研發，不得對外提供數據服務和出售相關數據。因此，這樣的企業，就只能擁有采集數據和治理數據的牌照。

　　第四，建立專業的科技平臺公司及數據行業監管體制。有關這方面，相關的法律法規正在不斷發布，更有許多深入的研究。本文不做贅述，只談幾點建議：

　　一是，鑒于今后數字經濟的發展，各類科技平臺公司和數據行業會有很大的發展，這兩個行業與傳統的各行各業有很大的區別，又具有公共品屬性，風險影響很大，可能需要設立專門的部門進行專業監管。

　　二是，為了監管的專業性、公開性和有效性，需要引入如會計師事務所之類的第三方機構，依據監管要求，對科技平臺公司和數據行業的業務、科技、算法模型等進行審計。

　　三是，數據資產交易，需要考慮場內交易和場外交易的規則和程序。監管，包括市場規則等，必須統一規制，不能各部門各搞本系統的市場和規則，要避免形成監管套利的混亂局面。

　　第五，各類科技平臺必須開放。要建設科技平臺與社會和諧相處的環境，消除壟斷和贏者通吃現象，必須從制度上要求平臺公平開放，讓平臺本身成為一個充分競爭的平臺。

　　以電商平臺為例，一方面平臺的職能或功能需要單一化，就是提供一個有利于商品交易的高效率平臺，真的讓天下做生意的人沒有不好做的生意。另一方面，為了讓平臺上的人們好做生意，應該允許各類支付手段在平臺上提供服務，充分競爭；讓各類金融機構進入平臺，直接面對平臺上的各類客戶提供金融服務，充分競爭；其他行業也是如此。

　　如果該電商平臺公司自己也要開展這些業務，可以設立專業公司，獲得相應牌照，與平臺本身業務嚴格隔離，與其他同業在平臺上公平競爭。許多大型商場都有銀行網點進駐，銀行只向商場業主支付租金，商場業主并不過問商場里的商家與顧客到這個銀行網點辦理業務，更遑論代替銀行確定貸款利率和收取引流費。地鐵站里銀行布設的ATM機，同樣如此。如果銀行需要平臺提供相關的有償數據服務，則平臺提供的數據，客戶不應該是打了馬賽克的，數據的質量是可以鑒別的。平臺提供的只是數據服務，客戶還是必須與銀行直接洽談相關業務和價格。

　　放眼人類歷史，科技造福人類。數字科技以及因數字科技而起的科技平臺公司，也一定會造福人類。但歷史也告訴我們，每當有重大科技產生，都會帶來人類社會的重大轉型。轉型本身就是人類社會的發展與進步，但轉型過程并不總是為當時的人類帶來幸福，科技在這轉型中并不只給人類帶來平等與快樂，有時還會導致一代人遭遇的動蕩、不平等甚至戰爭。

　　如何讓科技、大型平臺公司在這樣的轉型過程中與社會和諧相處，減少轉型期的社會摩擦強度，是當前百年未有之大變局中人類所面臨的重大課題。

　　本文原發于財經五月花

　　(本文作者介紹：上海新金融研究院副院長、上海金融數字化研究中心主任)