意見領袖 | 江小涓   

　　文章來源于中國網信雜志

　　人類社會進入數字經濟時代，數據成為基礎性戰略資源。黨中央高度重視發揮數據的重要作用，習近平總書記作出重要指示，要求發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用，加快形成以創新為主要引領和支撐的數字經濟。

　　2019年黨的十九屆四中全會明確了“數據要素市場”這個重要概念。2022年6月，中央全面深化改革委員會審議通過《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”），部署了數據要素基礎制度的“四梁八柱”，開啟了數據要素市場建設發展的新征程，數據要素市場建設從理念形成進入實踐探索階段。

　　數據要素市場建設是重要的制度創新

　　數據的流通使用和治理引起各國的普遍關注，我國是首個將“數據”列為生產要素的國家。新型生產要素的市場建設是典型的制度創新。在這個過程中，數據確權、數據生產、數據流通、數據收益和數據治理等與生產要素配置相關的經濟學概念和內涵等將成為理論研究關注的問題，工作實踐中顯現的問題更應成為理論研究的首要。因此，實踐創新和理論構建面臨諸多機遇和挑戰。

　　第一，中國是數據大國，構建數據要素市場具備有利條件和堅實基礎。

　　中國作為世界上互聯網人口最多、制造業規模最大和大型城市數量最多的國家，每天都在產生各類海量數據，具備良好的數據收集、匯聚、傳輸和計算能力。從消費類數據看，2022年年末，中國移動端月活上網人數達11.7億，人均上網時長6.9小時，每天消費者在線總時長達80億小時，高居全球第一，源源不斷產生與個人行為相關的海量數據。從生產類數據看，中國制造業占全球比重近30%，高居全球第一，企業內部數字化轉型和產業互聯網連接水平居全球中上，源源不斷產生與生產行為相關的海量數據。從城市運行數據看，中國660個大中型城市中，超過600個進行智慧城市建設，高居全球第一，源源不斷產生與城市運轉相關的海量數據。同時，中國5G基站數量、計算中心數量、連接5G基站的網民數量和企業等均高居全球第一，數據收集、匯聚、傳輸和計算等便利高效。由此決定了中國是全球數據大國的重要地位，建設數據要素市場對中國未來發展意義重大。

　　第二，數據的獨特性質和創新的挑戰與機遇。

　　數據的獨特性質主要體現在五個方面。一是多主體生產，導致數據生成過程錯綜復雜，常常是多方主體相互協作的結果，其中包含不同主體不同程度的投入和貢獻，確權困難；二是多場景復用方便，一組數據可以被不同主體以不同方式重復利用，在使用上不具有競爭性和排他性，不容易清晰明確主張權利；三是數據中敏感信息多，許多數據內容多層次多元化，可能承載了需要保護的個人信息和商業機密，即使匿名化和去標識化，也有可能被挖掘出來；四是減損貶值快，絕大部分數據的價值在于實時性，有研究表明，一年期以上的數據貶值達到98%以上，保值增值十分困難；五是具有交易和交互兩種類型流通方式，特別是交互型流通即數據在不同主體間的非交易型流通使用，與其他生產要素流通使用的形態相比有顯著不同。

　　第三，實踐探索的輕重緩急與理論創新的實事求是。

　　在“數據二十條”的起草制定中，針對數據要素與其他生產要素的不同特點，文件的重點是構建起主要架構，即“四梁八柱”，許多更具體的內容需要不斷探索發展，并從有社會較多共識、有迫切實踐需求、符合數據要素特征、與理論體系有較好契合性等角度梳理工作重點。例如，在起步階段不回避“所有權”，但更強調持有權、使用權、經營權，讓數據先動起來、用起來，就是現階段中國特色數據產權制度的一個鮮明特點。再如，處理好場內交易和場外交易的關系也是現實針對性很強的問題。從實踐看，數據流通使用既有通過數據交易所完成的場內交易，也有企業之間直接發生場外交易，更有規模巨大的非交易型的數據交互。因此，“數據二十條”并未強調以哪種流通方式為主，而是提出場內交易與場外交易相結合，不斷探索創新。在公有數據開放共享和開發利用以及構建安全貫穿數據治理全過程的安全治理模式等方面，也都從理論與實踐的結合出發，既提出長遠發展方向，也明確當下工作重點。

　　數據交易與數據交互：數據流通的兩條主線

　　“數據二十條”發布后，數據要素市場建設最顯著的進展是各類數據交易所的建設。與此同時，對數據流通普遍的認識偏差是忽視數據交互流通和使用方式。數據流通與其他要素流通的顯著差異在于，其并非必須經過確權、定價和交易后才能流通和使用，而是通過數據交互方式拉通全產業鏈全生態圈的業務、相關各方共同拓展新賽道和分享新收益，這是當下數據流通和發揮作用的主要形態。

　　第一，場內數據交易：制度規則建設先行和數據交易嘗試起步。

　　“數據二十條”發布后，各地發展熱情高漲，數據交易所快速增加，截至2023年10月底已經超過48家。

　　從各地數據交易所的工作推進看，總體上是制度建設和規則建構先行，高頻推進的工作包括登記、確權發證（持有權、使用權、經營權）、價值評估、公共數據開放和運營、數據鏈建設、數據產品合規體系、數據安全體系建設等，以及從數據、數據產品到數據資產、數據資產金融創新的路徑指引等。同時，數據交易所的各類主體匯聚也效果明顯，幾家主要的數據交易所已經入場的各類主體都超過上千家，包括數據供給方、數據需求方、多種類型數據服務商和數據安全技術開發主體等。不過從總體上看，場內數據交易量有限，仍處在嘗試起步階段。

　　沒有交易發生甚至沒有場內數據交易意愿的主體為何“入場”？主要原因在于，數據交易所的信息平臺作用突出，能夠促進相關主體之間的充分交流，構建良性互動、開放協作的產業生態，共同推動相關制度建設。在此共性意愿下，各類主體有各自立場。數據擁有方希望在確權的基礎上能夠交易數據并獲得收益，交易不活躍時也期待數據能夠被確權、評估和“入表”，成為數據資產。數據資產可以增加企業信譽和改善資產負債表，不過最有共識的期待是數據資產可以用來融資，如數據質押貸款、數據資產擔保和數據資產證券化等。目前，金融業普遍認為，數據資產帶來很大的挑戰和機遇，需要積極謹慎研究，試點探索先行。對數據服務商來說，能在數據交易所得到某種方式的增信并預期能為數據交易所中的各類主體提供服務，是其“入場”的重要動力。先行進入獲得信息得到增信并期待在未來海量數據交易中抓住先機，是所有主體的共同愿望。

　　第二，場外數據交互：多種場景拉通支撐業務擴展。

　　數據的交互利用是當前數據流通更為廣泛使用的商業模式。數據或數據產品并非用來直接“交易”獲利，而是為了業務發展。也就是企業和組織通過與內部各方以及與業務相關外部各方共享數據來支撐業務打通和創造新價值，各方共享業務發展帶來的紅利。數據交互的主流模式是API（應用程序編程接口）模式，即通過應用程序接口拉通數據，這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成，實現數據流通和共享。API模式在數據流通中的應用非常廣泛，可以幫助實現數據共享、數據交換、數據遷移、數據同步等功能。API模式下并沒有數據交易發生，因此，數據持有方沒有確權、估值、“入表”和交易規則等服務需求，但是需要解決數據交互中匿名化標準、隱私保護責任邊界、數據跨境流動、數據安全技術開發、大企業數據壟斷等問題。

　　各類平臺的數據交互情況主要體現在以下幾個方面。

　　首先是消費平臺。數據主要用于全鏈條業務和跨界業務打通（數據交互）而非數據交易。例如，跨境電商平臺有海量實時數據，為平臺上的國內外客戶和商戶服務，打通全鏈條數據交互，通過消費者偏好感知、智能廣告推送、獲得客戶訂單、生產者排產制造、商戶發貨、物流體系配送直到商品交付給消費者這個運作全鏈條的數據拉通，支持平臺全球業務發展和生態圈的不斷拓展。再如，銀行數據也主要用來進行風控、識別客戶、推送服務以及各種衍生服務圈的開拓，而不會通過“確權-交易”這種方式來流通利用。

　　其次是產業互聯網平臺。產業互聯網的初心就是通過數據交互支持產業鏈從供應端到客戶端各個環節的業務銜接和融通，提高產業全鏈運行效率。另一類產業平臺是復雜場景下全域數據的拉通，例如，全過程智能電網建設、智慧城市建設中多場景數據的匯聚和應用。這兩種情形下，平臺有可能將行業、領域知識與經驗進行數字化封裝，提供優秀的服務組件，適應特定企業和特定場景的應用需要，但此時的供需雙方可以直接溝通，而且交易的是數字產品，而不是數據要素。

　　再次是公共數據的開放共享。政府和各類公共部門及企事業單位生產存儲大量數據，而且是高質量數據。現實中普遍服務類型的公共數據主要通過兩種數據交互方式提供服務。一是中央到地方的政府服務平臺，縱向數據與橫向數據匯聚或貫通，為公眾提供異地或跨層級的數字化服務。二是政府建立公共數據專區，匯聚政府各部門掌握的多種類型數據，為需要了解市場主體信用狀況的機構提供相關信息服務，“原始數據不出域、數據可用不可見”，既能助力信用良好企業獲得金融服務，又能保護企業相關商業秘密。

　　最后是通用人工智能模型應用。無論是搜索平臺通過人工智能實現極高匹配度的內容分發和信息輸出、內容平臺實現極為豐富的智能化內容生成、社交平臺實現人機極高效率交互，還是人工智能模型在垂直領域的落地應用，訓練模型所需要的多模態海量數據多數不是經過確權后的數據交易這種方式來獲得的，而是用海量交互方式或網絡抓取方式獲取數據。

　　第三，場外數據交易前景廣闊。

　　一類場景是經濟社會的智能化轉型。其本質是將物理場景數據化并將兩者有效協同。智能化轉型的市場有多大，智能化轉型服務的市場就有多大，有些企業采用專業數據生產商提供數據庫或數據組件，有些企業購買數字化轉型解決方案或各種形式多樣的轉型服務。另一類場景是解決數據無法流通時的數據共享問題。由于隱私保護或其他政策限制以及競爭關系，一些領域數據無法匯聚或拉通，數據服務商提供聯邦數據和計算解決方案，私有化部署，“數據不動算法動”，這為各種數據技術服務商提供了商機。由于技術持續升級，該類服務需求量大且不斷升級迭代，不過目前主要采取需求方與生產方直接交易的方式。從技術類型和交易規模看，數據交易所這類交易平臺發揮著品質保障、信用保障、金融服務和撮合交易等作用，有很好的發展前景。

　　數據跨境流動：交互為主拉通全球業務及監管模式

　　數據跨境流動主要采取數據交互的方式進行，單獨將其列舉出來做分析，是因為這個問題面臨的當下緊迫性和處理方式的特殊要求。數據跨境流動的主體是跨國運營的企業和組織，目的是通過企業內部以及相關業務生態內各方的數據交互，拉通全球業務鏈和統籌全球業務運行。

　　對數據跨境流動進行監管是各國的共同做法。我們目前主要采用發布規則并逐單核準模式。這種方式有利于數據跨境流動安全，但對政府和企業來說負擔較重、效率有待提升。從國際經驗和我國一些數據交易機構的實踐看，需要將審核企業數據合規能力和審核數據內容合規性相結合。

　　第一，審核企業數據保護的合規能力。美國主張通過行業自律實現數據跨境自由流動。企業制定隱私政策的標準，最具代表性的為ISO/IEC 29100系列標準。但數據跨境流動涉及雙方或多方，因此，美國大力推動亞太經濟合作組織（APEC）采用跨境隱私規則（Cross-Border Privacy Rules，CBPR），強調“數據持有者標準”是一種企業數據合規能力標準。CBPR體系是一項企業和各類組織自愿認證體系，通過認證后，認證企業內部和企業之間個人信息的跨境傳輸應不受阻礙。

　　第二，制定白名單。歐盟執行的是白名單管理制度，CBPR體系的本質也是白名單，但主要針對企業和各類組織。而歐盟的白名單指經過歐盟認定的對個人數據保護充分的國家、地區或國際組織，如果達到要求就可以直接向其傳輸數據，不必采取進一步的保護措施。評估的主要內容是對個人隱私的保護。

　　第三，制定標準合同（Standard Contractual Clause，SCC）。如果一個國家或地區不在歐盟認定的個人數據得到充分保護的白名單中，此時企業將歐盟的個人數據傳輸到這些地方，則需要采取其他豁免途徑，如簽訂標準合同、約束性企業規則、獲得數據主體同意等。其中，標準合同應用最為廣泛。標準合同要求明確個人信息被傳輸的方式和途徑，個人信息被傳輸的地點、接收方和用途，個人信息被傳輸的合法性和安全性保障措施，出現違規行為的責任追究機制等。

　　第四，制定負面清單。美國2010年界定的“重要數據”范圍包括農業、受控技術信息、關鍵基礎設施、地理產品信息、情報、核、隱私、安全法案信息等17個門類。這些數據特別是受控技術信息出境要受到數據安全審查，審查內容和程序則依據相關法案。

　　無論哪種審查方式都不涉及“數據交易的合規性”，而只針對“數據跨境流動的合規性”。實踐背景就是數據跨境流動，主要是跨國企業集團內部數據流通，以及跨國經營企業在其全球產業鏈條和產業生態內的數據流通，其重點在于數據跨境交互，而不是交易。對于我國數據跨境流動的商業模式和監管制度，要深刻理解這個實踐背景，從實際出發，參考借鑒其他國家經驗，持續創新和完善。

　　總之，數據要素市場是一種新型要素市場，發展模式和監管制度都要符合這個新型市場的特點和規律，讓數據創造價值的潛力充分發揮，讓相關問題和挑戰受到有效監管，為數字時代經濟社會發展進步提供強大動力和有效支撐。

　　(本文作者介紹：教授、研究員、博導、國務院副秘書長、全國政協委員)