栾晓曦 罗培 焦德禄：我国数据要素市场的创新方向｜《产业转型研究》专刊报道

文/栾晓曦  罗培  焦德禄

栾晓曦、罗培：清华大学互联网产业研究院

焦德禄：贵州省大数据发展管理局

未来我国数据要素市场发展，需要由理论创新作为解决市场数据要素供给不足问题的有效方法，由技术创新作为解决数据要素市场活力不足问题的有效手段，由机制创新作为解决数据要素市场主体交易积极性弱问题的有效方式。

我国数据要素市场发展需要

未来我国数据要素市场发展，需要由理论创新作为解决市场数据要素供给不足问题的有效方法，由技术创新作为解决数据要素市场活力不足问题的有效手段，由机制创新作为解决数据要素市场主体交易积极性弱问题的有效方式。

数据要素市场理论创新主要解决数据要素供给的问题。因此，数据如何成为要素，传统要素如何数据化，数据如何确权、如何定价、如何交易等，这些方面是数据要素市场理论创新的关键点。

01｜数据成为要素的意义

数字经济是建立在数据要素基础上的，数据是数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素。

数字技术和数字设备的普及，使得大量的数据从各种各样的数据源头通过不同渠道快速产生和流转。数据渗透到国民经济和社会发展的各个领域、各个层次当中，成为一个国家、一个地域的新型基础性资源，正在对经济发展、社会治理、人民生活产生着重大而深刻的影响。数据作为一种新的生产要素，在数字经济不断深入发展的过程中，将居于越来越重要的地位。

据华为公司与牛津经济研究院估计，近 30 年来，在 GDP 增长中，数字投资边际贡献率为 20 倍，而非数投资边际贡献率只有 3 倍。随着互联网技术应用与创新不断深化，全球数字经济正在进入一个高速发展期。

数据要素是数字经济的新原材料，正在成为一个新的变量，改变着国际竞争格局。我国率先在全国范围内将数据作为一种生产要素，中国数字化转型的消费或服务优势，正在向数据要素市场优势转变。

数据之所以成为一个要素，其重要意义主要表现为三个方面：第一，资料参与制作。通过采集、加工处理等方式获取新信息，并将其作为生产活动的依据。数据在其他要素资源中起乘数作用，能够提高经济生产的效率，促进新型产品与服务打造；数据能够改变人们的消费习惯，使其由实物需求转向以信息为代表的价值需求，促进社会进步和经济繁荣。第二，数据的参与配置。资料对于原生产要素，如劳动力，土地等资本与技术具有替代效应，其背后是经济结构变化，要素内涵改变；第三，数据整合优化。最终实现数据融合的驱动。在大数据时代，数据成为新的生产力源泉，并与传统生产要素相结合形成新型的生产要素——数据。数据依靠高流动性和低成本、长期无限性以及外部经济性的特点，它在国民经济各个部门中有着广泛的辐射带动效应，有利于促进全要素生产率的提高。

02｜数据成为要素的过程和价值形成

单一的数据不是资源，不是资产，也不是生产要素。数据要成为要素，需要经过哪些必要的过程？数据要素从产生到发生要素作用的全过程中，数据要素的价值如何形成？需要分析和回答这些问题。

在数字技术和数据要素的作用下，土地、劳动力、资本、技术这些传统生产要素迎来了数字化变革的新机遇。

传统要素与数据要素的融合将有利于释放这些要素的更大价值，与此同时，也将产生新的可流通交易的数据。

01｜数据确权的国际探索

欧盟建立起“个人数据”与“非个人数据等”二元架构。“个人数据”是指与个人信息密切相关且能够在法律上确认为信息的一切载体。对任何被确定或可辨认自然人的有关“个人数据”，它的权利归自然人所有，它所享有的权利有知情同意权、修改权和删除权，对处理权、遗忘权可以进行拒绝与限制，隐私访问权及隐私权在内的各项基本权利。对于“个人数据”以外的“非个人数据等”，公司享有“数据生产者所有权”。对于“个人数据保护规则”中涉及到的其他权利、携权以及其他一系列宽泛而又绝对的权利。其中“个人数据”是指所有与自然人有关的信息及资料，包括个人姓名、性别、年龄、职业、住址、电话号码、家庭地址以及其他个人身份信息等。面向“个人数据”之外的“非个人数据等”，企业拥有“数据生产者的权利”。

02｜数据确权要着重考虑的问题

综合考虑美国和欧洲市场在数据确权上的做法，我国在进行数据确权时，要结合中国国情和数据要素的市场化实践，着重考虑以下五个问题：

在我国，由于数据资源的匮乏，数据价格形成过程存在着“柠檬”问题，这严重制约了数据要素市场的发展。就数据要素市场而言，要素对价值生产的贡献值是不能直接确定的，只有在市场经济条件下，竞争才能归结为数据要素的价格信号。

当前数据定价领域基本遵循信息产品定价的传统模式，例如谷歌的云平台就采用了每分钟计价模式、连续折扣模式。在数据市场中，数据价格是由数据本身属性决定的，即数据的使用价值与数据的质量成正比，而非取决于其初始价格。数据具有高固定成本、低边际成本，产权不明晰、来源多元，结构多变的特点，数据买方和卖方对于数据价值的评价具有“双向不确定性”特征，使组合后的数据质量完整性高，稀缺性与潜在价值给数据交易产品的定价造成了很大的问题。

由于数据自身存在的无损复制性、按不同业务场景产生收益的可叠加性，使得特定数据资产的价值与传统资产价值不同，不是一个固定值，而是一个随不同因素变化的动态值。

数据市场可划分为一级市场与二级市场。在数据一级市场逐渐完善的时候，在此基础上，出现了许多融合应用，以及二级交易市场的形成，即数据交易所。目前，国内数据交易主要有数据交易平台、大数据中心、数据云计算等几种模式，不同模式下的交易主体及服务对象各不相同，但都存在着一些共同特征，即信息不对称。数据交易所将是今后重要产业，怎样构建与经营一个良好的数据交易所，推进数据资产化的落实，是一个需要重点考虑与探究的课题。

我国数据要素市场发展需要

数据要素市场技术创新主要解决数据要素市场活力不足问题。市场要活跃，先决条件是市场要健康、有序、安全。因此，实现数据有效确权、有效定价、可信交易等方面是数据要素市场技术创新的关键点。

由于数据资产的特殊性，采用提交权属证明和专家评审模式等传统手段缺乏技术可信度，且存在篡改等不可控因素，需采用新一代信息技术有效解决数据确权问题。目前有两大类场景：

首先，对于数据要进行物理的流通与交易，并对归属的情景进行了界定。在这一情景中，要求生成、采集和传送数据、利用和收益全周期记录和监测，为数据共享与流通奠定了扎实的技术基础，由此达到生态圈内各参与主体对其数据资产作出贡献以及资产流转和财产分配的监管等，实现收益共享风险共担，推动数据资产流转。

其次，鉴于数据将在各经营主体间流动和共享，不同资料的重组、分析将形成新的数据，造成了由于多主体参与而很难对数据进行情景划分。目前，国内数据交易主要有数据交易平台、大数据中心、数据云计算等几种模式，不同模式下的交易主体及服务对象各不相同，但都存在着一些共同的特征，即信息不对称。在此情景中，应以数据的实际占有与控制权不变或者所有权模糊不清为前提，在保证企业数据安全的前提下保护个人隐私，推动数据共享利用和业务创新等。

当前对于数据资产价值评估的研究还处于早期阶段，评估方法尚不成熟，且鉴于各类条件和数据本身的特性，数据资产估值仍然面对较多难点和挑战：

首先，数据价值具有变动性。数据的可用性取决于它对用户有用性和可靠性两方面因素的要求。数据价值因相关性而异，并且不同的数据使用者，其数据相关性也是不同的。二是数据存储和更新的高效性。数据周转速度增加，意味着数据过时速度相应增加，伴随着不断产生的新数据，旧数据有贬值之势。

其次，数据价值不确定。如监管、全球治理、隐私权问题等，也许会给数据带来经济价值，也会给企业在数据上的投入强度带来实质影响。

再次，数据资源的无限性。数据资源可以无限使用，而这个特性也使数据资产的价值难以计量。

最后，数据资产权属的复杂性。所谓权属即是所有权的归属。由于数据资产属于无形资产，其权属属性与实物资产不同，需要关注的因素更多，更为复杂。

当前数据市场有效供给不足、质量不高，一方面原因是数据开放共享不足，另一方面是数据供需方“不想”“不敢”“不会”：“不想”是担心泄露商业机密和隐私，“不敢”是担心违法、违规、侵权等风险，“不会”是缺乏提升数据价值的技术和手段，一句话就是缺乏信心。

为此，要探索采用新技术、新理念、新模式，保障数据资产安全和交易安全，保护企业商业机密和个人隐私，建立信用体系，构建“良币驱逐劣币”的良性生态，实现可信交易。

我国数据要素市场发展需要

数据要素市场机制创新主要解决数据要素市场主体交易积极性弱问题。主要围绕建立数据流通交易运营机制创新，以有效激励机制、新型交易市场、创新运营模式等进行数据要素市场机制创新。

有效的激励机制是提高数据资产主体积极性的关键。

政策激励方面。一是建立和完善治理规则体系。依据国家相关法律法规，借鉴上海、深圳等地经验，结合地方实际，制定相应配套的地方性法规，并在实践中不断验证和完善。二是积极推动数据资产作为企业的一项核心资产进入企业财务报表科目。数据资产会渐渐成为企业的战略资产，企业将进一步拥有和强化数据资源的存量、价值，以及对其分析、挖掘的能力，进而会极大提升企业的核心竞争力。三是根据本地实际和发展需要，制定相适应的财税、金融、产业等政策，引导和支持数据交易市场和生态健康、有序、可持续发展。

市场激励方面。一是探索开展数据资产质押融资、数据资产保险、数据资产担保、数据资产证券化等金融创新服务。二是积极探索、稳步推进数据资本化。

道德激励方面。重点探索着眼于促进共同富裕的“数据公益”等第三次分配实践。

采用新理念，运用新技术，加强顶层设计，完善规则体系，建设新型交易平台，构建高水平数据流通交易市场。一是做好顶层设计规划。打造安全可信、包容创新、公平开放的数据要素市场。二是完善制度规则体系。探索建立数据要素权属制度，完善数据流通交易规则。三是打造新型交易平台。运用新技术新模式，分行业、分领域、分地方构建特色场景，推进数据流通交易。

优化数据要素供给，创新运营模式，推进数据要素市场高效、规范、有序发展。一是加强数据要素供给。创新数据产品体系，推动公共数据、企业数据、个人数据有序进入交易市场。二是营造数据产业生态。围绕数据要素流通交易运营，培育覆盖数据要素全生命周期的产业生态。三是拓展国际数据市场。积极融入国内国际双循环，稳步推进跨境数据流动，拓展市场空间，提升竞争力和影响力。