加快构建以数据为关键要素的数字经济

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陈永伟

　　中央全面深化改革委员会第二十六次会议指出，我国具有数据规模和数据应用优势，我们推动出台数据安全法、个人信息保护法等法律法规，积极探索推进数据要素市场化，加快构建以数据为关键要素的数字经济。随着我国数字经济的蓬勃发展，数据已经成为继土地、劳动、资本等之后的又一重要生产要素，它已经融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。与此同时，对数据的生产、加工和利用也成为一个规模巨大的产业。根据工信部的数据，“十三五”时期我国数据产业年均复合增长率超过30%，2021年的产业规模已突破了1.3万亿元。市场是配置资源的有效手段，要让数据资源得到最有效率的利用，就必须建设高效运作的数据要素市场。更好地培育数据市场，进一步提升数据要素的利用效率，必须加快相关的制度建设，解决好数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等领域的规则问题。
　　调整思路，加快数据产权制度建设
　　产权的概念来自经济理论，它指的是通过社会强制而实现的对某种经济物品的多种用途进行选择的权利。对于市场运行而言，明晰的产权具有至关重要的意义，它在优化资源配置、提高资源利用的过程中起到了十分关键的作用。
　　产权是多种权利的组合，它不仅包含法律意义上的所有权等物权，还包括人格权、知识产权以及其他权益。因此，界定产权的过程，其实就是要对与物相关的各种权利进行确权。对传统的生产要素而言，与物相关的权利大多是附着在所有权的基础之上的，因而界定产权很大程度上就是界定所有权。然而，相比于传统的生产要素，数据具有很多特殊的性质。非排他性，任何主体对数据的使用都不会影响其他主体的使用。可复制性，人们可以以非常低的成本对其进行复制。可再生性，使用并不会让数据减少，反而会生产出更多的数据。这些性质决定了如果用传统的所有权的思路来界定数据产权会需要非常高的成本。
　　在这种情况下，数据产权制度的建设就需要从以所有权为基础的惯性思维中解放出来，以满足数据流通使用需要为出发点，分别确定持有权、使用权、收益权等权利，协调好数据利用过程中的个人、企业、政府的关系。具体来说，以下四方面的工作是值得重视的。一是充分保护数据来源者合法权益，尤其是与人格权相关的权利。数据处理者持有、使用、许可他人使用数据，需获得数据来源者同意或存在法定事由，确保数据来源者享有获取或转移由其促成所产生数据的权利。二是明确数据处理者可以对其依法持有的数据进行使用，其权利不受到他人的干预和侵犯。三是确保参与数据资源生产的各利益相关主体的收益权。对于数据处理者的劳动要予以肯定，允许他们从中获取合法收益，同时也要兼顾数据来源者的经济利益。四是对于公共数据、个人数据和企业数据出台分级分类的管理标准。推动公共数据和不涉及个人信息、公共利益的企业数据公开化，促进数据市场的供给。
　　完善规则，提升数据流通交易效率
　　要素的价值必须通过流通和交易得到体现，这一点对于数据要素也不例外。只有当数据要素通过流通和交易，配置到那些有能力处理和利用它们的企业和个人手中，它的价值才能最大化。然而，在现实中，阻碍数据要素流通和交易的因素还很多，诸如产权界定模糊、交易模式落后、数据价值难以确定、数据使用标准不统一、市场配套不完善等问题都会阻碍数据要素的有效配置。为了克服以上问题，如下几个工作是值得注意的。第一，进一步完善和规范数据流通规则，构建在使用中流通、场内场外相结合的交易制度体系。规范引导场外交易，培育壮大场内交易，有序发展跨境交易，建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系。建立数据流通准入原则，企业要具有严格的数据全流程合规体系，确保流通数据来源合法、隐私保护到位、流通和交易规范。第二，探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。积极探索对隐私计算、联邦学习等技术的使用，为新交易范式提供技术层面的支持。第三，加强对于数据要素估价问题的探索，构建一套基于数据贡献的数据估价体系，以保证数据价值能在交易过程中有效实现。第四，探索数据格式、接口、字段内容、交易模式等方面的标准化建设，尽可能减少因标准不统一所带来的交易成本。第五，积极培育数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等与数据流通相关的市场主体的发展，为数据的交易和流通提供有力的配套和支撑。
　　协调利益，探索数据要素分配规则
　　数据既然是一种生产要素，就必然具有按照其贡献参与分配的权利。允许数据要素参与分配，可以充分体现国家法律对数据权益的尊重，对于激活数据市场、促进数据要素有效配置、提升数据资源使用效率具有十分重要的意义。
　　在数据参与分配的过程中，还有很多问题有待解决。比如，数据要素相关收益分配主体不清晰、权益边界模糊，数据要素收入应该“向谁分”的问题没有解决。又如，在很多情况下，数据要素的投入与产出关系比较难以确定，数据究竟在生产中起到了多大贡献很难计量，因此每个主体“分多少”就成了问题。再如，数据垄断等问题的存在进一步模糊了数据要素的投入和产出之间的关系，不仅让按数据贡献分配变得更加困难，还会造成破坏分配公平等问题。
　　针对以上问题，必须进一步加强对数据要素分配规则的探索，协调好在数据生产、流通和使用过程中的各方面利益。唯有如此，才可以让数据资源得到更为有效的配置。首先，按照效率优先的原则设计数据要素参与一次分配的制度。要明确数据生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，着重保护数据要素各参与方的劳动收益，促进劳动者的贡献和劳动报酬相匹配，强化基于数据价值创造的激励导向。其次，按照兼顾公平的原则设计数据要素参与二次分配的制度。积极探索数据利用相关的税收和补贴制度，对源自于数据的过高收入征收相应的税收，并对单个用户等在数据生产和利用过程中处于相对弱势的群体进行相应的补贴。再次，对垄断数据、滥用数据和算法获取高收益的行为进行打击，防止因数据垄断而造成的收入不平等。
　　明确权责，强化数据安全治理工作
　　在数据的利用过程中，会出现各种各样的治理问题。有时候，一些数据的利用不当还可能带来危害个人、企业，甚至国家的安全问题。如果这些问题处理不好，就可能给数据的正常流通和使用带来重大的负面影响。因此，加强相关制度的建设，强化数据的安全治理工作就成了一项必须高度重视的工作。
　　在数据的安全治理工作中，最大的问题是各主体之间的权责不明确，各主体参与治理的积极性不高。针对这些问题，要做好以下几点。第一，构建有效市场和有为政府相结合的数据要素治理格局，构建政府、企业、社会多方协同治理模式，让与数据相关的各主体都参与到治理过程中来。第二，充分发挥政府有序引导和规范发展的作用，守住安全底线，明确监管红线，打造安全可信、包容创新、公平开放的数据要素市场环境。第三，坚持“宽进严管”原则，明确企业主体责任和义务，牢固树立企业的责任意识和自律意识。第四，鼓励行业协会等社会组织积极参与治理，建立数据要素流通使用全过程的合规公证、安全审计、算法审查、监测预警机制，促进不同场景下数据要素安全可信流通。（来源：学习时报）