数据要素市场六大建议
2023-04-18
数据交易

新华社4月9日电,中共中央国务院3月20日发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,第六章第二十、二十一、二十二条,明确提出加快培育数据要素市场的意见。

“(二十)推进政府数据开放共享。优化经济治理基础数据库,加快推动各地区各部门间数据共享交换,制定出台新一批数据共享责任清单。研究建立促进企业登记、交通运输、气象等公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。

(二十一)提升社会数据资源价值。培育数字经济新产业、新业态和新模式,支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。发挥行业协会商会作用,推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。

(二十二》加强数据资源整合和安全保护。探索建立统一规范的数据管理制度,提高数据质量和规范性,丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保护制度和安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度,加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。”

“数据”成为五大生产要素之一

数据的开放、共享、整合、保护等等事项,早在5年前国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中,就要体现。但是这次是和土地、人力、资本、技术并列为五大生产要素之一,一并发布。足见国家已经深深意识到数据这个新型生产要素的价值。数字经济就是以数据作为必要生产要素的新型经济体系。数据要素不同于其他几个要素的一个重要特征,就是永不枯竭,源源不断。用总理说的来说,就是挖不完的钻石矿。


数据要素市场的六个建议


第一,要吸取大数据交易所普遍失败的教训

自从贵阳成立第一个大数据交易所以来,各地纷纷成立各类的大数据交易所。有的地方甚至成立多个。譬如武汉一口气儿成立了三个大数据交易所。除了贵阳成立的大数据交易所,目标特别明确以外,其他的地方多是人家有,咱也得有的心态。尤其是居然贵阳有,咱更得必须有。

但是贵阳搞大数据交易所,更多是战略使然,要占领大数据行业的政策高地,因此对于第一个大数据交易所而言,存在就是价值。现在浓墨重彩提出的数据要素市场,贵阳大数据交易所应该是做出了贡献。但是跟风者目标就是相当模糊了。

1,数据价值定价,缺乏依据。大数据价值多样性的特征,决定了不存在简单的定价模型。试图按照某个相对固定的价格去交易数据,无疑选错了方向。

2,缺少数据增值的手段。我早在12年,就是反复强调数据之和的价值远远大于数据价值的和。但是因为缺乏广泛的互联互通的手段,导致难以发挥数据的价值。

3,缺少数据成为资产的工具。区块链是把数据资产化的重要工具,但是可惜直到16年,区块链才开始在小圈子里形成影响力,不幸还沦落为非法集资的借口。区块链发展陷于低谷,严重制约了数据资产化的进程。

4,缺少数据隐私、安全保护的机制。区块链、边缘计算固然提供了解决方案,但是还需要在机制、体制方面,做出系统性的变革。

这四个问题,是制约大数据交易所发展的关键问题。任何一个问题没有解决方案,大数据交易所就寸步难行。

第二,要建立普遍的数据互联互通机制

数据互联互通是数据要素市场的基础。没有数据互联互通,数据价值就无法形成。这次疫情充分的说明了这一点。没有数据互联互通,我们根本无从解决哪怕是最基础的社区服务的问题。数据互联互通这一课,我想新冠病毒给大家补上了。

后文,会附上联盟承担的国家大数据战略1142工程互联互通纲要,呼吁更多的人,参与的国家大数据工程建设中来。

第三,区块链+边缘计算,提供了基础的数据要素市场的技术解决方案

区块链,一言以蔽之,解决了数据资产化的问题。没有区块链,数据就无法成为资产。边缘计算,解决了远程数据融合的难题,可以做到“数据不出门,算法多跑路”,形成广域的、动态的数据链接与价值发现的能力。

数据资产化,就意味着实现了数据的保护机制。数据容易拷贝的特性,和数据安全相矛盾,和隐私保护相矛盾,甚至是制约数据开放共享的主要原因。区块链,首先就是限制了数据的非授权拷贝,继而通过记账机制,确保可以追踪谁拷贝了数据,从而建立起数据流通的商业基础。

第四,DC/EP,提供了数据资产流通的媒介

数字资产定价是一个难题,这个难题可以通过市场交易来实现。传统的支付手段,难以应对数据资产交易的需求。央行数字货币正在紧锣密鼓的推出。这种原生的数字货币,天然就是数据要素市场的支付工具。相信中央《意见》提出后,央行数字货币,必将进一步加快推出。

第五,数字经济发展,为数据要素市场提供了广泛的需求

数字经济就是以数据作为必要生产要素的新型经济形态,数据要素市场的流通,是数字经济繁荣必要条件。

第六,监管严重滞后,已经成为发展数据要素市场的最大障碍

我在《数字生态论》中,指出监管有多充分,市场才能有多自由。这在数据要素交易市场中,尤其重要。数据要素市场的交易,是人工智能算法高度驱动的。具备交易的实时性、偶发性特征。传统的监管手段,已经无法满足数据要素市场的需要。

存在监管盲区、监管缺位、监管失当这三大问题。监管理念需要更新,监管体制机制的改革,监管手段的进步,都在呼唤监管科技的创新和发展。