數(shù)據(jù)要素市場高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵特征與推進(jìn)路徑

李三希 李嘉琦 劉小魯

摘? ?要：從數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的演變過程，以及數(shù)據(jù)要素非競爭性、強(qiáng)協(xié)同性、衍生性與隱私負(fù)外部性等學(xué)理性質(zhì)出發(fā)，提煉出高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素市場的四維內(nèi)涵，即統(tǒng)一大市場、數(shù)據(jù)共享開放、專業(yè)市場主體、有序市場生態(tài)。當(dāng)前數(shù)據(jù)要素市場價(jià)值層、政策層、支撐層分別面臨績效欠佳、監(jiān)管混亂、基礎(chǔ)設(shè)施及技術(shù)支撐不足的問題，需通過完善規(guī)制與確權(quán)、優(yōu)化數(shù)據(jù)要素供需結(jié)構(gòu)、引入多層次交易模式、打造數(shù)據(jù)市場“新基建”以實(shí)現(xiàn)“有為政府”和“有效市場”高效融合，激發(fā)內(nèi)驅(qū)力。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)要素；高質(zhì)量發(fā)展；市場監(jiān)管；數(shù)據(jù)流通交易；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

中圖分類號：F49? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2023）05-0029-12

2020年3月，中共中央、國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》，明確了數(shù)據(jù)的生產(chǎn)要素地位。2022年12月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》，提出構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分配、數(shù)據(jù)要素治理等基本制度，初步形成我國數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度的“四梁八柱”。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展與應(yīng)用，數(shù)據(jù)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)，但其本身具有的學(xué)理特征，也對生產(chǎn)要素的市場化提出了新的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)被稱為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的“石油”，原因之一就是其作為賦能者，能夠與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素結(jié)合，推動(dòng)管理精細(xì)化與決策科學(xué)化，加速科技與生產(chǎn)融合，革新勞動(dòng)工具，提升全產(chǎn)業(yè)鏈勞動(dòng)生產(chǎn)率，降低企業(yè)搜索、復(fù)制、追蹤、驗(yàn)證等成本。與其他生產(chǎn)要素不同的是，它蘊(yùn)含著個(gè)人的智力勞動(dòng)，對其他生產(chǎn)要素有較強(qiáng)的協(xié)同依賴性，同時(shí)可在不影響自身價(jià)值的前提下無限復(fù)制和共享，可能帶來隱私侵犯和商業(yè)秘密泄露等風(fēng)險(xiǎn)?；诖耍疚幕跀?shù)據(jù)要素特性，提煉出數(shù)據(jù)要素市場高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，并對應(yīng)這四點(diǎn)內(nèi)涵，分析當(dāng)前數(shù)據(jù)要素市場價(jià)值層、政策層、支撐層存在的問題，給出針對性政策建議。

一、作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)

新熊彼特主義認(rèn)為，技術(shù)經(jīng)濟(jì)新范式的構(gòu)建往往伴隨著新的低成本生產(chǎn)要素的出現(xiàn)，并成為創(chuàng)新與投資的新引擎。Perez等人認(rèn)為，工業(yè)革命以來已經(jīng)確定發(fā)生過的技術(shù)革命有五次，分別是：18世紀(jì)70年代的工業(yè)革命，19世紀(jì)20—30年代以蒸汽機(jī)廣泛應(yīng)用為代表的“蒸汽鐵路革命”，19世紀(jì)70年代的“鋼鐵、電力與重型工程革命”，20世紀(jì)初以石油化學(xué)、汽車制造為標(biāo)志的“石油、汽車革命”，20世紀(jì)60—70年代以集成電路和計(jì)算機(jī)微處理器為代表的“信息與電信革命”［1］。在歷次技術(shù)革命中，蒸汽機(jī)、鋼鐵、電力、石油等經(jīng)歷了成本大幅下降和廣泛應(yīng)用，共同支撐起各自工業(yè)條件下的大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化、低成本的新技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式，成為新的生產(chǎn)要素［2］。2010年前后，以大數(shù)據(jù)、3G/4G/5G通信、云計(jì)算、人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)陸續(xù)開始大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用［3］。這些技術(shù)層疊在基于TCP/IP的基本互聯(lián)網(wǎng)之上，形成了瀏覽器、搜索引擎、在線購物、社交網(wǎng)絡(luò)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等新業(yè)態(tài)新技術(shù)，大大提升了數(shù)據(jù)的收集與使用效率［4］。數(shù)據(jù)對個(gè)人行為、企業(yè)決策、產(chǎn)業(yè)升級以及宏觀經(jīng)濟(jì)增長的影響與日俱增，正成為新一代科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。

（一）數(shù)據(jù)要素發(fā)揮要素作用的途徑

數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素是從知識和信息中派生出來的，是信息的特殊存在形式，是由人類勞動(dòng)行為產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)經(jīng)由加工處理轉(zhuǎn)化而來的。有別于數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)要素一方面作為生產(chǎn)要素，與其他生產(chǎn)要素共同參與社會(huì)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)、為使用者或所有者帶來經(jīng)濟(jì)效益①［5］，另一方面，數(shù)據(jù)要素從根源上蘊(yùn)含著個(gè)人的勞動(dòng)，所以從某種意義上是從屬于勞動(dòng)的［6］。因此，區(qū)別數(shù)據(jù)要素與普通數(shù)據(jù)的依據(jù)就在于是否創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益，發(fā)揮要素作用。

數(shù)據(jù)要素發(fā)揮要素作用、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的微觀機(jī)制可歸納為：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、提升生產(chǎn)效率、降低企業(yè)成本。

第一，大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展與應(yīng)用，促使企業(yè)與政府從管理者主導(dǎo)的經(jīng)驗(yàn)型決策轉(zhuǎn)向依賴數(shù)據(jù)分析的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策”（data-driven decision making，簡稱為DDD模式）［7］。一方面，更大量和精細(xì)的數(shù)據(jù)包含了更多可用的信息，基于大數(shù)據(jù)的管理信息系統(tǒng)有助于提高管理者的信息處理能力，提升管理者決策的質(zhì)量；另一方面，數(shù)據(jù)可以提高企業(yè)、工人和流程績效的清晰度，促進(jìn)圍繞共同目標(biāo)的協(xié)調(diào)，并為“關(guān)系合同”提供框架［8］，同時(shí)，企業(yè)在轉(zhuǎn)向DDD模式的過程中，會(huì)自發(fā)傾向于將一些隱性信息轉(zhuǎn)變?yōu)榭陀^信息并儲(chǔ)存為可訪問的數(shù)據(jù)集，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的正反饋過程［9］。此外，數(shù)據(jù)要素既能改變企業(yè)決策過程，又能改進(jìn)政府決策質(zhì)量。除提升政府決策質(zhì)量外，數(shù)據(jù)分析還可以幫助政府在政策周期的每個(gè)階段知曉政策實(shí)施的進(jìn)展，設(shè)想替代方案或制訂提前退出的計(jì)劃，提高政策實(shí)施的效率［10］。

第二，數(shù)據(jù)要素能夠直接提升生產(chǎn)效率。這有賴于三個(gè)機(jī)制的實(shí)現(xiàn)：其一，企業(yè)能夠利用大數(shù)據(jù)刻畫出更復(fù)雜、更完整的客戶畫像，從而有針對性地提供更準(zhǔn)確的定制產(chǎn)品和服務(wù)，提升生產(chǎn)效率，更高的生產(chǎn)效率又使得企業(yè)可以進(jìn)行更多的投資，生成更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，形成“數(shù)據(jù)正反饋”過程［11］。其二，數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素能夠推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)品優(yōu)化。目前，企業(yè)已經(jīng)開始廣泛地基于大數(shù)據(jù)和田野實(shí)驗(yàn)來進(jìn)行生產(chǎn)過程優(yōu)化、產(chǎn)品改進(jìn)和新產(chǎn)品的開發(fā)與測試。例如，寶馬公司通過樣車試駕、車間報(bào)告和其他來源的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的產(chǎn)品漏洞，并在新車型推出前解決這些問題［12］。其三，數(shù)據(jù)要素促進(jìn)了新商業(yè)模式和創(chuàng)新服務(wù)的形成。例如，利用車輛傳感器和大數(shù)據(jù)可提供車輛診斷與安全警告服務(wù)［13］。此外，基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營銷可以提高供需雙方的匹配效果［14］。

第三，數(shù)據(jù)要素能夠降低經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的成本，包括搜索成本、復(fù)制成本、追蹤成本和驗(yàn)證成本［4］。搜索成本的降低，擴(kuò)大了潛在的搜索范圍和質(zhì)量，導(dǎo)致基于平臺(tái)的企業(yè)數(shù)量以及平臺(tái)企業(yè)的規(guī)模快速增加，提升了勞動(dòng)力與資本等要素市場以及產(chǎn)品市場的匹配效率。數(shù)據(jù)接近于零的復(fù)制成本，可使其表現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞增的特點(diǎn)。從企業(yè)的角度看，其所擁有的數(shù)據(jù)可以被每一名員工無成本使用，因而數(shù)據(jù)規(guī)模越大，產(chǎn)生的信息和知識也就越多，帶來的經(jīng)濟(jì)效益也越可觀［15］。此外，以比特存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)運(yùn)輸成本接近于零，大大減弱了地點(diǎn)對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的限制，低追蹤成本使得根據(jù)個(gè)人信息的精準(zhǔn)營銷成為可能。驗(yàn)證成本的減少得益于在線反饋機(jī)制的建立，這促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)信任環(huán)境的營造，使得聲譽(yù)機(jī)制更好地發(fā)揮作用，大大提升了交易的效率［16］。

（二）數(shù)據(jù)要素的特性

作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代涌現(xiàn)的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)具有與其他關(guān)鍵生產(chǎn)要素相同的變遷特征，即生產(chǎn)成本的下降性、供給能力的無限性和運(yùn)用前景的廣泛性［17］。但與此同時(shí)，數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)資料在多個(gè)維度上存在差異。具體來看，數(shù)據(jù)要素具有非競爭性、強(qiáng)協(xié)同性、衍生性、隱私負(fù)外部性等特質(zhì)。

一是非競爭性。數(shù)據(jù)的本質(zhì)是一種信息的載體和表現(xiàn)形式，其本身具有可復(fù)制、可無限分享的特性，即使用者的增多不影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)本身的價(jià)值［18］。這就使其可以被多個(gè)市場主體同時(shí)重復(fù)使用，一方的使用不影響另一方使用，即具有非競爭性。此外，數(shù)據(jù)還可以產(chǎn)生新知識，其產(chǎn)生的新知識可以在當(dāng)期和未來無限期重復(fù)使用，具有“動(dòng)態(tài)的非競爭性”［19］。隨著數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)的復(fù)制、傳輸成本快速降低，近乎零邊際成本的特性結(jié)合非競爭性，共同為經(jīng)濟(jì)增長帶來規(guī)模效應(yīng)和范圍效應(yīng)。

二是強(qiáng)協(xié)同性。數(shù)據(jù)要素作為協(xié)同要素，只有與技術(shù)、勞動(dòng)、資本等其他生產(chǎn)要素深入融合，才能更好地發(fā)揮對經(jīng)濟(jì)增長的溢出效應(yīng)。數(shù)據(jù)嵌入實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的各類數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施中，通過數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)中心、網(wǎng)絡(luò)等軟硬件環(huán)境加速人才、資本、創(chuàng)新等要素的融合，并最終實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化［20］。其與勞動(dòng)結(jié)合能夠提升勞動(dòng)技能、革新勞動(dòng)工具，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率；與科技結(jié)合能推動(dòng)科技發(fā)展，加速科技與生產(chǎn)融合；與管理要素結(jié)合，能夠減少不確定性沖擊，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)管理精細(xì)化和決策科學(xué)化［21］。

三是衍生性。一方面，數(shù)據(jù)之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合后，可以產(chǎn)生更大的價(jià)值；另一方面，原發(fā)數(shù)據(jù)作為非結(jié)構(gòu)化的字節(jié)，需要轉(zhuǎn)換為具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的信息來發(fā)揮價(jià)值。原發(fā)數(shù)據(jù)可通過算法的加工處理與定制化服務(wù)，形成衍生性的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，其性質(zhì)屬于智力創(chuàng)造的成果。例如，一份自動(dòng)記錄的賬表不能直接作為數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)經(jīng)營，而對其進(jìn)行挖掘、清洗、處理、整合、轉(zhuǎn)換，以及一定的分析，就可能成為數(shù)據(jù)資本，這些操作就是數(shù)據(jù)和信息的生產(chǎn)要素化［22］。

四是隱私負(fù)外部性。從數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的角度來看，頻繁的數(shù)據(jù)流通將使數(shù)據(jù)泄露不再是一次性事件，非敏感數(shù)據(jù)的聚合和分析可能形成具有敏感數(shù)據(jù)的衍生品，這可能會(huì)透露消費(fèi)者個(gè)人信息，由此帶來隱私負(fù)外部性。此外，隱私負(fù)外部性還體現(xiàn)于隱私泄露可能引發(fā)的價(jià)格歧視對于消費(fèi)者福利的客觀侵害［23］，以及數(shù)據(jù)市場的持續(xù)低效率（壓低數(shù)據(jù)價(jià)格和隱私損失）［24］。

二、數(shù)據(jù)要素的市場運(yùn)行機(jī)制

2017—2021年，我國數(shù)據(jù)產(chǎn)量從2.3ZB增長至6.6ZB，占全球的比重達(dá)9.9%，位居世界第二［25］。據(jù)IDC預(yù)測，2025年我國數(shù)據(jù)圈將占全球的27.8%，位列世界第一，具備構(gòu)建超大規(guī)模數(shù)據(jù)要素市場的潛力和條件［26］。然而，數(shù)據(jù)要轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)要素，發(fā)揮要素作用，還需經(jīng)過資源化、數(shù)據(jù)共享、交易流通和分析應(yīng)用的數(shù)據(jù)價(jià)值化過程，依賴云服務(wù)、隱私計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)中心等基礎(chǔ)設(shè)施支撐，并需要清晰、透明、一致的監(jiān)管政策保障數(shù)據(jù)要素市場秩序。參考王璟璇等提出的數(shù)據(jù)要素市場體系架構(gòu)［27］，本文將數(shù)據(jù)要素市場分為三個(gè)層級：價(jià)值層、政策層、支撐層。

（一）價(jià)值層：數(shù)據(jù)價(jià)值化

在價(jià)值層，原發(fā)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)要素，成為促進(jìn)生產(chǎn)率提升、驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級的重要生產(chǎn)要素。一方面，數(shù)據(jù)作為商品和勞動(dòng)對象本身，經(jīng)過海量數(shù)據(jù)處理、流通交易和再利用等環(huán)節(jié)，具備了價(jià)值和使用價(jià)值。另一方面，數(shù)據(jù)深入?yún)⑴c社會(huì)生產(chǎn)生活的各個(gè)環(huán)節(jié)，推動(dòng)土地、資本、技術(shù)、勞動(dòng)力等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素優(yōu)化重組，賦能農(nóng)業(yè)農(nóng)村、工業(yè)生產(chǎn)、服務(wù)消費(fèi)、貨幣金融、公共治理等領(lǐng)域，培育新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)與新模式。

數(shù)據(jù)供應(yīng)商、數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用方是此環(huán)節(jié)的主要市場主體。數(shù)據(jù)供應(yīng)商通過對數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、整理、初步加工，形成可采、可信、標(biāo)準(zhǔn)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源，并通過數(shù)據(jù)共享進(jìn)入數(shù)據(jù)交易市場。數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)作為銜接數(shù)據(jù)供需方和提升數(shù)據(jù)要素市場化配置效率的核心載體，既包括政府和行業(yè)聯(lián)盟發(fā)起的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，如上海數(shù)據(jù)交易所、中關(guān)村大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等，又包括為場外自主交易提供撮合交易等中介服務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)商，如數(shù)據(jù)堂、聚合數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)分析應(yīng)用方深入社會(huì)生產(chǎn)各個(gè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價(jià)值創(chuàng)造，例如在企業(yè)內(nèi)部使用數(shù)據(jù)來改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，并為戰(zhàn)略決策提供信息［28］，對用戶數(shù)據(jù)畫像以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，利用物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)指導(dǎo)柔性生產(chǎn)，借助海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能模型等。

（二）政策層：科學(xué)監(jiān)管

市場和技術(shù)本身是中性的，可以改進(jìn)市場效率，但無法解決規(guī)范發(fā)展的問題。在政策層，政府應(yīng)提供科學(xué)的監(jiān)管措施，打破數(shù)據(jù)孤島，推動(dòng)公共數(shù)據(jù)開放，激勵(lì)市場主體數(shù)據(jù)共享，科學(xué)界定數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)，維護(hù)各參與主體權(quán)益，保障數(shù)據(jù)要素市場公平秩序和健康運(yùn)轉(zhuǎn)，發(fā)揮“有為政府”作用。數(shù)據(jù)要素市場的總體運(yùn)行機(jī)制如圖1（下頁）所示。

需強(qiáng)調(diào)的是，不同市場主體間不應(yīng)是割裂的，在現(xiàn)實(shí)中很多企業(yè)都不止以一種渠道參與數(shù)據(jù)要素市場。同時(shí)，一條完整的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈并不一定需要包含數(shù)據(jù)價(jià)值化的所有主體，如并非所有數(shù)據(jù)交易都需通過數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)。基于具體行業(yè)領(lǐng)域的大量的定制數(shù)據(jù)、衍生數(shù)據(jù)產(chǎn)品，當(dāng)供需雙方能夠達(dá)成一致時(shí)，可以繞過數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)，在合規(guī)范圍內(nèi)進(jìn)行場外交易。

（三）支撐層：技術(shù)與基礎(chǔ)設(shè)施

數(shù)據(jù)要素市場的高效運(yùn)行，需要搭建支持?jǐn)?shù)據(jù)供給、流通、應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)環(huán)境，而數(shù)據(jù)價(jià)值化的不同環(huán)節(jié)也對支撐層提出了獨(dú)特要求。數(shù)據(jù)供給環(huán)節(jié)依賴埋點(diǎn)檢測、云服務(wù)與數(shù)據(jù)庫等收集存儲(chǔ)技術(shù)，更關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量與調(diào)用實(shí)時(shí)性；交易流通環(huán)節(jié)作為數(shù)據(jù)要素市場的核心，依賴“數(shù)據(jù)可用不可見”“數(shù)據(jù)可算不可識”技術(shù)，以期在數(shù)據(jù)安全的情況下實(shí)現(xiàn)可信交易；分析應(yīng)用環(huán)節(jié)依賴云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)，重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)。在支撐層，一系列技術(shù)服務(wù)的供給商與大數(shù)據(jù)中心等基礎(chǔ)設(shè)施參與進(jìn)來，作為數(shù)據(jù)要素市場的“使能者”，促進(jìn)數(shù)據(jù)的處理、流通、分析、應(yīng)用，發(fā)揮數(shù)據(jù)潛在價(jià)值。

此外，在支撐層，需重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)交易流通所需的新興技術(shù)，如區(qū)塊鏈、隱私計(jì)算等，此類技術(shù)在數(shù)據(jù)流通乃至整個(gè)數(shù)據(jù)要素市場中發(fā)揮著新型基礎(chǔ)設(shè)施的作用，但不與企業(yè)盈利直接相關(guān)，更易出現(xiàn)激勵(lì)不足的問題。

三、高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素市場的內(nèi)涵及特征

從數(shù)據(jù)要素市場運(yùn)行機(jī)制及數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的變遷過程可以看出，數(shù)據(jù)具有有別于傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的特性，這使其在供給、需求、交易流通以及監(jiān)管過程中產(chǎn)生了一些新問題。因此，推動(dòng)數(shù)據(jù)要素市場高質(zhì)量發(fā)展，首先要厘清何為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)要素市場。這就需要從數(shù)據(jù)要素特性入手，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素市場的內(nèi)涵提供明確的學(xué)理指引。數(shù)據(jù)要素的非競爭性、強(qiáng)協(xié)同性、衍生性、隱私負(fù)外部性要求在培育數(shù)據(jù)要素市場時(shí)采取新的評價(jià)體系（見圖2），特別是需要考慮：第一，數(shù)據(jù)的非競爭性，使其復(fù)制、傳播和使用可不受時(shí)空限制，因而廣泛使用數(shù)據(jù)可帶來巨大的經(jīng)濟(jì)收益，這就提出了數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和開放共享上的效率要求。第二，數(shù)據(jù)的強(qiáng)協(xié)同性，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)自身與其他生產(chǎn)要素的融合，需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、分析系統(tǒng)的互聯(lián)互通，強(qiáng)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與可訪問性。第三，數(shù)據(jù)的衍生性，需要合理設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)企業(yè)整合處理數(shù)據(jù)以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。第四，數(shù)據(jù)有隱私負(fù)外部性。個(gè)人數(shù)據(jù)涉及隱私問題，過度開放可能導(dǎo)致隱私損失和市場低效率。商業(yè)數(shù)據(jù)也可能由于共享和數(shù)據(jù)挖掘而產(chǎn)生商業(yè)秘密泄露的風(fēng)險(xiǎn)。因此，需從政策層指引數(shù)據(jù)要素市場安全有序運(yùn)行。

基于以上四點(diǎn)，本文認(rèn)為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)要素市場具有四層內(nèi)涵，即統(tǒng)一、開放、專業(yè)、有序。具體來看，數(shù)據(jù)的非競爭性與強(qiáng)協(xié)同性要求數(shù)據(jù)要素市場統(tǒng)一、開放，數(shù)據(jù)的衍生性要求數(shù)據(jù)開放共享和專業(yè)的市場主體，數(shù)據(jù)的隱私負(fù)外部性要求數(shù)據(jù)要素市場規(guī)范有序（見圖3，下頁）。

統(tǒng)一是指構(gòu)建全國統(tǒng)一大市場，具體是指部署統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一。一方面，政策層要從全國層面統(tǒng)一部署，破除數(shù)據(jù)流動(dòng)的區(qū)域壁壘，推動(dòng)數(shù)據(jù)的跨市、跨省共享，充分發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢，優(yōu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的地區(qū)布局，推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗等人力密集型產(chǎn)業(yè)向圍繞中心經(jīng)濟(jì)帶的欠發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移。同時(shí)，構(gòu)建協(xié)同一體化的監(jiān)管體系，從國家層面防范隱私泄露與數(shù)據(jù)非法跨境流動(dòng)，筑牢數(shù)據(jù)安全之墻。另一方面，兼容決策的私人激勵(lì)往往小于社會(huì)激勵(lì)，使得互聯(lián)互通程度小于社會(huì)最優(yōu)，損害消費(fèi)者剩余與社會(huì)總福利［29］。因此，需要從頂層設(shè)計(jì)構(gòu)建允許系統(tǒng)互聯(lián)互通的通用標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)各地區(qū)、各行業(yè)之間的數(shù)據(jù)資源匯集整合，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為參與數(shù)據(jù)要素市場的各類主體提供可信流通環(huán)境和共性公共服務(wù)。

開放是指數(shù)據(jù)開放共享。由于數(shù)據(jù)具有非競爭性，消費(fèi)者的非敏感信息應(yīng)在廠商中公平共享，以達(dá)到更高的福利水平［30］。因此，政府應(yīng)激勵(lì)同類行業(yè)各商家間共享用戶非敏感數(shù)據(jù)，經(jīng)過復(fù)制、重組、分析處理后發(fā)揮更大價(jià)值。此外，公共數(shù)據(jù)同樣具有非競爭性、強(qiáng)協(xié)同性與衍生性，可基于多種目的而被開放與利用，創(chuàng)造多樣性的服務(wù)產(chǎn)品和衍生價(jià)值［31］。政府除作為政策指導(dǎo)者外，還可作為數(shù)據(jù)供應(yīng)方參與數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)，進(jìn)一步推動(dòng)公共數(shù)據(jù)開放，促進(jìn)授權(quán)訪問和公平利用。

專業(yè)是指市場參與主體專業(yè)。專業(yè)的市場主體可以降低交易成本，從全球范圍來看，數(shù)據(jù)要素交易模式主要有數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商、數(shù)據(jù)信托、數(shù)據(jù)空間等模式。以美國為例，在其發(fā)達(dá)的信息產(chǎn)業(yè)形成強(qiáng)大數(shù)據(jù)供需的背景下，數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商們從各種來源收集、匯總、分析和共享消費(fèi)者原始信息或衍生信息，已經(jīng)形成扎根商業(yè)營銷、地理、物聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)具體行業(yè)的利基數(shù)據(jù)市場（Niche DM），如基于汽車互聯(lián)的Caruso、能源與運(yùn)輸領(lǐng)域的Veracity、提供AL/ML算法的Mechanical Turk和DefinedCrowd、交易物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)IOTA和Terbine［32］。相較而言，我國數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)仍停留于簡單數(shù)據(jù)聚合和撮合交易模式。培育高質(zhì)量的數(shù)據(jù)要素市場需要建設(shè)專業(yè)的市場主體，一是為現(xiàn)有數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)引入多層次的交易模式，二是有植根于具體行業(yè)的特定數(shù)據(jù)要素市場以滿足多重需求。

有序是指有序的市場生態(tài)。其一，由于數(shù)據(jù)具有非競爭性、衍生性和隱私負(fù)外部性，對其設(shè)置排他性產(chǎn)權(quán)具有現(xiàn)實(shí)難度，數(shù)據(jù)共享效率最大化、數(shù)據(jù)處理激勵(lì)和隱私保護(hù)的三維目標(biāo)構(gòu)成數(shù)據(jù)確權(quán)的“不可能三角”，產(chǎn)權(quán)不明會(huì)帶來巨大的交易成本，引致市場低效率。其二，數(shù)據(jù)具有隱私負(fù)外部性，云計(jì)算、移動(dòng)消費(fèi)產(chǎn)生的海量平臺(tái)數(shù)據(jù)中包含大量個(gè)人信息，如果對這些數(shù)據(jù)的匿名處理不完善，從相關(guān)數(shù)據(jù)中仍可了解個(gè)人的相關(guān)信息和隱私，該類數(shù)據(jù)的共享就可能侵犯個(gè)人隱私。其三，持有海量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)往往具有市場支配地位，可能具有濫用市場勢力的行為，包括市場排斥戰(zhàn)略、掠奪性定價(jià)、獨(dú)家交易、平臺(tái)最惠國待遇以及捆綁銷售，容易產(chǎn)生壟斷［33］?；诖?，需要從制度層面完善數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度、數(shù)據(jù)安全規(guī)制和壟斷規(guī)制［14］。

四、當(dāng)前我國數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)存在的問題

我國數(shù)據(jù)要素市場初步建立，目前仍處于高速發(fā)展階段，僅考慮其中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)分析和生態(tài)保障六大板塊，2017年、2018年、2019年和2020年的市場規(guī)模增長率分別約為71.0%、95.3%、81.2%和45.3%。然而，數(shù)據(jù)要素市場價(jià)值層、政策層、支撐層仍然面臨一些問題。

（一）價(jià)值層：市場動(dòng)能不足

長期以來，我國數(shù)據(jù)要素市場都存在數(shù)據(jù)流通環(huán)節(jié)缺位、數(shù)據(jù)交易所存續(xù)能力差的問題。全國43個(gè)交易平臺(tái)中，有10家處于停運(yùn)狀態(tài)，8家沒有網(wǎng)站，11家處于擬建狀態(tài)，約有2/3的平臺(tái)沒有正常運(yùn)營。根據(jù)國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心的測算，2020年場內(nèi)數(shù)據(jù)交易只占總體交易市場規(guī)模的4%，2021年也未超過5%［34］。究其原因，主要是市場動(dòng)能不足、交易成本高、供需錯(cuò)配。

數(shù)據(jù)要素的共享流通是市場高效運(yùn)轉(zhuǎn)的前提，然而，企業(yè)普遍缺乏數(shù)據(jù)共享的激勵(lì)。由于網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的存在，大型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)積聚了海量數(shù)據(jù)，在經(jīng)營上具有優(yōu)勢，而開放共享數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致其喪失在市場競爭中的優(yōu)勢地位，因而它們不愿意共享數(shù)據(jù)，甚至?xí)扇∑脚_(tái)封禁來阻止數(shù)據(jù)共享。平臺(tái)封禁等行為會(huì)產(chǎn)生“數(shù)據(jù)孤島”與“數(shù)據(jù)黑洞”，加劇數(shù)據(jù)要素市場分割。

同時(shí)，由于數(shù)據(jù)本身的非競爭性以及權(quán)利主體的多元性，針對數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的原則性界定和司法實(shí)踐極為困難。當(dāng)前數(shù)據(jù)權(quán)利不明使得數(shù)據(jù)相關(guān)權(quán)利者需要對每一項(xiàng)數(shù)據(jù)包含的復(fù)雜權(quán)利內(nèi)容進(jìn)行協(xié)商，這就產(chǎn)生了巨大的交易成本，易造成入場交易意愿不足，甚至引發(fā)私下“利益勾兌”。數(shù)據(jù)的異質(zhì)性又使其價(jià)值高度依賴于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、采集主體、應(yīng)用場景，以致難以形成統(tǒng)一的定價(jià)機(jī)制，這進(jìn)一步阻礙了交易的進(jìn)行［35］。

此外，數(shù)據(jù)供需不對稱使得數(shù)據(jù)供給難以滿足有效需求，造成“有數(shù)無市”和“有市無數(shù)”。數(shù)據(jù)供應(yīng)商多以提供“粗加工”的原始數(shù)據(jù)為主，缺少個(gè)性化定制模式，數(shù)據(jù)規(guī)模小，整體較為分散、零碎，無法有效覆蓋需求。數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)仍多停留于簡單的撮合交易模式，而缺乏深度價(jià)值挖掘。相較于美國可提供風(fēng)險(xiǎn)識別、解決方案咨詢、定制化服務(wù)的數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商模式，以及英國的數(shù)據(jù)信托、開放銀行等多種數(shù)據(jù)交易模式，我國數(shù)據(jù)交易模式較為單一。

（二）政策層：監(jiān)管職能重疊，規(guī)制不完善

監(jiān)管責(zé)任方面，據(jù)公開信息，當(dāng)前我國已有18個(gè)地區(qū)設(shè)立省級大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)地區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)監(jiān)督管理工作；部委層面，也有國家發(fā)展改革委、國家市場監(jiān)督管理總局、中央網(wǎng)信辦、國家金融監(jiān)督管理總局等多個(gè)涉及大數(shù)據(jù)流通交易的管理部門，存在多頭監(jiān)管問題。此外，各省市紛紛設(shè)立大數(shù)據(jù)交易所，但多停留在“一把手”工程，數(shù)據(jù)交易所存在重復(fù)建設(shè)和經(jīng)營不佳的問題。不同行業(yè)和不同省市的數(shù)據(jù)相關(guān)條例陸續(xù)出臺(tái)，但規(guī)則不統(tǒng)一，易造成數(shù)據(jù)跨行業(yè)、跨地區(qū)流通應(yīng)用的阻礙。

此外，涉及數(shù)據(jù)要素市場具體領(lǐng)域及事項(xiàng)的規(guī)制不完善。例如，歐盟與美國已經(jīng)通過一系列法律對數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理中的算法進(jìn)行規(guī)制。2017年，美國加利福尼亞州開始推動(dòng)關(guān)于“算法審計(jì)”的立法，試圖對算法可靠性進(jìn)行規(guī)制。歐盟的《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）引入算法解釋權(quán)的概念，而《金融工具市場指令》（MiFID II）更是對高頻交易算法進(jìn)行規(guī)制［36］。我國雖通過了《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》等法律，以及《網(wǎng)絡(luò)安全審查辦法》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》等規(guī)范性文件，但對于具體領(lǐng)域和具體實(shí)現(xiàn)的針對性規(guī)制仍處于起步階段。

（三）支撐層：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施及技術(shù)支撐不足

由于隱私保護(hù)限制，大部分?jǐn)?shù)據(jù)交易平臺(tái)只允許交易經(jīng)過處理和脫敏的數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)供應(yīng)商只能通過隱私計(jì)算等技術(shù)才能參與交易。隱私技術(shù)對算力、算法效率、部署環(huán)境、軟硬件的技術(shù)水平與創(chuàng)新能力均提出了很高要求，技術(shù)環(huán)境較難滿足，這也是數(shù)據(jù)要素市場不活躍的原因之一。區(qū)塊鏈以去中心化存儲(chǔ)構(gòu)建了一種新型信任機(jī)制，可以從交易模式上改變當(dāng)前數(shù)據(jù)交易權(quán)屬難界定、信任機(jī)制難建立引致的數(shù)據(jù)流通不足問題［37］。但是，我國目前在共識機(jī)制、算法等核心技術(shù)方面仍與歐美發(fā)達(dá)國家存在一定差距。此外，我國數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在不足。以大數(shù)據(jù)中心為例，受傳統(tǒng)架構(gòu)和成本的影響，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)等大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及一些新型數(shù)據(jù)尚無法進(jìn)入國內(nèi)大數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)［38］。

五、數(shù)據(jù)要素市場高質(zhì)量發(fā)展的推進(jìn)路徑

2022年6月22日，習(xí)近平總書記在主持中央全面深化改革委員會(huì)第二十六次會(huì)議時(shí)強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)事關(guān)國家發(fā)展和安全大局，要維護(hù)國家數(shù)據(jù)安全，保護(hù)個(gè)人信息和商業(yè)秘密，促進(jìn)數(shù)據(jù)高效流通使用、賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分配、安全治理，加快構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度體系［39］。運(yùn)行機(jī)制分析明確了數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力和外在支持，高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素市場內(nèi)涵的厘清有助于數(shù)據(jù)要素市場的培育。針對當(dāng)前面臨的主要問題，這里提出數(shù)據(jù)要素市場高質(zhì)量發(fā)展的推進(jìn)路徑。

（一）價(jià)值層：優(yōu)化數(shù)據(jù)要素供需結(jié)構(gòu)，激活市場內(nèi)驅(qū)力

第一，激活數(shù)據(jù)要素市場內(nèi)驅(qū)力，重點(diǎn)在于解決數(shù)據(jù)共享流通困境，讓數(shù)據(jù)交易“有米下鍋”“有數(shù)有市”。要繼續(xù)深化“上云用數(shù)賦智”，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，支持產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)和消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)升級，通過為數(shù)據(jù)要素市場提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，擴(kuò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，形成從數(shù)據(jù)到智能產(chǎn)業(yè)再到數(shù)據(jù)回傳的良性循環(huán)。此外，要積極培育數(shù)據(jù)服務(wù)新業(yè)態(tài)，將數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)納入現(xiàn)有高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小企業(yè)優(yōu)惠政策的支持范圍，激勵(lì)數(shù)據(jù)的融合創(chuàng)新利用。

第二，激勵(lì)企業(yè)數(shù)據(jù)共享流通。針對一些數(shù)據(jù)資源型企業(yè)，應(yīng)維護(hù)企業(yè)正當(dāng)權(quán)益和商業(yè)秘密，保證共享后的數(shù)據(jù)合法利用，探索“以數(shù)抵稅”等數(shù)據(jù)財(cái)政政策。同時(shí)，要掌控好執(zhí)法尺度，防止企業(yè)因執(zhí)法過嚴(yán)而不敢共享。由于數(shù)據(jù)交易尤其企業(yè)間數(shù)據(jù)共享存在一些灰色地帶，在保障數(shù)據(jù)安全的同時(shí)，可對企業(yè)間數(shù)據(jù)分享和數(shù)據(jù)再使用的行為設(shè)置豁免條款。例如，上海就對公共數(shù)據(jù)開放主體設(shè)置了“豁免條款”，規(guī)定在合法開放并按規(guī)定履行監(jiān)管義務(wù)后，由數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導(dǎo)致數(shù)據(jù)利用主體和第三方損失的，可免除承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任［40］。之后，應(yīng)探索該類條款應(yīng)用于社會(huì)數(shù)據(jù)共享主體。

第三，為適應(yīng)多元化的數(shù)據(jù)需求，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的供需匹配，應(yīng)嘗試多層次的交易模式，培育專業(yè)的數(shù)據(jù)要素市場參與主體。例如，可試點(diǎn)數(shù)據(jù)信托模式，引入第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)。目前，數(shù)據(jù)信托主要在英國實(shí)踐，其特點(diǎn)是在數(shù)據(jù)控制者和數(shù)據(jù)主體之間引入第三方機(jī)構(gòu)作為地位獨(dú)立的受托人，受數(shù)據(jù)主體委托管理個(gè)人數(shù)據(jù)。該模式旨在保障數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和滿足個(gè)性需要，同時(shí)推動(dòng)數(shù)據(jù)流通，促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。有學(xué)者認(rèn)為，英國數(shù)據(jù)信托理論和實(shí)踐表明，可以在暫不糾結(jié)數(shù)據(jù)所有權(quán)的情況下，基于個(gè)人或企業(yè)的數(shù)據(jù)收益權(quán)設(shè)立數(shù)據(jù)信托，通過第三方管理和隱私計(jì)算等技術(shù)手段，確保數(shù)據(jù)流通和交易過程中的隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全，促進(jìn)數(shù)據(jù)流通交易［41］。因此，可以自上而下在具體領(lǐng)域和區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)信托試點(diǎn)，可參考的例子是谷歌人行道實(shí)驗(yàn)室在多倫多的“公民信托試點(diǎn)”。而對于當(dāng)前已有數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)，應(yīng)借鑒國內(nèi)實(shí)踐的成功經(jīng)驗(yàn)，如北京國際大數(shù)據(jù)交易所的“數(shù)據(jù)可用不可見、用途可控可計(jì)量”的交易模式，以及上海數(shù)據(jù)交易所的數(shù)商新業(yè)態(tài)與數(shù)據(jù)產(chǎn)品登記憑證。要積極提供質(zhì)量評估、合規(guī)性評估、資產(chǎn)評估和糾紛仲裁等配套服務(wù)，推動(dòng)數(shù)據(jù)溯源和可信交易。

此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，跨時(shí)空數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等多種新型數(shù)據(jù)的產(chǎn)生涌現(xiàn)出新需求、新價(jià)值。針對具體行業(yè)領(lǐng)域的大量定制數(shù)據(jù)、衍生數(shù)據(jù)產(chǎn)品，除通用數(shù)據(jù)交易平臺(tái)外，還應(yīng)鼓勵(lì)行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，建設(shè)利基數(shù)據(jù)市場或數(shù)據(jù)空間，在更窄范圍內(nèi)關(guān)注數(shù)據(jù)要素價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

（二）政策層：規(guī)制為主、確權(quán)為輔，規(guī)范數(shù)據(jù)要素市場秩序

數(shù)據(jù)權(quán)屬不明是數(shù)據(jù)要素市場培育的“攔路虎”。但是，數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度構(gòu)建并非朝夕之功，目前數(shù)據(jù)分類與確權(quán)在法理上仍處于理論構(gòu)想階段，頂層立法設(shè)計(jì)尚難以滿足數(shù)據(jù)交易的相關(guān)要求。因此，不能寄希望于一開始就由頂層設(shè)計(jì)來提供盡善盡美的制度，而應(yīng)采取規(guī)制為主、確權(quán)為輔的方式規(guī)范數(shù)據(jù)要素市場秩序。具體來看，可采取“三步走”的策略。

第一步，在數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)初期，暫不糾結(jié)于數(shù)據(jù)所有權(quán)歸屬，而是從實(shí)際場景和案例出發(fā)，將數(shù)據(jù)確權(quán)納入隱私保護(hù)、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、反不正當(dāng)競爭等法律體系，細(xì)化政策與機(jī)制設(shè)計(jì)，在實(shí)踐中完善個(gè)人信息保護(hù)機(jī)制。需要明確的是，個(gè)人隱私保護(hù)不是限制個(gè)人數(shù)據(jù)的使用，而是保護(hù)個(gè)人不因數(shù)據(jù)流通和使用而受傷害。要在保障數(shù)據(jù)流通的情況下保護(hù)個(gè)人權(quán)益，依據(jù)具體場景，對數(shù)據(jù)經(jīng)營者可能造成的對個(gè)人數(shù)據(jù)的不當(dāng)利用和濫用市場支配地位的行為進(jìn)行規(guī)制，如“算法歧視”等問題。

第二步，逐漸完善數(shù)據(jù)“溯源”工作，引入數(shù)據(jù)公證制度和數(shù)據(jù)登記制度。數(shù)據(jù)交易所應(yīng)提供數(shù)據(jù)登記核準(zhǔn)和校驗(yàn)服務(wù)，確保數(shù)據(jù)主體與數(shù)據(jù)來源合法合規(guī)，如上海數(shù)據(jù)交易所憑借實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品一數(shù)一碼，可登記、可統(tǒng)計(jì)、可普查，在技術(shù)上保證了數(shù)據(jù)產(chǎn)品交易流程的可追溯性與可控性。同時(shí)，完善交易信用體系，在數(shù)據(jù)權(quán)屬不明的情況下以合同的方式確保數(shù)據(jù)主體權(quán)益，加強(qiáng)事后監(jiān)管，完善數(shù)據(jù)交易中失信行為認(rèn)定、失信懲戒、異議處理和信用修復(fù)等機(jī)制，建立數(shù)據(jù)交易“黑名單”機(jī)制。

第三步，遵循因數(shù)確權(quán)原則，采取權(quán)利拆分思想，推動(dòng)數(shù)據(jù)分級分類，構(gòu)建中國特色數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權(quán)框架。由于非競爭性和衍生性在數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中可表現(xiàn)為通用性和數(shù)據(jù)處理加工的研發(fā)投入，因而可根據(jù)通用性和研發(fā)投入強(qiáng)度將數(shù)據(jù)初步分為四個(gè)象限：衍生性較弱、不需要算法等投入的專用數(shù)據(jù)；研發(fā)投入較強(qiáng)的專用型衍生數(shù)據(jù)；未經(jīng)算法加工、計(jì)算、聚合，投入成本較小的通用性數(shù)據(jù)；通用性較強(qiáng)的衍生數(shù)據(jù)（見圖4）。將數(shù)據(jù)權(quán)利拆分為所有權(quán)、收益權(quán)、經(jīng)營權(quán)，并進(jìn)一步分為停止使用權(quán)、復(fù)制權(quán)、控制權(quán)、使用權(quán)、收益獲取權(quán)等，賦予不同權(quán)利訴求方，實(shí)現(xiàn)“市場效率最大化”“數(shù)據(jù)處理激勵(lì)”“隱私保護(hù)”目標(biāo)兼容。

此外，監(jiān)管多頭、執(zhí)法邊界不明、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一會(huì)導(dǎo)致合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)和交易成本增加。當(dāng)前數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建設(shè)混亂及效率低下的問題，很大程度上是因?yàn)槿狈y(tǒng)籌安排和缺失協(xié)調(diào)機(jī)制。高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素市場四維內(nèi)涵的實(shí)現(xiàn)對政策層提出了要求，即監(jiān)管政策透明、清晰、一致。

（三）支撐層：促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，打造數(shù)據(jù)要素市場“新基建”

政府在數(shù)據(jù)要素市場基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的作用主要體現(xiàn)為加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心頂層設(shè)計(jì)，構(gòu)建“數(shù)網(wǎng)”“數(shù)紐”“數(shù)鏈”“數(shù)腦”“數(shù)盾”體系，促進(jìn)數(shù)據(jù)中心集約化、規(guī)模化、綠色化發(fā)展，降低全社會(huì)的算力獲取成本，為數(shù)據(jù)要素市場“筑基”。同時(shí)，區(qū)塊鏈、匿名算法等新型技術(shù)在數(shù)據(jù)溯源確權(quán)、促進(jìn)數(shù)據(jù)可信流通和隱私保護(hù)等方面可能起到重要作用。隱私算法的優(yōu)化改進(jìn)可以提升數(shù)據(jù)交易流通中的隱私保護(hù)能力。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)、密碼技術(shù)、抑制技術(shù)、假名化技術(shù)等多種手段，提升數(shù)據(jù)的安全水平，可以實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”“無法反推明細(xì)”。區(qū)塊鏈與數(shù)字水印技術(shù)的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)起源的確認(rèn)，為數(shù)據(jù)確權(quán)提供新的技術(shù)思路和方法［42］。為此，應(yīng)將隱私計(jì)算和區(qū)塊鏈技術(shù)納入數(shù)據(jù)新型基礎(chǔ)設(shè)施的范疇，作為數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展的底層保障，由公共部門和私人部門合作，共同促進(jìn)開發(fā)應(yīng)用。此外，應(yīng)使用產(chǎn)業(yè)政策引導(dǎo)資本流向核心技術(shù)創(chuàng)新為主的領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)性地扭轉(zhuǎn)重資產(chǎn)投資的核心技術(shù)關(guān)鍵領(lǐng)域與輕資產(chǎn)投資的商業(yè)模式炒作領(lǐng)域之間的相對資本回報(bào)率，形成長效的創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制。

參考文獻(xiàn)

［1］PEREZ C. Technological revolutions and techno-economic paradigms［J］. Cambridge Journal of Economics， 2010， 34（1）： 185-202.

［2］FREEMAN C. Continental， national and sub-national innovation systems： Complementarity and economic growth［J］. Research Policy， 2002， 2（31）：191-211.

［3］蔡躍洲，馬文君．?dāng)?shù)據(jù)要素對高質(zhì)量發(fā)展影響與數(shù)據(jù)流動(dòng)制約［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021（3）：64-83．

［4］GOLDFARB A， TUCKER C. Digital economics［J］. Journal of Economic Literature， 2019， 57（1）： 3-43.

［5］中國信息通信研究院政策與經(jīng)濟(jì)研究所．?dāng)?shù)據(jù)價(jià)值化與數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報(bào)告（2021年）［R/OL］．（2021-05-27）［2022-10-16］．http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202105/t202105

27_378042.htm．

［6］吳宏洛，王杰森．?dāng)?shù)據(jù)要素參與分配的邏輯機(jī)理與實(shí)踐推進(jìn)——基于馬克思主義政治經(jīng)濟(jì)學(xué)視角［J］．青海社會(huì)科學(xué)，2022（3）：87-96．

［7］徐翔，厲克奧博，田曉軒．?dāng)?shù)據(jù)生產(chǎn)要素研究進(jìn)展［J］．經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2021（4）：142-158．

［8］GIBBONS R， HENDERSON R. Relational contracts and organizational capabilities［J］. Organization Science， 2012， 23（5）： 1350-1364.

［9］BRYNJOLFSSON E， MCELHERAN K. Data in action： Data-driven decision making in US manufacturing［Z］. US Census Bureau Center for Economic Studies Paper No. CES-WP-16-06， Rotman School of Management Working Paper， 2016 （2722502）.

［10］ HOCHTL J， PARYCEK P， SCHOLLHAMMER R. Big data in the policy cycle： Policy decision making in the digital era［J］. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce， 2016， 26（1-2）： 147-169.

［11］ FARBOODI M， MIHET R， PHILIPPON T， et al. Big data and firm dynamics， May 2019［C］. AEA Papers and Proceedings. 2019， 109： 38-42.

［12］ KSHETRI N. Big data's impact on privacy， security and consumer welfare［J］. Telecommunications Policy， 2014， 38（11）： 1134-1145.

［13］ LUCKOW K S， PASAREANU C S， THOMSEN B. Symbolic execution and timed automata model checking for timing analysis of Java real-time systems［J］. EURASIP Journal on Embedded Systems， 2015， 2： 1-16.

［14］ 劉小魯，王泰茗．?dāng)?shù)據(jù)要素市場中的確權(quán)與規(guī)制：研究綜述［J］．中國人民大學(xué)學(xué)報(bào)，2022（5）：92-105．

［15］ JONES C I， TONETTI C. Nonrivalry and the economics of data［J］. American Economic Review， 2020， 110（9）： 2819-2858.

［16］ DELLAROCAS C. The digitization of word of mouth： Promise and challenges of online feedback mechanisms［J］. Management Science， 2003， 49（10）： 1407-1424.

［17］ 克里斯·弗里曼，弗朗西斯科·盧桑．光陰似箭——從工業(yè)革命到信息革命［M］．沈宏亮，譯．北京：中國人民大學(xué)出版社，2007：216．

［18］ MOODY D L， WALSH P. Measuring the value of information： An asset valuation approach， proceedings of seventh European conference on information systems［C］. ECIS， 1999： 496-512.

［19］ CONG L W， XIE D， ZHANG L. Knowledge accumulation， privacy， and growth in a data economy［J］. Management Science， 2021， 67（10）： 6480-6492.

［20］ 王建冬，童楠楠．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)背景下數(shù)據(jù)與其他生產(chǎn)要素的協(xié)同聯(lián)動(dòng)機(jī)制研究［J］．電子政務(wù)，2020（3）：22-31．

［21］ 李標(biāo)，孫琨，孫根緊．?dāng)?shù)據(jù)要素參與收入分配：理論分析、事實(shí)依據(jù)與實(shí)踐路徑［J］．改革，2022（3）：66-76．

［22］ 徐翔，趙墨非．?dāng)?shù)據(jù)資本與經(jīng)濟(jì)增長路徑［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2020（10）：38-54．

［23］ BERGEMANN D， BONATTI A， GAN T. The economics of social data［J］. The RAND Journal of Economics， 2022， 53（2）： 263-296.

［24］ ACEMOGLU D， MAKHDOUMI A， MALEKIAN A， et al. Too much data： Prices and inefficiencies in data markets［J］. American Economic Journal： Microeconomics， 2022， 14（4）： 218-256.

［25］ 國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室．?dāng)?shù)字中國發(fā)展報(bào)告（2021年）［R/OL］.（2022-08-02）［2022-10-28］．http：//www.cac.gov.cn/2022-08/02/c_16610665

15613920.htm．

［26］ 國際數(shù)據(jù)公司（IDC）．IDC：2025年中國將擁有全球最大的數(shù)據(jù)圈［R/OL］．（2019-01）［2022-10-28］．https：//www.idc.com/．

［27］ 王璟璇，竇悅，黃倩倩，等．全國一體化大數(shù)據(jù)中心引領(lǐng)下超大規(guī)模數(shù)據(jù)要素市場的體系架構(gòu)與推進(jìn)路徑［J］．電子政務(wù)，2021（6）：20-28．

［28］ BENIGER J． The control revolution： Technological and economic origins of the information society［M］． New York： Harvard University Press， 2009．

［29］ KATZ M L， SHAPIRO C. Network externalities， competition， and compatibility［J］. The American Economic Review， 1985， 75（3）：424-440.

［30］ 李三希，武玙璠，鮑仁杰．大數(shù)據(jù)、個(gè)人信息保護(hù)和價(jià)格歧視——基于垂直差異化雙寡頭模型的分析［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2021（1）：43-57．

［31］ 王錫鋅，黃智杰．公平利用權(quán)：公共數(shù)據(jù)開放制度建構(gòu)的權(quán)利基礎(chǔ)［J］．華東政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2022（2）：59-72．

［32］ AZCOITIA S A， LAOUTARIS N. A survey of data marketplaces and their business models［J］. ACM SIGMOD Record， 2022， 51（3）： 18-29.

［33］ 李三希，張明圣，陳煜．中國平臺(tái)經(jīng)濟(jì)反壟斷：進(jìn)展與展望［J］．改革，2022（6）：62-75．

［34］ 中新經(jīng)緯．?dāng)?shù)據(jù)流通的挑戰(zhàn)與應(yīng)對［EB/OL］ ．（2022-09-28）［2023-01-10］．http：//www.jwview.com/jingwei/html/09-28/505822.shtml．

［35］ 歐陽日輝，杜青青．?dāng)?shù)據(jù)要素定價(jià)機(jī)制研究進(jìn)展［J］．經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2022（2）：124-141．

［36］ 韓旭至．?dāng)?shù)據(jù)確權(quán)的困境及破解之道［J］．東方法學(xué)，2020（1）：97-107．

［37］ 李源，高寧，孫晶，等．基于區(qū)塊鏈的大數(shù)據(jù)交易模式研究與探索［J］．大數(shù)據(jù)，2021（4）：37-48．

［38］ 王偉玲，王宇霞，高嬰勱．基于“新基建”情境的大數(shù)據(jù)中心：意義、困境和進(jìn)路［J］．行政管理改革，2020（10）：68-74．

［39］ 習(xí)近平主持召開中央全面深化改革委員會(huì)第二十六次會(huì)議［EB/OL］．（2022-06-22）［2023-01-03］．http：//www.gov.cn/xinwen/2022-06/22/content_5697155.htm．

［40］ 上海市人民政府．《上海市公共數(shù)據(jù)開放暫行辦法》（滬府令21號）［Z］．（2019-09-10）［2023-01-03］．https：//www.shanghai.gov.cn/nw45024/20200824/0001-45024_62638.html．

［41］ 翟志勇．論數(shù)據(jù)信托：一種數(shù)據(jù)治理的新方案［J］．東方法學(xué)，2021（4）：61-76．

［42］ 王海龍，田有亮，尹鑫．基于區(qū)塊鏈的大數(shù)據(jù)確權(quán)方案［J］．計(jì)算機(jī)科學(xué)，2018（2）：15-19．