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《数据要素:领导干部公开课》探讨数据要素特点及发展
[ 通信界 / 张冲 / www.cntxj.net / 2020/10/28 8:11:17 ]
 

2020年4月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,明确将数据与土地、劳动力、资本、技术并列为五大核心要素。

 

在此背景下,人民日报出版社围绕数据要素这一数字经济的核心生产要素,邀请17位相关领域专家学者编写《数据要素:领导干部公开课》,从数据要素的概念定义、数据要素与数字经济的发展、数据要素发展面临的挑战以及数字经济未来展望等角度进行深入阐释和详细解析。此书由国家金融发展实验室理事长李扬和国际货币基金组织(IMF)前副总裁朱民联袂推荐。


中国信息通信研究院产业与规划研究所王强、陈其云主笔第一章《数据要素:特点、应用、现状及发展》一节,下面是这一部分的节选。


一、数据持续实现价值延展

当前,数据在全球经济运转中的价值日益凸显,主要国家围绕数据资源抢夺数字经济制高点的竞争日趋激烈。数据价值持续性溢出,不仅代表着数据在经济社会中的定位不断提升,也标志着数据背后的内涵不断变革。


从数据到数据资源:对数据的最初认识,是政府与相关事业单位及国有企业与金融机构等主体统计或存储的各类数据。对于政府部门而言,数据获取来源主要有普查和抽样调查以及各类常规性数据统计途径。对于金融机构而言,很早就利用存储统计的各类存贷款数据信息以及其他数据开展相关应用。在此期间,金融是率先探索已积累的数据资源并开展数据应用的重点领域。


从数据资源到大数据:随着信息通信技术的快速发展,众多线下业务或纸质统计渠道均转移到线上平台,数据来源渠道获得极大丰富,互联网应用涉及的数据规模迅速超越传统上报数据,大数据的概念应运而生。各行各业开始重视由数据资源向大数据的价值转变。在此期间,大数据成为各行业降本增效的重要技术手段,也成为各级政府促进产业转型跨越发展的新动能。


从大数据到数据要素:2019年,党的十九届四中全会决议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中,首次将数据增列为生产要素,要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。大数据跃升为数据生产要素,这是对数据生产价值与历史地位的极大肯定。


从数据要素到数据要素市场化:2020年4月,中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,这是中央第一份关于要素市场化配置的文件。文件强调,要加快培育数据要素市场,推进政府数据的开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护。市场化与资产化是生产要素的必备特征,而当前数据要素面临权属界定、价格平衡、交易流通等诸多待解决问题,数据要素市场化将是一个攻坚克难的重要历史进程。


二、数据要素特点鲜明

围绕要素主体特征、权属流转模式、资源稀缺程度、管理规范标准、要素交叉关联、价值溢出效应等维度,综合分析土地、劳动力、资本、技术、数据五大生产要素,从各个维度探讨数据要素与其他要素的异同点。

从要素主体特征来看,数据要素因其易获取、易传播的特点,主体比较繁杂,如数据产生者、数据存储者、数据处理者、数据应用者等。土地、劳动力主体较为单一,如城市市区的土地属于全民所有,农村和城市郊区的土地,除法律规定属于国家所有的外,属于集体所有。资本、技术主体较为多样,如技术主体可以是科研机构、企业以及个人等。


从权属流转模式来看,数据要素因其强动态性的特点,权属流转较为复杂,如对于企业数据来说,数据是由企业行为(包括采集、加工、整理等服务增值行为)产生的,不过企业对于其收集、加工、整理的数据享有何种财产权益,企业在个人数据基础上开发的数据衍生产品及数据平台等财产权益受何种法律保护,这些权属问题都需要法律进一步界定。土地、劳动力、资本、技术均有确切的法律依据,权属界定相对明晰,如土地生产要素涉及土地所有权及由其派生出来的土地占有、使用和收益权。


从资源稀缺程度来看,数据要素因其易收集、易复制的特点,资源非常富足,如互联网用户个体每天产生1.5GB的数据,一辆联网的自动驾驶汽车每运行8小时将产生4TB的数据,Facebook每天产生4PB的数据,全球每天有50亿次搜索。当然高价值的数据资源还是稀缺的,这也体现出了巨头平台公司的优势。土地、劳动力资源稀缺,这也是各地政府发展产业过程中最先需要解决的两大关键要素。资本、技术资源相对稀缺。


从要素交叉关联来看,数据要素因其强外部性的特点,与劳动力、资本、技术均紧密交叉关联,如数据要素可深度融入劳动力、资本、技术等每个单一要素,如人才大数据、金融科技大数据、知识产权大数据等,切实提高单一要素的生产效率,在此过程中数据要素将变得更为丰富、全面。土地要素相对独立,劳动力、资本、技术均呈现一定程度的交叉关联性。


从价值溢出效应来看,数据要素因其全局性的特点,可兼顾各方要素实现资源统筹优化,继而实现价值倍增,如数据要素可提高劳动力、资本、技术、土地这些传统要素之间的资源配置效率,以最优资源配置组合服务于整体生产,同时降低不必要资源的投入成本,创造更高的价值。一般来说,土地、劳动力价值溢出不甚明显,不过高附加值地块以及高水平人才团队价值溢出还是比较可观的。资本、技术价值溢出比较明显,资金流入与核心技术引入将带来不菲的价值溢出效应。


三、数据要素发展探讨

虽然大数据发展已过七载,且上升为国家战略,成为各地产业转型的重要驱动力,但数据要素产业发展尚未成熟,数据要素市场培育尚未成型,数据要素市场化配置之路亟需多方协同努力开拓。遵循价值延展路径,围绕数据要素的核心工作可分为三个阶段,依次是基础性工作、提升性工作、市场化工作,这也是壮大数据产业、培育数据市场的必经步骤。


(一)夯实基础性工作,将数据共享开放做到实处

共享开放是数据要素最为基础的环节。政府数据因其公共性、全面性、高价值性,被视为最需要开展数据共享开放的领域。值此“十四五”开端,各地政府应强化数据共享开放工作的顶层设计谋划,尽早优化创新共享开放工作机制。不仅如此,更要主动作为,激励各级主体主动参与数据共享开放,探索区块链等前沿技术在数据共享中的创新应用,而非被动应对。同时,要加强对社会数据资源的引导,支持政府公共数据资源与社会数据资源对接打通,并鼓励社会数据资源主体积极变现、开拓创新应用。“十四五”期间提升企业对自身数据资源的共享开放意愿,将是重中之重。


(二)重视提升性工作,加大对数据治理的投入

数据治理是提升数据要素质量、保障数据要素流通合法合规的关键环节,正成为数据要素市场不可或缺的重要板块。但是,当前数据治理所面临的问题与挑战正不断加剧。要强化对数据治理的投入,明确数据治理整体框架,推出数据治理解决方案。围绕数据治理关键领域与关联主体,建立面向各地方政府、各行业的数据治理决策体系,从而提升数据资源的价值。“十四五”期间数据管理将成为热点,各地各行业要提升数据管理能力,推广数据管理能力国家标准(DCMM),推动建立企业数据治理能力评估体系。


(三)布局市场化工作,以数据资产化推进数据交易流通

数据资产化是发挥数据要素价值、培育数据市场的必经之路。数据资源要想成为生产要素,具备同其他生产要素一样的交易流通特性,就必须实现资产化,明确数据权属、数据定价等核心内容,使数据资源能成为个人、政府部门、企业的可变现与可提升价值的资产。当前我国尚未建立数据资产化、商品化体系,数据主体活力不足,数据产品零散化,数据交易黑市化,数据滥用和诈骗等问题频现。对此,需加强探索试点工作,围绕有良好基础的行业领域,挖掘数据交易场景,在实验环境中测试数据产品的稳定性、合规性,探索数据交易流通的可行性、合法性等。在此基础上,进一步提炼经验、固化流程、设立标准,推进数据要素相关立法工作。



作者简介

王强,中国信息通信研究院产业与规划研究所人工智能与数据治理中心副主任,主要从事大数据、人工智能区块链等领域研究与咨询。

联系方式:wangqiang1@caict.ac.cn


陈其云,中国信息通信研究院产业与规划研究所人工智能与数据治理中心主任,高级工程师,主要从事大数据、网络安全等相关领域研究与咨询。

联系方式:chenqiyun@caict.ac.cn

 

作者:张冲 合作媒体:中国信通院 编辑:顾北

 

 

 
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