數據要素、數字經濟與數字治理

構建多層次數據要素市場

江小涓[1]

一、交易與交互雙軌流通：數據要素異質性的突出表現與創新挑戰

1.數據要素市場是中國數字經濟發展中的原始制度創新

人類社會進入數字經濟時代，數據成為基礎性戰略資源。如何看待和發揮數據的價值和重要性，成為國內外普遍關注的問題。黨和政府敏銳看到這個趨勢，將發揮數據要素作用問題放在決策與工作部署的重要位置。如圖1所示，2004年，中辦發布《關于加強信息資源開發利用工作的若干意見》，提出信息資源作為生產要素、無形資產和社會財富，在經濟社會資源結構中具有不可替代的地位。2019年中央十九屆四中全會提出“數據可作為生產要素按貢獻參與分配”，明確了數據要素市場這個重要概念。2022年6月，中央全面深化改革委員會審議通過《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”），部署了數據要素基礎制度“四梁八柱”，開啟了數據要素市場建設發展的新征程。2024年1月，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，推動數據要素高水平應用，數據要素市場建設從理念形成進入實踐探索階段。

雖然數據的流通使用和治理引起各國的普遍關注，但我國是首個明確將數據列為生產要素的國家。我國市場體制建設和要素市場發展，借鑒吸收了國外許多成熟的經驗。數據要素市場建設是我國的“原始創新”，從頭起步探索前行，是典型的制度創新，因此“數據二十條”定位于探討數據要素市場基礎制度架構，勾畫出產權制度、交易制度、分配制度和治理制度四個方面的制度框架，如圖2所示。總體看，其思路和邏輯基本遵循了其他生產要素市場的基本框架。

2.數據的獨特性質和創新的挑戰與機遇

數據作為生產要素有其獨特性質，確權、生產、流通和治理幾個方面，都有與其他要素相似的方面，也有自身獨特的性質，主要體現在以下幾個方面，如圖3所示。第一是多主體生產因而確權困難，數據的生成過程錯綜復雜，常常是多方主體相互協作的結果，包含了不同主體、不同程度的投入和貢獻，因此確權困難。第二是多場景復用方便，一組數據可以被不同主體以不同方式重復利用，在使用上不具有競爭性和排他性，不易清晰明確主張權力。第三是數據中的敏感信息多，許多數據的內容多層次多元化，可能承載了需要保護的個人信息和商業機密，即使匿名化和去標識化，也有可能在新技術條件或與其他數據匯聚后被挖掘出來。第四是減損貶值快，絕大部分數據的價值在于實時性，有研究表明一年期以上的數據貶值達到98%以上，保值增值十分困難。第五是數據的交易和交互，這一點將在下文詳細討論。

由于數據的許多特殊性質，數據要素市場制度建設必然會碰到許多新問題。因此，在基本制度架構的基礎上，理論與實踐創新都應該是開放式的，許多具體規則和模式都需要在理論指引和實踐經驗的基礎上不斷探索發展，架構本身也很可能需要不斷修改與完善。例如“數據二十條”考慮了所有權，但更強調持有權、使用權、經營權，讓數據先動起來、用起來，就是回應了現階段中國特色數據產權制度的一個鮮明特點。

3.交易還是交互：數據要素市場的一個特殊重要問題

在一般要素市場中，要素的確權和交易是要素流通使用的基本前提。然而數據要素的流通使用有交易和交互兩種方式。交互型流動，即數據在不同主體間的非交易型流通使用，這種方式具有獨特性質。因此，理解和處理好數據交易和數據交互這兩種流通使用方式，是數據要素市場建設中理論性和實踐性都很強的重要問題。下面我們從商業數據、公有數據和跨境數據三個方面，分析數據交易與數據交互的不同性質，以及這兩種方式并存對數據要素市場建設產生的影響和未來市場建設中制度創新的重點方向。

二、數據交互與數據交易收益：商業數據流通使用的兩條主線

“數據二十條”發布后，數據要素市場建設最顯著的進展就是各類數據交易所建設的快速發展。與此同時，對數據流動最普遍的一個認識偏差是忽視數據交互這種流通和使用方式。數據流動與其他要素流通的一個顯著差異是數據并非必須經過確權、定價和交易后才能流通和使用。通過數據交互方式拉通全產業鏈全生態圈的業務、相關各方共同拓展新賽道和分享新收益，是當下數據流動和發揮作用的主要形態。

1.場內數據交易：當下高度受重視的制度建設

建設數據交易所是我國數據要素市場建設中各個地方用力的重點。其中一個顯著特點是，“數據二十條”發布后，各地發展熱情更加高漲，數據交易所快速增加，到2023年10月底已經超過48家。從各地數據交易所的工作推進情況看，總體上是制度建設和規則建構先行，高頻推進的工作包括登記、確權發證（持有權、使用權、經營權）、價值評估、公共數據開放和運營、數據鏈建設、數據產品合規體系和數據安全體系建設等，以及從數據、數據產品到數據資產、數據資產金融創新的路徑指引等。同時，交易所的各類主體匯聚也取得明顯效果，在幾家主要的數據交易所中，已經入場的各類主體都超過千家，包括數據供給方、數據需求方、多種類型數據服務商和數據安全技術開發主體等。不過總體上看，“場內”數據交易量有限，可以說仍在嘗試起步階段。

沒有交易發生甚至沒有場內數據交易意愿的主體為何“入場”？首先是數據交易所的信息平臺作用突出。如圖4所示，數據交易所的基本架構能夠促進相關主體之間的充分交流，構建良性互動、開放協作的產業生態，共同推動相關制度建設。在此共性意愿下，各類主體有各自立場。數據擁有方希望在確權的基礎上能交易數據并獲得收益，在交易不活躍時，也期待數據能夠被確權、評估和入表，成為數據資產。據介紹，我國數據交易所當下業務主要包括數據資產登記、評估、發放資產憑證、數據資產入表、數據資產金融創新、數據資產交易，如圖5所示。“數據資產”可以增加企業信譽和改善資產負債表。不過最有共識的期待是數據資產可以用來融資，例如數據質押貸款、數據資產擔保和數據資產證券化等。從目前情況看，金融業較為普遍地認為數據資產帶來的挑戰和機遇都很大，需要積極謹慎研究，試點探索先行。這種想法可以理解，例如一筆估值數千萬的“數據資產”用于抵押貸款，如果到期不能還款，而用于抵押的“數據資產”又迅速貶值，風險如何控制的問題還需要實踐探索。對數據服務商來說，能在數據交易所得到某種方式的增信，并預期能為交易所中的各類主體提供服務，是其“入場”的重要動力。當然，先行進入獲得信息得到增信，并期待在未來海量數據交易中抓住先機，是所有主體的共同愿望。

2.場外數據交易前景廣闊

場外數據交易是指數據需求方與數據擁有方直接交易，兩類場景最常見。一類場景是經濟社會的“智能化轉型”，這類轉型的本質是將物理場景數據化，并使兩者有效協同。智能化轉型的市場有多大，智能化轉型服務的市場就有多大。有些企業采用專業數據生產商提供的數據庫或數據組件，有些企業購買數字化轉型解決方案或各種形式多樣的轉型服務。另一類場景是解決數據無法流通時的數據共享問題。由于隱私保護或其他政策限制或競爭關系，一些領域的數據無法匯聚或拉通，數據服務商提供聯邦數據和計算解決方案，私有化部署，數據不動算法動，這為各種數據技術服務商提供了商機。由于技術持續升級，該服務需求量大而且不斷迭代升級，發展前景遠大，不過從技術類型和交易規模看，數據交易所這類交易平臺在發揮品質保障、信用保障、金融服務和撮合交易等作用方面有很好的發展前景。

3.場外數據交互：多種場景拉通支撐業務擴展

數據的交互利用是當前數據流通更為廣泛使用的商業模式。數據或數據產品并非用來直接“交易”獲利，而是為了業務發展。也就是企業和組織通過與內部各方以及與業務相關的外部各方共享數據，支撐業務打通和創造新價值，各方共享業務發展帶來的利益。數據交互的主流模式是API模式，即通過應用程序接口拉通數據。這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成，實現數據流通和共享。API模式在數據流通中的應用非常廣泛，它可以幫助實現數據共享、數據交換、數據遷移、數據同步等功能。在API模式下，并沒有“數據交易”發生，因此數據持有方并沒有確權、估值、入表和交易規則等服務需求，而需要解決數據交互中的匿名化標準、隱私保護責任邊界、數據跨界跨境流動、數據安全技術開發、大企業數據壟斷等問題。下面我們分別探討各類平臺的數據交互情況。

首先是消費平臺。數據主要用于全鏈條業務和跨界業務打通（數據交互）而非數據交易。例如跨境電商平臺有海量實時數據，為平臺國國內外客戶和商戶服務，打通全鏈條數據交互，從消費者偏好感知、智能廣告推送、獲得客戶訂單、生產者排產制造、商戶發貨、物流體系配送，直到商品交付給消費者，這個運作全鏈條的數據拉通，支持平臺全球業務發展和生態圈的不斷拓展。再如銀行數據主要用于風險管控、識別客戶、推送服務以及各種衍生服務圈的開拓，而不會通過確權-交易這種方式來流通利用。

其次是產業互聯網平臺。產業互聯網的初心就是通過數據交互支持產業鏈從供應端到客戶端各個環節的業務銜接和融通，提高產業全鏈運行效率。另一類產業平臺是復雜場景下全域數據的拉通，例如全過程智能電網建設、智慧城市建設中多場景數據的匯聚和應用。在這兩種情形下，平臺有可能將行業、領域知識與經驗進行數字化封裝，提供優秀的服務組件，適應特定企業和特定場景的應用需要。但此時的供需雙方可以直接溝通，而且交易的是數字產品而不是數據要素。

最后是通用人工智能模型應用。無論是搜索平臺通過人工智能實現極高匹配度的內容分發和信息輸出、內容平臺實現極為豐富的智能化內容生成、社交平臺實現人機極高效率交互，還是人工智能模型在垂直領域的落地應用，都很難想象訓練模型所需的多模態海量數據是經過確權后的數據交易這種方式獲得的，實踐中更多的是用海量交互方式或者網絡抓取方式獲取數據。

三、數據交互提供服務與數據開發收益：公共數據使用的兩條主線

1.公共數據以交互方式提供大量數字化公共服務

政府和各類公共部門及公有企事業單位生產存儲大量數據，而且是高質量數據。在現實中，普遍服務類型的公共數據主要通過兩種數據交互方式提供服務。一是政府部門與公眾和市場主體的交互，例如各級政府及其部門為市場主體和公民提供的數字化服務，就是前臺與公民和市場主體的信息交互，以及全流程中政府各部門之間的數據交互過程。二是中央到地方的政府服務平臺，縱向層級間數據與橫向地方間數據的交互貫通，為公眾提供異地或跨層級的數字化服務。

我國國家政務服務平臺是全國政務服務平臺的總樞紐，通過跨地區、跨部門、跨層級的數據交互和業務協同，依托全國一體化政務服務平臺統一身份認證、統一服務事項、統一證照互認、統一數據共享等支撐能力，后臺匯聚了超過10億個實名注冊用戶的數據、5 981個各級政務部門的數據、258萬項地方部門涉企辦事服務數據；前臺發布各類數據資源1.5萬類，支撐政務數據共享調用超5 000億次。根據《數字中國發展報告（2022年）》，截至2022年底，全國一體化政務數據共享樞紐直通地方部門500萬余項政務服務事項的數字化辦理，“跨省通辦”服務已接入近100個可網上辦理的高頻“跨省通辦”事項和近200項可跨省辦理的便民服務；32個省級政務服務平臺“一網通辦”服務為廣大市場主體提供了企業登記、公章刻制、申領發票和稅控設備、員工參保登記、住房公積金企業繳存登記等企業全生命周期的數字化公共服務。

2.公共數據的有償開發利用也多采取交互方式

公共數據涉及政府治理對象，含有大量個人信息、商業秘密和公共安全信息。因此，在開發公共數據為產業提供有償服務時，需要數據可用不可見。在這種情況下，如圖7所示，政府建立公共數據專區，匯聚政府各部門掌握的多種類型數據，需要了解市場主體信用狀況的機構如金融機構可以進入專區獲取相關結果，數據不出域，可用不可見，既能助力信用良好的企業獲得金融服務，又能保護企業相關商業秘密和個人信息。

另一類普遍應用的公共數據交互是智慧城市建設，交互的目的既有公共服務也有商業化服務。智慧城市建設運用物聯網、云計算、大數據、空間地理信息集成等新一代信息技術，以交互方式接通城市各條線的數據，服務城市運轉和管理。智慧城市建設涉及政府、企業、公眾等多個角色，政府引導、市場主導、公眾參與的模式逐步形成，建設主體呈現多元化。政府積極鼓勵和引導社會資本參與智慧城市建設，吸引了ICT（信息與通信技術）設備供應商、電信運營商、系統集成商、軟件開發商、互聯網、金融、房地產等企業紛紛入局。據一些城市數據測算，智慧城市各級政府財政支出約占五分之一到四分之一，其余為社會投資。因此，智慧城市的建設和發展提供的應用場景，既有智慧政務、智慧交通、智慧應急等公共服務，也可以為事業發展和產業發展提供特定的公共服務，如智慧醫療、智慧物流、智慧安防、智慧企業等。

公共數據也存在有條件交易使用方式，這是公共品“用戶付費”方式在數字時代的表現。例如有些公共數據并不被廣大公民和市場主體所需要，政府無須用財政資金為特定用戶提供相關服務，而由相關企業按照自身運營需要付費獲得。

這里需要強調的是，公共數據要以為社會提供數字化公共服務為首要目標。目前多個省市都成立了公共數據服務專業機構，統籌公共數據的開放共享和開發利用。要堅持以政務數據開放共享為原則，同時允許多種形態的探索創新，使更多數據得到有效使用。

四、數據交互拓展全球業務與數據交易獲得分工利益：數據跨境流動的兩條主線

1.數據跨境交互拓展全球業務

數據跨境流動的主體是跨國運營的企業和組織，目前數據交互是主要模式。數據跨境流動的目的是通過企業內部以及相關業務生態內各方的數據交互，拉通全球業務鏈和統籌全球業務運行。數字時代的每一筆國際貿易都依賴數據跨境流動，跨境電商離不開實時海量的數據跨境流動。阿里速賣通、Shein（希音）、Temu（即拼多多海外版）等一批全球性數字平臺企業，通過數據交互，聯通我國上萬家中小微制造業企業與海外市場，高效組織供應鏈，帶動數以萬計的中小微企業以數字化方式進入國際市場。全球供應鏈管理服務企業基于客戶全球運營的需求，向運營各個環節實時提供運輸、倉儲、包裝、搬運裝卸、生產等過程中的多維度數字化信息，通過高質量的全球數據鏈和先進的人工智能算法為貨主和物流服務商提供高水平供應鏈管理能力。數據跨境交互流動還促進了可數字化交付的數字服務貿易增長，拓展了數字廣告、數字營銷、數字音樂、數字視頻、游戲、動漫、軟件研發、遠程醫療、在線教育等數字服務貿易發展。再如金融理財機構因業務發展需要，需將一部分國內業務數據與研究成果融入全球化研究體系，以便使用全球視野的研究資源和分析系統等，來支撐業務發展。還有民航業數據的跨境流動，是為了支持世界各地旅行者從乘機決策、機票購買、值機候機、登機服務、到達行李全流程業務的拉通。從業務拓展看，希望能通過數據交互，將業務拓展到與乘機人旅行目的相關的服務領域中，例如教育消費、醫療消費、旅行消費、文化消費、商品消費以及金融服務等領域。在上述各類數據跨境流動中，數據都是通過交互拉通全鏈業務和拓展新的業務，而不是直接進行數據跨境交易。

2.數據跨境交易并獲利

數據跨境交易的某些業務與國內場外交易類型相似，包括為國外有智能化轉型需求的企業提供數據服務、當數據出于隱私或安全跨境流通需要時提供數據計算結果服務等。跨境數據交易也有獨特的內容，例如來數加工業務和離岸數據外包業務。來數加工是指在中國境內對來自境外的數據進行加工處理的行為，類似于較早時期的產品型加工貿易，這種行為必然涉及數據的跨境傳輸。離岸數據外包是指企業將內部數據處理相關的業務流程以商業的形式發包給位于海外的服務提供者，通常是為了利用國外相對廉價的勞動力或專業知識。中國從事這兩類業務具有優勢，一是我們許多數據服務商的技術能力和商業模式具有較強競爭力，能為海外客戶提供更好的服務；二是我們有較低的勞動力成本，在勞動密集型數據行業中具有較強競爭力。因此，我們在全球數據跨境交易中應該占據重要地位。

3.數據跨境流動治理模式：以合規流通為出發點

對跨境流動數據進行管控是各國的共同做法。我們目前主要采用發布規則并逐單核準的模式。這種方式有利于數據跨境流動安全，但對政府和企業來說負擔很重且效率很低。從國際經驗和我國一些數據交易機構的實踐看，需要將審核企業數據合規能力和審核數據內容合規性相結合。當下常用的有以下幾種治理類型。

第一，審核企業數據保護的合規能力。美國主張通過行業自律實現跨境數據自由流動。企業制定隱私政策的標準，最具代表性的為ISO/IEC29100系列標準，包括《隱私保護框架》《隱私體系框架》《隱私能力保護評估模型》《隱私影響評估》《個人可識別信息保護指南》等。但跨境數據流動涉及雙方或多方，因此美國大力推動APEC（亞太地區經濟合作組織）采用跨境隱私規則體系（Cross Border Privacy Rules, CBPRs），這個體系強調“數據持有者標準”，這是一種企業數據合規能力標準。CBPRs體系是一項企業和各類組織自愿認證的體系，通過認證后，認證企業內部和企業之間個人信息的跨境傳輸應不受阻礙。

第二，制定白名單。歐盟執行的是白名單管理制度。CBPRs的本質也是白名單，但主要針對企業和各類組織。而歐盟的白名單指經過歐盟評估認定的對個人數據保護充分的國家、地區或國際組織，如果達到要求就可以直接向其傳輸數據，不必采取進一步的保護措施，其評估的主要內容是對個人隱私的保護。目前歐盟確認安道爾、阿根廷、加拿大、以色列、日本、新西蘭、瑞士、英國和烏拉圭等國家和地區獲得白名單資格。

第三，制定標準合同（Standard Contractual Clause, SCC）。如果一個國家或地區不在歐盟認定的個人數據得到充分保護的白名單中，此時企業傳輸個人數據則需要采取其他豁免途徑，如簽訂標準合同、約束性企業規則、獲得數據主體同意等。其中標準合同應用最廣泛。標準合同要求明確個人信息被傳輸的方式和途徑，個人信息被傳輸的地點、接收方和用途，個人信息被傳輸的合法性和安全性保障措施，出現違規行為的責任追究機制等。

第四，制定負面清單。美國2010年界定的“重要數據”范圍包括農業、受控技術信息、關鍵基礎設施、地理產品信息、情報、核、隱私、安全法案信息等17個門類。這些數據特別是受控技術信息出境要受到數據安全審查。審查內容和程序則依據相關法案，如《外國投資風險評估現代化法案》《出口管制條例》等。

無論哪種審查方式，都不涉及“數據交易的合規性”，而只針對“數據跨境流動的合規性”。其實踐背景就是數據跨境流動主要是跨國企業集團內部數據流通，以及跨國經營企業在其全球產業鏈條和產業生態內的數據流通，主要是數據跨境交互而不是交易。我國數據跨境流動的商業模式和監管制度，要深刻理解這個實踐背景，從我國實際出發，參考借鑒其他國家經驗，持續創新和完善。

總之，數據要素市場是一種新型要素市場，我們進行的是原始創新。探索中的試錯和反復難以避免，鼓勵創新和容錯糾錯機制十分重要。要不斷研究探索合理可持續的制度模式，讓數據要素的價值充分發揮，支撐數字經濟和數字社會的健康發展。

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[1] 江小涓，中國工業經濟學會會長，中國社會科學院大學教授。