加快構建以數據為關鍵要素的數字經濟
作者:陳永偉
中央全面深化改革委員會第二十六次會議指出,我國具有數據規模和數據應用優勢,我們推動出臺數據安全法、個人資訊保護法等法律法規,積極探索推進數據要素市場化,加快構建以數據為關鍵要素的數字經濟。隨著我國數字經濟的蓬勃發展,數據已經成為繼土地、勞動、資本等之後的又一重要生産要素,它已經融入生産、分配、流通、消費和社會服務管理等各個環節,深刻改變著生産方式、生活方式和社會治理方式。與此同時,對數據的生産、加工和利用也成為一個規模巨大的産業。根據工信部的數據,“十三五”時期我國數據産業年均複合增長率超過30%,2021年的産業規模已突破了1.3萬億元。市場是配置資源的有效手段,要讓數據資源得到最有效率的利用,就必須建設高效運作的數據要素市場。更好地培育數據市場,進一步提升數據要素的利用效率,必須加快相關的制度建設,解決好數據産權、流通交易、收益分配、安全治理等領域的規則問題。
調整思路,加快數據産權制度建設
産權的概念來自經濟理論,它指的是通過社會強制而實現的對某种經濟物品的多種用途進行選擇的權利。對於市場運作而言,明晰的産權具有至關重要的意義,它在優化資源配置、提高資源利用的過程中起到了十分關鍵的作用。
産權是多種權利的組合,它不僅包含法律意義上的所有權等物權,還包括人格權、智慧財産權以及其他權益。因此,界定産權的過程,其實就是要對與物相關的各種權利進行確權。對傳統的生産要素而言,與物相關的權利大多是附著在所有權的基礎之上的,因而界定産權很大程度上就是界定所有權。然而,相比于傳統的生産要素,數據具有很多特殊的性質。非排他性,任何主體對數據的使用都不會影響其他主體的使用。可複製性,人們可以以非常低的成本對其進行複製。可再生性,使用並不會讓數據減少,反而會生産出更多的數據。這些性質決定了如果用傳統的所有權的思路來界定數據産權會需要非常高的成本。
在這種情況下,數據産權制度的建設就需要從以所有權為基礎的慣性思維中解放出來,以滿足數據流通使用需要為出發點,分別確定持有權、使用權、收益權等權利,協調好數據利用過程中的個人、企業、政府的關係。具體來説,以下四方面的工作是值得重視的。一是充分保護數據來源者合法權益,尤其是與人格權相關的權利。數據處理者持有、使用、許可他人使用數據,需獲得數據來源者同意或存在法定事由,確保數據來源者享有獲取或轉移由其促成所産生數據的權利。二是明確數據處理者可以對其依法持有的數據進行使用,其權利不受到他人的干預和侵犯。三是確保參與數據資源生産的各利益相關主體的收益權。對於數據處理者的勞動要予以肯定,允許他們從中獲取合法收益,同時也要兼顧數據來源者的經濟利益。四是對於公共數據、個人數據和企業數據出臺分級分類的管理標準。推動公共數據和不涉及個人資訊、公共利益的企業數據公開化,促進數據市場的供給。
完善規則,提升數據流通交易效率
要素的價值必須通過流通和交易得到體現,這一點對於數據要素也不例外。只有當數據要素通過流通和交易,配置到那些有能力處理和利用它們的企業和個人手中,它的價值才能最大化。然而,在現實中,阻礙數據要素流通和交易的因素還很多,諸如産權界定模糊、交易模式落後、數據價值難以確定、數據使用標準不統一、市場配套不完善等問題都會阻礙數據要素的有效配置。為了克服以上問題,如下幾個工作是值得注意的。第一,進一步完善和規範數據流通規則,構建在使用中流通、場內場外相結合的交易制度體系。規範引導場外交易,培育壯大場內交易,有序發展跨境交易,建立數據來源可確認、使用範圍可界定、流通過程可追溯、安全風險可防範的數據可信流通體系。建立數據流通準入原則,企業要具有嚴格的數據全流程合規體系,確保流通數據來源合法、隱私保護到位、流通和交易規範。第二,探索“原始數據不出域、數據可用不可見”的交易範式,在保護個人隱私和確保數據安全的前提下,分級分類、分步有序推動部分領域數據流通應用。積極探索對隱私計算、聯邦學習等技術的使用,為新交易範式提供技術層面的支援。第三,加強對於數據要素估價問題的探索,構建一套基於數據貢獻的數據估價體系,以保證數據價值能在交易過程中有效實現。第四,探索數據格式、介面、字段內容、交易模式等方面的標準化建設,盡可能減少因標準不統一所帶來的交易成本。第五,積極培育數據資産評估、登記結算、交易撮合、爭議仲裁等與數據流通相關的市場主體的發展,為數據的交易和流通提供有力的配套和支撐。
協調利益,探索數據要素分配規則
數據既然是一種生産要素,就必然具有按照其貢獻參與分配的權利。允許數據要素參與分配,可以充分體現國家法律對數據權益的尊重,對於激活數據市場、促進數據要素有效配置、提升數據資源使用效率具有十分重要的意義。
在數據參與分配的過程中,還有很多問題有待解決。比如,數據要素相關收益分配主體不清晰、權益邊界模糊,數據要素收入應該“向誰分”的問題沒有解決。又如,在很多情況下,數據要素的投入與産出關係比較難以確定,數據究竟在生産中起到了多大貢獻很難計量,因此每個主體“分多少”就成了問題。再如,數據壟斷等問題的存在進一步模糊了數據要素的投入和産出之間的關係,不僅讓按數據貢獻分配變得更加困難,還會造成破壞分配公平等問題。
針對以上問題,必須進一步加強對數據要素分配規則的探索,協調好在數據生産、流通和使用過程中的各方面利益。唯有如此,才可以讓數據資源得到更為有效的配置。首先,按照效率優先的原則設計數據要素參與一次分配的制度。要明確數據生産要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬,按照“誰投入、誰貢獻、誰受益”的原則,著重保護數據要素各參與方的勞動收益,促進勞動者的貢獻和勞動報酬相匹配,強化基於數據價值創造的激勵導向。其次,按照兼顧公平的原則設計數據要素參與二次分配的制度。積極探索數據利用相關的稅收和補貼制度,對源自於數據的過高收入徵收相應的稅收,並對單個用戶等在數據生産和利用過程中處於相對弱勢的群體進行相應的補貼。再次,對壟斷數據、濫用數據和演算法獲取高收益的行為進行打擊,防止因數據壟斷而造成的收入不平等。
明確權責,強化數據安全治理工作
在數據的利用過程中,會出現各種各樣的治理問題。有時候,一些數據的利用不當還可能帶來危害個人、企業,甚至國家的安全問題。如果這些問題處理不好,就可能給數據的正常流通和使用帶來重大的負面影響。因此,加強相關制度的建設,強化數據的安全治理工作就成了一項必須高度重視的工作。
在數據的安全治理工作中,最大的問題是各主體之間的權責不明確,各主體參與治理的積極性不高。針對這些問題,要做好以下幾點。第一,構建有效市場和有為政府相結合的數據要素治理格局,構建政府、企業、社會多方協同治理模式,讓與數據相關的各主體都參與到治理過程中來。第二,充分發揮政府有序引導和規範發展的作用,守住安全底線,明確監管紅線,打造安全可信、包容創新、公平開放的數據要素市場環境。第三,堅持“寬進嚴管”原則,明確企業主體責任和義務,牢固樹立企業的責任意識和自律意識。第四,鼓勵行業協會等社會組織積極參與治理,建立數據要素流通使用全過程的合規公證、安全審計、演算法審查、監測預警機制,促進不同場景下數據要素安全可信流通。