数据要素市场化的核心.docx

PAGE 1  数据要素市场化的核心 导读：将数据纳入生产要素范围，要培育发展数据要素市场、推进数据要素市场化配置，是近年来数字经济发展的必然结果和要求 数据要素具有与传统生产要素不同的经济特征 与传统生产要素相比，数据要素具有使用的非竞争性、价值差异性和强外部性、跨时空快速流动等新特征，这些特征使得数据要素可能对生产力的提升产生乘数效应。  数据的第一个特性是其使用的非竞争性。物品使用的竞争性是指一方使用一种物品将阻断或减少其他人对该物品的使用。这是因为人们使用某个物品会使其质或量发生变化，从而降低他人从使用该物品中所能获得的效用。从土地、劳动、资本到技术和企业家才能，生产要素的演变呈现出使用的竞争性逐渐趋弱的特征，而通用性和共享性渐强。数据的使用具有非竞争性。数据一旦生成，即可以极低的边际成本进行复制、加工，不同主体可以互不干扰、互不排斥地同时和/或反复使用特定数据，而不产生任何质或量的损耗。特别是，数据规模越大、维度越多，其包含的信息密度越高，不同主体对数据的交流与共享非但不会降低反而会使他们所能创造的价值、获得的收益呈现几何级数增长。这意味着数据可以打破传统要素有限供给对生产力提高、经济增长造成的制约。  数据的第二个特性是数据价值的差异性与强外部性。部分的、孤立的数据蕴含的价值很低，相同数据在不同数据分析技术或应用场景下价值可能存在极大差异。特别是，数据在应用于某些维度或场景时，可能创造数倍于初始价值的价值和收益，通过不断发现、开拓新的使用维度或场景，数据价值将层层放大，即数据具有很强的外部性。比如电商平台初始时记录商户的交易信息仅是为了保证交易顺利完成，但是这些信息被应用到物流、金融服务等领域，可以为其创造高得多的利润；疫情期间借助手机定位与交通部门产生的数据，排查确诊病例的密切接触者等。  数据的第三个特性是可以跨时空低成本、快速流动，增强其与传统生产要素的结合水平。由此带来的优势显而易见：一是提升企业的响应速度和响应能力。借助大数据的实时处理机制，企业可以更准确地捕捉消费者偏好、市场需求的变化与商机并相应调整资源配置；企业甚至可以打破“产消壁垒”，让消费者直接参与到产品设计研发与生产环节，进行柔性化、定制化生产，如小米公司的小米社区、海尔的互联工厂等。二是提高产品供给质量和效率。以生产、销售、消费等环节积累的数据为依托，企业可以改进甚至重塑生产过程、生产工艺，建立跨部门和跨环节的质量监管体系，精准营销，及时识别和化解潜在风险等。  数据要素不同于传统生产要素的特征意味着数据具有更强的通用性、渗透性，可广泛用于社会经济各个领域，与传统生产要素深度融合甚至是取代传统生产要素，成为促进经济发展的关键。根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2020）》，2019年我国农业、工业和服务业中数字经济渗透率分别为8.2%、19.5%和37.8%，按照可比口径计算的数字经济名义增速为15.6%，高于同期GDP增速7.85个百分点，数字产业化和产业数字化已成为国民经济发展的重要支撑。 进一步激发和释放数据要素的作用需要实现数据市场化配置 一方面，数字经济在国民经济中的地位逐渐凸显；另一方面，海量数据的应用范围局限在个别市场主体或个别业务活动，数据整体的投入水平、配置水平还比较低，市场主体出于对数据垄断利益或潜在风险的考虑，往往不愿意将数据开放共享，“数据孤岛”“数据垄断”等阻碍了数据与实体经济融合、促进经济增长的作用。进一步激发和释放数据资源的潜在价值，要加快培育发展数据要素市场，推进数据要素市场化配置。  数据要素市场化配置的第一层含义是让每个主体拥有平等获取和使用数据要素的机会。目前，我国政府数据开放刚刚起步，全国开放数据集规模仅为美国的九分之一，企业生产经营数据中来自政府的仅占7%；企业向政府和其他企业开放数据资源的意愿很低。“企—政”数据汇集特别是“企—企”数据互通等更高层次的数据共享依赖于统一的数据大市场的形成。只有建立统一的数据要素市场，才能打破目前数据交易定价基本针对特定应用场景的做法，形成统一的数据定价标准，进而以价格机制调节数据要素在不同主体间的配置。  数据要素市场化配置的第二层含义是确立适当的报酬激励机制，以调动市场主体产生、交换数据要素的积极性。数据要素市场的参与主体可分为数据生产者、数据控制者、使用者和交易平台等其他参与者。国家工业信息安全发展研究中心的跟踪研究显示，数据控制者、使用者之间及其与平台之间，在数据交易环节已经出现了第三方平台预定价、买卖双方协议定价、拍卖定价、按次定价等定价模式，形成了交易平台与数据卖方按比例分成、一次性交易数据所有权以及多次交易数据使用权等多种收益分配模式。相比之下，数据生产者与数据控制者之间或者说数据生产环节的利益分配实践要落后得多。关