数据要素市场配置改革研究论文

亲亲您好，当前，数据要素市场化改革序幕已然开启。数据作为新型关键生产要素，已经成为决定国家、地区、企业竞争力的核心资源、关键资源和战略资源。“在数字经济时代，数据已经成为重要战略资源和关键生产要素，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。”在7月24日举行的第五届数字中国建设峰会数字城市分论坛上，中国经济体制改革研究会会长、国家发改委原副主任彭森说。在彭森看来，数据要素市场仍处在培育期，重点任务是进行数据基础性制度性建设，主要涉及数据产权制度，数据要素交易流通制度，数据要素收益分配制度以及数据要素安全治理制度等。“数字经济作为一种新型经济形态，尚处于成型展开期。”中国科学院院士、中国计算机学会理事长梅宏认为，数据具有独特特征，在产权、共享、流通、使用、安全和隐私等方面存在制度障碍，面临系列技术挑战。本场论坛以“激活数据要素 护航数据安全”为主题，由中国电子、中国经济体制改革研究会、福州市人民政府共同主办。中国经济体制改革研究会将与中国电子共同组建数据要素市场化配置改革研究院，持续与地方政府合作开展研究，助力数字政府服务管理效能提升。“数字城市的下一个十年，将是数据安全与数据要素大放异彩的十年。”中国电子党组副书记、总经理曾毅表示，打造更加智慧的数字城市，应筑牢安全数字底座，压实数据要素内核，织好应用场景网络。“我们也希望与更多城市携起手来，共同探索一条以PKS安全计算为底座，以数据要素为驱动、场景网络无限延伸的城市现代化发展路径”。在城市数字化变革方面，以“风花雪月”闻名的云南大理州，正在积极抢抓数字经济发展机遇。中共大理州委书记杨国宗介绍，在数字化转型探索实践中，大理基于PKS技术路线从底层着手构建网信生态体系，积极探索数据在洱海保护治理的创新应用，并全力打造 “苍洱数谷”城市新名片。中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南认为，城市治理体系建设应明确合法合规，要真正为社会服务，真正能为政府所用，注重数据资源安全和信息保护。新一代AI数据库，AI模型操作系统，智能决策、数字孪生、仿真模拟等智能化应用，正在走向成熟，或将彻底改变智慧城市建设和管理模式。针对数据要素市场化配置综合改革试点的难点问题，中国经济体制改革研究会副秘书长、中国经济改革研究基金会秘书长石明磊提出“基于数据信托制度破解个人隐私保护与数据要素化利用之间的矛盾”、“基于数据元件破解数据安全与数据要素化流通之间的矛盾”两大解决之道。以德阳市的数据要素工程实践为例，石明磊认为，在数据要素体系化工程建设中，制度体系是基础，技术创新是核心，市场分类是关键，工程路径是亮点。

数字经济时代，数据具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重属性。一方面，有价值的数据资源是催生和推动数字经济新产业、新业态、新模式发展的基础。在数据挖掘、脱敏、分析的基础之上对数据资源实现高效利用，将极大地推动创新、加速产业升级。另一方面，数据对其他生产要素也具有乘数作用，可以利用数据实现供给与需求的精准对接、创新价值链流转方式，放大劳动力、资本等要素在 社会 各行业中的价值。善用数据生产要素，促进数据要素市场化，有助于推动数字经济与实体经济深度融合，为经济转型发展提供新动力，实现高质量发展。因此，利用好数据要素是驱动数字经济创新发展的重要抓手。 数据要素极为重要，必须重视数据要素市场的发展，更为合理地挖掘数据资源、提高数据利用效率。但也要看到，当前我国数据要素市场化发展仍面临不少问题和挑战。首先，数据的资产地位在法律层面尚未确立，数据没有法定的资产身份，这对数据要素市场的发展形成了制约。由于不能被作为法定资产，数据的资产价值无法体现在会计报表上。由于国家没有涉及数据权属问题的法律法规，现实中关于数据怎么确权争议很大，因为数据资源参与的主体多、权利关系复杂，在现有框架下难以有效解决复杂的数据确权问题。其次，存在数据资源的垄断现象。现实中的数据质量往往参差不齐，标准化数据采集难度大、成本高，数据市场存在的壁垒导致数据市场垄断现象，这不利于数据进行共享。最后，数据流通交易与隐私保护之间的矛盾日益突出，涉及数据存储管理风险、信息泄露风险等的安全问题频频爆发。 在经济数字化、数据经济化的必然趋势下，促进数字经济发展，充分发挥数据要素对其他要素效率的倍增作用，必须加快数据要素市场化配置改革。 加快数据立法，营造良好环境。以法律的形势确立数据作为生产要素和生产资料的法律定位，为数据的生产、流通、共享、使用等营造良好环境，这是实现数据要素市场化配置的前提。通过数据立法，明确数据权属的主体资格，明确规定数据的收集、使用、管理权限，明确各类经营者收集数据的合法途径，平衡数据利用与数据保护。通过制定国家层面数据开放及共享的法律制度，明确数据开放及共享的范围、标准、条件、方式、责任等。在《反不正当竞争法》等法律法规中明确商业数据的流通规则，对损害企业商业利益、信息网络安全、用户隐私、 社会 公共利益的数据不当获取及使用行为予以规制，以维护正常的数据流通市场秩序。建立健全个人信息保护、数据跨境流动、关键信息基础设施保护、数据安全防护等制度，通过对数据平台基础设施层、数据层、应用层进行实时监控，实现安全防护与预警、安全监控与分析、事件响应及处置的有效结合。完善数据犯罪相关立法，明确数据窃取、滥用与误用的刑事责任，加大对危害数据安全行为的惩戒力度。 统一标准和平台，促进数据共享。实现数据共享，建立统一的标准体系是关键。为此，应加强数据标准化的顶层设计，逐步统一数字化基础设施、底层技术、平台工具、行业应用、管理和安全的数据标准体系，统一不同部门、不同领域的标准资源，建立并不断完善跨部门、跨行业的数据标准体系。加强数据资源的采集汇聚，推动数据传输交互，推广各层级统一的数据交换架构，制定关键设备数据接口标准。加快建设政府数据统一开放平台，确立政府数据开放的基本原则和框架性规则，包括明确数据开放的范围、程序和标准等。推动数据高质量汇聚，建设国家数据采集标注平台和数据资源平台，实现多源异构数据的融合和存储，提升基础设施的互操作性，提升数据采集的效率和质量。 探索 确权和定价制度，促进数据交易。政府应组织企业、科研机构、行业组织联合开展数据确权及价值量化评估的理论研究，建立通用的确权制度及数据资产价值评估模型。加快建立数据确权机制，建立数据确权基本框架，明确数据权利类型，确定数据权利主体。建立数据定价规则，研究开发数据资产价值评估模型， 探索 建立成本定价和收益定价、一次定价与长期定价相结合的数据资源流通定价机制。建立包括数据交易撮合、交易监管、资产定价、争议仲裁在内的全流程数据要素流动平台，营造便于数据要素流通的市场环境，简化数据市场准入机制和备案制度，降低数据领域创业型企业的准入门槛。 加强协同治理，确保数据安全。数据保护的核心不在于“数据”本身，重点在于如何规制数据的控制者对公民或企业数据的收集、使用、加工、传输等行为。完善数据资源分级分类治理的准则，确立覆盖数据全生命周期的安全保护机制，结合不同类型数据属性和安全防护要求，明确数据资源提供方、使用方、监管方等各方主体的数据安全法律责任。强化数据安全技术，围绕数据全生命周期的安全保护要求，加快数据安全监测、加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关。建立适应大数据时代要求的协同治理模式，强化数据安全治理的顶层设计，确立数据安全防护能力标准，实现数据安全风险总体可控；加强数据安全执法，推动建立数据安全治理国际合作机制，严惩重点领域数据违法犯罪行为。行业组织应立足数据安全与数据应用的协同发展，建立行业自律规范，不断优化数据的行业安全标准体系；开展行业数据安全治理水平评估，定期向 社会 公布企业保护个人数据安全的举措与成果。 《光明日报》（ 2021年07月20日 11版） 作者：俞林（中国 社会 科学院西部发展研究中心副研究员）