数据交易是一种可以无限复制的增值式交易模式——专访王春晖

数字生产力郭美婷 2022-08-05 08:30

数据交易能打破孤岛,极大促进数据的流动和共享,创造巨大价值。

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21世纪经济报道 记者郭美婷 王俊 广州、北京报道

编者按:已然来临的数字时代,数据是核心驱动要素。围绕数据的开发利用,一场新的生产与认知革命正在展开。想要了解这个时代,必须要先认识数据。南方财经全媒体·21世纪经济报道策划了数据要素市场系列报道,以期为行业和社会公众提供理解数据的敲门砖。

如同石油驱动了工业化时代的变革,数据将驱动数字化时代的经济运行。

近年来,数据作为商品的属性日益凸显,数据交易能打破孤岛,极大促进数据的流动和共享,创造巨大价值。

在中国行为法学会学术委员会副主任、网络与数据法治研究部主任,网络空间治理与数字经济法治(长三角)研究基地主任王春晖教授看来,2.0数字经济不是“数字经济”,而是以数据为关键要素的“数据经济”。

他认为,数据交易是一种可无限复制的增值式交易模式,要尽快形成和完善两级数据要素市场体系。我国应当以数据交易所模式为主流,重点研究和探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式,隐私计算将会成为上述交易范式的关键技术。他建议,有关部门规范和控制数据交易机构的设立,构建统一的数据交易机构市场准入、数据产权保护、数据交易公平竞争、数据交易社会信用,以及数据安全治理制度。

未来是“数据经济”

21世纪:今年6月,中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(下称《意见》),对于数据要素市场的建设释放了哪些信号?

王春晖:《意见》确立了数据要素市场的四大规则体系:“数据产权、流通交易、收益分配、安全治理”,这四大规则体系的基石是“数据安全治理”体系,“数据产权、流通交易、收益分配”制度是在数据安全治理基础上确立的三大支柱,顶层是“数据经济”。这意味着,2.0数字经济是以数据为关键要素的“数据经济”,而不是“数字经济”。

数据经济时代,数据作为关键生产要素与农业经济和工业经济时代的关键生产要素最大的不同是,后者面临着稀缺性的制约,前者的生产是无穷尽的,尤其是数据要素可复制和共享,从根本上打破了稀缺性生产要素的制约。

21世纪:上述《意见》也明确了建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。数据产权问题一直是学界争议的焦点,对此您如何看?

王春晖:我国“数据”的法定含义是“以电子或其他方式对信息的记录”。由此,数据产权制度最大的特征是“去所有权化”。要深刻理解《数据安全法》确立的“数据”内涵和外延,数据是数据处理者在运营中以电子或其他方式”收集”和“产生”的对信息的记录。因此,数据要素不存在所有权(占有、使用、收益、处置)问题。

现代数据产权的核心要点是推动建立数据资源的持有权、数据使用权、数据资产交易权等分置的现代数据产权运行机制,确保数据在安全治理基础上得到充分利用和交易流通。

确保现代数据产权的运行机制,应当构建数据要素市场供给、流通、应用、监管“四位一体”体系,在各个行业领域探索数据要素赋能场景,释放数据要素生产力潜能,充分体现由市场评价贡献,按照贡献决定分配和报酬的良性运行机制。

21世纪:您认为我国应如何构建现代数据产权制度?

王春晖:建议在国家层面点考虑以下五大维度:一是应当依法承认和保护数据要素各参与方的合法权益,合理界定数据要素市场各参与方的权利和义务;二是应当充分保护数据来源者的合法权益,确保数据来源者享有获取或转移由其促成所产生数据的权利;三是应当依法保障数据处理者使用数据和获得收益的权利,依法确认数据采集、加工等数据处理者的劳动付出和收益权,承认和保护依照法律规定或合同约定获取的数据相关权利;四是应当构建公共数据、个人数据、企业数据分类分级授权使用制度;五是企业在生产经营活动中采集加工的企业数据,只要不涉及个人信息和公共利益的内容,应当由企业享有数据持有、支配和收益的权利,确保企业投入的劳动等要素资源获得合理回报。

可无限复制的增值式交易模式

21世纪:在您看来,数据交易有何特殊性?

王春晖:数据交易既不同于股票交易,也不同于商品或服务的交易,数据作为商品进行交易与传统股票交易和商品交易最大的不同在于数据具有可复制性。因此,数据交易是一种可无限复制的增值式交易模式。

目前,应尽快形成和完善两级数据要素市场体系。首先,一级数据要素市场,在推动数据资源采集汇聚,加强数据资源质量管理的基础上,研究建立制度标准体和完善数据开放共享运营体系;二级数据要素市场,重点在于在健全完善的数据交易流通规则的前提下,培育发展数据市场运营体系,促进数据交易与跨境流通,特别是构建全方位、立体化的数据安全治理监管体系,这是数据交易流通的基石。

21世纪:数据交易标的包括数据或数据产品和服务,您如何理解数据产品和服务?

王春晖:狭义的数据产品主要指以数据为主要交易对象的产品或服务。

广义的数据产品,是指以数据为主要内容和服务的产品,包括从数据采集、预处理、存储和管理、挖掘和分析到展现的全域价值链上所有与数据相关的数据平台服务和技术工具服务。具体表现为三大价值,一是用户价值,即能为数据产品的使用者带来的价值;二是业务价值,指数据产品能为企业自身相关的业务场景带来的价值,比如通过数据的驱动,帮助企业提高决策效率和生产效率等;三是系统价值,主要指数据产品的功能本身能带来的价值,能够极大地提升企业的数据处理能力,比如企业从原来只能处理TB级的数据,通过对数据服务交易的准入,可以处理PB级的数据。

21世纪:在数据要素市场的建设过程中,最大化实现公共数据的价值是强调的重点之一。政务数据和公共数据能否进行交易?

王春晖:必须指出,政务数据和公共数据都应主要以有序共享或开放为原则,而非交易。

对于政务数据,今年政府工作报告提出:“加强数字政府建设,推动政务数据共享”,相比2021年政府工作报告“加强数字政府建设,建立健全政务数据共享协调机制”,今年更强调在政务数据共享协调机制健全的基础上,积极推动政务数据的有序共享。

公共数据的开放则主要指公共管理和服务机构通过公共数据开放平台,向社会提供可机器读取的公共数据的活动,该活动应当以公共数据资源目录体系为基础,实施公共数据共享需求对接机制和相关管理制度。同时,公共数据的开放应当设立开放的条件。例如《深圳经济特区数据条例》按照开放条件,将公共数据的开放分为无条件开放、有条件开放和不予开放三类。其中,不予开放的公共数据,主要是指涉及国家安全、商业秘密和个人隐私,或者法律、法规等规定不得开放的公共数据,而依照法律、法规规定开放公共数据,不得收取任何费用。

构建“五个统一”的市场交易制度

21世纪:如今我国已建成近40家数据交易所,就您观察,主要有哪些交易模式?

王春晖:我国的数据交易模式,应当以数据交易所模式为主流,数据交易所是依法由政府批准成,且在政府监管下,集中场所(主要是交易平台)进行数据供求关系交易。

应当指出,数据交易模式采用必须以数据安全为核心,我国数据交易的模式应重点研究和探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式。隐私计算将会成为上述交易范式的关键技术,隐私计算是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统,参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和分析。在隐私保护计算框架下,参与方的数据不出本地,实现“数据可用不可见”。

21世纪:您认为未来我国数据交易所将呈现怎样的布局?

王春晖:我国数据交易所仍处于无序的建设过程中,存在同一地区内重复建设、数据割据和无序竞争现象。

为此,建议国家有关部门规范和控制数据交易机构的设立,构建“五个统一”的数据要素交易市场制度,一是实施统一的数据交易机构市场准入制度;二是完善统一的数据产权保护制度;三是维护统一的数据交易公平竞争制度;四是健全统一的数据交易社会信用制度;五是构建统一的数据安全治理制度。

(作者:郭美婷 编辑:陈磊)

郭美婷

记者

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