毛振华：数据要素市场化的核心

毛振华  中国人民大学经济研究所联席所长、教授，中国宏观经济论坛（CMF）联席主席，中诚信集团董事长。

陈   静  博士，就职于中诚信国际信用评级有限责任公司。

本文刊发于《中国金融》2021年第12期。

本文字数：3401字

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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。关键是要坚持针对任何主体的报酬激励机制都应通过市场选择而非政府指令方式来确立，即“由市场评价贡献、按贡献决定报酬”。

明晰产权是数据要素市场化配置的核心

清晰的产权界定是数据要素通过市场竞争、交易、定价实现高效配置的前提和依据。第一，只有产权清晰才能实现数据所有权与使用权的分离，从而实现数据要素在不同主体和部门之间的流动与分配。第二，只有产权清晰的数据才能通过市场交易实现主体的收益权，真正做到由市场评价贡献、按贡献获取报酬。产权模糊及因此带来的高交易成本是市场主体开放共享数据的意愿低、难以形成统一数据市场的根源。如果数据占有者对数据的产权无法得到清晰界定和保护，就无法确定地从数据开放共享中获得收益，反而面临商业机密或数据生产者个人隐私泄露等数据安全风险，“数据垄断”和“数据孤岛”就成为理性选择。

根据数据要素的特点与我国数字经济发展所处阶段，具体可从以下五个方面推进数据产权制度体系建设，促进数据要素的流动与配置。

第一，将数据产权保护纳入法律框架，构建以数据产权为核心的法律体系。数据产权是一种无形的、非物质权利，因此不同于一般的物权；数据产权也不同于知识产权的财产权属性，因为知识产权保护的客体是智力成果，是个人脑力投入的体现，数据则或者是依附于主体的天然存在，或者其生成过程是某项活动的副产品，比如个人在网络搜索、娱乐或者用户在设备使用过程中留下的大量数据都是无意识的结果。因此，作为一种特殊的财产权，现有法律体系存在空白，无法将数据产权保护纳入进来。数字经济时代，“玩乐”劳动、“产消合一”劳动已经成为两种典型、独特的劳动形态，对因此产生的数据的产权保护，需要以法律形式加以明确。

第二，以上位法的形式明确数据产权的权属构成。目前产权的权属构成主要包括所有权、占有权、使用权、支配权、收益权和处置权，无法涵盖现实中碰到的与数据有关的很多问题，如数据生产者是否可以要求企业删除已经收集的原始信息、企业允许第三方直接或间接使用原始信息时是否要通知数据生产者等。从其他国家的法律实践看，数据产权的权属更加广泛，已逐步扩展到数据生产者的知情权、修改权、撤销权等。2020年7月深圳市出台的《深圳经济特区数据条例（征求意见稿）》也赋予自然人对个人数据享有收集处理知情权、修改权、删除权等数据权，这是一种积极尝试，但仍缺乏上位法基础。

第三，按照“谁生产，谁所有”“隐私保护优先，兼顾数据利用效率”的原则划分数据的产权归属。数据生产过程涉及生成原始数据的数据生产者、根据特定目标向客户收集数据的数据控制者、从事数据清洗与处理的数据加工企业等多个参与方。对于如何确定数据产权及包括所有权、占有权、使用权、支配权、收益权、处置权、知情权、撤销权等在内的不同权属在各个主体之间的分配与组合，有几种不同的观点。一种观点认为，从价值创造角度看，孤立、零散的个人数据价值很低甚至是没有任何价值，因此应该将个人数据的产权归属于平台企业；但也有种观点认为，增值数据或衍生数据价值创造的逻辑起点是个人数据，因此应该赋予个人包括数据收益权在内的对自身数据的完整权利。

第四，从兼顾公平和效率的角度看，应秉持“谁生产，谁所有”原则，即个人数据或原始数据归数据生产者所有、加工处理后的增值数据或衍生数据归数字平台或数字企业所有，这样更有利于发挥产权的激励作用。针对数据生成后可以低成本复制、加工、大范围传播的特点，可以借鉴在农产品贸易中常用的“原产地”溯源体系，降低数据追本溯源及产权保护的难度。明确数据产权的初衷是提供法律保障，使数据控制者可以放心地共享数据，降低重复收集成本、促进数据有效利用。因此，数据产权权属分割应着眼于保护个人隐私前提下，有利于提高数据有效流动和利用效率。具体到个人分享数据红利的方式方面，在不适合对数据生产者支付货币报酬的情况下，可通过免费增值服务、折扣券、积分换购等形式支付其应得的报酬。

第五，借鉴区块链等新技术，创新数据产权实现方式，避免过分限用数据导致的“私地悲剧”。有研究显示，因为沿用了复杂的授权、人工监管等传统产权保护方式，2018年5月正式生效的《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）导致欧盟境内企业融资金额下降约26．5%，就业岗位减少了5000～30000个。虽然该条例在个人数据产权界定与保护方面是一个很好的示范，但是其产权实现方式不符合数字经济发展要求，企业使用数据需要付出的成本高于所能获得的收益，反而抑制了数据使用者的积极性。

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