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完善制度体系建设 激发数据要素赋能活力
2024-07-17 作者:吴海军 郭琎 来源: 经济参考报

  数据要素以其虚拟替代性、融合渗透性、准公共物品性、规模经济性、要素互补性等独特的技术经济优势特征,赋能实体经济生产变革、技术创新和市场开拓,已成为推动经济高质量发展的新引擎和新动力。国家高度重视数据要素市场的培育发展,把充分发挥数据要素价值放在重要的战略位置。2014年,“大数据”首次写入政府工作报告;党的二十大报告强调,“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群。”在政策支持下,我国数据要素市场培育、数据基础设施建设、数据治理与交易制度不断完善。

  促进数据要素赋能的重点举措

  深化数据要素融合渗透。数据要素驱动产业融合和产业创新,推动生产变革、技术创新和市场开拓。一是推动数据要素与农业、制造业等传统产业融合渗透,形成以数据为核心的新生态,实现产业数字化。2022年,我国产业数字化规模达到41万亿元,占GDP的比重达33.9%,占数字经济比重为81.7%。二是推动数据要素形成大数据相关产业链供应链,实现数字产业化,通过数字服务、数字贸易显著提升生产效率和全产业链价值。2022年,我国数字产业化规模达到9.2万亿元,占GDP的比重达7.6%,占数字经济比重为18.3%。

  强化数据基础设施建设。优化数据基础设施建设,打通“数据孤岛”,充分激发数据要素潜力。随着数据要素深化应用,我国加快了5G、云计算、区块链、数据中心等新一代信息基础设施建设。2023年,我国数据中心、云计算、大数据、物联网等新兴业务快速发展,共完成业务收入3564亿元,比上年增长19.21%。其中,云计算、大数据业务收入比上年均增长37.5%,物联网业务收入比上年增长20.3%。截至2023年底,全国建成5G基站337.7万个,5G移动电话用户达8.05亿户,网络底座进一步夯实,网络应用场景不断丰富。

  优化数据要素治理和交易制度。由于缺乏数据统筹管理,“数据孤岛”林立,制约了数据要素作用的发挥。为此,各级大数据局通过引导投资、购买服务、财政补贴等方式促进大数据产业发展,带动实体经济对数据要素和信息通信技术的使用。截至2023年底,全国已有200多个城市在政府行政机构中设立大数据局。地方政府搭建数据交易平台,鼓励企业通过购买数据设施、数据服务等深化数据要素开发利用。目前,全国已成立80余个数据交易所及数据交易中心。

  日前,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海开幕。本届大会的主题是“以共商促共享 以善治促善智”,涵盖AI伦理治理、大模型、数据、算力、科学智能、新型工业化、自动驾驶等重点议题。图为工作人员在展示手势控制机器人操作流程。 新华社记者 黄晓勇 摄

  数据要素赋能活力仍待释放

  首先,数据要素法律制度有待完善。一是统一的数据要素产权基本框架尚未形成。数据要素确权是培育数据要素市场的关键,我国虽已形成地方立法与行业规范的相关探索,但数据要素确权立法仍处于起步阶段。数据要素权属不明晰将导致数据要素交易流通不畅、收入分配模糊、产权保护受限,进而影响数据要素市场化配置和深化应用。二是数据要素交易管理规范尚不完备。数据要素是非标产品。当前,大部分数据交易机构服务仅限于中介撮合,交易价格由买卖双方协商形成。数据要素交易规范,如划型分类、质量标准、定价估值、交付清算、数据资产管理等相关标准制定和业务开展尚未落地。

  其次,数据要素共享流通存在障碍。公共数据公开利用途径较为缺乏。一方面,我国公共数据信息平台主要公布价格指数、国民经济核算、农业、工业等主题数据,开放数据范围有限、关键核心数据不多。另一方面,数据相关处理和应用程序开发仍处于起步阶段,相关政策规范、应用场景和盈利模式尚不成熟。企业为保持竞争优势,不愿共享数据。特别是大型制造业企业、互联网平台企业积聚了海量数据,在生产经营、市场开拓和科技研发上都具有优势,向其他企业开放数据可能导致其丧失先行信息优势和市场竞争占优地位。企业担心数据安全,不敢共享数据。企业虽然在一定程度上能够对自身数据进行保密,但在数据流通过程中也面临商业机密数据被泄露的风险。如企业生产相关数据会随生产设备运转而自动传输到设备供应商,造成数据安全隐患。企业间数据异构,不能共享数据。数据存储和处理标准不同,企业异构数据无法共享。并且,利用现有技术对海量非标准化的数据进行清洗和处理成本高昂,阻碍了企业间数据共享流通。

  进一步激发数据要素赋能活力

  第一,加快数据要素产权法律制度建设。一是加快建立数据要素确权机制。构建数据要素确权基本框架,明确权利主体、控制边界与使用范围。从数据要素确权“三分原则”出发,分割数据公有产权和私有产权,将数据分类为个人数据、企业数据、社会数据,将数据分级为私有品、公共品、准公共品,立足数据性质,制定确权路径。在此基础上,逐步建立数据要素确权的相关基础性制度和法律法规。二是健全数据要素产权保护制度。建立合理的激励机制和权益保障机制。在支持数据要素开发、利用、共享、开放和交易的同时,加强数据要素产权保护。要求数据采集者采取措施保障数据权利人(包括个人和企业)的权益,防止数据滥采滥用和数据垄断。加强对侵权违法行为打击力度,数据要素产权受到侵害有权获得法律救济。完善数据信息授权管理制度。

  第二,着力提高数据要素流通安全保障。一是加快数据要素流通安全保护制度建设。完善数据采集和管控、敏感数据管理、数据交换交易和合理利用等方面法律法规,形成比较完备的数据安全治理法律体系。建立健全数据要素分级分类流通安全保护制度,确定重要数据目录,重点制定分行业分领域数据要素安全管理实施细则。设立数据要素安全保护专门机构,明确其地位和职能,包括监督数据要素安全保护法律法规的具体落地执行,制定数据要素安全保护次级规则和相关指南等。二是提升数据要素流通安全保护技能技术。加快与数据要素安全保护相关的前沿技术研发,强化隐私计算、可信密码、联合学习算法等新技术应用,逐步建立统一高效、协同联动的网络安全管理体系。创新数据要素安全监管手段,研发和推广防泄露、防窃取、匿名化等数据保护技术,积极运用人工智能、区块链、动态加密、隐私计算、可信硬件等技术,对数据要素开放共享、流动交易过程中的安全风险进行有效评估和积极处置应对。

  第三,建立科学规范的数据交易管理体系。建立数据交易标的、场所、平台、行为、安全等规范,促进数据合规交易。引导数据要素市场参与主体积极探索数据资产质量分类分级方法和定价模式,以价格市场化形成机制为主,逐步形成成熟完备的数据交易价格体系。建立企业数据开放激励机制,对开放数据积极性高、数量多、质量优和深度开发利用数据要素的企业给予相应项目配套和金融扶持等。建立政企互动交流机制,梳理形成双向数据分级分类开放目录清单,明确可开放和可交易的数据要素边界。

  (作者单位:中国社会科学院工业经济研究所;中国宏观经济研究院市场与价格研究所)

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