黄 浩 徐子贤
不同的经济时代， 都有着与其相适应并主导经济发展的关键生产要素。在农业经济时代，土地和劳动是主导农业经济发展的关键生产要素；进入工业经济时代后， 技术和资本取代了土地和劳动，成为主导工业经济发展的关键生产要素。随着信息技术的创新发展，社会进入数字经济时代， 产业与数字技术的融合度在不断提高，产业数字化与数字产业化成为我国经济转型的主要方式。在这个过程中，数据相应地成为主导经济发展的关键生产要素，价值日渐凸显，为推动国民经济向纵深方向发展提供了新动力。
国际数据公司（I D C）的预测显示，以中国现有的数字经济发展速度， 到2025年各行各业的数据总量将会达到48.6ZB，全球占比超过30%。庞大的数据规模，巨大的潜在价值体现了我国培育发展数据要素市场的必要性。因此，完善基础制度建设，促进数据要素市场发展，拓宽数据要素使用范围，是实现我国庞大线上数据与线下市场协同发展的基本要求，也是人口红利、生产成本红利转化为数据红利、技术创新红利的保障，对于提升我国在全球价值链中的地位具有现实意义。
促进数据要素市场发展的意义
加快数据要素市场培育是充分释放数据要素价值的内在要求，是促进我国经济高质量发展的重要途径，也是完善我国要素市场体制机制的重要组成部分。
（一）赋能数字经济，推动产业数字化与数字产业化的融合
中国信息通信研究院2022 年7月发布的《中国数字经济发展白皮书（2021）》显示， 2021年我国数字经济规模为45.5 万亿元，在GDP中的比重达到了39.8%。我国数字经济的体量优势明显，对经济的贡献率逐年增高。但是，依然存在众多亟需解决的问题，包括数字经济与实体经济脱节、数字产业化发展水平不高等。其中， 完善与数据要素相关的制度建设是当务之急。一方面，能够更好地推进我国不同区域、不同行业、不同领域之间的数据流动和交融，进而为数字技术的更新迭代提供更多应用场景及潜力支持；并且为算法体系的完善提供数据量的支撑，更好地推动数字经济发展的软硬件升级。另一方面，数据要素市场的构建能够进一步促进产业数字化和数字产业化的创新发展， 从而赋能我国数字经济在更高水平上运行。进入“十四五”时期，推进数据要素市场构建已经成为实现我国经济高质量发展战略、夯实双循环新发展格局的基础。
（二）贯穿经济发展全领域，带动全国统一大市场的构建
数据流可以带动技术流、资金流、人才流、信息流，优化资源配置，促进全要素生产率的提高。可见，数据要素市场并非是孤立、割裂的单一要素市场，而是横跨各领域的综合要素市场，贯穿于经济发展的全领域、全流程，同时对土地、劳动力、资本和技术等其他要素市场具有驱动和引领作用，对充分发挥其他生产要素的效率存在倍增作用。通过加强传统要素市场与数据要素市场的协调与融合，不仅能够进一步挖掘数据要素价值，还可以促进传统要素市场的数字化升级并创造新的价值。因此， 促进数据要素市场发展，合理高效地整合原有的生产要素体系，提高生产要素价值转化效率，对全国统一大市场的乘数效应显著。
（三）助力数字政府、数字社会建设，推动国家治理能力现代化
数据要素市场中交易流动的数据，不仅包括居民、企业层面的数据，还包括国家层面的大数据，其中不乏由各级政府统计收集，与经济、民生、社会治理密切相关的信息。促进数据要素市场的发展，必须打破原有的数据壁垒，这有利于政务数据与社会数据的融合，充分发挥多方数据资源专业性强、覆盖面广、可靠性高的优势。数据要素市场将充分释放数据要素在社会治理方面的价值，丰富数字化便捷服务场景，发挥其在疫情防控、医疗卫生、交通出行、文化教育、城市服务等方面的巨大作用，推进政府管理和社会治理模式的创新，全面提高国家治理和服务的效能。
数据要素市场发展与基础制度建设的现状
党中央、国务院高度重视数据要素市场的培育发展， 近年来出台了一系列政策措施积极完善基础制度建设， 对繁荣数据要素市场提出了明确的要求。
根据2020年4月发布的《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，数据被列为继土地、劳动力、资本、技术之后的“第五大生产要素”。其后，一系列关于数据要素市场发展以及基础制度建设的政策文件相继出台。如2021年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《建设高标准市场体系行动方案》提到，要加快培育发展数据要素市场；2022年1月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》明确提出，到2025年初步建立数据要素市场体系；4月发布的《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》提到，要加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范。6月22日，中央全面深化改革委员会审议通过的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》进一步强调数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。
在国家政策的推动下，我国各地积极开展数据交易的探索， 数据要素交易平台纷纷建立， 区域性的数据要素市场基本成型。截至2021年末， 我国已建有8 3 家大数据交易中心或大数据交易所， 如贵阳大数据交易所、北京大数据交易所、上海大数据交易所等。除了这些政府主导的区域交易平台之外，国内数字头部企业也依托自身的数据优势，构建了各自的数据交易平台，如阿里、腾讯、百度等均依托云计算系统，构建了各自的数据API平台。国家工信部安全中心数据显示，2021年我国数据要素市场交易规模约704亿元，与2020年相比增长32.8%。总体上看，我国丰富的数据场景与庞大的数据规模为数据要素市场的培育和基础制度的建设奠定了扎实的数据生态基础， 数据要素市场迈入了高速发展时期。全国一体化的数据基础设施也在加紧建设：国家发改委等四部委规划设立了10个国家数据中心集群，并批复同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等八地启动建设国家算力枢纽节点。预计“十四五”期间， 大数据中心投资将以每年超过20%的速度增长，累计带动投资超过3万亿元。
数据要素市场基础制度建设的问题
（一）数据产权的确定
清晰的数据要素产权是资源优化配置的基础，是推进市场交易的前提。根据实物商品交易的逻辑，明确物品产权的归属才能更好地保证责、权、利的分配，从而以此为基础制定出相应的市场交易规则，最终实现规范交易各方行为的目的。然而，数据产业链条环节复杂，存在原始数据、二次数据以及加工数据之分，并且涉及多个主体：如数据提供者、数据处理者等，这些主体基于其不同的地位和立场有着不同的利益诉求，法律目前尚未明确规定它们之间的利益应当如何分配，因此可能会产生利益冲突与矛盾。与此同时，数据要素具有可复制性、部分非排他性等特点，数据主体之间权利范围互相交叉、权属边界日益模糊，使得数据产权在不同主体之间分配较为困难。我国目前尚未对数据产权给出明确的法律法规规定，尚未建立适合数据这一新型生产要素的确权规则和登记制度，因此，参与交易的相关方权益也难以受到法律保护。只有合理地确定数据要素产权，确保各个主体的实际利益，才能从根本上调动各类主体参与数据要素市场构建的积极性。
（二）数据安全风险
由于数据要素市场规模大、数据要素价值高，一些不法分子虎视眈眈，数据泄露、数据贩卖等现象层出不穷。一方面，数据要素市场中个人隐私与企业商业机密存在着泄露的风险。另一方面，数字技术本身存在的漏洞和外部网络攻击也给数据安全带来风险。由于数字技术更新迭代速度快， 自身存在一定的漏洞在所难免，会引起用户对数据安全的担忧， 进而造成数据要素的流动、交易与使用的障碍。国际信息安全漏洞共享平台（CNVD）的统计显示，现有的数据安全防护技术大多是通过设定密码、指纹等方式实现安全保障，但是，这些简单的防护措施难以应对高水平的网络攻击。国家互联网应急中心发布的《2021年中国互联网网络安全报告》显示，2021年我国境内用户遭到恶意程序、恶意代码攻击频次超过了147.98亿次。日益增多的网络攻击行为给数据安全带来较大隐患，不利于数据要素市场的发展。
（三）国家数据的监管与保护
在培育数据要素市场的过程中，许多类型的数据都涉及国家安全问题，关于疾病防控、公安户籍、铁路民航、社会保障等部门的大量数据集合都与国防、公共安全密切相关。我国数据安全治理面临着严峻局面。政府需要从维护国家数据主权和安全的高度，对个人、企业等主体的数据权益进行一定的限制，通过对事关国家安全的数据进行严密的监管与保护，避免国家与民族的整体利益受到损害。
（四）数据要素市场的竞争制度
首先， 数据开发利用具有显著的规模经济特征，这是因为数据要素具有规模收益的递增性，一个企业获取的数据越多，则数据的价值越高；其次，数据开发利用具有显著的范围经济特征，一个企业通过收集和处理多个市场消费者的数据，可以多维度更好地分析和判断用户的消费偏好，获得竞争优势。另外，当数据要素和人工智能算法结合后，某些巨头企业的市场势力会被增强，带来长期稳固的市场支配地位以及高度集中的市场结构，造成新企业无法及时进入市场并对支配企业构成有效的竞争，从而影响市场的健康发展。因此，数据要素市场会产生一定程度的数据垄断问题。相比传统的垄断，数据垄断可能带来更为严重的社会危害， 不仅是因为它影响了市场竞争，导致社会财富更多地转移到垄断企业，还因为它使得垄断企业缺乏持续改进隐私保护的动力，从而增加了数据安全的隐患。总之， 数据垄断阻碍了以数据为驱动的创新，制约了数据要素促进经济增长的潜能，因此，需要完善数据要素市场的竞争制度，防止数据垄断的形成。
对于完善数据要素市场基础制度建设的建议
（一）明确数据产权的动态结构，降低数据流动的制度成本
围绕着国家、政府、企业和个人的多元主体结构，数据产权的归属不是一成不变的， 应该采取动态结构，从而形成数据多元主体之间的互动。首先，不论是出于经济利益还是隐私保护的考量，赋予数据提供者原始数据的绝对控制力和所有权，数据被收集、使用等过程必须得到数据提供者的同意。其次，赋予数据处理者开发及加工后的数据所有权。在数字经济体系中，海量的原始数据具有较小的直接使用价值，分析、加工、处理等多个环节增加了数据要素的价值。在数据处理的过程中，若数据处理者得到了数据提供者的同意与授权，并且，在保证加工处理后的数据不会侵犯其初始权利的前提下，数据处理者理应获得二次开发后的数据收益；同时，原始数据的提供者也可以获得部分收益。最后， 要综合考量个人数据权益保护与数据要素市场发展的关系。服务于国家经济建设与战略发展的产业在初创时，需要掌握大量政务及公共数据，应当在保障个人隐私、企业商业机密的基础上，推进数据要素红利的开放共享。总之，合理的数据要素产权安排让数据的生产、使用和保护更有效率，从而实现社会福利的最大化。
（二）完善数据安全保障制度，提高数据要素市场的风险控制能力
首先，建议数据处理者设置有效的数据安全风险评估和审计机制，实现数据安全监督的持续性，并推行第三方的数据安全监管。按照数据要素市场的运作情况、交易模式以及数据内容的敏感程度建立相应的分级分类体系。对于涉及个人隐私以及商业机密的数据， 需要利用数据脱敏技术来保障其安全与完整。同时，还应该加大处罚故意泄露数据、盗取数据、贩卖数据并以此获利的行为。其次，要重视加强数据要素市场的安全防护能力。在数据要素市场中，由于数据被广泛交易， 在大范围内跨行业、跨区域流动，带来了数据安全风险。因此，各级政府部门要加大对数据要素市场安全防护技术研发的支持，给予区块链、人工智能、云计算等新型数据防护技术特别支持， 通过财政补贴等优惠政策， 鼓励数据要素市场的经营主体加大数据防护技术的开发， 促进数据要素市场安全规范， 提升数据要素市场的风险防控能力。
（ 三） 加强国家数据监管，保证社会安全与经济安全
要严格控制涉及国家社会安全和经济安全的敏感数据，例如生物数据、地理数据、资源分布数据等，并加强数据安全的监管保护。一方面，对于收集掌握重要数据和个人信息的基础设施运营者，要控制其处理个人信息的数量，建立数据安全评估机制；另一方面，加快研究制定国家数据安全管理办法，定期进行安全审查，防止数据流向境外，避免由此危害国家安全、主权和战略性发展。
（四）坚持以数据反垄断为核心，充分发挥市场化治理机制的作用
数据反垄断应始终坚持“严重损害市场竞争”的标准， 即只有在数据要素市场中存在严重损害市场竞争的情况下，反垄断执法机关才应当进行干预。数据反垄断应遵守审慎原则，避免过度监管。在数据垄断中， 数据是基础，算法是工具，平台是主体。首先，数据反垄断监管的基本目标是确保数据采集利用的安全共享， 为此， 应当加强对于严重阻碍竞争和创新的数据封锁行为的反垄断执法， 在合理保护数据隐私安全的基础上促进数据的开放共享。其次，需要强化算法监管，加强监管机构的算法审计， 使得数字平台不能利用大数据实施不合理的算法来推行价格歧视、算法合谋等扭曲市场竞争的行为。最后，应当强化数字平台的主体责任， 确保其合理、合法利用平台拥有的数据资源。总之， 应建立以数据、算法、平台为核心的数据垄断监管体系。通过底层既有的反垄断法，中层新建与数据、算法、平台相关的政策法规，上层调整、融合各个行业的政策法规，最终形成自下而上，较为系统的三层数据要素市场的监管法规体系。
作者单位：中国社会科学院财经战略研究院、中国社会科学院大学
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