探索數據產權交易 建設數據要素市場

馬志春

2020年4月頒布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中除了提出深化“土地、勞動力、資本、技術和數據”要素市場化配置改革，其中還特別強調“引導培育大數據交易市場，依法合規開展數據交易。建立健全數據產權交易和行業自律機制。”這就充分說明數據要素市場建設相比于其他四類要素市場建設要滯后，鑒于數據要素對于國家數字化發展的重要意義，應當加大力度建設數據交易市場，完善數據交易的市場化機制。

1 ?數據要素的核心就是數據產權

按照常修澤教授和何亞斌先生合作的《要素市場化配置與產權市場的命運》①一文中提出的觀點，“產權”既覆蓋到各種“生產要素”之上，“產權”也是各種“生產要素”的內在屬性，并構成其生命。那么數據要素的核心就是數據產權，因而我們可以推理出產權市場應當是各類要素市場化配置的核心平臺，產權市場更要成為經濟體制改革的重要抓手。按照這個邏輯，我們可以將有關產權管理特別是國有產權管理的制度原理與數據產權管理相結合，從數據產權的特殊性中抽離出相對通用的管理和運營思路，進一步推演出一套數據產權管理的制度體系和數據要素市場化配置的方法論。

就數據產權而言，首都科技發展戰略研究院張亮亮和中國科學技術發展戰略研究院陳志在他們合作的《培育數據要素市場需要加快健全數據產權制度體系》②一文中也提出：數據產權擁有人格權和財產權的雙重屬性，這是數據產權與傳統產權最大的不同。而我們所要討論的內容更關注數據的生產要素特征，最終目的就是要把數據作為重要的生產要素更高效地配置到經濟社會發展當中去。因此本文將數據產權的討論范圍僅僅指向傳統的財產權范疇，更不去討論歐盟議會《通用數據保護條例》③中所引入的“可攜帶權”和“被遺忘權”等具有時代特征的新型權利。

2 ?數據要素市場化配置應當具備的條件

大數據在當前經濟形態下越來越成為一種重要的經濟資源，具備了相當的資產特征，而在以互聯網基礎設施支撐下的共享經濟業態中，很大程度上要依賴大數據這種生產要素的合理配置才能推動共享經濟的高質量發展。這樣就引發了數據在共享的同時如何解決歸屬清晰、權責明確、保護嚴格、流轉順暢的產權問題。這就會回歸到與傳統產權相關的內容，例如如何實現數據產權界定、產權評估、產權交易、產權變更、產權交割等操作層面的事情。這些問題解決不好，數據要素不但難以共享，甚至還會引發一系列法律、道德、財產等方面的糾紛，更談不上數據要素的合理配置。

數據要素與其他要素的配置一樣，都涉及要素的供給、需求、運營和監管四個方面的主體，這些主體分布于社會不同的領域和層級，隸屬于不同的部門和組織，情況非常復雜。但在任何情況下，這四方主體在參與大數據要素配置過程中都可能涉及國家安全、個人隱私、商業秘密等方面的問題，這都是用國家法律去規范并由政府公權力干預保護的范圍，是建立在國家制度體系不斷完善的基礎之上，而且本身也是個發展變化的過程，所以我們也不作討論。本文只想討論那些已經證明、已經能夠應用于經濟社會發展，并且存在商業利用價值，可以采取市場化手段配置的數據要素。

在四方主體參與數據要素市場化配置的交流互動過程中，必然會形成以下幾個重要環節：數據產生、數據匯聚、數據開發、數據確權、數據交易、數據監管等環節的活動。

一是數據產生。在信息化基礎上的大數據都是基于互聯網基礎設施的產物，而在這個基礎設施之上的信息化是由不同主體投入，包括歸屬在其名下的資金、設備、勞動力和技術等多種生產要素投入所產生的成果，因此這些投入所產出的數據要素自然就具備了類似資產的財產權屬性，而且更像是其他生產要素共同創生出的新要素。這些數據要素是由不同的主體所擁有，最終形成了規模、屬性不同的數據孤島，可是有的孤島資源豐富、產出旺盛，而有的島則顯得人煙稀少、價值不清。

二是數據匯聚。在互聯網環境下會天然形成數據分配不公的現狀，大數據主要集中在政府權力部門、大型互聯網技術樞紐企業，以及提供各類社會服務的企事業單位的信息化主機當中。因此從國家層面必須要立法將全社會的大數據進行屬性梳理、合理匯聚，并實行分類管理，其中除了極端重要的數據資源由政府統一保護和管理以外;還有一部分特別是由全民共創、應當共享的數據要素要向全社會公開，供全社會免費開發使用;此外的大部分則是由不同主體根據其商業需求匯聚、生產、創造的數據要素，應當可以通過市場化平臺實現價值發現和優化配置。

三是數據開發。數據要素的產權生命不是天生就具備的，而是需要第三方通過一系列軟硬件、人力資本和基于發展投入的設計思想賦予它的，而這個為數據要素賦予產權生命的過程可以稱為數據開發。按照趙豫生、林少敏合作的《大數據交易困境與產權界定：基于效率的政府角色》④一文的觀點，根據不同的數據形態和屬性，大數據可以分為元數據、結構化數據和可視化數據。我們可以這樣理解：元數據是由二進制數碼構成，沉淀于服務器之中，處于雜亂無序狀態，未經加工、篩選、脫敏不可使用的數據資源;結構化數據是按照一定規則初次加工，內容較為完備，但無明確商業目標，是初步具備了資產屬性的數據要素半成品;可視化數據是基于市場需求構建模型，代入數據后所形成的可視化的、有明確商業價值的、有完備資產屬性的數據要素成品。對于元始數據的首次收集與二次、三次開發與加工的過程加入了基于人類智慧的商業設計思想，因此其核心的產權價值在于加工創造過程而不在于數據資源本身。

四是數據確權。由于數據要素是基于其它生產要素在人類智慧引領之下重新創造出的新要素，鑒于其前所未有的特殊性，使得數據產權的確權只能從產權的根本原理中尋找答案，并在國家的作用和基于法律框架下討論。政府履行國家基本權利義務，承擔絕大部分基礎設施建設和維護任務，負責生產和提供社會“公共產品”，自然要對于數據的公共屬性部分或無法分清歸屬部分的產權擁有責任權、保護權和履行所有權代表的角色;立足于國家公共品和要素基礎設施之上，按照清晰、合法的商業目標，再次進行資本、技術、人力、實物投入所產生的直接數據成果，所形成的結構化和可視化的數據，產權應當歸屬負責投入的主體所有，不論它是國有主體還是民營主體。而無論從權威性、交易成本等哪個方面來考慮，數據產權的確權主體都應當是政府部門或其授權主體來完成，其他涉及任何違反法律的非正常目標所產生的數據，都不必去討論產權問題。

五是數據交易。在數據確權的基礎上，數據交易是數據要素市場化配置的主要手段，而可交易的數據就是結構化數據和可視化數據，元數據不應當進入交易環節。數據產權也是基于結構化和可視化數據的產權，數據產權的價格也應是基于產生數據的成本與市場供求關系的平衡點相結合而得出。數據產權交易制度體系可分為國有產權、集體產權和民營產權交易制度。國內部分地區已經嘗試數據交易，并已有2014年建成的貴陽大數據交易所和2016年的上海大數據交易中心，以及2020年9月剛剛成立的北京國際大數據交易所等。上述交易機構從數據要素的特征出發，在籠統的大數據資產的交易品種、模式和規則等方面作出了有益的探索。但我們依然認為數據要素交易應當更多基于產權屬性的角度去設計，必須要重視涉及國有數據要素產權和公共資源的管理原則，數據產權交易應當遵守產權登記、產權評估、公開掛牌、進場交易等方面的規定。而且數據產權的交易場所自然離不開已經在全國成體系、成建制、分散分布，以國有資產交易為主的要素產權交易市場。

六是數據監管。數據產權的敏感性和特殊性決定了數據要素監管的重要性，2015年國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》⑤指出：“大數據已成為國家重要的基礎性戰略資源”，是推動經濟轉型的新動力、重塑國家競爭優勢的新機遇和提升政府治理能力的新途徑。隨后在國務院批準的各省市自治區機構改革方案當中，多個地方新成立了大數據管理局。可見依法進行數據監管已成為國家大數據發展戰略任務的重要保障，而在數據交易環節的監管是數據要素市場化配置的重點環節，數據交易平臺也將成為最主要的監管對象，以此為基礎會形成一整套大數據監管辦法。

3 ?數據產權的分類與特點

從常修澤教授提出的“大產權論”的角度來看，數據產權僅是產權市場的一個交易品種而矣，而結合數據產權與其他產權的異同分析，如果從狹義的供給方角度來理解，甚至可以把數據產權列入知識產權范疇。而如果從廣義的需求方角度來理解，我們也可以把數據產權劃分為數據資產、數據權益和數據產品來具體操作，這樣更貼近于數據要素的產權分類特征，對于產權的投資價值判斷更容易把握正確的方向和適當的方法。

數據資產是基于已經在歷史上形成并具有較為明確的商業價值和運營范圍，資產的邊界較為清晰，數據總量也很明確。此類數據資產可以在相當長的時期內具有較為穩定的市場需求與明確的價格判斷標準。例如在可以市場化配置的數據范圍內，政府的某個行業主管部門按照一定的標準，匯聚在一個歷史時期之內這個行業在全國或某個地區的全部可視化數據信息。

數據權益是基于動態變化中的數據產權和可能在未來帶來的全部預期收益，數據權益的市場價值基于對數據變化趨勢的未來判斷和數據平臺的匯總分析能力，甚至技術的變化都要考慮在內。數據權益的數量、范圍和收益的邊界是不確定的，但數據權益的時間邊界和權屬邊界是清晰的。數據權益更像是數據資產的融資行為，對于數據權益的投資方而言，這樣可能會產生更大的資產增值效應和獲得市場競爭優勢的機會。例如某個電商交易平臺上某類商品在未來一段時間內供給或需求變化情況的數據使用權。由于不同的平臺、不同的標準、不同的頻率、不同的時段的數據差異都會給投資者帶來未來收益的變化，投資者在取得數據權益的同時也獲得了更多的分析應用的可能性。

數據產品的范圍就太廣了，可以說是無限可能。而數據產品更強調數據的時效性或即時性，數據產品與數據資產和權益有一個最大不同點，數據產品是從需求側主導產品的個性化設計，通過互聯網實現需求與供給的實時對接，隨時滿足數據產品需求者的生產經營活動需要。例如某個企業對于本行業各家企業當月市場占有率的實時數據和分析報告;某個企業推出新產品后的市場實時反饋數據和分析報告;在一個時點（例如618購物節）對于某種商品具有相當關注度的客戶數據和分析報告等。

數據產權的分類并不具有特別嚴格的界限，從數據產品到數據權益再到數據資產應當是逐步深化的，也可以是相互轉化的，隨著大數據產業對于經濟社會發展的滲透作用逐步增強，數據產權交易也會形成更加完善的要素品類和價值體系。例如從更加廣義的角度，數據產權也可以延伸至與大數據有關的其他實體性股權、債權、物權和知識產權的交易范圍。

4 ?當前應當抓緊解決的問題

一是制度建設引領。按照科斯的產權經濟理論，如何利用好大數據這個由互聯網技術革命引發的新生產要素，首先就要解決好大數據產權界定問題、交易成本問題和資源配置問題等，那就必須要形成一整套完善的大數據產權制度體系。此外，政府應當制定基本的管理框架，特別要劃分出制度禁區、公益數據區，在可市場化配置的數據領域先從邊界較為清晰的企業運營數據開展數據交易制度探索，并且以國有數據產權的配置為起點，逐步向民營和全社會領域延伸。

二是產權市場實踐。國內雖然已有部分地區和組織在實踐當中形成了數據產權公約等數據交易實踐標準，但全國產權交易市場也已從大數據項目交易入手介入大數據產權交易領域。國家應當支持產權市場對于數據產權交易的實踐，因為這對于數據要素市場化配置的探索是至關重要的，這是從大產權角度去驗證數據產權的配置效率，對未來大數據要素市場建設具有明顯的推動作用。

三是政府政策支持。數據產權交易是個創新性行業，企業的探索必將承擔一定的風險，但對于大數據產業的發展無疑是有推動作用的，因此政府應當出臺相關的扶持政策支持大數據交易平臺建設，提供必要的政策、資金和技術扶持，成為推動大數據要素市場化配置的最重要的引導力量。同時政府要投入資金繼續推動更廣泛的新基礎設施建設，為大數據產業的長遠發現夯實基礎。

注釋：

①此文出自《產權導刊》2020年第5期6-11頁。

②出自《科技中國》2020年第5期15-18頁。

③《通用數據保護條例》（General Data Protection Regulation，簡稱GDPR）為歐洲聯盟的條例，前身是歐盟在1995年制定的《計算機數據保護法》。2018年5月25日，歐洲聯盟出臺《通用數據保護條例》。

④此文出自2020年2月《蘭州財經大學學報》總36卷 第1期 38-46頁。

⑤國務院2015年8月31日印發，國發〔2015〕50號。

（作者為內蒙古產權交易中心董事長）