數據價值釋放的理論邏輯、實現路徑與治理體系

唐要家，唐春暉

（1.浙江財經大學 經濟學院，浙江 杭州 310018；2.浙江財經大學 工商管理學院，浙江 杭州 310018）

在數字經濟中，數據成為實現經濟高質量增長的關鍵要素。最大化釋放數據要素的價值是數字經濟政策的重點。2020年中共中央、國務院發布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》明確提出數據要素市場化配置的戰略設計，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出要激活數據要素潛能，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，這些為數據要素價值釋放提供了重要的政策引領。為了更好地釋放數據要素潛能，需要進一步明確數據價值釋放的理論邏輯，科學設計實現路徑并構建匹配的治理制度體系。

一、數據價值釋放的理論邏輯

（一）數據要素的經濟屬性

數據具有非競爭性使用的基本特征。非競爭性意味著同一數據能夠被不同主體同時使用，并且增加額外的使用者并不會減少已有使用者使用數據獲得的效用。[1]因為數據具有非競爭性，所以當數據被用于不同目的或被多個人使用時，不僅不會減少每個數據使用者的數據使用價值，甚至還能增加社會總價值。[2]數據的非競爭性和零邊際成本的結合內在地要求數據開放共享和接入再用，數據的多人應用和多場景應用會有助于最大化挖掘數據要素的價值。由于數據只有開放共享、重復再用才會創造更大的價值，因此數據開放共享是數據戰略的重點。

數據開發利用具有顯著的正外部性。對于單個消費者來說，其個人數據并不具有現實的經濟價值，只有在多個人的數據匯集在一起達到一定規模才有價值。因此，數據具有明顯的互補性。更多數量和更多維度數據的匯集會產生更有價值的數據集和信息知識。同時，由于數據本質上是一種信息，信息的最大特征是具有顯著的外溢性，當一個企業對數據集進行分析并發現新的信息知識時，企業會對其他企業的數據開發和信息知識獲取產生正外部性。數據開發利用的正外部性顯示，數據開發利用往往同時帶來私人價值和社會公共價值，具有正外部性的數據開發利用會實現私人利益和公共利益的兼容，但數據外溢性及“搭便車”問題的存在，也會導致數據占有人往往缺乏開放共享的激勵。

數據價值具有時效性并會快速貶值。動態來看，數據的價值很大程度上受到時效性影響。數據獲取速度越快，獲取得越及時，數據提供的信息知識就越有價值，反之，時效性越久的數據，其經濟價值越低。因此，與土地、資本等要素的經濟價值不會隨時間貶值而是往往隨著資源稀缺而日益增值不同，數據的價值會隨著時間而迅速貶值。數據價值的關鍵是持續采集和及時開發利用，一個企業僅僅排他性地占有大量數據而不持續更新則數據的價值將越來越低。從這個意義上來說，泛泛地討論“數據資本化”問題是不恰當的。企業用自己擁有的沒有保值增值能力的大量原始數據來進行資產抵押融資會帶來較高的金融風險。同時，數據價值的時效性也顯示數據開放共享的最佳狀態是實時的動態持續接入，數據開發利用應該快速進行，滯后或拖延會顯著降低數據價值。

數據開發利用具有供給側規模經濟和需求側規模經濟協同的特征。在數字經濟背景下，數據要素開發利用的供給側規模經濟和需求側規模經濟具有內生的正反饋自強化機制，二者協同大幅度地向外移動了社會生產可能性曲線，實現了經濟增長的倍增效應。[3]因此，數據要素的開發利用需要確保需求側和供給側的協同，實現數據的大規模開發、大范圍應用：微觀上企業通過大規模經營、廣泛的跨界經營和生態組織模式來深度開發利用數據要素，宏觀上則要求消除數據開放共享的障礙，促進數據的可獲得性，并促進數據的商業發展和應用場景培育，實現大數據優勢和大規模市場優勢的結合。

（二）數據要素的價值實現過程

從價值實現的角度來說，數據可以分為三個重要的形態：原始數據——衍生數據——數據驅動的商業。其中，原始數據是數據價值的原始形態，其反映的是數據的潛在價值；衍生數據是數據價值的中級形態，其主要反映的是數據采集匯聚、加工處理與互補性投入后產生的價值；數據驅動的商業則是數據價值的高級形態，其主要反映的是數據創新性應用的創造性價值。

原始數據是指存在于世界中的各類數據信息。在數字經濟背景下，其更多的是人類經濟活動的副產品。原始數據并沒有被采集和加工處理，是以一種原始的非結構化的方式而存在，并不包含任何資本或勞動投入，其僅僅是一種資源稟賦，僅具有潛在的經濟價值。原始數據的主體既包括個人數據，也包括非個人數據。由于個人原始數據中有一部分數據是個人生理或社會特質的反映，構成了個人敏感信息，成為個人人格權的重要組成部分，因此需要有效的隱私保護。

衍生數據是指對原始數據進行采集、清洗、整合、處理后形成的結構化數據或數字化的數據，主要體現為數據庫、數據信息知識等數據產品。衍生數據是對原始數據投入了大量的資本、勞動和智力活動并對原始數據進行深度加工后的數據產品。因此，成為企業一種有價值的數據產品或數據資產。數據企業是通過“對數字基礎設施、組織和人力資本的投資，來對數據進行收集、匯總、處理分析”而獲得數據價值。作為一種有價值的數據資產，當數據資產以數據產品形式存在時，可以直接通過數據要素市場的價格機制來進行交易，從而可以直接實現數據產品的貨幣化。[4]衍生數據的主體是數據占有人，通常包括掌握數據的數據企業、政府機構等組織。由于商業衍生數據是企業付出了巨大資本和勞動后的產物，并且其成為企業資產價值的重要組成部分，因此需要通過有效的數據財產權保護以激勵企業從事數據采集和開發處理。

數據驅動的商業是企業基于數據資產所產生的信息知識，通過商業戰略決策和商業創新來最大化實現數據的經濟價值。數據驅動的商業對數據價值的最大化釋放主要是基于數據驅動的創新，包括數字技術創新、數字產品或服務創新、數字化商業模式創新、生產供應組織管理模式創新等。因此，數據驅動的商業是數據價值實現的高級形態。數據驅動的商業是人類創造性活動的產物，它構成了企業最為重要的核心競爭力。此時，企業數據競爭力不僅是數據擁有量和數據加工處理能力，更重要的是數據驅動的創新能力和商業決策能力。數據驅動的商業對數據價值的最大化利用不僅需要更多互補性要素投入，同時也需要構建包含更多主體、更多互補性資源和更廣應用場景的數據商業生態①波士頓公司發布的《2020年TMT 價值創造者報告》指出，蘋果、微軟、亞馬遜、臉書、阿里巴巴、騰訊等企業將創新意識融入企業發展基因，依托對數據的深度挖掘，創造了巨大的商業價值。。

從數據價值實現程度來說，原始數據僅具有潛在價值，在沒有采集開發利用的情況下其價值為零。在數據資產化的衍生數據階段，數據價值主要是由數據分析處理能力所決定的，相同的數據對不同企業來說具有不同的價值，同時由于數據價值挖掘投入了資本、勞動和智力活動，從而使數據由資源轉變為具有使用價值的數據產品（數據集、數據知識信息）。但是由于數據采集挖掘的價值受到要素投入和數據加工規模收益遞減規律的影響，進一步的互補性要素投入并不會帶來數據邊際價值的無限增長，一定界限后會出現下降，因此衍生數據的價值釋放是有極限的。在圖1 中，在A 點之后，繼續擴大數據數量和增加互補性投入，數據價值遞增則呈現下降趨勢。在B 點之后，由于數據要素的開發利用實現了數據驅動的創新，數據驅動的創新具有顯著的規模收益遞增性和外溢性，從而擺脫收益遞減規律的束縛，實現了數據價值的最大化釋放。數據驅動的創新產生了大量的數字平臺及顛覆性商業模式，大部分數字平臺提供的都是數字化的商品或服務，并且這些商品的生產往往具有零邊際成本和向消費者免費供應的特點。從社會整體來說，數據驅動的創新不僅會催生一大批新興產業的出現，同時也會擴散到傳統產業，會極大地提升整個社會的經濟增長質量。在數字經濟背景下，數據驅動的創新是促進經濟高質量增長的根本動力。上述分析說明，決定數據價值的根本是人的創造性活動，而不是數據本身。對原始數據挖掘利用得越深入，數據的價值就越大。實現數據價值的最大化釋放，關鍵是大力推進數據驅動的創新。

圖1 數據價值遞增曲線

綜上，在最大化釋放數據價值中，數據開放共享是基礎，數據驅動的創新是根本動力，多元利益激勵相容是制度保障。據此，應該將促進數據開放共享和流動再用作為國家數據戰略的著力點，將促進數據驅動的創新作為國家數字戰略關鍵點，將完善數據治理體系作為制度保障。

二、數據價值釋放的實現路徑

目前，中國數據開放共享程度相對較低，數據驅動的創新潛力沒有得到充分發揮，需要破解和消除各種阻礙數據開放共享的技術、市場、體制和政策障礙，構建便利數據開放共享和激勵數據驅動創新的數據生態，以最大化釋放數據要素的價值。

（一）分類治理的數據開放共享政策

數據開放共享必須堅持分類治理，針對不同類型數據的經濟屬性來精準設計。數據分類的重點是合理區分個人數據與非個人數據，強化個人數據對企業的授權接入、企業之間商業數據的開放共享、公共數據的社會開放。數據要素開放共享政策的關鍵是構建不同類型數據主體數據開放共享的激勵機制，形成激勵性的數據開放共享生態。

1.個人數據。個人數據的重點是區分個人敏感數據與非敏感數據。由于個人敏感數據屬于個人人格權，一般不能進行市場交易，應重點強化隱私權保護，通過制定實施個人信息保護法來增強個人對隱私數據的控制力，只有在用戶授權同意的情況下，企業或組織才能對其進行采集和利用。個人非敏感數據主要是個人在線活動軌跡，如在線瀏覽數據、在線搜索的問題與結果數據、在線交易商品搜索與用戶評價數據、智能汽車出行數據等。個人非敏感數據是個人活動的副產品，匯總的個人行為性數據具有較高的潛在經濟價值。為最大化釋放數據要素的價值，應該在充分遵守個人隱私保護法律規定和支付合理的存儲成本補償價格的情況下，允許經濟主體采集個人數據和對個人非敏感數據、匿名化個人數據、泛化的個人數據的挖掘利用。隱私保護的目的不是數據封閉，而是通過構建信任的數據生態，消除消費者對個人隱私數據泄露和被濫用的擔憂，使消費者愿意在線交易并披露個人數據信息，同意授權企業采集使用其個人數據，這不僅有助于提升消費者的消費體驗，也會促進數據流動和數據驅動的創新。為了推進隱私保護基礎上的個人數據分享再用，應培育發展“數據信托”等個人數據中介組織，在用戶授權下統一進行原始數據的匿名化處理和監督數據采集使用是否違法，并代表消費者用戶進行同意授權和經濟補償條件談判，降低個人數據采集利用和接入的交易成本。

2.商業數據。商業企業采集和利用個人敏感信息數據必須獲得消費者的知情同意，且負有保證個人隱私安全的嚴格責任。由于個人在線活動的行為性數據或平臺基于用戶交易的觀察數據具有較高的經濟價值和較強的正外部性，在確保用戶隱私安全的情況下，平臺對這些原始數據具有使用權，但不擁有排他性所有權，平臺不能排斥其他企業采集相同的數據。在其他企業遵守國家隱私保護法律的情況下，數據占有企業不能拒絕其他企業接入其占有的匿名化個人原始數據①當然，在特定情況下，出于隱私保護和數據安全需要，數據占有企業可能會對沒有達到數據安全標準或沒有獲得相應消費者授權的數據接入要求加以拒絕。。未來隨著物聯網的建設發展，機器產生的數據會大幅度增長，并有可能成為企業數據資源的主要組成部分。機器產生的數據通常不涉及個人隱私。為獲取機器產生的數據，企業對數據采集的傳感器等設備和采集匯總軟件進行了大量的投資，機器產生的數據構成了企業重要的數據資產。此時，企業的投資激勵應該受到保護，數據資產交易應遵循成本價值補償原則。

衍生數據是指數據占有企業在采集到原始數據后，對原始數據進行結構化處理加工后所形成的數字化的數據集或數據庫，或者對原始數據進行計算分析后所產生的知識信息。因此，商業衍生數據是一種功能化的數據，具有明顯的使用價值。在衍生數據形成過程中，數據占有企業投入了大量資本和智力勞動，運用了數學、邏輯、算法等大數據分析技術，它更多地體現了創造性智力活動成果，是企業重要的戰略資產。因此，衍生數據應突出財產權屬性，只有在獲得數據持有人許可的情況下，其他企業才能接入并使用。衍生數據的價值實現應主要通過培育和發展數據產品交易市場，消除數據產品市場交易障礙和降低交易成本，推動以價格機制為核心的數據產品交易。

3.公共數據。公共數據是一個國家最為豐富和最有價值的數據資源礦。由于公共數據的采集成本已經支付并成為沉沒成本，公共數據向企業開放和鼓勵再用基本上是零邊際成本，并且會消除企業重復性數據采集、集合、清洗和存儲等的高成本支出。公共數據既包括政府部門擁有的數據，也包括政府公共財政支持的有關組織所擁有的數據。政府財政支持的大學、研究機構、事業單位組織擁有的數據也要體現公共產品屬性，實現互聯互通和向社會開放，促進學術研究和創新，更好地服務于公共利益。公共數據本質上屬于公共產品，其成本是由國家公共財政來支付，并應服務于公共利益。為此，除了數據公開會影響國家安全以外，政府公共數據應該強調公共產品屬性，免費或基于成本價來向數字企業開放，以促進數據驅動的商業創新②歐盟《公共數據開放指令》明確指出公共數據開放實行邊際成本定價，《數據治理法》則規定公共數據開放收費要遵守非歧視、比例性、客觀合理和不限制競爭的基本原則。。目前，政府部門的數據開放既包括政府數據向商業企業的開放，也包括政府部門之間的數據互聯互通，打破條塊分割體制下部門之間數據互聯互通壁壘，促進政府部門之間的數據共享。總體來說，公共數據開放共享政策的重點是“對內共享、對外開放”。公共數據開放，應首先通過立法明確政府公共數據開放的基本原則、開放范圍、開放程序和使用規則等基本制度，明確哪些數據不能開放，哪些數據必須開放，消除公共數據開放的法律和行政障礙，并確保公共數據開放的“競爭中立”；為促進公共數據開放，國家應加快建設公共數據統一開放平臺，重點建設國家數據資源公共平臺，整合各個部門和各個地方政府的公共數據，構建全國性“公共數據空間”，實現多源異構數據的匯集和整合，促進全國公共數據的共享和開放，并為企業的數據接入提供集中的單一接入點；為促進公共數據開放，政府應建立“公共數據開放支持中心”來專門協調和從事公共數據開放工作，為企業或個人接入公共數據提供法律、行政和技術支持，更好地服務于商業企業的公共數據接入需求，并確保企業數據使用遵守隱私與數據安全要求。

（二）多軌并進的數據開放共享路徑

由于數據要素的特殊性，數據要素開放共享制度設計不應采用傳統的土地、資本等實物要素配置方式，數據要素市場化配置不等于所有數據都要進入市場，并不是所有類型數據要素共享再用都要通過價格機制來實現，一些類型的數據并不適合在市場中通過價格機制來實現共享再用，并且有時基于價格機制的數據共享會面臨更高的交易成本，數據要素市場化配置不應將市場價格機制看作實現數據開放共享的唯一路徑，更不應簡單地將建立數據交易中心作為政策重心。數據要素開放共享應采取多軌并進的促進路徑，重在形成不同主體數據開放共享的激勵機制，并完善治理制度來降低數據開放共享的交易成本和各種不確定性風險。

1.公共數據的免費開放路徑。由于以政府部門為主的公共數據屬于公共物品，為了促進公共數據要素的開放共享和接入再用，在保證數據安全的基礎上，國家應該免費或基于服務成本向商業企業開放公共數據，并確保競爭中立。

2.基于互補性的生態內數據共享路徑。在數據生態中，數據占有企業與其合作伙伴基于數據或業務的互補性，出于共同利益而實施主動性數據共享。典型的如平臺商業生態中的核心平臺主動向互補性第三方應用軟件開發者開放數據接入，實現數據共享。在這種路徑下，數據開放針對的第三方主要有兩種形式：一是第三方提供互補性服務會增加平臺生態對用戶的吸引力，如在線零售平臺與物流、支付企業之間的數據接入；二是第三方提供的增值服務可以增強核心平臺的用戶黏性和數據資產的商業價值。在此路徑下分享的數據既包括經過授權的個人數據，也包括匿名化處理后的原始數據集和衍生數據。核心平臺與第三方之間的數據共享應具有非歧視性和競爭中立，不應歧視性對待特定企業，不應扭曲平臺內的市場競爭。

3.基于私人協議的平臺間數據開放接入路徑。數據企業占有的商業衍生數據、投入巨額成本采集匯聚的數據以及企業基于機器產生的非個人數據，更多地具有私人物品屬性。在此情況下，企業之間可以基于私人協議在利益相關企業之間實現數據開放接入。在基于私人協議的數據開放接入路徑下，多個企業或平臺相互開放數據，組建數據共享聯盟或共建“數據池”來實時共享數據，此時數據成為一種俱樂部產品。在此路徑下，數據接入共享要遵守共同的隱私保護和數據安全義務，接入收費要遵循“公平、合理、無歧視”（FRAND）的基本原則，不能扭曲平臺企業之間的市場競爭。

4.基于價格機制的數據市場交易路徑。數據產品或數據資產持有企業通過數據市場的價格機制進行數據產品買賣交易，從而實現數據產品或資產的貨幣化。市場交易的數據應不涉及個人隱私問題，并且要確保數據產品購買方也應遵守基本的數據隱私保護和安全規則。為了降低數據市場交易的交易成本，一方面要完善數據市場交易制度，包括數據確權、數據定價等，同時，為促進市場交易政府或行業可以推動制定并推行格式化的私人合同條款；另一方面要大力發展市場交易中介組織，如數據銀行、數據信托、數據資產評估機構等。目前個人原始數據尚不能進入市場進行交易，為此應逐步培育個人數據管理中介組織，在個人授權的情況下來代理個人數據授權和交易談判，促進形成個人隱私數據開放的經濟激勵機制，實現個人數據的批量授權和批量交易。

5.基于消費者數據可攜帶權的數據跨平臺流動路徑。消費者是促進數據流動共享的重要主體，一方面個人可以基于獲得更好的服務或數據采集使用方的經濟補償而同意授權企業采集利用其個人數據，另一方面個人可以基于數據可攜帶權來跨平臺轉移個人數據。中國、歐盟等國家和組織的個人數據保護法都明確賦予個人對個人數據擁有可攜帶權，以促進數據的跨平臺流動。2021年8月20日全國人大常委會審議通過的《中華人民共和國個人信息保護法》第45 條明確指出：“個人請求將個人信息轉移至其指定的個人信息處理者，符合國家網信部門規定條件的，個人信息處理者應當提供轉移的途徑。”在消費者對個人數據擁有可攜帶權的情況下，個人可以將個人原始數據從一個平臺轉移到另一個平臺，促進數據跨平臺流動和用戶平臺多屬，這會極大地促進數據開放共享和數字平臺之間的競爭。

6.反數據壟斷的強制性數據接入救濟路徑。在特定情況下，如果具有市場支配地位的數字平臺為謀求或維護市場壟斷勢力，對現實或潛在競爭對手實施拒絕接入的數據封鎖行為，并且該行為對市場競爭造成嚴重損害，則構成反壟斷法所禁止的濫用行為。為了維護市場競爭，在案件涉及的數據構成“必要設施”的情況下，反壟斷執法機關可以強制要求具有支配地位的數字平臺向競爭對手開放數據接入。在大多數情況下，數據往往難以滿足強制接入救濟所需的“必要設施”條件，因此強制性數據接入政策應僅限于少數例外情況，并且開放的數據也僅限于影響相關市場競爭的匿名化原始數據而非支配平臺擁有的所有數據。普遍地實施強制性數據互聯互通政策，特別是要求數據企業與競爭對手分享衍生數據，既違背企業交易自由和衍生數據的資產屬性，也不利于激勵企業采集利用數據，會阻礙數據驅動的創新，并可能會增加數據隱私與安全風險。

（三）多源驅動的數據商業創新

數據驅動的創新是實現數據價值最大化釋放的關鍵環節，是促進數字經濟高質量增長和良好社會治理的根本動力。促進數據驅動的創新政策基礎是通過有效的數據開放共享制度體系來提高數據的可獲得性，并培育企業家精神和鼓勵初創企業的發展，增加政策和制度供給。具體來說：

1.鼓勵企業家群體涌現和初創企業發展。企業家是數據驅動創新的主要推動者和實施者，他們基于數據分析獲得的信息知識來做出正確的商業決策，將數據信息知識轉化為數據驅動的商業。為此，應構建更為包容的社會，培育企業家精神，鼓勵企業家群體的涌現。中小型初創企業是數據驅動創新的重要力量，應完善創新創業環境，增強資本、數據的可獲得性，消除初創企業發展面臨的各種障礙，促使一大批數據初創企業迅速成長為獨角獸企業群體。

2.構建有利于創新創業的商業環境。首先，支持風險資本流入初創企業，增加銀行貸款并擴大稅收優惠以鼓勵研發和初創企業的發展，建立新型的數據驅動創新公私合作模式，營造有利于創新和創業企業發展的政策環境。其次，推動開放的合作創新生態，將數據開放共享和合作創新有機結合，促進數據、信息、知識的流動共享和商業應用。再次，確保數字經濟監管政策和產業政策的“競爭中立”，強化公平競爭審查，政府出臺的有關政策要引入必要的“競爭影響評估”程序，重點評估政策實施是否會嚴重扭曲市場競爭和阻礙創新。

3.為數據驅動的創新提供有力的供給推動和需求拉動。從供給側來說，應強化數據基礎設施建設，建設世界領先的數字基礎設施；優化教育結構增加數字技術人才供給和提升勞動者數字技能；加強關鍵數字技術的研發投入和創新能力，為數據驅動的創新提供堅實的基礎研究支持；為中小企業提供促進數據開放共享和數據驅動創新的基礎軟件和應用工具。從需求側來說，推進傳統產業的數字化轉型，深化數字技術與傳統產業的深度融合；建設重大的數字化應用項目，為數據創新成果提供更大的應用場景；促進數字社會建設，消除數字鴻溝，提高全民數字素養，增強需求的拉動力。

三、數據價值釋放的治理制度體系

促進數據開放共享的政策核心是消除阻礙數據開放共享的各種障礙，降低數據開放共享的成本，促進數據更大范圍的開放接入和更深程度的共享再用，從而最大化釋放數據價值。

（一）加強促進數據價值釋放的基礎性制度供給

發揮政府戰略規劃的政策供給和架構設計能力。數字經濟的發展是一個國家經濟社會和政府治理體系重構的過程，政府治理體系和治理能力的現代化是應有之義，也是重要的戰略保障。中國政府應充分發揮戰略規劃能力強和戰略實施效率高的制度優勢，合理平衡多元目標和多重利益關系，系統地規劃國家數據戰略和數據治理體系，科學建構數據價值釋放的總體架構，設計精準的政策措施和提供完備的制度體系，消除各種阻礙數據開放共享、流轉交易和數據驅動創新的各種制度體制障礙，降低數據價值釋放的經濟成本和制度成本，充分發揮大市場、多應用場景、獨角獸企業群體大和政府規劃能力強的綜合優勢，實現市場驅動和國家戰略引領的結合，建立完善的數據要素市場化配置體制和完備的數據治理體系。

推動數據互操作性標準和行業規范的制定與實施。實現數據互操作性是促進數據開放共享和重復再用的重要基礎。數據互操作性需要通過應用程序界面（API）的標準化和開放來實現。API 是計算機或軟件實現交互的一系列規則，其主要服務于促進更方便和更安全的實時和持續性數據接入或交換。API 是實現數據開放共享的必要通道，是實現數據互操作的技術性基礎設施。不同平臺API 技術架構和規范存在差異，以及支配平臺出于維護市場勢力的目的而封閉API，從而對數據開放共享構成嚴重阻礙。為此，應推動構建數據要素采集、匯聚、傳輸交互、接入共享的數據互操作性標準。數據互操作性標準的形成應注重發揮行業數據治理的作用，推動行業組織來建立行業數據開放共享的技術標準（特別是API 開放標準和數據格式標準），制定行業數據開放共享的格式化合約和數據接入許可格式條款，并建立數據接入、使用等的相關規范。

搶占數字技術標準必要專利并建立有效的知識產權保護與反壟斷政策。數據開放共享涉及眾多標準必要專利。特別是隨著物聯網的發展，數據信息的開放共享將涉及非常多的標準必要專利，標準必要專利將成為決定數據共享和產業國際競爭力的關鍵。為此，需要大幅提升標準必要專利的研發能力，搶占更多的數字技術標準必要專利，并鼓勵企業之間的標準必要專利合作和發揮標準制定組織的治理作用，推動標準必要專利的研發和推廣應用。在強化數字經濟知識產權保護、打擊各種數字技術和數字產品盜版侵權行為的同時，為防止標準必要專利巨頭濫用標準必要專利來封殺競爭對手，阻礙創新和市場競爭，應強化知識產權反壟斷，打擊標準必要專利持有人的各種專利劫持行為，為數據信息的開放共享和中小創業企業的創新發展提供更公平的市場競爭環境。

（二）創新數據要素市場化配置機制

構建激勵數據采集利用和創新的數據權屬。數據確權是數據市場化配置的基礎性制度，數據確權的重點是明確依附在數據的利益相關者的權益，激發相關主體的數據開放接入和從事數據驅動的創新。由于不同類型數據具有明顯不同的經濟屬性和利益關系，數據確權要分類治理：個人原始數據主要強調隱私權保護，以保護個人人格權；公共數據主要強調公共產權（國家所有），以服務于公共利益；商業衍生數據主要強調財產權保護，以激勵企業從事數據采集加工和數據商業創新。從歐盟經驗來看，對包含創造性活動的商業衍生數據主要采取知識產權（版權或商業秘密）保護方式，對采集加工處理支付巨大成本的商業衍生數據則給予15年的特別權保護。歐盟《數據庫指令》明確指出，法律并不保護數據庫中的特定數據，而且也不反對其他企業采集利用同一數據，法律保護的是企業在數據采集和開發利用過程中付出的巨大投資和創造性努力。[5]

創新數據市場交易的價格機制和價值分配機制。數據市場化交易，關鍵是解決數據定價和數據價值分配。首先，數據定價機制的前提是數據價值評估。目前，數據價值評估有三種可能的方法：一是成本法，數據價值基于生成數據的成本進行評估，成本法確定的價值是數據價格的下限；二是市場法，數據價值以市場為基礎基于同等產品的市場價格進行數據價值評估；三是收益法，基于數據資產的未來現金流量來評估數據價值，其確定的價值是數據價格的上限。其次，數據交易涉及合理平衡各方利益的價值分配。目前數據價值分配主要有三種路徑：一是將數據采集和分析視為一種資產投資，數據占有人獲得資產回報；二是將數據視為勞動，這包括對個人數據進行價值補償并向數據企業征稅[6]；三是將數據視為一種知識產權，數據占有人通過許可來獲得相應的經濟回報。上述三種數據價值分配方法都只適用于特定類型的數據，都具有一定的局限性。總體來說，數據價值分配需要與數據價值創造相匹配，以激勵數據價值釋放為根本目標。

注重發揮市場機制在數據交易制度創新中的基礎性作用。數據市場培育發展和交易機制形成受到多種因素影響并充滿不確定性，政府應避免過早地設定數據市場交易制度，應更多地賦予微觀主體更大的自由決策權和更大的自由選擇空間，賦予微觀主體更大的合約自由，通過市場的試錯和自我創新來自動演化出更有效的市場交易制度體系。政府應避免過早制定統一的數據交易模式和交易機制。數據市場培育發展應始終注重發揮市場在促進資源優化配置和創新交易機制中的基礎性地位，避免不恰當的政府干預阻礙市場發展、數據開放共享和數據驅動的創新。

（三）完備數據價值釋放的治理制度保障

強化數據安全與數據主權保護。數據安全是數字經濟治理的第一原則，數據開放共享應以確保數據安全為前提。面對數字經濟發展和數據采集利用給經濟社會帶來的負外部性風險，以及日益突出的全球數據資源和數字治理規則主導權爭奪的全球數據競爭大格局，應以國家總體安全觀為統領，系統構建切實維護國家數據主權和保護數據安全的治理體系，全面提升數據安全治理有效性，維護社會穩定和國家安全，有力維護國家利益。為此，中國一方面要加強對重點領域關鍵數據跨境流動的嚴格監管，強化關鍵數據的本地化要求；另一方面要積極參與數據跨境流動的國際治理規則建設，推進建立平衡各方意愿的開放、公平、公正、非歧視的國際數據治理規則。同時，要建立私人隱私權、商業數據財產權和數據國家主權統一協調的三位一體數據安全治理體制，并建立和完善以風險管理為基礎的數據安全分級分類監管體制。

加強個人數據隱私保護。加強對個人數據隱私保護是構建信任的數字生態的重要基礎，它不僅有利于充分保護消費者權益，也有利于促進數據開放共享和數字經濟創新發展。中國個人信息保護法明確規定了個人隱私權屬，并規定了數據采集和應用應該遵循“知情-同意”的基本原則。個人數據隱私保護是為了更好地促進個人數據開放和數據共享再用。為此，個人數據隱私保護應合理平衡多元政策目標，確定合理的隱私保護監管強度，避免不恰當隱私保護政策對中小企業發展和數據驅動的創新帶來不利影響。隱私保護政策可采取分類施策：對于個人敏感數據實行“選擇加入（opt in)”政策，即必須在事前獲得個人同意的情況下，企業才能采集和使用；對個人非敏感數據可實行“選擇退出(opt out)”政策，即企業可以先行采集和利用，個人事后可以選擇退出。這兩種政策的分類設計有助于實現隱私保護和促進數據接入的平衡。為保證數據可攜帶權對促進數據共享的作用，隱私保護應加強對平臺企業保證用戶數據攜帶權義務的監管，禁止平臺企業人為設置技術或合約障礙來阻止用戶跨平臺轉移個人數據。為提高個人數據隱私保護的效能，應綜合運用經濟、法律、行政、私人治理等多種政策手段，并特別重視隱私增強技術（PET）的開發與應用，突出技術性解決方案在保護消費者隱私中的特殊作用，形成多種手段組合應用的隱私保護治理體系。

突出數據企業數據治理體系的基礎地位。數據治理，本質上是以數據占有企業為主體的自我規制。數據占有人數據治理的有效性從根本上決定了國家數據治理體系的效能，是國家數據治理體系的基礎。為此，應強化數據占有人主體責任，特別是對大型數字平臺的數據治理提出明確的規則要求。如歐盟2018年發布的《私人部門數據共享指南》就規定商業數據共享應遵循透明、價值共創、尊重彼此商業利益、確保不扭曲市場競爭、最小化用戶數據鎖定等基本原則。2021年10月29日國家市場監管總局發布的《互聯網平臺落實主體責任指南（征求意見稿）》對平臺開放生態、數據管理、隱私保護提出了相應的要求。為進一步落實平臺企業或組織的數據治理責任，應該著手制定更為具體的數據治理指南或數據治理條例，以明確數據治理原則和數據接入共享義務，設定數據采集、利用和共享的規范和安全標準，強化數據占有人的主體責任，完善外部監督機制和處罰措施，建立堅實的數據治理基礎。

建立更為有效的反壟斷與政府監管體制。數字經濟發展需要加強反壟斷和政府監管，創新反壟斷和政府監管體制，建立有力、高效、靈活的反壟斷與監管體制，實現監管體系和監管能力現代化，構建和維護公平競爭的市場環境和信任的商業環境，確保數據開放共享和創新發展更好地服務于人民福祉。應強化對數字平臺實施的各種限制數據共享與阻礙數據驅動創新的壟斷行為的反壟斷執法，重點禁止數據封鎖、利用數據算法的自我優待、排他性搜索排名或結果展示、歧視性用戶鏈接導流、強制性捆綁或搭售、大數據價格歧視、算法合謀等數據壟斷行為。為提高數據監管的有效性，應強化事前反壟斷監管和平臺企業主體責任，對具有守門人地位的平臺提出相對高的數據開放接入義務要求。數據監管體制應強化政府集中統一監管的主導作用，同時還要注重發揮行業監管在完善數據治理體系、促進數據開放共享和防范數據壟斷中的獨特作用[7]，在金融、能源、公用事業、智能汽車等行業制定專門的數據開放接入政策，更深入地促進數據開放接入和保護數據安全。政府監管要合理平衡行政監管與維護競爭、促進創新的關系，確保競爭政策的基礎性地位，為防止不恰當行業監管對創新的阻礙，應積極采用“監管沙箱”監管模式，實現政府行政監管與鼓勵創新的協調。