協同治理視域下數據要素定價交易相關問題探究

宋柏（博士）

（1 北京理工大學人文與社會科學學院 北京 100081 2 北京國家會計學院可持續發展與會計研究中心 北京 101312）

黨的十九屆四中全會明確了數據成為一種重要的生產要素［1］，是數字經濟時代不可或缺的動力支持。培育數據要素市場是增強國家核心競爭力的關鍵。隨著《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》的出臺，構建完善的數據要素流通和交易制度，確立數據要素定價交易監管體系，培育高效的數據交易市場［2］成為新時代國家治理體系與治理能力現代化的題中之義。

一、經濟學基礎理論下的數據要素估值定價與流通交易

國內外目前較為普遍采用西方經濟學的供需均衡價格論作為數據定價的理論基礎，利用產品定價中的受益原則和損益平衡原則作為數據要素的定價準則。然而，西方經濟學視域下的數據估值定價方式存在諸多問題有待進一步探討，如數據交易規模受限、集中度不高；數據定價無法滿足人工智能時代自動化定價整體趨勢；交易過程存在第三方非法套利的情況等。在此基礎上，本文借助政治經濟學的理論視角，從學理角度更加清晰地探知數據要素作為特殊商品的估值定價和流通交易過程。

目前，學界認為影響數據定價的主要因素有兩個，即數據的效用性和數據的稀缺性。數據效用是指數據使用的頻率，即從分析結果逆推數據的淵源（lineage），從而量化各方數據對結果的貢獻度。稀缺性則是根據數據價值的密度以及歷史價格的稀缺性進行定價［3］。實際上，這兩個因素代表了數據定價的不同思路。效用原則是將數據作為一種商品，通過供需平衡的方式確定數據的價格。一方面，數據的供應方會利用成本加成的思路來決定保留價格，即在自己提供數據的成本基礎上加上一個比例來作為自己的保留價格［4］。即提供數據所需要的成本同一般的商品一樣，將數據要素分為固定成本和可變成本兩個部分。數據形態雖為虛擬，但數據的生產過程卻是基于大規模的互聯網及大數據的基礎設施建設產生的，這些基礎設施建設的投入為固定成本，每次進行收集和生產數據過程產生的費用就構成了數據的可變成本。在不同的交易模式情境下，“數據賣方”可以選取不同的方式在成本加成的基礎上構建自己的保留價格。“具體來說，一次性的數據交易和數據轉讓，其數據生產的費用便是整個固定成本和可變成本的總計，在此基礎上加上一個比例，視為保留價格。若數據交易是基于量的方式分次進行的，數據的使用者每次使用按次付費，“數據賣方”就需考慮數據每次使用所需的邊際可變成本，以及固定成本的分配，進而在此數值上加上一個比例，成為數據的保留價格。而另一方面，對于數據的需求者而言，數據的價值應該等于其能為自己帶來的邊際貢獻，換言之，這個數據的產生究竟能為自身帶來多少價值，這個價值就是數據買方所愿意承擔的費用的上限。但是，商品定價的價格均衡原則是以市場體量足夠龐大、商品的買方和賣方數量足夠多為基本前提的，而現實中，與大機器生產時期相同，海量數據雖是由用戶及數據使用者經過一系列價值生產及價值增值等生產性勞動過程后產出的，卻由于勞動者不具備龐大算力的信息處理平臺等生產資料的限制，導致生產價值全部儲存于互聯網平臺上，被大型數據處理企業和平臺自然而然完全掌控。作為一項特殊的商品，數據要素本身就兼具了價值與使用價值兩種屬性，大型的數據處理平臺和企業不僅憑借算法合謀等技術手段最大限度地占有用戶的剩余價值［5］，還通過向數據買方售賣數據信息來獲取商品價值。由此，數據要素市場由于勞動的異化逐漸成為以數據賣方為主體的交易市場。

稀缺性原則實際上將數據要素視為定價的資產。在資產評估中，常用的評估方法主要有兩大類：直接定價法和比較定價法。其中，直接定價法主要是從資產本身入手，嘗試進行價值評估；比較法是通過與已有的類似交易進行比較，并在類似交易價格的基礎上進行修改和調整，從而確定資產的價格。這兩種方法在目前數據資產評估中使用得比較普遍。從成本和收益的角度來看，直接法可具體細分為成本定價和收益定價兩種定價方法。成本定價法類似于前面提到的將數據作為商品進行定價的方法，估值由獨立的第三方提供。收益定價法是根據數據未來收益流來確定數據的價格。對于評估的機構，可以采用定量的方法計算數據在未來期間可能給潛在用戶帶來的現金流量變化，然后以公允統一的標準依據折現率將這些現金流量折現，從而得到數據資產的價值。而比較法是與過往類似交易進行比較，通過修改和調整得到價格。如果存在可以用作引用比對的交易實例，則該方法的實現相對簡單。但由于數據具有異質性等特質，每個數據之間的價值差距也相對較大，通常很難找到類似交易的定價模型作為參考和比較。因此，直接定價法仍是數據資產定價的常用方法。

一般而言，商品的價格圍繞著商品的價值進行波動，雖然在實際交易過程中，商品價格高于或者低于商品價值的情況時常發生，但是如果市場的供求機制能夠有效發揮作用，那么從總體趨勢上，商品價格的波動就能夠相互抵消，從而在社會總生產的層面上實現商品價值均衡。在這一階段，西方經濟學通常使用的成本收益定價法能夠較為有效地在宏觀層面上反映商品價值。但是，由于部分行業和商品的特殊屬性，由于結構性的信息不對稱、行業壟斷等因素影響，商品的價格和價值在總體趨勢上產生了背離，這就使得該商品或者行業分割了其他行業的價值，并因此獲得高額利潤。價值規律的打破不僅造成了行業間的不均衡發展，也極大地阻礙了資本再循環和社會總生產過程。數據要素作為一個新的生產要素，不同于傳統生產要素，是一種比較稀缺的資源。它不僅可以供多個領域和大量主體長期重復使用，而且隨著共享范圍的擴大和開采深度的增加，其價值也可能隨之加乘。換言之，使用較傳統的生產要素，其價值一般會隨著使用頻次的增加而逐漸降低；而數據要素會隨著使用量的增加而增加。因此，很難通過計算成本、收益、市場和其他一般性方法來評估數據要素的價值。如前所述，數據要素只有成為巨量規模才能作為生產要素進行使用。而網絡的外部性效應和網絡規模效應帶來相似的使用群體聚集在同一互聯網中。互聯網中聚集的使用者越多，服務質量越好，數字平臺的價值將隨著用戶數量的增長而不斷增加。數據要素的通用性支持跨平臺和跨設備使用，使少數掌控數據處理和分析的互聯網平臺獲得豐富的海量數據資源。雖然大部分數據處理分析平臺為消費者需求的識別、多樣化和精準化的生產提供了保障，但由于消費者缺乏對數據要素進行估值定價的技術基礎以及平臺具有正向外部效應的技術屬性，大量有效的數據要素聚集在數據平臺高位運轉，使極少數大型平臺形成壟斷聯盟，對競爭對手采取諸如算法合謀、完美價格歧視、捆綁銷售、市場封鎖等壟斷行為，阻礙數據要素流通，排斥和限制市場競爭，最終影響數據要素的自由流動和公平交易。

縱觀學界對于數據要素定價模式的現有研究，雖然西方經濟學在數據要素產權難以明確的特殊性下提供了一套促進數據要素流通、消除“數據孤島”的可行性方案，但在考慮數據要素價格制定的過程中，忽略了數據要素賣方市場的強力壟斷問題。為此，在考慮不同數據要素市場的發展程度時，應當靈活選擇適配性高的解決方案。此外，還應著力規范數據定價機制，有必要通過政府或第三方平臺披露數據要素價格決定過程，制定動態預警標準，完善合理有序的數據要素價格監管和異常波動調整機制。一個有序、動態的營銷環境，不僅可以引導數據交易各方依法行使自主定價權，而且有助于防止行業龍頭企業壟斷海量數據資源自然形成的價格壟斷，避免高門檻和不公平競爭環境對中小企業的影響。

二、數據要素估值定價和流通交易面臨的困境

數據要素作為一種新興特殊商品，在生產、交換、消費、再生產中具有與物質商品完全不同的特性，如數據要素估值的不確定性、成本構成的含混性以及價值轉換的風險性等都為數據定價與交易帶來了諸多挑戰和困境。因此，我們需要從數據要素的本質出發理解數據定價交易難的問題。

（一）數據價值難以準確計量

首先，數據要素具有極其復雜的外部性。數字經濟的主要商業模式是基于外部性的交叉補貼定價。因此，許多數字產品和服務是免費的，這使得數據作為其背后的生產要素準確計量其價值極為困難。其次，數據要素的生成過程包括感知、獲取、傳輸、存儲、計算等環節，龐大、多樣的參與者使得數據要素的權益確認和定價尤其具有挑戰性。再次，數據要素存在顯著差異，包括數據結構的異構性、采集參與者的多樣性以及數據價值嚴重依賴于使用場景等，因此很難找到統一的定價公式。

（二）隱私數據邊界模糊，非法數據交易頻繁

非法數據交易加劇了數據濫用和數據欺詐的蔓延。隨著互聯網和信息產業的不斷升級，移動通信設備的廣泛普及，各種數據軟件對人類物質和精神生活的廣泛影響，個體產生的數據量越來越龐大，也變得越來越重要，保護個體數據隱私和數據安全是數據定價交易的首要前提。然而，許多新興技術的迅速興起，在給人類生活帶來便利的同時也帶來了許多未知的風險，非法收集、竊取、利用和販運用戶信息的現象時有發生，導致許多數據市場躲避有效監管。雖然國家已于2021 年9 月1 日正式出臺《數據安全法》，但有關數據生產、加工等核心領域的關鍵性政策以及執行措施有待進一步明確。

（三）數據定價模式缺乏統一標準

目前，市場上大量分散的數據交易定價都是基于不同的應用場景，缺乏統一的數據定價標準。數據本身具有異質性和低價值密度的特點，絕大多數數據需求方和供應商難以達成價格共識。對于客戶而言，大量的“初級加工”數據對業務決策或研究影響甚微，但提取準確有效的數據需要耗費大量的時間和物力成本。

在一般商品的流通中，商品的交換必須遵循等價原則。這反映了價值規律在流通過程中的重要作用。馬克思認為，等價交換要求交換的物品之間具有相等的交換價值。只有進行等價交換，才能保證買賣雙方經濟權力的平等，物質產品才可以得到價值補償和實物替代，從而保證社會再生產的正常運行。各種社會產品都是人類無差別體力和智力結晶的產物，可以進行等量的比較和替代。數據要素參與流通過程也不例外。數據等價交換（流通）的基礎和前提仍然是社會必要勞動時間，盡管它的外觀和使用價值不同于一般商品，但它與一般商品有一個共同的特點，即它也是無差別的人類一般勞動的結晶和產品，所以等價交換原則在數據要素參與流通過程中仍然有效。但由于數據要素的特殊性，在流通過程中等價交換的作用程度和作用方式發生了一定程度的改變，這些變化主要體現在數據要素在流通過程中的價格與價值產生了較大偏離。一般的商品交換總是圍繞價值在進行，價格偏差相對較小。而數據要素流通過程中產生的交換卻常明顯高于或者低于商品價值，完全等價的交換非常罕見。

（四）數據交易市場的形成要件有待完善

目前，我國還未搭建起完整的能夠實現數據資本化、商業化和標準化的交易要素體系，限制了數據交易市場的培育和發展。在數據要素定價和交易方式上暴露的弊端主要表現為：現有數據交易平臺日漸多樣化，由于缺乏統一規范的交易渠道和交易規范，數據交易總體集中度較低，交易規模相對較小；同時，目前數據交易市場仍主要采取傳統的協議定價、拍賣定價、集合定價等方式。進入人工智能時代，傳統定價方式逐漸暴露低效弊端，與日益增長的數據交易需求存在差距，亟待產生自動定價等合理高效的新規則。在完整數據交易過程中，數據交易模式主要包含十個步驟：會員申請、資格審查、會員獲取、產品發布、安全審查、產品發布、交易請求、交易匹配、交易清算、數據傳輸、產品反饋。大多數步驟都需要人工的干預，特別是涉及數據所有權、個人隱私、商業秘密、數據定價等問題時，交易平臺工作人員的處理時間也會大大延長，從而降低整個交易過程的效率。以長江數據交易所為例，當它與兩個企業用戶進行對接時，促成一單交易的最短時間通常為一到兩個月，平均時長為幾個月，甚至長達一年。出現這種現象的主要原因是處理的步驟過于繁瑣：審查買方要求的合理性、檢查賣方的數據質量是否符合標準、驗證IT 系統的開放性等，此外還有業務協議、系統對接等環節。低效的數據交易不僅阻礙了數據交易，而且顯著增加了數據交易平臺、買賣雙方的交易成本，最終數據要素呈現出價格高企、與價值背離的情形。

（五）交易市場監督管理機制有待完善

市場監管部門在對市場交易實行監督管理的過程中，需以匹配相應的制度和機制作為強有力保障。然而，現行的監管機制是在傳統市場交易行為監督管理的基礎上形成的，監管機制相對滯后，難以適應新時代背景下數據市場交易行為監督管理。

首先，現有的監管體制和機制在時間層面上相對滯后。隨著數據時代的來臨，數據要素的市場交易行為呈現出前所未有的新特征，交易的頻率和復雜度都呈現出前所未有的態勢?，F行的監管機制已難以適應新時代數據市場交易行為的需要。其次，在預測和分析外部因素層面相對滯后?；诠┣箨P系的市場交易行為，受外部環境的變動而產生變化。一旦外部環境發生改變，將對市場交易行為造成影響，同時也會給監管工作帶來巨大挑戰。新的時代背景下，經濟全球化進程不斷加速加劇了政治、經濟和社會的發展變革，也深刻影響了市場交易行為，當前市場監管機構的預測和分析能力在預測諸多外部因素方面仍然有限，更難以充分利用外部環境的有益要素來履行監管職責。再次，在監管人才隊伍建設層面相對滯后。我國在市場交易監管領域存在專業人才短缺、人才隊伍質量不高等問題，導致監管的效果難以充分發揮。一些市場監管部門的人員結構存在嚴重失衡，未能引進和吸收具有數據市場交易監管能力的專業人才，難以充分引入外部先進監管理念和手段，而現有的監管人員知識結構和年齡結構老化，缺乏科學有效的統籌且業務能力和綜合素質相對較低，缺乏數據市場交易監管必備的專業實操能力。

三、數據要素市場協同治理的政策建議

當前，隨著全球經濟一體化和信息技術的深入影響，市場交易行為的相關要素不斷增多，這些要素的復雜性和隱蔽性進一步提升，對市場交易行為的影響變得更加深遠。人類的生產、分配、交換和消費活動導致了爆炸性的數據增長；在“萬物互聯”的助力下，這些數據在全球范圍內流動，形成了海量的數據資源，對經濟發展、國家治理、政治決策和技術變革等方面產生了深刻而廣泛的影響。但是目前絕大多數的數據仍處于互相割裂、難以流動的狀態，盡管數據已經深入參與到生產和全球商品交易中，但由于缺乏相關法律法規和交易規范，數據的廣泛傳播、大規模共享和市場流通依然比較困難，“數據孤島”的情況并非鮮見。

我國的數據交易市場尚處于發展初期，無論在理論探索層面還是體制機制建設方面都尚未完善。在市場經濟條件下，商品的價值通過價格來體現，受到供求關系、科技水平等多重因素影響，價格會以價值為核心發生震蕩和波動。但是，市場的運行并不完全按照理論的框架進行，因此要完善數據交易市場的建設，就需要市場這雙“無形之手”和政府“有形之手”以及買賣雙方的共同努力。以數據交易的特殊性為基本原則，以“在實踐中規范，在標準中發展”理念為根本指導，以促進數據流通、提升數據要素在各行業的生產效率為首要出發點，健全各級數據交易法律、監管機制和框架，積極培育新型數據服務。

（一）健全數據要素價格形成體系

基于數據要素具備的特殊性，需建立完善數據定價和估價機制，為數據的有序流通和交易奠定堅實基礎。此外，還需構建全國數據資源統一登記確權體系，對原始數據、脫敏數據、建模數據和人工智能數據進行權屬界定，并對其流轉進行動態分級、分類管理。這有助于形成一套完整的涵蓋數據生成、使用、收集、存儲、監控、收益、服務等方面的確權框架，并進行統計和管理。以黨的十九屆四中全會提出的“價格市場決定、流動自主有序、配置高效公平”的數據要素市場制度建設目標為基本原則，探索建立結合成本定價、收益定價、一次性定價與長期定價的數據資源流通定價機制，結合數據要素價格生成的基本原理，將數據提供者、數據需求者、第三方評估機構納入完整交易鏈條，摸索“報價-估價-議價”的價格產生路徑。在數據交易的制度體系建設中打破數據流動壁壘，推動可商品化的數據要素在市場中能充分流動，自由競價，最終流向其可以產生最大使用價值的領域。

（二）完善數據交易市場規范，統一數據估值定價標準

為了確保數據交易的合法合規性，需要政府參與治理，合規監管。在美國，聯邦貿易委員會負責監管國內數據代理；而歐盟的數據交易流程中，數據管理局以及成員國的數據管理機構是主要監管主體。監管部門通過與自愿認證的第三方專業機構建立合作，授權專業機構對數據處理者進行監控，以規范數據服務市場。在我國，數據交易的全鏈條涉及工信部門、市場監管部門以及公安部門等多個職能部門，由于監管職責不明細以及職能重疊交叉等原因導致監管缺乏系統性和專業性，對數據交易的實質監管存在漏洞和缺失。因此，有必要明確主要監管機構及其法律依據和責任范圍，明晰責任邊界，統一監管的規范標準，構建共識性強的制度設計，對存在交叉職能的進一步整合規范。建立監管機構之間的協作機制，加強跨部門、跨地區的合作。監管部門可與公安機關、通信管理部門、信息安全部門等相關部門協作，共同打擊數據交易市場中的違規行為和犯罪行為。此外，還可以與行業協會、企業、研究機構等建立合作關系，共同推動數據交易市場的規范發展。同時，對于數據交易服務機構或平臺的監管應以規范數據交易行為和應用管理為首要內容。此外，還應建立完善數據流通安全風險防控和數據交易維權投訴機制，嚴厲打擊非法數據交易。

為了推動數據交易的透明化、流程化和標準化，應積極鼓勵數據交易市場內的行業協會、行業組織或行業聯盟制定自律規范和準則，約束行業參與者的行為。數據交易聯盟應自覺完善數據行業的自律規范，引入健全的交易制度。同時，交易平臺應加強對交易對象的資質認證、數據確權和質量評估，并制定明確行業規范來管理數據交易流程，以確保雙方的權益得到保障。《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》的出臺一定程度上建立了政府與企業和個人等不同主體之間的數據共享機制，穿破了信息數據壁壘，降低了企業數據采集成本，提高了企業數據生產效率，實現了數據資源利用的效益最大化。另一方面，《意見》的發布有助于在數據規范使用層面建立形成統一標準，以最早成立的貴陽數據交易所為例，在推動數據交易發展的過程中先后制定了《數據交易結算制度》《數據交易規范》等一系列交易規則，使有關部門有依法依規強化對數據交易行業及系統和部門的監管“抓手”，提升監管職能，強化交易約束。

（三）推動政府與市場協同治理

政府部門與市場的協同治理，可以推動實現數據交易定價的公正性、合理性和市場化。政府的主要角色是引導和監督，保障數據交易市場的秩序和公平競爭，同時充分尊重市場參與者的自主決策權和創新精神。市場參與者則應遵守相關規定，自律經營，共同推動數據交易市場的健康發展。

1.制定透明的數據定價機制。政府可以通過建立透明的定價機制來引導市場交易，確保價格公正和市場競爭。政府可以通過制定相關政策和行業法規，明確數據交易的定價原則和基本途徑，例如基于市場供需關系、數據品質、數據稀缺性等因素對數據進行定價。同時，政府應當確保定價機制的透明度，提供信息公開渠道，讓市場參與者了解和監督數據交易的定價全過程。

2.鼓勵提倡市場參與者自主定價。政府可以鼓勵市場參與者在合法合規框架下對數據進行自主定價，根據市場需求和價值判斷來確定具體的數據交易價格。政府提供頂層設計和整體監管，匹配以健康的政策環境和健全的監管框架，引導市場參與者遵循市場規則和道德準則進行自主定價，推動可商品化的數據要素在市場中能充分流動，自由競價，最終流向其可以產生最大使用價值的地方。同時做好監督和評估管理，以保證市場交易的公平性和合理性。

3.引導確立定價的參考標準。政府部門可提供定價的統一參考標準以幫助市場參與者合理定價，其中可包括對類似數據交易的案例進行適度公示以及公開的分析研判，形成數據定價的參考范圍和指導意見。同時，政府還可以在一定范圍內和一定程度上鼓勵行業組織和專業機構參與制定數據交易的定價指導原則，以提供更具權威性和專業性的定價建議。

4.加強定價的監督和評估管理。政府部門應加強對數據交易定價的監管和評估，確保數據定價符合國家相關法律法規和市場交易準則。相關監管部門可定期或不定期對數據交易的定價進行審查，確保交易價格的合理性和公平性。同時，政府相關部門還應建立完善定價評估機制，定期評估數據交易市場的定價情況，及時查漏補缺，防范隱患。

5.加強政府與市場間的“對話”。政府管理者和市場參與者之間需要加強溝通與協調，確保政府部門相關政策與市場定價的一致性和協同性。政府可依情況設立專門的咨詢機構或行業對話平臺，與市場參與者進行充分交流和溝通，了解其訴求，適時調整政策和監管措施，以達到政府與市場的良好協同治理。

（四）加強數據定價交易信息披露機制

透明、公正和可信的數據交易市場需要建立健康有序的數據交易信息披露機制，對交易數據提供充分、準確、及時的信息披露。信息披露內容可以包括數據來源、數據質量、交易規則、交易方的身份驗證等。第一，制定規范的數據交易行為準則。明確的數據交易行為準則可以規范數據交易參與者的行為。準則應明確交易數據的真實性、準確性、完整性，禁止虛假宣傳、數據侵權和濫用行為等，為數據交易市場的參與者提供明確的行為指導，增強交易的透明度和公正性。第二，加強數據交易主體權益保護。應制定相關法規和政策，明確數據主體對個人數據的所有權、控制權和知情權。同時，要規定數據主體可以行使的權利，如訪問、更正、刪除個人數據等，建立起公正和可信的數據交易環境。第三，強化交易數據真實性驗證機制。為確保數據交易的真實性和可信度，監管機構可以要求數據交易參與者提供數據來源、采集方法、驗證機制等相關信息，并進行核查和驗證。對于存在虛假數據或數據造假行為的情況，要進行嚴厲的處罰，以維護數據交易市場的誠信和公正。第四，提高交易參與者對交易數據信息披露的水平。相關部門應要求數據交易參與者及時、充分地披露交易信息，包括數據的性質、質量、用途等相關信息，可以增加交易的透明度，幫助數據交易參與者做出客觀理性的買賣決策。同時，國家相關監管機構可以強制要求交易平臺和數據交易參與者遵守信息披露的要求，保障市場的公開和公正。第五，建立數據交易市場評估和信用體系。逐步開展對數據交易參與者進行評估和信用評級，評估指標可以包含數據定價交易的規范性、合規性、數據質量等多個維度，評估結果可以作為市場準入和合作的參考依據。同時，還要建立數據交易參與者的信用記錄，對違規者及行為在一定范圍內進行公示，提高市場參與者的自律性和誠信意識。

（五）創新監督管理體系

全面推進國家治理體系與治理能力現代化是一項長期工作。黨的二十大報告指出，優化政府職責體系和組織結構、提高行政效率和公信力、健全基本公共服務體系。由此，加強數據交易市場監管機構的組織建設和能力建設，創新監督管理體系是提升社會數據資源的價值，優化公共服務體系的應有之義。首先，增強監管機構的組織建設和能力建設。加強數據交易市場監管部門和機構的組織建設，包括完善機構設置、優化人員配置和加強培訓等。監管機構應擁有一支具備專業知識和技能的團隊，能夠有效履行監管職責。此外，要加強對監管人員的培訓和學習，使其能夠緊跟技術和市場發展的步伐。其次，明確數據定價交易市場監管機構的職責和權限，確保其能夠全面有效地履行監管職責。再次，運用技術創新的手段加強數據交易背后的支撐力量，使其能夠更好地監測和分析數據交易市場的行為。建立數據交易監測系統，通過數據模擬市場交易行為的監督管理，做好事前監督，實時監測和分析數據交易活動，警戒異常交易和風險行為。同時，積極建立數據共享和數據分析平臺，促進監管部門之間的信息傳遞和信息共享，完善部門協作的信息基礎，從根本上提升監管效能。