当数据成为生产要素,如何实现数据要素市场化?

伴随我国数字经济的飞速发展,数据已与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列,成为驱动经济运行的关键生产要素,但各领域数字化发展不均衡导致的“数据割据”、“数据孤岛”等问题,严重制约了数据要素的价值实现。因此,构建数据要素市场体系,推动数据要素市场化配置已成为发展数字经济亟待解决的重要问题。2020 年 3 月 30 日发布的《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》,强调加快培育数据要素市场;2022 年 1 月,国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》,进一步对充分发挥数据要素价值作出重要部署,提出到 2025 年将初步建立数据要素市场体系。当前,我国数据要素市场化配置尚处于发展的起步阶段,成长速度相对缓慢。作为一种新型生产要素,数据有着不同于传统生产要素的特性,使之成为生产要素存在着诸多待解决的问题和挑战。数据要素的高效配置是推动数字经济产业发展的关键一环,急需明确并突破数据要素市场化配置过程中的障碍,以加快提升要素市场化配置水平。

我国数据要素市场化配置的基本问题

(一)数据权属不清数据确权即确定数据的权属问题,明确数据归谁管理、归谁使用,创造的利益归谁分配、如何分配。清晰的权属界定是数据交易的前提,只有权属明晰,交易才会实施,交易对象的价值才会得以释放。数据本质上是无形的,它的形成涉及多个主体和环节(提供和产生数据的生产者、收集数据的控制者,以及对数据进行分析和整合的产品开发者)。基于传统的“所有权”,难以对数据权属进行清晰的界定。数据权属不清导致越来越多的企业对用户数据非法窃取、无偿占有和随意滥用,已严重制约了数据流通和共享,成为数字经济发展的巨大隐患。

(二)数据定价困难重重定价是市场机制的核心。与传统要素不同,由数据产生的经济效益极具不确定性。第一,数据的使用效果非直观,价值难以分离;第二,数据的应用场景复杂,价值难以估计;第三,数据的使用时间无限,价值难以确认;第四,数据的价值存在先行者优势,难以统一定价。

(三)交易机制不完善数据的流通方式主要包括交易、共享、开放、交换等,企业对这几种方式的选择依赖于卖方是否与买方存在竞争、买卖双方的风险偏好水平等。由于数据所有权具有非排他性,数据交易没有办法实现完全所有权的转移。因此,数据交易本质上是数据使用价值的流转,而非对数据产品本身的转移占有。交易标准和机制不清晰导致交易主体难以互信、入场意愿低下,迫切需要确立和完善数据交易规则,规范数据交易。

完善数据要素市场化配置的对策

(一)推进数据资产评估

一方面,引导市场主体积极探索数据资产定价模式,以市场化机制为主,适度管控为辅,逐步形成成熟完备的数据交易价格体系。

一是按照市场导向原则,鼓励交易主体按照资源稀缺程度,市场供需状况自动形成市场价格。二是借鉴传统要素定价模式,探索数据资产定价规律,倡导交易主体按照成本加成法、预期收益折现法、市场法等资产定价模式形成合理价格。三是建立第三方评估机制,通过引入第三方专业数据资产评估机构开展价值评估,为数据交易双方提供定价参考。四是政府引导与适当监管,针对价格难以达成一致或长期无法交易的数据产品,引导数据交易主体及专业机构共同探索数据资产合理定价,对明显不合理的交易价格进行适当监管,及时防范化解交易风险。

另一方面,要利用数据交易市场实现场景数据价格的实时发现。行业可以共建数据资产图谱,打破内部数据治理技术业务两层皮现状,凸显数据业务价值;打破外部数据流通应用阻碍,实现数据资产大规模价值实现,建立行业级数据资产图谱基础设施,推动“数据资产地图”建设。

(二)以应用场景驱动数据交易业务

从信息资源开发利用实践来看,数据交易流通不一定需要产权的转移,可以通过数据服务的形式实现。从现有数据交易机构的运营实践看,单纯的数据交易已经被证明不可持续,要通过培育大数据业务场景驱动数据交易业务,结合大数据的具体应用场景,在面向服务的应用实践中实现数据要素的流通和价值变现。

因此,数据交易机构和服务平台的业务应坚持场景研究、应用示范、数据交易相互结合,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,形成规范有序、安全高效、富有活力的数据应用服务市场,以数据应用和增值服务促进数据要素交易流通。

来源|不二财经

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