数字经济：内涵与路径

2021年5月12日，日本参议院通过了6部有关数字化改革的法案，其中十分重要的是《个人信息保护法》的修订：统一日本各私营企业、行政机关和地方政府的个人信息保护制度。同时，为了杜绝个人隐私滥用，个人情报保护委员会的监管权力也扩大到了所有的行政机构。2021年9月1日，经过近1年的筹备，负责日本数字化的最高部门——日本数字厅正式成立。数字厅直属于内阁，直接由总理领导，设有一名数字部长。该厅将负责维护、管理国家信息系统，保证各地方政府的共同使用和信息协调。由于权力较大，数字厅可以向其他部委和机构提出建议、审查业务。同时，数字厅还计划和相关机构合作，为医疗、教育、防灾等公共事务开发数据应用系统，也能整合私企、土地、交通状况的数据用于商业。

（6）韩国Mydata模式

Mydata模式由信息源（消费者）进行授权，商家将个人数据传输至Mydata。消费者可以通过Mydata查询个人数据。其他授权企业也可以通过中介向Mydata查询个人数据（脱敏），可查询企业包括韩国部分政府部门、部分国有中央会、部分证券交易所，此过程由个人信息保护委员会和金融委员会共同监管，Mydata支援中心进行支援。

综上所述，发达国家在数据交易市场方面已经做了大量尝试，在技术、平台、法规、监管、商业模式等方面值得我们借鉴。国外数据交易平台自2008年前后开始起步，发展至今，既有美国的BDEX、Infochimps、Mashape、RapidAPI等综合性数据交易中心，也有很多专注细分领域的数据交易商，如位置数据领域的Factual，经济金融领域的Quandl、Qlik Data Market，工业数据领域的GE Predix、德国弗劳恩霍夫协会工业数据空间IDS项目，个人数据领域的DataCoup、Personal等。除专业数据交易平台外，近年来，国外很多IT头部企业依托自身庞大的云服务和数据资源体系，也在构建各自的数据交易平台，以此作为打造数据要素流通生态的核心抓手。较为知名的如亚马逊AWS DataExchange、谷歌云、微软Azure Marketplace、LinkedIn Fliptop平台、Twitter Gnip平台、富士通Data Plaza、Oracle Data Cloud等。

171

目前，国外数据交易机构采取完全市场化模式，数据交易产品主要集中在消费者行为、位置动态、商业财务信息、人口健康信息、医保理赔记录等领域。

3.我国数据交易市场

据国家工业信息安全发展研究中心测算数据，2020年我国数据要素市场规模达到545亿元，“十三五”期间市场规模复合增速超过30%；“十四五”期间，这一数值将突破1749亿元。

在数据开放共享方面，截至2020年，国家电子政务网站接入中央部门和相关单位共计162家，接入全国政务部门共计约25.2万家，初步形成了国家数据共享平台。31个国务院部门在国家共享平台注册发布实时数据共享接口1 153个，约1.1万个数据项。国家共享平台累计为生态环境部、商务部、税务总局等27个国务院部门、31个省（自治区、直辖市）和新疆兵团提供查询核验服务9.12亿次，有力地支持了网上身份核验、不动产登记、人才引进、企业开办等业务。其他各类数据开放平台达到142个，有效数据集达到98558个。

国内数据交易机构起步于2015年，截至2021年底，已有近百家各种类型的数据交易平台投入运营，较为知名的如北京国际大数据交易所、贵阳大数据交易所、上海大数据交易中心、华东江苏大数据交易中心、中原大数据交易中心、优易数据网等。除上述专业数据交易平台外，与国外类似，国内IT头部企业亦在构建各自的数据交易平台，例如阿里云、腾讯云、百度云各自旗下的API市场，以及京东万象、浪潮天元等。其中API技术服务企业聚合数据已经沉淀了超过500个分类的API接口，日调用次数已经达到3亿次，合作客户逾120万家，涵盖智能制造、人工智能、5G应用等领域。2021年，在国家政策的大力支持下，深圳、上海、贵州等地根据自身特点，出台地方“数据条例”，建设数据交易所，从而形成属地化数据开发和治理新模式，推动地方数据走向资源化、资产化。

172

（五）推动数据要素产业发展，打造高水平数据开放生态

传统的要素市场比如资本市场、债券市场、期货市场、大宗商品市场等已经发展了几十年甚至几百年，而数据要素市场方面，欧美发达国家虽然信息技术局部领先，但在数据要素市场的规则制定、体系建立上，因为没有经验可以借鉴，所以大家还是几乎处于同一起跑线上。中国数据产业的发展正面临着巨大的历史机遇，推动我国大数据产业发展，释放数据红利，助力数字经济高质量增长必须考虑以下五个方面。

1.做好数据要素市场的顶层设计，构建完善的大数据交易规范

近年来，我国数据交易市场整体呈现蓬勃发展态势，交易平台数量和市场规模大幅增加，各类衍生服务如数据清洗、数据托管、数据技术交易等已经趋向成熟。但是从国家层面缺乏统一的大数据交易规范和交易规则，交易主体、交易标的、交易方式和交易定价都尚处于探索阶段，有必要厘清一些关键的原则性问题，为数据要素市场的发展奠定良好的基础。

首先，数据交易所必须由国有资本控股，可以是政府直接出资，也可以是国有的数字化企业投资，在股权设计上可以采用多元化股权、混合所有制结构，但一定要国有控股。国有资本对数据交易所的管控不仅可以保证数据安全，还能进一步建立信任、打破数据孤岛，在交易中确保公平公正，杜绝灰色交易的发生。

173

其次，明确数据交易所的法律地位，大数据交易所是所有数据交易的枢纽。一方面，通过统一的大数据交易平台进行各类数据交易，可以增加数据交易的流量，加快数据的流转速度，提高数据交易效率；另一方面，统一的数据交易平台还能一定程度上解决货不对板、买卖双方互不信任的问题，打击地下非法大数据交易。在这个平台上，还可以为数据商开展数据期货、数据融资、数据抵押等衍生业务。

最后，确立数据交易所的平台职能，做好登记、撮合、交易、监管等各项服务。数据交易所不仅提供信息发布、交易撮合等服务，还可以根据实践的发展，参与大数据交易的资金划转、结算，进行数据商品的交付。对平台上各类交易，数据交易所有着不可推卸的监管职责。在市场主体准入上，数据交易所要对交易主体进行备案，对交易数据的真实性、来源合法性进行考察；在数据安全方面，数据交易所要对交易的数据和交易行为进行适当的监管，确保涉及国家安全的数据不被非法交易和转移。

2.激活数据要素市场，建立“1+3+3”的数据产品体系

当前我国数据交易平台存在活跃度低、交易数量不足等情况。究其原因，除了当前数据交易处于起步阶段外，数据交易产品、服务尚不完善也是其重要原因。为了更好地激活数据要素市场，可以建立“1+3+3”的数据产品体系。“1”就是数据交易中心；第一个“3”实际上和各类数据处理中心都有关，指的是交易数据处理中心的存储能力、通信能力、计算能力；第二个“3”，是指算力、算法、系统性的解决方案。

174

一切数据交易的前提是要素数据化、数据要素化。各种场景的数据在原始的状态下，往往是碎片化的，在这种情况下，要经过加工以后才能形成具备要素质量的数据，一般是老百姓生活中的数据和企业活动中的数据，各类场景数据，全空域泛在，每时每刻连续地存在。同时数据要发挥作用，也要统一数据标准，变成具有要素市场质量的数据。

这样的数据经过加工后，通过各类数据中心通信、存储、计算。数据交易中心的通信能力、存储能力和计算能力有时候也决定了数据资产的质量，所以这三项能力也可以作为交易的标的。未来国家间数字化能力比拼的基础就是数据中心、服务器的数量、算法能力等。在此基础上，形成的数据资源越强大，国家数字经济的核心竞争力就越强。预计到2025年，在“新基建”推动下，我国将新增超过2 000万台服务器。数据处理中心如果有闲置的存储能力、通信能力、计算能力，可以在数字交易所挂牌买卖。目前大量的中小企业在数字化转型升级下缺乏这三大能力，而另外一些互联网企业数字资源丰富，两者应该在数字交易平台的撮合下，实现资源的优化配置。

最后，在数据处理中心的通信能力、计算能力、存储能力的背后，实际上还涉及软硬件方面的算力、算法、解决方案。中国目前有13个超算中心，很多超算中心的算力并没有得到充分的利用，应该将一部分超算资源腾出来进行交易；很多数学家、程序员开发、优化的算法也可以交易；数字信息处理的系统性解决方案、各类数字软件都可以在数据交易所中进行成果的资产变现。

3.建立健全行业规制政策，营造良好的产业生态

随着数据流通及服务的商业模式和市场业态为全社会所认知，在利益诱导和监管不完善的情况下，数据交易及服务面临的问题也越发凸显：数据侵权、数据窃取、非法数据使用、非法数据买卖已成为行业乱象。目前，我国虽然已经推出了《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律，但还需要不断根据行业发展情况进行修订。要使数据在阳光下以公平、公正的原则来交易，还需要安全可靠的信息科技系统和行业规制政策来支撑。

175

一是要建立可交易数据的可追溯系统。数据的管辖权、交易权、所有权、使用权、财产分配权，都需要对数据有全息的可追溯过程，并且保证是不可更改的，区块链在这方面的应用前景广阔。

二是要建立数据价值分类体系。这方面目前即使在世界范围内也是相当落后的。例如，有的数据天然就是资产，有的数据需要加工才有价值；有的数据价值具有长期性和稳定性，有的数据价值存在显而易见的时效性。这就需要有一套对数据进行分类的操作标准和评估体系，以便数据的后续利用。条件成熟时，要抓紧研究出台数据资产方面的法律法规。

三是在这个基础上，培育可信市场主体。以后参与数据领域加工交易的市场主体都应该像金融机构那样，是持牌的、有资质的。只有持牌机构才能对政府数据、商业数据、互联网数据、金融数据等进行系统的采集、清洗、建模、分析、确权等，参与市场交易。通过建立数据产业持牌体系，确保全国和地方的数据资产安全交易、数据资源的优化配置。

四是要大力发展人工智能技术。社会经济系统运行中的各种数据每时每刻都在产生，理论上是按照指数方式增长的。面对日益增加的海量数据，如何让数据再产生更加有价值的数据，离不开人工智能技术的持续进步和不断迭代。实际上，人工智能近些年的巨大进步就是建立在大数据基础上的，反过来它也必将对数据的加工和利用模式带来新的革命。没有人工智能，存储、通信、算力再强，也无法应对爆炸式增长的数据，更无法让数据真正产生持续性价值。

4.采用新技术、新机制，打造数据交易平台新

176

架构、新模式

一是建立“数据可用不可见”“数据可算不可识”技术平台。通过采用多方安全计算、联邦学习、可信计算环境、数据沙箱等隐私计算技术，在不泄露原始数据的前提下对数据进行采集、加工、分析、处理与验证，实现数据在加密状态下被用户使用和分析，实现数据可证去标识，从而在保证数据所有者权益、保护用户隐私和商业秘密的同时，充分挖掘发挥数据价值。

二是采用IPFS（InterPlanetary File System）分布式存储技术保障数据安全。目前的数据网络主要是建立在传输控制协议/网际协议TCP/IP（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）、超文本传输协议HTTP（Hyper Text Transfer Protocol）基础上的，这种中心寻址的传输控制模式在安全性、访问效率、开放性等方面还存在不足。目前兴起的分布式存储技术，正在改变着原有数据中心的运营模式。以星际文件系统IPFS为代表的分布式存储，能够高效地利用数据存储资源，同时采用内容寻址提高了数据存储的安全性，消除了域名攻击等安全隐患。同时，分布式存储还能降低存储成本，提高数据传输效率。

三是采用非同质化通证NFT（Non-Fungible Token）保障数据资产有效确权。数据资产化需要对最基本的数据价值单元进行确权和登记，并保证其在交易过程中的公平性、可信性。区块链技术的发展为数据资产化提供了可行的底层技术，能够确保数据流通中技术层面的公平性。NFT是一种架构在区块链上通过智能合约而产生的权益证明，在数据资产化领域具有广泛的应用价值。

5.推动国家之间自由贸易协定，形成统一的数 字贸易规则

在未来的国际贸易中，服务贸易会逐渐超过货物贸易，占据主导地位。而服务贸易中，广义的数据贸易将成为相当重要的组成部分。例如，在2022年上半年以来，在中国境外的NFT交易已经演变为典型的跨境数据贸易。数字贸易是数字化和全球化发展到一定时期而形成的一种新型贸易模式。尽管数字贸易发展迅速，但目前国际社会对数字贸易的具体规则并未达成共识，在数据跨境流动、个人隐私保护方面还存在较大分歧。例如，美国积极推动跨境数据自由流动，陆续出台了一系列“确保数据自由流通”的方针政策，宣扬信息和数据自由的立场，明确反对数字存储本地化。欧盟则对跨境数据的自由流动更加审慎，更加注重对个人隐私和国家安全的维护，核心主张是跨境数据自由流动的前提是数据能够得到有效的监管，同时要求跨境数据应在境内存储，只有其他非欧盟国家或地区对数据的监管或保护达到一定的条件，才会向其传输。究竟数据贸易应该秉承怎样的原则，可以把握以下三点。

177

一是数据终端销售全球一体化。有记忆能力、通信能力、计算能力、存储能力的智能电子产品，应该规定可以在全世界进行自由贸易流通。某些国家基于莫须有的国家安全考虑禁止网络产品、通信产品在本国流通是对WTO（世界贸易组织）规则、对全球贸易统一市场的破坏。

二是数据资源属地化。但凡智能终端产品，只要有操作系统、通信功能、存储功能，就一定有存在后门的可能。应对的关键在于将服务器属地化，进行物理隔离。比如苹果、特斯拉的数据库都在中国境内运营，而中国企业在美国建设的5G基站，其背后连接的云、服务器也都在美国境内。

三是有序推动跨境数据资源互访。截至2021年12月，我国网民规模为10.32亿，互联网普及率达73.0%，在互联网流量、带宽付费量、互联网搜索量等各项指标上，我国在全世界均处于领先地位。但在数字经济市场规模上，我国约为5.36万亿美元，与美国13.6万亿美元的规模相比还存在不小的差距。在全球互联网的访问指标上，我国低于俄罗斯。此问题症结的核心，是跨境数据访问存在壁垒。这种壁垒不仅阻碍了数字领域的经贸交流，也不利于我国互联网企业在数字贸易竞争中抢占全球市场份额。

178

数据只有在不断交流中才能增值。在实际科研活动中，由于跨境访问本国数据存在障碍，海外的跨国公司很少在国内建设高端研发中心、核心研发中心。而国内的科研院所、大专院校也难以访问海外大量科研资源，阻碍了科研活动的开展。未来我国应积极对接国际高水平经贸规则，在保证国家安全、数据安全的基础上，促进数据这一生产要素自由便利流动，进一步推动数字贸易高水平开放，增强我国在全球数字经济中的话语权和竞争力。

总而言之，数据作为和土地、资本、劳动力、技术一样的生产要素，在数字经济不断深入发展的过程中，将居于越来越重要的地位。合理分配好数据的管辖权、交易权、所有权、使用权、财产分配权，能够有效促进数据资源转化为数据资产，有利于保护数据主体权益并维护数据安全；厘清数据交易平台的基本原则、交易规范、交易产品，能够健全市场发展机制，拉开国内大数据交易的序幕。最后，在数字贸易方面，我们也要不断增强发展中国家在数字经济政策、跨境数据流动规则上的话语权，推动区域经济一体化升级和数字贸易全球规则的制定，推动数字产品嵌入全球价值链，实现数字贸易的全球化、全产业链发展。

179

三、要素数据化

推动数据要素市场化配置的另一个重要内容是要素数据化。在数字技术和数据要素的作用下，土地、劳动力、资本、技术这些传统生产要素迎来了数字化变革的新机遇。

要素数据化，一方面是传统生产要素本身的数字化。比如同样的一亩农田，加上一个摄像头，就成为一个可直播的“数字农场”，除了地里的农作物产出，还有更可观的粉丝经济等价值分享收益；同样的一个老师，以前在教室里只能教几十名学生，现在在网上课堂就可以教成千上万名学生；同样的一毛钱，如果是一枚钢镚儿，恐怕只能躺在抽屉里无人问津，而在金融科技平台里却还能产生利息；同样的一台电脑，以前只为你一个人服务，现在却可以分享算力给其他人。

另一方面，传统要素在数字空间里会产生“新土地”“新劳动力”“新资本”“新技术”，从而丰富传统要素的内容和市场化方式。比如，面向房地产开发的社区、社群等类型的“新土地”，7×24小时在线的“客服机器人”等“新劳动力”，数字货币等“新资本”，中台、云平台等“新技术”。传统生产要素在数字空间里的不断创新必将给社会经济系统带来新价值，因此也必然会带来这些要素市场化及配置的新规则、新模式。

对土地要素而言，有效的土地流转，离不开土地资源数据的互联互通。比如，加速农村土地交易大数据系统的建设，将有助于加快农村土地要素市场化配置的步伐。劳动力要素与数据要素融合，将会建立完善的劳动力大数据体系、重塑人才培养体系，这将会是每座城市未来的竞争力所在。在资本要素中，信用是金融的基础，数据要素的融入会改变社会信用的评价方式，并进而改变资本市场的运行方式。技术要素与数据要素的融合，也会进一步提高技术开发的效率和效果，并有助于建立

180