作者：余茜

　　数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节。大数据产业是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。

　　党的十八大以来党中央高度重视大数据产业和数字经济发展。2015年11月，党的十八届五中全会提出实施国家大数据战略。2019年10月，党的十九届四中全会首次从国家发展战略高度，将“数据”定位为新型生产要素。2015年9月和2021年11月先后出台《促进大数据发展行动纲要》和《“十四五”大数据产业发展规划》。自2017年6月、2021年9月和2021年11月起分别施行网络安全法、数据安全法和个人信息保护法，积极探索推进数据要素市场化，加快构建以数据为关键要素的数字经济，取得了积极进展。

　　在数据价值的形成过程中，数据流通扮演着极为重要的角色。相较于近40%的数据增长规模、不断拓展的数据应用场景，实际的数据利用增长率目前还仅为5.4%。数据资源在流通和利用中面临着“数据确权”等诸多现实困境：如数据要素流转无序，区域性限制大；数据要素定价机制不完善；数据要素监管机制和手段不完备等等，数据产品“不能流通、不可流通、不易流通”等问题始终难以突破。为此，需要从加快推动数据分类分级确权、数据流转交易、数据安全治理等方面促进数据资源的有序流通和创新利用。

　　加快推动数据分类分级确权

　　划清所有权的“边界”、权责明确，数据才能共享流通。理论上，应该先明确不同属性、不同种类数据的所有权，在“明确所有权”基础上，数据的使用权、交易权等才可进一步推进。然而实践操作起来很可能举步维艰，尤其从法律层面确认财产权意义上的数据权益，要破除的障碍是系统性、长期性的。针对这些“确权悖论”，“上海做法”是明确在合法合规获取数据的前提下，企业对数据要素进行的实质性加工、创造性劳动，均可被视为有数据收益的权益；“北京创新”体现在数据交易所采取数据登记、为数据产品颁发“数据资产凭证”等前置性举措。同时，中央全面深化改革委员会明确要求：“推进公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权使用，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。”鉴于当前政务数据等公共数据采集中遇到的新难题：数据海量、结构多元、易构信息比重大、信息很难简单归类、数据分类分级操作难等，一些权威、专业的建议是前置性区分个人信息和公共数据，进而在管理层面以“谁投入、谁贡献、谁受益”的总体原则来处理数据分类分级。同时，在一些城市的新基建相关规划中，也可以看到运用区块链技术来降低数据确权难度的举措。

　　加快推动数据流转交易

　　数据的价值在于流通交易，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》明确提出加快培育统一的技术和数据市场。鉴于数据具有高效率、非排他性、跨地域性等流通属性，对数据市场进行总体布局、综合统筹非常必要；数据作为“第五大生产要素”，对其流通交易就不能单靠市场化运作，也要通过公共政策引导、推动、赋能数据要素市场。一是要完善、规范数据交易要素流通规则，实现数据交易市场的“书同文、度同制”。在数据资源的流通中，不少交易主体并不清楚数据交易的全流程体系，如数据交易究竟涉及哪些具体环节、不同交易主体在这些环节中的责任和义务、应遵循的具体规则规范等。为此，应针对数据交易要素流通机制设立规则，明确数据准入、管理、流转、产业链延伸等方面的规范。在数据准入方面，多地正探索建立正面引导清单、负面禁止清单和第三方机构认证评级相结合的数据要素市场准入管理制度。二是创新多层次的数据要素流通渠道。构建在使用中流通、场内场外相结合的交易制度体系，培育壮大场内交易，如通过标准化的数据交易模式推动数据要素流通的场内数据交易所；规范引导场外交易，如创新探索“数据经纪人”等场外数据交易商，以破解一段时间以来阻碍数据交易市场发展的一系列痛点难点问题：如供需方匹配度不高、低价值数据泛滥、短期博弈信任度低、监管滞后力量分散等。

　　加快推动数据安全治理

　　隐私保护是数据流通和利用中面临的主要挑战。一是要与时俱进对隐私进行再分类和法律细分，隐私数据的开放要划分等级，并据此建立不同的保护等级。当前，一些企业正创新“链存储、链计算、链通信”，通过技术手段来解决数据的所有权、隐私权和边界问题。基础数据、交易数据和行为数据具有不同特征，在具体应用时应采取分级措施，如，可依循“数据不动，程序动”的方法，由政府主导构建安全、可信、固定的数据计算平台，数据共享汇聚到平台后根据应用场景进行数据挖掘，最终只交易数据使用权，原始数据不出域。二是加快数据立法，为数据安全构筑“法律堡垒”。当前，许多城市都颁布实施了相关数据条例，从不同的侧重点展开兼顾数据流通利用与安全方面的探索。三是通过技术的开放与迭代，促进数据资源的创新利用。如“数据可用不可见”，通过多方安全计算等隐私计算技术，在数据分析时仅提炼指定的高价值信息，以密文的形式呈现数据规律，使得数据共享与安全之间的矛盾得以平衡。又如，“数据租赁”等数据流通的经济学机制设计技术也正在试用，以应对数据较为敏感、无法直接在机构之间进行流通时，通过“数据租赁”这样一种保护隐私的、可审计的方式，确保对数据有需求的机构能够利用其他机构的数据完成特定的计算任务，从而促进数据资源的创新利用和数据价值的充分实现。（余茜）