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全国一体化大数据中心引领下超大规模数据要素市场的体系架构与推进路径
  时间:2021-07-15

摘 要:党中央、国务(wu)院高度重视数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市场(chang)(chang)的培育。随着全(quan)国一体(ti)化(hua)大数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)中心建(jian)设(she)的推(tui)进,我(wo)国构建(jian)超大规模数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市场(chang)(chang)的先天优(you)势逐步具(ju)备。梳理了(le)国内(nei)外数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市场(chang)(chang)发展现状及我(wo)国数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市场(chang)(chang)发展存(cun)在(zai)的不(bu)充分不(bu)平衡等问(wen)题,分析了(le)原始数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)、脱(tuo)敏数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)、模型化(hua)数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)、人工智能化(hua)数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)等四种(zhong)层次的数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)形态(tai)特征(zheng),将全(quan)社会范围内(nei)数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)的流动(dong)路径划分为(wei)数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)共享、数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)开放(fang)、数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)交易三类,构建(jian)了(le)包括技(ji)术(shu)(shu)层、数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)层、政策(ce)层等的数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)体(ti)系架构,探讨了(le)全(quan)国一体(ti)化(hua)大数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)中心具(ju)体(ti)支(zhi)撑(cheng)数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市场(chang)(chang)培育的四条技(ji)术(shu)(shu)路径,最后从加快(kuai)数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)资源化(hua)、资 产化(hua)(hua)、资本化(hua)(hua)、全球化(hua)(hua)以及强化(hua)(hua)数据立法和(he)监管等五个方(fang)面提出了配套政(zheng)策建议。

关键(jian)词:数据(ju)要(yao)素(su);数据(ju)要(yao)素(su)市(shi)场;大(da)(da)数据(ju);一(yi)体化;大(da)(da)数据(ju)中心;数据(ju)交易(yi)

DOI10.16582/j.cnki.dzzw.2021.06.003

 

数据成为(wei)(wei)新(xin)生(sheng)产(chan)(chan)要(yao)素(su),与劳(lao)动(dong)、资本、技(ji)术、土地(di)一起构成新(xin)经(jing)济范(fan)式,全(quan)球从工业经(jing)济时代迈入数(shu)(shu)(shu)字经(jing)济时代。重视和利用数(shu)(shu)(shu)据(ju)要(yao)素(su)的(de)(de)价值(zhi),已(yi)经(jing)成为(wei)(wei)社会各(ge)界(jie)的(de)(de)广泛共识和世界(jie)各(ge)国的(de)(de)重大战略抉择。数(shu)(shu)(shu)据(ju)要(yao)素(su)市场是将尚未完全(quan)由(you)市场配(pei)置的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)据(ju)要(yao)素(su)转向由(you)市场配(pei)置的(de)(de)动(dong)态过程,目(mu)的(de)(de)是形成以市场为(wei)(wei)根(gen)本调配(pei)机(ji)制,实现(xian)数(shu)(shu)(shu)据(ju)流动(dong)的(de)(de)价值(zhi)或数(shu)(shu)(shu)据(ju)在流动(dong)中产(chan)(chan)生(sheng)价值(zhi)[1]。党(dang)中(zhong)央(yang)、国务(wu)院高度(du)重(zhong)视(shi)数据要素市(shi)场的(de)培(pei)育。2020年(nian)12月,国(guo)家(jia)发(fa)展(zhan)改(gai)革(ge)委、中央网(wang)信(xin)办(ban)、工业和信(xin)息化部、国(guo)家(jia)能源局联合发(fa)布《关于加(jia)快构建全(quan)国(guo)一体(ti)化大数(shu)(shu)据(ju)中心(xin)(xin)协同创(chuang)新(xin)体(ti)系的指导意见》,指出以深化数(shu)(shu)据(ju)要素市场化配置改(gai)革(ge)为(wei)核心(xin)(xin),加(jia)快构建全(quan)国(guo)一体(ti)化大数(shu)(shu)据(ju)中心(xin)(xin)协同创(chuang)新(xin)体(ti)系。未(wei)来,从数(shu)(shu)据(ju)规模(mo)和量级(ji)看,一体(ti)化大数(shu)(shu)据(ju)中心(xin)(xin)所处理数(shu)(shu)据(ju)将(jiang)(jiang)是(shi)巨量的,其(qi)作(zuo)为(wei)支撑数(shu)(shu)据(ju)流通与(yu)交易的基础设施,对我国(guo)构建全(quan)球领先的超大规模(mo)数(shu)(shu)据(ju)市场将(jiang)(jiang)起(qi)到重要支撑与(yu)推动作(zuo)用。

一、国(guo)内(nei)外数据(ju)要素市场的发展(zhan)现状

近(jin)年来(lai),随着全球各(ge)国鼓励和推(tui)动数据(ju)要素市场(chang)建设,国内外均(jun)涌现出一(yi)批(pi)有一(yi)定(ding)影响(xiang)力(li)的(de)数据(ju)交(jiao)易市场(chang)。总(zong)体来(lai)看,国内外现有数据(ju)交(jiao)易平台以API接口、数(shu)(shu)据包、人工智能工具、数(shu)(shu)据定制等产品为主,交易的数(shu)(shu)据覆盖(gai)脱(tuo)敏(min)数(shu)(shu)据、模型化(hua)数(shu)(shu)据和(he)智能化(hua)数(shu)(shu)据。部(bu)分平台还(hai)提供(gong)数(shu)(shu)据加工、数(shu)(shu)据应用(yong)、解(jie)决方案、数(shu)(shu)据质量评价、行(xing)业(ye)报告(gao)等产品和(he)服务。

(一) 总体发展(zhan)情况

国外数(shu)据交易(yi)平台自2008年前(qian)后开始起步,发(fa)展至今,既有美(mei)国的(de)BDEXIfochimpsMashapeRapidAPI等综合性数据(ju)交易中(zhong)心,也有(you)很多专注细(xi)分领(ling)域的数据(ju)交易商,如位(wei)置(zhi)数据(ju)领(ling)域的Factual,经(jing)济金融(rong)领域的QuandlQlik Data market,工业数(shu)据领域的GE Predix、德国弗(fu)劳(lao)恩(en)霍夫协会(hui)工(gong)业数据空(kong)间IDS项目,个人数据领域(yu)的(de)DataCoupPersonal等。除专业(ye)数据交(jiao)易平(ping)台外,近年来,国外很(hen)多IT头(tou)部企业依托自身(shen)庞大的云(yun)服务和数(shu)(shu)(shu)据(ju)资源体系(xi),也在(zai)构建各自的数(shu)(shu)(shu)据(ju)交易(yi)平台,以(yi)此作为打造数(shu)(shu)(shu)据(ju)要素流(liu)通生态(tai)的核心抓(zhua)手。较为知名的如亚(ya)马逊AWS Data Exchange、谷歌云、微软Azure MarketplaceLinkedIn Fliptop平台(tai)、Twitter Gnip平台、富士通(tong)Data PlazaOracle Data Cloud等。目前,国外数据交易(yi)机构采(cai)取完全市场化模式,数据交易(yi)产品主要集中(zhong)在消费者行为趋势、位置动态、商业(ye)财务信息(xi)、人口健(jian)康信息(xi)、医(yi)保理赔记录等领域。

国内方面(mian),20158月,国务(wu)院印(yin)发《促进大数据(ju)发展(zhan)行动纲(gang)要》,提出引导(dao)培(pei)育(yu)大数据(ju)交易(yi)市场。201612月,工业和信息化(hua)部印发的(de)《大(da)数(shu)据产(chan)业发展(zhan)规(gui)划(2016-2020)年》中强调,要鼓励数(shu)据(ju)交易(yi)发展(zhan)。在政策的(de)积极指引下,国(guo)内大(da)(da)数(shu)据(ju)(ju)产业链雏形初步形成,交易(yi)(yi)需(xu)求大(da)(da)增(zeng),各(ge)类大(da)(da)数(shu)据(ju)(ju)交易(yi)(yi)中心如雨后春笋般在全国(guo)各(ge)地成立。国(guo)内大(da)(da)数(shu)据(ju)(ju)交易(yi)(yi)机(ji)构起步于(yu)2015年,据课题组调研,截至(zhi)2019年底,已有近80家大(da)数(shu)据交(jiao)易(yi)(yi)平台投(tou)入运(yun)营,较为知名的如贵阳(yang)大(da)数(shu)据交(jiao)易(yi)(yi)所、上(shang)海数(shu)据交(jiao)易(yi)(yi)中心、华东江苏大(da)数(shu)据交(jiao)易(yi)(yi)中心、中原(yuan)大(da)数(shu)据交(jiao)易(yi)(yi)中心、优易(yi)(yi)数(shu)据网等。除上(shang)述专业数(shu)据交(jiao)易(yi)(yi)平台之外,与国外类似,国内(nei)IT头部企业亦在构建各自的数据交易平台,如(ru):阿(a)里云(yun)、腾(teng)讯云(yun)、百(bai)度云(yun)各自旗(qi)下的API市场,以及京(jing)东(dong)万象、浪潮天元等[2]。课题组(zu)研(yan)究发(fa)现,国内(nei)所交易的数据产(chan)品以粗放式为主(zhu)(zhu),相似度(du)高,开发程度(du)及附加值较低。数据主(zhu)(zhu)要(yao)来自少数主(zhu)(zhu)流数据供应(ying)商,如大(da)型互联网企业(ye)、运营商,以及各产业(ye)头部企业(ye)等。

(二) 数据要素(su)市(shi)场不平衡不充(chong)分问题(ti)较(jiao)为突出

当(dang)前(qian),我国数据要(yao)素市场发(fa)展不平衡不充分(fen)问题较为(wei)突出,主要(yao)表现在以下三(san)个方面:

第一,从总量(liang)上(shang)看,当(dang)前我国数据(ju)要素市场场内(nei)交(jiao)(jiao)易(yi)发育不充分(fen)、场外交(jiao)(jiao)易(yi)乱象频发问(wen)题(ti)比(bi)较突出(chu)。据(ju)课题(ti)组调研,目前我国数据(ju)交(jiao)(jiao)易(yi)平台普遍(bian)规模较小,超过(guo)50%的数据交易平台(tai)年流量(liang)低(di)于50笔,大量(liang)处于停运(yun)或半停运(yun)状(zhuang)态,大量(liang)数(shu)据(ju)需(xu)求只能通(tong)过场外(wai)数(shu)据(ju)灰市甚至黑(hei)市完成交(jiao)易(yi)。特别是大量互联网企业(ye)广(guang)泛收(shou)集个人身份信息,并进一步关联归(gui)集社交(jiao)、生活(huo)、购物、出行(xing)等数据作为用户精准画像依据,这些数据一旦被(bei)泄露,就会(hui)成(cheng)为暗网(wang)和数(shu)据黑(hei)市中(zhong)的热(re)门交(jiao)易产(chan)品。近(jin)年来,涉及千(qian)万(wan)量级的用(yong)户隐私数据泄露事件已经不下数十起,主要来自内鬼盗卖和黑客两大渠道(dao)。

第二,从结构(gou)上(shang)看(kan),数(shu)据(ju)要素市场部(bu)门(men)壁垒、区域壁垒和产业壁垒依然突出。在(zai)政府层面,政务(wu)数(shu)据(ju)开放(fang)的(de)动力机制(zhi)尚未很好建立。政府数(shu)据(ju)开放(fang)刚刚起步,全国(guo)开放(fang)数(shu)据(ju)集规(gui)模仅为美国(guo)的(de)约11%,企业生产经营(ying)数据(ju)中来自政(zheng)府的仅(jin)占7%。在区域层面,各地政(zheng)府牵头(tou)组建的(de)数(shu)据(ju)交易中(zhong)心同(tong)质(zhi)化竞争严(yan)重,且往往受限(xian)于(yu)区域壁(bi)垒,服务(wu)半径(jing)很小,如武汉一(yi)度同(tong)时存在华中(zhong)、长江、东湖三(san)个数(shu)据(ju)交易中(zhong)心。由于(yu)缺(que)乏(fa)统一(yi)的(de)数(shu)据(ju)要素市场交易规(gui)则和有(you)效定价机(ji)制,导致每个交易平(ping)台都只是独(du)立的(de)小市场,阻碍(ai)规(gui)模化发(fa)展,服务(wu)能力不足,严(yan)重缺(que)乏(fa)公信力。在行业(ye)层面, 近(jin)年来(lai)互联(lian)网公司阵营划分界(jie)限(xian)逐步明(ming)晰,垄断现(xian)象开始凸(tu)显,形成阿(a)里系”“腾讯系”“百度系等数(shu)(shu)据共享阵营,彼此之间数(shu)(shu)据壁垒森严,阿里数(shu)(shu)加、京东(dong)万象、腾讯(xun)大数(shu)(shu)据、百度AI交易平台等头部企业(ye)交易生(sheng)态体系(xi)彼此(ci)竞(jing)争(zheng)激烈,阻碍(ai)了数据(ju)要(yao)素市场的一体化步伐。

第三,从实(shi)际运行(xing)看,支撑数(shu)(shu)据要素流通(tong)的(de)交易要件体系尚未有效建(jian)立。数(shu)(shu)据尚不具(ju)备作为一种生(sheng)产要素所必须的(de)商(shang)品化(hua)、资产化(hua)机制,无(wu)(wu)法界定权属、无(wu)(wu)法有效定价(jia)、无(wu)(wu)法可信(xin)流通(tong),企(qi)业获(huo)取政(zheng)府数(shu)(shu)据、政(zheng)府获(huo)取企(qi)业数(shu)(shu)据或企(qi)业之间交换(huan)数(shu)(shu)据,均存在巨大障碍。

在(zai)确权层面,数(shu)据(ju)作为一种虚拟环境物品,其(qi)权利体(ti)系的构成与(yu)界定(ding)与(yu)传(chuan)统(tong)现实物品差异很大,数(shu)据(ju)权属生成具有主体(ti)多(duo)元(yuan)、过程多(duo)变的特点(dian),且同时(shi)存在(zai)国家主权、产权和人格权三种确权视角[3-5],彼此之(zhi)间难以(yi)通约(yue),需要(yao)对传(chuan)统民事权利体系(xi)(xi)理论进行扩(kuo)充和完(wan)善。目前,全(quan)球数据(ju)(ju)立法(fa)规制主(zhu)要(yao)包括欧(ou)(隐私权导(dao)向)美(财产权导(dao)向)两大体系(xi)(xi),前者对数据(ju)(ju)过(guo)度保护,数据(ju)(ju)产业发(fa)展活(huo)力不够;后者则片面强调(diao)市场规则,个人(ren)隐私难以(yi)保障(zhang)。我国数据(ju)(ju)确权原(yuan)则尚(shang)不清晰,导(dao)致(zhi)政府和产业无所(suo)适(shi)从,缺位、越位、错位现象时有发(fa)生(sheng)。

在定价层面,不同(tong)于大(da)多数商品先了解后使(shi)用的模(mo)式(shi),多数数据产品的了解(jie)过程(cheng)与使(shi)用过程(cheng)重叠,导致数据可(ke)用性无法事先确定[6],买卖双方(fang)对(dui)于数(shu)据价值的评估存在双(shuang)向不确定性”[7],再加上数据(ju)具有(you)高(gao)固定(ding)成本低边际成本[8],产权不清[9],来(lai)源多样(yang)、管(guan)理复杂和结构多变[10]等(deng)特征,使得数据(ju)(ju)要素定(ding)价(jia)难度远大于其他(ta)产品(pin)。目前,大量(liang)零散的数据(ju)(ju)交易定(ding)价(jia)均为针对(dui)特定(ding)应用场景的非标准化定(ding)价(jia),缺乏统一(yi)的数据(ju)(ju)定(ding)价(jia)规则(ze)。

在流通层面(mian),缺乏权(quan)威、统一的数据可(ke)信流通基(ji)础环(huan)境(jing),数据交易双(shuang)方(fang)信任机制难以有效建立。在交易事前(qian)阶段,由于当前(qian)绝大(da)多(duo)数交易均依靠点对点场外(wai)交(jiao)(jiao)易方(fang)式(shi),缺乏针对(dui)交(jiao)(jiao)易对(dui)手方(fang)和数(shu)据(ju)(ju)产(chan)品(pin)的评(ping)估体系,数(shu)据(ju)(ju)质量难保障,脏数(shu)据(ju)(ju)、假(jia)数(shu)据(ju)(ju)随处(chu)可见。在交(jiao)(jiao)易事后阶段,对(dui)于交(jiao)(jiao)易双方(fang)而言,数(shu)据(ju)(ju)买定(ding)离手(shou),如果缺乏可信的交易(yi)第三方监管,一(yi)方将数(shu)据(ju)移交另一(yi)方后,彼此(ci)均很难(nan)控制(zhi)对方的数(shu)据(ju)使(shi)用流(liu)向(xiang),因此(ci)建立信任(ren)关(guan)系十(shi)分困难(nan)。

二(er)、数据要(yao)素(su)市场的(de)要(yao)素(su)特征与构成

我(wo)国人口众多,经济主(zhu)体数(shu)(shu)量庞大(da),数(shu)(shu)据(ju)应用领先(xian)全球,未(wei)来数(shu)(shu)据(ju)总(zong)规(gui)模(mo)(mo)及增(zeng)速将为全球首屈一指,构建全球领先(xian)的(de)超(chao)大(da)规(gui)模(mo)(mo)数(shu)(shu)据(ju)市场(chang)先(xian)天优(you)势已(yi)经具备。党(dang)的(de)十九(jiu)届四(si)中全会首次增(zeng)列数(shu)(shu)据(ju)作(zuo)为生产(chan)要素(su),有助于我(wo)国实现(xian)超(chao)大(da)规(gui)模(mo)(mo)数(shu)(shu)据(ju)和超(chao)大(da)规(gui)模(mo)(mo)市场(chang)的(de)优(you)势双(shuang)重叠加,抢抓数(shu)(shu)字经济全球竞争新赛(sai)道优(you)先(xian)权[11]。作为生产要(yao)(yao)素,数据(ju)具有(you)区别(bie)于土地、资(zi)本(ben)等传统生产要(yao)(yao)素的(de)特(te)点(dian)。培育(yu)超大规模数据(ju)要(yao)(yao)素市场,有(you)必要(yao)(yao)厘(li)清(qing)要(yao)(yao)素对象的(de)特(te)征(zheng)、流动规律,从(cong)而构建(jian)相(xiang)对健全(quan)的(de)体系架(jia)构。

(一)数据要素的四层次形态

数(shu)(shu)据是(shi)事实或观(guan)察的(de)(de)(de)结果,是(shi)对客观(guan)事物的(de)(de)(de)逻辑归纳。数(shu)(shu)据按照(zhao)结构(gou),可分(fen)为(wei)结构(gou)化数(shu)(shu)据、非结构(gou)化数(shu)(shu)据和半结构(gou)化数(shu)(shu)据;按照(zhao)反(fan)映(ying)事物的(de)(de)(de)本体,可划分(fen)为(wei)自然人、法人、车辆、物品、地点、事件等。国家强(qiang)调建立生产要素(su)由市场评(ping)价贡献、按贡献决(jue)定报酬的(de)(de)(de)机制,因此(ci),在(zai)数(shu)(shu)据要素(su)市场建设中,应当更注重数(shu)(shu)据所(suo)传递的(de)(de)(de)价值和数(shu)(shu)据开发加工的(de)(de)(de)层(ceng)次(ci)(ci)。在(zai)传统信(xin)息(xi)理论中,根据加工情况通(tong)常(chang)将信(xin)息(xi)分(fen)为(wei)零次(ci)(ci)信(xin)息(xi)、一次(ci)(ci)信(xin)息(xi)、二次(ci)(ci)信(xin)息(xi)、三次(ci)(ci)信(xin)息(xi)。在(zai)此(ci)理论上,郭春芳[12]按照(zhao)加工处(chu)理深度不同(tong),将大(da)(da)(da)(da)数(shu)(shu)据(ju)(ju)信(xin)(xin)息(xi)服(fu)务分为零次(ci)大(da)(da)(da)(da)数(shu)(shu)据(ju)(ju)信(xin)(xin)息(xi)服(fu)务、一(yi)次(ci)大(da)(da)(da)(da)数(shu)(shu)据(ju)(ju)信(xin)(xin)息(xi)服(fu)务、二(er)次(ci)大(da)(da)(da)(da)数(shu)(shu)据(ju)(ju)信(xin)(xin)息(xi)服(fu)务、三次(ci)大(da)(da)(da)(da)数(shu)(shu)据(ju)(ju)信(xin)(xin)息(xi)服(fu)务。按照(zhao)信(xin)(xin)息(xi)和数(shu)(shu)据(ju)(ju)开发层次(ci)分类(lei)的原则,在国(guo)家(jia)政策文件中也得到了呼(hu)应(ying),《关于(yu)加快构建全国(guo)一(yi)体化大(da)(da)(da)(da)数(shu)(shu)据(ju)(ju)中心协同(tong)创新(xin)体系(xi)的指(zhi)导意见》(以下(xia)简称《指(zhi)导意见》)明确指(zhi)出,要(yao)完善覆盖原(yuan)始数(shu)据(ju)(ju)、脱敏(min)处理数(shu)据(ju)(ju)、模型化数(shu)据(ju)(ju)和人工(gong)智(zhi)能化数(shu)据(ju)(ju)等不(bu)同数(shu)据(ju)(ju)开发层级的新型大数(shu)据(ju)(ju)综(zong)合交易机(ji)制

按照《指导意见》要(yao)求,参(can)照信息(xi)(xi)理论对信息(xi)(xi)价值的分(fen)类,在未来数据(ju)(ju)要(yao)素(su)市场建设中,按照流(liu)通、交(jiao)易(yi)数据(ju)(ju)要(yao)素(su)的价值深度(du),可(ke)明确为(wei)四种要(yao)素(su)形(xing)态(参(can)见表1):一是原始数据(0阶数据),即通(tong)过物理传感器、网(wang)络爬虫(chong)、问(wen)卷调查等途径获取的(de)(de)未(wei)经处理、加工、开发的(de)(de)原(yuan)始信号(hao)数据,零次数据是(shi)对目标观察、跟踪(zong)和(he)记录(lu)的(de)(de)结(jie)果,例(li)如(ru)气象领(ling)域的(de)(de)高空(kong)卫(wei)星原(yuan)始信号(hao)、网(wang)络领(ling)域的(de)(de)网(wang)络流量(liang)数据包(bao)等。二是(shi)脱敏数据(1阶(jie)数据(ju)(ju)),即为便于数据(ju)(ju)流(liu)通,确(que)保数据(ju)(ju)安全和隐私保护,需要将原始数据(ju)(ju)中敏感或涉(she)及隐私的(de)数据(ju)(ju)进行脱(tuo)敏处理后形成的(de)数据(ju)(ju)。前两种(zhong)要素(su)形态都是数据(ju)(ju)本身。三是模型化数据(ju)(ju)(2阶数据(ju)),如互联网企业用于精准营销的用户画像标签,其本(ben)身也是一种数(shu)(shu)据(ju),但(dan)需要在原始数(shu)(shu)据(ju)基础(chu)上结(jie)合(he)用(yong)户(hu)需求进行(xing)模型化开发,要素形态(tai)是数据+服务。四(si)是人工(gong)智能(neng)化数据(ju)(3阶数据),即在前三层数据之(zhi)上(shang)结合机器学(xue)习等(deng)技(ji)术形成的智能化能力,比如人脸(lian)识别、语言识别等(deng),其主要依(yi)托海量数据实(shi)现,要素形态则是服务。

 

此外,由于(yu)数据本身(shen)难以脱离其依托的(de)软硬件基础环(huan)境独立存在,在实际运行中(zhong),数据流通与硬件(算力)和(he)软件(算法)密不可(ke)分,特(te)别是二阶和(he)三(san)阶的(de)数据交易流通场景实际上(shang)是数据+算法+算力的综合体流通。

(三) 数(shu)据要(yao)素流动的三条基本路径

要素流动是经济活动向一体(ti)化发(fa)展的体(ti)现[13]。经济学中(zhong)对于生产要素流(liu)动(dong)的研究起源自国际贸(mao)易中(zhong)的绝对优(you)势和相对优(you)势理论,并逐步延伸(shen)到(dao)区域和产业间的要素流(liu)动(dong)问题[14]。卡斯特尔斯认为[15],信(xin)息和通信(xin)技术的高度发达将(jiang)改变(bian)实体经(jing)(jing)济(ji)的空间概念,世界经(jing)(jing)济(ji)将(jiang)由地点空(kong)间space of place)转(zhuan)向流动(dong)空间space of flows),后者就是跨(kua)越(yue)广大领域而建立(li)起功能性链接。路紫[16]认为(wei),信息(xi)通信能够将遥远(yuan)地方的(de)(de)节点和城市(shi)中心联系在一(yi)起,使得基于数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)、信息(xi)和知识连接构成网络城市(shi)。与(yu)传统要(yao)素相比(bi),数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)要(yao)素流动具有明显的(de)(de)跨时空(kong)(kong)性(xing),空(kong)(kong)间距离的(de)(de)远(yuan)近不(bu)再是首要(yao)影响(xiang)因素,有必要(yao)从数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)本身的(de)(de)特性(xing)出发思考(kao)数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)要(yao)素流动问题。潘(pan)泰(tai)利将数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)要(yao)素的(de)(de)流动路径(jing)划分为(wei)数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)共享、数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)开放、数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)交易三类[17]。基(ji)于(yu)此(ci),结(jie)合我国(guo)国(guo)情,可(ke)以(yi)将全社会范围(wei)内(nei)数据(ju)要(yao)素的流动路径划(hua)分为数据(ju)共(gong)享、数据(ju)开放(fang)、数据(ju)交易三类。

一是(shi)数(shu)(shu)据(ju)共(gong)享,即政府内部各部门(men)为开(kai)展业务需要(yao)而(er)进行(xing)的数(shu)(shu)据(ju)资源(yuan)共(gong)享。在我国,作为要(yao)素流动路径,数(shu)(shu)据(ju)共(gong)享的提出要(yao)明显早于数(shu)(shu)据(ju)开(kai)放和(he)数(shu)(shu)据(ju)交易。2002年,中(zhong)共(gong)(gong)中(zhong)央办公(gong)(gong)(gong)厅(ting)、国(guo)务院办公(gong)(gong)(gong)厅(ting)发(fa)布《国(guo)家信息化领导小组关于(yu)我国(guo)电子政(zheng)务建设(she)指(zhi)导意见》,明确提(ti)出(chu)加强政(zheng)府间数据资(zi)源共(gong)(gong)享(xiang)的(de)任(ren)务。数据共(gong)(gong)享(xiang)不直接(jie)产(chan)生数据的(de)商(shang)业价值,但数据要素的(de)流动有(you)效支(zhi)撑了政(zheng)府有(you)关部门(men)全面掌握社会(hui)经济运行(xing)现状、规律、问题,支(zhi)持政(zheng)府更好发(fa)挥经济调控(kong)、市(shi)场监管、社会(hui)管理、公(gong)(gong)(gong)共(gong)(gong)服务作用,社会(hui)效益明显。

二(er)是数(shu)据(ju)(ju)开(kai)(kai)放(fang)(fang),即政(zheng)府(fu)数(shu)据(ju)(ju)面向(xiang)全社会(hui)的开(kai)(kai)放(fang)(fang)。数(shu)据(ju)(ju)开(kai)(kai)放(fang)(fang)行动起源于欧美(mei)。但(dan)欧美(mei)国家目前采(cai)取(qu)(qu)不同开(kai)(kai)放(fang)(fang)政(zheng)策,美(mei)国将政(zheng)府(fu)数(shu)据(ju)(ju)看作公共(gong)物品,向(xiang)社会(hui)免费(fei)开(kai)(kai)放(fang)(fang),而欧洲(zhou)则采(cai)取(qu)(qu)补偿(chang)模式,政(zheng)府(fu)在开(kai)(kai)放(fang)(fang)数(shu)据(ju)(ju)时可收取(qu)(qu)一定费(fei)用[18]。目前,我(wo)国总(zong)体沿用美国的(de)免费(fei)数(shu)据开放模(mo)式(shi)(shi),也(ye)有部分研(yan)究(jiu)者探讨了政府数(shu)据面(mian)向社会提供增值收费(fei)服务(wu)的(de)可能(neng)模(mo)式(shi)(shi)[19]

三是(shi)数据交(jiao)易(yi)。相比前两者,数据交(jiao)易(yi)是(shi)影响(xiang)数据要素参与分配的关(guan)键流(liu)动(dong)路径。其具体场景应包括三个部分:其一是(shi)实现公共(gong)数据普惠(hui)化开放的基(ji)础上,探索面向特定对象的增值化服务。20213月(yue),《第十(shi)四个五(wu)年规划(hua)和(he)2035年远(yuan)景目标纲要》明确(que)指出,要开(kai)展政(zheng)府数据(ju)授权运营试点,鼓励(li)第(di)三方深化(hua)对公共(gong)数据(ju)的(de)挖掘利(li)用;其二是(shi)政府采购社会化数据(ju)(ju)(ju),弥补政府数据(ju)(ju)(ju)的不足;其三是(shi)市(shi)场化主(zhu)体之间(jian)的数据(ju)(ju)(ju)交易(yi)。当前(qian),国(guo)内外数据(ju)(ju)(ju)要素市(shi)场的建设基本以数据(ju)(ju)(ju)交易(yi)为核心(xin)。

广义(yi)而(er)言(yan),这三条(tiao)数(shu)据(ju)流动(dong)路径都会(hui)对经济社会(hui)发(fa)展(zhan)产生促进作用,因此都应当(dang)纳入数(shu)据(ju)要(yao)素市(shi)(shi)场体系(xi)的(de)范畴之中,目前(qian)中央相关文(wen)件也基本(ben)上(shang)秉持这一观(guan)点(dian)。狭义(yi)而(er)言(yan),当(dang)前(qian)需(xu)(xu)要(yao)推动(dong)建设的(de)数(shu)据(ju)要(yao)素市(shi)(shi)场,则(ze)是上(shang)述三条(tiao)路径中的(de)第三条(tiao),即(ji)需(xu)(xu)要(yao)发(fa)生交易结算(suan)场景的(de)专门性(xing)服务场所(suo)。

(四) 数据要(yao)素市场的体系架构

数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市(shi)场旨在(zai)实现(xian)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)的(de)(de)市(shi)场化配置。从这(zhei)个市(shi)场构成看,首先核(he)心是汇集海量数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su),特(te)别(bie)是政(zheng)(zheng)府数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)、企(qi)业数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju),形(xing)成要(yao)(yao)素(su)生态。其次,搭建(jian)(jian)促进数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)流动(dong)的(de)(de)硬件(jian)(jian)(算力(li))和软(ruan)件(jian)(jian)(算法)环境,结合(he)当前(qian)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市(shi)场存在(zai)的(de)(de)普遍问题,需(xu)在(zai)底(di)层(ceng)(ceng)技(ji)术(shu)路径上构建(jian)(jian)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)资源调度、数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)可信流通(tong)、数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)综(zong)合(he)治理、数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)安(an)全(quan)防护等技(ji)术(shu)体(ti)系(xi),为数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市(shi)场的(de)(de)运(yun)转提供基础(chu)设施支撑(cheng)。再(zai)次,数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市(shi)场化配置需(xu)要(yao)(yao)建(jian)(jian)立在(zai)明确的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)产(chan)权、交易机制(zhi)(zhi)、定价机制(zhi)(zhi)、分配机制(zhi)(zhi)、监管机制(zhi)(zhi)、法律范围等保障(zhang)制(zhi)(zhi)度基础(chu)上。因此,在(zai)设计(ji)顶层(ceng)(ceng)政(zheng)(zheng)策框架时,要(yao)(yao)进一步(bu)完善数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)公(gong)共属性的(de)(de)权属安(an)排,建(jian)(jian)立经济激励(li)驱动(dong)的(de)(de)财税金融制(zhi)(zhi)度和立法监管体(ti)系(xi)。政(zheng)(zheng)策制(zhi)(zhi)度层(ceng)(ceng)、数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)层(ceng)(ceng)和技(ji)术(shu)层(ceng)(ceng)都应(ying)当纳入(ru)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)市(shi)场体(ti)系(xi)的(de)(de)范畴(chou)之中,构建(jian)(jian)完善的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要(yao)(yao)素(su)流通(tong)的(de)(de)交易要(yao)(yao)件(jian)(jian)(参见图1)。

 

 

三、依托(tuo)全(quan)国(guo)一(yi)体化(hua)大数据中心,构建超(chao)大规模数据要素市场新基座

202012月,《关于加(jia)快构(gou)建全(quan)国(guo)一体(ti)化(hua)大(da)(da)数(shu)(shu)据中心(xin)协同创新体(ti)系(xi)的指(zhi)导意见》指(zhi)出(chu),全(quan)国(guo)一体(ti)化(hua)大(da)(da)数(shu)(shu)据中心(xin)的功能(neng)包括完(wan)善数(shu)(shu)据流(liu)通共性支撑平(ping)台(tai),优化(hua)数(shu)(shu)据要素(su)流(liu)通环境(jing),牵引带动数(shu)(shu)据加(jia)工(gong)分(fen)析、流(liu)通交易、软硬件研发(fa)制造等大(da)(da)数(shu)(shu)据产(chan)业(ye)生态集聚(ju)发(fa)展。可(ke)以说,全(quan)国(guo)一体(ti)化(hua)大(da)(da)数(shu)(shu)据中心(xin)是培育超大(da)(da)规模数(shu)(shu)据要素(su)市场的技术层基座,作为新型基础设(she)施为数据要素市场(chang)培育提(ti)供强有力的技术(shu)支撑。

按照规划,目(mu)前全国(guo)一体化大(da)数据(ju)中(zhong)心由(you)数网”“数(shu)纽”“数链”“数脑数盾构成,其中数网数纽(niu)主(zhu)要是对各类数据(ju)中心和云计(ji)算资源进行统筹和调度,为数据(ju)要素的底层流动提供(gong)软硬件保(bao)障;数链是推动数(shu)(shu)据流通(tong)融合的重要环节,其(qi)作用是在(zai)对数(shu)(shu)据资(zi)源进行组(zu)织加工(gong)的基础上打造数(shu)(shu)字(zi)供应链体系以满足跨主体数(shu)(shu)据流通(tong)和综(zong)合治理需求,包括(kuo)数(shu)(shu)据组(zu)织关联、数(shu)(shu)据可(ke)信流通(tong)、数(shu)(shu)据质量评(ping)估等模(mo)块(kuai);数脑主要是应用导向,为政府治理(li)和产业发展提(ti)供决策(ce)支持(chi);数盾(dun)则是为整个全国一(yi)体化大数据中心提供可信安全计算存储环境,形成核心关键环节的自主(zhu)可控能力。

面对超大规模数据要(yao)素市(shi)场培育(yu)的实际需求,全国一体化大数据中心作为新基座,其五大模块将(jiang)分别为(wei)数(shu)据要素市场提(ti)供以下四方面(mian)支撑(参见(jian)图(tu)2)。

 

 

(一)优化数据要素算(suan)力资(zi)源调度

算力(li)是(shi)数据(ju)要素(su)发挥(hui)价值的基础和引擎(qing)。从区域分(fen)布看,当前我国(guo)算力(li)资源(yuan)分(fen)布总体呈现东(dong)部不(bu)足(zu)、西部过剩的不平衡局(ju)面。按照全国一体化大数据(ju)中心的建设要求(qiu),数网(wang)和(he)数(shu)纽的建设将(jiang)推动(dong)国(guo)家算力(li)资(zi)源空间布(bu)(bu)局优化配(pei)置(zhi)(zhi),推进各区域数字基础设施和(he)应用空间布(bu)(bu)局优化,打通(tong)国(guo)内数据要素(su)(su)循环(huan),促进自由流通(tong)、按需配(pei)置(zhi)(zhi)、有(you)效共(gong)享数据要素(su)(su)市场的形成。

从(cong)技术层面(mian)看,有以下两个方面(mian):一(yi)是推动枢纽节点间(jian)建设数据中心直(zhi)连网络,扩容通信带宽,降低数据传输时(shi)延,支持(chi)引导东部(bu)地区(qu)非(fei)实(shi)时(shi)算力需求向(xiang)西部(bu)转(zhuan)移,构建超大规模数据要素市场的新(xin)型基础(chu)设施支撑(cheng)体系,帮助中西部(bu)地区(qu)依(yi)托数据中心就地发展偏(pian)劳动密集型的数据加(jia)工(gong)产业,将(jiang)瓦特产(chan)业转化(hua)为比特产(chan)业,形成以(yi)数据(ju)为纽带的(de)(de)东中西协(xie)调发展新格局;二(er)是建设(she)算力(li)资源统(tong)(tong)一(yi)(yi)(yi)监(jian)测(ce)调度平台,对异构软硬件(jian)资源进行(xing)逐一(yi)(yi)(yi)适配、统(tong)(tong)一(yi)(yi)(yi)整合,实(shi)现(xian)软硬件(jian)基础(chu)设(she)施资源的(de)(de)统(tong)(tong)一(yi)(yi)(yi)管理(li)、统(tong)(tong)一(yi)(yi)(yi)分配、统(tong)(tong)一(yi)(yi)(yi)部(bu)署(shu)、统(tong)(tong)一(yi)(yi)(yi)监(jian)控,为各地政府和(he)社会企业提(ti)供按需获取的(de)(de)云计算、跨(kua)域跨(kua)网信息共享交换(huan)、多级异构云平台协(xie)同调度能(neng)力(li),实(shi)现(xian)数据(ju)要素的(de)(de)高效流转和(he)联(lian)通共用。

(二)创造数据要素可(ke)信流通环境

相比于(yu)组(zu)织内(nei)部的(de)(de)(de)数(shu)(shu)据(ju)流(liu)通(tong),组(zu)织之间(jian)的(de)(de)(de)壁垒(lei)是一块(kuai)沉睡数(shu)(shu)据(ju)的(de)(de)(de)集聚地(di),尤其是政企(qi)间(jian)数(shu)(shu)据(ju)的(de)(de)(de)共(gong)享流(liu)通(tong)还处于(yu)起步(bu)阶段(duan),距离(li)全面(mian)激(ji)发数(shu)(shu)据(ju)潜在价(jia)值仍有一定差距。全国一体化(hua)大数(shu)(shu)据(ju)中心(xin)的(de)(de)(de)建设,能够(gou)解决如(ru)下(xia)两个方面(mian)的(de)(de)(de)问题:

第一(yi),建(jian)立适(shi)配不同保密要(yao)(yao)求场景的统一(yi)数据要(yao)(yao)素流(liu)通环境(参见(jian)图(tu)3)。在低保(bao)密场景下,基于(yu)明文数据共享交换(huan)+数(shu)据沙(sha)箱技(ji)术,实(shi)现数(shu)据阅后(hou)即焚;在(zai)中保密场景下,构(gou)建(jian)以密文数据交换为主的多方(fang)安全(quan)计(ji)算环境,实(shi)现数据可(ke)(ke)用不可(ke)(ke)见;在(zai)高保密场景(jing)下,建(jian)立以联(lian)邦学习为(wei)主的(de)联(lian)合建(jian)模环(huan)境(jing),实现数据(ju)不(bu)出门

 

 

 

第二,构建覆盖(gai)事(shi)前事(shi)中(zhong)事(shi)后(hou)各(ge)环节的(de)信(xin)任配(pei)套设(she)施。在事(shi)前阶段,基(ji)于区块链(lian)、算法(fa)黑箱审查、CA认证、时间戳、数(shu)(shu)(shu)(shu)字签名(ming)等技(ji)术,构(gou)(gou)建(jian)覆(fu)盖交易(yi)法(fa)(fa)人、交易(yi)对(dui)象、交易(yi)过程(cheng)、交易(yi)合同的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)公证体系(xi),解决数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)交易(yi)权(quan)责(ze)法(fa)(fa)律边(bian)界问(wen)题(ti);在(zai)事中阶段,建(jian)立(li)基于区块(kuai)链的(de)(de)政企可信(xin)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)联盟,构(gou)(gou)建(jian)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)授权(quan)存(cun)证、数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)溯源和数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)完整性检测(ce)系(xi)统,打(da)造安全可控、有活力的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)流(liu)通生(sheng)态,实(shi)(shi)现数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)要(yao)素按需(xu)取用(yong)、精(jing)准调度、规(gui)定(ding)用(yong)途用(yong)量;在(zai)事后阶段,充分(fen)发挥社(she)会信(xin)用(yong)体系(xi)在(zai)实(shi)(shi)现数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)可信(xin)流(liu)通方面(mian)的(de)(de)关键(jian)作用(yong),强(qiang)化(hua)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)流(liu)通交易(yi)全流(liu)程(cheng)的(de)(de)信(xin)用(yong)监管(guan),培育(yu)多层次市场(chang)需(xu)求,形成立(li)体化(hua)可信(xin)交易(yi)网络,从而(er)更好地激发数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)要(yao)素市场(chang)活力。

(三)构建数据要(yao)素综合治(zhi)理体系

尽管我(wo)国各地数字政府和智(zhi)慧城市建设已经初具规模,但距离实现(xian)大数据支(zhi)撑、全景式呈现(xian)、扁平化指挥、科学化决策(ce)要(yao)求(qiu)还有一定差(cha)距。长期以(yi)来,可以(yi)用于支(zhi)持决策(ce)的信息未能(neng)及时收(shou)集、筛(shai)选(xuan)、汇聚(ju)、整合(he)、处(chu)理和加(jia)工(gong),无数可用、用而不(bu)准、准而不(bu)深现(xian)象较为突出,用(yong)数据(ju)(ju)说(shuo)话、用(yong)数据(ju)(ju)决策、用(yong)数据(ju)(ju)管理、用(yong)数据(ju)(ju)创新的治理机制尚未完全建立。面对这(zhei)一问题,数脑建(jian)设(she)将(jiang)促(cu)进(jin)(jin)各级各类政府数(shu)(shu)(shu)据和社会数(shu)(shu)(shu)据实现统(tong)一(yi)规(gui)划、统(tong)一(yi)管理,倒(dao)逼数(shu)(shu)(shu)据要(yao)素的(de)标准化(hua)稽查、清洗、去(qu)重(zhong)、校验和修(xiu)复,建(jian)立起(qi)数(shu)(shu)(shu)据要(yao)素质量综(zong)合评估体系,进(jin)(jin)而(er)实现数(shu)(shu)(shu)据要(yao)素的(de)价值化(hua)、资(zi)产化(hua)。

从数据治理和定价的角度(du)看(kan),在数据要(yao)素形态中,0阶和1阶数据可沿(yan)用(yong)传统的信息产(chan)品(pin)定(ding)价模式(shi),采用(yong)协议定(ding)价、按次定(ding)价等方式(shi)实现价格生(sheng)成(cheng)。2阶(jie)和(he)3阶属(shu)于数(shu)据(ju)(ju)服务定(ding)价,可采用收益定(ding)价模(mo)式(shi),在清晰界定(ding)数(shu)据(ju)(ju)用途用量基础上,按照不同(tong)数(shu)据(ju)(ju)提供方对总体模(mo)型改进的贡献度,并结合数(shu)据(ju)(ju)质量和数(shu)据(ju)(ju)成本(ben)评估等形成价格信号,各类市(shi)场交易主体通过区块(kuai)链共识算法实现博弈(yi)定(ding)价。

(四)搭建数据要素安全防(fang)护体系

数据安全是人治与(yu)机(ji)治(zhi)协同的(de)过(guo)程(cheng),人治(zhi)依(yi)靠建立(li)信息安全相关的规章制度和管理标准进行约束,机治则依靠技(ji)术(shu)手段实(shi)现(xian)访(fang)问控(kong)制、权(quan)(quan)限管理(li)等(deng)(deng)功(gong)能。在全(quan)国一体(ti)化(hua)大(da)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)中心(xin)体(ti)系中,通过风险识(shi)别与防护技(ji)术(shu)、数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)脱敏技(ji)术(shu)、数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)安全(quan)合(he)规性(xing)评估认证、数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)加密保护机制等(deng)(deng)实(shi)现(xian)对(dui)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)要素的(de)(de)安全(quan)保障。例如,通过敏感数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)抽取、规则匹配(pei)、数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)转换、任务(wu)调度(du)、任务(wu)状态监控(kong)等(deng)(deng)技(ji)术(shu),加强数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)流(liu)转过程(cheng)的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)脱敏、加密,实(shi)现(xian)全(quan)流(liu)程(cheng)安全(quan)漏(lou)洞监控(kong);再如对(dui)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)开(kai)展分类分级(ji)管理(li),面向多元化(hua)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)交易场(chang)景,按照数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)价值、内容敏感度(du)、影响和分发范围对(dui)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)进行敏感级(ji)别划分,构建数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)权(quan)(quan)限管控(kong)体(ti)系。

四、推进(jin)超大(da)规模数据要(yao)素市场建(jian)设的配套(tao)政策建(jian)议(yi)

数(shu)(shu)据(ju)要(yao)素(su)(su)市(shi)场(chang)(chang)的建立(li),是(shi)加速数(shu)(shu)据(ju)要(yao)素(su)(su)流(liu)通(tong)、合(he)理化数(shu)(shu)据(ju)资源配(pei)置(zhi)的先(xian)决(jue)条件。全(quan)国(guo)一(yi)体(ti)化大(da)数(shu)(shu)据(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)为超大(da)规模数(shu)(shu)据(ju)要(yao)素(su)(su)市(shi)场(chang)(chang)构建提供了强有力(li)的基础设(she)施支撑(cheng),同(tong)时一(yi)体(ti)化大(da)数(shu)(shu)据(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)协同(tong)创新体(ti)系的构建,也离不开完善的数(shu)(shu)据(ju)要(yao)素(su)(su)市(shi)场(chang)(chang)环(huan)境,两(liang)者(zhe)相辅相成。未来在推进全(quan)国(guo)一(yi)体(ti)化大(da)数(shu)(shu)据(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)建设(she)过程(cheng)中(zhong)(zhong),还(hai)需要(yao)协同(tong)解(jie)决(jue)以下几项配(pei)套政策,助力(li)超大(da)规模数(shu)(shu)据(ju)要(yao)素(su)(su)市(shi)场(chang)(chang)的加快培(pei)育。

一是筑牢数据资源(yuan)化(hua)平台和机制支撑。依托全国一体(ti)化大(da)数(shu)据中心体(ti)系(xi)建设(she),超前规划(hua)建设(she)数(shu)据要素新型基础设(she)施(shi)体(ti)系(xi),在京津(jin)冀、粤港澳、长(zhang)三角、成渝等(deng)基础条件较(jiao)好(hao)的地(di)区(qu)建设(she)一批区(qu)域大(da)数(shu)据中心,策划(hua)实(shi)施(shi)东(dong)数(shu)西(xi)算”“南数北(bei)算(suan)等跨区域数据资源(yuan)调度(du)体系,畅(chang)通(tong)数据可信流(liu)通(tong)通(tong)道。在机制(zhi)层面,加(jia)(jia)快推动政(zheng)企数据平台对接,探索形成(cheng)政(zheng)企数据融(rong)(rong)合(he)的标(biao)准规范和(he)对接机制(zhi),加(jia)(jia)速全社(she)会(hui)各类数据融(rong)(rong)合(he)。

二是完善数据资(zi)产化机制设计。加快(kuai)国家-区域-省(sheng)三级数据资产交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)易市(shi)场体(ti)系建设,规范(fan)(fan)引导互(hu)联网头部企业数据交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)易生态(tai),探索场外(wai)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)易信息披露和(he)场内交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)易标准(zhun)规范(fan)(fan)相(xiang)结合(he)的(de)引导机(ji)制,完善事前主体(ti)登(deng)记、数据确权,事中交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)易撮合(he)、报价磋商(shang),事后可信流通、争议仲(zhong)裁(cai)的(de)数据资产交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)易要(yao)件体(ti)系。

三是(shi)建立数据资(zi)本化财(cai)税(shui)金融政(zheng)策。超(chao)前研究建立全球领(ling)先(xian)的(de)数据资本(ben)化财(cai)税(shui)金融政(zheng)策体(ti)系,探索(suo) 数据出(chu)让金制(zhi)度,推动地方(fang)政(zheng)府从(cong)土地财政逐步转(zhuan)向(xiang)数据财政良性模式,探索企(qi)业共(gong)享(xiang)公共(gong)数据(ju)(ju)的税(shui)收抵(di)扣政(zheng)(zheng)策(ce),完善适应数据(ju)(ju)资本化(hua)的配套(tao)金(jin)融政(zheng)(zheng)策(ce)。

四(si)是(shi)加快(kuai)推动数据全球化(hua)要(yao)素流通体系(xi)。积(ji)极探索数据特区模式,鼓励深圳中国特色社会主义先(xian)行示范区、海南(nan)自(zi)贸区(港)、中新(重庆)战略性互(hu)联(lian)互(hu)通示范等(deng)特定区域制度创新,加快离岸数(shu)据(ju)中心和全(quan)球数(shu)据(ju)港建(jian)设,培育形成(cheng)全(quan)球数(shu)据(ju)要素生态体系,有力支撑对外开(kai)(kai)放和跨国企业业务开(kai)(kai)展中的跨境(jing)数(shu)据(ju)需求。

五是(shi)强(qiang)化数据立法和(he)监管配(pei)套机(ji)制(zhi)设计。在(zai)顶(ding)层机(ji)制(zhi)方(fang)面,依托(tuo)促(cu)进大数据发展部际联席会议(yi)等,建立强(qiang)有(you)力的数据要素统筹管理机(ji)制(zhi)。在(zai)确权立法方(fang)面,探索与(yu)欧美(mei)不(bu)同的第三(san)条道路,在(zai)承(cheng)认(ren)保护(hu)隐私权和(he)财产权基(ji)础(chu)上,强(qiang)(qiang)化数据(ju)公共品属性,确立个人(ren)、企(qi)业、政府三(san)边确权体系和(he)技术框架(jia)。在(zai)监管(guan)创(chuang)新(xin)方(fang)面,坚持放开事前审批与强(qiang)(qiang)化事中事后监管(guan)并重(zhong),实现正(zheng)面引导清单(dan)、负面禁止清单(dan)和(he)第三(san)方(fang)机构认(ren)证评级相结合(he),强(qiang)(qiang)化多(duo)主(zhu)体协同和(he)线上线下联动治理(li)。在(zai)风险防范方(fang)面,完(wan)善数据(ju)市场风险预警和(he)应急处置,探索面向头部企(qi)业的数据(ju)安(an)全备案机制(zhi),切实强(qiang)(qiang)化数据(ju)安(an)全和(he)数据(ju)隐私保护(hu)。
    (作(zuo)者:国(guo)家(jia)信息中心 王璟璇、窦(dou)悦(yue)、黄倩倩等,刊载于(yu)《电子政(zheng)务》2021年(nian)第6期(qi))