作者：盘和林 中南财经政法大学数字经济研究院执行院长、教授
近日，《南方电网公司数据资产管理体系建设研究报告》（以下简称“研究报告”）评审会在广州举行。研究报告结合中央关于实现碳达峰、碳中和目标，培育数据要素市场发展，推动数字经济健康发展和南方电网公司数字化转型战略落地的需要，提出了“责权利、量本利”的研究主线，构建了适应数据要素化、资产化的数据资产管理体系框架，创新性地提出了能源行业电力数据要素的相关理论概念，同时，立足公司、面向行业，围绕数据要素流通面临的法律、财务、安全等重点难题，提出了可行策略及解决方案。
让更具有信息优势的主体去承担更多的责任和工作
复旦大学教授，兰小欢老师在其《置身事内》一书中提到了复杂信息的存在，指出信息与权力密不可分，实质权威来源于信息优势。更具有信息优势的一方，从效率角度来看，应当承担更多的工作与责任。
一直以来，我们的要素市场建立也是参考了这个标准。在土地市场中，政府因为主导了政策和区域的发展方向，相应也一定程度上决定了土地的用途，再加上土地巨大的外部性和战略作用，政府在土地市场承担了更大的责任和工作。在资本市场中，资本最终会应用于企业本身，因而在融资以及资本使用方面，企业占据着信息优势地位，所以资本市场则更多的由企业和市场机制本身来主导，政府则更多地充当“看门人”的角色。
而数据要素具有非常明显的产业和领域特色。比如南方电网这一次探索的能源领域的数据资产管理体系，未来也会有各种不同行业领域内的数据资产管理体系，这些都被烙印上了明显的行业特性，因而更适合更具信息优势的纵向管理，而不是横向管理。另外，无论从技术本身还是从信息的应用途径，政府都处于一个信息劣势，数据处理对于政府来说是一个“黑盒”，如果为了打开黑盒而去加强监管，那么会大幅增加监管成本，笔者也曾经提到在数字经济领域更适合实质大于形式的负面清单式结果监管，而不是行为指引式的监管。所以从这两个角度来看，企业作为在数据要素领域占据信息优势的一方，应当承担更多的责任和工作。
“私允价值”到“公允价值”的跨越如何实现？
前文提到，企业在数据要素领域具有更大的信息优势，因而需要发挥更大的作用。那么如果企业在数据资产化过程中具有更多的话语权，该如何保证这个被资产化的数据价值并不是“一家之言”，而是“众人之信”呢？
这其中就涉及到“私允价值”到“公允价值”的跨越。公允意味着认同的企业或者说是主体数目要达到一定的规模，而规模则意味着出现垄断的可能，那如何在这其中取得平衡呢？笔者认为可以有以下几个办法可以尝试。
其一是打通企业和政府之间的壁垒，加强政府部门和市场主体的合作，构建数据资产管理协同机制。这么做是为了平衡私允价值背后的私人利益需求与公允价值背后的社会利益需求。以政府的力量来保证公正，以企业的力量来保证效率和可行性，从而形成一个具有行业特点，也具有公平效力的数据资产化框架。其二是要用好国企的主体优势。作为市场主体和公共部门的融合体，国企有着得天独厚的条件。以能源这一规模经济领域为例，南方电网就是典型的适合主导数据资产化进程的国企主体之一。其三，要分领域分特点的逐步探索数据资产化的方式。目前而言，纯市场领域的数据资产化还处于探索当中，因为它更需要做好市场与政府之间的平衡，而具有一定社会影响和公共产品特性的领域比如能源的数据资产化则可以进一步向前推进。
遇到事情就找政府的做法，是鲁莽而低效的
科斯在其《社会成本问题》批评了这种做法，指出市场解决不了的问题不一定政府也解决得了，两者并不是二选一。不仅如此，著名经济学家维克里也曾经论述过，以政府力量来主导产品价格和标准的设定最终结果可能会使得付出的成本远大于均衡带来的收益。所以，数据资产化的进程，我们不能因为其本身具有一定的公共物品属性就要求政府承揽该工作，而应当尝试着从权属界定，技术发展，利益均衡等角度寻求突破。
数据能够交易的前提，是做到两权分离，或者是用隐私计算的方法跳出两权分离的限制。一条路是数据使用权和所有权的分离，将数据所有权归属用户自身，而使用权则可以有限让渡给企业或者服务商，让数据在受管制和约束的情况下充分流通，但是目前相关的法律制度还不够完善。另一条路就是通过隐私计算等方式跳出两权分离的限制，直接对用户的敏感信息进行处理，企业可以使用数据但是拿不走，只能根据数据得到无差异的信息，而无法追踪到用户个人。
数据资产化是数据交易的实现途径。数据要素要想流动起来，打破数据孤岛，真正成为一种生产要素，就必须要能够市场化交易或者说是市场化衡量，这其中资产化就是必须要完成的工作。但无论是数据权属困境的解决还是数据交易实现路径的实现，企业在其中都需要发挥重要的作用，而不是遇到问题就要求政府来解决。
企业发挥主体优势和政府高效监管并不冲突
前文提到，从效率角度来看，企业在数据要素领域具有信息优势，而且在探索新的数据交易规则的建立中也不可或缺，因而企业在数据资产化领域要充分发挥主体优势，承担更多的工作和责任。
然而，这并不意味着在数据要素市场就不需要政府，相反，数据市场更需要政府更灵活，更高效的监管。政府要保证资产化的公允价值的客观公正性，因此无论是这个标准是由什么主体制定商议，都必须最后由政府来拍板敲定。同时，政府可以允许企业先行先试，就比如南方电网，融合社会主体的力量共同形成数据融合新生态，用一些国家样板工程来推动数据资产化的落实。
综上，窃以为，企业在数据要素领域具有更大的信息优势，因而在数据资产化过程中需要承担更多的责任和工作，其中要与政府主体积极协作，形成融合生态，共同解决私允价值到公允价值的跨越问题，在企业收益与社会福利之间取得平衡，促进数据要素的交易流通。
