数据交易:产权政策会为数据市场注入活力

来源:财经网 专栏:盘和林 2023/01/09

作者:盘和林 浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员;工信部信息通信经济专家委员会委员

数据交易是数据要素市场化配置的关键环节,然而,自数据上升为新型生产要素以来,数据交易“并没有想象中活跃”,甚至成为了数据要素市场建设的一大难题。虽然各地已陆续建立起大数据交易所,交易平台数量激增,行业发展势头迅猛,但交易规模与额度仍低于预期。逐渐暴露出数据要素流通困难、行业应用需求挖掘难、市场生态发育不良等诸多问题,亟待进一步完善。

数据交易不同于传统要素交易模式

数据交易为何困难?造成上述一系列问题的现实原因可能在于,数据交易与传统要素的交易模式并不完全相同。众所周知,作为经济学基本范畴的生产要素是不断演化的,数据是信息和数字技术的基础要素,与土地、劳动、资本和技术等生产要素并驾齐驱。一些观点认为,数据既然已经成为一种重要的生产要素,大数据的价值已经充分体现,那么数据交易就应当模仿传统各类生产要素,尽快搭建交易市场。过去数年,在大数据交易所的创建过程中,证券交易所的交易模式成为不少人理想的数据交易模型。

但需指出,数据在主体特征、权属界定、价值溢出、交叉关联性以及资源稀缺性、排他性、资源均质性等方面与传统生产要素仍存在差异,因此数据交易的权属、交易规模和交易频率也更具独特性。数据交易所呈现的几乎都是点对点的交易或通过服务合同的交易,因而很难完全复制类似前者的交易模式。此外,数据商品定价、数据资产评估本身受到包括数据品种、时间跨度、数据完整性、数据样本覆盖和数据时效性等因素的影响,基于以上原因,数据交易也不宜采取市场流通商品的交易模式。

数据交易的困境需要从其他途径破解

当前,数据流通交易存在很多难题,如数据拥有者不愿意开放数据,数据灰、黑交易依然十分普遍。此外,交易平台方缺乏行业数据需求场景的认知和理解,数据需求方往往是定制化的数据需求,而这些数据需求往往是全新的,之前从未有过的交易类型和数据类型,致使数据交易量低于预期,创新活跃度不足。因此,需要丰富交易数据产品种类,拓展数据交易渠道,提升消费者的支付意愿。

一方面,虽然数据财产化确权可以减少一定的交易费用,但数据交易仍存在‘一对多’、突破平台或地域限制的可能性,所以还需要通过拓展交易渠道以降低交易费用。仅以跨区域交易为例,目前地方数据交易“各自为战”,无法形成统一市场,未能最大限度发挥数据使用效应。对此,需要着手建设全国统一的、多层次的数据要素交易大市场,以此来打破数据交易的区域性局限。

另一方面,由于数据交易存在买方和卖方的信息不对称问题,合理的定价机制是保障数据交易可持续性的前提。忽视数据购买者的支付能力和意愿,会产生较高的交易价格,致使终端买者群体规模扩张速度缓慢。政府可以先行先试,通过开放政府数据的方式,来引导数据交易市场构建数据的市场化配置模式。

数据交易呼唤多元协同治理

目前来看,数据交易面临的威胁很多,数据作为一种资产,如何界定、如何定义,各地数据交易所仍然缺乏统一的技术认定、评判标准与法律支持。制度是激活数据要素市场的决定性因素。无论是数据交易中的信息悖论,还是公地悲剧、“搭便车”与投资激励问题,单一治理主体都无法有效解决,甚至可能带来更多问题。实际上,没有制度,也会有数据交易,只是大量交易将存在于灰色和黑色地带,这样的数据交易是不可控的,并最终会给社会带来不可挽回的负面影响。在这一现实背景下,数据交易需要从制度入手,通过多元协同治理来保驾护航。

其一,在技术层面。合法、正当的数据来源是数据产品得以交易的基本前提。数据产品交易前可由第三方做出合规的技术评估,包括数据交易主体背景、数据来源合法性、数据产品的风险性等方面,并提供相应的安全风险预防、管理和处置措施。可借鉴数据产品登记凭证,实现一数一码,可登记、可统计、可普查,方面数据交易的追踪和评估。

其二,在标准层面。标准化是规范大数据交易的最佳方式,也是打通跨区域、跨行业之间数据交易的前提,包括基础数据描述的标准、数据处理标准、数据安全标准和数据质量评价标准等,有助于实现数据在安全规范的前提下实现流转。为此,从数据交易所的角度,应该统一行业标准,降低用户的履约的风险和争议解决的困难程度。

其三,在法律层面。数据交易的机构具有典型的组织性功能,作为一种撮合性中介,在促进数据交易、发现价格的同时也放大了相关数据风险。所以,交易市场除了要在行业自律的约束下规范运行,也需要在自我监管失灵的情况下加强政府干预,那么法律就要为数据交易提供一定的兜底制度或缺省规则。值得一提的是,授权环节是数据拥有主体的法定权利,也是数据交易能否开展的首要条件。从数据要素发展的角度看,数据权属确定能够激发数据交易者热情,产权政策会为数据市场注入活力。

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