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浅谈数据要素市场发展
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综述:


近年来,我国网络购物、移动支付、共享经济等数字经济新业态新模式蓬勃发展,走在了世界前列。数据要素是数字经济深入发展的核心引擎。那数据要素市场发展面临的问题及建设的重要因素是什么呢?

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视发展数字经济,将其上升为国家战略。近年来,我国网络购物、移动支付、共享经济等数字经济新业态新模式蓬勃发展,走在了世界前列。数据要素是数字经济深入发展的核心引擎。随着信息技术和人类生产生活交汇融合,互联网快速普及,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,蕴藏着巨大的经济社会价值。习近平总书记指出:“要构建以数据为关键要素的数字经济”“做大做强数字经济,拓展经济发展新空间”。这为我们发挥好数据这一新型生产要素的作用、推动数字经济健康发展指明了方向。

一、政策指引

2022年4月10日,中共中央、国务院印发《关于加快建设全国统一大市场的意见》,其中提出,要加快培育数据要素市场,建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范,深入开展数据资源调查,推动数据资源开发利用。

2022年6月22日召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议,审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。习近平在主持会议时强调,数据基础制度建设事关国家发展和安全大局,要维护国家数据安全,保护个人信息和商业秘密,促进数据高效流通使用、赋能实体经济,统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理,加快构建数据基础制度体系。

二、数据要素市场发展面临的问题

数据要素市场包括三个部分,一是数据要素的分享;二是数据要素的开放;三是数据交易,即数据作为要素,可以被定价,可以被确权,可以被交易。

在这三个方面,各地政府正在积极发挥作用,特别是在数据交易方面。2015年贵阳成立了全国第一个大数据交易中心,中国场内数据交易开始出现。受到数据要素相关政策的推动,2021年至今,北京、上海、深圳、重庆、合肥等地均已筹建数据交易中心或抛出相关规划,形成了一波建设浪潮,这些数据中心的建设以地方政府为主,在数据交易层面、标准和方式上与此前均有所不同。但无论是数据的场内交易还是场外交易,都面临着诸多“堵点”,比如场内交易的活跃度,场外交易的安全监管等。

目前,数据要素市场正在经历“成长的烦恼”:比如法律法规仍待健全、区域壁垒亟需破除、市场标准有待统一、数据安全与隐私保护等数据生态还需进一步完善,数据资产估值和定价机制缺失、数据易泄露或被未授权使用、数据共享后难以追踪溯源、公平透明的数据利益分配机制也尚未形成,这些都对数据要素的开放共享和交易流转带来了挑战。

三、数据要素市场建设的重要因素

图灵奖获得者、中科院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智表示数字经济的发展需要核心技术为基础,应该进一步增加数据交易、数据流通审计、数据建模与模型治理等底层技术的投入,并以这些底层技术“新基建”为引领,加快实现数据要素市场化配置、合理分配数据要素收益等。

数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等都与数据要素市场化建设密切相关,需要四大类关键技术的支撑。

第一,数据交易类技术,包括高效实现数据撮合、数据价值分配的技术,以及记录数据交易过程的技术。

数据要素要形成市场,需要解决数据的定价问题。不论从使用者层面或者监管层面,需要从科学上研发了解数据与场景应用、数据与数据之间的匹配撮合问题。

第二,数据流通过程中的安全审计、合规审计类技术。

数据要素在市场化流通的过程中,需要保护安全与隐私。因此,数据应用过程中的安全计算的技术,以及同时发生的或事后发生的合规审计的技术都很重要。

第三,数据加工分析的技术,包括辅助数据科学家建模,或自动化建模的技术。

数据流通后的海量数据经济价值是通过数据建模来实现的。如电商领域,推荐模型可以极大提升销售量;生产活动中,智能生产模型可以提升工厂加工、制造的效率,智能调度模型可以帮助物流行业优化物流的调度等。

数据经济价值的产生是在决策模型的使用上。因此,辅助数据科学家建模,或自动化建模的技术可以帮助提高数据要素的使用效率和经济价值。

第四,数据模型治理的技术。

对于数据的应用,我们也需要有相关的治理技术,在使用者层面或者监管层面对数据模型进行风险管理。模型治理与算法监管将是数字经济下企业与监管机构评估模型价值与精度、风险与缺陷、公平性与合规性等的重要手段。

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