姜奇平@@：面向价值化@@，探索数据@@要素市场@@化之路@@

　　当前培育数据@@要素市场@@@@，有三@@个基本要求@@，一@@是@@“推进政府数据@@开放@@共享@@”，讲的不是政府信息化@@，而是政府数据@@进入市场@@；二@@是@@“提升社会数据@@资源价值@@”，讲的不是企业信息化@@，是企业数据@@进入市场@@；三@@是@@“加强数据@@资源整合和安全保护@@”，这是要素利用中存在问题@@。三@@者均与利用有关@@。我们把利用数据@@使之产生价值@@，称为价值化@@。与之相对的是@@，把信息藏在孤岛里@@，不利用@@，不产生价值@@。要加快培育数据@@要素市场@@@@，就需要解决重采集@@，轻应用的问题@@。下面归纳一@@些业内专家的有识之见@@，谈谈数据@@价值化问题@@

　　一@@、抓应用@@，促发展@@，面向价值化@@加快培育数据@@要素市场@@的必要性@@

　　人们对数据@@确权的必要性拥有共识@@，然而@@，确权不是目的@@。在确权基础上实现数据@@的顺畅流动与最大程度共享则是政策必须力推的又一@@个目标@@（张锐@@，2020）。有专家主张@@，数据@@确权与价值化并重@@，探索国内数据@@要素市场@@化的具体机制@@（刘典@@，2020）。

　　培育数据@@要素市场@@是为了促进数据@@要素流动@@。数据@@流动并不是为了流动而流动@@，最终目的是要形成@@“市场有效@@、政府有为@@、企业有利@@、个人有益@@”的数据@@要素市场@@化配置机制@@，提升与放大数据@@要素的价值@@。价值化包括两个主要方面@@：一@@方面@@培育出数字经济新产业@@、新业态和新模式@@@@，另一@@方面@@@@构建出农业@@、工业@@、交通@@、教育@@、安防@@、城市管理@@、公共资源交易@@等领域规范化数据@@开发利用的新场景@@。（张锐@@，2020）

　　正如专家指出的@@，只有盘活数据@@@@@@，才能在数字经济时代中占据主动权@@。盘活数据@@@@，要推动数据@@与各行业各领域的融合发展@@。推动数据@@应用@@，加快传统产业数字化@@、智能化@@，做大做强数字经济@@，能够为我国经济转型发展提供新动力@@。应该面向重点行业的应用需求@@，研发具有行业特征的大数据@@检索@@、分析@@、形成垂直领域成熟的大数据@@解决方案及@@服务@@@@（徐恒@@,2020）。

　　二@@、为什么要面向价值化@@设计制度@@：根据数据@@性质@@完善产权性质@@

　　欧盟@@GDPR的制度设计主要是面向采集与确权@@（数据@@生产@@），而不是面向应用与价值化@@（数据@@服务@@@@）。在规制方面@@，欧盟@@出台史上最严格数据@@保护条例@@，被认为是隐私权的重大胜利@@，赞赏支持者众多@@，我国对此应理性对待@@，不宜照搬欧盟@@做法@@，应在个人数据@@保护和数据@@融合创新之间追求平衡@@（张亮亮@@，陈志@@。2020）。

　　中国要面向价值化@@加快培育数据@@要素市场@@@@，原因在于@@，数据@@只有在服务@@@@、使用中@@，才能体现它的价值@@。从数据@@价值链视角@@，数据@@供给的市场化即@@是要通过外部力量加快推动数据@@价值链上@@“数据@@采集一@@数据@@储存一@@数据@@处理一@@数据@@挖掘@@”中的一@@个或多个价值环节的市场化进程@@。（杨锐@@，2020）培育要素市场是一@@个全面的工作@@，全链条的工作@@，如果把治理重心过度放在数据@@采集一@@个环节上@@，不符合@@“根据数据@@性质@@完善产权性质@@”的要求@@。

　　专家指出了其中主要理由@@：1.同样数据@@对不同人的价值可以大相径庭@@ 。第一@@@@，不同人的分析@@方法不一@@样@@，从同样数据@@中提炼出的信息@@、知识和智慧可以相差很大@@。在科学史上@@，很多科学家深入研究一@@些大众习以为常的现象并做出了重大发现@@。重物落地之于牛顿@@，闪电之于富兰克林@@，与它们对大众的价值是完全不一@@样的@@。第二@@@@，不同人所处的场景和面临的问题不一@@样@@，同一@@数据@@对他们起的作用也不一@@样@@，对一@@些人可能是垃圾@@，对另一@@些人则可能是宝藏@@。比如@@，另类数据@@包括个人产生数据@@@@、商业过程数据@@和传感器数据@@等@@，能帮助投资者做投资决策@@，但对非金融投资者则没有太大价值@@。第三@@@@，不同制度和政策框架对数据@@使用的限定不一@@@@，也会影响数据@@价值@@。比如@@，互联网平台@@获得用户数据@@后@@，如果不恰当保护和使用@@，不尊重用户隐私@@，将影响品牌形象和用户信任@@，降低对数据@@价值和公司价值@@。2.数据@@价值随时间变化@@。第一@@@@，数据@@有时效性@@。很多数据@@在经过一@@段时间后@@，因为不能很好反映观察对象的当前情况@@，价值会下降@@。这种现象称为数据@@折旧@@。数据@@折旧在金融市场中表现得非常明显@@。第二@@@@，数据@@有期权价值@@。新机会和新技术会让已有数据@@产生新价值@@。3.数据@@会产生外部性@@    第一@@@@，数据@@对个人的价值称为私人价值@@，数据@@对社会的价值称为公共价值@@。数据@@如果具有非排他胜或非竞争性@@，就会产生外部性@@，并造成私人价值与公共价值之间的差异@@。这种外部性可正可负@@，没有定论@@。第二@@@@，数据@@与数据@@结合的价值@@，可以不同于它们各自价值之和@@，是另一@@种外部性@@。但数据@@聚合是否增加价值@@，也没有定论@@@@。既可能存在规模报酬递增情形@@，比如@@更多@@数据@@更好揭示了隐含规律和趋势@@，也可能存在规模报酬递减情形@@，比如@@更多@@数据@@引入更多@@噪声@@。（邹传伟@@，2020）

　　三@@、数据@@要素难以充分流动发挥作用的问题所在@@

　　数据@@要素难以充分流动以发挥最大作用@@，从根本上说@@，是因为存在开发与利用之间的矛盾@@。

　　首先表现为刘典@@所说确权与价值化之间的矛盾@@。

　　一@@是@@在开发与利用关系上@@。开发要求确权@@，但传统确权@@排他@@；又影响利用@@，尤其是数据@@共享@@。如何令数据@@要素在流动中发挥一@@加一@@大于二@@的价值化作用@@，需处理好二@@者关系@@。

　　二@@是@@在产品与服务@@关系上@@。传统确权@@，专注于产品业态@@，筑高了采集门槛@@；服务@@业态作为新业态@@、新模式@@，趋向产品免费而服务@@收费@@。业态落后限制了价值化@@。

　　其次@@表现为规则与服务@@之间的矛盾@@。

　　一@@方面@@，由于缺乏确权在内的有效规则的规范@@，主体@@不愿投入开发@@，开发之后不愿让数据@@流动@@；

　　另一@@方面@@@@，由于服务@@体系不健全@@，数据@@要素市场@@化的成本居高不下@@，成本高于收效@@，影响了数据@@要素作用的发挥@@。

　　四@@、如何面向价值化@@解决数据@@要素市场@@化问题@@

　　解决问题@@，应主要致力于建立加快培育数据@@要素市场@@的规则体系与服务@@体系@@，即@@，建立规则有利于确权@@，保障数据@@要素有序流动@@，建立服务@@体系@@，有利于实现价值化@@。

　　应按市场化原则@@，商业化方式@@，推动数据@@要素有序流动@@，实现供求匹配@@，即@@根据需求实现数据@@要素流动@@（交易@@），优化资源配置@@，合理分配利益@@。

　　规则体系建设的主导思想应有别于欧盟@@@@，根据数据@@性质@@，按拥有权@@-使用权两权分离原则构建规则@@。从轻处理采集环节的拥有权@@，服务@@、利用环节的使用权@@，建立有中国特色@@，又符合全球趋势的有偿共享规则体系@@。建立以共享发展为实质内涵的规则体系@@，并据此建立制度优势@@。

　　服务@@体系建设的主导思想应着眼于数据@@要素的价值倍增@@，以此有别于欧美现行政策@@，以要素市场@@（合约交易@@@@）为主@@，以商品市场@@（产品交易@@@@）为辅@@，发挥平台@@在数据@@要素增值上以数据@@生产@@要素倍增实物生产要素的作用@@，最大限度发挥产业数据@@化中数据@@生产@@要素的价值化倍增作用@@。