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李晓东:把握数据治理边界,推动数字经济可持续发展

数据治理在数字经济不同发展阶段的原则可概况为:早期积极鼓励。以数据为关键要素的数字经济。数字经济可划分为:无数据所有权、使用权的初级阶段。

据已成为数字经济时代的关键生产要素、生产资料。物联网、传感器是生产工具;大数据分析、人工智能为生产力;而标识系统和区块链平台构成生产关系。

作者:李晓东、付伟

当前,全球已进入第四次工业革命时代。人类文明从工业文明走向数字文明,经济形态亦逐渐转向数字经济。数据已成为数字经济时代的关键生产要素、生产资料。物联网、传感器是生产工具;大数据分析、人工智能为生产力;而标识系统和区块链平台构成生产关系。相较于土地,数字无边界、无上限。数字经济发展因此具有较好想象空间。

中国拥有14亿人口、GDP全球第二;但自然资源相对匮乏、互联网普及率尚不足2/3、数字经济比重仅略高于1/3。发展数字经济对中国经济结构转型升级,在新工业革命和数字文明时代实现国家发展目标,具有重要作用。

以数据为关键要素的数字经济,涵盖数据采集、传输、存储、计算、应用五个环节。数字经济可划分为:无数据所有权、使用权的初级阶段;有数据所有权、使用权的中级阶段;无数据所有权但有数据使用权的高级阶段。我们正处于初级向中级阶段转型阶段,离高级阶段尚有距离。当前阶段,经济逆全球化抬头,数据产业专业性、先进性加强,数字鸿沟加大(包括技术壁垒问题),网络碎片加剧(包括数据孤岛问题)。数据治理宜以推动数字经济可持续发展为目标,努力改善数字经济发展不均衡、不充分。

以契约责任构建的信任关系是现代经济发展的制度基础,数字经济亦不例外。互联网具有匿名化、不可信等特点。如何在不可信的网络上构建可信的交易,构成了数字经济跨越式发展的技术基础。

若数据安全保护能力不足,发展数字经济便缺乏必须的信任基础。人们既不愿交换、共享数据,亦不敢广泛使用数据应用及服务,不利于数字经济发展;数据保护水平不断提升,有助于人们增强对发展数字经济的信任,数据流通、利用更加活跃,有助于促进数字经济发展;当数据保护水平过高,数据企业合规成本超过创新预期收益,企业家投资数字经济的意愿便随之下降,亦不利于数字经济发展。因而整体看,数据治理与数字经济发展间呈现一种倒U型曲线关系。

数据治理核心为动态寻求最佳数据监管强度(倒U型曲线顶点位置),保证不同主体、不同层面的诉求得到适当满足,并根据实际需要进行调节,实现社会总福利水平最大化。结合数字经济的发展阶段,数据治理在数字经济不同发展阶段的原则可概况为:早期积极鼓励,发展规范有度,安全保障有序。

首先,数字经济发展早期阶段,应鼓励、促进数据流通、利用,繁荣数据应用市场及领域,积极构建更加可信的环境。其次,随着数字经济发展,数据领域常出现垄断、优势企业限制竞争等情况,出现“马歇尔冲突”(指市场经济条件下,自由竞争会导致规模扩大,形成规模经济并出现垄断;垄断程度提高会限制竞争、抑制创新,导致资源无法得到有效配置),不利于数字经济和数据产业发展。需同步规范行业发展、防止不正当竞争及滥用支配地位等。再者,筑牢数据安全保障底线,划好数据流通利用“红线”。需特别防范侵犯个人隐私、威胁国家安全等行为。

据此,我国当下数据治理及数字经济发展,应重点考虑三方面问题:

一、加强数据要素市场化配置。数据要素的市场化配置是党中央国务院推动数字经济发展的重大决策部署。应从根本上解决数据所有权、使用权分离,加强数据确权及交换交易。宜特别关注推进政府数据开放共享,提升社会数据资源价值等。切实加强数据所有权保护,大力鼓励数据使用权交换。数据要素市场化配置过程,亦是数字经济发展制度基础建构过程,有利于构建人们对发展数字经济的信任及信心。

二、完善数据治理政策框架。有研究(Gartner,2017)显示,地方政府仅通过应用物联网数据,即可产生约20%的财政收入。若能在未来城市智能化进程及智能城市建设工作中,释放更多数据价值,将为城市包容性增长、可持续发展,注入更强动力。需解决的关键问题为,释放数据价值及潜力。对此,需调整、完善现有数据治理政策框架——宜特别覆盖数据采集、传输、存储、计算和应用环节,并充分借鉴互联网发展“多利益相关方”模式,着力发挥非政府各方积极性。

三、加强网络基础技术研发。当前数据采集范围、数据传输速度、数据存储规模、数据计算效率及数据应用水平,均获得前所未有的提高。但须认清,有效、有序利用数据,应依赖数据索引技术、确权技术及交换技术创新——如现有网络标识系统创新(如何承载百亿量至万亿量级数据获取)、可信计算技术提升、多方安全计算改进等。现有网络信息基础设施能力尚远远不足,数字经济仍处早期阶段。我们仍需加强战略趋势研判,以更具前瞻性的眼光,布局以数据为关键要素的新技术、新业态和新模式。特别要加强网络基础技术研发,构建新的信息基础设施构建。

本文来源:伏羲智库原文标题:李晓东:把握数据治理边界,推动数字经济可持续发展

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