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数据交易,距离生产要素市场化还有多远?  | 2022全球数字价值峰会

想,都是问题;做,才是答案。

图片来源@视觉中国

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生产要素从来都是万亿规模的市场,土地、劳动力、资本、技术尽皆如此。在交换和流通的过程中,生产要素实现了商品化和社会化,极大地促进了生产力的发展。

当数据成为第五种生产要素,我们仍在探索建立数据要素的流通规则。2021年,国务院下发了《要素市场化配置综合改革试点总体方案》,其所提出的指导建议,很大程度上反映了数据交易市场现状。

首先是完善公共数据开放共享机制,很多数据交易参与方“不愿”“不敢”“不会”,数据难以共享;其次是建立健全数据流通交易规则,如何突破“数据可用不可见”等技术和规则障碍;再次是拓展规范化数据开发利用场景,数据的采集和利用,大多做不到标准化和产品化;最后是加强数据安全保护,这也是数据交易的底线。

在2022全球数字价值峰会上,数据交易成为备受关注的议题之一,数据产业链不同角色共聚一堂,勾勒出数据交易的现状与图景。

无限的数据,有限的问题

“大数据之父”维克托•舍恩伯格曾表示,“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,大数据还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。”

换句话说,数据正在重塑一切,正如生产要素一次次演化的历史。

深圳数据交易有限公司(以下简称“深数交”)董事、副总经理王冠在会上提到,数字经济已经上升至国家战略,顶层设计方面正在不断完善,在这个过程中,数据成为关键生产要素。

参考经济发展的不同阶段,在农业经济中,土地是非常重要的生产资料,也是非常重要的经济组成部分;到了工业经济,主要的生产变量变成核心技术;而到了数字经济阶段,数据成为最核心的生产要素,培育数字要素市场成为关键。

“数据可以推动企业生产关系的变革。通过数据治理可以帮助企业提升自己的数据管理能力,推动企业数字化的进程,形成优质的数据资产,探索数据交易,为企业寻找新的生产路径。”王冠说。

与此同时,数据要素和其他生产要素会不断地组合迭代。基于数据要素的特点,比如可复制性强、迭代速度快、复用价值高、可无限供给,数据与劳动力、资本、技术、土地融合变革,成为生产要素新组合,充分发挥数据要素的乘数效应,赋能实体经济快速发展。

数据的价值近乎无限,然而目前还面临着有限的问题待解。

此前北京大学光华管理学院副院长周黎安在接受媒体采访时表示,数据是一种在互联网时代涌现的新型生产要素,在产权界定、配置模式、定价方法等方面都存在诸多有待探索的议题。

数据要素化和要素市场化的过程双重叠加,使得数据要素市场化配置的进程更为复杂,为规范市场秩序、激发市场活力,应当兼顾合规需求和创新空间两者之间的关系,尤其考虑中国在大数据、人工智能等数据密集型产业的领先地位,在制定政策时必须鼓励市场主体在一定条件下进行各种有益的创新和探索。

清华大学交叉信息研究院兼职教授、交叉核心院副院长林常乐从数据定价的角度出发,他表示,前期数据定价算法的研究都集中在甲乙双方,而数据提供方和数据使用方两方的角色是不对称的,在这种情况下会容易陷入非对称问题的逻辑困境。

在不同主体数据要素的交叉应用和流通过程中,以及单一主体的多部门、多来源的数据应用过程中,都会遇到数据定价的问题,如果不能解决数据定价的问题,就实现不了数据大规模应用,进而无法产生数据经济的经济学基础。

从数据交易所的角度,王冠也补充道,当下场外数据交易活跃,发展迅猛,但场内数据交易仍缺乏活力。数据交易的流通方式比较单一,主要以数据包和API接口的形式,另外公共数据未激活,仍然存在数据孤岛、交易互信的问题。

数据交易的进行时

想,都是问题,做,才是答案。数据交易的方方面面在实践中不断完善。

以数据定价算法为例,在姚期智院士带领下,交叉核心院创造性地提出了新理论,通过信息经济学原理,把业务的经济价值和模型的精度进行一一映射和对应,然后利用数据多方协作的场景进行求解,把模型的精度和数据的贡献进行一一分解,求出来唯一公平的权益分配。

“这样的理论框架可以应用于各类场景,在各类场景内都会有内部数据、外部数据、多方数据的协同,根据业务的价值,可以把数据提供的业务价值进行映射和计量,根据数据的价值贡献度,可以把它分配给各个数据,这种分配是符合第一性原理的,可以到原子级别。”林常乐说。

在数据交易的产业链上,数据交易所起到承上启下的枢纽作用,政策和市场双轮驱动下,各地数据交易所林立而起,深圳凭借其开放的理念走在了前面

深圳率先发布了《深圳经济特区数据条例》,也是全国第一个发布的数据领域基础性、综合性立法。数据条例指出,公共数据开放共享是原则,不共享是例外,基于大量的公共数据开通、公共数据资源共享,能催生更多的公共数据和社会数据的融合。

此外,深圳交易所也拓展了更多的能力,沿着数据交易价值链向前延伸自己的能力。王冠就提到,企业还没有把数据作为一种资产看待,没有真正意识到数据的价值,大部分企业目前的数据流和业务流还没有完全拆分,企业把数据和IT放在一起管理,没有意识到数据其实和IT是完全不同的两个逻辑。

因此,深圳数据交易所在推动一些企业进行内部的数字化转型时,先推动企业对数据价值的理解,让企业把数据流、业务流、技术流跟信息流拆分,最后才能做数据资产价值挖掘和变现的事情。

目前深圳已引入全国348家交易主体参与市场,其中数据商74家,数据提供方85家,数据需求方189家,据了解,深圳数据交易所目前工作重点不是提高交易额,而是培育市场生态。

以数据为中心的万亿市场亟待培育,数据也必然要经历市场化的过程,不同的是,数据是一个全新的生产要素,独木不成林,数据交易的产业生态上下联动探索,才能快速有效建立新型数据市场。(本文首发钛媒体APP 作者 | 张帅)

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