人工智能数据市场的建设

2024-07-18 来源:中国社会科学网

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  数据是数字时代的石油。随着人工智能技术加快发展,数据作为生产要素的属性更加凸显。加快培育和建设数据要素市场,是数据资源普及应用和高效配置的客观要求,也是数字经济持续健康发展的重要基础。数据资源和数字产品往往具有低边际成本、网络外部性、长尾效应等特性,而数字平台则具有规模经济和范围经济等特性。数字领域的这些经济特性决定了,只有在数据市场构建起规则一致、竞争公平、设施联通、流通顺畅的全国统一大市场,努力实现跨区域、跨行业、跨经营主体的协同配置,数据要素才能发挥最大功效。当前,我国数据要素市场建设加快推进,但在诸多方面仍存在与全国统一大市场建设不相适应的方面。要有效推动数据要素市场化配置,为数字经济发展提供强有力支撑,必须从交易平台、基础制度、设施网络、监管机制等方面着手,加快建设数据统一大市场。
  一、我国数据市场建设进展
  移动互联网的迅速发展引领数字经济和大数据产业蓬勃兴起。在这一背景下,全球数据总量飞速增长,数据处理、数据分析和数据挖掘技术随之不断发展进步。用户画像、定制化生产、库存管理……数据作为重要的生产要素深度融入生产过程,应用到生产、流动、消费等各个领域,在经济社会中发挥着越来越关键的作用,成为经济社会发展的基础资源和创新引擎。
  当下万物互联发展迅速,生产过程具有了传统形态和数据形态双重产出。数据要素区别于其他生产要素的显著特征是可低成本多场景复用,具有非排他性。通过结构重组、汇聚融合等多种方式,数据的价值被多层次多元化挖掘,知识扩散和市场拓展得以实现。在此过程中,还能产生新的数据,充分发挥数据要素的乘数效应。而数据价值的充分发挥,是以健全的数据要素市场为前提的。数据要素市场是指将尚未完全由市场配置的数据要素转向由市场配置的过程,最终目的是形成以市场为根本调配的机制,实现数据流动的价值或者数据在流动中产生价值。良好的数据市场能促进数据要素优化配置和数据资产价值实现,为微观主体的数据开放接入、流转交易和创新应用提供充分的经济激励,从而促进数字经济创新发展。例如,目前各大企业拥有不同的数据类型,阿里巴巴、京东拥有最多的电商消费数据,百度拥有最多的搜索数据,腾讯则掌握着最多的社交数据。
  党和国家高度重视健全数据要素市场的构建。党的十九届四中全会首次将数据增列为生产要素,为数据资源整合利用、市场化配置做顶层设计。近年来,《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《要素市场化配置综合改革试点总体方案》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》等文件相继出台,构建起数据要素政策体系的基本架构,为强化高质量数据要素供给、加快数据要素市场高质量发展打下了坚实基础。
  此外,国家设立了国家数据局进行宏观统筹,推动数据资源的整合与开放,优化数据资源配置,促进数据要素市场化。各个省市也纷纷新建、整合与数据要素相关的行政管理部门,成立数据交易机构。场内交易中心的建立有效打破信息壁垒,缩小数据供需双方的信息差,加快了数据流通。根据中国信息通信研究院和贵州大学·公共大数据国家重点实验室、贵州财经大学测算,预计2025年数据交易市场规模将超2200亿元。2023年全球数商大会上,上海数据交易所、浙江大数据交易中心等七家省级数据交易机构发起并建设联盟链共识节点,就数链共建展开深度合作。数据交易链面向数据要素市场的全产业全流程,多省市实现了“一地挂牌、全网互认”,数据要素市场资源整合效率得到进一步提升。
  得益于政策环境、经济环境的支持,2021—2022年我国数据交易行业市场规模由617.6亿元增长至876.8亿元,年增长率约为42.0%,增速明显。预计至2030年,我国数据市场规模有望达到5155.9亿元。数据市场通过确权,促进数据交易,不同类型的数据能够催生有效交互,产生新的价值。
  目前,金融、通信、制造工业、医疗和交通运输等行业对于数据产品的应用需求均呈现上升趋势。不仅市场规模进一步增加,数据交易市场的活跃度、市场纵深也随着数据资源应用场景的丰富得到大幅提升。与此同时,随着各个行业对于数据需求的增长,数据供给端在主体、类型、数量上呈现出不断发展的趋势。特别是公共数据供给有显著提升,截至2023年8月,我国已有226个省级和城市的地方政府上线了数据开放平台,其中省级平台22个(不含直辖市和港澳台),城市平台204个(含直辖市、副省级与地级行政区)。与2022年下半年相比,新增18个地方平台,其中包含1个省级平台和17个城市平台,平台总数增长约9%。在党和国家的积极推动和引领下,数字要素市场正朝着高质量、高效率的方向发展。
  二、数据统一大市场的建设现状
  数据交易所形成“千帆竞发”格局。数据交易所是数据要素配置的重要场所,数量适当、布局合理的数据交易所是建设数据统一大市场的客观要求。据不完全统计,国内目前有44家数据交易所,其中正式运营的有15家,绝大多数交易所数据交易量极小。与之形成鲜明对照的是,我国股票二级市场每天交易额达到万亿元左右,而国内只有上海、深圳、北京三家交易所。
  公共数据是全国统一大市场形成的必要条件之一,公共数据需要跨行政区域交易、流通和使用,数据运营主体之间需要公平竞争、实现规模经济。应用场景较为丰富的高质量数据,是数据要素中应用前景比较看好的一类。从目前各地公共数据的授权运营和交易情况看,绝大部分城市都以保障安全为目标,把公共数据的运营主体和交易场所限制在本省甚至是本市。
  目前企业数据是分散的,制约数据互联互通和交流共享。企业数据是种类最丰富、市场开发前景最广阔的数据。经过长时间发展,国内领先的互联网企业,特别是头部平台企业积累了大量数据,一些特色企业也具有较为丰富的专业化数据。目前企业数据的市场化交易动力不足。一方面,大量企业将数据作为其核心竞争力,缺乏交易动机;另一方面,数据交易的安全合规压力仍然较大,市场服务体系也不健全,部分企业不敢交易。
  统一的数据标准是建设高水平数据统一大市场的内在要求。国内多数企业信息化过程中,数据架构不统一、开发语言不一致、数据库多样化,企业采集标准不一、统计口径各异。形成统一的市场基础制度,是建设全国统一大市场的首要任务。各方对数据要素市场建设的重要性已经形成了高度共识,在制度建设方面仍存在确权难、定价难、入场难、互信难、监管难等问题。构建各方认可、共同遵守的数据市场基础制度还需要进一步摸索,相关制度建设的进程也在很大程度上影响着数据统一大市场建设的进程。
  推进市场设施高标准联通,是建设全国统一大市场的内在要求。数据要素市场尤其如此。当前,我国数据基础设施建设取得了显著进展,并基于各地的数据和其他要素禀赋差异实施了“东数西算”等重大工程。建设统一大市场,仍然需要在优化数据与算力网络布局、完善交互渠道等方面作出更多努力。
  统一的数据监管规则是统一大市场的重要组成部分。近年来,我国数据监管规则建设不断推进。接下来,需要进一步健全公开、透明的数据监管规则,建立有效的政企沟通机制,增强市场监管制度和政策的稳定性、可预期性。在此基础上,通过实施统一的数据监管执法,帮助数字领域企业构建统一的行为规范。高水平的统一大市场必然是充分开放、内外畅通的大市场。新发展格局下,数字市场中大量企业对“双循环”数据跨境流通应用有强烈的现实需求。
  三、加快建设数据统一大市场的建议
  一是构建布局合理、分工明确、优势互补的多层次数据交易体系。结合现有数据交易所建设情况,在中央层面形成数据交易所的规划布局,兼顾交易所发展水平和市场优胜劣汰情况,形成全国性市场与区域性市场、一级市场与二级市场、综合市场与专业市场共同发展的多层次数据要素市场体系。完善数据交易所的职能分工,引导竞争力弱、重复建设的交易所逐步退出市场,清理各地对数据交易本地化的要求,打破数据交易的地方保护。
  二是建立规则统一、执行一致、治理协同的数据市场基础制度。聚焦数据采集、开放、流通、使用、开发、保护等全生命周期的制度建设,循序渐进逐步建立统一的数据采集制度、数据产权制度、收益分配制度。建立数据流通准入标准规则,探索开展数据质量标准化体系建设。同时结合数据特性和行业特征,考虑个性化因素,避免所有地区、所有行业“一刀切”。鼓励各行业结合自身特点,在数据领域逐步形成统一的技术标准、通用的数据库架构、共同的开发语言,鼓励各部门形成部门内统一的政府数据开放共享制度、流通交易规则、数据跨境流动规则、数据综合利用规则等。
  三是建设布局合理、互联互通、融合应用的数据基础设施网络。进一步夯实数据要素基础设施,适应数字技术进步要求,持续健全“云-网-端”基础设施,促进多类型、多区域数字基础设施发展水平协同共进,避免重复建设和过度同质化竞争。探索建设全国一体化数据要素登记存证平台,推进数据要素领域创新平台布局,推动全国范围内的数据基础设施网络与应用场景相互促进。进一步优化“东数西算”的管理制度和规则,构建数据、计算资源、网络的一体化服务,一体化调度算力,形成“算力”和“数据”相结合的数据产业生态体系。
  四是构建公开、透明、可预期的数据监管规则。持续推进包括数据伦理、数据隐私保护、个人信息保护、数据安全等在内的数据治理制度建设。分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。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。加快推进数据跨境流动的制度规则建设。
  五是形成全国统筹、上下协同、部门联动的数据要素市场工作机制。发挥数字经济发展部际联席会议作用,加强数据统一大市场建设的全国统筹,重点促进数据制度统一和数据政策统一,提升规则的一致性和执行的协同性。促进数字经济和数据要素领域跨地区跨部门跨层级协同联动,定期对数据基础制度和数字基础设施建设情况进行评估,适时进行动态调整,推动软硬基础设施不断丰富完善,支撑数据统一大市场建设。
  【本文系国家社会科学基金重大研究专项项目“人工智能发展与美国对华科技政策研究”(21VMG016)阶段性成果】
  (作者系北京大学经济学院财政学系主任、长聘副教授、教育部青年长江学者、世界银行研究顾问)
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