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楊濤專欄丨打造“7+1”的數據要素產業(yè)生態(tài)

2023-08-18 09:20:07

日前,上海發(fā)布《立足數字經濟新賽道推動數據要素產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展行動方案(2023-2025年)》,尤其強調了促進供給、需求、服務等多元數商生態(tài)的健康發(fā)展。

根據上海數據交易所的界定,數商是指以數據作為業(yè)務活動的主要對象或主要生產原料的經濟主體,是數據要素價值的發(fā)現者和價值實現的賦能者,是跨組織數據要素的聯(lián)結者和服務提供者。我們看到,這也涵蓋了數據產業(yè)鏈的主要參與者。當前,在數據要素市場建設中,與著眼于特定環(huán)節(jié)相比,更為關鍵的是應考慮整體生態(tài)模式的構建。

近年來,在推動經濟金融高質量發(fā)展中,生態(tài)的概念越來越受到重視。例如,在人民銀行《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)》中,就體現出眾多關于金融生態(tài)要素,包括金融科技治理體系、數據要素潛能激發(fā)、新型基礎設施建設、金融科技審慎監(jiān)管、可持續(xù)發(fā)展基礎等,這些顯然都是保障金融科技健康發(fā)展的生態(tài)基礎。


(資料圖片)

當前,面臨數據要素產業(yè)從“粗放式”轉向“集約式”“精細化”發(fā)展的重要節(jié)點,探索有效的生態(tài)建設更是重中之重。所謂數據要素產業(yè)生態(tài),其核心思想應該是通過合理的激勵相容機制安排,促使不同層次的產業(yè)參與主體合作共贏、協(xié)同創(chuàng)新,通過新技術、新規(guī)則、新模式,來優(yōu)化產業(yè)鏈環(huán)境,改善產品和服務,提升數實融合的效率并降低成本、保障安全。

我們認為,有效的數據要素產業(yè)生態(tài)應該體現為“7+1”模式,即7個層次,加上環(huán)境要素。具體看,一是基礎層,主要是服務于數據采集、數據存儲、數據處理加工等產業(yè)鏈前段部分,涵蓋了相關數據類企業(yè),以及各類數據服務商、數據基礎設施等。

二是技術層,主要是面向數據要素產業(yè)鏈運行特征的、專業(yè)化的技術解決方案落地,包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計算等,都可以更有效地用于解決數據產業(yè)鏈的痛點難點。

三是交易層。近期北京、貴州、上海等地相繼發(fā)布推進數據要素市場發(fā)展的地方政策,其核心都是圍繞數據交易市場建設展開。對此,如何統(tǒng)籌構建多層次交易市場,怎樣以交易為抓手來實現數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的“三權分置”,都還需要改革“闖關”。

四是業(yè)務層,即聚焦更加具體的產業(yè)應用場景,不斷創(chuàng)新和落地數據分析、數據應用等產品,嵌入到不同實體經濟細分產業(yè)中。例如在金融領域,小微金融、農村金融、供應鏈金融、綠色金融都亟需數據和技術支撐下的創(chuàng)新探索。

五是客戶層,通過推動宏觀經濟與微觀主體的數字化變革,優(yōu)化數據要素產業(yè)鏈運行的內生動力,提高企業(yè)和居民對于數據要素的“有效需求”,從而使得數據要素產業(yè)鏈從源頭上啟動良性循環(huán)。

六是功能層。數據要素產業(yè)生態(tài)建設是否成功,最終還要落到其功能價值上,對此可以從不同經濟部門角度來看。對企業(yè)部門而言,應使得產業(yè)內外的企業(yè)更好地互動融合,使各類企業(yè)數字化能力全面提升,改善生產效率;對居民部門而言,則不僅對居民數字生活、數字消費等帶來改善,而且能使得居民真正享受數據要素分配帶來的福利改善。對于政府部門、金融部門也應使其加快提升數字化能力和運行效率。

七是監(jiān)管層。數據產業(yè)的健康發(fā)展離不開有效的監(jiān)管模式,尤其是當產業(yè)邊界仍然存在模糊的情況下,如何處理好不同部門之間、中央和地方之間、常規(guī)監(jiān)管與非常規(guī)監(jiān)管、監(jiān)管與自律之間的關系,都存在諸多挑戰(zhàn)。同時,監(jiān)管重點也是處理好效率與風險的“蹺蹺板”,對數據要素產業(yè)發(fā)展給與合理的風險“容忍度”。

最后,環(huán)境要素則是指能夠推動不同層級之間有效互動,促進數據要素全產業(yè)鏈有效運作的“潤滑劑”,主要包括政策與規(guī)則等正式制度、倫理文化等非正式制度等。前者如上海方案提到的“創(chuàng)新數據產權范式,保障企業(yè)數據資源持有權、加工使用權、產品經營權,推動公共數據、企業(yè)數據、個人數據分類分級確權授權”,后者如在各方高度重視的金融科技倫理建設中,數據倫理已經成為主要抓手,需有效規(guī)范數據要素應用中的隱私保護、信息“繭房”、數據濫用等問題。

(文章來源:21世紀經濟報道)

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