7月4日下午，中国数字经济发展和治理学术年会大会三——“数据要素市场的理论研究与实践探索”在清华大学顺利召开。本次年会由清华大学主办，清华公管学院、经管学院等单位承办。来自北京大学、中国人民大学、中国科学院大学、中国社会科学院大学、南开大学、上海交通大学、复旦大学、中山大学、南京大学等高校和数字经济相关科研机构及企业的代表共400余人出席线下会议，会议通过多个平台进行同步直播，当天信息浏览量超过11万人次。大会三共汇集了16位国内外知名专家学者、7位演讲嘉宾就相关议题展开讲演讨论。我们特别整理“演讲精粹系列”，将与会嘉宾演讲和对话内容中的主要观点分享大家。
本文为“演讲精粹系列三”
数据要素市场的理论研究与实践探索
大会三现场
中金研究院院长、中金公司首席经济学家彭文生主持了本届年会的大会三。彭文生院长指出，建设数字中国，发展数字经济，已成为国家战略选择。数据已经成为新型生产要素，不断推进数据要素化，加快培育数据要素市场是当前发展中的重大的理论与实践命题。大会三邀请了相关领域多位著名专家学者，围绕数据要素市场的理论研究与实践探索发表主旨演讲，分享最新成果。
彭文生院长主持大会三
罗汉堂总裁陈龙以“数据经济—数字经济发展的新阶段”为题，对数据经济进行了阐述。他指出，数据与其他商品不同，有其明显特征：与经济活动具有不可分离性、非竞争性和外部性等。基于这些特征，用好数据要素需要遵循以下四个原则：价值、激励相容、解决外部性和效率原则。过去几年，各国数据政策尽管各有侧重、框架细则不同，但在如何保护、如何确权和如何流通等问题上殊途同归，符合前述四大原则。我国“数据二十条”的核心逻辑，是建立符合数据本质、治理原则的基础制度。在国家政策的引导下，技术正与商业结合，提供合规、市场化和有效的数据流通和保护方案。从商业实践来看，越来越多的企业把隐私保护原则融入到产品设计中，确认用户的知情、同意、反对这样的权利，增强数据收集的透明度，并利用数据隐私技术提供价值创造的可信环境，解决用户隐私担忧。总结来看，数字经济正在迈向新阶段——数据经济，数据成为驱动经济活动的核心生产要素；前所未有规模的数据保护和数据分享，将成为数据经济的核心特征。如何真正理解它的本质，推动治理政策，建立激励机制，推动生产和价值流转，保护好隐私和安全，是需要我们共同面对的任务。
陈龙总裁发言
清华大学计算社会科学与国家治理实验室教授、执行主任，北京国际数字经济治理研究院院长，年会主席团秘书长孟庆国以“一体化推进政务数据体系建设的思考——基于数据权责的视角”为题，探讨了在数字政府建设中如何推进一体化政务数据体系建设问题。首先，孟庆国教授指出了当前政务数据建设中的四方面难题：一是一级政府内各部门之间的数据共享问题，二是跨层级政府间的数据管理协调问题，三是垂管部门的垂直系统与地方平台间的数据共享协调问题，四是属地部门的垂直系统“数据回流”问题。他分析认为，导致这些问题的根本原因，是政府层级机制和部门之间的数据职责体系缺乏。要一体化推进政务数据体系的建设，就必须要考虑部门职责的配置及数据责权分工问题。孟庆国教授给出了一个“职责-业务-数据”分析框架，基于该框架可以厘清政府部门的职能、业务与数据的对应关系。他认为，要对这种对应关系进行深耕细作地梳理，以便能够对政务数据所涉及到的部门进行数据的确权定责，从而建立起数据权责体系。他建议从“三定”到“四定”，把政府及各部门在数据上的权利、责任、义务进一步厘清。此举的重要意义在于：通过对部门数据的确权定责，一是能够明确各部门的数据采集权限，进而使“一数一源”做法落地；二是能够保证各部门的数据完整性、有效性、合规性和符合标准性；三是实现基于权责分工的可信数据共享机制；四是也能够对各部门利用共享数据的范围和边界做更清晰的界定。总体来看，要推进一体化政务数据体系建设，确立各级政府部门的数据权责体系是前提，没有明晰的部门数据权责为基础，一体化数据体系的建设也就成了无源之水、无本之木。
孟庆国教授发言
清华大学社会科学学院教授、经济学研究所所长汤珂以“数据的要素化与资产化”为题，进行了分享。他指出，任何一个物品都有两个价值：使用价值和资产价值。当我们讨论数据时，也要讨论数据的使用价值和资产价值，即数据的要素化和资产化。从经济学上讲，数据成为一个要素是有先决条件的：有供给和需求、与其他要素配合可以增加产出、存在完整的市场体系、交易价格。会计意义上资产的形成有三个要件：来源的清晰、和企业利益相关、企业有控制权，如果满足这三个要件，数据就可以被确定为资产了。数据资产化主要有以下关键步骤：登记、核验、质量评估、价值评估、入表、质押、数据信托和托管。其中，登记是为了某种目的，根据法律的依据将某种特定的对象记录在某些载体上的行为和过程，数据的登记有两种：第一类是公式类登记，向别人声明有一个资产，不需要经过核验；第二类是权属类登记，数据要经过实质性的审查或核验。数据资产化过程中，需要用到人工智能、区块链等先进技术。总体来看，数据的要素化和资产化是紧密相连的，一个好的数据流通框架，需要大的数据生态。
汤珂教授发言
复旦大学管理学院教授、上海数据交易所研究院院长黄丽华以“数据要素流通市场赋能数据资产化”为题，探讨了数据要素流通问题。她指出，数据是第五波技术革命创造的宝贵资源，也成为数字经济里最重要的或者核心的生产要素。数据作为生产要素，要符合经济学里讲的基本条件，即低成本可得、大规模可得。“数据二十条”的一条主线，就是促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济；前提是要维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密；重点则是数据产权、流通交易、收益分配、安全治理。数据作为一种新型的生产要素，从流通视角主要有三大新的特点：一是主体的多元性，二是流通标的物的高重塑性，三是数据价值的时变性，这给数据要素要资产化带来了困难。围绕“数据要素市场如何赋能数据资产化”，黄丽华认为，企业的数据资产化要经过“三部曲”：第一是数据资源化，第二是资源产品化，第三是产品资产化。数据要素市场要赋能数据资产凭证，第一是权属凭证，第二是入表依据，第三是估值依据。总的来讲，数据资产化是一个新的领域，数据要素化在理论上是必然的，在实践中是可行的，还需要我们持续去探索。
黄丽华教授发言
清华大学社会科学学院教授、经济学研究所副所长，全球产业研究院副院长、创新发展研究院副院长戎珂以“数据隐私治理与企业创新”为题，进行了分享。他指出，当前全球普遍重视数据隐私保护，已有100多个国家都制定了相关政策，其中欧洲有GDPR，美国有CCPA，中国有PIPL。其中，GDPR是偏保护主义的，它的基本逻辑是“opt-in”，即如果企业要收集数据，得遵循知情同意原则。但美国CCPA的基本逻辑是“opt-out”，即默认数据主体同意收集，因为美国是世界第一的数字经济强国，它需要用数据进行创新，所以它必须让数据流动起来。中国的基本逻辑与欧盟一样，强调知情同意原则。那么这些政策是促进了企业创新，还是抑制企业创新呢？当前学术界普遍认为欧洲的GDPR抑制了创新，而中国的PIPL对企业创新的影响目前还没有定论，需要进一步的探究。研究初步发现，PIPL的相关落地政策分类实施，促使大型企业追求更高质量的创新。此外，也有必要在未来对这几个数据隐私治理法案进行更加深入的对比研究，从而从企业创新的视角探究数据隐私治理的最优模式。
戎珂教授发言
复旦大学国际关系与公共事务学院教授郑磊以“公共数据的价值释放：路径与原则”为题，探讨了公共数据的价值释放。他指出，公共数据的价值释放，主要有公共数据开放和公共数据授权运营两种路径。郑磊教授以茶壶为例，分析了政府数据开放中的主要问题，如安全风险顾虑、意愿不强和动力不足、运营和服务能力不足、高价值和敏感性数据开放不充分、供需对接难和供给难以持续、缺少高质量利用成果等。公共数据授权运营是另外一种形式，把一些高价值又有一定敏感性的数据释放出来，按照原始数据不出域、数据可用不可见的方式，使市场可以获取数据的价值，但不能把数据拿走。这两者都有一个共同目标，都是为了释放公共数据的价值，都是为了降低市场和社会主体获取数据的门槛，但方法不同，针对的情况也有所不同。数据开放更强调普惠公平，是基本的托底，所以各地方首先要考虑的是应该开放的数据是否已经开放，然后才是有哪些数据可能不适合开放，再去考虑授权运营，如何释放那些不适合开放的公共数据的价值。在授权运营中，当前也面临着一系列难题，如谁来授权、授权给谁、授什么权、怎么授权、授权什么数据、如何收放自如、定价与收益分配等，都还需要我们持续思考。
郑磊教授发言
南京审计大学社会与经济研究院教授、执行院长俞宁以“数字经济中的市场设计问题”为题，分享了数字经济治理问题。俞宁教授以孙悟空花果山经济模型为例，提出了如何设计市场，实现稀缺资源分配问题。拍卖方式中，具有效率高、财政收入增加、公开透明等特点。摇号方式中，具有公平、简单和“穷猴分得一杯羹”的特点。但在数字经济形态下，摇号方式的优点均成为伪命题，可以从经济学视角设计一个散伙拍卖机制，用数学严格证明它比摇号绝对的好，因为社会总体福利更高。拍卖方式在国外有很多应用和成功案例，如无线电频谱拍卖、电力实时拍卖、自然资源拍卖等，当然也有不允许金钱交易的市场。在美国无线频谱拍卖中，已经拍卖了上千亿的通讯频谱了，这样就可以少向民众征税。其中既有反向拍卖，把频谱买进来；也有正向拍卖，把买进来的频谱卖给对它估值更高的通讯企业，尽可能将机制设计得尽量合理。在中国市场，电力、房地产、自然资源、许可权等市场还具有很大优化空间，可以持续进行完善和优化设计。
俞宁教授发言
在后续的与谈环节，北京国际数字经济治理研究院执行院长何姗姗、上海数据交易所总经理汤奇峰、数据堂（北京）科技股份有限公司创始人与CEO齐红威、阿里研究院数据经济中心主任袁媛、蚂蚁集团研究院院长李振华、腾讯研究院副院长杜晓宇围绕“当前数据要素市场化面临的最大的挑战是什么”“数据要素市场化将对社会经济发展带来哪些深刻影响”等热点问题，进行了跨学科的热烈讨论。
何姗姗院长认为，最大的挑战是如何把我们的规则和企业的实践结合在一起去落地。具体来看，一是关于数据跨境问题；二是数据资产盘点，尤其是我们看到很多数据的出境系统是隐蔽性的，这对企业管理者来讲也是新的话题、新的挑战；三是在企业内部的机制的建立上，数据治理也是一个新的课题。在数据流通环节，汽车领域做了大量探索，如以亦庄为核心的高级别自动驾驶示范区，就把所有的这些在测试的企业的车辆的数据能够提升到一个管理平台上，做相应的授权，最后再基于模型提出一些数据集进行分享。
汤奇峰总经理指出，在数据交易所一线工作中，确实有很多挑战，还有很多问题都是亟待解决的，比如市场本身的建设，按照成本理论是怎么样更有效地组织市场功能的建设；关于法学上的问题，甚至跨学科里面，关于权属确定、定价、分配、供给等，都是我们非常迫切地需要解答的问题，最大的挑战是各个领域的认知有很大的不同。平台是非常重要的建设主体，互联市场是未来非常重要的部分，一个多层次要素市场的建设，不是只靠场内的建设，而是场内和场外互联，才能对社会产生巨大的推动力。
齐红威CEO认为，最近很热的元宇宙、大模型和数字经济，本质上都代表了一个新的时代的来临，其营养和发展全靠数据的血液来支撑。“数据二十条”的突出贡献是它的底层逻辑和架构，之前大家的关注点在数据的所有权上，之后大家把持有权，尤其把使用权非常明确提出来，把所有权给相对淡化了。使用权到底如何实现它呢？“数据二十条”里有非常配套的逻辑，就是技术逻辑，原始数据不出域、数据可用不可见。“三权分置”的提出，是“数据二十条”里最关键的一条，这个解决之后，能解决好几个特别关键的问题，如交易模式问题、数据跨境问题等。
袁媛主任认为，当前市场存在重交易、轻流通的挑战，可能要以终为始、以数字经济的发展来度量数据要素市场。在产业实践中，流通和交易是不一样的，流通的场景远大于交易的场景。例如，工业互联网讲的“三个集成”，其实都需要数据的流通、共享和使用，这是整个数字化转型当中最重要的一部分。在数据要素市场研究中，有来自经济学、法学、社会学和哲学等多元化学科背景的科研力量，但还没有形成完整的合力。在市场要素理论体系建构时，希望数字经济整体发展有顶层设计，有多元目标协同，有架构、有分工、有合力，需要把数据流通的诉求考虑进去，并且有一定的量化指标能够度量的。
李振华院长指出，现在推动数据的资产化和入表，确实可以在某种程度上解决数据交易激励机制问题，但可能得把握好节奏。数据作为一种要素，具有特殊性，跟其他的土地、资本、劳动力作为一种要素还是有蛮大的差别。如果要入表，得有可靠的计量方法进行计量，也得有可靠的审计，但当前测量和审计都具有很大的难度。现在还很难想象未来数据市场会是什么样子，会有多深刻的改变，但至少有一点是非常赞同的，开放和开源，一定是未来的大势所趋。
杜晓宇副院长认为，当前数据要素市场化面临的最大的挑战是要以发展的视角，不断完善数字要素市场的各项基础制度和设施建设。数据现在对于整个社会的贡献和社会的价值，以及对知识和文明的作用，当前是被低估的。他从宠物收容站、公共数据开放、征信数据共享、机动车让道四个小故事出发，提出我们应该从数据的确权、数据的流通、数据的定价和数据的安全四方面，不断去探索制度完善。
大会三与谈
最后，清华大学经济管理学院院长白重恩教授作闭幕致辞。白重恩教授对大家的参与和支持表示感谢！他指出，数据作为一个新的要素，要考虑它和其他要素有什么共性、有什么不同的地方。我们关于其他要素都做过了很多研究，总是有一些积累，是不是对我们有参考价值。一是非竞争性，这是数据跟土地等这些要素的差别。知识产权也具有类似属性，关于知识产权已经积累了很多研究，是否有可以借鉴的地方。二是非标准化，知识产权也是非标准化的，这又是知识产权要素跟数据要素相近的地方，很难测量，也很难定价。三是隐私性，只要谈到数据治理，都会谈到隐私的问题，数据被保护的对象非常分散，这使得数据治理有其特殊性。四是安全性，国与国之间的跨境数据流动非常困难，很多也是基于安全考虑。五是侵权的监测难度不同，数据侵权的监测难度很高。六是平台垄断问题，数据具有规模效益，容易形成平台造成的垄断，但数据平台一般都是很集中的，数据要素是集中起来使用效率更高这给治理带来了一定的困难。还有政务数据共享开放等问题，都还没有明确答案，还需要我们深入思考。
白重恩教授作闭幕致辞
以上内容根据大会三现场内容整理（以发言顺序排列）。
供稿丨清华大学计算社会科学与国家治理实验室、清华大学服务经济与数字治理研究院
