第四產業：數據業的未來圖景?| 來源

在本屆“兩會”上，國務院總理李克強在作政府工作報告時指出，要促進數字經濟發展，加強數字中國建設整體布局，建設數字信息基礎設施，促進產業數字化轉型，加快發展工業互聯網，完善數字經濟治理。“數字化”“數字經濟”成為全國“兩會”熱詞和兩會代表熱議的焦點。

實際上，“數字經濟”自2017年政府工作報告首次提及，已經連續六年被寫入政府工作報告。此次數字經濟在政府工作報告中單獨成段，更凸顯了國家大力發展數字經濟的決心和力度。數字經濟的春天來了。

數字經濟是一場科技革命，隨著頂層設計逐步完成，必將迎來大發展，推動生產方式、生活方式等發生深刻變革。數據也隨之成為了新的重要生產要素，成為基礎性資源和戰略性資源。

可以預見的是，隨著數據的要素價值日益凸顯，以及數據與新一代信息技術、新一輪產業變革的耦合共振、互融互促、同向發力，數據業將實現從量的積累到質的飛躍，從點的突破到面的升級，并對經濟發展、社會進步、國家安全乃至全球治理等諸多方面產生重大而深遠的影響。

那么問題來了，如何撥開歷史的迷霧，把握住數據業這第四產業的發展規律？如何因勢而謀、順勢而為，統籌發展和安全，推動數據業為我所用？這是時代交給我們的必答題。

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掌握數據時代的先機

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明確數據業的游戲規則

數據是具有高度流動性的介質，數據使用如果稍有不慎，便可能產生數據保護、安全、共享等方面的麻煩。因此，制定一套行之有效的數據業規則勢在必行。首先就是確權，進一步明確數據權屬。確權后，通過健全完善配套的法規制度，規范對數據所有權、使用權和收益權的保護。比如，對于公共數據的管理模式，可遵循統籌管理、統一標準、規范收集、按需共享、充分開放、依法使用、安全可控的原則。考慮到數據的高流動性，還需建立完善數據安全保障體系和數據應用治理體系。從技術上解決數據安全問題，完善“數據不搬家，可用不可見”的應用機制，確保數據不會輕易被別有用心的人獲取并移作他用。在完善數據監管政策方面，數據政策和立法需要與反壟斷法、民法、隱私法、數據保護法、消費者權益保護法緊密結合。堅持審慎包容，對與數據要素流通相關的財政、稅收、金融、投資等方面的政策進行適配優化，建立與數字化生產力相匹配的數據要素流通分配政策。

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開展基于數據技術的場景建設

在中國的“放管服”改革中，多地以“互聯網+政務服務”建設為抓手，以數據要素驅動政務服務流程和服務模式向便利化發展，“最多跑一次”和“一次不用跑”等情景成為常態，數字化的營商環境已是大勢所趨。以此類推，我們可以持續推進不同領域基本公共服務數字化，打造更多基于數據業的不同場景，確保公共服務更加精準高效、公平可及，滿足人民群眾日益增長的物質精神文化生活需要。為此，可進一步突出算法模型的普適性，促進數據要素在文化教育、輔助診斷、體育健身、養老育幼等更廣泛的生活場景中得到充分應用；可進一步強化多元主體的交互性，利用算法捕捉社會需求，使企業、社會組織和居民深度參與公共服務決策，推動公共服務朝著雙向溝通和多元互動的方向發展。

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擴大數據規則制定的國際話語權

數據要素是基礎性戰略性資源，是未來國際競爭的“石油”，已經成為國際社會的共識，世界各國圍繞數據的競爭與合作在持續深化。數據的收集、控制、發布、解讀，是當今世界更為隱蔽又更具有戰略意義的施加影響的方式，不同數據的構成和發布方式潛藏著不同的影響邏輯。加強數據安全合作，推進數據基礎設施互聯互通，積極彌合國家間的數字鴻溝，是數據業國際競爭與合作的大勢。因此，中國在數據業領域參與國際規則制定，謀求更多合作空間和更大話語權，將是在數據業的國際博弈中占據優勢地位的重要手段。

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找到數據的主人

按照一般分類方式，數據可分為個人數據、企業數據和公共數據等類型。但是數據業的快速發展為數據權屬的界定帶來了新挑戰，大量的用戶交互和交易行為發生在平臺之上，為平臺沉淀了大量數據，平臺也在利用其積累的數據提升業務效率，獲取經濟收益。這類數據的權屬關系模糊，但與社會利益關系重大，因此需要清晰界定數據的權屬，以進一步完善數據產權制度，推動數據業健康發展。

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新時代的主角——算法

算法是用系統的方法描述解決問題的策略機制，可以簡單理解為為了解決某個問題的固定化計算方法與步驟，即給定規范的數據輸入，通過算法可以在有限時間內獲得所要求的數據輸出。算法本身是中性的。不同算法的多元組合使我們可以有效利用芯片的強大計算能力實現我們需要的功能。比如在日常的交通導航場景中，手機導航App會調用精準搜索算法來尋找你所輸入的目的地在哪兒，之后再使用規劃算法尋找當前所在位置到目的地的最短路徑，最后使用繪圖算法將導航全程以軌跡圖的形式呈現在手機屏幕上。算法在音樂播放上的應用也類似，音樂播放App會調用搜索算法來尋找你希望聽到的歌曲，再通過解碼算法將被壓縮的音樂文件解碼并播放。數據時代，算法的強大能力不僅在于其簡潔高效的運算步驟和策略機制，更在于其自我強化的特點。凡事有利必有弊，算法的強大能力使其成為芯片應用以及后摩爾時代芯片性能提升最重要的“催化劑”，匯集信息、精確匹配供給和需求不再是難事。數據流也不再被工業經濟供應鏈體系中的巨頭阻隔，中小企業通過接入平臺獲得直接服務消費者的機會，生產者和消費者的距離大大縮短，雙方能夠實現低成本的溝通和數據的高效流動。但不可忽視的是，盡管算法是中性的，但一旦被資本利用，算法的危險性也會體現出來。

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數據權屬是否屬于平臺

算法的危險性來自縱向的自我強化和橫向的無限滲透。脫離算法的數據只是冷冰冰的數字，脫離數據的算法只是一個枯燥的方法論，如同無根之木、無源之水。二者結合，才能有效提高生產力。數據的權屬主要包括所有權、占有權、使用權、支配權、收益權和處置權。有的國家已將數據的產權拓展到數據生產者的知情權、修改權和撤銷權等。理論界對數據的權屬有不同的界定路徑。在日常生活中，為了降低交易費用，增加安全性和信任感，河流山川、房屋建筑等客觀存在的數據使用權更多屬于工作認真、調研扎實、詳細掌握相關知識的那部分人，但是具有主觀能動性的市場參與主體或者人類會“讓渡”一部分個人信息使用權，如住酒店登記身份證、乘機時進行臉部識別安檢等等。對方收集了個人數據，但這些數據的產權依然歸屬個人。然而，使社會福利最大化的數據產權分配方式很難進行事先預測，數據經濟收益與個人隱私權益間的取舍也并不能一刀切，而是應當根據具體情況進行適當安排。有經濟學者提出了一個平衡企業及研究人員數據利益和個體隱私權益的模型設想，要求政策制定者首先確定需要征得用戶同意方可使用的“個人可識別”的數據類型范圍，并將這些個人可識別的數據置于法規監管框架中；在此基礎上，兼顧隱私數據保護原則與其他諸如公共衛生、國家安全和環境保護等社會價值的平衡，當預期數據使用的收益明顯大于隱私風險時，即使個體拒絕同意，也仍然認定數據的使用是合法的。僅僅由平臺掌握和使用數據，既不科學，也不合理。但是實踐中，廣泛存在實際占有狀態替代占有權，進而以占有權替代所有權，占有權決定處置權，使用權、收益權等衍生權利錯位的現象。從全球來看，現有制度往往更多局限于對數據安全性和隱私性的保護，對權屬問題的研究仍然缺乏深層次考慮。

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怎樣界定不同類型的數據權屬

健全數據產權制度是保證數據業健康發展的重要前提，也是推進數據要素市場化改革的基礎，是實現數據要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的關鍵。當前，數據確權原則尚不清晰，流通、共享、交易、監管等環節的制度性建設剛剛起步，數據治理缺位、越位、錯位現象還時有發生。下一步，可以重點從以下幾個方面推動完善數據產權制度。首先，建立數據確權規則。其次，完善個人信息授權制度。再次，要將數據產權保護納入法律框架，構建以數據產權為核心的數據法律體系。最后，積極運用區塊鏈等新一代信息技術推進數據確權。運用區塊鏈、智能合約、隱私計算、數字簽名等新一代信息技術，制定數據確權的實施辦法和操作細則，建立數據溯源體系，確保有“據”可查。

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關注數據隱憂

2021年7月，鄭州下了一場前所未有的大雨，網絡設施被沖垮，部分區域的人們陷入信息孤島，政府派出了大型通信無人機，成為可覆蓋50平方公里地域的空中基站，以恢復網絡通信。50平方公里看似面積很大，其實不然，以北京16000平方公里的面積，如果發生同樣情況，至少需要300架大型無人機盤旋空中。而且我們還得考慮到，無人機懸空只能維持幾個小時。這件事情引發我們深思。一個城市、一個社會、一個國家，數據化程度高固然便利、快捷、高效，但也可能帶來脆弱、不可控和難以預知。對于數據業帶來的各種風險隱患，我們需要未雨綢繆，提前應對。我們經常會碰到這樣那樣的情況，比如：手機突然收到一條信息，某個房地產商無端給你推薦了樓盤，并邀約你去看房；又或者你正在忙工作，來了一個騷擾電話，給你推薦產品。這時，你不禁想問，自己的手機號碼是怎么流傳出去的？答案很簡單，數據的黑市交易。你曾經在某個場合、某個App上登記的手機號碼，用來注冊、登錄、收取驗證碼，都被記錄下來，并被拿到場外交易。當前，我國已建立80余個數據交易所或數據交易平臺，但大量處于停運或半停運狀態，超過一半的數據交易平臺年流量低于50筆，場內數據交易僅占數據市場總規模的4%，大量數據需求都通過場外數據“灰市”甚至“黑市”完成交易。據部分數據交易所反映，由于沒有統一的數據要素市場交易規則和有效定價機制等，每個交易所都只是獨立的小市場，阻礙規模化發展，服務能力不足，缺乏公信力。然而場外黑市發展卻十分繁榮，與之形成鮮明對比。因此，系統梳理總結目前80多家數據交易所和交易平臺建設發展的經驗教訓，對所有權和使用權分離、“數據不搬家，可用不可見”等機制進行探索，讓數據交易回歸場內，形成市場定價機制，也是當務之急。

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讓數據動起來

數據本身具有商品和工具的雙重性質。正如恩格斯所言，“商品是通過交換進入社會消費的私人物品”，交易流動是其天然的內在屬性。在數據時代，只有在數據“動起來”的條件下，才能去談如何發揮數據作為商品的價值。要讓數據動起來，關鍵還得“開好門”“鋪好路”“分好餅”，通過開放共享、交易流動、建立收益分配制度等方式拓展數據要素配置的范圍和邊界，打破“數據孤島”，促進數據要素“聚通用”，更大范圍、更深程度地釋放數據要素的潛在價值。

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開好門：推動數據開放共享

在社會數據體系中，公共部門因其承擔發展規劃、社會治理和公共服務的職能，往往掌握大量高價值數據。在合法安全的前提下，推動數據開放共享能打破公共部門和私人部門的信息壁壘，消除數據孤島，提高社會數據供給能力，提高社會運行效率，激發社會創新活力。在實際行動上，有必要建立健全國家公共數據資源體系。包括健全數據資源目錄和責任清單制度，提升國家數據共享交換平臺功能，深化國家人口、法人、空間地理等基礎信息資源共享利用，推進數據跨部門、跨層級、跨地區匯聚融合和深度利用。與此同時，要不斷擴大基礎公共數據安全有序開放，探索將公共數據服務納入公共服務體系，構建統一的國家公共數據開放平臺和開發利用端口，優先推動企業登記監管、衛生、交通、氣象等高價值數據集向社會開放。

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鋪好路：促進數據交易流通

數據流通是指在數據提供方和數據需求方之間按照一定規則進行的轉移數據行為。無論是共享還是交易，流通使數據從產生端轉移至應用端，優化了資源配置，正在成為釋放數據價值的重要環節。培育壯大數據市場主體，完善數據要素交易規則，健全數據資源估值定價辦法，對確保數據流通交易高效便捷，擴大數據要素流通交易規模具有重要意義。當前，應以規范市場準入、明確交易規則、強化場景建設和推進包容審慎監管為重點，推進數據交易流通陽光化、規范化和常態化。一是建立數據市場準入制度。深化數據領域“放管服”改革，破除各種不合理的準入技術限制和制度性隱形壁壘，對從事數據交易的平臺實行持牌管理，探索建立正面引導清單、負面禁止清單和第三方機構認證評級相結合的數據市場準入管理制度。積極培育數據要素市場主體，支持數據交易所建設，培育數據經紀商，營造更高效率、更加專業的數據交易環境。二是制定數據交易規則。研究具有中國特色的數據交易規則，創新數據資產估值、數據交易定價和數據成本收益計量等辦法。特別是要考慮到所有權在數據交易中的主導性減弱這一特點，把規范數據來源、交易主體、使用目的和范圍、使用時間、交易過程、平臺安全保障等擺在重要位置進行考量，確保交易合規合法，有據可查。同時，完善數據清洗、數據挖掘、產權界定、價格評估、流轉交易、擔保、保險等配套服務體系。三是加強場景建設。在部分行業領域率先推進基于5G、區塊鏈等新一代信息技術的規模化數據交易，建立政府部門、行業協會、平臺企業、金融機構等共同參與的數據應用場景建設機制。比如天津國際生物醫藥聯合研究院與書生云公司聯合搭建了醫藥大數據交易流通平臺，通過分布式安全存儲系統對區塊鏈賦能數據交易進行了有益的嘗試探索。此外，可以在新型智慧城市、工業互聯網等主要領域建立數據資產化的標準應用場景。通過制定重點領域數據資產化操作指引，支持企業在不同場景下將自身數據資產化，支持平臺企業發布數據交易標準。四是完善數據跨境流通治理。加快融入全球數據治理體系，積極參與數據跨境流通相關國際規則制定，積極加入網絡安全、數據保護、打擊網絡犯罪等多邊雙邊協議，完善數據跨境貿易規則，建立數據流通“朋友圈”。

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分好餅：完善數據收益分配

數據要素如何分配收益，應該重點考量市場評價貢獻，以及按貢獻決定報酬的機制，確保參與數據要素全生命周期配置過程中的各類市場主體能夠按照其貢獻，獲得合理的收益，提高各市場主體參與價值創造、運用數據創造財富的積極性，促使數據要素價值充分涌流。首先，建立數據要素收益初次分配機制。其次，加快建立和完善涉數據要素的稅收制度。最后，健全數據普惠機制和兜底保障機制。引導數據密集型企業關注社會責任，針對部分受數據技術沖擊較大的“數據難民”群體，如沒有觸網用數的老人、殘疾人、兒童等，加強數據普惠工作，確保數據經濟發展收益為全民共享。借鑒芬蘭等國的經驗，試點推進全民基本收入制度，以應對數據領域收入分配失衡帶來的挑戰。補齊數據公共服務供給短板，保障低收入人群數據權益，同時確保下一代的數據機會均等，避免“數字鴻溝”長期固化。

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讓數據用起來

數據業既是傳統產業升級的加速器，又是新興產業孕育的催化劑，還是不同產業的黏合劑，數據業推動產業分工更精細、更柔性、更迂回、更個性，產業模塊、產業環節、產業鏈條、產業網絡、產業生態更耦合，從而發生更具創造性的融合演化裂變。

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傳統產業“金手指”

近年來，“賦能”在產業領域成了一個現象級的熱詞。數據業對經濟發展具有獨特的放大、疊加、倍增作用，能夠像“金手指”那樣，為傳統產業帶來全方位、全角度、全鏈條的改造，催生新的經濟形態和財富生產方式。特別是“數據+算法+產品”運作方式的普及，有力支撐了傳統實體經濟的升維。數據作為高速流動、持續增值的介質，用于記錄、反饋和提升互動體驗，過往雜亂、無用、靜態的數據因為算法而變得鮮活，而擁有了生命，能夠用于量化決策與預測。例如新零售，是數據對傳統產業改造的生動案例。這是以消費者體驗為中心，以數據為驅動，對商品的生產與銷售過程進行優化，進而重塑業態結構，并對線上服務、線下體驗進行深度融合的零售新模式。

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工業流程“指揮棒”

數據如星星之火，可以燎原，但是數據也如水，具備巨大的柔性力量。數據，不僅僅是黏合劑，更是催化劑，通過相互滲透，原有物質打破既有壁壘，發生難分彼此的化學反應，并催生新的生產方式。例如，柔性生產。從制造大國到制造強國，從傳統產業到數據業，中國經濟轉型的一個關鍵，就是如何從“剛性制造”轉向“柔性制造”。數據可以打破制造業和服務業的壁壘，對傳統的制造進行“軟化”，產生跳脫出既有產業模式的“新物種”。隨著消費需求的變化倒逼生產商和服務商改變傳統模式，柔性、快速反應的供應鏈正成為企業的核心競爭力，而這背后，正是數據的威力在發揮作用。

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行業生態“培養皿”

傳統的數據應用，往往存在于企業內部，封閉性過強，流動性不足。如果企業在保護個人隱私、收取合理費用的前提下，利用數據交易所等平臺，與同行和上下游企業實現數據共享，沿產業鏈建立數據鏈，企業間、行業間的協同效應將大大增強，甚至培養孕育出產業新生態。數據業孕育產業新生態的一種高級形態就是數據銀行。2021年兩會期間，不少人大代表和政協委員都提到了這一概念，建議探索建立數據銀行。什么是數據銀行？將數據按照所設置的規則劃定不同價值，存入“銀行”，“開放共享”，可換取獲得等價數據的使用權限。在數據銀行網絡之上，則進一步建立中央數據中心或者說“數據央行”，負責基礎性、關鍵性數據的歸攏、存儲、授權等。企業可以從“銀行”提取脫敏后的分級分類數據進行分析應用，但不擁有對關鍵數據的所有權。同時，運用密碼技術嚴格保護數據的存儲和傳輸，并確保數據可追溯，做好數據的銷毀管控。數據銀行體系的建設，將推動數據成建制、多維度地資源化、資產化、價值化，打造出一個與貨幣金融體系等量齊觀的新經濟生態圈。

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社會治理“遙控器”

“治大國如烹小鮮。”數據業的發展將深刻改變政府決策、民生保障和社會治理的邏輯和路徑，對各種“小鮮”采取更加精準的“烹藝”，實現良政善治，更好地滿足人民對美好生活的需要。首先，政府宏觀調控將會更加到位。財政、金融、稅收、投資、就業、消費、出口等領域數據的挖掘開發，能讓宏觀調控更為深入、精準和高效，有利于防范和化解各種風險挑戰。商貿流通、市場價格、安全生產等監管領域數據的匯聚利用，提升了政府對市場運行的實時感知能力，事前、事中和事后的全鏈條監管將更加科學有效。應急部門可以通過利用行業和監管數據，建設公共衛生、自然災害等重大突發事件處置的“數據靶場”，定期開展“數據演習”，為重大突發事件的決策研判和調度指揮提供支撐。針對新冠肺炎疫情、洪澇災害等問題，都可以通過數據模擬和演習，提前設計最佳工作預案，將損失控制在最小范圍。其次，民生水平將得到進一步保障和改善。集成多種功能的數據通用算法模型和控件服務，可以應用于文化教育、輔助診斷、體育健身、文化旅游、養老育幼等更廣泛的生活場景，滿足更多個性化、多層次服務的需求。在農業生產車間—溫室大棚或者養殖場，利用實時在線數據和歷史記錄數據，可以構建個性化的動植物生長模型，讓農業數據成為“新農具”，最大限度實行精準化種養，包括從生產到消費全過程的數據可記錄、可存儲、可追溯、可查證。在金融領域，基于數據認證、數據登記和數據分析技術推出的數字人民幣能夠實現支付即結算、實時到賬以及防偽造、防篡改、防復制，目前已覆蓋批發零售、餐飲文旅、教育醫療、公共交通、政務繳費、稅收征繳、補貼發放等廣泛場景，極大地便利人民群眾的生活。總的來看，“人人貢獻數據、人人享受數據”的社會治理生態將是大勢所趨。暢通拓展民眾參與社會治理、政府感知社情民意的渠道，讓每個人都能成為社會治理的參與者、貢獻者和維護者，人人有責、人人盡責、人人享有的社會治理統一體，也會成為現實。

小結

數據業作為第四產業的平穩健康發展是一項系統工程，無法一蹴而就，更不能畢其功于一役，需要我們保持歷史耐心和戰略定力。首先，做好充分準備。一是理論準備，破解權屬確定、收益分配、流動和交易等三大理論難題。二是算力準備，把算力變為可流動的生產力資源，為各行各業提供像“自來水”一樣的算力服務，搶占算力制高點。三是規則準備。抓緊構建數據開放、數據產權、數據保護、數據流動、收益分配等五大制度體系。其次，防范數據隱憂。數據正逐步成為“政府—市場”之外的“第三只手”，要防范數據和算法結合帶來的公平、壟斷和安全等方面的風險挑戰。最后，打造應用場景。充分挖掘數據業在產業融合、宏觀調控、改善民生、社會治理等方面的應用價值，為經濟社會發展注入持久的數據紅利。