数据要素市场化[数据要素市场化改革与数字化转型]
最近有一位之前找过metamask的用户问了我们小编的一个问题,我相信这也是很多币圈朋友经常会疑惑的问题:数据要素市场化相关问题,数据要素市场化改革与数字化转型相关问题,带着这一个问题,让专业的小编告诉您原因。
市场化更重要。
数据共享开放,是数据要素市场化的前提。数据共享开放和有效流通是数据市场化的前提。意见提出,推进政府数据开放共享,加快推动各地区各部门间数据共享交换,研究建立促进公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。
由于政府数据共享遭遇的部门信息鸿沟,企业出于利益维护没有开放商业数据的动力,加之数据治理成本等因素,难以实现大规模的数据共享互联,导致数据流通不畅,数据要素市场化进程受阻。其背后的主要原因是数据相关法律及保障机制不完善,也缺乏统一规范的数据产权制度和交易规则。
数字经济时代,数据具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重属性。一方面,有价值的数据资源是催生和推动数字经济新产业、新业态、新模式发展的基础。在数据挖掘、脱敏、分析的基础之上对数据资源实现高效利用,将极大地推动创新、加速产业升级。另一方面,数据对其他生产要素也具有乘数作用,可以利用数据实现供给与需求的精准对接、创新价值链流转方式,放大劳动力、资本等要素在 社会 各行业中的价值。善用数据生产要素,促进数据要素市场化,有助于推动数字经济与实体经济深度融合,为经济转型发展提供新动力,实现高质量发展。因此,利用好数据要素是驱动数字经济创新发展的重要抓手。
数据要素极为重要,必须重视数据要素市场的发展,更为合理地挖掘数据资源、提高数据利用效率。但也要看到,当前我国数据要素市场化发展仍面临不少问题和挑战。首先,数据的资产地位在法律层面尚未确立,数据没有法定的资产身份,这对数据要素市场的发展形成了制约。由于不能被作为法定资产,数据的资产价值无法体现在会计报表上。由于地区没有涉及数据权属问题的法律法规,现实中关于数据怎么确权争议很大,因为数据资源参与的主体多、权利关系复杂,在现有框架下难以有效解决复杂的数据确权问题。其次,存在数据资源的垄断现象。现实中的数据质量往往参差不齐,标准化数据采集难度大、成本高,数据市场存在的壁垒导致数据市场垄断现象,这不利于数据进行共享。最后,数据流通交易与隐私保护之间的矛盾日益突出,涉及数据存储管理风险、信息泄露风险等的安全问题频频爆发。
在经济数字化、数据经济化的必然趋势下,促进数字经济发展,充分发挥数据要素对其他要素效率的倍增作用,必须加快数据要素市场化配置改革。
加快数据立法,营造良好环境。以法律的形势确立数据作为生产要素和生产资料的法律定位,为数据的生产、流通、共享、使用等营造良好环境,这是实现数据要素市场化配置的前提。通过数据立法,明确数据权属的主体资格,明确规定数据的收集、使用、管理权限,明确各类经营者收集数据的合法途径,平衡数据利用与数据保护。通过制定地区层面数据开放及共享的法律制度,明确数据开放及共享的范围、标准、条件、方式、责任等。在《反不正当竞争法》等法律法规中明确商业数据的流通规则,对损害企业商业利益、信息网络安全、用户隐私、 社会 公共利益的数据不当获取及使用行为予以规制,以维护正常的数据流通市场秩序。建立健全个人信息保护、数据跨境流动、关键信息基础设施保护、数据安全防护等制度,通过对数据平台基础设施层、数据层、应用层进行实时监控,实现安全防护与预警、安全监控与分析、事件响应及处置的有效结合。完善数据犯罪相关立法,明确数据窃取、滥用与误用的刑事责任,加大对危害数据安全行为的惩戒力度。
统一标准和平台,促进数据共享。实现数据共享,建立统一的标准体系是关键。为此,应加强数据标准化的顶层设计,逐步统一数字化基础设施、底层技术、平台工具、行业应用、管理和安全的数据标准体系,统一不同部门、不同领域的标准资源,建立并不断完善跨部门、跨行业的数据标准体系。加强数据资源的采集汇聚,推动数据传输交互,推广各层级统一的数据交换架构,制定关键设备数据接口标准。加快建设政府数据统一开放平台,确立政府数据开放的基本原则和框架性规则,包括明确数据开放的范围、程序和标准等。推动数据高质量汇聚,建设地区数据采集标注平台和数据资源平台,实现多源异构数据的融合和存储,提升基础设施的互操作性,提升数据采集的效率和质量。
探索 确权和定价制度,促进数据交易。政府应组织企业、科研机构、行业组织联合开展数据确权及价值量化评估的理论研究,建立通用的确权制度及数据资产价值评估模型。加快建立数据确权机制,建立数据确权基本框架,明确数据权利类型,确定数据权利主体。建立数据定价规则,研究开发数据资产价值评估模型, 探索 建立成本定价和收益定价、一次定价与长期定价相结合的数据资源流通定价机制。建立包括数据交易撮合、交易监管、资产定价、争议仲裁在内的全流程数据要素流动平台,营造便于数据要素流通的市场环境,简化数据市场准入机制和备案制度,降低数据领域创业型企业的准入门槛。
加强协同治理,确保数据安全。数据保护的核心不在于“数据”本身,重点在于如何规制数据的控制者对公民或企业数据的收集、使用、加工、传输等行为。完善数据资源分级分类治理的准则,确立覆盖数据全生命周期的安全保护机制,结合不同类型数据属性和安全防护要求,明确数据资源提供方、使用方、监管方等各方主体的数据安全法律责任。强化数据安全技术,围绕数据全生命周期的安全保护要求,加快数据安全监测、加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关。建立适应大数据时代要求的协同治理模式,强化数据安全治理的顶层设计,确立数据安全防护能力标准,实现数据安全风险总体可控;加强数据安全执法,推动建立数据安全治理国际合作机制,严惩重点领域数据违法犯罪行为。行业组织应立足数据安全与数据应用的协同发展,建立行业自律规范,不断优化数据的行业安全标准体系;开展行业数据安全治理水平评估,定期向 社会 公布企业保护个人数据安全的举措与成果。
《光明日报》( 2021年07月20日 11版)
作者:俞林(中国 社会 科学院西部发展研究中心副研究员)
数据要素市场化目前存在6个问题。第一是因为数据垄断的存在导致数据共享存在着很大的壁垒,市域治理、经济发展、民生服务很难拿到有效数据;第二是数据市场及交易配套制度还不是很完善,导致数据灰色供给很活跃;第三是技术体系还不是很完善,没有一个统一的标准来实现数据流通:第四是数据安全问题让人难以放心,如何在数据流通时保证隐私安全是一个担忧;第五是法律体系亟待健全,目前数据立法还不是很完善;第六是数据管理制度体系还很滞后,各个部门负责的功能还很模糊,没有一个清晰的定位。有很多企业意识到到了这些问题,比如作为网信产业地区队的中国电子就在着手推动解决这些问题,帮助实现数据要素市场化。
相信经过metamask小编对数据要素市场化和数据要素市场化改革与数字化转型的介绍,你对数据要素市场化了解更加地透彻了,感谢你对我们地支持与关注!
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