数字经济的四大要素:价值、机构、技术、制度

数字经济的四大要素

当前,新一轮科技革命快速发展,数字经济已成为引领全球经济社会变革、推动我国经济高质量发展的重要引擎。在近期举办的北京服贸会上,总书记指出“我们将加强服务领域规则建设,支持北京等地开展国际高水平自由贸易协定规则对接先行先试,打造数字贸易示范区”。北京发展数字经济,具有“天时、地利、人和”的优势,应抓住历史发展机遇,继续在数据价值生成、要素市场建设、交易模式创新、金融科技引领等方面先行先试,助力创新型金融中心建设。在发展过程中,要聚焦数字经济的四大要素--数字价值、数字机构、数字技术、数字制度。

一、新经济创造新价值

数据作为一种社会核心要素资源,目前虽然具有普遍的使用价值,但其资产属性还没有充分体现。数字经济的发展目标是通过推进要素市场改革和金融创新,充分挖掘和实现数据蕴含的巨大经济和社会价值。这就需要释放数据要素的强大动能,需要洞察数据要素市场建设与数据价值实现之间的深刻关联,完成数据价值的不断演进和提升。

正如中国改革开放40年的市场化历程,数字经济的发展,也是从数字资源到数字资产、再到数字资本的价值化过程。数字资源的价值提升要经历几个核心的环节。第一个核心环节是确权。数据的权属包括所有权、使用权、管理权、收益权等,通过对权属的界定和权属的适当分离,配合确权登记、资产评估等一系列完善制度,才能实现数字资源到数字资产的跨越。第二个核心环节是交易。因为只有进行交易,才能够市场定价,数字价值才真正能够实现从资产到资本的转化。第三个核心环节是创新。在每一次经济要素改革的过程中,新的经济资产出现后都会引发一系列金融创新,来放大经济资本的价值。

海南省工业和信息化厅厅长:海南数字经济规模到2025年有望达4000亿:金色财经报道,海南省工业和信息化厅党组副书记、厅长尹丽波近日表示,海南依托国家数字出口服务基地、国家区块链试验区等为支撑,发展数字文娱、数字出口、数字贸易以及区块链,到2025年,我们希望整个数字经济规模达到4000亿。(人民网)[2022/4/30 2:41:46]

这三个流程和环节很像90年代的房地产改革。在改革之前,大家住的是公房,个人没有产权,市场没有交易,房子也没有价值。那时中国家庭最主要的资产是现金和银行储蓄。经过改革之后,房屋经过确权变成了个人和家庭的资产,通过建立房地产市场进行交易,就有了市场价值,变为经济资本,使得中国家庭的资产规模和财富水平一下就跃居到了世界前列。这个巨大的变化不是“5+2”“白+黑”干出来的,而是通过推进要素市场改革而爆发出来的。和土地、房产等领域的金融创新类似,通过审慎试点探索数据资产质押融资、数据资产保险、数据信托、数据资产证券化等金融创新工具,将会进一步放大数字资产和数字资本的规模和价值。

我们认为,通过建立确权制度,发展交易市场,探索金融创新,实现从原始数字资源、到数字资产、再到数字资本的价值跨越,是数字经济发展的核心目标,也是服务新经济的重要实现途径,将为未来中国经济增长提供强大的资本来源,推动真正的供给侧结构性改革。首都北京打造数字经济,具有“天时、地利、人和”的优势,首都金融创新的方向也要聚焦这个具有巨大潜力的领域。

二、新业态催生新机构

广东省省长马兴瑞:完善数字经济市场监管体系:广东省省长马兴瑞在《求是》发表文章《加快数字化发展》。文章指出:强化顶层设计。研究制定国家数字化发展战略规划,加强对数字化发展的战略指导、制度设计、政策支撑。完善数字经济市场监管体系,明确区块链、人工智能等新兴领域和数字版权、数字货币等方面规则,引导微商电商、网络直播等规范健康发展,营造良好的市场环境。[2021/1/17 16:23:17]

数据要素市场体系作为数字经济发展的重要载体,包括数据提供方、数据购买方、交易平台、中介服务方以及数据交易的监管机构,各方参与者共同构成了一个完整的数据要素市场生态。未来,数据托管机构、交易场所、数据中介服务机构等一系列创新型机构的建立,将对培育数据要素市场发挥关键作用。

首先,要通过创新发展数据托管机构来加强数据治理。当前,由于隐私数据的敏感度和数据确权的法律争议,数据的安全管理和合规开发利用成为社会的痛点。大部分中小互联网企业虽然采集了大规模数据,但都缺乏数据治理的基础能力,专业的数据托管机构具有巨大的现实需求。数据托管机构可以成为互联网企业进行数据治理的“保险箱”和“加工厂”,通过强大的数据治理能力对受托数据进行标准化清洗和脱敏处理,将其转变为有价值、可利用的数据资源;同时,与法律事务机构合作,对数据来源和采集过程进行合法性验证,保证其合规性;此外,还可借鉴托管银行和资产信托的制度经验,合理设计数据托管制度,将经过主体授权或法律许可的数据资产,适度进行所有权、使用权、管理权、收益权的分离,实现数据资源价值的深度挖掘和大幅提升。作为数字经济基础设施的组成部分,数据托管机构应该满足具有社会公信力、经营公益性、技术能力强和具有金融相关业务资质的基本要求。

动态 | 福州市大数据委与法智金集团合作 打造区块链数字经济新模式:近日,福州市大数据发展管理委员会与法智金集团有限公司围绕数字福州战略发展规划签订了战略合作框架协议。根据协议,双方将在数字城市建设和运营、产业发展等领域开展合作,共同在福州市建设国家现代化治理基础设施,打造区块链数字经济新模式。(福州日报)[2020/1/20]

其次,通过发展市场化数据中介机构提升数据服务。如建立数据资产评估机构、数据经纪服务机构、数据审计服务机构等来量化数据价值,推动数据交易、合约达成和事后审计。数据评级对用于交易的数据资源在事前进行全面的可信性评估,包括数据提供方资质、数据稳定供给能力、数据安全保障能力,以及标的数据来源的合规性、交付率等。数据估值则通过对数据资源的固有价值、市场价值、环境因素进行综合分析,进而得出标的数据的公允价值区间。这就像企业上市发行股票和债券之前,会计师事务所和评级公司要对企业财务报表和财务状况进行审核一样,未来数据价值的评估机构也将会肩负重要的职责。

再次,通过建立数据交易场所来实现数据的流通和价值发现。理论上讲,数据交易完全可以在个人之间、企业之间一对一进行,程序上更加简便,不需要通过第三方平台进行。但大规模、常态化的数据交易需要通过专业化、具备公信力的平台进行,这是更加经济理性的选择:一是更高效,可以增加互信,提高交易的成功率;二是更经济,可以降低交易成本,缩短交易时间;三是更普惠,有利于强化对核心社会资源的管理,提高社会的公共福利水平;四是更合规,便于市场监管,从而保证交易的合法合规。

声音 | 江苏省信息研究员:数字经济通过区块链等多个领域推动区域经济协调发展:据中国江苏网消息,江苏省信息中心研究员水家耀发文表示,当前,数字经济正通过大数据、区块链、“互联网+”、人工智能、智能制造等多个领域,推动我国社会经济的质量提升和转型变革,并进一步成为推动区域经济协调发展的重要布局。[2019/2/20]

作为我国数字经济发展的创新引领者和产业先行者,北京市积极打造数据流通的基础设施。今年上半年,北京国际大数据交易所正式成立,这是国内首家基于新型数据交易模式的数据交易所,通过采取数据分级分层管理模式,综合运用数据确权、隐私加密、智能合约等技术,通过建设包括数据、算力、算法等一系列基于交易的智能合约来实现数据使用价值的流通。这一模式将有效解决高价值数据在流通过程中的痛点问题,努力探索数据交易未来的发展方向。

三、新交易应用新技术

数字经济的发展需要有新的技术与之相匹配,特别是在数据的交易流通环节,新的交易模式将对交易平台有新的技术要求,以数据确权标识、隐私加密计算、智能数据合约和数据应用追踪为代表的新技术将发挥重要的作用。

发展数据确权标识技术来解决数据交易流通的权属问题。数据的权属界定是数据交易的前提,通过数据确权标识技术,结合密码学算法和区块链技术,实现对数据的唯一标识,将数据通过技术手段进行确权,转变为可供交易的数字资产,这是对数据确权标识技术的基本要求。数据确权标识技术的标准体系会在交易流通中不断演进,从哈希码、时间戳、NFT等新应用,到未来与数据不可分割、不可替代的“唯一对应标识化”技术,确权和标识技术的创新发展将是数据资产化的基础和前提。

广东省发布《广东省数字经济发展规划(2018-2025年)》,前瞻布局区块链:4月9日,广东省经济和信息化委发布了《广东省数字经济发展规划(2018-2025年)》(征求意见稿),现向全社会公开征集意见。其中专门使用了一个章节表示要前瞻布局区块链。规划提出:加快研究共识算法、非对称加密、容错机制、分布式存储等区块链关键技术,支持发展高并发、高吞吐、低延迟、高可靠性区块链解决方案。大力发展BaaS(区块链即服务),推动区块链与云计算、人工智能的融合创新。积极拓展区块链应用场景,加强区块链技术在金融、商贸、政务、民生、智能制造、物流、能源等重点行业的应用。推动区块链在市场行业主体中的应用,加快对供应链、金融、数字资产等领域的风险管控。加快区块链应用标准体系建设,构建区块链发展的良好生态。[2018/4/10]

发展隐私加密计算技术推动高价值数据在“可用不可见”的前提下实现交易。由于数据具有无限的可复制性,导致高价值数据明文交易的收益远远低于采集成本,上市交易的意愿很低。目前,通过多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术,以明文加密、密码学算法和芯片硬件加密为基础,可以实现“数据可用不可见”,深度挖掘数据经济价值的同时又不触及数据具体信息和个人隐私,实现数据使用权与所有权交易的分离。隐私加密计算是数据交易的技术创新,具有广阔的应用前景,将为大量原本沉默的敏感数据提供价值实现的有效手段。

智能数据合约技术将推动数据交易模式的演进。以前各类数据交易所的交易产品基本都是数据本身,而未来的交易标的将更加多样化,更像是针对具体数字经济问题的一整套解决方案,我们将其称之为“数据合约”。未来的数字交易,将从单一的数据交易,发展为数据、算法和算力的数据合约组合交易,它扩展了数据相关资源的价值实现范围,把算法和算力也变成了可供交易的资产。这就像一个食品大超市,既销售食材,也售卖菜谱,还提供加工的灶具。智能数据合约技术将为交易合约提供底层技术支撑,并向数据、算法和算力方提供标准接口,对数据合约进行标准化,将复杂的合约条款转化为智能代码,自动生成、自动执行。这将明显提升数据合约交易的效率和可信度,促进更大范围的数字价值实现。

数据应用追踪技术是数据交易安全合规的保障。我们以共享单车为例,如果平台没有对单车使用记录和位置追踪的能力,共享单车模式就不可能出现。同理,数据经过确权标识,在交易流通环节进行留痕,通过上链实现可追溯、防篡改,实现对数据资产的记录和追踪,才能保证数据交易后的使用范围符合交易合约的相关约定,并对其应用场景和使用频次进行精准计量。从这个意义上讲,数据应用追踪技术将成为增加数据交易透明度、实现市场合规管理的保障。

四、新高地完善新制度

今年八月全球数字经济大会上,北京市出台了关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案。下一步,我们建议推动更多配套性政策和管理办法的出台,通过制定促进数字经济发展的相关政策形成北京数字经济发展的“制度高地”。

一是推进制定全面的权属保护制度。建议制定数据确权和权利保护的基础性规则,颁布《首都数字经济发展促进条例》,明晰不同数据权属的界定标准,解决数据交易的基础性问题,对数据的所有者、使用者、管理者、投资者各方的权益进行保护,做好数据权利保护与数据要素的流转利用之间的平衡。这些制度不仅将保护数据的所有者,也将保护数据的管理者、使用者和投资者,这样整个生态才能平稳发展。

二是制定公开、公平、透明、高效的交易制度。通过对数据敏感度分级管理方式,制定公共数据治理细则、数据交易交割细则和数据跨境流动试点细则来明确数据交易环节的各方权责义务。

三是建立相应的监管制度,保证数据资源的合法、合规、安全应用。建议要探索建立数据要素市场的多层次主体分级机制,对数据要素市场进行准入管理,对数据交易场所、数据托管机构、数据评估机构、数据审计机构等新型参与主体科学设定准入标准,提升数据流通的安全性、规范性和可操作性。

附例:北京金融科技测试平台

近期,中关村论坛刚发布了北京市金科新区金融科技测试平台,这个平台是由海淀区政府与北京金控集团牵头发起,海淀区金融办与北京国际大数据交易所共同搭建的。作为国内首家基于数据流通、模型验证的金融科技测试平台,将极大助力北京“两区”建设,加快金科新区建设发展,发挥北京金融资源、科技资源聚集的突出优势,依法合规开展金融科技创新,辅导金融科技的创新应用。我们将通过建设可信的算法开发与测试平台,接入金融科技企业等迫切需要的公共、社会、互联网等数据,吸引金融科技产业的大中小型企业到平台上对模型算法进行开发、优化、测试及验证。

我们可以把这个平台理解为一个金融科技创新的“开放厨房”,平台将在以下五个方面助力北京金融科技产业的发展。

1.海量的数据供给,即为金融科技创新提供合格的“食材”。除海淀区自身数据源外,平台还将对接北京金融公共数据专区等数据资源以及已在北数所进场的基于运营商、电力、投融资、互联网、市场化机构等多渠道的社会数据资源。

2.应用场景广阔,即提供订餐的“顾客菜单需求”。金融领域拥有非常丰富的数据开放、测试和交易场景。平台将金融科技测试和业务场景有效整合,帮助金融机构在风险防控、授信管理、精准营销、信用评估等多个场景下提高运营效率。

3.创新技术保障,即提供加工食物的“炉灶”。在数据开发及测试过程中,平台利用隐私加密计算、数据确权标识、数据水印等多种创新技术,为金融科技创新企业提供技术保障。隐私计算技术支持数据可用不可见,利益可分配。区块链技术支持全过程上链,保障内容防篡改。数据确权标识技术支持数据资产唯一确权,保障主权可确认,来源可追溯。

4.帮助金融科技企业改进模型和算法,即帮助厨师改进“菜谱”,并向客户进行推介。金融科技企业可以通过平台训练模型和算法,其后由北数所对算法进行应用场景的推荐,并将需求对接银行和金融机构,不断优化提升模型算法。此外,北数所还择优推荐金融科技企业作为“算法服务商”进场交易,形成技术迭代、模型创新、成果落地的业务闭环。

5.促进产业生态集聚,帮助打造金融科技创新的全流程“公共厨房”。测试平台一方连接政府、互联网企业、社会机构等“数据供给方”,一方连接银行、保险、证券服务、金融机构等“业务需求方”,以实际业务场景对平台产出的模型算法进行验证。同时,依托平台提供的可信环境,吸引更多金融机构、数据源提供方、数据清洗加工服务商、数据模型服务商、数据治理服务商集聚,形成良好开放的创新产业生态体系。

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