中国信息化百人会成员、中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平近期发文围绕面向价值化加快培育数据要素市场，解决数据要素市场化的必要性、体系机制等问题进行了探讨。

当前培育数据要素市场，有三个基本要求，一是“推进政府数据开放共享”，讲的不是政府信息化，而是政府数据进入市场；二是“提升社会数据资源价值”，讲的不是企业信息化，是企业数据进入市场；三是“加强数据资源整合和安全保护”，这是要素利用中存在问题。三者均与利用有关。我们把利用数据使之产生价值，称为价值化。与之相对的是，把信息藏在孤岛里，不利用，不产生价值。要加快培育数据要素市场，就需要解决重采集，轻应用的问题。下面归纳一些业内专家的有识之见，谈谈数据价值化问题。

人们对数据确权的必要性拥有共识，然而，确权不是目的。在确权基础上实现数据的顺畅流动与最大程度共享则是政策必须力推的又一个目标（张锐，2020）。有专家主张，数据确权与价值化并重，探索国内数据要素市场化的具体机制（刘典，2020）。

培育数据要素市场是为了促进数据要素流动。数据流动并不是为了流动而流动，最终目的是要形成“市场有效、政府有为、企业有利、个人有益”的数据要素市场化配置机制，提升与放大数据要素的价值。价值化包括两个主要方面：一方面培育出数字经济新产业、新业态和新模式，另一方面构建出农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的新场景。（张锐，2020）

正如专家指出的，只有盘活数据，才能在数字经济时代中占据主动权。盘活数据，要推动数据与各行业各领域的融合发展。推动数据应用，加快传统产业数字化、智能化，做大做强数字经济，能够为我国经济转型发展提供新动力。应该面向重点行业的应用需求，研发具有行业特征的大数据检索、分析、形成垂直领域成熟的大数据解决方案及服务（徐恒,2020）。

欧盟GDPR的制度设计主要是面向采集与确权（数据生产），而不是面向应用与价值化（数据服务）。在规制方面，欧盟出台史上最严格数据保护条例，被认为是隐私权的重大胜利，赞赏支持者众多，我国对此应理性对待，不宜照搬欧盟做法，应在个人数据保护和数据融合创新之间追求平衡（张亮亮，陈志。2020）。

中国要面向价值化加快培育数据要素市场，原因在于，数据只有在服务、使用中，才能体现它的价值。从数据价值链视角，数据供给的市场化即是要通过外部力量加快推动数据价值链上“数据采集一数据储存一数据处理一数据挖掘”中的一个或多个价值环节的市场化进程。（杨锐，2020）培育要素市场是一个全面的工作，全链条的工作，如果把治理重心过度放在数据采集一个环节上，不符合“根据数据性质完善产权性质”的要求。

  专家指出了其中主要理由：1.同样数据对不同人的价值可以大相径庭 。第一，不同人的分析方法不一样，从同样数据中提炼出的信息、知识和智慧可以相差很大。在科学史上，很多科学家深入研究一些大众习以为常的现象并做出了重大发现。重物落地之于牛顿，闪电之于富兰克林，与它们对大众的价值是完全不一样的。第二，不同人所处的场景和面临的问题不一样，同一数据对他们起的作用也不一样，对一些人可能是垃圾，对另一些人则可能是宝藏。比如，另类数据包括个人产生数据、商业过程数据和传感器数据等，能帮助投资者做投资决策，但对非金融投资者则没有太大价值。第三，不同制度和政策框架对数据使用的限定不一，也会影响数据价值。比如，互联网平台获得用户数据后，如果不恰当保护和使用，不尊重用户隐私，将影响品牌形象和用户信任，降低对数据价值和公司价值。2.数据价值随时间变化。第一，数据有时效性。很多数据在经过一段时间后，因为不能很好反映观察对象的当前情况，价值会下降。这种现象称为数据折旧。数据折旧在金融市场中表现得非常明显。第二，数据有期权价值。新机会和新技术会让已有数据产生新价值。3.数据会产生外部性。第一，数据对个人的价值称为私人价值，数据对社会的价值称为公共价值。数据如果具有非排他胜或非竞争性，就会产生外部性，并造成私人价值与公共价值之间的差异。这种外部性可正可负，没有定论。第二，数据与数据结合的价值，可以不同于它们各自价值之和，是另一种外部性。但数据聚合是否增加价值，也没有定论。既可能存在规模报酬递增情形，比如更多数据更好揭示了隐含规律和趋势，也可能存在规模报酬递减情形，比如更多数据引入更多噪声。（邹传伟，2020）

数据要素难以充分流动以发挥最大作用，从根本上说，是因为存在开发与利用之间的矛盾。

首先表现为刘典所说确权与价值化之间的矛盾。一是在开发与利用关系上。开发要求确权，但传统确权排他；又影响利用，尤其是数据共享。如何令数据要素在流动中发挥一加一大于二的价值化作用，需处理好二者关系。二是在产品与服务关系上。传统确权，专注于产品业态，筑高了采集门槛；服务业态作为新业态、新模式，趋向产品免费而服务收费。业态落后限制了价值化。

其次表现为规则与服务之间的矛盾。一方面，由于缺乏确权在内的有效规则的规范，主体不愿投入开发，开发之后不愿让数据流动；另一方面，由于服务体系不健全，数据要素市场化的成本居高不下，成本高于收效，影响了数据要素作用的发挥。

解决问题，应主要致力于建立加快培育数据要素市场的规则体系与服务体系，即，建立规则有利于确权，保障数据要素有序流动，建立服务体系，有利于实现价值化。

应按市场化原则，商业化方式，推动数据要素有序流动，实现供求匹配，即根据需求实现数据要素流动（交易），优化资源配置，合理分配利益。

规则体系建设的主导思想应有别于欧盟，根据数据性质，按拥有权-使用权两权分离原则构建规则。从轻处理采集环节的拥有权，服务、利用环节的使用权，建立有中国特色，又符合全球趋势的有偿共享规则体系。建立以共享发展为实质内涵的规则体系，并据此建立制度优势。

服务体系建设的主导思想应着眼于数据要素的价值倍增，以此有别于欧美现行政策，以要素市场（合约交易）为主，以商品市场（产品交易）为辅，发挥平台在数据要素增值上以数据生产要素倍增实物生产要素的作用，最大限度发挥产业数据化中数据生产要素的价值化倍增作用。

姜奇平：中国社科院信息化研究中心秘书长、信息化与网络经济室主任，正研究员。中国科学院《互联网周刊》主编、信息社会50人论坛理事、中国信息经济学会常务理事、中国信息化百人会成员。