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作者：

沈 艷 北京大學(xué)匯豐商學(xué)院院長助理

黃益平 北京大學(xué)國家發(fā)展研究院副院長

12月19日，中共中央、國務(wù)院《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》(下簡稱《數(shù)據(jù)二十條》)正式發(fā)布，首次明確提出了數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)流通和交易、數(shù)據(jù)要素收益分配和數(shù)據(jù)要素治理等四個方面的制度框架?！稊?shù)據(jù)二十條》是在明確數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素之后又一個歷史性的政策文件，在數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)交易和數(shù)據(jù)治理等領(lǐng)域的重要創(chuàng)新，將對中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展格局產(chǎn)生深遠影響。當(dāng)然，建立數(shù)據(jù)制度是一個全新的挑戰(zhàn)，現(xiàn)在開了一個好頭，還有不少問題值得進一步討論，數(shù)據(jù)制度也可以在探索中不斷完善。

數(shù)據(jù)確權(quán)制度

《數(shù)據(jù)二十條》首要的創(chuàng)新是提出數(shù)據(jù)資源持有權(quán)、數(shù)據(jù)加工使用權(quán)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權(quán)“三權(quán)分置”的產(chǎn)權(quán)制度。這個創(chuàng)新性的安排切合數(shù)字經(jīng)濟的特點，數(shù)據(jù)要素形成過程中的參與方比較多，這意味著數(shù)據(jù)很難像土地、勞動和資本那樣清晰地確定所有權(quán)。這個“三權(quán)分置”的框架不糾結(jié)于數(shù)據(jù)“歸誰所有”這一傳統(tǒng)視角，而是從數(shù)據(jù)的三種形態(tài)出發(fā)，明確對應(yīng)的持有權(quán)、加工使用權(quán)和經(jīng)營權(quán)。以“三權(quán)分置”為主線，從公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)和個人數(shù)據(jù)這三個維度，界定“誰的數(shù)據(jù)”；同時也明確確權(quán)依據(jù)是“數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)生成特征”，這就讓數(shù)據(jù)來源方、數(shù)據(jù)處理方、數(shù)據(jù)使用方的權(quán)益得到了保障。

《數(shù)據(jù)二十條》提出的數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品這三種形態(tài)是確立產(chǎn)權(quán)分置制度的基礎(chǔ)。從準(zhǔn)確理解數(shù)據(jù)的特性與功能，還可以進一步明確“數(shù)據(jù)三態(tài)”，數(shù)據(jù)資源包含了存在于公共機構(gòu)、自然界、企業(yè)、個人等多方的可以以數(shù)據(jù)形式記錄的信息；數(shù)據(jù)產(chǎn)品是采集、清理和加工數(shù)據(jù)資源所形成的成果；數(shù)據(jù)資產(chǎn)則是數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用于經(jīng)營活動時的形態(tài)。

數(shù)據(jù)流通和交易制度

《數(shù)據(jù)二十條》的另一個重大突破是基于數(shù)據(jù)要素的特征，提出了一個全流程的合規(guī)與監(jiān)管規(guī)則體系。這一文件系統(tǒng)地回答了數(shù)據(jù)交易和流通中的六大問題：一是什么樣的數(shù)據(jù)可以流通；二是怎樣評估數(shù)據(jù)質(zhì)量；三是數(shù)據(jù)流通需要哪些軟硬件準(zhǔn)備；四是數(shù)據(jù)流通在什么樣的場所完成；五是數(shù)據(jù)如何定價；六是如何做數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。

這個框架充分考慮了數(shù)據(jù)要素不同于傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的特征在供給、需求和交易環(huán)節(jié)造成的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)包含個人隱私和商業(yè)機密，還具有非排他性、非競爭性和非耗竭性，同時信息不對稱的矛盾十分突出，因此數(shù)據(jù)無法像土地、勞動和資本那樣在市場上流通。所以，要建立健全的數(shù)據(jù)交易市場體系，需要解決數(shù)據(jù)供給方、數(shù)據(jù)需求方以及數(shù)據(jù)交易環(huán)節(jié)中的困難。最突出的問題可能是數(shù)據(jù)有效供給不足，品牌數(shù)據(jù)缺乏。數(shù)據(jù)需求不少，但是交易或流通收益少、合規(guī)風(fēng)險和安全風(fēng)險大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)供給方不想賣、不敢賣。有效供給不足，數(shù)據(jù)方也存在尋找合適數(shù)據(jù)難、貨比三家難、內(nèi)外整合難和安全保障難等問題。另外在交易環(huán)節(jié)，還存在數(shù)據(jù)交易機制不順暢的問題，數(shù)據(jù)交易爭端難以解決等方面。

《數(shù)據(jù)二十條》從增加有效供給和提高數(shù)據(jù)交易效率這兩個維度破局，同樣具有很強的創(chuàng)新性，而且也留下發(fā)展空間。在交易場所方面，關(guān)注點主要放在“統(tǒng)籌構(gòu)建規(guī)范高效的數(shù)據(jù)交易場所”，提出“引導(dǎo)多種類型的數(shù)據(jù)交易場所共同發(fā)展，突出國家級數(shù)據(jù)交易場所合規(guī)監(jiān)管和基礎(chǔ)服務(wù)功能”。在可預(yù)見的將來，可能需要特別重視場外交易的重要性，至少是作為正規(guī)交易所場內(nèi)交易的重要補充。

目前比較常見的數(shù)據(jù)交易模式有三類：第一類是點對點模式，主要是企業(yè)之間自發(fā)簽訂合同對數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)開發(fā)進行交易；第二類是數(shù)據(jù)中介，其中最常見的是數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商，作為中介對接數(shù)據(jù)交易的供需雙方，一方面收集并開發(fā)數(shù)據(jù)，另一方面根據(jù)特定需求提供數(shù)據(jù)或與數(shù)據(jù)相關(guān)的增值服務(wù)；第三類是數(shù)據(jù)集市模式，構(gòu)建數(shù)據(jù)交易的平臺，數(shù)據(jù)交易所是數(shù)據(jù)集市模式的一種形式。

從全球的經(jīng)驗看，數(shù)據(jù)集市不容易做，規(guī)模也小。據(jù)Maximize Market Research統(tǒng)計，2021年全球數(shù)據(jù)中介交易約為2572億美元，預(yù)計2029年將達3657億美元；而Grand View Research 的統(tǒng)計顯示2021年全球數(shù)據(jù)集市的市場規(guī)模為7.8億美元(其中B2B數(shù)據(jù)集市占據(jù)了58%的收入份額)，預(yù)計2030年將達50.9億美元。另外，有大量數(shù)據(jù)集市失敗或關(guān)閉的例子，比如微軟的Azure DataMarket(-2018)、Kasabi(2010-2012)、奧地利的Data Market Austria, Swivel.com等。

數(shù)據(jù)顯示，目前的主流模式是依托于品牌數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商的數(shù)據(jù)交易。在美國，許多行業(yè)都有典型的數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商，比如Corelogic涵蓋了美國99%以上住宅與商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)交易困難的癥結(jié)在于信息不對稱程度高、信任不容易建立，好的交易模式必須有效地解決這個問題。點對點可行，是因為供需雙方見面，供需直接匹配。數(shù)據(jù)商占主導(dǎo)，是因為中介可以幫助降低信息不對稱、增加信任。交易所進展有限，是因為數(shù)據(jù)產(chǎn)品比較難標(biāo)準(zhǔn)化，除非交易所兼做數(shù)據(jù)商或者引入大量的數(shù)據(jù)商?，F(xiàn)在數(shù)據(jù)交易市場體系剛剛開始建立，不妨讓“有效市場”和“有為政府”共同發(fā)揮作用，如果數(shù)據(jù)商有能力解決問題，那就不必過分糾結(jié)場內(nèi)還是場外，當(dāng)然，對場外交易也要做到監(jiān)管全覆蓋。

探索算法審計制度

《數(shù)據(jù)二十條》提出數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)是“打造安全可信、包容創(chuàng)新、公平開放、監(jiān)管有效的數(shù)據(jù)要素市場環(huán)境”，并首次提到要建立“算法審查”制度。算法對于數(shù)字經(jīng)濟中經(jīng)營效率的提升和信用風(fēng)險的管控作出了重大貢獻。與此同時，算法黑箱、算法歧視等問題也時有所聞，關(guān)鍵是數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)的大部分合作者和消費者完全無法判斷算法的公平性，監(jiān)管部門在現(xiàn)行政策框架下也很難真正做到穿透式監(jiān)管。因此，“算法審查”是保證合法合規(guī)經(jīng)營的重要一步。

但《數(shù)據(jù)二十條》并沒有明確說明算法審查誰來做、怎么做。算法治理的核心有三個層面，一是企業(yè)自我實行合規(guī)管理并制定科技倫理準(zhǔn)則，堅持科技向善的導(dǎo)向；二是建立算法備案機制，起碼可以對監(jiān)管部門做到規(guī)則透明；三是監(jiān)管部門或受委托的第三方定期或不定期組織算法審計，也可以在收到其它市場參與者投訴的時候啟動。未來一條可行的路徑是由監(jiān)管部門設(shè)定規(guī)則、市場機構(gòu)具體執(zhí)行的“算法審計”。

算法審計是指收集有關(guān)算法在特定環(huán)境中使用時的數(shù)據(jù)，并據(jù)此評估算法的合法性和公平性。美國總統(tǒng)辦公室在2016年的一份報告就明確了推動算法審計的方向。從業(yè)界經(jīng)驗看，頭部審計公司也積極參與到算法審計中，如德勤對外，尤其是對政府客戶推出的算法審計服務(wù)，設(shè)立了算法審計師、并明確算法審計工具箱等安排。中國可借鑒國際經(jīng)驗，進一步明確算法審計的路徑、具體框架和評估尺度，構(gòu)建算法審計制度。

算法審計一般有兩種思路，一種重視算法代碼透明化，另一種重視對輸入輸出和對結(jié)果的評估。在算法代碼透明化的安排中，要求企業(yè)提供核心算法程序，由獨立第三方企業(yè)或者公共機構(gòu)直接評估算法程序是否合理。這一安排的弊端在于，可能會涉及被審計企業(yè)的核心商業(yè)機密而被拒絕，而審查機構(gòu)也無從知曉所提供的算法是否就是實際使用的算法。在重視輸入輸出和結(jié)果的審計安排中，輸入審計是指要求平臺明確，在個性化服務(wù)的時候，依據(jù)的是哪些重點維度。輸出審計是指要求平臺報告依據(jù)算法，最主要追求的是什么樣的目標(biāo)，比如公平究竟是什么；同時要求平臺報告算法相關(guān)成效，并評估相關(guān)成效。

算法使用機構(gòu)應(yīng)該從多個維度報告算法安排：一是預(yù)測或優(yōu)化目標(biāo)以及具體指標(biāo)，闡明算法設(shè)計時對不同利益相關(guān)方的利益的考量；二是算法訓(xùn)練和評估及選擇中用到的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)的搜集、排除和代表性；三是算法技術(shù)，特別是不同技術(shù)的比較與選擇；四是算法運行效果，包括預(yù)測精準(zhǔn)度和利益相關(guān)方的利益；五是個人信息保護和數(shù)據(jù)安全方面的安排。另外，算法審計可以考慮一些基本的指標(biāo)，包括歧視、有效性、透明度、直接影響、安全性和可獲得性等。當(dāng)然，在具體的執(zhí)行過程中可以根據(jù)業(yè)務(wù)的特點對評估指標(biāo)做一些特定的選擇與安排。通過為算法在上述維度及其分項按照合規(guī)程度打分，幫助利益相關(guān)方和社會公眾對平臺的算法合規(guī)程度有全面的了解，從而推動企業(yè)有更高的積極性用合規(guī)的算法來推動自身發(fā)展、推動中國數(shù)字經(jīng)濟的健康成長。

來源：中新經(jīng)緯

編輯：董湘依