徽氪堂 | 2023，数据要素市场要理解的十个关键词

36kr王顺·2023年12月22日 14:35

我们将加速走进数据驱动的智能社会新时代。

文 | 杨益（36氪安徽智库专家、合肥人工智能与大数据研究院智慧城市实验室咨询总监）

2019年的十九届四中全会将数据要素正式认定为生产要素，四年后的2023年，数据要素爆发空前热度，不仅全面进入大众视野，更成为政府和企业推进新一轮生产力发展的关键着力点。特别是国家数据局这一全新国家机构的设立，昭示着数据要素市场化配置改革成为面向数字智能时代的首要发展任务，是始于三十年前的社会主义市场经济体制改革的最新任务、最新使命、最新目标，也是我们都正在目睹和经历的重要历史进程。

这一年里，不仅国家层面不断细化完善数据资产入表、跨境数据流通等细分领域政策，各地方也积极探索数据基础制度落地实践、完善地方性政策法规，并与数据科技企业一道推动数据要素市场和数据要素产业孕育发展。比如，安徽合肥出台了针对数据要素流通平台和数据供应商的扶持政策。毫不过分地说，2023年是我国数据要素市场化步伐真正迈开的元年。

那么，我们应如何记住数据要素市场这一年、回顾这一年、理解这一年？我想可以从十个关键词来进行概括。

数据基础制度

去年底国家出台的“数据二十条”标志着我国数据基础制度建设驶入快车道，在契合我国数据市场特征和发展阶段的基础上，强调顺应新趋势、探索新制度，疏通数据要素流通堵点，积极释放数据要素价值，推进数据治理体系化、制度化发展，激发数据要素市场活力。

整个2023年，国家级数据要素政策体系进一步加速构建。《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《规范和促进数据跨境流动规定》相继发布，围绕数据安全管理、数据资产入表、数据跨境流通等领域制定指导性制度规范。

地方层面，一方面，数据基础制度建设与区域数据要素市场化实践相辅相成，例如北京依托本地数据要素市场建设经验，率先开展公共数据专区制度创新；另一方面，很多地区都非常注重以数据要素市场建设带动数据要素产业发展，例如上海、安徽合肥等地均已出台相关产业促进政策。万事开头难。数据基础制度建设目前还处于起步探索阶段，很多细节问题还有待在实践中去验证和突破。

数据市场

数据市场的存在由来已久，早期主要是围绕特定应用场景的点对点的数据交易，而智能化时代的到来则越来越要求更大范围、更大规模、更加灵活的数据要素流通交易，推动数据要素市场加速从自然自发状态走向集中规范形态，从小众专业市场走向大众通用市场。需要指出，数据交易所只是数据市场的形态之一，此外还有类似于品牌商店的数据商店形态，以及类似于杂货铺的数据批发商形态。

某种意义上，数据交易所可以被看做“数据跳蚤市场”，因为它同时具有潜在商品种类无限多和市场需求不明确的特点，但是能够起到活跃数据要素市场氛围和完善制度规范的积极作用，有望对政府公共数据和涉及国民经济重要支撑领域的行业数据提供可靠的流通交易场景。

如今“数据市场”这个概念已不再是简单的数据交易场所，而是被赋予了通过市场化方式来实现数据价值的内涵，或者说是通过“数据价值链”的构建来实现有效的数据交易流通。这其中，数据包括原始数据、数据资源、数据产品、数据资产等不同形态，对应数据资源化、资产化、资本化等三个数据价值实现阶段。头部数据交易所已经初步实现了从数据交易撮合中介向数据交易全流程服务商的转变，能够更加有效地促进数据交易流通和价值释放。

合肥数据要素流通平台是安徽省当前主要的数据交易载体，截至今年12月已汇聚270多家数商、上架300多项数据产品，取得了不错的建设成果。

数据确权

数据确权是数据交易流通的前提条件，没有清晰的权属关系就无从谈起权利的转移。国家“数据二十条”提出了数据持有权、加工使用权、产品经营权等三权分置的理念，但还有待在实践中细化探索三权分置的实现路径。事实上，我们认为如果把数据加工权和数据使用权进一步区分开，将有助于更好地分析理解数据交易流通过程中的权利关系。

目前数据确权的主要探索方式是对权属情况进行登记。数据登记主体多为数据交易所和国资第三方平台，以北京国际大数据交易所和人民数据资产服务平台为典型代表。登记方式上来看，政务数据往往由政府部门主导进行登记和汇集，例如贵州、山西、福建等地都采用该模式进行政务数据登记，可以理解为“中心化”登记方式；与之相对的是“去中心化”登记方式，采用区块链技术将数据资产封装为具有唯一赋码的可上链的数据对象，进行数据链上确权登记。

整体来看，区块链技术因其不可篡改和可追溯性，在数据登记环节得到广泛应用，展现了技术对数据要素市场发展的重要支撑作用，是当前应用较广的登记方式。今年12月发布的《安徽省数据资源登记管理办法（试行）（征求意见稿）》提出由安徽省数字江淮中心具体承担全省数据资源登记工作，并也指出登记机构应当抽取数据特征等信息进行上链保存，明确了全省数据确权登记的基本规则。

数据资产入表

今年8月，国家财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，提出企业数据资源适用于现行企业会计准则，明确了数据资源的会计计量基础，可以说是数据资产入表的里程碑。然而，数据资产入表的前提是要明确资产价值，鉴于数据资源成本计量、数据资产价值评估、数据资产会计处理中的诸多难点尚未攻克，数据入表的实践尚未全面展开，一些地区已提出在明年开始试点实施。

总体来看，现阶段仍需充分发挥数据交易所的产品定价功能，从大量交易实践形成的价格出发确定数据资产价值标杆。比如上海数据交易所提出的数据资产“三步蒸馏法”就是以数据产品交易为基准的数据资产化路径方案。数据资产入表的成功实现将极大促进数据要素价值的释放，推动企业加强数据要素资源开发和利用，更加有力地支撑数据要素市场建设发展。

公共数据授权运营

公共数据占据数据总量中的极大比重，因此公共数据的开发利用和价值生成在很大程度上决定着数据要素市场建设的成效。国家“十四五”规划明确提出“开展政府数据授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用”，就是要把公共数据开放开发作为推进数据要素市场化配置改革的重要抓手。

2023年，浙江省、青岛市、大理州等多个省市纷纷出台公共数据授权运营相关办法，北京市进一步细化推出了公共数据专区授权运营制度。从授权运营方式来看，成都、上海等地采用“统一授权模式”，地方政府授权国资数据运营机构统筹公共数据运营工作；北京、杭州等地采用“分散授权模式”，由地方政府根据数据与行业特点，匹配不同的运营主体进行授权；还有一些地方将上述两种模式融合，分离数据运营和数据开发场景，形成“两阶段式”的公共数据授权运营模式。

今年12月发布的《安徽省公共数据授权运营管理办法（试行）（征求意见稿）》提出，面向安徽省主导产业划分若干赛道，建立“赛道+合伙人”机制开展公共数据授权运营，也属于以场景应用为导向的公共数据开发思路。此外，公共数据的开放共享也在取得积极进展，相关政策及试点探索稳步推行，包括完善数据目录体系和数据开放清单，建立健全公共数据开放共享机制。这也是激发公共数据价值的必要之举。

数据要素产业

除了数据要素市场之外，“数据要素产业”概念在2023年也成为许多地方关注的发展热点。根据我们的定义，数据要素产业就是以数据要素价值链为核心展开的相关经济活动的集合。其产业链分为上游数据供应方、中游数据服务方、下游数据应用方。核心是中游数据服务，包括数据采集、存储、加工、分析、流通、安全等环节。

数据要素产业里的很多内容早就存在，只是今年受数据要素市场发展的带动出了圈。在面向价值释放的数据要素市场建设导向下，数据加工、分析、流通等诸多方面都面临更高的发展要求。最终目标是促使不同层次的产业参与主体合作共赢、协同创新，通过新技术、新模式、新规则的应用，不断优化产业链结构，营造数据要素产业生态。

在交易所和数据商相分离的发展趋势下，交易所将回归公共平台属性，而把数据服务功能交给市场，推动数据要素产业规模化、集约化、专业化发展，培育数据要素全生命周期多元化数商生态，从而持续推进场景模型融合，助推数据要素赋能实体经济。

大模型

伴随ChatGPT的火爆出圈，2023年数字科技领域最大的风口就是大模型。可以说，过去大家谈人工智能很大程度上还出于憧憬心态，但大模型让人们第一次清楚地、真实地、震撼地感受到了人工智能的巨大应用前景。所以在极短的时间内就开启了“百模大战”，宣示了科技革命的新热潮。

在此过程中，数据要素的重要性也空前提高，因为大模型就是基于海量数据资源的学习训练结果。要不了多少年，全世界的数据资源都会被大模型耗尽。而目前绝大部分数据还处于无法有效开发使用的状态，这就造成了巨大的数据供需矛盾。大模型训练对数据的丰富度、全面性和及时性提出了更高要求，将极大地重塑数据要素生态链，也推动数据要素市场成为整个数字智能产业发展的关键枢纽。

很多地方都已开始大力扶持大模型产业，安徽也不例外。今年12月，安徽省发布了首批数字政府大模型场景应用清单，包括政务咨询、辅助办理、城市治理、机关运行、辅助决策、专业工具等6类共18个场景应用，将有助于以大模型带动数据资源活化和数据要素产业发展。

算力革命

除了数据资源的缺口，大模型还带来了算力资源的缺口，因为模型训练推理需要巨大的算力支持。如果说数据资源的矛盾是很多沉淀数据没有利用起来，那么算力资源的矛盾则不仅是很多分散算力无法整合，还面临巨大的智能算力需求缺口以及芯片“卡脖子”和资源环境问题的掣肘。

因此我们认为需要藉由一场“算力革命”才能有效应对目前的困难。算力结构上，需要推进算力泛在化和算网一体化；算力技术上，需要推进绿色低碳化和安全高效化；算力布局上，需要推进远近协调化和调度智能化；算力服务上，需要推进产品多元化和服务普惠化；算力产业上，需要推进产业生态化和创新协同化。

“东数西算”战略背景下，我国正建设八大国家算力枢纽节点、十个国家数据中心集群，加快构建全国一体化算力网络，优化算力资源布局、提升算力配置效率。同时，随着各地城市算力网络的建设和完善，将带动更多地区、更多城市发展算力产业。从安徽来看，全省已形成合肥、芜湖、宿州三大智算中心城市，“巢湖明月”算力集群、合肥市通用人工智能算力集群等项目陆续投运，算力基础设施加速布局，推动算力赋能千行百业，同时更好地回应数据要素市场发展新诉求。

数据安全

随着数据在工作、生活的各个方面广泛运用，保护这些数据的重要性变得比以往任何时候都更为关键，数据安全和个人信息保护连续三年被写入政府工作报告，以呼应时代需求，更好保障数据要素安全流动、合理开发利用。

新时代信息技术的发展给数据安全保护带来了新的挑战，随着射频技术等融入日趋复杂的信息环境和安全领域，以“物理隔离”方式保障数据安全的方式或将成为过去时。与此同时，新的数据安全保护技术应运而生，Gartner发布的2023数据安全技术成熟度曲线增加了加密敏捷性、后量子密码学、量子密钥分发、主权数据策略和数字通信治理五项新技术。

顺应新时代数据安全保护工作要求，安徽省于10月发布了《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》，提出了数据分级分类、数据全生命周期安全管理、数据安全检测预警等方面的管理措施，通过强化数据安全管理促进数据开发利用。

数据要素×

国家数据局于2023年10月25日正式揭牌，重点聚焦建立数据基础制度，构建数字经济时代的规则体系，可以说是数据要素市场化配置改革的专门推进机构，再一次表明了国家对数据要素、数字经济的高度重视。12月，国家数据局发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，布局十二个数据要素场景拓展重点领域，发挥数据要素乘数效应，拓展经济增长空间。

所谓“乘数效应”，意在突出强调数据要素的赋能作用。事实上，数据要素的赋能作用远远大于乘法，甚至可以用“指数效应”来描述。只要考虑到前面提及的大模型革命和算力革命的巨大影响，就不难理解这一点。相信在国家的倡导和支持下，在企业和各界的共同努力下，我们将加速走进数据驱动的智能社会新时代。