傅建平：论更好地发挥数据要素作用的十大关系

　　数据成为新型生产要素，给人们生产、生活和治理方式变革带来机遇，谁掌握了数据谁将掌握发展的主动权，谁利用好数据谁将赢得未来数字竞争新优势。当前，机遇与挑战并存，数据要素供给侧结构性矛盾突出，应抓主要矛盾，处理好“十大关系”，调整数据生产关系，解放和发展数据生产力，更好地发挥数据要素作用，走出一条中国式数据合规治理和市场化利用之路。

　　关系一，供给与需求的关系。

　　供给和需求是一个矛盾统一体，更好地发挥数据要素作用就要处理好供给与需求的关系，要把提高供给质量和提升需求层级有效匹配。当前，制约数据要素作用有效发挥的主要矛盾是，经济社会对高质量高价值的数据要素的迫切需求与不平衡不充分的数据要素供给之间存在结构性矛盾，而矛盾的主要方面是供给侧，体现在数据基础制度不健全、数据供需存在结构性梗阻、数据治理能力亟待提升等。因此，需要通过供给侧结构性改革打通堵点和痛点，破除体制机制障碍，鼓励市场主体创新需求、提高数据供给水平、承担社会责任，贯通生产、分配、流通、消费各环节，构建供给和需求正反馈机制，推动形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。

　　关系二，公共数据与非公共数据的关系。

　　公共数据与非公共数据是构成数据要素的重要内容，二者具备数据的虚在性、依附性、运动性、边际收益递增性、价值差异性和外部性等一般特性。但是，二者价格形成机制不同，公共数据以政府指导价格形成机制为主，非公共数据以市场竞争价格形成机制为主，这决定了二者在数据获取、加工处理、开发利用、授权运营、流通定价及收益分配等方面存在差异。因此，应根据数据特性和价格形成机制差异，推动构建与之相适应的统一开放、多层级数据要素市场体系，更好地发挥公共数据与非公共数据的经济社会价值。

　　关系三，垄断与流通的关系。

　　数据遵循大规模连续协同、指数级积累增长等客观规律，只有汇聚融合多源异构数据，才能发挥更大作用，具有走向垄断的趋势，事实上以数据为关键要素的平台型企业为代表，已成为推动数字经济发展的重要力量。适度的数据垄断有利于调动市场主体的积极性促进数据流通，但垄断不是目的，更不是权利，而是一种社会责任，不能滥用垄断地位。因此，政府应明确由具有数据垄断地位的企业承担起促进数据流通“守门人”的角色，带动中小企业共同参与数据流通行业规则建设，发挥中小企业的创新主动性，促进数据在供应链产业链上的场景化市场化利用。

　　关系四，场外流通与场内交易的关系。

　　场外流通与场内交易都是为了更好地发挥数据要素作用，二者不可顾此失彼而要兼得，共同推动全国统一大市场建设。从规模体量和发展实际看，当前规范场外流通重过场内数据交易，场外流通是一个规模巨大的存量市场，而场内交易是一个正在培育探索的增量市场。因此，既要规范场外流通，充分发挥“数据矿主”和产业链主作用，带动产业链供应链上下游大中小企业间开展数据协作与共享，建设行业数据空间，提升产品和服务的数据附加值，又要培育壮大上下联动、内外结合的场内数据交易生态。

　　关系五，确权与分配的关系。

　　明晰的数据权属有利于数据收益分配。应根据数据来源和数据生成特征，探索通过依法确权登记、民事商事合同和行政协议约定等多元化确权新方式，推动构建数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。强化基于数据价值创造的激励导向，扩大按价值贡献参与分配渠道，推动数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬，着重保护数据要素各参与方的劳动收益，促进劳动者的贡献和劳动报酬相匹配。建立健全数据要素收益的初次、二次、三次分配调节机制，让各类组织和个人更好共享共用数据要素发展成果。

　　关系六，监管与发展的关系。

　　数据要素市场化配置改革是一项极具探索性、开创性和潜力巨大的战略任务，从构筑国家数字竞争新优势的战略高度，包容协同监管促进数据要素市场化发展，坚持监管规范和促进发展两手并重、两手都要硬。明确规则，划出底线，设置好“红绿灯”，鼓励支持市场主体在促进产业数字化、数字产业化、便利人民生活、参与国际竞争中发挥积极作用。数据成为生产要素，带来了政府与市场边界的变化，政府既是监管者，也是公共数据的持有者，需要构建一系列的上层建筑以适应经济基础变化，如数据相关法律法规、政策制度、行业规则、技术规范及社会伦理等，筑牢社会主义市场经济有效运行的体制基础，为数据要素健康发展提供牢固保障。

　　关系七，治理与技术的关系。

　　好的数据治理体系才能真正提高治理能力，好的数据治理能力才能充分发挥治理体系的效能，而技术为数据治理体系和能力建设提供落地支撑手段，增强数据可控、可信、可用、可追溯水平。因此，要以“整体性治理”优化顶层设计，明确中央层面数据主管部门，强化中央与地方统筹协调工作机制，加强地方主管部门统一归口管理力度。要以“数字化治理”重塑政府与市场之间的权力结构与功能配置和边界划分，利用数字化技术，实现多元治理主体大规模跨界互动协作与价值协同。要以“源头性治理”压实政府部门和市场主体对数据治理的主体责任，强化数据源头治理。要构建集约高效的数据流通基础设施，为数据流通提供低成本、高效率、可信赖环境。加快传统基础设施的数字化改造，推动与数据流通基础设施共建共享、互联互通。

　　关系八，权益保护和争议处理的关系。

　　注重数据权益保护有利于激发市场主体创新活力，而争议处理是为了更好地保护数据权益，未来数据权益保护高地必将是数据集聚融合高质量发展的高地。因此，政府应当合理配置数据权益纠纷解决的社会资源，完善和解、调解、仲裁、公证、行政复议与诉讼有机衔接、相互协调的多元化纠纷解决机制。法院应当加强网上诉讼服务平台建设，逐步形成有利于数据争议解决的诉讼机制。加强数据争议仲裁组织机制建设，完善现有仲裁规则体系适应数据争议解决需求，完善仲裁加调解对接机制与在线仲裁模式。有关政府部门应当完善数据争议行政调解机制。

　　关系九，数据合规与创新探索的关系。

　　在数据要素创新探索面临的不确定因素中，数据合规是最确定性因素，数据合规可以规避风险，提升竞争力，创造价值，增加确定性。就合规而言，“规”是法度，是边界，为了防止创新探索失控。“合”是过程，是政府、企业、个人全员参与的过程，是构建统一的数据合规治理体系的过程，是提升全领域数据合规治理能力的过程。因此，数据合规是一个不断调整数据生产关系，解放和发展数据生产力的历史发展过程。应当平衡数据合规建设与创新探索之间的关系，推进数据合规治理体系和治理能力建设，构建政府、企业和个人多方参与的“数据合规共同体”，做到价值共创、责任共担、利益均衡、合规不处罚、合规不起诉，推动数据要素合规高效赋能高质量发展。

　　关系十，国内与国外数据流动的关系。

　　做大做强国内数据要素统一大市场的同时，积极开拓多元化国际市场，深度对接国际经贸体系，有效利用国内国际两个市场两种数据资源，更高水平参与国内国际双循环。以场景创新为牵引，加快全面数字化发展，催生新产业、新业态和新模式，激活重要领域数据潜能，推动建设更具国际竞争力的现代产业体系。围绕区域发展战略，率先打造粤港澳大湾区、长三角地区、京津冀地区、成渝经济圈等若干区域一体化数据要素市场，支撑全国统一大市场建设。适时将北京、上海、广东打造成为国内数据要素大循环的核心枢纽和国内国际双循环的战略链接点，打造可信跨境数据空间，维护数据主权。