關于數據要素交易激勵機制的初步探討

◎ 曹 博 李佳璐 何 念

2020年4月，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，將“數據”與土地、勞動力等并稱為五種要素，提出“加快培育數據要素市場”。2022年政府工作報告將數字經濟單列成段，重點提出要“完善數字經濟治理，釋放數據要素潛力，更好賦能經濟發展、豐富人民生活”。針對數據共享開放“不能、不愿、不敢、不易”、數據流通交易“范圍窄、頻率低、規模小、價值實現難、數字鴻溝拉大”等問題，《深圳經濟特區數據條例》《廣東省數據要素市場化配置改革行動方案》《上海市數據條例》等先后出臺，統籌資源要素、豐富應用場景，深入挖掘數據要素價值潛能。

事實上，自2014年起，全國各地的數據交易中心、交易所就相繼建立，主要以解決數據交易的信息不對稱為目標，通過提供集中規范的數據交易服務，推進數據要素的市場化配置改革。但是，由于數據確權、估值、交付以及相關資產管理方式的法理基礎和制度建構尚未明確，當前多數機構的成交量和成交金額持續低迷，主要業務局限于擔當買賣雙方的“中介”，有些交易所甚至因為市場能力不足已經轉變業務方向或關停，大量的數據交易以單獨的“點對點”形式完成。除了直接規制大數據交易行為的法律法規仍然缺位這一原因之外，數據資產評估、交易風險控制等問題都使得企業購買數據的意愿不足以完全轉換為真正市場化的需求，大規模交易機構的建立遠遠早于數據要素市場化配置前提條件的成熟化，預期效果大大減弱。

基于阿羅—德布羅一般均衡分析框架，市場經濟是分散決策的、通過價格實現資源配置的機制。數據要素的市場化配置是人們基于對數據資產交易前景的預期，不斷調整數據要素的資源流向，使得各市場主體和數據要素逐步形成激勵相容的環境，挖掘數據價值、促進要素流動。從經濟學的角度看，合理的數據要素產權安排應該產生最優的激勵效果，從而讓數據資源得到最有效率的配置和使用。從數據資產的供方來看，數據要素的所有者在現實中包括政府、生產者和數據平臺企業三種，基于個人隱私保護的考慮還應包括消費者。Jоnеs аnd Tоnеtti的研究假設數據伴隨著個人的消費行為產生，因此該數據集的初始擁有者為個人，但個人消費形成的數據規模十分有限，相比政府、企業和數據平臺企業尚不足以形成可交易的數據規模，且個人對隱私保護的權利完全可以通過對企業或數據采集平臺的法律制約來實現。因此，雖然Jоnеs аnd Tоnеtti的研究結論認為由消費者擁有數據所有權更接近最優分配（社會福利水平惡化程度不足2%），但出于當前國內數據交易方多為國企、科研院所和高校的考慮，本文在探討數據要素的產權配置形式時，僅考慮將政府、生產者和數據平臺企業作為數據交易的主要供方主體。

一、政治經濟目標和政府激勵

政府相關主管部門在既定的法律框架下收集個人或企業的相關信息，將其作為政務數據的主要來源，一方面監管和規范各主體的市場行為，另一方面在信息申請公開的框架下免費開放部分非敏感的基礎市政數據，或對經濟價值和商業價值較大的數據進行收費后再依照申請進行公開出讓。以京津冀、粵港澳、貴州、寧夏等8個國家算力樞紐節點的“東數西算”工程開始啟動為代表，政府作為大型數據中心的資本投入者和公共數據的占有者、監管者，具有天然的賣方優勢，規模體量與社會公共屬性決定了政府將是數據要素市場的主推力。研究表明，政府掌握的數據占到國家掌握數據的70%～80%，如果這部分數據利用起來，數據開發者能利用政府大數據開發創新性應用，提供更好的服務，創造更多的價值。在既定的政治目標下推動政務類數據交易，一方面要對涉及國家安全和個人隱私領域的數據資源進行保護，這就需要根據一定的“標準”對數據涉密情況進行識別，并根據涉密級別規定數據的流通范圍，涉密等級越低的數據流通范圍越廣。另一方面，對可以進入市場流通的數據進行分類并確權?，F實中，符合“公共領域”特征的大數據資源一般都是以元數據的形式存在，權屬關系不清晰且確權成本較高，即使厘清了產權，作為元數據其“雜亂無序”的特征也很難產生直接收益。

與企業不同的是，當前，政府在數據要素交易的過程中僅作為數據供給的角色存在，政府供方出讓數據使用權的動機來源于政治和經濟兩方面，一方面通過引導產業結構調整、激活要素市場活力并優化資源分配，促進經濟增長，實現社會福利水平的帕累托改進；另一方面，出讓有經濟價值的非敏感數據可以提高地方政府的財政汲取能力，利好地方政府官員晉升。除了動機以外，地方政府推進數據要素市場化配置還受到治理能力的影響，包括數據獲取能力、數據處理能力和數據應用三個部分。在政治目標和經濟目標的雙重激勵下，政府作為數據要素市場化配置的主要推動者，需要解決動機和能力不匹配的問題，表現為動機過高、大數據治理能力不足，或地方資源稟賦不足以支撐政府較高的發展動機。綜上所述，政府激勵機制的設計涵蓋數字化政治目標設定和數據資產出讓的經濟目標設定這兩個方面，當政治目標和經濟激勵雙重有效時，地方政府將采取積極主動的實質行動策略，稱為“實動”；而當激勵機制僅政治目標較高而經濟激勵不足時，地方政府將會傾向于“偽動”，即表面響應、實質觀望。因此，當政府通過數據資源出讓獲得較好的經濟收益時，才會避免“象征性執行”，成為數字經濟的真正推動者和執行者。

二、數據資源確權、定價和企業激勵

從數據來源來看，數據資產的賣方有兩類企業構成。第一類是以京東、阿里巴巴、百度等為代表的大型互聯網企業，在其主營業務經營過程中積累了大量客戶數據，在此基礎上為企業提供大數據服務或建立大數據交易平臺出售數據產品，數據業務盈利的同時也反哺了主體業務，最終形成主體業務-數據業務互相激勵的正循環；第二類是數據堂、龍貓數據、數海等為代表的數據資源企業，通過收集利用公共機構共享的數據、爬取網絡數據、采購等方式采集原始數據，經過清洗、分類、整合等加工處理后為客戶提供數據產品或服務，形成自采、自產、自銷的“采產銷”一體化商業模式。從數據資產的定價方式來看，互聯網企業以固定定價為主，數據資源企業以協商定價為主。例如，京東萬象平臺為客戶提供金融科技、企業管理、數字營銷、交通地理和生活服務五大領域的AРI調用服務，按次收費并實行二級價格歧視，調用次數越多，單次調用價格就越便宜；而數據包和數據報告都采用“一口價”方式定價，阿里巴巴的“生意參謀”主要實行會員年費制，為淘寶商戶提供數據作戰室、市場洞察、服務洞察等服務，會員費用從888元/年到9000元/年不等?？傮w來看，大型互聯網企業在數據交易中占據主導地位，一方面來自其龐大數據量形成的規模壁壘，另一方面依靠數據和算力優勢不斷更新迭代算法，進而形成技術壁壘。相比而言，數據資源企業在交易中則處于相對劣勢的地位，他們往往根據客戶需求報價，經過討價還價后確定交易價格。這是一個比較接近自由競爭的市場結構，市場上賣方眾多且沒有企業形成競爭壁壘，第一家上市企業“數據堂”近幾年仍處于虧損狀態，且曾陷入侵犯公民個人隱私的案件。究其原因，數據資源企業自身沒有一手數據，在數據權屬相關法律尚未健全的前提下，數據交易雙方都無法規避相關風險。

數據要素市場化配置的第一步是規?；臄祿剞D化為數據資產，轉化條件是數據要素的使用權轉讓可以為賣方帶來預期的商業價值，獲得經濟收益。為了達到激勵買賣雙方交易數據資產的目的，供應方需要在滿足“隱私保護”的約束下盡可能地提高數據資產的交易價格，因此，賣方企業激勵機制設計的關鍵在于數據資產確權和定價。

三、數據資源交易的買方意愿分析

數據采購方的訴求一般分為兩種，一種是支撐企業賴以生存的主營業務，目標是為個性化的客戶定制精準的產品或服務方案，提高市場份額；另一種是為滿足科研統計或教學實踐的需要，兩者的區別在于前者要求用戶和數據的點對點精準匹配，用戶名的模糊化處理會降低數據資產的商業價值，影響交易可能性。實現要素市場化交易的關鍵在于激勵相容的交易機制設計以形成競爭有序的市場環境，因此本文討論的范圍僅限于前者，即數據采購方的最終訴求在于提高市場占有份額并實現企業利潤最大化，其面臨的主要問題包括：1）數據包是否有用？2）哪里可以購買適合本企業核心經營范圍的數據資源？3）數據交易的投入產出比如何保證？4）已買到的數據資源包如何充分有效利用？5）怎樣提高企業長期的核心競爭力，以最小化數據資源購買的成本支出？如圖1所示，前兩個問題與數據資源交易的外部激勵有關，后三個問題屬于買方企業的內部決策，包括經營者如何處理長期績效與短期收益的關系、推動數字化轉型的內部動力以及企業核心競爭力的迭代進化培養等，核心在于企業內部上下各層級都要意識到“數字化轉型”永遠是一場增量的革命。

現實中，數據資源標簽化是賣方對接企業特定采購意愿的主要方式，即通過對性別、年齡、收入水平等級劃分、消費偏好等一系列標簽交叉組合后，篩選出滿足采購方特定應用場景下的“用戶畫像”，進而在營銷環節對此類用戶進行精準投放?，F實中，在上海數據交易中心平臺上數據賣方還可以提供“定制化服務”，即采購方根據自己企業經營的核心業務提出數據包的必選標簽和個性化標簽，數據供應方再提出相應的報價和渠道服務。以“JD618”、“雙十一”和“雙十二”狂歡購物節為例，為了實現針對特定用戶的精準營銷，線上店鋪和電商平臺通過購買數據提高主營范圍內特定“用戶畫像”的精準度，一對多的廣告定向推送提高了整體營業額。除了拓展精準營銷以外，普惠金融和精準扶貧也是數據資源交易應用較為廣泛的領域，中小微企業及個人信貸在大數據驅動的技術變革中成為技術紅利的受益者。金融及保險機構通過購買中小微企業和農業生產者的信用類“數據標簽”，從有信貸意愿的群體中篩選出具有信貸資格的目標客戶，進而為其提供生產經營支持。

從數據資源的供應角度來看，數據交易分為“中介撮合”、“數據商超”以及“數據聯盟生態”三個發展階段。如前文所述，2014—2015年間在貴州、湖北、安徽等地成立的數據交易中心大多數處于第一階段，后因無法對數據進行確權以及找不到盈利模式陷入關停狀態。第二階段“數據商超”解決了數據源合法合規的問題，但針對具體的場景應用難以保障安全性和有效性。第三階段以2021年3月和11月先后成立的北京國際大數據交易所和上海數據交易所為代表，在“數據聯盟生態”中，數據交易中心作為由政府持股、負責提供公共技術服務的新一代基礎設施，成為數據資源交易運營規范化的主要力量。

當前，數據資源交易已經成為數字經濟的一個獨立賽道，數據從產品或服務到資產化的路徑愈加清晰，隨著業務應用場景的無限細分，數據要素資源的運營驅動超越技術驅動成為數字經濟行業備受關注的領域。如圖2所示，由以政治目標和經濟激勵目標雙重驅動的政府提供的政務類數據和以利潤目標驅動的征信公司、同花順、數字金融產業研究院等賣方企業出售的金融、交通、互聯網等數據構成了當前數據資源交易的賣方市場。賣方市場通過數據交易平臺提供的查詢、交易、生產等服務與買方企業進行線上和線下的對接，從而實現針對需求拓展市場份額、保證數據服務的安全性和有效性等目標。值得注意的是，數據權益資產化的監管機制、數據確權登記制度、價值評估制度以及數據經紀人制度等體制機制的建立，對交易過程的有效性和持續性至關重要。

四、結論與建議

激勵相容機制的本質在于，按照自利規則行動的市場交易各方在某種合理的制度安排下使其在追求個人利益目標的情況下恰好與集體價值最大化的目標相吻合，這種制度安排即“激勵相容”。由以上分析可以看出，政府的激勵目標分為政治目標與經濟目標兩個方面，數據賣方企業的目標是在合理的數據資源定價基礎上獲取最大的收益，因此，激勵相容制度的初步設計應該在最大化多方利益訴求的前提下無限貼近集體價值最大化目標。一方面，建立具備查詢、交易以及可追溯、易監管的數據交易平臺，設計完備的、促使數據要素深入參與傳統市場生產分配的交易規則，最大程度滿足盡可能多的異質性用戶需求，培育可靠、高效、規范、安全的數據要素市場。另一方面，擴大賣方有效供給，充分考慮資本、勞動等傳統生產要素與數據新型要素投入之間的平衡和融合，促進買賣雙方交易時按階段、分時序推進數據要素對其他要素的逐漸替代，既要考慮資本和勞動目前參與收益分配的情況，也要充分給予數據要素所有者足夠的利潤激勵。

[1]陳永偉：《數據產權應劃歸平臺企業還是消費者？》，《財經問題研究》，2018年第2期，第7-10頁。

[2][3]Jones，C.I.&C.Tonetti（2020），Nonrivalry and the economic of data,,NO.26260。

[4]趙豫生、林少敏、鄭少翀：《大數據治理機構職能及其評價指標體系構建研究》，《中國行政管理》，2020年第7期，第70-77頁。

[5][6]余靜雯：《地方政府大數據治理的挑戰及應對路徑》，《石家莊鐵道大學學報（社會科學版）》，2018年第9期，第27-32頁。