构建数据治理新体系促进数据生产力的崛起
时间：2021-01-25 03:59:08 来源：达达文档网 本文已影响 人 
高红冰
一、数据是数字经济第一生产要素
第一，数据个性化应用使平台上更多的小微商家获得消费者流量，促进小微企业销量提升。针对商家的商品，通过数据个性化使用对比试验，测试组为关闭个性化推荐，曝光28万个商品;对照组为开启个性化推荐，曝光400多万个商品，是测试组的14倍。这说明，没有个性化推荐，“小而美”商品没有机会得到消费者的认识。
第二，数据个性化应用使消费者买到想要的东西，有利于提升消费者福利水平。同样，对消费者做了对照测试。从淘宝7亿多消费者中随机抽出62万个用户，然后将其平均分成两个组，一个组保持个性化推荐开关开着，另外一组把开关关掉，看看有推荐和没推荐有什么区别。测试发现，把个性化推荐关掉，用户浏览下降了77%，市场成交的笔數下降了86%，成交额下降了81%。这说明没有个性化推荐，平台直接匹配成交概率大幅度下降，用户看到的商品与需求兴趣不相关，点击和后续转化很少，交易的效率大大下降，消费的需求就被压抑甚至消失。由于供给与需求的匹配效率大幅度下降，消费者福利受损严重。
第三，电子化面单显著提高了商品流动的社会化效率。阿里巴巴菜鸟物流跟中通、圆通、韵达合作使用电子面单替代纸质面单，把每一个商品交易产生的包裹都赋予一个ID号，贴上二维码，生成一个电子面单提供给快递公司。研究发现，一是时间节省，快递时间从4天节省到2.5天。大约平均一年为中国人节省快递等待时间累计3亿年。二是快递公司累计节省80多亿元。
第四，利用大数据进行产品研发与设计，大大缩短研发周期和成本，形成以消费者需求为驱动的生产制造的改变。C2B，以消费者的需求引导研发，将需求模块化，生产设计制造模块化，形成个性化需求，柔性化生产和社会化交付。制造业需求侧、供给侧都大幅度采用数字化，利用沉淀数据做成模型来帮助制造业变成智能生产。就服装生产而言，过去服装交付一般4个月，现在服装交付最快可以7天;飞机的研发时间可以从15年缩短到5年;坦克的研发也可以从10年缩短到3年，高铁也可以从实物的测试转变为数字化的仿真模拟环境测试。
数字经济最终改变了商业的价值链，价值链的变革推动中国的经济的增长进入一个高质量发展的阶段。数据不仅改变着产品的研发和制造业，也改变着零售商贸、金融业和服务业，创造了新的消费需求。传统企业和数字化必须融合，因为数据产生效率，降低成本，使得参与数字化转型的各方都获得巨大的好处，而那些不参与数字化的企业肯定要受到不好的影响。通过数据化驱动生产要素、资源要素，尤其供给和需求高效配置，推动经济高质量发展。产业政策应该去保护和促进这样的创新。
二、数据很难被垄断
目前对于数据治理没有达成一致意见，立法同时也在进行，所以审慎和包容变得更加重要。不管是个人信息保护、数据安全问题，还是数据财产化的问题，政府数据开放的问题，以及政府数据采购有偿化问题、“数据垄断”的问题都存在着多种看法和争议，并没有取得一致的结论，在这种情况下需要保持特别谨慎的态度。
第一，数据具有与石油、电力等有形物质不一样的特征，不宜轻言“数据垄断”。一是与石油、电力相比，数据是无形物，不具有排他性、独占性;二是数据以“爆炸”式速度增加，实时数据比重越来越大：到2025年，全球近30%数据将是实时的，存量数据的价值在降低。在2017年，实时数据所占比例为15%。三是收集数据的关键在于需要应用场景，而应用场景是动态变化，是高度竞争的。四是原始数据价值很小，数据必须经过加工才有价值，因此，各方竞争的是开发利用数据的能力，而不是拥有数据多少，这是一个更关键的未来趋势。
第二，在竞争中，数据虽然重要，但绝非关键，希望用数据来建立或者巩固垄断地位，几乎是不可能实现的。网景、雅虎、AOL，国内的易趣网、开心网、ofo等拥有大量数据的公司已没落或失败。一是数据更多的是互联网平台持续运行时的副产品，而不是创建互联网平台时的关键。经济学家杰弗里·曼恩对互联网公司的崛起做过调查，结果发现成功的互联网公司开始时都几乎没有数据，更不是什么数据驱动型的企业。二是2018年11月时，美国联邦贸易委员会曾对数据垄断问题进行过一次听证会，多位在业内具有很高知名度的经济学家都出庭作了证。几乎所有的经济学家都认为，数据的确可以大幅增加企业的竞争力，但如果企业想仅仅依靠数据来实现垄断，则是十分困难的。三是经济学家兰布雷希特（AnjaLambrecht）和塔克（CatherineTucker）曾写过一篇论文对数据与市场力量之间的关系进行了探讨，结果他们发现：“几乎没有任何证据可以证明在不断变化的数字经济中，仅仅依靠数据就能充分排斥更优的产品或服务的供给。要想建立可持续的竞争优势，数字战略的重点应当放在如何使用数字技术，给用户带来价值上面。”
三、企业数据权益、使用的代表性观点
第一，数据权属：“效率最高者拥有”。一是华东政法大学数据法律研究中心主任高富平提出：数据资源应当按照经济规律创设和配置数据权利，遵循“谁生产，谁决定”，即谁生产数据谁就享有初始的权利，并可开始数据的流通、社会化利用。二是谁用得好就归谁。经济学家薛兆丰持这种观点。这是科斯定律最流行版本的通俗解读。比如，亚马逊使用用户的阅读和笔记数据。在制度设计时，应尽可能让资源的流动和分配更方便、更容易。
第二，数据收集：监管重点应是使用环节而非收集环节。北京大学法学院张平教授提出：“商业机构的隐私风险并非产生于个人信息收集之初，多集中在使用环节，即使类似的信息因为使用场景的差异也会带来完全不同的结果，因此未来的信息立法应当更加重视信息使用阶段的监管。”《数据生产力》报告：从技术发展看，未来IoT环境下无目的的数据收集（如摄像头）将远远超过有目的的数据收集。换句话说，数据自动化记录的环境，正在成为个体生活和工农业生产环境的基本特征。
第三，数据使用：企业拥有为提供个性化服务而正当利用个人数据的权利。中国社科院信息化研究中心《基于个人信息的数据资产保护研究》提出：“企业具有对个人提供出于精准营销和个性化服务目的而利用个人数据的权利。”北京师范大学新闻传播学院执行院长、教授喻国明认为：理论上算法导致“信息茧房”的假说从未被证实;实践上算法已经越来越多元并不断被优化，今天人们不可能只依赖于一个算法平台获得信息，平台也从不追求用户兴趣的窄化，它更希望可以看到人们不同的需求，以获得更多的服务空间。
四、国家数据政策建议
第一，建立鼓励企业和产业，开发使用数据的激励机制，充分发挥数据的价值。《网络安全法》《数据安全法（草案）》《个人信息保护法（草案）》，对国家数据安全和个人数据权益提供了保障。但是，没有法律法规对企业和产业的数据及数据资产提供保护。当前，企业数据权益亟待政策关注和支持。企业是数据开发和利用的主体，也是实现数据产业化和产业数据化的主体。明确保护企业组织的数据权利，有助于促进企业加工生产更多更好的数据资源，保护不足则会让企业失去积极性和创造性。
第二，企业应当保护和尊重个人信息和隐私，保障数据安全。少数互联网龙头企业建立了与国际接轨的数据安全管理能力，但大部分机构的数据保护意识和能力还存在很大缺失，如缺乏基本的数据保护意识、专业的数据管理人才等。全社会数据保护意识和数据治理能力不均衡，影响了我国整体数据保护能力的提升。企业、政府等数据开发利用机构，应当采取保护个人隐私的措施，并通过法律、标准、宣传等方式促进全社会数据安全能力的提升。
第三，促进政府公共数据开放，使数据得到充分利用以创造价值。目前信用、卫生、行政许可、交通、社保等高价值数据的开放比例不高，数据开放的内容完整性、时效性、可机读性等也有待提升。为进一步释放数据红利，建议进一步加速推进政务数据开放。◆
（本文系作者在第十八届中国改革论坛上的发言，有删节）
