CMF报告：数据要素市场应构建多元化的数据产权体系

中国发展网讯 10月13日，由中国人民大学国家发展与战略研究院、中国人民大学经济学院和中诚信国际信用评级有限责任公司主办的中国宏观经济论坛（CMF）宏观经济热点问题研讨会（第 34 期）在京举行，本次研讨会聚焦“建设高效的数据要素市场：挑战与路径”。中国人民大学经济学院副教授、CMF主要成员刘小鲁代表中国宏观经济论坛课题组发布有关数据要素市场的主题报告。报告指出，因为数据要素市场效率存在着充分使用、相关权利主体的权利的保护以及数据安全问题，通过单一产权界定没有办法兼顾多个目标，所以应该构建多元化的数据产权体系。

报告指出，目前我国数据要素市场整体规模还比较小，根据国家工业信息安全发展中心测算的数字，在2020年我国数据要素市场的规模大约在545亿，虽然规模相对而言比较小，但是它的增长速度非常快。在过去十三五期间，年平均增长率超过30%，按照这个速度进行预测，预计在2025年，也就是数据采集和数据分析的市场规模总共会达到大约1700亿左右。

报告分析认为，数据要素市场建设面临两大挑战：

挑战一是外部性问题的复杂性。

第一，数据充分使用、数据相关主体权益和数据安全难以兼顾，需要考虑三者的平衡。

第二，隐私成本的异质性和不确定性导致科斯定理失效。科斯定理认为初始产权分配是不重要的，只需要做到产权界定清晰。如果市场环境是完美的，这样一个初始界定不会带来任何效率的损失，因为市场会自发就这种权利去进行交易，最后形成一个最优的资源配置结果。但现实情况要更加复杂，比如隐私成本具有异质性和不确定性，不同年龄、性别、受教育水平的人对隐私保护的偏好存在很大差异。另外民法典区分了隐私和个人信息两个概念，个人信息和隐私在不同场景下的敏感程度也会发生变化。所以，隐私成本不是固定不变的。此外，个人可能很难对数据使用的后果有充分的认识，导致人们在进行数据授权时，无法去评估授权给自己会带来什么影响。

第三，隐私和安全规制效果的不确定性。这种不确定性主要来自两个方面，一是企业和平台可能会对隐私条款进行策略性的“包装”，比如把隐私条款篇幅增加，消费者没有精力去阅读或者根本无法理解。二是它可能反而会强化企业数据垄断，因为当个人数据采集需要以知情和同意为前提时，在大互联网平台和一个小平台之间，用户通常会更加信任前者，这就强化了这类企业在数据市场上的市场势力。

第四，对商业秘密的保护尚不能有效满足数据生产和使用的需求。目前商业数据没有明确的产权界定，主要是通过版权或反不正当竞争法来进行保护。在产权保护不利的情况下，企业就会用商业秘密的形式保护自己最有价值的信息，这样的一个行为显然是不利于知识的社会扩散的。此外非公开数据、半公开数据和公开数据的情景也存在很大差异。

挑战二是数据垄断成因、行为与后果的复杂性。

数据垄断的核心在于数据是否具有排他性。数据垄断的成因以及后果都很复杂。这里探讨一些会强化或弱化数据垄断的因素。

第一个强化因素是数据接口和渠道上的竞争。第二个强化因素是数据和网络效应结合的新正反馈机制，有了大数据之后，平台就可以通过个性化的推荐和商品排序来提高用户间的匹配效率，改善用户体验，形成了一个新的正反馈。用户体验好，所以就有更多的用户加入，而他们的行为会产生更多的大数据，大数据又进一步强化了平台的数据能力。第三个强化因素是“二选一”排他性合约，如电脑和操作系统可以进行捆绑。第四个强化因素是数据上的规模经济与范围经济。第五个强化因素是其他市场的集中度，数据在很多情况下是一种行为的副产品，在其他市场中具有垄断地位的企业有很强的市场势力，控制了相应的数据采集的接口。

但也有很多因素会弱化数据的集中，第一个弱化因素是用户的多归属，第二个弱化因素是用户偏好的异质性，两者相结合可以给予平台差异化发展的空间。第三个弱化因素是数据的多样性与替代性。第四个弱化因素是数据的时效性，即随着时间的推移，现有的数据的价值会慢慢消失。此外，还可以讨论隐私规制的潜在影响。隐私规制有可能加剧市场的垄断程度，也有可能会限制这些企业在数据采集上的行为。所以，它对数据垄断的影响可能是两方面的。

垄断的结果并不必然是反效率和反福利的。很多平台都基于大数据进行个性化的匹配，这有利于促进市场繁荣，降低市场交易成本。在对企业的数据行为、数据集中程度进行干预的时候，则可能会相应带来效率上的损失。

另外，数据垄断的来源是什么？是来源于排除竞争还是来源于企业自身创新和数据能力的培育？如果企业的这种垄断是因为它更有能力，比如它的算法开发得更好、更有效率，那对数据的集中进行干预的话，反而会打击企业进行技术创新的积极性。

平台基于大数据能力的行为影响也是比较复杂的。一方面，大数据可以用于改善用户体验，这是一种积极效应。但是，现实中存在“大数据杀熟”和“算法歧视”，这些行为可能都会带来负面影响。

建设数据要素市场的路径

最后，对于建设数据要素市场的路径，报告提出三方面建议，首先，要继续完善数据的立法和数据确权。第一，目前数据立法呈现出一种从分散立法到统一立法的趋势，但是目前权利的划分仍然不够清晰。第二，因为隐私问题和数据安全问题的复杂性，不可能对任何市场行为都用一套简单的规则进行规范。所以隐私和安全规制主要是明确数据要素市场的基本红线，对于其他问题则应该采取开放的态度，来充分发挥市场主体这种创新的作用。第三，因为数据要素市场效率存在着充分使用、相关权利主体的权利的保护以及数据安全问题，通过单一产权界定没有办法兼顾多个目标，所以应该构建多元化的数据产权体系。第四，数据确权的核心是产权配置，通过产权在个人、企业等相关主体间的分配，来平衡数据充分使用、数据相关主体权益和数据安全这三者的目标。第五，在企业数据的保护上，应分类提供除商业秘密外的更为全面的权利保护。

其次，要继续以包容审慎原则来评估数据垄断问题。第一，在平台经济和动态效率问题上，市场结构认定的可靠性有限。第二，反垄断规制侧重评估市场进入、效率与福利影响，而非必须依赖市场结构界定。第三，要在不同的领域、不同的发展阶段，针对行业的特征，针对大数据的特征来实施分类监管。

最后，要通过改善基础设施和数据技术推动数据流通与共享。比如现在有很多数据脱敏技术，可以通过这些技术来排除数据流通中的敏感数据。除此之外，目前可用不可见的数据技术和隐私计算技术的发展也非常迅速，可以考虑基于这些技术构建数据安全可信的共享平台。