柳峰
当前，数据要素市场发展从总体上面临着“确权难、定价难、流通难、运营难与监管难”等五大难题，需要在系统思维的框架下，探索与完善法律、技术、经济与商业四个系统相互融合的解决办法，通过重点突破、系统协同，实现数据要素市场发展的整体推进与全局实现。
首先，需要通过法律与技术的系统性融合解决“确权难”问题。数据要素“确权难”，主要体现在数据源自于业务、存储于系统、服务于需求，在数据要素的全生命周期过程中具有不同的形态与属性。数据要素属于“财产权”还是“人格权”的范畴，如何平衡保护与利用的矛盾，目前尚无明确的共识与法律规制。数据要素的立法与技术相辅相成，互为关键，数据要素不仅在确权环节需要技术的保障实施，在侵权判定方面也需要技术手段予以支持，面对结构化、大数据量、更新频繁的结构化数据确权还需要攻克解决一系列具体的技术问题，才有可能实现数据要素在现有法律框架下的确权与保护。
其次，需要通过经济与技术的系统性融合解决“定价难”问题。数据要素被分析利用的“零边际成本”特性，即数据要素被多分析一次并不会带来额外的成本，决定了可以采用“歧视定价”与“差别定价”的方式，从而更好地发挥数据要素的可复用性和可再生性，促进数据要素的价值实现。破解“定价难”，在定义解决数据要素计量单位（DRs，一个DRs可以形象化地被理解为一个二维表中的一个有值单元格）的基础上，可以借鉴股票市场的定价方法，通过设定数据要素分析利用的“单价面值法”——即每10000个DRs的数据要素被分析一次的面值为一元人民币，具体交易价格由双方自由协商，由市场机制来决定，从而可以有效降低交易双方的沟通成本，提高数据要素交易流通的效率。
第三，需要通过商业与技术的系统性融合解决“流通难”问题。制约数据要素市场发展的首要难题是数据要素供给严重不足。由于数据要素具有“脱离提供方物理控制即失控”的特点，因此数据提供方往往不愿意把数据“拿出来”进行物理转移式的交易。通过“数据不动、算法移动”的方式，可以实现在保护提供方数据控制权基础上的隐私计算与可信计算，为数据提供方提供“可管、可信、可知、可控”的全过程保障，促进数据要素供给，加速数据要素的交易流通。
第四，需要通过经济、技术与商业的系统性融合解决“运营难”问题。目前按省设立的大数据交易所虽然可以实现数据要素的“块”供给，但是很难满足按行业的“条”需求，数据要素供需存在结构化矛盾，同时省级大数据交易所机制既不利于调动省内各个城市的自主性与积极性，也不利于省与省之间的协同与协作。数据要素市场体系的发展，可以借鉴我国土地要素管理的机制，充分尊重与确立以城市为单位的数据要素、数据资源与数据资产管辖权、运营权与收益权，让每个城市都能够有积极性去开发、运营自己的城市数据资产，享有城市数据资产的运营收益，让数据要素真正成为城市数字经济发展的“新石油”，同时通过区块链等新兴技术与架构设计实现城市间的“联网、联盟”的一体化服务，优化解决自主运营与协同协作难题。
第五，需要法律、经济、技术与商业的系统性融合解决“监管难”问题。平台经济具有规模性与排他性的特点，达到一定的规模临界点会形成客户、数据、商品或服务上的垄断。数据要素市场发展不能重复过去“先发展、后治理”的老路，应当在鼓励创新、先行先试、并行实试的基础上，对在快速发展过程中的数据要素市场设立“创新试验区”，探索“主动合规、技术合规、行业自律、协同监管”为一体的新型监管体系与模式，实现数据要素市场快速发展与健康发展的有效平衡。
（作者为北京大学（天津滨海）新一代信息技术研究院特聘研究员、中国数字经济百人会专家委员会委员）
