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厘清大數據產權邊界

近些年來,我國高度重視大數據產業,這一朝陽產業正進入政策紅利期。然而,大數據產業發展過程中的數據濫用、數據源壟斷、產業潛力挖掘不充分等問題也亟待解決。追根溯源,還是大數據資產的產權邊界尚未清晰厘定所導致。

產權制度是現代市場經濟制度的基石。在大數據技術應用和產業發展過程中,目前存在大數據資產分類不清晰的情況。政府和產業界缺少類目清晰的大數據資產分類標準,大量擁有海量用戶數據的企業僅是針對用戶信息采用幾千個簡單的統計標簽進行標記。當然,國內外都非常重視個人數據安全問題,我國于2017年6月1日頒布實施《中華人民共和國網絡安全法》,歐盟于2018年5月25日正式出臺《通用數據保護條例》,但現實中仍存在不少個人數據非法交易的情況。

在日趨嚴格的全球數據隱私保護趨勢下,數據產權不清晰可能會導致一些糾紛。例如,電信運營商為用戶每月提供通信服務,會間接收集用戶各種通信數據。運營商可能將這些數據進行二次商業化而獲得衍生收益,對此用戶是否應當擁有收益分配權以及權重是多少?用戶是否有權利刪除主動注冊的數據并對運營商所持有數據資產擁有一定控制權?這些問題,都是需要著重深入思考的。

除了大數據資產分類不清晰的情況,還存在一個數據源壟斷的問題。在以演變為核心生產要素的進程中,有的企業可能會人為制造數據源壟斷,這會阻礙技術創新。例如,人工智能技術可以簡單分解為“大數據+學習模型”的研究范式,其核心是依靠海量數據進行學習訓練,一旦大企業對大數據形成數據源壟斷,則可能對專注于學習模型領域研發的中小創新型企業帶來影響。要實現大數據產業化,需要專門的企業針對某一個或幾個方向深耕,才能產生更大的社會效益與經濟價值,讓人口優勢變成大數據創新優勢。

大數據資產產權界定對于大數據產業的整體發展也是很有助益的。如今,大數據已在安全、衛生、教育、消費等諸多領域得到廣泛應用,其社會價值得到社會各界的一定認可。不過,由于存在區域與行業間的基礎信息化水平差異,大數據的應用要在短期內迅速帶來廣泛的社會經濟效率,還需對相關市場環境和空間進行持續性優化。行業對大數據的處理與商業化能力的內生動力也在提升過程中。另外,市場競爭下的成本約束也是提高大數據產業質量需要考慮的關鍵性要素。要妥善解決這些問題,界定大數據資產產權很有必要。

有鑒于此,應高度重視大數據產業發展中的產權制度建設問題,從數據資產確權、反數據源壟斷、大數據產業效率提升等方面提前謀篇布局,清晰厘定大數據資產的產權邊界。

首先,對大數據全產業鏈進行多維度的綜合分析。基于信息技術、經濟、法律、管理、哲學等多學科的視角,確立綜合性的研究方案,逐步建立相對完善的數據資產確權制度。良好可行的大數據資產確權制度,一定會降低數據使用的信息不對稱程度,并減弱掌握數據資產控制權的企業的逆向選擇和道德風險行為,在政府、企業和用戶之間建立激勵相容機制,這樣用戶有動力提供自身更多的數據,政府和企業傾向于規范、合法使用用戶數據的激勵得到強化。

其次,打破數據源壟斷壁壘,建立數據源共享機制。國家是數據源的總控室,為充分發揮數據資源效能,可借鑒歐美發達國家的經驗,主動引導政府、企業共同構建針對不同應用領域公共數據源開發開放的標準,向科學研究部門主動公開非涉密或脫敏數據源,建立數據資源的共享機制,用于評估不同研究機構學習模型的技術性能,防止商業數據源壟斷阻礙技術創新。

再次,消除地區數字鴻溝,規范數據采集標準。基礎信息化水平是大數據產業發展的先決必要條件。促進欠發達地區大數據產業的快速發展,需提升基礎信息化能力并吸收發達地區在大數據產業化中的經驗,甄選存在地區優勢特色的大數據產業發展方向。在信息安全和隱私保護的前提下,大力提高消費者信息采集度和使用規范度,不斷提高數據采集的準確性與實時性,解決信息采集過程中跨公司數據使用的授權問題。

最后,建立完備的數據產權制度。充分進行反數據源壟斷的機制設計以及組合的產業效率提升政策的制定,從而提高大數據資產要素對經濟增長的貢獻比例,助力構建經濟高質量發展的產業增長極,進而提高整個社會的福利水平。

[責任編輯:潘旺旺]
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