中国数据要素市场发展报告(2020-2021).pdf
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1、数据要素研究系列编号:DE-2021-01中国数据要素市场发展报告(中国数据要素市场发展报告(20202021)国家工业信息安全发展研究中心2021 年 4 月前言“十三五”时期是我国大数据产业蓬勃发展的阶段,根据国家工业信息安全发展研究中心产值测算数据,截至 2020年底,我国大数据产业规模已达万亿元。随着我国大数据产业与实体经济深度融合、产业发展不断壮大,数据作为生产要素的属性不断凸显。如何实现数据要素市场化配置,激活数据要素潜在价值,推动与实体经济继续深度融合,是“十四五”期间我国需要面临的重要课题之一。本报告提出了数据要素及数据要素市场的边界,梳理了国内外数据要素市场发展现状,重点从市
2、场概况、政策脉络、产业图谱及市场运行机制等角度,并结合相应的产值规模、技术水平、产品和服务、商业模式等情况,阐释了我国数据要素市场的发展现状,分析了现阶段我国数据要素市场存在的问题及未来发展趋势,提出了对策与建议。在本报告撰写过程中,国家工业信息安全发展研究中心(以下简称“国家工信安全中心”)通过专家访谈、企业调研、案头研究等方式开展数据要素市场相关研究,并结合自有的逾 5000 家企业大数据案例库对报告界定的产值规模进行了测算和分析。由于编者水平有限,本报告难免存在疏漏与不足,恳请各界同仁阅后批评指正,加强合作交流。报告编写组二二一年四月I目录一、数据要素市场相关概念界定.1(一)数据.1(
3、二)数据资源和数据资产.2(三)数据要素和数据要素市场.2二、国外数据要素市场发展概况.6(一)美国:数据交易模式多样,数据市场政策开放.6(二)欧盟:数据立法顶层设计,加强数据主权建设.7(三)德国:率先打造数据空间,建立可信流通体系.8(四)英国:金融行业先行先试,促进数据市场交易.8(五)日本:创新设立数据银行,释放个人数据价值.9三、我国数据要素市场发展现状.10(一)发展概况.10(二)政策脉络.11(三)产业图谱.121.数据采集.132.数据存储.153.数据加工.174.数据流通.195.数据分析.296.生态保障.31(四)运行机制.34II1.定价机制.352.收益分配机制
4、.383.政企合作机制.40四、我国数据要素市场发展面临的问题与挑战.43(一)数据权属界定问题尚不明晰.43(二)数据要素市场存在安全风险.44(三)数据流通交易机制有待完善.44(四)数据监管法律法规存在空缺.45五、我国数据要素市场未来的发展趋势.47(一)数据要素市场主体趋于多元化.47(二)“数据可用不可见”成为技术趋势.48(三)数据要素市场行业应用不断拓展.50(四)数据要素市场生态体系日趋完善.51六、对策与建议.53(一)重塑数据价值流动规则.53(二)扩大公共数据开放程度.54(三)促进数据要素交易流通.55(四)提升数据安全保障能力.56I图 目 录图 1数据要素理论图.
5、3图 2数据要素市场构成关系图.4图 3数据流通金字塔模型.5图 42016-2025 年中国数据要素市场规模.10图 5数据要素市场政策梳理.12图 6数据要素市场产业图谱.12图 7API 技术服务模式图.22图 8隐私计算原理.23图 9安全多方计算架构图.24图 10联邦学习医疗行业应用.25图 11数据沙箱技术图.26图 12个人数据出境安全监督.29图 13数据要素市场机制一览.35图 14数据要素市场收益分配机制.401一、数据要素市场相关概念界定数据要素是一个经济学概念,对数据要素市场相对准确、清晰的认识和界定,是探索和培育数据要素市场模式和方向的重要前提,也是值得各界商榷的难
6、点所在。本节探索对数据、数据资源、数据资产、数据要素以及数据要素市场的含义进行界定和分析。(一)数据(一)数据数字经济的背后实际上是数据经济,甚至可以说“无数据,不经济”1,数据是整个数据要素市场最基本的构成元素。计算机科学将数据定义为“对所有输入计算机并被计算机程序处理的符号的总称”2。国际数据管理协会(DAMA)也给出了相似的定义:“数据是以文字、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现”3,而国际标准化组织(ISO)对以上两种定义进行了进一步概括,认为“数据是对事实、概念或指令的一种形式化表示”。以上定义各有侧重,一方面,数据若想为人所用,必须能够被计算机以数字化、可视化的形式呈
7、现出来,这是数据必备的外在形态;另一方面,数据之所以有价值,是因为其承载着着某些客观事实,这是数据的内在实质。因此我们认为,数据是指所有能够输入计算机程序处理、反应一定事实、具有一定意义的符号介质的总称。1赵刚.数据要素M.人民邮电出版社,2021 年.2严蔚敏,吴伟民.数据结构M.清华大学出版社,2002 年.3DAMAInternational.DAMA 数据管理知识体系指南M.清华大学出版社,2016 年.2(二)数据资源和数据资产(二)数据资源和数据资产数据资源和数据资产都是数据汇聚产生的结果,数据资源是数据的自然维度,数据资产是数据的经济维度,两个概念相互融合,且不冲突。数据资源,是
8、载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号的集合。可以是数字、文字、图像,也可以是计算机代码的集合。数据是一种宝贵的资源,但是数据的法律权属界定仍然是一个世界性难题,传统的法学确权理论还无法移植到数据这种易复制的无形资源上。数据资产,从本质上来讲是产权的概念,是指由个人或企业拥有或者控制的,能够为个人或企业带来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源。从会计学角度看,数据资产也不完全符合会计准则中对资产及无形资产的定义,很难将数据计入财务报表。因此,数据目前还不能被视为传统意义上的资产。但数据资产化是世界经济发展的必由之路,也是数据成为一种生产要素的必然要求。(三)数据要素和数据要素市场
9、(三)数据要素和数据要素市场进入信息时代后,最重要的生产资料是用“比特”来描述的数字化信息,人类的生产活动正逐渐由物理世界深度转向比特世界,越来越多的生产环节需要在赛博空间中独立完成。数据对生产的贡献越来越突出,同时也显著提升了其他生产要素在生产中的利用效率,因此,数据已成为当今经济活动中不可或缺的生产资料。数据作为生产要素参与生产,需要进行市场化配置,形成生产要素价格及其体系。数据要3素价格体系的建立,又是建立在数据所有制基础上的。因此谁掌握数据资产,在一定程度上就可以影响体系建立。生产要素主要包含土地、资本、技术、劳动力和数据。数据作为新型生产要素,具有劳动工具和劳动对象的双重属性。首先数
10、据作为劳动对象,通过采集、加工、存储、流通、分析环节,具备了价值和使用价值;其次,数据作为劳动工具,通过融合应用能够提升生产效能,促进生产力发展。图 1数据要素理论图来源:国家工业信息安全发展研究中心数据要素市场就是将尚未完全由市场配置的数据要素转向由市场配置的动态过程,其目的是形成以市场为根本调配机制,实现数据流动的价值或者数据在流动中产生价值。数据要素市场化配置是一种结果,而不是手段。数据要素市场化配置是建立在明确的数据产权、交易机制、定价机制、分配机制、监管机制、法律范围等保障制度的基础上。未来数据要素市场的发展,需要不断动态调整以上保障制度,最终形成数据要素的市场化配置。本报告从产业链
11、的角度出发,将我国数据要素市场归结4为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大模块,覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。其中数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、生态保障六大模块,主要是数据作为劳动对象,被挖掘出价值和使用价值的阶段;而数据应用模块,主要是指数据作为劳动工具,发挥带动作用的阶段。本报告当前关注数据作为劳动对象,挖掘数据价值的阶段,聚焦于数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、生态保障六大模块。图 2数据要素市场构成关系图来源:国家工业信息安全发展研究中心保障数据要素市场化配置这一结果,不同产业链环节均被赋予了独特使命。
12、数据采集环节,关注数据采集的准确度、全面性;数据储存环节,关注数据储存安全性,调用实时性;数据加工环节,关注数据加工精度;数据流通环节是数据要素市场的核心环节,关注在保障所有者权利的前提下,进行5合理合规流通;数据分析环节,关注数据深度分析挖掘;数据应用环节,关注数据作为要素在合理、充分应用中产生价值,降低生产要素获取成本及提升其赋能水平。其中,数据流通作为数据要素市场的核心环节,需要针对不同类型数据,提出不同的解决方案。国家工信安全中心认为,需要针对不同数据分级分类进行数据要素市场化配置,并提出了“数据流通金字塔模型”。该模型将数据分为公开数据、低敏感度数据、中敏感度数据、高度机密数据四种,
13、提出针对不同数据类型,应用不同的数据流通技术和服务模式。图 3 数据流通金字塔模型来源:国家工业信息安全发展研究中心6二、国外数据要素市场发展概况(一)美国:数据交易模式多样,数据市场政策开放(一)美国:数据交易模式多样,数据市场政策开放美国发达的信息产业提供了强大的数据供给和需求驱动力,促进其数据交易流通市场的形成和发展。美国在数据交易流通市场构建过程中,通过数据交易产业推动政策和法律制定,开放的政策和法律又进一步规范了数据交易产业的发展。首先,建立了政务开放机制。首先,建立了政务开放机制。美国联邦政府自 2009 年发布开放政府指令之后,便通过建立“一站式”的政府数据服务平台 Data.g
14、ov 加快开放数据进程。联邦政府、州政府、部门机构和民间组织将数据集统一上传到该平台,政府通过此平台将经济、医疗、教育、环境与地理等方面的数据以各种可访问的方式发布,并将分散的数据整合,开发商还可通过平台对数据进行加工和二次开发。其次,发展多元数据交易模式。其次,发展多元数据交易模式。美国现阶段主要采用C2B 分销、B2B 集中销售和 B2B2C 分销集销混合三种数据交易模式,其中 B2B2C 模式发展迅速,占据美国数据交易产业主流。所谓数据平台 C2B 分销模式,即个人用户将自己的数据贡献给数据平台以换取一定数额的商品、货币、服务、积分等对价利益,如 、Car and Driver 等;数据
15、平台 B2B 集中销售模式,即以美国微软(Azure)为首的数据平台以中间代理人身份为数据的提供方和购买方提供数据交易撮合服务;数据平台 B2B2C 分销集销混合模式,即以数据平台安客诚(Acxiom)为首的数据经纪商(Databroker)7收集用户个人数据并将其转让、共享给他人。最后,平衡数据安全与产业利益。最后,平衡数据安全与产业利益。在涉及到数据保护等方面,目前美国尚没有联邦层面的数据保护统一立法,数据保护立法多按照行业领域分类。虽然脸书(Facebook)、雅虎(Yahoo)、优步(Uber)等公司近些年来均有信息失窃案件发生,但由于硅谷巨头的游说使得美国联邦在个人数据保护上进展较为
16、缓慢。(二)欧盟:数据立法顶层设计,加强数据主权建设(二)欧盟:数据立法顶层设计,加强数据主权建设欧盟委员会希望通过政策和法律手段促进数据流通,解决数据市场分裂问题,将 27 个成员国打造成统一的数字交易流通市场;同时,通过发挥数据的规模优势建立起单一数字市场,摆脱美国“数据霸权”,回收欧盟自身“数据主权”,以繁荣数字经济发展。首先,建立数据流通法律基础首先,建立数据流通法律基础。2018 年 5 月,通用数据保护条例(GDPR)在欧盟正式生效,特别注重“数据权利保护”与“数据自由流通”之间的平衡4,这种标杆性的立法理念对中国、美国等全球各国的后续数据立法产生了深远而重大的影响。但由于 GDP
17、R 的条款较为苛刻,使得推出后,欧盟科技企业筹集到的风险投资大幅减少,每笔交易的平均融资规模比推行前的 12 个月减少了 33%。其次,积极推动数据开放共享。其次,积极推动数据开放共享。2018 年,欧盟提出构建专有领域数字空间战略,涉及制造业、环保、交通、医疗、财政、能源、农业、公共服务和教育等多个行业和领域,以4何渊.数据法学M.北京大学出版社,2020 年.8此推动公共部门数据开放共享、科研数据共享、私营企业数据分享。最后,完善顶层设计。最后,完善顶层设计。欧盟基于 GDPR 发布了欧盟数据战略,提出在保证个人和非个人数据(包括敏感的业务数据)安全的情况下,有“数据利他主义”(Data
18、altruism)意愿的个人可以更方便地将产生的数据用于公共平台建设,打造欧洲公共数据空间。(三)德国:率先打造数据空间,建立可信流通体系(三)德国:率先打造数据空间,建立可信流通体系德国提供了一个“实践先行”的思路,通过打造数据空间构建行业内安全可信的数据交换途径,排除企业对数据交换不安全性的种种担忧,引领行业数字化转型,实现各行各业数据的互联互通,形成相对完整的数据流通共享生态。数据空间是一个基于标准化通信接口并用于确保数据共享安全的虚拟架构,其关键特征是数据权属。它允许用户决定谁拥有访问他们专有数据的权利并提供访问目的,从而实现对其数据的监控和持续控制。目前,德国数据空间已经得到包括中国
19、、日本、美国在内的 20 个多个国家及 118 家企业和机构的支持。(四)英国:金融行业先行先试,促进数据市场交易(四)英国:金融行业先行先试,促进数据市场交易作为高度重视数据价值的国家,英国采用开放银行战略对金融数据进行开发和利用,促进数据的交易和流通。该战略通过在金融市场开放安全的应用程序接口(API)将数据提供给授权的第三方使用,使金融市场中的中小企业与金融服务商更加安全、便捷地共享数据,从而激发市场活力,促9进金融创新。开放银行战略为具有合适能力和地位的市场参与者提供了六种可能的商业模式:前段提供商、生态系统/引用程序商店、特许经销商模型、流量巨头、产品专家以及行业专家。其中,金融科技
20、公司、数字银行等前端提供商通过为中小企业提供降本增效服务来换取数据,而流量巨头作为开放银行业链的最终支柱掌握着银行业参与者所有的资产和负债表,控制着行业内的资本流动性5。目前,英国已有100 家金融服务商参与了开放银行计划并提供了创新服务,数据交易流通市场初具规模。(五)日本:创新设立数据银行,释放个人数据价值(五)日本:创新设立数据银行,释放个人数据价值日本从自身国情出发,创新“数据银行”交易模式,最大化释放个人数据价值,提升数据交易流通市场活力。数据银行在与个人签订契约之后,通过个人数据商店(PersonalData Store,PDS)对个人数据进行管理,在获得个人明确授意的前提下,将数
21、据作为资产提供给数据交易市场进行开发和利用。从数据分类来看,数据银行内所交易的数据大致分为行为数据、金融数据、医疗健康数据以及行为嗜好数据等;从业务内容来看,数据银行从事包括数据保管、贩卖、流通在内的基本业务以及个人信用评分业务。数据银行管理个人数据以日本个人信息保护法(APPI)为基础,对数据权属界定以自由流通为原则,但医疗健康数据等高度敏感信息除外。日本通过数据银行搭建起个人数据交易和流通的桥梁,促进了数据交易流通市场的发展。5毕马威.从开放银行到业务开放英国企业家对开放银行服务的展望,2018 年.10三、我国数据要素市场发展现状(一)发展概况(一)发展概况当前,我国数据要素市场处于高速
22、发展阶段。“十三五”期间,我国各要素市场规模实现不同程度的增长,以数据采集、数据储存、数据加工、数据流通等环节为核心的数据要素市场增长尤为迅速。据国家工信安全中心测算数据,2020年我国数据要素市场规模达到 545 亿元6,“十三五”期间市场规模复合增速超过 30%;“十四五”期间,这一数值将突破 1749 亿元,整体上进入高速发展阶段。图 42016-2025 年中国数据要素市场规模来源:国家工业信息安全发展研究中心在技术融合层面,以联邦学习、安全多方计算、数据沙箱为主的新技术不断助力我国数据要素市场发展。在区域发展层面,数据要素市场区域分工协作格局逐渐形成,北、上、广、深等城市依托自身人才
23、与技术优势大力发展数据流通交6如前文所述,本报告当前关注数据作为劳动对象,挖掘数据价值的阶段,聚焦于数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、生态保障六大模块,因此测算数据中未包含数据应用的部分。以下研究和阐述皆遵循这六个模块或环节。11易与数据技术研发等高精尖业务,而围绕中心经济带的欠发达地区则利用人力密集特点开展数据标注、清洗等传统数据服务。通过技术创新及统筹发展,我国数据要素市场相对完善的产业生态初见雏形。(二)政策脉络(二)政策脉络充分发挥数据要素市场化配置是我国数字经济发展水平达到一定程度后的必然结果,也是数据供需双方在数据资源和需求积累到一定阶段后产生的必然现象。2014
24、年,“大数据”第一次写入政府工作报告,标志着我国对大数据产业顶层设计的开始。在“十三五”期间,大数据相关的政策文件密集出台,为数据作为生产要素在市场中进行配置,提供了政策土壤,也推动了我国大数据产业不断发展,技术不断进步,基础设施不断完善,融合应用不断深入。各个地方积极先行先试,探索出了一条适合我国大数据产业发展的路径。2020 年是我国“十三五”规划收官之年,根据国家工信安全中心测算数据,我国大数据市场规模已经达到 1 万亿元。数据在国民经济中的地位不断突出,要素属性逐渐凸显。2020 年 4 月,中共中央、国务院印发关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见,将数据列为生产要素,明确指
25、出了市场化改革的内容和方向。数据要素市场的培育将消除信息鸿沟、信任鸿沟,促进数据资源要素化体现,推进各方对数据资源的合作开发和综合利用,实现数据价值最大化,以新动能、新方向、新特征开启数据生态体系培育新12征程。图 5 数据要素市场政策梳理来源:国家工业信息安全发展研究中心(三)产业图谱(三)产业图谱数据要素市场产业图谱,主要是指对我国数据要素市场产业链各环节市场主体的梳理情况,包含对政府、企业等不同主体提供从数据产生到数据产生价值服务的过程。图 6 数据要素市场产业图谱来源:国家工业信息安全发展研究中心131.数据采集数据采集数据采集是数据要素市场的基石。企业在经营过程中,需要针对不同的数据
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