数据要素政策解读：如何激活数据资产？

2020年4月9日晚，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称《要素》）对外公布，作为中央第一份关于要素市场化配置的文件，明确了要素市场制度建设的方向和重点改革任务。

大方向已经被多个媒体反复解读，PlatON首席AI官冉阳博士在本文中，则直奔更深的主题：数据作为要素，天然地与土地、劳动力、资本、技术等传统要素有哪些本质的不同？企业到底如何创造数字经济红利？个人如何享受红利？这才会是大家真正值得深度思考的方向。

政策原文

加快培育数据要素市场

（二十）推进政府数据开放共享。优化经济治理基础数据库，加快推动各地区各部门间数据共享交换，制定出台新一批数据共享责任清单。研究建立促进企业登记、交通运输、气象等公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。

（二十一）提升社会数据资源价值。培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。发挥行业协会商会作用，推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。

（二十二）加强数据资源整合和安全保护。探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保护制度和安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。”

当前数字经济正在引领新基建发展，数字经济覆盖面广且渗透力强，具体表现在数据成为关键生产要素后，会横切其他生产要素。而“大数据、云计算、互联网、人工智能等”，则是横切的工具。横切的过程中，将产生新的数据流动的机会和资产汇聚的产业。所以第一个值得我们重点关注的地方，正是这些新涌现的“大数据社会治理”产业，如5G、公共卫生、城市交通、物流、城市安全等。

国际货币基金组织推荐生态友好型CBDC和非PoW支付机制:金色财经报道，在题为“数字货币和能源消耗”的研究中，国际货币基金组织根据其独特的设计元素检查了加密资产的能源消耗，以评估开发的理想机制中央银行数字货币（CBDC）。基金组织分享了围绕数字货币对环境影响的政策讨论的基础，建议放弃基于工作量证明的分布式账本技术应用，并补充说：尤其是比特币，这种类型中最著名的应用，估计每年消耗大量能源（约 144 TWh [太瓦时]）。尽管可扩展性解决方案降低了每笔交易的能源成本，但它们并没有减少整体能源支出。然而，与传统金融系统相比，该国际组织承认非 PoW 许可加密资产带来的高能效：相对于现有支付系统，非 PoW 许可的加密资产减少能源消耗的潜力来自于核心处理架构和用户支付方式的节能。除了环保成分外，IMF 建议中央银行在 CBDC 中加入其他功能，例如合规性、更高的弹性和离线能力。（cointelegraph）[2022/6/9 4:12:11]

数据要素激活

数据要素的高效配置第一环，是激活。如同一个专门针对数据的银行一样，需要激活它并进入资产的交易市场，对来自各企业、机构的数据开放（包括敏感且高价值的政府/商业数据）。数据要素被AI聚合和资产化以后，产生的增量价值可被企业安全地，可溯源地获取，进而促进经济增长、创造价值。

这个环节要满足以下特征：

数据采集：从机构、人、物联网获取可信数据的过程；

数据确权：将采集的数据进行分类整理，以及将所有权、使用权确认并分离的过程；

数据资产化：将整理的数据依照风险和价值划分到不同资产包的过程。

数据要素流动

数据要素的高效配置第二环，是流动。这个环节要满足以下特征：

从互联网商业场景的Data in/Data out， 进化成商业场景的Value in/Value Out；

数据的拷贝（Copy）型交易，进化成数据资产的租赁（Lease）交易；

交易即隐私计算，需由数据资产的所有者、提供者、使用者、监管者、数据计算者共同组成。

数据资产的流动，会产生巨大的复利。而越早进入的企业和组织，会享受到数据要素的巨大的后期的指数式红利。目前这个流动的第一倡导者，是政府。

随着隐私计算的迭代更新，数据的共享责任、技术开发、管理制度和安全保护等各方面逐步形成系统的社会治理规则，形成资源配置市场的价格体系，企业会源源不断地加入。

从交易市场化要素角度出发，在进行与市场经济改革相配套的数据资源配置体制机制改革的环境下，输出基础设施能力的企业，是红利的长期获益者。

《要素》首先要推进政府数据开放共享。尽管开放共享是数据效能最大化的基础，虽然国家有相应法规、管理办法，但真正做到共享非常困难，因为缺乏信任。

所以，离开隐私计算，无法想象可以真正做到可持续发展。因为隐私计算才能保障数据共享给数据提供者带来的回报，并且也是数据共享所需的支撑条件。无论是MPC、同态加密，还是联邦学习、可信执行环境，都是为了满足上述条件。商业模式建立在以上技术的企业和机构、部门，也将是红利的短期获益者。

隐私AI效率

数据要素的高效配置第三环，是隐私AI的效率。从AI的角度，数据作为新型生产要素，只有流动、分享、加工处理才能创造新的价值。这个环节要满足以下特征：

数据建模：将不同维度的数据资产包进行联合计算的过程；

数据流转：数据或计算结果作为资产传输的过程；

数据价值交易：数据或计算结果被使用并交易的过程。

而高效的隐私AI，能形成强大的正反馈网络生态：

1. 数字企业+数字政府构建的工业物联网生态。一个企业节点和另外一个企业节点的数据通讯效率，取决于两个节点间的价值反馈速度。节点越密集，反馈越快，则越能吸引更多其他节点的加入，企业和机构节点就将更为密集。

2. 5G运营商+IOT设备构建的IOT生态。用户将为了更好的生活而使用更多的手机和物联网设备，所以在这个虚拟的数据城市，复杂的分布式网络结构将链接更多商业资源、公共卫生资源和政府资源，从而形成更高效率的IOT网络结构。

一旦隐私AI进入自进化，不断提醒的模型效率，将具有强大的纠错能力和复利生成能力。在面对环境变化时，数据资产的安全流动，让个人隐私、商业秘密可以在防止泄露的条件下进行交易，同时还能实现公共利益最大化。而此刻无法参与这个闭环的企业和个人，无法享受到任何数据要素流动的红利。

在冉阳博士看来，推进我国数据要素市场化配置是一项强烈依赖于隐私计算的“百年工程”，有别于传统的土地、人力等市场要素资源，数据要素市场完善过程，尚需法律制度、经济模型、政策措施、市场监管、AI技术等方面进一步开展理论创新和实践验证。

参考文件：

《LatticeX Databank Whitepaper》（白皮书）

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