【书评】数据业将成为“第四产业”新大陆

第四产业的浪潮已来,专家解读数据业的5大密钥。

书名:《第四产业:数据业的未来图景》

作者:娄攴手居

出版社:中信出版集团

出版时间:2022年3月

在本届“两会”上,国务院总理李克强在作政府工作报告时指出,要促进数字经济发展,加强数字中国建设整体布局,建设数字信息基础设施,促进产业数字化转型,加快发展工业互联网,完善数字经济治理。“数字化”“数字经济”成为全国“两会”热词和两会代表热议的焦点。

实际上,“数字经济”自2017年政府工作报告首次提及,已经连续六年被写入政府工作报告。此次数字经济在政府工作报告中单独成段,更凸显了国家大力发展数字经济的决心和力度。数字经济的春天来了。

数字经济是一场科技革命,随着顶层设计逐步完成,必将迎来大发展,推动生产方式、生活方式等发生深刻变革。数据也随之成为了新的重要生产要素,成为基础性资源和战略性资源。

在最近一本由业内人士专家团队娄攴手居所著新书《第四产业:数据业的未来图景》中写到:数据业正是我们向往和找寻的“第四产业”新大陆从而为人类历史开启一个新的时代

可以预见的是,随着数据的要素价值日益凸显,以及数据与新一代信息技术、新一轮产业变革的耦合共振、互融互促、同向发力,数据业将实现从量的积累到质的飞跃,从点的突破到面的升级,并对经济发展、社会进步、国家安全乃至全球治理等诸多方面产生重大而深远的影响。

那么问题来了,如何拨开历史的迷雾,把握住数据业这第四产业的发展规律?如何因势而谋、顺势而为,统筹发展和安全,推动数据业为我所用?这是时代交给我们的必答题。

以下内容选自新书《第四产业:数据业的未来图景》。

01掌握数据时代的先机

1、明确数据业的游戏规则

数据是具有高度流动性的介质,数据使用如果稍有不慎,便可能产生数据保护、安全、共享等方面的麻烦。因此,制定一套行之有效的数据业规则势在必行。

首先就是确权,进一步明确数据权属。确权后,通过健全完善配套的法规制度,规范对数据所有权、使用权和收益权的保护。

比如,对于公共数据的管理模式,可遵循统筹管理、统一标准、规范收集、按需共享、充分开放、依法使用、安全可控的原则。

考虑到数据的高流动性,我们还需建立完善数据安全保障体系和数据应用治理体系。从技术上解决数据安全问题,完善“数据不搬家,可用不可见”的应用机制,确保数据不会轻易被别有用心的人获取并移作他用。

在完善数据监管政策方面,数据政策和立法需要与反垄断法、民法、隐私法、数据保护法、消费者权益保护法紧密结合。

坚持审慎包容,对与数据要素流通相关的财政、税收、金融、投资等方面的政策进行适配优化,建立与数字化生产力相匹配的数据要素流通分配政策。

2、开展基于数据技术的场景建设

在中国的“放管服”改革中,多地以“互联网+政务服务”建设为抓手,以数据要素驱动政务服务流程和服务模式向便利化发展,“最多跑一次”和“一次不用跑”等情景成为常态,数字化的营商环境已是大势所趋。

以此类推,我们可以持续推进不同领域基本公共服务数字化,打造更多基于数据业的不同场景,确保公共服务更加精准高效、公平可及,满足人民群众日益增长的物质精神文化生活需要。

为此,可进一步突出算法模型的普适性,促进数据要素在文化教育、辅助诊断、体育健身、养老育幼等更广泛的生活场景中得到充分应用;可进一步强化多元主体的交互性,利用算法捕捉社会需求,使企业、社会组织和居民深度参与公共服务决策,推动公共服务朝着双向沟通和多元互动的方向发展。

3、扩大数据规则制定的国际话语权

如前文所述,数据要素是基础性战略性资源,是未来国际竞争的“石油”,已经成为国际社会的共识,世界各国围绕数据的竞争与合作在持续深化。

数据的收集、控制、发布、解读,是当今世界更为隐蔽又更具有战略意义的施加影响的方式,不同数据的构成和发布方式潜藏着不同的影响逻辑。

加强数据安全合作,推进数据基础设施互联互通,积极弥合国家间的数字鸿沟,是数据业国际竞争与合作的大势。

因此,中国在数据业领域参与国际规则制定,谋求更多合作空间和更大话语权,将是在数据业的国际博弈中占据优势地位的重要手段。

02找到数据的主人

按照一般分类方式,数据可分为个人数据、企业数据和公共数据等类型。

但是数据业的快速发展为数据权属的界定带来了新挑战,大量的用户交互和交易行为发生在平台之上,为平台沉淀了大量数据,平台也在利用其积累的数据提升业务效率,获取经济收益。

这类数据的权属关系模糊,但与社会利益关系重大,因此需要清晰界定数据的权属,以进一步完善数据产权制度,推动数据业健康发展。

1、新时代的主角——算法

算法是用系统的方法描述解决问题的策略机制,可以简单理解为为了解决某个问题的固定化计算方法与步骤,即给定规范的数据输入,通过算法可以在有限时间内获得所要求的数据输出。

算法本身是中性的。不同算法的多元组合使我们可以有效利用芯片的强大计算能力实现我们需要的功能。

比如在日常的交通导航场景中,手机导航App会调用精准搜索算法来寻找你所输入的目的地在哪儿,之后再使用规划算法寻找当前所在位置到目的地的最短路径,最后使用绘图算法将导航全程以轨迹图的形式呈现在手机屏幕上。

算法在音乐播放上的应用也类似,音乐播放App会调用搜索算法来寻找你希望听到的歌曲,再通过解码算法将被压缩的音乐文件解码并播放。

数据时代,算法的强大能力不仅在于其简洁高效的运算步骤和策略机制,更在于其自我强化的特点。

凡事有利必有弊,算法的强大能力使其成为芯片应用以及后摩尔时代芯片性能提升最重要的“催化剂”,汇集信息、精确匹配供给和需求不再是难事。

数据流也不再被工业经济供应链体系中的巨头阻隔,中小企业通过接入平台获得直接服务消费者的机会,生产者和消费者的距离大大缩短,双方能够实现低成本的沟通和数据的高效流动。

但不可忽视的是,尽管算法是中性的,但一旦被资本利用,算法的危险性也会体现出来,这一点我们将在下一节中重点阐释。

2、数据权属是否属于平台

算法的危险性来自纵向的自我强化和横向的无限渗透。脱离算法的数据只是冷冰冰的数字,脱离数据的算法只是一个枯燥的方法论,如同无根之木、无源之水。二者结合,才能有效提高生产力。

数据的权属主要包括所有权、占有权、使用权、支配权、收益权和处置权。有的国家已将数据的产权拓展到数据生产者的知情权、修改权和撤销权等。理论界对数据的权属有不同的界定路径。

在日常生活中,为了降低交易费用,增加安全性和信任感,河流山川、房屋建筑等客观存在的数据使用权更多属于工作认真、调研扎实、详细掌握相关知识的那部分人,但是具有主观能动性的市场参与主体或者人类会“让渡”一部分个人信息使用权,如住酒店登记身份证、乘机时进行脸部识别安检等等。

对方收集了个人数据,但这些数据的产权依然归属个人。

然而,使社会福利最大化的数据产权分配方式很难进行事先预测,数据经济收益与个人隐私权益间的取舍也并不能一刀切,而是应当根据具体情况进行适当安排。

有经济学者提出了一个平衡企业及研究人员数据利益和个体隐私权益的模型设想,要求政策制定者首先确定需要征得用户同意方可使用的“个人可识别”的数据类型范围,并将这些个人可识别的数据置于法规监管框架中;在此基础上,兼顾隐私数据保护原则与其他诸如公共卫生、国家安全和环境保护等社会价值的平衡,当预期数据使用的收益明显大于隐私风险时,即使个体拒绝同意,也仍然认定数据的使用是合法的。

仅仅由平台掌握和使用数据,既不科学,也不合理。但是实践中,广泛存在实际占有状态替代占有权,进而以占有权替代所有权,占有权决定处置权,使用权、收益权等衍生权利错位的现象。

从全球来看,现有制度往往更多局限于对数据安全性和隐私性的保护,对权属问题的研究仍然缺乏深层次考虑。

3、怎样界定不同类型的数据权属

健全数据产权制度是保证数据业健康发展的重要前提,也是推进数据要素市场化改革的基础,是实现数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的关键。

当前,数据确权原则尚不清晰,流通、共享、交易、监管等环节的制度性建设刚刚起步,数据治理缺位、越位、错位现象还时有发生。下一步,可以重点从以下几个方面推动完善数据产权制度。

首先,建立数据确权规则。

其次,完善个人信息授权制度。

再次,要将数据产权保护纳入法律框架,构建以数据产权为核心的数据法律体系。

最后,积极运用区块链等新一代信息技术推进数据确权。运用区块链、智能合约、隐私计算、数字签名等新一代信息技术,制定数据确权的实施办法和操作细则,建立数据溯源体系,确保有“据”可查。

03关注数据隐忧

2021年7月,郑州下了一场前所未有的大雨,网络设施被冲垮,部分区域的人们陷入信息孤岛,政府派出了大型通信无人机,成为可覆盖50平方公里地域的空中基站,以恢复网络通信。

50平方公里看似面积很大,其实不然,以北京16000平方公里的面积,如果发生同样情况,至少需要300架大型无人机盘旋空中。而且我们还得考虑到,无人机悬空只能维持几个小时。

这件事情引发我们深思。一个城市、一个社会、一个国家,数据化程度高固然便利、快捷、高效,但也可能带来脆弱、不可控和难以预知。对于数据业带来的各种风险隐患,我们需要未雨绸缪,提前应对。

我们经常会碰到这样那样的情况,比如:手机突然收到一条信息,某个房地产商无端给你推荐了楼盘,并邀约你去看房;又或者你正在忙工作,来了一个骚扰电话,给你推荐产品。这时,你不禁想问,自己的手机号码是怎么流传出去的?

答案很简单,数据的黑市交易。你曾经在某个场合、某个App上登记的手机号码,用来注册、登录、收取验证码,都被记录下来,并被拿到场外交易。

当前,我国已建立80余个数据交易所或数据交易平台,但大量处于停运或半停运状态,超过一半的数据交易平台年流量低于50笔,场内数据交易仅占数据市场总规模的4%,大量数据需求都通过场外数据“灰市”甚至“黑市”完成交易。

据部分数据交易所反映,由于没有统一的数据要素市场交易规则和有效定价机制等,每个交易所都只是独立的小市场,阻碍规模化发展,服务能力不足,缺乏公信力。然而场外黑市发展却十分繁荣,与之形成鲜明对比。

因此,系统梳理总结目前80多家数据交易所和交易平台建设发展的经验教训,对所有权和使用权分离、“数据不搬家,可用不可见”等机制进行探索,让数据交易回归场内,形成市场定价机制,也是当务之急。

04让数据动起来

数据本身具有商品和工具的双重性质。正如恩格斯所言,“商品是通过交换进入社会消费的私人物品”,交易流动是其天然的内在属性。在数据时代,只有在数据“动起来”的条件下,我们才能去谈如何发挥数据作为商品的价值。

要让数据动起来,关键还得“开好门”“铺好路”“分好饼”,通过开放共享、交易流动、建立收益分配制度等方式拓展数据要素配置的范围和边界,打破“数据孤岛”,促进数据要素“聚通用”,更大范围、更深程度地释放数据要素的潜在价值。

1、开好门:推动数据开放共享

在社会数据体系中,公共部门因其承担发展规划、社会治理和公共服务的职能,往往掌握大量高价值数据。在合法安全的前提下,推动数据开放共享能打破公共部门和私人部门的信息壁垒,消除数据孤岛,提高社会数据供给能力,提高社会运行效率,激发社会创新活力。

在实际行动上,有必要建立健全国家公共数据资源体系。包括健全数据资源目录和责任清单制度,提升国家数据共享交换平台功能,深化国家人口、法人、空间地理等基础信息资源共享利用,推进数据跨部门、跨层级、跨地区汇聚融合和深度利用。

与此同时,要不断扩大基础公共数据安全有序开放,探索将公共数据服务纳入公共服务体系,构建统一的国家公共数据开放平台和开发利用端口,优先推动企业登记监管、卫生、交通、气象等高价值数据集向社会开放。

2、铺好路:促进数据交易流通

数据流通是指在数据提供方和数据需求方之间按照一定规则进行的转移数据行为。无论是共享还是交易,流通使数据从产生端转移至应用端,优化了资源配置,正在成为释放数据价值的重要环节。

培育壮大数据市场主体,完善数据要素交易规则,健全数据资源估值定价办法,对确保数据流通交易高效便捷,扩大数据要素流通交易规模具有重要意义。

当前,应以规范市场准入、明确交易规则、强化场景建设和推进包容审慎监管为重点,推进数据交易流通阳光化、规范化和常态化。

一是建立数据市场准入制度。深化数据领域“放管服”改革,破除各种不合理的准入技术限制和制度性隐形壁垒,对从事数据交易的平台实行持牌管理,探索建立正面引导清单、负面禁止清单和第三方机构认证评级相结合的数据市场准入管理制度。

积极培育数据要素市场主体,支持数据交易所建设,培育数据经纪商,营造更高效率、更加专业的数据交易环境。

二是制定数据交易规则。研究具有中国特色的数据交易规则,创新数据资产估值、数据交易定价和数据成本收益计量等办法。

特别是要考虑到所有权在数据交易中的主导性减弱这一特点,把规范数据来源、交易主体、使用目的和范围、使用时间、交易过程、平台安全保障等摆在重要位置进行考量,确保交易合规合法,有据可查。

同时,完善数据清洗、数据挖掘、产权界定、价格评估、流转交易、担保、保险等配套服务体系。

三是加强场景建设。在部分行业领域率先推进基于5G、区块链等新一代信息技术的规模化数据交易,建立政府部门、行业协会、平台企业、金融机构等共同参与的数据应用场景建设机制。

比如天津国际生物医药联合研究院与书生云公司联合搭建了医药大数据交易流通平台,通过分布式安全存储系统对区块链赋能数据交易进行了有益的尝试探索。

此外,可以在新型智慧城市、工业互联网等主要领域建立数据资产化的标准应用场景。通过制定重点领域数据资产化操作指引,支持企业在不同场景下将自身数据资产化,支持平台企业发布数据交易标准。

四是完善数据跨境流通治理。加快融入全球数据治理体系,积极参与数据跨境流通相关国际规则制定,积极加入网络安全、数据保护、打击网络犯罪等多边双边协议,完善数据跨境贸易规则,建立数据流通“朋友圈”。

3、分好饼:完善数据收益分配

数据要素如何分配收益,应该重点考量市场评价贡献,以及按贡献决定报酬的机制,确保参与数据要素全生命周期配置过程中的各类市场主体能够按照其贡献,获得合理的收益,提高各市场主体参与价值创造、运用数据创造财富的积极性,促使数据要素价值充分涌流。

首先,建立数据要素收益初次分配机制。

其次,加快建立和完善涉数据要素的税收制度。

最后,健全数据普惠机制和兜底保障机制。

引导数据密集型企业关注社会责任,针对部分受数据技术冲击较大的“数据难民”群体,如没有触网用数的老人、残疾人、儿童等,加强数据普惠工作,确保数据经济发展收益为全民共享。

借鉴芬兰等国的经验,试点推进全民基本收入制度,以应对数据领域收入分配失衡带来的挑战。补齐数据公共服务供给短板,保障低收入人群数据权益,同时确保下一代的数据机会均等,避免“数字鸿沟”长期固化。

05让数据用起来

数据业既是传统产业升级的加速器,又是新兴产业孕育的催化剂,还是不同产业的黏合剂,数据业推动产业分工更精细、更柔性、更迂回、更个性,产业模块、产业环节、产业链条、产业网络、产业生态更耦合,从而发生更具创造性的融合演化裂变。

1、传统产业“金手指”

近年来,“赋能”在产业领域成了一个现象级的热词。

数据业对经济发展具有独特的放大、叠加、倍增作用,能够像“金手指”那样,为传统产业带来全方位、全角度、全链条的改造,催生新的经济形态和财富生产方式。

特别是“数据+算法+产品”运作方式的普及,有力支撑了传统实体经济的升维。

数据作为高速流动、持续增值的介质,用于记录、反馈和提升互动体验,过往杂乱、无用、静态的数据因为算法而变得鲜活,而拥有了生命,能够用于量化决策与预测。

例如新零售,是数据对传统产业改造的生动案例。这是以消费者体验为中心,以数据为驱动,对商品的生产与销售过程进行优化,进而重塑业态结构,并对线上服务、线下体验进行深度融合的零售新模式。

2、工业流程“指挥棒”

如前所述,数据如星星之火,可以燎原,但是数据也如水,具备巨大的柔性力量。

数据,不仅仅是黏合剂,更是催化剂,通过相互渗透,原有物质打破既有壁垒,发生难分彼此的化学反应,并催生新的生产方式。

例如,柔性生产。从制造大国到制造强国,从传统产业到数据业,中国经济转型的一个关键,就是如何从“刚性制造”转向“柔性制造”。数据可以打破制造业和服务业的壁垒,对传统的制造进行“软化”,产生跳脱出既有产业模式的“新物种”。

随着消费需求的变化倒逼生产商和服务商改变传统模式,柔性、快速反应的供应链正成为企业的核心竞争力,而这背后,正是数据的威力在发挥作用。

3、行业生态“培养皿”

传统的数据应用,往往存在于企业内部,封闭性过强,流动性不足。

如果企业在保护个人隐私、收取合理费用的前提下,利用数据交易所等平台,与同行和上下游企业实现数据共享,沿产业链建立数据链,企业间、行业间的协同效应将大大增强,甚至培养孕育出产业新生态。

数据业孕育产业新生态的一种高级形态就是数据银行。2021年两会期间,不少人大代表和政协委员都提到了这一概念,建议探索建立数据银行。

什么是数据银行?将数据按照所设置的规则划定不同价值,存入“银行”,“开放共享”,可换取获得等价数据的使用权限。

在数据银行网络之上,则进一步建立中央数据中心或者说“数据央行”,负责基础性、关键性数据的归拢、存储、授权等。

企业可以从“银行”提取脱敏后的分级分类数据进行分析应用,但不拥有对关键数据的所有权。同时,运用密码技术严格保护数据的存储和传输,并确保数据可追溯,做好数据的销毁管控。

数据银行体系的建设,将推动数据成建制、多维度地资源化、资产化、价值化,打造出一个与货币金融体系等量齐观的新经济生态圈。

4、社会治理“遥控器”

“治大国如烹小鲜。”数据业的发展将深刻改变政府决策、民生保障和社会治理的逻辑和路径,对各种“小鲜”采取更加精准的“烹艺”,实现良政善治,更好地满足人民对美好生活的需要。

首先,政府宏观调控将会更加到位。

财政、金融、税收、投资、就业、消费、出口等领域数据的挖掘开发,能让宏观调控更为深入、精准和高效,有利于防范和化解各种风险挑战。商贸流通、市场价格、安全生产等监管领域数据的汇聚利用,提升了政府对市场运行的实时感知能力,事前、事中和事后的全链条监管将更加科学有效。

应急部门可以通过利用行业和监管数据,建设公共卫生、自然灾害等重大突发事件处置的“数据靶场”,定期开展“数据演习”,为重大突发事件的决策研判和调度指挥提供支撑。

针对新冠肺炎疫情、洪涝灾害等问题,都可以通过数据模拟和演习,提前设计最佳工作预案,将损失控制在最小范围。

其次,民生水平将得到进一步保障和改善。

集成多种功能的数据通用算法模型和控件服务,可以应用于文化教育、辅助诊断、体育健身、文化旅游、养老育幼等更广泛的生活场景,满足更多个性化、多层次服务的需求。

在农业生产车间—温室大棚或者养殖场,利用实时在线数据和历史记录数据,可以构建个性化的动植物生长模型,让农业数据成为“新农具”,最大限度实行精准化种养,包括从生产到消费全过程的数据可记录、可存储、可追溯、可查证。

在金融领域,基于数据认证、数据登记和数据分析技术推出的数字人民币能够实现支付即结算、实时到账以及防伪造、防篡改、防复制,目前已覆盖批发零售、餐饮文旅、教育医疗、公共交通、政务缴费、税收征缴、补贴发放等广泛场景,极大地便利人民群众的生活。

总的来看,“人人贡献数据、人人享受数据”的社会治理生态将是大势所趋。畅通拓展民众参与社会治理、政府感知社情民意的渠道,让每个人都能成为社会治理的参与者、贡献者和维护者,人人有责、人人尽责、人人享有的社会治理统一体,也会成为现实。

小结

数据业作为第四产业的平稳健康发展是一项系统工程,无法一蹴而就,更不能毕其功于一役,需要我们保持历史耐心和战略定力。

首先,做好充分准备。一是理论准备,破解权属确定、收益分配、流动和交易等三大理论难题。二是算力准备,把算力变为可流动的生产力资源,为各行各业提供像“自来水”一样的算力服务,抢占算力制高点。三是规则准备。抓紧构建数据开放、数据产权、数据保护、数据流动、收益分配等五大制度体系。

其次,防范数据隐忧。数据正逐步成为“政府—市场”之外的“第三只手”,要防范数据和算法结合带来的公平、垄断和安全等方面的风险挑战。

最后,打造应用场景。充分挖掘数据业在产业融合、宏观调控、改善民生、社会治理等方面的应用价值,为经济社会发展注入持久的数据红利。

【本文整编自新书《第四产业:数据业的未来图景》,作者娄攴手居,中信出版集团2022年3月出版,版权归作者及本书所有,转载请注明作者及作品出处。】

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