日前,清华数据大讲堂(第7讲)在清华大学公共管理学院一楼报告厅成功举办,本次讲堂特邀复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授、博士生导师黄丽华担任主讲嘉宾。她以“数据要素流通与数据市场建设现状及问题初探”为主题,为线上线下听众分享了她在数据要素流通与数据市场建设领域的思考、研究及建议。本期大讲堂由清华大学计算社会科学与国家治理实验室执行主任、清华中国电子数据治理工程研究院院长、中国电子信息行业联合会数据与治理专委会主任孟庆国教授主持。

黄教授首先阐释了数据生产要素的重要性、数据满足生产要素的评判准则及面临的挑战,深入分析了数据要素流通的基本认识、典型案例、数据供给现状与需求现状。她进一步指出,数据要素流通是数据资源有效配置的关键,而我国数据流通市场仍处于起步形成阶段,面临着高质量数据供给源头不足、成规模应用领域不足等挑战。

黄教授从流通角度总结了数据要素的三大特点:第一,数据要素价值过程中的主体多元性,在整个数据要素的价值创造过程中,包括从数据采集、产生、存储到流通和使用,都是有多个主体在参与,整个过程是多主体共同努力的结果,这就给数据要素流通和交易带来了确权的困难和参与主体贡献的评估困难。第二,因为数据产品的底层表示都是0和1,在一个数据世界中,它是可融合的、可计算的、可编辑、可传输的,所以就形成了数据要素流通标的物的高重塑性,也为数据资产的可确认形态的界定带来了困难。第三,数据要素使用价值的时变性。有的数据一旦产生,比如一系列医疗数据的整合变成了可计算的一个数据集,那么它的使用价值可能是缓慢下降的。数据要素使用价值的变化规律,跟传统要素的价值规律非常不一样。数据作为资产,要为企业带来可持续经济利益的流入,这是我们会计学和经济学上关于资产的定义。这对数据资产来讲如何界定、如何估值带来了困难。

同时,黄教授还分享了数据流通的典型应用场景,展示了不同企业间数据流通的实践,包括上海钢联、合合信息、深圳数据交易所等,并讨论了数据产品供方、内容和交付形态的多样性。另外,她还以在线精准营销和机器学习大模型训练为例,分析了我国数据流通交易市场的探索,指出市场仍处于起步形成阶段,存在市场失灵的风险。

最后,黄教授提出了未来数据市场培育需要解决的问题,包括数据市场发展规律认知不足、市场制度设计缺乏理论指导、合规流通支撑技术不够成熟。针对这些问题提出了数据市场架构设想:两级市场结构实现三大功能。通过构建数据产权登记市场(一级市场)和数据产品交易市场(二级市场),实现数据产权备案、数据产品交易、数据资产凭证服务的三大功能,赋能企业产生数据资产凭证和企业数据资产化。其中,数据资产凭证是数据产品、权属信息、交易记录和交付信息、市场价格信息、应用场景以及可持续服务的证明,可以作为权属的凭证、会计入表的依据,尤其是基于公允价格计量的可靠依据之一;可以作为数据资产估值的依据,待符合资产市场法估值的两个基本条件成立的时候就可以作为资产估值的依据,从而为资产质押、信托、企业并购和IPO等提供服务,最终以数据市场推动数据要素化、市场化、价值化。这些内容为听众提供了新的视角,引发了热烈的讨论。

来源:清华计算社会科学与国家治理

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