数据监管推动数字经济高质量发展

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当前世界已进入信息全面渗透、数据跨界融合、产业加速创新、科技引领发展的新阶段。数字经济发展因其快速增长、规模庞大潜力巨大成为新动力。数字经济的核心生产要素是数据,为了规范并发掘数据资源潜在经济效益的市场行为,保障数据价值提升的同时实现合规与安全共享,监管部门亟需建立数据监管范式,构建与之匹配的监管体系与能力，最终实现数字化转型下的政府、社会、个人等行为活动的提质增效。

一、数字经济与数据监管的概念、特征

数字经济是继农业经济、工业经济之后的更高级的经济阶段，它的开发、包容、协作、共享、共赢，能够让更多的人收益，实现利益的普惠。数字经济可泛在互联使物理世界、信息空间和“人的网络”与全面智能化进行叠加，催生新的物质世界、精神家园和文明形态。新一轮的产业革命方兴未艾，新一代信息技术正加速从产业局部到产业全局、从单部门向整个产业链扩散，数字经济悄然迈向了体系重构、动力变革和范式迁移的新阶段。在这一过程中，数字经济的发展可能会带来创新、摩擦甚至旧的经济的解构，数据监管涉及数据资源的全生命周期过程，是动态变化且并不完全的过程内容，在各个方面对传统的发展模式和利益格局带来冲击。因此，数字经济对于监管的理论和理念带来新的挑战。

二、数据监管的现状与范式

1、数据监管的现状分析

数据监管于本世纪初期开始研究深入，面对日益剧增的数据资源，如何有效管理数据资源、如何通过监管来实现价值增值和长期利用，保证其具有价值型的长期利用是摆在我们面前的重要课题。在现实中，无论是专业数据资源处理机构还是一般的高校、科研单位，对于数据信息由于本身容易损坏且面临长期丢失的危险等问题没有引起足够的重视，数据监管的公众参与意识较差、数据监管的目标不明确、数据监管的制度规范不完善、数据监管的技术融合创新不积极等问题长期存在。随着《中华人民共和国数据安全法》等法律的实施，国家开始在互联网、政务民生等领域加大对数据资源的监管力度，数据资源迎来了历史上最严格的监管时代。各地政府开始根据自身特点制定出台不同的数据资源安全与监管的具体条例与措施、实施各种重大工程；各类机构、组织也开始加入到与政府合作的阵营中开展技术融合创新与标准的制定修订、发布有关数据研究和信息问题的报告；数据监管公众参与意识逐渐提升，数据监管现状趋势良好、数据资源价值明显提升。在数据监管实施过程中政府及各类组织在其中的角色定位不断明确，在数据有序共享的同时重构着政府和市场关系和作用，促进着各类数据监管的范式研究与实践。

2、数据监管的范式研究

结合数据资源要素的自身属性特征，数据监管范式的基本组成可以概括为四个层面的内容：规则层面，数据资源的所有者或控制者制定的规章层面上的数据监管规则；技术层面，数据资源的所有者或控制者所采用的技术标准和所使用的数据监管技术以及对相关技术发展趋势的分析研判与监管系统及能力建设等；执行层面，数据资源的所有者或控制者为统筹兼顾监管规则与监管技术在开展具体工作时实际遵循的行为准则；价值层面，数据资源的所有者或控制者在监管过程中遵循的与数据价值的发掘、交易、共享以及锚定物等相关的监管原则。数据监管是为了规范发掘数据资源在经济效益的市场价值性行为，数据资源的所有者或控制者需建立数据资源管理范式，构建与之匹配的监管体系与能力。就目前应用来看，数据监管科技可以将共享数据资源汇聚为数据湖、资源池作为应用场景，在共享“云”服务的同时实现数据的中台化,通过数据价值合规共享的示范效应实现预防出现数据垄断的合理监管目标，实现数据资源的实时安全监管与评估，构建基于数据保护、价值十共享和监管科技的数据监管矩阵，如图表所示。

三、数据监管的重点与实践

从数据监管全生命周期过程所涉及的数据对象及其完整性、数据监管的技术、法律和组织等因素和要素来看，数据监管的重点为：数据筛选、数据存储、信息交互。数据筛选是为了保证数据资源在备份等过程中的成本，实现数据资源与数据知识的共享交流的同时优先筛选可信、可用和具有价值的数据，放缓数据增长的速度，提高数据内容的可用性和使用的延续性，增加数据资源的价值。数据存储在数据筛选完成之后进行，数据在存储过程中要保障数据的完整性、满足通用技术标准、保证数据长期可持续发展。信息交互是数据监管的一个互操作、互链接的过程，数据监管的重要目标之一就是为使用者提供有效数据资源的开放获取，保证数据监管的价值性、有效性。随着社会经济与信息技术的发展，各类数据相继涌现，数据监管不只限于科学数据或者某一单一行业数据，如何借助大数据、人工智能等信息技术，结合公共信用、社会公开信息等的监管进行协同推进，是新形式下提升数据共享能力、监管效率的新尝试，有助于提高数据资源的价值。对于政府而言，采用图表数据监管矩阵图如何借助大数据、人工智能等信息技术，结合公共信用、社会公开信息等的监管进行协同推进，是新形式下提升数据共享能力、监管效率的新尝试，有助于提高数据资源的价值。各种信息化手段，通过统一的标准规范，优化、细化、固化行政管理的每个环节及其程序，做到执法标准化、一体化、规范化，实现对信息的统一管理，便于及时发现监管漏洞，将政府治理和监管的各个程序与环节进行公开，实现政府负面清单、权力清单、责任清单的透明化管理；对于社会而言，数据监管将加速学科融合发展，提高国家治理的理论研究能力，保证数资源从采集到应用全生命周期的各个环节，包括数据质量、数据隐私、以及数据采集界限等方面的共享使用；对于个人而言，数据监管将有利于个人对于数据资源的快速采集与可信使用，提高办理相关工作的效率，在确保个人信息的维护与资源使用的相对公平的同时减少因数据资源问题带来的困扰。数据监管催生数字经济新模式的发展，重构数据资源管理新边界，建立基础数据资源的深度解析和泛在数据资源建设，助力“新基建”战略发展，建立健全数据资源辅助科学决策和社会治理机制，实现技术发展信息化、政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

四、数据监管的总体思路

数据监管涉及内容广泛，核心是要协调多方利益，通过适当的理论创新来兼顾公平和效率，并在数据利用与数据保护之间取得平衡，充分维护数据主体的权益。一是协调兼顾各方利益。数据既蕴含了丰富的价值和公共福利水平，这也成了数据政策制定者对公平和效率的关注重点。二是推动数据资源权责分离。现有的产权制度并不能很好的适应数字经济发展的需要，可能需要通过推动理论创新，构建出新型产权制度以推动数字经济发展，满足多方数据权益的保护需要。所有权与使用权分离可能是实现数据权益保护能够兼顾公平与效率的一种产权思路。三是数据保护与数据利用并重。只讨论数据监管而忽视开发，容易导致数据全生命周期过程受阻。对于数据监管，要利用与保护并行，使用与监管并重的方式，在保护各方利益的前提下，增加数据资源的开发力度，充分发挥好数据价值。四是产业技术引导与法律规范保障同步。在数据资源的监管过程中需要重视产业技术发展与产业技术引导，规范产业技术内容，形成标准范式或者法律规范，保证两者同步，实现数据监管有据可依。五是完善行业自我监管与社会协同监管能力。数据行业自我监管具有适应性强、成本低、见效快等特点，行业内部之间互相监督，并能够通过各方的相互协作达到实现基于数据资源的公共利益目标监管。

五、数据监管的建议与展望

数据监管是全社会主体的行为，不只是影响国家、组织和个人中的某一个体。因此，要在监管的过程中要明确界限、行为和数据资源的内容，归纳总结适合自身的数据监管创新的具体方式与途径，由易入难、稳扎稳打，不断完善与健全各主体的监管体系，推动政府治理能力现代化，为高质量发展提供良好的监管治理保障。结合当前数字经济发展状况以及数据监管实际情况，构建数据监管总体框架和数据监管政策体系，明确数据资源的有所有权和控制权，提高数据资源市场价值和配置效率，建议数据主体配合数据监管，加强全生命周期的数据监管力度，提高数据资源的共享能力。第一，构建“国家-组织-个人”三方利益均衡的总体数据监管框架和数据监管政策体系等顶层设计。数据监管的所有者或控制着和使用者数据监管要充分考虑所被监管数据资源的价值性和安全性，综合考虑国家数据安全、个人隐私保护、数字经济发展三大方面。此外，实现数据监管要做到数据资源的可控性，不断利用新的技术增加数据监管的力度和安全性。第二，数据监管是确保数据价值性的最直接的方式，也是维护国家数据安全的重要手段，也是数据产业健康发展的内在要求。加快明晰数据资源所有权，提高数据资源市场价值和配置效率，可以通过对数据资源所有权及重要性进行划分，提供基于数据资源的个性化服务，进而提升数据产业发展过程中全要素的价值。第三，建议数据主体配合数据监管。数据资源既是内容也是服务，一方面，要支持数据资源所有者和控制者能够维护自身数据权益，更要避免发生数据过度开发、数据泄露等问题；另一方面，加强个人数据从被动保护到个人自治转变，制定统一的数据规则与标准，强化意识，减少数据资源的误操作，严格限定网络平台和应用程序（APP）的针对个人的数据收集、使用行为，严格要求提高隐私保护水平。第四，加强全生命周期的数据监管力度，严惩侵犯数据权益行为，建立社会主题对发展数字经济的信心，提高数据领域违法犯罪成本，建立覆盖民事处罚、行政处罚、刑事处罚的惩处体系，有效遏制数据领域违法犯罪行为高发态势。此外，在全生命周期监管数据资源的同时，加大对数据合理及规范使用的奖励制度，做到监管的无缝化。第五，提高数据资源的共享能力。数据监管能够有效增加利益双方的信任度，增强利益双方间数据获取和传输的便利性，以及数据的可移植性和互操作性等。加快构建各类数据资源监管的规范与标准，并协调监管机构之间联动，确保通过共享数据技术机制的高安全级别建立信任，提高数据技术、数字经济以及个人隐私保护的水平。

作者:付振秋 朱晓云 单位:中国信通院融合创新中心 泰尔融创（北京）科技有限公司