李连三：关于构建中国式现代化的数据治理体系的思考

2023年1月6日，由新华社瞭望智库主办的“第七届新金融论坛”在京举行。中国人民银行征信中心副主任李连三进行了主题演讲。

以下是演讲内容实录：

数据与土地、劳动力、资本、技术一起作为生产要素在我国国家政策中明确提出是在2020年3月中共中央、国务院联合下发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，2022年12月中共中央、国务院联合下发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，进一步全面、系统地为数据要素更好发挥作用，推动数字经济发展、增强经济发展新动能、构筑国家竞争新优势进行了全面部署。

我认为，要想更好地发挥数据要素作用，核心应在如下三个方面加快构建中国式现代化的数据治理体系。

一、数据要素定价应以社会效益（福利）最大化为目标

数据要素定价需要在明确数据产权的基础上进行讨论。按照《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，数据产权分为数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权，这里淡化了数据所有权概念，这也是国际通行做法。

其中，数据资源持有权转让是数据要素定价的核心，因为，谁掌控了数据，谁就在定价中具有最大的话语权，这是数据要素市场化配置的根本。

从当前全球数据要素市场定价规律看，主要有三种模式：

一是数据提供不收费，数据中介机构收取数据处理费模式。

在金融领域，从全球视角看，由于数据提供机构本身就是数据使用机构，本着普惠共享原则，各家机构均免费开放数据，通过征信机构等实现数据在成员之间共享，数据中介机构只收取对数据加工整合等处理过程中产生的成本费并加成一定的利润。

目前，全球征信机构在推动金融数据共享中基本都是采用这种方式，因数据应用本身产生的巨大行业收益如推动信贷市场发展、预警高风险客群、开展不良催收等产生的收益都归金融行业所有，这部分收益是巨大的，征信机构仅收取金额非常有限的数据处理费，整个运行模式具有非常典型的正外部性，目标是社会效益最大化，而不是征信机构效益最大化。

二是公共数据开放共享只收取数据处理中的成本费模式。

公共数据是公共部门在依法履职过程中归集持有的数据，从全球视角看，公共数据公开是原则，不公开是例外，我国这方面的法规是政府信息公开条例。政府部门对外提供数据公开服务不以营利为目的，只收取数据中的成本费，这也是国际通行规则。

三是运用自身对数据的持有权，参与数据应用带来的利润分成模式。

当前，有些机构运用自身对数据的持有权，帮助其他机构拓展业务、防范风险，在这一过程中，其收取的费用是因数据应用给相关机构带来的利润增值的相应比例，例如相关业务利润的30%等。这种模式是一种以数据应用收益作为定价基础的数据收费模式，也是一些机构，比如金融机构、平台机构在评估数据价值时就是采用这种定价模式。

本人认为，尽管数据作为一种生产要素，参与生产过程，带来巨大效益，但是，应考虑到数据的特殊性，让数据最大可能发挥其对社会带来的正的外部性，促进社会效益最大化，让数据应用本身变成一种公共产品，才能最大可能发挥其价值，也有利于降低数字鸿沟给经济带来的影响，避免出现数据寡头垄断，避免对实体经济的大规模控制。

因此，采用第一种定价模式和第二种定价模式应是推动数据要素市场化配置的主要定价方式，让数据就像水、电等公共产品一样，对实体经济发挥基础性作用。中国式现代化的核心要义在于坚持人民至上，推动全体人民共同富裕，在这一过程中，数据要素应该公共产品化。

二、数据要素有序流动应有完善的数据基础设施支持

从当前数据要素流动的驱动来看，也可以主要分为三种模式：

第一种模式是经过数据中介机构，即数据服务商作为媒介，专业化连接数据提供机构和数据使用机构；第二种模式是经过数据交易所，撮合数据提供机构和数据使用机构对接，数据交易所不参与数据的整合，交易的往往是经过加工的数据产品；第三种模式是数据提供机构和数据使用机构直接对接，我们可以将这种模式称为场外模式。

三种模式在我国实践中均有存在，也都有存在的合理性。但是，不论哪种模式，都应特别关注合法性、专业化、集约化、规模经济，应适当实现数据资源的集中、优质、低价、高效面向社会提供服务，第一种和第二种模式可以更好地实现这一目标，所以，支持、规范发展数据中介机构和数据交易所，是构建数据要素有序流动的重要基础设施。

从数据归集和共享的视角看，在有数据中介机构介入的情况下，数据要素流动有两种模式：第一种模式是数据中介机构主动依法从数据提供机构处采集数据，自身形成数据库，然后经加工后对外提供信息服务，这种模式是传统的数据中介机构常用的模式；第二种模式构架联通平台，连接数据提供机构和数据使用机构，不在平台形成数据库，在合法授权法律框架下，实现数据的实时调用和共享。

随着数据评估技术的发展，越来越多的数据可以加入到对信息主体经济状况等的衡量和刻画，很多种类数据再运用传统的信息聚合模式，已经不能有效实现共享，应当使用第二种模式来推动信息共享，最为典型的例子是西方发达国家正在推进的开放银行模式。

因此，我国要想推动数据要素更大规模、更大范围、更多种类的流动，必须推动基础设施建设，除了构建传统的信息聚合模式外，还需要构建几个具有公信力的信息联通平台，促进信息有效流动和共享。

三、数据要素高效流动需要统一的元数据基础标准支持

数据分散在众多的经济主体手中，要想实现数据的归集、整合、流动、共享，在现实中往往是困难的，尤其是在不同主体间进行信息的大规模交互，由于元数据基础标准不统一，以及建立在这一基础上的API不统一，导致数据要想高效交互是非常困难的。所以，在推动数据共享中，大家不得不花费大量的时间、精力进行数据的治理、规范，导致数据要素高效流动存在现实障碍。

从全球数据治理经验看，统一元数据基础标准非常有必要，例如，美国市场为推动信贷市场数据共享，制定了统一的数据标准，为信贷市场数据在不同征信机构、金融机构之间共享提供了统一的规范。我国也已经出台了一些数据标准，尤其是信贷市场领域，但是，我们还需要在更广泛的数据领域内推动不同行业类型的元数据统一标准，并且要积极地推动相关元数据标准在实践中应用。

当我们在各个行业、各个领域建立起统一的元数据标准之后，相关的数据要素流动将具备高效的基础，并在此基础上，进一步定义统一规范的API，促进整个社会的数据要素流动。