数字经济学-课件 第2章 数据要素

2.数据要素本章学习目标数据的概念界定与经济属性数据要素促进经济高质量发展的路径；数据产权界定与数据市场数据治理框架2.1

数据及其经济属性英国《经济学人》杂志指出，数据已取代石油成为了最有价值的资源。Theworld’smostvaluableresourceisnolongeroil,butdata（1）数据计算机科学将数据定义为“对所有输入计算机并被计算机程序处理的符号的总称”。国际数据管理协会（DAMA）--“数据是以文字、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现”。国际标准化组织（ISO）--“数据是对事实、概念或指令的一种形式化表示”。我们认为：数字经济中的数据是任何反映事实、行为或信息的符号介质，并且能够以数字化的方式所呈现或被加工处理。2.1.1数据的概念界定数据要素金字塔

Thedata-information-knowledge-wisdom(DIKW)（2）大数据4V特征：规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和真实性（Veracity）。2.1.2数据的类型依据数据形式结构化数据非结构化数据依据数据持有者个人数据、商业数据、公共数据数据据具有非竞争性和相对排他性数据具有广泛存在性和零边际成本数据价值具有时间性数据开发利用具有显著的外部性2.1.3数据要素经济属性2.1.4数据价值实现过程：数据价值链数据价值释放路径？

新古典经济增长理论古典经济学家亚当·斯密：劳动大卫·李嘉图：资源禀赋新古典增长理论：短期依靠劳动、资本要素，长期依靠技术现代新古典内生增长理论:知识、人力资本、技术创新2.2数据要素促进经济高质量发展的路径内生的正反馈自强化机制需求侧规模经济供给侧规模经济规模收益递增性“通用目的技术”特征，提升全要素生产率数据要素非竞用性使用数据开发利用是创造知识的过程2.2.1数据要素促进高质量增长的内生机制数据要素开发利用的自强化机制网约车商业的正反馈强化机制大数据促进企业更好地决策：降低不确定性大数据提升市场机制有效性：降低信息成本与交易成本数据与其他要素结合产生效率整合效应：赋能生产率提升数据驱动高效率创新：发明效率提升+通用目的技术数据实现了更好的公共治理：科学决策、良好治理、公共服务均等化2.2.2数据要素促进高质量增长的实现路径2020年4月中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的建议》明确提出通过培育数据要素市场，充分挖掘数据要素价值。2020年5月发布的《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》则进一步提出进行数据权属界定，完善数据开放共享、交易流通的标准和措施。2022年12月中共中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（称“《数据二十条》”）对数据产权制度、数据要素流通交易制度、数据收益分配制度、数据治理制度提出了系统的政策思路。2.2.3释放数据要素增长促进潜能的公共政策数据产权制度建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。数据交易流通制度构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系。健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制。更好发挥政府在数据要素收益分配中的引导调节作用。数据收益分配制度把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式。数据治理制度构建数据基础制度（1）科斯定理与非竞争性数据科斯定理：产权界定是市场交易的前提，只要商品的产权被合理界定和受到保护，在产权可以转让和交易成本为零的情况下，一个竞争性的市场将会实现资源最优配置的结果。假设存在一种经济物品A，该物品的潜在使用者共有10家企业，企业1至企业10，这些企业使用该物品的潜在价值创造分别为10，98，．．．．．．１。为简化分析，假设物品开发利用的成本为0。经济物品A的持有人和潜在使用者之间交易通过市场谈判确定的竞争性出价来实现。两种场景：竞争性物品、非竞争性物品2.3

数据产权界定与数据市场市场竞争性交易过程情况1：竞争性物品市场交易机制——价格者得——企业1得到物品——纳什均衡谈判解——（5，5）——私人利益和社会总福利一致情况2：非竞争性物品私人：价高者得——企业1得到物品——纳什均衡谈判解——（5，5）社会：重复再用——10家企业都能使用——总价值创造55对于竞争性私人物品，科斯产权规则是实现私人利益与社会利益最大化的兼容制度安排！对于非竞争性物品，科斯产权规则会造成数据要素有45个单位的潜在价值无法实现，因此存在非竞争性数据要素利用不足的问题。对于非竞争性的数据要素，应该让更多的人接入和使用，带来更大的社会价值。（2）大数据与排他性产权的“反公共地悲剧”假设：市场当中有n个消费者用户，m个数据商务企业，市场当中总的谈判次数为nm，交易谈判单位交易费用为t，成交价格为P，企业使用数据给消费者带来的负外部性为α。交易成本t=0时，单个消费者收益P-α，单个企业收益R-nP交易成本t>0时，单个消费者收益P-α，单个企业收益R-nP-nt结论：在谈判的过程中P太高或者t太高会使得单个企业收益小于0，使企业退出市场，从而出现利用不足“反公共地悲剧”效应。因此，排他性产权不是保护个人数据的最佳方式。（3）中国数据产权制度创新实践《数据二十条》提出：探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，结合数据要素特性强化高质量数据要素供给；在国家数据分类分级保护制度下，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易，健全数据要素权益保护制度，逐步形成具有中国特色的数据产权制度体系。《数据二十条》数据产权制度创新实践探索数据产权结构性分置制度推进实施公共数据确权授权机制推动建立企业数据确权授权机制建立健全个人数据确权授权机制数据产权结构性分置制度数据要素市场包括数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大模块。2016-2025年中国数据要素市场规模2.3.2数据要素市场分级分类的数据标的分工合作的多元数据市场主体多层次数据要素交易市场体系完备的数据市场交易规则体系数据市场体系构成数据流通金字塔模型数据市场的多元主体数据要素市场：一级市场和二级市场一级数据市场是数据资源市场，主要对应于数据资源化阶段，主要是涉及大量的原始数据。一级市场着力解决数据要素的有效入场问题，关键是明晰权责和安全标准，明确数据加工使用权和经营权，遵守基本的隐私保护和网络数据安全要求，确保数据来源、质量、安全等可靠可信。二级数据市场主要是资产化数据，针对的是企业对原始数据进行汇总编辑（数据结构化）形成的数据库或数据产品。二级市场着力解决数据要素的高效流通问题，主要涉及数据交易、流通和应用，实现数据要素的价值变现，从而实现数据要素的充分利用和促进数据驱动的创新。数据市场规则体系数据市场准入规则数据标准体系数据价格机制数据交易治理规则2.4

数据开发利用的治理政策

2.4.1数据采集利用引发的风险个人隐私泄露风险网络数据安全风险数据垄断风险市场交易机制失灵风险2.4.2数据治理体系数据治理（DataGovernance）是指政府、企业、行业、社会、个人等多元主体为确保数据安全、有序、自由地流转交易和共享再用所采取的技术、法律、经济、行政等多种措施的系统性治理活动。本章总结数据具有相对独特经济属性：非竞争性和相对排他性，广泛存在性和零边际成本，数据价值具有时间性，开发利用具有显著外部性。数据要素促进经济高质量增长的路径为使