大数据怎样更好地服务于国家发展战略

近年来，随着大数据发展上升到国家战略高度，数据被认为是关键的生产要素，其重要性日益与劳动、资本和技术等传统生产要素相当，我国数据市场发展打开了新局面。与对传统商品交易非常重要的传统市场类似，数据交易也需要数据市场来支持。但由于数据是虚拟商品，具有独特属性。因此，为了实现公平、安全的数据交易活动，我国数据要素市场应运而生。实际上，数据交易是管理大数据的普遍趋势，并且是大数据时代扩展的关键。此外，数据交易正刺激机器学习，数据挖掘和其他技术支持的数据分析活动为所有者和消费者带来利益。同时，企业对外部数据要素的需求日益增加，进一步促进了数据市场的蓬勃发展。尽管如此，由于缺乏可行的市场协议，现有的大数据交易市场仍处于起步阶段。

从市场规模和效应来看，数据市场规模高速增长，市场发展潜力巨大。当前以大数据和信息技术为基础发展而来的数字经济为我国经济增长提供了强大动能，其增长速度极快且规模不断扩大，在产业结构中的比重日益提升。从总量上来看，2018年我国数字经济总量达到31.3万亿元，占GDP比重超过三分之一，同时对GDP增长的贡献率达到67.9%，成为推动我国经济增长的核心驱动力量。此外，市场发展逐渐深入，传统市场与数据市场相互融合渗透，新型产业形态不断涌现，由此带来强大的就业吸附力对我国整体就业水平具有明显拉动作用，并形成多种新型就业模式。从市场环境来看，市场发展环境日益完善。大量网络平台，譬如，京东、腾讯、阿里巴巴，直接收集访问者的“非敏感信息”，导致个人数据的收集、交易及商业化运用呈现指数级增长。与此同时，随着各类新型APP不断推陈出新以及大数据、人工智能、物联网、云计算以及机器学习等技术的整合，各种数据密集型行业也呈现爆发式增长态势。但是，我国的互联网行业已经进入了寡头竞争时代，以技术壁垒与用户规模为核心形成的垄断屡见不鲜。从政策环境来看，促进数据市场发展的顶层设计不断加强，政策机制日益健全，但是针对数字经济的相关法律监管措施滞后于数字经济的快速发展。从数字技术领域来看，数据市场关键技术领域不断取得突破，创新能力显著增强。数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成技术取得重大突破，获取数据价值能力显著提高。

然而，我国数据要素市场的发展仍存在诸多问题。与商品和服务市场相比，我国数据要素市场发育仍不充分，内外部体制机制障碍综合影响了市场发挥数据资源配置的决定性作用。

具体而言，第一，数据要素市场失灵。不同用户的类型和信息之间具有相关性，使得数据市场中的数据共享行为具有负外部性，由此造成数据要素市场失灵。数据市场中信息不对称性、消费者行为偏差以及数据转售带来的负外部性，也会导致数据要素市场失灵。企业和消费者之间的信息分配不均衡，消费者对数字平台如何使用信息拥有“有限的知识”，甚至不知道平台何时以何种方式收集信息以及信息种类和数量。这种关于共享信息的使用和后续后果的信息不对称会引起个人是否具有以最佳方式捍卫隐私权的能力问题，导致数据市场的低效率。这也为企业实施消费者价格歧视策略提供便利，卖方可以根据消费者偏好为其提供个性化价格合约，以达到完美价格歧视。此外，消费者容易受到行为偏差的影响，从而导致他们的行为偏离其真实偏好。企业会从消费者行为偏差中收益，这使得他们能够从消费者那里收集超额数据，而不是完全理性的数据。另一方面，数据市场中平台垄断现象阻碍了市场的良性竞争，这也一定程度上造成市场失灵。第二，数据要素市场的监管和激励不足。互联网平台的数据滥用案例屡见不鲜，现有的法律体系与数据市场的适应性较差，亟待健全数据市场法律机制以保障数据工作蓬勃发展所需的灵活性。同时，数据要素提供者活力的激励机制不足。当前，许多网络中数据集都是非结构化的，其中一个重要原因是数据提供商缺乏以结构化的格式发布其数据的激励机制，数据提供商收集、连结数据等产生的高额固定成本将转化为沉没成本，给企业造成沉重财务负担。第三，数据利用程度仍然低于预期水平，数据定价存在极大挑战。充分利用数据的主要挑战在于数据交换的困难。数据供求双方之间存在的信息不对称，导致数据需求方无法充分了解数据价值，从而对确定合理的数据要素价格造成挑战。尽管数据市场的构建为加速数据交换提供了平台，但是，数据定价问题仍然存在，亟待有效且公平的评估和定价策略。此外，如何管理(分析、存储、更新等)数据以及激励数据所有者共享数据是一个附加的挑战，而数据工作与经济和技术领域结合不畅，也大大降低了数据价值的挖掘能力。

（编辑：核心网）

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