数据要素流通的分账机制研究.docx资源-CSDN文库

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2020 年 4 月 9 日，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制

机制的意见》(以下简称《意见》)，明确了要素市场制度建设的方向及重点改革任务，并

就扩大要素市场化配置范围、促进要素自主有序流动、加快要素价格市场化改革等作出了

部署。《意见》首次将数据明确为与土地、劳动力、资本和技术并列的新型生产要素。数

据作为生产要素参与分配具有突破性的意义，有望快速推动数据确权、数据交易和数据资

本化。譬如技术作为生产要素地位的明确，就为技术的有价转让以及以知识产权作价作为

股本金出资奠定了基础。如何搭建合规且高效的数据要素流通体系，是《意见》出台后亟

待回答的关键问题。

数据要素的流通方式主要包括开放、共享和交易。数据开放是指向不特定主体开放的

非涉密非隐私数据，一般不收取费用。某些情况下开放是面向受限主体或者有前提条件

的，譬如有些科学数据的开放需要使用方提前说明使用方式并承诺不用于商业目的。数据

共享是指在协议或约定条件下，数据在有限主体间共享，一般也不收取费用。参与共享的

主体往往同时也是数据的提供方。其他需要支付费用才能获得数据的流通方式，往往都被

归为数据交易。数据交易的方式很多，包括批量下载(大量数据一次性付费下载，如遥感数

据)、权限使用(根据权限查阅和下载数据，一般对于线程数和下载量有限制，如高校购买

的电子出版物和经济社会数据集等)、API 查询(通过接口查询，一般返回简单的是否或数

值，按照查询次数付费)、API 调用(通过接口进行下载，一般按照下载量付费)、沙箱服务

(在约定的数据环境和数据格式下进行运算并获取结果，不直接得到数据本身)等。如果只

是简单和传统的生产要素做类比，通常会认为交易才是数据作为生产要素流通的方式。但

实际情况并非如此，开放的数据也可以作为重要的生产要素，如疾病致病基因的发现，需

要人类表型本体(human phenotype ontology)数据；又如先导药物分子的发现，往往要用到

大量开放的有机化学方程式库。共享的数据很多也是典型的生产要素，如多家金融机构在

一定的协议约定和隐私保障下，通过数据共享可以提高风险识别的准确度，提升反欺诈、

反洗钱和普惠金融服务等能力。事实上，不同于一听可乐或者一件衣服，数据很少成为最

终的消费品，大部分数据的需求方都是将数据作为进一步生产的原材料，或通过对数据的

利用提升决策水平、业务能力、服务效率等，这正好也是生产要素的特点。

与普通商品交易不同，随着数据需求深度和广度的增加，数据交易的结构可能非常复

杂。如采集数据需求的平台可能并不具备部分或者全部的数据，数据的需求可能需要多个

分布于不同位置的数据源的组合才能满足，还需要大量中介节点分解和传递数据需求、需

求响应情况以及数据本身。在满足数据需求的过程中，不同数据源的数据贡献程度可能差

异很大，不同数据源还可能针对同一项数据需求开展竞价。如针对罕见病的研究需要不同

国家地区的多个医疗机构提供病例数据，又如对企业的深入尽调需要调取在不同地区注册

的目标企业及其投资对象的多维数据。为了应对这些复杂的情境，充分发挥完成一个数据

请求所涉及的多个异质主体的积极性，亟需设计一套数据要素流通的分账机制，这也是保

障数据要素有效流通的基础性问题之一。

本文分析了典型的数据请求和响应模式，借鉴了 P2P 文件共享系统中请求响应的激励

机制

[1]

和单任务的链式衰减激励机制

[2]

，建立了包括请求端节点、中介节点和响应端节点的

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