6月下旬，中央全面深化改革委员会召开第二十六次会议。
会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，并强调数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建包括数据产权制度、数据要素流通和交易制度、市场化配置机制，以及数据要素收益分配制度的数据基础制度体系。
在此之前，国家已将数据定义生产要素，与劳动力、土地、资本、技术并列。此次审议通过的文件也进一步指出，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。
数据要素市场化配置的程度与水平，直接决定着数据要素能否充分释放价值与动能，对加快数据产业链、价值链的重构与经济、产业结构的进一步转型升级意义重大。
四大挑战：确权、定价、交易机制和安全
数据要素要实现更好的市场化配置，前提是明确数据权属，基础是构建统一、公平、开放的交易市场，发展是科学、健全、高效的定价机制，底线是保障数据要素的安全、可信、可靠。
不过，现阶段，中国的数据要素市场化配置，在这4个方面均存在较为明显的挑战。
1.数据确权问题
之所以要优先解决数据确权问题，原因很简单：如果这个问题不解决，那么就无法达成交易的共识。通俗地讲，如果一个东西不知道是谁家的，那么你就没有权利拿去卖钱。一旦卖了钱后，就很容易产生纠纷。
但是当下，数据权属的界定尚不明确，相关法律条文也有待进一步细化。《民法典》《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》《电信和互联网用户个人信息保护规定》等法律的相关规定虽然都涉及到了“与数据有关的权益”，但并未对数据的权益类型、权属关系等问题予以细化明确。
权属界定的不明确，使得数据在流通、交易、使用过程中的可解释空间大，导致市场规范性变差，不正当竞争行为时常发生。受此影响，政企往往倾向于独立建设数据中心，且不愿意分享数据，造成数据平台重复建设、资源浪费现象严重，数据孤岛问题普遍，影响数据要素的高效流转。
2.交易机制与规则问题
目前，国内尚未有效建立统一的数据要素市场与数据流转规则，只存在各地建设的数据交易平台。虽然国内现有14家数据交易平台，但由于缺乏统一的数据要素市场，导致各市场相关主体之间数据并不互通。
同时，由于缺乏一套完整的数据流转、交易规则、技术规范，再加上缺乏高效可行的交易模式，导致数据要素市场主体缺乏交易意愿、互相之间难以信任，进而造成数据要素交易平台等市场中介难以有效发挥作用，甚至出现个别数据中介私自留存、复制甚至转卖数据的现象。
这些都是当前数据交易市场交易机制不完善产生的弊病，也严重阻碍了数据要素的有序流通与动能释放。
3.数据定价问题
价格是生产要素价值的直接体现与回报，但数据资产的估值、定价却是全球性难题。因为与传统的生产要素相比，数据要素具有高度虚拟化、异质性、非排它性、价值低密度性和复用性，以及数据生命周期环节复杂众多等特征。
只有对海量的、采集口径多元、标准和格式各异、物理载体不一、数据结构不同的数据源进行统一标准化处理，才能将“脏数据”转为有价值的数据，实现数据资产的估值和定价。而目前，有关多源数据汇集、非结构化处理、数据清洗、数据建模等技术和工具都还亟待突破提升。
所有这些，都给数据定价机制的确立带来了常人难以想象的难度。
数据要素定价机制的不明确，直接导致市场难以发挥资源配置的作用，妨碍数据要素高效循环。
4.数据安全问题
对于个人隐私泄露与数据安全问题，普通老百姓大多已有深有体会。伴随着移动互联网、物联网等技术的发展，终端、节点、场景的增多，个人数据、企业数据都呈现几何倍数增加，随之而来的隐私泄露与数据安全风险也与日俱增。根据身份盗窃资源中心(ITRC)的数据，2021年全球公开报告的数据泄露违规事件就达到1291起，超过2020年的1108起，创下了历史新高。
生活数据尚且如此，数据作为生产要素，就更容易遭到不法势力的攻击、窃取与滥用了。更何况，相比于传统要素，数据要素的流通环节更为复杂，自然更容易发生泄漏事件。这也是为什么，安全问题始终是制约数据要素市场化配置的关键问题。
综上所述，要实现数据要素更高效安全合理的市场化配置，务必先解决数据确权、交易机制、定价和安全等问题。唯有这样，才能激励更多数据拥有方开放共享数据，增加数据规模，提高数据利用效率，降低数据获取成本，更好地服务于数字经济的发展。
两大解题技术，区块链+隐私计算
为了促进数据要素的市场化配置，国家从上到下持续出台了一系列的法律法规——从数据安全法律“三驾马车”《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》，到2020年发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，再到此次通过的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，都给予了方向性指引和政策性支持。
而要想真正破除数据要素市场化配置过程中的制约因素，不仅仅需要法律法规来规范、引导，也离不开技术创新的助力与赋能。
目前市场上，与数字化相关的技术为数众多，而其中最有潜力缓解数据确权、定价、交易、安全等问题的，主要是两类技术：区块链与隐私计算。
先说区块链。作为一种“分布式”处理数据的技术方案，区块链具有“全程存证”“可追溯”不可篡改”“公开透明”等优势，因而能有效解决数据的真实性、安全性与开放性问题，通过建立可信任的数据管理环境，实现对数据的确权，防范和避免数据造假、篡改、遗失等问题，为数据的高效流通、放心共享、安全交易奠定关键性的技术基础。
再说隐私计算。目前，市场上主流的数据处理方法是明文数据处理——没有对数据进行加密的处理办法。这种数据处理方式有着显而易见的不足，那就是：一旦被看见，就存在泄露具体信息的风险。基于这种数据处理方式，数据拥有方无法限制使用方使用数据的用途和用量，因此难以厘清数据在流通环节中的“权、责、利”。难以厘清“权、责、利”，就难以通过供需关系定价，自然也就难以实现大规模的市场流通。
而隐私计算，作为一类针对隐私数据进行全生命周期进行保护的技术集合，能在确保原始数据安全、不出本地的前提下，推动数据价值的释放，让数据在流通过程中实现“可用不可见”。基于隐私计算框架，能实现数据所有权与使用权的分离。
例如，当用户的个人数据得到确权后，使用者如果想使用该用户的个人数据，就必须征得其知情、同意。而且在整个数据的生命周期之内，使用者的使用过程，包括查阅复制、转移、删除，也均须接受用户的监控。而一旦使用了用户的个人数据，使用方就需要给用户支付酬劳或利益分成。
因此，隐私计算技术能在保护数据安全的前提下，保证数据所有者的数据所有权不受侵犯或者获得相应的回报，既满足数据流通时的合规要求，也实现多源数据跨域合作，进而为数据的确权和定价奠定了技术基础，给当今数据开放共享提供了解题思路。
简单总结的话，区块链技术通过建立信任共识机制，解决了数据确权问题，而隐私计算技术则在数据共享洪流中，为数据产权所有者建立了安全的防线。两者的结合，能帮助扫除数据流通过程中关于信任、安全等后顾之忧。这对于推动数据的安全治理、高效流通、共享交易、收益分配都有着不可替代的价值。
区块链+隐私计算究竟能干啥
正因为互为刚需、相辅相成——假如没有隐私计算，我们就无法解决数据安全问题，而倘若没有区块链，我们也无法解决数据确权与利益分配问题——所以，区块链与隐私计算的结合、融合，成了必然。
目前，中国市场上，越来越多领先企业意识到了上述问题，都不约而同地将隐私计算和区块链结合，开发出相应的产品与服务。
国内一家公司以隐私计算和区块链为核心，建设分布式的数据交易平台，从而确保数据资产交易的公平公正。该平台首先通过区块链，构建可信联盟，再引入隐私计算节点，将计算过程等在区块链上进行记录，最后根据记录数据，进行资产和交易的结算。与此同时，在整个过程中，区块链技术担任第三方，从而保证整个联盟内的数据资产交易变得更加的公平公正。
而作为一家可信基础设施服务商，八分量基于区块链、隐私计算等技术，也推出相关产品——八分量隐私计算系统及跨链大数据平台。目前该产品已经深入多个应用场景，服务于客户的数据安全保护与价值挖掘。其中一个代表性的场景是职业信用。
区块链+隐私计算的应用场景，还有很多。例如海淘信息查验。众所周知，由于涉及诸多环节，海淘往往会产生大量数据，包括商品信息、购买记录、发票信息、物流运单等等，但这些数据非常容易伪造。用户验证这些数据时，也面临一个挑战——上下游信息往往是一家企业的核心数据，企业不可能发给C端买家进行查验。
针对这个问题，八分量给出的解决方案是：引入区块链和隐私计算技术，同时将供应链上下游企业的数据上链，查验供应链上下游的核心数据是否可信，再让提供虚假信息的数据源不可抵赖。
借助隐私计算技术，八分量能实现各企业数据在密态条件(任何一方都看不到原始数据)下的流通与利用。例如，通过发票信息确认在开票企业的链上是否存在对应的订单信息。如果确认成功，就意味着发票信息的可信度增加。物流、资金流等其他信息也同理。如果这个订单的产品、订单、发票、物流、资金流等不同维度的信息都能互相验证，那么该数据的可信度就高。
验证完数据的可信之后，再解决低可信度数据不可抵赖的问题——那些低可信度的数据如果在规定时间内无法完成增信，八分量就可通过邮件等方式通知企业自查，而企业一旦超过自查期限，八分量则可通知监管方发起监管。
在上述过程中，因为隐私计算技术的加持，数据实现了“可用不可见”的目标——核心经营数据不会暴露给第三方、监管方等任何一方;因为有了区块链技术，各方原始数据都在链上存证、不可篡改，而那些无法得到验证的数据一旦涉及造假，监管部门便可根据情况展开调查，这样就极大地提高了海淘相关企业的造假成本，从而缓解用户在海淘过程中遭遇买到假货、收到虚假数据等痛点。
而当供应链数据打通，相关数据要素也将释放了更大的价值，例如监管部门可结合链上数据可信度，定期更新企业信用评估。银行可根据企业数据信用情况更新企业授信，面向企业开展供应链金融服务，从而助力企业高质量地发展。
总之，区块链和隐私计算的结合，能助力数据要素更安全、高效的流转与利用，让更多的数据富矿的价值得到开采、挖掘和转化。
《“十四五”数字经济发展规划》明确写道，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。数据对提高生产效率的乘数作用不断凸显，已经成为最具时代特征的生产要素。
而要充分激活数据要素的价值，就离不开数据基础设施的建设。正因为如此，最近几年，与数据相关的法律法规不断完善，相关政策利好持续落地。最新审议通过的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，则是对发展数据经济的又一次重大鼓舞。
与此同时，我们也看到，市场上的优秀企业不断发挥自身在区块链、隐私计算等技术领域的特长，推出各种数字化产品与服务，助力数据要素市场化配置水平的提高和数字经济的发展。
我们有理由相信，在政策的规范和指引下，在技术创新的驱动下，在越来越多企业的功能努力下，中国的数字经济将迎来更为强劲的增长势头。
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