數據權一直是個比較有議論的問題，是由誰產生權利就歸誰嗎？還是其資產的所有權在誰那里權利就歸誰？

 對于數字權利的分配，現在的管理不多，尤其是對數據的確權，對個人隱私的保護都在加快立法。如今我國越來越重視對數據合規和安全性管理，而數據確權就少不了對原始數據的處理、清洗等步驟，原始數據一旦出現像泄露、篡改、濫用等問題，很可能造成比較大的危害。

 數據確權為數據要素市場化配置的一個環節。發展到現在，仍有很多問題需要解決，比如要對數據要素全流程進行關注，數據治理智能化、流通交易的合規化等等，這些都少不了數據治理的相關企業做貢獻，也少不了做算法、建模的技術服務的相關企業的身影。

一、數據確權概念興起

如今，越來越多人開始認同數據的價值。

 好的數據可以創造更多收益，目前的Web2.0時代，這些數據還被掌握在平臺和組織實體手上。短視頻平臺通過數據源源不斷地推薦視頻，以此提高用戶留存率；電商平臺通過數據預判用戶購買商品的需求，從而提高商品交易總額（GMV）。

 假如數據可以直接兌換成金錢，就需要先明確數據的所有權。所謂數據確權,就是確定數據的權利屬性。其一是確定權利主體,即誰對數據享有權利；其二是確定權利的內容,即享有什么樣的權利。

數據確權對數字經濟發展的重要性，可以類比19世紀美國西部土地政策的鐵絲網圍欄。

 1862年，美國頒布了《宅地法》。內容規定自1863年1月1日起，美國公民達到一系列要求，即可領取不超過160畝的西部土地。在這樣的政策下，美國人卻沒有出現西部大開發的熱潮。

 這是因為當時美國西部的土地產權很難得到保護，找不到合適的辦法劃界。圈起來這些土地，要么用木樁花大價錢圍起來；要么就得花時間種灌木。劃不了邊界，自然也就沒法管理轄區內的牛羊，更別說阻擋“荒野大鏢客”了。

 產權保護的麻煩，導致土地流通難以交割，只能從不交易和全部交易兩個選項中“二選一”。同時期，美國東部（以紐約為代表）的農場交易中，以50為倍數的比例很高。而在西部，農場的交易幾乎以160為倍數進行。

 這種狀況持續到1875年，鐵絲網圍欄被廣泛使用。相比于木樁，鐵絲網成本非常低，同樣起到保證牛羊不會越界的作用。鐵絲網批量生產后的短短6年內，全美國銷售了總長26.3萬英里的鐵絲網，相當于繞地球10圈。

 鐵絲網的普及，讓保護土地產權變得容易。西部土地交易和重新配置也變得容易了，土地的配置效率得到了提升。19世紀80年代，去西部的人數迅速增長，平均每年有5萬人去西部，一直到1910年的9.8萬人。美國的西部大開發運動終于進入了新的階段。

 數據確權之于數據，恰如鐵絲網之于土地。只有確定了權利才能有后續，保證產權保護、定價、流通等一系列數據經濟的價值創造。

二、數據市場建設有哪些重要環節？

 構成市場的基本要素包括交易雙方和交易價格。對于數據要素市場而言，數據要素確權界定了數據權益歸屬，解決了交易雙方的問題；數據要素評估明確了數據價值，提供了數據要素價格波動中樞，解決了交易價格的問題。因此，基于各自的理論基礎，數據要素確權與數據要素評估是保障數據要素市場有效有序發展與合理合規運行的重要環節。

 1.從科斯定理到數據要素確權。“科斯定理”相關學說表明，產權清晰是市場機制發揮作用和資源配置實現帕累托最優的重要前提，該理論對于數據這一重要生產要素同樣適用。數字經濟時代，數據要素不斷被匯集、融合、流通。因此，數據要素確權是數據要素市場建設乃至數字經濟發展的制度保障，對于建立和完善數據要素市場、進一步激發數據要素潛能等方面具有重要戰略意義。

 2.從價值規律到數據要素評估。價格受供求關系影響圍繞價值上下波動，是價值規律的表現形式，數據作為生產要素也必須遵從這一規律。若數據要素缺少價值基準或者價格相對價值偏離度過高，則會使價格信號失真，扭曲數據要素的資源配置，增加發生價格操縱和投機炒作的風險。因此對數據要素進行評估，既能幫助發現各類數據要素的公允價值，有序引導數據要素在全社會的資源配置，又能充分激發數據要素市場活力與數據要素價值潛力，防止價格操縱和投機炒作現象的發生。所以說數據要素評估是數據要素市場建設的重要環節之一。

三、數據要素確權、數據要素評估面臨哪些困境？

 區別于土地、資本、勞動等傳統生產要素，數據要素具備了可復制性、非排他性、無損耗性等明顯特征，且具有邊際成本低、規模效應強等性質。作為新型生產要素，數據獨有的特征和性質決定了數據要素確權方面存在一定的困難和挑戰。

 1.數據要素的權利屬性難以厘清。我國數字經濟的快速發展產生了維度多樣的海量數據，從主體來源上看，包括個人、企業、組織、政府等；從應用場景來看，包括購物、旅行、搜索、投資、交易等；從表現形式來看，包括數字、文本、圖像、音頻、視頻等。這些都使得數據要素的權利屬性難以厘清，即給予不同類別的數據何種權利的保護。

 2.數據要素的權利內容尚不明確。是保障數據高效流通、運用以及資產化的前提和基礎。從實踐來看，數據要素權利構成通常包含所有權、控制權、管理權、修改權、使用權、收益權等，然而當前數據權利并無法律層面規定，且相關概念尚未統一。

 3.數據要素的權利主體有待清晰。將數據權利科學合理地分配給數據要素各權利主體，是調動主體積極性和激發數據要素活力的重要出發點和落腳點。然而數據要素的產業鏈條冗長，涉及的權利主體眾多，包括生成者、采集者、傳輸者、存儲者、加工者、修改者、分析者、使用者等，不同參與主體地位、立場和訴求不盡相同。協調和平衡不同權利主體利益、界定各方權利、價值和收入分配，是做好數據確權工作的關鍵。

 數據要素評估合理與否決定了數據要素的價值實現以及能否可持續發展，這對于數據要素市場建設至關重要。

 1.數據要素確權難度影響數據評估的開展。數據要素確權是數據要素得以評估的重要前提，數據權利的模糊性會侵害到權利主體利益，不僅公共數據會被商業濫用，而個人信息和隱私也難以得到保護。只有在合理確權的基礎上，才能做到個人信息保護和數據開放共享的安全性，避免“邊界不清晰、場景不明確”。

 2.數據生產成本難以衡量。數據的采集、挖掘、傳輸、加密、分析、存儲等一系列環節都需要一定投入，尤其是前期的基礎設施建設和配套技術研發，成本往往較高。數據生產價值鏈條不但很長而且運行過程復雜，涉及多種交易對象和產權主體，對此進行價值計量難度比較大。同時，由于數據要素的虛擬性，使得數據生產成本計算起來比較困難。

 3.數據要素評估標準尚未統一。統一的標準有利于更好調動參與方積極性，發揮數據要素規模效應，激發數據要素活力，促進全國統一大市場建設。盡管有關部門在數據標準方面已經開展了有益探索，也取得了一定成效。但是在數據采集和使用過程中，仍然存在標準尚未統一的問題。“數據孤島”的問題導致數據難以跨行業、跨地區、跨部門流通共享。因此，需要加快數據要素評估標準統一的步伐。

四、金融行業的數字應用起帶頭作用

 數據確權之后便于數據流通，數據流通之后便于數據增值。也就是說數據確權只是數據要素發揮價值的第一步，還要在數據流通過程中資源化，最終資產化。

 現在，數據也是一種不可忽視的生產要素，它能夠有效地促進生產活動，資源合理化配置，提升生產效率等。在云計算、大數據、物聯網、工業互聯網、5G技術等新一代信息技術的參與下，企業的業務活動加速數據化，通過將業務、經營、管理活動數據化之后，數據才有了被有效利用的可能。

 企業能夠產生內部數據和、外部數據，這些數據有很多來源和種類，有的能夠被結構化，有的不能被結構化，那些能夠被結構化的數據往往更容易被收集被記錄，被記錄的數據也并不都是都具有價值。還需要企業能夠識別有價值的數據，將對生產、經營、管理、決策有用的數據按照主題域進行結構化、、資源化，便于管理和轉化。

 也不是所以得數據資源都是資產，企業就要分清楚哪些資源可以帶來效益，帶來利潤，要把能夠帶來效益利潤的數據資源向數據資產轉化轉變。要把數據資產價值和業務價值相結合，讓數據資產能夠具有價值。

 比較直觀的是打造數據化產品，數據集、報告、趨勢、算法等，直接進行數據交易產生價值，不直觀的是需要將數據資產的價值和業務價值相掛鉤，用相關業務來驅動數據資產升值，這就比較麻煩，既需要企業將數據資產與業務結合轉變為價值，還需要能夠衡量價值。但也只有這樣，數據資源才能被資產化。

 能夠將數據資源化、資產化，說明數據已經能夠為企業提供看得見的利潤或者效益了，像前段時間金融業光大銀行公布了《商業銀行數據資產會計核算研究報告》以及《商業銀行數據要素市場生態研究報告》。主要內容是光大銀行利用相關的成本法、市場法，還有收益法，打造了一個通用的估值算法體系，在這個估算體系里面，運用了數據規模、數據質量、數據應用等成果，把自己的數據資產價值進行了估值。最終估值之后顯示，光大銀行數據資產估值超千億元。在光大銀行整個數據資產價值體系中，原始類數據資產占到30%，過程類占3%，應用類占67%。

 實際上，金融行業的數字應用是最早的，在眾多行業中走的比較靠前，并且有較為完善的數據分析能力。像我們身邊的一些銀行，能夠通過大數據分析對個人用戶和企業用戶進行授信等級劃分，而一些保險企業也能利用數據分析識別潛在的詐騙風險等。金融企業在數據分析、數據應用上還比較普遍，這些企業往往有大量的數據，有分析的能力，我們提到的光大銀行，像其他工商銀行、中國銀行、農業銀行、建設銀行等國有銀行的數據資源往往是最豐富的，相應的數字應用場景也都是比較豐富多樣的，這些領域的嘗試也都比較多，這些企業應該最先進行數據資產化。

 不過，除了金融業，其他行業來看，數字資產的應用不多，還是比較模糊，比如權屬不清晰，數據從生產到流轉的過程中，可產生衍生數據及衍生數據主體，數據資產主體具有多重性。市場上還沒有統一、普適性的定價標準和健全的數據資產交易機制，使得數據資產的價值無法量化。所以想要做得更好，數據資產化也有這些問題需要去解決，需要從法律角度的數據資產確權和市場角度的數據資產估值與交易。

 數據安全也應該被重視，這個問題已經被提到過很多次了，數據能夠完完全全參與企業的業務流程，若是沒有一個綜合管理的系統，很容易在企業的某個業務環節出現問題，這就需要一些企業來處理這種問題，去解決在業務交互時，數據流動的過程中產生一系列的不合規問題。

 在數字經濟時代，龐大、復雜的經濟活動所產生的海量數據，蘊藏著巨大價值。現在關于數字經濟的各個方面都比較火熱，而落實下來需要仍數字經濟、平臺經濟、互聯網產業發展跟實體經濟去做結合。但是誰能夠最先產生經濟價值跟效益還需要去觀察。

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