数据新要素提升社会生产力

专题-数据生产要素化

这是专题

第2篇文章

全文字数：3600余字

曹剑峰

上海市卫健委信息中心副主任

近30年的医疗健康信息化建设工作经历。

1991年进入上海市胸科医院开始从事医院信息化工作；

1994年开始参与研发上海第一代医院信息系统（HIS)，对医院的信息化业务流程有深刻的理解；

2006年进入卫生行政部门——上海市卫生局信息中心，开始参与全市重点项目“公共卫生突发应急工程”、“上海市民健康网工程”的项目实施与管理工作；

2016年开始负责本市“社区综改和家庭医生责任制”和“1+1+1分级诊疗”信息化支撑项目相关工作；

2017年开始研究大数据DRGs医院病种指数用于公立医院精细化管理方法的探索；

2018年开始在全市开展“互联网+医疗健康”信息惠民移动服务平台的推广与应用；

2019年开始大数据DRGs用于病种赋值支付以及医保控费监管相关应用的研究。

01

政策背景

2020年3月30日，中共中央国务院下发了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，作为中央第一份关于要素市场化配置的文件，明确了要素市场制度建设的方向和重点改革任务。

其实早在十九届四中全会，就提出建立完善数据要素市场体系，反映了当前国家对数据的规制和管理，正在从自发走向自觉的阶段。这样有助于我国实现线上超大规模数据和线下超大规模市场的优势叠加；有助于化“人口红利”“成本红利”为“数据红利”“创新红利”；有助于抢抓数字经济全球竞争新赛道优先权。

把数据作为参与分配的要素，将对数字经济的发展起到导向作用，指引企业更加重视数据要素，释放生产力，推动数字经济新业态、新模式和新优势的诞生，进而完善国家在市场经济体制中的经济治理。

在这一“意见”中，数据作为一种新型生产要素写入文件中，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一。在通知中的第六条——“加快培育数据要素市场”，包含了三个方面的主要内容。

第二十条 推进政府数据开放共享。优化经济治理基础数据库，加快推动各地区各部门间数据共享交换，制定出台新一批数据共享责任清单。研究建立促进企业登记、交通运输、气象等公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。

第二十一条 提升社会数据资源价值。培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。发挥行业协会商会作用，推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。

第二十二条 加强数据资源整合和安全保护。探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保护制度和安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。

02

政策解读

虽然文件提到了在企业登记、交通运输、气象领域推进政府数据开放；在农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易领域提升社会数据资源价值。文件中并没有把“医疗卫生领域”纳入到数据要素市场，可能也说明对“医疗卫生领域”的数据利用，虽然要素市场对该领域充满了期待，但至少国家目前还是抱着“包容审慎”的态度，所以并没有纳入第一批数据要素市场开放的清单来进行市场配置。

但是从未来演绎的角度来看：如果卫生领域已经真正纳入数据要素市场，并且从以上三个方面结合医疗卫生领域来做一个分析和归纳的话，将来可能还是从以下这两个方向来进行拓展。

一是“建立标准规范”。通过建立正面清单、强化标准、明确权责来促进产业转化。首先，在医疗卫生领域要建立基础数据库，通过制定数据共享责任清单，来建立数据共享交换的新机制；其次，通过医疗卫生领域的新业态、新模式来推动健康产业数据利用的新场景，并且建立起医疗卫生领域数据采集的标准化；最后，强调要明确医疗卫生数据的主体责任及其产权关系，并且建立起健康领域公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。

二是“完善制度建设”。强调在医疗卫生领域数据要素制度规范的建立包括但不限于以下核心制度：

• 建立医疗卫生领域数据管理制度

• 建立医疗卫生领域数据分级分类安全保护制度

• 建立医疗卫生领域数据安全审查制度

• 建立医疗卫生领域个人隐私保护制度等核心制度建设

 

03

生产力的提升与变革

政治经济学告诉我们，生产关系的三要素主要包括了：生产要素、生产关系、生产力。

生产要素：是指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源，是维系国民经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本因素。生产要素原来只包括劳动力、土地、资本、企业家才能四项要素，但随着科技的发展和知识产权制度的建立，知识、信息等“数据类”要素也作为相对独立的要素投入生产。这些生产要素进行市场中进行交换，从而形成各种各样的生产要素价格及其体系。

生产关系：是指人们在物质资料的生产过程中形成的社会关系。它是生产方式的社会形式，包括生产资料所有制的形式；人们在生产中的地位和相互关系；产品分配的形式等。其中，生产资料所有制的形式是最基本的，起决定作用的。

生产力：是指生产力狭义指再生生产力，即人类创造新财富的能力，组成生产力系统的要素包括劳动者、劳动工具、劳动对象、社会文化制度体制环境，生产力系统的结构就是组成生产力系统的要素之间的关系。生产力系统的结构如果对称，生产力发展速度就快；生产力系统的结构如果不对称，生产力发展速度就慢。

在农耕时代，土地和劳动力是最重要的生产资料；进入到工业时代，资本的价值在上升，资本密集型产业成为社会经济中坚力量；进入到第三次工业革命，技术作为核心要素起到实质性推动作用。与传统的生产方式相比，数字化的生产方式已经发生很大的变化，即生产力发生很大的变化，但生产关系仍停留在传统的工业化时代，生产力和生产关系之间并不吻合，在新的生产力和新的生产关系中，必然会出现新的生产要素。

随着人类社会进入数字经济时代，数据提升全要素生产率的作用前所未有，成为类比土地和能源的核心战略资源，这是现代经济发展的重要趋势，分配关系必须与时俱进地体现这个趋势性变化。

04

完善综合治理能力

作为新生事物，当前我国深化数据要素市场化配置还面临着数据立法欠缺、创新资源配置效率低、数据市场监管难、数据安全保障差等方面的挑战，所以还需要从以下方面予以不断完善。

1. 需要数据要素的法理体系的确立

中国目前还没有一部数据方面的综合性法律。数据作为是一种在互联网时代涌现的新型生产要素，在产权界定、配置模式、定价方法等方面都存在诸多有待探索的议题。数据要素化和要素市场化的过程双重叠加，使得数据要素市场化配置的进程更为复杂。

从全球范围看，数据确权问题均是巨大挑战。特别是随着互联网平台经济日益发达，数据权属生成过程愈加复杂多变。当下我国在数据开放、数据交易和数据安全层面的立法亟需突破。

首先，数据开放层面法学理论和立法总体滞后。数据作为一种虚拟环境物品，其权利体系的构成与界定与传统现实物品差异很大，需要对传统民事权利体系理论进行扩充和完善。目前《政府信息公开条例》尚未适应数据开放的管理，数据开放原则、数据开放平台、数据管理制度还需要进一步完善。

其次，数据权属和交易生成过程多元、多变且复杂。如在数据交易方面，数据权属、数据交易市场准入、市场监管以及纠纷解决等机制尚未立法规定。以网约车为例，用户原始数被平台收集后，通过运营商网络传输，关联数据可能同时与消费者个体、平台、运营商和监管部门均有关联，其权属界定同时存在国家数据主权、数据产权和数据人格权三种视角，标准难以统一。

最后，数据安全作为棘手问题，增加了数据确权的难度。《网络安全法》颁布后，关键信息基础设施界定、网络产品和服务审查以及网络运营者安全义务界定等缺乏实施细则，存在很多模糊地带，进一步影响数据的有效确权。

与此同时，西方国家近两年已有突破性进展，出台了多部专门法规。欧盟发布《通用数据保护条例》；英国通过修订《自由保护法》、发布《公共部门信息再利用指令》等一系列措施来为政府开放数据提供监督和强制性的限制，从而给数据再利用准备了强有力的法律保障；美国通过《开放政府数据法案》《信息自由法》《隐私法》等系列法律条文来保障政府数据的开放；日本《人工智能、数据利用相关签约指南》等对数据权属等问题进行了系统界定。

相比之下，我国《民法总则》虽然规定了对个人信息和数据进行保护，但缺乏专门的下位法，在数据确权立法实践上已明显落后于西方国家。与西方国家不同，我国数据立法首先体现在国家战略规划层面，2015年8月，国务院颁布了《促进大数据发展行动纲要》，该文件虽在推动数据立法层面具有引领作用，但数据安全因素考虑程度较弱。所以《意见》中提出了“推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护”的建议，就是基于法理确权的现实考虑。

2. 需要数据要素的伦理体系的建设

当今大数据、人工智能等技术被广泛运用于不同行业领域（如交通、卫生等），并且提供不同服务（如自动驾驶、AI医疗诊断等），深刻变革着人类社会。与此同时，大数据技术的发展也对法律、伦理、社会等提出了新的挑战，也带来了“假新闻、算法偏见、隐私侵犯、数据保护、网络安全”等新问题。在此背景下，全球范围大数据应用的伦理与治理日益受到大家的关注重视，从政府到行业再到学术界，掀起了一股对数据伦理基本原则的讨论。

（1）尊重人类自主性原则：是指与大数据应用交互的人类必须拥有充分且有效的自我决定的能力，大数据应用系统应当遵循以人为本的理念，用于服务人类、增强人类的认知并提升人类的技能。

（2）防止损害原则：是指大数据应用系统不能给人类带来负面影响，大数据应用系统及其运行环境必须是安全的，大数据应用技术必须是稳健且应确保不被恶意使用。

（3）公平原则：是指大数据应用系统的开发、部署和使用既要坚持实质公平又要保证程序公平，应确保利益和成本的平等分配、个人及群体免受歧视和偏见。此外，受大数据应用及其运营者所做的决定影响的个体均有提出异议并寻求救济的权利。

（4）可解释原则：是指大数据应用系统的功能和目的必须保证公开透明，大数据应用决策过程在可能的范围内需要向受决策结果直接或间接影响的人解释

 

3.需要数据要素的治理体系建设

从全国来看，至今没有一个能够统领政府所有部门的业务数据规则、数据标准和数据规范，而各家用不同的语言，不同的方式对这些数据自由编写，产生出来的数据参差不齐，所以必须要有自上而下的立法和顶层设计。同时，还要梳理从中央到地方每一个层级之间的数据规则和标准。同时数据规则治理要最大限度地调动社会力量参与，既要代表政府的利益，也要代表行业协会的利益、企业的利益和个人的利益。这种规则治理体系是整个数字经济的核心基础，同时也是对数据治理体系建设的完善。

一是，完善公共数据共享交换平台体系。深化推进政务信息系统整合共享工作，构建国家信息交换体系，建立覆盖各级各类政府部门和公共部门的数据共享交换机制，推动政务数据共享的跨地区、跨部门和跨层级。

二是，建立完善国家公共数据开放体系。首先需要各级部门完善和健全公共数据开放体系，制定数据开放进程和计划，在加强安全和隐私保护的前提下开放相关数据集，形成国家大数据开发利用智力众包机制。

三是，建立完善社会化数据采集体系。清理、整合、统筹各级政府面向社会化机构的数据采集和信息报送渠道，依法依规建立社会化数据统一获取和合作机制，探索建立面向超大规模头部互联网企业的数据目录备案机制，推动政务数据与社会化数据平台化对接，充分发挥社会治理合力。

四是，建立国家数据资源流通交易体系。搭建包括数据交易撮合、交易监管、资产定价、争议仲裁在内的全流程数据要素流动平台，明确数据登记、评估、定价、交易跟踪和安全审计机制。建立全社会数据资源质量评估和信用评级体系。

05

结束语

数字经济作为引领未来中国高质量发展的“新引擎”，其核心是以数据为“新要素”的社会生产力的提质和增效。其数据化进程不仅仅是指数据本身生产的大量扩展，更是指生产技术与管理方式适应信息革命带来的变革，而这种变革能够提高经济中各个生产领域的生产效率，其结果是形成新的经济范式、组织形式和新业态，但同时也使得传统产业所蕴含的生产力得以提升并焕发出新的生命力来。