方躍（中歐國際工商學院經濟學與決策科學教授）

趙玲、呂星航（中歐國際工商學院研究員）

2月底，中共中央、國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》中明確提出夯實數字基礎設施和數據資源體系“兩大基礎”，強調了建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎。

伴隨著數字經濟的高速發展，數據作為新型生產要素成為提高社會數字經濟發展水平的有力支撐，也是推動企業數字化轉型和向高質量發展的重要驅動力。

數據為社會和企業創造價值的同時，也帶來了數據安全與合規的隱患和風險，突出表現在2021年下半年《數據安全法》和《個人信息保護法》出臺后，有關數據安全保護和合規的案件及咨詢呈現爆發性增長趨勢。如何提高數據治理和合規水平，同時盡可能發揮數據資源創造價值的能力，在實踐過程中尚有很多問題需要探討和解決。具體體現在以下四方面：

首先，從政策視角看，數據安全和個人信息保護需要合規監管，但這不意味著過度約束，否則短期內會對數據流動與數據價值的發揮造成不必要的阻礙。從長期看，這也將給社會、政府與企業帶來額外的成本和風險，進而不利于整體數字經濟的長期健康和可持續發展。

近年來，很多企業都在積極進行數字化轉型，無論消費互聯網、工業互聯網還是產業互聯網，數據作為核心生產要素在企業數字化轉型中扮演著重要角色。目前，不同監管機構執行的數據私隱法有不同的標準和實施辦法。從企業視角看，企業往往需要耗費大量時間和資源來滿足這些不同標準的法律法規，這不但增加了營運成本，也給企業的合規帶來很大困惑及挑戰。不少企業還擔心，監管機構對公司收集、存儲、處理和使用數據的盤查，可能會損害公司的聲譽和打亂日常業務經營。因此，不少企業對于數據合規及檢查存在一定的防御和排斥心理。久而久之，社會與企業創新的熱情也會隨之消減，過度的合規及監管會提高社會和企業利用數據創造價值的門檻，不利于市場競爭機制的迭代及發展。

其次，數據只有通過流通和融合才能更有效地產生價值。在數據融合和流通方面，數據交易所將承擔越來越重要的作用。截至2022年末，我國已累計成立近50家數據交易機構，貴陽大數據交易所、上海數據交易所、北京國際大數據交易所、深圳數據交易所以及廣州數據交易所組成全國5家主要的數據交易所。

整體上看，無論是政府類或企業平臺類的交易所，目前都尚在起步和探索階段。眾多數據交易呈現“各自為戰”的趨勢，既沒有形成統一標準化的市場，也沒有有效實現價值發現功能，未能最大限度發揮數據使用效應，逐漸形成“微生態”。各地的數據交易所在數據確權、數據定價、數據交易、數據安全等方面的監管標準與規范操作存在諸多差異。有的過分強調數據安全性，使企業增加額外的數據使用成本與數據使用限制；有的又對數據安全性的管理相對寬松，引發數據提供方對數據濫用風險與數據泄露問題的擔憂。

同時，由于數據屬于隱形資產，多數數據交易所尚無定價的理論模型和標準的操作流程，導致數據定價缺乏“公允性”。長此以往，數據循環僅限于組織內部的“微生態”，多為交易雙方的線下撮合，沒有真正實現社會面的流通共享，不利于打造社會意義上的大數字生態。

第三，對企業來說，數據治理對企業數字化轉型至關重要。但數據治理僅靠監管遠遠不夠，企業需要加強對數據合規重要性的認識，并逐漸形成適合自己的合規體系。

數據治理是一項龐大又復雜的工程，需要企業高層牽頭，由專人負責，層層落實，各部門相互協同配合。目前多數企業的數據治理工作單由一個部門牽頭，而其他部門參與度較低。多數企業由于缺少完善的制度管理、數據治理管理流程和管理標準體系，跨系統、跨部門數據治理溝通成本高、協調難度大，導致在數據治理方面面臨一系列挑戰和問題。

比如，數據收集風險：未經用戶同意的情況下，企業APP、小程序和網站等違規收集數據，在用戶拒絕收集后反復彈窗騷擾多次要求收集，或者不給用戶明確的拒絕選項強行收集。數據存儲風險：內部人員竊取以及系統安全中的數據庫軟件漏洞均容易帶來存儲風險。數據使用風險：網購平臺、在線旅游、網約車等通過搜集用戶個人資料、消費習慣、流量軌跡等行為信息，向用戶推薦產品、服務，最終形成不合理的差別定價。這類大數據“殺熟”和算法推薦等數據濫用行為已引起社會普遍反感，對企業造成不良影響。數據提供和分享的風險：此類風險威脅主要來自于不合規的提供和共享。數據公開風險：很多數據在未經過嚴格保密審查、未進行泄密隱患風險評估，或者未意識到數據情報價值或涉及公民隱私的情況下被隨意發布。

第四，《數據安全法》和《個人信息保護法》目前實踐的重點多在消費互聯網領域。隨著數字經濟及新興技術的不斷發展，數據安全合規涉及的范圍將會更廣泛，例如在人工智能領域，AI模型除了需要算力和算法之外，大量的數據也是不可缺少的，這在一定程度上也會涉及到數據安全及個人隱私。

近期，隨著生成式AI爆發（如OpenAI公司開發的ChatGPT、微軟與OpenAI相結合的Bing、Google開發的Bard以及百度的文心一言等）的新浪潮，國內其他科技公司如華為、騰訊、字節等也都紛紛表示在相關方向上有所布局。對于新技術的落地應用確實令人振奮，但相應的數據安全及隱私保護、算法歧視和倫理等問題也會隨之而來。

可以預測，數據治理所涉及的范疇將更為廣泛，也更具挑戰性。

基于上述所談的四個問題，建立健全有效的數據合規體系與生態需要國家、社會和企業三方面的共同努力和協同配合，既可以降低和控制數據安全和個人隱私的風險，又能促進數據有效流通和使用。具體可從如下方面推進：

第一，數據合規的本質是希望企業和社會充分發揮數據價值，促進中國數字經濟發展。

法律法規應當遵循動態調整的原則和包容審慎的精神，在合法權益保障的前提下，便于促進數據流動和數據價值的發揮。

具體講，應對數據監管用二分法的原則來處理：一方面做到將有明顯個人烙印的信息進行嚴監管，另一方面對其他信息做到寬監管，督促市場形成一個自律組織，強化市場淘汰機制。

同時，明確合規舉措的范圍和限度，在安全管理和數據開發利用之間做好平衡，才能提升企業數字化轉型的技能、意愿、信心，達到能轉、會轉、敢轉的目的。

對數據合規和個人信息保護中的細節不宜跟風國外，要隨著自身經濟發展進程、地區發展不平衡和行業發展的不同階段進行調整。

創新是新興技術得以發展的核心，要使新興技術（例如生成式AI)盡快找到落地場景并得以規模化應用，我們需要持之以恒地鼓勵創新，絕對不能因可能的潛在風險過度約束，更加不能“一刀切”。

第二，從國家層面需盡快建立統一數據資產估值體系的標準，充分發揮數據交易所數據價值發現的功能。

根據目前交易所尚未形成統一的定價規范，考慮到一步到位的難度，數據交易所可集中打造一些典型數據交易實例，推動市場提升對數據價值的認知，也可以推動各領域、各行業更加重視和挖掘數據價值，以及數據價值的變現，起到示范作用。同時，通過交易實例，交易所也可不斷探索數據資產的價值，結合特定應用場景、獲取的難易程度、時效性和未來預期的收益等多重因素進行評估。

為了增加交易品種并盡快提升交易規模，交易所需要不斷創新，在積極推動雙邊交易及多邊交易的同時，適當推出標準和半標準化數據產品，讓企業和政府擁有的數據通過掛牌交易，盡可能發揮數據價值的全社會屬性。

第三，《數字中國建設整體布局規劃》中指出，要優化數字化發展環境，建設公平規范的數字治理生態。對此，筆者認為，政府需加大扶植力度，并充分發揮龍頭企業、機構、行業協會的示范效應和引領作用。

鼓勵具有示范效應的企業率先探索對數據的開發與流通應用。如光大銀行就將銀行數據資產分為原始類、過程類和應用類，共17個估值對象，結合111個計算參數，計算出目前的數據資產價值超過千億元，對行業有一定示范意義。

政府要積極發揮協同作用，以醫療行業為例，目前各大醫院多自建數據庫，數據在醫院之間尚未流通。對醫院而言，由于自建數據庫，合規也面臨挑戰。由于尚未融合和流通，數據無法發揮其應有的價值，可以考慮建立國家統一的公民醫療信息數據庫來解決上述問題。

充分發揮行業協會的作用，利用好平臺，鼓勵創造更多交流機會，開放宣傳更多數據共享的案例。鼓勵國內頂尖律師事務所積極參與，推動數據合規監管法律體系的完善。

第四，企業需要依據《數據安全法》和《個人信息保護法》等相關法律，明確企業的數據安全管理組織架構、建立和完善數據安全與合規的管理制度和措施。要盡快梳理企業數據安全管理現狀，分析自身與法律監管要求之間的差距，作出準確的判斷，進而形成適合自己的數據安全與合規管理的可行方案。數據安全合規體系建設往往難以一蹴而就，企業需要結合自身情況，分步推進數據安全合規體系建設。

企業必須認清數據合規保護僅僅是底線要求，企業更應把數據安全與合規視為自己不可推卸的責任，它應作為企業價值觀和企業文化的重要組成部分，是企業可持續成長發展的戰略重點之一。企業需將數據安全與治理作為一項長期的任務推進。

第五，政府也需要加強自身的數字化能力建設，包括數據安全和數據治理的能力。目前從國家層面雖已在積極推進數字政府的構建，但依舊處于起步階段，標準規范體系及安全護航能力亟需提升。國家需重視數字政府的構建，通過信息技術實現政務管理、公共服務、政策決策等數字化轉型，促進政府效能的提高和數字經濟的發展，為企業和社會創造更多的機遇和價值。

在今年全國兩會期間，國務院提請并通過組建成立國家數據局。專業的國家層面的統一數據中心，一方面能夠提高國家對于數據交易機制的建設，另一方面也可以通過國家層面，打通數據鏈路，實現數據整合。

有效地逐步建立健全數據安全與合規體系，會極大地提升數字中國建設的整體性和協同性，促進數字經濟和實體經濟的深度融合，使數據價值在提升社會生產力，進而賦能社會經濟發展上發揮應有的作用。