7月29日，在“2022全球數字經濟大會數據要素峰會”上，中國科學院院士、北京大學黨委常委、副校長，大數據分析與應用技術國家工程實驗室主任張平文以“生態視角引領規制建設，激發數據活力”為題作了主旨演講。本文為張平文院士演講實錄。

以下為張平文院士演講實錄

各位領導，各位專家：

我今天演講的題目是“生態視角引領規制建設 激發數據活力”。

我是一個學者，我們學者研究什么東西先從問題開始。我大概7年前開始這方面的研究，當時有三個問題，最早的一個問題就是數字經濟怎么評估。這實際上是發改委提出的問題。后面我就發現這個問題必須要跟數據要素的特征、數字化轉型的規律密切相關，那么我們先來看一看這三個問題它們之間是一個什么樣的邏輯關系。

數字經濟的評估（度量）從某種角度來說就是我們未來的方向在哪，數字化轉型是一種手段。今天我們數據要素峰會我們不談這個問題，主要談談數據要素。數據要素是一個媒介，是一個載體，從某種角度來說數據要素無處不在。數字經濟是我們要發展的方向，但是數字經濟要評估非常困難，因為它邊界模糊。什么是數字經濟說不清楚，數字經濟、數字政府、數字社會三者也是密切相關的。我是學數學的，特別講究概念清晰，所以后面我選擇的是來評估數字生態。什么是數字生態？簡單的說，就是數字時代的經濟社會的生態系統。剛才肖主席也強調，我們最終是要有一個好的生態。對于數字生態，這些年我們的課題組做了一些研究，下面我就要來聊一聊我們在數字生態方面到底有哪里理論成果。

首先，我們把它列為了有四個一級指標，也就是說，你要來看一個數字生態，那看它的基礎、能力、應用和規制。應用主要就是數字經濟，當然也包含數字治理、數字社會等。我們國家應該說就是應用牽引，基礎比較扎實，能力是短板，規制最近在發展的過程中，特別是在安全發展的過程中。那么數字生態它有哪些特性呢？包含關聯性、層次性、聚集性、整體性、動態性。五性太多，我們將它約簡為三性，即系統性、協同性、動態性。什么是系統性？系統性就是說，它是全方位的，因為數字化、網絡化、智能化有很強的穿透力，它實際上是對整個社會系統都有影響，所以我們也稱之為整體性。第二個是協同性，第三個是動態性。我強調一下動態性，實際上，在不同的階段，數字生態會有很大的區別。我們也做了大量的數據分析，發現美國和英國是典型的一個全面發展，也就說它的基礎、能力、應用都挺強，剛才中國我說了是應用牽引，德國是能力牽引，每個國家就會呈現不同的發展的模式。其實我們每個省也是不同的模式，最早像貴州顯然是一個基礎引領的模式，那么很多的地方都是應用的模式，但北京是能力引領的模式，它就不一樣。

對國際上，在規制方面，其實我們也做了大量的研究，發現美國的規制主要是鼓勵創新，歐洲是維護市場秩序，我們國家是突出安全有序。都有道理，最終它會走向一致，因為不同的規制是基于不同的國情，但是它最終會趨向一個理想的生態，這實際上現在已經能看得出來，在美國的規制建設，我國的規制建設方面都是在趨同。

另外一個就是生態位，實際上在這個領域，最最重要的就是中美的博弈。中美目前實際上是一個全方位的競爭，這個我們是有數據支撐的。歐洲從某種角度來說它也是一個很重要的競爭者，但是它是比較隱性的，相對來說現在各方面的綜合實力，歐洲和中國生態位是相近的，跟美國它的利益方面是有沖突的。舉個例子說，歐洲前一段說要收數字稅，為什么要收數字稅，從某種角度來說，就是數據要素的價值實際上大部分歐洲被美國攫取走，所以它要收數字稅。如果意識形態突出的時候，歐洲會美國走得更近，如果只講究利益的時候，它跟中國合作的空間就更大。這就是生態位，這方面更仔細的我們的文章里面都說了。

最后我稍微聊一下數據流通。大概在前幾年，中共中央、國務院把數據列為新的要素，這是一個重大的事件。但是一個生產要素要研究清晰，那可能要上百年的時間，顯然時間是等不及的。所以國家、中共中央、國務院，各級政府都在推動要成立數據交易所。最早的交易所像貴陽、像上海已經試點了很多年，應該說還是非常艱辛的，未來也不輕松。那么它為什么不輕松，實際上它有很大的難度。下面我就從我的視角來談一談它有哪些難度，未來我有一點建議。 

第一個，前一陣子，中央深改委通過了數據基礎制度的文件。這個文件非常好，它開啟了構建數據制度體系的系統性的工程，這剛才跟我講的生態密切相關的。我剛才說生態有三性，第一個就是系統性、第二個就是協同性，這個文件都考慮了，第三個就要考慮動態性。實際上國家在不同的發展階段，它的構造是不一樣的，一定要考慮動態性。這里面既包含產權制度，也包含數據合規，也包含收益分配機制，以及安全治理，是一個全方位的制度文件，非常好。

那么數據要素我最近在寫了一本書，估計下個月能出版，就叫《數據要素的五論》，包含信息、權屬、價值、安全，以及交易。因為數據這個市場要建立你必須對這些要素的性質有一個全方位的了解，雖然即使是了解了，難度仍然大。實際上要實現數據的價值，它當然很多是直接的，很多是間接的。這里邊最主要的有兩種手段，一種就是技術的手段。現在大量的科學家，特別是在做隱私計算的科學家，希望用技術的手段來解決這個問題，這是一個很重要的方面。但是在我看來最重要的在于規制。規制才是道，技術是術。你要徹底的真正成為充足的市場，一定要靠道。我覺得有三個方面，因為要解決這個問題，關注案例是不夠的，一定要做可推廣的案例才有可能真正的建立這個市場。

首先知識，知識產權交易的模式西方有一百多年的歷史了。我們國家也有知識產權局，但是我們過去一直處于一個追趕、學習的階段。其實知識的市場就類似一個典型的數據交易市場，只不過是我們現在要下沉到信息，下沉到數據，這是一個非常適合的路，去研究它的歷史，怎么來做制度，來做數據的交易市場。這條路我覺得是最重要的一條路。另外，剛才講到的，大型企業的內部你怎么獲取數據，你怎么來做數據的交易，把數據流通起來。還有一個，過去很多企業之間它有數據的交易，過去沒人管，現在個人信息保護法、數據安全法國家出臺以后，變得不合法了，過去已有的交易怎么能夠讓它合法化，我覺得也是重要的。不要看切口小，真正把一個問題徹底的用規制解決了它就有前途。

最終我總結一下，我覺得激發數據的活力需要技術，更需要規制，生態視角是幫助建立數據的規制，理論與實踐一定要相互的促進，迭代上升，才會有可能真正建立一個好的市場。

謝謝大家！