数据是什么什么叫数据 数据要素的市场配置是如何影响分配的私人性和共享性？

文|春尽安

编辑|文知远

下文主要讨论数据要素的市场配置。探究在数据要素的供求、价格和竞争中的私人性和共享性矛盾，以及其如何影响分配的私人性和共享性。

一、从数据生产要素供给新方式的角度

在数据要素市场配置的供求机制上，以有偿共享的方式提供数据加以复用的数据供给新方式，它是由数据的非实体性和易复制性决定的，其内涵有二

一是企业可以在只有一份关于数据基础设施或平台的投入的情况下，生成多份甚至无数份数据；二是这些数据能以零成本复制得到一模一样的副本，可以在被多个企业在不同情景且反复使用。

数据的供给新方式使得数据要素在其作为一种什么社会产品进行供给上，与传统方式存在差异，不同数据私人性和共享性矛盾地位的差异，使得不能把全部数据视为某种社会产品。

例如不能把全部数据视为具有竞争性和排他性的私人商品，或视为具有非竞争性和非排他性公共产品，而社会产品的种类划分是依据是否具有竞争性和排他性进行的，将对数据要素配置中的竞争性和排他性进行分析。

（1）数据要素供给的私人性和共享性分析

在共享性上，一方面，数据的共享性矛盾影响了数据要素在供给中的非竞争性。一是数据易于复制得到另一份相同的数据，可以大量甚至无限供给；二是数据的非实体性意味着对数据的复制和使用不会像其他物品一样使其损耗，短期内不需要去竞争使用；

三是在短期内，人们对于数据的解读处于同一起跑线上，他们还拥有不同的研究意向、研究 和用途，所以新增一个数据分析者几乎不会影响任何人对数据的消费数量和质量。另一方面，数据的共享性矛盾也影响了数据要素在供给中的非排他性。

一是数据易于复制得到另一份相同的数据，可以存在于许多主体手中并进行自由配置；二是数据的流动性意味着数据传输的交易成本低，数据有条件被大部分企业和其他有需求的用户共享。

在私人性上，一方面，数据的私人性矛盾影响了数据要素在供给中的竞争性。一是数据映射性特征决定了它反映的只是某个过去时间节点的用户的信息或活动，具有时效性，后来的使用者得到的数据反映的信息已不是当前面临的情况；

二是先来的使用者先提取到的信息被用来加入生产并抢占市场先机后，后来者提取类似信息用于生产的效果就不如前者；三是数据经历了一轮一轮的挖掘后，剩余待提取的有效信息会越来越少，在这种意义上来说存在着无形折旧。

（2）数据供给新方式的私人性和共享性和对分配的影响

出于上述分析，我们可以观察到数据根据私人性和共享性的不同组合，具有多样性的配置实现形式，从作为不同种类的社会产品进行供给而对分配产生影响。

之一，如果私人性占主导，即按照排他性和竞争性供给数据要素，则是把数据要素视为一般私人商品进行配置，此时数据要素实现的是利益的独占。

这时还需要通过技术或经济手段额外保证数据在出售后不能被复制或交易给第三方，对购买方而言，此时的数据拥有价格并与其他生产要素共同参与生产且按要素贡献参与分配；

对销售方而言，按照生产一份数据的社会平均劳动时间出售数据，回收生产资料价值并获得绝对或相对剩余价值，如果数据生产率高于行业还可以获得超额剩余价值。

第二，如果共享性占主导，即按照非排他性和非竞争性供给数据要素，则是把数据要素视为公共产品进行配置，数据要素作为公有的生产资料被广大有需求群体所公用，各数据利用者凭借自身对数据这一生产资料的劳动获取相应的分配额，广大群体都可以对同一份数据进行利用从而实现利益共享。

第三，如果私人性和共享性成分混杂，一种情形类似具有非竞争性和排他性的自然垄断产品，由平台企业负责一次性投入大量固定资产建设数据平台，中小企业投入可变成本对数据进行增值开发应用，平台企业提供基础服务并按照增值服务收取租金；

另一种则类似具有竞争性和非排他性的俱乐部产品，通过交纳一定入门费或者提供自身数据，在小范围的数据企业内免费共享数据，这两种方式都可能在不同程度上实现分配中的私人性和共享性。

二、从数据要素市场的价格机制和竞争机制的角度

（1）数据价格机制的私人性和共享性分析及对分配的影响

在价格机制上，一方面，私人性和共享性的矛盾在于，数据形成价格过程的私人性和共享性使得交易困难导致“阿罗悖论”，给通过交易实现分配和保证各方合理收益制造了难度。

数据需要买方购买私人占有并进行信息提取和进行生产后，才能发挥数据要素的作用以明确数据要素的使用价值和价值有多大，所以事前难以确定数据中蕴含的预期有效信息的多少和额外有用信息的多少，购买时也就难以确定数据价格。

但数据要素的交换价值或价格是需要社会承认或认可的，这就需要让数据共享并被社会主体分析利用以确定其真实价值，但如果确定了数据的真实价值也就意味着数据的有效信息已经被知晓，因而买方会拒绝交易，造成“阿罗悖论”。“阿罗悖论”阻碍着数据交易的进行，对数据要素的流动和分配产生了负面的影响。

另一方面，私人性和共享性的矛盾也在于，数据估价的不准确会影响分配中的私人性或共享性。当前存在着诸多数据定价 ，如成本回收定价、边际成本定价等，但都不一定准确，如果定价过低，虽然有利于数据红利共享，但不利于出售数据的企业的利益，导致企业难以收回在数据上投入的成本以甚至于亏损；

如果定价过高，虽然会使卖方获取更多利润，但会减少购买者的数量并提升实际购买者的成本水平，不利于数据利益的共享。

（2）数据竞争机制的私人性和共享性分析及对分配的影响

在市场竞争机制方面，数据逐渐成为市场竞争的非价格因素，对于竞争中数据隐私的保护严格与否，体现了对数据的私人性方面还是共享性方面的重视，也影响了市场竞争的是否充分，利益是被少数主体独占还是被广大市场主体共享。

一方面，严格的数据隐私保护不利于促进市场竞争，保证了用户的私人利益的，无法使得数据红利被共享。数据部分地记录了个人隐私和个人信息，出于对用户这一互联网时代的弱势群体的保护，这部分被纳入了法律隐私保护的范围。

过于严格的隐私保护不利于企业对用户数据进行采集和利用，不利于开展市场竞争从而阻碍数据红利被社会享有；而过于宽松的隐私保护则不利于保障用户权益，但有利于企业对用户数据的利用，使得数据红利被社会共享。

另一方面，严格的隐私保护也有可能促进垄断，而使得利益被数据垄断企业独占，这反而使得用户遭受剥削、权益遭受侵犯。严格数据隐私保护可能会限制相关数据流动，这反过来维护了垄断企业对数据的垄断地位，使得数据隐私保护不但无法保证用户的权利，反而加重了用户被数字企业所剥削的情况。

，在市场竞争的问题上，一方面要注意私人性方面，保护个人隐私和每个企业合理的数据权利和公平参与竞争的权利，防止不合理竞争和数据垄断造成的分配额被企业独占；

另一方面也要注意共享性方面，防止过于严格的保护和权利范围和流动限制，使得数据流动和数据竞争不充分从而无法实现数据利益的社会共享。，当前的数据隐私保护和竞争还存在的一个问题是，反垄断法和隐私权保护的重合度不足。

如果企业侵犯了用户的隐私权开展竞争并形成垄断，只会受到隐私保护法或反垄断法其中之一的制裁，这有利于企业攫取垄断利润，造成了对个人利益的侵犯，这种侵犯又引起了用户对共享自身数据的意愿下降和立法更严格，不利于数据开放共享。

为保障市场竞争有序进行，就要注重对数据要素市场的监管，要关注非法泄露和交易数据的风险，消灭灰色收入或非法收入存在的空间。非实体性使得数据交易更难以加以监管，易复制性和流动性给数据非法流动提供了可能性，数据所有者和占有者的利益容易被侵犯。

现实世界有一定的空间地域结构和物理痕迹，可以锁定事件发生的时间地点和发生的具体行为，在互联网虚拟空间内，难以在漫漫的互联网中锁定数据在私下是否被复制过、被传输过、存在于何方、最终被谁用以盈利。

，更要通过多种手段进行监管以实现有序的市场秩序，从而保障分配的有序进行，消灭数据领域灰色收入或非法收入，否则也可能使得数据所有者为防止利益被损害，维持对数据的垄断控制，或形成小范围互相交换数据的互信数据垄断企业联盟。

数据要素市场化配置 探索数据要素与分配机制的关系