专访清华朱岩：全国性数交所可参照证券交易所模式

　　当前，数字经济已成为推动经济增长的重要引擎之一。2021年，我国数字经济规模达到45.5万亿元，同比名义增长16.2%，占GDP比重达到39.8%。日前，新修订的《中华人民共和国职业分类大典(2022年版)》首次标注97个数字职业，不仅为国家加大数字经济政策创新力度提供有益参考，也反映出我国数字经济领域蓬勃发展的趋势。

　　一般而言，数字经济的内涵十分宽泛，从广义来看，凡是直接或间接利用数字技术来引导要素市场发挥作用、推动生产力发展的经济形态都可以纳入其范畴。由于其宽泛的覆盖范围，在部分细分领域发展中难免存在一些问题与挑战。例如，数据要素定价难、产业数字金融脱离实体经济发展等。

　　对此，证券时报记者专访了清华大学经济管理学院管理科学与工程系教授、博士生导师，清华大学互联网产业研究院院长朱岩。朱岩认为，数据交易应服务于产业生态，而全国性的数据交易所，重点服务于数据全国统一大市场的建设，可参照证券交易所的建设模式，全国范围内建设2-3家即可满足需要。同时，产业数字金融要服务于实体经济，通过“主体信用+交易信用”的数字风控体系，摆脱传统供应链金融对核心企业确权的过度依赖，为系统性解决中小微企业融资难、融资贵提供了解决方案。

　　事后定价破解数据定价难题

　　证券时报：数据具有无形化、虚拟化等特征，使得数据定价的方法有别于其他资产定价评估。请问如何破解数据定价难题？在数据交易实践过程中面临哪些困难与挑战？对于数据交易市场建设有何建议？

　　朱岩：数据定价是当前热点研究问题，由于数据具有无形化、虚拟化等特征，资产价值评估常用的市场法、收益法、成本法等，难以直接应用到数据资产定价上。

　　数据作为新型商品，其存在形式可分为两种，一是数据独立存在，二是数据与传统商品融合存在。与传统商品融合存在的数据，是在原有产品的基础上增加数据要素的内涵，可在一定程度上适用成本收益法进行定价。

　　而独立存在的数据，需要在流动、使用中体现其价值，事后定价更能满足其定价需求。商品被使用后再确定价格，在工业时代难以实现，但在数字时代，依托智能合约、区块链、可信计算等新技术，事后定价已成为数据定价的独有方式。

　　数据事后定价，需要建立在事前确权的基础上，而确权环节并非简单的固定资产登记，其核心是要实现数据的追踪。数据追踪为数据多频次、多形式使用后的费用结算提供了可能。而在数据使用环节，通过智能合约自动执行协议价格，使得数据资产流通更加智能化、自动化，降低数据使用成本的同时，也能把数字经济蕴含的潜力充分挖掘出来。

　　数据交易市场建设中存在的一大问题是数据交易所与产业生态脱离。事实上，数据交易应服务于产业生态，如中药材集散基地，就可围绕着中药材数据做相应的数据交易。而全国性的数据交易所，重点服务于数据全国统一大市场的建设，可参照证券交易所的建设模式，全国范围内建设2-3家即可满足需要。建设数据全国统一大市场，有利于数据资产化的标准统一、实现数据跨区域流通和全国数据资源一体化运营。

　　当前，国家已在数据安全领域积极立法，可以预见类似数据资产法或数据资产条例等相关文件也将陆续制定出台，为数据进入流通环节提供更加系统化的指引。同时，数据资产与其它资产最大的不同，在于其需要技术平台的支撑，而建设相应的技术平台就需要全国统一标准的规范。

　　产业数字金融应服务于实体经济

　　证券时报：产业数字金融发展过程中存在哪些风险？如何提高该领域数据治理水平？

　　朱岩：金融应服务于实体经济，所谓的产业数字金融，是用数字技术将产业与金融更紧密的捆绑在一起。这其中蕴含的最大的风险就是数字技术助推了金融，却未助推产业发展。

　　金融创新的重要根源在于信用体系，原来以主体信用为核心建立起的信用体系难以准确评价企业在其商业运行中的信用情况。而数字技术可以将原本“粗犷”的评价模型不断细化，实现企业每项经营数据的评价，进而汇集成企业完整的信用体系。

　　具体来说，产业数字金融根据不同行业的业务流程特点、风险特点，制定数据采集与算法模型；通过企业系统直连、第三方交易平台数据自动化采集等手段，以及区块链不可篡改、可追溯的特点，将企业资产交易数字化、透明化、可视化，对交易标的进行实时、可信的全方位监控。

　　而通过以上方法，产业数字金融理念创新了“主体信用+交易信用”的数字风控体系，创新了确权逻辑，摆脱了传统供应链金融对核心企业确权的过度依赖，实现了对底层资产和贸易背景的认定，从而从根本上解决了金融机构对供应链上下游中小微企业看不穿、看不透、不信任的问题，为系统性解决中小微企业融资难、融资贵提供了解决方案。

　　鼓励平台企业参与全球数字经济竞争

　　证券时报：我国互联网平台经济已渗透到生产生活的诸多方面，为治理相关垄断行为，国家出台实施了多部法律法规。可否对平台经济反垄断提几点对策？

　　朱岩：要针对平台经济产生垄断的原因制定反垄断策略，造成平台经济垄断的根本原因在于平台企业发展依赖资本助推。在没有相关政策法规约束时，资本会追求利益最大化，而垄断恰是其利益最大化的重要手段。

　　在平台经济反垄断方面，要界定平台业务范围，不能借助新技术工具无序扩张市场边界，要界定企业业务范围，明确核心业务，在企业的核心技术能力上下功夫，做精做专。不能借助资本的力量，盲目向不熟悉的民生等领域扩张，不能触碰国家数据安全底线。

　　鼓励平台企业瞄准互联网发展的技术趋势，投身于未来科技的研发。鼓励互联网平台企业充分利用数据、资金、人才、用户和技术等资源优势，瞄准互联网发展的技术趋势，加大创新投入，提升技术水平，组织核心技术攻关，投身于“卡脖子”技术、未来科技的研发，用技术储备能力筑高企业竞争壁垒。

　　同时，鼓励平台企业积极开拓国际市场，提升国际竞争力和影响力。市场政策要鼓励互联网平台企业走出国门，参与到全球数字经济竞争中，一方面便于互联网平台企业继续做大做强，另一方面互联网平台企业也能在国际竞争中磨炼提升，逐渐成为全球相关技术的领先者。

　　从监管层面看，监管沙盒的提出为市场创新主体和监管者协同探索未来之路提供了新思路。一方面，监管沙盒在现有监管框架内对创新活动进行一定的豁免，有利于创新项目的顺利开展；另一方面，在沙盒测试开始前，监管部门与创新主体就测试参数、实施范围等进行沟通；在测试进行过程中，双方就沙盒测试的开展情况进行实时沟通，大大畅通监管部门和创新主体的沟通渠道。

　　技术层面上，平台企业在经营过程中凭借数据、技术、资本优势，频频基于“数据霸权”“程序霸权”做出排除、限制竞争，损害消费者利益的行为。而可信计算能够确保在数据脱敏并不可追溯的前提下，将数据加工为产品并进行交易，体现了数据是个人与平台共有的属性；允许第三方经个人授权后，有偿访问个人数据账户并为客户提供增值服务，体现数据的公共资源属性。因此，可信计算有助于打破平台经济的数据垄断，助力公平市场体系建设。

（文章来源：证券时报）