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  • 數據資產時代

    朱民 原創 | 2021-11-22 18:01 | 收藏 | 投票 編輯推薦

     朱民,全球化智庫(CCG)學術委員會專家,清華大學國家金融研究院院長、國際貨幣基金組織前副總裁。

     

    在近日舉行的2021 智源大會首日全體大會上,清華大學國家金融研究院院長朱民發表了題為《數據資產時代》的主題演講,剖析了數據的經濟學屬性和資產特性,闡釋了數據資產化的意義和必要性,解讀了數據資產化轉型將面臨的挑戰和應對策略。

     

    數據在今天的社會中無處不在,隨著數據規模的擴大,數據應用的加深,人們開始愈發重視數據的經濟學特征。數據的虛擬特性,使其可重復使用,且轉移成本為零;數據有高昂的固定成本,且復制成本幾乎為零;數據可以共享,即具有非競爭性和非排他性。這三個特征,在經濟學意義上為數據創造了很大的想象空間。

     

    IDC對全球數據規模進行的預測顯示,到2025年,全球數據可達175ZB(十萬億億字節),其中有超過一半(90ZB)來自物聯網設備,80%的數據是非結構化的,數據交互用戶則將從2018年的50億上漲到60億。

     

    今天的數據生產速度飛快,規模龐大,數據被機器使用的頻率在不斷增長。同時數據也使機器更加智能,各種應用都是以數據為起點的,智能化的系統將能夠處理更多的數據,所以在智能化時代中數據將優先于應用,走得更快一點。

     

    數據是一切的起點,中國又是數據大國,這使得數據運作在中國變得非常重要。中國的數據規模增速飛快。從中美數據比較來看,2018年,中國數據產量總規模為2.76ZB,遠不及美國的6.9ZB。然而到2025年中國數據產量規模將達到48.6,放大17倍有余,達到美國的1.5倍。中國的人口、設備量巨大,隨之而來的是數據的生產、迭代速度飛快。在今天,中國是數據大國,未來將是更大的數據大國。

     

    人工智能是與人類認知平行的機器認知。以數據為基礎的機器認知正逐步成為人類認知發展的平行線,人工智能擴大了知識的絕對空間。同時,基于人工智能,數據不僅可以作為知識的載體,還與知識呈一體兩面的關系,數據的流通就是知識的流通。

     

    而隨著大數據和人工智能的快速發展,社會正在離開信息時代,走向智能時代。今天的數據不僅為科學提供創新,也能直接創造財富,數據在流動、運行的過程中,產生了龐大的經濟規模。麥肯錫在2016年曾對全球范圍內數據與GDP的關系做出分析,在2005年到2014年期間,跨境數據流動使全球GDP增長了約3%,數據流動所產生的附加值約為2.3萬億美元。交易、移民、直接投資等一切貿易行為都與數據相連,最新的統計數據表明,歐盟地區8%的GDP是從數據中產生的。

     

    圍繞數據產生的經濟規模使人們愈發認識到,數據不只是資源,更是資產。當數據以公共資源的形態出現時,就很容易被濫用,以畜牧業為例,公共牧場很容易出現過度放牧的問題,因為沒有管理,導致牛羊過度破壞牧場資源,最后勢必導致生態惡化,破壞環境。因此,在市場經濟原則下,要更好地滿足數據技術對數據規模、維度、密度的要求,就必須把數據從「資源」變成「資產」,從而使其承擔起應有的經濟學功能,推動智能社會更好地運轉。

     

    數據資源到數據資產的轉型

     

    數據資產的概念是由信息資源和數據資源兩個概念衍生而來的。數據資產一詞誕生于上世紀七十年代,最初被認為是可持有的政府債券、公司債券和實物債券等資產。2011年的世界經濟論壇,首次提出了數據成為新的經濟「資產類別」。

     

    數據的基本特征是質量參差不齊、收集目的不同、非標準化、非結構化和相互隔離。數據有很強的外部依賴性,時效性、應用場景、應用算法、網絡效應,這些都會決定數據的結構,數據的存量和數據的價值。數據的生成性是數據資產化的重要特征,數據本身并無價值,只有在被使用時,數據才產生價值。

     

    作為「資產」的數據有著一系列獨有的特征,包括可交易的資產特點;資源豐富、更新頻繁、類別多樣等信息價值;準公共物品的有限非排他性和非競爭性;可以流通使用的外部性;數據持續產生原始和衍生數據,不斷創造新價值的自然增值屬性;數據從產生開始就具備多方面滿足人類生存和發展的多維性;零成本無限共享,且集合使用價值高。

     

    數據資產化要面臨諸多挑戰。首先是數據的產權模糊,數據具有可復制性,在今天的互聯網中普遍奉行「誰采集誰擁有」的潛規則。由此,侵犯隱私、數據泄露等問題比比皆是。當消費者進行網購時,消費者的數據要流經支付平臺、銀行、購物平臺、商家等多個渠道,那么誰是數據最后的擁有者,這是一個很值得討論的法律問題。

     

    由數據產權問題也引申出了數據的隱私和安全問題,需要從社會與行業層面、企業層面、管理層面、技術層面等多方面共同解決。而針對所有權、隱私與安全方面的考慮也導致了數據的開放與流通困難,數據不流通就會形成孤島,孤島就無法達到數據需求的規模和密度,數據的有效性就會大打折扣。

     

    此外,數據的定價和估值相對困難,數據的非競爭性和無限共享特性,使數據的潛在應用價值很大,數據具有很長的長尾價值鏈,價值鏈的各個環節需求不同,可以從數據中挖掘到價值也各有不同,這就使得數據價值具有很大的不確定性。因此數據資產需要建立動態的定價機制。

     

    數據資產化需要從多個維度實現:

     

    第一,解決隱私安全計算方面的技術問題。通過多方安全計算MPC/同態加密、聯邦學習/FDL和安全篩箱計算/TEE等技術手段保護數據的隱私安全。

    第二,建立交易機制。數據交易過程中最大的問題在于數據權屬難以界定。今天的法律對數據所有權的界定是模糊的,這直接導致了數據交易困難,而數據的可復制性又使得數據所有權無需交易。

     

    在這種情況下,要完成數據交易,并滿足多方利益需求,就要對數據的所有權、使用權、經營權和分配權進行分離。

     

    在權屬分配方面,中國過去的土地所有制改革經驗十分值得借鑒,土地承包制度把土地的所有權、使用權、經營權和分配權一步步分離開,在隨后的生產中產生了重大社會效益和經濟效益。

     

    如果數據也能夠在分離的基礎上,明確使用權的歸屬、經營權的歸屬和分配權的歸屬,并由此建立生態,則可以有效加速數據資產化,提高數據應用的效率。

     

    第三,數據資產金融化,即為數據賦予價值。數據在應用之前,需要先進行場景拆分、清洗、標注等一系列工作,因此數據的生產成本很高。而數據的價值鏈非常長,且隨著數據被反復使用,不斷集成,其本身的價值也會持續增大,數據的價值是一個動態發展的過程。由此,數據資產的起點是高成本,終點是長期回報。

     

    數據價值很難用成本法來計算,而以收益法計算則要考慮權利金的節約、超額收益和增量收益等多重因素。以市場法估算數據價值需要每一個所有者、經營者、使用者和分配者都在其中公平地分享的一個權重,共同投資數據,共同分享長期收益。

     

    第四,建立數據資產等商業模式。目前來看,數據資產有三種可行的商業模式數據平臺交易模式、數據銀行模式和數據信托模式。目前,數據平臺交易模式在貴陽、上海等數據生態活躍地區,已經由政府主導建立了一些平臺,數據平臺通過第三方和政府資質完成監管與加密,較好地解決了數據互信、數據保護和數據供需的主要矛盾,且有助于大量行業通過平臺沉淀形成數據標簽與數據產品。

     

    數據銀行的理念則是將數據存儲在像銀行一樣的機構中,并由「銀行」對數據進行加工、隱私安全處理,以保護用戶個人數據的所有權、知情權、隱私權和收益權為核心,建立個人大數據資產的管理與運營綜合服務系統,包括數據確權、匯聚、管理、交易與增值服務等功能。

     

    數據信托是業內熱議的全新數據商業理念,數據資產的所有、使用、收益等權屬的分離與信托財產權屬的復合式安排具有充分的契合性,數據資產成為信托財產在權利內容與制度安排上具有合理性和可操作性,各項權能安排可以通過信托財產制度得以有效設計和落實,數據資產成為信托財產后,可以滿足數據資產的商業和業務邏輯需要。

     

    數據資產化正在全球加速推動

     

    目前,全球的數據流動監管主要以鼓勵國內數據共享,約束跨境數據流動為框架。

     

    在數據的內部共享方面,2020年歐盟的《數據治理法案》引入了「數據利他主義」,倡議個人、企業出于公益目的,自愿免費提供數據,并通過「數據利他機構」等設立推動數據共享。中國在2020年推出的《數據安全法(草案)》中要求國家制定政務數據開放目錄,構建統一規范、互聯互通、安全可控的政務數據開放平臺,推動政務數據開放利用。

     

    而在國家之間,由于國家安全、國家間法律沖突等問題,各國尚未就數據流動達成一致。在立法取向上,美國強調跨境數據流通價值,歐盟則傾向于保護個人權利。

     

    以2012年APEC正式啟動的跨境隱私規則體系(CBPR)為例。在數據流動監管框架中提出了九項個人數據保護基本原則,包括:防止損害、通知原則、收集限制、個人信息使用原則、選擇原則、保護個人信息完整、安全保護原則、訪問和更正原則以及責任原則。在九項基本原則之上,APEC設立了隱私執法機構、問責代理機構進行監管,并接受成員國企業申請隱私保護認證。

     

    中國經濟正在全面走向數字經濟,經濟的驅動力正在發生著根本的變化。2020年的疫情提出了無接觸的概念,也拉動了中國的數字經濟轉型。

     

    在疫情以前,中國經濟是以地產、能源和傳統基建驅動的資源型經濟。疫情后,中國的經濟的驅動力開始逐漸向以數字經濟和新基建為主的數據驅動過度,并逐步開啟了新的無接觸經濟,并以自主創新的形式在全球價值鏈中重新定位。

     

    數據資產化的關鍵在于個人與企業數據應用的平衡,在個人端,主體過于分散、權屬復雜、數據價值參差、應用難以追溯、個人意識薄弱等特性,導致個人端數據價值真空。在企業端則會出現,超大型企業數據的馬太效應、商業化驅動這個信息的繭房、數據記錄與邊界等問題。在這個過程中,政府可以起到非常重要的作用,包括明確個人數據信息的使用邊界、企業數據行為管控、政府數據開放與流通、商業繁榮與個人保護等。

     

    中國要在數據技術和商業模式方面走在世界前沿,就必須要抓緊構建數據資產生態。發展計算技術的內生安全性和向善性;定義所有權,以及所有權、使用權、經營權和分配權的分離;平衡保護隱私和共享使用,數據不動,數據價值流動;建立市場激勵機制和分配函數;完善法律框架和監管框架;明確政府的作用和地位;協調全球數字資產治理機制:監管和法律,流動和交易。

     

    世界正在離開信息時代進入智能時代。數據、算力和算法都在加速發展,整個物理世界和經濟、社會生活都正在被數字化,數據資產化將是下一個顛覆世界和推動時代發展的里程碑。中國已經是世界的數據大國,推動數據資產化對中國科技創新、經濟增長和社會發展意義重大。迎接挑戰,繼續改革開放,全面推進數據資產化,助力中國經濟走向高收入發展階段,改變中國經濟發展的歷史軌跡。

    個人簡介
    朱民,美國約翰·霍普金斯大學經濟學博士。著名經濟學家、原國際貨幣基金組織IMF副總裁、清華大學國家金融研究院院長
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