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4月18日,由浙江省科学技术协会指导,未来数商大会组委会主办,浙江省数字经济学会、国脉研究院承办的2024未来数商大会在杭州未来科技城学术交流中心成功举办。大会以“场景突破 乘数而上”为主题,聚焦数据要素市场的制度创新、数据治理、场景应用与生态构建等话题展开研讨。大会首创发布公共数据开放“开元奖”、数商典型应用场景“乘数榜”、首个区级数据要素生态指数,共同发起成立数商产业服务联盟,为构建数据要素产业新生态注入活力。
会上,中国社科院信息化研究中心主任、中国科学院《互联网周刊》主编姜奇平就《面向场景,推进数据要素市场生态化建设》为题发表了主旨演讲。他介绍了数据要素面向场景的政策基础和市场生态化建设关键,并提出明确数据要素市场化的主要方式是打好复用基础,以应用促发展。
以下根据现场演讲内容整理。
今天我跟大家分享的题目是《面向场景,推进数据要素市场生态化建设》。选题含义在于两个方面:
一是我认为数商将来会发展成一个世界级规模的产业集群,但成功与否取决于它能否面向最后的价值,即高主任(注:未来数商大会组委会主任高新民)提出的四层架构里的“智慧”。面向场景,就是面向应用,面向最后产生效益的地方。切不可脱离场景去搞提前的金融化,一切要面向最终的行业应用。
二是针对数据要素市场生态化的含义,如高主任提到的数据具有外部性,外部性的市场和非外部性的市场不一样,非外部性市场是以确权为核心,那难以确权的市场化如何建成?今天想重点讨论这个问题。
一、面向场景是由应用导向价值实现决定的
价值创造和价值实现是两个概念,价值创造是由成本和生产者决定,价值实现则由应用场景决定。细读“数据二十条”,其指导思想中明确指出“充分实现数据要素价值”,仅在第三条、第十二条并列提到“价值创造和价值实现”,可见文件重在强调价值实现,即如何把数据用起来。所以以应用为导向做到价值实现,我认为是数据要素市场化的初衷。
“数据二十条”首要宗旨明确指出了应用场景的重要性;《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》同样提出要发挥场景牵引作用,如在产业链中,要用最终产品来引导中间产品。目前数商很多是在丰富产业链,做中间产品,但中间产品不能是为数据而数据,不能只是为了数据转变成钱。解决该问题就需要数据和应用紧密结合起来。
从市场经济角度来看,场景是一个情境定价问题。数据的价值在前端不确定,后端才确定,中间可能存在巨大的价值差异,这是场内交易不活跃、场外交易活跃的根本原因。数据在生命周期中具有强烈的情境定价,数据作为中间产品定一次价之后,再定价需要与场景应用结合,在此过程中场景对应的时间和地点都具体化了,但不是对所有人都具有统一价值,针对不同人价值不同。只有最终价值确定的点,才是入表的点。数据最终价值的确定以销售收入为标准,如果没有销售收入产生的定价,不确定性会非常大。这种情况适合投机,但不适合实实在在推动实体经济和应用。
我认为目前来说场景主要发生在场外,因为其涉及应用环节,优点在于“价值实现”,具体如下:
优点一:和场景结合的交易是在应用端定价,而不是在中间产品定价,所以它和行业应用结合紧密。
优点二:结合场景的交易更适合需求导向,是依据收益法定价,成本法定价和收益法定价相差悬殊,通过收益法定价,数据价值更加实在。
优点三:结合场景定价的交易,使用价值可以直接赋能实体使用价值,这种转化过程是直接且高效的,无需先将使用价值转化为货币,再将其投入到实体经济中。因此,该模式下可更直接地服务于实体经济。
优点四:结合场景的交易有利于对外部性(流量)的转化(变现)。流量是指买卖双方的交互,这是化解外部性的关键。
优点五:结合场景的交易更适合服务业态,更加适合按使用权收费。中间产品的交易面临诸多困难,这主要源于其定价方式侧重于所有权定价。然而,当前的市场趋势表明,低端业态主要聚焦于产品,高端业态则更加注重服务。那么,按服务收费具体指什么呢?以云计算和DaaS为例,D作为产品本身可能不产生费用,但每次提供服务时都会收取相应费用。与一次性收费模式不同,这种按服务收费模式能够持续产生收入,从而更有效地实现财务增长。因此,基于情境的定价策略在经济层面具有显著的重要性。
二、数据要素的特殊性决定价值实现方式
我长期观察互联网,发现一个重要理论,与诺贝尔奖得主让·梯若尔(Jean Tirole)的观点相符,他认为,数据和互联网改变了市场的传统概念。如今提及的“数据要素市场化”常被误解为仅指建立市场,但实际上,市场化是一个更广泛的概念,市场可分为单边市场和双边市场。单边市场属于科斯型,其核心价值在于确权。但科斯的方法不能涵盖所有利润,特别是外部性,即互助情况下难以明确计算的部分。这种1+1>2的情况无法通过科斯的方法实现,显示出科斯理论的局限性,这是当前国际前沿的见解。
梯若尔发现了通过市场内部实现外部经营收益的可能性。科斯的理论主张将外部性问题置于市场外,通过公共机制解决,从而放弃这部分收益。但流量变现时代下,利用网络互联特性实现交互模式,引发网络外部性或交互外部性概念,实现原本被忽视的收益。这一变革释放的能量堪比改革开放三四十年积累的总能量,潜力巨大,有望孕育众多BAT企业。因此,梯若尔的发现对经济发展和市场运作具有重要意义。
梯若尔的理论简单来讲即市场分黑白,黑的是没有外部性的市场,白的是有外部性的市场。数据是典型的外部性市场,而我们现在是按照内部性市场,交易实物的方式,把最值钱的部分放到场外,问题很大,需强调场内场外结合。
梯若尔认为,双边市场中的造市商经营流量,促进买卖双方互动形成流量,产生1+1>2的效果,这是数据产生价值的过程,即流量变现。流量变现在数据要素中,将数据的价值体现在中间产品制造者和最终产品应用者之间的互动,并找出收费方法。梯若尔提出采用会员费和使用费的方式,分别对固定资产投资和可变资产进行收费。这一观点精准地揭示了未来十年数据市场领域的规律。
国内张曙光先生等指出,“科斯定理成立是有条件的,只有在所有权中心范式下才能够成立,如果经济发展导致所有权中心转变为使用权中心,那么科斯定理以及新制度经济学的一些结论就会被颠覆。”此时,必须确权才能进行交易,导致交易费用增加,因此目前交易多数流到场外,场内交易仅占5%。若把确权和不确权结合起来,可完美解决问题。因此,结合场内和场外交易,可充分利用科斯定理的价值,将无形资产有形化,实现有限增值。最关键的增值在于与最终市场联系后的外部性,从而赚取95%的钱。
江小涓同志提出,数据交互是更为广泛使用的商业模式。数据交互的主流模式是API模式,即通过应用程序接口拉通数据,这种模式允许不同的应用程序或系统之间进行数据交换和集成,以实现数据流通和共享。数据交互的本质是流量变现,即大企业将固定资产投资转化为流量(定义为可带来销售收入的交互),供生态内部中小企业复用,将流量这种中间产品(所谓“要素”)可变现(转化为APP等最终产品销售收入)部分,在API两侧分成。因此,数据不只是交易,还有交互,一定要实现场内交易和场外交易紧密结合。深圳市、上海市已有突破性的探索,超越贵阳的简单思路。此外,数据要素市场化过程中,绕开平台是无法成功的。
三、最主要的场景在产业与应用中
“数据二十条”明确提出“支持数据处理者依法依规在场内和场外采取开放、共享、交换、交易等方式流通数据”;发改高技〔2020〕1157号文(《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》)提出“创造生产要素供给新方式”:大力推进实物生产资料数字化,促进生产资料共享,促进数据要素流通,引导增值开发应用,激活数字化对实物生产资料倍增作用,提升全要素生产率。《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》从十二个产业和领域,规划出主要的复用(数据交互)场景。
数据要素与最终产品结合时,可产生销售收入。按梯若尔的观点,销售收入可分成,目前市场行情为三七分成,数据要素方得30%,此部分保值且不承担风险;最终应用方得70%,这部分具有高死亡概率。怎么补偿它的死亡概率呢?即把数据资产归属于应用方,但破产不欠银行,这是巨大优势。因此,若把该优势发挥出来,中国就会出现一个和美国完全不一样的赚钱方法,核心是利用数据可以复用特性来赚钱。
最后,我以一个问题结束演讲:如何印钞票而不违法?数据作为要素,其资本交换价值不可复制,否则构成伪钞罪。然而,资本的使用价值在全球范围内均可复制或重复使用,这并不违法。实际上,平台应一次性投资固定资产,然后通过API无限复用,这正是中国与美国的分歧所在。美国采取量化宽松政策,而我们则注重复用、倍增价值。倍增价值即通过高效利用生产资料使用价值,实现资本的大幅增长。
我的发言就到这里,谢谢大家。
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