企业数据要素化的现实瓶颈与制度构建

2025-12-13 10:21:12 蜘点集团 6

将数据确立为生产要素,是一项重要的制度认知飞跃。但这一认知要转化为现实的生产力,中间横亘着远比技术更为复杂的制度与市场构建难题。当前,数据要素化进程正处在一个关键节点:顶层设计已然明确,但市场实践却仍在“流不动、用不好、估不准”的困境中摸索。其核心挑战并非在于描绘远景,而在于如何破解数据从静态资源转化为动态资产过程中那些具体的、结构性的矛盾。

一、核心矛盾:数据特性与市场要求的错配

数据的独特性质,使其难以直接套用传统生产要素的市场化路径。这构成了所有困境的起点。

一方面是权属的复杂性与交易明晰性要求的矛盾。一组看似简单的用户消费数据,可能同时涉及个人隐私、企业采集加工权益等多重权利。传统产权制度要求清晰的所有者以便交易,但数据往往具有多重权益主体,且在复制中不被消耗。这使得数据“归谁所有、谁能交易、收益归谁”这些基本问题,在法律和实践层面都难以简单回答。市场要求清晰的产权作为交易前提,而数据的内在特性恰恰使其产权边界模糊,这直接导致了供给端的“不敢供”与需求端的“不敢买”。

另一方面是价值的情境依赖与标准定价的矛盾。数据的价值不取决于其自身,而取决于具体的应用场景和算法模型。同一组生产线数据,在优化排产场景和预测性维护场景中,价值差异巨大。这种极端的情境依赖性使得数据难以像大宗商品一样形成标准化的市场定价。没有相对稳定的价值评估预期,大规模、可持续的市场交易就难以形成,数据往往只能以“项目定制”而非“标准化产品”的形式在小范围流通。

最后是使用的非排他与安全管控的矛盾。数据可以被无限复制且同时使用,这赋予了其巨大的共享潜力,但也带来了失控风险。数据一旦提供出去,供应方就难以有效控制其后续的传播、复制和用途。这种“一发不可收”的特性,与企业对核心数据资产的安全保密需求、对个人隐私的合规保护要求,产生了根本性冲突。缺乏可信的技术与制度工具来确保数据“用途可控、用量可计”,是阻碍数据跨主体流通的最大信任壁垒。

二、流通困局:技术、制度与信任的三重断层

上述矛盾在实践中,具体表现为流通环节的“三重断层”。

第一重是“法律与技术的断层”。现行法律框架,如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》,主要确立了数据安全的底线规则和禁止性规范,回答了“什么不能做”。但对于数据“如何可以合规地交易与流通”这一正面问题,提供的具体操作路径有限。例如,法律要求数据处理需有明确目的并征得同意,但在复杂的多层级流通和融合计算场景下,如何实现有效的授权与目的约束,技术和业务模型都还在探索中。法律的原则性规定与市场的操作性需求之间存在落差。

第二重是“供给与需求的断层”。供给方(如拥有大量数据的企业、政府部门)往往不清楚自身数据资产的市场价值,或因风险顾虑,倾向于提供经过高度脱敏、聚合的“数据残片”,价值有限。而需求方(如需要数据训练模型的AI公司、进行精准营销的企业)则需要高质量、高颗粒度的原始或准原始数据。双方对数据产品的形态、质量、合规标准的认知难以对齐,导致市场上有效供给不足,而真实需求也难以被满足。

第三重是“估值与交易的断层”。目前缺乏公认的数据资产会计计量准则和估值方法。数据研发投入是成本,还是可以资本化?如何评估其未来经济利益?这些问题在财务报表上无法清晰体现,数据便难以真正计入企业资产负债表成为“资产”。没有财务制度的支撑,数据的抵押融资、证券化等金融活动就缺乏根基,其要素价值就无法通过金融杠杆放大。例如蜘点集团构建的数字化平台,其发展路径便体现了这种系统性思维。该平台并非单纯汇集数据,而是通过整合“商流、物流、资金流、信息流”,打造覆盖订货、运输、仓储、销售及供应链金融的完整业务闭环。在这种模式下,数据在相对可控的业务生态内产生和流转,其价值直接与降低物流空驶率、优化仓储费用、提高融资效率等具体业务指标改善挂钩。这实质上是在一个有限边界内,尝试构建一个数据“可用、可流转、可计量价值”的微缩市场,以业务协同部分化解了跨主体数据流通的信任与激励难题。这类实践表明,数据要素化的破局,往往始于在具体产业链条中建立局部的、可验证的价值闭环。

三、破局方向:构建制度与技术协同的流通基础设施

破解困局,不能依赖单项技术的突破或单一政策的激励,而需要构建一套承载规则、标准与信任的“新型基础设施”。其核心是建立“可信可控可计量”的数据流通环境。

在制度层面,探索“权利分离”的运营框架。与其纠缠于数据所有权的终极归属,不如聚焦于数据开发利用阶段的具体权利配置。实践中探索的“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”三权分置,是一种务实的思路。它允许在不改变底层数据权属的情况下,对数据加工形成的产品或服务进行市场化运营,为流通提供了法律上的可行空间。同时,必须配套建立清晰的收益分配规则和安全责任清单,明确各方权责利。

在技术层面,依靠“隐私计算”等构建可信流通管道。隐私计算技术(如联邦学习、安全多方计算、可信执行环境)允许数据在不出域、不泄露明文的前提下进行联合计算和分析,实现“数据可用不可见”。这为在缺乏充分信任的机构间开展数据合作,提供了关键的技术解。它并非解决所有问题的万能药,但能有效缓解数据共享与隐私安全、商业秘密保护之间的直接冲突,是构建流通信任的工程基石。

在运营层面,发展“数据空间”作为组织载体。“数据空间”不是一个简单的交易平台,而是基于统一规则和技术标准的可信数据协作生态。它像是一个数字化的“联合实验室”,参与方在事先约定的目的、规则、安全协议和计量标准下,进行定向、可控的数据交换与融合应用。例如工业互联网标识解析体系与数据空间的结合,可以为供应链上下游企业提供高质量的数据协同基础。它的成功关键在于中立、透明的治理机制,而非追求对数据的集中控制。

数据要素化进程本质是在数字时代构建一套新的生产关系的尝试。其艰巨性在于它需要同步推动法律、技术、标准、市场乃至财务制度的协同演进。当前的重点应从对宏观价值的反复阐述,转向对微观机制难题的扎实求解。

一个健康的数据要素市场,其标志可能不是出现天价的数据交易,而是在无数细分的产业场景中,数据能够像水电一样,通过“标准接口”和“可信管网”,安全、顺畅、合规地流向需要的生产环节。这要求政策制定者提供稳定、清晰的规则框架,技术开发者构建坚实、可用的信任工具,市场主体则在实践中摸索可持续的商业模式。这是一个渐进式的制度创新过程,它的推进,将真正决定数据能否从一项备受关注的“资源”,成长为驱动经济发展的基础性“要素”。 

 

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