草原数据资产管理的内在机理与路径研究

2024-01-06 08:41罗俊强张会华
草地学报 2023年12期
关键词:草原资产数字

简 帅,罗俊强,张会华

(国家林草局信息中心,北京 100101)

数据资源已成为数字中国建设的关键生产要素,我国各行业都在积极研究向数字化转型。自2019年起,我国对数据要素的属性有了新定位,使得传统的以“藏”为核心的数据管理或者数据治理的模式,正在向“藏”与“用”平衡的数据资产化管理方式转变,这不仅需要关注如何解决数据资源本身的收集、储存和共享等问题,更需要增加对基于数据资产成本和收益的关注。推动数字资产化,就需要与数据交易所等载体有效结合,变数据为资源,才能更好地发挥数据要素的作用。经长期发展,我国林草部门已经形成了较为丰富的行业数据资源,蕴藏着巨大价值。随着数字化技术在各领域的融合发展,传统以“藏”为建设和研究重点的大数据应用与理念已无法满足行业发展需求,探究如何将草原数据资产化,给政府、社会和行业带来效益和价值,并推进草原数据要素流通与交易来创造贡献、创造可持续收益,持续助力林草数字化高质量发展[1],是急需加强研究的方向。

1 我国数据资产化的现状

我国数据资产化在近年来得到了快速发展,技术和应用等方面都取得了一定的成就,国家层面也鼓励和支持数据资产化的发展,制定了相关的政策和法规,不断完善数字安全保障制度。目前,由政府主导或批复的数据资产化、备案授权等市场运营体系正在加快建设,数据采集、存储、应用等专业化公司企业正在加速发展,已有多家数据资产交易市场开始运营,数据要素市场已初步形成体系。

1.1 我国数据资产化的政策制度加快构建

2022年1月,国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》,明确提出充分发挥数据要素作用,加快数据要素市场化流通,创新数据要素开发利用机制等要求,再次凸显了数据因素在数字经济进步阶段的关键性,并且制定了2025年前着手创立数据因素市场体制的目标[2];同年9月,国务院印发了《全国一体化政务大数据体系建设指南》,从国家层面对全国一体化政务大数据体系建设做出总体部署,明确提出“1+32+N”框架结构,推动数据源头治理、系统治理,深化数据共享服务和融合应用,加大开放利用创新力度,要求到2025年,政务数据资源实现有序流通、高效配置,数据安全保障体系进一步完善[3-4];12月国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出,依法依规维护数据资源资产权益,探索数据资产入表新模式。这也是我国第一次针对数据元素发布的基础性文件,其主题重点是“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”。进一步推动了公共数据、企业数据、个人数据合规的高效流通使用[5]。2023年的2月,中共中央和国务院发布了《数字中国建设整体布局规划》,明确了数字中国建设“2522”的整体框架,主要包括:夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”,推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合,强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”,优化数字化发展国内和国际“两个环境”[6];3月根据国务院提请审议国务院机构改革方案的议案,组建了国家数据局,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设。

1.2 我国数字化基础设施和数据资源体系基本成熟

近年来我国数字基础设施规模能级大幅提升,在数据技术和工具方面也取得了重要的进展,数据分析、人工智能、区块链等技术的应用,为数据资产化提供了更多的可能性和机会。2022年,国家互联网信息办公室对各地各部门数字中国建设取得显著成效进行汇总评价,发布了《数字中国发展报告(2022年)》,报告显示,2022年我国数据产量达8.1ZB,占全球数据总产量10.5%,位居世界第2(图1),我国数据存储量达724.5EB,全球占比达14.4%,大数据产业规模达1.57万亿元,全国一体化政务数据共享枢纽发布各类数据资源1.5万类,累计支撑共享调用超过5 000亿次,我国已有208个省级和城市的地方政府上线政府数据开放平台,累计建成开通5G基站231.2万个,5G用户达5.61亿户,全球占比均超过60%,全国有110个城市达到千兆城市建设标准,千兆光网具备覆盖超过5亿户家庭能力,移动物联网终端用户数达到18.45亿户,成为全球主要经济体中首个实现“物超人”的国家,IPv6规模部署应用深入推进,活跃用户数超7亿,移动网络IPv6流量占比近50%,我国数据中心机架总规模超过650万标准机架(图2),近5年,年均增速超过30%,在用数据中心算力总规模超每秒18 000京次浮点运算,位居世界第2,工业互联网已覆盖工业大类的85%[7-8]。

图1 2019-2022年我国数据产量及全球占比情况Fig.1 China’s data production volume and global market share from 2019 to 2022

图2 2019-2022年我国在用数据中心机架规模Fig.2 China’s data center rack scale in use from 2019 to 2022

随着数据的规模和复杂性将进一步增加,政府和企业已经意识到数据的重要性,并开始将数据视为一种重要的资产进行管理和运营。例如,北京市人民政府印发了《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知,指出“力争到2030年,本市数据要素市场规模达到2 000亿元,基本完成国家数据基础制度先行先试工作,形成数据服务产业集聚区”[9]。上海市人民政府公布的《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案(2023-2025年)》提出,到2025年上海数据交易所作为国家级数据交易所地位上海浦东新区已开始打造上海国际数字之都核心承载区,目标是建立国际数据港和数据交易所[10]。目前,上海数据交易所的数据资产类商品,累计挂牌数超过了1 300个,并推出“繁荣计划”,面向全国范围内的数据要素市场相关企业,设立1亿元专项激励资金,支持数据产品登记、鼓励数据产品交易、培育优质数字资产企业,对推动数据要素参与市场配置起到了积极作用[11]。同时,数据资产化面临的挑战和机遇也将更加突出,如数据治理、数据安全和隐私保护等问题,需要进一步健全数据治理框架和流程,确保数据的质量、安全和合规性。

1.3 我国数据资产化的现状和存在问题

在数字化时代的大背景下,数字资产化发展还面临着复杂的形势。在数字化关键技术上,全球技术标准体系和规则竞争激烈,新技术与新应用随时会带来新的变革形势。我国各地区在数字化建设发展水平上还存在较大差距,数字资产化体制机制仍有待深化完善,重建设、轻应用,不同部门和行业间建设了不同的体系,无法共享共用和互动互促等现象还普遍存在。在数据资产化推进上,拥有对数据的所有权、控制权和利益权的各部门,很少与其他部门分享这些权益,这种“独占数据”的行为已经跟不上时代的潮流,无法实现数据流通和高效使用,成为社会价值无法完全开放的难题。部分地区存在照搬复制先进地区数字要素市场发展模式,未从自身条件和特点去研究发展,数据要素不能充分发挥其效应,数据的质量良莠不一,可用数据占比不高,没有形成良好的发展格局,造成资源浪费。

1.3.1数据交易确权难 因为缺乏明确合适的数据权益体系,一些部门在执行数据共享、公开和运营过程中,面临着诸多考虑,所需成本也较高,这导致许多有潜力的数据供给者不敢或者不愿参与,只能依赖于私下一对一或者“利益共享”的方式进行合作。特别是,如果数据的所有权不归某一个部门所有,或者某部门通过基层或其他途径收集并整理数据,数据的处理层次和步骤越复杂,则数据的所有权体系就越复杂,让许多部门更倾向于独享数据,以至于“数据垄断”“数据孤岛”现象十分普遍。

1.3.2数据交换互信难 目前,数据交换的互信机制尚未建立,当一方将数据转移给另一方时,监控对方如何使用数据将会变得非常困难[12]。除了传统实物交换的价值之外,数据承载的信息内容或信息权利也一并随之交换,这在数据交换的前中后各个阶段的信任建立上都存在问题。同时,数据承载的信息可能包含个人隐私或社会安全,而数据传播的便捷性和易复制性使得实时监督数据的使用近乎不可能,这也降低了各部门分享和开放数据的积极性。

1.3.3数据共享入场难 草原数据行业内交换共享平台或者场所尚未建立,各类数据要素产品交换共享没有合理的规范性标准。林草生态网络感知系统建设方案启动以来,“一张图”“一套数”的理念逐步明晰并逐步落地,但林草行业数据管理或者治理尚未形成高位推动的机制措施,部分数据头部部门会将自身生成的数据视为独有资源,使得其它部门很难加入数据资源的流通,使得行业数据的垄断和共享停滞的情况愈发严重。

1.3.4数据流通入场难 目前,草原数据流通使用至少涉及数据主权安全、个体隐私安全以及产权交易等领域引发的监管、监控问题,这主要源于数据的管理和保存方式具有一定的不确定性,从而增加了数据安全的风险隐患[6]。长期以来,政府的数据安全机制是根据“谁保管、谁负责”这一原则构建的,但现阶段各行业、各地域的监管体系难以迎合对数据元素跨区划、跨层级流通的监管要求,数据监管的漏洞和重复监管的问题也相当突出。

2 国内数据资产化管理模式与案例

我国是全世界首批探索政府数据授权运营的国家之一,目前仍处于政府数据授权运营的探索起步阶段。在我国“十四五”规划中,为了推动公共数据开放使用的深度发展,国家把“开展政府数据授权运营试点”的建议放在了“加强公共数据开放共享”的条目下[13]。鉴于政府部门通常因为行政职能中不具备数据流通的职责,一般通过为某个主体进行数据资产授权,以数据产品或服务的形式向社会提供,授权运营模式明确了数据提供方、运营方、使用方、监管方等不同角色的义务和权利。由于提供的只是数据产品或服务,使用方只能使用数据,拿不走数据,从技术层面保证了数据“可用不可见”[14]。

2017年,北京、上海、浙江、福建和贵州五个省份被《公共信息资源开放试点工作方案》列为公共信息资源开放的试点地区[15]。2020年,《公共数据资源开放利用试点方案》再次确定了上海、江苏、浙江、福建、山东、海南、贵州和广东八个省份作为公共数据资源开放利用的试点地区。两个文件确立的九个省份在授权运营中走在了实践前列[16-17]。其中,北京、贵州、山东、广东等地采取了国有资本运营公司方式,海南、浙江等地采取了特许经营方式,而江苏、福建等地混合了这两种方式。

2.1 国有资本运营公司方式

公共管理与服务机构将公共数据的所有权完全授予国有资本企业,由其对这些被授权数据运营,统一进行开发利用。目前,除试点地区之外,四川、湖北、广西、山西等省也陆续实施了成立国有资本经营公司,对其授权进行公共数据运营。2018年,成都市政府直接授权成都市大数据股份有限公司搭建相应的数据服务平台,并制定了各层次的运行机制,集中运营府政务数据。具体来说,对管理层,设置了监督机制作为保障。对平台层,设置了运行和安全保障机制[16]。对数据层,涵盖了数据需求、申请与授权、交付与利用等机制。对权益层,设计了权益补偿与专项奖励机制、数据使用定价等激励机制[14]。

2.2 特许经营方式

海南、浙江等试点地区实施的特许经营模式,是指公共管理和服务机构与被授权主体达成协议约定,赋予被授权主体在规定的期限和范围内投资运营公共数据,从中获取收益同时提供公共产品或服务。特许经营将政务数据与民生密切相关的特性挖掘出来,确定了数据资源利用服务于社会公众一般需求和基本发展的满足,与公共资源的利用规则相契合。以海南开发数据产品超市为例,由省级大数据管理局主导搭建的公共数据产品的开发和应用平台,以及全省统一的数据产品超市,并与各个数据相关的主体建立联系[16-17]。在这个数据产品超市中,各种企业、社会组织、公益二类,以及可从事生产经营业务的事业单位都可以提交申请来使用公共数据资源,根据具体应用场景和市场需求,开发出相应的数据产品,而购买数据的政务部门、社会组织、法定机构及企事业单位只需要根据自身需求搜索或定制相应的数据产品,即可进行交易。

3 草原数据资产化管理的关键点

传统的草原数据管理主要专注数据流的产生、积聚、组织和储藏等[19-20],现在草原数据资源的业务需求和技术的交集,却忽视了发掘数据潜在价值的关键性。草原数据资产化是指通过数字化技术将各种草原数据收集、整理后,再次进行科学加工和分析,形成具有经济价值的数据资产,实现草原数据的价值最大化。这些数据资产可以用于草原资源管理、草原保护修复、研究利用等领域。要实现草原数据资产化管理则需构建一套符合数据驱动的组织管理流程和价值评定体系,这涵盖了数据资产的目录管理清单、安全管理系统、质量管理标准、价值评估体系、利益分配办法等关键步骤,通过数据流、业务流、技术流的互相推动,确保数据的有效性和可靠性,进而创造数据价值的增长和转变的可能[13]。

3.1 盘点数据资产底数,完善数据资产目录

围绕草原业务工作,对各种数据开展细致的逐一整理,包括数据的种类、数量、功能、用途,以及每个部门的数据类型、总资产量、可使用量、存储状况、存储位置、使用权限等基础信息[18]。识别和明确数据生产者、加工者、保管者、潜在需求者等相关利益主体。在数据盘点基础上,对数据进行区分归类,既根据数据类别进行区分,也结合具体业务流程进行关键数据梳理,确定数据资产开发利用的优先序列。

3.2 制定数据流通机制,盘活草原数据资产

高效有序的数据流动才是草原大数据治理的前提条件,草原数据资产化是以公共效益最大化而不是以经济收益最大化为价值导向,需要有规范成熟的数据流通规则来约束和平衡不同的数据相关利益主体,逐步打通林草部门与各地各部门以及社会之间的数据流通屏障,主动适应国家数据要素战略发展。

3.3 强化数据资产安全,确保草原数据可用不可见

确保草原数据资产安全是激活数据资产价值的保障,因安全问题,许多数据无法参与到流通和运营环节,更无法作为资产释放其潜力。应用和安全应看成草原数据资产管理的一体两面,安全是对数据使用空间的制约,应用则是对安全与价值释放之间张力的解决。本质上,强化数据资产安全是为了数据资产化管理提供良好的应用条件,也是撬动数据资源价值的杠杆。

3.4 做好草原数据资产评估,着眼提升社会效益

具有政府公信力的草原数据资产与企业或者社会数据价值最大不同就是,草原数据资产价值判断的主要准则就是公共效益最大化,不论是数据共享、开放或者授权运营等开放利用方式,其释放出来的巨大价值,既要从数据经济角度兼顾多种相关利益主体权益,也要兼顾市场公平和秩序稳定,还要考虑数据资源配置对社会发展方向的引领,要把握好草原数据资产的公共性和市场化的有序分配。

4 草原数据资产管理运营的路径探索

无论林草政府部门是选择直接入场数据授权运营,还是选择国有企业运营或特许经营的方式,都需要尽快建立统领全国林草行业的数据中心或者类似的数据归口机构,统筹林草行业数据,承担草原数据监管责任。角色定位就是数据制度设计、授权运营、相关利益主体协调、全面监督、维护安全等多个方面。

4.1 草原数据中心与草原数据提供方关系

草原数据中心行使协调、监督职责,不直接参与草原数据资产的日常管理,协助草原数据提供方在开展规模化的数据授权和开发利用之前完成数据资产化管理,确立“共享是常态、不共享是例外”的原则,最大范围地梳理、管理数据资产,获得草原数据提供方对草原数据资产开展共享、运营等工作的归口管理权。

4.2 草原数据中心与草原数据开发方关系

草原数据中心建立开发利用者分级制度,授权与之相应的草原数据资产的开发利用权限,实行动态考核。从数据分析、开发、服务等方面综合评估其能力,派发入场资格“通行证”,实行分级管理,资格过硬的开发利用者可以享受更长时间、更宽范围的数据开发授权。

4.3 草原数据中心与草原数据产品需求方关系

草原数据中心可以开发建立相应数据共享平台,支持数据提供方、开发方和需求方进行注册、申请、交易等活动。通过制定平台使用规则及相应技术手段,为需求方提供数据产品定制、应用等申请窗口,监督数据产品、数据服务的正当流向。

5 结论

目前,随着政府授权推动主导的数据交易所越来越多,数字资产市场运营体系正在加快建设,数据的采集应用存储等专业化公司都在积极促进数据流通与交易。随着中国的数据资产化的加速推动,数据要素流通标准体系将愈加完善,草原数据资产化运营能成为引导挖掘和激活草原数据潜在的经济、社会及环境价值的重要手段,促进数字技术和在草业务工作上的应用、推动林草相关部门和企业深度融合主要体现在三个方面:一是不断优化相关政策体系,推进数据要素供给、流通和开发利用;二是拓展草原数据资产发展新空间,将数字技术和业务工作深度融合,推进数据要素价值的释放;三是维护良好草原数据资产营商环境,加快实现行业数据的整合布局,协同推动运营模式和商业模式的创新。

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