数据治理研究报告（2020 年） ——培育数据要素市场路线图 中国信息通信研究院 政策与经济研究所 美团 数据安全与治理委员会 君泽君律师事务所 2020 年 11 月 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院、美团、北京市 君泽君律师事务所，并受法律保护。转载、摘编或利用其 它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国 信息通信研究院、美团、北京市君泽君律师事务所”。违反 上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 前 言 习近平总书记指出，推动实施国家大数据战略，加快完善数字 基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建 设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。为进一 步释放数据价值，2019 年 11 月，党的十九届四中全会在《中共中 央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治 理能力现代化若干重大问题的决定》中首次明确数据作为生产要素 参与社会分配。2020 年 3 月发布的《中共中央 国务院关于构建更 加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中提出，加快培育数据 要素市场，推进政府数据开放共享，提升社会数据资源价值，加强 数据资源整合和安全保护。2020 年 5 月发布的《中共中央 国务院 关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》中提出，要加 快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据 权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源 价值。推进数字政府建设，加强数据有序共享，依法保护个人信息。 当前阶段，发展以数据为关键生产要素的数字经济，全面培育 数据要素市场，不仅依赖于数据技术进步、数据产业发展、数据应 用创新，更需要发挥社会多元主体作用，通过多样化治理手段构建 覆盖社会各层面的数据治理体系， 充分释放数据价值发挥的驱动力、 打破数据价值释放壁垒。本报告从国家治理视角出发，以释放数据 价值作为数据治理的核心目标，针对当前技术产业和法律政策背景 下影响数据价值释放的各方因素，构建完善数据要素市场制度基础 设施。提出以数据开放共享、数据质量管理、数据交易流通和数据 风险规制四个方面作为培育发展数据要素市场的路线，通过制度供 给有效激活数据作为市场要素的价值，为构建完善我国数据治理体 系提供有效参考。 目 录 一、培育数据要素市场的形势背景.................................. 1 （一）数据是数字经济时代关键生产要素 ....................... 1 （二）数据风险多发引发治理困境 ............................. 1 （三）世界各国抢占数据发展与治理先机 ....................... 2 （四）数据治理是释放数据价值的有效路径 ..................... 3 二、数据开放共享，充实市场源头供给.............................. 4 （一）我国加快推进数据开放共享 ............................. 5 （二）国外创新发展数据开放共享 ............................. 7 三、数据质量管理，提升市场资源价值............................. 10 （一）我国着手开展数据质量管理 ............................ 11 （二）国外立法明确数据质量要求 ............................ 12 四、数据交易流通，连接市场供需两端............................. 13 （一）我国探索促进数据交易流通 ............................ 14 （二）国外多元手段促进数据交易流通 ........................ 18 五、数据风险规制，夯实市场安全保障............................. 21 （一）我国不断强化数据风险规制 ............................ 21 （二）国外完善数据风险规制体系 ............................ 24 六、我国培育数据要素市场未来展望............................... 25 （一）以开放共享为抓手释放数据体量优势 .................... 26 （二）以质量管理为突破激活数据资源价值 .................... 27 （三）以交易流通为关键活跃数据要素市场 .................... 27 （四）以风险规制为重点强化数据安全保障 .................... 28 一、培育数据要素市场的形势背景 （一）数据是数字经济时代关键生产要素 数据为数字经济发展提供了不可或缺的动力支持。一是数据量 井喷式增长。根据国际数据公司（IDC）预测，2025 年全球数据量 将达到 163ZB。随着数据量指数级增长，数据分析算法和技术迭代 更新，数据创新应用和产业优化升级，数据对社会变革的影响更加 深远。二是数据产业规模持续扩张。据 IDC 预测，2019-2023 年全 球大数据市场相关收益将实现 13.1%的复合年均增长率，2023 年总 收益将达到 3126.7 亿美元1。 《2019 中国大数据产业发展报告》预计 到 2020 年底我国大数据产业规模将超过万亿。三是数据技术产品不 断创新发展。当前数据底层技术框架日趋成熟，数据技术产品不断 分层细化，覆盖数据存储、计算、分析、集成、管理、运维等各个 方面的技术有了长足进步。以大数据和数据技术为基础发展起来的 物联网、人工智能、区块链等新技术对社会发展产生颠覆影响。四 是数据引发管理模式变革。普华永道的调查显示，高度数据驱动型 企业比一般企业在作出重大决策时效率可提高 3 倍2。数据应用帮助 政府实现科学高效决策，提升公共服务质量和水平，为解决交通安 全、医疗卫生、社会治安等公共问题提供了更加精细和高效的方法。 （二）数据风险多发引发治理困境 数据价值释放过程中亦存在诸多数据风险和问题，对于经济社 参见 IDC 发布《全球半年度大数据支出指南，2018H2》 ，2019 年 10 月，文献来源： https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHC45492119 ，最后访问时间 2019 年 6 月 12 日。 2 详见 https://www.yicai.com/news/4017557.html ，最后访问于 2020 年 6 月 14 日。 1 1 会发展和培育发展数据要素市场造成阻碍。一是数据泄露危害加剧。 有报告显示， 全球 2020 年第一季度数据泄露的数据量已达 84 亿条3。 巨量的数据泄露带来严重损失，根据 IBM《2019 年数据泄露成本报 告》，2019 年全球数据泄露的平均业务成本高达 392 万美元。二是 违规收集、滥用个人信息情形严重。根据艾媒咨询发布的《2020 年 中国手机 App 隐私权限测评报告》4，目前我国多数手机 App 存在 强制超范围收集用户信息的情况。97%的 App 默认调用相机权限， 35%的 App 默认调用读取联系人权限。三是数据市场不正当竞争频 发。近期围绕数据收集、开发等引发多起企业间纠纷，典型案例如 领英（LinkedIn）与 hiQ Labs5关于用户数据使用争议、新浪微博与 脉脉用户数据使用争议等。 （三）世界各国抢占数据发展与治理先机 当前，世界主要国家和地区都认识到数据对于提升经济社会发 展和国家实力的重要意义，通过出台国家数据战略、完善国内数据 立法、加强国际数据合作等多种方式，促进本国数据资源开放和数 据技术开发。美国白宫 2019 年 12 月发布《联邦数据战略与 2020 年行动计划》 ，“将数据作为战略资源开发”成为美国新的数据战略 的核心目标。欧盟针对政府数据开放、数据流通、发展数据经济发 3 详见 Risk Based Security：2020 Q1 Reprot Data Breach QuickView, https://pages.riskbasedsecurity.com/hubfs/Reports/2020/2020%20Q1%20Data%20Breach%20QuickVi ew%20Report.pdf?hsCtaTracking=5d936f78-de69-45a4-9ba5-03c2e9f20952%7C617588df-ee05-4a00-bb b1-191d6888f519 最后访问于 2020 年 7 月 7 日。 4 详见艾媒报告： 《2020 年中国手机 APP 隐私权限测评报告》 ， https://www.iimedia.cn/c400/69301.html ，最后访问于 2020 年 7 月 7 日。 5 hiQ Labs 是一家成立于 2012 年的初创公司，其利用爬虫自动从领英（LinkedIn）网站上收集个人信息， 主要为客户提供两大产品，Keeper(分析公司最有可能跳槽的员工)和 Skill Mapper（员工技能分析，包 括员工知识的深度和广度） 。 2 布了《迈向繁荣的数据驱动型经济》《建立欧洲数据经济》 《迈向共 同的欧洲数据空间》等多部战略文件。2020 年 2 月，欧盟委员会发 布《欧洲数据战略》 ，强调提升对非个人数据的分析利用能力。2020 年 9 月，英国发布《国家数据战略》，提出释放数据的价值是推动数 字部门和国家经济增长的关键。 （四）数据治理是释放数据价值的有效路径 培育发展数据要素市场需要充分释放数据价值。数字经济全面 推进的时代背景之下，培育发展数据要素市场，需要充分发挥数据 作为关键生产要素的价值。在大数据时代，单一数据价值十分有限6， 真正促使数据成为社会生产要素的是“数量大、类型多、价值密度 低、时效要求高”7的巨量数据集合。以此为基础，通过数据分析发 现数据中蕴藏的规律趋势。数据分析不仅能在特定数据集中发现规 律趋势，如新冠疫情防控期间，利用交通数据绘制春运人员迁徙热 力图，为疫情防控工作部署提供参考8。而且能在看似不相关的数据 集之间发现相关关系9，如通过榨菜销量预测人口流动趋势等10。将 大数据分析出的规律趋势与实践结合进行应用落地，则能够创造经 6 单一数据的价值主要体现为数据上所承载的信息内容的价值。 参见 McKinsey Global Institute, Big data: The next frontier for innovation, co