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公共资源交易大数据的产权归谁

2022年04月06日 作者:张明玖 姜世文 打印 收藏

  数据产权清晰是数据要素市场化有效配置的前提。2021年12月底,国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》,提出探索建立数据要素流通规则,重点围绕“完善公共数据开放共享机制、建立健全数据流通交易规则、加强数据安全保护”等方面推进,将数据作为重要要素与劳动力、土地、资本和技术等并列进行市场化配置,市场化配置的核心问题必是产权归属清晰。

  人民网统计的数据显示,2020年我国大数据产业规模超过1万亿元人民币,行业范围不仅覆盖金融、政务、医疗健康等,智慧养老、智慧农业、智慧文旅等也实现了快速融合。公共资源交易涵盖工程建设招投标、政府采购、土地使用权和矿产权出让、国有产权交易、碳排放交易等领域,交易额度在地区生产总值中的占比不断增加。以重庆为例,2021年,该市公共资源交易额6205亿元,占地区生产总值的比例约为22.33%。交易范围的扩大和交易额的增加,必然推动公共资源交易中心成为交易信息汇聚地,产生大量驱动社会整体运行效能和经济效益提高的数据要素资源。

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  公共资源交易大数据的实践应用场景

  按照“整合工程建设项目招标投标、土地使用权和矿业权出让、国有产权交易、政府采购等交易市场,建立统一的公共资源交易平台”的要求,全国在实践中不断探索,逐步形成了具有代表性的“一委一办一中心”“一委一局一中心”和“一中心”组织架构。但无论哪一种架构,都是围绕公共资源交易平台或公共资源交易中心,以“互联网+”“大数据+”为核心的信息化服务机构,数据、算法、场景在其中发挥引领性作用。

  通过快速获取、处理、分析,从海量、复杂的交易数据、交互数据与传感数据中,将数据转化为直观的信息,让交易中心(交易平台运行服务机构)、政府、监管部门、市场主体等清楚知道发生了什么、怎么发生的、未来趋势,并为制定发展规划提供依据。具体来看,表现在几个方面:

  1.紧扣时间轴,抓住交易节点,以信息为支撑,形成项目的全周期画像及检索功能。一方面,将同类项目进行聚类分析,梳理全流程各项指标的特性,形成共性标签。另一方面;分析不同项目各节点的离散度,形成差异化标签。同时,通过数据分析市场主体,对参与主体智能全息画像。

  2.以公共资源交易中心为主体,除了通过大数据进行传统的同级分析外,还可进行数据可视化处理,进一步完善统计指标体系、提升服务效能和科学评价市场配置资源能力,并为交易机构决策管理提供数据支撑,实现辅助决策。

  3.按照“应进必进”的要求,公共资源交易覆盖面包括工程建设项目招标投标、土地使用权和矿业权出让、国有产权、国有企业生产资料、政府采购、药品及医用耗材等,全面覆盖国计民生各重大领域,分析公共资源交易大数据可让政府掌握经济运行态势,科学宏观调控、精准制定政策,提升政府治理效能,推进政府治理能力和治理体系现代化。

  4.在腐败治理中,工程建设、政府采购、土地使用权和矿产权转让、产权交易等公共资源交易不同程度存在“豪华采购”“天价地王”“高价药品”“高价低质”“串标围标”等危害公共利益的问题。监管部门可对公共资源交易大数据进行分析,掌握市场主体关心的疑难问题,利用集聚度分析等方法了解违规违纪线索,还可通过风险监测模型、欺诈检测模型等捕捉市场交易主体陪标、围标、串标等交易违规痕迹,进一步掌握违规的一般规律。

  5.对于市场主体来说,可以享受经过脱敏处理后的数据资源服务,比如市场有效价格、行业发展现状、交易分析报告、市场主体运营报告、价格走势报告、市场竞争报告、产供销渠道报告、投资咨询报告等其他精准信息服务,为其决策提供针对性的服务。


  公共资源交易大数据权属问题

  公共资源交易数据牵涉国计民生各重大领域,其权属对数据要素市场交易和公共安全具有重要影响,是要素市场化配置和国家数字战略的核心问题。基于公共资源交易中心或平台生产的数据资源,在开发利用时涉及数据生产者、持有人和使用人等多元主体,复杂的多层利益关系使数据确权成为理论和政策研究者的关注点,但当前法律法规相对于公共资源交易大数据应用发展来说明显滞后。

  首先,产权界定不清晰。现有法律法规未清晰界定公共资源交易大数据的占有权、控制权、处置权和收益权等,以致两个方面的问题特别突出:一是因数据信息的生产成本和使用成本不匹配,导致供需愿望高,实际产用低;二是地区之间、部门之间基于自身利益人为设置数据信息共享障碍,导致信息数据资源的系统性被破坏。

  其次,法规制定与国家数字战略定位不匹配。目前仅有部分地区制定了数据管理办法,但主要集中在政务服务和公共数据领域,且各地数据管理办法标准不一、定义不一,无法满足各级公共资源交易平台互联互通、促进公共资源交易数据汇聚共享的需求,亟待制定统一的上位法对各地区、各行业的数据管理工作进行规范和指导。

  最后,数据产权模糊不明导致严重负外部性。由于数据信息在现代市场经济中价值极大,而数据产权又相对模糊,使公共资源交易大数据出现“公地悲剧”的问题,主要表现在大量数据资源被系统外部技术人员通过“爬虫”技术等抓取滥用、系统内部数据资源利用效率低和监管缺失。尤其是在公共资源交易大数据监管方面,存在三大问题:一是谁来监管和制定规则?二是规则怎样应用?三是违反规则怎样处理?目前,各地公共资源交易监管部门主要负责对交易的规范性进行监督管理,对数据建设、维护和应用的监督管理处于缺位状态。


  公共资源大数据产权的确立

  公共资源交易大数据形态与现有法律客体的形态和性质迥然各异,其核心载体是公共资源,权利主体更是多元多样,权利内容覆盖广泛,涉及个人利益、企业利益、政府利益、国家安全等多重维度,简单地套用与其他法律课题相同的物权规范,“一刀切”地将数据产权绝对化,必然会对某些权利主体的利益带来既不公平又有损效率的伤害。因此,公共资源交易大数据的占有、支配和使用权及其他衍生权利的界定应该在追求效率的同时兼顾公平,其效率的侧重点不仅仅是经济方面,还应体现政治、社会等方面的综合效率。具体可从以下方面入手。

  一是明确公共资源大数据要素的公有产权属性。公共资源交易大数据从萌生开始就流淌着“公共”的血液,涉及范围主要是公共资源领域,生产相应数据的为公益服务性国有单位,所以其产权属性必须为公有。从交易费用的视角来看,一方面,公共资源交易大数据要素资源的公有产权属性,可以确保其平等对待所有市场主体,摒弃私有产权“谁付款、谁受益”的不公平性;另一方面,公有产权属性的数据要素资源在使用中具有非竞争性,不论需求如何扩大,同一数据均可接近零成本无限次使用。

  二是推进公共资源交易大数据要素资源类型化。中共中央、国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》要求“制定数据隐私保护制度和安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度,加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护”,这为公共数据要素资源类型化提供了科学指导。公共资源交易大数据要素资源可以根据应用场景、使用价值和现实需求大致分为纯公共产品、准公共产品和专属公共产品(由国家掌握,不对外发布)。其中,专属公共产品可进一步明确各类别的部门归属和层级归属,并以此为据完善监管机制。

  三是建立数据生产补偿机制。优质公共资源交易大数据资源基于交易平台不断优化升级的综合服务和大量专业人才而产生,成本极高,但生产单位的公益性和该数字要素资源的公有性决定其无法通过完全市场化的收费来维持可持续的生产能力。因此,有必要建立补偿机制,通过财政补贴、转移支付或适度付费等方式对数据生产单位进行补偿,且基于国家的补偿机制更能把握好公共资源大数据要素资源市场化改革中正确的方向,进而聚焦到重点领域、关键环节和市场主体反映最强烈的问题上来。

  

参考文献:

  [1]唐要家.数据产权的经济分析[J].社会科学辑刊,2021,(01):98-106+209.

  [2]赵豫生,林少敏.大数据交易困境与产权界定:基于效率的政府角色[J].兰州财经大学学报,2020,36(01):38-46.

  [3]赵磊.数据产权类型化的法律意义[J].中国政法大学学报,2021,(03):72-82.

责编:戎素梅
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