数据要素与数据产权的理论背景 - 当前政策与理论讨论中两个核心概念是数据要素和数据产权，前者被视为促进增长的新动能，后者旨在通过界定产权来促进交易和增长 [2] - 工业经济的产权理论基于资源的稀缺性，旨在解决资源配置问题，但直接套用该范式来讨论数据产权可能存在不足 [2] - 数据产权界定的必要性受到质疑，因为数据具有与传统工业经济要素不同的特性 [2][4] 数据的经济特性 - 数据具有复杂的外部性，其规模增长和类型扩大能带来知识和信息的持续积累，产生显著的正外部性并发挥规模效应，对所有企业生产率提升有促进作用且无需支付成本 [3] - 数据的流通与使用也可能带来负外部性，包括隐私泄露、算法歧视以及数据垄断等问题 [3] - 数据具有非竞争性，多个用户或企业可同时使用相同数据资源而不影响对方使用，任何数量的实体均可同时使用同一数据而不会减少其数量 [3] - 非竞争性导致报酬递增，数据要素额外使用的边际成本为0，这是数据与其他生产要素的主要差异 [3] - 数据具有零成本/低成本复制的特性，其主要成本集中于前期获取和研发阶段，初创数据资产成本高，但此后产品因可无限复制导致边际成本趋于零 [4] - 数字技术发展使数据传输、复制和使用的可变成本大幅降低甚至接近零，同一数据可被不同主体同时使用，低成本复制促进了信息的快速分发、存储、即时访问性，从而促进创新和增长 [4] 数据产权界定的理论挑战与必要性 - 数据的正外部性挑战了传统产权理论因外部性存在而界定产权的需求，数据的非竞争性挑战了通过限制竞争来实施产权安排的功能，零成本/低成本复制特性则挑战了因交易成本存在而界定产权的必要性 [4] - 尽管存在特性差异，但绝不能因此认为数据不需要界定和实施产权，找到数据产权界定与权利分配的路径是数据经济学研究的重要问题 [6] - 科斯传统的产权经济学强调了产权界定对经济交易和福利的重要性，但忽略了权利形成与权利价值分配问题，沿袭此传统讨论数字经济产权可能无的放矢或本末倒置 [6] 数据形成与价值增值视角下的产权研究路径 - 提出从数据形成与价值增值角度讨论数据产权是一个可行的研究进路 [6] - 数据从资源变成要素涉及两方面：数据是消费活动的副产品由消费者生成，数据被记录进入数据库后成为要素 [7] - 数据成为有价值的要素需要经过生产过程，包括数据的采集、存储、传输、加工、分析，无论是数据企业用于交易还是平台实现价值增值都必须经历此过程 [7] - 数据价值增值的途径并非仅通过交易实现，还包括在平台生态下，平台中枢和平台企业利用数据实现增值，以及数据与算力、算法的组合 [7] - 研究数据产权不应从数据特性出发，而应从数据形成和价值增值中去讨论 [7] 数据产权研究的关键问题 - 数据个人权利问题涉及消费者对形成的数据要素是否只拥有隐私权，以及对利用数据产生的价值是否拥有个人权利，这关系到消费者是仅获得需求满足还是对数据权利价值有份，也涉及平台中的企业和平台中枢利用消费者数据的权利问题 [7] - 数据价值形成中的权利结构与权利价值分配问题，数据从资源变成要素并形成价值是一个复杂的生产过程，每个环节对权利量贡献不同，形成复杂的数据产权结构，涉及产权分割、权利价值衡量和分配 [8] - 平台数据产权与权利价值分配问题，平台核心竞争力是数据驱动，涉及消费者在平台商家的消费数据，商家和平台利用数据的价值增值，产权问题包括消费者是否有权主张平台商家和平台中枢利用数据产生的价值，以及平台商家是否有权主张平台中枢利用数据产生的价值 [8] - 数据要素组合与权利价值问题，数据价值实现与增值依赖于算力和算法，但三者的组合是一个黑箱，涉及生产函数构建以及数据权利的产权、权利价值衡量和分配 [8]