张平文院士在2022全球数字经济大会上的演讲实录（原创 内含视频）

2022全球数字经济大会数据要素峰会

张平文院士

演讲实录

7月29日，在“2022全球数字经济大会数据要素峰会”上，中国科学院院士、北京大学党委常委、副校长，大数据分析与应用技术国家工程实验室主任张平文以“生态视角引领规制建设，激发数据活力”为题作了主旨演讲。

张平文院士

北京大学数学科学学院教授，中国科学院院士，发展中国家科学院院士，美国工业与应用数学会会士。现任北京大学党委常委、副校长，大数据分析与应用技术国家工程实验室主任，中国工业与应用数学学会理事长。担任学术期刊CSIAM Trans. Appl. Math主编以及十余种国内外期刊的编委。主要从事复杂流体的数学理论和计算方法、大数据分析与应用等方面的研究，曾获国家自然科学二等奖、教育部高等学校自然科学一等奖、国家杰出青年基金资助、冯康科学计算奖等多项荣誉。2011年在第七届国际工业和应用数学大会作大会邀请报告，2014年在美国工业和应用数学年会作大会邀请报告，2018年国际数学家大会45分钟邀请报告人。

以下为张平文院士演讲实录

各位领导，各位专家：

我今天演讲的题目是“生态视角引领规制建设 激发数据活力”。

我是一个学者，我们学者研究什么东西先从问题开始。我大概7年前开始这方面的研究，当时有三个问题，最早的一个问题就是数字经济怎么评估。这实际上是发改委提出的问题。后面我就发现这个问题必须要跟数据要素的特征、数字化转型的规律密切相关，那么我们先来看一看这三个问题它们之间是一个什么样的逻辑关系。

数字经济的评估（度量）从某种角度来说就是我们未来的方向在哪，数字化转型是一种手段。今天我们数据要素峰会我们不谈这个问题，主要谈谈数据要素。数据要素是一个媒介，是一个载体，从某种角度来说数据要素无处不在。数字经济是我们要发展的方向，但是数字经济要评估非常困难，因为它边界模糊。什么是数字经济说不清楚，数字经济、数字政府、数字社会三者也是密切相关的。我是学数学的，特别讲究概念清晰，所以后面我选择的是来评估数字生态。什么是数字生态？简单的说，就是数字时代的经济社会的生态系统。刚才肖主席也强调，我们最终是要有一个好的生态。对于数字生态，这些年我们的课题组做了一些研究，下面我就要来聊一聊我们在数字生态方面到底有哪里理论成果。

首先，我们把它列为了有四个一级指标，也就是说，你要来看一个数字生态，那看它的基础、能力、应用和规制。应用主要就是数字经济，当然也包含数字治理、数字社会等。我们国家应该说就是应用牵引，基础比较扎实，能力是短板，规制最近在发展的过程中，特别是在安全发展的过程中。那么数字生态它有哪些特性呢？包含关联性、层次性、聚集性、整体性、动态性。五性太多，我们将它约简为三性，即系统性、协同性、动态性。什么是系统性？系统性就是说，它是全方位的，因为数字化、网络化、智能化有很强的穿透力，它实际上是对整个社会系统都有影响，所以我们也称之为整体性。第二个是协同性，第三个是动态性。我强调一下动态性，实际上，在不同的阶段，数字生态会有很大的区别。我们也做了大量的数据分析，发现美国和英国是典型的一个全面发展，也就说它的基础、能力、应用都挺强，刚才中国我说了是应用牵引，德国是能力牵引，每个国家就会呈现不同的发展的模式。其实我们每个省也是不同的模式，最早像贵州显然是一个基础引领的模式，那么很多的地方都是应用的模式，但北京是能力引领的模式，它就不一样。

对国际上，在规制方面，其实我们也做了大量的研究，发现美国的规制主要是鼓励创新，欧洲是维护市场秩序，我们国家是突出安全有序。都有道理，最终它会走向一致，因为不同的规制是基于不同的国情，但是它最终会趋向一个理想的生态，这实际上现在已经能看得出来，在美国的规制建设，我国的规制建设方面都是在趋同。

另外一个就是生态位，实际上在这个领域，最最重要的就是中美的博弈。中美目前实际上是一个全方位的竞争，这个我们是有数据支撑的。欧洲从某种角度来说它也是一个很重要的竞争者，但是它是比较隐性的，相对来说现在各方面的综合实力，欧洲和中国生态位是相近的，跟美国它的利益方面是有冲突的。举个例子说，欧洲前一段说要收数字税，为什么要收数字税，从某种角度来说，就是数据要素的价值实际上大部分欧洲被美国攫取走，所以它要收数字税。如果意识形态突出的时候，欧洲会美国走得更近，如果只讲究利益的时候，它跟中国合作的空间就更大。这就是生态位，这方面更仔细的我们的文章里面都说了。

最后我稍微聊一下数据流通。大概在前几年，中共中央、国务院把数据列为新的要素，这是一个重大的事件。但是一个生产要素要研究清晰，那可能要上百年的时间，显然时间是等不及的。所以国家、中共中央、国务院，各级政府都在推动要成立数据交易所。最早的交易所像贵阳、像上海已经试点了很多年，应该说还是非常艰辛的，未来也不轻松。那么它为什么不轻松，实际上它有很大的难度。下面我就从我的视角来谈一谈它有哪些难度，未来我有一点建议。 

第一个，前一阵子，中央深改委通过了数据基础制度的文件。这个文件非常好，它开启了构建数据制度体系的系统性的工程，这刚才跟我讲的生态密切相关的。我刚才说生态有三性，第一个就是系统性、第二个就是协同性，这个文件都考虑了，第三个就要考虑动态性。实际上国家在不同的发展阶段，它的构造是不一样的，一定要考虑动态性。这里面既包含产权制度，也包含数据合规，也包含收益分配机制，以及安全治理，是一个全方位的制度文件，非常好。

那么数据要素我最近在写了一本书，估计下个月能出版，就叫《数据要素的五论》，包含信息、权属、价值、安全，以及交易。因为数据这个市场要建立你必须对这些要素的性质有一个全方位的了解，虽然即使是了解了，难度仍然大。实际上要实现数据的价值，它当然很多是直接的，很多是间接的。这里边最主要的有两种手段，一种就是技术的手段。现在大量的科学家，特别是在做隐私计算的科学家，希望用技术的手段来解决这个问题，这是一个很重要的方面。但是在我看来最重要的在于规制。规制才是道，技术是术。你要彻底的真正成为充足的市场，一定要靠道。我觉得有三个方面，因为要解决这个问题，关注案例是不够的，一定要做可推广的案例才有可能真正的建立这个市场。

首先知识，知识产权交易的模式西方有一百多年的历史了。我们国家也有知识产权局，但是我们过去一直处于一个追赶、学习的阶段。其实知识的市场就类似一个典型的数据交易市场，只不过是我们现在要下沉到信息，下沉到数据，这是一个非常适合的路，去研究它的历史，怎么来做制度，来做数据的交易市场。这条路我觉得是最重要的一条路。另外，刚才讲到的，大型企业的内部你怎么获取数据，你怎么来做数据的交易，把数据流通起来。还有一个，过去很多企业之间它有数据的交易，过去没人管，现在个人信息保护法、数据安全法国家出台以后，变得不合法了，过去已有的交易怎么能够让它合法化，我觉得也是重要的。不要看切口小，真正把一个问题彻底的用规制解决了它就有前途。

最终我总结一下，我觉得激发数据的活力需要技术，更需要规制，生态视角是帮助建立数据的规制，理论与实践一定要相互的促进，迭代上升，才会有可能真正建立一个好的市场。

谢谢大家！

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