重新思考数据驱动型经济的监管议题

大数据时代的到来激发了巨大的经济潜力，快速增长的数据池正在激励着世界各地的企业家和各行各业的投资者制定新的战略。毫无疑问，数据的所有权和相关分析算法对许多企业的未来至关重要，正在成为财富创造、生产力提高和加速创新的主要驱动力。10月3日，加拿大智库国际治理创新中心（CIGI）高级研究员丹·奎利雅克（Dan Ciuriak）于该机构官网发文，对数据驱动型经济的特点与监管进行了分析讨论。

技术突破推动数据转化为资产

通过堆叠神经网络进行深度学习、智能手机的产生与发展，以及将图形处理单元（GPU）应用于神经网络，是21世纪初期的三项重要技术突破，大大增加了全球的数据收集，并催生了使用这些数据的工具。技术突破将数据转化为数据驱动型经济的基本资本资产，对国际治理产生了深远影响。新的技术改变了大国竞争的条件，大国或多或少地同时进入数据驱动型经济，其获取的数据量成为相互竞争的重要优势。

就全球经贸治理的发展而言，二战后以规则为基础的国际商业体系是以成熟的工业经济为前提，其特点是高度竞争的全球市场，许多国家的公司都可以参与其中。20世纪80年代初期，技术变革通过研发的工业化加快了创新步伐，其中个人计算机的推出和计算机辅助设计软件的发布成为关键一步。这使得小公司也可以负担起技术成本，推动初创企业和企业家的繁荣发展。在向以知识为基础的经济过渡过程中，领先国家的专利申请速度迅速上升形象地反映了这一点。

知识经济的关键生产资产是知识产权，其货币化取决于法律提供的反侵权保护。这种保护所带来的高于正常水平的利润可以弥补知识产权生产阶段的前期研发以及后期品牌保护和营销阶段的投入，但在此过程中极易产生寻租行为，即获得和维持垄断地位从而得到垄断利益。显然，世界贸易组织（WTO）是为双赢的贸易世界而设计的，而不是为了经济寻租的双赢而设计的。因此，一些经济体为了自身利益会在其中寻找空间，引发其治理体系的失效，让贸易谈判行动转变为区域贸易协定。

数据驱动型经济的特点

以上考量同样适用于数据驱动型经济。数据驱动型经济具有强大的规模经济、范围经济、多部门的网络外部性、普遍的信息不对称等特点，单独每一项都有可能导致市场失灵，结合起来就可能产生大量的经济租金，且此前的政策经验无法应对数据驱动型经济带来的挑战。经济性质的转变以多种方式反映出来，当今时代被描述为超级明星公司频出、市场集中度不断提高、独角兽激增、公司无形资产急剧上升的时代，而定义这个时代的财富就包括了获得垄断利益的经济租金。

此外，随着社会和政治互动以及商业活动向在线平台转移，数字化转型在维护国家安全、保持个人与社会之间的界限等方面引发了一系列新问题。世界贸易组织是为跨越有形边界的“惰性”产品贸易而设计的，而不是为不断将数据传输到“云端”的产品和公司这类无边界的世界而设计的。用于信息战的数据武器化很可能会在将来出现，尤其是在物联网技术革命进行的当下，我们不能忽视数字化转型给交通、通信、能源、金融等经济的支柱基础设施造成的潜在安全风险。

数据驱动型经济监管现状

数据的概念仍存在争议，对于一部分人来说数据是客观现实的存在。事实上，数据不可避免地反映了负责生成数据的人群有意识或无意识的偏见。谁控制数据，谁就可以决定哪些数据值得收集以及如何收集，数据问题就衍生出具有广泛社会影响的政治问题。由此，必须对数据型经济进行监管，平衡各利益相关方的复杂关系。当然，仅仅解决数据问题是不够的，数据驱动型经济的监管和相关机构的发展进一步加大了为数据开发保驾护航的难度。我们需要监管数据，但更重要的是研究如何监管数据驱动型经济，并制定新的国际治理协议以阻止毁灭性冲突的发生。在持续监管中，数据驱动型经济可以从数据的发现以及商品化过程中获得价值，进而让以知识为基础的社会正确有效地发挥作用。

数据驱动型经济监管现状可以从以下几方面进行梳理。贸易处理方面已经制定了推动电子商务发展的策略，但缺少应对隐性的数据贸易或分享数据驱动型经济好处的机制。例如，2021年，经济合作与发展组织/二十国集团（OECD/G20）包容性框架，持续推进“应对经济数字化带来的税收挑战”项目，确保跨国公司的利润在经济活动发生地和价值创造地征税，但这些努力并没有解决数据价值的问题。数据驱动现代经济，但并不算在国民经济账户或贸易统计中，也不完全体现在公司的市值中。

在数字产品的贸易方面，世贸组织仍停留在讨论“电子传输”的层面，没有对类似于商品和服务的“耐用”和“非耐用”产品进行必要的区分，也没有对技术在各国之间大的流动进行必要的说明。在国家安全方面，人们可以从世贸组织协定删除有可能触发国际安全例外的说明性示例，捕捉到数据驱动型经济环境的变化，但目前尚未出现新的协定来限制这些例外的使用，进而影响贸易或投资。在保持私人和社会之间的界限方面，限制公司等机构监控行为的可行制度尚未制定。在无形资产的管理方面，相关商业秘密保护法已经进行修订，以反映此类知识产权保护对数据和算法的重要性，但研发过程的工业化以及推动数据驱动型经济的学习产业化均未得到解决。

目前存在的一个更大挑战是，在数据驱动型经济监管还未完全到位之际，人工智能技术的发展已经取得了根本性突破，正在孕育一个新的经济时代。2022年，全球性能最强的人工智能芯片的晶体管已突破万亿大关，与此同时，人工智能系统的能力实现数量级提升。例如，人工智能驾驶的战斗机在混战中胜过人类驾驶的喷气式飞机，北京冬奥会曾展示了一套用于解决疫情相关问题的服务机器人。

正如工业革命改变了商品生产一样，人力资本密集型服务业也即将因机器知识资本的广泛部署而发生改变。机器知识资本将与人力知识资本竞争，就像大规模生产的机器与人类劳动力竞争一样，并将通过使生产机器更灵活、更智能来加剧与劳动力的竞争。更重要的是，机器知识资本将使服务业具有可扩展性，从而解除所谓的鲍默效应（Baumol effect）施加的限制。鲍默效应描述了经济随着从工业到后工业服务密集型结构的转变其增长有所放缓的趋势，这对围绕人力资本组织的经济体和社会具有无法估量的影响。

国际贸易制度框架亟待改革

国际制度框架是时代的产物，反映了当时的政治关系以及技术和经济状况。从当下来看，为满足数据驱动型经济发展的制度要求，还需要思考当今时代不断向机器知识资本时代转型的趋势。世贸组织的2.0版需要在为成熟的工业经济体保留原有规则的基础上，同时发展出数字贸易制度，这一过程包括审查世贸组织在数字化转型之前做出的承诺，鉴于数字化转型对国家主权、安全和隐私的影响，这些承诺可能不再成立。形成一项关于共享跨境数据流资产价值收益的国际协议，对OECD/G20包容性框架形成补充。对知识产权制度进行根本性改革，以反映创新活动向机器知识空间的转变。

以上改革承认并整合了监管数据及其衍生品所需的众多微观改革，即基于可扩展人工智能应用程序的机器知识资本。受领先优势和技术传播滞后性的影响，技术变革的速度使这些改革变得更加困难，各经济体之间发展的不对称性也在增加，变革之路并没有那么容易。

中翰软件：专注数据治理17年（http://www.jobhand.cn）

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