数据流通差异及规制路径

数据流通是数据产业发展不可避免的趋势，如何构建数据资源的流通机制，在理论与实践两层面仍难有定论。数据的价值在于流通，数据价值的发挥贯穿于数据流通的各环节，确权模式下的数据流通规则并不符合数据产业发展的内核逻辑与现实要求。以数据流转过程中所涉主体身份差异，可将数据分为个人数据、企业数据、行业数据三类。个人数据的交易流通过程应针对交易双方主体身份的差异适用不同规则，同时引入专有使用制度用以分配海量数据下所蕴含的巨额财富；企业数据则应根据其来源与内容的不同设定差异化路径以量身构建数据流通规范；行业数据流通规范的构建应注重行业自律与政府监管两者的结合。     

数据竞争的法律制度基础

数字经济的时代是一个以数据为核心竞争力、资源共享的时代,数据资源的取得与利用成为这个时代极为重要的一种资源配置.数字经济时代,如何以合理的制度规则促进有效率的数据竞争,需要在法律与经济两个维度之间找到准确的坐标点.数字经济时代,数据资源成为关键竞争资源,数据竞争引发新的法律关切,其核心在于数据共享与专享之间、数据控制与使用之间的数据资源配置方式.区别于传统的数据资源,大数据技术及数字经济背景下的数据资源,具有一系列新的经济特征,包括数据载体的多栖性、数据使用的非排他性、数据使用的高盈利性、数据价值的差异性、数据使用方式的差异性、数据具体用途的不可预测性、数据使用效果的外部性.现有法律制度规则在数据产权安排、数据行为基本秩序和数据行为竞争规则三个层次上都不能适应数据资源的特点与数据竞争的需要,需要重新考虑数据资源的排他性与非排他性产权安排,需要将数据行为的规制重点由前端的数据采集转向后端的使用行为,在严格保护隐私和商业秘密的基础上设计促进数据利用的数据收集、抓取与使用规则,还需要研究适用于数据竞争的反不正当竞争、反垄断分析框架.     

数据要素市场化的理论阐释

数据要素市场化是数字经济的新现象,也是我国社会主义市场经济面临的新问题.数据是数字技术的基础,也是数字经济乃至国民经济的“细胞”.数据成为生产要素是生产力发展的结果,体现了生产要素从传统向现代的转变.数据要素市场化是市场经济条件下资源优化配置的需要.数据要素作为数据资产,既是过去劳动产品,也是生产投入和生产成本.数据赋能产业是数据应用的特殊功能.我国数据要素市场化建设要求加快数据标准化制定、健全数据评估和定价机制、拓展数据市场交易平台、优化数据资源配置、完善数据交易系统.数据要素市场健康运行需要加快数据要素市场的制度建设.     

追根溯源:大数据与会计数据珠联璧合

文章对大数据与会计数据追根溯源,在数据的形成、分类、特征及相关领域等方面探索两者之间的联系.通过分析大数据与会计数据的逻辑关系说明大数据对会计数据变革的影响,同时,会计数据也对大数据的日臻完善做出了贡献.     

浅析XML在Web数据挖掘中的应用

Web上有海量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。相对于Web的数据而言，传统的数据库中的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据，而Web上的数据最大特点就是半结构化。以XML为基础的新一代WWW环境是直接面对Web数据的，     

数据投资、数据共享与数据产权分配

数据产权是数据要素有效配置的前提。数据具有非竞争性，为了提高效率需要促进数据流转与共享，但这往往使数据收集者因为竞争因素受损，从而抑制数据投资，引发新的效率损失。本文从促进数据共享和激励数据投资两者的权衡取舍切入，研究了数据产权的不同配置方式对资源配置效率的影响。研究表明，数据产权分配给用户更有利于实现数据共享，但是会导致数据收集者不愿意进行必要的投资；产权分配给数据收集者可以为其提供投资激励，但会抑制数据共享。在数据收集成本和数据通用性较高时，将数据产权分配给数据收集者以激励投资更有利于提高社会福利。本文进一步讨论了在数据产权配置基础上引入价格上限管制，并要求收集者不得拒绝数据交易的规制政策的效果，发现在一定条件下，将确权与规制相结合可以在保障数据投资的同时促进数据共享，从而优于单纯的数据产权配置。     

数据信托参与数据治理:理论逻辑与实现机制

基于数据流通场景的数据治理和数据权利保护,以个人对个人信息/数据的绝对控制权为理论基础;这种个人绝对赋权模式忽视信息/数据的社会属性和公共属性,不能充分发挥信息/数据的价值。传统信托制度参与数据治理与信托当事人理论和信托财产理论等方面存在抵牾。当前实在法体系下,综合运用法律解释等法律方法能够为数据信托参与数据治理提供制度可能。由传统信托理论出发,对未来数据信托制度的建构必须基于数据收集阶段和数据流通阶段的具体区分,数据流通阶段是数据信托发生的主要场景;可以采取修改法律以及出台司法解释等方式更新传统信托理论,使之更加契合数据时代对数据权利保护的根本目的。     

基于Logistic-熵的大数据产业生态系统演化路径研究

随着全球步入大数据时代，大数据产业作为战略性新兴产业备受关注。大数据产业生态系统良性演化能够为经济社会健康发展提供全方位支撑，系统内种群主体间关系的复杂多变和数据资源的频繁流动共同影响系统演化进程和路径选择。将Logistic模型与熵模型相结合，完整刻画、分析主体间竞合关系和系统资源流动状态，并在此基础上得出不同企业种群和系统集成演化路径：数据生产型企业业务数据集聚—多渠道数据拓展—数据智能化应用演化路径、数据服务型企业数据云聚合—高质量数据融合—数据资产化演化路径、转型企业业务信息网络化—流程再造数字化—服务应用智能化演化路径以及大数据产业生态系统大数据云存储处理中心建立—数据融合扩展—数智化应用种群集成演化路径。     

数据垄断问题研究进展

在数字经济时代,数据要素在经济发展中的作用日益凸显,但是,数据垄断问题制约了数据要素价值的释放。本文首先探讨了数据垄断的内涵,然后从数据要素本身的特性出发分析数据垄断问题的成因,并从宏观经济效率和微观用户福利两个方面综述数据垄断带来的负面影响。之后,本文从数据共享、用户数据使用限制、数据可携带权与用户数据可迁移性三个方面,重点分析当前主要的数据垄断治理方式及政策。最后,本文总结并提出了数据垄断治理研究的未来可拓展方向,以期为我国加快构建数据基础制度、完善数据治理的相关研究和政策实践提供有益启示。     

数据交易平台建设如何影响企业全要素生产率

本文以政府参与型数据交易平台建设反映数据要素市场发展,在理论分析数据交易平台建设影响企业全要素生产率的基础上,结合数据交易平台建设实践与2011—2020年A股上市公司数据,运用渐进DID方法对理论预期进行了验证。研究发现：数据交易平台建设显著地促进了制造业企业全要素生产率增长,这一结论在安慰剂检验、PSM-DID等一系列稳健性检验后仍然成立;数据交易平台建设的促进作用是通过降低交易成本、提高创新效率与生产效率等机制实现的。数字基础设施、数据应用场景等数据产业链关键环节强化了数据交易平台建设的促进作用;而且数据法治建设、数据安全保障等数据治理水平提高,增强了数据交易平台建设的影响。此外,对于规模较大、智能化水平较高、技术密集度较高以及政府数据开放度较高地区的企业来说,数据交易平台建设的促进作用更强。本文的研究验证了数据交易平台建设在制造业全要素生产率增长中的重要作用,为数据要素市场发展与制造业高质量发展提供了有益的参考。     

数据要素资产价格、交易收益与效用研究

数据资产化是推动数据要素市场化流通的关键环节。本文建立了数据资产智能合约会员定价、数据资产交易平台定价和数据资产组合定价模型，针对数据所有权和用益权交易方式，研究数据资产价格与交易收益及效用之间的关系。本文研究发现：数据资产定价机制、交易主体收益与效用等是影响数据要素市场化流通的主要因素。通过机制分析表明：一方面，利用区块链智能合约对数据交易进行跟踪与定价，以实名制会员注册信息，形成数据资产交易合同验证等智能化会员合约，能在有效保障数据交易安全的前提下，降低数据资产交易价格；另一方面，通过数据估值与资产定价两阶段定价模型，能有效挖掘数据价值和优化资产价格，形成不同权属的数据资产动态定价策略，实现供需双方效益最大化。而且数据交易成本越高，生命周期越短，买方效用越低，市场评价越差，客户越容易流失。因此，需要加强数据交易市场与资本市场深度融合，建立规范、高效、安全、便利的数据资产化服务体系，促进数据要素市场化流通。     

数据要素经济学：特征、确权、定价与交易

数据作为新型生产要素已经融入到生产、分配、流通和消费的各个环节,有助于生产力增强、企业创新和资源配置效率提升。相较其他传统要素,数据要素具有虚拟性与非消耗性、非竞争性、价值不确定性、非静态性、正外部性五大特征,并对包括规模经济、范围经济、边际报酬递减规律、私人物品与公共物品等基本经济学原理赋予新的意义。梳理和比较文献后发现,数据确权、数据定价和数据交易构成了数据要素市场的三大核心内容。从促进数据要素市场发展视角看,数据确权亟需明确权利性质和划分权利主体,数据定价需要结合具体的场景、定价策略和定价模型,数据交易则依赖数据参与者存在不同的商业模式和交易机制。展望未来,数据技术发展、数据产权分置和数据垄断问题将会成为影响数据市场发展不可忽视的重要因素。     

全球数据存储产业技术现状与发展

当前全球数据存储产业正酝酿着第三轮技术、设备及框架变化,这为期待着突破核心技术的中国数据存储产业提供了良好的机遇.中国数据存储产业需要抓住全球数据存储产业新技术重构的机会,提出新型数据存储技术、结构和应用的新方法,探索新型数据存储技术、体系、架构的创新之路.其发展方向主要集中在数据存储介质、数据存储软件和数据存储系统集成三个层面.     

专利数据在创新管理研究中的应用综述与展望

大数据背景下，拓展研究者科研数据应用视野对于提高创新管理研究水平具有重要意义。围绕专利数据在创新管理研究中的应用，分别对专利数据分享平台、专利数据样本行业选择及时间跨度、专利数据清洗、专利数据合作网络、知识网络及引用网络、专利数据基本创新指标、专利数据创新绩效指标、专利数据处理分析模型及专利数据指标计算与分析平台进行综合评述，并从网络分析、创新指标挖掘与无形资产评估及案例研究3个方面提出专利数据未来应用方向，可为提高专利数据应用水平、研究创新管理问题提供理论和方法借鉴。     

大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战

"大数据"时代的来临为各行各业带来了机遇与挑战。本文以宏观经济分析为考察对象,介绍了国内外大数据在宏观经济分析中的研究与应用现状,剖析了大数据为宏观经济分析带来的机遇与挑战,认为:一方面,大数据及大数据技术的发展丰富了宏观经济分析的数据基础和分析手段,另一方面,利用大数据进行宏观经济分析尚面临数据清洗、数据安全、人才培养和平台开发等多方面的挑战。最后,本文基于以上分析提出了相应的对策建议。     

基于多线程的分布式数据同步方法研究

在大数据时代,单一数据存储方式早已不能满足大数据、云数据的存储处理,本文提出一种分布式数据的同步方法,具体来说是涉及一种用于分布式环境下的基于多线程的数据同步方法,其特征在于数据能够在不占用当前服务资源的情况下进行高效传输.     

一类模糊数据的相关系数研究

在统计学中,经常用(皮尔森)相关系数表达两个变量之间线性关系的强弱,并揭示关系方向。相关系数所处理的数据都是明确实数值,但当数据是模糊数据时,如何计算此类模糊数据的相关系数一直困扰着统计学研究者。鉴于此,研究当数据为模糊数据比如区间数据时,探讨这种模糊数据相关系数,提出一类模糊数据相关系数的定义,并考察将影响大学生数学成绩的量化因素当成模糊区间数据进行实证研究分析,得出更符合实际情况、合理的预期结果。同时,研究将模糊区间数据相关定义用于两种数据都是实数或其中一组数据是实数的情况,揭示出这种广义模糊相关系数,可用于更广泛的应用领域。     

欠发达地区数字经济发展的动力和机制研究——以贵州省数字经济发展为例

互联网属于普惠技术,就数字经济发展而言,欠发达地区同样存在机遇。作为欠发达地区,贵州省在数字经济发展上走在了全国前列。运用价值网络分析方法对贵州省数据产业发展的研究表明:基于网络空间发展的新基础设施建设,为欠发达地区数据产业的发展创造了条件;应用场景的开放和实时在线数据平台的搭建,是数据产业发展的前提和基础;围绕数据开发,数据供给、开发和应用者共同构成了数据产业生态系统;占主导的数据平台和数据类型不仅决定着数据产业生态系统的结构和形态,而且决定着数据产业发展的方向。整体看,对于欠发达地区,如何通过政务数据平台的搭建和数据开发引致并集聚数据开发者,进而带动产业数据的开发和应用,是启动和发展数字经济的关键。     

大数据产业的战略价值研究与思考

近年来,伴随着信息技术的高速发展,数据成为促进现代经济社会发展的关键因素。发达国家纷纷将大数据纳入国家战略,加快大数据布局。在此背景下,纵观全球大数据产业发展现状,不难发现发达国家都将大数据纳入到国家战略,纷纷加快大数据布局,大数据产业链日趋完善,市场前景十分广阔。大数据之所以具有重要的战略地位,是因为数据已成为促进现代社会经济发展的关键因素。鉴于此,我国要加快实施大数据国家战略,加快数据开放共享步伐,制定有力的数据安全保障体系,积极推进科技应用创新,尽快形成产业链协同创新的生态环境。     

企业大数据能力:研究综述与未来展望

大数据给企业带来变革性影响，也带来许多挑战。学者借鉴IT能力提出大数据能力概念，但对大数据能力的定义、性质和测量维度等内涵未达成统一认识，不利于深入研究。回顾了大数据能力现有研究，阐述了大数据能力的内涵及其与相似构念的异同，并基于资源基础观整合了目前大数据能力的结构维度。同时,还总结了大数据能力给企业带来的组织层价值。最后，提出了4个研究方向：①区分大数据能力与大数据支持能力，并探究大数据能力价值实现机制；②进一步明确大数据资源形成大数据能力的过程；③进一步探索不同类型企业大数据能力的差异及其影响因素；④借鉴相似构念的研究成果并用于大数据能力相关研究，进一步整合相关理论，避免其陷入碎片化。