建立科学数据基础制度激发...据二十条”与国家数据局成立_周园春.pdf

农业大数据学报 2023,5(1):11-14 Journal of Agricultural Big Data DOI:10.19788/j.issn.2096-6369.230105 作者简介：第一作者周园春，男，研究员，研究方向：科学大数据、大数据分析与挖掘、知识图谱等；E-mail：。通信作者陈昕，女，高级工程师，研究方向：大数据管理与分析、知识发现与关联数据；E-mail：。建立科学数据基础制度，激发科学数据创新活力兼论“数据二十条”与国家数据局成立 Developing Scientific Data Fundamental Institution for Stimulating Its Innovation Energy:On Data 20 Article and Establishment of National Data Bureau 周园春，陈昕*中国科学院计算机网络信息中心，北京 100083 数据作为新型生产要素，是加快构建发展新格局的重要资源。数据基础制度的建设事关国家发展大局，自党的十九届四中全会提出数据要素以来，得到了党和国家的高度重视。2022 年 12 月19 日，中共中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称数据二十条），从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面对数据基础制度的构建提出了方案，对我国数据基础制度的建立具有重大意义。2023年 3 月 10 日，国家数据局成立，标志着数据基础制度建设的顶层组织框架基本成型，数据要素市场将进一步完善并进入提速发展新阶段。科学数据已经成为科学研究创新和社会经济发展的战略性、基础性资源，必将成为数据要素的重要组成。科学数据是科学研究的重要驱动力，具有其特色的生命周期及应用场景，除支撑科学研究外，也是支撑国民经济发展和跨行业协同创新的重要要素。科学研究是实现国家创新发展的重要动力，也是落实和实践数据基础制度及数据要素化流通的重要领域。科学研究的开放性，使得科学数据在国际合作等方面具有其先行先试优势。科学研究的创新性也将为 周园春 中国科学院计算机网络信息中心 副主任 新型生产关系等的实现，提供创新技术手段。1“三权分置”，促进数据流通与价值实现 数据产权因其复杂性、动态性、多主体等问题，一直是数据产权制度亟待解决的基础性问题。数据二十条提出了“三权分置”的数据产权制度框架，以促进流通为核心，兼顾多主体利益，并通过产权登记等新方式，构建新型的数据产权体系。“三权分置”的提出，也为科学数据确权问题提出了解决方案，相应的，也对科学数据治理的相关环节提出了新的要求。12 农 业 大 数 据 学 报 第5卷 1.1 弱化所有权，强化数据流通 数据要素要流通、要交易，明确数据产权是基础问题。然而，数据是无形资产，具有非消耗性的特点，其 生产、流通、使用过程涉及多方主体，数据所有权难以界定。数据二十条借鉴了土地等其他生产要素的产权管理方式，提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，直接面向数据流通，强化数据的加工、使用，鼓励“数据产品经营”，为实体经济赋能，在解决数据产权基础性问题的基础上，也具有明确的引导性。科学数据的价值实现一般以聚合、整编、加工以及共享为前提。按照数据二十条的政策指引，弱化同样复杂和困难的科学数据产权问题，而是率先明确对于科学数据流通和赋能更为重要的持有权、加工使用权和产品经营权，使得使用权可以在要素市场中流通，将有效盘活科学数据的流通和共享生态，进而促进科学研究的创新发展。1.2 推动公共数据确权授权，发展科学数据产品与服务 数据二十条提出了多元主体产权配置结构，应“建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度”。在强化公共数据汇聚共享和开放开发的基础上，也指出公共数据的使用在保护数据安全的基础上，可包括“有条件无偿使用”和“有条件有偿使用”，这些政策对科学数据的管理和开放共享具有重要的引导作用。科学数据多源自政府资金支持的项目和科学装置，很多科学数据中心等平台也因政府经费支持建设而具有公共服务平台的属性，因此，多数科学数据应属于公共数据范畴。传统上，科学数据共享以无偿服务为主，数据二十条中提出的“有条件有偿使用”等原则，为科学数据的开放流通和进一步赋能实体经济等提出了更多的可能性。特别是，科学数据同行业领域关系密切，近年来来源日趋多样，分类分级的授权机制有利于多类主体间的协作。数据二十条 同时提出要“审慎对待原始数据的流转交易行为”，“原始数据不出域、数据可用不可见”等要求，对科学数据的服务模式和加工能力等设置了新规制。基于原始数据的数据产品加工，既是对数据价值的再发掘，也是对原始数据的安全保护。数据、模型、计算等资源相结合，有利于产生更符合领域和学科需要的科学数据服务。特别是，随着新技术的发展，可探索新型科学数据服务模式，在保障科学数据安全和个人隐私的基础上，提升科学数据服务水平，保障科学数据安全。1.3 探索数据产权登记新方式，利益贡献有追溯 数据二十条提到“研究数据产权登记新方式”，从登记内容、登记手段、协同机制等方面都需要探索和创新，以解决数据要素组织形式多样、可能被多次登记等问题，并同数据流通和数据市场相协同，将数据产权登记作为数据要素基础服务。科学数据往往也存在多种组织形式和加工程度。就数据粒度而言，有数据项、数据文件、数据集、数据库等；就数据加工程度而言，包括原始数据、数据产品等，其中数据产品还可根据处理方法和加工程度等，被划分为不同的产品等级，不同的学科领域也存在不同的划分方式。开展科学数据产权登记，需要充分考虑科学数据的基本特征和学科特色，在国家统筹的数据资产登记的基础上，在登记内容规范、登记模式、技术支持等方面做出适应性的扩展和补充。特别是在当前国家相关政策、平台等尚未全面实施阶段，应提前在科学数据管理相关环节对科学数据各环节的贡献和处理等进行记录，例如在数据出版等过程中体现数据来源、数据作者、共享范围、许可协议等信息，确保数据来源可确认、三类权属可界定、流通过程可追溯。2 市场决定价值，按贡献参与分配 2.1 市场化资源配置，促进科学数据高质量供给 资产价值评估通常有多种方式。如果将数据要素作为生产投入来看，其价值评估主要从成本视角计价，包括采集成本、加工成本、流通成本等，对数据产品的质量控制等都是成本投入。数据二十条提出由数据要第 1 期 周园春等：建立科学数据基础制度，激发科学数据创新活力兼论“数据二十条”与国家数据局成立 13 素市场来评价要素价值，从“有什么，提供什么”向需求牵引、市场化配置转变，要素价值由市场评价，有助于激发数据提供方积极性，优化数据生产加工模式和数据质量。这种市场化资源配置和价值评价的机制，或将成为提升科学数据质量、优化科学数据服务的重要手段。首 先，数据质量提升和质量控制不再只是成本的增加，也将提升数据的使用价值和市场价值。当质量相关投入会带来更高收益时，相关数据处理者将更愿意关注数据质量问题。其次，由于科学数据自身体量较大、结构复杂、形式多样，其质量影响因素涉及科学数据生命周期的各个环节，科学数据质量评价一直是一个难题，要素市场价值评价可成为科学数据质量体现的重要方面。此外，新的评价机制也会使科学数据质量管理的关注重点发生变化，从准确性、完整性、客观性等科学数据内容质量要素向可访问性、可信度、需求响应度等科学数据效用要素转变。2.2 科学数据的价值评价应融入学术评价 数据二十条重点关注数据要素市场的高质量发展，强化流通和价值实现。在不同领域，流通市场和价值实现方式，也会存在一定差异。具体到科学研究领域，科学数据的主要流通场景还是在科学研究链条中，在此基础上，适度延展至国民经济发展的其他领域；科研人员作为科学数据的主要处理者，其关注的价值回报，除经济价值外，也非常关注学术影响力和学术评价。对于科学数据的价值评价，应充分考虑科学数据学术价值的体现。一方面，应进一步推动数据论文、数据出版、数据引用等科学数据学术价值呈现方式的实践与推广；另一方面，应将科学数据形成的相关学术价值纳入科技评价体系，按学术成果及影响评价贡献，按照各环节参与情况，分配各环节参与主体的贡献和评价收益。2.3 科学数据的收益分配要充分考虑公益属性和社会属性 数据要素收益分配，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则。以政府资金资助产生的公共数据需要充分考虑公益性和社会贡献。而科学研究以认识世界、探索世界、改造世界为目的，本身就具有一定的公益性。科学数据作为科学研究的重要产出之一，在科学数据管理办法中已提出，政府预算资金资助形成的科学数据，应以开放为常态、不开放为例外。在科学数据流通和收益分配过程中，既要尊重相关各类主体的贡献，但也务必不能忽视其自身的公益属性和社会属性。3 探索数据服务新模式，实现安全、合规、有序流通 数据二十条兼顾安全与发展，在强调数据流通安全合规的同时，重视新模式、新方法的探索。在安全合规方面，不仅有专门的章节阐述安全治理制度，更是将分类分级、个人信息保护等贯穿全文；提出了行业监管、第三方服务等合规治理手段。在创新方面，全文有 30 处提到了“新”，新型生产关系、跨境流动与合作的新途径新模式、数据产权登记新方式、创新技术手段等等。不管是数据流通还是安全治理，都离不开新技术、新方法以及相关基础设施的支持。科学数据作为开放性较强的一类数据要素，在率先落实数据二十条的同时，在协同创新、可信流通、安全治理等技术创新方面也具有很大的潜力。3.1 强化多方协同，构建合规监管规则 中华人民共和国数据安全法颁布以来，数据安全得到了高度重视。数据二十条进一步强调了应把安全贯穿数据治理全过程，不仅强化了政府、企业等主体的安全责任，还提出了多方参与的协同治理作用。在数据流通监管方面，也提出了应完善数据全流程合规与监管规则体系，培育第三方服务机构等。既强调监管、监测等公共服务的建设，也强调了行业协会、数据业务专业机构、新型科研服务机构等在数据合规评估等方面的重要作用。科学数据管理与开放共享已具有一定的工作基础，但更多的关注领域科学数据的处理和服务，面向科学数据治理和流通的公共服务尚不完善，特别是科学数据安全风险监测与应急处置、科学数据溯源、质量评估、数据管理能力认证、数据资产登记等方面的服务能力亟待加强。为此，首先，应该让科学数据真的“通起来、流起来”，通过科技资源标识、互操作规范等，促进数据整合互通和互操作。其次，构建合规公正的保障服务体系，采取可信存证、认证评估、安全监测等服务手段，提升数据可用性和可14 农 业 大 数 据 学 报 第5卷 靠性，保障数据安全和用户权益。再次，构建集约高效的科学数据公共服务和基础设施，为科学数据流通提供支撑与保障。3.2 探索科学数据服务新模式，积极推动科研领域技术创新 数据二十条提出的是一套新型的数据基础制度框架，需要探索新的服务模式和新的技术手段，鼓励先行先试和试验探索。科学数据也需要探索赋能新范式创新的流通模式和创新生态，并为国家数据要素市场建设提供示范和技术支撑。数据要素流通需要发展协同创新的流通模式，科学数据的流通也需要相适应的协同创新环境，使得科学数据“活起来、动起来”，实现不同主体资源的互通、互联、互认。通过构建面向流通的数据基础设施，建立可信、透明的科学数据基础设施环境和资源网络，打通科学数据中心等不同主体；加强数据分析能力建设，让数据活起来；构建跨中心的科学数据工作流管理和调度环境，在创新环境里有序流转，让数据动起来；真正服务重大科学问题，让数据用起来。数据二十条提出，支持开展数据流通相关安全技术研发和服务，促进不同场景下数据要素安全可信流通。安全技术研究一定程度上也属于科学研究的范畴，和科技创新、科学数据要素治理等也密切相关。应加强区块链、隐私计算、智能监测、安全审计等可信流通与安全治理的关键技术攻关，并同相关合规性要求相融合，为数据要素流通提供技术支持。同时，科学数据要素流通也是安全治理的重要场景，特别是在跨境流通方面，部分开放性较强的领域的科学数据或可作为突破口，在国际