陈溪:2022年的中国智慧城市:建立发达的数据要素市场

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前言:依靠未来技术拉动中国或世界经济增长,预期至少还需5-8年,例如6G通信网络、卫星互联网、无人驾驶和量子计算等。当前,除了加大基于存量技术投资,例如5G通信网络、千兆光网、超算中心和各类共性平台等。未来3-5年中国智慧城市建设核心是建立发达的数据要素市场,提高全要素生产率以应对增长放缓带来的政治、经济和社会挑战。

China’s Smart City Transformation: Data Commercialization is Key

图片来源: jamesteohart / Shutterstock.com

建立发达的数据要素市场

数字生产决定数字消费,有什么样的数字生产方式就有什么样的数字消费方式。例如,智能汽车、智慧政务等数字消费方式是数字生产方式(例如云计算、人工智能)发展的结果。数字消费对数字生产有反作用力。年轻人对电子竞技、老年人对实时健康、工作族对远程会议的兴趣,引发虚拟现实、智能穿戴等数字产品消费,刺激数字生产。对所有经济体而言,发展数字经济第一要务都是发展数字生产。

连接数字生产和数字消费的桥梁是数字中介。个人、政府和企业用户对数字产品有高度个性化、多样化的需求,使数字生产并非总能直达最终消费。只有完成消费过程的数字产品才是数字商品。数字中介主业是完成数字处理、确权、评估和定价以及利益分配,促进数字消费。

中国政府的数据主要汇聚在大数据中心,社会数据主要集中在私有平台型企业。国有数字化城市投资公司和私有平台型企业一起依托北京、上海或深圳等大数据交易所完成数据交易。然而,国有数字化城市投资公司或私有平台型企业因其高额运营成本,无法满足高度个性化、多样化、碎片化的数字消费需求,这就需要丰富的数字中介生态将数字产品转化为数字商品。

建设兼顾有为政府和有效市场的平台公司

国有数字化城市投资公司以清单化、项目化形式推进“基础设施统建共用、数据资源分采统用”,将支撑“有为政府”。但是,需谨慎看待国有投资平台沿用传统基础设施投资、建设和运营模式的惯性思维。例如,投资平台可能强势垄断数据要素市场下游,压缩包括法律、金融、咨询和技术等各领域中小企业的创新意愿和空间,削弱“有效市场”。建议秉持“政府强统筹、中介小切口”原则,保护众多的市场创新主体,激发更大市场活力。此外,还需建立跨区域知识产权保护和纠纷解决机制,以及数据要素市场反垄断和反不公平竞争的监管机制等来保护数字中介生态。

另一方面,建议谨慎看待信息基础设施REITS化倾向。城市无线网络、数据中心或城市大数据平台等基础设施大多具有公共设施属性(盈利性较弱),且信息技术迭代频率大多为3-10年(资产贬值快),远短于传统意义基础设施REITS期限(多为10年以上)。因此,国有投资平台可能会积累大量低利润率资产,增加其债务风险。

调整治理结构,支撑数据治理

总体来看,决策支持“一网慧治”、政务服务“一网通办”、城市运行“一网统管”,以及从市、区、街(镇)下沉到居(村)和楼宇(或网格)的五级治理,还有不同层级决策大脑及移动终端的普及(例如市区级大屏、街镇级中屏和社区级小屏),都是当前中国成功的数据治理经验。下阶段重点任务是使治理结构与快速迭代的信息技术相互适应。

首先,部分地方可开展“四定职责”试点,即包括“定数据”。通过将各部门“三定职责”(定职责、定机构、定编制)扩大到“四定职责”,可支持经信部门(包括大数据中心)开展针对数据全生命周期的规则化、标准化的业务指导和监管。

其次,建议建立跨部门跨区域的虚拟组织,推动部门协同。例如,在市级层面将建立“大水务”、“大应急”或“大市场监管”等跨部门虚拟平台联合审视治理效果,规避类似城管委主导“一网统管”,却因“小马拉大车”难以有效施行等局面。此外,多个街(镇)或居(村)也可建立跨区域的虚拟平台,应对跨区域治理挑战。

第三,完善“鼓励竞争、宽进严管、以用促管”的监管机制。以市场监督管理局为代表的监管机构需针对企业和政府部门建立事前(风险预测、主动核查和自我承诺)、事中(分类分级监测预警)、事后(守信联合激励、失信联合惩戒和信用修复)一体化信用监管机制。同时,逐年、逐领域推出细分领域监管沙盒,在“以用促管”的实践中调整监管边界。

第四,建议建立符合本土实际需求及高水平国际规则的人工智能治理框架。当前难以全面预知人工智能技术负面影响,而等待基础性法律出台则会降低政府对产业、技术和社会需求的反应时间;因此需要制定灵活且高水平的人工智能社会治理规则,与基础性法律相互支撑。建议参考高水平国际规则,建立符合一般法律和道德规范的人工智能治理框架,例如人工智能技术和算法需遵循透明、公正和可解释性(包括模型、界面),实现人的决策与人工智能决策之间的平衡,确保个人隐私和数据安全以及具有以人为本的价值观等。

维护公平的发展底线

智慧城市正迈向人工智能社会阶段,这可能会加剧社会不公平,为公共服务均等化以及平衡发展增添新挑战。

建议加强全体人民、弱势群体、老龄人群和农村人口的数字素养,可以通过政策帮扶、宣传教育等方式弥合数字鸿沟,维护公平的发展底线。

建议探索数字要素收益分配机制,让更多人民群众成为智慧城市广泛受益者。由于城市和数字巨头占有更多人才、资本、技术和数据等生产资料,社会收入差距将显著。随着数字要素确权、评估、定价和交易技术和机制的深化,建议将更多人群纳入数据要素收益的分配机制,让更广大群众(包括农村)将成为财富流动的受益者。

推进跨区域数据要素市场融合

推进跨区域数据要素市场融合,将进一步促进公共数据开放和利用,加快培育数据要素市场,释放数据要素价值和构建发展新动能。

加速促成全国性或全球性的数据要素市场。北京、天津、成都、重庆和武汉等中国北方或内陆城市有丰富的土地、人才、资金和技术,建议部分区域率先建立接近或高于《数字经济伙伴关系协定》(DEPA)的高水平全球数字经济规则,实现北方城市与粤港澳大湾区、海南以及东盟的跨区域大数据交易平台融合,满足数据要素的开放性、扩张性,促进数字消费和中介生态的繁荣,催生更多具有创新力的专精特新企业。

路网、能源网、水网等传统基础设施联通仍十分重要。例如,建立“前海-元朗-大屿山”陆上交通,与港珠澳大桥共同形成联通珠江两岸的战略通道,这会加速珠江两岸人才、资金和技术等生产要素的流通。在此基础上,系统性开展智慧城市群及数字基础设施规划和建设,促进数据要素跨区域流动,构建发达跨区域数据要素市场,支撑深圳“先行示范区”、香港北部都会区和横琴粤澳深度合作区,并引导亚洲智慧城市的发展方向。

本文英文版于2022年6月发表在香港大学亚洲环球研究所:

https://www.asiaglobalonline.hku.hk/chinas-smart-city-transformation-data-commercialization-key

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