数据流动赋能服务企业数字化转型

王家辉

（长春工业大学经济管理学院，吉林 长春 130000)

以5G、云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息通信技术推进着全球数字化转型，加快数字贸易化。在全球数字经济蓬勃发展的时代背景下，数据作为国家的战略性资产，其作用价值也在日益凸显。数据在是企业间经济交流和博弈的重要纽带，参与着人才、资本、服务、商品等各类型的全球化活动，保证企业间经济活动与交流合作的高效畅通。数据作为经济驱动的重要力量，其监管与维护对于服务企业的数字化转型之路至关重要。唐红娟（2009）认为在大数据时代，数字贸易这种新型商业模式将数字化信息作为贸易标的，将会创造新的消费奇迹[1]。

从数字经济和实体经济融合的角度来看，服务业的数字化就是实体数字经济的切入口。新中国成立以来，服务业的规模就在不断壮大，质量效益日益提升。国家统计局的数据资料显示，从国民经济机构分布来看，2021年服务业在我国经济占比达到53.3%，高于第二产业13.9个百分点。从企业主体占比看，2022年12月，在我国5 100多万户企业中，服务业企业占比达77%；共有个体工商户1.07亿，其中80%以上从事服务业，由此可见，作为经济发展有力推手的服务行业，研究如何加快数字服务业发展，能够为实体经济带来巨大数字化贡献。

1 数据流动赋能服务企业的内在逻辑

1.1 赋能经济新要素流动，推动市场高效畅通

《中国数据要素市场发展报告（2021—2022）》显示，我国数据要素市场规模达到815亿元，到2025年将突破1 749亿元，数据要素市场将进入快速发展阶段。数据流动能够推动数据资源整合，将数据的人才流、资金流、技术流、物资流加以规整，使企业的资源配置效率提升，数据要素市场的竞争优势也将大大提高[2]。在资源配置中，通过协同网络与算力算法进一步优化数据从而掌握市场需求，使企业在供需两端同时提升资源配置效率[3]。同时，企业可以依托数据资源打造数据资源库并加快数据要素市场建设，随着服务企业数字化转型能力的提升，企业将更加关注数据的变现能力以提高企业的经济效益，那么企业内部与上下游之间、企业与企业之间的合作将会进一步加深。数据赋能还能带动数字服务企业衍生出更多就业岗位，在加快产业重组和企业商业模式转型的同时，也能够加速企业的规模扩张，推动市场高校畅通。

1.2 赋能数据监管，维系贸易数字化秩序

数据流动在大力推动经济全球化的同时，也对数据安全、数据合规性、数据监管提出了更高要求。依靠互联网的数据网络流动离不开任何主权国家的数据监管，也没有任何数据流动能够超越地域，摆脱主权限制，因为最终的数据要素市场一定是“依法治市”。2020年，《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》中提出进一步加快培育发展数据要素市场以维护市场秩序；2021年12月，“数据十二条”对外公布，建立了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等4项制度，并提出20条关于数据监管的相关政策举措；2023年，国务院机构改革方案获得通过，将组建国家数据局，数据要素市场上升为国家战略。国家数据局的出现意味着数据要素市场将会有一个真正的监管机构，以满足数字服务企业的数据流动和数据监管需要，为政府所用，以促进数据的合规流动，维护贸易秩序。

1.3 赋能产业升级，巩固数字服务企业发展优势

数据不仅是战略性资源，也是推动产业结构升级、经济高质量发展与转型的源动力[4]。根据国际数据公司（IDC）测算，预计到2025年，中国产生的数据总量将达48.6 ZB，占全球的27.8%；对国内生产总值（GDP）增长的贡献率将达年均1.5%～1.8%，当前的数字产业已然成为了优势产业。数据流动带来的产业结构升级，包括基础设施、硬件设备、软件应用等方面，都将使我国数字服务企业的自主研发水平得到进一步提升，继续维系着服务企业的数字化进程。我国服务企业的数字化进程也绝不是“关起门来搞建设”，数字服务企业将借助数据这一跳板，让数据“走出去”。从短期来看，数据流动能够使数字服务企业在销售、管理、服务等环节提高运作效率，构建起线上、线下一条龙式协同服务模式，减少不必要的成本投入和资源浪费；从长期来看，数据流动也将会使得更多的服务企业投身于数字化发展来优化自身，开拓更多新型经营模式，依靠数据跨境流动反馈来的数据信息催生更多增值服务，获得价值增量，继而巩固数字服务企业的发展优势。

2 服务企业数据流动治理的现状分析

2.1 立法与实践现状

我国针对数据管理的专项立法的起步较晚，还未形成一套完整的治理体系。当前，我国相关数据治理的法律构成体系核心主要在数据本地化储存原则和数据的出境安全评估机制上[5]。《网络安全法》从法律层面对数据本地化储存做出了详细解释，该法律中的第37条也就相关信息设施的运营者提出了明确规范要求：就关键信息的基础设施运营者应当将在我国境内收集和产生的个人信息和重要数据存储在境内，对外国的互联网运营商提出了新的管理要求。为此微软、亚马逊等外国头部互联网跨境电商平在国内都设置了数据中心，以满足我国数据本地化的法律法规，同时那些存储在国外的国内用户数据也纷纷迁至国内设立的数据中心中。

在数据的出境安全评估机制上，出台《数据出境安全评估办法》，旨在落实《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的相关规定，迎合数字经济的潮流，防范数据风险，让我国数字服务企业更好地“走出去”。

2.2 阻碍因素分析

2.2.1 企业内部数据管理不完善，合规性不足

数字服务企业在治理数据流动时，主要依据的是国内法律或是援引国外的数据保护政策，缺乏合规性。企业内部管理只是浮于表面，数据是否合规、数据审查的培训及风险评估等环节。服务企业内部在管理数据过程中，相关负责人缺乏专业化程度和相关技术培训，不能够结合企业自身特点、行业发展情况处理问题。在数据检查过程中，各项合规检查主要集中在事前，忽视了事中跟进和事后风险评估环节。一旦遭遇境外数据拦截或数据泄露问题，不仅会给企业自身带来毁灭性打击，也要面临法律惩处，致使企业处于被动局面。

另外，数字服务企业内部工作机制尚不完善。数据治理涉及多个专业，需要多个部门协调工作。但实际情况往往是企业内部因考虑管理成本问题而忽视了数据职能部门对相关方案的参与指导，将其倒置于方案完成之后。此外，数据的合规治理也需要大量优秀的专业人才，对技术门槛要求高，但大多数中小企业往往由于经济方面的原因而难以扩充人才队伍，合规治理体系的构建还有较大的提升空间[6]。

2.2.2 国内数据法律库不完善，合规机制不健全

服务企业面临的数字困境还体现在数据法律法规的制定上，自2017年发布《评估办法一（征求意见稿）》到2021年发布《评估办法三（征求意见稿）》，时至今日，还未出台一套完备的监管规则，数字服务企业面临着“有法难依”的困境。《网络信息安全法》针对数据流动中企业相关的关键信息的基础设施运营者提出规范要求，但却没有对这操作一主体进行规范定义。在《关键信息基础设施安全保护条例》第10条中指出会给管理数据的关键信息基础设施运营者进行认定通知，以此进行监管，但只是规范了数据使用和管理的责任认定，却并没有详尽明确的身份认证；《个人信息保护法》第40条对设定条件的个人信息处理者纳入了监管范围，但《数据安全法》中第31条却又将“其他数据处理者”也纳入监管。这种对重要信息主体定义上的模糊性暴露出当前数据合规机制仍不健全，这将阻碍我国数字服务企业的发展步伐[7]。

3 数字服务企业数据流动的未来展望

3.1 规则完善：数据监管的行业化特征日益凸显

全球正在加速进入数字经济时代，服务企业作为市场主体之一，数据信息需求旺盛，同时为了遵循政府和监管单位的监管要求，服务企业需要基于场景化思路，建立以数据为中心的数据流动管控，夯实数据应用基础。首先企业要遵照公司有关数据流动管控要求和上级单位监管要求，加强数据监管，其次是提高数据识别和场景应用水平，围绕数据流动过程中涉及的采集、应用、存储等场景管控，实现数据存储本地化，对数据对接人员进行管控，避免出现数据遭恶意访问、连接、破坏的风险，以“安全至上”为理念[8]。清晰科学的数据分级分类是企业数据流动有序治理的基础，由于数据的分级分类同数据应用场景、数据特征、行业差异性等有关，在不同的应用场景中数据的分级分类也有所不同。这就意味着为了满足数据在各个行业的有序流动，无论是国家层面的法律规范还是企业层面的技术方案，都应随着应用场景的不同和行业类型的不同而更加细化，数字服务企业中如金融、电商等发展程度高、数据流动量大的行业也将率先完成行业的规则化治理，为数据监管提供更多宝贵经验。

3.2 技术提升：数据流动的治理技术日趋成熟

要想使企业实现“原始数据不出域、数据可用不可见”，需要提高对数据的识别与处理能力。在数据资产梳理方面，数据分类分级技术能够帮助服务企业实现对核心数据、重要数据、个人数据的高效识别以及与相应数据类别、数据安全等级的智能关联，从而大幅提升工作效率。未来数据的分级分类、区块链、隐私加密等技术都将会随着科技发展而发展，应用程度也将不断加深。数据的分级分类和自动化可以高效识别数据等级并规整数据信息，区块链技术可以帮助企业实现数据流动全生命周期的“防篡改、可追溯、可信任”，为国家和企业的监管审计工作提供有力的安全保障，隐私加密技术则能够实现数据的“可用不可见”，部署企业内部数据隐私安全，为国家审计监管工作提供更多技术支持。

3.3 价值体系转变：由“合规性驱动”向“业务价值驱动”转变

当数据管理走向合规化，企业的关注点也将从符合监管要求向提高企业实际效能上转变，即数据的合规体系建设将从“合规性驱动”转向“业务价值驱动”上来，将合理的成本投入转变成为合理的价值投资，在保证数据安全的基础上，寻求企业效能和数据安全的合理平衡点，以此激励企业挖掘更大的效用价值和更多的应用场景，实现数据赋能，提升企业效能。

4 结束语

数据流动要想成功赋能服务企业，需要完善的国内外法律环境、清晰的路径模式构想，企业自身做好规划指导、夯实数据应用基础，提高科学技术水平。展望未来，数据流动的监管规则行业化特征日渐显现，清晰的数据分级分类将是数据流动的基础，数字服务企业分支众多且繁杂，要想实现数据成功赋能，无论是国家层面的法律规章，还是企业个体层面的规则制定，都将围绕不同的场景化模式而不断细化。随着全球化不断加深，云计算、区块链等技术日益发展，数据的重要性将更加凸显。服务业的数字化转型之路将携手数据，寻求更多的商业使用场景，通过数据资产使服务企业实现高倍增值，在提高企业效能上也将不断发力。■