随着数字化程度不断提高、新兴技术不断涌现，数据已无处不在；然而，如果获取数据经济的渠道仍受限制，数据的潜在益处就无法实现。
实现公平获取数据经济，意味着遵循诚信、包容和互操作性这几项核心原则。
这只能通过资本、协作和合规这三大杠杆来实现。
数字技术生成并消耗大量数据。这些数据可用于向公民提供有效服务、提高各行业效率、支持制定基于证据的政策，并普遍帮助利益相关方作出更明智的决策。数据是一种非竞争性、不会耗竭的资源/资产；在尊重权利的环境中获取数据并加以使用、重复使用和共享，有望解决许多社会、经济和环境问题，并为现有行业创造创新机会，甚至催生全新行业。
据估计，到2025年，全球每天将生成463艾字节数据。如此大量的数据不断产生，若能负责任地加以利用，数据必将成为推动全球经济发展的力量。然而，如果获取数据经济的渠道仍受限制且有失公平，所有这些益处都将无法实现。研究表明，数据的获取和共享有助于创造社会和经济效益：对于公共部门数据，效益相当于国内生产总值（GDP）的0.1%至1.5%；若同时纳入私营部门数据，则相当于GDP的1%至2.5%（少数研究估计最高可达GDP的4%）。
数据共享平台让公共和私营部门能够在尊重权利的环境中共享数据，是推动数据驱动型经济公平获取数据的一种机制。2020年，约25%的大型组织通过正式的在线数据市场使用数据或将数据货币化。预计到2022年，这一比例将达到35%。
印度第四次工业革命中心（C4IR India）与印度国家转型委员会（NITI Aayog）及多个公共和私营部门利益相关方合作，最近发布了一份白皮书，作为数据服务共同利益倡议的一部分。白皮书详细介绍了发展公平数据交换生态系统所需的技术特征、治理框架、激励模式和促成因素。
公平获取数据的原则
根据具体情境，可以从多个角度理解公平获取数据经济。对一些人而言，这意味着能够获取可用数据集，从中提取洞见并获得更好或新的机会；对另一些人而言，这意味着在降低数据管理成本和行政负担的同时，将收集的数据集货币化的可能性。但有一点毋庸置疑：每个人都必须能够获取数据经济，才能创造价值并从中受益。因此，公平获取应基于以下不可侵犯且并非详尽无遗的原则：
1. 诚信 – 在整个数据价值链中，必须努力维护数据的完整性和安全性。必须明确界定数据所有权，并得到所有参与者的尊重；共享和使用数据时，应确保其创建、收集、交换、使用和重复使用均可追溯、管控和审计。这将增强数据生态系统中利益相关方之间的信任。例如，如果农民共享数据时能够知道谁在使用这些数据、使用多久以及出于何种目的，就能建立对该系统的信任，并确保数据完整性不受损害。可借助技术与法律相结合的解决方案，促进数据的安全收集、存储、处理和共享。
2. 包容性– 这一原则着眼于赋能并支持各类利益相关方，使其能够有效参与数据经济。小型产业获取数据网络、市场和服务提供商的渠道，应与资源充足的大型企业同样便利。打破人口结构、经济差距和社会信念造成的界限，提升数据的可发现性和可访问性，将有助于实现包容性数据经济。
3. 互操作性– 数据经济中会并存各种数据生态系统；如果这些生态系统能够彼此通信，不受所用技术、地域或行业边界的限制，其价值就会呈指数级增长。互操作性将强化数据可携带性要求，加强协调，减少重复并提升效率。它还能让来自不同来源的数据集得以组合，从而开展有意义且可验证的分析。互操作性也将大幅提高数据网络的价值，并发挥制衡作用，确保任何单一网络或企业都无法对其他参与者施加垄断性影响。
实现公平获取的杠杆
上述原则可通过资本、协作和合规这三大杠杆来实现。
1. 资本 – 为确保数据得到适当采集、转换和标准化，并可供使用，需要投入成本。如果数据持有者无法通过直接货币化或其他激励机制承担这笔成本，就可能无法建立可持续的数据共享实践或平台。因此，公共和私营部门都需要投入资金和资本，建设共同基础设施、制定标准并开发技术，以高效共享数据。这不仅能降低数据共享成本，也能激励现有和新加入的参与者开展创新。这可能会增加选择并促进竞争，形成优质数据供需的良性循环。成熟的参与者和政府还可以投资于数据素养教育和能力建设，扩大数据经济中具备技能的参与者群体。
2. 协作– 缺乏激励措施以及经过验证的数据货币化/估值模式是一项挑战，尤其使私营部门难以与公共部门携手共享数据。无论是财务、市场驱动、声誉/可持续发展相关，还是服务于公共目的的激励措施，或这些措施的组合，都可能推动利益相关方开展协作。通过政策或平台建立联盟或互利伙伴关系，有助于测试并展示共享/交换数据的价值，也有助于识别数据共享的收益、成本和风险。随着时间推移，协作可能带来网络效应，吸引更多参与者加入，同时扩大并强化生态系统。例如，马拉维卫生部和该国通信监管局与印孚瑟斯合作，利用移动数据为政府政策和决策提供依据。这项合作使卫生服务站的选址配置效率得到提升。
3. 合规– 数据生态系统涉及多类法规，包括数据相关法规、知识产权、竞争法、技术法以及行业特定法规（如医疗或金融领域的法规）等。要确保数据在可信环境中共享，就必须遵守规则和法规，既要符合其条文，也要秉持其精神。将隐私和安全融入设计、遵循目的限制原则，并建立有效的申诉救济机制，有助于在生态系统中培育信任。技术赋能的合规既有优势也有风险，因为技术本身可能构成限制因素。配备预建技术栈并预先加载数据的沙盒，能让技能较弱的参与者更轻松地遵守数据合规要求并开展试验。
世界经济论坛如何推动第四次工业革命？
前沿技术与创新中心汇聚科学家、政策制定者和商界领袖，帮助他们理解新兴技术及其在现实世界中的影响。
通过推动协作与试验，该中心帮助合作伙伴将研究创新转化为实际应用，以应对共同的全球挑战。
释放数据的力量
围绕数据保护、隐私和安全的讨论，对于发展公平的数据生态系统至关重要；与此同时，也需要采取行动，从数据中挖掘价值，以创造积极的环境、社会和经济影响。
为数据经济提供公平的获取渠道，将为各类利益相关方创造公平竞争环境，并促进其获取数据、数据相关产品、技术、算力和平台。本框架运用资本、协作和合规这三大杠杆，推动诚信、包容和互操作性这几项核心原则的实现。它使个人/实体能够参与生态系统、使用更多数据，并有望释放数据的力量。
