導 讀
黨的二十屆三中全會指出,加快形成同新質生產力更相適應的生產關系,促進各類先進生產要素向發展新質生產力集聚,大幅提升全要素生產率。金融具有促進要素融通、優化資源配置的基本功能。隨著經濟社會發展,金融面臨新的任務,配合實體經濟數字化、智能化的基本趨勢,數字金融的價值日益彰顯,相關法治制度也要因應變遷。由此,建構促進新質生產力發展的數字金融法治路徑,實現要素的數字融通與優化配置。
摘 要
金融可以發揮要素融通的基本功能,從而促進生產要素創新性配置。傳統金融受工業時代科技和制度制約,滯后于宏觀經濟變化,所依賴的價格信號呈現不確定性,大型金融機構日益固化,缺乏適配數字時代生產要素的新質組合需求的創新性和靈活性。數字金融在改善傳統功能、實現新質功能的雙層維度上發展新質生產力,以數據要素的流通帶動多元生產要素的融通,以數據要素的價值實現乘數放大其他要素的價值創造,但也面臨傳統金融制度不適配、數據治理體系不健全的制約。由此,需要建構公正分配利益、激活價值創造的數據基礎制度,促進數據要素開放共享和資產化,從而實現資金與數據共同融通;建立新型金融法律體系,以分布式監管應對去中心化直接金融,以監管沙盒建立法律試錯空間,以監管科技遏制數字風險。
關鍵詞 :數字金融 新質生產力 數據要素× 共票
問題的提出
生產要素創新性配置是催生新質生產力的源頭之一,如何促進要素優化組合是新質生產力發展的重要命題[1]。加快金融強國建設,在市場化法治化軌道上推進金融創新發展,推動要素資源的更新更好更優配置是發展新質生產力的重要路徑。工業經濟時代的傳統金融模式對于激發數字經濟時代的要素優化組合存在一定桎梏。一方面,傳統金融模式存在一些固有問題,主要為間接金融模式高度依賴于金融中介,金融活動遲滯于經濟周期,“晴天送傘、雨天收傘”客觀上助推資產泡沫或者經濟蕭條的發展[2]。另一方面,傳統金融模式下生產要素組合和資源配置方式日益固化,以價格趨勢和資產狀況為基本市場信號和信用錨定,不適配于數據要素等新質要素。
創新推動數字金融發展是金融促進新質生產力的重要可行路徑,其結合大數據和人工智能等前沿技術,可以實現逆周期監管、數字信用和金融脫媒,克服傳統金融模式的一些弊端,尤其是數字金融轉向數據要素為重要內核,實現生產要素的數字融通與優化配置,從基底上推進新質生產力的涌現和躍升[3]。由此,面對新質生產力背景下數字金融的法律供給問題,本文嘗試探索數據制度與金融制度雙維路徑,優化治理,抵制風險,推進“金數共融”,改善金融傳統功能,培育新質功能,發揮數字金融、數據要素的乘數效益,切實建構促進新質生產力發展的數字金融法治框架。
生產要素創新性配置是新質生產力發展的重要動因。金融功能在理論邏輯上可以通過引領資金融通引導生產要素更優配置組合,推動資本投入的精準高效、勞動力的素質提升、技術裝備的更新換代、土地資源的集約利用以及數據技術的深度融合,并進而搭配新質結構組合,在相互作用中發揮效能,達成協同效應和互補優勢。當然,金融發揮這些理論功能也面臨著根植于工業經濟時代的傳統模式內在缺陷的挑戰。
(一)金融功能配置組合生產要素的潛力
金融功能不僅在于資金的融通,實質上也引導生產要素的配置組合。金融市場在現代經濟體系中扮演著至關重要的角色,其核心功能是資金融通,通過吸聚分散的資金,投向需要資金的產業行業,為不同的投資者群體提供豐富多樣的投資機會,并依據市場經濟的需求、潛在的投資回報率以及其他相關因素進行動態調整,推動資金從低效領域流向高效領域。
金融市場特有的價格發現機制起到了信息匯聚和信號傳遞的關鍵作用。股票、債券、衍生品等各類金融商品的價格并非獨立存在,而是深度嵌入實體經濟的各項基礎指標之中。紛繁復雜的經濟信息在市場機制的作用下得到消化、整合與博弈驗證,并最終凝練為金融產品的市場價格表征。在工業經濟時代的社會經濟情況下,金融資產價格在自由競價過程中形成,包含了市場參與者對資產內在價值和未來收益的集體預期和判斷,價格變動反映市場對各類資源的價值判斷,并通過價格信號指引資金流動方向。當市場共識傾向于某個具體項目具有較高運營效率和光明發展前景時,相應金融資產的價格便會攀升,從而吸引大規模的資金注入。金融通過將各類生產要素資產化,便利了要素的融通匯集,提升了各類資產化要素的流動性,得以調整生產要素組合搭配。
金融在資源配置中的核心地位不僅體現在其作為連接資金供需雙方的媒介和橋梁,更重要的是構建了反饋獎勵機制,通過金融市場資源優化配置后的成果可以直接轉化為可觀的金融回報,反過來驅動資源的合理流動和優化配置。金融市場通過提供豐富多樣的金融工具和投資渠道,讓投資者有機會參與到各個行業和領域的增長之中。當資源被精準地分配到具備高效運營能力、良好發展前景的項目上時,將直接在股票市值的增長、債券利息的支付、股權分紅的增加等方面給投資者帶來實際的財務收益。金融回報機制一定程度上是對資源配置正確性的引導與獎勵,直接塑造市場優化資源配置的自我調節功能,推動各類生產要素向更具價值創造潛能的領域集聚組合,從而實現全社會生產效率和經濟結構的持續優化。
(二)傳統金融面向新質生產力轉型的挑戰
傳統金融適應工業經濟時代的發展需求,趨向于“越大越安全”,依賴于資產形成的信用體系,尤其是受限于技術和制度條件,存在一些固有缺陷?;趦r格信號,傳統金融系統跟隨宏觀經濟周期波動,并趨向于規避風險,影響金融系統作為要素配置媒介的有效性,金融遲滯于宏觀經濟之后,當經濟處于上升階段時,市場樂觀情緒驅動投資者增加投資,資產價格攀升,金融中介機構在此過程中易于放寬信用敞口,進一步助推經濟泡沫的形成,導致資源過度集中在某些領域形成虛假繁榮,造成資源錯配和潛在的產能過剩問題。在經濟衰退階段,市場信心下降,資產價格回調,金融中介機構出于風險規避考慮,減少金融支持,加劇實體經濟的資金緊張程度,原本有發展前景但遭遇短期困境的項目難以獲得必要的資金支持,從而妨礙了經濟自我修復和結構調整的過程。
更進一步而言,在當前新質生產力驅動數字經濟快速演進的時代背景下,作為經典市場經濟理論中關鍵指示器的價格信號,其原有功能效用與準確性呈現出逐步弱化態勢。價格信號被視作市場經濟體系內的核心協調機制,在過去長期的時間里有效地充當了引導資金流、要素市場互動的“無形之手”。但隨著信息化與數字化進程的加速推進,全球經濟系統已嵌入于龐大且復雜的數字信息網絡之中,形成數據洪流所包圍的世界。傳統意義上價格信號對生產要素流動方向及節奏的指導效能顯得力有不逮,其局限性日益凸顯,原有的靜態和線性價格決定模型,在面對數字經濟動態、網絡化的信息傳導時顯得捉襟見肘[4]。
信用體系也應當因應變革。隨著新質生產力的發展,金融體系架構和信用評估框架面臨重塑,數字經濟打破了物質資產與價值創造之間的緊密關聯,轉向了數據資產、知識產權、品牌價值、用戶價值、技術創新能力等非物質要素的積累與轉化,原本建立在實物資產基礎的傳統金融邏輯正面臨壓力。過分倚重資產的金融資源配置模式會導致資本市場的馬太效應愈發明顯,優質金融資源集中于大型企業,而初創企業則難以獲取與其發展潛力相匹配的金融支持。失衡的資源配置不利于激發全行業的創新能力,也無法充分調動全社會的生產要素潛能,最終可能會阻礙新質生產力背景下的整體經濟增長和社會福祉提升。
此外,占主導地位的大型金融機構缺乏靈活性和革新動力。傳統金融機構受限于技術水平和數據處理能力,難以綜合性分析和評估大量生產要素信息從而優化其組合,在風險管理和收益預期上往往采取較為保守的策略,對于創新型、高風險的要素組合可能持謹慎態度,限制了金融資本對具有潛力的新興行業和創新項目的支持[5]。在缺乏足夠有效的風險量化工具和模型支持下,金融機構可能會低估部分具有突破性技術和商業模式的項目長期價值,從而錯過支持其成長的最佳時機。特別是在顛覆性技術和產業變革時期,傳統金融體系對于新質生產要素組合所帶來的潛在高收益缺乏敏感性和預見性,阻礙了金融資本流向那些具有顛覆性創新能力和廣闊發展前景的領域,延緩新舊生產要素的迭代升級和融合優化進程。
金融活動的誕生深深植根于社會各主體追求資源最優配置的內在訴求,而數字金融作為新興的金融形態,憑借其獨特的技術運用和革新性的重塑過程,具有對傳統金融功能進行優化升級與深度融合的潛力。數字金融依托于區塊鏈、大數據、人工智能等前沿科技手段,以其獨特優勢打破時空限制,提高金融信息處理、風險評估、交易執行等各個環節的效率,實現金融功能在更高層次上的發揮,能夠精準對接和匹配資本、勞動力、技術、數據等各類生產要素,使之在更大范圍、更深層次上實現自由流通和優化配置,從而促進了經濟社會的高效運轉與持續發展[6]。技術創新的力量對金融功能進行了革新性的擴展與升華,能夠從源動力上促進新質生產力的發展。
(一)傳統功能的改善:資金融通的優化實現
數字金融可以在一定程度上克服傳統金融機構不夠靈活、無法敏銳捕捉周期,以及過于依賴資產信用體系等的固有弊端。
其一,融合數據要素,數字金融模式得以多元獲取市場信號,更加具備靈活性與韌性。數字金融深度耦合數據要素這一新質要素,以及大模型、人工智能等尖端科技的應用集成,共同構建了一個敏捷的市場認知與預測模型,一定程度上突破以往依賴于價格型傳統市場信號捕捉機制的束縛,得以對市場行為的實時、全景式、細顆粒度的追蹤與解析為目標。依托其數據處理效能和前沿的算法大模型技術,相比于傳統金融在宏觀經濟周期性波動面前的滯后響應和被動順應,數字金融可以預測評估經濟周期走勢,探索“逆周期”邏輯的操作策略,在宏觀經濟步入衰退階段,面臨市場需求疲軟、流動性萎縮的困境時,借助對大規模實時數據的高效捕獲與深度剖析,精準鎖定市場的有效需求及潛在投資熱點,適時創新和調整金融商品與服務供給結構,采用類似定向補給和精確滴灌的策略向市場輸送必要的流動性資源,促進經濟復蘇進程的加速推進;在經濟擴張期,市場熱情高漲、風險累積階段,數字金融可以運用先進的風險預警模型和實時監測機制,有望提前甄別并量化各類潛在金融風險節點,并及時采取預控措施,防止金融市場因過度投機和資產泡沫破滅導致劇烈動蕩,維系金融體系的整體穩定性和健康運行狀態?!澳嬷芷凇边\作增強了宏觀經濟周期的緩沖機能,促成經濟波動的平滑過渡,提高了金融體系的韌性和抵抗系統性風險的能力,有利于形成靈活有彈性的新質生產力,促成金融體系與實體經濟間更為協調、良性互動的發展循環。
其二,融合數字信用,數字金融得以建構多元的信用評估體系。數字金融的變革還體現開拓更加開放、包容、靈活的信用創造與驗證空間,有力補充和優化過度依賴實體資產作為抵押品的固化做法。在數字金融的框架下,信用評估的過程被賦予全新的內涵與外延,金融機構通過運用先進的大數據技術與人工智能算法,對企業和個人在日常經營活動及社交活動中產生的海量數字足跡進行深度挖掘和精細分析,企業的交易流水、供應鏈上下游關系網絡、員工行為數據、市場口碑信息等多維度數據集都可以產生信用價值[7]?;跀祿寗拥男庞迷u估體系,降低信息不對稱引發的金融風險,也拓寬信用資源的來源與分配范圍,為創新性企業和長尾市場的融資難問題提供切實可行的解決方案[8]。創新性企業在日常經營活動中自然而然積累的大數據資源可以形成新的數據資產,從而也可以作為抵押物,光大銀行等開展將數據資產作為增信資產為進一步的數據抵押打下基礎。將創新性企業的數據資產引入并整合進信用評估體系之中,實質上構成了一個包含實物資本與信息資本雙重維度的綜合信用評價模型,創新性企業可以通過挖掘自身數據價值,降低其獲取金融服務特別是融資貸款的壁壘。
(二)創新功能的實現:適應生產要素創新配置需求
數字金融深度耦合數據要素,依托于其乘數作用,亦具有放大和重組生產要素的功能,進而結合金融脫媒和金融業態創新,推動生產要素創新組合,在資源配置的傳統功能上再開發要素優化組合的新功能。在數字社會之中,數字化工具、基礎設施、溝通機制及其相互間的交織融合與創新發展,建構社會化大生產的基礎架構和運行邏輯,革新生產要素的流通機制與交互方式,以數字前沿技術為軸心,著力于實現資本、勞動力、數據、技術等多元生產要素在全球范圍內的高速流通與高效配置。金融功能需要革新以融入數字化的社會經濟體系之中。
1.數字金融通過融通數據要素得以放大和重組其他生產要素效能
數據要素在數字金融生態系統中之所以占據核心位置,其根源在于其融合高效的信息挖掘技術、精準的預測分析模型以及實時的動態反饋機制,能夠對資本、勞動力、技術、土地等傳統生產要素的潛在價值進行深度挖掘與有效釋放。運用先進的數據科技手段,構建高度智能化的預測模型,對各類生產要素的未來走勢、風險狀況、價值變化等進行一定程度的預測,提升經濟系統的適應性、靈活性和穩定性,并實現對傳統生產要素潛力的深度發掘和有效釋放[9]。
數據要素具有規模性、多樣性、流通性和共享性等特點,可以通過多種方式實現價值倍增。在物聯網、云計算、大數據等技術的支持下,各種實體對象的數據可以被采集、存儲、分析和應用,進而提高生產效率、降低成本、優化管理、創新服務等,放大其他要素的價值,呈現數據要素的放大效應[10]。數據要素的疊加效應體現在通過整合、融合、共享、交換等方式,實現數據的跨界、跨域、跨層、跨組織的價值疊加,促進數據要素與其他要素的價值流動、價值協同、價值優化等,從而進一步提升綜合大生產的價值。
2.數字金融進一步實現金融脫媒,推動生產要素直接融通組合
金融脫媒依托于金融體系中中介職能的淡化與去中心化趨勢,對生產要素的直接融通與靈活配置帶來影響,資金供需雙方繞過傳統的金融中介機構,通過數字化手段實現直接交互和資源的高效對接。在傳統金融體系中,銀行和其他金融中介機構在資本流動和資源配置中起著不可或缺的橋梁作用,然而中介環節往往伴隨著較高的交易成本和時間成本,有時甚至會對金融市場的信息傳遞效率和資源配置效率產生一定制約。大數據、云計算、區塊鏈等前沿數字技術的廣泛應用,降低信息不對稱、提高透明度、簡化交易流程,構建去中介化的金融服務模式,數字金融成功地打破了傳統金融中介的固有格局,使得供需雙方能夠跨越地理、時間限制,實時、高效地完成匹配與交易,使得多元生產要素能夠更加靈活地組合、更快速地流通,從而在更大程度上推動經濟結構的優化與資源配置的市場化進程。利率管制、信貸配額等金融壓抑政策往往阻礙金融市場的有效運作,扭曲資金價格信號,導致資源配置效率低下。數字金融的發展,尤其是其推動的金融脫媒過程,憑借先進的信息技術、大數據分析和算法模型,降低了信息不對稱。去中介化的趨勢削弱了金融壓抑政策的約束力,推動了利率市場化進程,使得價格更準確地反映市場供求關系,提高金融市場的資源配置效率。
數字金融業態的創新對于各類生產要素的靈活重組與優化配置發揮重要作用,在傳統的金融模式框架下,生產要素的整合與匹配通常受到金融機構,尤其是商業銀行信貸業務模式的結構性制約,表現為形式較為單一、流程相對固定。數字金融通過技術賦能和模式重構,有望構建一個多元、高效、包容的生產要素資源配置新體系,大數據、云計算、區塊鏈等前沿技術的應用能夠實現對各類生產要素的精準識別、高效評估和實時匹配,從而降低了融資的門檻和難度,使得更多的市場主體能夠更容易地獲取所需的資金和其他生產要素,促進資本的高效流通與合理配置,還能夠根據市場和項目的特性提供定制化的融資解決方案,支持實體經濟中的新興業態和中小微企業發展,并縱向突破金融服務時空限制,實現金融產品隨需應變,將服務觸角延伸至傳統金融難以覆蓋的偏遠地區和特定人群[11]。
(三)數字融通的障礙:法律供給不適應數字金融的需求
數字金融根源于新質生產力對社會的全局性變革,傳統法律需要因應進行系統性改變。數字金融不僅需要數字化轉型的金融法律,更重要的是需要適應大變局的數據要素基礎制度。
1.數據要素基礎制度的缺失,導致數字金融難以發揮新質功能
數據要素體系缺乏可靠的激勵和分配體系,根本上阻礙數據要素在數字金融中發揮基本的激勵功能,阻礙數據要素價值實現。激勵與分配機制作為核心機制,對于數據要素價值的挖掘與釋放起著至關重要的作用[12]。數據要素產業鏈中,數據提供者、數據處理者以及數據使用者各自承擔不同的角色與責任,理應共享數據價值創造的成果?,F有數據要素體系在激勵與分配機制方面存在明顯缺陷,主要表現為價值評估標準混亂、利益分配規則不清晰、激勵措施缺乏針對性等,導致數據要素市場供需失衡、資源配置效率低下,數據要素的創新潛能未能得到充分釋放。在數字金融領域尤為突出,激勵與分配機制的缺失或不完善,將直接挫傷各參與主體的積極性,抑制數據要素在推動金融創新、提升服務效率方面的正向激勵作用,進而阻礙整個數字金融生態系統的健康發展。
2.數據要素流通機制的不完善,導致數字金融缺乏實現數字融通的底層架構
數據保護法規體系過度嚴苛,導致數據流通與利用受到不當限制,旨在保護隱私和數據安全的法律,在實踐中卻可能導致數據流動的梗阻,阻礙金融機構之間必要的數據共享。數據共享對于金融機構而言,不僅是提升風險評估精準度、優化產品設計、實現客戶精準畫像的關鍵,也是推動金融創新、提升市場效率的重要驅動力。然而,嚴苛的法規環境使得金融機構在數據共享過程中面對重重障礙,難以充分發揮數據作為關鍵生產要素的效能,也可能限制金融機構在適當前提下利用數據進行深度分析、挖掘潛在價值、推動業務創新的能力,進而影響金融體系的整體競爭力和創新能力。當然,未來也需要防止數字金融應用前沿技術后過于智能化和自動化導致的羊群效應。
3.工業經濟時代誕生的金融法律還需要進一步數字化轉型
其一,數字金融所推動的對生產要素直接融通組合對法律環境提出了新的要求。法律體系需要適應直接金融模式下資金流動、風險分擔、權益保護等機制的深刻變革,維護交易的公平、透明、安全,法律制度需具備足夠的前瞻性和包容性,以有效應對由直接金融模式創新所帶來的未知風險與法律空白,防止因法律滯后而引發市場秩序混亂與消費者權益受損[13]。直接金融模式下,生產要素的流動呈現出去中介化、實時化與全球化的特征,打破了傳統金融體系中以銀行為核心的中介結構,使得資金供需雙方能夠直接進行對接與交易,法律體系必須適應新資金需求,對直接金融平臺的設立、運營、監管等環節進行明確規范,促進資金流動合法合規,防止非法集資、洗錢等金融犯罪行為的發生。直接金融模式下的風險分擔機制也發生了變化,在傳統金融體系中風險主要由金融機構承擔,而在直接金融模式下,風險更多地由資金供需雙方自行承擔。隱私保護、數據安全、消費者權益救濟等消費者權益保護問題也尤為突出。
其二,數字金融作為一種依托現代信息技術實現金融服務創新的業態,在法律層面所遭遇的重要挑戰體現在金融強監管背景下創新試錯空間的相對匱乏。金融強監管環境下的法律法規通常以防范風險、維護市場公平與透明度為導向,對金融產品的設計、營銷、風險管理、信息披露等各個環節施加詳盡且嚴格的規范。對于數字金融而言,其依托大數據、人工智能、區塊鏈等先進技術實現的個性化、智能化、去中心化金融服務,往往具有跨界融合、快速迭代的特性,在現行法規框架下可能難以找到完全對應的規制條款,使得企業在嘗試新產品或新模式時,面臨較高法律風險。強監管環境下的嚴格執法與處罰機制,加劇了數字金融企業的合規焦慮。監管機構在應對金融風險時,傾向于采取嚴懲違法行為、樹立警示效應的策略,對于違反監管規定的金融機構或金融科技公司,可能會施以重罰、吊銷牌照等嚴厲措施,使企業在創新過程中不得不投入大量資源進行合規審查以防不慎越界[14]。
“金數共融”:數字金融優化要素融通與配置的雙維路徑
(一)面向數字金融需求,優化數據基礎法律框架
1.建構數據要素公正分配與激勵機制
數據要素是數字金融促進新質生產力發展的核心新質要素,需要建立可以真正促進數據要素價值實現的法律機制。數據要素促進社會財富增長的主要依托仍然是其使用價值質與量的提高,撥開數據要素利用的復雜迷霧,缺乏有效的激勵、分配機制是數據要素價值創造的本質障礙。新的法律范式應當伴隨新質生產力的發展而創設,相較于滿足工業經濟需求的權利范式,利益范式更加開放和強調合作協商,符合新質生產力的發展要求,合理引導利益驅動,促進數據開放共享,可以最大化創造價值,促進整個社會的效用[15]。部分學者強調的數據權益分配方式往往側重于賦予數據要素相關主體以權利[16],雖然在一定程度上保護了數據主體的權益,但在激發數據要素活力和促進數據價值創造方面存在局限,因而需要建構真正面向數據要素價值實現的基礎性法律體系:
一方面,應當由關注數據主體的權利賦予轉向利益賦予。傳統模式通常以權利為基礎,強調數據主體對其所產生或擁有的數據享有法定的所有權、使用權、收益權和處分權等。盡管有助于保護數據主體免受非法侵犯,并在數據交易和使用過程中享有一定的控制力,然而權利賦予通常是基于某一時刻的數據狀態進行一次性分配,難以適應數據要素隨時間推移不斷生成、更新、融合的動態特性,導致權益分配與實際價值貢獻可能出現脫節。數據在生成、流轉、融合過程中涉及數據生產者、收集者、處理者、使用者等多個主體,各主體間的權益邊界往往難以清晰界定,導致權益沖突頻發,影響數據的有效利用。僅憑權利賦予難以充分調動各主體持續投入資源、積極參與數據價值創造的積極性,尤其是在數據價值實現周期較長、不確定性較大的情況下,單純的權利保護不足以形成持久的激勵動力。以利益范式確認“元利益”結構,推動數據要素融入生產架構之中,促使形成數據資源、數據產品、數據資產等,在轉化為可賦權的客體后,再重塑動態多元有負擔的權利機制,并探索數據知識產權等新興數據權利模式。
另一方面,借助中國原創的“共票”理論,構建出一套既能確保公平性又能高效激發數據要素價值創造的新機制[17]。“共票”理論提出以利益賦予為核心的“利益-權利”雙元共生的新型數據價值分配機制,根據各主體對數據要素的實際貢獻程度,賦予其相應的“共票”收益憑證;共票的發放與持有并非一次性的,而是隨著數據生命周期內各主體貢獻的變化進行動態調整,確保權益分配始終與價值創造緊密掛鉤[18]。共票允許數據貢獻者在數據價值實現的全過程中持續分享收益,即使在數據價值創造初期未見明顯回報的情況下,也能通過未來收益預期激發主體的長期投入與合作意愿。共票將數據價值創造鏈條上不同主體的權益融合,通過共票的流轉實現權益的合理分配與流轉,降低權益沖突,提高數據利用效率。通過法律手段明確并保障公正透明長尾分配機制,不僅確保了數據主體的利益得到有效落實,更為數字金融的持續創新與健康發展提供了堅實的制度基礎。共票將數據價值的創造、分配與實現過程緊密聯結,使數據價值得以更全面、準確地體現在數據要素貢獻者的收益中,促使數據要素價值得到更充分的市場認可與定價。通過構建動態、長尾的收益分配模式,打破傳統一次性、短期化的激勵框架,為數據要素的貢獻者提供了長期、持續的激勵,激發其積極參與數據價值創造的熱情與動力[19]。中國移動咪咕已經全面落地“共票”機制,打造數據要素內容傳播體系,將體系中的數據貢獻者作為影響因子,結合業務成效,構建優質數據貢獻者篩選機制并寫入區塊鏈智能合約,為體系共建者分配“共票”憑證,基于“共票”分享利潤,定向配置資源。
在開啟數據要素價值實現的法律制度之后,進而可以以數據要素的流通帶動多元生產要素的融通,以數據要素的價值實現乘數放大其他要素的價值創造。金融業以其龐大的規模、嚴密的制度和高效的流通機制,可以為數據的有效流通和廣泛應用提供支持。金融交易、支付結算等活動產生的海量數據,經過標準化、結構化處理后,能夠在不同的場景下發揮價值,推動金融科技的研發創新、催生新的商業模式、助力宏觀經濟調控政策的精準實施等。金融與數據的緊密融通,不僅促進了金融服務質量和效率的躍升,也有力推動了相關產業的創新發展和升級轉型,使得產業界得以依托金融工具和數據智慧,不斷突破傳統的生產模式與經營模式,邁向更高層次的價值鏈定位,從而在整個經濟體系中釋放出更大的增長動能和創新活力。金融與數據的共融互通可以成為驅動經濟轉型升級、激發社會創新潛能的新質引擎。
2.探索數據要素資產化機制
為了實現“金數共融”,在根本上需要激勵數據開放,在經濟邏輯上促進數據要素的流通性,還需要在金融層面優化數據資產化路徑。建構數據開放共享體系,治理“數據孤島”頑疾,化解數據流通障礙,最大化發揮數據作為新質生產要素的潛力。數據開放共享制度通過規范數據的采集、存儲、傳輸、使用等全生命周期管理,明確數據開放的條件、流程、責任等,打破物理隔離與權限封鎖,為數據的自由流通創造條件[20]。為從根本上促進數據開放,還需要塑造構建一套科學、合理的激勵與分配機制,通過經濟手段激發數據提供者、使用者以及平臺方等多方主體的積極性,實現數據資源的有效匯集、高效利用與公平分配,最終達到打破數據壁壘、釋放數據價值的目標。鼓勵金融機構開發基于數據資產價值的數據質押貸款、數據證券化等金融產品,為數據開放主體提供融資支持,拓寬其資金來源,增強其數據開放能力。在推動數據開放與共享的過程中,法律規制尤其是競爭法的介入,可以保障數據基礎設施平臺公平、合理、非歧視地開放數據。數據基礎設施平臺在設定數據開放條件、收費標準、服務條款等時,應充分考慮市場供求狀況、成本收益分析、用戶需求等因素。平臺不得濫用市場優勢地位,制定過高費用、不合理限制或附加不合理條件,阻礙數據的正常流通與利用[21]。
實現數據資產化需要在法律制度上建構數據入表、數據登記、數據估值模型等機制,通過標準化的數據定價機制,量化數據的經濟價值,使其在金融市場上可交易、可抵押,形成具有流動性的數據資產。通過立法明確數據的資產屬性,優化會計準則,明確規定數據資產的確認、計量、記錄和報告原則,指導企業將符合資產定義的數據納入財務報表,反映其對企業經濟價值的影響,借鑒實物資產、知識產權等估值理論,結合數據資產的獨特屬性,構建適用于數據資產的估值模型。建立動態靈活的數據登記機制,尤其是可以先行試點數據知識產權登記,頒發數據收益憑證,明確數據相關利益者權益關系,在現行數據交易所體系上構建數據資產流轉平臺,提供數據資產的掛牌、交易、結算、交割等服務,實現數據資產的市場化流轉[22]。一些金融機構已經開始資產化實踐,光大銀行推動數據資源入表,探索數據托管、信貸、證券化以及場景金融等金融創新,這些數據要素金融產品(服務)推動資金融通,促進普惠金融,有利于擴大社會財富。
(二)塑造適應金融數字化的法律制度,建立新型金融法律體系
1.以分布式監管應對去中心化直接金融
構建適應去中心化直接金融模式的新型法律體系,特別是風險共擔機制的法規框架、去中介化風險披露機制以及去中心化金融消費者權益保護法規,針對去中心化直接金融模式下風險結構的分布式特征與風險傳遞的點對點特性,構建風險共擔機制的法規框架是確保風險有效管理與合理分散的核心。明確去中心化金融平臺、節點參與者、監管機構等主體在風險識別與評估環節的法律責任,要求其運用區塊鏈、智能合約等技術手段,實現風險的自動識別與實時評估,為風險分散、轉移、補償提供數據支持。構建基于智能合約的自動賠付機制,推動風險事件發生后投資者、消費者等受損方能夠得到即時、精準的補償。制定適用于去中心化直接金融模式的信息披露規則,要求去中心化金融平臺、節點參與者等定期、真實、準確、完整地披露其運營狀況、風險狀況、智能合約代碼等信息,提高市場透明度,保障投資者的知情權。通過監管節點、監管沙盒等手段,加強對去中心化金融平臺、節點參與者的信息披露監管,對信息披露違規行為進行智能合約自動執行的處罰。鼓勵社區自治、節點投票等參與信息披露的監督,形成分布式監管格局。針對去中心化直接金融模式下數據保護的重要性,制定專門的去中心化金融消費者數據保護法規,明確數據收集、使用、存儲、傳輸等環節的去中心化法律邊界。
2.建立生產要素優化組合試錯的法律技術空間
面對數字金融領域層出不窮的新挑戰,金融監管體系需要與時俱進,創新監管手段以適應快速變化的技術環境和市場需求,探索基于數字金融特點和新質生產力發展要求的監管沙盒與技術驅動型金融監管體系。監管沙盒的核心價值在于其能夠有效平衡金融創新與風險控制之間的關系,鼓勵積極嘗試突破性創新,克服因嚴格法規約束可能導致的“創新抑制”現象,從而推動數字金融領域的持續進步。監管沙盒在嚴格的監管框架下開辟一個相對寬松且可控的試驗場,有利于推動創新與監管的動態平衡,倡導監管機構與創新者共同參與、實時互動,通過試錯與學習,使監管規則與市場實際相適應,實現監管與創新的同步進化。嚴格的合規要求可能導致許多創新產品因無法滿足標準而被扼殺在萌芽狀態。監管沙盒則允許企業在一定期限內,在有限的客戶群體中試運行創新產品,降低創新的市場準入門檻?!吧澈小杯h境中,金融機構能夠在實際運營之外,針對新產品、新服務或新技術進行實證測試,探索創新方案,而監管機構則能夠在不影響金融市場穩定性的前提下,觀察、評估并指導這些創新活動,還得以探索促進要素數字融合與優化配置的最優政策環境,引導“金數共融”的實現和健康發展。在數字金融理念下,監管沙盒既是監管的試驗場,也是創新的熔煉地,杭州“中國數谷”推出數據要素“改革沙盒”,就是改革措施和數字創新業態的融合共進,探討最佳的平衡和組合方式。
3.構筑技術驅動型監管體制應對數字化風險
金融風險也呈現數字化趨勢,需要積極引入大數據、區塊鏈、人工智能等前沿技術,建立技術驅動型監管體制,亦即監管科技(RegTech)的范式,提升監管效率,增強風險識別與防控能力,亦可促進監管模式從傳統的規則驅動向數據驅動、智能驅動轉變[23]。在金融監管中的應用主要體現在對市場動態的實時監測與精準評估上。通過收集、整合、分析海量金融交易數據、市場輿情數據、宏觀經濟數據等多元信息,監管機構能夠實時感知市場情緒、捕捉異常交易行為、預測市場趨勢,為風險預警、壓力測試、政策制定等提供強有力的數據支撐。大數據分析有助于監管者從宏觀到微觀、從定性到定量全方位洞察金融市場狀況,實現風險的早發現、早預警、早處置。區塊鏈的分布式賬本特性可以增強金融市場的公信力,降低信息不對稱帶來的風險,通過接入區塊鏈網絡實時驗證交易數據,追蹤資金流向,有效遏制洗錢、欺詐、內幕交易等違法行為,維護金融市場的公平公正[24]。通過人工智能機器學習、自然語言處理、知識圖譜等技術,自動識別風險信號,挖掘潛在關聯,進行風險量化分析,提高監管的精準度與響應速度。