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数据民族主义的错误诉求:数据价值源于价值而非存储位置

19-07-09

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20194月,美国信息技术于创新基金会贸易政策副主任Nigel Cory就当前数字贸易规则谈判中的数据自流动问题发表研究报告,报告认为决策者提出的“在本地储存和处理数据”要求并不能推动经济的发展,他们应着力帮助本国人民和企业通过收集、分析、使用数据来促进创新、提升竞争力,提高生产力。同时,“数据本地化”政策的出台提高了信息和通信技术(ICT)产品和服务的成本,减少了数据中心的岗位,也降低了ICT产品及服务的可用性,从而损害了经济的发展。最后,报告认为正确的战略是鼓励广泛采用ICT,降低ICT的人力成本,改善数据创新基础设施,最大化供应,可重用数据,培养员工数据科学和数据素养技能。以下是该报告编译,供参考。

一、概览

得益于新技术和新方法的发展,信息的收集、存储、分析、共享和使用更加便捷,利用数据创造价值的数据创新也因此有助于经济增长、竞争力提升、科学发现和社会进步。不过,就在全球决策者致力于解决数字科技带动发展所带来的挑战时,仍有部分决策者误认为挑战源于数据的存储位置,例如他们认为一个国家强制要求企业数据存储在本地才能符合国家利益,这种称为“数据本地化”的概念,并不是关注ICT应用、普及、数字基础设施和数据管理政策应具备的要素,而这些却能最大限度发挥数据和数字科技的经济和社会效益。

对于消费者和公司来说,数字科技已从根本上改变了他们进行国内外贸易的方式。消费者常利用数据和数据驱动服务进行在线搜索,在电子商务平台上购买和销售商品以及服务,发送电子邮件或者完成任何其他任务,其中许多任务可以借助功能越来越强大且价格合理的计算机、平板电脑和智能手机上完成。同时,企业也会在几乎所有的行业(不只是技术类公司)利用数据和数字科技来简化商业活动流程并提高效率。企业会借助数据打广告来吸引客户,了解市场需求并相应调整产品和服务,运营生产系统,管理全球员工,监控供应链,并实时支持现场产品。但若想实现最大价值,数据需跨境流动。信息技术与创新基金会(ITIF)在“跨境数据流在所有行业中实现增长”中强调,认为如今可能所有公司都要依赖跨境传输数据就能运营业务,并和供应商或客户沟通。此外,国际贸易往来都会跨境收集和发送消费者姓名,地址和账单信息。

无论是在发展中国家还是在发达国家,在进行数字贸易往来时,公司和个人使用和传输数据若不受限制,将带来更具生产力和创造力的经济。不幸的是,为了支持数字发展,许多决策者基于种种考虑,对公司在哪里储存数据提出了诸多限制。例如出于对信息隐私和网络安全的考虑,或者确保政府机关出于执法或者国家安全的目的能使用存储在本地的数据。(ITIF曾在其他报告中指出这是错误的前提)。无论出于何种原因,数据本地化不仅让企业越来越难以(如果不是非法的话)跨境传输数据,而且还会增加云计算服务的成本。正如经济民族主义可能导致企业生产力下降,让消费者承担更高的成本,特别是涉及资本货物时,“数据民族主义”政策将通过限制国家从数据型创新中受益、增加 ICT产品和服务成本的形式,导致创新减少和生产率增长放缓,从而影响经济增长。

本政策简报概述了决策者不应受困于数据本地化的呼声,而应提出有力政策,从而真正帮助其公民和公司收集,分析和使用数据以改善创新,提高竞争力和生产力。

.数据本地化的错误(以及带来的代价)

许多决策者误认为,在国内存储和处理数据(即数据本地化)是高科技工作,投资和创新的捷径。实际上,这是一种新型保护主义,类似于各国使用当地成分要求和关税来保护本地工业产品。鉴于关税等传统的贸易保护主义并没有在数字经济中发挥作用,追求数字重商主义的国家正在恢复 “境内”的法规和技术要求,如数据本地化。

那些假定数据本地化政策会带来的诸多好处,包括就业的刺激通常是不正确的。据说,让公司在境内存储数据能为国内数据中心带来更多的就业岗位,实际并非如此,数据中心有昂贵的硬件(大多进口),只有一些临时的维护工作,需要的员工一般不多。而且,数据中心使用人工智能,自动化程度高,不太需要人工来操作大型设备。根据美国2015年出台的一份数据中心运营概览来看,美国一家房地产公司CBRE的数据中心解决组估计一家典型的数据中心只有5-30个永久岗位。比如:

微软位于华盛顿州昆西的数据中心在建设过程中会雇佣500多名工人,但现在只雇佣了50名全职员工工作。

2011年,苹果在北卡罗来纳州建立了价值10亿美元的数据中心,在安全和维护工作范畴,它仅为当地社区创造了50个全职工作岗位和另外250个支持岗位。

2016年,谷歌在俄勒冈州的一个数据中心投资了12亿美元,但仅雇用了175名员工。

2018年,脸书开始在犹他州建立价值7.5亿美元的数据中心,竣工之后,将雇用30-50名全职员工。

决策者应认识到数据中心的客户能根据市场因素自主选择数据存储的位置,不应由于政府的限制被迫购买本地数据中心的服务。另一方面,数据中心运营商应开放新设备来满足人们对数据服务日益增长的需求,以便贴近客户为之提供更优质的服务(减少对储存和检索信息提出限制),或者选择廉价可靠的电力(对数据中心也至关重要)。从此得出,国家不应该强迫人们遵守数据本地化的政策,而是要通过营造商业和政策环境来吸引各大数据中心和其他国内外ICT公司主动数据存储在市场中,比如确保某个国家拥有强劲的光纤通信骨干系统。

许多国家的决策者正着力解决“数字差异”,这是由于某些国家无法获得技术所导致的社会和经济差异造成的。即便如此,依靠数据本地化而制定的数字发展战略也无济于事。事实上,这种方法不仅不正确,还不利于经济发展和创新,原因在于数据本地化可能会影响ICT服务的成本、可获得性和服务范围。比如,很多资料显示数据本地化政策会提高云计算服务的成本,影响IT服务的所有使用者,进而对一个国家的经济生产力产生广泛影响。根据Leviathan(一家信息安全公司)在2015年进行的一项研究表明,如果公司因数据本地化政策被迫从最具成本竞争力的全球云退出,那么在巴西,欧洲和其他地方的本地公司就要支付更多的云服务费用。国际治理创新中心(CIGI)和Chatham House 2016年的一项研究表明,限制性数据法规(包括强制数据本地化)可能会提高巴西,中国,欧盟,印度,印度尼西亚,俄罗斯,韩国和越南的数据流通成本并降低数据经济生产力。 同样,欧洲国际政治经济中心(ECIPE)已就欧元数据本地化和数据监管成本在欧盟,俄罗斯、巴西、中国、印度,印度尼西亚、韩国和越南进行了多项计量经济学研究。

数据本地化政策对数据流动提出的诸多限制,会阻碍在多国开展业务的公司进行人力资源等日常活动的数据传输,这意味着这些公司可能需要在这些国家的境内外重复支付服务的费用。而且,公司可能不得不在雇用数据保护官员等合规活动上支付更多的费用;或者设置软件和系统来获得个人或政府的批准以传输数据。当然,通过限制数据境内外企业的整合,企业使用数据支持研究和开发以及提供其他创新产品和服务的能力因此被限制。

.支持数据驱动型创行的政策

尽管本简报不涉及国家数据政策的详细议程,但仍有可能确定支持个人和公司参与数据创新能力的一般政策基础。以下各节重点介绍其中一些优先事项,包括:减少或消除与数据相关的商品和服务的人工成本;尝试从数据中获得真知而不是只在本地存储;改善支持数据创新的基础设施;最大程度上提供可重复使用的数据;培养员工学习数据的能力和科学分析的能力。

1.减少或消除由数据提供的产品和服务的人力成本

价格上涨,需求就会下降,因此,成本是消费者和企业采用信息通信技术的主要考虑因素。ITIF在《决策者促进信息通信技术应用指南》中概述了ICT产品的这一案例,但该原则也适用于其他数据的相关服务。成本应该是一个核心问题,现在全世界数百万人依旧无法享有互联网接入和智能手机所带来的福祉。决策者应该致力于取消ICT进口关税,并消除对ICT产品和服务的歧视性税收,确保用户可以从世界任何地方购买一流的技术(例如,取消当地成分要求,限制外国直接投资,为ICT产品和服务提供限制性认证或许可安排)。ITIF在《加入信息技术协议如何促进发展中国家增长》报告中的模型表明,发展中国家通过削减ICT关税而获得的经济增长可以大幅抵消关税收入带来的损失。

关注运营成本和产品和服务的可获得性至关重要,因为对于许多国家而言,数字发展能否带来收益取决于是否有更多的公司采用和使用现有的ICT设备,计算机软件和云服务。这样做可以帮助他们提高效率,更好地收集,访问和分析自己的数据或来自第三方服务的数据。特别是,世界各地的公司可以远程访问和使用相对低成本,可扩展且功能日益强大的云数据存储和分析服务(例如提供云人工智能服务的服务),而不必自己投资昂贵的ICT设施。决策者应优先考虑鼓励各大公司广泛使用这些ICT产品和服务的政策。(这并不是说决策者不应该支持当地创业公司和技术公司,而是帮助所有行业使用更多更好的ICT产品和服务能带来更大的经济效益。)比如:发展中国家的一位农民正用手机搜索天气、庄稼和粮食价格的消息,但是如果他们价高低效的国内手机可能就无法获得相应的信息。实际上,现代科技的生产可能对一个国家大部分的经济活动都无济于事。

信息通信技术是支持经济生产力的关键“通用技术”,因此十分重要。在1987年至2002年期间发表的关于信息通信技术和生产力主题的50多项学术研究的总结回顾中,DedrickGurbaxani Kraemer发现,“公司和国家对ICT投资投入更多会使得生产率大幅提高。”事实上,几乎所有从20世纪90年代中期开始的学术研究都发现ICT对生产力有显着的积极影响。而且,信息通信技术对生产率的贡献已在不同领域和不同层面都得以体现,从企业到工业再到整个经济,以及产品和服务生产行业。

2.最大化可重复使用的数据量

为了推广数据并鼓励企业使用数据,决策者应避免扼杀数据供应和流量的法律法规,如过于繁琐的数据保护规则和数据本地化政策,同时制定开放数据和信息自由政策法律来增加数据供应。

制定更具限制性的数据隐私或监管法律虽相当简单,但这些法律对用户和企业产生最小的破坏性影响要更加复杂,这就是为何各国应将创新作为制定相关数据相关法律法规的明确目标。相应地,决策者应避免过度限制数据创新发展,如在网络浏览器中使用cookie设定不必要的规则,对人工智能应用程序的错误构想提出要求以及对数据实时共享加以限制,例如在紧急情况下共享汽车数据。决策者还应审查可以创建数据共享法规豁免的地方,以便有效利用数据,例如放宽对使用人工智能和医疗数据的法律限制。

在生成和访问数据方面,很多数据无处不在,成本低廉且可以广泛可用。整个数据代理行业都通过收集更多的数据,然后卖给认为数据有价值的公司来盈利。卫星和基因组数据等其他数据,价格高昂,非排他分享起来相对便宜。例如,欧洲航天局和美国国家航空航天局都在绘制受艾赛飓风影响的地区状况(飓风已在非洲造成数千人死亡), 以便向地方当局提供最新信息来帮助其开展救援工作。数据也能为环境效益(除了经济和社会效益)提供帮助,如研究人员使用大型犀牛DNA数据库起诉偷猎者和交易犀牛角的人;再如:一家巴西公司开发了远程监控系统,利用传感器和机器学习来帮助公司和研究人员跟踪和预测森林的健康状况。

但是,决策者还应了解他们如何制定有效政策来帮助公民在经济活动中生成和使用数据。例如,欧盟通用数据保护条例(GDPR)第20条规定数据主体享有数据可移植性的权利,它为数据生成机器(如汽车)的运营商提供了一个类似的访问和分享非个人数据的模板。使用开放式应用程序编程接口(API)(例如欧盟新的支付服务指令(PSD2)规定的那些)可以支撑上述两项权力的推广,因为它们允许客户与第三方共享其数据以换取新服务。

同样,除了对物理ICT基础设施进行投资(详见下文)之外,决策者还可以鼓励开发和部署支持数字公共服务,智能电表和智能城市等数据创新的关键技术平台,例如,物联网可以在公共基础设施中生成重要数据。道路和公共交通网络中的传感器可以测量拥堵并指示如何使用服务,从而实时向维护团队报告问题并支持更好的长期规划。同样,智能电表提供了更好地显示家庭和企业能源使用情况的功能,支持新的数据驱动型电网管理方法。

最大限度地提供可重复使用的数据也是为了让更多的公司使用ICT来生成,收集和分析数据(成本依旧是公司部署和采用数据的驱动因素)。企业使用ICT服务的数量越多,即可生成,收集和分析更多的数据,这样能提高效率并推动进一步的研究和开发。为了让数据给企业带来福祉,决策者应着力解决影响企业使用大数据能力的问题;云计算;用于跟踪和组织库存,建筑物和其他有形资产的射频识别技术;企业资源规划工具,帮助组织业务流程;和客户关系软件来分析数据。

事实上,除了通过大量采用和使用数字技术来弥合“数字鸿沟”之外,决策者还需要减少“数据鸿沟”,这种鸿沟通常是由于缺乏对个人和社区的数据收集或使用而造成社会和经济不平等所致。由于他们的住所,一些国家中某些团体无法收集个人或他们所在社区的数据,地区之间数字鸿沟就这样出现了。如果这种数据鸿沟势依旧持续,我们甚至可能会看到“数据沙漠”现象的出现,即:一个国家的地区无法获得可用于产生社会和经济效益的高质量数据。为了确保所有人都能获得数据型创新所带来的巨大利益,并且没有任何群体在系统上处于不利地位,决策者应采取措施,建立政府数据收集计划,专注于难以接触人群;确保旨在缩小数字鸿沟的供资计划考虑对数据贫困的影响;确保让数字扫盲计划帮助个人理解社交媒体和物联网数据生成技术;并鼓励这些支持不足群体中的公民领袖了解数据的好处,并知道如何将技术解决方案融入赠款和开发提案中。

政府机构还可以通过施行“开放数据”的法律法规来支持数据驱动型创新,以便政府机构访问和使用大量数据。开放数据能让政府机构与其他政府部门评估和共享内部数据并改善政府的决策;公众可以快速轻松地获取大量政府数据;私营部门可以建立和改善新产品和服务,以促进经济发展。可以通过公私合作伙伴关系来实现上述目标。虽然许多政府机构有高价值的数据,但并不总是有人才或资源充分利用这些数据。而企业可能拥有创新数据所需的人才和资源,但无法访问某些政府资源。决策者可以借鉴多个国家在这方面的发展模式。开放数据晴雨表是一套全球衡量标准,展示了政府如何发布和使用开放数据进行问责制,创新和社会影响。但是,它显示了一些国家并未接受开放数据政策框架,众多国家没有实施开放的数据政策。

对此,决策者可调整政策,规定公司使用现代机器可读数据标准来监管政府文件(而不是PDFHTML格式等旧式非结构化文本文档),更便于让政府和公司进行分析和使用。例如,2009年,为了提高监管备案数据的效用,美国证券交易委员会(SEC)要求上市公司使用结构化、机器可读的可扩展商业报告语言(XBRL)来提交财务报表。XBRL格式能让SEC,公众,投资者和其他利益相关者轻松搜索财务报表并对其自动分析,生成的财务数据也更有价值。

3.从数据中获得真知而不是仅在当地存储

数据本地化策略误认为存储数据的位置有助于提高数据的价值。其实不然,数据经济能否取得成功取决于企业和个人如何有效借助数据萌生想法,并带来意想不到的价值。

决策者应关注如何帮助当地公司了解从数据中生成和创造价值的方法,如通过使用或开发数据分析服务或创建围绕制造或农产品的数据流,使用效果因人而异。(参见数据创新中心的报告“100数据创新。”)例如,GE和西门子公司正努力收集和分析销售的机器的数据。IBM正整合从电子健康记录、医疗成像,索赔和遗传收集来的数据来改进其Watson Health分析服务。汽车公司使用互联车辆数据来改进他们的车辆。超市连锁店使用顾客忠诚卡计划的数据提供个性化折扣;他们现在希望利用第三方的额外数据来更好地促进这些促销活动的开展,并与预算品牌竞争。整个行业,如医疗保健,农业和消费品,正在迅速转向收集有关其客户和产品的越来越多的数据。

通过这种方式,企业将收集来的数据汇总,即是所谓的“大数据”,这通常是数据发挥最大价值的地方。例如,虽然有某辆汽车位置和速度的数据可能很有趣,但除了驾驶者(可能还有他们的家人)之外,它并不是那么有价值。但是在大城市地区收集数万辆汽车的数据并将其显示在地图上(例如Waze)是非常有价值的,因为它能为游客和救护人员提供实时交通状况。数据经整合能发挥更大价值的另一个原因在于,机器学习算法所依据的训练数据集越大,效果越佳。这就是为何许多企业只有在数据跨境流通时才能发挥数据的最大价值:他们从境内外收集数据,并使用基于云的分析平台对其进行全面分析。例如,正如疾病不会只在某一个国家爆发,需要跨境寻找治病所需的数据。强大数据分析应用于全球更大的数据集,以加速治疗的发展。疾病越罕见,建立更大的数据集就越重要。这也是那些拥护数据型创新的决策者应当最大限度地利用可重用数据,而不是制定跨境数据流障碍的另一个原因。

决策者在考虑如何支持数据驱动的创新时需要了解其他一些关键原则:首先,数据是非竞争性的,也就是说一个人或公司使用数据并不会减少其他用户的使用量。 相同的数据可能支持创建多个新产品,服务或生产方法。例如,收集用户年龄和位置的一个企业也不排除另一个企业也这样做。因此,决策者应鼓励许多公司“丰富数据”,而不是担心数据是必须均匀分布的有限资源。

其次,企业从数据中获得的大部分价值不是来自单个数据点,而是来自集体数据,例如汇总的用户数据。也就是说决策者应该鼓励数据共享以及数字平台的开发,以便收集和分析大规模数据集。由于这些数字平台的价值会随着用户量的增长而增长,表现出经济学家所谓的“网络效应”,决策者不应对这些平台施加不必要的限制,如人为限制其发展规模。相反,决策者应该看到“网络效应”等概念有助于数字经济的发展,他们降低成本、增加价值为消费者带来福利。

4.改善支撑数据创新的基础设施

由于互联网连接依赖于基础设施的发展,因此它是数字发展的首要问题。改善信息通信技术基础设施的因素有很多,特别是在发展中国家。这就是为何联合国和世界银行将重点向信息通信技术基础设施倾斜,作为改善数字发展和数据驱动创新的更广泛努力的一部分。

显然,提高互联网普及率和速度对于数据型创新和数字贸易至关重要,光纤网络覆盖不充分,将导致数据服务质量差和覆盖率不一致,阻碍了城市和农村地区移动互联网服务的普及。如果数字市场未来在人口稀少的地区普及,政府应给予直接投资并主导公私合作伙伴关系,以缩小差距。在可能的情况下,各国还应考虑从全球汇集移动频谱划分的权力,发展综合的泛区域无线宽带网络,并降低在整个单一市场中不必要地重复的成本。决策者应该考虑可改变的政策和可消除的障碍,以加快下一代无线和有线基础设施的部署。在某些情况下,决策者可能会发现,不适合现代网络部署的传统低效流程可能会延迟或阻止宽带服务的推出,随着各国尝试向下一代无线服务过渡,这将成为一个更大的问题。

5.培养员工数据科学素养

数据不会自主创新,它因人而发挥价值。数据经济要想获得成功离不开运营最新技术和流程以及分析复杂数据集的人力资源。所有国家的决策者都面临着通过其教育系统和专业培训计划鼓励发展这些数据相关技能的挑战。数据创新中心的报告“数据创新的最佳状态”和“欧盟数据创新状态”为各国和组织提供了一个潜在的模型,可以分析他们如何处理人力和商业资本。

公司需要具备基本和高级技能的工人。为了充分利用数据驱动技术,公司需要具备专业知识的ICT专家来部署此类技术,将其与公司的业务流程相结合,并培训员工如何使用这些技术。有两点很关键:第一,一个国家培养的科技毕业生的数量是否能满足数据经济相关技能的岗位;第二,特定国家开设数据科学学位课程的数量,这能体现国家高等教育系统如何吸引和教育那些对数据科学和创新感兴趣的人,以及该国专业人员要求在该领域进行额外培训。然而,除了信息通信技术专家外,企业还需要其余员工习得必要的信息通信技术技能,以便在整个企业中正确使用数据。对于那些希望充当外包技术服务工作中心的国家,如印度和菲律宾,这一挑战尤其严峻。

四、总结

?? 决策者不应屈服于重商主义的观念,即在本地存储数据会给他们带来任何实质性的好处。决策者需要认识到,技术部门外,农业,制造业和服务业的人和企业在工作和日常生活中也越来越多地依赖ICT服务,重商主义数据本地化政策将会给科技部门和整个经济领域带来不良影响。一个国家的数字发展战略需要优先考虑信息通信技术的广泛传播和采用,而不是信息和通信技术产品和服务的生产,原因在于技术和传播和使用可以带来更大的经济和社会收益。为了最大限度地提高数据和数字技术的社会和经济效益,决策者应该关注基本面,包括企业如何使用数据来产生新的见解和价值(给定现代云计算的前提下,不考虑存储位置问题)以及是否存在数据治理框架到位以支持创新。他们还必须确保有可靠的ICT基础设施可用、还要具备科学数据素养的熟练员工。