田杰棠 國務院發(fā)展研究中心創(chuàng)新發(fā)展部副部長、研究員
數據是新的生產要素，是驅動數字經濟發(fā)展的新“石油”。習近平總書記多次強調“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”。明確交易規(guī)則，完善數據權屬界定、開放共享、交易流通等標準和措施，加快培育發(fā)展數據要素市場，有利于充分發(fā)揮數據的基礎資源和創(chuàng)新引擎作用，也是社會主義市場經濟體制下要素市場化改革的重要組成部分。
我國數據交易的實踐探索與成效
（一）各地積極開展數據交易探索
數據交易是市場經濟條件下促進數據要素市場流通的基本方式。隨著大數據技術及應用的迅速發(fā)展，我國各地以多種形式開展了關于數據交易的探索和實踐。2015年4月，全國第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所批準成立。在之后的幾年中，武漢、哈爾濱、江蘇、西安、廣州、青島、上海、浙江、沈陽、安徽、成都等地紛紛建立大數據交易所或交易中心，提供數據交易服務。目前，我國的數據交易機構已超過20個，均由各地政府或國家信息中心牽頭協(xié)調，亞信數據、九次方大數據、數?？萍?、中潤普達等一批數據運營服務企業(yè)提供技術和運營支持。
這些數據交易機構作為大數據交易的先行者，不僅在實踐中對規(guī)則尚不明確的數據交易進行了有益的探索，而且嘗試著制定數據交易的相關規(guī)則并付諸實踐，積累了經驗和教訓，也取得了初步成效。以貴陽大數據交易所為例，它先后制定了《數據確權暫行管理辦法》《數據交易結算制度》《數據源管理辦法》《數據交易資格審核辦法》《數據交易規(guī)范》《數據應用管理辦法》等一系列交易規(guī)則，盡管在具體實踐中仍存在較多爭議，但這種勇于探索的精神還是值得充分肯定的。
（二）兩種數據交易模式及其成效比較
從各地數據交易機構的實踐來看，目前形成了兩種最主要的交易模式，也是發(fā)展數據交易機構的兩種主流思路。一是數據撮合交易模式。這種模式有點像傳統(tǒng)的商品集市，因而又被稱為“數據集市”。在這種交易模式下，數據交易機構以交易粗加工的原始數據為主，不對數據進行任何預處理或深度的信息挖掘分析，僅經過收集和整合數據資源后便直接出售。很多交易所或交易中心在發(fā)展初期都是以這種交易模式為基本發(fā)展思路。二是數據增值服務模式。數據交易機構不是簡單地將買方和賣方進行撮合，而是根據不同用戶需求，圍繞大數據基礎資源進行清洗、分析、建模、可視化等操作，形成定制化的數據產品，然后再提供給需求方。從各地實踐效果來看，大部分數據交易機構經過多次探索之后，選擇了提供數據增值服務的交易模式，而不是基礎數據資源的直接交易。
數據撮合交易模式存在兩個主要問題：其一，這類撮合式交易需要大量數據資源的獲取，往往難以實現有效的個人信息保護。有學者指出，數據交易市場存在大量灰黑交易，嚴重影響了數據交易向縱深方向發(fā)展。其二，大數據本身具有非均質、價值密度低等特性，使得大部分數據需求方與供給方難以形成價格共識。對于客戶來說，海量的“粗加工”數據對于商業(yè)決策或研究意義甚微。無論是政府還是企業(yè)需求，精準有效的數據可能僅占總數據量的百萬甚至億萬分之一，而后期的提取及分析則意味著大量時間和加工成本的投入。
相對而言，數據增值服務模式則有兩個優(yōu)勢：第一，數據增值服務機構代替客戶從大數據中提取密度低且價值高的數據，為其節(jié)省了大量的時間和分析成本。對于大部分中小企業(yè)來說，能夠滿足數據需求的專業(yè)人才相對稀缺，深度挖掘和分析原始數據則需要額外的人才或技術投資。因此，直接購買經定向處理后的數據產品可省去大筆開支，性價比比較高。第二，提供數據增值的服務商需確保數據的合法性，降低了數據需求方的法律風險。在當前一些法律法規(guī)尚不完備的情況下，數據需求方通過與數據增值服務提供方簽訂合同或協(xié)議，由后者負責保障數據獲取和處理的合法性，有效規(guī)避了困擾數據交易的數據隱私保護等問題，使數據交易市場得以有效運行。
數據權利界定的難點與相關爭議
（一）數據權利界定的難點
數據不同于普通的有形物質。進入大數據時代，數據的生產特點發(fā)生了一些變化，這使得數據的權屬界定成為難點。
第一，數據權利具有多樣性，不同類型數據在權利內容上存在較大差異。數據權的主體包括自然人、政府和企業(yè)。個人數據可能會包含個人的隱私，自然人對自己的數據享有隱私權。因此，自然人對個人數據的權利旨在保護其對個人數據的自主決定利益，從而防止因個人數據被非法收集和利用而侵害個人人格權和財產權。對于政府數據，通常被認為屬于公共資源，公眾享有知情權、訪問權和使用權。商業(yè)數據則包含企業(yè)的知識產權、商業(yè)秘密和市場競爭合法權益等。從當前與數據相關的法律來看，個人數據是一個明確的法律概念，國內外都有明確的法律概念和規(guī)范體系。在政府數據開放的討論語境下，政府數據也是一種重要的權利客體。相對而言，商業(yè)數據比較模糊，尚未成為嚴格的法律概念。
第二，數據生產鏈條包括多個參與者，權利責任需要在各參與者之間進行劃分而引致界定困難。與其他財產不同，數據的全生命周期由多個參與者（數據提供者、數據收集者、數據處理者等）對數據進行支配，每一個參與者在各自環(huán)節(jié)賦予數據不同價值。在大多數情況下，數據發(fā)揮作用、產生價值需要數據控制處理者（如網絡平臺）對數據進行采集、加工、處理和分析，因此，數據提供者對于數據的各項權利需要數據控制處理者的支持和配合才可有效行使。賦予某一參與者專屬的、排他性的所有權不可行，需要在數據提供者、數據控制處理者等參與者之間進行協(xié)商和劃分，確定各權利之間的邊界和相互關系。數據權利內容還會隨著應用場景的變化而變化，甚至衍生出新的權利內容，使得事先約定權利歸屬變得困難。在海量數據時代，數據控制處理者對于每一個數據包含的復雜權利內容進行協(xié)商會帶來巨大的交易成本，需要有一套簡易可行的規(guī)則才能使得數據利用成為可能。
第三，數據與傳統(tǒng)普通物的所有性質有所不同。目前已經有不少人提出對數據建立所有權。而數據的特點（如無限性和兼容性）使數據產權外延內的“所有權”和一般民法對所有權（對財產享有使用、收益和處分的排他性權利）的界定不同。對于通常意義上的所有權，所有權人幾乎完全擁有占有和使用該物的權益，且一般是在沒有妥善保管物導致侵權事實發(fā)生的情況下才會存在責任問題。數據權在數據的全生命周期中有不同的支配主體，權利人需承擔更多的義務和責任，不僅要對數據泄露和數據侵權等事件承擔責任，而且需要在日常數據收集和處理等工作中履行相應的義務。
（二）關于數據產權的爭議
按照經濟學原則，任何需要拿到市場上進行交易的產品和服務首先應該界定其產權。當然，這種產權是一個權利束，包含所有權、使用權、控制權、收益權等，這些權利在特定情形下是可以分離的。由于其本身的復雜性以及權利主體的多元性，數據的產權界定在學術界、產業(yè)界都尚未形成定論，各國對數據產權也都沒有明確的法律規(guī)定。
造成數據權屬模糊的主要原因是數據主體與數據控制者之間的利益沖突。一種觀點認為，數據產權在嚴格保護個人隱私的前提下，應該屬于處理、加工并使之商品化的企業(yè)。有的學者甚至認為，是否嚴格保護個人隱私都是可以討論的問題。另一種典型觀點則認為，即使是處理以后的匿名化、不包含個人隱私的數據，也應承認個人對數據的初始產權。
對于上述爭議，從經濟學的角度來看，按照科斯定理的基本原則，如果對產權的法律界定導致交易成本過高，從而事實上阻止了數據交易和流通，那么這種權利界定就是無效率的。對于經過匿名化處理、總體價值密度較低的大數據而言，其中包含的每一條個人信息的貢獻價值其實都非常之小。如果認可個人的財產權利主張，那么個人授權或獲取分成收益的成本很可能超過其信息貢獻價值，導致數據交易成本太高，從而無法實現數據在市場上的流通，甚至使數據市場失去存在的意義。但是，從法學角度來看，認可個人的財產權利主張可能有其維護社會公平的道理。這就是數據權屬爭議的核心問題所在。
明確交易規(guī)則，完善數據權利界定
加快培育數據要素市場
我國應在總結各地實踐探索經驗與教訓的基礎上，充分考慮數據交易的獨特性，堅持“在實踐中規(guī)范、在規(guī)范中發(fā)展”的原則，以促進數據流通、加快發(fā)揮數據在各個行業(yè)中助力提質增效作用為出發(fā)點和目的，建立全國范圍的數據交易法律法規(guī)和監(jiān)管框架，積極培育數據服務新業(yè)態(tài)，推動我國數據市場快速健康發(fā)展。
（一）明確可交易數據的范圍，擴大合法、可交易數據的源頭供給
數據交易的核心在于可交易數據和不可交易數據的清晰界定。世界各國實際上都沒有采取傳統(tǒng)的“先明晰產權，再發(fā)展交易”的模式，而是在規(guī)范數據采集、處理、隱私和安全保護等行為的基礎上，明確數據交易對象，提供可交易的數據源，優(yōu)先實現數據的合法交易。我國可借鑒歐美經驗，將“來源合法的非個人數據”作為可交易對象，為市場提供充足、合法、可交易的數據源?！胺莻€人數據”包括組織、物和事件的數據，以及經過處理后無法識別特定個人且不能復原的數據等。我國近幾年的司法實踐也事實上明確了企業(yè)對基于合法獲得數據形成的數據衍生產品享有財產性權益。不可交易數據則是未經過處理的可識別個人的數據，為保護個人隱私和安全，任何可追溯到個人身份信息的數據在當前階段都應被禁止進行交易。
（二）明確數據交易規(guī)則，讓市場主體“依規(guī)交易”
目前，我國尚未制定專門的數據流通利用法律法規(guī)，數據流通利用的條件和規(guī)范等規(guī)則不明確。盡管我國《網絡安全法》對個人信息使用作了“經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外”等規(guī)定，但“經過處理”“無法識別”“不能復原”等語義概念存在模糊性和不確定性，界定標準缺位，實踐中難以執(zhí)行。應制定數據流通利用管理辦法，明確數據保存、轉移、去識別處理、再識別、再轉移限制等規(guī)則，以及數據處理“無法識別特定個人且不能復原”的法律標準，為數據合規(guī)安全交易提供支撐。明確數據交易各參與方的權利、責任和義務，保障數據流通安全和使用可控，做到“責任可追溯、過程可控制、風險可防范”。建立全國統(tǒng)一的數據標準體系，包括數據主體標識、數據維度、數據使用約束等。
（三）明確數據交易監(jiān)管機構，保障數據市場“有序交易”
數據交易需要政府適度監(jiān)管，以確保交易合規(guī)。美國由聯邦貿易委員會對數據經紀人進行監(jiān)管；歐盟的歐洲數據監(jiān)管局和成員國數據監(jiān)管機構負責數據交易監(jiān)管，監(jiān)管部門采取自愿認證方式，設立了一批從事數據處理監(jiān)管的第三方專業(yè)機構，授權專業(yè)機構對數據處理者進行監(jiān)控，以規(guī)范數據服務市場。我國數據交易涉及市場監(jiān)管、公安、工信、網信等多個部門，由于監(jiān)管責任不清，系統(tǒng)性和專業(yè)性不足，數據交易監(jiān)管事實上處于缺位狀態(tài)。市場準入、交易糾紛、侵犯隱私、數據濫用等“無人管理”，非法收集、買賣、使用個人信息等“灰”“黑”數據產業(yè)長期存在，數據交易市場秩序不佳。為此，應明確數據交易主要監(jiān)管部門及其監(jiān)管的法律依據和職責范圍；對數據交易服務機構或平臺進行監(jiān)管，對數據交易行為和應用進行規(guī)范化管理；建立數據流通利用安全風險防控和數據交易維權投訴機制，打擊非法數據交易。
（四）積極培育數據服務新業(yè)態(tài)，推動數據市場良性發(fā)展
經過近年來的試點探索，我國數據市場得到了初步發(fā)展，產生了一些從事“交易中介+加工分析”服務的新業(yè)態(tài)，有效促進了數據交易流通。一些新興機構和企業(yè)通過數據聚合、融通、去識別處理、分析挖掘等新型服務方式，針對需求對數據資源進行開發(fā)利用，在交易效率提高的同時降低了安全風險。應支持和鼓勵現有區(qū)域性交易平臺發(fā)展數據服務，成為兼具技術、信息安全和法律保障等功能的數據交易服務專業(yè)機構。在加快政府數據開放的過程中，鼓勵以專業(yè)化的數據服務機構作為開放出口或平臺，以實現數據價值的社會化利用和數據安全的機制化保障。將數據服務業(yè)納入現有高新技術企業(yè)、科技型中小企業(yè)優(yōu)惠政策的支持范圍，引導政府參股的創(chuàng)投基金適度增加對數據服務的投資。支持各類高職院校開設數據服務相關專業(yè)或培訓課程，培養(yǎng)數據服務人才，為數據交易提供人才支撐。
數據是數字經濟發(fā)展的“燃料”，其價值發(fā)揮還有賴于先進的信息基礎設施和豐富的行業(yè)應用。騰訊研究院和騰訊云組織編寫的《數字經濟“路-油-車”叢書》把新基建比作“高速公路”，數據比作新“石油”，產業(yè)互聯網比作“智能汽車”，為我們描繪了通向數字未來的藍圖，值得人們認真讀一讀。
