对推动数据要素交易健康有序发展的思考

对推动数据要素交易健康有序发展的思考

房毓菲

数据已成为重要的生产要素，推动大数据交易发展是我国充分释放数据价值、形成新的产业增长极的一次重大机遇，但大数据交易也存在一些不可忽视的问题。当前迫切需要从国家层面形成规范，形成健康有序的大数据交易环境。本文结合国家大数据战略的推进落实，研究提出了下一步工作思路。

数据要素交易的发展现状

大数据交易是指买卖双方对原始或处理后的数据及数据服务进行互通有无的商业行为，是数据价值与红利的释放手段和释放过程。大数据交易有利于挖掘数据资源的潜在价值，有利于发挥数据与土地、能源同等重要的要素作用，有利于推动数据流引领物质流、资金流、人才流、技术流，有利于推进产业模式创新、推动产业转型升级。毋庸讳言，推动大数据交易已成为充分激活数据价值的必由之路，已成为促进我国大数据发展的关键环节。

（一）国外大数据交易快速发展

全球大数据交易市场从2008年起初见雏形，出现了若干“数据市场”“数据银行”乃至“数据公约”。欧盟、美国、日本均有企业开展数据交易，走在了产业前沿。美国的数据交易形式由数据源头、数据中介和最终用户构成了数据流通和交易的主体，法国等部分国家已开始探讨数据的资产化。全球数据交易市场呈现以下发展趋势：一是以采集和聚合为主的数据中介渠道在整个大数据流通和交易中地位突出，而数据生产者很少直接面向最终用户实现数据变现。二是平台最终都在数据类型上有所侧重，不再追求“综合性”，集市形态逐渐弱化。三是数据交易充分考虑用户需求，在各个应用领域产生典型应用。

但截至目前，全球范围内还没有成熟的数据交易市场、交易指数以及合理的定价机制。其主要原因一是因政府大数据应用主要用于公共服务，二是企业所拥有的大数据多应用在企业内部战略上，三是经过脱敏处理的大数据仍有暴露个人隐私和商业秘密的风险。

美国政府首任首席信息官在负责Data.gov建设的过程中，对于数据原始性、数据安全、数据质量、数据价值和是否物理汇集等存在主要争议，仅就原始性和是否物理汇集做出了明确的应对，而对于其他问题则采取迂回的策略，从没有争议的数据入手，快速上线、不断迭代。此外，从具体领域的立法中可以明显看出，美国对于数据商品化采取审慎、克制的态度，而对于互助式数据分享则颇为鼓励，以实现数据交易发展和有序的双赢。

（二）国内大数据交易处于萌芽状态

我国的数据交易流通目前还处于起步阶段，《促进大数据发展行动纲要》提出将培育大数据交易市场作为健全市场发展机制的重要组成部分，体现出国家对于这一新兴交易形式的鼓励、支持、引导与规范的态度。

国内当前大数据发展积极性较高、行业应用推广迅速、市场规模增速明显、大数据存储和挖掘技术逐步成熟，但大数据交易在社会管理和经济发展中远未充分发挥作用。在具体领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，以数据为主要服务或产品的成熟案例较少。

目前我国现有的大数据交易平台大致可以分为两类：一类是以数据生产或数据服务类企业为主导、商业职能为主的数据交易平台，主要提供数据定制销售服务；另一类是地方政府与其他主体联合投资、第三方撮合性的数据交易平台，往往承担政府赋予的多项职能。

为保障数据交易的顺利进行，部分数据交易平台探索制定了自己的数据交易规则。2014年6月，中关村大数据交易产业联盟发布了《中关村数海大数据交易平台规则（征求意见版）》，也是国内首个发布的交易规则，从交易平台、交易主体、交易对象三个方面规范交易市场行为，对在线数据交易、离线数据交易、托管数据交易等三种数据交易模式进行规范。2015年5月，贵阳大数据交易所发布《贵阳大数据交易所702公约》，规定大数据交易平台要为数据交易提供可靠运行平台和安全保障措施，从事数据交易的主体包括数据提供方、数据购买方及数据代理人；实行会员制，暂时不允许个人购买交易所的数据；交易数据的种类包括政府、医疗、金融、电商、能源、交易、交通、商品、消费、信用卡、教育、社交、社会等，数据交易平台通过对数据进行清洗、分析、建模、可视化，解决数据隐私保护及数据所有权问题，要求交易数据合法获取、权利清晰，禁止交易法律不允许交易的数据；对于争议解决，采取自行协商解决、平台解决或起诉至法院等方式。

以上交易规则都属于探索试行性质，未能对数据交易中的共性敏感问题给出全面、权威、有公信力的解决方案。

推动数据交易发展面临的主要问题

尽管我国各地方政府、领域数据的生产企业均已开始涉足数据交易市场，但当前我国大数据交易很多问题尚未形成共识和统一做法。从监管、规则、市场三类交易核心要素来看，当前推动大数据交易发展面临的主要问题包括：

（一）数据交易监管无法可依

一是没有针对数据交易和应用的专门性法律法规，对于哪些数据可以交易、可以处理后交易或禁止交易，并没有明确的法律依据。新的发展形势下，数据交易及配套的个人信息保护、数据跨境流动等方面的法律法规亟需健全。二是没有明确数据交易监管机构，数据交易市场准入、数据安全、数据滥用、数据交易纠纷等问题都缺乏监管，以政府部门为代表的部分数据拥有者出于避险心理会回避参与数据交易。三是数据交易平台缺乏标准，国内数据交易平台几类模式并存，各自建立规则，存在隐藏的盲点和误区，数据标准化程度低，形成有价值的应用商品有限，同时数据交易登记结算体系尚不完备，各个数据交易平台的资源难以有效整合。亟需通过技术标准，实现行业内的互联互通，规范行业准则、提高产业效率、促进持续发展。

（二）数据权属界定尚未明确

一是数据的权利类型尚无定论，无法确定适用人格权法、物权法、知识产权法，还是将数据作为一种新型财产并相应制定一套新的权属分配制度。二是数据的权利主体存在争议，数据权利主体是属于数据产生者（个人、企业、政府）还是数据持有者（企业、政府）尚无定论。三是数据的控制和使用权利界限不明，赋予权利主体以绝对的数据控制权可能会影响数据的利用，进而影响数据实现价值，然而数据控制权和使用权如何分离目前尚不明晰。

（三）数据资产价值评估困难

数据资产价值评估是实现数据交易的基础，迫切需要将数据转化为有价的无形资产。数据与工业时代的商品有很大的差异，尚未形成公认的标准化定价模式和依据，参照普通商品流转、知识产权转让、基于收益的定价模式在市场上均存在。若以竞价的形式进行数据拍卖，则会阻碍数据的广泛应用，与放开数据交易的初衷背道而驰。

（四）交易技术链条不够完善

数据市场的成熟离不开供给、中介（汇集、清洗和加工）和需求端的协调发展，对各环节的专业化水平提出了一定的要求。由于“脏数据”普遍存在，数据资产在清洗、分析、建模之后形成的结果才具有较高的实用价值，目前多源数据汇集、非结构化处理、数据清洗、数据建模等技术和工具都有待进一步提升。

对策建议

我国数据交易市场发展快、问题多，机遇与挑战并存，迫切需要发展和规范并重，针对数据交易采取从立法到建立标准、展开执行监督等一系列措施，规范数据交易。

图//中新社

当前我国处于数据交易发展初期，建议以“统筹规划、分步推进，加快立法、应用导向”为原则，主要围绕“立规范、建环境”推动大数据交易，针对数据交易中已经凸显的问题和风险进行指导和规范，打好基础，避免快速发展途中“走上弯路”。建议此阶段仅允许交易非底层数据，即基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的结果。数据交易发展成熟后，将进一步围绕“促发展、强应用”，逐步扩大数据交易和利用的范围，全面构建大数据交易生态系统和政策环境。具体对策建议包括：

（一）建立健全数据交易规范，强化数据交易监管

一是立法方面，研究制定《大数据交易工作条例》作为总体规范，明确数据分级分类，确定数据交易的边界。二是研究设立单独的数据交易监管机构对数据安全、数据交易纠纷等进行监管，对于数据交易市场准入进行审批，对数据中介进行资质认定、信息披露和日常评估。三是对个人数据信息的采集应用的范围和方式进行界定，对数据滥用、侵犯个人隐私等行为加强管理和惩戒，明确事后追责，在立法前先提升行业自律。四是制定大数据市场交易标准体系，研制大数据确权、数据安全、数据交易等标准，开展交易数据格式标准化、数据质量认证体系、数据源追溯体系、数据交易信息披露、市场主体考核评价等相关标准研究。五是通过立法进一步保障个人信息隐私，尊重个人信息主体的知情权、可选择权和被遗忘权，明确个人信息主体受到侵害时的有效救济手段，克服公众对交易个人信息的恐惧心理。六是形成大数据跨境流通的安全保障机制。

（二）明确数据权属划分

一是探索数据确权，主要是确定数据的权利人，即谁拥有对数据的所有权、占有权、使用权、受益权，以及对个人隐私权负有保护责任等。二是明确数据权利主体，针对不同领域的数据进行研究和界定。

（三）明确数据资产的定价和交易模式

一是根据数据特点，探索数据资源定价机制。二是鼓励数据供给方持续维护、升级所提供的数据，引导数据使用方由“一次性购买数据”向“长期订阅数据”转变。

（四）完善相关研究和技术链条

通过建立大数据相关的国家工程实验室、国家工程研究中心，提升大数据创新能力，从数据基础设施、数据分析处理技术、数据安全、数据交易流通等方面同步提升，建立“产业研用”一体化的大数据交易全产业链。

作者单位：国家信息中心信息化研究部