刍议大数据治理的三大基础思维

李汶龙，袁媛，安筱鹏

阿里研究院，北京 100102

0 引言

对大数据治理的讨论始于20世纪中叶[1]，至今已有六七十年。如今，早期原则性框架已经发展成非常细致且技术性的规范性条文，法学规则与计算科学、社会科学的交融也愈发明显。

既有文献跨越多个学科，已然非常丰富。既有对大数据治理的讨论来自不同学科，大体可以分为3类。①对数据治理的讨论最初出现在管理学、信息科学等领域[2-3]，技术性相对较强。近些年来数据立法和政策发展迅速，大数据治理越来越多地出现在社会语境中。②法学文献中主要出现的文本分析式讨论对既有规范框架进行了解读和分析。③在批判数据学、政治经济、哲学、社会学（包括媒体和文化学）等视角下，数据实践也作为一个现象被剖析和批判。但是，对于大数据治理规则究竟是如何形成的，其背后的逻辑和思维基础鲜有讨论。

本文梳理出支撑我国大数据规则发展的3种基础思维，即简单类比、法律移植以及规范想象。简单类比是指通过对比不同事物之间的相似部分而增进认知理解的过程。举例而言，在数据权益分配的问题上，有人提出了数据权属的理念，这一理念的形成受到了其他传统法域的启发（例如土地和能源领域的权利确认）。法律移植是指将法律文本以及用于执行文本的组织架构和建制从一个法域或国家转移到另一个法域或国家的借鉴过程。在数据治理领域，我国对西方（主要是欧洲）立法实践的借鉴是明显且深刻的。最后，规范想象是本文提出的一种治理理念。既有文献中没有对规范想象的明确定义，但其与上述两种路径依赖式思维对立，规范想象强调对不适当的历史轨迹和思维惯性的脱离和突破。在系统梳理3种不同的基础思维之后，本文思考了方法论层面的反思和发展对大数据治理的意义。此外，大数据治理的概念涵盖甚广，包括传统意义上的数据保护、算法治理等议题，以及更宽泛的数据伦理、数字生产模式和流动机制等内容。本文主要在社会治理层面使用“大数据治理”的概念。具体而言，本文围绕数据的充分利用、合理分配及其外部性应对3个方向展开。

1 路径依赖

1.1 理解路径依赖

路径依赖是本文讨论的基础思维的概念参照，具有重要的结构意义。具体言之，简单类比和法律移植在广义上都可以被理解为一种路径依赖。文献中的路径依赖特殊指代严格依赖明晰、严谨的演进路线的发展和变化。在这一语境中，简单类比和法律移植两种基础思维都存在缺陷，也是学术批判的主要关注点。路径依赖与规范想象对立，前者重视遵循既有的轨迹和思路，后者强调脱离不当的限制和藩篱以实现质的突破。

路径依赖是普遍、自发的一种逻辑，无论科技还是组织，都有这样的倾向。这种倾向是结构属性或者理念、价值决定的。路径依赖之所以存在，是因为人类的认知和组织能力是有限的，因此既有认知在决策和判断的形成过程中扮演着重要角色。

路径依赖是经济学和社会科学中经常使用的概念，尤其在政治学[4]（尤其是比较政治[5]）中使用较多。路径依赖意指过去事件或者决定的流程本身会限制或者影响未来的事件或者决定，敦促人们应以史为鉴，强调历史的重复的重要性。很多领域存在路径依赖，典型的有技术标准的形成、机构的建立和发展、经济或者社会的发展、组织行为等。路径依赖对于规则发展的研究来说也是合理的分析框架[6]。

法律文献中探讨路径依赖的形式有两种：一是普通法中的遵循先例（stare decisis）原则，讨论法官或者检察官在司法推理中的路径依赖①Epp C R[7]在Law& Social Inquiry 期刊上写的书评中提到了路径依赖的力量，或者说法律思想的力量。耶鲁大学法学院的Hathaway O A[8]讨论了法律的路径依赖，主要是在普通法系中讨论法律的变化形式和过程。类似地，Sweet A S[9]也讨论了先例和路径依赖的关系，包括法律机构/机制的路径依赖，以及法官和检察官的路径依赖。英国伯克贝克学院的Mcauslan P[10]也专门讨论了路径依赖和法律的发展。；二是比较法和法律移植，讨论立法者在规则设计过程中参考其他法域的既有经验②剑 桥 大 学 的Bell J[11]对法律语境中的路径依赖进行了系统性讨论，认为比较法是观察路径依赖的一个主要媒介。他解释了路径依赖的基础，认为其是法律发展和创新的条件。在Bell J[11]看来，路径依赖不仅决定了法律概念的使用（法律解决社会问题的方式：定义），甚至决定了立法者最终是否选择通过规则进行干预。Husa J[12]认可法律移植是优化法律体系的方式，但同时提到移植的困难程度，以及“选择性移植”现象。Husa J[12]主张应当从法律历史的角度来审视这些困难，其文章以中国和波兰为例，讨论了法治理念在两个善于法律移植的国家的发展。。例如在“刑事变更”（penal change）语境中，Rubin A[6]思考了路径依赖框架的意义，系统梳理了路径依赖的几个关键概念，包括停滞与变化（stasis and change）、惯性（inertia）机制、反馈效应（feedback effects）、外生冲击（exogenous shocks）等。Rubin A[6]认为路径依赖提供了一个有解释力的框架，但并不适用于所有情形。例如当停滞掩盖了变化，路径依赖的框架就失去了解释力。

路径依赖本身是中性的，可能带来快速发展，也可能导致发展滞涩。依据Liebowitz S J 等人[13]提出的框架（见表1），所有的路径依赖都应当对初始条件具备一定的敏感性（即依存于原始的环境）。Liebowitz S J 等人[13]主张这样的敏感性本身可能是无害的，这是因为预先进入某一路径可能在概率上恰好是最优的。进行（第一度）路径依赖未必会直接提高效率，有时候甚至会导致低效，结果也无法救济。路径依赖在某些情形下可能是必然的。因此，充分理解其类型和效果，在恰当的阶段脱离原有路径是规则治理的关键。每个规则体系有其特殊的法律文化、发展轨迹以及建制挑战，没有普遍适用的标准答案。但是，在关键节点上保持审慎和敏捷，意识到每一种基础思维自身的优势和局限是关键。

表1 路径依赖类型化分析

1.2 大数据治理中的路径依赖

严格意义上，大数据治理的语境中不存在既有路径，也就无法进行依赖。20世纪末针对互联网空间治理的思路大辩论反映了这一基础假设。互联网与广播、电视等早先出现的大众媒体存在本质不同，因此是否需要不同的治理机制？大众传媒法是否适用于新出现的、跨越既有法域的、无边际的互联网空间？John Perry Barlow撰写的《网络空间独立宣言》是对路径依赖的明确对立和批判。但其代表的网络放任自由主义（cyberlibertarian）并没有在大数据治理领域成为主流。此后几十年间形成的治理规则或多或少都能找到历史的痕迹。需要明确的是，这并非路径依赖，应当归因于简单类比的思维在发挥作用。

2 简单类比

2.1 理解简单类比

严格来说，简单类比与路径依赖存在本质上的不同。路径依赖的轨迹连续且严密，而简单类比并没有遵循先例的连贯思维。简单类比直接将性质类似的对象进行对比，性质上是激进的路径跃迁。虽然简单类比不如路径依赖，但类比在规则的发展过程中也扮演了重要的角色。Hofstadter D等人[14]剖析了类比的重要性，主张没有概念就没有思想，而没有类比也就没有概念。人的大脑实际上会无休止地开展类比，而概念的形成基于对既有类比的摘选。因此，类比对于概念而言是原材料，对于思考而言是“燃料与火焰”。

Hofstadter D等人[14]从历史的维度对简单类比的价值予以肯定，但类比结果未必都是积极的。换言之，类比过程的有效性需要具体评估。Hofstadter D等人[14]提出了“天真类比”（naive analogies）的概念，指代由非专业人士经常使用的，以“自发的、无意识的、自动的”方式完成（甚至完全没有进入类比者的意识中）的类比。“天真类比”的现象是普遍存在的，人们倾向于用既有的知识结构（无论是否贴切）对一个不熟悉的概念或者现象进行类比[14]。心理和认知领域描述这一现象的概念非常丰富，包括“先入为主的观念”（preconceived notion）、“自发的推理”（spontaneous reasoning）、“朴素的推理/理论/观点”（naive reasoning/theory/conception）、“隐性模式”（tacit m o d e l）、“概念隐喻”（c o n c e p t u a l metaphor）等。Hofstadter D等人[14]指出，简单类比虽然不甚准确，但是可以达到似是而非的程度；其因符合人们的直觉和记忆方式而容易使人产生认同。但简单类比存在致命的缺点：促进结论的快速形成，因而让人不去考虑其他可能的选择，也不会对结论产生怀疑或者反思。与此相对，规则的设计是严谨、慎思和反复的。用Hofstadter D等人[14]的话来说，类比能够带来“燃料和火焰”，但接下来如何使用这些资源“生火煮饭”却是另一个问题。

2.2 大数据治理中的简单类比

数据治理领域中流传着“数据是新石油”（data is the new oil）的说法，最早可以追溯到世界经济论坛在2011年的一份报告[15]。报告指出，数据的指数型增长会使其成为与资本、劳动力比肩的新市场要素。英国数学家克莱夫·汉比（Clive Humby）被认为是最早提出“数据是新石油”说法的人。他主张石油需要被提炼才能释放真正的价值，数据本身的价值实现也与此类似，也依赖于进一步的处理[16]。我国有类似的类比，其中的对象从石油变成了土地，这与我国土地财政的政治文化相契合，“数据的管辖权、交易权应归属于国家”之类的结论都源于这一类比。

思考既有土地或者自然资源治理规则的可移植性是一种自然自发的思考倾向。政策上将数据与土地等资源并列为生产要素，加剧了这种倾向。但是，这种自然自发的倾向需要反思，尤其数据和传统资源存在诸多本质上的不同。本质上，石油/土地的类比是将传统、有形、物理的资源与新型、无形和数字的资源进行对比，进而在此基础上提出传统规则在数字领域的延伸。近几年，媒体、业界智库及相关学者都对这种直接类比产生了怀疑[17]。进行细致类比的有不少，其中有些看似中肯，有些则明显偏颇，由于篇幅有限，这里不再展开讨论。

笔者看来，石油/土地与数据的类比贴近这类“天真类比”，性质上是自发、先入为主，而且符合直觉的。如Cohen J E教授[18]所言，基于传统资源的物权观念本身深植人心，不仅在描述着现实世界的规则，也在决定着规则。权属思维会自发地贯穿在所有数据治理规则的思路中。但是，符合直觉的常常并不是最优的。直接迁移土地或者石油等传统资源的治理方案经不起推敲。在资源属性上已经有很多学者指出数据在稀缺性、排他性、竞争性等方向上与传统石油和土地存在诸多不同。虽然都是助力市场发展的有用资源，但这一点相似性不能证明规则迁移的有效性。基于前文所述，这种迁移在性质上甚至不是路径依赖，而是一种跃迁。在资源分配问题上，数据具有的多重关系属性与传统排他性财产框架存在根本性的不兼容。照搬规则不仅无法促进资源的合理利用和分配，还可能适得其反，加剧资源争夺、滥用、使用不充分等问题[19]。在外部性问题上，土地/石油类规则类比的局限也是很明显的。有学者提出完全的数据财产化可能会提升人类的福祉，但完全市场化的数据使用和流动体量巨大，不具有实操性[20]。数据本身并不是纯粹的财产，而是人格的重要体现和载体；数据商品化和财产化的逻辑本身就存在与人格权的张力（是否可以调和存在争议）。

总结而言，问题的关键并不在于两类资源相似与否，而是建立在类比之上的治理规则迁移是否妥当。单纯列举出数据与传统市场要素之间的相似与不同之处还不够。如同普通法中遵循先例的实践一般，需要深入地剖析二者的类似是否能够推导出适用同一规则。石油/土地类比的局限已经十分明显，因此数据治理规则的设计思路应当脱离这一概念框架，尊重数据实践的特殊性，避免土地规则迁移带来“削足适履”，最终影响数字经济发展目标的实现。

3 法律移植

3.1 理解法律移植

法律移植是另一种形式的路径依赖。简单类比的逻辑是将治理某一对象的规则迁移到另一个对象，法律移植是将某一法域针对某一对象的规则迁移到另一个法域，但治理同一对象。由于法律移植两端为相同的治理对象，规则的设计基于数据实践本身反思规则的弹性（数据可能涉及多方主体的利益，并且彼此之间可能存在冲突需要协调）、属性（究竟是否需要以权利的形式来分配利益）以及合理性。与简单类比相比，法律移植所遵循的轨迹更加缜密和连续。但法律移植存在自身的问题和争议。

法律移植的概念可以追溯到法律史学家Watson A[21]在1974年撰写的Legal transplant: an approach to comparative law一书③另说Kahn-Freund在1973 年6 月26 日的讲座上首次使用了这一概念，还有人追溯到更早的苏格兰学者Frederick P.Walton 在1927 年关于法律移植的讨论。，彼时法律移植还是一个陌生领域。到了21世纪，法律移植已经成为比较法的主要分支，其重要性无以复加[22]。由于经济发展、民主化和全球化的浪潮，法律移植现象愈发频繁（尤其在发展中国家），甚至成为比较法和国际法的主要研究对象[23]。

为什么要进行法律移植？Watson A[24]主张一个国家选择法律移植主要是出于实际效用或者经济效率考虑。对于具体设计规则的立法者而言，选择移植是理性的，可以节省诸多劳动力和思考。但对于一个国家整体或者统治者而言却未必如此。法律的文本借鉴是一回事，运行却是另一回事。后者依赖本土条件，包括政治、社会、经济、文化等多重语境。正如墨尔本大学名誉教授Chen J F[25]所言，法律移植本质上是一种“试错实验”（trial and error experimentation）。文本执行效果的好坏，只有通过实验才能知晓。

不少比较法学者对法律移植展开了类型化分析，呈现了法律移植背后复杂的逻辑。基于社会学的概念系统，美国西南大学法学教授Miller J M[23]将法律移植分为4类：有些国家选择法律移植是为了节省时间和认知成本；有些是由于政治环境被要求移植，例如加入世界贸易组织或者受到殖民统治；还有一些由国内的创业者推动，以期获取政策福利；最后一类是为了依赖权威或威信获得规则正当性。Miller J M[23]主张，现实中很多法律移植是上述4类的组合，很少有单独成一类的情况。

法律移植因高效用和低成本被认为是一种理性和划算的行为。后发国家通过借鉴既有公开的规则体系，可以以最快速度大致拉齐水平，在全球化的语境下推进法律层面的可操作性。

然而，这样的路径依赖却滋生出若干问题：法律移植本身是否能够成功？路径依赖是否有助于法律规则的发展？移植之后的规则是否能够有效地本土化？不少学者探讨了法律移植的效果以及成功的标准。例如香港中文大学的Wang L[26]主张将法律移植分为（社会）政治学和（社会）语言学两个层面。在她看来，法律移植与法律翻译不同：翻译往往是移植的媒介，而移植不仅是概念的借鉴，还有背后思考方式的传承，甚至有更复杂的法律文化的移植。

很多比较法学者认为法律移植是不可能成功的，或者说“移植”这个概念本身存在很大的缺陷。英国格拉斯哥大学的比较法教授Örücü E[27]区分了移植与移位两个概念，认为法律的发展是一种移位过程，涉及换位、调节、适配等复杂的步骤，与法律翻译（通常被理解为法律移植）本身有非常大的差异。荷兰蒂尔堡大学的比较法律文化教授Legrand P[28]认为研究法律移植需要关注意识形态。在这一问题上，中西之间的差别非常明显。

3.2 大数据治理的法律移植

借鉴欧盟的经验并非晚近之事。我国法律移植的历史可以追溯到清末修律甚至更早[29-31]。法律移植甚至被认为是现代中国法律发展的主要方式。包括耶鲁大学教授Zhang T S[31]在内的很多学者主张法律移植的意义深远。无论是德国法、苏联法还是美国法都在我国产生了深远的影响[25,31]。Zhang T S[31]探讨了务实主义和民族主义在法律移植过程中扮演的角色。在20世纪，务实主义和民族主义这两大意识形态同时发挥作用，共同促进了从接受法律的西方化到反对西方化的转向。

在数据治理问题上，我国借鉴欧盟规则的原理和路径是十分明显的。无论是早期的个人信息保护法还是近些年的数据竞争、大型平台义务以及人工智能治理，中西规则有时间上的承继和连续，也有语义上的相近。具体而言，我国在大数据治理领域的法律移植更加契合Miller J M[23]所提分类中的第一种和第四种：法律移植一方面可以快速拉齐水平，节省研究的时间和成本；另一方面欧盟的数据治理领域在全世界范围内处于领先地位，因此依赖这一权威路径较易获得正当性。

法律移植已成为我国大数据治理发展的主要引擎，但并不一定是最佳模式。数据治理领域属于后发法域，我国在该领域展开法律移植是不可避免的，在一定历史阶段也是理性且有利的。然而，现实中的法律移植存在三重局限。

首先，法律移植的过程往往是不充分的，选择性借鉴的情况比较普遍。我国的“法律移植”往往停留在法律文本层面，本质上是法律翻译。但欧洲法律实践中的立法技术、流程以及论证往往是更有价值的移植对象。此外，数据权属是选择性借鉴的典型示例：这一理念始于西方，经过2 0 多年的争论之后，至今仍保持讨论活跃度的或许只有我国。我国选择性借鉴了这种符合本土法律文化的认识模式，但对于西方如何对这一理念进行反思、批判和放弃却没有充分考量[32-34]。

其次，过度关注某一法域的实践会将其优点与缺点同时植入。数据治理是一个争议性极强的领域，异见往往多于共识。倘若所移植的规则体系并未形成一致且有效的答案，甚至在某些问题上处理得很糟糕，既有的局限和界限也会因移植而被继承，甚至会成为治理规则发展的绊脚石。美国学者就明确表达了欧洲规则的局限性、不足以及偏见可能也会一同传入美国的担忧。例如，美国西北大学学者Hartzog W与华盛顿大学学者Richards N M[35]提出美国的“宪政时刻”（constitutional moments）：通过挖掘美国宪法语境中对隐私的理论构建，发挥本土资源优势，进而超越欧盟的规范框架，真正实现规则的跃迁。我国时有超越英美建立国际领先规则的主张，对《通用数据保护条例》规则的继承与接受却鲜有建设性批判。详言之，既有讨论大多关注对文本的解读和释义，鲜有著述超越文本并尝试在社会、文化、哲学、批判学等视角展开理论构建。

最后，由于意识形态、法律文化以及社会规模层面的差异，法律移植势必面临本土化难题。西方自由主义社会强调小政府大市场，我国强调有为政府和有序市场。以平台责任为例，公共职能的扩张势必导致平台责任范围的拓宽，甚至超出西方的基础假设。此外，我国数字市场体量庞大，面临的结构性问题也是西方规则在设计之初没有预期的。直接的规则翻译无法真正充分解决我国本土的问题。

4 规范想象

4.1 理解规范想象

规范想象是一种非路径依赖的基础思维。作为一个研究支系，想象已经在若干学科有了长足的探索，但在法律、政策等规则设计领域却在近年才有初步探索。作为一种现代概念，关于想象的讨论可以追溯到2 0 世纪40 年代法国哲学家Sartre J P[36]的现象心理学。之后，美国社会学家Mills C W[37]对传统学科的局限进行批判，进而提出了想象力的重要性，并将其作为社会学的使命。

Mills C W[37]的知识遗产随后渗透到了各个社会科学领域。德国经济社会学家Beckert J[38]讨论了想象如何推动现代经济，又如何在未来引导人们走向危机。在科学与科技领域，Jasanoff S等人[39]提出了“社会科技想象”（socio-technical imaginaries）的概念，其一度成为风靡该领域的理念，指代社会生活或秩序的集体想象。

法国社会学家Maffesoli M[40]主张人类处于一种新部落主义时代的转型期，其中所有的事物都是动态、短暂、易变和不可预测的（如古希腊神话中的酒神），因而给社会生产和再生产提供了空间和原材料。Maffesoli M[40]主张，当边界开始模糊，本质开始破裂，稳定性不再，系统规律性让位于不可预测的动荡，“想象也就在构建社会中被赋予了更多的作用”。英国基尔大学犯罪学教授Lippens R等人[41]也强调想象对于社会秩序的生产与再生产愈发重要，并在Social Justice期刊上组织了规范想象的专题。

在法（社会）学领域，想象是一个新概念，相关研究非常有限。英国肯特大学法学院的Drakopoulou M等人[42]主张想象是一个被低估了的方法，其在理解法学历史和法学传统上具有重要的价值。英国卡迪夫大学教授Přibáň J[43]提出了“宪政想象”（constitutional imaginaries）的理念，在“跨国欧洲宪政”（transnational European constitutionalism）的语境中展开了对想象共同体的社会学分析。英国贝尔法斯特女王大学的Flear M L等人[44]提倡人们要意识到想象在法律中的重要性，强调想象可在社会科学领域与法学领域的互动中形成。

4.2 规范想象力的培养

在我国，大数据治理规则发展目前主要是简单类比和法律移植这两股力量交汇和碰撞的结果。但是，真正引领国际实践有赖于在规范想象上的突破，而这种突破在于对原有知识结构和路径依赖的超越。培养规范想象力是一个复杂且持久的议题，有赖于多维度的能力建设。具体而言，本文认为规范想象应当至少具有以下几个层面。

首先，规范想象力有赖于跨学科的思维，需消弭人为设定的学科构成的藩篱，以及认知结构的固化。如Flear M L等人[44]所言，想象可以在社会科学领域与法学领域的互动中形成。其次，规范想象力旨在超越概念层面的认知，触及治理对象的本质。法学家赖以理解世界的概念终究是局限的、滞后的，甚至可能有误导性，在中文法学文献中，治理现象多以“性质”和“特征”的总结加以理解，现实中的复杂性和多元性就在这样的简化过程中丢失，因此对想象力的需求尤甚。最后，规范想象力并非没有章法的天马行空。恰恰相反，想象并非无章可循，有赖于严格的论证和慎思。Flear M L等人[44]主张规范想象力至少在3个主要方向有重大意义：第一，法律需要有效触及治理对象，想象在其中扮演着重要角色（即法律的有效性问题）；第二，想象有助于确定责任边界和可问责机制的形成；第三，想象还能够为法律和政策提供正当性。这3点对于我国的大数据治理来说是至关重要的，但讨论的充分程度却有失衡。其中，第二点关于责任边界的讨论比较充分，但第一点（关于治理对象的理解和概念构建）和第三点（规则的正当性）却相对有限。规范想象力对于弥补这一短板具有重要意义。

5 结束语

本文将路径依赖作为概念参照，梳理大数据治理规则背后的3种基础思维：简单类比、法律移植和规范想象。在性质上，这3种基础思维各有特色：简单类比自然自发，法律移植理性经济，规则想象则可跨学科且超越既有路径。简单类比有利于上手，但结果往往未经反省，甚至具有误导性。路径依赖能够降低犯错的可能性，但借鉴往往不充分且具有选择性。规范想象被认为是规则设计的最佳模式，但确定其范式、议程和局限仍然是一项挑战。

本文意在理解规则形成的逻辑和局限，在概念层面的讨论多于规范设计层面。因此，本文不可避免地需要与实际治理语境拉开距离，以反思大数据治理逻辑和思路的形成。虽然立意不在具体规则的形成、修缮和删减，行文之末还是基于对基础思维的梳理和反思提出若干大数据治理顶层设计的建议。

首先，我国经济结构性转型迫在眉睫，但支撑经济的关键要素与治理这些要素所需的规则属于两个层面，不应混淆。脱离简单类比的认知，审慎对待基于类比的规则迁移，才能真正促进数据流转。促进数字经济应当遵循市场逻辑，但数字市场的形成、运行和发展与传统市场的异同是讨论的前提。直接照搬物权/所有权逻辑虽然立法成本较低，但经济和社会成本高昂。换言之，基于物权的数据权属逻辑的优势同为其劣势：通过一套规则同时解决若干规范目标，看似省力且理性，但不符合法律规则运行的方式，也无法实现预期的规范目标。资源分配、市场机理以及市场失灵等主题有明确的规范意旨，需要具体、独立的规则设计和落实机制。将性质各异的目标混淆在一起，希冀通过一套规则落实若干规范是不理性的，甚至可能适得其反。

其次，由于数据治理领域属于后发法域，我国选择移植和借鉴是不可避免的，在一定阶段和时期也是理性和有益的。如前文所述，移植不同于文本的翻译，法律规则有赖于在组织机制、法律文化、执行监督等若干层面协同全面的考量。只借鉴框架或者形式，或只进行选择性借鉴是法律移植中的常见问题。诚然，不同国家间（尤其是中西之间）的意识形态和价值追求存在天然和巨大的差异，但中西之间的互动与学习不应仅限于文本层面。具体而言，我国的法律移植和借鉴应当在两个层面进行补足：首先，借鉴法律文本为术，借鉴治理思路和立法智慧为道。欧洲的立法流程、价值诉求的论证、理论与规则的互动等都值得我国借鉴。这些维度原本应在借鉴过程中得到重视，却被目前的法律移植过程所忽略。其次，借鉴本身并非目的，其意义在于让后发者更快地触及基础性难题。但是，目前的治理讨论大多停留在规则设计层面，对相关难题（如市场与政府的关系、竞争与市场的关系、数据与经济的关系）的探讨没有真正展开，也没有真正影响规则设计。政府应当创造数据市场还是激励已经形成的市场？市场竞争需要什么样的助力条件？应当相信市场自身的力量还是主动干预市场（例如秩序自由主义与芝加哥学派之间的竞争）？数字经济带来了增长机遇，但也滋生了很多新生的社会议题。这些议题与法律移植一体两面、相辅相成，只有真正触发了这些议题的本土化讨论，法律移植本身才有意义。

关于规范想象，本文提出的是一个理念而非实现的具体方案。想象力的培养是一个复杂且持久的工程，需要多维度的能力建设，包括但不限于跨越学科的藩篱，超越纯概念层面的认知（尤其是法学领域），尊重和参与理论（尤其是在本土化思考时），以及突破与超越路径依赖。在大数据治理的语境中提出规范想象，旨在与前两种路径依赖式思维范式形成对立，指出脱离历史轨迹和思维惯性的必要性。进一步地，讨论规范想象的重要意义在于避免两个极端：一是毫无秩序的天马行空，二是过度依赖不适当的规范框架或思维惯性。