数字时代数据交易平台的困境及对策

文/贺桂华 吴和秦（长安大学）

一、研究背景及意义

（一）研究背景

数字化原为计算机语言，指信号由“1”和“0”组成传递，数字时代指的就是信息存在、传递、运转等均数字形式存在。数字化信息会不断被储存，并随技术发展而展续。通常认为技术会不断发展，因而可认定当前已进入数字时代并会不断发展。

数字技术广泛应用于物质生产与文化生活等许多方面，我国逐渐转型为数字化经济时代。2019年10月召开的十九届四中全会首次将数据与资本、劳动、知识等传统生产要素并列；2020年3月，中共中央、国务院办公厅印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中提到“依法合规开展数据交易”；次年3月，“十四五”规划纲要再次强调了数据产权交易的机制建立等；2021年9月，《数据安全法》正式施行。根据中国大数据产业联盟2021年发布的2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。根据数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。数据作为数字化经济的新型生产要素，其在经济社会中占据重要的战略地位，数据交易平台的建设与健全愈发重要。

（二）研究意义

数据交易平台是数据交易市场的基础，是将数据资源盘活变现的关键。我国大数据交易市场发展至今，交易平台可分为政府主导、企业主导以及产业联盟不同类型。上海大数据交易中心、贵阳大数据交易所等均为政府指导交易平台；京东万象、天元数据等均为民间资本主导，通常依据强大的母公司，如京东等超大型企业，进行数据抓取及分析；中关村大数据产业联盟、黑龙江省大数据产业协会等属于产业联盟性质。

即便如此，我国大数据资源丰富，却长期处于“沉睡”状态中。目前暴露出来我国存在大数据交易平台良莠不齐、数据资源流通困难、市场技术发育不完善、供需不均衡等问题。因此，构建完善数据交易平台是破解当下大数据交易困境、实现资源涌流、优化市场生态的关键之举。

二、当前数据交易平台面临的困境

我国大数据布局较早，2015年贵阳大数据交易所就已经挂牌运营，之后数据交易平台发展迅猛、分布广泛、蓬勃发展。但是不可否认的是，当前数据交易平台仍存在其供给端供给数据质量不高、数量不足、数据权属不清、缺乏监管、定位不明等困境。

（一）高质量数据供给不足，数据来源和用途不明

我国数据交易市场规模和潜力巨大，但是在全国范围内仍旧属于粗放发展，高质量的交易数据供给存在严重不足。如公共数据，我国绝大多数的公共数据都掌握在政府部门手中，而政府部门出于保密性与责任性考虑，通常不会将数据放在市场上进行流通，这导致了大量数据不能被利用，也就难以变为资源。

数据抓取粗放、来源不可证、采集手段不合法等，使得数据收集存在极大隐患，交易平台发展受到限制。同时，数据交易用途不可控，购买个人数据具体应用场景不确定，以及二次加工后对数据背后的个人有何影响也不可控，存在极大的监管漏洞与隐患。

（二）数据权属不清

目前仍难以界定数据的权利属性，多数学者认为数据交易应当将数据资源的使用权和所有权剥离看待。学界认为数据同时具有数据财产权与数据人格权，部分学者认为数据人格权只存在于数据权属于个人的数据之中，并且在经过严格的脱敏流程之后其人格权自然消失。故而，大数据交易关于数据的权属主要讨论的是数据财产权。

数据本身依附于机器硬件存在，并具有可复制性与非独占性，因此无法认定为《民法典》意义上的“物权”。未经加工或脱敏的数据也不是智慧成果，故而也不能认定为“知识产权”。我国目前理论研究尚无统一定论，实践中各交易平台依据规范不同，也尚无统一标准，对于数据资源的权属界定、法律性质等问题仍处于探索阶段。

（三）交易平台缺少科学指导和规划，权责不清晰

我国许多地方鼓励发展大数据交易平台，大力鼓励投资，但是却没有提供灵活合理的市场规划和发展指引。导致出现了定位不清、职责模糊、服务领域割裂、数据保存不当等问题，造成了资源的极大浪费。

数据交易平台其权责不清，交易平台应当认定为是中介还是卖方？如若交易中出现数据泄露侵害个人或商业利益，交易平台责任如何认定？或交易数据内容存在违法，平台是否应当承担相应责任？交易平台何种情形下可以免责，适用“避风港原则”？我国目前对此尚无明确规定。

（四）交易平台监管机制不全

数据交易平台角色定位不清，导致其监管机制缺失。当前数据交易平台不仅承担着数据清洗、抓取和分析职责，还进行着为需方提供订制、打包出售等业务，因此数据交易平台难以保持其独立中立属性，依靠平台实现自我监督并不现实。同时缺乏合理的外部监督，具有公办性质的平台可依靠政府把关，背靠大型企业的交易平台也可实现运营监督自理，但是游离于上述主体之外的交易平台，难以依靠行业自律监督实现顺利运转，数据存储安全面临巨大挑战。

（五）定价规则不明确

数据已经成为市场经济中的第五类要素，其价值特性难以直接测定衡量，数据又是高敏感型要素，其上承载的权利和义务十分复杂，目前通常做法是按照市场竞争原则直接为其定价。供需双方对数据的价值也存在不同的判断取向，数据价值依照传统的以数量、质量或稀缺程度进行定价较为困难。

三、当前我国数据交易平台健全途径

（一）立法规制数据交易

完善数据交易配套法律法规，加强相关制度立法，以政策支持数据保护和开放。其一，针对个人数据分类型、分领域出台隐私保护法律，如医疗领域的医疗数据，未经患者或其亲属同意不可共享；其二，针对公共数据开放进行统一管理，支持民众以非营利目的获取公共数据，将不涉密、不侵害他人权益的数据进行整理后发布，同时协调各部门联动数据监控，进行隐私保护，定期追溯数据，并监控数据用途；其三，规范数据交易需明晰交易平台的权利义务，设置完备的交易规范。通过立法对数据交易平台的准入、注册、收费、义务项等全面规定，并对数据进行严格保护，限制其出售或转让范围，明确交易流程，对注册会员进行定期核查，避免数据滥用，造成安全事故。

（二）优化数据流通机制

数字时代的经济活力就是共享，共享的核心是将闲置资源流转，数据本身并不具备价值，只有在共享中流通、开放、加工，才能获得相应的价值体现。数据交易平台承接供需双方，需要依据法律规范数据采集和交易合法性。首先，确保数据来源合法合规。如美国Acxiom数据交易平台规定，提供、出售数据须与之签订合同确保数据的合法性，保证其数据采集过程不存在违法违规行为，以此确保数据来源正当且质量有保障，减少来路不明的数据信息。其次，提高数据准入门槛，加强验证数据可用性。在初筛数据采用后，通过技术手段进行自动对比、查找，进行合法合规性二次筛选，同时进行信任度对比，选取更为可靠的数据进行加工分析、交易等。最后，对数据交易后用途进行禁止或限制。数据购买方需与数据交易平台签订协议确保数据的用途合法，不可违反社会公序，不得侵害他人合法权益，泄漏商业秘密等。设置禁止清单，如对部分数据设置禁止转让、二次出售、再许可权限，禁止分包、拆解、逆解码等。对其用途要求其作出具体说明和出具承诺，并要求其监测并定期反馈数据用途，交易不因数据让渡而终止。

（三）建立数据交易平台的监管体系

数据资源涉及领域专业且广泛，主体众多，同时存在相当高的市场风险。对数据交易平台的监管应当建立以专业机构为主体，以行业组织为辅助，以政府、司法部门为监督的多重监管体系。

其一，构建多主体共同参与的监管体系。如专利数据，需由相对应专业人士进行评估把关，由法律相关人士进行风险评估，再上报主管部门进行动态风险监测。再如对跨境数据进行更为严格的风险监测。深化保障关键领域的数据安全建设，统一安全标准。其二，由专业机构草拟、各行业组织、企业共同参与制定数据安全的标准规范。构建信息时代数据资源利用规范，将数据安全作为数据交易的第一要义。对交易各方均需限定权利，划定义务范围，如消费者具备访问、选择权，同时明确缔约过失责任，追究其未按合同履行义务的责任。其三，增强技术安全保护资产，加强事前监管。采取加强密码管理，多重身份认证等手段加强防护，减少因技术手段不足、管理不当而造成的数据泄漏。同时，建立相应的数据安全保险机制，如美国出台《数据泄漏保险法》，对达到安全标准并参加保险的公司，进行减免税收的鼓励。

（四）深化交易平台专业业务，细分领域进行创新

数据交易平台属于市场调控范畴，应当主要由市场灵活调控，政府指导，数据交易平台发展有利于积极发挥数字经济的优势，形成数字经济的规模化、集成化、产业化。

数据交易平台需从以下三方面进行专业业务精进，并开拓新领域创新业务：其一，建立分级分类制度。依据不同的数据来源主体，分为政府公共数据、个人数据、企业数据。再针对不同主体的数据按不同级别定价，分为免费、部分免费与市场价收费等，或依据数据公开程度分为公开数据、授权数据、隐私数据、经许可公开数据等不同类型。为数据确定交易红线，将交易业务标准化、规范化；其二，引入数据清洗、分析、研判以及销售等各方面的专业人士。由专业人士深耕其业务领域，拓展数据业务交易范围，给数据交易带来专业的安全保障。同时，销售端为数据买家定制方案，协助其数据适用，更好为数据后续使用进行风险监测，也为数据交易市场注入全新活力；其三，创新数据存储方式，结合先进技术进行数据交易。如结合区块链技术，将分类好的数据资源进行编码、加密、交易。在交易方式上进行创新，用数据交换数据，如美国用户可以开放个人数据从而获取网站积分，用积分兑换相应的数据利用，此举将数据交易市场进行了扩容，同时盘活了闲置资源，推动发展了共享经济。

（五）探索建立数据价值评估体系，明确数据要素定价规则

通过引入第三方价值评估机构进行数据价值评估。借鉴其他无形资产的评估体系，如数据交易中心委托第三方对专业数据进行严格保密的价值评估。将交易业务与整合、评估等其他业务进行分离，将除去交易业务的其他业务进行分包，但其他业务机构的资质需要交易所颁发牌照进行确认。如金融市场中交易所与券商分离，券商资格需要交易所承认。

目前实践中，定价规则有以下几种模式。如上海数据交易所从成本、收益、市场交易三个不同的维度进行定价，贵阳大数据交易所定价方式是依照数据的属性、深度、样本覆盖性等确定数据的定价。

四、结论

数据交易平台由粗放转向精细、由低质量转向高质量发展，提升数据要素在资源配置中的地位，是数字经济发展的直观体现。但是我国目前数据交易平台仍旧存在许多现实问题，其一，高质量的数据供给不足、数据来源与用途不清，这直接为我国数据交易埋下了深深的隐患；其二，数据权属不清，由于数据的性质特殊，无法简单认定其为物权或知识产权，将其人格权与财产权分离，法律属性认定不清，实践中亦无统一标准；其三，数据交易平台缺少科学的指导和规划，其权责不清。由于数据交易平台的定位模糊，缺乏高屋建瓴的科学布局与规划，这直接导致我国数据交易市场生态的不良现象，定位冲突、配套供给不足、定价不合理等；其四，缺乏有效高能的监管机制。我国数据交易平台缺乏合理的内部与外部监督机制，依靠其自我监督并不现实，外部监督手段匮乏，监管权责不明；其五，数据交易定价规则不明确，数据产品的交易基础缺失，导致市场发展受限。

针对以上五方面的现实问题，健全我国数据交易平台的途径主要有以下五方面：其一，立法规制数据交易市场。依据不同主体和种类的数据进行分类、分级管理，出台相关的法律法规对交易平台的权利义务进行明晰；其二，优化流通机制。针对数据的来源与用途，以签订合同，约定违约金等形式进行筛选，出具明确的禁止用途规定，提高准入退出门槛，提高数据质量，避免数据资源冗余浪费；其三，构建监管体系。由多部门、多主体共同参与进行监管，专业机构、行业组织、企业、社会多方参与制定数据安全的标准规范，建立自己的话语权，同时增强技术进行数据安全保护，以保险业务加强事前监管；其四，对交易平台专业领域进行深耕，对其他领域进行细分并创新。对不同数据的来源主体进行分类管理，对数据进行定价分级，并且对不同数据进行不同程度的权限管理。将专业的业务交给专业人士，提升服务水平，实行动态风险监测。结合最新的金融、科技等技术，进行交易，如结合区块链或虚拟货币，在交易方式上也可创新，如积分兑换制等；其五，探索建立数据价值评估体系，明确数据要素的定价规则。引入第三方机构对专业数据进行价值评估，将交易中心的业务专注于交易，将其他业务进行分包、外包，并对承接这些业务的机构进行资质确认。

数据交易平台是数字经济时代的发展先锋，加强数据交易平台建设，需要政府、企业、个人以及全社会的共同努力，数据要素配置市场化的发展需要数据交易平台的高质量建设，我国作为数据第一大国才能实现新时代的经济发展。