面向数据信托的数据要素权益监管研究

包彦洋　郭树行

摘要：当前，我国强调加快培育完善数据要素市场，促进数据要素流通，建设数据统一大市场。数据要素不同于传统劳动、资本传统生产要素，并存在非稀缺性等特殊特征。如果按照传统要素进行权益划分，就会导致数据要素在市场流通不顺畅，数据要素权属不明晰，数据要素权益划分标准及监管存在大量盲点。本文将根据数据市场权益划分现状与数据要素流通权益保障现状，提出基于数据信托的第三方动态权益保障模型，在保障各方权益的基础上促进数据的流通，加快数据统一大市場的建设。

关键词：数据信托；权益监管；数据要素；金融监管

引言

数据要素权益监管到位是数据要素流通顺畅的重要前提。近几年数据要素市场发展迅速，市场对于权属划分明确的需求越来越强烈。我国高度重视数据要素市场的权属划分问题，在国家层面加快进行了对于数据要素的顶层政策设计。党的十九届四中全会明确提出数据要作为要素参与分配之中。数据要素与劳动、资产生产要素保持同等重要地位，大大激活了数据要素市场的发展活力。2020年，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确了要素市场制度建设的方向及重点改革任务，提及推动数据要素市场的体制机制的完善。2022年，《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的建设》提出加快培育数据统一大市场，健全完善数据要素权利保障的相关基础制度，推动数据要素的共享开发利用。可见，我国一直在推进数据要素的权属划分的完善，权益划分的清晰是数据要素的统一大市场建设的关键点。

1. 数据要素市场权益划分现状分析

在国家推进解决数据要素权属划分问题的背景下，学界积极进行对权属划分问题的讨论与实践。陈兵、马贤茹对数据要素权益划分相关理论与实践进行梳理，总结出当前学者主体从数据主体类型、数据权益属性、数据权益类型、数据动态流转全周期四大基准点进行数据要素权益划分研究。以数据主体类型为基准点，2020年4月，中共中央国务院发布的《意见》第22条采取了以主体为基准的数据分类，即划分为政务数据、企业商业秘密和个人数据三种数据类型。这种以数据来源主体为基准的分类方式是学界和实务界最为基本和较常使用的数据权益界定思路，已成为诸多学者研究数据治理问题的逻辑起点，以数据权益属性为基准点，是指根据数据权利属性进行研究，数据权益功能类型是指谁占有权利，谁拥有权益。这种权利划分的模式，来源于贵阳大数据交易所的实践。以数据要素动态流转中的权益配置为基准，主要指的是依据数据流转主体的类型进行权益配置[1]。从研究结论上看，学界对于数据要素权益划分并未达成共识，对于业界的引领效果较小；从研究过程看，数据要素流通的复杂性和数据流通的多主体性是设置权益划分方案的必要考察点。数据要素的权益划分配置依然是数据统一大市场建设的重点和难点。

2. 数据要素流通权益保障现状分析

数据权属界定清晰是数据要素权益保障的基石。目前我国数据产权制度建设方面存在产权界定不明确、交易规则不统一、保护体系不完善等需要解决的问题，这些问题使得数据要素权益保障不完善相关监管制度不成体系[2]。

首先，原始数据所有者的权益得不到保障。目前，市场上侵犯数据要素所有者的案例层出不穷，大部分是由于数据收集者没有做数据脱敏或者自身数据库泄露所导致的。由于数据要素的特殊性，不同于传统的生产要素，数据要素的权属明确界定存在一定程度的困难。我国一直在加强对于数据要素的权属保障力度，面对发展快速的数据要素市场，数据要素的保障体制机制明显是滞后的，原始数据要素者的权益得不到很好的保障，数据要素收集者的行为得不到约束与规范。

其次，数据收集者的数据开放共享意愿低。在当今数据要素市场，数据收集者的数据流通开放意愿不强，主要原因是数据安全权益得不到保障。数据市场主体收集方分别是政府和企业。政府数据主体来源于政府向社会提供的各类服务中产生和向民众收集的信息，这类信息具有敏感性，涉及国家数据安全问题。政府主体面临不知道哪类数据能开放、不知道如何进行开放、不知道应该开放、不知道向谁开放的问题。企业数据与自身企业的商业机密关系密切，担心自身的商业数据泄露，数据安全得不到保障，对于数据开放共享处于保守态度。总之，数据要素市场的供需双方对于数据开放的意愿不强，主体原因是对数据要素的技术控制能力不强，容易造成数据安全问题，自身数据所有权得不到保障。

再次，数据交易所的体制机制不够完善，不能很好地保障数据买卖双方的权益。当前数据交易所对于数据要素流通的授权、确权、行权、定价等问题处于一个在发展摸索的起步阶段，并没有形成完整的权益保障体系。卖方担心的数据安全问题、数据所有权问题得不到很好的解决。

最后，数据使用者面临着有数据需求但无处可买的局面，以及产生利润与数据要素市场中各个主体利益分配不均等相关问题。由于数据要素建设不太完善，需求方的需求在市场上得不到满足，买方找不到能提供相关服务数据的卖方。同时，卖方担心自身数据安全受到侵害、数据权益受到损害，拒绝将自身拥有数据拿到市场进行买卖。若买卖双方的需求得到对接，但数据市场的定价体系、确权制度不完善，各主体间的权益划分不明确，各方也可能会对数据产生的利益分配出现分歧。

从我国数据划分情况和数据权益保障的现状来看，当前我国对于数据要素权益保障的体制机制并不完善，数据要素权益划分的法律体系也不完善。但是当前要推进数据要素统一大市场，就必须要保障在数据要素流通过程中权益划分的公平公正，落实“按贡献分配收益”。

总之，数据要素市场的权益划分保障问题，是制约我国数据统一大市场形成的重大问题。形成基于多主体的动态权益保障制度是数据统一大市场的迫切需求。

3. 建立基于数据信托的数据流通权益保障模型

信托基本特征是信托财产独立于受托人财产、信托财产的所有权转移至受托人、受托人拥有对信托财产管理、使用或者处分的权利和职责[3]。

数据信托是专注于数据的信托，是数据统一大市场发展下的产物。2016 年尼尔·劳伦斯在《数据信托可以减轻我们对隐私的担忧》中对数据信托进行了构想：数据信托是一个代表其成员管理数据的共同组织。数据主体将他们的数据提供给该组织，并且规定了共享数据的条件和信托组织的注意义务[4]。2019年，英国开放数据研究所发布《数据信托：法律和治理方面的考虑》，将数据信托定义为“提供独立数据管理的法律结构”。同时，英国数据开放研究所联合英国政府人工智能办公室进行关于数据信托的三个试点项目，分别是数据信托在打击非法野生动物贸易、城市数据共享和追踪食品浪费方面的应用[5]。数据信托基于信托的这一特点，天然有保障数据主体权益和协调各方主体权属关系的义务。所以，建立基于数据信托的数据要素流通模型，对于保障各方数据要素都有着重要作用。可见，数据信托是解决当前数据要素市场权益划分不清晰和权益保障不完善的绝佳第三方平台。

3.1 建立基于数据信托的权益监管保障模型

如图1所示，建立数据信托的数据要素流通模式，重点是将数据收集方的数据委托给数据信托平台，数据信托作为受托方，代数据委托方管理数据。在委托人的权益不被侵害的情况下，发挥数据要素的最大价值。

数据信托平台与政府、企业等数据收集方达成数据委托协议，取得委托方数据的使用权和行使权，然后实施数据脱敏、数据分层等一系列保障数据安全的技术，将数据送到训练空间。对数据样本进行脱敏测试，并对数据进行建模训练，随后根据数据特征性质做成可用数据而不可见的数据信托产品。将数据信托产品投入数据交易所并寻找数据使用方，与数据使用方达成数据使用协议。数据信托将对数据使用方提供数据信托产品，并对数据使用方使用数据的技术及目的进行监管，以及对数据使用后得到的数据信息和数据收益进行追踪。随后，在数据委托人、数据信托、数据使用者等数据主体间，依据“按贡献分配收益”的原则，提出公平公正的权益划分方案。

3.2 数据信托对于数据要素流通的权益保护的重要性

基于数据信托的数据要素权益监管保障模式，是在保障数据要素高效流通的前提下保障数据多主体权益的优秀方案。数据信托提供了“一流通，双角度”的权益保障方案。

在投入角度，数据信托保障数据流通过程中各方数据主体各司其职。数据信托作为中间商，肩负交易资格审核、规范交易行为和保障交易双方权益的责任。对于数据收集方，数据信托的出现使得数据收集方只用承担提供优质数据的责任，无须担心数据安全和数据权益受到侵害。数据信托是专业的第三方数据管理和数据运营平台，并承担保障委托人权利的义务，能够在数据安全和权益得到保障的前提下，最大程度发挥数据的经济价值，为委托人谋取经济价值。对于数据使用方，数据信托的出现使得数据使用方的行为得到规范。数据信托所提供的数据信托产品是进行了底层数据处理的，做到数据可用而不可看，数据使用方仅可对数据权益得到保护的数据层面进行数据的再处理，使用权就仅是使用权，不会侵犯数据的所有权。

在收益角度，数据信托保障权益分配公平公正。數据信托有着保障委托人数据安全的义务，对数据要素流通进行全周期的监管。数据的收集、分析、使用、价值实现的全周期流通过程，数据信托平台都有参与。数据信托能够了解全周期的各主体间对于数据要素价值实现所做出的工作，并了解相关工作对于数据要素价值实现的重要程度。数据信托将按照“按贡献分配收益”的原则，公平公正地进行多主体之间的收益再分配。

3.3 数据信托对于数据统一大市场权益监管建设作用

如图2所示，数据信托不仅对数据要素流通过程中的主体提供权益保障，更能对整个数据统一大市场有着不同凡响的作用，推动整个数据要素市场的活力释放，并推动健全完善数据市场的权益监管体制机制的完善。

数据信托对于数据所有者的权益的强保护特性，极大激发政府和企业共享开发自身数据的活力，大大提升了数据市场的供给端的供给量。对于需求端，原来数据市场的供给端的数据质量参差不齐，并且实现不了需求的满足。数据信托具有庞大的数据库，能够满足大部分客户的需求。数据洗脱对数据进行了底层处理，能够大程度降低需求端的数据处理和数据分析的成本，提高数据要素实现价值的周转速度，推动形成共享开发的数据统一大市场。

在基于数据信托的数据要素流通过程中，数据信托会产生一系列在流通中各主体履权和收益情况的权益数据。监管仲裁机关可以利用数据对数据统一大市场进行体制机制的完善，使数据市场上的权益划分现状更加清晰，明晰数据要素流通过程中权益划分的监管盲点，加强数据市场的权益问题监管力度，保障数据市场各个主体的合法权益不受侵害。检察院与法院能够了解各个数据主体履行权利及权属划分现状，明晰数据市场存在的法律空缺，进一步推动对数据要素市场的法律体系的完善。银行等金融机构能够得知数据市场的数据产品交易情况与收益情况，将完善数据市场的确权机制，推动资金进入数据统一大市场，促进数据要素市场走向繁荣。

结语

当前数据统一大市场建设过程中，数据要素权益划分的体制机制没有建立，数据要素流通过程中权益保护机制建设不完善。数据信托作为数据要素流通过程中的第三方，保障了数据收集方的数据权益，规范数据使用方对于数据的使用并满足对数据要素的需求；激发产业链活力，建立动态流通的多主体权益保障机制。在流通过程中产生的权益数据，能够推进政府对数据统一大市场的法律体系和制度体系的完善，并且激活资本市场对数据市场的投资力度。我国应该大力支持数据信托进入数据要素市场，推动形成共享开发繁荣的数据要素统一大市场。

参考文献：

[1]陈兵，马贤茹.数据要素权益配置类型化研究[J].科技与法律（中英文），2022， （1）：1-9.

[2]魏益华，杨璐维.数据要素市场化配置的产权制度之理论思考[J].经济体制改革，2022，（3）：40-47.

[3]何宝玉.信托法原理研究[M].北京：中国政法大学出版社，2005：7.

[4]Lawrence N. Data trusts could allay our privacy fears[J].The Guardian，2016，3.

[5]Austin L，Lie D.Data Trusts and the Governance of Smart Environments：Lessons from the Failure of Sidewalk LabsUrban Data Trust[J].Surveillance & Society，2021，19（2）：255-261.

[5]田奥妮.第三方数据信托：数据控制者义务的困境及其破解[J].图书馆论坛，2022，42（8）：100-109.

作者简介：包彦洋，本科，研究方向：数字经济，金融与监管科技。