大數據交易中的產權問題研究

摘 要：大數據交易平臺的建立讓信息不再是一座座孤島。然而我國大數據交易尚處于起步階段，在相關法律政策缺失的情況下，大數據交易面臨著巨大的產權風險。文章在調查國內外大數據交易的法律政策與實踐現狀基礎上，對交易過程中涉及的授權合法性、交易安全、交易成本、交易公平、隱私保護等產權問題進行了分析，為我國的大數據交易從法律政策的制定、行業法規的建立、產權環境的改善等方面提出建議。

關鍵詞：大數據；產權交易；產權

中圖分類號： D913.4 文獻標識碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016073

Study on the Property Right Issues in Big Data Trade

Abstract First， legal policy and practice of big data trade at home and abroad is investigated. Then， the property issues involved in the transaction process are analyzed， including the legality of the authorization， transaction security， transaction cost， justice of exchange， privacy protection and so on. Finally， in view of the problems found， the author puts forward the corresponding suggestions about the establishment of the big data trade policies and industry regulations， and the improvement of the property environment.

Key words big data；trade property；property

1 引言

在國外很早就有大數據開放交易平臺，美國的Factual公司向大公司和軟件開發商提供免費以及付費數據。2013年，日本的富士通公司也宣布建立自己的大數據交易市場——Data plaza。我國的大數據交易起步稍晚，但近兩年發展迅猛。2014年6月19日，我國第一個大數據交易平臺——中關村樹海大數據交易平臺正式啟動。隨后，2015年，貴陽大數據交易所、武漢長江大數據交易所相繼成立，并成功進行了多筆大數據交易。隨著大數據交易市場的建立和完善，大數據交易規模也不斷擴大。據《2015年大數據交易白皮書》顯示，預計到2020年，中國大數據產業市場規模將超過這個市場去年2014年規模的10倍，由2014年的767億元擴大至8228.81億元[1]。大數據交易所的建立和交易市場的擴大，打破了政府、企業等信息條塊分割的現狀，實現了信息的自由流通，推動了信息的共享和利用效率，加快了產業的升級和轉型。

大數據交易是把大數據作為所有物的一種進行交易，這必然涉及到數據的產權問題，包括數據的所有權、使用權、收益權等問題。而其中最核心、最迫切解決的問題就是所有權的歸屬問題，然而我國的法律并沒有對數據的歸屬做出明確規定。筆者對我國關于大數據交易的相關法律法規和大數據平臺的建設現狀進行了調查，發現由于數據產權法規、隱私法和相關交易法規的缺失，我國大數據交易在實踐中面臨著產權不明、授權復雜、定價困難、交易缺乏透明性、難以保證公平交易、隱私泄露等法律風險。

2 大數據交易的產權現狀

2.1 國內有關大數據交易產權的法律規定

目前我國法律還沒有對數據的歸屬問題進行明確規定。有關數據交易的規定只有少量地出現在現有的行業規范和個人信息保護的法律法規中。

在收集個人信息上，《全國人大關于加強網絡信息保護的決定》《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》均對公民個人信息的收集方式做出了明確要求，要求網絡服務提供商和企事業單位在收集公民信息時遵循合法、正當、必要的原則。必須在使用目的、方式和范圍上征得收集者的同意。

為了保護個人隱私，《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》還規定了公民信息撤回和注銷機制。在用戶終止使用電信服務或者互聯網信息服務后，服務方必須停止對用戶個人信息的收集和使用，并為用戶提供注銷號碼或者賬號的服務。”[2]

在保障公民信息安全方面，網絡服務提供者和企事業單位甚至國家機關及其工作人員都負有保護信息安全、不被泄露、篡改、毀損的法律義務[3]。

在數據交易方面，我國禁止公民個人信息的出售。《刑法修正案（七）》增設了出售、非法提供公民個人信息罪和非法獲取公民個人信息罪。最新的《刑法修正案（九）》規定違反國家有關規定，向他人出售或者提供公民個人信息，竊取或者以其他方法非法獲取公民個人信息的行為均要承擔刑事責任。《全國人大關于加強網絡信息保護的決定》 也規定網絡服務提供者和其他企事業單位及其工作人員對在業務活動中收集的公民個人電子信息必須嚴格保密，不得泄露、篡改、毀損，不得出售或者非法向他人提供。

可見，我國法律雖然沒有明確規定數據產權的歸屬，但在個人信息數據的收集、使用方面均做出了一系列規定。從現有法律規定可以確定的是，公民信息的收集、使用都要經過用戶的許可和授權，且不得出售。也就是說合法收集方擁有限制性的用戶個人信息和數據的限制性使用權。

然而網絡服務商、政府、企事業單位等在服務過程中所擁有的數據恰好是大量的用戶個人信息和行為數據。那么在數據交易中，我們必須確定什么樣的數據可以進行合法交易。

根據著作權法和信息保護相關法律，目前法律明確禁止交易的有涉及國家秘密和個人信息等受法律保護的數據以及未經知識產權和商業秘密權利人許可的數據。《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》第一章第四條規定“用戶個人信息，是指電信業務經營者和互聯網信息服務提供者在提供服務的過程中收集的用戶姓名、出生日期、身份證件號碼、住址、電話號碼、賬號和密碼等能夠單獨或者與其他信息結合識別用戶的信息以及用戶使用服務的時間、地點等信息。”[2]也就是說除去可以識別用戶的信息和數據，以及涉及國家秘密、商業秘密的信息，其他信息和數據例如去身份化數據集的產權和交易權利并沒有明確規定。

2.2 國內大數據交易的產權實踐情況

由于數據的產權歸屬并沒有明確規定，在實際的交易中，各大交易所均頒布了自己的交易規則和規范，對交易對象進行了嚴格規定，以避免知識產權風險。2014年6月，中關村大數據交易平臺發布了我國首個行業規范《中關村樹海大數據交易平臺規則》，其第三節“交易對象”規定“本規則所稱的交易對象，是指原始或經處理后的數字化信息，包括但不限于個人、企事業單位、社會團體等各類主體所持有或擁有的各類數據。”[4]貴陽大數據交易所十大標準和規范在交易內容和交易確權中也規定“交易的不是底層數據，而是數據清洗建模分析的數據結果。”“數據買賣雙方要保證數據所有權、合法、可信、不被濫用。”[5]貴陽交易所不接受個人用戶參與交易。為了保證數據的質量和可信度，貴陽大數據交易所實行會員制，只有符合一定資質的企業才能進行交易。除了政府支持建立的大數據交易平臺外，2011年建立的我國首個大數據交易共享平臺——數據堂，則接受用戶自主上傳和交易數據。在交易前，也按照法律規定對用戶可識別信息進行了清理。但是其交易的數據中也包括用戶發布的純文本內容，涉及到知識產權的問題，其交易和使用存在侵權風險。

可見，在實踐中，大多數數據交易所為了在大數據交易中避免產生法律風險，通過交易數據的清洗、分析、建模、可視化出來的結果而不是原始數據來解決數據所有權的問題。這樣既可以避免個人數據的侵權風險，又將大數據變成可以交易并完全具備所有權的合法數據資產。而交易中的產權確認，雙方則是通過協議和合同的方式進行規定，以保證交易的順利進行。

我國大數據交易的實踐時間不長，交易的次數也較少，很多產權問題還沒有在實踐中暴露出來。然而我國目前的行業標準和法規較為簡單、籠統，在產權糾紛發生的實際情況下，并不能有效地解決問題。

2.3 國外大數據交易的產權現狀

與中國以政府為主導的建設大數據交易平臺不同，在美國提供數據交易的公司很多，如Factual，以浮動價格向各大小公司提供他們需要的數據。由于歐美國家互聯網服務發展得較早，很早之前就開始探索和實踐大數據交易，并形成了強有力的數據資產法律體系。有的國家已經處在探討數據資產化的階段，企業所收集和擁有的大數據被視為重要的資產。

由于歐美各個國家的數據交流和數據貿易頻繁，為了保障個人隱私數據的安全。2000年12月，美國商業部跟歐洲聯盟簽訂一份名為安全港的協議。安全港協議要求：收集個人數據的企業必須通知個人其數據被收集，并告知他們將對數據所進行的處理，企業必須得到允許才能把信息傳遞給第三方，必須允許個人訪問被收集的數據，并保證數據的真實性和安全性以及采取措施保證這些條款得到遵從。安全港協議確立了美國和歐盟之間隱私手續的框架。15個歐盟成員國中簽署協議的企業都將服從該協議，這意味著企業必須經個人授權后才能被第三方進行使用與轉移，超過4000家數據相關的美國企業都簽署了這一協議，而未加入安全港的企業也必須單獨從各個歐洲國家獲取授權[1]。根據安全港的協議，用戶是個人信息以及數據的所有者，有權決定企業使用數據的范圍和方式。而企業若想將數據轉移給第三方，則需個人授權。

3 數據交易中面臨的產權風險

3.1 授權合法性

保證大數據交易中授權的合法性必須確保數據的合法性和授權主體的合法性，也就是說數據的來源要合法、交易的數據類型要合法、授權主體的交易資格要合法。

在大數據交易平臺中，數據可分為：個人數據、企業數據和政府數據。大數據交易合法的第一步——交易的數據必須是合法且無產權爭議的。根據我國目前的法律規定，公民個人信息的收集和使用都需得到用戶同意和授權。但是在我國，可識別用戶身份的個人信息禁止買賣。對于單個的個人信息而言，用戶是真正的所有者，具有授權資格。企業經過協議和許可擁有用戶個人信息協議條款規定范圍內的使用權。企業必須在條款中告知用戶數據經處理后可能會進行交易，這樣企業提供的數據才能進行合法交易。只有經過用戶許可交易的個人數據才能進行交易，但可識別身份的用戶個人數據除外。若交易超出許可使用范圍之外的數據，將面臨侵權風險。

對于經過清洗之后的不能識別用戶身份的數據集的歸屬，法律上沒有明確規定，但在實際交易中默認為企業對該數據集享有有限制的所有權。目前大數據交易方式主要有在線、離線和托管3種。在線和離線的方式都是數據賣家和買家直接進行交易，不存在向大數據交易平臺授權交易的問題。托管的方式就是數據提供方將數據交由交易平臺管理，一旦有用戶請求購買，交易平臺就可以直接完成數據的配送。在這種情況下，數據賣家應與大數據交易平臺簽訂授權交易的協議，明確達成可交易的條件，如交易的內容、價格等。另外，大數據交易的雙方作為數據交易的主體，交易的是大數據的使用權。賣方通過交易將數據的使用權賣給買方，買方在合同規定期限和使用方式與目的等條件內獲得數據的使用權。但買方無權將數據轉賣給第三方或授權給第三方使用。而經過充分清洗、分析和可視化結果的數據結果，企業則擁有完全的產權。對于數據結果的交易，企業是唯一的合法授權主體。

政府數據中包含有大量的真實、可靠、詳細的個人信息，如身份信息、納稅數據、公積金數據、社保數據、房產數據等。政府在履行職務的過程中也收集了大量的醫療、衛生、交通等數據。這些數據可以廣泛地應用于傳統行業、互聯網行業以及金融行業中，如果進行交易，將產生巨大的商業利用價值。然而已有的公開政府信息的政策僅有《中華人民共和國政府信息公開條例》，之后基本沒有其他的具體政策與措施。而且政府數據的產權屬于全體公民所有，不能用于商業交易。目前采用的交易方式是政府將數據免費提供給數據公司加工、清洗和處理，再以加工成本的價格提供給全社會使用。政府與數據公司的合作中，要代表全體公民，與數據公司簽訂授權加工和交易協議，確保公民信息不被泄漏和非法使用。

3.2 交易安全

大數據交易的安全性要求保證數據交易的合法有效，并且在交易過程中保證數據的安全使用。

首先要明確交易過程中數據產權的流傳問題，交易的過程中必須通過確權來維護買賣雙方的權益。產權的流傳問題主要表現在三個方面：（1）交易前數據的合法性和產權無爭議。數據是有歸屬的，然而我國目前的法律對數據的歸屬沒有明確規定。在法律缺失的情況下，企業只能根據用戶信息收集和使用的相關規定，通過用戶協議，獲得用戶的授權。如果對數據的交易范圍超出用戶的授權范圍，將面臨侵權風險；（2）交易中，合同應明確規定買方對數據的使用權限；（3）交易完成后，保證交易的數據不被泄露、丟失和私自轉售。在目前法律無明確規定的情況下，大數據交易行業應通過行業規范、合同協議等方式規定交易雙方在不同階段的權利，以避免產權糾紛。

其次要為數據交易提供安全的運行環境。（1）建立強大的數據安全管理系統。貴陽大數據交易所為了確保數據不被泄露和濫用，采用會員制度對交易者進行嚴格的資質審查及信譽審查。然而不少大數據交易所與政府機構建立合作的過程中，存有大量的核心的公民信息，這些信息涉及國家安全，一旦被違規利用，將對國家安全造成威脅。因此，對交易者的資格進行審查的同時，也要對交易所的股東背景、操作安全進行調查。另外大數據交易所不僅向買家提供數據接口，自身也存有大量待加工的大數據及數據結果。一旦監管不利，造成數據損毀、丟失和泄漏，將給數據交易雙方造成巨大的損失。因此大數據交易所要建立嚴格的安全管理制度，并利用先進的計算機技術保護數據產品的安全；（2）確保數據交易中產生的數據不被違規使用。大數據交易所在進行交易的過程中，也會產生大量的交易數據，這些數據的保護同樣重要。由于我國現有的法律沒有對數據的歸屬做出明確規定，導致大數據交易所的數據安全存在風險。如2014年12月，美國洲際交易所新加坡公司擅自使用中國鄭商所棉花和白糖期貨結算價進行交易。鄭商所對此表示強烈反對，認為鄭商所棉花、白糖相應合約最后交易日結算價是鄭商所擁有的數據且并非無償發布社會使用的公共數據信息。未征得鄭商所的同意擅自使用進行商業活動是侵權行為。最后經過兩國監管部門的協商，美國洲際交易所新加坡公司停止了使用行為。由于數據產權法律的缺失，數據一旦被他人盜用，很難通過法律程序進行追責，很可能對數據擁有者產生巨大的商業風險。

3.3 交易成本

交易成本涉及產權中收益權的問題。數海大數據平臺采取自由定價的方式進行交易。平臺只提供參考價，實際的交易價格由賣方確定。付費的方式有兩種：一是包月，二是按調用次數。而貴陽大數據交易平臺采用自動計價連續交易，交易所將針對每一個數據品種設計自動的計價公式，數據買方可以通過交易系統查詢每一類數據的實時價格。當數據買方應約價等于或高于賣方掛牌價時，按照交易所自動撮合成交，成交價為買方應約價格；對于不能自動成交的應約，賣方可選擇能接受的應約與其成交，成交價為買方應約價；如果數據買方不一定需要全部的數據樣本，系統將對數據設定拆分原則，系統自動報價，而后自動撮合成功成交[6]。

企業數據在大數據平臺上的交易成本主要包括數據的收集成本、數據的處理成本、交易渠道成本、交易協商成本、決策成本、監督成本和違約成本。其中，數據的收集成本指的是數據商在網絡中抓取數據或者在業務活動中收集數據所付出的人力、物力、財力成本；數據的處理成本指數據商將原始數據交給中間商進行清洗、分析、建模等處理需要付出的費用；交易渠道成本是數據商將數據交給中介商和數據平臺進行交易、托管和推銷的費用；交易協商成本則是數據交易過程中，買賣雙方派出工作人員進行信息搜尋、談判等需要的金錢和時間費用；決策成本指進行數據交易決策和簽訂契約所產生的內部成本；監督成本指的是監督交易對象按照合同和協議的內容進行交易的成本；違約成本則是交易雙方違約時所付出的事后成本。

政府數據本身是免費的，但政府的數據不能直接進行交易，需要對可識別身份的個人信息進行清洗、處理、加工之后才能進行交易。政府將數據交給數據公司進行處理產生的成本將成為交易成本。

數據商品和其他的商品不同，它的交易成本是變化的。數據第一次交易的成本較高，第二次交易則不需要收集和處理成本。數據交易的次數越多，平均到每一次的交易成本就越低。這對數據交易價格的確定造成了困難。如果不能有效確定數據的交易成本和市場需求情況，買賣雙方很有可能對數據的交易價格產生糾紛。

大數據交易所與數據賣家的分成比例也將極大地影響大數據的價格。如貴陽大數據交易所與政府部門建立了數據交易合作，交易成功后進行四六分成。也就意味著在實際最低可成交價格不變的情況下，數據交易所參與分成的比例越高，數據產品的成交價格將越高。為了保證數據交易成本的合理化，促進數據交易市場的健康發展，有必要對數據交易所的利益分配的行為進行規范。

3.4 交易公平

交易公平主要是指在大數據的交易過程中各交易主體平等競爭。主要體現在兩個方面：（1）交易環境的公平性。整個市場的內外競爭環境應當是良性競爭、公平競爭。首先在同一交易平臺上，數據賣方應對不同的數據買家以同等的條件和價格進行交易；其次在不同數據交易平臺上，同一數據的價格應保持基本一致。貴陽大數據交易所堅持“公開、公平、公正”的原則，實時公開交易所的大數據交易額、交易單數、交易趨勢。同時，作為其業務的重要組成部分，貴陽大數據交易所也定期對數據供需雙方進行評估，為大數據交易提供一個公平、可靠的環境[6]。然而每筆交易的具體交易額卻是保密的。這樣數據買家很難知道此種數據產品的市場正常價格，從而可能造成同一種數據產品對不同買家的交易價格相差懸殊；（2）交易程序的公平性。由于數據只有在使用之后才能確認數據的價值。也就是說只有買方在拿到數據之后才能判斷交易的價格與數據的價值是否相符。為了避免不公平交易，賣方對數據的描述必須真實，交易的價格必須適當。交易的形式和內容需以合同形式進行詳細的明確規定，一旦產生欺詐行為，大數據交易平臺應當采取相應的仲裁措施和懲戒機制，保障買賣雙方的合法權益。

3.5 交易保護

大數據交易必須嚴格保護個人隱私。我國目前沒有隱私法對什么樣的數據涉及隱私進行界定，這對大數據交易侵犯個人隱私留下了風險和隱患。在《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》中個人信息是指電信業務經營者和互聯網信息服務提供者在提供服務的過程中收集的用戶姓名、出生日期、身份證件號碼、住址、電話號碼、賬號和密碼等能夠單獨或者與其他信息結合識別用戶的信息以及用戶使用服務的時間、地點等信息[2]。為避免這些用戶敏感數據的流出，中關村大數據交易平臺通過數據脫敏技術，對數據源的屬性進行描述和標注，如果涉及到敏感數據的調用，將進行實時的數據清洗、技術屏蔽、審核處理，最終提供給需求方的數據也將在完成安全測試之后再行提供。盡管在大數據交易之前，數據商和數據交易所已對涉及用戶身份信息的數據進行了清洗并進行技術保護，然而在大量數據整合在一起進行關聯分析的過程中，仍然無法避免用戶身份被識別導致隱私泄漏的可能。如2006年8月，美國在線（AOL）公布了大量的舊搜索查詢數據供研究者分析，整個數據庫進行過精心的匿名化。然而《紐約時報》卻在幾天之內把搜索記錄綜合分析之后，發現數據庫中的4417749號代表的是佐治亞州利爾本的賽爾亞·阿諾德。這件事情最終引起了公憤。而兩個月后，DVD租賃商奈飛公司為了啟動“Netflix Prize”算法大賽，公布了大約50萬用戶的一億條租賃記錄。同樣，奈飛公司也對數據進行了精心的匿名化處理，然后還是被一個用戶認出來了。最終，奈飛公司面臨用戶的訴訟。美國在線的案例說明即使隱藏身份信息，但搜索的內容依然可能重新識別用戶的身份。奈飛的案例則說明把不同數據源的數據結合分析將暴露用戶的身份[7]。因此大數據交易所對哪些數據以及對數據進行何種程度的清洗是一個巨大的技術難題。數據交易機構需要精心設計數據的清理形式和范圍，最大程度地避免用戶身份識別的可能。但大數據交易所必須意識到匿名化的無效性的可能，在盡到自身注意義務的同時，也要嚴格限制數據買家的使用行為，禁止對數據進行身份識別和交叉對比。一旦出現身份識別和隱私泄露事件，由數據買家承擔相應的法律責任。

此外，還要建立隱私泄露的懲處機制。一方面，通過懲罰措施促使數據商和數據中介嚴格遵守信息保護法規；另一方面，也可在侵權事件發生之后，迅速采取補救措施，防止侵權后果擴大。

4 解決策略

4.1 確認數據財產性法律地位

討論數據所有權的前提是承認數據具有財產屬性[8]。數據作為數字世界的產物，可被商品化，在交易的過程中同樣可以產生經濟價值，具有財產屬性。雖然在國外已經出現了個人數據商品化的交易，但在我國是被禁止交易的，不做討論。而對于去身份化的數據集，目前大數據交易所的實踐證明，其具備使用價值以及價值。大數據已經被商界視為重要的競爭資產，對于大量的互聯網企業而言，最具商業價值的資產就是所擁有的數據。因此數據應被納入到虛擬財產權和財產權的保護之中，以使大數據交易無后顧之憂地安全發展。

大數據交易的基礎就是要解決數據的產權歸屬問題。目前，大數據交易有三個品種：源數據、數據產品以及數據工具或數據模型。由于數據的產權不明，在數據交易中，對于數據的所有權是歸產生數據的個人還是收集數據的企業存在爭議，因此很難確定數據的所有權歸屬和授權交易資格、交易主體的合法性。數據的產權包括數據的所有權、使用權、支配權、收益權等問題。產權是可分的，產權邊界清晰才能保護數據各利益主體的責任與權益。對此，我國一方面應將數據視為資產，建立強有力的有關數據資產的法律體系，明確可交易數據的產權邊界，規定各利益主體對數據享有的權利界限，保護數據資產，為數據交易掃清產權障礙；另一方面，交易平臺必須保證數據來源合法，產權清晰無爭議，在交易過程中，訂立的交易合同與協議應當遵循法律規定，并明確交易雙方的具體權利與義務，務必使關于數據所有權與其他相關權利的歸屬清晰、明確，避免產權糾紛。

另外，數據賣家將數據進行分析、建模之后的結果是具有獨創性的，其分析的手段、技術、方法、模型也同樣具有創造性。因此經過處理之后的數據結果和處理數據的技術和方法，企業應擁有知識產權如專利權、版權等。然而我國目前的知識產權法并沒有將數據納入其保護范圍。在沒有有關大數據交易問題的專門法規之前，知識產權法是解決數據產權問題的一個捷徑。對此，我們需要對知識產權法進行擴展和重塑，將數據產權納入其中。通過對數據產權的保護，數據的挖掘處理技術也將更加快速地發展，對整個大數據行業的發展將起到重要的促進作用。

4.2 制定大數據交易的相關法規和行業規范。

在我國，大數據交易已經付諸實踐，在未來將有更大的發展，大數據交易相關法規的制定迫在眉睫。我們需要建立專門的法律規定大數據交易的合法范圍和界限。大數據的法規必須遵循既能有效促進大數據交易的順利發展，又不使個人隱私、企業秘密、國家安全受到侵害。可在現有征信條例和隱私保護的法規基礎上。按照證券法的基本架構，采用了“基本法”加“專門法”的原則設計數據交易整體法規架構。其中，“基本法”為數據交易法律規范的總綱。基于基本法，針對數據交易的各個環節，再進一步制訂相應的專門法規[9]。

在沒有有關數據歸屬的明確法規的情況下，制定有關的行業標準和規范是最實用和有效的方法。要避免產權糾紛，大數據交易的行業標準和規范應包括：（1）大數據交易品種的規定；（2）數據清洗和處理的標準。規定數據清洗之后應達到什么樣的標準才可進行交易。確保交易的數據不侵犯個人隱私，不涉及商業秘密和國家秘密，同時保證大數據的質量；（3）明確大數據交易中的產權流轉。規定在數據交易之前，數據買賣雙方的權利，交易進行中各自享有的權利，交易之后數據權利的歸屬。這些權利的規定要以合同的形式予以確定；（4）數據的安全保護標準，主要指交易過程中和完成后，賣方不得對數據進行損毀、篡改、泄露、丟失、轉賣以及非法提供，保證數據的安全，大數據交易平臺也負有保護托管數據的義務。

大數據交易仍然采用一般交易規則，遵循公平、平等、誠實信用的基本原則與精神，創造公平、公正、公開的市場環境。（1）遵循合理定價原則。大數據商品的本身價值、應用的具體場景、交易機制的影響、市場競爭的強弱等都會影響大數據的締約價格。為了促進大數據交易的發展，必須對大數據進行合理定價，降低交易成本。首先要完善大數據交易機制，與數據交易市場更加成熟的國家的企業開展合作，引進先進的交易理念、流程、制度，并在實踐的過程中根據我國的實際情況進行業務模式的創新；其次，完善數據質量評價指標，并使其具備可操作性。客觀、科學地評價標準可保證交易數據的質量和價值符合賣家的需求，平臺可依據指標給出合理的參考價，以避免交易后雙方關于數據價值的糾紛；再次，營造充分的市場競爭環境。當越來越多數據提供商和數據買家參與市場競爭，數據商品的定價會在競爭的壓力下根據其價值進行調整，趨于合理。而數據交易次數的增多，也可降低單筆數據的交易成本。另外，要促進公共部門數據的開放。目前國家層面還沒有明確數據開放的相關法律，當前迫切需要建立針對數據開放的相關法律、標準與執行、監督措施。不僅要推動各級政府及相關社會組織實施數據開放，還要規范政府數據開放行為。政府數據以免費或者低成本的開放，能避免企業壟斷政府數據的使用權限，可進一步降低數據交易成本；（2）數據交易公平。大數據交易市場要增強大數據交易的透明度，公開大數據產品的交易價格、交易單數和交易趨勢，保證數據買家在公平的環境中平等地競爭。數據平臺要嚴格地對數據賣家的交易資格與數據產品進行審查，保證數據的描述真實，質量符合交易標準，價格合理。如果發生不公平的欺詐交易，及時維護數據買家的合法權益。

4.3 建立個人數據交易許可機制

我國法律規定，禁止公民個人信息的出售。個人數據其實是非常重要的數據資源，對企業的發展、服務的創新、智慧城市的建設都有著重要的使用價值。然而目前非法的地下個人信息交易使得公民受到各種電子郵件、電話的騷擾以及信息欺詐。禁止個人數據的交易一方面可以保護公民的隱私，另一方面也使信息黑市有了生存的土壤。個人數據的交易必須在促進信息利用和隱私保護之中找到平衡點。個人數據并非完全沒有交易的可能。首先，在法律上，禁止公民個人信息出售針對的是網絡服務提供者和其他企業事業單位及其工作人員，并沒有規定公民個人不可以出售自己的數據；其次，國外已經出現一些出售個人數據的案例。2013年4月，一位名叫Federico Zannier的美國人計劃將3個月積攢的大約7個GB的隱私數據賣掉，并且成功炒到了1100美元[10]。2014年4月，荷蘭學生肖恩·巴克爾斯建立了一個拍賣網站來專門出售自己的個人信息，信息內容包括他的住址、醫療記錄、個人日程安排、電子郵件內容和所有社交網絡上交流的信息，其中網上交流信息包括他的在線聊天記錄、消費偏好和瀏覽器歷史記錄，拍賣網站吸引了超過40個買家前來競拍，最終肖恩·巴克爾斯以350歐元的價格出賣了自己的個人信息[11]。可見并非所有人都反對出售個人數據。一方面，我們可以考慮建立個人數據交易平臺。公民可以自主地上傳自己的數據進行銷售；另一方面，對于這些敏感個人信息的利用，可采取交易許可機制，讓個人決定銷售哪些數據，個人數據可用于哪些用途，向符合條件的企業頒發許可證。另外也要建立個人數據的許可退出機制與監督機制。一旦發生隱私泄露事件，將對企業采取取消許可證和法律懲戒的方式進行處理。任何人都可以舉報企業的非法利用行為，起到監督作用。

4.4 加強數據產權環境的改善

數據產權環境的改善首先需要法律對數據產權的保護與支持。我國應建立關于數據產權的相關法律，明確各種數據的產權歸屬，對可交易的數據品種以及買賣雙方的責任和權利進行規定，使數據交易和數據保護有法可依。這樣，數據買賣雙方才能在數據產權明晰的狀態下進行安全、放心的交易。發生交易糾紛時，也可以運用法律武器維護數據產權所有者的合法權益。然后，數據平臺要對數據交易中產權交易程序和標準進行完善和規范。一方面，保證待交易的數據產權明晰；另一方面通過規范的交易程序使交易過程中和交易后的數據產權邊界清晰，最大限度地避免產權糾紛的發生。

最后，加強數據產權保護意識的宣傳。由于我國長期以來對數據產權的相關法律，數據交易市場也處于起步階段，社會和市場對數據產權的保護意識比較薄弱。（1）加強企業對自身數據產權的保護意識。對于一些互聯網企業和信息服務企業而言，其自身所擁有和收集數據是他們最有價值的資產和核心競爭力的來源，一旦泄露，將產生巨大的商業損失。企業要加強對數據的保護和監督，防止數據被剽竊和非法利用。在數據產權被侵害時，積極尋求法律和行業援助；（2）加強數據交易平臺的數據產權保護意識。第一，數據交易平臺要盡到數據產權保護義務，采用安全、先進的數據管理系統，對托管數據、委托處理數據以及提供的數據接口進行技術保護，避免泄露和濫用；第二，制定數據保護的具體措施和政策，數據侵權的懲戒與救濟機制，以維護數據買賣雙方的合法權益；第三、數據交易平臺要積極地對自身擁有數據結果、數據分析模型和技術進行保護，申請相關專利和版權；（3）加強數據買家的數據產權保護意識。通過相關法律和行業規范的宣傳，數據賣方要清楚數據的非合理使用所面臨的法律后果與行業懲處后果，在數據的利用過程中嚴格按照合約使用數據；（4）加強社會公眾的數據保護意識。公眾在使用互聯網或者信息服務提供商的服務時，要仔細閱讀服務協議條款，了解哪些個人信息被收集，企業將如何進行利用。如果發生自身數據被非法使用，要積極利用法律法規保護個人隱私和數據安全。

5 結語

我國大數據的交易實踐已經遠遠領先于相關法律法規的建設，現有的產權制度則無法滿足大數據產業的發展需要。法律政策的缺乏、產權的不明晰都使不少的互聯網企業對大數據交易的可行性持觀望態度，嚴重限制了大數據交易的發展。雖然我國大數據產業尚處于起步階段，但市場的巨大需求將使其市場規模迅速增長。目前，各大交易所在現有法律的基礎上制定行業標準和規范，并在實踐中不斷調整具體規定的方法來解決產權歸屬這一關鍵性問題。大數據交易中產權問題僅僅依靠行業標準和規范是遠遠不夠的，急需國家層面的法律政策予以規范。

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作者簡介：湯琪（1991-），女，武漢大學信息管理學院碩士研究生。