數據交易場所的機制構建與法律保障

摘要：數據要素作為兼具優化傳統行業生產方式、促進新興科技行業發展的基礎性、戰略性資源，業已成為各國搶占數字經濟發展機遇的重要抓手。但由于相關規則制度的滯后和缺位，當前我國數據要素的流通利用在實踐中面臨諸多困境，數據交易的有序發展和數據市場的健康培育受到多重制約。在此背景下，數據交易場所愈發彰顯其重要性，成為促進數據高效安全流通利用的關鍵環節。只有聚焦數據交易的現實需求，明確數據交易場所的功能定位，探究數據交易場所核心機制的運行機理和法律制度需求，構建和完善數據交易場所的信任機制、交易機制、治理機制，才能切實發揮數據交易場所對數據流通利用的促進和支持作用，把握數字經濟時代的發展紅利。

關鍵詞：數據要素;數據交易;交易場所;市場化配置

中圖分類號：D922.16? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-854X（2021）09-0129-09

隨著信息技術的發展，幾乎一切都在數據化，數據無所不在。數據作為經濟發展的黏合劑和催化劑，賦予了其他生產要素更多的能量，其對生產力發展所帶來的影響在某種意義上將超過其他幾個生產要素。① 在數字經濟背景下，作為基礎性和戰略性資源的數據要素，被政府部門和市場主體寄予推動產業升級、優化經濟結構和創造經濟增長點的厚望，經濟社會發展對數據流通利用的現實需求日益迫切。數據交易場所作為數據匯集、流通的平臺，其設立的重要目的之一，就是通過安全便捷的交易促進和實現數據的高效利用。實踐中，我國數據交易場所的運營模式尚不成熟、相關制度仍不健全、法律法規和行業標準有所欠缺。而以數據要素市場化配置為中心，通過優化數據交易場所自身運營模式、完善相關核心機制運行需求、健全交易場所治理機制，有助于數據交易場所功能實效的發揮。

一、要素配置視角下數據交易場所及其功能定位

數據的價值在于利用，數據交易是激活數據價值、推動數字經濟發展的重要方式。市場主體對數據的需求主要通過數據的流通交換來實現，主要包括數據交易和數據開放共享等形式。其中，數據交易是最為主要也是最為市場化的數據流通方式。一方面，數據交易能夠連接傳統產業和新興產業，以新興產業賦能傳統產業，以傳統產業厚植新興產業，實現傳統產業與新興產業共同發展。另一方面，數據交易是實現數據要素市場化配置的最有效手段。數據被確立為新型生產要素后，中共中央提出了數據要素市場化配置改革的任務②，旨在充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，使數據資源流向市場最需要的領域和方向，充分發揮數據效用和價值。數據交易發生在平等市場主體之間，具有公平性和競爭性的特點，并能夠反映市場需求，通過不同市場主體之間自由平等的交換活動，能夠實現數據在不同領域、不同行業、不同部門和不同主體間的流通配置，從而達到數據要素市場化配置的效果。基于此，如何激發市場主體的數據交易積極性，如何建立安全高效的數據交易機制，如何促進數據交易市場的繁榮，是實現數據價值、推動數字經濟發展的關鍵。

為適應數據交易的現實需求，數據交易場所應運而生。實踐中，數據交易的要素包括數據供需方、數據標的、交易規則和配套機制。一是市場上要有足夠多的數據供需方，否則數據交易無從談起。二是市場上應當有數量充足、種類豐富、可供交易的數據資源。以上兩者構成數據交易中人的要素和物的要素，是開展數據交易的最基礎條件。除此之外，交易規則規定了交易雙方的權利義務和數據交易需要遵循的程序，是交易主體的行為準繩。配套機制包括數據定價機制、數據交付和使用機制、數據交易登記結算機制等，為數據交易提供技術上的支持和交易上的服務。當然，在實踐中存在著數據供需雙方直接進行交易的情況，但當數據規模達到一定量級，數據交易雙方往往會難以提供數據交易所需的全部要素，或提供成本過大，尤其是，如果沒有固定的數據交易規則，會導致數據交易的談判和磋商成本增大，配套機制的缺乏則會使數據定價和數據安全問題凸顯，導致數據交易成本高、效率低，難以滿足數字經濟時代迫切的數據流通利用需求。數據交易場所作為連接各數據交易方的中介，能夠根據市場實踐和經驗擬定統一固定的數據交易規則，提供專業的數據交易配套機制服務，以保障數據交易安全、便捷、高效開展。

明確數據交易場所的功能定位是充分發揮數據交易場所作用的前提。首先，數據交易場所應作為匯集數據資源的平臺。數據具有邊際成本遞減、規模效應遞增的特點，大量數據的匯集，有利于整合多樣化的數據資源，洞察數據之間的關聯，充分挖掘數據價值。此外，數據交易場所通過整合公共數據資源，鼓勵和支持企業及社會數據資源交易，能夠吸引市場上數據供需方的參與，進而匯集更多有價值的數據資源，形成良性循環，助力構建和培育流通活躍的數據要素市場。其次，數據交易場所應作為數據交易安全高效開展的平臺。一方面，通過統一數據交易規則規范具體交易流程，以高度確定性的交易配套機制便利數據交易開展，提高數據交易效率;另一方面，通過認定審核機制和監督機制確保數據來源的合法性、數據質量和交易方資質，防止數據侵權、泄露篡改和相關主體合法權益遭受侵害，保證數據交易的安全。再次，數據交易場所應當作為數據價值開發的平臺。數據要素價值的全面開發需經歷資源化、資產化和資本化的過程③，數據交易是數據價值資產化的一個階段，數據價值資本化才是充分挖掘數據價值的最終目的。數據交易場所可以嘗試數據相關金融工具的設計，例如設計開發數據期貨、數據融資、數據質押等，不僅可以豐富數據資源的變現方式，提高數據交易場所對市場主體的吸引力，還可以實現數據要素價值的充分涌流。

二、數據交易場所的運行機制及其制度需求

數據交易場所整體功能的發揮，需要通過相關核心機制的有效運行來實現。為此，應探究數據交易場所相關核心機制的運行機理，并明確其相應制度需求。

（一）數據交易場所運行的核心機制

從數據交易的要素出發，對交易主體和交易標的的信任是交易各方開展數據交易的前提和基礎，交易規則和相關配套機制的確定是促使交易順利進行的關鍵，對交易秩序的維護是數據交易平穩有序開展的保障。由此形成數據交易場所運行的三種核心機制，即信任機制、交易機制和治理機制。

數據交易場所的信任機制，即數據交易主體對于交易對方、交易標的和交易活動的信任。數據交易相較一般商品交易具有諸多特殊性，使得數據交易必須建立在對交易主體和交易數據有較強信任感的基礎之上。首先，數據交易存在質量檢驗難題。在傳統商品交易中，買方可以較為直觀地獲知商品的質量和功能，還可以通過試用來判斷商品是否滿足自身需求，以此決定是否購買，有的商品甚至可以在購買后的一定期限內進行退換。但對于數據交易而言，買方若不被允許提前瀏覽數據，則無法確定數據的效用是否符合描述和預期，而一旦買方提前瀏覽了該數據，則即刻獲得了部分乃至全部數據權益，可以無需再行購買。其次，數據交易存在權屬和來源界定上的難題。一方面，數據產權的界定目前在世界范圍內仍未形成共識，數據確權存在難度，另一方面，數據需求方往往缺乏足夠的技術水平和專業能力對數據權屬和來源進行檢驗，而來源違法違規或權屬不明的數據可能會給后續使用埋下隱患。再次，數據交易存在潛在的負外部性。傳統商品在交易完成后，雙方的權利義務在理論上相對清晰，而數據的交易則容易產生外部性。數據需求方可能會擔心數據提供方對數據復制后再行轉賣，這勢必影響其數據使用權益;同時，數據提供方也可能會擔心數據需求方濫用和泄露數據，侵害其合法權益。并且，由于數據極易復制、傳播和秘密使用，即便交易一方實施了這些違約甚至違法行為，僅憑另一方的認知范圍和技術能力往往也難以發現。在這種情況下，數據供需方只能通過不斷的談判和磋商，以及充分的盡職調查來減小交易風險，而這必將造成交易成本高昂、效率低下，進而導致市場主體的數據交易意愿降低。要改變這種狀況，需要交易各方對交易數據的來源、質量以及交易雙方嚴格遵守約定的行為建立較強的信任。

數據交易場所的交易機制，即保障數據交易安全高效順利開展的機制。數據交易有著較高的技術要求和安全需求，普通市場主體開展數據交易特別是巨量數據交易往往面臨著諸多難題。一是如果數據交易行為缺乏流程化、標準化的指引和規范，就容易導致交易主體之間的權利義務界定存在困難，增加交易主體為確定交易流程和標準所需付出的磋商成本，同時也容易導致爭議發生時各方權益糾紛處理缺少依據。二是數據定價困難。數據價值的高低很大程度上取決于不同主體對數據的分析挖掘程度，因此數據定價存在難度。一方面，數據價格是數據交易的重要基礎之一，其不確定性將影響交易的高效開展;另一方面，隨意定價、掠奪性定價和壟斷定價等問題將擾亂數據交易秩序，影響交易市場的穩定。三是數據的交付和使用要求高。數據極易被復制、篡改和泄露，因此需要專業的技術和設施保障數據儲存、傳輸和使用的安全，但普通數據交易主體往往缺乏相應的技術和設備，導致部分具有市場潛力的數據供需主體被限制在數據交易之外或盲目進行數據交易進而造成數據安全隱患。四是數據交易登記結算困難。數字經濟時代，數據交易數量多、規模大，分散的數據交易登記結算可能因數據交易記錄的不準確或交易結算的錯誤造成數據交易主體的數據權益損失，進而引發市場風險和交易失序。建立和完善數據交易場所的交易機制，旨在為數據交易提供統一的數據交易規則、可行的數據定價機制、專業的交易設施和技術保障以及權威的數據交易登記結算服務，為數據交易的安全高效開展提供保障。

數據交易場所的治理機制，即維護數據交易秩序的機制。目前，我國的數據交易市場尚處于起步階段，數據交易秩序面臨以下問題：一是交易市場中的信息不對稱問題。數據需求方對于市場行情和數據提供方的資質背景以及數據標的狀況了解有限，難以作出綜合全面的數據購買決策，影響數據交易的公平性。二是數據的交付和使用監督存在困境。數據質量、權屬和來源的檢驗復雜度高，加之受數據的時效性和現有技術水平限制，即使在最初審核時數據符合相關要求，但在最終交付和使用過程中也可能出現質量和權屬問題的爭議;數據易復制的特征也使得即使交易完成，在使用過程中也可能產生數據濫用的風險。三是相關主體的合法權益存在被侵害的風險。交易數據標的中可能包含個人信息、商業秘密甚至國家安全信息等，相關信息未經處理即進行交易，可能會對個人隱私、企業商業利益或國家安全造成侵害。數據交易場所的治理機制旨在解決數據交易市場中信息不對稱、數據交付和使用監督困境、相關主體合法權益保障和數據安全等問題，營造公平公開的數據交易市場。

（二）數據交易場所核心機制運行的制度需求

數據交易場所核心機制的有效運行，需要明確數據交易場所相關核心機制的制度需求，構建相應制度框架和實施機制。

信任機制——交易主體資質認定和數據標的審核制度。對交易主體的資質認定，一方面可以通過對其交易資信和相關數據活動情況的審查綜合判斷其商業信譽，為后續施以不同程度的增信義務提供基礎，減少因數據交易過程中可能發生的違規或違約行為引發數據交易負外部性;另一方面可以確認數據交易主體是否具備相應的專業設施和技術水平履行相關的數據處理和數據保護義務，以保證數據交易的安全和效率。數據標的的審核包括兩個方面，一是對數據質量的檢驗，確保數據的真實性、合法性和實效性，避免偽造數據、篡改數據、非法數據和無效數據進入交易市場;二是對數據來源和權屬進行審查，消除數據在來源和權屬等方面可能存在的合規隱患，使數據的后續使用更有保障。

交易機制——交易規則和相關交易配套制度。統一的交易規則，不僅能夠形成固定和標準化的交易流程，提高數據交易效率;也便于明確數據交易各方主體在不同階段的權利義務，約束交易主體行為，便于數據交易場所在交易不同階段提供服務支持和進行管理監督，保證交易過程有序順利開展。首先，公允合理的數據價格是交易雙方達成數據交易的前提條件之一，科學的數據定價機制在數據價格的確定上既要滿足效率性，也要實現準確性。其次，數據交易的順利開展需要硬件設施和專業技術的支持。數據交易過程涉及數據儲存、傳輸、分析和使用，需要依靠專業設施和技術，而普通數據交易主體往往難以具備，這就需要數據交易場所提供相應設施服務和技術支持，為數據交易營造相對安全可控的數據存儲、傳輸和使用環境，保障數據交付和使用順利進行。再次，數據交易登記結算機構是記載交易各方交易記錄、清算交收數據權益的機構。一方面，登記結算機構能準確記錄和真實反映數據交易結果，是數據交易各方相關數據權益的權威證明機構;另一方面，登記結算機構所擁有的專業而詳細的數據交易記錄，能夠為數據確權和相關爭議解決提供依據，以維護相關主體的合法權益。

治理機制——交易秩序的管理和監督制度。一是及時必要的信息披露制度。既包括對數據質量、權屬和來源的披露，也包括對數據交易主體資質的披露，還包括對數據偽造篡改、數據泄露、數據違規使用、違法數據交易、數據再識別等數據違法違規行為的披露，破除信息不對稱，營造公開透明的數據交易生態。二是數據的按約交付和合規使用監督制度。一方面需要綜合數據商品描述、合同約定以及市場標準，監督交付數據的質量、效用是否符合要求，另一方面需要監督交易完成后數據是否以許可的方式和時間在約定的范圍內使用，形成數據交易全周期的監督機制，加強對數據交易各方權益的保障。三是嚴格的數據交易風險控制和合規制度，確保數據交易不侵害相關主體合法權益。要嚴格防范數據交易過程中可能對個人隱私、企業商業利益甚至社會和國家安全造成的侵害，建立事前檢驗、事中把控的全過程機制保障，謹慎對待未經處理的包含特定主體信息的數據的交易，禁止對數據中特定主體的信息進行再識別，保證數據交易在合法合規前提下進行。

三、數據交易場所的市場實踐

數據交易的順利開展依賴數據交易場所功能的有效發揮。為滿足數據流通利用的需求，市場實踐中出現了不同種類的數據交易場所，并進行了豐富多樣的交易實踐。

（一）實踐中數據交易場所的種類

歐洲沒有專門的數據交易場所，數據的流通利用主要體現為數據中介服務提供商對數據的收集、處理、儲存、傳輸和應用。《歐洲數字服務法（提案）》根據服務內容和規模大小，將歐洲的數據中介服務提供商分為四類④：一是最基礎的中介服務商，提供互聯網接入、域名注冊等服務;二是在前者基礎上提供云處理、存儲和虛擬主機等數據托管服務的中介服務商;三是在前者基礎上為商家和消費者建立溝通渠道的在線平臺，例如在線市場、應用商店、社交媒體平臺;四是在前者基礎上形成了較大的市場規模和影響力的超大型在線平臺，如長期在歐洲市場占據主導地位的谷歌、亞馬遜和Facebook等互聯網巨頭形成的超大型在線平臺。

在美國，數據交易主要有三種模式。第一種是數據平臺單向收集用戶數據的模式。數據平臺向用戶給付貨幣、商品、服務、折扣或積分等作為獲取用戶個人數據的對價，之后將收集來的數據加工處理后投入應用。⑤ 第二種是數據交易平臺模式。數據交易平臺作為數據交易的中間代理人，組織和撮合數據供需方進行數據交易，并提供與數據交易相關的其他中介服務。⑥ 第三種是數據經紀商模式。數據經紀商通過各種渠道收集數據，將數據加工處理后轉讓或共享給數據需求方。⑦

在我國，學術界對數據交易場所的種類區分存在不同觀點。較為符合市場實際的是中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》中對我國數據交易場所的分類，即分為四類：一是政府主導建立的大數據交易所和交易中心，二是企業主導型數據服務商，三是產業聯盟數據交易平臺，四是大型互聯網公司數據交易平臺。⑧ 實踐中，以貴陽大數據交易所、上海數據交易中心為典型代表的政府主導建立的大數據交易所和交易中心，以“國有控股、政府指導、企業參與、市場運營”為原則⑨，交易平臺一般采用會員制，制定一系列涉及數據交易和會員管理的規則，組織數據交易并提供數據儲存、分析等相關服務。以“數據堂”為代表的企業主導型數據服務商，或通過合作開發或購買獲得數據，或在公開渠道收集、爬取數據，加工處理后提供給數據需求方。⑩ 以“交通大數據交易平臺”和中關村大數據產業聯盟為代表的產業聯盟數據交易平臺，為行業內的數據供需方提供開放的數據交易渠道，平臺本身不參與數據交易的儲存和分析。{11} 以騰訊、阿里巴巴、抖音、京東為代表的大型互聯網公司數據交易平臺，以互聯網公司擁有的海量數據為基礎，通過開放接口的方式向其他數據需求方開放數據和流量。

概言之，在歐洲，互聯網科技巨頭形成的超大型在線平臺是數據活動包括交易活動最為活躍的場所。在美國，數據經紀商是數據交易市場中最主要的參與者。在中國，政府主導建立的大數據交易所和交易中心以及企業主導型數據服務商占據交易的主導地位，是數據交易場所的典型模式。

（二）典型數據交易場所的市場實踐

受歐盟相關法律政策影響，歐洲的數據流通利用活動整體上遵循著較為嚴格的要求，在線平臺等數據控制者（data controller）和數據處理者（data processor）在收集處理和使用公民個人數據時，需要遵循歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）中“知情同意”的規則，還需受到數據主體（data subject）所擁有的獲取權、被遺忘權、數據可攜權等數據權利的影響。此外，《歐洲數字服務法（提案）》對在線平臺新增了非法內容管理、第三方供應商資質審核、廣告透明度告知等義務，對超大型在線平臺增加了風險管理、外部審計、系統和廣告透明度告知、特定情況下的數據共享等義務等，以保護消費者及其基本權利，規制在線平臺的數據流通利用風險。《數據市場法（提案）》將滿足特定規模和地位的在線平臺稱為“守門人”，通過規定一系列的“應當”和“禁止”對其科以競爭合規義務，以維護市場秩序，確保數字服務的公平性和開放性。

相較歐盟，美國的數據相關法律政策較為寬松，以數據經紀商為主導的數據流通利用極為活躍。例如，美國規模最大的數據經紀商之一的Acxiom通過搜集社交網站和網絡媒體數據、零售商系統數據、美國政府公開數據和購買其他數據經紀商數據等途徑獲得數據來源{12}，其客戶包括國富銀行、匯豐銀行、豐田、福特和梅西百貨等幾乎所有想要了解自身客戶的大型企業。{13} 美國的數據經紀商采用完全市場化的模式開展數據的流通利用，有助于挖掘數據的商業價值，促進數據效用發揮和數字經濟發展，為消費者帶來一定福利。但美國的數據經紀商在運營過程中也存在一些問題。一方面，數據經紀商經常在未征得消費者同意的情況下收集處理和使用個人數據，數據被出售給相關企業后，可能會對消費者形成服務和銷售歧視，給消費者帶來困擾{14};另一方面，數據泄露、數據違規使用等問題時有發生，數據安全缺少切實有效的保障。為此，美國聯邦貿易委員會2014年5月發布報告《數據經紀商：呼吁透明度和問責制》，呼吁消費者應當擁有對自身數據更多的知情權和控制權，同時加強對數據經紀商的監管和規制，這一定程度上緩解了個人隱私侵犯和數據安全問題。

在中國，政府主導建立的大數據交易所和交易中心的市場實踐相較于企業主導型數據服務商的市場實踐具有更大的借鑒意義。一方面，數據交易所在運營上更具公開性和透明性，相關制度和規則更易查明，有利于分析和總結真實的市場實踐;另一方面，數據交易所相較于企業數據服務商在數據確權、數據定價、交易規則制定和運營模式上作了更多嘗試，具有更為豐富的實踐素材。此外，相較于良莠不齊的企業數據服務商，數據交易所在政府指導、市場化運營的模式下具有更強的權威性和公信力，更能發揮吸引和匯集數據資源、促進和保障數據交易的效果，因此其市場實踐具有更大的參考價值。具體而言，可以從數據確權、交易規則、運營模式等三個方面分析現有數據交易所的市場實踐。

在數據確權方面，貴陽大數據交易所出臺的《數據確權暫行管理辦法》、浙江大數據交易中心建立的大數據確權平臺和我國首家全國性數據確權服務平臺“人民數據資產服務平臺”等確權方式具有代表性，它們嘗試通過登記的方式為數據交易提供確權服務。在數據定價方面，上海數據交易中心和貴陽大數據交易所的數據定價機制具有代表性，兩者均根據交易所的數據資產評價指標由系統自動給出數據參考價格，數據需求方可以綜合交易所給出的參考價格和自身需求與數據提供方確定最終的成交價格，兩者還提供集合競價和拍賣定價等市場化數據定價方式。

在交易規則方面，貴陽大數據交易所的《貴陽大數據交易所702公約》《貴陽大數據交易所數據交易規范》以及上海數據交易中心的《數據互聯規則》均規定了不進行未經清洗和加工處理的底層數據的交易、不允許自然人主體直接參與數據交易。此外，貴陽大數據交易所創設了數據交易指數編制公布制度和數據交易推薦人制度，規定了數據交易所的交易指數編制義務以及數據交易推薦人對數據掛牌交易的審核和持續監督義務;上海數據交易中心規定了嚴格的相關交易要素標準化和數據互聯標準化體系，致力于交易流程的精細化。

在運營模式方面，貴陽大數據交易所和上海數據交易中心較有參考意義。首先，在設立方式上，兩者均由地方政府和相關主管部門批準，由國有企業和其他市場投資者出資設立而成，均登記為有限責任公司法人，在股權結構上均為國有控股。{15} 其次，在業務范圍上，貴陽大數據交易所的業務范圍包括組織和監督數據交易以及開展大數據相關的金融工具設計，上海數據交易中心的業務范圍包括數據流通業務、數據開放業務和數據服務業務。再次，在數據交易場所的治理模式上，貴陽大數據交易所對交易平臺采取會員大會、理事會和監察委員會的治理模式，會員大會為交易所的最高權力機構，理事會為交易所的決策機構，理事會下設監察委員會和總經理，前者負責監察交易所的高級管理人員和其他工作人員的履職情況、監察大數據交易所的財務情況，后者負責交易所的日常管理工作。

總之，發展數字經濟，沒有放之四海而皆準的固定模式，而是與各國特定的政治經濟文化制度安排息息相關，這也決定了各國基于數據交易場所的市場實踐各有千秋。

（三）我國數據交易場所制度構建面臨的困境

自2015年我國第一所數據交易所成立運營{16}起，已有近20家數據交易所（中心/平臺）成立，但時至今日，目前仍維持良好運營的主要有貴陽大數據交易所、上海大數據交易中心、浙江大數據交易中心和其他少數交易所，其余大多數交易所均不再有完善的團隊支撐相關業務的開展{17}，業務動態也幾乎不再更新。究其原因有以下三點：

第一，數據交易場所的運營模式尚不成熟。

關于設立方式。一是對數據交易場所的設立門檻沒有統一要求，突出表現為標準過低或重復設立現象存在。例如，存在同一地區的數據交易場所數量眾多，重復建設和數據割據現象嚴重{18}，以華中大數據交易所、長江大數據交易中心、東湖大數據交易中心三個交易平臺為例，三者均處于湖北省境內，但在發展定位和功能定位上界線不清，形成數據市場割裂{19}，不利于統一數據交易市場的構建。二是無論是上海數據交易中心還是貴陽大數據交易所，均未實行資本實繳制，這在一定程度上給數據交易場所的持續穩定運營帶來風險。

關于業務范圍。目前，貴陽大數據交易所大數據相關的金融工具設計業務在實踐中并未實際開展，市場認可度也較為有限，在我國數據交易市場尚處于初級階段的情況下，該種業務設置顯得過于超前。上海數據交易中心的數據服務業務具有營利性，使其不僅作為數據交易的平臺，還成為數據產品和數據服務的提供方，同時具有監管主體和監管對象的雙重身份，可能會產生利益上的沖突，影響數據交易和數據監管的公平性。

關于治理模式。一是在貴陽大數據交易所的治理結構中，理事會主導地位突出，并缺乏有效的監督，監察委員會作為理事會的下設機構較難發揮對理事會的監督實效;二是貴陽大數據交易所作為公司制法人，對交易平臺采取會員大會的治理模式，公司股東利益和交易所會員利益有可能會產生沖突，股東大會和會員大會的職能范圍和決策效力也可能存在交叉和掣肘。

第二，數據交易場所各項機制尚不健全。

數據確權方面。貴陽大數據交易所和浙江大數據交易中心提供的數據確權服務在市場上的認可度并不高，人民數據資產服務平臺的實際運營情況未公布，故確權實效難以評價。此外，由于不同數據交易所的數據確權系統技術專業程度和確權范圍不同，存在同一數據在不同確權系統可能得到不同的確權結果或不被互相認可的情況，并可能產生數據確權的“逐底競爭”。

數據定價方面。實踐中，數據交易場所自動定價形成的價格普遍僅具有參考意義，最終數據成交價格通常有賴于供需方之間的協商，其缺點在于協商過程可能過于漫長，雙方付出的時間成本高，很難滿足交易效率的要求。此外，在數據交易市場厚度和流動性尚不足夠的情況下，集合競價的效果較難實現{20}，拍賣定價也僅適用于數據具有多名潛在的需求方的情況，否則難以起拍。{21}

交易規則方面。一是在交易數據的范圍上，目前數據交易場所不進行底層數據的交易，這雖然在一定程度上規避了隱私保護和數據所有權界定等問題，但也在一定程度上放棄了對數據潛在價值的挖掘。二是在交易主體范圍上，僅允許機構主體參與數據交易場所交易，可能會錯失自然人數據交易主體對交易體量和數據流通性帶來的增長紅利。三是現有數據交易規則對數據交易各參與主體的權利義務規定不甚明確，不利于數據交易過程中各參與方的權利義務劃分和數據交易的有序開展。

第三，相關法律法規和行業標準缺位，監管體系不健全。

一方面，目前我國尚無關于數據交易流通的統一法律法規，數據交易場所建設相關法規政策亦付之闕如，有關數據利用的一些原則性規定散見于民法典、電子商務法、網絡安全法、消費者權益保護法、個人信息保護法、數據安全法等立法中，難以形成對數據交易和數據交易場所建設的有效指導和政策支持，導致各地只能自行探索相關制度和標準，長遠看不利于統一的數據交易市場的培育。在立法和政策缺位的情況下，相關行業標準未能及時補足，導致數據交易的開展和數據交易場所的建設出現散亂隨意、缺乏共識等現象。

另一方面，在數據交易場所運營監管上，政府監管體系不完備，自律監管體系缺失。在政府監管方面，中央層面的國家發展和改革委員會、工業和信息化部、國家互聯網信息辦公室、公安部以及國家安全部門等對數據治理和監管均具有一定權限，但各部門數據監管職責劃分不明晰，缺少統籌協調，監管合力不足{22};地方層面，省級地方成立的數據管理機構表現形式不同、職能范圍不同，所屬的主管部門也不盡相同{23}，這導致監管定位不清，難以形成對數據行為和數據市場的有效監管和規范。{24} 在自律監管方面，我國數據交易市場的自律管理主要體現在兩個方面：一是各數據交易場所的章程規定、會員管理辦法和交易規則;二是大數據發展促進委員會、深圳市大數據產業發展促進會等國家或地方層面數據行業協會的自律管理規則和公約。但實踐中，僅有部分數據交易場所規定了平臺的自律法人地位{25}，僅有部分省市設立了大數據行業協會，交易平臺和行業協會在自律管理中發揮的作用有限。

四、數據交易場所制度體系構建及其法律保障

在數據交易場所制度保障體系的構建中，應當將政府主導建立的數據交易場所作為主要培育和發展對象，結合市場實踐積累的相關經驗，嘗試破解數據交易場所發展面臨的現實困境，具體可以從數據交易場所法律地位及自身運營、交易各方法律關系協調及交易場所核心機制發揮、治理和監管機制的健全等方面著手。

（一）明確數據交易場所法律地位，優化數據交易場所自身運營

數據交易場所的法律地位關涉數據交易場所的法人或非法人屬性、營利或非營利屬性、自律或政府管制屬性，還將影響數據交易場所的設立條件、資本制度、業務范圍和治理模式。

貴陽大數據交易所和上海數據交易中心均登記為有限責任公司法人，在股權結構上均為國有控股。在《貴陽大數據交易所702公約》中，貴陽大數據交易所被定位為“實行自律性管理的法人”。從注冊登記信息和交易所公約規定來看，以貴陽大數據交易所和上海數據交易中心為代表的數據交易場所為國有控股的公司制法人，這一設置是政府管制和市場化雙向追求的綜合體現。一方面，數據交易場所并不因其公司制營利性法人的屬性而以追求利益最大化為唯一目標，而是以承擔相應的公共責任和社會職能為基礎定位;另一方面，在我國數據交易市場尚處于起步階段、數據交易制度尚未成熟的情況下，國有控股的意義更大程度上在于增強數據交易場所的公信力，同時借助于公司制運營這一市場化手段提前布局數據交易這一未來重要戰略市場。因此，當前以貴陽大數據交易所和上海數據交易中心為代表的數據交易場所的法律地位應當定位為公益性的公司制自律性法人。

在明確數據交易場所的法律地位后，應著力優化交易場所的自身運營，設置相應的設立準入條件，明確業務范圍，探索科學的治理模式。

1. 數據交易場所的設立要求方面。一是提高數據交易場所的設立標準，在數據交易場所設立的資金、人員、交易規則、組織形式和管理制度上規定相應的審批要求，限制其數量規模，鼓勵一個省級地方集中力量建設一個數據交易場所，并逐步探索建立類似上海證券交易所、深圳證券交易所的全國統一的數據交易場所。二是鼓勵數據交易場所實行注冊資本實繳制，為持續穩定運營提供保障。一方面，數據交易對于交易安全有較為嚴格的要求，在數據極易被泄露、復制和篡改的情況下，數據交易的組織和監督具有較大風險，需要足夠的資金支持;另一方面，數據的收集、清洗和加工處理以及數據交易場所相關基礎設施的維護和運營，都對資金有較大的需求，數據交易場所實行資本實繳制，有助于為其持續穩定運營提供充足的資金支持，也有利于增強各參與主體對數據交易場所的信任。

2. 數據交易場所的業務范圍方面。在發揮數據交易場所核心職能的基礎上，拓展其在公共數據開放和大數據相關金融工具設計方面的職能，同時妥善控制營利性數據服務可能帶來的利益沖突和運營風險，充分發揮數據交易場所作為公益性法人的公共責任和社會職能。首先，保障數據交易場所組織和撮合數據交易的基礎核心職能。可以借鑒證券市場中的做市商制度、競價交易制度或競價交易與做市商交易并存的“混合交易制度”來增加數據交易市場的流動性、滿足客戶即時成交的要求，同時保證交易市場的公平和安全。{26} 其次，拓展數據交易場所作為公共數據開放平臺的職能。公共數據作為數據資源中占比最大、價值較高的數據種類，借助數據交易場所的平臺能夠得到更為充分和有效的利用。再次，對數據交易場所的營利性業務設置業務隔離，明晰營利性和公益性的邊界，防止利益沖突，確保相關營利業務不影響數據交易場所相應職責的公正履行。此外，可以嘗試拓展數據交易場所在大數據相關金融工具設計方面的職能，通過數據期貨、數據融資、數據質押等方式實現數據的資本化，拓寬數據的變現途徑，吸引市場主體參與數據利用活動，充分激活數據潛在價值。

3. 數據交易場所的治理模式方面。在數據交易場所公司制法人的屬性下，采取股東會、董事會、監事會和經理層的治理模式更有利于交易場所的治理。一方面，三會一層的治理模式能夠保障監事會發揮獨立監察作用，避免交易平臺會員大會治理模式中監察委員會受理事會領導而無法發揮監管實效的困境;另一方面，三會一層的治理模式與數據交易場所自身公司制的法人屬性更為契合，能夠緩解會員大會治理模式下公司股東利益與交易場所會員利益之間的潛在沖突，避免公司內部股東大會和交易平臺會員大會之間職能范圍和決策效力的掣肘，更有利于交易場所的穩定有序運行。

（二）協調各方法律關系，完善數據交易場所信任機制和交易機制

樹立數據交易場所在數據交易中的主體地位，協調數據交易各方法律關系，界定相關權利義務以保護各方合法權益，是完善數據交易場所信任機制和交易機制的基礎，也能夠為數據交易高效安全順利開展提供保障。

1. 信任機制方面。建立交易主體資質認定和數據標的審核制度。交易主體的資質認定即判斷交易主體是否具備能夠履行數據合規和數據安全保護義務的專業設施和技術水平，以及是否具備獨立承擔數據交易可能引起的風險和責任的能力。數據標的審核即檢驗數據的完整性、質量、來源和權屬，為此需要建立專業統一的數據確權機構，并確保數據確權結果的法律效力和公信力。

2. 交易規則方面。在整合現有各數據交易場所交易規則的基礎上，可從三個方面作進一步完善：第一，可交易數據范圍。可以嘗試在條件成熟時逐步放開對底層數據的交易。一方面需要加強數據權屬研究、完善個人信息保護制度建設，解決好底層數據交易的前提性問題;另一方面可以嘗試分類分步地開放底層數據交易，以實現對數據價值的充分激發和對數據資源流通利用的促進。第二，數據交易主體范圍。在交易制度和交易條件逐步成熟的條件下，嘗試允許自然人主體參與數據交易場所的交易。目前不允許自然人主體參與數據交易的做法，一方面是考慮到自然人主體參與數據交易的不經濟;另一方面是考慮到自然人主體在數據分析處理和價值挖掘方面的能力有限，且個人在數據安全保護和數據合規使用上也缺少專業設施和技術的保障。但應當看到，隨著數據技術的發展和規則的完善，數據收集和加工處理的成本將不斷降低，數據交易和流通制度也將更為完善，應逐步放開自然人主體參與數據交易場所的交易，激活數據交易市場的新增長點。第三，數據交易參與各方的權利義務。一方面，應當準確界定數據供需方在交易流程不同階段的權利義務，以便于交易的順利開展，并為可能發生的糾紛提供裁決依據;另一方面，應當明確數據運營方和數據監管方的相應權責，避免數據運營方借由自身僅作為數據交易平臺而推脫相關責任，同時督促數據監管方切實履行對數據交易和市場秩序的監管職責。

3. 數據定價方面。科學的數據定價應當達到如下目標：一方面，體現數據本身的價值和數據交易雙方的合意，實現數據定價的準確性;另一方面，滿足數字經濟背景下對于大規模快節奏數據交易的需求，實現數據定價的效率性。為此，需要研究確定合理的數據資產定價指標，區分不同類別數據開展定價評估{27}，對不同類別數據的各項資產定價指標賦予不同權重，從而體現不同種類數據的效用特性，確保定價評估的準確性。在定價評估的具體方法上，可以先由數據交易場所根據數據資產定價指標確定價格區間，交易雙方在此區間內再通過協商等方式細化交易價格。這樣不僅可以減少交易雙方的磋商成本、提高交易效率，還可以避免因信息不對稱造成的單方定價或歧視定價，確保數據定價的公平性。但采取這種方式，也對數據交易場所的定價評估能力提出了較高要求。為此，可以嘗試建立第三方數據定價評估機構，由專業人員協同數據交易場所對數據價格進行評估，在數據交易市場厚度和流動性達到一定程度后，可以采用集合競價和拍賣等市場化的定價手段確定數據價格。在定價評估的制度設計上，應當以市場自主定價為主，政府指導規制為輔。同時，妥善運用政府調控手段，防止數據市場價格盲目走高形成泡沫或過分壓低抑制發展，及時規制價格欺詐、價格歧視、掠奪性定價等擾亂數據交易秩序的行為，維護數據交易市場平穩有序。

（三）協同運用市場、行政和法律手段，健全數據交易場所的治理機制

數據交易場所的治理機制包括內外兩個層面。對內需要加強數據交易場所內部交易市場的秩序維護和監管;對外需要加強相關法律法規和行業標準的配套建設，健全數據交易場所外部行業協會和政府的監管體系。

1. 完善數據交易場所內部交易市場治理。一是加強信息披露。數據交易場所應當對數據質量、權屬和來源進行披露，對交易主體的相關資質進行披露，并對數據交易相關的違法違規活動進行公示和警告，以降低數據交易中的信息不對稱。二是構建數據交付和使用的全流程監督體系，最大程度避免數據泄露和濫用。數據交易場所需要通過專業的技術和設備保證數據在安全、可控和可追溯的環境下交付和使用，同時加大對數據違約違規交付或使用的懲處力度。三是形成嚴格的交易風險預警制度和交易數據合規制度，嚴禁包含非法內容或可能對個人、企業和國家造成侵害的數據進入交易市場，謹慎對待基礎數據的交易，保障數據交易在合法合規的范圍內進行。

2. 健全數據交易場所外部監管體系。一是加強法律法規和行業標準建設，為數據交易場所健康發展提供指引和支持。應當通過制定相關法律法規或行業標準，明確數據交易場所在建設過程中應當遵循和可以參照的制度或標準，形成基本共識，以促進各地數據交易場所的有序發展。二是明確政府的監管職責，發揮行業協會的自律能力，形成政府和行業協會共同監管的數據交易場所監管體系。一方面，明確中央和地方層面的數據治理和監管的主管部門，如在中央層面成立數據監督管理委員會，由其對數據監管的相關工作進行統籌并對相關部門的工作展開協調，由各具體部門負責本行業技術性和專業性的數據監管，形成統籌協調、分工合作的監管體系。另一方面，發揮行業協會的自律管理作用，充分利用行業協會在專業程度和反應速度上的優勢，對數據交易秩序進行引導。應當注意到，自律監管可能在一定程度上偏重對自律組織成員自身利益的保護而忽視公共利益和消費者權益的保護，因此需要結合政府對自律管理的監督，形成行業自律和政府指導的雙重監管模式，協調發揮行業自律和政府監管的作用。{28}

注釋：

① 參見李政、周希禛：《數據作為生產要素參與分配的政治經濟學分析》，《學習與探索》2020年第1期。

② 2020年3月中共中央、國務院印發的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，提出了加快培育數據要素市場，引導培育大數據交易市場，依法合規開展數據交易的改革任務;2020年5月中共中央、國務院印發的《關于新時代加快完善社會主義市場經濟體制的意見》，重申了加快培育發展數據要素市場，完善數據權屬界定、開放共享、交易流通等標準和措施的要求。

③ 參見何偉：《激發數據要素價值的機制、問題和對策》，《信息通信技術與政策》2020年第6期。

④ The Digital Service Act： Ensuring a Safe and Accountable Online Environment.

⑤⑨ 參見羅珍珍：《數據交易法律問題研究》，四川省社會科學院2017年碩士畢業論文。

⑥ See Boris Otto & Stephan Aier， Business Models in the Data Economy： A Case Study from the Business Partner Data Domain， 11th International Conference on Wirtsch-aftsinformatik（WI 2013）， Leipzig， Germany.

⑦{13} See Natasha Singer， You for Sale： A Data Giant Is Mapping， and Sharing， the Consumer Genome， N.Y. Times， 2012， June 17， at B1.

⑧ 參見中國信息通信研究院：《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》，2020年7月發布，第41—42頁。

⑩{11} 參見莊金鑫：《大數據交易平臺三大模式比較和策略探析》，《中國計算機報》2016年8月8日。

{12} See Gary Anthes， Data Brokers are Watching You， Communications of the ACM， 2014， 58（1）， pp.28-30.

{14} See A. Kuempel， The Invisible Middlemen： Critique and Call for Reform of the Data Broker Industry， North Western Journal of International Law & Business， 2016， 36（1）， pp.207-234.

{15} 貴陽大數據交易所由貴州省金融辦、貴陽市人民政府、國家相關金融主管部門批準同意設立，上海數據交易中心由上海市人民政府、上海市經濟和信息化委員會、上海市商務委員會批準成立。

{16} 2015年4月14日，貴陽大數據交易所正式掛牌運營并完成首批大數據交易，成為全國乃至全球首個大數據交易所。

{17} 參見李慧琪、程姝雯：《缺少真正數據交易的大數據交易中心真正缺少什么？》，《南方都市報》2020年9月9日。

{18} 張陽：《大數據交易的權利邏輯及制度構想》，《太原理工大學學報》（社會科學版）2016年第5期。

{19} 雷震文：《以平臺為中心的大數據交易監管制度構想》，《現代管理科學》2018年第9期。

{20} 參見鄒傳偉：《如何建立合規有效的數據要素市場》，《第一財經日報》2020年5月18日。

{21} 參見李成熙、文庭孝：《我國大數據交易盈利模式研究》，《情報雜志》2020年第3期。

{22} 田杰棠、劉露瑤：《交易模式、權利界定與數據要素市場培育》，《改革》2020年第7期。

{23} 于施洋等：《我國構建數據新型要素市場體系面臨的挑戰與對策》，《電子政務》2020年第3期。

{24} 袁康、劉漢廣：《公共數據治理中的政府角色與行為邊界》，《江漢論壇》2020年第5期。

{25} 張敏：《交易安全視域下我國大數據交易的法律監管》，《情報雜志》2017年第2期。

{26} 參見邢會強：《大數據交易背景下個人信息財產權的分配與實現機制》，《法學評論》2019年第6期。

{27} 參見王文平：《大數據交易定價策略研究》，《軟件》2016年第10期。

{28} 張敏：《大數據交易的雙重監管》，《法學雜志》2019年第2期。

作者簡介：王琎，吉林大學法學院博士研究生，吉林長春，130012。

（責任編輯 李? 濤）