數字時代數據交易平臺的困境及對策

文/賀桂華 吳和秦（長安大學）

一、研究背景及意義

（一）研究背景

數字化原為計算機語言，指信號由“1”和“0”組成傳遞，數字時代指的就是信息存在、傳遞、運轉等均數字形式存在。數字化信息會不斷被儲存，并隨技術發展而展續。通常認為技術會不斷發展，因而可認定當前已進入數字時代并會不斷發展。

數字技術廣泛應用于物質生產與文化生活等許多方面，我國逐漸轉型為數字化經濟時代。2019年10月召開的十九屆四中全會首次將數據與資本、勞動、知識等傳統生產要素并列；2020年3月，中共中央、國務院辦公廳印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中提到“依法合規開展數據交易”；次年3月，“十四五”規劃綱要再次強調了數據產權交易的機制建立等；2021年9月，《數據安全法》正式施行。根據中國大數據產業聯盟2021年發布的2021中國大數據產業發展地圖暨中國大數據產業發展白皮書指出，2018年以來，大數據技術的快速發展，以及大數據與人工智能、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新技術的交匯融合，持續加速技術創新。與此同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區加速落地，大數據產業持續增長。根據數據顯示，2020年中國大數據產業規模達6388億元，同比增長18.6%，預計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產業規模超過10000億元。數據作為數字化經濟的新型生產要素，其在經濟社會中占據重要的戰略地位，數據交易平臺的建設與健全愈發重要。

（二）研究意義

數據交易平臺是數據交易市場的基礎，是將數據資源盤活變現的關鍵。我國大數據交易市場發展至今，交易平臺可分為政府主導、企業主導以及產業聯盟不同類型。上海大數據交易中心、貴陽大數據交易所等均為政府指導交易平臺；京東萬象、天元數據等均為民間資本主導，通常依據強大的母公司，如京東等超大型企業，進行數據抓取及分析；中關村大數據產業聯盟、黑龍江省大數據產業協會等屬于產業聯盟性質。

即便如此，我國大數據資源豐富，卻長期處于“沉睡”狀態中。目前暴露出來我國存在大數據交易平臺良莠不齊、數據資源流通困難、市場技術發育不完善、供需不均衡等問題。因此，構建完善數據交易平臺是破解當下大數據交易困境、實現資源涌流、優化市場生態的關鍵之舉。

二、當前數據交易平臺面臨的困境

我國大數據布局較早，2015年貴陽大數據交易所就已經掛牌運營，之后數據交易平臺發展迅猛、分布廣泛、蓬勃發展。但是不可否認的是，當前數據交易平臺仍存在其供給端供給數據質量不高、數量不足、數據權屬不清、缺乏監管、定位不明等困境。

（一）高質量數據供給不足，數據來源和用途不明

我國數據交易市場規模和潛力巨大，但是在全國范圍內仍舊屬于粗放發展，高質量的交易數據供給存在嚴重不足。如公共數據，我國絕大多數的公共數據都掌握在政府部門手中，而政府部門出于保密性與責任性考慮，通常不會將數據放在市場上進行流通，這導致了大量數據不能被利用，也就難以變為資源。

數據抓取粗放、來源不可證、采集手段不合法等，使得數據收集存在極大隱患，交易平臺發展受到限制。同時，數據交易用途不可控，購買個人數據具體應用場景不確定，以及二次加工后對數據背后的個人有何影響也不可控，存在極大的監管漏洞與隱患。

（二）數據權屬不清

目前仍難以界定數據的權利屬性，多數學者認為數據交易應當將數據資源的使用權和所有權剝離看待。學界認為數據同時具有數據財產權與數據人格權，部分學者認為數據人格權只存在于數據權屬于個人的數據之中，并且在經過嚴格的脫敏流程之后其人格權自然消失。故而，大數據交易關于數據的權屬主要討論的是數據財產權。

數據本身依附于機器硬件存在，并具有可復制性與非獨占性，因此無法認定為《民法典》意義上的“物權”。未經加工或脫敏的數據也不是智慧成果，故而也不能認定為“知識產權”。我國目前理論研究尚無統一定論，實踐中各交易平臺依據規范不同，也尚無統一標準，對于數據資源的權屬界定、法律性質等問題仍處于探索階段。

（三）交易平臺缺少科學指導和規劃，權責不清晰

我國許多地方鼓勵發展大數據交易平臺，大力鼓勵投資，但是卻沒有提供靈活合理的市場規劃和發展指引。導致出現了定位不清、職責模糊、服務領域割裂、數據保存不當等問題，造成了資源的極大浪費。

數據交易平臺其權責不清，交易平臺應當認定為是中介還是賣方？如若交易中出現數據泄露侵害個人或商業利益，交易平臺責任如何認定？或交易數據內容存在違法，平臺是否應當承擔相應責任？交易平臺何種情形下可以免責，適用“避風港原則”？我國目前對此尚無明確規定。

（四）交易平臺監管機制不全

數據交易平臺角色定位不清，導致其監管機制缺失。當前數據交易平臺不僅承擔著數據清洗、抓取和分析職責，還進行著為需方提供訂制、打包出售等業務，因此數據交易平臺難以保持其獨立中立屬性，依靠平臺實現自我監督并不現實。同時缺乏合理的外部監督，具有公辦性質的平臺可依靠政府把關，背靠大型企業的交易平臺也可實現運營監督自理，但是游離于上述主體之外的交易平臺，難以依靠行業自律監督實現順利運轉，數據存儲安全面臨巨大挑戰。

（五）定價規則不明確

數據已經成為市場經濟中的第五類要素，其價值特性難以直接測定衡量，數據又是高敏感型要素，其上承載的權利和義務十分復雜，目前通常做法是按照市場競爭原則直接為其定價。供需雙方對數據的價值也存在不同的判斷取向，數據價值依照傳統的以數量、質量或稀缺程度進行定價較為困難。

三、當前我國數據交易平臺健全途徑

（一）立法規制數據交易

完善數據交易配套法律法規，加強相關制度立法，以政策支持數據保護和開放。其一，針對個人數據分類型、分領域出臺隱私保護法律，如醫療領域的醫療數據，未經患者或其親屬同意不可共享；其二，針對公共數據開放進行統一管理，支持民眾以非營利目的獲取公共數據，將不涉密、不侵害他人權益的數據進行整理后發布，同時協調各部門聯動數據監控，進行隱私保護，定期追溯數據，并監控數據用途；其三，規范數據交易需明晰交易平臺的權利義務，設置完備的交易規范。通過立法對數據交易平臺的準入、注冊、收費、義務項等全面規定，并對數據進行嚴格保護，限制其出售或轉讓范圍，明確交易流程，對注冊會員進行定期核查，避免數據濫用，造成安全事故。

（二）優化數據流通機制

數字時代的經濟活力就是共享，共享的核心是將閑置資源流轉，數據本身并不具備價值，只有在共享中流通、開放、加工，才能獲得相應的價值體現。數據交易平臺承接供需雙方，需要依據法律規范數據采集和交易合法性。首先，確保數據來源合法合規。如美國Acxiom數據交易平臺規定，提供、出售數據須與之簽訂合同確保數據的合法性，保證其數據采集過程不存在違法違規行為，以此確保數據來源正當且質量有保障，減少來路不明的數據信息。其次，提高數據準入門檻，加強驗證數據可用性。在初篩數據采用后，通過技術手段進行自動對比、查找，進行合法合規性二次篩選，同時進行信任度對比，選取更為可靠的數據進行加工分析、交易等。最后，對數據交易后用途進行禁止或限制。數據購買方需與數據交易平臺簽訂協議確保數據的用途合法，不可違反社會公序，不得侵害他人合法權益，泄漏商業秘密等。設置禁止清單，如對部分數據設置禁止轉讓、二次出售、再許可權限，禁止分包、拆解、逆解碼等。對其用途要求其作出具體說明和出具承諾，并要求其監測并定期反饋數據用途，交易不因數據讓渡而終止。

（三）建立數據交易平臺的監管體系

數據資源涉及領域專業且廣泛，主體眾多，同時存在相當高的市場風險。對數據交易平臺的監管應當建立以專業機構為主體，以行業組織為輔助，以政府、司法部門為監督的多重監管體系。

其一，構建多主體共同參與的監管體系。如專利數據，需由相對應專業人士進行評估把關，由法律相關人士進行風險評估，再上報主管部門進行動態風險監測。再如對跨境數據進行更為嚴格的風險監測。深化保障關鍵領域的數據安全建設，統一安全標準。其二，由專業機構草擬、各行業組織、企業共同參與制定數據安全的標準規范。構建信息時代數據資源利用規范，將數據安全作為數據交易的第一要義。對交易各方均需限定權利，劃定義務范圍，如消費者具備訪問、選擇權，同時明確締約過失責任，追究其未按合同履行義務的責任。其三，增強技術安全保護資產，加強事前監管。采取加強密碼管理，多重身份認證等手段加強防護，減少因技術手段不足、管理不當而造成的數據泄漏。同時，建立相應的數據安全保險機制，如美國出臺《數據泄漏保險法》，對達到安全標準并參加保險的公司，進行減免稅收的鼓勵。

（四）深化交易平臺專業業務，細分領域進行創新

數據交易平臺屬于市場調控范疇，應當主要由市場靈活調控，政府指導，數據交易平臺發展有利于積極發揮數字經濟的優勢，形成數字經濟的規模化、集成化、產業化。

數據交易平臺需從以下三方面進行專業業務精進，并開拓新領域創新業務：其一，建立分級分類制度。依據不同的數據來源主體，分為政府公共數據、個人數據、企業數據。再針對不同主體的數據按不同級別定價，分為免費、部分免費與市場價收費等，或依據數據公開程度分為公開數據、授權數據、隱私數據、經許可公開數據等不同類型。為數據確定交易紅線，將交易業務標準化、規范化；其二，引入數據清洗、分析、研判以及銷售等各方面的專業人士。由專業人士深耕其業務領域，拓展數據業務交易范圍，給數據交易帶來專業的安全保障。同時，銷售端為數據買家定制方案，協助其數據適用，更好為數據后續使用進行風險監測，也為數據交易市場注入全新活力；其三，創新數據存儲方式，結合先進技術進行數據交易。如結合區塊鏈技術，將分類好的數據資源進行編碼、加密、交易。在交易方式上進行創新，用數據交換數據，如美國用戶可以開放個人數據從而獲取網站積分，用積分兌換相應的數據利用，此舉將數據交易市場進行了擴容，同時盤活了閑置資源，推動發展了共享經濟。

（五）探索建立數據價值評估體系，明確數據要素定價規則

通過引入第三方價值評估機構進行數據價值評估。借鑒其他無形資產的評估體系，如數據交易中心委托第三方對專業數據進行嚴格保密的價值評估。將交易業務與整合、評估等其他業務進行分離，將除去交易業務的其他業務進行分包，但其他業務機構的資質需要交易所頒發牌照進行確認。如金融市場中交易所與券商分離，券商資格需要交易所承認。

目前實踐中，定價規則有以下幾種模式。如上海數據交易所從成本、收益、市場交易三個不同的維度進行定價，貴陽大數據交易所定價方式是依照數據的屬性、深度、樣本覆蓋性等確定數據的定價。

四、結論

數據交易平臺由粗放轉向精細、由低質量轉向高質量發展，提升數據要素在資源配置中的地位，是數字經濟發展的直觀體現。但是我國目前數據交易平臺仍舊存在許多現實問題，其一，高質量的數據供給不足、數據來源與用途不清，這直接為我國數據交易埋下了深深的隱患；其二，數據權屬不清，由于數據的性質特殊，無法簡單認定其為物權或知識產權，將其人格權與財產權分離，法律屬性認定不清，實踐中亦無統一標準；其三，數據交易平臺缺少科學的指導和規劃，其權責不清。由于數據交易平臺的定位模糊，缺乏高屋建瓴的科學布局與規劃，這直接導致我國數據交易市場生態的不良現象，定位沖突、配套供給不足、定價不合理等；其四，缺乏有效高能的監管機制。我國數據交易平臺缺乏合理的內部與外部監督機制，依靠其自我監督并不現實，外部監督手段匱乏，監管權責不明；其五，數據交易定價規則不明確，數據產品的交易基礎缺失，導致市場發展受限。

針對以上五方面的現實問題，健全我國數據交易平臺的途徑主要有以下五方面：其一，立法規制數據交易市場。依據不同主體和種類的數據進行分類、分級管理，出臺相關的法律法規對交易平臺的權利義務進行明晰；其二，優化流通機制。針對數據的來源與用途，以簽訂合同，約定違約金等形式進行篩選，出具明確的禁止用途規定，提高準入退出門檻，提高數據質量，避免數據資源冗余浪費；其三，構建監管體系。由多部門、多主體共同參與進行監管，專業機構、行業組織、企業、社會多方參與制定數據安全的標準規范，建立自己的話語權，同時增強技術進行數據安全保護，以保險業務加強事前監管；其四，對交易平臺專業領域進行深耕，對其他領域進行細分并創新。對不同數據的來源主體進行分類管理，對數據進行定價分級，并且對不同數據進行不同程度的權限管理。將專業的業務交給專業人士，提升服務水平，實行動態風險監測。結合最新的金融、科技等技術，進行交易，如結合區塊鏈或虛擬貨幣，在交易方式上也可創新，如積分兌換制等；其五，探索建立數據價值評估體系，明確數據要素的定價規則。引入第三方機構對專業數據進行價值評估，將交易中心的業務專注于交易，將其他業務進行分包、外包，并對承接這些業務的機構進行資質確認。

數據交易平臺是數字經濟時代的發展先鋒，加強數據交易平臺建設，需要政府、企業、個人以及全社會的共同努力，數據要素配置市場化的發展需要數據交易平臺的高質量建設，我國作為數據第一大國才能實現新時代的經濟發展。