關于數據交易制度的思考

端利濤

1. 市場的起源

最早市場的形成并非依靠某種“看得見的手”的力量專門設立，而是由于人類聚集時存在商品交換的需求自發形成。相傳上古時期每年春季，后稷在教稼臺前教農稼穡，授民于農耕技術。每年農歷十一月初七，四方百姓聚集漆水河東河灘教稼臺下，紛紛帶來各自的收獲以答謝后稷，并開始以物易物，中國最早的市場即發端于此。

自發形成的交易（市場）植根于熟人社會，規模小，犯錯成本高，很容易實現秩序井然。這里所指的犯錯成本主要就道德成本而言。在熟人社會中，存在一種費孝通所言的“禮治”秩序，一旦有人違背了這個秩序，便受人唾棄，甚至無法在整個熟人社會繼續生存[1]。因此，這也是一種成本。但隨著交易需求的增加，市場逐步擴大，交易不僅局限于熟人社會，外部的人也會參與進來。這種情況下，交易雙方要想實現有效的匹配并完成交易需要花費一定的成本，即（直接）交易成本[2]。同時，擴大后的市場因超出了熟人社會，降低了犯錯成本，市場的正常運行必然受到挑戰，如果沒有約定俗成的制度和維護制度的力量，那么市場必然無法繼續擴大，甚至走向衰敗。因此，關于市場運行的各項制度逐漸生成。

例如，《周易·系辭》就市場的起源寫道：“神農日中為市，致天下之民，聚天下之貨，交易而退，各得其所。”神農為市場開閉設定時間。《莊子·知北游》：“正獲之問于監市履狶也，每下愈況”中的“監市”就類似今天的城管，用于維護市井秩序。《舊唐書》中說：“監市踐于衙，理市治序。”正是因為政府不斷完善對市場的監管，形成了一套完整的市場制度，可直接用于在某個特定的地方人為建立市場，例如現在的各大商場。

維持市場的制度和執行該制度需要一定成本，這個成本最終會轉嫁到市場的交易雙方，成為一種間接交易費用。正如科斯所言，“利用價格機制是有成本的，通過價格機制‘組織生產的最明顯成本就是所有發現相關價格的工作”[3]。對于某些交易方來說，當交易費用達到一定程度時，把這個交易內化到組織內部，并允許通過某個權威（“企業家”）來支配資源，這樣就可以減少交易費用，并減少某些市場運行的成本[3]。在這種情況下，企業以及組建企業的制度出現。

2. 數據場內交易不足的原因

《大學》有言，“未有學養子而后嫁人者”。不管是市場還是企業，維持其存在的制度源于對實踐的總結，只有先厘清其背后運行的邏輯才能按照一種既定的模式進行復制和擴張。數據交易也是如此。中國目前是世界上數據存量排名第二的國家，IDC最新發布的Global Data Sphere 2023顯示，中國數據量規模將從2022年的23.88ZB增長至2027年的76.6ZB，年均增長速度CAGR達到26.3%，為全球第一。龐大的數據規模蘊含著可觀的數據交易需求。為了提高數據的流動性，促進作為生產要素的數據的價值釋放，從2015年我國第一家大數據交易所“貴陽大數據交易所”開業至今，內地已經相繼成立了近50家大數據交易所（中心）。但令人失望的是，大數據的場內（交易所）交易量卻并未如預期那樣實現數據的廣泛交易，甚至有數據指出，2021年大數據場內交易只有當年全國數據交易總量的2%，剩余98%全為場外交易。2023年3月，北大國發院副院長、北大數字金融研究中心主任黃益平在“CCF中國數字經濟50人論壇高端峰會”上也曾表示，“場內交易占總數據交易量比例可能只有5%[4]”。

2.1 數據安全無保障

目前，我國數據場外交易主要是以點對點的形式存在，即數據需求者直接與數據實際占有者進行交易，交易結束之后在數據實際占有者的技術控制之下使用數據。之所以以這種低效率的形式出現，是因為數據本身的零成本可復制性、非競爭性和半排他性，導致目前并未存在一套數據的安全保護機制保障數據實際占有者的權益。假如數據如傳統商品完成交易，那么購得數據的一方便得到了數據的套利空間，即以低于購入成本的價格將數據轉售他人獲利。

另外，對于API形式的數據交易，如果數據實際占有者先將數據接入數據交易所（中心）這種數據交易平臺，然后再由數據交易平臺將數據導向數據需求者，這樣雖然可以通過數據交平臺撮合更多的數據需求者和數據供給者之間的交易，但對于數據這種虛擬且非競爭性的東西而言，多一個交易環節也就多了一分風險，況且目前各類數據交易平臺的數據安全保障體系參差不齊，無法讓數據實際占有者放心。目前的數據交易所（中心）無法完成數據交易的全生命周期維護。

2.2 數權體系不健全

針對數權問題，我國已經相繼出臺或修訂了一系列法律法規，例如《數據安全法》《個人信息保護法》《網絡安全法》《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（“數據二十條”）等。其中，“數據二十條”為數據在全國的流通提供了最直接的政策依據，比如，“對各類市場主體在生產經營活動中采集加工的不涉及個人信息和公共利益的數據，市場主體享有依法依規持有、使用、獲取收益的權益，保障其投入的勞動和其他要素貢獻獲得合理回報，加強數據要素供給激勵”，這為數據實際占有者公開交易數據提供了制度保障。

但畢竟與物理商品不同，數據的所有權和使用權并非一對一綁定。數據的可復制性和非競爭性使得數據權利表現出“一數多權”，同一份數據可以同時被多個主體使用而互不影響。當數據交易金額較小時，數據使用權的讓渡引發的利益糾紛并不明顯。一旦數據交易金額非常大，勢必會因為數據的所有權問題引發新的爭議。例如，網絡爬蟲問題。目前，我國已經發生了數起因網絡爬蟲引發的訴訟案件，最終都是以“不正當競爭”名義做出了判決。除此之外，互聯網平臺型企業的數據權屬問題并未解決。“數據二十條”規定了作為實際數據占有者（控制者）可以憑借對平臺數據的加工獲利，并受到保護。但對于被記錄行為的主體——平臺的用戶，并未因自己的數據獲得直接收益，且這些數據的處理往往也直接繞過用戶。

2.3 數據價值難評估

數據作為一種新型生產要素，其價值生產不同于其他生產要素。第一，數據生產價值具有典型的伴生性。單獨的數據無法生產價值，必須與合適的軟件結合才能將價值釋放出來，而數據與軟件的價值分成并不容易確定。例如，AI大模型與訓練所需的數據集之間。第二，數據生產價值具有場景依賴性。完全相同的兩個數據集所產生的價值因場景不同而不同。例如，同一個訓練數據集被不同的大模型訓練使用，會因參數的不同表現出不同的價值。第三，數據生產價值存在可替代性。生產既定價值的數據是非唯一的，不同的數據集可能釋放出同樣的數據價值。例如，在市場信息層面，淘寶平臺的用戶數據和拼多多平臺上的用戶數據所蘊含的價值可能是等效的。第四，數據因來源不同，數據估值的方式也不盡相同。例如，對于原生數據，數據的獲取依賴于獲得數據的目的和設備。對于在網上公開爬取的無爭議的數據而言，這些數據的價格存在最低線——數據的獲取成本；對于伴生性數據而言，數據可能僅僅是其他活動的一種副產品，比如電商平臺的消費數據，這些數據價值巨大，但定價并不能根據采集成本計算。這些原因導致場內某一個數據集的交易不可能以一個固定的價格出售給不同的數據需求者。

2.4 公共數據低效率

從當前我國數據存量現狀來看，政府控制的數據在80%左右，剩下的數據一部分掌控在平臺企業手中，一部分分散在小型數據公司。數據交易所（中心）所撮合的數據也主要是非政府控制的數據。對于新興事物，特別是像數據這樣極易引發安全問題或爭議的事物，市場主體所能承擔的風險有限，很難在短時間內依靠市場機制推動大范圍的市場主體完成交易。而作為數據保有量最大的政府一方，同時也是承擔風險能力較強的一方，尚未找到一個讓其控制的數據流向市場的有效機制，無法通過公共數據的交易引領整個市場的交易活動。這種低效率也使得由政府背書的大數據交易所（中心）無法充分利用政府的力量，這也是數據場內交易不足的一個重要原因。

結論

根據馬克思主義理論，制度的形成源于對一定生產關系以及與這種生產關系相適應并維護這種生產關系的社會機構和規則確立過程，制度的本質就是在社會分工協作體系中不同集團、階層和階級之間的利益關系[5]。數據交易制度的形成也應該是基于數據實際的生產實踐，以及對數據生產關系的系統總結，而不應該急于照搬傳統商品交易的模式，直接建立交易中心。眼下，數據場內交易不足的原因眾多，但發現問題、解決問題的路徑不應該是坐而論道，而是在保證安全的前提下，允許并鼓勵市場主體先進行點對點交易，并在此基礎上提煉和總結經驗，最后形成制度加以推廣。

參考文獻：

[1]費孝通.鄉土中國[M].北京：人民出版社，2008：56-65.

[2]端利濤，呂本富.在線購物是否存在“反戴蒙德悖論”現象？[J].管理評論，2022，34（9）：134-146.

[3]羅納德· H.科斯.企業的性質[M].上海：格致出版社、上海三聯出版社、上海人民出版社，2014.

[4]黃益平.循序漸進地建設數據交易市場體系[EB/OL].（2023-4-13）[2023-11-10].https：//www.nsd.pku.edu.cn/sylm/gd/529440.htm.

[5]林崗，劉元春.諾斯與馬克思：關于制度的起源和本質的兩種解釋的比較[J].經濟研究，2000（6）：58-65，78.