從“數據”到“可交易數據”的范疇界定

南婷

摘要：數據是具有價值的資源，因其流通具有獲利性，數據交易得以產生。近年來，由于場內數據交易所具有規范化的優勢，其數量不斷增加，但是也導致了各地數據交易規則不一，產生數據交易對象不明。交易數據的質量標準不一等問題。此外，作為多環節參與配合的數據交易流程，數據交易的繁榮發展離不開對數據本質的認識。為了加強對數據的認識，促進數據的流通，完善數據交易制度，應當明確可交易數據的種類和范疇，同時要求交易所和其他中介結構承擔一定的審查義務，以保障場內數據交易合法合規地進行。文章旨在從場內數據交易模式的角度，對如何擴大數據來源的同時保持數據合法合規交易進行研究，以期能夠為場內數據交易提供動力支持，促使數據充分發揮應有價值。

關鍵詞：數據交易；數據交易所；個人數據；公共數據

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.045

中圖分類號：D 922.16，TP 3? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ?文章編碼：1672-7274（2024）04-0-03

Defining the Scope of "Data" to "Tradeable Data" from the Perspective of

On Exchange Data Trading Models

NAN Ting

（Law School of Qinghai University for Nationalities， Xining 810007， China）

Abstract： Data is a valuable resource， and due to its profitable circulation， data transactions can be generated. In recent years， due to the standardized advantages of on exchange data exchanges， their number has continued to increase， but it has also led to inconsistent data trading rules in different regions， resulting in unclear data trading targets. The quality standards of transaction data are inconsistent. In addition， as a data transaction process that involves multiple stages of participation and coordination， the prosperity and development of digital transactions cannot be separated from an understanding of the essence of data. In order to strengthen the understanding of data， promote the circulation of data， and improve the data trading system， it is necessary to clarify the types and categories of tradable data， and at the same time require exchanges and other intermediary structures to undertake certain review obligations to ensure that on exchange data trading is conducted legally and compliantly. The article aims to study how to expand data sources while maintaining legal and compliant data trading from the perspective of on exchange data trading models， in order to provide dynamic support for on exchange data trading and promote the full value of data.

Keywords： data trading; data exchange; personal data; public data

1? ?問題的提出

隨著數據被確立為新型生產要素，數據交易作為數據流通的最主要方式，在數據要素價值發揮中地位不斷提高。2020年4月，《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》的發布，第一次提出了要加快培育數據要素的市場化建設。2022年中共中央和國務院聯合印發的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）提出構建數據基礎制度。數據市場化建設作為落實具體制度的實踐機制，在國家政策文件的引領支持下，受到了廣泛的關注，其中以數據交易所為代表的平臺市場交易模式最為突出。作為促進數據交易的基礎設施機構，可以為數據交易提供一個更規范化、標準化的交易場所。然而，面對新興和快速發展的數據交易，法律的滯后性和穩定性使得并沒有專門立法對其做出規定，因此產生了以下問題。

（1）“數據二十條”提出了要建立可確定的數據來源以及可以界定的使用范圍這一頂層目標，這為從客體角度研究數據交易提供了方向上的指引。同時各地加快制定數據條例以細化具體交易規則。其中，《深圳經濟特區數據條例》第67條規定：參與市場交易的主體對數據產品和服務進行合法處理以后可以進行交易。但是未經依法授權和未經依法開放的個人數據與公共數據禁止交易。因此，根據上述規定可知，原則上只要數據不涉密，有授權就都可以交易。

（2）雖然深圳市以及其他省份基本都將數據產品和數據服務作為交易對象，但具體規定存在不同和不完善之處，如對個人數據能否成為數據交易的客體之規定亦有差異，且對于可交易數據的質量標準，如數據的真實性、合法性、合規性等，仍然未得到明確。

2? ?功能主義視角下：可交易數據范疇界定的必要性

由于規范層面缺乏關于數據交易的專門立法，實踐層面可供交易的數據界定不清，數據交易對象不明晰，導致不合法標的可能存在，數據質量瑕疵以及在數據保護和促進交易之間失衡等問題存在[1]。

首先，數據價值的不確定性使得數據難以成為一種可以流轉的標準化商品[2]。為了不斷發掘數據的價值，交易模式不斷演進，由此導致了數據交易形態逐漸復雜，實踐中數據交易的內容可以是數據集或數據包的交易、數據應用產品的交易、數據流通安全合規產品的交易以及數據查驗服務交易等。在數據交易的市場化實踐中，數據交易所的發展體現出階段式進程，從起步階段到擴張階段再到調整階段[3]。交易模式也從傳統的簡單撮合模式發展到增值服務模式[4]。不同的交易模式必然導致交易對象的不同。因此，隨著交易形態不斷增多，明確可交易數據的范圍有利于不同交易模式的建立。

其次，負面清單模式不足以解決實踐中違法違規交易現象。一些省份的地方立法和國家標準中雖然規定了禁止交易的數據類型，但是實踐中仍然還是會出現各種基于范圍界定不明導致的違法違規現象。如數據交易與隱私緊密相關，其中敏感數據交易最為突出。敏感數據中包含了大量個人隱私，比如身份信息等。伴隨著數據的交易極易發生隱私泄露的風險[5]。此外，對于原始數據和衍生數據的交易，該限定模式欠缺指向性。由于原始數據交易中的風險較高并且在權利歸屬上界定困難，因此在場內交易模式中主要是對數據產品和數據服務進行交易，也就是將原始數據進行一定的加工處理，形成衍生數據后進行交易[6]。因此，應然和實然的差距使得需要從正面對數據交易的對象進行明晰。

3? ?規范主義視角下：可交易數據范圍界定的考量因素

3.1 數據交易的合法性要求

《重慶市數據條例》第33條規定，數據交易的對象是“經過處理、無法識別且不能復原的數據”；《深圳經濟特區數據條例》也規定，經過合法處理之后的數據所形成的數據產品和服務，可以依法交易。

通過上述條款可知，首先，數據的獲取必須以合法方式取得。實踐中，可交易數據的提供方如果在交易所掛牌的數據產品不合法，將會引起后續交易環節的一步步紊亂，需方對供方是否合理處分數據存在質疑，如供方可能利用自己掌握數據的優勢去處分不屬于自己的數據產品。此時雙方便會產生法律糾紛[7]。其次，數據的使用和處理過程必須合法。在合法獲取的前提下，數據需方對數據的控制和使用也有義務保障數據在使用過程中不侵害他人的合法權益。此外，也應當符合《個人信息保護法》中規定的處理信息應遵循的兩個原則，即目的上應該以最小處理范圍為原則和處理方式上應該以對個人權益的最小影響為原則[8]。

3.2 高質量數據供給的可持續發展性要求

在眾多數據產品和數據服務中，個人數據和公共數據具有極高的價值。場內數據交易模式下，持續且充足的數據供給也是培育壯大場內交易的內生動力。因此應當擴大可交易數據的種類。而有關個人數據是否可以交易的問題存在爭議，不同服務平臺或者服務機構的規定并不相同。雖然全國首筆個人數據合規流轉交易已經在貴交所實現，但是因為覆蓋面窄，各地標準不一等問題，個人數據能否進行數據交易仍然值得進一步研究。部分觀點認為由于個人數據具有較高的人格屬性，因而否認個人數據的可交易性。但是人格權也會隨著歷史的進程而變得廣泛，更何況個人數據的人格屬性還有強弱之分。并且通過比較場內外兩種交易模式，場外交易模式較于場內交易模式監管力度更弱、法律風險更大，因而場外進行個人數據交易隱私泄露的可能性更高，但場外交易模式卻充斥著大量的個人數據交易。因此，個人數據的交易性明確后，將個人數據納入場內進行交易會是大勢所趨。

4? ?場內數據交易模式下限定可交易數據的路徑選擇

首先，可以借助個人數據盤活數據利用。原則上，個人數據應當經過嚴格的匿名化處理，并進行安全風險評估后，才可以進行數據的流通交易[9]。《中華人民共和國個人信息保護法》中規定了“知情同意權”來對個人數據進行保護，該項權利的行使也是對個人數據進行交易的限制。因此，在個人數據進行交易時，獲得個人用戶的同意和授權是重要前提，尤其是具有識別性個人信息進行交易時，必須要經用戶同意。應采取絕對保護的方式進行交易。對于不具識別性的數據，在滿足一定匿名化標準后可不經用戶同意而流通，但數據控制者要承擔監督匿名化效果，否則承擔過錯責任[10]。另外，可以在可識別性基礎上通過匿名化技術對數據交易進行法律保障，對于人格屬性較強的個人數據，應該禁止交易；對于經過嚴格脫敏之后的個人數據，可以按照再識別風險與應用場景進行分級分類管理[11]。

其次，企業數據進行分類保護，保障交易進行。根據敏感程度的不同，可以將企業數據分為公開數據和非公開數據。非公開數據關系到企業內部運營方面，是不適宜公開的重要數據，敏感程度較高，這類數據適用較為嚴格的交易標準，即非依法律規定或合同約定，不得進行交易[12]。而對于非敏感以及公開性的企業數據，允許交易雙方與交易所通過合意以及訂立目的，進行合同類別上的選擇。比如，通過數據交易所進行加工處理的可訂立委托合同、居間合同、保管合同進行交易。

最后，以公共數據推動交易發展。實踐中，各地數據交易所都幾乎面臨著來自供給端的數據缺乏以及難以保障數據質量等困境，因此，公共數據納入交易范疇有助于盤活數據交易市場。但這并不意味著所有的公共數據都應當放在交易市場上[13]。對此，應該以開放為原則，以不開放為例外。其中，將公共服務范圍內的基礎性且無需深度挖掘的公共數據免費開放，其他類型的數據授權開放[14]。對公共數據有序授權開放，可以減少場內數據交易模式下數據來源少的現象，進而提高更多的交易主體進場交易的意愿。同時，大多數數據交易所都是由政府背書下支持建立的，通過有序的公共數據開放，數據交易平臺有了更多可交易的數據產品，能夠減少利用灰色數據尋找交易需求的現象。

5? ?結束語

當下，數據交易可以由場內、場外兩種交易方式進行，盡管場外交易相較于場內交易應用更為廣泛，但是場內數據交易對交易過程中可交易數據的保護性更強，交易過程也更加公開透明。因此，本文首先從數據交易客體的角度，從功能主義方面分析為什么要對可數據交易范圍進行界定；其次，從規范主義的角度分析當下是如何對交易客體進行規定的；最后從實踐的角度出發，分析在場內數據交易模式之下，如何界定可交易數據的范圍。對于場內交易模式，由于交易類別不全面、交易規則模糊、交易標的標準和質量不一以及交易參與主體義務責任不清，導致可交易數據的范圍模糊。未來將加強數據要素的制度構建，通過交易規則的統一化標準化落實，細化不同數據主體或客體的相關制度，在原則性和合法性的基礎之上，建立數據要素合規認證、安全審查、交易負面清單等制度規范，情境化地發揮數據交易的價值，最終實現數據交易的精細化治理。

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