數據要素市場化的法律制度配置

姚 佳

(中國社會科學院 法學研究所，北京 100720)

中國數字經濟的發展已步入快車道。世界范圍內，雖然各國對于數字時代的到來具有極大共識，但是各國就數字化、智能化在科技、經濟、社會、文化等領域發展的理念與側重點卻差異較大，在體系建構、治理路徑以及規則配置上各有特色。中國近年來在發展數字經濟方面獨具優勢、路線清晰。習近平總書記指出，發展數字經濟意義重大，是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。數據作為新型生產要素，對傳統生產方式變革具有重大影響[1](P17-18)。從數字經濟實踐來看，中國在系統構建網絡安全、數據安全和個人信息保護的基礎上，當下以及未來旨在面向如何促進數據高效流通使用、賦能實體經濟等方面構建數據基礎制度體系[2]。在數據要素市場化的國家戰略基調下，如何進一步構建數據基礎制度體系，成為中國科技與經濟發展進程中的重要理論與實踐問題。為保障數據基礎制度在規范化、法治化的軌道上發展，法律制度又將如何跟進、調試與完善，成為當下理論、立法與監管等各領域所共同面對的重要且迫切的任務。

一、數據要素市場化的法律制度構建需求

數據要素市場化的發展既符合數字經濟發展的客觀規律，又與國家政策引導緊密相關。當下，數字技術、數字經濟是世界科技革命和產業變革的先機，是新一輪國際競爭的重點領域[1](P18)。2020年3月，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，確立數據作為一種新型生產要素。將數字經濟活動中客觀化的數據轉化為市場要素動能，是中國的重要政策創新。

綜觀域外，各國都重視發展數字經濟，但是各自發展和治理路徑不盡相同。美國近年來以持續強化數字基礎和數字技術如5G無線通信、人工智能、網絡安全為建設的重心[3](P35)，同時延續其一貫的商業發展開放態度，對互聯網的發展也持自由開放態度[4](P9)。受美國隱私保護傳統的影響，對于個人信息或個人數據的保護，主要從消費者隱私保護的角度予以規制。而專門對于數字經濟發展的強調，在國家層面并無統一行動，而主要依靠商業領域自身發展。

歐盟數字經濟發展并不顯著，但是數據治理立法卻較為密集。2018年《一般數據保護條例》(GDPR)施行之后，又陸續推出歐盟《非個人數據自由流動條例》，意在打破非個人數據之間存在的壁壘，以更好地推動非個人數據在歐盟境內的自由流動。近年來又相繼推出《數據法案》、《數據治理法》、《數字市場法》、《數字服務法》等法案。歐盟推出這些法案，意在對數據進行系統治理，但在推動數字經濟發展方面卻并未有更為顯著的行動。

相較于美歐，中國發展數字經濟的優勢顯著，并且強調數據要素市場化以及數據基礎制度的構建。對于數據基礎地位的強調并將其上升為生產要素，是中國近年來發展數字經濟的頂層設計與重要環節，成為發展數字經濟的顯著特征，走出了有中國特色“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”[5]之路。近年來，國家層面不斷推出相關政策，強調數據要素的基礎地位以及數據基礎制度的構建。在世界范圍內，對于數據要素的認識和制度的系統構建，中國居于較為領先的地位，也為做強做優做大數字經濟奠定了基礎。

在國家整體推動數據要素市場化以及構建數據基礎制度之時，仍然存在諸多障礙以及制度闕漏，這就要求經濟、法律與社會在各個制度層面予以回應。2022年6月22日，中央全面深化改革委員會第二十六次會議審議通過了《關于構建數據基礎制度 更好發揮數據要素作用的意見》，強調數據基礎制度建設事關國家發展和安全大局，要維護國家數據安全，保護個人信息和商業秘密，促進數據高效流通使用、賦能實體經濟，統籌推進數據產權、流通交易、收益分配、安全治理，加快構建數據基礎制度體系[6]。江小涓教授曾指出，如果數據市場或數據社會無法形成有效的自發秩序，不能依靠競爭和主體間的博弈維護交易秩序和穩定預期，不能促進創新，那是否就意味著需要形成一個行政監管和法律秩序為主的經濟和社會？其中，數據的權屬和交易秩序如何形成是一個大問題，預示著數字時代與數據市場是否與“市場經濟”相容[7]。盡管數據產權命題需要經濟學和法學等共同作業，但是對于任何客體，可交易的前提均是主體對相應客體具有明確的權利邊界，否則就不存在交易的基礎。數據權屬問題素來是法學界關注的重要問題，也是未下定論之題。但是，面對數據要素制度等前沿制度的急速發展，相關理論和問題的障礙與難題已不可回避，法學理論與法律制度應對數據確權與數據交易予以系統回應。

二、數據要素市場化的客觀基礎：從“數據”到“數據要素”

數據是一種電子記錄，其本身是一種客觀存在。個人、平臺、公共機構等不同主體的數據，在不同場景之下，既存在客觀歸屬，又存在一定價值評價。需要明確的是，數據本身可能并不一定具有經濟價值。如姚期智院士所指出的，數據經濟價值的產生是在決策模型的使用上，分配經濟價值實際上分配的并不是原始的數據資料，而是分配數據原始資料所產生的決策模型所帶來的經濟價值。事實上，隨著算法的運用、算力的提升，通過數據分析，有效地提升了人類的決策力和判斷力。人們更多地聚焦于一種“體量”意義的數據給各領域帶來的改變[8]。與此同時，人們也較為自發地在數據資源、數據資產、數據資本等多個向度討論數據的價值與功用[9][10][11]。在《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，確立數據作為一種新型生產要素。認識數據相關概念及其核心特征，對于思考即將推進的數據要素市場化以及數據基礎制度構建，是一個必要前提。

(一)數據、數據資源、數據資產、數據資本與數據要素

在認識論上，數據雖然具有經濟價值，但是就概念構成而言，從“數據”到“數據要素”之間仍需要一系列概念支撐與證成。在計算機科學、經濟學、管理學和其他學科領域，主要系由數據資源、數據資產、數據資本等概念作為中間過渡性概念，最終形成“數據要素”概念。而對中間系列隱性概念的理解，也有助于更好地理解數據何以成為數據要素，以及數據要素如何更好地發揮其獨特價值與作用等關鍵問題。

數據資源，是指有含義的數據集結到一定規模后形成的資源。信息化的廣度和深度都達到了相當水平，數據就成為資源[12](P32-33)。對于“數據資源”這一概念的使用，《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》(國發〔2015〕50號)提出，發掘和釋放數據資源的潛在價值，有利于更好發揮數據資源的戰略作用，為此應積極推動公共數據資源開放與保護以及數據資源權益等相關立法工作。在2021年3月《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中，對于數字資源的利用和保護等問題，在公共數據開放共享、建立健全數據要素市場規則、加強網絡安全保護等方面多次提到。同時各地方政府也紛紛推出加快公共數據資源開放利用實施方案等文件。無論是抽象層面對于數據資源的概括，還是在具體政策指引方面對于數據資源的強調，都表明這一概念在當下所具有的重要意義。

數據資產，是指擁有數據權屬、有價值、可計量、可讀取的網絡空間中的數據集[13](P73)。這一概念一般是從企業角度出發，旨在挖掘數據對于企業的價值。也有論者認為，應從個人、企業、政府、國際等多層面審視數據資產的作用和意義[14]。這一概念在討論數據價值和確權等問題之時也有一定的運用，有利于人們理解作為數據集合的數據的價值和意義。

數據資本，是指以現代信息網絡和各類型數據庫為重要載體，基于信息和通信技術的充分數字化、生產要素化的信息和數據。這一概念與單純的數據信息、信息與通信技術資本相區分，重點分析數據和信息的生產要素化過程，及其作為生產過程的關鍵投入對于經濟增長的影響[15](P39)。在已有的數據相關概念體系中，數據資本這一概念已經相當接近于數據要素這一概念，并將其置于生產要素的地位。從生產投入與經濟增長的角度進行討論，由于數據資本化仍然需要較多條件，因此數據資本這一概念在當下所討論的數據流轉利用方式中使用不多，但近年來在討論數字經濟等新經濟方式之時也有所關注[11]。

數據要素，是數據成為用于生產產品和服務的基本投入因素之一[16](P24)。從生產要素的角度探討數據的地位，更推進了數據在經濟、社會乃至國家發展中的基礎地位。在《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，從加快培育數據要素市場、加快要素價格市場化改革以及健全要素市場運行機制等多角度探討數據要素的機制體制配置。至此，從生產要素角度探討數據的開發、利用、流轉等具有了相應政策依據，并致力于從不同層面實現數據的生產要素作用。

以上對于已有數據相關概念的初步探討，有助于理解當下可能會在不同背景和場景下運用的不同概念。這些概念可能是從“數據”到“數據要素”之間的一系列概念，它們之間或有交叉和重合，又具有自身的獨立性，對于觀察數據領域的概念發展與實踐發展過程具有重要意義。在數據要素市場化過程中，這些概念都在不同層面和不同程度上具有意義。就概括的數據而言，除了數據治理之外，尚需從流通利用、社會生產、社會資源開發等多角度理解和觀察，而數據、數據資源、數據資產、數據資本和數據要素是理解這些不同場景、討論不同情形的概念基礎和理論工具箱。

(二)數據要素的特征

數據要素的價值以其開發、利用和流通為關鍵。數據的虛擬性使得其必須在以其他生產要素作為載體才能發揮作用，其多存在于信息和通信技術產品之中。經濟學領域有論者認為，虛擬性是數據區別于其他傳統生產要素如勞動力、資本和土地的最主要差異，也是知識、技術、管理和數據等新型生產要素的主要特點。同時，數據還具有非競爭性、排他性、規模報酬遞增、強正外部性、產權模糊以及衍生性等特征[17](P143-144)。數據本身的特征加之數據要素的主要特征，共同構成了數據要素的獨特特征。

數據要素本身的作用與數據基礎制度的構建，為如何發展以數據要素為核心的數字經濟帶來新的動能。數據要素所具有的特征劃定了其與其他生產要素的邊界，并對其他生產要素的作用和功能的實現發揮輔助作用，甚至一定程度的主導作用。比如對于勞動、資本、土地、知識、技術、管理等要素，傳統上數據主要發揮輔助作用，提供一些決策輔助支撐。但是面向未來，數據對于這些傳統生產要素的發展可能會發揮主導作用，使傳統生產要素向智慧化方向邁進，從技術的角度提供更具有深度和廣度的決策支撐[16](P28)?？偠灾?，從數據要素角度觀察數據的全生態，才是構建數據基礎制度的前提與基礎，數據基礎制度的構架也必然是覆蓋數據全生態的規則提煉。

(三)數據基礎制度構建中的未竟難題

數據要素的利用也存在一系列亟待解決的問題。比如產權邊界不清晰，如何界定不同主體之間的數據和相應可能享有的產權，甚至如何界定數據產權這一概念，都存在較多分歧與爭論。上述數據要素的特征是否對數據賦權具有決定性作用？有觀點認為其非競爭性、產權模糊等特點對于賦權存在極大障礙，因而否定數據產權。有觀點基于數據占有即排他而認為存在賦權空間，但賦予何種權利類型則仍需探討。值得關注的是，數據要素更多是從數據如何發揮更大功用的角度考察，在涉及可能的賦權問題時，則會基于數據、數據資源、數據資產等不同形態而予以討論。

若數據產權問題存疑，則數據交易就成為難題。產權不清晰、數據內容定價缺乏相應標準，就導致數據產權與數據交易之間產生“雞生蛋還是蛋生雞”的難題，從而使數據要素市場化的實現存在諸多障礙。如何破解這一系列難題是數據要素市場化的關鍵，不僅需要解決為何市場化的問題，更需要解決如何市場化的問題。尤其是在國家層面推動數據要素市場化的大背景下，即便面對可能存在障礙的問題，也不能再采取“鴕鳥政策”，而應當積極回應數據要素市場化，構建系列基礎制度。

三、數據要素市場化的制度構建基礎：數據確權

數據要素市場化應當建立在客觀事實與實踐需求的雙重基礎上。與此相應，法律應在客觀認識事物與社會事實的基礎上作業。數據確權制度的構建雖然是要解決數據要素市場化的問題，但更是為了解決數據歸屬與利用行為的公平與激勵問題。對于不同主體，應當根據數據生成的原理與路徑，對不同的數據享有不同權利，對于可利用的數據，則進一步討論流轉利用的問題。

(一)數據確權：確什么權？

數據確權究竟應指向哪些權益以及包含哪些內容，近年來爭論頗多。有論者認為，數據權益分配應遵循二階序列式論證規則，即公共利益與人格利益一般優先，財產利益則按各方在數據活動中的貢獻度確定權利邊界[18](P67-75)。有論者則認為，應從物權法的角度著眼，以權利分割思想為基礎，以數據用益權和數據所有權二分為思路，由數據原發者享有所有權，由數據處理者享有用益權[19](P117-127)。另有論者認為，對于處在公開狀態的沒有獨創性的大數據集合，應當為耗費實質投入并達到實質規模的大數據集合設置有限排他權，即公開傳播權[20](P10-13)。還有論者認為，基于對數據的事實控制，數據控制者具有事實上的數據使用權，在確立數據流通利用責任規則的基礎上，可進行數據的流通利用[21](P1419-1422)。這些爭論從不同角度，對數據確權問題進行討論。數據確權主要集中于數據的財產利益，在這方面，基本上均認同根據數據活動中相關主體的實質投入和貢獻度予以確權的思路。

財產權益的確認與分配比人們想象得更加復雜和困難。當提及對一項所謂的財產是否應有相應財產權時，英國哲學家、社會學家霍布豪斯(Leonard T.Hobhouse)認為，法律理論與經濟事實之間、成文法與習慣之間以及權利的推定內容與實際享用之間存在著巨大差異，導致同一制度(在一定限度內)被描繪得全然不同，且均誠意滿滿又言之鑿鑿[22](P168)。數據確權主要以面向數據的利用流通為關鍵，進入流通利用活動中的數據事實上與個人信息保護相區隔。在中國實施《個人信息保護法》并已構建較為充分的個人信息保護制度之后，前端基于個人信息處理規則的適用，可以認為其切斷了個人數據與數據處理者所處理的數據之間的聯系。數據處理者可以利用的只能是匿名化信息，盡管在技術上能否完全實現法律意義上的“匿名化”另當別論。隱私保護與個人信息保護是一個當然前提。除個人信息之外，個人仍生產或貢獻了其他屬于財產權益范疇的數據，比如個人撰寫相關文字內容、上傳相應圖片、視頻等可能構成著作權或者其他權利的內容。數據確權也應包括如何看待這部分內容的性質以及歸屬等問題?？偠灾?，數據要素市場化的主要立足點應集中于數據的財產權益的確權，以實現數據要素市場化的初衷與主要目標。

(二)數據確權：如何確權？

任何利益確認的前提均為事物本身的實際存在、基本原理以及實踐或習慣中各方主體所共同認可的事實。在數字經濟已發展多年的背景下，對于如何確認不同主體的數據權益，已形成一定共識，也有一些問題尚待商榷。

基于不同主體生成數據的事實，在眾多爭論之中，“數據來源者”和“數據貢獻者”的思路，基本上為各界所認可。從個人與數據處理者之間的關系來看，二者對于不同數據的區分以及性質，在相當程度上已形成一定共識。

個人數據以個人生成為基本原則，并與個人信息相區分。在中國現有法律制度下，個人信息保護規則已將個人信息與后端的個人數據切斷，實現相應區分。因此，在數據要素市場化背景下討論的數據確權中的數據，實則并不涉及個體的人格利益，侵害人格利益的侵權法適用則另當別論。在與個人信息相區分之后，以“數據來源者”為基本評判標準可知，個人撰寫相關文字內容、上傳相應圖片、視頻等可能構成著作權或者其他權利的內容，在平臺與用戶訂立的格式化的用戶協議中，平臺也認可用戶對這些內容享有相應所有權，而平臺僅享有相應使用權。另外，還有一些數據是為實現某種市場基礎設施的輔助功能而形成的數據，例如，身份認證、行為分析、連接匹配和聲譽信用等，進而形成認證數據、分析數據、連接數據和聲譽數據等[23](P1585)。這些數據大致屬于用戶作為數據來源者所貢獻的數據，但是這些數據實際上也會在不同活動中呈現為不同形態，并且根據不同場景而分別歸屬于個人或平臺等不同主體，因此，此處對于這些數據僅屬于客觀描述。

對于上述前一類用戶享有著作權或其他權利的內容，應當屬于個人數據。準確而言，用戶屬于此類數據的來源者。那么，在討論數據要素市場化之時，接入用戶作為平臺運營的“貢獻者”的這一話題之時，個人可否就平臺在運營過程中概括使用這部分數據獲得的收益而請求作為數據貢獻者參與相應的利益分配呢？這個問題實則是近年來討論較難逾越的障礙與爭論點，但或許也能以相對抽象簡單的思路來理解。

首先，個人有權授權平臺等主體使用自身的數據，但同時也有權不授權包括平臺在內的相關主體使用這部分數據。未獲得用戶授權而使用或者不當使用這些數據而對用戶產生不利評價、侵害用戶名譽權的，應承擔相應侵權責任。

其次，若僅從一端或一個橫截面來看，個人確實是數據的貢獻者，但是平臺經濟最大的特點在于其突出的網絡效應、規模效應以及生態性，只有在平臺這一載體上的互動、指數型疊加等活動，才能產生最終的經濟價值。有學者認為，數字技術不僅賦能文化產業全鏈條，而且創造出了新的平行數據市場——海量消費者數據被廣泛收集使用，創造出精準推送廣告的價值[24](P15)。但是平臺與消費者之間的關系，必須放置在平臺與消費者之間無限頻次互動行為與活動之中才有意義。事實上，平臺通過一系列網絡生態的形成與塑造，進而提升用戶的體驗和平臺的服務，也是一種對于用戶交互的“反饋”與“對價”。

最后，若從數量上計算，用戶數據的貢獻隨著用戶的增加被無限攤薄，因此以何種“利益池”為基本標準來計算十分困難。這一點與作為著作權人的作者與文獻數據庫類平臺主體之間的關系完全不同。數據庫屬于完整地使用相應作品，除了作品的形式被數字化處理以外，其余并未有實質性改變。從已有的作者與數據庫之間的信息網絡傳播權糾紛來看，也多以侵權責任的承擔來判定相應損害賠償數額。雖也有作者主張要求數據庫基于日常運營而分配相應收益和利潤，但目前實踐中尚未有先例支持。因此，作為平臺的數據貢獻者，其數據以無限量級體現，如何確定每一數據以及數據來源者的實際貢獻，似乎理論上和實踐上均不太可行。

企業或平臺對其自有數據以及基于其投入與貢獻而生成的數據享有相關權益。企業或平臺在自身運營過程中，已產生相應經營、財務、管理等諸多數據，系企業或平臺的自有數據。在用戶數據經授權已由平臺享有使用權的前提下，平臺基于投入與貢獻而享有相關數據權益，即經過算法加工的數據屬于平臺?！皵祿鳛樾滦蜕a要素”，其中的“數據”實際上包括多種形態，如個人信息匿名化處理后的數據、平臺自有的信息或數據、平臺自身生成的數據、基于技術介入而形成的認證數據、分析數據等。這些數據經由算法以及技術的加入，形成新的數據，供平臺自身或者公共性意義上的統計、分析、決策以及提升社會福祉等多種目標的實現。

根據勞動理論以及勞動投入是否產生增值價值等，經算法加工挖掘而增值的數據，具有商業秘密的屬性，甚至可成為商業數據權[25](P92-97)。這一觀點也是在不斷爭論中逐漸形成的。當下所聚焦討論的數據產權等問題，實際上也主要聚焦于這部分數據。在“大數據時代”以前，線下經營者或數據持有主體對其所掌握的數據也會進行統計以及后續利用，但對于這部分數據權屬似乎并無爭議，也未見討論此類數據的權屬問題。在進入“大數據時代”之后，由于數據體量的劇增和算法的加入，使得數據發生了“質”的飛躍，能夠發揮更多價值。同時又由于平臺經濟中用戶與平臺之間的距離更近，其連接更為直接和直觀，使得用戶權益的強調更為突出。有學者也將此種理論概括為數據生產理論[26](P11)。對于企業或平臺數據，就有數據集合、數據聚合以及數據資產、數據資本、數據資源等多種描述性概念，但其實質仍為數據的多種樣態。因此，此處討論數據確權等問題時并未對其進行區分。對于一般而言的企業數據，或可概括地歸屬于平臺，即這些數據具備匿名化個人信息、經加密和算法加工挖掘、具有(交換)價值與具備技術相通的可行性[27](P115)。至此，企業或平臺的數據權利邊界也相對比較清晰。

除此之外，工業數據的產權問題值得關注。在工信部《工業數據分類分級指南(試行)》中，工業數據是工業領域產品和服務全生命周期產生和應用的數據，包括但不限于工業企業在研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等環節中生成和使用的數據，以及工業互聯網平臺在設備接入、平臺運行、工業APP應用等過程中生成和使用的數據。這類數據也是當下亟待開發利用流通的數據，其產權如何界定也是較為重要的。

至于公權力機關與個人之間對于數據權利的界限以及對數據享有的權益問題，實際上與企業或平臺等享有相應數據權益的基本邏輯相同，只不過公權力機關對數據的使用等會存在基于公益目的的例外考量。在以往實踐中，至少從數據確權角度而言，人們并不會否認公權力機關對于相應個人、企業或平臺數據的使用，只不過需要遵循個人信息保護、數據安全等方面要求。同時，對于財產權益分配的請求，至少從目前的理論和實踐來看，公權力機關對于數據的使用更多旨在實現公益目的，如何衡量其中所謂的財產性收益尚難以界定。相應地，公共數據本身則應被定位為公共產品而向社會開放共享。

(三)數據確權：制度分層設計

數據確權是數據要素市場化的基礎與關鍵。實踐中業已形成一些基本事實，以及主體之間基本認可的事實，并且一定程度上符合理論邏輯。在這些基本事實的基礎上，有一些可納入現行法律框架之中，有一些則需要立法予以進一步確認與強調。因此，就未來的立法而言，一方面是對于人們認識到的但卻可能有所忽視的已有的社會事實予以確認；另一方面，應同時補足需要調整但是現行法又未予規定的內容。

確認已有的社會事實以及主體權利。如個人對于其生成的數據享有相應著作權或類似權利。而且在平臺實踐中，就用戶享有數據所有權、平臺享有使用權在絕大多數的平臺協議中均有約定。當然，此處的“所有權”并非財產法意義上的所有權，而是類似于著作權意義上的權利。這部分內容實際上在現有法律框架下可以通過侵權法解決，但是可進一步確認實踐中業已認可的用戶權利，同時明確企業數據權益的范圍。

2022年6月中央深改委會議提出，要建立數據產權制度，推進公共數據、企業數據、個人數據分類分級確權授權使用，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制，健全數據要素權益保護制度[6]。這一數據領域的“三權分置”與傳統上農村集體土地的“三權分置”的思路不同，它強調的是一種“持有”，意在防止除數據主體、數據持有主體之外的其他主體的侵害。同時，數據加工使用權、數據產品經營權也是從流通利用角度確認數據加工者、數據產品加工者的相應權利。

增加完善財產權益分配的規定。對于企業、平臺等利用匿名化信息、經算法、技術等投入而獲得的收益歸企業或平臺等享有，同時對于個人信息的匿名化通過相應標準予以規定。公共數據開放共享，以免費為主，個別情形下可考慮以彌補成本為依據的有償模式，但仍應以無償為主，有償為例外。

四、數據要素市場化的重要制度構建：數據交易

數據交易是數據流動和利用的重要制度依托。財產權制度意在確認財產等客體之歸屬，這是數據交易的前提。任何交易均旨在針對權利邊界清晰的客體進行交易，也是旨在維護交易安全，否則就不可能存在交易。同時，數據交易也是國家數據要素市場化的重要制度與關鍵環節。法律制度如何回應，亟待思考研判。而信息領域的交易，也曾經遭受質疑。美國經濟學家阿羅(Kenneth J.Arrow)曾提出信息交易悖論，即在交易時，買方需要事先了解或獲取數據或信息，以確定數據或信息的價值。一旦賣方向買方披露了數據，買方就相當于免費獲取了信息或數據[28](P145)。阿羅悖論提出了一個很關鍵的問題。在由來已久的任何買賣或交易之中，法律對于當事人之間主要解決的就是信息不對稱的問題。在合同法或消費者法的各種規則建構之中，通過強化經營者或賣方的說明義務和信息披露義務，也是旨在解決信息不對稱問題。當“信息或數據”本身成為交易客體時，交易中所要解決的信息不對稱是否包括所要交易的數據或信息本身呢？這似乎又陷入另外一個循環論證之中。面對一系列疑問，下文擬探討數據交易制度的基本構造及其規則配置需求。

(一)數據交易制度的相關規定

數據交易作為一種以數據為交易客體的制度，關于數據、交易、數據交易管理等一系列規則均涵蓋于其中。2021年6月通過的《數據安全法》規定了國家建立健全數據交易管理制度。其中，第19條規定：“國家建立健全數據交易管理制度，規范數據交易行為，培育數據交易市場?！钡?3條規定：“從事數據交易中介服務的機構提供服務，應當要求數據提供方說明數據來源，審核交易雙方的身份，并留存審核、交易記錄?！边@是首次在國家立法層面明確規定數據安全之下的數據交易管理制度。這一制度的確立既為后續數據交易流通制度的構建奠定了基礎，同時也留下一些問題尚待探討。比如，到底應如何界定數據交易制度、數據交易管理制度？哪些數據可以交易？涉及哪些主體以及具體交易形式？這些問題都直指數據交易制度的核心。

在個人信息保護立法的過程中，也曾對個人信息流動利用等有所關注。2020年10月《個人信息保護法(草案)》(一審稿)第1條規定：“為了保護個人信息權益，規范個人信息處理活動，保障個人信息依法有序自由流動，促進個人信息合理利用，制定本法?！逼渲忻鞔_提出“保障個人信息依法有序自由流動”。不過后來考慮到個人信息保護法主要致力于對個人信息的保護，而對于信息流動規則等應由其他法律規定，因此在《個人信息保護法(草案)》(二審稿)中將該句話刪除，改為“為了保護個人信息權益，規范個人信息處理活動，促進個人信息合理利用，制定本法?！睂τ诤侠砝玫那樾卧趥€人信息保護法中有所規定，而對于流動等內容未再提及。這一點可以理解，因為無論從原理上還是在法技術上，都很難完成在一部法律中規定信息數據法全部規則的任務。包括歐盟在內的比較剛性制定信息數據法律的國家或地區，對于個人信息保護、非個人數據的自由流動以及數據系列市場制度都是逐步推進的。

在國家市場監管總局和國家標準化管理委員會聯合發布的《信息技術 數據交易服務平臺 交易數據描述》(GB/T 36343-2018)這一推薦性標準中，第3.2條規定，交易數據是在數據交易服務平臺上供需雙方進行交易的合法、合規數據。第3.3條規定，源數據是數據供方未經過特定需求加工直接用于交易的數據。第3.4條規定，服務數據是以源數據為基礎，經過特定需求加工，滿足特定目標的數據。而對于數據本身，在第5條交易數據描述框架中規定，交易數據描述信息包括必選信息和可選信息兩部分。必選信息包括：數據編號、數據名稱、關鍵詞、所屬行業、數據種類、數據內容、數據價格、數據計費方式、數據規模、數據存儲格式、采集時間、數據發布時間、數據溯源、數據質量、交付方式、供方權屬范圍、需方權屬范圍、更新頻度和更新方式?？蛇x信息包括：語種、數據用途、失效時間、水印標識、簽名標識。

綜上，《數據安全法》中的數據交易管理制度和《個人信息保護法》中的“個人信息不包括匿名化處理后的信息”等作為數據交易的關鍵前提和制度指引，是數據要素市場化的制度基礎?！缎畔⒓夹g 數據交易服務平臺 交易數據描述》這一推薦性標準中的相關內容從交易數據的標準化角度進行了細化，也為數據交易提供了必要的指引。在進一步構建數據交易制度時，已有的規則應進一步細化，明確標準、邊界，新的制度需求則需進一步構建。

(二)數據交易：交易什么？

數據交易的客體，理論上和實踐中的范圍可能會存在差異。在概括地討論數據交易的范圍時，應考慮個人、平臺或企業、國家等不同角度，除涉及隱私、個人信息以及數據安全而不得交易的數據之外，其他數據幾乎都存在交易的可能。然而，由于不同數據主體作為數據貢獻者的地位和作用不同，因此其是否享有參與利益分享的必要以及是否有交易數據的必要，仍需逐一考察。

個人數據理論上和實踐中似無交易的必要。雖然有的主體是數據貢獻者，但其參與后續數據流通鏈條中的利益分配似乎未必合理，其權利仍可通過侵權法等其他途徑予以保護和救濟。那么，個人數據可否交易呢？理論上而言，個人數據也可以交易，只不過這種交易可由私人自由安排，似無納入數據交易規則或數據交易管理制度的必要，遵循當事人之間的意思自治即可。通?？赡苄枰獦嫿ń灰字贫鹊念I域如房地產交易、證券期貨交易等往往與市場聯系在一起，不與市場聯系在一起的交易似乎難稱為交易制度。這一點與私人間的交易在語義和制度建構上迥異。數據交易制度更旨在調整難以界定、難以衡量和定價的大規模、海量數據集合的交易與流動。

對于企業或平臺而言，其可就自有數據以及基于其投入與貢獻而生成的數據進行交易。但由于企業或平臺本身在數據類型、技術能力等方面極具差異性因此其自有數據往往并非標準化的。即便能夠交易，也可能對于其他企業而言意義未必很大。同時，這些數據往往可能構成企業的商業秘密，因此有的企業就自有數據與他人交易的意愿很低。當然，如若雙方有交易意愿，法律上并不存在限制交易的制度障礙，主要是技術層面交易的可行性等問題。

對于企業或平臺基于其投入與貢獻而生成的數據，則屬于目前數據交易的主要內容。一般認為，在市場上交易流通的數據應當是經過處理后的數據商品，即數據產品[29](P71)。對于這一類數據產品，當下交易較為普遍。比如在個人征信領域，相關機構或企業可能就個人在相關平臺上的行為或活動的特征性內容(數據畫像)等進行交易。當然，這類去標識化與匿名化的處理首先要符合《個人信息保護法》的規定。至于在技術意義上的隱私計算技術等能否絕對實現去標識化或匿名化，暫且不論。另外，與前一類企業或平臺的自有數據相關，企業或平臺也可能就這一部分數據通過算法的應用而使數據增值，形成新的數據集合，從而進行交易，此種經加工的數據一般是數據交易的主要客體。

地方立法為可供交易的數據劃定了“紅線”。雖然對于企業或平臺的數據哪些可以進行交易還存在探討空間，但對于哪些數據不得交易則已有一定共識，并已在相關地方立法中有所規定。比如，2021年6月通過的《深圳經濟特區數據條例》第67條規定，市場主體合法處理數據形成的數據產品和服務，可以依法交易。但有下列情形之一的除外：交易的數據產品和服務包含個人數據未依法獲得授權的；交易的數據產品和服務包含未經依法開放的公共數據的；法律、法規規定禁止交易的其他情形。2021年11月通過的《上海市數據條例》第55條規定，本市鼓勵數據交易活動，但有有下列情形之一的不得交易：危害國家安全、公共利益，侵害個人隱私的；未經合法權利人授權同意的；法律、法規規定禁止交易的其他情形。這些規定與《個人信息保護法》的相關告知同意規則保持一致，劃定了不得交易的數據的禁止性標準。

總體來看，可交易的數據類型已基本達成共識，即可交易和可分配并非是一個問題，通常所說的需獲得授權而交易的個人數據實際上已經成為一種數據產品，并應限定使用目的。比如用于個人征信等情形或場景，個人為了獲得相應授權或信用交易，則可能會將自己的數據主動或應授信主體、信用交易主體的要求進行披露[30](P88-89)。再比如，醫療數據等也是為了醫學研究等需要而進行授權使用。但即便是獲得個人授權的數據，也不宜進行較為廣泛或不加限制的交易。

(三)數據交易：如何交易？

數據交易應遵循數據自身的特性而設定相應模式。有論者認為，從數據產品的邏輯來看，以數據共享和流通為主的交易模式主要包括數據管道模式、客戶主導的數據集市模式、供應商主導的數據集市模式、數據平臺市場模式、做市商市場模式五種。通常提到的數據交易所和交易中心大多屬于數據平臺市場模式，即平臺不持有數據，只連接供需雙方[31](P7)。有論者認為，數據交易應成為撮合數據交易、提供安全認證的機構，而非以商場或證券交易所為模型[28](P154-155)。在一系列交易模式之下，除交易主體之外，數據流通交易體系中還存在數據資產評估商、數據交易服務機構、技術中介、咨詢中介、數據聚合商等主體[32](P32)。

中國的數據交易不僅由市場自發形成，政府也通過制度建設、政策激勵等對數據交易制度加以引導。近年來國內已建立40家數據交易平臺，并不斷探索數據交易機構的適當方式。我國數據交易平臺在不斷發展的同時，也仍然面臨數據產權不清、數據交易活躍度不高、新技術支撐不充分、出現平臺同質化競爭苗頭等問題[33]。數據確權問題，實踐中也多通過數據登記等方式要求說明數據來源，這一點也符合《數據安全法》第33條規定的“從事數據交易中介服務的機構提供服務，應當要求數據提供方說明數據來源，審核交易雙方的身份，并留存審核、交易記錄”等要求。

目前，在系統構建網絡安全、數據安全以及個人信息保護制度的基礎上，我國已在世界范圍內率先通過自上而下與自下而上相結合的方式推動構建數據要素市場化制度，同時系統構建網絡安全、數據安全以及個人信息保護制度，因為只有充分保障數據安全，數據要素市場化的發展才有意義。有論者認為，當下數據要素市場化還存在諸多問題，比如，數據要素交易流轉鏈條長、交易法律法規不完善、數據要素治理效能較低，造成數據要素在流動、交易和配置過程面臨諸多安全和濫用的風險[34](P17)。針對實然層面和制度層面可能存在的漏洞，須通過不斷研發新技術賦能數據權益的保障。比如隱私計算、聯邦學習等技術，通過“數據不動模型”實現“數據可用不可見、用途可控可計量”等目標，推動數據交易發展，同時避免侵害個人隱私，保障數據安全。

數據交易制度作為數據要素市場化的關鍵制度，既要在保障數據安全的基礎上求發展，更要在發展的過程中保障數據安全，同時應聚焦于主體權利、權益分配、合同安排、法律責任等諸多基礎問題。國家通過數據基礎制度的構建，促進數據交易的進一步發展，這既是市場發展的需求，也是數字經濟做強做優做大的基礎。

四、結論

在世界范圍內，中國在推動數字經濟發展方面走出了一條特色之路。相較于歐盟、美國，中國并未停留于對抗互聯網、數據、科技發展之中存在的風險而予以治理，而是充分發揮新技術的動能，通過一系列推動市場發展與激勵制度的構建，充分發揮制度勢能。針對數據要素市場化面臨的數據產權、數據確權、流通交易、收益分配、安全治理等系列難題一方面應按照事物的本質和客觀規律加以認識，并充分確認在同一個法律關系中各方主體所共同認可的事實；另一方面，在確認事實和已有良好實踐的基礎上，再通過制度構建，合理分配相應利益，以實現制度公平。在面對數字經濟發展問題時，通常將其置于技術的場域予以審視。當遇到制度漏洞或技術漏洞時，人們往往寄希望于通過更加先進的技術予以彌補。新的技術或許在相當程度上可以奏效，但也可能面臨“效率-安全-效果”的三角困境。而正是由于要持續不斷地應對這些難題與困境，才更加需要思考如何促進技術發展與制度完善。中國在本輪數字經濟發展中已在相當程度上占據優勢地位，國家通過系列法律政策推動數字經濟發展。中國的實踐與經驗，可凝練為中國經驗、中國樣本與中國智慧，亦能更好向世界分享。