陈兵：科学建构数据交易制度迫在眉睫丨法经兵言

近期召开的国务院常务会议，研究落实建设全国统一大市场部署总体工作方案和近期举措。数据作为基础的创新型生产要素，提高其配置效率，已成为加快全国统一大市场建设的应有之义和关键抓手。科学建构数据交易制度，将各类数据交易纳入规范化、市场化、法治化轨道，在安全合规的前提下最大程度释放数据价值十分必要。

准确把握数据交易的基础与核心

数据分类分级制度是数据交易制度的基础。当前市场中流通的数据资源及数据产品种类多样、形式复杂，需要结合数据的风险与重要程度等对数据进行分类分级，以明确数据交易各环节的各主体的交易范围与使用边界，为数据主体提供清晰的指引，提升数据交易的规范性与有序性，有效提升数据交易规则的科学性和精细度，提高数据要素市场供给质量，进一步推动数据使用权交换和市场化流通。

数据权属结构性分置制度是数据交易制度的核心。近期，深圳出台《深圳市数据交易管理暂行办法》率先探索数据产权结构性分置，设置了数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权等数据权利，为数据交易提供了合理且相对明确的数据确权方案，为数据流转交易、数据收集处理等规则与权利的构建奠定基础，能够引导数据处理者在保护公共利益、数据安全、数据来源者合法权益的前提下进行数据加工使用，提升数据交易的规范性、安全性、正当性。

发挥政府作用推动全国统一大市场下数据交易制度建设

在数据交易制度体系中，政府要用好“看得见的手”，充分激发数据交易市场主体活力。

在机构设置上，国家数据局负责协调推进数据基础制度建设，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，由国家发改委管理。接下来一方面，需要进一步发挥国家数据局在数据交易制度中的统筹作用，促进不同区域、不同行业、不同领域、不同部门的协同治理，避免“九龙治水”现象出现；另一方面，国家数据局能够通过国家层面保障数据统一大市场的建立，促进政府部门间、政企之间、不同行业间的数据开放与共享，打通数据链路，实现数据整合。

在政策制定上，一是推动数据交易制度设计有利于数字产业化与产业数字化、有利于数实融合，赋能实体经济的数字化转型；二是建立健全数据交易市场规则体系，优化数据交易公平竞争环境；三是推进数据安全有序跨境流通交易，鼓励我国数字企业“走出去”；四是参与相关国际规则和数字技术标准制定，探索符合我国实际的中国方案；五是加强数字交易人才队伍培养与建设。

以有效市场为基础完善数据交易

数据交易涉及确权、估价、定价、对接、储存、入场、合规等众多复杂且具有较强专业性的环节，需要在政府与交易者、交易者与交易者之间提供一个具有专业性或掌握相关技术的中介，这就是数据商和第三方服务机构。数据二十条明确提出要建立数据交易场所与数据商相分离的市场运行机制，围绕促进数据要素合规高效、安全有序流通，培育一批数据商和第三方专业服务机构。这为深化数据要素市场化配置改革，充分发挥有效市场效能提供了切入点。

在数据分类分级制度上，数据涉及的行业领域与应用场景是数据分类分级的重要参考因素，在供需匹配中，一方面，数据商和第三方机构需要确定数据产品可适用匹配的应用场景，以便让有需求的主体找到可用的数据，另一方面，数据商和第三方机构能够帮助使用者针对业务、市场、领域及场景，创造性地发现数据需求，以解决特定问题。因此，数据分类分级制度需要充分考虑数据交易场景中的供需匹配环节，使分类分级有利于提升市场配置资源效率。

在数据权属结构性分置制度上，数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制相较于传统的所有权制度具有动态性，数据持有权在数据全生命周期中呈现不同的样态。基此，数据权利人在数据交易过程中首先需要明确其数据可交易的内容与界限，因能力、时间、技术等限制，数据资源持有者将其掌握的数据资源和部分数据权利委托给数据商，数据商和第三方机构通过汇集和聚合数据，形成可进一步开发利用的数据资源。故数据权属结构性分置制度的进一步细化需充分考虑并吸收数据商和第三方机构对于数据资源的挖掘与确权经验。

在数据交易安全合规制度中，除法律规定、行政机关监督管理、数据交易所的规则规范、交易主体自身合规管理外，数据商与第三方机构作为市场化力量，能够发挥自身特点，对数据交易中的交易标的进行“溯源”核查，确保数据加工、处理在合法范围内，对数据的使用场景进行合规评估，避免数据被非法利用。同时，数据商和第三方机构能够针对更高等级的合规需求推出合规服务，辅助交易企业进行数据交易相关的合规建设，对交易合同进行合规审查。

提高数据相关立法的科学性与规范性

在国家立法层面，2021年实施的《数据安全法》规定国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场。“数据交易”正式列入国家法律。2015年，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》提出要引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点。2020年，《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》提出要“构建工业大数据资产价值评估体系，研究制定公平、开放、透明的数据交易规则，加强市场监管和行业自律，开展数据资产交易试点，培育工业数据市场”。

在地方层面，地方性法规、地方政府规章、地方规范性文件等对数据交易作出了细化的规定。贵州、天津、海南、广东、上海等十余个地区已经颁布相关数据条例。浙江省、山西省、河北省、上海市、四川省成都市等也提出政府要牵头支持数据交易，制定数据交易标准，建立数据交易体系。江西省、安徽省、北京市等24个省份和城市都提出设立大数据交易所或大数据交易平台的设想。

纵观当前针对数据交易的立法实践，数据交易的确权、登记、定价、运营、场所、合规等各项各环节均有涉及，对于整个数据交易生态进行规制的法律体系已经具备初步的框架，但仍存在以下问题亟待进一步解决：第一，相关法律法规大多聚焦于原则性的规定，对于市场主体如何获得相应权利、权利边界为何均没有做出详细规定。第二，数据交易各流程的具体规范分散在不同层级，对数据交易跨区域的开展也造成了阻碍。第三，缺少针对数据交易所的专项法律规定。

加大对数据交易支持的科技支撑力度

鉴于数据的非竞争性、非排他性、时效性、可复制性等特点，要推动数据交易在合法合规的前提下充分发展，除了发挥政府、市场、法律的作用外，还需要充分利用科学技术手段应对数据交易中的难题，实现数据交易的安全可信。当前数据交易实践中，有以下几个方面亟待引入技术实现交易可信，应积极推动区块链、隐私计算、数据信托等先进技术应用创新，从技术层面有效解决数据确权、定价、可信交易等问题。

首先，数据安全合规是数据交易中的首要关切，应依托数据分类分级制度对交易数据建立分级保护机制，根据数据级别的不同，提供不同程度的安全保护技术措施，可参考“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易与使用理念，采用隐私计算技术，使跨境交易的各交易主体在不交换原始数据的情况下联合机器学习与分析，或对数据进行去标识化处理后进行交易，从而达到保护敏感重要数据又不影响交易的目的。

其次，数据资源的质量是数据交易过程中的价值点，随着数据规模的不断增大，海量非结构化数据的产生，为了在数据交易中实现数据资源价值增值，则需要对数据进行挖掘与分析，保持合适的数据颗粒度，提高数据交易市场的数据供给质量。

同时，各类数据交易场所、交易平台和交易主体之间尚未形成统一的技术规范标准体系，各方数据接口、标识、编码等难以兼容，导致不同地域和不同行业间数据交易困难，不同交易主体之间数据共享意愿低，难以激发数据交易市场活力。可以探索建立统一的国家数据交易公共服务平台，构建数据标识编码融合、跨区块链和跨隐私计算平台技术服务体系，以推进不同场所、平台和主体之间的互联互通。

最后，数据交易同样需要以数字基础设施的建设为底座，面对当前我国对数据价值的深入挖掘需求、网络频段与应用场景的增多，多元的消费与产业应用，都对数字基础设施建设提出了更高的要求，对此要充分推进云网与算网的协同发展，探索构建以数据要素为核心驱动的算力跨域、跨云调度体系，为数据交易提供高效、集约、绿色、安全的基础设施底座。

（陈兵系南开大学法学院副院长、教授，南开大学竞争法研究中心主任；董思琰系南开大学竞争法研究中心研究助理）