【东看西看】盘和林:中外数据交易立法有哪些差异？

　　中新经纬6月23日电 题：中外数据交易立法有哪些差异？

　　作者 盘和林 浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员

　　6月22日，中央全面深化改革委员会召开第二十六次会议，审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。会议明确了未来中国发展数字经济的总体思路。接下来中国将从数据确权、数据交易、数据安全等多个层面推动数据基础制度的建设，实现数据交易全链条监管、督促各级政府、部门齐抓共管，共创数据交易保障体系，为数据要素高效流通制造有利条件。

　　数据要素有何特性？哪些因素影响要素市场建设？对比美欧，中国数据交易立法还有哪些空间？本文尝试围绕以上问题进行探讨。

　　数据要素有何特性？

　　中国数字经济领域首部国家级专项规划《“十四五”数字经济发展规划》确认了数据的核心要素地位。那么，数据要素与技术、劳动力、土地、资本等传统要素市场有何异同？

　　其一，数据要素流通有安全性的要求。其他要素的流通往往由市场自主匹配，政府监管主要面向维护市场交易公平。但数据泄露、数据滥用会造成严重的负面影响，所以数据流通顺畅的前提是政府加强对数据流通的管理能力，尤其是要注重配套技术监管手段，监管的部门要懂技术。

　　其二，数据要素权属界限并不清晰。其他要素的权属较为明确，但数据要素的权属却存在很大的不确定性。比如有数据分析公司通过公开数据来解读个人用户，甚至可以将个人用户的隐私信息都挖出来，在这个过程中公开数据往往不具备隐私保护条件。

　　其三，数据的需求是多元且复杂的，数据的价值链条更为复杂。其他要素有很明确的供应体系，从供给到需求，是一条完整的价值链，但数据却不是。数据下游应用的范围很广。同样的数据，可以应用在不同的领域。

　　制度、生态、数商(中介)如何影响要素市场？

　　制度是激活数据要素市场的决定性因素。数据要素流通有安全性的要求，所以，需要建设完善的制度来监管数据流通，否则将会导致严重的隐私泄露问题。同时，制度也是为了规范数据要素交易，实际上没有制度，也会有数据交易，只是大量交易存在于灰色和黑色地带，这样的数据交易是不可控的，并最终会给社会带来不可挽回的负面影响。

　　生态是激活数据要素市场的重要因素。数据要素流通的目的是释放数据价值，有序利用数据资源，而形成生态就是为了更好应用数据资源，让更多市场主体参与进来，对数据要素各个环节进行填充，丰富和活跃数据交易。

　　数商(中介)是激活数据要素市场的关键要素。数据要素供需匹配十分复杂，这中间需要大量的资源匹配工作，大多数数据需求是定制化的，若没有数商对数据进行收集、清洗、整理、标注、打包，很多数据是达不到可交易条件的，没有数商，数据价值既不能在供给端被发现，也不能被需求端所接纳，所以数商在数据交易中是很关键的存在。

　　数据确权与数据市场，先有鸡还是先有蛋？

　　产权是数据交易的基础。没有具体产品的数据市场，如何从法律上确权？

　　法律确权方面，“谁投入、谁贡献、谁受益”是我们进行数据确权的总体原则，但在实际确权操作中，却有很大的困难，数据需求往往是定制化的，数据采集针对的数据，有些是明确有贡献者，有些是没有贡献者，是公开数据。

　　对于数据确权，个人认为可以从以下几个方面来完善确权体系：

　　其一，划定个人信息隐私和公共数据之间的边界。当前个人信息泄露的问题比较严重，要加强对个人信息的管理，尤其是在个人信息使用方面，要对个人信息进行脱敏、加匿。

　　其二，多从需求方来倒推数据权属。“谁投入，谁贡献”是从供给侧，而谁受益是从需求侧，由于数据需求很多都是定制的，同样数据在使用的时候，目的不同，其权益分配规则和数据责任也不同。

　　其三，以案例来确权。应对复杂情况的最好办法是案例说明，能够为数据产权裁量提供更多参考，实践才是检验真理的唯一标准，案例积累能够为数据交易带来更有参考价值的权属认定标准。

　　数据确权是数据市场交易的前提，任何市场交易的交易对象都是产权明晰的标的，只有产权明晰，交易才会实施，交易对象的价值才会得以释放。从这个角度看，先有数据确权，再有数据市场交易。

　　但数据要素又是极度复杂的，数据市场实际上早已存在，只是以灰色和黑色状态进行，而数据确权是将数据交易纳入到正规之中，减少数据交易的负外部性，减少隐私信息倒卖等违法行为，从这个角度看，实际上数据市场早于数据确权。

　　对比美欧，中国数据交易立法还有哪些空间？

　　出于隐私保护的考虑，欧洲对个人数据的应用进行了立法限制。对于不涉及个人隐私、个人权属的数据信息，欧洲是促进数据开放。比如前几年比较热门的开放银行，要求大银行通过应用程序编程接口(API)分享数据，促进金融科技企业发展。而在数据所有权方面欧洲尚未明确。采取的是权益分配的管理思路，数据权属依然十分模糊。

　　美国的数据立法则是鼓励数据分享和开放，强调数据推动创新。隐私保护通过授权同意，透明交易的方式来实现。对于无权属的数据，则强调数据安全责任，要求妥善保管。比如，数据经纪的数据添附业务，客户给予用户姓名、住址，要求数据公司追查到用户邮箱和手机号等信息；又或者客户设定某个属性，要求数据商找到符合属性要求的人。有些数据商通过关联数据去匹配用户，数据经纪人拿到的是公开信息、脱敏脱密的个人信息，但最终生成用户隐私信息。

　　中国的数据立法政策目前以推动为主，法治化依然薄弱。随着数据立法的完善，数据执法的跟进，数据法治化程度将有所提高，但依然缺少数据交易立法。

　　此外，数据立法操作性仍不够强。数据交易所渠道数据交易的种类依旧单一。目前数据泛化交易和法律红线的边界仍不够清晰，大量灰黑数据交易依然存在，且是数据交易的主流。数据权利方面的不清晰也抑制了数据交易的发展。因此，中国需要一部有关数据交易的专门立法来规范数据交易行为。(中新经纬APP)

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