打通数据交易所壁垒构建统...基于对数据交易所的比较分析_王琪.pdf

News Focus Focus Focus|聚焦中国电信业CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE30数据交易打通数据交易所壁垒，构建统一数据交易市场 王琪 文 数据是电子形式的信息与知识。数据的价值源于其内蕴的信息与知识对于生产、交换、分配等环节的促进作用。而挖掘数据背后的信息高度依赖于数据的流通、交换与聚合。因此，相较于其他生产要素，市场壁垒对数据要素的影响更为严重，统一市场对于发挥数据要素的作用而言也更加突出。我国数据交易平台的发展目前已经进入第二阶段。相较于第一阶段，数据交易平台发展的第二阶段有着更利好的法律和政策环境，更先进的数据技术手段。然而，尽管第二代交易中心普遍将打造数据交易生态作为战略定位，但各中心在具体实施过程中仍有十分显著的差异。这一方面能够充分发挥地基于对数据交易所的比较分析方的主观能动性，尽快探索出建立、运营数据交易中心的最佳实践。但另一方面也应当意识到，不同地方做法不一的现状将在无形之中形成市场壁垒，阻碍数据在全国范围内的有效、自由流通。因此，有必要梳理北上广深四大数据交易所之间的实质性差异，比较不同路径的优劣，为建立统一的数据市场提供建议。四大数据交易所差异的比较分析交易标的：一个买方市场数据交易市场是需求驱动的市场，而不31January 01 2023 26531中国电信业CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE数据交易是供给决定市场。相较于供应方，需求方更有挖掘数据在本行业内的用途与价值的敏感度与动力。而数据供应商在此过程中应当扮演配合角色。买方市场一方面要求供应商尽可能地站在需求商的角度构建交易产品，另一方面也要求供应方尽可能提供原始数据产品，而非对数据进行主观处理，破坏数据中蕴含的信息的多元性与客观性。因此，应当从买方市场角度审视当前各数据交易所交易标的的设置情况。先看数据交易标的的种类。上数所主要提供数据产品交易与数据资产交易，在交易种类上较其他交易所更少，很难满足多样化的数据需求。北数所将交易标的分为数据服务、数据API、数据包与数据报告四类。但首先，数据报告也是数据增值的产物，因而与数据服务存在交叉的可能性。其次，数据包交易与数据 API 交易本质上都属于数据使用权交易，具有同质性。最后，北数所也并未涉及当前需求方高度关注的数据资产、数据算力等交易标的。相较而言，广数所的交易标的分类在逻辑上更为清晰，数据能力、数据产品、数据服务、数据资产四类交易标的不仅更贴合当前数据交易发展的阶段，也回应了需求方的普遍关切。再看数据产品的具体类别。北数所的数据产品有两种形态：数据包与数据 API。数据产品内容上按行业分类，既包括原始数据，也包括成品数据。与此形成对比的是，上数所提供的数据产品仅限于数商处理过后标准化的成品数据。从买方市场角度出发，成品数据相较于原始数据，虽然可以为需求方省略数据处理步骤，但在数据的丰富性、客观性上做出牺牲。这实际上并不利于满足需求方多样化、个性化的数据需求。数据可用性：数据质量和数据合规数据资源向数据要素转变，实际上是从数据参与生产角度对数据提出若干要求，以使数据能够像土地、劳动力等其他生产要素一样稳定生产且有序流动。有学者将该要求归纳为数据的可用性，也有学者将满足上述要求的数据称为可交易数据。可交易数据同时关注数据的效率面向和安全面向。前者对数据质量提出要求，而后者对数据合规提出要求。数据交易所是旨在推动数据要素合规高效流动，因此必然需要对数据质量和数据合规进行把控。但资料表明，各交易所在把控尺度上宽紧不一。各交易所的共同点在于：通过事前审查确保数据可用性。北数所通过主体准入制度严格控制数据的来源合法合规，同时在数据审核时，根据敏感度对数据进行分级分类，分别适用不同的交易与定价机制。上数所数据产品挂牌之前需先后完成合规评估、质量评估与交易所审核三项工作。上数所并未设置严格的主体准入制度。在合规评估环节也并无北数所一般的分级分类机制。但上数所在数据质量方面提出更高要求，数据挂牌之前需由第三方评估机构进行质量评估。可见，不论是数据合规，还是数据质量，交易所审核标准皆有不同。这势必会影响数据在交易所之间的自由流动，从而在行业壁垒、部门壁垒之间创设交易所壁垒。数据交易所指在促进数据流通，但交易所壁垒的出现一定程度上会构成自我消解。同时，不统一的数据审查标准或会驱使供应商反向选择，涌向较为宽松的数据交易所。数据因聚集而产生价值，较少的供应将是无法得到数据需求者的青睐，最终使得更在乎数据可用性的数据交易所反而被市场抛弃。数据所交易规范：从地方立法推测如前所述，北上广深四大数据交易所都已经或正在制定适用于自身平台的交易规范，但体例、内容以及速度上有很大差别。尽管News Focus Focus Focus|聚焦中国电信业CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE32数据交易数据交易所都尚未将交易规范公开，但我们可以通过观察地方数据立法，大致描绘出各地探索交易规则差异。北京市数字经济促进条例（征求意见稿）（以下简称为北京方）发布第22条、上海市数据条例 第54条（以下简称为上海方）、深圳经济特区数据条例第 66 条（以下简称为深圳方）都明确要求数据交易所制定交易规则。其中，北京方使用的表述最为简单，为“数据交易规则”；上海方使用的表述为“交易服务流程、内部管理制度”；深圳方使用的表述为“数据交易、信息披露、自律监管等规则”。这或许可以解释各地立法体例的差异。同时，各地立法中所体现的地方特色也会对交易所规则制定产生影响。数据合规方面，北京方强调对主体身份和数据来源进行审查。上海方和深圳方并未强调主体准入制度，但强调采取有效措施保护个人数据、商业秘密和国家规定等重要数据。另外，上海方和深圳方都在立法中列明数据交易禁止名单，但北京方则授权经济和信息化部门制定。数据确权方面，各方皆有规定，但在确权条件方面有细微差异。北京方规定，对单位和个人合法正当收集的数据，可以依法存储、使用、加工、传输、提供、公开等，享有财产性收益。但上海方与深圳方则并无正当性要求，仅需单位或个人合法处理数据，由此形成的数据产品和服务便可享有收益性权利。规定：“自然人、法人和非法人组织对其享有法律、行政法规及本条例规定的财产权益。”建立多层统一数据交易市场的建议从前述分析可见，各数据交易所在交易标的、数据可用性以及交易规范等方面存在根本性差异，无法实现数据跨区域自由流动。但如何消除壁垒，存在不同路径。相较于在各方面统一各地数据交易所或建立一家全国性数据交易所，统筹各地数据交易所，构建形式上多层、实质上统一的数据交易市场是更好的选择。但33January 01 2023 26533中国电信业CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE数据交易关键问题在于如何合理确定分层标准。笔者认为应当以数据类型的实质性不同作为数据交易所分层的依据。具体而言，应当将数据分为个人数据、企业数据及公共数据三类。三类数据相关的数据产品交易与其他交易分别由不同数据交易所负责。下面，笔者拟从数据标准、数据交易模式以及技术规范和交易规则三方面为例进行分析，以为构建统一的数据交易市场提供思路。多层统一的数据标准分类分级的治理成为数据治理的显著特征，分类分级意味着不同的数据可能需要赋予不同的流通规则，不同的数据可以应用不同的价值分配方式，不同的数据在使用方面存在不同的限制。在将数据分为个人数据、行业数据以及公共数据三类后，应当对三类数据对应的数据产品和其他交易标的制定分级的数据合规标准与数据质量标准。以个人数据为例，上海市数据条例 深圳经济特区数据条例都规定，交易的数据产品和服务包含个人数据未依法获得授权的，禁止交易。因此对于个人数据产品，交易所应当建立严格的合规审查标准，视个人数据是否涉及隐私权、知识产权等情况，分级就个人数据来源的合法性、知情同意的获取情况进行审查。在数据产品质量标准方面，一方面应当制定同一的技术标准，同一数据产品的格式。另一方面，可以考虑从个人数据产品的原始度出发，对不同原始度的个人数据施加数据清洁程度以及数据集合程度等方面的不同标准。多层统一的数据交易流程与交易规则多层同一的数据交易市场需要构建多层统一的数据交易流程与交易规则。数据交易流程大致可分为交易主体审查、交易标的审查、确权上架、定价、撮合、交易、交付、售后等环节。不同层次的数据交易所应当针对所负责数据产品和其他交易标的的特性量身定做交易流程与交易规则。以企业数据为例。企业数据相较于个人数据，其上搭载的数据权益类型更为复杂，既有公民的个人信息权益，又有企业合法正当收集处理数据而享有的财产性权益，因此在数据产品确权、数据产品定价方面可以提供利害关系人参与机制或利害关系人利益审查机制，以确保数据交易公平有序，增强数据的共享意愿，激励数据价值的挖掘。多层统一的数据交易系统尽管多层统一的数据交易所要求在数据标准、数据交易流程等方面进行差异化建设，但在数据交易所交易环境的安全性与可靠性上，各层都提出一致要求。上海市数据条例第 54 条规定，数据交易服务机构应当建立规范透明、安全可控、可追溯的数据交易服务环境。深圳经济特区数据条例第 66 条规定，数据交易平台应当建立安全、可信、可控、可追溯的数据交易环境。代码及法律的时代之下，安全高效的架构是数据交易能够顺畅、平稳运行的重要基础性设施。不论是北数所基于区块链的数据交易系统，还是上海数据交易近日发布的“一体化数据流通智能系统”技术框架，都旨在借助区块链与智能合约、隐私计算、测试沙盒等数据技术实现数据交易环境的安全。而北上两地在数据技术应用和数据交易系统上的趋同，也证明了在数据交易系统建设上，各数据交易所应当共享安全、可信、可控、可追溯的目标。作者单位：北京大学法学院