从“数据”到“可交易数据”的范畴界定

2024-06-03南婷

数字通信世界 2024年4期

南婷

摘要：数据是具有价值的资源，因其流通具有获利性，数据交易得以产生。近年来，由于场内数据交易所具有规范化的优势，其数量不断增加，但是也导致了各地数据交易规则不一，产生数据交易对象不明。交易数据的质量标准不一等问题。此外，作为多环节参与配合的数据交易流程，数据交易的繁荣发展离不开对数据本质的认识。为了加强对数据的认识，促进数据的流通，完善数据交易制度，应当明确可交易数据的种类和范畴，同时要求交易所和其他中介结构承担一定的审查义务，以保障场内数据交易合法合规地进行。文章旨在从场内数据交易模式的角度，对如何扩大数据来源的同时保持数据合法合规交易进行研究，以期能够为场内数据交易提供动力支持，促使数据充分发挥应有价值。

关键词：数据交易；数据交易所；个人数据；公共数据

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.045

中图分类号：D 922.16，TP 3 文献标志码：A 文章编码：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 問题的提出

随着数据被确立为新型生产要素，数据交易作为数据流通的最主要方式，在数据要素价值发挥中地位不断提高。2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》的发布，第一次提出了要加快培育数据要素的市场化建设。2022年中共中央和国务院联合印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）提出构建数据基础制度。数据市场化建设作为落实具体制度的实践机制，在国家政策文件的引领支持下，受到了广泛的关注，其中以数据交易所为代表的平台市场交易模式最为突出。作为促进数据交易的基础设施机构，可以为数据交易提供一个更规范化、标准化的交易场所。然而，面对新兴和快速发展的数据交易，法律的滞后性和稳定性使得并没有专门立法对其做出规定，因此产生了以下问题。

（1）“数据二十条”提出了要建立可确定的数据来源以及可以界定的使用范围这一顶层目标，这为从客体角度研究数据交易提供了方向上的指引。同时各地加快制定数据条例以细化具体交易规则。其中，《深圳经济特区数据条例》第67条规定：参与市场交易的主体对数据产品和服务进行合法处理以后可以进行交易。但是未经依法授权和未经依法开放的个人数据与公共数据禁止交易。因此，根据上述规定可知，原则上只要数据不涉密，有授权就都可以交易。

（2）虽然深圳市以及其他省份基本都将数据产品和数据服务作为交易对象，但具体规定存在不同和不完善之处，如对个人数据能否成为数据交易的客体之规定亦有差异，且对于可交易数据的质量标准，如数据的真实性、合法性、合规性等，仍然未得到明确。

2 功能主义视角下：可交易数据范畴界定的必要性

由于规范层面缺乏关于数据交易的专门立法，实践层面可供交易的数据界定不清，数据交易对象不明晰，导致不合法标的可能存在，数据质量瑕疵以及在数据保护和促进交易之间失衡等问题存在[1]。

首先，数据价值的不确定性使得数据难以成为一种可以流转的标准化商品[2]。为了不断发掘数据的价值，交易模式不断演进，由此导致了数据交易形态逐渐复杂，实践中数据交易的内容可以是数据集或数据包的交易、数据应用产品的交易、数据流通安全合规产品的交易以及数据查验服务交易等。在数据交易的市场化实践中，数据交易所的发展体现出阶段式进程，从起步阶段到扩张阶段再到调整阶段[3]。交易模式也从传统的简单撮合模式发展到增值服务模式[4]。不同的交易模式必然导致交易对象的不同。因此，随着交易形态不断增多，明确可交易数据的范围有利于不同交易模式的建立。

其次，负面清单模式不足以解决实践中违法违规交易现象。一些省份的地方立法和国家标准中虽然规定了禁止交易的数据类型，但是实践中仍然还是会出现各种基于范围界定不明导致的违法违规现象。如数据交易与隐私紧密相关，其中敏感数据交易最为突出。敏感数据中包含了大量个人隐私，比如身份信息等。伴随着数据的交易极易发生隐私泄露的风险[5]。此外，对于原始数据和衍生数据的交易，该限定模式欠缺指向性。由于原始数据交易中的风险较高并且在权利归属上界定困难，因此在场内交易模式中主要是对数据产品和数据服务进行交易，也就是将原始数据进行一定的加工处理，形成衍生数据后进行交易[6]。因此，应然和实然的差距使得需要从正面对数据交易的对象进行明晰。

3 规范主义视角下：可交易数据范围界定的考量因素

3.1 数据交易的合法性要求

《重庆市数据条例》第33条规定，数据交易的对象是“经过处理、无法识别且不能复原的数据”；《深圳经济特区数据条例》也规定，经过合法处理之后的数据所形成的数据产品和服务，可以依法交易。

通过上述条款可知，首先，数据的获取必须以合法方式取得。实践中，可交易数据的提供方如果在交易所挂牌的数据产品不合法，将会引起后续交易环节的一步步紊乱，需方对供方是否合理处分数据存在质疑，如供方可能利用自己掌握数据的优势去处分不属于自己的数据产品。此时双方便会产生法律纠纷[7]。其次，数据的使用和处理过程必须合法。在合法获取的前提下，数据需方对数据的控制和使用也有义务保障数据在使用过程中不侵害他人的合法权益。此外，也应当符合《个人信息保护法》中规定的处理信息应遵循的两个原则，即目的上应该以最小处理范围为原则和处理方式上应该以对个人权益的最小影响为原则[8]。

3.2 高质量数据供給的可持续发展性要求

在众多数据产品和数据服务中，个人数据和公共数据具有极高的价值。场内数据交易模式下，持续且充足的数据供给也是培育壮大场内交易的内生动力。因此应当扩大可交易数据的种类。而有关个人数据是否可以交易的问题存在争议，不同服务平台或者服务机构的规定并不相同。虽然全国首笔个人数据合规流转交易已经在贵交所实现，但是因为覆盖面窄，各地标准不一等问题，个人数据能否进行数据交易仍然值得进一步研究。部分观点认为由于个人数据具有较高的人格属性，因而否认个人数据的可交易性。但是人格权也会随着历史的进程而变得广泛，更何况个人数据的人格属性还有强弱之分。并且通过比较场内外两种交易模式，场外交易模式较于场内交易模式监管力度更弱、法律风险更大，因而场外进行个人数据交易隐私泄露的可能性更高，但场外交易模式却充斥着大量的个人数据交易。因此，个人数据的交易性明确后，将个人数据纳入场内进行交易会是大势所趋。

4 场内数据交易模式下限定可交易数据的路径选择

首先，可以借助个人数据盘活数据利用。原则上，个人数据应当经过严格的匿名化处理，并进行安全风险评估后，才可以进行数据的流通交易[9]。《中华人民共和国个人信息保护法》中规定了“知情同意权”来对个人数据进行保护，该项权利的行使也是对个人数据进行交易的限制。因此，在个人数据进行交易时，获得个人用户的同意和授权是重要前提，尤其是具有识别性个人信息进行交易时，必须要经用户同意。应采取绝对保护的方式进行交易。对于不具识别性的数据，在满足一定匿名化标准后可不经用户同意而流通，但数据控制者要承担监督匿名化效果，否则承担过错责任[10]。另外，可以在可识别性基础上通过匿名化技术对数据交易进行法律保障，对于人格属性较强的个人数据，应该禁止交易；对于经过严格脱敏之后的个人数据，可以按照再识别风险与应用场景进行分级分类管理[11]。

其次，企业数据进行分类保护，保障交易进行。根据敏感程度的不同，可以将企业数据分为公开数据和非公开数据。非公开数据关系到企业内部运营方面，是不适宜公开的重要数据，敏感程度较高，这类数据适用较为严格的交易标准，即非依法律规定或合同约定，不得进行交易[12]。而对于非敏感以及公开性的企业数据，允许交易双方与交易所通过合意以及订立目的，进行合同类别上的选择。比如，通过数据交易所进行加工处理的可订立委托合同、居间合同、保管合同进行交易。

最后，以公共数据推动交易发展。实践中，各地数据交易所都几乎面临着来自供给端的数据缺乏以及难以保障数据质量等困境，因此，公共数据纳入交易范畴有助于盘活数据交易市场。但这并不意味着所有的公共数据都应当放在交易市场上[13]。对此，应该以开放为原则，以不开放为例外。其中，将公共服务范围内的基础性且无需深度挖掘的公共数据免费开放，其他类型的数据授权开放[14]。对公共数据有序授权开放，可以减少场内数据交易模式下数据来源少的现象，进而提高更多的交易主体进场交易的意愿。同时，大多数数据交易所都是由政府背书下支持建立的，通过有序的公共数据开放，数据交易平台有了更多可交易的数据产品，能够减少利用灰色数据寻找交易需求的现象。

5 结束语

当下，数据交易可以由场内、场外两种交易方式进行，尽管场外交易相较于场内交易应用更为广泛，但是场内数据交易对交易过程中可交易数据的保护性更强，交易过程也更加公开透明。因此，本文首先从数据交易客体的角度，从功能主义方面分析为什么要对可数据交易范围进行界定；其次，从规范主义的角度分析当下是如何对交易客体进行规定的；最后从实践的角度出发，分析在场内数据交易模式之下，如何界定可交易数据的范围。对于场内交易模式，由于交易类别不全面、交易规则模糊、交易标的标准和质量不一以及交易参与主体义务责任不清，导致可交易数据的范围模糊。未来将加强数据要素的制度构建，通过交易规则的统一化标准化落实，细化不同数据主体或客体的相关制度，在原则性和合法性的基础之上，建立数据要素合规认证、安全审查、交易负面清单等制度规范，情境化地发挥数据交易的价值，最终实现数据交易的精细化治理。

参考文献

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[2] 丁晓东．数据交易如何破局——数据要素市场中的阿罗信息悖论与法律应对[J]．东方法学，2022（2）：144-158.

[3] 徐凤敏，王柯蕴．建设统一数据要素大市场的科学内涵、内在逻辑与政策建议[J]．西安交通大学学报（社会科学版），2023（2）：95-106.

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[7] 包晓丽，杜万里．数据可信交易体系的制度构建——基于场内交易视角[J]．电子政务，2023（6）：38-50.

[8] 王春晖．数据要素制度的基本要旨与合规启示[J]．南京邮电大学学报（社会科学版），2023（2）：1-12.

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[10] 陈子朝．非可识别个人数据流通法律规则的理论构建[J]．网络空间安全，2020（7）：48-54.

[11] 徐玖玖．数据交易法律规制基本原则的构建：反思与进路[J]．图书馆论坛，2021（2）：77-88.