对数据资产入表问题的思考

2024-06-15谭红旭张嘉欣

财会月刊·上半月 2024年6期

谭红旭张嘉欣

【摘要】数据作为五大生产要素之一，是数字经济发展的基础，如何对数据资产进行确权和核算已经成为数字经济时代的难点和热点。本文首先梳理数据资产入表的定义和我国数据资产入表的进展，总结目前数据资产入表面临的数据确权、数据安全和价值计量三大难题，然后依托美国现行法律、政策、准则等分析美国如何解决数据资产入表难题，厘清我国与美国对于数据资产处理存在的差异及其原因，最后结合我国实际情况，借鉴国际经验，对我国数据资产入表提出相关建议。

【关键词】数据资源；数据资产；数据确权；数据安全

【中图分类号】 F275 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2024）11-0068-6

一、引言

数据要素在数字经济时代发挥着不可替代的作用，在国民经济体系中占据着越来越重要的地位。根据《数字中国发展报告（2022）》，我国数字经济规模在2022年达到了50.2万亿元，同比增长10.3%，占国内生产总值比重提升至41.5%①。数字经济规模的攀升使我国累积了大量数据资源，而数据资产入表正是形成数据价值链完整循环机制必不可少的环节。如果数据资产不入表，数据的真实价值无法得到释放，就无法发挥数据要素对微观层面的企业生产效率和宏观层面的全要素生产率的提升作用（蔡跃洲和马文君，2021）。

2020年以前，国外会计准则制定机构就已经对数据资产入表做出了尝试。例如：国际财务报告解释委员会于2019年发布了《持有加密货币》；美国注册会计师协会和英国特许管理会计师协会于2019年12月联合发布了《数字资产的会计与审计实务指南》（简称《实务指南》）并持续更新至今。由此可见，数据资产入表已经成为数字经济时代的大势所趋。

随着数据资产入表的呼声愈加强烈， 2023年8月我国印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》），计划于2024年正式将数据资产确认到资产负债表中。虽然《暂行规定》为我国数据资产入表提供了指引，但数据从资源到资产的转变仍然存在许多难题，借鉴国际经验以尽快实现数据资产入表既可以让我国在数字贸易中领先一步，又可以满足我国在全球化数字经济竞争中对于数字主权的强烈诉求。

二、我国数据资产入表现状

数据资产入表指的是将数据资产列示在资产负债表中“资产”一项下进行核算。从目前的概念界定来看，数据资产的边界较为宽泛，口径也不统一。我国着重强调了数据的资产属性，将数据资产定义为由特定主体合法拥有或控制、能持续发挥作用并能带来直接或间接经济利益的数据资源②。国外多采用数字资产或加密资产的概念，根据形成过程将其定义为分布式分类账上使用加密技术进行验证和安全处理的数字记录。尽管数据资产并不等同于数字资产和加密资产，但三者在存在形式、资产性质、交易方式上都存在一定的相似性。

在《暂行规定》出台之前，我国数据产品开发阶段所产生的支出均在发生时予以费用化计入当期损益，作为研发费用体现在利润表中。《暂行规定》出台之后，企业可以在“存货”“无形资产”“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”，分别反映资产负债表日可以资产化的数据的账面价值，以及数据资源开发支出中满足资本化条件的金额。

目前，互联网行业、电信行业、银行业等数据密集型企业已经根据《暂行规定》的要求对数据资产入表做出了尝试。但大多数企业的尝试仍停留在理论和计划阶段，尚未真正实现入表。普华永道2023年的一项调研结果显示，有超过25%的受访者认为所属企业的数据工作进展不畅（PWC，2023），说明大多数企业在数据资产入表过程中仍然存在障碍。本文认为，我国将数据确认为生产要素之后却迟迟未能推动数据资产入表，主要存在以下三个难题。

（一）数据确权问题

数据确权指通过赋权使数据主体对数据享有相应的法律控制手段以及排除他人侵害的效力（王利明，2023），是数据资产入表面临的首要难题，但数据要素的非稀缺性和非排他性对数据确权造成了障碍。具体而言，数据的非稀缺性和非排他性指数据在生产过程中不会被消耗且可以无限复制给多方使用，因此数据产业链所涉及的多个主体均享有数据资产的部分权利，各数据主体之间的冲突难以调和，导致数据权属模糊（田杰棠和刘露瑶，2020）。

除了数据权属本身难以确定，是否需要界定数据产权也存在争议。主张数据产权化的学者认为明晰所有权可以保护数据主体隐私，并更有效地实现数据资源配置、流通与收益分配；反对数据产权化的学者则认为，数据所有权既不能解决隐私保护问题，也不能解决数据利用问题，反而会导致资源利用不足，因为产权碎片化而抑制创新（周汉华，2023）。因此，由数据是否需要产权化引起的争议也是数据难以确权的原因之一。

（二）数据安全问题

我国数据要素市场尚处于起步阶段，数据产权制度和交易法规都还不够健全，难以破解数据安全难题。因此，数据资产入表可能会给个人、企业和国家带来一系列安全问题。在个人层面，数据主体多样化的问题导致侵权手段同样多样化，个人隐私难以得到保护；为此，我国出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》等，但这些法案只能在一定程度上缓解数据隐私保护困境，我国仍缺乏更加全面的数据安全管控体系。在企业层面，数据密集型企业可能会利用平台流量优势、算法优势和数据优势，开发掠夺性的业务并形成垄断地位（李勇坚和夏杰长，2020），通过价格操纵、合谋协议、排他性交易、恶意并购等手段进行恶性竞争（尹振涛等，2022），从而对社会、经济产生负面影响。在国家层面：一方面，数据跨境流动会增加数据外泄风险，随着数据量和数据价值的几何级增长，政府、企业等主体的重要数据外泄可能会损害国家经济利益甚至威胁国家安全；另一方面，数据的价值只有在流通中才能得以释放，过度限制数据跨境流通可能会使数据资源无法得到充分利用。因此，如何平衡数据利用和数据安全成为一个难题（马述忠和郭继文，2020）。

（三）价值计量问题

目前，我国《暂行规定》提出遵循成本法原则对数据资产进行初始价值计量。成本法、收益法和市场法是传统会计学视角的价值评估方法，但由于数据的特殊属性以及数据交易市场的不成熟，这三种方法在运用过程中存在着以下问题：第一，数据的非均质性和非稀缺性为成本法定价带来难题。数据的非均质性使单位数据之间价值存在明显差别（田杰棠和刘露瑶，2020），因此，对于数据资产这种生产经营过程中的衍生产品，传统的成本管理方式难以将待分配的间接成本准确分配到每单位的数据上。而数据的非稀缺性则使数据在流通之中继续创造数据并产生溢价，传统成本法也因此无法准确地反映数据资产的真实价值。第二，数据要素市场的不成熟为收益法和市场法定价带来障碍。我国数据要素交易市场上同类或类似数据资产较少，过往数据交易历史记录不够丰富，导致既不具备用以测算收益法各参数的条件，也难以找到市场法需要的可比数据资产。

综上所述，本文认为数据确权问题、数据安全问题和价值计量问题是我国数据资产入表目前面临的最大难题。想要顺利推进数据资产入表，我国还需要在结合实际国情的同时借鉴国外经验，给出“中国式”数据资产入表的答案。

三、数据资产入表的美国经验

出于对数字竞争力和数字主权的重视，美国发布了国家级战略《大数据研发倡议》和多部《联邦数据战略行动计划》，出台的《循证决策基础法案》《澄清境外合法使用数据法案》以及《实务指南》等都在国际上颇富影响力。美国数字资产入表特征表现在以下三个方面。

（一）回避确权，鼓励开放，反对垄断

当今美国数据治理遵循“开放数据可以免于许可限制”的原则，即数据不受任何版权、专利、商标或商业秘密条例的约束，但可以允许合理的隐私、安全和特权限制③。换言之，美国以促进数据自由流动为数据治理的核心目标（刘雅君和张雅俊，2023），回避数据确权，鼓励数据开放，反对数据垄断。

1. 回避数据确权。美国学界认为数据确权可能会削弱国家的研究能力，这一观点直接奠定了美国对于数据确权的态度，即任何可能造成垄断风险的数据的排他权保护都应当受到批判（林秀芹，2023）。因此，美国的几次数据赋权立法都以失败告终，包括1996年《数据库投资与知识产权反盗版法案》、 1997年《信息收集反盗用法案》等；而在近年来的网络爬取案件中，司法判决也都回避了数据权属问题，仅通过事后的惩处来维护数据产权。

2. 鼓励数据开放。美国对数据确权的回避并不妨碍其对数据开放的重视，通过建设政府数据开放门户网站、出台法案，从而实现了政府数据开放。在网站建设方面，2009年美国推出政府数据开放网站Data.gov，该网站整合了所有政府公开数据，是美国目前最全面的政府数据开放网站。在法案法规方面，美国主要通过《信息自由法》公开政府文件、通过《阳光下的政府法》公开政府会议，这两部法案与《隐私权法》共同构成了美国政府数据开放制度的基础体系框架。在此基础上，美国陆续出台了其他法案，其中《循证决策基础法案》作为数据开放领域的标志性法案，让公开非涉密数据成了政府必须履行的义务。

3. 反对数据垄断。由于美国在数字经济发展初期秉持审慎监管的策略，没有根据数据的特殊性对反垄断法专门做出修改，因而催生出了Facebook、 Amazon、 Apple和Google等大型互联网平台企业（谭家超和李芳，2021）。2020年前后，上述四家企业因为利用自身垄断地位通过不正当竞争手段谋取高额利润，受到了至少70起反垄断调查与诉讼。美国众议院司法委员会针对这一情形，于2021年6月专门发布了五部反垄断法案草案：一是《美国选择与创新在线法案》，禁止平台对于自营产品服务以及对于非自营产品服务之间提供差别待遇；二是《终止平台垄断法案》，禁止受监管平台差别对待与其利益相关的企业；三是《平台竞争和机会法案》，禁止受监管平台开展横向合并；四是《收购兼并申请费现代化法案》，更新了合并申请费；五是《通过启用服务交换增强兼容性和竞争性法案》，规定受监管平台应建设第三方可接入界面（江山，2021）。通过诉讼与立法的结合，美国建立了多元结构的反垄断机制，但前期对互联网平台企业的宽松态度使美国在后期的反垄断治理中不得不付出更加高昂的成本。

（二）重视数据安全保护

立法是美国保护数据安全的最主要和最有力的手段。美国的数据保护主要分为两个层面：对个人层面隐私数据的保护以及对国际层面跨境数据流通的限制。

1. 个人层面。美国以《信息自由法》《阳光下的政府法》和《隐私权法》中的豁免开放条款为基础，建立个人隐私保护立法体系。其中，《隐私权法》是美国数据隐私保护立法的核心，对政府可能存在的侵犯隐私行为进行限制。然而，对企业可能存在的侵犯隐私行为，美国却更倾向于通过行业自律进行约束。因此，美国虽然在医疗健康、金融征信、消费者保护等领域均出台了相应的隐私保护法，却仍然没有联邦层面的统一立法。2022年6月，美国发布了《美国数据隐私和保护法》（American Data Privacy and Protection Act，ADPPA）草案，该草案很可能成为美国第一部联邦层面的全面隐私保护立法。ADPPA有以下可称道之处：一是赋予消费者选择退出权，即个人有权拒绝传输个人信息；二是对数据持有者进行分层，大型数据持有者受到额外限制，小型数据持有者享有部分豁免。

2. 国际层面。美国通过发布行政令、签订协议和制定法案严格限制数据跨境流动。2020年，美国特朗普政府实施“干净网络计划”，发布行政令对阿里巴巴、腾讯、华为等多家科技公司进行限制。为了约束数据跨境行为，美国还建立了以2018年通过的《澄清境外合法使用数据法案》（简称《云法案》）为核心的数据跨境取证体系。该法案扩大了美国相关法律的适用范围，对美国调取境外的本国企业数据以及他国调用美国境内数据做出了规定；但由于《云法案》赋予了美国极大的自由裁量权，是一种单边的、缺乏与他国公平合作的数据协议，难以实现数据的主权平等（张晓君，2020）。

（三）数字资产的会计处理

美国对于数字资产的会计处理可以分为两个阶段：第一阶段沿用了《实务指南》，并不断对该指南进行补充和更新，第二阶段则在《实务指南》的基础上制定了加密资产准则，新准则计划将于2025年正式实施。

1. 《实务指南》的基本会计处理。美国会计准则委员会参考《实务指南》将数字资产分类为无形资产（简称“数字无形资产”），按照“无形资产——商誉和其他”（FASB ASC 350）进行基本核算；在没有法律、合同等因素限制的情况下，数字无形资产一般会被分类为“使用寿命不确定的无形资产”，《实务指南》主要针对此类数字无形资产的确认、计量和处置等方面制定标准。在初始计量时，数字无形资产以获取时的交易成本作为初始计量成本；在后续计量中，对于使用寿命不确定的数字无形资产应当每年至少进行一次减值测试，对账面价值超过公允价值的部分确认减值损失，且减值一经确认不得转回。这种计量模式与我国《暂行规定》中分类为无形资产的数据资产类似，简称为“历史成本+修正减值”模式。

2. 《实务指南》的特殊会计处理。

（1）数字资产的部分处置。《实务指南》认为数字资产具有可替代性和可分性，可以被细分为不同的数字资产单位，对于不同时间获得的数字资产单位的成本，应当具体分割到每个数字资产单位上。如果无法确定哪些特定的数字资产单位将被出售或转让，可以通过先进先出法等方法确定该数字资产单位的成本。

（2）第三方平台代持数字资产的会计处理。当实体（存款人）通过第三方平台（托管人）持有数字资产时，根据数字资产实际控制权的归属，可以判断数字资产应当在哪一方实体的财务报表中得到确认。如果托管人拥有数字资产的实际控制权，那么存款人仅可以将从托管人处接收数字资产的权利确认为一项资产。而当存款人拥有数字资产的实际控制权时，托管人应当在资产负债表中将该项数字资产按公允价值列示为一项保障负债的同时确认价值相等的保障资产，意味着平台“有义务保护客户在平台上所持有的数字资产”（SEC，2022）。

（3）《实务指南》根据实际经营中遇到的情况，回答了投资公司是否能够参与数字资产活动以及如何核算数字资产投资、参照衍生工具准则核算的数字资产是否包含嵌入式衍生品、出借数字资产借款人和贷款人应分别怎么核算等问题。

3. 加密资产准则。《实务指南》的基本会计处理思路与我国《暂行规定》类似，但缺陷在于无法在财务报表中体现数字资产的增值。因此， 2023年3月，美国会计准则委员会发布了一份会计准则更新草案即《无形资产——商誉和其他——加密资产：加密资产的核算和披露》（简称《新草案》），计划将数字资产的会计处理纳入美国通用会计准则，新准则的变动主要体现在以下三个方面。

（1）确认数字无形资产公允价值净损益。《新草案》规定数字资产公允价值变动产生的损益应计入净收入，即数字资产公允价值的增加将在财务报表中得以体现，这是《新草案》与《实务指南》最大的不同，也是美国会计准则委员会做出的重要修正。

（2）实现数字资产的单独列报，与“其他无形资产”项目加以区分。《新草案》允许实体按照单项数字资产或无形资产类别在细分的基础上进行列报，数字资产公允价值变化产生的损益在计入利润表净收入时也应与其他无形资产账面金额的变化分开列报。

（3）规定了对数字资产披露的特殊要求。《实务指南》没有对数字资产的披露进行具体阐述，而《新草案》针对数字资产的特殊性，特别规定在中期和年度报告期，实体应当披露每项重要数字资产的成本基础、公允价值、持有单位数量和成本基础的确定方法等。

美国有关数据确权、数据安全保护和数字资产会计处理的政策和制度各具特色。但由于我国与美国国情、数据要素市场成熟度、数字经济发展状况等方面存在不同，因此在各方面的理念和处理方式也可能存在差异。表1主要对两国的立法思路、出台法案、会计处理等方面进行总结和对比，并分析造成两国差异的原因。

由表1可以看出，我国数据交易市场还不够成熟，价值计量存在障碍，因此会在数据资产的会计处理中受到桎梏。但对于其他和美国存在差异的地方，本文认为应当结合我国国情，取其精华、去其糟粕，形成具有我国特色、符合我国现阶段发展的制度体系。

四、对我国数据资产入表的建议

立足于我国数据要素市场现状，借鉴美国等经济体的国际经验，我国应当以数据确权为出发点，以数据开放为目标，通过加快数据交易平台建设，探索数据资产的应用场景、价值计量和流通模式，促进我国数据市场健康快速发展。基于此，本文提出以下建议。

（一）以数据确权为前提，建立数据防垄断制度

我国应当坚定数据确权的态度，建立细化数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据确权制度体系。以美国为例，一味地回避确权会带来极大的隐患，不确权和事后建立反垄断制度的做法最终为美国带来了极高的反垄断成本。因此，我国需要在垄断格局形成之前规划防垄断制度，制定数据持有者行为规范。

一方面，我国应当禁止具有垄断潜力的数据平台企业恶意打压潜在竞争对手或对中小型平台进行排挤，包括开展扼杀式收购等企业横向合并行为或对不同平台间数据的传输和处理进行限制。另一方面，应当禁止受监管数据平台企业提供“自我优待”。具有垄断潜力的数据平台利用数据优势或平台优势对自身商品给予优先展示或者排序、给予自营或关联方运营的商品优惠条件等做法均会打破市场的公平竞争局面。因此，我国应立法禁止平台企业对自身产品服务或对与其利益相关的企业提供差别待遇。

（二）政府整合开放数据，立法保障数据安全

我国目前已通过国家各部门官网和各省市政府网站的建设实现了对政府文件和政府会议非机密数据的开放。但上述网站大多无法实现数据的迁移和共享。借鉴美国的做法，我国可以建立类似网站对上述已开放数据进行整合，进而实现数据的“一站式”检索，节省数据检索带来的劳动成本和时间成本。

在实现数据开放的同时，我国也需要采取措施解决可能产生的数据安全问题，包括在个人层面保护个人隐私安全和在国际层面保护国家数据主权。

1. 保护个人隐私安全。从消费者的角度出发，目前我国与欧盟采用的“选择同意”模式要求在绝大多数情况下数据处理都要事先取得相关个人同意，相比较之下美国的“选择退出”模式显然更有利于企业对个人数据的收集和利用；基于我国数据要素市场刚刚起步，迫切需要鼓励数据的收集和流通， “选择退出”模式可能更适合我国数据市场发展现状。从企业角度出发，如果在隐私保护领域盲目地对所有企业采用统一标准限制，可能会激化数据自由和数据保护的冲突，加快垄断格局形成；因此，我国在设计隐私保护制度时可以对数据持有量较大、数据持有价值较高和具有数据平台优势的企业进行额外限制，对小型企业和个人提供部分豁免。从行业角度出发，认识到数据的权益会随着应用场景的改变而不同，单独的一两部法律并不能有效保障数据安全，因此我国可以参照美国分行业分散立法的经验，尽快完成数据分级分类制度，对不同类别的数据按照应用场景分别立法。

2. 保护国家数据主权安全。考虑到数据跨境可能造成的数字安全隐患，我国应当通过签订双边、多边协议以及制定数据跨境法规等保障数据主权不受侵犯。美国《云法案》体现的单边主义并不符合我国外交原则，但其仍然能够为我国提供经验。首先，我国应建立起双边或多边的数据调取机制和数据调取裁决机构，以缓冲国与国之间的数据主权冲突。其次，我国应当借鉴美国的审核机制，对外国主体调用我国境内数据的目的、传输和存储方式等进行审核。最后，我国可以参照美国“原则+例外”的数据跨境规则形式，即先制定数据跨境调取的基本原则，但允许例外情形的存在，为国家间数据规则的冲突留下缓冲地带。

（三）筹备数据资产准则，探索会计处理路径

为落实数据资产入表政策，我国需要筹备制定数据资产准则，弥补《暂行规定》的遗漏和缺陷。参照我国企业会计准则，结合《暂行规定》与《新草案》，本文对数据资产的确认、计量、处置、披露提出以下建议：

1. 数据资产的确认。我国应当专门制定特殊主体持有数据资产的相关会计处理规定，明确使用目的界定不清的数据资产的项目分类。

一方面，数据要素市场的发展会催生出投资公司、数商等特殊数据资产主体，该等交易主体会对会计处理提出更高要求。然而，《暂行规定》并未对特殊数据资产主体做出专门规定，不能满足复杂情境下数据要素持有和交易的会计处理需求。因此，我国应当对特殊数据主体，特别是我国着重建设的数据交易平台持有和交易数据资产的会计处理做出规定，如：替客户代持的数据资产不能确认在平台的资产负债表中，但需要确认保障资产和保障负债以体现平台负有的安全保障义务等。

另一方面，我国需要明确数据资产的分类，对于既有可能出售、又有可能自用的数据资产应当确认为无形资产。《暂行规定》根据数据资产的使用目的将数据资产分别确认为存货和无形资产。然而，并非所有的数据资产使用目的都是确定且一成不变的，那些既可能出售又可能自用的数据资产或使用目的中途发生改变的数据资产在会计确认上仍然存在障碍。考虑到数据资产本身的性质更类似于无形资产，且美国《新草案》认为成本与可变现净值孰低的价值计量模式在计算数据资产的合理可预测成本时较为复杂并可能带来高昂的成本，我国应将使用目的界定不清的数据资产确认为无形资产，以简化计算过程、降低估值成本。

2. 数据资产的计量。一方面，由于《暂行规定》并未涉及数据资产后续支出的会计处理，所以我国应在准则中对数据资产可能存在的后期维护成本等做出规定。另一方面，我国应对公允价值计量模式进行修订，修改无形资产减值一经确认就不能转回的条款。

对于数据资产的后续支出，一般包括数据资产的更新、安全维护等。如果与该数据资产有关的后续支出使可能流入企业的经济利益超过了原先的估计，应当进行资本化并计入数据资产成本。但对于那些为了维护数据资产的正常存储和使用、保障数据资产安全的后续支出，应当计入当期损益。

对于数据资产的后续计量，我国《暂行规定》与美国《实务指南》均采用了“历史成本+修正减值”模式，国际会计准则理事会与准则编制人员、会计师事务所等各相关方针对这种计量模式已经达成共识，认为该模式既不能反映数据资产整体市值和实体数量的增加，又存在着成本高昂、缺乏决策有用信息等缺陷。美国在《新草案》中已经通过将公允价值变动产生的损益计入净收入解决了这一问题，这种新模式很可能成为一种未来数据资产价值计量的趋势。我国应当根据数据要素市场的建设状况，针对数据资产的后续计量逐步实现数据资产公允价值净损益的确认，即改变其减值不能转回的情况。

3. 数据资产的处置。我国应当针对数据资产的可分性等，对其部分处置做出规定。由于数据资产可以分割为若干个数据资产单元，且每个数据资产单元的价值不一定相等，因此在部分处置数据资产时往往难以估算成本。对于无法直接认定成本的数据资产特别是数据无形资产，我国应当参照相关存货会计准则和《实务指南》，按照先进先出法将不同时间获得的数据资产的成本分割到每个数据资产单位上。

4. 数据资产的披露。我国应当针对数据资产的可分性、非排他性等特征，对部分归属于“自愿”披露的内容转为“强制”披露。《暂行规定》采用“自愿+强制”的形式对数据资产的披露内容和披露格式做出要求，但在自愿披露的内容中，数据资产的应用场景、业务模式等对于数据资产体现经济价值拥有重要意义，如《新草案》要求披露导致数据资产增加或减少的业务活动性质。因此，我国可以结合实际改变业务模式等的披露形式。

（四）针对数据交易平台探索丰富的发展模式，建立权威的监管体系

数据交易平台的建设是我国数据要素市场发展的重中之重。然而，我国数据交易平台建设还处在起步阶段，急需形成成体系的发展模式和监管模式。由于我国提倡的所商分离类似于美国的数据经纪商模式，因此本文对我国数据交易平台建设提出以下建议：

1. 发展模式方面。建立以所商分离的数据经纪商模式为主、多种交易模式并存的平台体系。以美国为例，美国的主流数据交易模式已经实现了从集中销售模式（B2B）向分销集销混合模式（数据经纪商模式， B2B2C）的转变。目前看来，我国多数数据交易平台实施的是以中介身份为数据提供方和数据购买方提供交易撮合服务的B2B模式。然而，考虑到单一的数据交易模式无法支撑数据的充分流通，无论是现阶段以B2B为主的平台模式还是预期建设的B2B2C模式，都不能完全满足数据自由流动的需要。因此，我国应当建立以所商分离的数据经纪商模式为主，以集中销售模式、分销模式为辅的平台体系。

2. 监管模式方面。提高数据经纪业的透明度，确保交易的安全性。一方面，数据交易平台在收集数据时应当遵循个人隐私保护的相关规定，不能剥夺个人的知情权和决定权。另一方面，借鉴美国《2019年数据经纪商法案》《2020年数据经纪商问责和透明》等法案，我国应当建立严格的数据经纪商注册和登记制度以提高行业的准入标准，并要求数据经纪商定期报告当期发生的数据泄露事件的数量和规模，并制定相应的奖惩措施。

【注释】

① 国家互联网信息办公室.数字中国发展报告（2022年）［R/OL］.http：//www.cac.gov.cn/2023-05/22/c_1686402318492248.htm？eqid=e964285800089bd400000004646d59f6%EF%BC%8E，2023-05-23.

② 中国资产评估协会.数据资产评估指引［R/OL］.http：//www.cas.org.cn/docs/2020-01/20200109165641186518.pdf，2020-01-09.

③ The Annotated 8 Principles of Open Government Data［EB/OL］. https：//opengovdata.org/，2007-12-08.

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