数据要素市场化任重道远__...知识产权研究中心教授戚建刚_惠宁宁.pdf

封面故事26数字经济时代，数据成为国家经济高质量发展新局中的基础资源和核心要素。未来，数据交易将形成庞大市场。随着数据交易市场发展，规模不断扩大，数据确权、数据安全、隐私保护、流通管控等问题日益受到关注。数据交易市场健康发展需超前规划、完善治理。当前，数据交易在产权界定、配置模式、定价方法等方面都存在诸多有待探索的议题，制约了数据要素的价值实现，使得数据要素市场化配置的进程更为复杂。针对数据交易面临的有关问题，法人记者近日专访了中南财经政法大学知识产权研究中心教授、博士生导师戚建刚。数据要素权属认定数据产品是数据交易中最重要的要素，对于数据产品的类型，北京国际大数据交易所展示有数据服务、数据包、数据 API、数据报告 4 种数据产品类型。西部数据交易中心所展示的数据产品类型为数据包、API接口、智能报告、AI 模型。有学者借鉴著作权法对作品的分类，将数据产品分为汇集型数据产品和演绎型数据产品。法人：数据交易产品类型应如何划分？戚建刚：数据交易产品类型包括但不限于数据集、数据库、数据报告、数据分析工具等。目前，国家法律和政策尚未对数据（交易）产品作出权威界定。学术界则观点纷呈。一种代表性观点认为，数据产品是网络运营者通过合法手段获取原始数据，对其采用一定算法，经过深度分析过滤、提炼整合及脱敏处理后数据要素市场化任重道远法人全媒体记者 惠宁宁专访中南财经政法大学知识产权研究中心教授戚建刚形成具有交换价值和技术可行性的衍生数据，数据产品具有一定表达性，即能够通过衍生数据内容为使用者提供预测、指数、统计等方面服务。中国电子商务立法研究报告认为，数据产品是运营商基于自身业务需求，对用户个人信息进行收集、整理、分析及加工后得到的产品。在淘宝公司与美景公司不正当竞争纠纷案中，浙江省杭州市中级人民法院认为，数据产品所提供数据内容不再是原始网络数据，而是在巨量原始网络数据基础上通过一定的算法，经过深度分析过滤、提炼整合以及匿名化脱敏处理后形成的预测型、指数型、统计型的衍生数据，其呈现方式是趋势图、排行榜、占比图等图形，提供的是可视化的数据内容。我认为，需要补充的是数据产品凝结特定主体的劳动成果，特定主体付出了人力、物力和财力，具备经济性、特定性和可转让性等特征。法人：有观点认为，根据劳动赋权理论和功利主义理论，应当赋予数据产品财产权法律地位。如何认定数据产品权属？戚建刚：目前我国法律没有规定数据产品属于物权，从司法实践来看，法院认为数据产品属于一种独立的财产性权利或权益。认定数据产品权属，需要考虑以下因素：首先是数据来源，如果数据由公司内部收集或创造，则该公司拥有该数据所有权；如果从第三方购买或使用，需要查看购买合同或协议中关于所有权和使用权的规定。其次是数据处理，如果公司对原始数据进行了加工处理，那么该公司可以主张对衍生数据的所有权。最后是合同约定，在签署合同或协法人杂志2023年05期27议时，双方应当明确约定所有权和使用权。特别是涉及多个组织之间共享和交换数据时，应当谨慎审阅各项条款并确认自己所持有的所有权和使用权限。因此，数据产品无疑是一种独立性财产性权利。数据安全离不开法治保障随着数据要素市场化改革推进，目前与数据相关的基础性法律有民法典、个人信息安全法、网络安全法和数据安全法等，对数据要素市场化改革主要作了原则性规定。党的十九届四中全会后，针对数据要素市场化改革，国家出台系列政策文件，规范有序推进我国数据要素市场化改革。法人：推动数据流通与交易健康发展的要素是什么？戚建刚：建立完善的法律、法规和政策体系，保障数据安全和隐私，明确数据要素权利主体和相应责任机制。开发先进的技术手段，使数据能够高效、安全传输、存储和处理，具备可追溯性、可验证性和不可篡改性等特点。制定标准化数据格式，以便各方之间进行互操作，并且可以更好管理和维护数据。建立有效市场机制，在此基础上形成有利于促进数据流通与交易的商业模式。建立信任机制以保证消费者对个人信息及其他敏感信息在共享过程中得到充分保护。加强协作合作，建立合作伙伴关系，协助数据要素流通与交易。这可以促进不同组织之间的合作，并且让它们共享资源和技术。保护数据的知识产权，避免借鉴或复制他人的数据而侵犯其知识产权。同时也需要设立奖励机制，以激发创新和对于数据贡献者的认可。加强教育和培训工作，提高公众对于数据标准、隐私保护、安全性等方面的意识和认知水平，帮助消费者更好了解自己在共享时所承担的风险，并作出明智决策。法人：如何保障数据安全？戚建刚：保障数据安全需要依据相关法律法规和标准来管理和监管，同时也需要企业从技术和管理层面出发积极采取各种措施加强对于个人信息的保护。我国制定了数据安全法专门保障数据安全。该法规定了数据分类分级保护制度；统一、高效权威的数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警机制；数据安全应急处置机制。此外，网络安全法、个人信息保护法等法律也规定了保障数据安全问题。分类分级有效监管当前，数据交易过程中数据泄露，个人隐私、商业秘密等合法权益被非法获取等事件频发，为保障数据交易市场健康发展，加强数据交易的监管力度势在必行。法人：我国数据交易监管模式主要有哪些？戚建刚：现阶段，我国数据交易监管模式主要包戚建刚资料图片封面故事28括立法监管、行政监管和行业自律监管三种。立法监管是具有法律强制力和规范性的监管行为，通过相关法律的设立，使数据交易行业“有法可依”。我国数据交易起步晚、发展快，致使现有法律有一定滞后性。目前，对于数据交易监管暂时没有专门立法，相关法律规定较为分散，分布于民法典、网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等，有必要统一制定专门针对数据交易监管的法律法规，明确数据交易监管主体的权利义务以及法律责任等。行政监管是行政机关以保障数据交易安全为目的，干预、控制数据交易活动。法人：如何实现数据交易有效监管？戚建刚：按照中央统筹协调，地方部门实施监管的策略，对数据依照标准分类分级，对应不同级别的政府监管部门，构建分级有序的监管制度体系。具体措施包括：创设专门的行政监管机构；明确不同行政监管主体的权责，同时加大对监管主体监管行为的监督力度，不仅要完善行政许可、行政处罚、行政强制等传统监管权力，而且要充分发挥行政约谈、信用监管等新型监管手段的作用；建立数据分级监管制度，在中央层面必须统筹和强化重要数据和核心数据保护；地方层面上，各个地区和下辖部门收集相关数据，一般数据和重要数据要区别处理。基于行业自律监管目前存在的问题，需要制定数据交易标准、统一数据交易规则和成立专业行业自律组织。数据交易市场前景向好据中国信息通信研究院数据，2021 年我国数据交易规模超 500 亿元，预计 2025 年整体市场规模将超2200 亿元。数据交易正迎来新一轮发展浪潮。有关政策出台，进一步激发数据要素创新活力。同时，数据交易规则正在逐步建立。法人：贵阳大数据交易所通过创新探索，于2022 年 5 月 27 日发布全国首套数据交易规则体系，对数据要素市场化推进起到哪些作用？戚建刚：贵阳大数据交易所发布的全国首套数据交易规则体系，旨在探索解决数据“确权难”“定价难”“监管难”等问题。如何对数据进行确权是数据交易的前提。数据要素流通交易规则（试行）明确数据使用权和收益权，流通交易数据使用权，开展相关登记凭证服务，确保进场交易的各方权益得到保障，初步解决“确权难”问题。如何对数据进行“定价”是数据交易的关键。数据产品成本评估指引 1.0 数据产品交易价格评估指引 1.0 数据资产价值评估指引 1.0，从成本归集、定价思路、价格形成、资产价值评估等方面，探索建立准确衡量数据价值和正确评估数据价值的方法，研究开发数据资产价值评估模型，为数据交易提供价值评估和价格依据。如何对数据进行科学监管则是数据交易保障。数据交易合规性审查指南 数据要素流通交易规则（试行）数据商准入及运行管理指南等文件明确提出基本性、一般性、增强性的安全要求，按照“不安全不上架”“不安全不流通”的原则开展评估，严守数据安全底线。推行“一主体一审查”“一产品一审查”“一交易一审查”，开展上架、交易、跟踪全过程审查，保障场内交易的合规性，并对数据商主要业务范围、资质要求、准入和退出机制等予以规定。法人：数据交易市场前景如何？戚建刚：随着经济的稳定增长，大数据技术、云计算、移动互联网、智能化技术迅猛发展，以及国家政策大力推动和鼓励，数据交易需求将继续扩大，数据交易市场前景向好。未来，数据交易市场将成为数字经济发展中至关重要的基础设施之一。这需要政府、企业和社会各界共同推进，建立公平竞争、规范运营、保护用户隐私权利等方面的制度和标准。（责编 白馗）