我国大数据交易产权管理实践及政策进展研究

　　摘要:[目的/意义]本文从实践及政策上，梳理了我国大数据交易中产权问题的管理进展，总结其中存在的问题，以期为我国大数据交易实践提供参考借鉴。[方法/过程]在实践上，从合法授权、权属流转、交易监管3个方面调查了我国典型大数据交易平台的产权管理现状;政策上，归纳了目前我国大数据发展政策中对数据交易产权的规定，并从政策工具视角进行分析。[结果/结论]研究发现，我国目前对大数据交易中的产权问题重视程度不足，大数据交易产权政策结构失衡，对实践的约束力也有待加强，需要加强产权的激励和资源配置作用，拉动大数据交易市场发展，同时国家层面出台相应法律政策予以规范交易行为。

　　关键词:大数据,交易,产权,政策,交易平台

　　大数据时代，数据成为数字经济的关键生产要素。而要让数据发挥经济效益，开放流动是关键。2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中明确指出，“要引导培育大数据交易市场，……建立健全数据资源交易机制和定价机制，规范交易行为等一系列健全市场发展机制的思路与举措”。通过数据交易，将打破行业信息壁垒，提高生产效率，推进产业创新。

　　我国大数据市场规模近年来持续稳定增长，大数据交易规模也不断扩大，2017年我国大数据产业规模达到4700亿元人民币，同比增长30%[1]。数据要进行交易，则必须具有明确的产权归属，如果产权存在瑕疵，则意味着交易存在法律风险。2017年12月8日，习近平同志在主持中共中央政治局实施国家大数据战略第二次集体学习时，明确指出要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度，完善数据产权保护制度。

　　而目前，我国对大数据交易中数据的产权归属界定还十分模糊，《中华人民共和国民法总则》第127条规定，“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”，但其中也并未对数据的内涵和归属进行明确限定。笔者拟从实践及政策领域对我国大数据交易产权管理现状进行梳理，以期为我国大数据交易实践提供参考。

　　1国内外研究现状

　　国外很早就有大数据交易平台，美国、欧盟、韩国等也都积极部署了国家大数据发展战略。2012年白宫科技政策办公室发布了《大数据研究和发展倡议》[2]，提升从海量复杂数据中获取知识、挖掘价值的能力，并及时调整政策框架与法律规章，积极应对大数据发展带来的隐私保护等问题，2014年美国发布《大数据:把握机遇，守护价值》[3]白皮书，再次提出就警惕大数据应用所带来的隐私、公平等问题，2016年美国发布《联邦大数据战略计划》[4]，形成了包括技术研发、数据开放共享、隐私安全伦理等7项战略。

　　2015年欧盟委员会发布《数字化单一市场战略》[5]其中提出要“构建数据经济”，而“分散实施的版权规则和不够清晰的数据使用权阻碍了跨境数据的使用和新技术的应用”，要“根据数据化革命和随之改变的消费者行为对版权规定进行与时俱进的更新”;英国也非常重视大数据对经济增长的拉动作用，发布了《数字战略2017》[6]、《工业战略:建设适应未来的英国》[7]等，其中提出要建立灵活的知识产权机制。韩国政府2016年发布《智能信息社会中长期综合对策》，提出要加速数据流通和使用，激活数据交易市场，推动公共和民间数据实现以价值为导向的交易[8]。

　　在研究文献上，NunanD等提到收集数据的组织的性质正在发生变化，不再是中央政府或传统的大公司，而是一系列小的高科技公司，数据市场在发生变化，相应的数据使用政策也应发生变化[9];PereraC等强调数据隐私在开放数据市场中具有重要意义[10];LiangF等认为在大数据交易后，十分有必要保护数据版权和数据所有者的合法权益，这是大数据生命周期闭环必不可少的阶段[11]。国内也有很多学者关注到大数据交易问题，杨琪等认为，数据的开放和流通是数据资源价值体现的前提和基础，而目前我国在大数据交易环节主要存在价值链条不完整的问题和商业秘密和个人隐私泄露的风险[12]。

　　王融认为，承认数据具有财产属性是讨论数据所有权的前提，而目前数据的产权归属问题还远未达成共识[13];王忠认为交易市场的开放能够促进数据合理流动、实现个人数据资源优化配置，但也要平衡技术创新与隐私保护之间的矛盾[14];汤琪认为目前大数据交易的相关法律政策缺失，面临着巨大的产权风险[15];张敏分析表示目前我国大数据交易市场未形成规范的交易规则并存在内在的交易风险，必须通过法律监管进行规范[16]。

　　通过对国内外实践和研究的梳理发现，目前有关大数据交易的研究虽然在逐步增加，但大多集中在对大数据交易现状分析、大数据交易定价问题以及大数据交易中涉及到的个人隐私问题的研究上。也有部分学者开始关注到大数据交易中静态权属问题，但是研究多从理论上强调产权的重要性，并未落脚到我国的交易实践及具体政策中来。究竟我国大数据交易实践中产权管理是否规范，我国目前是否具有完善的数据交易产权管理政策体系，我国大数据交易产权管理政策是否能够约束、激励实践的发展，这将是本文研究的重点。

　　2我国大数据交易平台产权管理实践

　　数据交易平台能够有效整合数据资源、提升数据流动性、规范交易行为，是大数据交易的重要载体。目前我国大数据交易的主流建设模式便是基于大数据交易所(中心)的交易[17]，比较典型的有贵阳大数据交易所、上海数据交易中心、华中大数据交易平台、东湖大数据交易中心等。大数据交易有一个完整的生命周期，各交易平台在交易前，应确保数据合法性、授权合法性，交易数据不侵犯个人隐私，交易后应保证数据权属合法流转，进行数据确权，平台还应该监管整个交易流程的安全性与平等性。

　　2.1合法授权

　　在大数据交易前，数据供应方应完成对数据的采集、清洗及整合加工，并将可供交易的数据提供给平台。产权清晰是数据流动的前提，大数据交易前应确保数据不具有产权争议，数据供应方所采集的数据必须是合法的、经过授权的，即数据来源合法、数据交易类型合法、授权主体的交易资格合法。

　　绝大多数大数据交易平台都对交易数据的合法性有明确规定，如贵阳大数据交易所2015年5月发布《贵阳大数据交易所702公约》[18](简称《702公约》)明确规定“大数据交易所应当采取必要的措施，保证数据的真实性、合法性”，上海数据交易中心发布的《数据互联规则》也明确列出了禁止交易的数据。在交易平台交易的数据可分为个人数据、企业数据和政府数据。对于企业掌握的个人数据，企业拥有协议条款规定范围内对个人数据的使用权。

　　“知情并同意”是数据搜集时被普遍认可的权利，企业应在协议条款中告知用户数据可能会被交易，这样企业才可将自己掌握的数据合法交易[15]。互联网的发展使得个人信息的地下交易产业链更加复杂[19]，也有研究表明当下很多互联网平台并不重视个人信息保护问题[20]。大数据交易平台有责任对数据来源进行筛选过滤，保护个人隐私。

　　《702公约》规定数据交易的内容“不是底层数据，而是基于底层数据，通过数据清洗、建模、分析、可视化出来的数据结果”;上海数据交易中心发布的《数据互联规则》明确制定了数据交易前的“个人数据保护原则”，其中包括“告知同意原则”、“禁止公开原则”、“选择退出原则”、“数据正确原则”、“维护权益原则”及“应急补救原则”[21]。

　　这6项原则保证了数据主体对数据交易行为的主导性，即便有侵犯个人隐私的数据交易行为发生，也能及时退出并采取相应的补救措施;华中大数据交易平台限定交易内容为“原始或经处理后的数字化信息，包括但不限于个人、企事业单位、社会团体等各类主体所持有或拥有的各类数据”，“交易数据应是通过合法渠道获取，权利清晰无争议”[22]，但其中并未明确限定如何“处理”，或“处理后”达到何种标准。还有一些大数据交易平台并未发布完整的数据交易规范。

　　2.2权属流转

　　在数据合法且无产权争议的前提下，数据持有方通过平台出售数据。交易双方经过需求匹配后实施数据交易，数据权属随即发生变化。大数据产权转让，可分为所有权、使用权、收益权3种交易模式。大数据的使用权交易主要通过租赁、检索等形式实现，如企业可以将数据库销售给多个消费者;收益权交易，主要指大数据购买者对数据使用后获得的利润与大数据提供商进行分割[23];所有权交易，则拥有对相关数据的支配、处置和和获益的权利[24]。

　　大数据交易主要是数据和货币的流通过程，对数据权限的分配是交易过程的关键，如果数据权限分配不明确不仅影响数据产品的后续使用，还极有可能使双方产生纠纷。在交易中，合同应明确规定买方对数据的使用权限，明确数据使用或处理后产生的衍生数据的知识产权归属约定，明确双方对于数据使用或处理后产生成果的归属、保护方式以及相关权利的边界，明确数据的权利限制，禁止权利滥用。

　　在实践中，贵阳大数据交易所推出《数据确权暂行管理办法》，通过数据确权，明确数据交易双方对交易数据在责任权力方面的相互关系，保护各自的合法权益，在数据权利人、权利性、数据来源、数据交易方式等方面给出权属确认指引[25]，平台还会在交易完成后发放“数据确权证书”，以引导交易相关方科学、统一、安全的完成数据交易。

　　上海数据交易中心在其发布的《数据互联规则》中“使用权转移原则”规定，“数据的互联是数据持有人将所持有的数据许可他人的行为，需明确界定数据接收人使用数据的目的、范围、方式和期限”，也明确了对数据权益的保护，“增值处理受保护原则”规定，“合法持有的数据进行增值性处理行为受保护”，“数据权利可共存原则”规定，“具有合法正当来源的相同或类似数据的数据持有人享有相同的权利，互补排斥地行使各自的权利”，并且还强调并不能通过数据交易获取无限制的数据权益，“数据具有社会性、公共性，任何人取得的数据权利是有限的”。华中大数据交易平台则规定相对较模糊，“交易平台完成对交易确认的审核后，向买方开放相应使用权限(下载权限)”，但也未进一步明确“相应”的限度。

　　2.3交易监管

　　大数据交易平台在数据交易中应该充当“中立者”的角色，不受外界因素的影响和干扰。在交易进行中，平台应为数据交易提供安全的运行环境，防止第三人未经授权对数据进行截取、搜集或接入，防止数据泄露、损坏、被篡改等侵权行为产生。

　　贵阳大数据交易所采用会员制度，与会员签署《会员合作协议》、《保密协议》对交易者进行严格资格审查及信誉评估。上海数据交易中心在其发布的《流通数据处理准则》[26]中明确了“数据安全防护原则”，其中制定了“数据持有人管理责任原则”、“管理系统合规原则”、“处理记录可查原则”、“与风险水平一致的安全措施原则”、“危机事件报告原则”等8项原则，保障交易安全并明确责任归属。华中大数据交易平台也明确“交易平台应为数据交易提供稳定可靠的运行平台”。

　　“交易平台未经授权委托不得将托管数据出售或非法提供给他人”，“交易平台应采取技术措施和其他必要措施，妥善保管数据”，但同时，华中大数据交易平台也提出了一条免责条款，“如因不可抗力、意外事件、非法入侵……，交易平台不承担责任”。通过对实践调查发现，目前我国各大数据交易平台并未形成统一的交易流程，甚至有些交易平台没有完整的数据交易规范。部分交易平台对数据授权、权属流转的限定也十分模糊，严重阻碍了我国大数据交易实践进程。其中最具代表性的贵阳大数据交易所也直到2018年4月才宣布盈利。

　　大数据基础法律属性的不明与数据交易监管的空白是阻碍大数据交易发展的关键问题[27]。而政策和实践彼此型塑，持续相互作用，实践依靠政策来规范行动和提供资源[28]。完善的政策体系具有环境营造和创新激励作用，我国大数据交易亟需规范的数据交易法律法规加以引导。

　　3我国大数据交易产权政策

　　新技术的产生，新产业的发展，离不开政策的拉动，完善的政策体系能够纠正市场失灵、防范政府失灵、弥补系统失灵、修正伦理失范[29]。知识产权的创造、运用、保护和管理活动本质上还是一种经济活动，政府通过公共政策引导实施过程，实现协调经济关系和促进经济发展的政策目标[30]。

　　利用“北大法宝”数据库检索以大数据发展为目标的中央法规及地方法规，共得到中央法规司法解释34篇，地方法规规章337篇，足见国家对发展大数据产业的重视。本部分梳理其中有关数据产权的条款，分析目前政策中对大数据交易产权的管理现状。

　　4研究发现

　　4.1对大数据交易产权问题重视程度不足

　　近年来，我国大数据市场发展迅猛，国家及各地区也相继出台多项政策支持大数据产业发展。但从调研结果看，国家层面并没有相应的法律政策规范大数据交易中的产权问题，目前中央国家机关和省级国家机关发布的促进大数据发展的政策文件中也仅有25项涉及交易中的产权问题，其中有些界定和规范还较为模糊。从交易实践上看，近年来我国大数据交易平台呈井喷式发展，有关数据表示，2016年，全国大数据交易平台数量已经达20个[24]。

　　但根据笔者调查，其中有一半以上平台已不可访问，正常运营的也有许多没有明确的交易规范。目前可访问的多数交易规范也存在“限定模糊”的现象。例如，规定“处理后”的数据可进行交易，究竟何为“处理后”?规范中并未明确处理方式及处理后的标准。

　　“任何人取得的数据权利是有限的”，“有限”又限制在何处?“向买方开放相应权限”，其中“相应”具体指什么?还有交易平台制定了免责条款，如果在数据交易中存在侵权行为，交易平台能否免责目前还存在疑问。因此，从政策和实践上看，尽管目前大数据交易所带来的巨大价值已经引起关注，但是其中存在的产权风险却并没有引起重视，这严重限制了大数据交易的可持续性发展。

　　4.2大数据交易产权政策工具结构存在失衡

　　通过对目前政策梳理分析发现，大数据交易产权相关的政策条款以供给面和环境面政策工具为主，目前没有需求面政策工具。供给面政策工具主要利用组织和信息类信息基础资源，为大数据交易中的产权发展提供支撑。环境面政策工具主要利用一些权威性资源，运用命令型手段实现对产权的约束。需求面政策工具的缺失使得对大数据交易市场的拉动作用较弱。

　　从政策功能维度来看，大数据交易产权政策工具多以约束型和协调型为主。根据对条款项目的统计，研究涉及到的50项大数据交易产权政策条款，其中有30项发挥约束作用。法规管制类工具运用过于频繁，往往由于先前政策未切实执行，或本领域的确存在较严重缺失，因此需要后续政策中不断强调，这也进一步凸显了我国大数据交易产权政策体系对实践作用不佳，管理存在的漏洞。目前政策条款中产权激励作用较弱，不能有效激励大数据交易产权的有效流动，也没有利用相关政策工具发挥产权的资源配置功能。在运用产权的保护职能的同时，也需要通过合适的产权安排，提高产权流转效率，才能更好地实现数据增值目标。

　　4.3大数据交易产权政策与交易实践存在脱节

　　从目前调研情况来看，我国相关法律法规建设远远落后于我国的大数据交易实践，现有的产权制度也无法满足大数据产业发展的需求。大数据交易是一个持续性的过程，从交易前数据合法授权到交易后权属流转，以及在后续利用数据研发的创新产品等环节中，都涉及复杂的产权问题。

　　而目前，我国大数据相关政策中对产权的规定多停留在强调数据产权保护以及隐私保护的重要性，交易中数据权利流转、交易后的确权及数据衍生产品的权利归属等在交易实践中存在的这些复杂的产权问题并没有详细规定，传统的所有权模型通常不会认识到数据的价值来自数据的组合和使用，而并非单个数据，缺乏对大数据交易产权中的根本问题和现实需求进行精确表达。

　　法律属性模糊及监管空白使不少企业对大数据交易持观望态度，这严重阻碍了大数据交易市场的发展。法律层面急需从明确数据流通与可交易范围，交易周期内的数据确权问题等予以规定，产业层面也需出台规范，对数据来源、数据用途、使用期限、数据格式、数据交易方式等方面给出权属的确认指引。规避大数据交易中的产权风险仅仅依靠行业标准和规范是远不够的，大数据所能带来的巨大价值往往会使交易者忽视产权问题，以及数据产品的特殊属性都要求国家层面出台相应法律政策予以规范。

　　5结语

　　数据成为数字经济时代关键的生产要素已经成为全球共识。在大数据上升为国家战略这一背景下，把控好数据的“开放性”和“流动性”是实现数据商业价值和社会价值的关键。而目前，大数据交易实践中因缺乏相应的政策规范而存在很多盲区，各个大数据交易平台的限制条款存在差异，我国目前也未形成规范的交易流程，权属流转程序也较为模糊，需要行业层面、社会层面、国家政策层面协同推进，才能为大数据交易提供高效有序的发展路径。

　　行业企业应在大数据交易领域进行积极探索，但也需在创新模式中加强主体自律;政府在落实数据开放的同时，也应加快配套政策的制定，有效规范及治理大数据交易中的产权问题。数据在多元主体间流转，权属流转模式是否存在差异;如何构建适当的数据权责机制实现数据权益分享，以平衡不同参与者之间的权利。这些将是本研究下一步的研究重点。

　　参考文献

　　[1]大数据白皮书(2018).中国信息通信研究院，2018.4.

　　[2]ObamaAdministrationUnveils“BigData”Initiative:Announces$200MillioninNewR&DInvestments[EB/OL].

　　经济师评职论文范文：大型证券公司非现场交易营销策略研究

　　摘 要：开源节流、促进经纪业务转型、大力发展非现场交易已成为券商经纪业务应对政策变化、谋求生存和发展的行之有效的手段。本文以发展非现场交易为主题，在阐述我国大型证券公司非现场交易现状的基础上，通过分析公司非现场交易方面存在的优势和不足，就大型证券公司应如何大力发展非现场交易提出了自己的方案和建议。

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