包邮清华社会科学:第4卷 第1辑(2022)

　　（二）数据交易全周期的难点与痛点　　数据要素不同于一般商品和生产要素的特点，导致数据交易的难点和痛点贯穿交易过程的全生命周期。首先，在数据交易前，复杂的数据权属关系以及由此引发的权属争议成为阻碍数据流动的**道屏障，这也是目前数据交易无法规模化的*大障碍。数据的合规性也是这个阶段需要重点关注的问题，数据产品可信度的法律边界往往模糊不清，数据来源、数据处理是否合法，数据是否涉及个人隐私、国家机密等都是影响数据能否顺利交易的因素。其次，在数据交易中，数据的可复制性造成了数据泄露的风险，在现有技术条件下数据传输的安全性无法得到有效保障。*后，在数据交易后，卖方能否按照合约如实、准确、完整地将数据发送给买方，其中存在数据的送达问题。同时，由于数据的事后价值评估与事前评估容易出现较大出入，买方对数据的范围、质量等是否满意都存在争议的可能。况且，即便数据买卖双方对交易不满，数据产品也无法实现“退货”，因为购买者可以把物理层的数据载体退回，而仍然私下备份数据文件和数据信息。在双方单笔交易完成后，数据买方潜在的二次转卖数据的行为也会极大地威胁数据要素市场的公平。　　值得注意的是，交易主体间的相互信任是任何交易市场良性运转都不可或缺的条件。作为特殊生产要素的数据交易，尤其需要各个市场主体的充分信任，而交易的不信任问题直接阻碍了目前数据要素的自由流动。这种不信任主要表现在数据供给方与需求方之间，供给方担心出售数据后就会丧失对数据的控制权，因而更愿意封锁数据；需求方则担心数据的合法性以及到手数据产生的价值与事前描述不相符。数据主体与数据收集者之间也存在不信任，公民个人作为大量行为数据的产生者，往往担心数据的搜集、整合、出售会暴露个人的私密信息，且其维权能力与数据企业、平台相比处于绝对劣势地位，从而在一定程度上排斥数据的要素化。此外，监管方对数据交易平台也存在不信任，平台作为独立第三方数据交易渠道，能否对数据交易主体和产品进行详细的合规审查，正在交易的数据是否涉及隐私、商业秘密乃至国家机密等都是不信任的来源。　　（三）数据交易不活跃的内外部成因　　自2014年以来，我国大数据战略从酝酿、落地，已逐步走向深化，数据要素的流通、交易、资产化取得前所未有的关注。但是，据大数据流通与交易技术国家工程实验室观察，每年全社会数据量增长率约40%，而真正被利用的数据量增长率只有5. 4%，数据要素的交易与使用尚不活跃。我们的理论分析已表明，数据要素具有的六大特点决定了数据交易具有天然的安全脆弱性，这也成为目前数据交易不活跃的内部原因。　　除此之外，数据交易成交量的低迷还有相应的外部原因，它们共同造成了良好数据交易生态的缺失。从供给端来看，如上文所述：一方面，数据供给侧出于对数据交易风险的规避，如隐私泄露、控制权丧失、非法转卖等而拒绝交易数据；而另一方面，因数据外流造成的竞争会削弱数据供给方的市场优势和商业地位，由此也会产生数据在一定程度上的自留和垄断。从需求端来看，一些买方偏好标注后的原始数据，另一些买方则可能需要结果类数据或数据服务，异质性的买方必然形成多样化的需求，这造成数据产品的供需难以适配，数据交易量无法扩大。从政府端来看，关于数据交易的法律法规制度建设尚不完善，随着《数据安全法》《个人信息保护法》在2021年的陆续出台，我国数据合规的法律框架初步搭建完成，但数字经济时代产业和社会发展的需求仍需要大数据法律法规体系的不断细化。此外，数据市场体系建设的顶层布局有待加强与落实。针对此现象，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《“十四五”大数据产业发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等先后对数据基础制度建设、数据产业发展做出总体部署，将数据要素作为数字经济发展的原料，特别强调了数据要素市场的规划与建设，包括加强数据供给，完善数据资源产权、交易流通、跨境传输、安全保护多方面规则等一系列问题。