数据治理研究报告(2020年)——培育数据要素市场路线图课件

数据治理研究报告（2020,年）,培育数据要素市场路线图,中国信息通信研究院,政策与经济研究所,美团,数据安全与治理委员会,君泽君律师事务所,2020,年,11,月,数据治理研究报告（2020 年）中国信息通信研究院 政策与,版权声明,本报告版权属于中国信息通信研究院、美团、北京市,君泽君律师事务所，并受法律保护。转载、摘编或利用其,它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国,信息通信研究院、美团、北京市君泽君律师事务所”。违反,上述声明者，编者将追究其相关法律责任。,版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院、美团、北京市,前,言,习近平总书记指出，推动实施国家大数据战略，加快完善数字,基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建,设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。为进一,步释放数据价值，2019,年,11,月，党的十九届四中全会在中共中,央关于坚持和完善中国特色社会主义制度,推进国家治理体系和治,理能力现代化若干重大问题的决定中首次明确数据作为生产要素,参与社会分配。2020,年,3,月发布的中共中央,国务院关于构建更,加完善的要素市场化配置体制机制的意见中提出，加快培育数据,要素市场，推进政府数据开放共享，提升社会数据资源价值，加强,数据资源整合和安全保护。2020,年,5,月发布的中共中央,国务院,关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见中提出，要加,快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据,权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源,价值。推进数字政府建设，加强数据有序共享，依法保护个人信息。,当前阶段，发展以数据为关键生产要素的数字经济，全面培育,数据要素市场，不仅依赖于数据技术进步、数据产业发展、数据应,用创新，更需要发挥社会多元主体作用，通过多样化治理手段构建,覆盖社会各层面的数据治理体系，充分释放数据价值发挥的驱动力、,打破数据价值释放壁垒。,本报告从国家治理视角出发，以释放数据,价值作为数据治理的核心目标，针对当前技术产业和法律政策背景,前言习近平总书记指出，推动实施国家大数据战略，加快完善数,下影响数据价值释放的各方因素，构建完善数据要素市场制度基础,设施。提出以数据开放共享、数据质量管理、数据交易流通和数据,风险规制四个方面作为培育发展数据要素市场的路线，通过制度供,给有效激活数据作为市场要素的价值，为构建完善我国数据治理体,系提供有效参考。,下影响数据价值释放的各方因素，构建完善数据要素市场制度基础设,目,录,一、培育数据要素市场的形势背景.1,（一）数据是数字经济时代关键生产要素.1,（二）数据风险多发引发治理困境.1,（三）世界各国抢占数据发展与治理先机.2,（四）数据治理是释放数据价值的有效路径.3,二、数据开放共享，充实市场源头供给.4,（一）我国加快推进数据开放共享.5,（二）国外创新发展数据开放共享.7,三、数据质量管理，提升市场资源价值.10,（一）我国着手开展数据质量管理.11,（二）国外立法明确数据质量要求.12,四、数据交易流通，连接市场供需两端.13,（一）我国探索促进数据交易流通.14,（二）国外多元手段促进数据交易流通.18,五、数据风险规制，夯实市场安全保障.21,（一）我国不断强化数据风险规制.21,（二）国外完善数据风险规制体系.24,六、我国培育数据要素市场未来展望.25,（一）以开放共享为抓手释放数据体量优势.26,（二）以质量管理为突破激活数据资源价值.27,（三）以交易流通为关键活跃数据要素市场.27,（四）以风险规制为重点强化数据安全保障.28,目录一、培育数据要素市场的形势背景.,一、培育数据要素市场的形势背景,（一）数据是数字经济时代关键生产要素,数据为数字经济发展提供了不可或缺的动力支持。一是数据量,井喷式增长。,根据国际数据公司（IDC）预测，2025,年全球数据量,将达到,163ZB。随着数据量指数级增长，数据分析算法和技术迭代,更新，数据创新应用和产业优化升级，数据对社会变革的影响更加,深远。,二是数据产业规模持续扩张。,据,IDC,预测，2019-2023,年全,球大数据市场相关收益将实现,13.1%的复合年均增长率，2023,年总,收益将达到,3126.7,亿美元,1,。,2019,中国大数据产业发展报告预计,到,2020,年底我国大数据产业规模将超过万亿。,三是数据技术产品不,断创新发展。,当前数据底层技术框架日趋成熟，数据技术产品不断,分层细化，覆盖数据存储、计算、分析、集成、管理、运维等各个,方面的技术有了长足进步。以大数据和数据技术为基础发展起来的,物联网、人工智能、区块链等新技术对社会发展产生颠覆影响。,四,是数据引发管理模式变革。,普华永道的调查显示，高度数据驱动型,企业比一般企业在作出重大决策时效率可提高,3,倍,2,。数据应用帮助,政府实现科学高效决策，提升公共服务质量和水平，为解决交通安,全、医疗卫生、社会治安等公共问题提供了更加精细和高效的方法。,（二）数据风险多发引发治理困境,数据价值释放过程中亦存在诸多数据风险和问题，对于经济社,1,参见,IDC,发布全球半年度大数据支出指南，2018H2，2019,年,10,月，文献来源：,，最后访问时间,2019,年,6,月,12,日。,2,详见,，最后访问于,2020,年,6,月,14,日。,1,一、培育数据要素市场的形势背景1参见 IDC 发布全球,会发展和培育发展数据要素市场造成阻碍。,一是数据泄露危害加剧。,有报告显示，全球2020年第一季度数据泄露的数据量已达84亿条,3,。,巨量的数据泄露带来严重损失，根据,IBM2019,年数据泄露成本报,告，2019,年全球数据泄露的平均业务成本高达,392,万美元。,二是,违规收集、滥用个人信息情形严重。,根据艾媒咨询发布的2020,年,中国手机,App,隐私权限测评报告,4,，目前我国多数手机,App,存在,强制超范围收集用户信息的情况。97%的,App,默认调用相机权限，,35%的,App,默认调用读取权限。,三是数据市场不正当竞争频,发。,近期围绕数据收集、开发等引发多起企业间纠纷，典型案例如,领英（LinkedIn）与,hiQ,Labs,5,关于用户数据使用争议、新浪微博与,脉脉用户数据使用争议等。,（三）世界各国抢占数据发展与治理先机,当前，世界主要国家和地区都认识到数据对于提升经济社会发,展和国家实力的重要意义，通过出台国家数据战略、完善国内数据,立法、加强国际数据合作等多种方式，促进本国数据资源开放和数,据技术开发。美国白宫,2019,年,12,月发布联邦数据战略与,2020,年行动计划，“将数据作为战略资源开发”成为美国新的数据战略,的核心目标。欧盟针对政府数据开放、数据流通、发展数据经济发,3,详见,Risk,Based,Security：2020,Q1,Reprot,Data,Breach,QuickView,ew%20Report.pdf?hsCtaTracking=5d936f78-de69-45a4-9ba5-03c2e9f20952%7C617588df-ee05-4a00-bb,b1-191d6888f519,最后访问于,2020,年,7,月,7,日。,4,详见艾媒报告：2020,年中国手机,APP,隐私权限测评报告，,，最后访问于,2020,年,7,月,7,日。,5,hiQ,Labs,是一家成立于,2012,年的初创公司，其利用爬虫自动从领英（LinkedIn）网站上收集个人信息，,主要为客户提供两大产品，Keeper(分析公司最有可能跳槽的员工)和,Skill,Mapper（员工技能分析，包,括员工知识的深度和广度）。,2,会发展和培育发展数据要素市场造成阻碍。 一是数据泄露危害加剧,布了迈向繁荣的数据驱动型经济建立欧洲数据经济迈向共,同的欧洲数据空间等多部战略文件。2020,年,2,月，欧盟委员会发,布欧洲数据战略，强调提升对非个人数据的分析利用能力。2020,年,9,月，英国发布国家数据战略，提出释放数据的价值是推动数,字部门和国家经济增长的关键。,（四）数据治理是释放数据价值的有效路径,培育发展数据要素市场需要充分释放数据价值。,数字经济全面,推进的时代背景之下，培育发展数据要素市场，需要充分发挥数据,作为关键生产要素的价值。在大数据时代，单一数据价值十分有限,6,，,真正促使数据成为社会生产要素的是“数量大、类型多、价值密度,低、时效要求高”,7,的巨量数据集合。以此为基础，通过数据分析发,现数据中蕴藏的规律趋势。数据分析不仅能在特定数据集中发现规,律趋势，如新冠疫情防控期间，利用交通数据绘制春运人员迁徙热,力图，为疫情防控工作部署提供参考,8,。而且能在看似不相关的数据,集之间发现相关关系,9,，如通过榨菜销量预测人口流动趋势等,10,。将,大数据分析出的规律趋势与实践结合进行应用落地，则能够创造经,6,7,单一数据的价值主要体现为数据上所承载的信息内容的价值。,参见,McKinsey,Global,Institute,Big,data:,The,next,frontier,for,innovation,competition,and,productivity.，来源,/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20In,sights/Big%20data%20The%20next%20frontier%20for%20innovation/MGI_big_data_full_report.pdf,，最后访问于,2020,年,8,月,28,日。,8,参见预判风险、追踪疫情、破除谣言大数据为战“疫”筑牢“隔离墙，来源,，最后访问于,2020,年,8,月,25,日。,9,相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。参见维克托迈尔-舍恩伯格、肯尼思库克耶著，,盛杨燕译：大数据时代，浙江人民出版社，第,71,页。,10,“榨菜指数”是根据榨菜在不同区域销售额的变化分析人口流动趋势。参见,，最后,访问于,2020,年,8,月,25,日。,3,布了迈向繁荣的数据驱动型经济建立欧洲数据经济迈向共,济价值，达到提高生产效率、降低生产成本的效果，真正释放数据,作为生产要素的价值。,数据治理是促进数据价值实现的重要保障。,释放数据价值应发,挥多方主体作用，通过构建完善覆盖全社会的数据治理体系以促进,数据价值最大程度的释放。,从数据价值实现的路径出发，宜重点从,四个方面入手,：一是要增大数据体量，将封闭的数据释放出来，为,数据分析提供充足的“原材料”；二是要提升数据质量，实现数据标,准化，为数据互通和数据分析提供“可用”数据；三是要促进数据,的交易流通，让已有的数据流动起来，为不同数据集合之间建立更,多的相关关系创造条件；四是要规制数据风险，维护各方主体数据,权益，规范数据开发利用行为，营造合法有序的数据要素市场秩序。,图：培育数据要素市场路线图,二、数据开放共享，充实市场源头供给,数据开放共享是释放数据价值的基础条件,，是将已有的数据释,4,济价值，达到提高生产效率、降低生产成本的效果，真正释放数据,放出来，增大可获取的数据体量，为大数据开发应用提供数据资源,基础。当前阶段，数据开放共享突出表现为政府等公共部门的公共,数据资源开放共享的问题。公共部门在履行职能过程中掌握了巨量、,多样化的数据资源，对其进行科学有效的开发将带来巨大的经济社,会价值。麦肯锡,11,研究显示，开放政府数据每年能够产生,3,万亿到,5,万亿美元的经济价值。公共部门将其数据资源进行开放共享，能够,有效激发数据资源的活力，打破“数据孤岛”，带动社会整体数据流,通共享氛围。在抗击新型冠状病毒期间，获益于公共数据开放而实,现的疫情信息的及时发布以及各地“健康码”的互联互通，为疫情,预警、医疗物资供应等提供了巨大帮助。,（一）我国加快推进数据开放共享,近年来，我国政府、企业等不同层面加大数据开放共享的力度，,通过出台相关立法、政策文件，搭建数据开放共享平台等方式，将,不同来源的数据开放出来，以增大全社会数据体量。,一是国家层面出台了多部政策文件推进公共数据资源开放。,2015,年,8,月，国务院出台了促进大数据发展行动纲要，明确指,出“要加快政府数据开放共享、推动资源整合、提升治理能力”。,2016,年,9,月，国务院发布政务信息资源共享管理暂行办法，明确提出,“以共享为原则、不共享为例外”的政务信息资源共享原则。2018,11,参见,McKinsey,Open,data:,Unlocking,innovation,and,performance,with,liquid,information，,来源,/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20In,sights/Open%20data%20Unlocking%20innovation%20and%20performance%20with%20liquid%20informat,ion/MGI_Open_data_FullReport_Oct2013.pdf,，最后访问于,2020,年,8,月,28,日。,5,放出来，增大可获取的数据体量，为大数据开发应用提供数据资源1,年,3,月，国务院印发科学数据管理办法，提出科学数据应以“开,放为常态、不开放为例外”，面向社会和相关部门开放共享。2020,年,3,月中共中央,国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制,机制的意见也提出要推进政府数据开放共享。2020,年,7,月公布的,数据安全法（草案）也将“政务数据的安全与开放”作为单独一,章进行规定。同时，行业主管部门也探索在本行业领域推动公共数,据资源开放共享。如,2015,年国家海洋局发布的关于规范海洋生态,环境监测数据管理工作的意见，2016,年交通运输部发布的关于,推进交通运输行业数据资源开放共享的实施意见等。,二是各地结合实际将公共数据开放实践推向纵深。一方面，多,地发布规范性文件促进和规范公共数据开放共享。,如上海市公共,数据开放暂行办法浙江省公共数据开放与安全管理暂行办法北,京市交通出行数据开放管理办法（试行）贵州省政府数据共享开,放条例等。,另一方面，地方公共数据开放共享平台建设快速推进。,截至,2020,年,4,月底，我国已有,130,个省级、副省级和地级政府上线,了数据开放平台，其中省级平台,17,个，副省级和地级平台,113,个,12,。,三是大型企业搭建开放平台向社会共享数据资源。,目前一些互,联网企业依托自身业务资源及平台优势搭建数据资源开放平台（如,阿里巴巴开放平台、腾讯开放平台等），向合作伙伴和第三方开发者,逐步开放会员、公司库、类目、产品、交易、营销等接口，同时将,12,参见复旦大学数字与移动治理实验室：中国地方政府数据开放报告（2020,年上半年），来源,%89%88%E6%B0%B4%E5%8D%B0%E7%89%880722%E7%BC%A9%E5%B0%8F%E7%89%88%E6%9C%AC.pdf,，最后访问于,2020,年,8,月,28,日。,6,年 3 月，国务院印发科学数据管理办法，提出科学数据应以,一些公开数据集在开放平台进行分享，成为企业对外开放共享数据,的重要途径，为充实全社会数据资源池提供了创新渠道。,四是企业与政府共享数据以提升监管效率。,企业向政府部门共,享数据也会成为政企合作、政企共治的常见路径。比如，2018,年,2,月交通运输部要求网约车平台公司向监管信息交互平台传输相关基,础静态信息以及订单信息、经营信息、定位信息、服务质量信息等,运营数据。2019,年,10,月，辽宁省市场监督管理局与美团进行数据,信息对接共享，实现区域入网食品企业入驻信息共享、许可信息共,享、食品安全社会评价和投诉信息共享，既让平台可及时查验证照,的真实性，也为市场监管部门实施线下精准监管、了解市场动态形,势、策略研判、风险分级管理等工作提供数据参考。,在各方推进数据开放共享实践同时，也应注意到我国在公共数,据资源开放方面仍存在供需不平衡的问题。由于各地经济技术水平,悬殊，公共数据开放水平不一，目前开放程度较高的地方主要集中,在我国东南沿海,13,。同时，我国公共数据开放缺乏具体的实施规则、,评估细则等制度设计，导致实践中公共部门数据开放共享范围不明,确，缺乏有效的激励机制。,（二）国外创新发展数据开放共享,早在上世纪六七十年代，美欧国家就开始了政府数据开放的相,关实践，并积累了丰富的经验。近期，美欧等政府数据开放程度较,13,参见复旦大学数字与移动治理实验室：中国地方政府数据开放报告（2020,年上半年），来源,%89%88%E6%B0%B4%E5%8D%B0%E7%89%880722%E7%BC%A9%E5%B0%8F%E7%89%88%E6%9C%AC.pdf,，最后访问于,2020,年,8,月,28,日。,7,一些公开数据集在开放平台进行分享，成为企业对外开放共享数据1,8,高的国家通过完善立法、加强技术支撑等方式，进一步推进政府数,据在更大程度上的开放共享，为本国经济技术产业发展提供充足的,数据资源。,一是立法明确数据开放共享义务。,美欧等公共数据开放程度较,高的国家和地区大都出台了专门的公共数据开放立法，对于相关主,体的数据开放共享义务进行规定。,美国立法明确数据开放主体和开,放范围。,美国,2019,年,1,月通过的开放政府数据法，对于政府数,据开放的范围、日常审查、管理机制、报告评估等都进行了明确规,定。其中指出，除出于隐私泄露、安全风险、法律责任、知识产权,等因素考虑不宜公开的情形外，一般的政府数据都应开放。2013,年,2,月美国在关于提高联邦政府资助的科学研究结果的访问备忘录,中明确，由联邦资金全部资助或部分资助所产生的非保密的科学研,究数据应为公众提供免费的最大化的访问，支持数据的检索、查询,和分析。,欧盟立法扩大数据开放范围，强调数据重用。,2019,年,6,月,欧盟出台开放数据和公共信息再利用指令,EU,2019/1024，简称,开放数据指令），重点强调公共数据资源的重用（Reuse），其适,用的主体范围包括成员国国家、地方公共部门（如部委、市政当局,等）和主要由公共机构资助或控制的组织（如气象机构、博物馆、,档案馆等）等。,英国立法不断扩大数据开放的主体范围,。英国,2000,年信息自由法明确公共机构有公开特定信息的义务，,2012,年自,由保护法明确政府部门和其他公共机构均负有主动发布可重复使,用数据集的义务。,8高的国家通过完善立法、加强技术支撑等方式，进一步推进政府数,9,二是不断丰富开放共享的数据类型。,美欧等国家通过清单管理、,肯定列举等方式不断扩大政府开放的数据范围。,美国构建动态化清,单管理制度。,美国开放政府数据法中要求联邦机构与白宫管理,和预算办公室（OMB）共同开发和维护数据清单，并在创建或识别,每个数据资产的,90,天内进行更新。,欧盟明确高价值数据集范围。,欧,盟开放数据指令规定，原则上可访问的所有公共部门的数据都,可以免费重用。同时，该指令将与重大社会经济利益相关，可以加,速增值信息产品和服务出现的数据定义为“高价值数据集”，并促进,高价值数据集在整个欧盟免费、便捷地重用。,三是升级数据开放共享技术平台。,数据开放共享水平较高的国,家大多搭建了统一的政府数据开放共享平台，近期更是开始推进数,据开放云平台建设。,多国搭建统一的政府数据开放平台。,美国,2009,年,5,月上线全球首个可自由获取数据的、用户与政府互动的，应用,程序接口的开放网络数据共享平台Data.gov。英国政府,2010,年,1,月正式启动,data.gov.uk，其中包含了来自英国政府各个部门的,30000,多个数据集。日本搭建了国家数据开放网站,Data.go.jp。,欧盟,推动数据开放共享云平台。,欧盟,2015,年启动“欧洲开放科学云”,（European,Open,Science,Cloud，EOSC）项目,14,，计划联合欧洲现有,的分布式科学数据基础设施，打造一个开放、无缝访问的虚拟环境，,使欧盟研究人员、创新主体、公司和公民可以无缝访问和安全重用,14,参见,https:/ec.europa.eu/research/openscience/index.cfm?pg=open-science-cloud,，,最后访问,于,2020,年,8,月,16,日。,9二是不断丰富开放共享的数据类型。 美欧等国家通过清单管理,10,研究数据。2020,年发布的欧洲数据战略中提出在九个战略性部,门和公共利益领域构建欧盟共同数据空间，以促进重要公共领域的,数据共享和数据资源积累，包括：欧盟工业（制造业）共同数据空,间、,欧盟绿色协议共同数据空间、欧盟出行共同数据空间、欧盟,医疗卫生共同数据空间、欧盟金融共同数据空间、欧盟能源共同数,据空间、欧盟农业共同数据空间、欧盟公共行政共同数据空间、欧,盟技能共同数据空间。,四是构建公私（,B2G,）数据共享机制。,企业向政府共享数据，,对于政府增进对社会形势了解，提升社会管理水平和效率都具有重,要意义。例如新冠疫情防控期间企业汇总的匿名社交媒体数据就成,为全科医生报告的重要补充。目前多国对,B2G,数据共享进行规定。,在立法中明确政府访问企业数据的情形。,如法国数字共和国法,允许公共部门访问某些私营部门具有公益属性的数据，芬兰森林,法要求森林所有者与公共部门共享森林管理方面的信息等。,欧盟,在欧洲数据战略中明确了,B2G,数据共享原则,，即在遵守通用,（,数据保护条例,简称,GDPR）的前提下坚持自愿原则，促进私营部,门更方便地共享其生成的数据。仅在必要情况时，才应当在公平、,透明、合理、适当和非歧视的条件下，酌情强制访问数据。,三、数据质量管理，提升市场资源价值,数据质量管理是释放数据价值的关键环节。,数据的互操作性和,质量，以及数据的结构、可靠性和完整性对于开发数据价值至关重,10研究数据。2020 年发布的欧洲数据战略中提出在九个,要”,15,。确保数据的完整性、一致性、精确性和及时性是保证数据,应用的基础，数据规范统一是数据流通共享发挥作用的重要前提。,数据质量提升和标准化实现，解决的是数据开发流通中数据能否“互,联互通”的问题。当前，在发展人工智能、部署工业互联网的技术,背景下，数据质量问题显得尤为重要，影响到巨量数据的整合的效,率和效果。实践中除了对公共数据质量的强制性要求外，一般主要,通过标准、指南等形式为相关主体数据质量管理提供柔性指引。,（一）我国着手开展数据质量管理,目前我国国家及多个地方政府着手加强政府数据质量管理，行,业组织、标准组织、企业等也通过自律方式促进数据质量提升。,国,家行业主管部门已经开始探索制定数据质量管理相关要求。,如,2018,年,5,月，民政部发布的关于加强和完善民政统计工作,全面提高统,计数据真实性的实施意见。2018,年,5,月，中国银行保险监督管理,委员会发布的银行业金融机构数据治理指引。2019,年,9,月，银,行业监督管理委员会发布的银行业金融机构监管数据标准化规范,等。,地方公共数据规范性文件中对公共数据质量进行了明确要求。,如浙江省公共数据开放与安全管理暂行办法中规定，公共数据,应当以易于获取和加工的方式开放。公共数据开放主体应当按照有,关标准和要求，对开放的公共数据进行清洗、脱敏、脱密、格式转,换等处理，并根据开放目录明确的更新频率，及时更新和维护。,深,15,参见,A,European,strategy,for,data，来源,https:/ec.europa.eu/info/sites/info/files/communication-european-strategy-data-19feb2020_,en.pdf,，最后访问于,2020,年,8,月,28,日。,11,要”15。确保数据的完整性、一致性、精确性和及时性是保证数据,12,圳经济特区数据条例（征求意见稿）中要求保证公共数据的真实性、,准确性、完整性、时效性和可用性。,行业组织、标准化机构通过出,台标准的形式为数据质量管理提供指引。,如已经出台的信息技术,数据质量评价指标（GB/T,36344-2018）、数据管理能力成熟度评,估模型（GB/T,36073-2018）等。,我国数据质量管理工作仍面临多方面问题，需要体系化推进。,一是对公共数据质量缺乏明确的要求。,国家相关立法、管理规范中,对于数据质量要求规定缺乏，导致不同部门、不同地方政府数据质,量不一、标准不一致。,二是行业领域数据质量管理规范指引有待完,善。,行业主管部门、行业组织、标准化机构关于数据质量管理的指,引、规范、标准仍然欠缺，数据质量管理机制、数据质量评估机制,尚未建立成熟，对企业间数据共享、开发造成阻碍。如在工业互联,网发展中，由于不同设备的数据格式不一致，导致设备联网后数据,无法进行汇集和分析，使工业互联网应用效果大打折扣。,（二）国外立法明确数据质量要求,国外主要通过立法、政府内部规范等形式对政府数据质量提出,严格要求。美国,2011,年信息质量法要求,OMB,向联邦各机构发,布数据质量指南并要求联邦各机构建立和遵守其内部的数据质量指,南。要确保对公众发布信息的质量（客观性、有用性和完整性），并,赋予个人对政府数据质量进行申诉的权利。2019,年开放政府数据,法中规定，联邦政府应在机构内指定联络部门回应公众关于数据,质量、数据可用性的相关问题，受理公众的建议和开放数据要求,12圳经济特区数据条例（征求意见稿）中要求保证公共数据的真,创建并实施关于评估和改善开放政府数据及时性、完整性、准确性、,实用性的流程等。,欧盟,2003,年发布的关于政府部门信息再利用的,指令,Directive,2003/98/EC）中确立了关于在整个欧盟范围内开放,数据的可得性、可获取性和透明度的框架规则。2013,年对该指令进,行修改时，欧盟特别强调了政府数据应以可机读形式呈现，以提高,数据利用的效率。,四、数据交易流通，连接市场供需两端,数据交易流通是释放数据价值的动力源泉。,“财币欲其行如流,水”,16,，商品、货币流通周转才能发挥价值，数据亦是如此。麦肯,锡全球研究院数据全球化：新时代的全球性流动报告指出，自,2008,年以来，数据流动对全球经济增长的贡献已经超过传统的跨国,贸易和投资。“数据的价值在于能够使用和重用”,17,。数据交易流通,是在已有数据量基础上促进数据重用、发挥数据价值的有效手段，,有机聚集、整合不同的数据集，在数据集之间寻求更多相关关系的,建立，从而促进数据融合应用。实践中数据交易流通主要包括了通,过第三方交易平台进行数据交易、企业间的数据共享合作等形式。,数据交易流通主要为市场主体的自愿行为，目前各国主要通过鼓励、,引导的方式促进数据流通，加快释放数据价值。,16,出自史记货殖列传。,17,参见,A,European,strategy,for,data，来源,https:/ec.europa.eu/info/sites/info/files/communication-european-strategy-data-19feb2020_,en.pdf,，最后访问于,2020,年,8,月,28,日。,13,创建并实施关于评估和改善开放政府数据及时性、完整性、准确性、,14,（一）我国探索促进数据交易流通,1我国探索数据交易流通多元模式,我国鼓励促进合法的数据交易。,在数据交易方面，我国从国家,政策层面鼓励合法的数据交易。目前，我国贵阳、武汉、上海、江,苏等地方大数据交易中心陆续成立，在实践中探索构建完善数据交,易机制。2020,年发布的数据安全法（草案）广东省数字经济促,进条例（征求意见稿）等立法中都对数据交易进行了规定。,行业主,管部门引导规范企业间的数据共享。,如,2020,年,4,月，国家发展改革,委、中央网信办联合发布关于推进“上云用数赋智”行动,培育新,经济发展实施方案，提出打通产业链上下游企业数据通道，促进全,渠道、全链路供需调配和精准对接，以数据供应链引领物资链。,2019,年，国家邮政局和商务部联合发布的关于规范快递与电子商务数,据互联共享的指导意见，2020,年工业和信息化部发布的工业数,据分类分级指南（试行）关于工业大数据发展的指导意见等政,策文件对电子商务、工业数据共享流通进行规范。,行业组织通过行,业自律促进企业数据流通。,如互联网金融协会为加强互联网金融行,业信息共享，防范和降低信用风险，组织建设“互联网金融信息共,享平台”。中国广告协会组建互联网广告数据服务平台，组织行业各,方统一制作和发布“一般无效流量数据”和适用于互联网广告领域,的,IP,地址库，实施信息共享,18,。,企业自主开展数据流通合作。,目前，,18,参见中国广告协会互联网广告数据服务，最后访问于,2020,年,8,月,4,日。,14（一）我国探索促进数据交易流通18参见中国广告协会,15,企业间自发建立战略联盟推动数据合作，如京东和腾讯推出“京腾,计划”，京东购物数据能力、腾讯社交数据能力及品牌商自有数据能,力将融合汇入品牌私有数据魔方，帮助品牌商形成完整的数据沉淀、,数据决策、数据应用及数据回流闭环生态。,2数据交易流通面临多方障碍,目前我国推进数据交易流通尚处于探索阶段，在合法性、流通,模式等方面仍存在多方障碍。,一是数据交易流通合法性不明。,我国现有立法尚未对数据交易、,数据流通等的合法性进行明确。而且，其他相关立法中对于禁止或,限制交易流通的数据类型界定也不清晰，导致可进行交易流通的数,据范围不明确，市场主体出于合法性顾虑不敢进行数据交易流通。,二是数据交易流通规则未建立。,目前数据资源定价，数据交易,共享双方的权利义务，数据不正当竞争等相关规则未建立，导致市,场主体进行数据交易流通的动力不足，市场供需双方信任关系难以,建立。,三是数据交易流通模式不成熟。,目前第三方数据交易平台以及,企业在实践中发展的数据流通模式等仍处于起步阶段，在数据技术、,标准等方面尚不成熟，影响了数据交易流通的规模。,3数据权属争议主要由司法予以解决,在诸多数据交易流通场景下，数据权属争议成为阻碍数据交易,流通的核心障碍。由于数据权属不明，导致个人、企业的数据权利,内容不确定，个人与企业、企业与企业间数据权利分配规则不清。,15企业间自发建立战略联盟推动数据合作，如京东和腾讯推出“京,16,相关主体数据权利保障不足，发生数据权利冲突时缺乏解决机制，,从而阻碍了数据交易流通。,目前全球尚未达成有关数据权属共识。,数据权属涉及人格权、,物权、知识产权以及多种权利集合的“权利束”等观点。但无论单,独适用、集合适用已有的权利类型还是创设新型权利类型，都无法,解决数据权属的问题。针对人格权说，数据不仅包括个人数据，还,包括非个人数据（如工业数据等）。而非个人数据明显不具有人格属,性，因此人格权无法覆盖数据权范围。针对物权说，物权具有明确,的排他性，而数据之上可以同时承载着多方主体权利不具有排斥他,人权利的属性。比如个人在使用,App,时产生的数据，个人和,App,企业均可主张相应的数据权利。针对知识产权说，知识产权中的著,作权强调表现形式的独创性、专利权强调发明创造，而数据权属显,然无法与知识产权相契合。针对新型权利说，由于当前实践和学术,研究中还未能将其与其他权利类型划定明确界限，因而也无法解决,数据权属问题。,国内外立法对数据权属回应尚不清晰。,目前国外数据相关立法,尚未给予数据权属问题一个明确的答案。我国民法典也仅规定,了对数据的民法保护，未对数据权属问题进行规定。,近期，我国地,方立法开始探索制定数据权属规则。,如,2020,年,7,月发布的深圳经,济特区数据条例（征求意见稿），创设性的规定了“数据权”的概,念，针对不同的数据类型明确数据权归属。自然人对其个人数据依,法享有数据权；公共数据属于新型国有资产，其数据权归国家所有；,16相关主体数据权利保障不足，发生数据权利冲突时缺乏解决机制,17,数据要素市场主体对其合法收集的数据和自身生成的数据享有数据,权。但深圳经济特区数据条例（征求意见稿）并未对不同主体数,据权发生冲突时采用何种解决原则或规则进行规定。同月发布的天,津市数据交易管理暂行办法（征求意见稿）对数据交易双方的数据,权进行了规定，要求交易数据必须无权利争议，经处理无法识别特,定数据提供者且不能复原，数据需方不得对数据进行重新识别，按,约定完成使用后应及时销毁数据等。深圳和天津的相关立法为解决,数据权属问题提供了有益思路，但效果如何仍有待实践检验。,实践中数据权属争议主要依靠司法审判进行个案处理。,虽然立,法还未明确数据权属相关规则，但实践中已经出现了多起数据权属,争议。如领英与,hiQ,Labs,数据使用争议，用户诉今日头条非法获取,个人信息案，新浪微博诉脉脉非法使用用户数据案等。,我国司法机关对数据权属争议的判断体现了在产业发展不同阶,段的数据治理诉求。在大数据发展初期，对数据权属的判断向促进,产业发展倾斜。,2015,年我国“Cookies,第一案”中，二审法院认定,企业利用,Cookies,技术进行个性化推荐不构成对用户个人隐私的侵,犯。当时，我国已经出台了关于加强网络信息保护的决定，明确,了对个人信息保护收集使用的要求。“Cookies,第一案”的判决结果,对于促进我国互联网企业迅速崛起，推进大数据开发纵深发展无疑,具有积极的促进作用。,大数据快速发展期，随着产业发展壮大，强,化对大企业数据权益保护成为裁判方向。,对于企业运营中产生的业,务数据（非个人数据），法院明确了对企业数据权益的保护。如“大,17数据要素市场主体对其合法收集的数据和自身生成的数据享有数,18,众点评诉百度”新浪微博诉饭友”阿里巴巴诉码注”淘宝诉美景”,“,“,“,等多起案件，都明确了企业对其业务数据享有的权利。而对于企业,在运营中收集、产生的用户数据，法院也倾向于强调企业数据权益。,如,2016,年“新浪微博诉脉脉”、2019,年“微信诉抖音”案件中，法,院确立的“三重授权”原则，要求第三方必须经过企业和用户的授,权才能使用用户数据，突出对于大企业所掌握的数据资源的保护。,培育发展数据要素市场对数据流通共享提出要求，法院判决思路由,转向促进数据流通。,在,2020,年“微信数据权益案”的判决中，法院,对于数据权益归属的判断有了新的变化。法院将企业所掌握的数据,区分为单一用户数据和数据资源整体。单一用户数据权益并非谁控,制谁享有，依法经用户同意即可使用。而企业对于整体数据资源投,入了人力、物力，应当享有竞争权益。此案的判决为中小企业获取、,开发单一用户渠道提供了依据，对于促进数据流通具有重要的指导,意义。,司法能动性导致对数据权属的判断具有不确定性，仍然需要通,过立法确定数据权属规则。,由于技术产业发展水平、一国的法律传,统、司法审判人员主观意志等方面的差异，对于类似的案件可能呈,现出不同的审判结果。而且随着技术产业发展变化，法院对数据权,属的判断也在动态变化。因此，仍需要通过立法将实践中成熟的数,据权属规则加以确定，为数据权属争议解决提供明确指引。,（二）国外多元手段促进数据交易流通,一是明确数据交易合法性。,美国是推动数据交易合法化的典型,18众点评诉百度”新浪微博诉饭友”阿里巴巴诉码注”淘宝诉美景,国家，不仅具有数据交易的传统，而且在立法中明确了数据交易的,合法性。数据经纪商（Data,Broker）是美国数据交易服务的主要提,供者，他们不是直接从用户处收集数据，而是通过政府来源、商业,来源和其他公开可用来源等途径收集个人数据等并转让、共享给他,人，目前数据经纪商收集和分析的数据几乎覆盖全美消费者。美国,联邦贸易委员会（FTC）曾发布官方报告提出对数据经纪商法律规,制的建议，要点在于保护消费者的知情权、选择权等合法权益。此,外，美国相关立法中也对数据交易者的权利义务进行了规定，间接,明确了数据交易的合法性。被称为“美国最严的隐私法案”,加州消,费者隐私法,CCPA）中对于数据交易者的义务进行了明确。CCPA,中规定，数据经纪商是指明确知悉并从与其没有直接关系的消费者,处收集个人信息并向第三方销售的经营者。,二是发布数据流通官方指引。,缺乏经济激励，企业数据安全和,数据权益规定不明，企业之间缺乏信任等问题，阻碍了企业之间的,数据共享,19,。近年来，为促进企业间的数据流通，多国政府通过发,布研究报告、官方指引、数据共享框架等方式帮助和引导企业间构,建数据共享机制。2018,年,4,月，欧盟委员会发布欧洲内公司间数,据共享研究报告。,提出数据货币化、数据市场、行业数据平台、,技术支持者、开放数据策略五种欧盟企业数据共享方式。,2018,年,10,月，欧盟发布非个人数据自由流动条例框架,，禁止成员国对非个,19,参见,A,European,strategy,for,data，来源,https:/ec.europa.eu/info/sites/info/files/communication-european-strategy-data-19feb2020_,en.pdf,，最后访问于,2020,年,8,月,28,日。,19,国家，不仅具有数据交易的传统，而且在立法中明确了数据交易的1,20,人数据在欧盟内部流动设置数据本地化等制度障碍。欧盟在,2020,年发布的欧洲数据战略中提出，要促进企业间自愿性的数据共,享，特别是解决与共同创建数据（例如，工业环境下的物联网数据）,的使用权有关的问题。2017,年,6,月，日本制定了数据使用权限合,同指引,，针对数据提供类、数据产生类、数据共享类三类不同的数,据合同，指出合同订立时需考虑的关键要素，并提供相应的合同模,板。2019,年,6,月，新加坡发布了可信数据共享框架,，对于企业,间数据共享战略、数据共享合规性要求、数据共享的技术和组织能,力以及运行性数据共享进行了明确，提出以“可信原则”建立可信,赖的数据共享伙伴关系。,三是行业组织搭建数据流通空间。,除了政府部门相关举措外，,产业联盟、标准化组织等也通过统一数据标准等方式促进企业间数,据流通。2016,年德国在“工业,4.0”下启动工业数据空间子项目，,由德国弗劳恩霍夫应用研究促进协会负责推进。该项目,为打造可信,任的数据交易共享网络，建立了一整套工业数据空间参考架构模型，,结合数据使用者、数据提供者、认证中心、中间代理商等十种主体,在数据共享流通中的作用，设计了包括数据主权、数据交易、数据,定价等在内的完整商业模型、交易流程和软件开发规范，并为各主,体提供标准化软件接口“连接器”，从技术解决方案上保证数据安全,流通和主权完整。截至日前该项目已在制造、交通、医药等多个行,业开展实践探索，累计超过五十个场景案例。2019,年,5,月，,日本工,业价值链协会发布互联产业开放框架（,CIOF,），提供了一套“标,20人数据在欧盟内部流动设置数据本地化等制度障碍。欧盟在,21,准,+,技术,+,机制”的流通解决方案。,采用分布式的方式支持数据提供,者和数据使用方直接对接，形成双方认可的数据字典标准。构建以,连接终端（HCT）和连接服务器（HCS）为核心的数据流通解决方,案，通过在企业连接终端部署，实现对内部数据的管理和收集并保,证不被篡改，为企业间数据传输提供保障。提供多样性的格式合同，,明确数据供需双方的权利义务，并通过将合同存储在以区块链为核,心的数据库中，为数据共享流通过程提供机制保障。,五、数据风险规制，夯实市场安全保障,数据风险规制是释放数据价值的安全保障。,数据风险规制意在,解决数据相关的风险和问题，从规制层面为数据价值释放提供保障。,数据风险规制需要国家公权力部门（立法机关、司法机关、行政机,关）通过强制手段进行干预，以解决在数据领域侵害个人权利、扰,乱社会秩序或危害国家安全的问题。当前阶段，数据风险体现为多,个层面。在国家层面，数据泄露等数据安全问题频繁发生，对个人、,企业数据权益甚至国家安全造成威胁；在经济社会层面，数据不正,当竞争对市场秩序产生不良影响；在个人权益层面，过度收集、滥,用个人数据导致个人数据权益受损严重。亟待加强对数据相关风险,的防控和规制，为数据价值充分释放扫清障碍。,（一）我国不断强化数据风险规制,1我国数据风险规制工作稳步推进,一是数据安全工作不断强化。数据安全立法不断丰富完善。,2017,年网络安全法正式生效，对数据安全相关问题进行了明确。,2020,21准+技术+机制”的流通解决方案。采用分布式的方式支持数据,22,年,7,月，数据安全法（草案）发布，对重要数据管理、数据分级,分类、国家数据安全审查等进行了制度设计。此外，相关部门针对,数据安全出台相关规定，如数据安全管理办法（征求意见稿）等。,数据安全执法工作紧密开展。,我国相关主管部门通过集中开展数据,安全合规性评估、专项治理和监督检查，督促企业强化数据安全全,流程管理，及时整改消除重大数据泄露、滥用等安全隐患，全面提,升数据安全管理及保障水平。在督促企业合规的同时，主管部门加,快完善数据安全制度标准，建立数据分类分级保护、数据安全风险,评估、数据安全事件通报处置、数据对外提供使用报告等制度，指,导企业健全完善企业内部数据全生命周期安全管理。,二是个人信息保护重点突出。个人信息保护相关立法、政策文,件、标准规范等加快出台实施。,网络安全法,刑法,电信和互联,网用户个人信息保护规定等对于个人信息保护制度进行了明确。,2020,年颁布的民法典明确个人信息受法律保护，为个人信息保,护提供了基本法依据。,2020,年,10,月,21,日，全国人大常委会公布个,人信息保护法（草案），明确自然人个人信息受法律保护。此外，,个人信息安全规范等国家标准的出台也对个人信息保护工作起,到了指引作用。在疫情期间，相关主管部门规范个人信息收集使用，,防止滥用。2020,年,2,月，中央网络安全和信息化委员会办公室发布,关于做好个人信息保护利用大数据支撑联防联控工作的通知，要,求依法授权的机构外，任何单位和个人不得以疫情防控、疾病防治,为由，未经被收集者同意收集使用个人信息。,个人信息保护执法活,22年 7 月，数据安全法（草案）发布，对重要数据管理、,23,动持续开展。,相关部门开展隐私条款评审、App,违法收集使用个人,信息专项治理行动等，聚焦超范围收集个人信息、强制定向推送等,违法行为。,司法向加强个人权益保护倾斜。,在处理侵犯个人信息的,案件中，司法机关的判决从严格执行“谁主张谁举证”，要求个人证,明侵犯个人信息事实，如,2012,年王某诉汉庭酒店案、2016,年谢某,诉苏宁易购案等。到近期多起案件中，司法机关以企业侵犯用户个,人信息的“高度盖然性”为标准，要求企业承担举证责任，如,2017,年庞某诉去哪儿和东航案、2018,年申某诉携程和支付宝案等。,三是数据市场秩序监管逐步开展。,目前我国立法还未有关于“数,据垄断”监管的规定。,2020,年,1,月国家市场监督管理总局发布的修订草案（公开征求意见稿）在第二十一条中增加了将,“处理相关数据的能力”作为认定互联网领域经营者具有市场支配,地位的因素，表明数据作为影响市场秩序的一个重要因素已经受到,了监管部门的关注。,2我国数据风险规制仍存多方不足,一是数据相关立法相对滞后。,目前数据安全法,个人信息保,护法尚未正式出台，数据安全、个人信息保护等相关规定散见于,不同领域立法之中，且现有立法中的制度设计过于原则，导致实践,中数据安全、个人信息保护工作缺乏具体指导。企业之间关于数据,的纠纷多发，但立法尚未将数据作为市场秩序的考量因素，导致处,理相关案件缺乏法律依据。,二是规制数据风险执法机制不明确。,目前虽然具体行业领域，,23动持续开展。相关部门开展隐私条款评审、App 违法收集使,24,如电信、金融、交通等，出台了本行业数据安全、个人信息保护等,相关规定。但当前数字经济飞速发展，大数据与各行业深度融合，,数据风险和问题层出不穷。未确立明确的监管部门，导致执法活动,分散，执法力度不集中，影响数据风险规制工作的高效化、统一化。,三是第三方协调作用未充分发挥。,在规制数据风险方面，除加,强公权力部门的作用外，还需要多方治理主体共同参与。目前行业,组织、标准