“数据要素市场：体系化与法治化”研讨会顺利召开

2020年5月，数据作为新型生产要素，被正式写入《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》，这标志着数据已和其他要素一起，融入了我国经济价值创造体系，成为数字经济时代的基础性资源、战略性资源和重要生产力。2022年1月6日，国务院办公厅发布《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，聚焦数据采集、开放、流通、使用、开发、保护等全生命周期的制度建设，推动数据采集标准化，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用，探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，探索制定大数据分析和交易禁止清单。

为此，对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心于近日举办“中国数据要素市场：体系化与法治化”研讨会，延请来自学术单位、实务部门、国家知识产权局的学者专家，围绕数据价值、数据产权等议题，畅谈中国数据要素市场的体系化与法治化。

对外经济贸易大学法学院院长梅夏英发表了会议致辞，指出了大数据交易发展的必然性和局限性，未来我们当下面临的很多数据产权问题会逐步得到解决。以前法学研究多从私人权利和政府管制层面展开，但数据已逐渐成为公共领域内不可忽视的存在，目前法律研究还不能满足实务需求，在何种范围内进行交易，如何创造处数据权益与社会效益的良性互动，以及数据价值的确定理论都还需学界进行补充。

中国人民大学法学院副教授熊丙万就数据基础制度问题提出以下三点看法：首先，熊丙万倾向数据确权，理由如下：其一，确权的要领不在于标的本身是否形状确定，而在于标的是否特定化，因为行为规制对权利客体的确定性要求低而选择行为规制并不充分。其二，行为规制更适合非交易性的数据要素流通场景，但大量交易性场景涉及到主动性交易，一旦涉及交易场景便有必要确认数据产权。其三，结合权利流通的生活逻辑、经验逻辑和市场逻辑，确认权利并不等于权利人一定会排除或者禁止别人使用数据，相反会有更好的流通，不确权会带来更大的争议解决成本。其次，关于数据确权的权利框架，熊丙万倾向权力束观点，提出了具体建议：其一在信息来源主体和生成主体享有不同的权利；其二，规定不涉及信息来源主体和纠纷便独立所有，来源不明国家享有等例外；其三，推进权利标准化，规制常见情形下不同享有方所需要的产权；其四数据要素财产权基于排他性控制，财产权是否基于架构有助于确定平台。最后，关于公共数据的处理，分别确定不同使用场景下不同目的对应的使用条件和使用对象，包括基于公共管理的有理由无条件的无偿使用、用于公共事业和产权发展的有条件和有偿性、为提供产品和服务的特许经营有偿使用。

北京大学法学院副教授胡凌从市场和经验的角度分享了自己的看法。首先要理解要素确权和市场形成过程，应通过试点等方式盘活数据要素，逐渐推动合法市场的出现，并带动其它市场要素的流动，降低交易成本。其次回到历史经验上看，互联网最初免费生产信息内容，后来才逐渐发展出收费的商业模式，只有生产稳定后才能谈确权问题。再次，应评估数据的流动性和稀缺性，来判断是否能形成稳定的市场预期，是否能赋予相关主体达到最优的状态，而非一味确权。最后，数据交易所目前还不能交易公共数据，缺乏吸引力，并且一开始门槛设定较高，这可能降低了数据交易所的竞争优势，将来可以选择较低的制度门槛，逐渐在市场循环中控制风险和升级。

北京师范大学法学院副教授吴沈括介绍了欧盟数据法案的特点，以企业为中心，考虑到企业数据向外的释放存在各种情形，针对各类情形从目的限制、规则要求、权利保障几个层次进行体系设计，旨在通过公平数据流转利用来缩小数字鸿沟，服务于它的数字十年的数字欧洲计划，实现所谓的单一数据市场。当前欧洲所面临的难题集中于：政府对企业涉及到企业获得数据的公平性，企业对企业是激励度的不足，政府对政府则是效率原则。而欧盟数据法案涉及了对应的共享机制规则体系，呈现出主体的覆盖广且域外适用的特点，涵盖了企业对用户、企业对企业、企业与公共部门之间的数据共享规则，对我国的数据共享有重要的参考意义。

中国人民大学财政金融学院的谢波峰副教授从税收角度发表了看法。首先，做为生产要素的“数据”概念与技术领域的“数据”有一定区别，能进入数据市场流通的数据要素应该具有通用社会使用价值，成为一种崭新的生产要素，从而需要适配的税收制度，而目前研究中提到的数据税大多是基于现有的交易框架，并不是将数据当作具有新价值的新生产要素。其次，介绍了数据要素有关的现有税收制度包括数字服务税、数字资产税和其它三大类，以及国际税制双支柱方案涉及GILTI等相关税收方案，分析了这些现有税收制度与数据要素税制的联系及借鉴启示，例如由于针对数据征收手段不成熟，无法确定纳税对象、税基等税收要素，数字服务税只是数据税某种程度的变通。最后，谢波峰分享了推进我国数据税制的建议，强调税收政策要兼顾公平和激励，不能仅仅强调从数据要素获得税收收入，还得鼓励数据要素的流通和使用，尤其以多种方式促进数据富集型企业释放数据，在给予一定税收优惠的同时，比如采取对不愿意开放和流通具有公共属性数据的企业进行特殊利润税收调整，进行反向激励。还要注意联动设计税收政策跟征管措施，加强数据税收政策的可操作性。

对外经济贸易大学数字与法律创新研究中心主任许可首先回应了对数据产权的两种质疑观点，一方面数据价值化过程是需要投资，这是需要激励的，另一方面，数据有一定的排他性和有限竞争性，并非无边际成本，因此应当确立数据产权。而应对产权租值耗散的天然趋势，除了赋权外，当前实践中还有搭售、组合、特许、契约、保密几种方法，而唯一不发生租值耗散就是市价，认同市场建构比产权界定更重要。最后提出可以借鉴数据经纪人、第三方信托、云服务提供商、大数据交易所多种手段来解决数据交易的信任问题。

中国社会科学院大学互联网法治研究中心执行主任刘晓春首先提到数据不仅是生产要素也是治理要素，并且掺杂很多人格要素，还会涉及公共利益和安全，属于平台治理的重要要素。需要考虑激励在先利益还是在后利益，在现有规则充分运用好基础之上，进行进一步的规则创新，体现特定的激励导向。其次，刘晓春认为在没有确切产权的情况下，用户意志和数据权益之间的权利位阶应该分不同的情况处理，考虑到数据权属本身受到目的限制，数据权利滥用会构成竞争法的顾虑。现有数据利用和流动分成内部流动、生态系统之间的流动、生态体系外的流动三种，数据流动的风险控制需要个人信息保护、评估量化公共安全风险、明确数据跨境限制。最后提出把数据放在生态系统下看，生态系统内部平台利用数据进行跨市场扩张，通过内部数据联通可以实现平台总体资源和规则调配，对外则通过数据封闭巩固生态系统竞争优势。通过要求平台开放作为基础设施的数据及其功能，或可缓解生态系统封闭带来的垄断问题。

对外经济贸易大学法学院副教授孔祥稳针对公共数据开放的法律问题发表了自己的看法。现在更多的观点回避了数据产权的界定，只是关注数据应当如何使用问题，提确谁能够获得公共数据，谁能够利用公共数据，便可以明确权利的边界降低交易成本。其次公物论很大程度上只是对公共数据粉饰，并没有解决公共数据利用的问题，利用公共数据的重点在于安全和利益，各地政府都有在探索各种开放方式，开放条件会涉及公共数据本身的性质问题。最后提到公共数据开放也会涉及个人信息保护，其合法性来源于履行法定职责或者法律法规规定其它情形，对于匿名化等过程保护可以依靠个保法规定。

清华大学北京国有资本经营管理中心联合培养博士王剑围绕着数据垄断展开讨论。首先通过对数据垄断现象解构，关键看数据能否作为关键资源被控制并进而形成市场经营障碍，从而对垄断的成因、特征、行为到违法性展开规制规则的系统化研究。其次从经济学和法学角度介绍了垄断的概念理解。再次回应了对数据垄断命题真伪的质疑。一则无论是按照新型财产权、传统财产权或者控制论的观点，数据都符合经济学上对于产权范畴的定位，民法对数据属性界定并不是判断数据垄断这个命题真伪的前提；二则数据的可获得性、时效性和不确定性只是部分数据特征，不能以此否定数据垄断的成立。最后，对数据垄断的识别问题，王剑提出如果有价格的要素便可沿用SSNIP界定相关市场，如果说没有价格要素，那就没有必要把相关市场界定作为一个必经路径，并且提出了《反垄断法》对数据隐私保护可行性的问题。

来自阿里巴巴、字节跳动、腾讯等公司的实务专家对数据要素化的实践困难和化解之道纷纷提出真知灼见，会议在热烈的讨论中圆满结束。虽然数据要素的难题多于答案，规则滞后于现实，但是每一次理论界和实务届人士的交流，都将进一步加深我们对数据法律问题的理解，并有助于理性共识的达成。