吴沈括|数据要素市场建设中的公共数据与政企合作
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文 | 吴沈括
01
数据要素市场建设态势与公共数据的价值作用
随着数字经济时代的到来，数据作为数生产要素的重要作用日益凸显，特别是党的十八大以来，国家高度重视发展数字经济，并将其上升为国家战略。
2022年1月12日，国务院印发“十四五”数字经济发展规划，明确以数据为关键要素，不断做强做优做大我国数字经济，为构建数字中国提供有力支撑。数字经济时代数据要素不仅是催生和推动数字经济新产业、新业态、新模式发展的基础，也是推动产业创新和升级改造的强劲臂力。
面对未来错综复杂的全球数字经济市场新格局，加快培育数据要素市场，激发数据要素潜力，是确保并提升我国在国际数字经济治理格局中的应有地位的必然选项。
针对数字经济时代背景下的数据要素市场建设，着眼我国有关数据要素治理的最新规则变化与趋势，探讨公共数据流转的生态建构，研析公共数据生态与政企合作的多维互动关系，助力数据要素市场培育与建设，打造坚实底座，是我国数据要素市场长期建设与长效治理的重要一环。
就目前数据要素市场培育现状而言，主要存在以下各项制约因素：
一是数据流转利用的配套政策与法规标准体系有待进一步完善。数据与新兴技术融合创新发展,涌现了大量的新业态新模式,但数据的权属界定、价值评估、价格形成、交易流通、开发利用等各个环节相关规则配套仍不完善,影响了高效数据要素市场的形成。
二是数据资源有效供给与需求不平衡。由于相关政策支撑的滞后,有效的市场机制尚未广泛形成，一方面,政府对社会和市场主体的实际需求认识有限，另一方面,政企双方数据合作缺乏激励，导致数据资源的精准供给利用不足。
三是数据安全生态建设仍需进一步加强。海量数据聚集后的风险加剧,数据泄露、数据篡改、数据滥用等安全风险压力巨大，信息茧房、大数据杀熟以及权益侵犯等问题以及平台企业大数据垄断等新问题层出不穷。
在多层次数据要素市场建设过程中，公共数据要素发挥着特殊的价值作用：依托优质的数据资源生态能最大程度地吸引和带动各类社会主体将数据要素投入市场。而公共数据是目前数据要素市场中占比最高的一部分，能够充分发挥要素引导与资源配置的积极作用。
数据开放共享涵盖政府和政府之间的数据共享、政府和企业之间的数据共享、公共数据的开放以及企业的数据开放等四类场景。数据开放共享是数据要素市场构建的基础条件之一，其目的主要是提高数据的供给能力。
而数据开放共享的有效运行则依赖于政府的机制设计，关键在于推进政务数据的共享、公共数据的开放以及政府和企业之间数据的共享。公共数据的开放利用能够带动社会其他数据资源的盘活流转，从而提高整体的数据供给水平，推动规模性数据市场的形成。
02
公共数据流转利用的良性生态体系的实现路径
构建公共数据开放利用的多元模式
就制度设计初衷而言，公共数据开放是一项面向社会的公共服务，但目前持续推动和提高公共数据开放利用水平的驱动力尚显不足，应当创新探索公共数据的授权运营，培育多层次公共数据要素市场，针对不同公共数据设计差异化市场机制，推动公共数据资源的多元高效流转。
在培育公共数据要素市场时需要考虑以下几个方面：
持续释放的数据资源，需要完善各个公共部门的内部机制，实现数据的安全稳定释放；
多元的定价机制，市场中要有能力与弹性容纳不同形式的交易模式；
数据利用需求与场景的培育和引导，鼓励支持良性数据流转途径，提升各方主体稳定的市场预期；
要素市场的安全性，完善基础设施，严防数据泄露与数据欺诈等违法犯罪现象，依据数据分类分级安全保护制度，根据不同类别、不同级别对数据进行保护，并使适合的公共数据在安全状态下获得合理、高效的流转与复用；
公共数据的交易机制设计，重点是融汇打通平等面向社会主体的各类数据服务公共平台，包括适时制定公共数据流转规则和标准指引以及公共数据流转利用的多样清单机制等。
构建公共数据开放利用的规则体系
一是遵从权益保护原则与必要限制原则。在使用公共数据开展相关活动的时候，切实遵循权益保护原则，杜绝未经合法授权或者强迫授权、欺诈授权等不法情形。
同时，为了确保公共数据资源的有序使用，还需要针对公共数据资源的使用行为明确划定必要限制的范围，防止特定主体滥用技术、资金或市场等优势非法排斥他人对公共数据资源的平等使用，并确保将公共数据使用过程中的相关风险限制在可控水平内。
二是构建公共数据的一般使用规则。为确保各方主体能够有序、合理地在公用目的范围内获得公共数据资源的一般性使用，应当针对相关主体依法设置开放公共数据资源的法定义务，并要求其对公共数据资源进行管理、更新和维护，为公共数据资源的一般性使用提供必要的实现条件，如构建合理的数据资源开放渠道，确保公共数据资源的准确性、完整性、机器可读性和格式统一性等，实现公共数据资源访问、下载渠道的畅通等。
三是构建公共数据的特殊使用规则。应当构建完善的公共数据资源特别使用机制，以激励市场主体对公共数据资源价值进行深度开发。考虑到数据再识别和数据分析技术有被用于识别信息主体、窥探企业商业秘密乃至窃取国家秘密的可能性，公共数据资源的特别使用应当受到相称的法律规则约束，包括由公共数据管理部门落实备案要求以及必要的监管。
构建公共数据运营主体的遴选及评价机制
一是做好公共数据运营的顶层设计。厘定公共数据运营的业务逻辑，包括运营机构的业务范畴，以及从数据提供方、运营方、加工方到应用方在内的各方主体的权责利配置。
二是制定公共数据运营主体的技术标准。需要通过技术标准规范助力实现数据全生命周期的管理与监督，确保高标准的主体能力与数据处理水平。
三是建立信用评价机制。制定数据安全使用承诺制度，对参与公共数据流转的主体，如公共数据运营主体、公共数据开放平台、数据交易所、公共数据需求方等，进行信用评价和信用管理，并与参与主体的准入资质和强制退出相挂钩。
03
公共数据的可持续利用与政企合作生态建设
合理设计政企数据融汇中的权益安排
推动公共数据和社会数据的多元融合，突破政企双方动力不足的现实瓶颈，实现公共数据与企业数据的最优整合，需要兼顾公共政策目标与企业主体利益，推动公私数据融合，通过公共数据引导相关社会主体实现数据复用，带动数据资源开发，并根据数据要素的价值规律进行收益分配。
包括明确公共数据资源使用过程中产生的数据产品和数据利益的分配规则：
一是在合作开发的场合，应允许公共数据管理部门与合作开发者之间通过合作协议对彼此的权利义务以及开发形成的数据产品的权属及数据利益的分配作出协商和约定；
二是在市场主体或专业机构独立开发和使用公共数据资源的场合，可基于对公共数据资源的加工获得对作为其劳动成果的数据产品的特定财产权，但不得排斥他人对同一公共数据资源进行独立处理和加工并形成新的数据产品以及获得数据收益。
为实现政企数据合作的有效激励，一方面，需要充分发挥公共数据合作示范协议的权益平衡作用，以诚实信用、意思自治为基点确立各方的权利义务责任，并且应当将数字化要素纳入示范协议文本，包括技术责任、数据责任与算法责任条款等，以满足数字化场景中的自动化、标准化实务需求。
另一方面，需要围绕信用评价体系的建设，基于参与主体的过往历史与现实表现，实施多样化的名单管理，实现不法惩戒与合规激励的差异互动，包括违法主体的依法公示以及合法主体的尽职免责等规则安排，特别是在安全可控原则的基础上，针对特定场景、特定主体与特定责任设计并引入后果责任的减轻或免除制度，为公共数据的开发利用保留必要的容错试错机制。
持续提升政企数据合作中的保障水平
为落实政企数据合作中必要的保障要求，需要建立多元共治模式以及覆盖事前事中事后的全方位监督机制，全面覆盖企企合作、政政合作以及政企合作的各种具体场景。
各方可以利用各自数据优势、技术优势和安全优势，提高公共数据在数据要素市场生态中的安全保障能力，建立面向数据要素市场的安全态势感知系统，提高应对敏感数据泄露、数据违法跨境流动等各种安全风险的实时监测、分析、追踪与应急处置能力。
此外，还需要明确政企合作中的各方责任要求：一方面，政企各方应当各自建立完善流程化管理制度，包括政府应当精准甄别与审核合作方资质，确保各层次参与方符合法律规范与标准要求，尤其是数据企业应当审慎执行各项技术、法律和伦理规则，事先依法履行相关准入和备案义务，包括必要的合法性、安全性评估，特别是强化对作为外部第三方的数据二次利用主体的全程监督管理，并且防止算法异化、算法黑箱与算法歧视等现象侵害各方主体的合法权益。
另一方面，政企各方应当共同建设数据安全协作机制，合力运用技术手段构建公共数据要素市场安全风险治理体系，确保全量数据的来源可追溯、流向可追踪以及路径可拦截，有效实现产业链上下游数据风险的实时化解。
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