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《数据要素》作者赵刚:数据交易的八种模式及其利弊分析

日期:2023-09-29  来源:雷竞技登录

  数据一般具有非竞争性、非排他性,使得其并不适合作为私人产品做交易,除非采用某种技术方法限制数据被重复使用。但是,对数据需求方而言,政府开放和共享的数据不能够满足数据分析的要求,又迫切希望能够通过交易方式来获得更多数据。因此,产生了一些数据交易的模式。当前,数据商品的交易模式有如下八种,是供求双方依据自己需求的交易模式的选择。

  交易双方就数据交易的内容和方式来进行详细约定,签订数据交易合同,一方交货,一方付款,完成交易。通常,购买方通过某种渠道了解到销售方出售某类数据,经与销售方协商后,签订合同,购买数据。这种模式,更适合线下“一手交钱,一手交货”的交易,在数据黑市比较普遍,但交易不透明,市场监管难度大。此类交易模式,卖方很难控制买方的行为,特别是买方复制数据并与其他第三方再进行交易的行为。例如,A以1万元的价格出售1份数据给B,却很难保证B不拿这份数据复制100份,以每份1千元卖出去。此类交易模式,也容易侵犯数据主体的权益,购买的数据可能涉及较多法律风险。

  政府牵头成立了一些数据交易所,在政府监管下,在集中场所进行数据供求关系撮合。比如贵阳大数据交易所。类似于股票交易市场,在数据交易所,买卖双方必须注册成为市场成员,通过交易所平台做数据买卖。但是,由于信息不对称,数据易复制,交易双方担心数据被第三方交易所截留,进行非法套利。早期政府开办的数据交易所,数据交易很清淡。交易双方一旦达成某次交易,就可能不再依靠数据交易所进行下一次的交易。

  在移动app中,app服务商通过提供免费的app应用服务,换取用户对个人数据的使用权。资源互换模式也存在一些问题:第一,网络站点平台与用户之间地位不平等、信息不对称,用户被迫接受数据授权协议,可能用重要个人数据换取了不太有价值的资讯服务,网络站点平台也可能过度收集用户数据,或把从甲业务中收集到的个人数据用于用户不知情的乙业务上,从而造成隐私侵犯和数据滥用问题。第二,用户紧密依赖于网络站点平台,难以行使对数据的可携带权,很难将自己的数据开放给或迁移到第三方平台上。第三,用户难以获得对个人数据的合理收益权。

  数据更适合俱乐部交易模式。销售商出售数据平台的会员服务,消费者购买会员服务后,能够得到与会员层级对应的数据访问权益。

  销售商不直接提供数据,而是提供数据应用的云服务或数据应用系统,消费者购买云服务或系统,通过服务获得数据应用价值。

  销售商通过应用程序界面(Application Programming Interface,API)将用户数据开放给经授权的第三方机构,以促进用户数据的开发使用。销售方既限定哪些数据可开放,也限定向哪些机构开放。

  使用密码学和隐私计算技术,包括可验证计算、同态加密、安全多方计算、联邦学习、区块链技术等,实现数据加密,从而提供手段限制或规定数据的重复使用次数,推动数据产品转换为私人产品做交易,或者在不影响数据控制权的前提下交易数据使用权,以便从技术上构建数据交易的产权基础,并能计量数据主体和数据控制者的经济利益关系。

  数据消费者共同出资,投资一家“数据平台+数据”的服务商,这家服务商负责生产数据产品,并将产品出售给所有利益相关方。Markit公司成立于2003年,其股东包含主要的CDS做市商。这些金融机构股东把自己的CDS数据上传到Markit,Markit整合得到CDS市场数据后以收费方式对外提供,包括定价和参考数据、指数产品、估值和交易服务等。Markit的股东金融机构在不泄露自己商业机密的情况下,不仅从Markit的工作中获知CDS市场整体情况,还从Markit的业务增长中获得投资收益。

  各种数据交易模式的优缺点分析如下表。从数据交易的特点和趋势看,会员账户服务、数据云服务、基于数据保护技术的数据交易正在慢慢地成为主流的数据交易模式。

  本文节选自2021年1月出版的作者专著《数据要素:全球经济社会持续健康发展的新动力》。

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