丁晓东：数据交易如何破局——数据要素市场中的阿罗信息悖论与法律应对｜前沿

（一）真实世界的数据交易

一是基于平台的数据交易。报纸、电视、网络平台通过广告或接口为相关企业提供曝光度或数据流量，让相关产品在更多用户或观众面前曝光，增强产品的知名度和接受度。二是基于数据库的数据交易。数据库企业汇集海量信息，为相关企业与用户提供数据查询和数据服务功能。三是基于采集加工的数据交易。数据型企业通过数据采集、数据标注、数据清洗等数据加工方式，为医药、人工智能等科技类企业提供数据。四是基于经纪商的数据交易。数据经纪商收集信息或创建数据库，为企业与用户提供各类与个人信息相关的数据型服务。

（二）从数据合同到数据财产

根据前述对数据交易的总结，目前数据交易几乎都是点对点的交易或通过服务合同的交易，数据的流转也更接近于类似私人定制的数据服务或小范围流转，并没有产生类似土地、房产的市场化流转交易或者类似证券、黄金的高频交易。同时数据交易存在阿罗信息悖论：交易需要买方事先了解或获取数据或信息，以确定数据或信息的价值；但卖方一旦向买方详细披露数据，买方就等于免费获取了信息或数据。

有观点认为，数据交易要解决阿罗信息悖论，超越基于数据的服务成为一种基于数据产品本身的商品交易，关键在于数据确权。原因有二。首先，数据财产化确权可以减少交易费用，避免阿罗信息悖论中的猜疑链或库特教授所说的“双重信任困境”。其次，缺乏数据确权将导致公地悲剧、“搭便车”与投资激励不足等问题，人们不会对相应资源进行投资、加工与维护，无法通过市场激励与市场流转的方式来激发市场活力。

数据具有价值不确定性、一定程度的非竞争性和非排他性等特征，这使得数据确权难以或不适宜解决前述交易成本、公地悲剧、“搭便车”等问题。

（一）数据价值的不确定性

数据特别是大数据的价值本身非常不确定，即使企业对外披露其数据，仅仅凭借数据本身也难以确定其价值，难以减少市场主体搜寻与利用数据的交易成本。数据价值的不确定性有以下原因：其一，大数据对相关问题的“预测”并不一定比已有的决策更加正确。其二，数据本身往往很难进行兼容和集成，很难有效融合到企业已有的数据和决策体系中。其三，即使能够确认某一数据的价值，数据具有高度场景化特征，很难脱离场景成为标准化产品，很难产生一个大规模流转、适用于所有平台用户的数据流量市场。

（二）数据的非竞争性与非排他性

首先，数据具有一定程度的非竞争性特征，不因被他人占有导致价值完全丧失，也不存在过度利用的问题，公地悲剧的理论不适用。其次，对无形财产的“搭便车”不会给对方物品造成损耗，很可能成为一种正外部性活动，产生“溢出效应”。“搭便车”行为也未必妨碍投资激励，不一定需要以财产权制度进行投资激励。由于数据的非稀缺性与竞争性，法律应谨慎以财产权制度来进行投资激励。一旦采取财产权和排他性保护，就剥夺了社会其他主体对于数据的利用，大幅降低社会的整体福利。最后，数据还具有一定程度非排他性特征，使得每个社会主体都会进行大量“搭便车”等行为。若对数据进行绝对化的财产权保护，可能导致少数大型企业垄断数据，大量社会主体数据侵权的困境。

（三）知识产权的启示

对知识产权制度进行简要分析，可以从反面论证数据产权的困境所在。首先，知识产权并非传统排他、对世的财产权，知识产权虽被冠以“产权”的名称，但不能完全以财产权进行理解。其次，即使并非传统财产权保护，知识产权已经遇到了知识私有化等问题，试图寻找非产权化的保护途径。最后，知识产权对于数据保护有严格的限定，要求其具有原创性、新颖性与实用性、显著性等特征，大大缩小了数据的保护范围，大幅降低了信息交易的成本，减少了数据财产化保护可能带来的问题。

对非知识产权的数据整体进行保护，最为接近的法律制度是数据库的特殊权利保护，但也未对数据进行财产权保护。该制度仅保护对数据库持有者的重大投资，仅保护数据库的整体或实质性部分，更接近于反不正当竞争法制度。且该制度存在争议，在很多国家和地区，数据库并未受到各国通行的法律保护。

（一）数据交易的合作模式

场外数据交易已经说明，阿罗信息悖论并不能阻止数据交易的产生。原因在于，第一，阿罗信息悖论的前提假设为数据的非排他性是相对的，但数据等无形物品并非不可以进行排他性控制。一旦数据的体量巨大或数据控制者未与他人互联，数据控制者仍可通过商业程序或技术实现数据的排他性或一定程度的排他性控制。第二，数据公开也是一个相对的概念与过程。数据即使公开，其披露的也往往只是部分信息。即使数据控制者完全公开，也不意味着交易对象就能完全获取信息。

因此，通过数据的合理控制与数据的合理公开，数据控制者既可向数据交易方披露其数据价值，又可防止数据完全脱离其控制，这种逐步披露、有限控制与渐进式合作的模式在现实商业场景中也非常普遍。同时，数据属于典型的信用品，数据价值高度依赖场景，难以进行事先披露，但数据可以和其他信用品一样，借助合作机制、试用机制、声誉机制等方式促进信息交易。总之，数据交易采取的是一种更接近于服务合作的模式，而非一种去人际化的产品交易模式。

（二）数据交易所的模式与制度

从数据交易的信用品特征与合作模式出发，大数据交易所不宜模仿类似证券、期货之类的商品交易所，而应采取类似房产中介特别是婚姻介绍所的中介与撮合模式。大数据交易所可以为交易双方提供增值服务。一是在交易形成前，大数据交易所作为中间商可为市场主体提供更准确的交易信息搜寻服务。二是在商谈环节，交易双方可能面临信任问题，大数据交易所可以发挥其中介功能促成交易。此外，大数据交易所也可以发挥关键的安全保障与认证功能。若具有政府背景的大数据交易所能为企业的数据安全提供合规科技、风险评估与安全认证，并为个人信息提供可交易的规则，企业将会有较大的动力进入场内交易。撮合型的大数据交易所可视为对场外点对点数据交易的促进、服务与保障，吸引数据交易从场外进入场内交易。在这种交易所模式下，数据的价值不确定、非竞争性与非排他性问题将得到有效解决。

（三）数据交易的法律规则

法律还需为数据交易提供兜底制度或缺省规则。首先，法律应要求大数据交易所承担安全保障义务和守门员责任。大数据交易所具有典型的组织性功能，其作为撮合性中介放大了相关数据风险，应承担安全保障义务，担负类似守门员的责任，预防数据交易的上下游风险，承担数据治理责任。其次，法律可以利用专利、商业秘密、合同等已有法律制度为数据交易提供法律保障。有的可以为数据提供一定程度的财产性保护，例如专利；有的制度则属于责任规则，例如商业秘密和合同。最后，法律可以审慎应用反不正当竞争法，采取个案化、场景化进路，对准财产性权益与准合同性权益进行探索性保护，将其视为拓展数据知识产权与合同保护的工具。

数据交易面临阿罗信息悖论：交易需要披露信息，但披露信息即意味着数据价值的丧失。有观点认为，应通过数据产权保护消解阿罗信息悖论，避免相关的公地悲剧、“搭便车”与激励问题。但数据具有价值不确定、一定程度的非竞争性与非排他性，数据产权并不能解决阿罗信息悖论，也不会克服公地悲剧，反而可能造成公共资源私有化、溢出效应丧失、普遍违法等问题。数据交易与产品流通型交易不同，具有服务合作型特征，其可通过部分逐步公开与有限控制，实现数据交易双方的互动型合作，或者借助信用品的声誉机制、合作机制，克服阿罗信息悖论。因此大数据交易应以婚姻介绍所为模型，成为撮合数据交易、提供安全认证的机构，而非以商场或证券交易所为模型。法律应设置大数据交易所的安全保障义务，积极利用知识产权、合同制度，同时审慎应用反不正当竞争制度保护数据交易。