《成都市数据条例》解读（三）：数据交易所运营分析与治理机制完善

引言
2022年12月，中共中央、国务院发布《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《数据二十条》）明确将“统筹构建规范高效的数据交易场所”作为数据基础制度建设的重点工作之一。作为数据要素流通的中介与核心，数据交易所连接了各类市场主体，是数据作为生产要素进行交互、整合、交换、交易的平台，是推动数据交易市场建设的基础。《成都市数据条例》第19条明确，推进数据要素市场化配置改革，不仅需要协调做好公共数据授权运营及其开放与共享（公共数据授权机制分析见前文：大成研究 | 《成都市数据条例》解读（二）——地方公共数据授权运营规范比较与成都模式分析，还应指导推进非公共数据价值转化。为此，其第25条明确，成都市将推动建立数据交易场所，探索设立数据流通服务平台。1规范数据交易行为、引导交易主体进场交易的关键在于厘清数据交易所的法律地位和功能定位，并建立完善的数据交易所治理机制，从而打造安全、高效、可信、可追溯的数据场内交易优势。本文以此为逻辑链路，展开对数据交易所的实践现状和配套机制的分析。
一、数据交易所的模式分析与制度沿革
1.1运行模式
1.1.1参与主体
《成都市数据条例》第24条明确，“市场主体对合法处理数据形成的数据产品和服务，可以依法自主使用、转让处分”，这为数据交易流通提供了合法基础。在此基础上，数据交易所作为数据流通平台，其参与主体不仅有数据交易方和平台运营方，还包括数据商、数据服务方、监管方等主体。
数据交易方是数据交易的直接参与者，包括数据提供方和数据需求方。数据提供方合法持有数据并具有数据转让、融资等需求。数据需求方有数据需求，通过数据交易场所获得交易的相关数据和服务，并进行付费。2
数据商是指从各种合法来源收集或维护数据，经汇总、加工、分析等处理转化为交易标的，向买方出售或许可；或为促成并顺利履行交易，向委托人提供交易标的发布、承销等服务，合规开展业务的企业法人。3也有部分数据交易所将数据商的主体扩展至公民、法人和其他组织。4《成都市数据条例》第24条第4款明确要在智慧城市、智能制造、现代物流、节能降碳、绿色建造、新能源等领域培育行业性、产业化数据商，并指出了其主要功能定位于数据产品开发、发布、承销等服务。实践中，上海数据交易所通过勾勒数商的市场画像，围绕完善交易制度、扩大产品供给、完善基础设施建设、提升交易活跃度四个方面，构建了数商生态体系。5
数据服务方专注于数据处理、分析、咨询等增值服务。数据服务方的业务类型主要分为数据产品开发服务、数据合规评估服务、数据质量评估服务、数据资产评估服务、数据经纪服务、数据授权运营服务、数据交付服务、数据咨询服务、数据安全服务、数据治理服务等。《成都市数据条例》第24条第5款指明了当前实践中的数据服务方的发展方向：“数据集成、数据经纪、合规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训等”。
平台运营方负责数据交易所的日常运作与平台维护，建立数据管理与交易规则，确保交易过程的顺畅与安全。《成都市数据条例》第26条规定，作为数据流通服务平台，数据交易服务机构为履行法律、法规规定的交易服务义务，应制定交易服务流程、内部管理制度、机构自律规则以及交易纠纷处理机制，以此提供规范透明、安全可控、可追溯的数据交易服务环境。实践中，北京国际大数据交易所作为平台运营方，基于其数据交易平台（IDeX系统）为数据业务提供交易支撑服务，支持数据提供方、需方、数商等各类主体在线开展数据清洗、测试、开发、加工利用、交易磋商、数据存证等功能。6
监管方负责对交易活动的监督与管理，确保市场公平、透明。由政府主导建设的数据交易所一般由主要推动的政府主管部门对平台进行指导监管，规范数据要素交易行为，例如上海市经济和信息化委员会对上海市数据交易所指导并监管。
数据交易所的参与主体各司其职，共同促进了数据要素市场场内交易的健康发展，其紧密合作为数据的合规流通与价值实现奠定了坚实基础。
1.1.2交易流程
依托数据交易所进行的数据交易一般具有登记、挂牌、签约、交付、结算、凭证发放等环节。
（1）数据产品登记由数据提供方对数据产品的基本情况和应用场景等信息进行说明，提交该数据产品的合规自检报告经数据交易所审核后完成数据产品登记。
（2）挂牌环节是指由数据提供方制作数据产品的产品说明书，对数据产品的详细情况进行说明，提交该数据产品的合规评估、质量评估等专业评估报告，经数据交易所审核后完成数据产品挂牌。
（3）数据交易供需双方就交易数据产品自主达成交易意向后，按照数据交易所规定签订数据产品交易协议，约定价格、期限、交付方式等事项。
（4）数据交易所根据数据交易平台记录及数据交易供需双方确认交付和结算，发放数据产品交易凭证，并对交易记录进行备案。7
实践中，以上海数据交易所为例，其将数据交易分为前、中、后三个阶段，“交易前”阶段包括产品登记和产品挂牌，“交易中”包括交易测试、交易签约、数据交付、交易结算，“交易后”阶段包括凭证发放和纠纷处理。8各地数据交易场所根据运营模式的差异，其数据交易流程略有不同。
1.1.3数据来源
我国数据交易所根据其定位不同，数据来源渠道各有差异，包括但不限于数据提供方提供的数据、政府公开数据、企业内部数据、通过网页爬虫获取的数据以及合作伙伴提供的数据等。这些数据来源的多样性不仅丰富了数据交易的内容，也为数据市场化流通市场的繁荣发展注入了活力。
上海市数据交易所强调的是其作为第三方的撮合功能，其数据来源主要为数据提供方提供的数据；北京国际大数据交易所提供的服务具有综合性，其数据来源相对丰富，包括可能获取的公开数据、非公开的商业数据、通过网络爬虫技术合规获取的数据以及与其他合作伙伴的共享数据等。此外，贵州省还将公共数据授权运营机构开发形成的初级数据产品和服务纳入到数据交易所的交易范畴中，并鼓励再开发形成的数据产品和服务也通过数据交易所流通。9这种多元化的数据来源不仅提升了数据交易所的竞争力，也为客户提供了更为丰富、精准的数据服务。确保数据来源的多样性和加大数据的有效供给，对于推动数据要素市场化流通至关重要。
1.2发展演进
国内数据交易所的发展轨迹自2014年起可分为三个阶段，每阶段均深刻反映了国家政策、法律法规与市场需求间的动态平衡。10初始阶段（2014至2017年），贵阳大数据交易所的成立标志着数据交易市场的萌芽。彼时，国家层面发布的《促进大数据发展行动纲要》为数据交易市场的培育提供了政策导向，各地区积极响应，纷纷设立数据交易所，市场呈现爆发式增长态势。这一阶段的繁荣主要归因于国家政策的明确支持与信息技术的迅猛发展，市场需求亦随之水涨船高。
然而，随着2017年《网络安全法》的实施，数据交易所的发展步入冷静期（2017至2020年）。法律加强了对个人信息保护的监管，限制了数据交易范围，加之中央层面政策支持的减弱与市场竞争加剧，导致新增交易所数量锐减，交易量显著下滑。这一时期，法律法规的收紧成为制约因素，政策支持的空档期则加剧了市场的不确定性，而缺乏有效的资源整合机制进一步阻碍了行业的整体发展。
自2020年起，数据交易所迎来二次高速发展期。国家层面密集出台支持政策，为数据交易场所的建设提供了制度保障。地方政府亦积极参与，通过地方立法与国有资本注入等形式，推动数据交易所的设立与运营。此阶段，市场需求持续增长，成为驱动发展的内在动力。国家政策再推动与地方政府的积极响应，共同促成了数据交易所的二次繁荣。数据交易所不仅数量激增，注册资本亦显著提升，地域分布更加广泛，展现出强劲的发展势头与广阔的发展前景。这一系列变化深刻反映了国家政策、法律法规与市场需求之间的紧密互动，以及数据交易所作为数字经济基础设施的重要地位。
此外，有学者通过运用BER-Topic模型深入剖析了我国数据要素交易政策的核心主题，将具有代表性的政策文本纳入考量，阐述了国内数据要素交易政策体系聚焦于服务主体、技术保障、标准规范以及安全监管四大核心主题。11随着周期更迭，各主题在不同时期演变各异，其中，服务主体主题波动变化明显，且服务主体占比远远高于其他主题，表明其一直是政策的重点关注对象。
1.3实践现状
数据交易行业近年来不断发展，产品形态日益丰富、产业生态加速变革、产业热度持续升温。《2024年中国数据交易市场研究分析报告》显示，国内数据流通市场规模增长迅猛，预计2023-2030年国内数据交易市场规模将从1536.9亿元大幅增长至7159亿元，2021-2025年年复合增长率达46.5%，展现出强劲的增长势头和巨大的市场潜力。12数据交易行业市场规模扩大有赖于国家大力倡导和扶持数字经济发展。近年，中央和地方政府相继出台政策鼓励数据流通，数据交易所的设立总体呈现国资主导、采取“国有资本+民营资本”共同持股的股权架构，13例如，上海市数据交易所和北京国际大数据交易所都是国资控股、民营参股。此外，也有一批企业主导型的数据交易机构，如以数据堂、聚合数据等。
数据交易所依托其丰富的数据来源提供了多样化的产品服务类型，以满足不同用户群体的需求。上海市数据交易所提供数据产品、数字资产；北京国际大数据交易所提供数据服务、数据API、数据包、数据报告；数据堂则是提供偏向客制化服务，如数据解决方案、训练数据集、数据定制、数据标注等。客制化数据服务赛道上，德阳数据交易有限公司形成了一套完整的客制数据元件流程，从发布需求、元件商接单到元件开发、元件交付、元件试用、交易完成。
数据交易所在提供多元化产品服务的同时，也注重技术方案应用的先进性和创新性，市场数据交易迫切需要解决的问题是供需双方信息不对称带来的可信交易问题。规范层面上，《国家数据基础设施建设指引》对数据流通利用设施的技术提出要求，“数场”作为一种综合性数据流通利用设施，应从点、线、面、场、安全五个维度构建标准化技术框架，也即接入点、功能平台、管理平台、安全保障、网络传输五个方面。14实践中，数据交易所平台重点利用区块链技术的数据防篡改、数据加密、智能合约等功能，融合应用云计算、隐私计算、区块链、API等技术，为数据要素市场化流通提供可信透明的通道。
但现阶段，数据场内交易在数据交易市场中占比仍较小，数据交易所在发展过程中面临着多重困境。15首先，数据权属的界定难题凸显，由于数据具有价值难确定、非排他性、强场景化等复杂属性，传统的法律理论体系在数据产权方面的应用尚未完全契合，导致数据权属体系构建尚未完全形成共识。其次，数据交易所的职能定位不清，缺失行业指导规划。各地纷纷建立数据交易所，但由于缺乏合理的市场布局和行业发展指导，导致机构之间功能定位模糊，同质化竞争现象严重。例如，仅武汉一座城市就设立有长江大数据交易所、武汉东湖大数据交易中心、华中大数据交易所等数据交易所，各自为战、交易分散化，无法形成综合优势来发挥数据交易所的作用。再者，数据交易所还面临着缺乏信任的交易环境以及高昂的合规交易成本的问题。数据交易质量与数据安全评价机制的缺位导致数据质量参差不齐，增加了数据购买方的试错成本和交易风险，进而影响了交易意愿和积极性。另外，不同数据交易所的交易方式和程序各异，对数据的要求不同，这也增加了数据交易成本并制约了数据的流通共享。16为此，本文拟从数据交易所功能定位入手，探讨数据交易所的治理机制构建，从而规范数据场内交易。
二、数据交易所的法律地位与功能定位
2.1数据交易所的法律地位
数据交易所的兴起源于数据交易市场的数据交易业务集中化需求，传统数据交易所承担着委托、居间、保管等职能的中介角色，参与主体多以数据经纪商为主。但随着数据标准化和多边交易等市场需要的出现，数据交易所的参与主体已经涉及数据合规、数据价值评估等服务主体和上下游产业，不再仅仅局限于数据供需双方。同时，行政监管部门、行业自律组织等多方的参与，形成了丰富的数据交易生态，共同发挥数据交易集约化的优势。数据交易所早已不再仅发挥数据交易居间人的盈利性功能。《数据二十条》第9条提出“统筹构建规范高效的数据交易场所”“强化其公共属性和公益定位”，可见其公益性逐步凸显。
从部分地方规范文件来看，数据交易所是由政府批准设立，组织开展数据交易活动的交易场所，17未经批准不得设立，其批准设立特征具有行政色彩。交易场所变更主体信息，如名称、注册资本、合并分离等事项，均须向相关政府部门报批，其交易规则、股权变动亦须经过相关行政部门同意并备案。可见，数据交易所具有行政强监管的特征。就组织形式而言，文件规定和实践中，数据交易所均“原则性为公司制组织形式”，因此，数据交易所具有自律管理组织和营利性组织的双重法律地位，18属于履行自律职能的公益性法人组织。
2.2数据交易所的功能定位
实践中，数据交易所提供数据交易基础设施、组织数据交易活动、数据产品登记、数据产品挂牌、组织交易签约、交易资金结算、出具交易凭证、披露信息、数据交易纠纷调解等服务。数据交易所及其服务规则群的存在是为了减少交易成本，提高数据交易效率，满足市场主体的多元化交易需求。具言之，数据交易所提供数据提供方的数据产品或数据服务信息，并发布数据需求方的数据需求，为交易主体提供便捷的信息获取途径，减少时间成本；此外，数据交易所在交易主体准入环节一般会进行主体资格审查，通过标准化的交易流程和相对规范完善的交易规则，辅助当事人进行数据交易决策，有效降低磋商成本和交易风险。
各地数据交易所为提升自身竞争力优势日益规则规范化、参与主体多元化。《数据二十条》提出“数商分离”和“分业经营”的发展思路，对数据交易所的功能定位是为交易当事人提供交易场所服务，具有一定中立色彩。其他数据服务交由数据服务方，以此突出数据交易所的公益性，规避商业道德风险。但数据交易所的公益定位并不影响数据交易所本身采取自主经营、自负盈亏的市场化运营模式。19此外，就数据交易所提供的数据产品登记服务而言，数据交易所实质发挥着数据登记机构的功能。通过观察数据登记实践发现，数据交易所多数据产品的登记以《数据二十条》规定的数据产权分置结构为依据，对数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权进行登记，在数据交易中起到了数据属性信息展示和宣传的产品目录作用，其法律意义上的权利登记效力有待于法律规定的完善。
三、数据交易所治理机制构建
基于上述分析，数据交易所是国有资产主导的公司制法人，具有撮合数据交易和监管数据交易合规等功能，带有公共性中立色彩。在此定位下，数据交易所应当根据交易对象的特性，设计完善的数据交易机制、公司治理机制、外部监督机制，以此打造合法、公平、可信的数据交易环境，引导交易主体进场交易。
3.1数据交易机制
数据交易机制的构建主要集中于数据交易资格认定、数据交易价格形成、数据交易信息披露要求三个方面，以此对应合法、公平、可信的数据交易环境要求。
3.1.1交易资格认定
交易资格认定可以分为交易主体的认定、交易客体的认定、交易对象的认定，并通过数据产品登记环节以登记证书的形式对前项认定结果予以确认。此处的交易主体应适当扩大解释，不局限于数据供需双方，还包括提供数据服务的数商及数据服务方。这是因为，由于数据内容的特殊性，数据主体应当具备基本的数据处理能力、存储能力及安全保障能力，以完成数据交易的交付流程。例如，上海市数据交易所就对数据交易主体提出如下准入条件：（1）主体设立及存续具备合法性；（2）主体具有良好的商誉和资信；（3）主体具备数据交易及相关服务的业务能力、数据安全保护能力和个人信息保护能力等；（4）主体没有财务、监管处罚、管理人员处罚等数据相关不良记录。20
交易客体的认定指交易主体对数据产品享有的权利类型，此权利类型目前并无顶层法律规制予以明确，而是依靠《数据二十条》的数据产权分置结构，对数据交易主体享有的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权进行判断，其结果有赖于专业服务机构出具法律意见书予以确认。
交易对象的认定指通过明确数据资产或数据产品的各项性质，确定数据资产或数据产品的内容及边界。例如《西部数据交易中心社会数据资产盘点实质审查实施细则（试行）》的征求意见稿就指明了交易对象从应用场景、系统、数据周期、数据地理区域、数据时间范围、数据来源六个方面进行认定，并通过详细的术语定义，明确盘点内容包括数据资源、数据表、数据表元数据、数据血缘关系、数据规模等。
此外，《成都市数据条例》为数据全生命周期合规审查、算法伦理审查等指明了方向（相应分析见：大成研究 | 《成都市数据条例》解读（一）——从四川首例备案大模型看 《成都市数据条例》未来的落地实践。通过对交易主体、交易客体、交易对象的审查，数据交易所根据数据提供方的申请，按照规范的登记流程，将审查结果以数据登记证书的形式予以公示，从而为数据需求方提供可靠集中的产品信息。
3.1.2交易定价形成
数据产品定价是数据交易供需双方能够达成合意的重要考量因素之一，目前，大部分数据交易所对数据交易定价仅作出原则性的规定和多种定价方式的列举。数据定价一般应遵循公平性、高效性、价值性、合规性等原则，价格形成方式一般存在协商定价、自动定价、评估定价等，数据供需双方可基于成本、应用场景等依托数据交易所的价格计算方式或委托数据评估服务方得到数据产品价格。21
数据交易所应根据待交易的数据产品性质和应用场景进行差异化定价，采用“参考价格+撮合议价”的形式确定数据产品价格，22以此满足高效性、公平性的定价原则，防止价格畸形，较少供需双方沟通成本。同时，数据产品价格的形成可以参考市场同类产品价格，若有历史交易记录，也可参考历史交易价格。基于上述数据产品形成方法，数据交易所可建立数据商报价形成初始价、交易所估价形成建议价、买卖双方议价、生成定价结果和动态调整的数据产品价格形成机制，23并将形成日志和最终价格应用于下次同一数据产品的价格参考。
3.1.3信息披露要求
减轻市场的信息不对称能有效减低交易成本，24从而增强数据供需双方的信任，促进交易发生。但根据经济学家肯尼斯·阿罗提出的信息交易悖论，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。25对此，学界已经认识到数据财产权并不能有效化解此种困境，而应当通过非标准化的数据服务、渐进式信息披露、声誉机制等措施，消弭阿罗信息交易悖论影响。26
具言之，数据信息披露可以根据前述数据交易流程，分为数据交易前、中、后阶段的信息披露。数据交易前阶段，数据交易所应全面、真实、准确地披露交易主体信息，消除安全隐患。27同时，数据产品登记证书发挥着目录功能，其载明的产权类型、期限、更新等属性有助于数据需求方快速了解数据产品性质。数据交易阶段的信息披露集中于露数据交易互评信息、交易纠纷、社会投诉等交易信息的披露，28此项披露可借鉴证券业披露制度，建立定期披露、临时披露双层机制。交易后阶段，实践中有数据交易所要求保留数据交易日志，29基于数据交易对象可复制的特性，同一数据存在重复交易的可能，数据交易所可对数据交易记录信息适当披露，并建立一定的评价机制。数据交易所通过建立交易全链路的信息披露机制，保障数据交易多方的知情权，互增信任，从而助力促成数据交易。
3.2公司治理机制
作为法人组织，数据交易所应基于其公共属性，开展内部治理机制建设。实践中，各地立法已经注意到数据交易所的内部治理机制建设。《上海市数据交易场所管理实施暂行办法》第11条规定，数据交易场所应当依法建立健全法人治理结构，完善议事规则、决策程序和内部审计制度，保持内部治理的有效性。指定一名高级管理人员作为合规负责人，承担合规责任，对数据交易场所依法合规运作进行监督。《成都市数据条例》亦指出，数据交易所除建立交易服务流程、交易纠纷处理机制外，还应当建立内部管理制度、机构自律规则。
实践中，数据交易所大多是国有资本注资，因此其治理中心更多集中于董事会、监事会及高级管理人员。例如，《深圳市数据交易管理暂行办法》第十一条规定，禁止数据交易场所运营机构的董事、监事、高级管理人员及其他工作人员不得直接或间接入市参与本交易场所交易，也不得接受委托进行交易，《湖北省数据交易管理暂行办法(征求意见稿)》亦有此规定。可见，各地规范对数据交易所定位保持一定中立性，减少管理人员的道德风险。此外，对于对数据交易所违法行为负责的法定代表人、董事、监事、高级管理人员，上海市明确市经济信息化委有权对其采取监管谈话、纳入诚信档案管理、建议给予处分等监管措施，实行更严苛的惩戒。
数据交易所的内部治理机制构建应将上述地方要求纳入到“三会一层”的规范要求中，并对董事会结构、监事会权利、高级管理人员资质等方面作出细化规定，从而明确其应尽的勤勉义务，保障数据交易所依法合规运营。
3.3外部监督机制
《成都市数据条例》第4条提出数据制度创新与依法监管并重的工作原则，完善的监管机制不仅可以规范数据交易所的合规运营，还能促进数据场内交易。根据各地关于数据流通交易的规范文件来看，数据交易机构的监管机制不一。上海市对数据交易所采取集中监管，《上海市数据交易场所管理实施暂行办法》指明，上海市经济和信息化委员会作为数据交易所的主管部门履行监管责任，上海市金融稳定协调联席会议负责指导、协调交易场所规范管理工作。数据交易所的设立变更等重大事项均须向上海市经济和信息化委员会提出申请，并定期汇报经营业务。贵州省则明确县级以上人民政府市场监管部门应当依职权监管数据交易场所，强化反垄断和反不正当竞争。30
但数据交易相关利益群体的广泛性决定着数据交易所的监管难以由单一监管部门完成，有必要建立协同监管机制，如广西省建立协同监管机制，由广西省自治区大数据发展主管部门应当会同网信、发展改革、公安、金融、市场监管、安全、通信管理等相关部门对数据交易所进行监管，地方金融管理部门负责指导各市人民政府对数据交易所开展日常监管工作。31
此外，监管机制的完善还应充分调动数据行业协会、互联网行业协会等自律组织的行业自律功能，32适当的自律性监管权力,通过构建内部评估机制并重点补足行业惩罚措施,提升集体行动的约束性。
结语
从中国数据交易市场发展格局来看，四川已经成为引领西部大数据发展的先锋，在大数据发展环境、产业实力、行业应用等方面均已形成领先优势。33《成都市数据条例》指明“推动建立数据交易场所，探索设立数据流通服务平台”，将进一步优化成都市数据资源配置。厘清数据交易所的法人地位和定位，设计完善的数据交易机制、公司治理机制、外部监督机制，注重发展环境、基础支撑、市场交易、生态构建、辐射影响五个方面的平台建设，34能够保障数据场内交易的合法性、安全性和规范性，从而促进产业创新，打破数据孤岛，为西南地区数字经济的蓬勃发展注入强大动力。
参考文献
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实习生单渤锐对本文亦有贡献