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【法宝引证码】CLI.1.304262 【时效性】尚未生效

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

【法宝引证码】CLI.A.1322813 

  • 期刊年份: 2022
  • 期号: 2
  • 页码: 144
  • 作者: 丁晓东
  • 学科分类: 科技法学
  • 作者单位: 中国人民大学法学院
  • 摘要:

    数据交易已经成为数据要素市场建设的难题,各地纷纷建立大数据交易所,但交易规模与额度非常低。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。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。

  • 期刊栏目: 数字财产权
  • 英文摘要:

    Data trading has become a difficult problem in the construction of data element market. Big data exchanges have been established everywhere, but the trading scale and amount are very limited. Data trading faces an Arrow information paradox: trading needs to disclose information; but the disclosure of information means the loss of data value. Some people believe that the Arrow information paradox should be solved through data property rights protection. At the same time, data property rights can avoid the tragedy of the commons, free riding and incentive problems. However, data's value is uncertain and data is non-rivalry and non-inclusive to a certain degree. Data property rights cannot solve arrow's information paradox and will not cause the tragedy of the Commons. On the contrary, it may cause the privatization of public resources and the loss of spillover effect. Data transaction is different from product circulation transaction and has the characteristics of service cooperation. Big data trading should take the marriage agency as the model and become an institution to match data trading and provide security certification, rather than taking shopping mall or stock exchange as a model. Law should set up security obligations for big data exchanges, actively make use of intellectual property rights and contract systems, and prudently apply anti-unfair competition law to protect data transactions.

引言

数据交易是数据要素市场建构的关键一环。在我国数据要素市场的规划与建设中,通过数据交易所的模式推动数据交易与数据流通,已经成为了我国数据要素市场建设的重要政策。早在2015年,《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》就提出“引导培育大数据交易市场,开展面向应用的数据交易市场试点,探索开展大数据衍生产品交易,鼓励产业链各环节市场主体进行数据交换和交易,促进数据资源流通”。2021年,《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确,应“建立健全数据产权交易和行业自律机制,培育规范的数据交易平台和市场主体”。同时,2021年生效的数据安全法第19条规定:“国家建立健全数据交易管理制度,规范数据交易行为,培育数据交易市场。”北京市、上海市、山东省、广东省、安徽省等地更是纷纷出台法规、政策或文件,要求或鼓励地方政府组建大数据交易所,推进数据场内交易。

数据交易的重要性毋庸置疑,但从目前各地的探索来看,通过数据交易所进行的交易却困难重重。贵州、深圳、北京等地虽然都成立了大数据交易所,但其交易额却寥寥无几。以最早成立的贵阳大数据交易所为例,在2015年成立时,当时的负责人期待“未来3~5年交易所日交易额会达到100亿元,预计将诞生一个万亿元级别的交易市场”。但后来的运营却与此相距甚远,数据交易“并没有想象中活跃”,2019年“交易所大概只做了500万~800万元的项目”,2020年更是低于500万元。[1]其他数据交易所也面临类似困境。在由国家发改委等机构召集的各类研讨会上,不少数据交易所都谈到了类似的情况,数据交易并不像土地交易所、证券交易所那样活跃,也不像商场里的商品那样高效流通。

数据交易为何困难?六十年前经济学家肯尼斯·阿罗就给出过一个理论与解释。该理论认为,数据或信息交易存在一个“根本悖论”: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。[2]其后,这一问题在法学与经济学文献中不断被提起和重构。例如,库特教授认为,关于信息与数据的交易常常面临“双重信任困境”,即提供思想或信息的一方“需要相信投资者不会窃取他的想法”,投资者则“需要相信他的投资不会被欺骗”。

【注释】

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