一.   数据交易所的发展现状与困境

为促进数据流通，世界各国纷纷培育数据交易中介。美国推行数据经纪商模式^[1]；欧洲专注于数据交流共享，培育数据空间^[2]；中国则致力于建设数据交易所。2022年12月2日发布的《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”），提出要加强数据交易场所的体系建设，引导多种类型的数据交易场所共同发展。作为中国大力发展的数据中介，我国数据交易所的实践发展与理论建构受世界瞩目。然而，当前数据交易所的实践发展远不如预期^[3] ，如贵阳大数据交易所2018年的可交易数据量仅150PB^[4]。且2018年后贵阳大数据交易所宣布不再对外公布交易量等数据交易动态，数据交易规模不甚理想。^[5]

自2014年国内第一家数据交易所——贵阳大数据交易所成立起，全国各地纷纷掀起建立数据交易所的热潮，甚至一度出现井喷式增长态势。在数据二十条出台以前，尽管有的数据交易所是由政府主导或牵头组织成立，但是其基本上都注册为有限责任公司法人或者股份有限公司法人，即《民法典》中的营利性法人。作为营利性法人的数据交易所，其存在、其行为均追求利润的最大化。基于该逻辑，实践中的数据交易所普遍具有强烈的竞争意识，有助于推动我国数据要素市场的建构。然而，应当看到的是，在数据要素市场建构中，单一的营利性数据交易所产生了“市场失灵”的发展困境。这一现象也是本文重点关注的问题。从结果来看，数据显示，2020年国内数据要素市场规模达545亿元，但场内数据交易只占总体交易市场规模的4%，大量数据需求通过非正式渠道进行流通^[6]。有学者^[7] 指出地下数据交易黑市已形成产业链并且规模巨大，场内正规交易因数据交易所信赖度有限、数据交易规则不明等多重原因而缺乏吸引力。从营利性数据交易所的竞争情况来看，各营利性数据交易所的同质化与重复建设现象严重。由于缺乏差异化的竞争策略和创新能力，许多营利性交易所往往只能提供类似的服务和产品，缺乏独特性和创新性，无法满足用户的个性化需求。如营利性数据交易所提供的产品类型主要以API与数据包为主，且服务领域多数集中于经济、交通以及政府等领域，缺乏深度挖掘。从营利性数据交易所本身的建设来看，各营利性数据交易所出现定位不清、功能架空等建设乱象。如贵阳大数据交易所既强调充当一个百分百中立者的角色，却又选择提供数据增值服务；既希望消除数据流通交易中的信息不对称，又需要通过数据加工服务营利，最终导致既未充分发挥公共服务职能，又难以形成持续稳定的商业模式。由于多数营利性数据交易所未能接入足够规模的公共数据、专业数据，加之数据采集技术的专业化程度不足，多数数据交易所缺乏核心的数据供给功能。此外，“阿罗信息悖论”导致交易双方陷入双重信任困境。加之数据可复制性，导致数据转卖和以次充好现象普遍存在，数据交易所出现劣币驱逐良币。

数据交易所的发展困境并不局限于上述内容，如大部分交易所的数据交易仍然以原始数据及其粗加工为主，难以为用户提供有附加价值的数据服务。此处不一一赘述。为了扭转发展疲软的困境，各地数据交易所纷纷探索新模式，上海提出“数商”体系，北京建立“数字经济中介产业体系”。但上述各类全国“首创式”做法并未能从根本上化解交易所的发展困境，重复性创新现象较为突出。

数据交易所的实践发展远不如预期，也与有关数据交易所的理论研究较为薄弱有关。现阶段对于数据交易所的研究并不多，成果集中在以下几个方面：第一，有关数据交易所类型的研究。学者关于数据交易所的类型划分标准并不完全一致：其一，依据数据交易所的主要业务内容以及支持背景的不同，将数据交易平台分为政府参与型和企业主导型^[8]；其二，依据业务模式的不同，将数据交易平台分为第三方数据交易平台与综合数据服务平台^[9]。第二，关于数据交易所法律地位的研究。主流观点认为数据交易所的理想状态是中立性的第三方自律法人^[10]，但实践中仍然存在诸多非自律法人。第三，关于数据交易所中的数据交易行为性质界定，对于数据交易的实质是买卖行为还是服务行为，是民事交易或是商事交易，学界仍然存在争议。第四，关于数据交易所发展的困境剖析。通说认为现有困境包括隐私安全危机、法律法规滞后、数据交易所定位不清、行业标准缺乏、数据质量参差不齐、数据流通存在壁垒等^[11]。通过对国内相关文献的梳理可知，现有研究成果主要聚焦于数据交易所的类型、法律地位、交易行为性质与实践现状，此皆为建构数据交易所理论的基础问题，研究方向值得肯定，但现有研究呈现出碎片化倾向，不利于构建数据交易所的系统性规则。

现阶段以营利性数据交易所为主的发展模式不仅无法有效发挥其内在优势与潜力，反而引发或可能引发一系列问题，造成数据交易市场的不稳定。为了确保数据交易市场的健康、有序和可持续发展，我们需要重新审视和调整纯营利性数据交易所的发展模式，探索数据交易所的法律规则完善之路。

二.   数据交易所的困境破解：营利与非营利之二元主体

在数据驱动的时代背景下，数据交易所扮演着至关重要的角色，不仅是数据流通和交易的中心枢纽，更是推动数字经济发展的重要力量。以营利性数据交易所为主的发展模式，虽符合数据交易市场的发展需求能够带来一定的经济收益，但这种模式也伴随着一些不容忽视的问题。数据交易所在运营过程中，若仅将营利作为首要目标，可能会使其应当承担的社会责任被架空。因此，数据交易所应当在追求经济效益的同时，更加重视社会责任^[12]与市场公平，从而构建一个更加全面和均衡的数据交易环境。据此，引入非营利性数据交易所、探索营利性与非营利性数据交易所共同发展的道路成为化解数据交易所发展困境的合理思路。

一   应然的格局：营利与非营利性数据交易所的共同发展

以营利性为划分依据，可将数据交易所划分为营利性数据交易所与非营利性数据交易所。前者指的是以利润分配为最终目的，为数据交易方提供数据流通与交易的数据交易场所。后者指的是为公共目的或其他非营利目的而成立的，不进行利润分配、为数据交易方提供数据撮合、数据清洗等服务的数据交易场所。实践中的数据交易所多属于营利法人，理论上应属于营利性数据交易所的范畴。尽管营利性数据交易所存在一定的发展困境，但仍有培育的必要性。营利性数据交易所可以通过市场竞争机制，促进数据交易的活跃度和多样性。在这种模式下，各个数据交易所之间需要通过提供更优质的服务、更低的交易成本和更高的交易效率来吸引客户，有利于用户粘性的增加。同时，出于逐利目的，营利性数据交易所往往会通过提供丰富的数据交易品种和灵活的交易方式，满足不同投资者的需求，从而吸引更多的资金进入数据交易领域，推动数据产业的发展。此外，营利性数据交易所可以通过市场化的方式，将数据资源进行有效配置，为企业和政府提供更加精准、高效的数据服务，系统性、整体性推动数据的有效流通与合理利用。故培育与发展营利性数据交易所有其独特价值，是数据交易市场的必然选择。

然而，实践证明，纯营利性数据交易所的发展模式不仅无法完全发挥营利性数据交易本身的独特价值，更易诱发“市场失灵”。数据交易所存在的目的是促进数据的流通，而数据从确权到交易规则再到利益分配与纠纷解决，都处于探索阶段。应对“市场失灵”惯用的“政府干预理论”并不能用来解决纯营利性数据交易所引发的“市场失灵”问题。政府在纠正数据交易市场失灵方面所起的作用是有限的。从本质来看，不论决策技术与程序如何进步，政府决策本身仍然是一种人的行为，受主客观各种条件的制约，即便这些决策是由经验丰富的专家做出的，也难以避免各种错误的出现。正如市场失灵是市场运行的内在缺陷一样，政府决策失灵也无法完全避免^[13]。更何况数据交易所与数据交易具有特殊性。一方面，数据交易具有较强的技术性特征，涉及到数据准备、数据储存、数据平台以及数据处理等多个方面的技术问题，政府机关受限于专业性不一定能合理干预数据交易市场。另一方面，数据交易所作为数字时代孕育的新型组织，以平台为存在形态，既需要提供数据资产登记规则，还需要为交易安全、交易公平、交易效率提供保障，并且要引导交易双方做出合理的利益分配，乃至为纠纷的解决提供机制。与传统的商事中介组织其营利主要考虑买进价、卖出价与市场风险等不同，数据交易所尽管是私法主体，但实际上承担着或者说事实上拥有着“准立法”“准执法”“准司法权”。也就是说，某种程度上，数据交易所不单是自治场域下的主体，其已经发挥着“干预”与“监督”市场的作用，并且是更专业、更直接的“干预”主体。所以，尽管数据交易所也需要政府干预与监督，但是鉴于数据交易的技术特性和数据交易所在大数据行业中的监督角色，单纯的政府干预既不能满足技术层面的需求，也不一定比数据交易所对市场的监督更为有效。概言之，受数据交易所的特殊性影响，仅凭政府干预不足以解决纯营利性数据交易所引发的“市场失灵”。

当然，数据交易所毕竟是私法主体，且我国的数据交易所当前尚处于培育阶段，所以为了避免私法主体垄断市场，“市场失灵”问题进一步扩张，甚至出现寡头垄断，一个可行且科学的路径就是“数据二十条”强调的，数据交易市场需要多种类型的数据交易场所共同发展，亦即从公共利益出发， 探索营利性与非营利性数据交易所共同发展的道路。下文将就发展非营利性数据交易所的意义展开分析。

二   以非营利性数据交易所化解竞争困境的优越性

应当看到的是，就数据交易所存在的“市场失灵”问题，培育非营利性数据交易所并非唯一解。发展美国的数据经纪人、欧盟的数据空间、英国的数据信托等，即构建多元化的数据交易中介，培育数据交易所、数据经纪人等多类型的中介组织，也是可行之路。但我们这里所强调的非营利数据交易所，所要对应的是平台型企业在当下数字时代的“私权力”。

作为社会经济的第三部门，非营利性组织在世界范围的兴起始于20世纪80年代，然而作为一种社会组织形态，其历史悠久^[14]。在近代资本主义诞生前，基督教会在公益事业中扮演着重要作用^[15]12。文艺复兴与宗教改革后，诸多慈善组织开始脱离教会，转向世俗社会，私人慈善开始逐步发展。随着资本主义的产生与发展，个人自由与社会自治的需求日益增长，公民志愿组织的经济与社会生活秩序日渐显明。这也是现代非营利性组织的雏形^[16]188。这一时期的非营利性组织有两种倾向：其一，关联权力斗争；其二，关联慈善事业。早期非营利性组织的出现，是国家主导秩序衰落，资产阶级渴求个人自由与社会自治，寻求国家分权的产物。伴随19世纪资本主义的迅速发展、工业化与城市化的脚步加快，财富日益集中，贫困人口日益增长，社会稳定性遭到动摇，致力于社会革命的工人组织不断涌现。与此同时，对科技的追求促使科学、教育以及卫生等领域出现了一批致力于社会公益事业的非营利性组织。20世纪70年代以来，受战争与经济危机的持续影响，福利国家与公共管理的风险危机日益凸显，受政府改革与自治理念的影响，非营利组织的发展进入繁荣发展时期^[17]。可以说，非营利组织的兴起与繁荣是对政府失灵与市场失灵的应对之策。以史为鉴，数字经济背景下，非营利性数据所的设立亦是治理数据交易乱象的可行之策。

非营利性数据交易所的设立是实现数据正义的有效途径。在数据交易市场中，只发展营利性数据交易所，可能会导致“资本的共谋”，加剧数字鸿沟。随着数据交易的不断发展，数据交易所作为数据交易的基础设施不断壮大，日渐成为数据交易与流通的新的权力中心，用户和数据交易所之间原本应当平等的关系在许多场景下显现不平等。在数据交易的过程中，数据交易所作为数据服务的提供者，通过用户协议等方式为其用户赋权，但用户的权利获取并不均衡与平等^[18]。在日益紧张的竞争中，个人通过新的信息与数据资源参与社会生活，为此不得不接受各种强制性用户协议，即使意识到数据交易所可能正在秘密获取自身的个人数据，用户将面临“21世纪的浮士德协议”^[19]。营利性数据交易所出于对利润的追求，会利用其在运行过程中所获取的个人信息，形成了具有商业价值的用户画像库，并作为一种具有价值的销售资源加以利用。正如曾经是个人赋能典范的谷歌公司，随着利润压力的增加，选择了基于用户数据进行分析与生产的广告商业模式。又如北京国际大数据交易所在其《隐私政策》中规定，其有权对匿名化后的个人信息进行分析与商业化利用。基于营利目的，营利性数据交易所多数采用各种形式进行收费，如会员费、增值服务费以及交易抽成等。相对于普通民众而言，其获取数据的成本就会上升，这种收费障碍造成数据获取的不对等。此外，营利性数据交易所会充分利用其在算法技术方面的优势，限制或引导用户做出符合数据交易所的价值选择。用户只能被动接收数据交易所提供的数据交易服务，难以对数据交易服务的算法模式进行溯源与理解，也难以对其正当性进行考察。这种数据交易所与用户间的不平等推动形成数据鸿沟，也扩大了社会资本差异，用户在此背景下难以实现与资本的平等对话^[20]。在此情形下，非营利性数据交易所的出现可以有效扭转数据交易所与用户间不平等。

非营利性数据交易所的设立是避免数据垄断与数据孤岛的合理路径。尼尔·波兹曼^[21]13-14曾指出，每一种工具都嵌入了意识形态偏向。在营利驱使下运营的数据交易所自然具有特定的意识形态属性——资本逐利逻辑主导了组织框架以及运行逻辑。在营利的驱使下，营利性数据交易所将数据作为其利润来源，试图对自身所拥有的数据资源私有化与货币化，数据垄断与数据孤岛现象由此产生^[22]。而非营利性数据交易所可以将数据作为公共资源进行管理和运营，鼓励数据的共享和交流，从而有效避免营利性数据交易所对数据进行垄断。此外，政府数据资源以及诸如水电煤油气等公用事业数据资源天然具有公共性，其开放与利用有别于一般数据^[23]。通过非营利性数据交易所对其进行开放与利用，可以使此类数据以合理方式进入数据交易市场，实现数据价值。概言之，非营利性数据交易所的建设，可以在一定程度上避免数据私有化与货币化现象，促进数据的交易与流通。

非营利性数据交易所的提出，可以明确数据交易所本身的市场匹配与定位，避免其本身营利性结构与非营利性构造的冲突与矛盾。以贵阳大数据交易所为例，其虽然登记为有限责任公司，却将会员大会设为最高权力机构，并规定大数据交易所的总经理、副总经理由相关主管单位任免。同时又规定理事会设监察委员会，监察委员会对理事会负责^[24]。数据交易所的组织架构出现营利性与非营利性的混同。究其根源，在于数据交易所对于自身定位的矛盾：登记组织形式与非营利目的的背离。基于此，有必要提出非营利性数据交易所的概念，促使数据交易所明晰自身定位，调整自身组织结构。

既然以营利性与非营利性为二元划分的数据交易所是我国发展数据要素市场的可行之路，那么下一步需要探讨的便是如何在法律层面实现二元式的数据交易所。营利性与非营利主体所依据的理论、所归入的部门法领域存在根本不同，所以理论上，要实现数据交易所的二元模式，应有二元路径，但毕竟这是关于数据交易所的“二元”模式，所以就数据交易所这类主体而言，营利性与非营利数据交易所仍有共通性规则。下文将从共性与个性两个层面分别探讨我国落地“数据二十条”之二元数据交易所的具体路径。

三.   二元数据交易所共通规则：服务属性与权利义务

营利性与非营利性数据交易所涉及到的共通性规则较多，以组织体的全生命周期为链条，至少包括“设立”“存续”“灭亡”三大阶段相关的规则。限于篇幅，本文仅就最根本与最核心的两大问题，即作为数据交易所之存在原因的数据交易服务的法律性质与作为数据交易所之运营依据的权利义务展开讨论。上述问题在理论上尚未形成一致看法，却是数据交易所法律规则建构的基石。从数据交易和数据特征的角度进行考察，数据交易的法律关系应当认定为服务合同关系。在此基础上，可借鉴欧盟的《数据治理法》（Data Governance Act），赋予数据交易所以合理使用权及自主管理权，并对其设立忠实义务、安全保障义务以及非歧视义务。

一   数据交易的法律属性：服务合同

关于数据交易的法律属性问题，学界颇具争议。部分学者^[25]认为，数据可视为一种标准化的商品，故数据交易应当被认为买卖合同。然而将数据视为商品这一观点有待商榷。

就数据本身而言，数据不宜被视为商品。在数据交易所的建设与运行过程中，运营者往往借鉴传统证券交易所的模式，试图将数据塑造成一种特殊类型的可标准化交易的“商品”，并套用传统交易规则进行管理 ¹。同时，为推动数据的商品化，政府与数据交易所都致力于解决数据交易的基础性困境，如数据权益分配、数据登记、数据定价等。然而这些努力并未取得实效，原因在于固守数据商品化的固有思维，导致大多数数据交易所陷入同质化的建设与发展模式，甚至呈现“三低一高”的现象^[26]。究其根源，这一现状反映了对数据本质认识的偏差，即沿用了传统的财产交易思维，将数据视为一种固定的财产性标的或权益，而未充分考虑到数据的流动性与可增值性。法律层面，数据被定位为静态的财产，忽视了它可以通过聚合与复制实现价值倍增的独特属性，以及数据交易依赖的特定环境和价值实现机制。受此局限，当前的数据交易规则设计仍基于传统财产法的框架，未能充分反映数据的动态特性和价值创造过程。具体而言，数据交易所多数将数据作为固定且排他的对象，这一做法机械地将数据与其所赖以生存的物理环境与价值实现机制割裂开，与现代追求数据的集合、流通的流动性生态系统理念相悖。概言之，将数据作为“商品”独立地、片面地撷取出来并予以系统化的规制设计，脱离了数据交易的物理环境与价值发挥机制，一定程度上会抑制数据系统性功能的发挥。

数据价值的不确定性亦是否定数据作为商品的重要因素。大数据的核心是预测^[27]29，但其预测是概率性的，依托数据所作出的决策并不绝对准确。实践研究中亦不乏例子证明，数据的作用也并非全是正面的，部分情形下数据甚至可能导致企业决策错误^[28] 。虽然数据的价值被类比为“石油”，但数据价值的发挥需要依托一定的场景或服务，一旦离开场景与服务，数据本身只是数字集合，于用户无益^[29]。数据作为信息资源，其价值的发挥依托有效分享场景下的信息聚合效应。这一特性决定了数据价值无法被科学计量或预测^[30]。即便数据的价值可以被计量，数据也难成为可以流通的标准化商品。一般而言，商品只有在脱离特定需求的个性化因素且价值仍然能够保持相对稳定的前提下，才能成为标准化商品进行高频且大规模的流通。数据难以脱离特定场景成为标准化商品，更难以进行高频且大规模的流通。概言之，数据价值的不确定性导致数据难以成为可以流通的商品。既然数据不宜认定为商品，更不必说将数据交易界定为买卖合同了。

从数据交易的本质来看，数据交易的法律性质应当界定为服务合同。数据交易虽然是信息技术发展到大数据时代的产物，但就数据交易所的单次交易来看，其仍然以信息交流与共享为根本目的，应当遵从信息交流的基本规律。传统的信息交流从未被认定为产品，基本以服务关系而存在。如古代的情报交易、近现代的商业秘密交易以及信息咨询服务等，都是以信息交流与共享为主要内容的服务^[30]。当下的数据交易基本上都是点对点式的针对性交易或是直接通过服务合同进行的交易，数据的流通也更类似于“定制式”的数据服务或是小范围的数据流转，其并未达成类似于不动产、奢侈品、消费产品等的市场化流通交易，或是类似于期货、证券等的高频交易^[31]。例如，数据交易所会针对数据交易方的需求，为其寻找最佳适配对象，为数据交易供需方提供数据交易平台与渠道；数据交易所会为用户提供针对性的技术支撑服务，如大数据底层环境搭建、分布式数据存储和分析、数据分析模型开发等；数据交易所会为用户提供数据储存与数据变现的服务，即数据托管服务等；基于用户发展业务的需求或自身数据处理能力的不足，数据交易所会提供数据加工、数据清洗、特定数据集等服务。在现行的数据交易中，数据交易的法律关系更多体现为服务合同关系，而非将数据作为产品或财产进行交易的买卖合同。若是直接认定数据交易为买卖合同，不仅与数据交易的具体实践不符，也与数据交易的本质不相契合。基于此，对于数据交易的法律属性应当界定为服务合同更为恰当。

既然将数据交易定性为服务合同，则不可避免地要论及合同主体。数据交易大致上涉及三大主体，分别是数据交易所、数据提供者以及数据需求者。由此，数据交易中包含了下列三种基本关系，分别是数据交易所与数据提供者的服务合同关系；数据交易所与数据需求者的服务合同关系以及数据提供者与数据需求者之间的服务合同关系。前两种基本关系可以简称为数据交易所服务合同，后者则可以简称为数据交易服务合同。在数据交易所服务合同关系中，数据交易所与数据提供者、数据需求者为合同的权利义务主体，数据交易所作为数据交易场所的提供者，为数据提供者、数据需求者提供数据交易平台服务，由数据提供者与数据需求者利用该平台进行数据交易活动，形成了相互关联的债权债务关系。在数据交易服务合同中，数据提供者与数据需求者为合同的权利主体，数据提供者自然是提供数据服务的一方，而数据需求者则是自愿支付数据服务的受益者。需要注意的是，若是数据交易所本身也提供数据服务，其可被视为特殊的数据提供者，与数据需求者自然形成相互之间的服务合同关系。

此外，数据交易所的模式选择亦颇受争议。数据交易所与证券交易所具有相似性，皆是针对不特定多数人而建立的集中性交易场所，皆是交易的组织者与监督者。以证券交易所为基础模型，促成数据的高频交易。故在过去数年数据交易所的创建与发展过程中，证券交易所模式被诸多学者认为是数据交易所建设的理想模型。如贵阳大数据交易所比照证券交易所，设置会员大会作为数据交易所的最高权力机构；青岛大数据交易中心规定，上市公司的信息披露规则参照证券所的信息披露管理办法。而理论与实践皆说明，证券交易所模式不宜适用于数据交易所。从交易标的来看，数据与证券并不具有一致性。证券具有标准化特性，其权利义务与交易价格不因交易方或交易场景的变化而变化，交易者注重证券的增值价值，倾向于通过高频交易获利，故证券交易呈现大规模的高频交易特征。与之相反，数据囿于本身特性，难以实现标准化，交易者多关注数据本身的使用价值，短期内不会出现重复购买行为，数据交易往往是小规模的低频交易^[32]。基于此，有学者提出可以参照婚姻介绍所或房屋中介等服务性机构构建数据交易所。由于房屋与数据皆具有信用品特征，其价值都难以进行标准化评估。加之房屋中介在房屋交易过程中所起的作用与数据交易所的中介功能相似度较高。婚姻介绍所模式原理与之类似，介绍所在进行对象撮合的过程与数据交易过程具有相似度，故数据交易所的发展模式应当参照房屋中介或婚姻介绍所^[31]。

虽然数据交易所的居间撮合功能值得肯定，但是不应忽视数据交易所作为数据交易方参与数据交易的形式。数据交易作为一项新事物，有其自身的特性。如与实体化的房屋相比，交易者无法对数据质量有明确认识，交易信赖有待商榷。简单套用传统的交易所形式，并非数据交易发展的有益路径。数据交易所的治理路径应当从其本身出发，进行分类治理。

二   数据交易所的权利义务：《数据治理法》的借鉴

法律意义下保护某种利益的最优解是赋予其“权利”地位。对于数据交易所这一新兴主体而言，缺乏明确的权利会使其缺少制度保障。与权利相对应的是义务。为切实发挥法律的规制作用，立法者应当对数据交易所设立具体的权利义务。对此，欧盟的《数据治理法》的相关规定在我国立法中亦有借鉴价值。

在数据交易所的权利方面，为促进高效数据交易需赋予数据交易所以数据的合理使用权以及自主管理权。首先是合理使用权。《数据治理法》第十二条第三、四、五款明确规定了数据中介可以在一定范围内合理收集、使用用户数据 ²。信息时代下数据具有两种最直接且明确的价值：商业利益价值与公共管理价值^[33]。随着数字经济的强势发展，个人数据的分析与挖掘呈现规模化的利用趋向，个人信息主体权利与数据使用者的利益平衡需要在法律得以反映^[34]。换言之，个人信息保护是数据交易流通的基本原则。除此之外，法律还应当给予数据正当利用情形以足够的空间，以降低数据交易成本，促进数据流通。合理使用权的引入，可以为数据收集、处理、使用等方面提供适当的规制框架，在数据保护的同时实现数据的合理开发与利用^[35]。合理使用权，是指在符合法定事由的限度和范围内，可以不经数据主体的同意即可收集、处理和使用数据。如数据交易所可以对数据集等进行格式调整，以实现数据交易的高操作性。由于数据交易所获取的数据具有直接或间接的经济利益或竞争优势，所以为避免数据交易所滥用合理使用权，需要对其作出一定的限制，即对数据的使用是否能够提升用户体验或为用户带来实质性便利，以及是否有利于社会公共利益。

其次是自主管理权。《数据治理法》在其前言部分第三十六条规定，数据中介对利用其进行的欺诈或滥用行为，可以施加处罚（impose penalties） ³。随着数字经济的不断发展，公共领域与私人领域的边界愈发融合，数据交易的规制问题日益复杂化，仅凭政府难以对数据交易进行有效治理。数据交易所作为数据交易流程中重要环节，不应仅充当单向的被动接受者，而应当充分发挥自身的数据、技术以及平台优势，通过多边市场的连接为数据价值的创造和分配施加积极的影响。数据交易需要政府与数据交易所共同参与，赋予数据交易所以自主管理权有其正当性。自主管理权，是指数据交易所有权基于管理需要采取规范与限制措施，如数据交易所可以通过制定一定的质量标准规范数据交易产品质量；对违法违规的数据交易行为，数据交易所有权通过一定的程序，给予行为主体以限制。这种限制主要包括禁止用户交易、列入交易“黑名单”、拒绝提供服务等方式。这种自主管理权是一种趋向于保障数据交易所依法依规提供数据交易服务的权利。此外，受法律地位、特征属性等因素影响，营利性交易所与非营利性交易所在自主管理权设定方面有所不同，非营利性数据交易所有权给予行为主体更为严厉的限制措施。

在数据交易所的义务设置方面，为保障数据交易的合规进行，以《数据治理法》为镜鉴，应当设立忠实义务、安全保障义务、非歧视义务等。履行忠实义务是构建数据交易所的信赖体系的核心^[36]。《数据治理法》第十二条第十三款规定，数据中介应当在便于数据主体行使其权利的前提下，以数据主体的最优利益为目的展开活动 ⁴。忠实义务，通过强调将用户的交易权益优先于数据控制者的短期利益，从而激励数据控制者更加关注维护长期稳定的“信赖关系”。忠实义务是通过消除不正当的动机来遏制不当行为^[37]。数据交易所与用户间存在较大的不对称，而传统的信息供给手段，无法对其进行有效治理。而忠实义务可补足传统的信息提供手段的不足^[38]，有助于减轻用户对数据交易的“安全感困境”，从而推动数据交易的高效发展。数据交易所的忠实义务要求数据交易所在便利数据交易主体行使其权利的同时，以数据交易主体的最佳利益为出发点。据此，数据交易所有保障自身服务无瑕疵的义务与数据交易的公平透明的义务。^[39]

安全保障义务是数据交易所的基本行为底色。《数据治理法》第十二条第七、十、十二款对其作出了规定，其强调数据中介应当通过采取适当充分的措施，包括技术、法律、组织等措施，以确保非个人数据达到适度的安全级别，避免欺诈、滥用数据中介服务以及违反欧盟法等行为 ⁵。数据具有大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value）等特征^[40]，数据所包含的内容与国家安全^[41]、公共安全以及个人隐私安全相关联，数据交易过程却存在诸多的不确定性与交易风险，守住数据安全底线对于规避交易风险、实现交易安全意义重大。数据安全保障义务要求数据交易所提供一切合理措施，包括完善的交易规范、匹配的技术支持、合理的组织体制等，防止非法数据交易以及利用数据交易所实施的滥用数据或数据欺诈行为的发生。

非歧视义务是数据正义原则在数据交易所中的映射与体现。《数据治理法》十二条第六款规定，数据中介所提供的服务对数据主体、数据持有者以及数据使用而言，是公平、透明且非歧视的。 ⁶数据正义成为衡量数字社会正义尺度的重要标准，解决数据不平等是数据正义的重要内涵，非歧视义务是应有之义。非歧视义务要求数据交易所为不同的用户提供公平服务。无论是交易价格，或是服务条款，数据交易所都应保障获取其服务的程序对于所有的用户是公平、透明且非歧视的。

四.   二元数据交易所的特殊规则：分类治理

数据交易所作为一个涉及多方参与者、多种数据类型和多个交易环节的复杂系统，其运营和管理需要遵循一定的规则。这些规则既要确保交易所的基本运作秩序，也要满足不同类型的数据交易所的特定需求。因此，数据交易所的规则体系应当既包含共性规则，也需要融入差异化规则。虽然仅有一个“非”字之差，但营利与非营利主体具有本质不同。要发展营利性与非营利性数据交易所，就法律设计而言，两者应贯彻分类治理思路。

一   分类治理之因：营利性与非营利性数据交易所的理论差异

营利性组织与非营利性组织都是市场经济条件下产生和发展起来的经济组织形式，它们既存在着共性，也具有不同特点。在对二者进行区分时，必须首先准确理解“营利”这一概念的内在含义。

“营利”中的“营”其本意为谋求、追求。最早的“营”出自《楚辞·天问》中的“何往营班禄”，即经营、钻营之意。《现代汉语词典》对营利的解释为：“谋求利润”^[42]1572。营利与商事活动密切相关，是商事活动的主要特性。商主体界定、商行为认定、商事活动目的，乃至商事立法与司法都与营利性息息相关，商事制度的构建离不开营利性^[43]40 。《民法典》第七十六条以及第八十七条规定，所谓的营利或营利性，是指团体组织以营利为目的进行投资经营活动，并向其组织者或投资者分配利润，其与该团体组织是否盈利以及该组织的法律形式与内部治理无关。 换言之，营利性的认定具备两个条件，一是营利目的，二是利润分配。利润分配是营利性的核心所在。判断行为主体是否具有营利性关键不在于其是否从事经营性活动或谋取经济利益，而在于其所获得的利益归属。^[44]129

法律对营利性主体的规制重点在于保护利润与创新的同时控制风险。一方面，法律保护营利。营利保护是对商人获利与商业动力机制的法律肯定，体现了法律在社会财富的增值与社会生产力发展过程中的基础社会功能与价值追求。法律通过对营利的确认与保护，激励主体追求合法利润，推动市场经济发展与商品经济的繁荣^[45]113-116。另一方面，法律对营利作出一定的限制。营利最大化是一切市场主体所追求的终极目标，为达到营利目的，营利性主体多凭借一己之力进行自由竞争，体现出利己主义，并产生市场秩序失衡风险。为维护正常的市场秩序，避免市场失灵风险，需要对营利进行法律规制。

相较之下，非营利性组织是为了保护公共利益而出现的集体组织。“非营利性”是一个由否定判断构成的词汇，其含义并非禁止获取利润，而是对利润的分配进行限制^[46]33-34。从历史角度看，非营利性组织的出现与发展是多种因素作用的结果。政府、市场与非营利组织在满足公众需求、提供公共物品等方面，是相互替代的互补关系。

由于政府所提供的公共物品与社会公众日益多样化的需求间存在矛盾，部分民众的需求无法得到合理满足，引发“政府失灵”^[47]197-223。非营利性组织作为除市场与政府之外的第三部门，可以为特殊对象提供公共服务，从而诞生。然而非营利性组织本身亦存在失灵困境，包括但不限于慈善供给不足、慈善特殊主义、慈善组织家长式作风以及慈善业余主义等诸多问题，需要政府通过立法、民主政治程序以及权利赋予等方式加以改进。政府与非营利组织在各自的组织特征上具有互补性，出于成本考量，政府与非营利组织达成合作关系成为实现公共服务的最优解^[48]。

对非营利性组织进行法律规制目的在于避免公共利益的落空。非营利性组织并不进行利润分配，其经营与管理无法依赖于营利驱使，只能凭借使命的凝聚与引导，通过对公共利益的反映获取社会支持。相较于营利性组织，其内在驱动力相对较弱。若是缺乏适当的法律规范，非营利性组织可能会出现滥用资源、忽视社会责任等运营乱象，造成公共利益的落空。同时，非营利性组织的活动多数具有公益性或慈善性，若是其治理不善，可能会导致公益事业陷入混乱，公共利益难以实现。故对非营利主体规制的重点在于使公共利益得到落实，这与法律对营利性主体的规制逻辑存在根本不同。

二   分类治理之果：差异化的制度设计

我国当前仍然缺少数据交易相关的、系统性的法律规范。虽然近些年各地政府陆续出台有关规范数据交易的文件，但这些文件各成体系，且多为宣示性、指导性规定，有关数据交易所运行与管理的相关规定仍较为模糊。为了实现数据交易所的二元模式，我们需要设计差异化的制度。下文将重点围绕准入制度与监管责任两方面分别论述差异化制度的设计。

1   市场准入制度

市场准入制度是指政府依据法律法规对申请人是否具有市场主体资格与能力并从事经营活动进行审查与核准，对于符合法定条件和程序规则的申请人及其具体经营范围与事项给予批准和许可的法律制度^[49]41。根据适用主体性质的不同，市场准入制度可分为一般性市场准入制度与特殊性市场准入制度。前者是所有市场主体获取法定市场地位的普遍性要件，是进入一般性市场、从事经营性活动所必须具备的法定要件与需要遵循的法定程序。后者是指市场主体进入特定市场所要具备的特定法律条件与需要遵循的特别法定程序^[50]。作为数字经济下的特殊主体，数据交易所应当采用特殊性市场准入制度。

数据交易所采用特殊性市场准入制度有其合理性，即：其一，数据交易存在诸多安全风险，为保障数据交易者在数据交易过程中的合法权益，需要对数据交易所的能力与条件提出特定要求。其二，数据交易所是数据交易的组织者与监督者^[51]，其需要对数据交易者、交易数据质量进行审核。国家对符合条件的数据交易所发放许可证，可以增强数据交易所的公信力，提升数据交易的信赖度，减少数据交易成本，促进数据交易发展。其三，若是对数据交易所采用一般性市场准入制度，极易导致大量不符合标准的数据交易所涌入数据交易市场，加剧数据交易风险，甚至可能出现“良币驱逐劣币”的现象。因此，为规范数据交易所的发展，提高数据流通效率，对数据交易所采用特殊市场准入制度颇有必要。

在准入条件方面，数据交易所的基本属性是法人，故其首先应当符合法人的基本设立条件，其中营利性交易所需符合营利性法人的基本准入条件，非营利性交易所需满足非营利法人的基本准入条件。不同类型的数据交易所还应当满足其他特殊要件。在规章制度方面，营利性是二元数据交易所的最本质的区别，需要在其章程中明确体现。数据交易所章程应当明确规范是否进行利益分配，如非营利性交易所应在其章程中规定其不进行任何利益分配活动，以便用户可以对数据交易所有更深的了解，增强用户对数据交易所的信赖度。在组织机构方面，需要注意的是，先前由于非营利性数据交易所未得到明确，部分数据交易所的组织机构呈现营利性与非营利性的混同，易造成数据交易所的功能难以有效发挥，故有必要理清不同类型的数据交易所的组织结构。营利性数据交易所可以参考营利法人进行组织结构的设置，而非营利性数据交易所则可参考非营利性法人设置组织结构，如将会员大会作为数据交易所的最高权力机构。在发起人方面，由于数据本身往往蕴含政治、经济、文化、科技等诸多方面的信息，对其进行交易必然涉及公共利益乃至国家安全。故作为数据交易的中心枢纽，数据交易所的发起人应当有所限制。尤其是非营利性数据交易所，受其本身特性限制，其发起人宜为政府。对于营利性数据交易所，则无需此限制。

2   差异化的监管体系：双重监管模式

作为数据交易的集合场所，数据交易所都应当承担自律监管义务。数据交易所的自律监督义务来源于法律与政策的规定。《数据安全法》要求从事数据交易中介服务的机构对数据来源、交易双方进行审核。“数据二十条”突出强调数据交易所的合规监管功能。各地的数据交易条例以及数据交易所的交易章程也对数据交易所提出了监管要求。由于交易主体、交易标的、交易环境以及交易范围等多种因素的影响，数据交易过程具有较强的不确定性^[52]。而且作为数据服务平台，数据交易所具有典型的组织性功能，其在促进数据交易的同时，也会造成相关数据风险的扩大，导致个人信息的泄露和数据黑灰市交易发展。基于此，数据交易所在承担数据服务功能的同时，应当承担相应的数据交易监管功能。尤其是数据交易所通过用户认证、产品评估等服务时，更应承担数据交易监管义务。对数据交易所施加此类责任，要求其承担类似于守门员的责任，可以在有效降低数据交易的不确定性与交易风险的同时，倒逼数据交易所改革数据交易模式^[31]，承担积极的数据治理责任。从市场角度看，数据交易是数据流通中数据价值实现的核心阶段，对于数据产业的协调发展具有重大意义。基于数据交易存在的风险与数据交易的核心地位，仅凭政府监管可能造成政府过度干预数据产业发展，无法对数据交易进行有效监管。据此，有必要使数据交易所承担自律监管义务，通过制定和健全具体有效的交易规则，对数据交易过程进行监管，预防并制止违法交易行为，提升数据交易的信任度。

由于营利性数据交易所与非营利性数据交易所在法律性质、定位以及功能上皆有所不同，营利性数据交易所和非营利性数据交易所的自律监管有着不同的侧重点。营利性数据交易所的设立目的是追求利润最大化，为此营利性数据交易所可能会出现为减少成本，追求更高利润，而规避自身义务的履行，造成数据交易的负外部性。故对于营利性数据交易所来说，其自律监管主要侧重于平台责任义务的落实和负外部性的消解。如营利性数据交易所可以通过设立具体的数据交易规则，如“负面清单”，列举禁止交易的数据来源，对数据来源进行审查，排除非法数据与脱敏未达标数据，保证数据来源可靠；或者营利性数据交易所可以通过构建有效的评价机制与退出机制，清除不良用户，及时制止违法违规交易，净化数据交易市场环境^[53]。

相比之下，非营利性数据交易所的自律监管则更侧重于程序和公共利益的维护。非营利性数据交易所需要确保其交易程序的公平、公正和透明，以便为用户提供一个公平竞争的环境。如非营利性数据交易所不宜对其用户设置过高的准入门槛，避免造成数据交易歧视。非营利性数据交易所还需要关注公共利益的保护。这意味着，其需要确保其交易活动不会损害社会的整体利益。非营利性数据交易所可以通过建立数据安全审核制度^[54]，对交易数据进行抽样检查，确保数据交易的安全通过安全承诺制度、数据交易风险评估制度、数据交易合同检查制度，预防与规范违法违规交易行为，使得数据交易合法合规进行。

但是，仅凭数据交易所进行监管，可能导致数据交易所偏重自身利益而忽视消费者权益保护以及社会的公共利益的保护，因此政府监管必不可少，应当形成平台自律与政府监管相结合的双重监管模式，由政府与数据交易所分别承担监管责任^[55]。营利性数据交易所与非营利性数据交易所在政府监管方面存在差异。政府对营利性数据交易所的监管手段更加严格。由于营利性数据交易所是以营利为目的的法人，其经营活动合规与否直接关系到数据交易的市场竞争和公共利益。因此，政府应当对营利性数据交易所采取更加严格的监管措施，以确保营利性数据交易所合规经营和市场秩序的稳定。政府还应对营利性数据交易所的交易行为进行监督，确保其交易活动符合法律法规的要求，防止操纵市场、内幕交易等违法行为的发生。政府对非营利性数据交易所的监管程度相对较轻。非营利性数据交易所通常是为了推动数据共享和开放而设立的，其目的更多地是促进社会公益和创新发展。相比于营利性数据交易所，政府对非营利性数据交易所的监管应当注重引导和支持。由于非营利性数据交易所具有公益性，其既是公平的交易组织者，又是公正的合规监管者^[32]。与营利性数据交易所相比，非营利性数据交易所的组织与运行缺乏内在的驱动力，极易出现怠于履行职能的功能架空风险。故政府对非营利性数据交易所的监管应当侧重于其公益功能的发挥与公共利益的实现，其应当针对数据交易活动的有效性进行审查，避免非营利性数据交易所出现无效运行。政府应当对非营利性数据交易所的利润分配进行监督，避免非营利性数据交易所通过高额的职务消费或劳动报酬等方式^[56]变相进行利润分配。

此外，数据交易所应当承担一定的纠纷解决职能。受数据本身特性的影响，数据产品的价值难以确定，加之标准化的数据产品定价体系的缺少，数据交易争议不断，故建立数据交易纠纷解决机制具有重要意义。由于数据交易纠纷往往涉及区块链等数字技术，其背后往往蕴含复杂的运行机理，具有强专业性，数据交易所在此方面具有较为明确的优势。受私利驱使，营利性数据交易所难以保持绝对中立的裁判地位。据此，有必要使非营利性数据交易所承担纠纷解决职能，即数据交易过程中交易主体发生争议时，可以向数据交易所申请调解。如上海数据交易所明确表明其提供数据纠纷处理服务。数据交易所有必要构建数据交易纠纷解决制度，明确纠纷处理的主体、条件以及申请程序。数据交易所可以与仲裁机构合作，建立具有兼具专业性与公信力的数据交易纠纷仲裁机构，及时解决交易纠纷，维护数据交易方的合法权益。

五.   结论

当前的经济社会发展离不开海量数据的支持，数据交易关乎数据要素市场培育大局。作为数据交易的基础设施，中国数据交易所的发展颇受瞩目。数字经济时代下风险与机遇并存，明确数据交易所的定位是推动数据交易所发展的前提。基于营利性与非营利性的不同理论基础，数据交易所需要构建差异化的规范体系，在此只能作一个粗浅的理论分析，有待于更多的理论分析与实践研究。作为新兴生产要素，数据在赋能实体经济、增进社会财富潜力巨大。通过探讨与发展数据交易所的二元模式，推动建立数据可信流通体系，从而使数据真正成长为经济社会发展的基本要素，驱动数据经济健康发展，数字中国建设方能行稳致远。