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数据要素市场的名人之问：没有恰当的制度，市场便没有意义
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腾云·数据观察
作为自愿交易的市场，已有三千年的历史，中国更是人类市场的最早发源地，《周易·系辞》载神农“日中为市，致天下之民，聚天下之货，交易而退，各得其所”便是明证。
腾云·数据观察 | 在数据成为一种新型生产要素的当下，关注数据的保护、使用与流通。
文 | 许可对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任
1995年，美国学者尼葛洛庞帝在《数字化生存》中饶有趣味地举了一个真实的例子。尼葛洛庞帝参观一家美国集成电路制造商，在办理登记时，接待员询问他笔记本电脑的价值，他回答说：“大约值100万到200万美元吧！”接待员难以置信，并给出了2000美元的估值。
尼葛洛庞帝对此感叹道：“问题的关键是：原子不会值那么多钱，而比特却几乎是无价之宝。”20多年后，比特数据的价值已经广外人知。
2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式发布，将数据与土地、资本、劳动力并列为关键生产要素，并提出加快培育数据要素市场的愿景。
数据要素市场的蓝图已经绘制，但困难在于如何落笔。
诺贝尔经济学得主奥利弗·威廉姆森曾用圣经开篇的口吻写道：“太初有市场”。这反映出一种传统观念：市场是上帝赐予的礼物，是脱离于人为因素之上的“自然机制”，它无需借助任何人为的设计、控制、约束而能自然生成和自发运作。作为自愿交易的市场，已有三千年的历史，中国更是人类市场的最早发源地，《周易·系辞》载神农“日中为市，致天下之民，聚天下之货，交易而退，各得其所”便是明证。
然而市场绝不仅是交易，它更是有组织的、有竞争的交易。
正如波兰尼在《大转型》一书中洞见的，每个市场都依赖于它自己的固有规则、文化规范和制度构造，它是各种社会力量共同参与塑造的“人为机制”。这样看来，数据要素市场绝非自动自发所能形成，恰恰相反，正是由于面临着人们无法自愿合作的挑战，这一市场的建立才显得问题重重。
那么，数据要素市场的建立究竟问题何在？
01▶数据要素市场何以建立：科斯问题
数据问题并不是人类进入信息时代以来生产要素分配的首个难题。
二十世纪初，围绕着无线电波段的争讼不绝。随着联邦检察官对巅峰无线电公司（The Zenith Radio Corporation）无证运营公诉的失败，任何电台都可以在任何时间和任何波段运营而不受惩罚，混乱出现了：“业余爱好者的信号与职业广播信号混杂。许多职业电台用同一波长广播，他们或者用君子协定来分割广播时间，或者在别人广播时贸然以自己的广播切断别人的喉咙，听众则只能无可奈何地在另一个电台的喧闹背景声中收听节目。”
面对这一混乱状态，美国政府选择由国家来分配无线电波段。后来的美国总统、时任商务部部长的赫伯特·胡佛是这一政策的坚定支持者，他强调说，波段是“一种国家资源”，它足以与更古老的、更实体化的公共财产相提并论。
据此，1927年《无线电法案》（theRadio Act of 1927）和1934年的《通讯法案》（Communication Act of 1934）均明确：联邦无线电委员会应当“根据公众的便利、利益或需求”分配广播许可证。
但是，由于法律没有提供更多的指引，委员会倾向于把功率最大的电台授权给实力最强劲的申请者，如通用电气、西屋电气和RCA等公司，相反，芝加哥劳动联合会等公益组织最终获批的仅仅是一个在白天而非夜晚广播的微弱信号。
1959年，科斯在《联邦通讯委员会》一文中发问：由政府通过行政方式来分配无线电波段是否有效率？他的回答是：如果能清楚地界定产权，那么通过市场交易来确定波段的使用人是可行的。
回到信息时代的数据，“清楚界定的产权是市场前提”的判断依然成立。
尽管我国《民法总则》第127条规定：“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”，但由于其并未对数据是权利还是法益，是物权性权利还是一种特别权利等问题加以规定，数据权利依然悬而未决。相关症结在于立法者仍囿于有体物的物权想象，将数据理解为类似于土地的财产。
事实上，数据如水流，数据权利是一种流动性的权利，所有权远没有使用权重要。恰如科斯在《联邦通讯委员会》中指出：无线波段的财产权利，与其说电波的所有，毋宁说是“可以特定方式使用设备从传出讯号”。
因此，数据产权制度的关键不在于确定由谁所有，而是如何将数据潜在的各种利用机会在不同的使用人之间进行分配，以使得各使用人之间能够并行不悖地利用该数据？因此，在数据要素市场制度的建构中，与其追问数据权利归属，毋宁辨明数据行为的边界。
02▶数据要素市场何以发展：阿罗问题
如果说“科斯问题”是对数据要素市场前提的质问，那么“阿罗问题”就是对其能否发展的探寻。
1963年，最年轻的诺贝尔经济学奖得主肯尼斯·阿罗在《不确定性与医疗保健经济学》一文提出了信息经济的阿罗悖论：信息与一般商品迥然有异，它有着难以捉摸的性质，买方在购买前因为不了解该信息就无法确定信息的价值，而买方一旦了解该信息，就可以复制，从而不会购买，故而信息是无法完全市场化的。
美国法经济学家罗伯特·库特在《所罗门之结：法律能为战胜贫困做怎么》一书中用一封写给波士顿投资银行的信演绎了这个原理。信是这样写的：“我知道如何让你们银行赚一千万美元。如果你肯给我一百万，我就告诉你。”银行不愿意在确认信息的价值之前就购买信息；写信人则害怕将信息透露给了银行，银行却不付钱。
这一问题在数据要素市场中同样存在：买方难以判断数据的质量和价值，卖方则对数据安全充满疑虑。更重要的是，数据是典型的时效品，老数据不如新数据值钱，而且随着时间推移，前者越来越没有价值。
大数据与其说是“大”的数据，不如说是实时在线的“活”的数据，只有可信的数据信任源不断运行，才能避免数据的静态化和僵尸化，才能实现数据价值。因此，与一次性买卖不同，数据交易更加依赖于双方的长期合作。如何克服信息悖论导致的“双边信任困境”（double trust dilemma），成为攸关数据要素市场的根本问题。
我们不妨借鉴一下中国电商市场的经验。
在二十年前，几乎没有人看好中国的电商市场，在网络虚拟空间中，买卖双方互不相识且天各一方，信任是个无解的难题。买方担心商品假冒伪劣、维权困难，卖方则恐惧无法收到货款。面对这种信任鸿沟，中国电商平台创造性地运用了交易担保、大数据风控以及在线反馈和评分系统，来执行合同、预防欺诈和解决纠纷。
2019年，中国电商市场的销售额已达1.99万亿美元，占全球在线零售总额的55.8%。这不仅改变了线上市场，还间接提升了线下市场的服务水准。如今，我们都很难想象一个没有无理由退换货的商场，而这在十多年前还是消费者的梦想。
电商市场的经验启发我们：在数据要素市场发展的过程中，数据交易平台不能是简单的场所提供者，而应当把自身定位于市场秩序的维护者，积极介入交易流程，将一对一的数据交易转变为以平台为基础的网状交易，从而克服数据市场的双边信任困境。
为此，数据交易平台需要从规则制定和技术支持两方面入手：前者要求提供合同模本、确定数据质量、披露数据内容，从而降低各方的交易成本，后者要求提供大数据管理平台、安全计算系统、数据加密算法等技术服务，从而确保数据安全与可追溯。一旦信任鸿沟被弥合，交易就会源源不断。
03▶数据要素市场何以壮大：陈胜、吴广问题
市场如欲壮大，必须有足够多的市场参与者，倘若风险太大、责任太重，潜在的数据交易者，特别是中小企业就会畏首畏尾，望而却步。因此，如何妥善分配数据责任成为了数据要素市场壮大的关键问题。
究竟该如何分配呢？
2019年《数据安全管理办法》（征求意见稿）第三十条规定：“网络运营者对接入其平台的第三方应用，应明确数据安全要求和责任，督促监督第三方应用运营者加强数据安全管理。第三方应用发生数据安全事件对用户造成损失的，网络运营者应当承担部分或全部责任，除非网络运营者能够证明无过错。”
由此，无论数据安全事件发生在何人身上，数据原始提供方都须承担连带责任。显然，这种不确定风险必然使得大量企业打消了数据共享的念头。放宽历史的视野，这种责任其实由来有自。
公元前209年，九百人屯大泽乡。“会天大雨，道不通，度已失期。失期，法皆斩”。陈胜﹑吴广的发问直指人心：“今亡亦死，举大计亦死；等死，死国可乎？”透过现代法律的棱镜，陈胜、吴广遭遇的实质是客观归责的结果责任与替他人担责的连带责任。
如果说在农业社会中，受限于信息匮乏的约束，政府不得不采取连坐制度以降低信息收集和监督成本。那么，在数据驱动治理成为现实的当代，数据责任就应改弦更张，回到过错原则和自己责任原则。
更重要的是，这次新冠疫情充分标明：我们所处的是一个风险无时不有、无处不在的风险社会（risk society）。在中国传统观念中，“无危则安，无缺则全”，“安全”往往意味着没有危险且尽善尽美，而在当今，这种希冀消除一切风险的法律目标早已不合时宜。正如德国社会学巨擘卢曼所洞见的：我们生活在一个除了冒险别无选择的社会。风险容忍的数据安全而非零风险的数据安全日益成为人们的共识。
习近平总书记在2016年4月25日“全国网络安全和信息化工作会议”也强调：网络的安全是动态的而不是静态的，相对的而不是绝对的。既然数据泄露、滥用的事故不可避免，那么试图通过严苛的结果责任来阻吓违法行为，必然是“不可能完成的任务”。
在过错责任和自己责任的架构下，未来的数据责任不妨采取三元归责体系。质言之，在相关方单独侵权之时，承担自己责任；在多方构成共同侵权之时，承担连带责任；在网络平台未尽到安全保障义务时，承担补充责任；各方由此各得其所。
“没有恰当的制度，市场是没有意义的。”
科斯的话如今仍熠熠生辉。缺乏清晰的产权界定与保护、可信赖的合同执行机制、可预期的执法和司法制度以及维护公平竞争的规则，就不可能有数据要素市场的建立、发展与壮大。
如何在深入理解数据及其交易的特性，创造性地形成贴合商业场景、发挥数据效能、化解风险忧虑、平衡各方权益的数据要素市场支持性制度（data market-supporting institutions）？
这是数字经济的大哉问，我们期待着中国方案与中国智慧！
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