数据要素市场的法治化_周辉等著_9787522709550

本书立足于促进和保障数据要素市场化改革, 从挖掘数据要素的时代价值入手, 阐释中国数据要素市场化的推进过程、基本状况, 分析数据要素市场化流通中授权、交易、安全、跨境等主要场景, 结合不同利益相关方的法律诉求和问题关切, 立足域外成熟经验, 聚焦中国国情和语境、剖析代表性商业模式和典型案例, 在我国现有法律政策基础上, 提出更好释放数据要素价值的原则框架和全流程数据合规与发展的法治方案。

　　在互联网经济时代，数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力。①2019年10月，党的十九届四中全会正式将数据列为新的生产要素。在以全要素数字化转型为重要推动力的数字经济时代，数据的意义与作用远超以往任何一个时代的任何一种传统资源。数据要素的时代价值正在受到前所未有的关注。
　　2020年4月，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出改革和加快数据要素市场化培育的重大部署。之后，党中央、国务院在重大政策文件中，多次部署加快培育数据要素市场的有关任务，明确提出要实现数据要素市场化改革，从而更好地释放数据的经济价值，激发创新活力，推动发展成果共享。2021年《数据安全法》和《个人信息保护法》陆续出台实施，进一步确立了数据要素市场化的基本法律制度。
　　习近平总书记强调，数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。①党的二十大报告也明确提出加强建设网络强国、数字中国，强化数据安全保障体系建设，加强个人信息保护。数据要素市场的法治化必将成为中国式现代化推进和拓展过程中的重要内容。
　　当前，数据要素市场化改革正在加速推进，但由于数据要素具有与传统生产要素迥异的特征，数据要素市场化发展的过程中仍有不少问题需要破解。如何根据时代需要，探索科学、可行的法律治理方案，助力更好释放数据要素价值、抢占全球数字经济竞争制高点，是法学界特别是网络与信息法学研究者的重要使命。
　　基于以上认识，我们立足中国语境和中国关切，兼以全球视野，从理解数据要素的时代价值出发，研判当前数据要素市场化现状与法治化的不同模式，理论推演数据要素市场构建过程中在数据产权、数据开放、数据交易、数据垄断、数据定价、数据安全等方面的法治需求，结合相关典型案例，针对中国现有法治实践，提出路径的优化与完善体系性建议。
　　数据要素市场的法治化不是一个单纯的法学课题，而是一个跨学科的前沿问题。就像我曾在多个场合强调，数据确权的统一方案如能设计出来，应该可以去拿诺贝尔经济学奖。法学家要承担这一使命，可能首先要成为杰出的经济学家。因此，我在构思本书的框架之初，就决定突破法学单一视角的理论关切和概念体系，致力于汲取和打通法学、经济学、管理学围绕这一话题的脉络。如同市场的归市场，各个学科也应发挥所长、规避所短。作为一个前沿问题，必然要不断耕耘。我们选择了组建研究团队，持续跟踪、攻坚这一主题。这或许也是经济学、管理学和数据科学不同于传统法学的工作方法。
　　在讨论封面设计时，不经意间发现，我们研究团队已经完成了网络与信息法治三个重要主题——平台、数据、人工智能法治的初步探索。除了本书，我们在2020年、2021年先后出版了《人工智能治理：场景、原则与规则》《互联网平台治理研究》。在得到中国社会科学出版社许琳老师的支持后，我决定进一步尝试推出“网络与信息法治三部曲：平台法治、数据法治、智能法治”的系列丛书。本书是网络与信息法治三部曲中的“数据法治1.0”，其他两部曲“平台法治1.0”“智能法治1.0”在前述成果的基础上也即将问世。这也是为什么封面上增加了“DATA LAW”的标志。但需要强调的是，正如本书的跨学科定位一样，本系列的“法治”也将不限于法学的概念和体系。毕竟，网络与信息法治，本身就要适应信息技术一代代更新，在开放和发展中不断开拓属于自己的疆域。
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　“规范处理”在数据要素市场法治化建设中处于重要地位，“权益保护”和“合法利用”只有在个人信息处理活动中才具有实际意义。在信息化应用广泛覆盖的现代社会中，数据不仅是反映人类社会各类事物的数字化记录，还是一种土地、劳动力、资本以外的新型战略资源和竞争优势，是数字经济活动的基本生产要素。一方面，以数据为支撑的多元的数字技术应用，将提高数字经济发展的质量与效率。另一方面，随着信息技术的发展，数据处理方法更多样，处理流程越发复杂，处理主体日渐增多，利益相关方更加多元，数据泄露和滥用带来的负面性效应进一步凸显。数据处理者满足数据利用的合法性基础属于“数据风险防范的第一步”，数据处理合规才能真正将风险管控落到实处。
　　《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》从当前数据处理的全流程出发，拓展了包括同意规则在内的合法性基础场景。对自动化决策、公共场所等特殊场景下的数据处理活动，做出了更加严格的规范，要求实现数据分级分类管理，采取层次化和场景化数据处理规范，规定利用数据进行自动化决策时，应当保证决策的透明度和结果的公平、公正，不得实行不合理的差别待遇。在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需，遵守国家有关规定，并设置显著的提示标识等。
　　一数据处理合规的具体要求
　　结合《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》及相关法律法规的要求，数据合规处理存在如下具体要求。
　　第一，数据处理者应建立并完善数据安全管理制度。梳理公司涉及的数据内容以及应用情况，对此有一个较为全面的把握，在此基础上结合自身的数据处理活动特性，建立健全包括数据收集、传输、存储、共享在内的全流程数据安全管理制度，从安全责任组织管理、员工访问权限管理、信息系统安全管理、应急事件管理等多个维度全面规范企业日常经营流程，并立足自身实际设立针对数据安全事件的监测、预警机制，应急响应、报告机制，以及日常数据安全培训、演练机制，提高自身数据安全能力，有效应对国家数据安全审查。
　　第二，数据处理者应当建立数据分类分级制度，数据处理者应及时开展数据分类分级管理工作，针对不同类型、级别的数据在存储、权限、脱敏、开发等方面采取不同的技术管控措施，并根据实际情况以及重要数据目录颁布情况，对现有体系作出适当调整。数据处理者应重点识别所掌握的数据是否落入重点数据或国家核心数据范畴，并对此建立高于一般数据的保护机制。具体而言，针对重要数据，设立数据安全负责人和管理机构，其设置可以参考个人信息保护机构或负责人（DPO）的设置思路；建立重要数据处理活动风险评估机制，全面评估不同场景下各类数据面临的安全风险，并提出应对措施。
　　第三，数据处理合规应实现数据全生命周期的合规。数据全生命周期涉及收集、存储、使用、加工、传输、提供、删除等过程。在收集方面，数据处理者收集数据时应履行“告知同意”义务。在存储上，应根据数据类型确保符合相应的存储年限的要求。在使用上，以个人同意为合法基础处理个人信息，在使用目的、方式和个人信息的种类发生变化时，应当重新取得个人同意。数据处理企业利用个人信息进行自动化决策的，应当事前进行个人信息保护影响评估并留存记录，应当保证决策的透明度和结果公平、公正。在传输提供方面，委托处理个人信息的，应当与受托人约定委托处理的目的、期限、方式，个人信息的种类、保护措施以及双方的权利和义务等，并对受托人的个人信息处理活动进行监督。对外提供数据时，则应履行单独的“告知同意”义务，企业因合并、分立、解散、被宣告破产等原因需要转移个人信息的，应当履行告知义务。在删除方面，出现法律、行政法规规定的法定删除情形时，数据处理者应主动履行删除义务；数据处理者未履行该义务的，个人有权请求企业删除。

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