数据经纪人的创新实践与监管探索
——以广州市海珠区为例

杨 铿， 汤 珂， 张丰羽， 黄 津

（1.清华大学 社会科学学院，北京 100084；2.海珠区政务服务数据管理局，广东 广州 510310）

1 引言

近年来，伴随着信息通讯、物联网（IoT）、人工智能和云计算等先进技术的日渐成熟和创新性应用，在经济社会数字化过程中人们逐渐认识到数据的重要性。在这种背景下，数据逐渐成为重要的生产要素，被认为是数字经济时代发展的重要战略资源。数据是信息经济的载体、知识经济的基础和数字经济的“石油”，是实现数字化、网络化、智能化最不可或缺的要素。而在实际的经济发展过程中，数据要素能够起到辅助决策、提高全要素生产率、提升资源利用效率和促进匹配效率等重要作用，因此数据要素被视为数字经济的微观基础和创新引擎。一种生产要素经过分享和市场交易才能尽最大化地发挥其生产性效能，促进数据要素的流通和交易是未来产业发展的大趋势［1］，而数据要素也符合其作为数字经济时代最重要的大宗商品的潜力和特质。

当前，中国正逐步建立起以数据交易所为核心的场内外数据交易市场体系，而数据经纪人将是促进数据要素市场建设的催化剂［2］。数据作为生产要素具有可复制性、非竞争性、非匀质性、非排他性和虚拟性等特征，与传统的劳动力、土地、资本、技术等生产要素具有显著差异［3］。数据要素的特征决定了其在生产、确权、评估、定价、交易等市场环节均有别于传统生产要素。数据要素的非竞争性和非排他性使得数据可以被同时使用和重复利用，其边际使用成本几乎为零，这对数据要素的确权、评估和定价提出了特殊要求。数据要素的可复制性导致了流通和交易环节很容易出现数据的截流和复制行为，并且数据具有很强的衍生性，可追溯成为数据要素流通和交易的核心需求之一。数据要素流通和交易的监管需要根据其特性因地制宜，这也对数据经纪人的监管提出了更高要求。

数据经纪人（databrokers），在现行和未来的数据交易市场体系发展趋势中都是一个不可或缺的重要市场角色，既是链接数据要素场内市场交易体系的重要参与主体，也是数据要素场外流通的主要市场主体和参与者。数据经纪人不仅能够聚合多源信息，还可以链接数据供应商和消费者，这会极大地减轻数据要素市场中存在的查找、获取和集成数据的障碍，在融通数据资源、实现数据价值方面扮演重要角色。由于我国目前缺乏成熟的数据经纪人制度，制约了我国数据交易的快速发展［4］。迄今为止，数据经纪人行业尚处在研究不足和监管不足的阶段。在数据要素流通交易过程中如何充分发挥数据经纪人的积极效力，最大化发挥其职业潜力，推动构建数据要素场内、场外的协同流通交易机制，促进场内集中交易和场外分散交易的共生发展，从而有助于培育健康、有效、可持续的数据要素流通交易创新服务生态。其中如何创新数据交易模式，鼓励个人和企业参与数据要素市场，促进数据要素流通，并在数据要素市场化进程中加快推进我国数据经纪人的推广实践及其匹配的监管制度建设，则是当前我国数据要素市场培育面临的关键问题。

在我国，广州市海珠区在数据经纪人试点方面走在前列。2021年12月9日，广州市海珠区人民政府办公室印发了国内首份数据经纪人试点工作方案——《广州市海珠区数据经纪人试点工作方案》，正式提出要探索设立社会性数据经纪机构，开展数据要素市场流通中介服务，规范数据经纪人执业行为［5］。2023年1月16日，海珠区经纪人试点案例入选“中国改革2022年度县域改革案例”全国二十强。本文以广州市海珠区的数据经纪人试点为案例，重点探讨数据经纪人这一数据交易模式的概念、功能、实践和监管等相关问题，并根据当前的创新实践提出有针对性的监管机制和政策建议，以期为我国数据要素市场化进程做出些许贡献。

2 文献回顾

2.1 数据经纪人的概念与定义

数据经纪人是数字经济逐渐成形过程中发展起来的一种创新业务。经纪人（broker）是一份具有悠久历史的传统职业，被定义为介绍买卖双方交易以获取佣金的中间商人，其中的交易标的既可以是商品也可以是服务。随着大数据技术的兴起和数字经济的高速发展，出现了数据经纪人，它收集、分析来自数据提供者的数据，并将数据出售给第三方［6］。在数字经济时代，数据经纪人作为中间角色收集或托管数据，并将数据分享或转售给使用方，是数字经济的重要参与者［7］。

虽然各国有关数据经纪人的职业起源和商业模式存在差异，从数据交易中获利或提取价值的方式也不尽相同，甚至有关该职业的称呼也无统一口径。例如，数据经纪人也经常被表述为：信息经纪人或经销商、消费者数据收集公司、数据商、数据聚合商、数据提供者、数据供应商或数据中介［8］。但是直观来讲，数据经纪人是以数据商品为标的撮合供需双方交易并从中赚取佣金的中介机构。通常数据经纪人被认为是一家公司，其业务包括从各种公共和私人来源收集个人或非个人数据，并将其汇总并出售或许可第三方使用［9］。数据经纪人是数据行业的纽带，是通过收集、汇总和交易数据来获得商业利益的公司，是数字经济时代的润滑剂。美国审计总署（简称GAO）认为数据经纪人是从公共记录、公开信息、非公开信息三方面获得数据，对数据进行收集、组合、分析、重新包装并销售给数据使用者，数据使用者可以是商业客户、公众消费者以及其他数据经纪人［10］。

美国的数据经纪人已发展多年。2014年2月12日，美国参议院提出了《数据经纪人问责制和透明度法案》（data brokeraccountabilityand transparency act），该法案将数据经纪人定义为收集、聚合或维护不是其用户或员工的个人数据，以便向第三方出售或提供个人数据访问权限，并要求针对收集和出售有关消费者个人和敏感数据的数据经纪人建立问责制并增加其相关行为的透明度［11］。2019年7月30日美国参议院提出了《数据经纪人清单法案》（databrokerlistactof2019），该法案对数据经纪人获取、使用和保护个人信息方面进行规范性要求，禁止数据经纪人通过欺诈或出于特定非法目的获取个人信息，并要求数据经纪人每年向联邦贸易委员会注册［12］。在美国，数据经纪人在提供的服务范围、覆盖的人口和数据规模方面差异巨大，并且缺乏有效的监管。通过对美国数据经纪人发展历程和市场实务的总结来看，数据经纪人从广义上来说是从个人、企业及政府等各个部门收集消费者数据，并将这些数据转卖给需求方以进行身份验证、产品营销、征信调查等用途的中介机构。从狭义上来看，数据经纪人是收集、销售或许可与本企业没有直接关系的（消费者）个人信息的企业。

数据经纪人可以不是数据的生产者，却是数据的收集者、市场中介者和市场交易促成者，数据经纪人首套数据大致可以被分为以下三个来源：社会公开来源，商业购买来源，在线收集来源［13］。当数据经纪人的数据来源是个人数据时也被称作个人数据经纪人（personaldatabrokers，PDBs），个人数据经纪人能够将消费者在数字空间和线上平台中的个人数据作为其使用的副产品并提供一定的经济奖励，外国政策制定者将个人数据经纪人视为在数字经济中赋予用户权力的一个有前途的模式［14］。个人数据经纪人通常集成个人信息管理系统的功能，允许互联网用户在个人控制下的单个信息系统中存储、管理和监控来自各种服务供应商的个人数据［15］。个人数据经纪人和个人信息管理系统被认为是打造公平和透明数据生态系统的基石，能够在个人数据经济中赋予个人更多的权力。个人数据经纪人在欧美等国发展较为成熟，受限于个人数据流通交易相关的政策、法规、制度尚未完善，个人数据经纪人目前在国内尚未得到大力发展。

数据经纪人的业务通常可以分为数据获取和数据资产化两个基本过程［16］。数据经纪人既可通过授权、收集、加工小规模的个人数据，也可通过授权、购买、收集、加工大规模的商业数据，盈利模式即为向数据需求方提供数据产品和数据服务获得对价，这些对价在扣除向数据供给方给予补偿后便形成了数据经纪人的利润。数据经纪人作为创新中介机构，可以起到促进信息沟通、降低交易费用和促进交易达成等积极作用。数据经纪人不仅是信息经销商，还能促进组织之间的信息交换，并最终为消费者数据创造市场。数据经纪人可以通过更有效地合并数据集来增加利润，并促进数据共享［2］。数据经纪人汇总并处理收集的数据，以生成消费者画像，然后将这些数据信息分享给数据需求方，用于目标广告和个性化定价等目的。例如Facebook、TikTok等互联网平台的在线广告服务已经与数据经纪人开展合作，以提高平台额外的定向推送功能。

相较于美日等国的数据经纪相关业务，中国的数据经纪业务仍处于零散、偶发的状态，通俗地来说更像是数据交易圈中的“熟人介绍”。因此，确立和规范我国的数据经纪人业务规范和标准势在必行。2022年4月，海珠区数据经纪人试点工作领导小组办公室发布《广州市海珠区数据经纪人试点工作实施方案》，首次对数据经纪人进行了明确定义，认为数据经纪人是指开展数据要素市场流通中介服务的社会性数据经纪机构，侧重于场景化数据利用，旨在建立供需信任关系、挖掘数据要素价值、维护各方合法权益、活跃数据要素市场，促进数据可信有序流通和市场化利用。数据经纪人对数字经济发展具有重要意义和价值，能够起到活跃数据交易和促进数据需求等作用［4］。综合国外的数据经纪业务的开展，依据国内外的数据经纪研究文献，结合国内本次广州市海珠区的数据经纪人试点，我们将数据经纪人定义为：以数据为标的，通过匹配、沟通和撮合供需双方进行数据交易，并以此来赚取佣金的中介机构与个人。

2.2 数据经纪人的监管

隐私不对称是数据经纪人商业模式的基石，这也是数据经纪人需要适当监管的出发点。根据数据经纪人的商业惯例，数据经纪人需要为消费者提供隐私保护，提高数据经纪人收集和使用消费者信息的透明度。数据经纪人在数据透明度方面存在局限性，个人数据的资产化是导致数据权属失衡的根源，而基于透明度的消费者赋权策略可以纠正这种失衡。数据经纪人行业中往往存在各种与隐私相关的问题需要解决，数据经纪人的数据透明度非常重要，有学者认为数据透明度能够为数据资产化创造条件，可以从建立关系、增加粒度、管理方向性和创造易读性四个方面进行透明度实践［17］。数据经纪人在数据使用方面通常不受特定行业的监管，这往往引起人们对数据质量、隐私问题和歧视风险的担忧。充分了解数据交易中存在的风险和危害，对于为数据经纪人行业创建适当的监管机制至关重要［6］。数据黑市上的卖家并不总是黑客，不受监管的数据经纪人也可能参与其中。

在数据经纪人的发展中，制定法律、法规、服务协议框架和道德准则非常重要。在当前的数字技术时代，数据经纪人的潜力可以让消费者广泛受益，除非受到监管，否则数据经纪人的做法会带来一些隐私、安全和道德问题。数据经纪人的行为不能只是以合规为导向，还必须合乎道德标准，为监管机构创造更透明的市场环境，并为消费者提供更多的知情参与，向消费者解释何时以及如何参与使用他们的数据［18］。消费者通常愿意与数据经纪人分享他们的个人数据以获得奖励回报，数据经纪人应该为消费者提供增强的隐私保护，防范数据滥用，并提高消费者的数据使用知情度，不然有可能抑制消费者参与。然而，在美国以往的发展实践中，数据经纪人几乎是在没有监管的市场中运营，有学者认为不能信任数据经纪人进行自我监管［19］。也有学者认为数据经纪人的监管应该采用事前监管，而不是事后监管，应摒弃数据经纪人自我监管方式，由政府统一实施监管［20］。

数据经纪人业务的范围、规模和性质存在很大差异，并且由于监管环境的差异，导致各国在数据经纪人实践方面差异巨大，这也导致数据经纪人很难实现数据跨境流通和交易。在美国，由于缺乏系统性的监管，数据经纪人继续受益于有限的透明度和问责制，从而得到蓬勃发展。当前的美国数据隐私政策不连贯，并且缺乏对数据经纪人的有效监督，欧盟实施了更严格的数据隐私政策，限制数据经纪人的活动［21］。欧盟和美国在数据经纪人、第三方和公司应如何管理数据方面采用了不同的监管方法，欧盟更加严格地处理隐私问题，这阻碍了欧盟数据经纪人的发展，是导致欧盟数字经济落后的原因之一。由于商业模式对大数据的依赖程度越来越高，平衡大数据分析带来的风险和收益所涉及的困难影响着所有行业的公司。规范数据收集和目前的法律不足以避免数据泄露和滥用，引进监管沙箱，能够有效避免数据经纪人出现类似问题。

关于数据经纪人制度和监管方面，国内也有学者进行研究。有学者通过数据经纪人实践的国别比较研究，认为在数据行业的法律规制及相关规则的制定方面，我国应该坚持中立立法，提升行业透明性，弱化相关的审批权限和同意规则，引入场景风险规则［22］。有学者通过分析美国数据经纪人监管制度，为我国的数据经纪人发展提供启示，认为应该同时发挥政府监管与行业自律的作用，尊重个人对数据的知情权和决定权，加强针对个人隐私和数据安全的保护，提高整个数据行业的监管透明度［23］。有学者认为我国的数据经纪人制度构建应该兼顾个人隐私保护与数据行业发展，通过市场准入资格标准设计与年度注册登记制度规范数据经纪人，发挥数据经纪人在数据价值发现与定价、数据合规方面的功能，同时明确政府对数据经纪人的监管制度［24］。也有学者认为，我国对于数据经纪人应该坚持包容审慎的监管原则，推行数据经纪人注册制，在总结全国各地关于数据经纪人试点的经验同时，扩大数据经纪人试点范围。应在制度上明确对数据经纪人的指引，明确数据经纪人的主管机构，从资格认证、注册登记、分级分类标准、行为规范、责任体系、争端解决等方面规范其执业行为，推动数据经纪人成为数据市场的交易主体［4］。有学者认为要健全数据要素市场化运营监管体系，形成数据运营平台自律监管和行政监管并行、制度和技术同步优化的模式和路径［25］，这种思路也可以运用在数据经纪人的监管中。

3 海珠区数据经纪人试点实践案例

鉴于海珠区在数据经纪人领域探索实践的典型性、创新性和前沿性，本研究选取海珠区数据经纪人试点作为案例进行重点分析。一方面，本研究通过线上线下相结合的方式搜集了海珠区数据经纪人试点过程中的政策文件、工作报告、新闻报道等资料。另一方面，广州市海珠区政务服务数据管理局（以下简称：海珠区政数局）以及海珠区数据经纪人试点工作领导小组为本研究提供了数据经纪人试点过程中宝贵的一手资料。此外，本研究还通过对负责海珠区数据经纪人试点的相关部门及负责人进行线上调研获取补充资料。

3.1 海珠区数据经纪人试点的政策脉络

2021年5月，广东省人民政府发布《广东省人民政府关于加快数字化发展的意见》，提出要深入挖掘社会数据价值，探索建立数据经纪人机制，这是数据经纪人概念在国内政策文件中被首次提出［26］。2021年7月，广东省人民政府印发《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》，数据经纪人被认为是数据交易场所的配套机构，提出要促进数据交易流通，加快数据交易场所及配套机构建设，鼓励设立社会性数据经纪机构，规范开展数据要素市场流通中介服务，探索建立数据经纪人资格认证和管理制度，加强对数据经纪人的监管，规范数据经纪人的执业行为［27］。2021年10月，《广东省人民政府办公厅关于开展数据要素市场化配置改革相关试点工作的通知》发布，对数据经纪人试点进行了具体部署，提到在广州市海珠区、深圳市前海深港现代服务业合作区、珠海市横琴新区、佛山市南海区、中山市、江门市开展数据经纪人试点，探索设立社会性数据经纪机构，开展数据要素市场流通中介服务，规范数据经纪人执业行为。

广州市区级相关政策也陆续出台。2021年11月，广州市人民政府印发《广州市数据要素市场化配置改革行动方案》，提出要探索数据流通交易机制及配套建设，推动建立跨行业、跨区域、跨部门的数据流通机制，探索数据经纪人制度试点，规范开展数据要素市场流通中介服务。研究建立数据交易协调监管机制，开展数据要素交易市场监管［28］。2021年12月，海珠区人民政府办公室发布了《广州市海珠区数据经纪人试点工作方案》，这是国内首份数据经纪人试点工作方案，对数据经纪人试点的工作思路、主要任务和保障措施进行了部署，提出要建立数据经纪人试点管理制度，制定数据经纪人试点单位标准，建立试点监管制度。2022年4月，海珠区数据经纪人试点工作领导小组办公室发布《广州市海珠区数据经纪人试点工作实施方案》，对数据经纪人的试点对象、申报流程、试点企业任务、试点监管要求、保障措施等进行具体部署，其中还以附件形式发布了《广州市海珠区数据经纪人分类分级遴选指标及评价标准》《广州市海珠区数据经纪人试点工作企业申报书》《数据经纪人试点委托协议（模板）》。

2022年5月，海珠区通过制定“分级分类”方式，遴选出全国首批“数据经纪人”，广东电网能源投资有限公司、广州金控征信服务有限公司以及广州唯品会数据科技有限公司等3家企业被选中，成为全国首批数据经纪人企业并“持牌上岗”，这3家试点企业涵盖了电力、电子商务、金融等不同领域，且均具有丰富的社会数据和成熟的运营经验。2022年8月，海珠区人民政府发布《海珠区数据要素市场化配置改革行动方案》，这是全国首份区县级（海珠）数据要素市场化配置改革行动方案，提出要打造数据要素制度体系“试验田”，推进数据经纪人试点，探索设立社会性数据经纪机构，开展数据要素市场流通中介服务，规范数据经纪人执业行为。该方案还提出要推动以数据经纪人为主导的数据要素流通模式，通过开展数据经纪人试点，在数据经纪人准入、监管、退出等标准体系方面进行创新探索。

3.2 海珠区数据经纪人试点的主要举措

制定数据经纪人遴选标准。通过对数据经纪人进行“分级分类”来遴选试点企业，并为省级制度性文件制定提供“原创模板”。在分类方面，不同的分类依据会产生不同的分类结果，依据数据经纪人自身基础及业务范围，其可以被划分为技术赋能型、数据赋能型、受托行权型。在分级方面，按照数据经纪人企业的数据管理运营能力、数据体量、数据安全等条件，将数据经纪人划分为3个等级，并制定了数据经纪人的动态调级规则，让遴选更具规范性、公平性和科学性。

明确试点企业任务。试点数据经纪人的任务主要包括签订试点协议、制定实施方案、试点企业内部业务探索、试点企业之间业务探索、试点检查与评估、经验成效总结。被遴选为数据经纪人的企业，会与海珠区政数局签订试点委托协议，明确试点要求、任务、双方责任义务等内容。试点企业按照要求制定实施方案，具体需要明确的内容主要包括但不限于：工作机制、工作内容、业务范围、业务场景、服务目录、技术环境、组织保障、进度安排等，并定期向海珠区政数局报备。试点企业内部业务探索包括但不限于数据授权使用、数据资产登记、数据加工处理、数据产品和服务开发、定价收费、收益分配等数据经纪行为。试点企业之间业务探索主要是探索和培育数据要素市场多方合作、协调联动数据经纪业务模式。试点的数据经纪人企业需要对试点工作进行检查和评估，并按照日常监管要求按月度报送工作进展，最后还要对试点过程中取得的经验、成效和存在的主要问题进行归纳和总结。在试点期间，3家试点数据经纪人发布了数据经纪产品目录，首批共推出13类56项数据经纪服务产品。

提出数据经纪人监管要求。分别从事前监管、事中监管、事后监管三方面对数据经纪人的监管进行试点。事前监管，主要是对数据经纪人的资质进行审核，对试点企业的试点任务、企业运营能力、业务能力、数据安全管理等进行调研、检查和评估，并要求其按照委托协议相关条款履行职责和义务。事中监管，主要从试点任务监管、机构运营能力监管、数据经纪人业务监管、数据安全监管四个方面进行试点。试点任务监管的目标是检查试点企业是否按照试点实施方案推进试点任务，要求试点企业按月报送监测月报。机构运营能力监管的目标是检查试点企业实际数据经纪人运营情况，检查数据治理组织和制度情况、自有数据规模和质量管理情况及数据平台运行情况，并开展定期抽查。针对数据经纪人业务进行监管，根本性的监管目标就是检查试点企业数据经纪业务行为情况，从授权使用情况、数据运营情况、数据产品和服务情况及交易收费情况四个方面开展监管试点和定期抽查。数据安全监管的目标是检查试点企业数据经纪业务的安全性和合规性，要求检查数据保护措施、是否合法使用数据、风险防范机制及安全培训情况。事后监管，要求数据经纪人妥善保存交易记录和经纪业务相关信息，保管期限不少于5年，确保主管部门能够查询和事后监管。必要情况下，监管部门可对数据经纪业务中交易主体基本情况、交易标的基本性质和交易合同等方面开展检查和事后监管。

3.3 实践经验总结

通过针对数据经纪人试点的实践归纳总结可知，在数据交易流转过程中主要行使的职责包括但不限于：受托行权、风险控制、价值挖掘。数据经纪人可以对数据供给方的数据受托并行使权力；而在数据交易流转过程中，数据经纪人发挥着中介担保的作用，从而控制着交易流转全流程的风险；在数据交易市场上，数据经纪人不仅担负着数据要素交易的促进作用，还肩负着数据要素价值的发掘功能，即充当数据价值发现者、数据交易组织者、交易公平保障者、交易主体权益维护者等多重角色。数据经纪人能够促进数据要素流通，有潜力破解目前数据要素市场存在的供需匹配难、缺乏信任、交易受阻等痛点。据海珠区政数局相关负责人介绍，在数据经纪人试点实践过程中，其自身的职能定位和市场角色逐渐清晰明确起来，即在数据交易时充当着数据供需匹配的“撮合者”、在数据交割流转时的“中介者”、在数据交易市场主体之间由于数据权益而产生冲突时充当“化解者”的调解作用的重要角色。此外，针对数据经纪人的创新监管，海珠区未来还将探索引入数据经纪人“监管沙盒”模式，以“慎监管、重引导、抓责任”为主线，对“数据经纪人”做到“充分指导”“无事不扰”，为数字新业态新模式的萌芽成长提供深厚“土壤”。综上所述，在数据要素市场中，数据经纪人应当至少具备数据收集与运营、数据市场供需匹配、数据交易生态协同三方面功能。

4 数据经纪人监管机制探索

从现有的数据经纪人的试点实践来看，当前数据经纪业务中仍然存在数据权属模糊、信息不对称等特征，这将会带来一系列问题。比如，数据入口场景相关的隐私保护问题，委托代理问题；数据出口场景相关的经纪业务风险控制问题，诸如数据质量和合规性等问题。根据信息不对称理论、外部性理论和产权理论，这些问题都需要完善的政府监管加以规制。

根据实践探索和研究总结，数据经纪人应具有以下三个基本特点：（1）经纪标的均为数据；（2）形成数据产品或服务；（3）存在数据的进出活动。随着信息化程度的加深，数字社会中经纪标的范围从个人数据逐渐扩展到政府和企业能够整合、开放的公共和商业数据。本研究将数据经纪人经济标的表述为个人数据、企业业务数据、政府公共数据等在内的数据全体。此外，鉴于数据要素难以确权的特质，以数据为标的的数据经纪人与一般经纪人存在差别，这主要体现在经纪的权属上：一般经纪人经纪的标的通常都是所有权，但是数据经纪人可以经纪的标的包括数据使用权、数据所有权等多种权属。有学者曾提出基于数据经纪人的数据交易模型，该模型由个人数据提供者、数据经纪人和个人数据消费者组成［29］。

基于上述数据经纪人的特点和已有文献，并结合数据经纪人的数据交易模式和交易过程，本研究初步构建了数据经纪人的监管框架，如图1所示。该监管框架紧紧围绕数据经纪人的业务运行模式和流程展开，进一步明确了未来数据经纪人发展中需要监管的重点对象和内容。

图1 数据经纪人监管框架

数据经纪人的经纪业务模式其实包含两个微缩的数据交易场景，一方面是数据供给方将数据权利委托给数据经纪人；另一方面是数据经纪人通过数据聚合、加工、处理形成数据产品或服务，进而提供给数据使用方。而这两个微缩的数据交易场景，对于数据经纪人来讲可以简称为“数据的入口”和“数据的出口”，监管正是围绕数据经纪人本身和两个交易场景展开。（1）针对数据入口监管，应秉持数据分类分级管理的基本思路，对不同风险的数据进行分类并执行不同监管流程，同时还将进行合规审计、权属抽查、隐私保护、留痕可溯等（包括但不限于交易信息、合同信息和数据特征等的记录留痕）。（2）针对数据经纪人本身的监管，除了在制度上对其运行资质、业务合规等方面进行约束和监管外，还将引入第三方评估机制，从技术维度出发，针对数据交易的整体性系统安全、数据交易流转全流程安全等风险控制方面进行评估。（3）针对数据出口监管，应该对数据经纪人提供的数据产品或服务进行监管，主要包括合规审计和留痕可溯等，尤其是对数据经纪人将数据作为服务提供给数据使用方时也要对其进行监管（例如探索对数据经纪人提供的隐私计算服务进行监管等）。此外，数据供给方、使用方还可对数据经纪人进行满意度评价，并同时反馈给数据经纪人和监管方，以促进数据经纪人提质增效，优化市场环境。监管方也应建立高效的争议解决机制，例如探索开展基于人工智能和区块链的监管沙盒和自动化争议解决方案。

监管目标方面。数据经纪人监管应当遵循“保护隐私、增强信任，鼓励流通、控制风险”的基本目标。保护隐私、增强信任是数据经纪人监管的首要基础，信任是市场主体的立足之基，没有信任的市场主体便如无源之水、无本之木。数据经纪市场唯有解决买卖双方信息不对称问题和信任问题才能发展壮大，这要求数据经纪人以及相关监管方能够回应数据主体关切并采取切实举措加以保证。在这些问题中，其中最为关键和事关全局的问题便是数据生产、储存、交易流转和使用等过程中数据主体的隐私保护问题。鼓励流通、控制风险是数据经纪人监管的基本立场，数据只有交易和充分流通才能促进数据要素的流动与价值开发，才能有效推动全局性智能决策和资源动态优化配置、提升产业全要素生产率。鉴于数据中可能会涉及个人隐私、商业秘密乃至国家机密，鼓励流通并不是不考虑风险、不计较后果的流通，而是以控制风险为先决条件的流通。

监管原则方面。数据经纪人的监管应遵循“透明可溯、分类分级、权责明确”的基本原则。透明可溯是针对数据这一非标准商品、非传统生产要素监管的基本原则，保证数据来源及其运营过程透明、数据交易全程可追溯是对相关市场主体合法权益保护的重要途径。识别重要数据、敏感数据是数据安全治理的必要前提、合理分配监管力度的重要基础，根据数据分级分类采取有针对性的安全保护策略是平衡数据安全与数据价值开发的有效管理模式。需要充分明确数据全生命周期以及数据交易各主体的责任、权利与义务，权责明确是保护各参与主体合法权利、保障数据经纪人健康发展的有力支撑。

监管内容方面。在以数据经纪人为中介的整个数据流通监管过程中，以数据流通的环节和时序进行划分，按照事前、事中及事后的顺序，确立各阶段的监管重点与监管内容。在事前阶段，数据交易监管方应当就交易主体（供方资质）、交易中介（从业审核）及交易标的（数据审计）等方面进行监管。在事中阶段，需要着重考察的监管点有交易主体（身份核实）、交易合同（合规审查）和交易流程（可溯监管）。在事后阶段，还需要对交易主体、交易中介及交易标的进行后续追踪监管。只有在事前、事中、事后均设计相应的监管内容，才能防止数据交易的各个环节出现监管漏洞，避免某些参与数据交易的主体采取机会主义行为，进而促进数据经纪业务、数据交易流通的发育发展。

5 政策建议与未来研究方向

当前，中国经济的发展正由高速增长阶段迈入高质量发展阶段，经济发展方式的转变与新旧动能的转换相叠加，并伴随全球经济贸易摩擦加剧和新冠疫情的冲击，数字经济的重要性日益凸显。在这种背景下，加快数据要素流通交易迫在眉睫，建设数据交易场内场外协同的市场体系是重中之重，而创新性地引入数据经纪人则是重要抓手。在现实中，数据供给方和数据经纪人以及消费者之间的透明度较低，数据供给方和使用方对当前的数据经纪人和交易平台往往缺乏信任，需要加强数据经纪人有关法规和制度建设，探索试点数据经纪人监管，促进数据经纪人高质量发展。

结合上述数据经纪人试点案例梳理和监管机制分析，提出如下四点政策建议。

首先，实行数据经纪业务牌照审批制度和数据经纪人“申请—审核—注册”制度，建立健全与数据交易、数据经纪业务等相关的法律法规与标准体系，填补与数据资产、数据权属、数据流通等相关的法律法规及标准体系的大量缺位和空白。通过归纳总结不同区域的试点经验，尽快出台国家层面数据经纪上位法，统筹数据场内场外交易场景，不同地方政府可根据上位法完善相应的监管机制和监管流程，推动数据经纪人规范化发展。

其次，以监管沙盒为主要工具，在合理控制风险、防止风险外溢、保持宏观经济金融稳定的基础上，鼓励头部数字企业利用自身数据优势和平台优势，积极尝试和拓展数据经纪业务。以“小步快跑”为基本原则，在制定好风险管理备案后，首先使用非敏感的一般数据，在一定试点地区内进行尝试，在较长时间稳定运行未发现问题后，再开始逐步推动个人数据、商业数据等涉敏数据的试点。

再次，明确监管目标与原则，重视加密技术、监管科技在数据经纪人监管中发挥的关键作用，以技术、制度和政策为基础构筑起数据经纪人监管体系。（1）技术方面，在数据合规审计、交易合同审计、交易追溯机制以及数据权属登记等方面创新应用现代密码学、隐私计算、人工智能等作为底层支持。（2）制度方面，数据权属、数据质量评估标准、数据资产评估评价指标、数据交易有关法律法规、数据经纪人业务规范、数据经纪业务牌照审批制度、数据经纪人“申请—审核—注册”制度等都将为数据经纪人的发展壮大发挥重要作用。（3）政策方面，鉴于当前中国海量数据源尚未激活，数据需求多样且复杂，重点制定激励个人、企业提供数据的财税支持政策，激发培育数据要素市场。

最后，探索数据要素流通和交易的场内外协同监管机制。数据要素流通和交易的场内和场外不应是割裂的部分，而应是协同共生的生态。数据经纪人是数据要素场外流通和交易的重要组成部分，是数据交易场所等场内交易的有机配套。应积极探索制定全域、统一、协同的数据要素流通制度和监管机制，只有打通数据要素场内场外之间的鸿沟，实现高效率、无感化的监管，才能有效推动数据要素多场景、跨地域、全维度的高效流通，进而促进数据要素市场高质量发展。

数据经纪人监管未来的几个研究方向。

（1）将敏捷治理（agilegovernance）理论应用到数据经纪人领域，研究数据经纪人的敏捷监管。组织或企业的数据治理和数据管理功能存在敏捷性需求，数据经纪人的治理和监管也应该具备敏捷性。数据经纪人作为一个新兴事物，具有创新的不确定性，对其监管也存在不确定性，非常适用具有弹性、灵活性、协调性的敏捷治理方式。敏捷治理是数字时代政府治理与监管的新议题，如何运用敏捷治理的理论和方法，提出数据经纪人的敏捷监管方案，是推动数据经纪人高质量发展的必然要求。

（2）运用制度经济学中的委托代理理论来研究数据经纪人的激励和监管问题。数据经纪人与数据供给方、使用方之间往往存在委托代理关系和信息不对称问题，运用委托代理理论探索如何消除数据经纪市场参与者之间的不信任，防范数据经纪人的道德风险，构建适用于数据经纪人的激励机制和监管模式，协调市场参与各方利益，促进数据经纪市场高效运转。

（3）研究如何将监管沙盒应用到数据要素流通和交易中。监管沙盒能够为创新型产品或服务提供直接的测试机制，这与处于试点阶段的数据经纪人非常契合。研究制定适用于我国数据要素流通的监管沙盒，探索构建数据要素交易的场内外协同监管机制，实现数据全流程全周期的智能监管。