《数据要素》作者赵刚：数据交易的八种模式及其利弊分析|大数据|区块链|云服务
数据一般具有非竞争性、非排他性，使得其并不适合作为私人产品进行交易，除非采用某种技术手段限制数据被重复使用。但是，对数据需求方而言，政府开放和共享的数据不能满足数据分析的要求，又迫切希望通过交易方式来获得更多数据。因此，产生了一些数据交易的模式。当前，数据商品的交易模式有如下八种，是供求双方根据自身需求的交易模式的选择。
1、直接交易数据模式
交易双方就数据交易的内容和方式进行详细约定，签订数据交易合同，一方交货，一方付款，完成交易。通常，购买方通过某种渠道了解到销售方出售某类数据，经与销售方协商后，签订合同，购买数据。这种模式，比较适合线下“一手交钱，一手交货”的交易，在数据黑市比较普遍，但交易不透明，市场监管难度大。此类交易模式，卖方很难控制买方的行为，特别是买方复制数据并与其他第三方再进行交易的行为。例如，A以1万元的价格出售1份数据给B，却很难保证B不拿这份数据复制100份，以每份1千元卖出去。此类交易模式，也容易侵犯数据主体的权益，购买的数据可能涉及较多法律风险。
2、数据交易所模式
政府牵头成立了一些数据交易所，在政府监管下，在集中场所进行数据供求关系撮合。比如贵阳大数据交易所。类似于股票交易市场，在数据交易所，买卖双方必须注册成为市场成员，通过交易所平台进行数据买卖。但是，由于信息不对称，数据易复制，交易双方担心数据被第三方交易所截留，进行非法套利。早期政府开办的数据交易所，数据交易很清淡。交易双方一旦达成某次交易，就可能不再依靠数据交易所进行下一次的交易。
3、资源互换模式
在移动app中，app服务商通过提供免费的app应用服务，换取用户对个人数据的使用权。资源互换模式也存在一些问题：第一，互联网平台与用户之间地位不平等、信息不对称，用户被迫接受数据授权协议，可能用重要个人数据换取了不太有价值的资讯服务，互联网平台也可能过度收集用户数据，或把从甲业务中收集到的个人数据用于用户不知情的乙业务上，从而造成隐私侵犯和数据滥用问题。第二，用户紧密依赖于互联网平台，难以行使对数据的可携带权，很难将自己的数据开放给或迁移到第三方平台上。第三，用户难以获得对个人数据的合理收益权。
4、会员账户服务模式
数据比较适合俱乐部交易模式。销售商出售数据平台的会员服务，消费者购买会员服务后，可以获得与会员层级对应的数据访问权益。
5、数据云服务交易模式
销售商不直接提供数据，而是提供数据应用的云服务或数据应用系统，消费者购买云服务或系统，通过服务获得数据应用价值。
6、API访问模式
销售商通过应用程序界面（Application Programming Interface，API）将用户数据开放给经授权的第三方机构，以促进用户数据的开发使用。销售方既限定哪些数据可开放，也限定向哪些机构开放。
7、基于数据保护技术的数据交易
使用密码学和隐私计算技术，包括可验证计算、同态加密、安全多方计算、联邦学习、区块链技术等，实现数据加密，从而提供手段限制或规定数据的重复使用次数，推动数据产品转换为私人产品进行交易，或者在不影响数据控制权的前提下交易数据使用权，以便从技术上构建数据交易的产权基础，并能计量数据主体和数据控制者的经济利益关系。
8、利益相关方的数据平台+数据的联盟交易模式
数据消费者共同出资，投资一家“数据平台+数据”的服务商，这家服务商负责生产数据产品，并将产品出售给所有利益相关方。Markit公司成立于2003年，其股东包含主要的CDS做市商。这些金融机构股东把自己的CDS数据上传到Markit，Markit整合得到CDS市场数据后以收费方式对外提供，包括定价和参考数据、指数产品、估值和交易服务等。Markit的股东金融机构在不泄露自己商业机密的情况下，不仅从Markit的工作中获知CDS市场整体情况，还从Markit的业务增长中获得投资收益。
各种数据交易模式的优缺点分析如下表。从数据交易的特点和趋势看，会员账户服务、数据云服务、基于数据保护技术的数据交易正在逐步成为主流的数据交易模式。
表 八种数据交易模式及利弊比较
本文节选自2021年1月出版的作者专著《数据要素：全球经济社会发展的新动力》。
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