促进大数据流通交易管理办法

促进大数据流通交易管理办法促进大数据流通交易管理办法一、数据确权与权益保障在促进大数据流通交易中的基础作用数据确权与权益保障是构建大数据流通交易体系的核心前提。明确数据所有权、使用权及收益分配机制，能够有效消除市场主体的后顾之忧，激发数据要素市场活力。（一）建立分级分类确权机制针对不同来源和类型的数据，需制定差异化的确权规则。对于政府公共数据，应明确其公共属性，在保障的前提下推动无条件共享；对于企业运营数据，需区分核心商业数据与可交易数据，通过合同约定或区块链存证等方式确认权益归属；个人数据则需严格遵循“知情-同意”原则，探索数据信托等新型管理模式，确保个人隐私不被侵犯。在医疗、金融等特殊领域，可建立数据沙箱机制，允许在可控环境下进行匿名化流通。（二）构建动态权益平衡体系数据权益具有非排他性和可复制性特征，传统物权保护模式难以适用。建议引入“数据用益权”概念，允许数据持有者保留所有权的同时，通过许可使用、收益分成等方式实现价值转化。建立数据流通追溯系统，记录每次交易的权利变更情况，支持权益人实时查询数据流向。对于因算法偏见或数据错误导致的权益损害，应明确平台企业连带责任，设立专项补偿基金。（三）完善跨境流动安全评估在数字经济全球化背景下，需建立与国际接轨的跨境数据流动规则。对涉及关键技术、人口健康等敏感数据实施负面清单管理，要求出境前通过安全评估。探索建设国际数据合作特区，在自贸试验区试点“数据海关”监管模式，对符合标准的数据包实施快速通关。同时，鼓励企业参与国际数据标准制定，增强在全球数据治理体系中的话语权。二、技术赋能与平台建设对大数据交易效率的提升路径先进技术的应用和专业化交易平台的搭建，能够显著降低数据流通成本，解决市场信息不对称问题。（一）隐私计算技术的规模化应用联邦学习、多方安全计算等隐私计算技术已实现“数据可用不可见”，应加快相关技术标准的制定与认证。重点推动金融风控、医疗研究等领域建立联合建模中心，支持各参与方在不暴露原始数据的情况下共同开发数据产品。建设国家级隐私计算开源社区，降低中小企业技术应用门槛，到2025年实现重点行业覆盖率超60%。同步研发可验证计算、同态加密等下一代技术，保持技术代际领先优势。（二）智能合约驱动的自动化交易基于区块链的智能合约能自动执行交易条款，大幅减少人为干预风险。在数据交易合同中嵌入智能合约代码，实现数据交付与资金结算的原子化操作。针对数据质量争议，可预设第三方验证节点，当数据质量达标时自动释放尾款。探索建立“数据”交易机制，允许买卖双方通过智能合约锁定未来某个时点的数据交易价格，平抑市场波动风险。（三）多层次交易市场体系建设按照数据价值密度构建金字塔型市场结构：基层为公共数据开放平台，提供基础数据免费下载服务；中间层建设行业数据交易中心，如长三角气象数据交易平台等区域性专业市场；顶层设立全国性数据要素交易所，开展高价值数据资产竞价交易。支持平台企业开发数据“碎片化”交易工具，允许用户按需购买特定字段而非完整数据集。建立数据经纪人备案制度，培育专业化的数据整合与增值服务商。三、监管创新与生态培育保障大数据交易可持续发展构建适应数据要素特征的监管框架，需要平衡创新发展与风险防控的关系，营造健康有序的市场环境。（一）实施穿透式监管机制开发数据流通监管沙盒，对新型交易模式实行包容审慎监管。建立数据交易全链路监测系统，通过API接口实时获取各平台交易数据，运用知识图谱技术识别异常交易链条。重点打击数据黑市交易，对暗网数据贩卖行为实施技术反制。在、自动驾驶等前沿领域设立“监管实验室”，提前研判数据滥用风险。（二）推进市场化定价破除数据价格行政管制，形成由供需关系决定的价格机制。委托第三方机构定期发布数据价格指数，编制不同行业的数据资产估值模型。在政务数据开放领域试行“数据财政”制度，允许地方政府通过数据授权经营补充财政收入。探索数据资产证券化路径，支持银行开展数据质押融资业务，激活数据要素的金融属性。（三）培育数据交易信用体系建立数据商信用评级制度，将违规篡改数据、恶意爬取等行为纳入失信记录。推行“数据质量保险”产品，由保险公司对交易数据的完整性、准确性进行承保。组建行业自律联盟，制定数据交易伦理准则，对算法歧视、大数据杀熟等行为实施行业联合惩戒。设立数据仲裁专业会，建立专业高效的纠纷在线解决机制。（四）强化人才梯队建设在重点高校增设数据要素管理交叉学科，培养懂技术、通法律、善经营的复合型人才。实施数据交易经纪人职业资格认证，要求从业人员通过法律法规、隐私保护等专业考核。支持企业与科研院所共建数据要素实验室，联合攻关数据估值、权益分配等前沿课题。定期举办国际数据流通论坛，促进全球顶尖人才的交流合作。四、数据要素市场化配置机制的深化与创新数据要素的市场化配置是释放数据价值的关键环节，需要从市场准入、交易模式创新和激励机制等方面进行系统性设计。（一）建立动态市场准入机制针对不同行业的数据特性，制定差异化的市场准入标准。对于金融、医疗等强监管领域，实施数据服务商白名单制度，要求企业通过数据安全管理能力认证；对于消费、物流等市场化程度较高的领域，推行备案制管理，降低合规成本。建立数据要素市场主体信用档案，将数据泄露、违规使用等行为纳入信用评价体系，实施分级分类监管。探索“数据能力成熟度模型”认证，引导企业提升数据治理水平，对达到特定等级的企业给予税收优惠等政策支持。（二）创新数据交易模式推动数据交易从单一的数据包买卖向数据服务订阅、数据收益分成等多元化模式转变。在工业互联网领域推广“数据+算法+算力”一体化交易模式，允许需求方直接调用云端数据模型而非下载原始数据。发展数据信托业务，由专业机构受托管理个人或企业的数据资产，通过组合提升数据收益。试点数据要素众筹平台，支持中小企业联合采购高价值数据资源，分摊使用成本。在特定区域探索数据跨境流动“沙盒监管”，允许外资企业在安全可控条件下参与国内数据交易。（三）完善数据要素收益分配制度建立兼顾效率与公平的收益分配机制，明确数据采集者、加工者、使用者等各方的合理收益比例。对于公共数据开放产生的收益，建议按比例返还数据提供部门，用于支持数据治理能力建设。在企业内部推行数据资产股权激励，将数据价值创造纳入员工绩效考核体系。研究制定数据要素参与分配的具体会计准则，允许企业在财务报表中单独列示数据资产收益。设立数据要素发展基金，从数据交易额中提取一定比例用于支持关键技术研发和基础设施建设。五、数据安全与风险防控体系的构建数据流通交易必须在安全可控的前提下推进，需要建立全流程风险防控体系，平衡数据价值释放与安全保障的关系。（一）实施数据全生命周期安全管理构建覆盖数据采集、传输、存储、使用、销毁各环节的安全防护体系。在采集环节推行“最小必要”原则，禁止过度收集个人信息；在传输环节强制使用国密算法加密，建立数据流动安全通道；在存储环节实施分类分级保护，核心数据实行异地容灾备份；在使用环节建立动态访问控制机制，实现权限精准管理；在销毁环节采用不可逆擦除技术，确保数据无法恢复。定期开展数据安全“压力测试”，模拟攻击场景检验防护体系有效性。（二）健全数据安全风险评估机制建立国家级数据安全风险评估中心，开发覆盖政治、经济、技术等多维度的评估模型。对重大数据交易项目实行前置风险评估，重点分析数据聚合可能产生的衍生风险。在、基因技术等前沿领域建立数据安全预警指标，当特定数据组合达到风险阈值时自动触发熔断机制。组建跨部门数据安全应急响应团队，制定分级响应预案，确保在数据泄露等事件发生时能够快速处置。（三）强化数据安全技术自主可控加大隐私计算、区块链、可信执行环境等安全技术的研发投入，突破关键核心技术瓶颈。建立数据安全技术认证体系，优先采购国产化安全产品和服务。在重点行业建设数据安全创新应用实验室，加速安全技术的场景化落地。推动形成数据安全产业生态，培育具有国际竞争力的网络安全企业。实施数据安全人才“万人计划”，在重点高校扩大相关专业招生规模，建立校企联合培养机制。六、数据要素市场基础设施的优化升级完善的基础设施是支撑数据要素高效流通的重要保障，需要从技术、标准和公共服务等方面持续优化。（一）建设国家级数据流通枢纽依托全国一体化大数据中心体系，在京津冀、长三角、粤港澳等区域建设数据要素流通枢纽节点。开发统一的数据资源目录系统，实现跨地区、跨部门数据资源的互认互通。构建“星火链网”数据流通骨干网络，提供低时延、高可靠的数据传输服务。在枢纽节点部署边缘计算设施，支持数据本地化处理，减少原始数据跨区域流动。（二）推进数据标准体系建设工程加快制定数据确权、质量评估、交易流程等关键标准，形成覆盖基础通用、技术产品、应用服务等全链条的标准体系。建立标准动态更新机制，每年开展标准适用性评估。推动我国数据标准与国际接轨，重点在数字货币、智能网联汽车等领域争取国际标准制定主导权。建设标准验证测试平台，为企业提供标准符合性检测服务。（三）完善数据要素公共服务体系建设全国统一的数据要素登记平台，提供数据资产确权登记、质押登记等服务。开发公益性数据质量检测工具，帮助中小企业评估数据价值。建立数据要素市场信息发布制度，定期披露交易规模、价格指数等关键指标。在自贸试验区试点数据要素跨境流动服务中心，为企业提供合规咨询、安全评估等一站式服务。支持行业协会开展数据交易示范案例评选，推广最佳实践。总结促进大数据流通交易是一项系统工程，需要从