（本文作者傅建平为清华大学计算社会科学与国家治理实验室专职研究员）
　　“数据二十条”明确提出，有序培育数据经纪专业服务机构，提升数据流通和交易全流程服务能力，构建促进使用和流通、场内场外相结合的流通交易制度体系，规范引导场外流通，支持在场外采取开放、共享、交换、交易等方式流通数据。
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　　什么是数据经纪人？
　　美国一些州通过的法律对数据经纪人进行解释，但也各不相同。加利福尼亚法案第 1798.99.80 条表示数据经纪人是“在消费者知情同意的情况下收集并向第三方出售与该企业没有直接关系的消费者的个人信息的企业”，并要求数据经纪人必须在加利福尼亚州注册。佛蒙特州于 2018 年出台的第171号H.764 法案《数据经纪人条例》的指导意见，即数据经纪人定义为汇总和出售与他们没有直接关系的消费者的个人信息的企业。
　　韩国于 2021 年通过的《数据产业振兴和利用促进基本法》中提到，具有数据交易专业知识的人员可以注册为数据经纪人。欧盟在《通用数据保护条例》的公众问答中表明，根据对数据的处理或者控制程度，数据经纪人可以是数据处理者或者数据控制者。对比来看，韩国更强调数据经纪人作为利用其专业知识促成数据交易的从业人员，而欧盟更加强调数据经纪人对数据的控制或处理能力。
　　我国广东省于2021年率先启动数据经纪人制度探索，将数据经纪人定义为利用行业整合能力，通过开放、共享、开发治理、增值服务、撮合、咨询等多种方式整合利用有关数据，促进行业数据与公共数据融合流通的社会性数据中介服务机构，旨在建立可信数据利用渠道、增强供需信任、挖掘数据要素价值、维护各方合法权益、活跃数据要素市场，促进数据安全有序流通和市场化开发利用。
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　　数据经纪人是发展数据要素市场的必要安排
　　1.数据经纪人可以组织市场。从完整的数据价值链来看，数据市场提供了一个广袤平台促进了数据流通交易的进行，使得数据活动的各环节得以有效、畅通的衔接，而数据经纪人又在数据市场中占主要的连接地位，即真正连接了数据供给方和需求方。一方面帮助数据供需双方能更好地实现自身权能，充分利用数据价值；另一方面也保障了数据需求方的现实需要，促进市场的自由有序发展。数据经纪人可利用自己的居间地位，打破两方信息不对称带来的壁垒与风险。
　　2.数据经纪人可以拓展用户。数据经纪人可以将客户网络从原本的垂直上下游转变为价值链垂直和跨领域水平复合的方式，这里的跨领域水平扩展不仅包括跨实体、跨区域，还包括跨行业。这种纵向与横向交错配合的方式，极大地扩展了数据需求方的来源和数据业务请求。
　　3.数据经纪人可以提高数据可用性。数据经纪人获得用户的委托后获取数据，但其并不会直接提供数据，为了最大化提高自己的收益，他们必然会将数据进行清洗分类处理等操作，使其有更高的数据质量，在提供数据服务过程中可以更加方便、快捷地获取更高的价格。
　　4.数据经纪人可以重建信任。一是解决信息不对称问题。由于利益相关者表达了对隐私、安全和责任的担忧，信任被视为数据流通交易的关键前提。大规模数据流通带来了与信任相关的问题，缺乏信任会导致可用于流通交易的数据数量减少。数据经纪人可以通过建立数据安全、隐私和保密的共同规则为市场提供信任，解决利益相关者的担忧。二是保护科技弱势群体权益。一些委托者往往欠缺市场专业能力，无论是数据存储加工和使用，还是发现客户、达成交易等，科技弱势群体可以委托数据经纪人保护其权益。
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　　国外主流数据经纪模式探索
　　1.数据技术使能者模式在全球应用广泛。一是数据交易平台模式。数据提供方和购买方都经交易平台审核认证、自愿从事数据买卖，数据交易平台以中间代理人身份为交易双方提供撮合服务。数据交易平台还可以数据经纪商身份，收集用户数据，并将其转让、共享与他人。二是数据银行模式。数据提供方（一般为个人）采用授权或主动上传的方式将数据存储于数据银行网站之上，数据银行向提供方支付一定的报酬，数据需求方在数据银行网站上对目标数据集进行搜索，需求匹配后可完成交易。
　　2.数据合作社模式多用于公共服务领域。数据合作社通常由基金会、私人公司或用户自发社群进行管理和运营。数据提供方或数据所有者自愿共享的数据被数据合作社进行结构化和匿名化处理，再由数据需求方运行算法进而产生价值。数据需求方为获得数据的使用权，可以选择支付费用给数据提供者，或者为数据合作社参与者提供免费的服务。采用这种模式的多为公共数据开放或科学研究，既可以使得数据需求方获得足够多的数据样本以训练算法，又不会泄露数据提供方或数据所有者的个人隐私。而且数据合作社代表了数据提供方的利益，在数据交易中可以帮助数据合作社参与者争取更大的谈判优势。
　　3.数据信托成为数据交易市场的新兴模式。数据信托源于传统信托的概念，英国开放数据研究所将其定义为“提供独立数据管理权的法律结构”，其实质是在数据主体与数据控制人之间创设出信托法律关系，数据控制人基于数据主体的信任对数据享有更大的管理运用权限，同时承担更严格的法律信义义务。委托人将自己所持有的数据资产作为信托财产设立信托，并通过信托受益权转让获得现金收入，受托人委托数据服务商通过运用特定数据资产产生收益，再向社会投资者进行信托利益分配。
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　　我国数据经纪人探索的特色优势
　　广东数据经纪人制度作为全省数据要素市场化配置改革的一项制度性安排，旨在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，广州市海珠区、深圳市前海深港现代服务业合作区、佛山市顺德区、惠州市等地区积极开展了相关试点探索和实践。
　　同时，上海市数商、北京市数字经济中介、福建省数据经纪人、河南数据经纪人、贵州省数据经纪服务商等都在做类似社会性数据中介服务机构实践探索，取得了一系列创新成果。
　　经过近几年的试点探索与实践，积累了数据经纪人制度建设的经验（包括数据经纪人分类分级和遴选要求），数据经纪行为和市场角色定位基本清晰，政府监管方式得到创新，由数据经纪人主导的数据流通和价值变现作用显著发挥。
　　数据经纪人制度的建立不仅开辟了数据要素市场化配置的新赛道，也构建了以数据使用场景为主导、以市场化运行机制为引领的数据要素市场化配置新模式。
　　1.数据经纪人是培育数据要素市场生态的一项制度性安排。旨在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，把握数据产权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等基本规律，合理降低市场主体获取数据的门槛，增强数据要素共享性、普惠性，有利于促进数据共享共用，释放价值红利，有利于建立数据安全保护、有效利用、合规流通的市场体系，有助于数据流通准入标准规则的建立，促进数据全流程合规治理，确保流通数据来源合法、隐私保护到位、流通和交易规范。
　　2.数据经纪人积极探索数据权责和收益分配方式。数据经纪人实践探索了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，通过签订“协议”等方式，在数据经纪人和数据使用方之间，明确数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，推进社会数据按市场化方式“共同使用、共享收益”。根据自身基础及业务范围，数据经纪人被划分为技术赋能型、数据赋能型、受托行权型三类，其中，数据赋能型数据经纪人在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的数据，享有依法依规持有、使用、获取收益的权益；技术赋能型数据经纪人可获得公共管理和服务机构、企业数据授权使用的权益；受托行权型数据经纪人，可以受托代表个人利益，监督市场主体对个人信息数据进行采集、加工、使用。
　　3.数据经纪人具备公共数据授权运营基础条件。数据经纪人需在生态协同能力、数据运营能力、技术创新能力、数据安全能力、组织保障能力等方面达到相应的能力等级要求，能够按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，以模型、核验等产品和服务等形式运营公共数据，推动公共数据社会化开发利用。
　　4.数据经纪人制度更便于规范引导场外交易。数据经纪人制度是建立在数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系基础之上，依法依规在场外采取开放、共享、交换、交易等方式流通数据，并承担行业的可信数据空间建设。数据经纪人是在保障安全前提下，依法依规对原始数据进行开发利用，是探索数据流通安全保障技术、标准、方案的重要载体，可以促进数据使用价值复用与充分利用。
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　　建议与展望
　　1.灵活选择适合我国国情的经营模式。数据经纪人有技术使能者、数据合作社和数据信托等多种经营模式，至于何种模式更适用于国内哪些业务领域仍需进一步探索。针对不同行业、不同类型的数据交易，可以分情况推进数据经纪人试点工作。强化配套制度体系建设，加强日常监督管理工作，规范数据经纪人执业行为，形成可复制、可推广的制度性成果和实践案例。
　　2.构建分类分级的数据经纪人体系，有序开放公共数据。政府部门和公共服务机构所掌握的公共数据蕴含着无穷的价值，公共数据有序开放是数据要素市场化的必然选择。按照分类分级规则，将公共数据划分为核心数据、重要数据和一般数据，建立与之对应数据经纪人分类分级资质管理体系，鼓励不同资质的数据经纪人有序参与公共数据利用，推动公共数据与社会数据深度融合，激发市场主体活力，加快推进数据要素市场化配置改革。
　　3.注重数据经纪人试点工作风险防控。督促各试点单位制定应急响应预案，重点加强市场运营、数据安全等方面的风险防范与应对。通过数据经纪人监管平台，开展数据经纪人试点常态化技术监测与评估，在此基础上不定期对试点单位开展风险隐患排查和防控措施检查，进一步强化安全风险管控。
（文章来源：第一财经）