来源： 姚前，中国期货市场杂志期刊

为了防止很有可能的产业利益输送，数据托管的不错方案是：要不将数据托管在可靠的非盈利性公共部门，要不将数据托管在根据可信技术的Web3.0服务平台。

在数字化时代，数据已经成为新式规模经济，是促进经济高质量发展基础性、战略性资源。将数据转变成数据财产，使之井然有序运转并合规管理应用，是发展数字经济的重要课题。近些年，在我国依次施行实施《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规，基本打造了数据法纪保障机制。2022年12月2日，党中央、国务院关于《对于搭建数据基本规章制度充分发挥数据因素功效的建议》，明确提出搭建数据因素股份制改革、商品流通买卖规章制度、利润分配机制和整治体系等20条现行政策措施。以上指导方针针对探寻数据土地确权、标价、商品流通、买卖、应用、分派、治理实施方案模板具有重要指导作用。

数据利益分派所面临的困境

做为一个全新的规模经济，应当怎样数据开展标价和利润分配，吸引了许多学者和专业人士的高度关注。2022年2月，图灵奖得主、中科院院士姚期智老先生公布数据因素标价优化算法及因素利润分配服务平台。在他看来，数据标价算法是一项十分有创意的基础学科，涉及到社会经济学、计算科学、人工智能技术，必须具备信息经济学、悖论及其测算社会经济学等方面的理论基础。在其中，信息经济学科学研究内容在经济行为过程中产生的价值与功效；悖论里的合作博弈基础理论能够提供数据多方面模型的理论基础；测算社会经济学涉及到数据因素的联合建模、算率成本核算。姚期智老先生的研究成果表明，也可以根据悖论的合作博弈基础理论，建立不同类型的数据针对分析模型的贡献率，贡献率越高的数据因素越具备使用价值。根据经济活动作用函数公式与分析模型贡献率的藕合，我们就能对不同数据因素起到的作用经济效益进行科学公平公正的定量评估，进而对数据因素开展标价和利润分配。这便是数据因素市场定价原理，结合实际就需要充分发挥市场经济体制的功效，完成数据网络资源的高效标价和合理布局。因此，理清多方关联尤为重要。

数据有关即可分为两个层级：一个层次是和数据生产消费直接相关的数据行为主体、数据解决者与数据使用者；另一个层级则是和数据生产消费间接性有关的监管部门、我国及其国际经济组织。与数据生产消费主题活动直接相关的需求场景是：数据行为主体造成初始数据，通常包括鉴别顾客（KYC）数据、账户明细数据等；数据解决者收集并控制初始数据，根据生产加工产生数据产品与服务，如用户画像、数据分析等；数据使用者从数据解决者获得数据产品与服务，用以包含网络营销推广、评估风险在内的商业目的。与数据生产消费主题活动间接性有关的需求场景是：监管部门方面按岗位职责对这个行业进行管理，例如合规管理、反垄断法等；社会层面对数据整治开展法律，例如国家安全法、数据安全法、个人信息保护法等，并且对数据跨境电商流动性开展监管；国际性组织推动全世界数据标准的制定，例如数据报文格式规范ISO 8583、ISO 20022等。

现阶段数据利益相关方的权益分派存在诸多不科学状况，关键表现为数据解决者运用市场优势和应用领域优点垄断性数据利益。数据使用者根据数据解决者获得数据产品与服务并支付对价；数据解决者垄断性数据利益，造成数据行为主体难以获得迁移初始数据带来的好处，国家都无法获取对应的数字税，监管部门也因为“手上成千上万”而遭遇监督和稽查艰难。除此之外，数据解决者为了保持数据盈利，通常会充分利用高新科技优点建造规范，产生数据荒岛和数据垄断性。

数据托管基础设施建设重构数据利益分派布局

在以往模式中，数据解决者承包了数据存储和数据应用；但在数据托管创新模式下，数据的存放、应用、管理方法相互分离，由数据托管者为多方给予公共性可靠的数据存储和托管服务项目。数据存放工作中由专业的数据托管组织担负，初期可由高使用价值数据和数据库系统日志下手，之后逐渐转换到全量数据。数据解决者在监管条件下收集和生产数据，同时向消费者提供数据产品与服务，处理后的数据也需要交给数据托管组织统一存储。数据托管还提供了监管部门和国家有关部门进行避免数据乱用、监管数据跨境电商流动性、执法取证、征缴数字税等方面工作。

数据托管新基建影响了以数据操纵者为中心的老模式，构建以数据为核心的新式生产要素，从源头上影响了数据利益分派布局，有利于在数据用户和数据解决者之间建立公平公正的定价机制（如图1）。

从数据处理服务规范来说：数据行为主体将初始数据托管给数据托管者；数据解决者获得数据，生产加工数据，处理后的数据商品也要被托管；数据托管者对数据解决者数据使用及服务过程进行监管；数据解决者可以按社会化的方式为数据使用者给予数据产品与服务。

从数据利益分派步骤来说：数据使用者交易数据产品与服务并支付对价给数据托管者；数据托管者依照标准将初始数据利益分给数据行为主体，将升值数据利益分给数据解决者；数据托管者依照监管政策，申报管控数据并协助执法取证；数据托管者根据国家规定交纳数字税；数据托管者依照行驶要求进行数据整治。

数据托管的国际实践

近些年，世界各国在数据托管方面已经进行了探寻，并且在一些领域取得了阶段性成果，在其中著作权托管层面实践探索具有一定的实用价值。

要实现知识传播与版权法二者的均衡，全世界非营利性组织专业知识共享（Creative Commons）上线了许可证书方式，尝试以一种随意、简易、规范化的著作权授于方法，在可以别人拷贝、派发与使用专业知识著作的同时还保证著作权不会受到损害。许可证书种类分成六种。在其中，最随性的许可证书容许再使用者只需原作者便能通过一切媒体派发、改写和重新构建原作，而且容许用以商业目的；更加严格许可证书则仅容许再使用者以没经改编方式拷贝和派发著作且只能用于非商用目地并保留创作者落款。现阶段，专业知识共享早已汇聚了各种适用专业知识对外开放共享的教学工作者、艺术大师、专业技术人员、专家学者、政治学家以及相关国际性团队。他将版权登记托管至适用专业知识共享许可证社区平台，以许可证方式容许再使用者按规定派发、再次混和、改写和复建原作。现阶段，Wikipedia、Google、Bing、Flickr、YouTube等网络平台均搭载了专业知识共享的许可证书，超出14亿件作品被托管至这样的平台，以许可证方式对外开放共享，主要包含文学创作、国家开放大学、科研等方面的视频或声频著作。

根据许可证著作托管及共享玩法，比较高效地克服了创作者支配权保护和专业知识对外开放共享的矛盾，文中所提出的数据托管构思也与其如出一辙。但非常值得担忧的是，因为内容的托管公司中涵盖了Google、YouTube这种商业平台，其商业服务逐利性很有可能最终都会偏移专业知识对外开放共享的初心。正是如此，为了防止很有可能的产业利益输送，数据托管的不错方案是：要不将数据托管在可靠的非盈利性公共部门，要不将数据托管在根据可信技术的Web3.0服务平台。

前一个构思已经有类似实例。2001年设立的美国科学图书馆（Public Library of Science，PLOS）是一家非营利性机构，其理念便是推动全世界科学期刊对外开放共享。20多年以来，PLOS建立了很多受欢迎的刊物对外开放共享。科研人员可以从通过同行业严苛审查之后在PLOS上线上公布出版发行其科研成果，且成效可没有限制的被免费领取。除此之外，PLOS还将和科研成果有关的前提数据托管存放专用型数据库，同科学研究文章内容一起公布，从而确保文章中的数据可验证、复制推广、可器重，这一举动有助于促进一个新的科研。总而言之，PLOS推出的互动平台称得上一个可靠的数据托管基础设施建设。

后一个构思已经积极推进中。区块链技术的应用著作权土地确权和法律维权方面具有技术优势，它可以不用依靠特殊组织又可合理避开利益与公共文化服务的冲突。现阶段专业知识共享正在积极科学研究如何把专业知识许可证书模式与Web3.0技术融合下去，以便更好地完成专业知识的权利对外开放共享。

结 语

数据托管组织做为全部数据主体委托者，对数据财产进行统一托管，能有效确保数据安全性、数据可控性且高效利用。如同前台接待的股票买卖交易必须后台的个股备案银行存管一样，数据托管组织恰好担负了一个大数据交易所的后台管理基础设施建设人物角色，进而和大数据交易中心一道，形成了详细大数据基础设施建设管理体系。数据托管组织能够是通过有关机构成立的数据托管行业联盟，促进数据共创共享；也可以运用区块链技术性，根据联盟区块链或者有管理的公有链，完成数据的链上托管、土地确权、买卖、运转与利益分派。哪种方法更强，尚需不久的将来在实践中进一步探索认证。