数据交易中的隐私权益平衡机制研究
基金项目：吉林省高教科研课题重点课题“大数据背景下大学生隐私的法律困境及防护对策研究”（JGJX24B51）

潘龙

      【摘要】在数据要素市场不断拓展的背景下，数字经济得到有效促进，但也引发了前所未有的隐私侵蚀风险。鉴于此，本文深入剖析了 数据交易中的隐私保护困境，如授权同意的实效性困境、数据匿名化的可靠性困境以及权益侵害的救济与归责困境等，并针对这些困境提出“四位一体”的利益平衡协同治理机制，以期为促进数据要素市场化配置的生态化发展提供参考。
      【关键词】数据要素；数据交易；隐私权益；平衡机制
引言
      在数字经济飞速发展的背景下，数据要素的重要性日益凸显，但数据在开发利用过程中的隐私权保护问题也日益严重。数据纠纷、数据侵权作为侵犯隐私权的重要体现，其根本原因在于数据权属不明。在中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（2022）中，明确了“数据产权分置”改革目标，但政府管理权、企业经营权与用户收益权之间的边界模糊问题尚未得到有效解决，严重影响数据要素市场化配置。因此，研究数据要素交易下的隐私权益平衡机制具有十分重要的现实意义。
一、数据交易中的隐私保护困境
      （一）授权同意的实效性困境
      在数据交易中，授权同意是保障个人隐私权益的重要环节。然而，随着大数据时代的来临，数据量呈爆炸式增长，数据来源广泛且复杂，全部取得用户同意需要极高的合规成本，企业难以承受。此外，用户协议往往冗长复杂，用户很难真正理解其中的条款内容，导致授权同意流于形式。例如，用户在下载和使用手机应用程序时，通常需要同意一系列的用户协议和隐私政策，但很少有人会仔细阅读这些条款。一些应用程序可能会在用户不知情的情况下收集和使用用户的个人信息，侵犯用户的隐私权。
      （二）数据匿名化的可靠性困境
      数据匿名化是一种常用的隐私保护技术，通过去除或修改数据中的个人标识信息，使数据无法直接或间接识别特定个人。然而，在大数据时代，不同的数据库之间可以进行“撞库”操作，通过整合多个数据源的信息，仍然可以分析出个人的隐私信息。因此，数据匿名化的可靠性受到了挑战。例如，研究人员可以通过分析匿名化的医疗数据、社交媒体数据和消费数据等多个数据源的信息，推断出个人的身份、健康状况和生活习惯等敏感信息，从而侵犯个人的隐私权。
      （三）权益侵害的救济与归责困境
      当个人隐私权益在数据交易中受到侵害时，受害者往往面临着救济困难和归责不清的问题。一方面，由于数据的虚拟性和复杂性，受害者很难证明自己的隐私权益受到了侵害以及侵害的程度和范围。另一方面，数据交易涉及多个主体，包括数据提供者、数据使用者、数据交易平台等，在确定侵权责任主体时存在困难。例如，如果个人的隐私数据在数据交易过程中被泄露，受害者很难确定是哪个环节出现了问题，是哪个主体应该承担责任。此外，即使确定了责任主体，由于数据交易的跨地域性和复杂性，受害者在寻求法律救济时也面临着诸多困难。
二、隐私与利益平衡的协同治理构建
      （一）多层次制度设计
      对于数据要素市场化配置中的隐私权益，可通过构建分类分级保护体系实现保护与利用。《中华人民共和国数据安全法》规定，相关部门需针对敏感数据与一般数据的差异性，制定相应的规制标准，在实时监督敏感数据的同时，允许一般数据在匿名化的情况下流入市场中。同时，对数据进行分级分类，是提升数据管理效能的关键举措。此举不仅能有效降低合规成本与泄漏风险，还能显著提升数据流通效率。在此基础上，需引入全生命周期管理理念，对数据的采集、存储、加工、传输、使用直至销毁的所有环节进行规范，从而在保障数据安全的前提下，实现隐私保护与价值利用的平衡。
      （二）动态平衡机制
      在隐私与利益平衡的协同治理过程中，对保护成本与经济价值的评估尤为关键。根据成本收益均衡模型，隐私保护强度与社会福利之间呈现非线性关系。当保护强度不足时，隐私泄露带来的社会成本较高；而保护强度过高时，则可能抑制数据要素的合理配置，产生“数据抑制效应”，反而导致社会福利下降。为优化这一平衡关系，在数据要素市场化配置中应构建“双轮驱动”机制，即以“数据要素交易所 + 行业联盟”为依托，形成政府与企业协同的运行模式。具体而言，由政府提供基础性数据资源与制度保障，企业则依托先进技术推动数据融合与价值挖掘，并通过行业联盟制定标准化的交易合约，共同促进数据要素在安全合规前提下实现高效流通与价值释放。
      （三）数据“三权分离”运营模式“
      三权分离”运营模式的理论根基源于“权利束分割理论”。该模式的核心在于将数据权利拆解为持有权、控制权与使用权，从而将数据所有权的重心从静态归属转向动态的“用益权”。从组织行为学视角看，其框架可进一步映射为“决策权—执行权—监督权”的制衡结构，数据持有者负责安全守护，控制者主导运营实施，使用者聚焦创新效益。三者通过基于“关系契约理论”的动态协商机制进行互动，共同推动数据要素配置趋向高效的纳什均衡状态，该机制在一定程度上突破了传统契约的约束。而数据流通中的权益调整，其主要是在长期、动态的协作关系中，依赖非正式的隐性规则对书面显性条款进行持续补充与调适。在应用场景发生改变的情况下，通过“再谈判机制”实现权利与义务的分配，并将其落实于契约各方。通过此种动态调整机制，可确保数据要素的治理规则适用复杂的环境。
      （四）收益共享与合规激励
      对于收益分配机制的设计，并秉承“正义论”的分配原则。在罗尔斯的“差别原则”中指出，制度设计需预先考虑不利者，也就是说，在数据要素分配过程中，需构建相应的补偿机制，为弱势群体提供保障。根据激励理论中的“双因素模型”，基础性收益与保健因素相对应，是维持数据要素市场稳定运行的基本保障；增值性收益则与激励因素相关联，能够有效激发市场主体的参与积极性。通过二者的有机结合，有助于推动数据要素配置趋近帕累托最优状态。这种双层收益分配结构的意义在于有效调和“效率与公平”之间的内在张力：基础收益按贡献分配体现了交换正义原则，而将部分增值收益用于支持隐私保护技术创新，则更倾向于实现分配正义目标。该机制不仅关注经济利益的合理配置，更强调通过技术赋能提升个体与群体的长期发展能力。此外，通过设立“代际补偿”机制，将部分增值收益持续投入隐私保护基础设施建设，实质上拓展了分配正义的时空维度，体现了对代际公平的价值追求，为数据要素市场的可持续发展奠定了伦理基础。
三、中国本土化路径探索
      （一）完善“政府主导—多方协同”的治理体系
      对于现阶段而言，我国的数据要素市场正处于发展阶段。为有效促进市场的发展，政府部门需充分发挥主导作用，从制度建设、标准制定、监督管理等方面进行落实，并引导企业、行业组织以及大众，参与数据要素市场的治理，构建一种多元协同、灵活响应的治理格局。
      其一，强化政府引导与底线监管。政府部门需通过开展顶层设计，明确数据流通与隐私保护的底线要求，并结合我国数据要素市场的情况，制定并实施《数据分类分级指南》及配套实施细则，根据数据敏感程度和应用场景（如一般数据、重要数据、核心数据）设定差异化保护要求。以金融、医疗、地理信息等高敏感领域为例，严格限定数据使用目的和共享范围，实行事前安全评估和事中动态监测。同时，构建匿名化处理技术的国家标准和认证体系，明确脱敏处理的技术门槛与效果评价标准，防止“伪匿名化”操作导致的隐私再识别风险。
      其二，推动行业自律与标准共建。基于政府部门划定的界限，引导市场主体不断创新活力，并鼓励由行业协会牵头，联合龙头企业、法律专家及技术机构共同制定行业级数据合规指引和最佳实践。例如，中国互联网金融协会、中国医院协会等可针对特定业务场景设计标准合同条款和隐私保护协议范本，明确各方的权责边界。同时，支持企业、科研机构成立“数据隐私合规联合实验室”，开展合规技术研发和试点应用，推动隐私保护标准与行业实践深度融合。
      其三，建立公众参与机制与教育体系。需通过立法的方式，明确数据主体的权属，如知情权、同意权、更正权等，并在此基础上构建公众诉求与救济渠道，为公众权益的维护提供便捷。同时，政府部门需加强数据安全与隐私保护的宣传，协同媒体、学校及社区等社会主体，对公众进行教育，在提升公众数字素养和风险防范意识的同时，为社会治理营造良好的环境。
      （二）建设“技术赋能—制度保障”相结合的新型基础设施
      为在确保数据要素隐私安全的同时，提升其流通效率，需以先进的技术为基础，构建良好的可信环境，需重点打造以数据交易所为核心、以隐私增强技术为引擎、以区块链等分布式技术为保障的新型基础设施体系。
      其一，提升数据交易所的隐私保护能力。对于北京、上海、深圳等经济发展相对较好的城市，需在其数据交易所中构建数据登记、评估、交易、清算与隐私保护于一体的可信流通平台。具体而言，可在交易所内部设立“隐私合规审计中心”，对上市交易的数据产品进行合规性审查和安全认证。同时，建立交易数据溯源机制，利用数字水印、访问日志等技术实现数据使用全过程留痕和违规追责。
      其二，规模化部署隐私增强技术（PETs）。推动隐私计算（包括安全多方计算、联邦学习、差分隐私等）、同态加密、可信执行环境（TEE）等技术的规模化应用，支持数据“可用不可见、可控可计量”。政府可通过设立科技专项、组织示范项目等方式，鼓励企业在医疗联合研究、金融风控、政务数据开放等场景中积极采用 PETs。例如，在保障医疗数据不出域的前提下，通过联邦学习技术跨机构训练 AI 诊断模型，既促进数据价值释放，又有效保护患者隐私。
      其三，构建基于区块链的可信协作网络。探索建立以区块链为底层架构的数据要素流通基础设施，通过分布式账本技术实现数据授权记录、交易合约和执行结果的不可篡改和透明可审计。智能合约可自动执行数据使用权限控制与利益分配方案，减少人为干预和纠纷风险。此外，可结合去标识化身份技术，允许用户通过自主数字身份参与数据授权与收益分享，进一步增强主体控制力。
四、结语
      对于数据要素交易与隐私权保护的平衡，并非一蹴而就的，其需要政府、企业、社会组织和个人等多元主体的共同参与，从多层次制度设计、构建动态平衡机制、数据“三权”分置等方面，实现两者的协同治理，并针对我国实际数据要素市场的实际情况，探索符合我国的本土化路径，在提升数据要素流通速率的同时，实现数据资源的最大化利用，这样不仅可以为个人隐私权益提供相应的保障，而且还有助于促进我国数据要素市场的稳健发展。在未来，随着技术的不断进步和制度的不断完善，数据要素交易与隐私权保护的平衡将得到更好地实现，为数字经济的发展和社会的进步做出更大的贡献。
参考文献
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