丁晓东｜数据交易如何破局？——数据要素市场中的阿罗信息悖论与法律应对(15)

基于这些原因，就可以解释为何现有的大数据交易所面临交易规模与频次低下的困境，也可以得出结论：数据的财产化确权无法解决数据交易的困境，反而会带来种种问题。
但数据交易的困境却可以从其他途径破解。在传统市场中，商品的交易就并非都采取去人际化的产品交易模式，很多服务型与信用品类的商品都采取合作型的交易模式。在合作型交易模式下，交易双方往往进行个性化或非标准化服务，或者通过信息的渐进式披露和声誉机制而进行谈判和交易。数据具有典型的信用品特征，也可以借用合作模式进行交易。数据虽然具有非排他性，但这种排他性也是相对的。因此，数据可以通过部分逐步公开与有限控制，实现数据交易双方的互动型合作，或者借助声誉机制、社会规范而克服阿罗信息悖论，实现数据成功交易。
从合作型交易模式出发，可以发现大数据交易所不宜采取市场流通商品的交易模式，更不宜追求类似证券、期货的高频交易所模式。相反，大数据交易所应当定位为撮合型与中介型交易所，大数据交易所在为数据交易提供平台的同时，应当成为主动撮合双方数据交易的中介，减少交易双方的信息搜寻成本，搭建交易双方的沟通与信任机制。大数据交易所还应当探索数据交易的风险评估、安全认证等功能，为数据交易双方提供增值服务。当大数据交易所成为类似房产中介或婚姻中介的交易所，为交易双方提供场外交易不具备的优势，大数据交易所就可能吸引数据交易从场外交易转为场内交易。
在法律层面，首先应当确立大数据交易所的安全保障义务，要求大数据交易所对数据交易的上下游风险担负守门员责任，预防相关数据风险，承担数据治理责任。此外，法律还应运用已有的知识产权、合同等法律制度，为数据交易提供传统法律保护；同时审慎运用反不正当竞争制度，为数据提供财产性权益与合同性权益的探索性保护，同时避免陷入数据财产权保护的窠臼总而言之，法律对数据应当采取非财产权的法律保护，为数据交易提供治理型的制度回应。
原标题：《丁晓东｜数据交易如何破局？——数据要素市场中的阿罗信息悖论与法律应对》