场内数据交易 vs. 场外数据交易：数据流通的新格局

来源：指令者公众号

数据交易作为数据流通的重要方式，对促进数据要素有效利用、推动经济发展和科技创新具有重要意义。本文将深入探讨场内数据交易与场外数据交易的异同，分析各自的优势与挑战，并探讨数据交易的法律框架。我们将从数据交易的定义、模式、合同类型等方面进行比较，为读者提供一个全面的视角，以更好地理解和把握数据交易的发展趋势。

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场内数据交易：规范化的市场环境

场内数据交易指的是通过第三方数据交易服务平台（如数据交易所、数据交易中心等）进行的交易。这种模式下，平台通过制定标准化的数据交易流程和管理规范，为交易双方提供一个安全、可信的交易环境。例如，上海数据交易所确立了“不合规不挂牌，无场景不交易”的原则，数据产品需要通过合规审核方可挂牌交易。

优势：

1. 合规性：场内交易的数据产品需要经过严格的合规审核，降低了交易的法律风险。

2. 透明度：交易过程更加透明，有助于建立市场信任。

3. 标准化：平台提供的标准化流程和管理规范，简化了交易流程。

挑战：

1. 灵活性不足：相较于场外交易，场内交易在操作流程上可能不够灵活。

2. 成本问题：合规审核等流程可能会增加额外的交易成本。

场外数据交易：灵活的个性化需求

场外数据交易指的是不经过第三方交易平台进行的交易。这种模式下，数据产品在上架前无需经过审核，能够更好地适应市场变化和个性化需求。

优势：

1. 灵活性：场外交易操作流程灵活，能够快速响应市场变化。

2. 个性化：能够满足特定客户的个性化需求。

挑战：

1. 风险较高：由于缺乏第三方规则的约束与监管，场外交易的潜在风险相对较高。

2. 纠纷解决：交易纠纷可能难以解决。

数据交易的法律框架

数据交易作为新兴生产要素，其法律框架尚在不断完善中。数据权属难以界定、数据来源合法性难判断、责任边界不明确等问题，都是数据交易领域面临的法律难点。

政策建议：

1. 制定数据确权规则：国家层面应推动制定统一的数据确权规则，合理分配各方权利与义务。

2. 探索清晰的责任划分机制：建立清晰的责任划分机制，为数据交易各方提供清晰的法律指引。

3. 数据交易创新试点：借鉴“金融科技监管试点”的成功经验，引入“监管沙盒”等容错机制。