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数据要素公平竞争政策落实方案

数据要素公平竞争政策落实方案

一、数据要素公平竞争政策的法律框架与制度建设

数据要素公平竞争政策的落实首先需要完善法律框架与制度建设。通过构建多层次的法律法规体系，明确数据权属、流通规则和竞争边界，为数据要素市场的公平竞争奠定基础。

（一）数据权属的法定化与确权机制

数据要素的公平竞争必须以清晰的权属界定为前提。应推动《数据产权法》等专项立法，明确数据生产、收集、处理各环节的权利归属，区分公共数据、企业数据和个人数据的权责关系。对于企业间数据共享，需建立“数据贡献值”评估体系，按照数据产生的经济效益或社会价值分配权益。同时，设立国家级数据确权登记平台，通过实现数据权属的不可篡改记录，降低权属纠纷风险。

（二）反垄断与反不正当竞争规则的细化

针对数据领域的垄断行为，需在《反垄断法》中增设数据垄断认定标准。例如，将“通过算法合谋操纵市场价格”“利用平台数据优势实施排他性协议”等行为纳入规制范围。对于数据不正当竞争，应禁止企业通过技术手段非法爬取数据、强制“二选一”或利用数据壁垒阻碍跨平台互联互通。建议设立数据竞争合规审查制度，要求大型平台企业定期提交数据使用合规报告。

（三）数据跨境流动的安全评估机制

在保障的前提下推动数据跨境公平竞争，需建立分级分类的跨境数据流动白名单。对金融、医疗等敏感领域实施“本地化存储+有条件出境”管理，对一般商业数据推行“安全认证”快速通道。同时，参与国际数据规则谈判，推动与主要贸易伙伴签订数据互认协议，避免因数据流动壁垒导致国内企业在国际竞争中处于劣势。

二、数据要素市场化配置与监管创新

实现数据要素公平竞争需构建高效的市场化配置体系，同时通过监管技术创新预防市场失灵。

（一）全国统一数据交易市场的构建

打破地域和行业分割，建设覆盖数据确权、定价、交易、结算全流程的全国性数据交易所网络。推行“数据交易标准合同”，明确数据质量、使用限制和违约责任条款。引入第三方数据估值机构，开发基于机器学习的数据定价模型，综合考虑数据稀缺性、时效性和应用场景等因素。对于公共数据，实施“授权运营”模式，由具备资质的企业进行市场化开发，政府按比例收取特许经营费用。

（二）数据要素信用体系的建立

将数据交易行为纳入社会信用体系，对违规使用数据、恶意低价倾销数据产品的企业实施联合惩戒。开发数据交易信用评分系统，通过分析历史交易履约率、数据纠纷数量等指标，生成企业数据信用画像。鼓励行业协会建立数据伦理会，制定《数据流通伦理公约》，对滥用数据歧视特定群体、利用数据画像实施价格欺诈等行为进行行业自律性约束。

（三）监管科技能力的升级

运用监管科技（RegTech）提升数据竞争监管效能。建设国家级数据流通监测平台，实时追踪重点行业数据流动趋势，自动识别异常交易模式。开发数据垄断风险预警模型，当某企业控制特定领域数据超过阈值时触发反垄断调查。推广“监管沙盒”机制，允许环境中测试创新性数据产品，监管部门同步观察潜在竞争风险并调整规则。

三、多元主体协同治理与能力建设

数据要素公平竞争政策的落地需要政府、企业、社会组织的协同参与，同时加强各主体的数据治理能力。

（一）跨部门数据竞争执法协调机制

成立由市场监管、网信、工信等部门组成的数据竞争联合执法办公室，建立案件移交、证据互认和联合惩戒制度。针对复杂数据垄断案件，组建由经济学家、数据科学家和法律专家构成的专家会，提供技术分析支持。在长三角、粤港澳等区域试点数据监管一体化，统一执法标准和程序，避免企业因地域监管差异增加合规成本。

（二）企业数据合规要求

分行业制定《企业数据合规管理指南》，要求年数据处理量超一定规模的企业设立首席数据合规官（CDCO）。将数据合规纳入上市公司ESG信息披露范畴，强制披露数据来源合法性、用户授权机制等关键信息。鼓励企业采用隐私计算、联邦学习等技术实现“数据可用不可见”，从源头减少数据滥用风险。对中小企业提供数据合规补贴，支持其购买标准化合规工具包。

（三）社会监督与争议解决创新

建立数据竞争违法行为举报奖励制度，开发“一键举报”移动端应用，支持匿名提交算法歧视证据。设立专业的数据纠纷仲裁院，采用“技术陪审员+法律仲裁员”双轨制，将行业技术标准作为仲裁依据。支持消费者组织发起数据权益集体诉讼，探索“测试案例”制度，通过典型判例明确数据竞争规则边界。鼓励高校开设数据竞争法课程，培养复合型数据治理人才。

四、数据要素公平竞争的技术支撑与标准体系

数据要素市场的公平竞争离不开技术手段的保障和标准化体系的建设。通过技术创新和标准统一，可以有效降低数据流通成本，提升市场透明度，防止技术性垄断。

（一）隐私计算技术的规模化应用

技术（如多方安全