以数据信托推动数据要素市场化建设

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2023.10.009

信息通信技术与政策 ›› 2023, Vol. 49 ›› Issue (10): 62-65.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2023.10.009

以数据信托推动数据要素市场化建设

Promoting marketization of data elements with data trust

郑祎¹, 刘佳佳¹, 史丛丛¹, 王茜²

1.山东新一代标准化研究院有限公司,济南 250101
2.山东省大数据中心,济南250014

收稿日期:2023-02-28 出版日期:2023-10-25 发布日期:2023-10-27
作者简介:
郑祎山东新一代标准化研究院有限公司工程师,主要研究方向为数据标准化应用；
刘佳佳山东新一代标准化研究院有限公司工程师,主要研究方向为数据治理与大数据标准化应用；
史丛丛山东新一代标准化研究院有限公司数字政府研究中心副主任,工程师,主要研究方向为数据要素和数据管理标准化；
王茜山东省大数据中心数据开发应用部副主任,高级工程师,主要研究方向为数据开放

ZHENG Yi¹, LIU Jiajia¹, SHI Congcong¹, WANG Qian²

1. Standard Institute of Emerging Technologies and Innovations, Jinan 250101, China
2. Shandong Provincial Big Data Center, Jinan 250014, China

Received:2023-02-28 Online:2023-10-25 Published:2023-10-27

摘要/Abstract

摘要：

数据信托作为一项突破性技术,为解决数据安全与管理的难题提供了全新的思路。目前世界范围内主要存在两种数据信托模式,分别是信息受托人模式和第三方信托模式,两种信托模式优势和劣势各有不同。我国通过学习数据信托方面的先进经验,也进行了一定的数据信托本土化的尝试,并且取得了一定成效。在此基础上,在推动数据要素市场化的环境背景下,通过对数据授权、数据要素流通、数据收益分配、数据安全等方面的分析,讨论数据信托如何推动数要素市场化。

关键词: 数据信托, 数据要素流通, 数据要素

Abstract:

As a breakthrough technology, data trust provides a new way to solve the problem of data security and management. At present, there are two types of data trust models in the world, namely, the information fiduciaries model and the third party trust model. Those two models have different advantages and disadvantages. By learning the advanced experience of data trust, China has also made some attempts to localize data trust, and achieved certain results. On this basis, in the context of promoting marketization of data elements, through the analysis of data authorization, data element circulation, data income distribution, data security and other aspects, this paper discusses how data trust can help to promote marketization of data elements.

Key words: data trust, data circulation, data element

中图分类号:

F203
F49

郑祎, 刘佳佳, 史丛丛, 王茜. 以数据信托推动数据要素市场化建设[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(10): 62-65.

ZHENG Yi, LIU Jiajia, SHI Congcong, WANG Qian. Promoting marketization of data elements with data trust[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2023, 49(10): 62-65.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文:

http://ictp.caict.ac.cn/CN/10.12267/j.issn.2096-5931.2023.10.009

http://ictp.caict.ac.cn/CN/Y2023/V49/I10/62

[1]	BALKIN J M. Information fiduciaries and the firstamendment[J]. UC Davis Law Review, 2016, 49(4): 1183-1234.
[2]	LAWRENCE N. Data trusts could allay our privacy fears[EB/OL]. (2016-06-03)[2023-01-20]. https://inverseprobability.com/2016/06/03/data-trusts.
[3]	DELACROIX S, LAWRENCE N D. Bottom-up data trusts: disturbing the “one size fits all” approach to data governance[J]. International Data Privacy Law, 2019, 9(4): 236-252.
[4]	全立. 个人数据保护视阈下数据信托本土化的反思与启示[C]// 上海市法学会. 上海法学研究集刊:2022世界人工智能大会法治论坛文集, 2022(5): 124-133.
[5]	翟志勇. 论数据信托:一种数据治理的新方案[J]. 东方法学, 2021(4): 61-76.
[6]	章琦. 作为数据治理方式的数据信托[C]// 上海市法学会. 上海法学研究集刊:2022世界人工智能大会法治论坛文集, 2022(5):103-112.

[1]	周一竞, 崔琢, 黄翠婷, 林文珍, 陈涛. 基于知识联邦的数据要素流通创新体系[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(6): 61-70.
[2]	史丛丛, 张媛, 赵一新. 数据要素标准体系建设研究[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 16-21.
[3]	吕艾临, 王泽宇. 我国数据要素市场培育进展与趋势[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 2-8.
[4]	张斯睿, 闫树. 数据要素市场建设的关键突破口:公共数据授权运营[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 22-26.
[5]	张峰, 李照川, 王冠军, 林一伟, 孙源. 公共数据确权的探索与实践^*[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 34-41.
[6]	王丹阳, 侯宁. 数据要素市场建设中的企业数据合规分析[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 42-47.
[7]	方竞, 周雍恺, 卞阳, 王琪, 丁亚丹. 数据基础制度下隐私计算的实践与思考[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 48-58.
[8]	曹善文. 基于流程挖掘视角下的数据要素利用研究[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 59-64.
[9]	肖文彬, 张晓川. 通信行业数据要素价值评估研究与实践[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 65-72.
[10]	孙振南, 魏莉, 王建晨. 我国数据要素研究热点及发展趋势分析^*[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 9-15.
[11]	魏凯, 闫树, 吕艾临. 数据要素市场化进展综述[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(8): 59-64.
[12]	凌超. “数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(2): 22-28.
[13]	黄登玺, 潘学芳. 数据资产价值计算研究与实践[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(2): 29-36.
[14]	陈湉. 近期国内数据相关地方立法动向分析——以深圳、上海为例[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(12): 63-67.
[15]	鲁泽霖, 陈岩. 数据要素市场化的理论内涵、现实挑战和实践路径[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(1): 11-18.

以数据信托推动数据要素市场化建设

Promoting marketization of data elements with data trust

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献 6

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价