资料来源:姚谦，中国金融杂志。
为了避免可能的商业利益冲突，数据托管的较好方案是要么将数据托管在可信的非营利性公共机构，要么将数据托管在基于可信技术的Web3.0平台。
数字经济时代，数据成为新的生产要素，成为推动经济转型升级的基础性、战略性资源。把数据变成数据资产，让它有序流动，合规使用，是发展数字经济的重要课题。近年来，我国陆续颁布实施了网络安全法、数据安全法、个人信息保护等相关法律法规，初步建立了数据法律保护体系。2022年12月2日，* *中央、国务院印发《关于建设数据基础体系更好发挥数据要素功能的意见》，提出建设数据要素产权制度、流通交易制度、收益分配制度、治理制度等20项政策措施。上述纲领性文件对探索数据确认、定价、流通、交易、使用、分配、治理的具体实施方案具有重要指导意义。
作为一种全新的生产要素，如何对数据进行定价和收益分配，引起了众多研究者和业内人士的关注。2022年2月，图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智先生发布了数据要素定价算法和要素收益分配平台。他认为，数据定价算法是一门非常新颖的交叉学科，涉及经济学、计算科学和人工智能，需要有信息经济学、博弈论、计算经济学等领域的理论基础。其中，信息经济学研究信息在经济活动中的价值和作用；博弈论中的合作博弈理论可以为数据的多方建模提供理论基础；计算经济学涉及数据元素的联合建模和计算成本的计算。姚期智的研究结果表明，不同数据对决策模型的贡献可以根据博弈论的合作博弈理论来建立，贡献越大的数据元素越有价值。通过经济主体的效率函数和决策模型的贡献的耦合，可以对不同数据要素的经济价值做出合理、公平的量化评价，从而对数据要素的收益进行定价和分配。这就是数据元定价的机制。在实践中，需要发挥市场机制的作用，实现数据资源的有效定价和合理配置。为此，理顺各方关系非常重要。
数据利益相关者可分为两个层次:一个层次是与数据生产和消费直接相关的数据主体、数据加工者和数据使用者；另一个层面是与数据生产和消费间接相关的监管机构、国家和国际组织。与数据生产和消费活动直接相关的业务场景如下:数据主体生成原始数据，通常包括KYC数据和交易明细数据；数据处理器收集和控制原始数据，并通过处理形成数据产品和服务，如客户画像、统计分析等。数据用户从数据处理商处获取数据产品和服务用于商业目的，包括市场推广和风险识别。与数据生产和消费活动间接相关的业务场景如下:监管部门根据职责对行业进行监管，如反洗钱、反垄断等；国家层面的数据治理立法，如网络安全法、数据安全法、个人信息保护等。，并控制数据的跨境流动；国际组织推动全球数据标准的制定，如ISO 8583和ISO 20022的数据报文标准。
目前数据利益相关者权益分配存在诸多不合理现象，主要体现在数据处理者利用技术和应用场景优势垄断数据权益。数据使用者通过数据加工者获得数据产品和服务，并支付报酬；数据处理者垄断数据权益，导致数据主体无法获得原始数据转让带来的利益，国家也无法获得相应的数字税收，监管机构也因“手多”而面临监管执法困难。此外，数据处理器为了维持数据收入，往往利用自身的科技优势，自建标准，形成数据孤岛和数据垄断。
数据托管基础设施重塑了数据权益的分配模式。在传统方式中，数据处理器负责数据存储和数据使用；在新的数据托管模式下，数据的存储、使用和管理相互分离，数据托管方为各方提供公开可信的数据存储和托管服务。数据存储工作由专业的数据托管机构承担，前期可以从高价值数据和数据库日志开始，然后逐步过渡到全数据。数据处理者在监督下收集和处理数据，并向消费者提供数据产品和服务，处理后的数据也应由数据托管机构保存。数据托管还支持监管机构和国家相关部门防止数据滥用，监控跨境数据流动，执法和取证，以及征收数字税。
数据托管的新型基础设施改变了以数据控制者为核心的传统模式，建立了以数据为中心的新型生产关系，从根本上改变了数据权益的分配格局，有助于在数据消费者和数据处理者之间建立公平的定价机制(见图1)。
从数据处理和服务流程来看:数据主体将原始数据委托给数据受托者；数据处理器获取数据，处理数据，处理后的数据产品也需要管理；数据保管人监督数据处理器的数据使用和服务过程；数据处理者可以以面向市场的方式向数据用户提供数据产品和服务。
从数据权利分配的过程来看:数据使用者消费数据产品和服务，向数据保管人支付对价；数据托管方根据规则将原始数据权益分配给数据主体，将增值数据权益分配给数据处理方；根据监管要求，数据托管人提交监管数据，配合执法取证；数据托管人按照国家要求缴纳数字税；数据保管人根据流行的标准进行数据治理。
数据保管的国际实践近年来，国际上在数据保管方面进行了探索，在一些领域取得了初步成果，其中版权保管的实践具有一定的参考价值。
为了实现知识传播和版权保护的平衡，全球非营利组织知识共享(Creative Commons)推出了许可模式，试图以免费、简单、规范的方式授予版权，同时允许他人分发和使用知识作品，同时保证版权不受侵犯。有六种类型的许可证。其中，最宽松的许可允许再使用者只要注明出处，就可以通过任何媒体对原创作品进行分发、改编和重构，并允许用于商业目的；最严格的许可只允许再用户* *以不加修改的形式分发作品，且只能用于非商业目的，并保留原署名。目前，知识共享已经汇集了各类教育家、艺术家、技术人员、法律专家、社会活动家以及支持知识开放共享的相关国际团体。他们将自己作品的版权委托给一个支持知识共享许可的内容平台，并以许可的形式允许再用户按照规定对原创作品进行分发、再混合、改编和再创作。目前，维基百科、谷歌、必应、Flickr、YouTube等互联网平台都集成了知识共享的许可证，超过14亿部作品以许可证的形式托管在这些平台上开放共享，包括文学艺术、开放教育和科学研究等领域的视频或音频作品。
基于许可证的作品托管与共享模式有效解决了创作者权利保护与知识开放共享之间的矛盾，本文提出的数据托管思想与之不谋而合。但令人担忧的是，作品的商业逐利性质最终可能背离知识开放共享的初衷，因为作品的托管机构包括谷歌、YouTube等商业平台。鉴于此，为了避免可能的商业利益冲突，数据托管的较好方案是:要么在可信的非营利性公共机构托管数据，要么在基于可信技术的Web3.0平台托管数据。
之前的想法也有过类似的情况。公共科学图书馆(PLOS)成立于2001年，是一个非营利组织，其宗旨是促进全球科学期刊的开放共享。20多年来，PLOS组织了许多有影响力的期刊进行公开分享。研究人员可以在经过严格的同行评审后，在PLOS上在线发布他们的研究成果，并且这些成果可以不受限制地免费获得。此外，PLOS还将与研究成果相关的基础数据存放在专门的数据库中，并与研究文章一起发布，从而确保文章的数据可以被验证，* *和重用，有助于推动新的科学研究。总体而言，PLOS创建的通信平台是一个可信的数据托管基础设施。
后一种想法正在积极探索中。区块链技术在版权确权和* *方面具有独特优势，可以有效避免商业利益和公共服务的冲突，不依赖特定机构。目前，知识共享正在积极研究如何将知识许可模式与Web3.0技术相结合，以便更好地实现知识的免费开放共享。
数据托管机构作为所有数据主体的受托人，集中管理数据资产，可以有效保证数据安全、数据可控和高效利用。就像前台的股票交易需要后台的股票登记存管一样，数据托管人只是承担了大数据交易所后端基础设施的角色，从而与大数据交易所共同构成了一个完整的大数据基础设施体系。数据托管机构可以是相关机构成立的数据托管产业联盟，促进数据共建共享；还可以利用区块链技术实现基于联盟链或托管公链的数据链托管、确认、交易、流通和权利分配。哪种方式更好，需要在以后的实践中进一步探索和验证。
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