一、问题的提出
全球数据交易市场的治理规则尚未统一，主要法域正通过规则制定争夺竞争优势。2022年，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《数据二十条》）确立了场内场外结合的数据要素流通和交易制度，提出“数据交易场所与数据商功能分离”（以下简称“所商分离”）。这区别于美国以数据商私主体为主导的市场路径，
1成为我国面向数据要素市场化配置作出的制度创新。而制度建设需与改革协同推进。针对当前数据交易所发展中存在的体制机制障碍，国家数据局、工业和信息化部、公安部、中国证监会四部门于2026年2月联合发布《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见》。此举标志着数据交易所建设进入“严控数量，适时开展整合优化”的阶段，为解决当前交易场所面临的系统性难题指明了方向。
在理论层面，数据交易所的制度性困境已引发学界关注。早在各地数据交易所蓬勃发展之际，有学者已指出，数据交易所主体在行政管理上“各自为政”
2、在制度建设上缺乏“信任机制”
3、在市场秩序上出现“竞争乱象”
4等问题。同时，另有学者依托数据交易所这一典型场景，从经济学、
5法学领域
6及不同部门法视角，对数据产权如何分置、
7数据产权登记如何实现交易、
8数据交易后如何入表
9与课税
10等基础问题展开探讨。随着数据交易所进入机构优化阶段，研究逐渐聚焦于数据交易市场行为规则的具体建构，其中市场主体定位问题成为研究焦点。
11然而，此问题错综复杂，难以仅凭横向比较予以解决。究其原因，现有规则多聚焦“所商分离”建构，而数据交易所制度的最终目标是推动交易向场内转移，
12且数据要素市场是全国统一大市场建设的重要组成部分，故亟须回归交易所模式的纵向视角，从制度演进路径中寻求系统性解决方案。
具体而言，数据交易所的组织形式与其社会功能定位之间存在掣肘，监管模式尚未明晰，进而制约制度建设。我国数据交易所多依据《中华人民共和国公司法》而采用营利法人的架构，
13现行监管规则多借鉴地方金融交易场所“证监会+自律”分层监管
14的模式。然而，数据交易所在“所商分离”下被赋予了公共性与公益性的政策期待，在基本业务、交易对象及运行机制方面，均显著区别于证券交易所，需要差异化的制度设计。据此，本文首先从法治视角剖析我国数据交易所的制度界定，揭示其制度掣肘的现实根源；其次，引入市场竞争的法治思维，弥合数据交易所的营利法人定位与公共功能之间的张力；最后，通过强化数据交易所内部积极义务与外部规制的程序保障与底线约束，推进构建以统一大市场为导向的监管体系。
二、数据交易所的基本属性与制度掣肘
我国数据交易所的初步制度建构在很大程度上借鉴了证券交易所的模式，尤以“所商分离”机制最为突出。实务界认为，证券市场的运作经验以及证券交易所与券商分离的制度安排，为数据交易所提供了重要参考。
15法学研究也表明，各地与数据交易相关的地方性法规、地方政府规章及规范性文件在制度建构上主要参照《中华人民共和国证券法》（以下简称《证券法》）和《证券交易所管理办法》。
16这强化了数据交易所坚持自律管理与行业特殊规制的监管特征，但数据交易在基本业务、交易对象、职权范围上与证券交易所存在显著差异之处。因此，随着地方实践与中央顶层设计协同推进、基础规则趋于统一，数据交易所有必要厘清其监管逻辑。
(一) 基本业务凸显私主体特性
数据交易所（Data Exchanges）是为推进数据要素市场化配置而依法设立的集中交易场所与综合服务平台，各国对其定义及制度定位存在差异。美国联邦贸易委员会在2014年将数据商（data brokers）界定为以收集、分析和分享消费者个人信息及其衍生品为主要业务，用于营销产品、验证个人身份或欺诈检测的公司，
17核心关注焦点在于消费者隐私保护。2022年，欧盟《数据治理法》（Data Governance Act）以“数据中介”为核心概念，规定不同场景下数据交易服务提供者的相应义务，将数据中介服务定义为“旨在通过技术、法律等手段，在数据主体、数据持有者和数据使用者之间建立以数据共享为目的的商业关系的服务，其中包括行使个人数据权利”。该法与同年颁布的《数字市场法》（Digital Markets Act）均体现了场景化治理。相比之下，我国自提出数据交易所概念后，尚未明确其官方含义。从《数据二十条》提出场内场外交易结合的二元路径看，数据交易所可被理解为相对于场外数据交易的制度化中介者。然而，这种自下而上的制度路径与自上而下的法律界定缺位并存，使数据交易所法律属性模糊，进而制约监管体系的科学建构。
为厘清数据交易所的性质，需先明确其业务的性质。通过检索相关省级文件，数据交易所的业务可归纳为以下类型：一是规则制定与制度建设，涵盖交易规则、业务流程、登记结算规则、风险控制与争议解决等内容；二是市场监督功能，例如，湖北省、福建省等地明确要求，数据交易所对违法违规行为负有发现、制止、上报责任；
18三是数据安全与信息保护，包括数据保密与访问控制、保密审查及信息披露与报送义务。此外，其业务还包括价值评估与定价服务、政策引导与鼓励进场、基础设施体系建设等职能。这些业务类型具有较强的公共性或准公共性色彩，使数据交易所不仅成为一个撮合交易的中介场所，更肩负着推动市场规则形成与场内合规监督的职能。这对数据交易所的规则制定能力以及数据要素市场的监管体系建构提出了更高要求。然而，当前制度供给不足，难以有效支撑业务开展，导致业务实践困境与制度供给缺乏之间形成负向循环，制约数据要素市场的健康发展。
一方面，当前数据交易所的业务实践尚未充分体现其基本职责。尤其在落实《数据二十条》对国家级数据交易所的“公共属性与公益定位”期待上，数据交易所体系现阶段仍存在完善空间。部分数据交易所已通过政策文件对业务类型与收费机制作出较为清晰的界定，初步区分营利性与非营利性服务。以北京国际大数据交易所为例，其业务被划分为入驻服务、交易过程性支持、撮合交易的顾问服务及交付服务，其中，为鼓励市场主体进场交易而暂不收取入驻服务费，其余服务则皆收取相应服务费。
19此设计在一定程度上体现出对市场属性的重视，但整体业务结构的单一也暴露出制度设计中的结构性矛盾，即公益性不等于非营利性，若过度强调“公益”而忽视市场化机制的激励功能，可能导致“有价无市”的虚假繁荣。截至2025年初，我国已有60多家存续的数据交易场所，
20部分地级市也相继建立区域性数据交易所，
21但大量数据交易所在发布首笔交易案例后鲜有后续报道。
22这一困境反映出，数据交易所的业务开展不仅关乎数据交易方的实际效益与参与意愿，更涉及如何通过规则精细化来实现市场培育与规模扩大目标的深层问题。
另一方面，数据交易所与数据商、第三方专业服务机构之间存在明显的业务混同。这一现象反映出当前数据交易所核心业务与附加业务的边界模糊，以及在实现公司营利目标与发挥基础设施制度作用之间的平衡困境。从制度目标看，数据交易所的核心业务应坚守公共性与公益性导向，附加业务则涉及数据交易过程的其他兜底功能。例如，上海数据交易所明确以“推动搭建安全、可信、可控、可追溯的数据交易环境，促进数据要素有序流通”为职责，除提供配套设施、制定完善交易规则以及提供交易数据的发布与管理外，还包括宣传推广、培训、咨询等市场培育服务。
23但从实践运行看，数据交易所的业务边界正在扩展，逐渐向数据商和第三方专业服务机构的功能靠拢。数据交易所的业务扩张虽然提升了交易便利性，但也造成了功能重叠与角色混淆。这种业务混同不仅导致数据交易所的公共性被削弱，也使其作为市场基础设施运营者与监管者的中立地位受到质疑，同时还可能会扭曲市场机制，挤压数据商与第三方机构的发展空间。
诚然，当前数据交易所与场外数据商在业务上的部分重合，可被视作数据交易所培育数据服务生态的阶段性成果。在推动数据要素化配置的初期，数据交易所通过提供一体化服务在一定程度上降低了数据交易的门槛，但当前数据交易所与场外数据商在功能与市场定位上已出现同质化竞争。这一现象的根本原因在于，数据作为交易客体，具有区别于传统商品的特殊性。在传统商品交易所中，交易所主要提供交易撮合、定价、交付、监管等中立性服务，不直接介入商品的生产、定价、营销，但数据交易所对交易的介入程度更高。这种角色的越位，使数据交易所与场外数据商、数据服务商之间形成直接替代关系。因此，在借鉴既有交易所业务运营规则的制度经验时，必须充分考虑数据交易的客体特点。
(二) 交易客体更需公共性保障
一方面，数据作为交易所场内交易的客体，对数据交易所“撮合交易”这一基本业务提出更高要求。数据交易所的商业模式属于交易中介，其经济合理性源于科斯的企业理论，即企业的形成在于内化部分市场交易成本。
24但仅凭交易中介降低交易成本的微观逻辑，尚不足以解释数据交易所面临的现实问题，因为数据这一交易客体与证券、一般物品等权属边界清晰的标的之间存在差异。在当前数据分类分级管理的背景下，权属边界相对清晰的企业数据与公共数据才得以进入场内流通，但学界对数据权属问题尚未形成定论，数据来源者与处理者的权利义务亦存在争议。
25在此情形下，数据中介难以像传统市场那样有效内化交易成本，反而会提高尽职调查、责任分配、争议解决等方面的成本，导致其偏离活跃场内交易的初衷，逐步转向以《中华人民共和国网络安全法》（以下简称《网络安全法》）、《中华人民共和国数据安全法》（以下简称《数据安全法》）等数据安全法律体系为主的监管导向。就数据交易所的基本业务定位而言，这种偏向改变了撮合机制的主要驱动力。撮合交易不再主要由交易双方的逐利动机驱动，而是依赖于对交易安全与合规确定性的需求。但与此同时，安全与合规通常意味着更高的审查强度与制度成本。这在短期内会压缩交易收益、降低市场主体入场意愿，使数据交易所难以具备场外数据商的低成本优势，需要政府基于整体风险治理“自上而下”推动入场交易，导致数据交易所制度呈现更明显的公权力干预色彩。
另一方面，数据价值的脆弱性，使得数据交易所在挖掘交易需求与培育交易市场方面面临更高的职责要求。数据在理想状态下具有非竞争性和非排他性，
26可复制且边际成本近乎为零，因而价值更易受损。中介交易的制度初衷在于转移委托方的交易风险，这也是中介“有偿性”的实质来源。
27但不同于传统中介，数据标的价值的脆弱性意味着对交易标的的保护尤为关键。此时，数据交易所若仅依赖中介合同中的保密义务，则难以提供真实有效的保障，也难以达到鼓励主体进场交易的目的。与此同时，在存量经济竞争的背景下，数据事实上已成为推动交易达成的关键客体，政策亦鼓励对可流通数据进行深加工。但现实中，主体加工意愿不足，部分大型互联网企业将数据汇聚于自身平台，经有限整理或与业务中收集的数据结合，以“自有数据”名义出售，且头部企业通过囤积数据与建立自有生态圈来实现数据闭环，更倾向于将数据打包为数据产品或服务，对外供给以获取更高收益。
28这也构成了数据交易所承担更多需求挖掘功能的现实动因。为化解数据交易的“阿罗信息悖论”
29，数据交易所需要明确的职责界定。因此，数据交易所的职责不能仅限于对标《证券法》自律监管提出的“勤勉尽责”义务，更需要关注其在市场运行中的特殊地位。
(三) 双重属性引发职权扩张担忧
《数据二十条》提出统筹构建规范高效的数据交易场所，具体而言：国家级数据交易场所突出其合规监管与基础服务功能，强化其公共属性与公益定位，旨在引导各类数据商进场交易；区域性数据交易场所与行业性数据交易平台则主要致力于推动区域、行业维度的数据流通与使用。这种分层架构服务于培育、扩大及统一市场的核心职能，使数据交易所职责的落实带有公权力干预色彩。数据交易所的组织形式会影响其职权范围，进而影响其社会功能的实现。例如，我国《民法典》以营利法人与非营利法人为基本分类。实践中，营利法人难以纯粹从事经营性公益行为，而从事公益行为的个人与组织又必须登记为非营利法人，这便形成了制度制约。
30虽然交易所制度在立法沿革中已放松营利性与非营利性的限制，我国《证券法》也于2005年修订后删除了对证券交易所是非营利法人的规定，但数据交易所市场私主体的定位，与顶层设计中对其社会公共性的功能期待之间，仍需理论加以解释，否则易产生激励不相容问题。
一方面，数据交易所与场外数据商在组织形式上未形成明显区分，但数据交易所在中介市场中具有制度性竞争优势。当前，我国数据交易所缺乏全国统一的专项牌照，主要凭各地方省级政府的行政许可设立，致使其在制度约束上仍沿用普通营利法人的规范。不同于《期货交易管理条例》明确规定“期货交易所不得直接或者间接参与期货交易”，数据交易所并未限制同业经营，甚至在现阶段鼓励场外数据商进入场内交易，导致二者业务领域重合，在市场的需求关系上产生替代性。同时，数据交易所依托国家制度建设，通常与地方政府存在密切联系，被普遍视为官方设立的交易场所与基础设施，这种制度在理论上也被纳入公平竞争审查范畴。
31但在全球范围内，对数据中介公平竞争问题的关注仍显不足。因此，这一问题也值得我国在制度构建中予以重视。
另一方面，顶层设计为数据交易所提供了市场运行中准公共性职权的依据，但也引发了自律性监管“公共性异化”
32的担忧。如前所述，我国数据交易所缺乏自上而下的统一定义以及公共管理职权的明确授权，各地方多根据实践与试点成效，允许数据交易所在一定范围内发布行为指南与交易规范。
33这种模式更接近于资本市场交易所的看门人机制
34。当数据交易所市场作为私主体兼具竞争者身份时，其自律式监管模式引发竞争法理论框架的重构，并受到全球执法机构的高度关注，欧盟《数字市场法》确立的看门人制度便是典型回应。
35这些实务界与理论界的动向进一步表明，在数据要素市场中，一旦原本具有公共属性的“准政府”职能转由私主体承担，即便制度设计目标得以推进，也难以回避对监管模式的追问：在此情境下，若仅依赖自律式监管与行业规制，是否足以实现风险控制与秩序维护？
三、监管范式的转向与看门人理论引入
数据交易所在制度定位上属于市场化私主体，但政策层面倾向于赋予其更强的自律监管职权。这种私主体的市场定位与顶层设计所期待的社会公共性功能叠加，容易引发对监管职权扩张的担忧。基于此，数据交易所的监管范式有必要从自律监管转向更具制度性的市场规制。
(一) “看门人”对数据交易所的适配性
鉴于数字经济中传统外部规制存在明显滞后性，数据交易所的规制重心应由事后监管转向事前防范。因此，有必要重塑数据交易所的内部交易规则，明确其作为“看门人”的法定义务。看门人理论源于第三方中介性组织的治理研究，由克拉克曼（Reinier H. Kraakman）最早提出。早期，“看门人”指能够通过拒绝向不当行为者提供支持（withholding support）来阻止其不当行为的第三方，体现为一种对交易流程的控制力。此时的“门”通常指交易中至关重要的专门商品、服务或认证，
36故看门人理论最早在资本市场中得到广泛应用。例如，在资本市场中，审计报告与法律意见对交易的达成至关重要，会计师与律师成为防止欺诈性证券交易的“看门人”。技术进步不断推动经济社会发展，催生全球性规制变革，“看门人”的控制力亦依据其技术特征而产生调整。在平台经济时期，“看门人”的交易控制力源于平台作为互联网经济基础设施的主导地位，
37这种权力集中也引发了对“赢者通吃”效应的市场担忧。
38
看门人理论的制度意义还在于，为私主体具有监管职权后如何构建其责任体系提供了基本的制度思路。看门人责任（gatekeeper liability）最初是指通过赋予“看门人”法定义务，要求其拒绝向违法行为提供关键支持，否则将对其施加民事或刑事制裁。
39该责任经哈姆达尼（Assaf Hamdani）进一步研究，被区分为两种类型，
40为责任的精准设定提供了理论依据。在竞争法领域，最新的立法研究聚焦于平台作为自律式“看门人”与平台内商家之间的竞争关系。
41美国的看门人责任制度在一定程度上延续了新公用事业理论的思路。随着新布兰代斯学派提出“大的即坏的”（Big is bad）的主张，该理论推动执法回归结构主义路径，由此获得了更多学理支持。相比之下，欧盟则通过《数字市场法》的明确立法，直接将“看门人”纳入监管框架。
42我国竞争法学界对平台经济领域的看门人制度持审慎态度，强调应立足于本国国情，从国家利益最大化视角出发作出理性制度选择。
43针对网络平台治理，有学者亦关注到看门人制度在解决特定问题时可设定特殊义务的制度价值，并据此提出了较为详尽的法律条文设计。
44鉴于数据交易所作为数据要素市场基础设施的核心地位，引入看门人制度以完善职责体系和监管框架不仅具有现实必要性，也具备充分的制度可行性。
(二) “看门人”的积极与消极义务之区分
基于看门人理论在责任制定方面的既有研究，积极义务与消极义务的划分是最直接、最基础的义务分类维度。针对看门人主体责任的建构，齐特林（Jonathan Zittrain）在克拉克曼类型化“看门人”的基础上，进一步细化了看门人监管责任的制度设计。随着互联网技术发展，传统的直接监管方式面临挑战，可通过两种替代路径予以补充：一是借助中介机构来实现对个人行为的监管，二是改进技术手段以提升识别、监管个人行为的效率。在责任承担范围的界定上，积极义务指“看门人”需主动采取行动监控、过滤或阻止侵权行为，消极义务则指“看门人”仅需不主动协助侵权，且仅在“知道或应当知道”侵权时才承担相应责任。
46《数字市场法》在确立看门人义务结构时，并未直接采用积极义务与消极义务的二分法，而是通过条款设置区分了无需进一步详细规定的义务与可以进一步细化的义务，典型如第5条与第6条。但无论属于哪一类，这些义务都包含了“不得做某事”的禁止性义务以及“必须做某事”的命令性义务。
47因此，基于全球已有的立法实践，看门人义务也可在积极义务的“作为”与消极义务的“不作为”框架下加以理解与分析。
在具体的制度建设中，看门人积极义务与消极义务的侧重点存在明显差异，体现出理论在制度实践中的创新与发展。早期的看门人理论以禁止性消极义务为主、以命令性积极义务为辅，这与哈姆达尼所指出的责任适用条件密切相关。美国联邦最高法院Grokster案
48是美国早期体现看门人义务责任承担的典型案件，探讨了是否应要求软件制造商以及从事类似软件开发的厂商承担看门人积极义务。法院最终选择了较温和的监管路径，以避免强加积极义务可能带来的成本，尤其是施加给无辜第三方的摩擦性负担。
49相比之下，欧盟《数字市场法》为“看门人”设置了事前（ex ante）的义务体系，与早期看门人义务的理论构想在积极义务和消极义务的侧重上形成了显著差异：从第5条与第6条所规定的义务数量看，数字市场看门人的积极义务数量占比更高。但相较于欧盟传统的竞争执法依据即《欧盟运行条约》（Treaty on the Functioning of the European Union）第101条与第102条，《数字市场法》所采用的事前监管模式使得看门人消极义务在实践效果上仍占主导。
50当前，成熟的看门人义务结构既吸收了反垄断的实践经验，又通过事前监管弥补了传统事后追责模式的不足，其最终目标是恢复市场的可竞争性与公平性，核心在于内部积极义务的履行。依此法理，数据交易所作为数据要素市场看门人应主动履行相应义务。
值得注意的是，看门人制度并未将义务结构直接匹配职责（duty）与监管（regulation）的逻辑框架。事实上，义务与责任、职责与监管这两组概念之间的关系在理论与实践中容易产生混淆。在民法理论中，义务与责任的关系存在三种不同的学说，呈现基本观点的分野。其中，罗马法并未对其进行区分，而支持区分义务与责任的学说又可进一步细分为义务说、制裁说、后果说。例如，法律责任后果说认为，民事责任是违反民事义务所导致的法律后果，而民事义务则体现具体的作为和不作为。
51相比之下，职责与监管的区分较为清晰，而义务与责任如何与之关联仍需进一步探讨。就看门人制度而言，其积极义务与消极义务，同职责与监管高度关联。通常，积极义务对应监管所要求的主动职责，而消极义务则更多体现为监管所允许的被动职责。二者的区别在于，职责指向看门人内部应承担的义务，例如网络平台治理中的通知删除规则；
52而监管侧重于外部施加的法律，表现为法律明确要求或禁止的行为。因此，看门人义务结构对数据交易所职责建构具有重要的理论参考意义。
(三) 数据交易所积极义务的应然阐释
数据交易所可借鉴看门人义务结构进行制度完善。传统交易所制度以消极义务为主，数据交易所的制度建构更应充分发挥内部积极义务的重要作用。《证券法》对于证券交易所的制度安排，核心在于禁止违规行为，通过大量禁止性条款构建消极义务以维护市场秩序。因此，证券交易所在此类制度框架下的核心角色是规则执行者，而非主动服务提供者。然而，数据交易所的制度设计突破了传统以消极义务为主的框架，转而通过法定或约定的积极义务，推动构建可信的数据流通交易制度。
53在法规层面，《数据安全法》第四章明确了数据处理者、关键信息基础设施运营者、数据交易中介服务提供者等主体应履行相应义务，而非仅限于禁止其违规行为。此外，《数据二十条》以及各地出台的数据条例，亦对数据交易所义务的建构加以明确。在实践层面，上海数据交易所、
54深圳数据交易所、
55北京国际大数据交易所
56等各地方数据交易平台已明确其各自需承担的具体作为义务。因此，既有实践已充分表明，数据交易所的制度建构基于法定积极义务和实践主动作为，能够构建可信、安全、高效的交易生态。
理论上，交易所作为“看门人”的义务结构侧重于积极义务还是消极义务，取决于其二阶规则。传统资本市场交易所的义务体系源于其作为自律组织的定位，核心目标在于维护市场秩序、防范金融风险，故其义务体系以消极义务为核心，以积极义务为辅助。然而，数据交易所兼具营利性与公共性的双重属性，与证券交易所作为纯金融基础设施的定位存在显著差异。数据交易所不仅开展核心的撮合业务，还具备提供数据产品、服务集群以及培育、扩大及统一市场等附加功能。因此，数据交易所制度设计更需依赖积极义务的统筹与引导，而非仅以禁止性行为规定进行约束。对此，欧盟《数字市场法》并未随意设定看门人义务结构，而是审慎平衡多元企业经营自由与其他主体基本权利之间的关系。欧盟法域认为，“看门人”开展商业活动的自由，实际上是对欧盟立法和行政行为的制约，同时也对成员国在实施欧盟法律时的行为形成规范和约束。当此类自由与其他权利和利益发生冲突或矛盾时，必须通过平衡机制加以解决，并要求符合比例原则。
57因此，重视积极义务而非仅依赖消极义务，也是主动解决利益冲突、实现多元平衡的治理路径。
具体而言，《数字市场法》看门人义务结构的制度构建具有清晰的逻辑层次。首先，第3条确立了“看门人”的认定标准，其中，实体条件要求同时满足“对内部市场具有重大影响”“提供的核心平台服务是商业用户接触终端用户的重要门户”“其地位已经稳固且持久或可预见地将在近期形成这种稳固持久地位”，此外还辅以数量门槛的推定机制与欧盟委员会的指定程序。其次，第5条至第7条共同构成了“看门人”的行为义务体系，既包含开放、互操作、数据访问、可卸载与可切换等积极义务，也包括禁止数据跨用、禁止自我优待、禁止强制搭售或绑定、禁止限制站外交易与投诉救济等消极义务。值得注意的是，部分条款还具有双重属性。最后，除上述核心义务外，《数字市场法》还规定了第11条报告义务、第13条反规避义务以及第14条报告企业合并情况的义务等。落实到数据交易所层面，构建核心积极义务需要服务于培育、扩大及统一市场的制度目标，促进入场交易；与此同时，消极义务也有其必要性，在制度构建中可作为外部约束保障数据交易所对积极义务的履行。
四、数据交易所内部积极义务的建构
数据交易所的看门人义务结构应以积极义务为主，以实现对交易行为的引导功能。为此，需构建起分层递进的义务结构。在数据交易所的核心业务中，首先应是基于中介交易模式的撮合职能；其次是服务于市场培育、扩张及统一的供给职能；最后，风险防范与安全保障职能因其可归入监管体系，属于外部对数据交易所的约束，也是公权力赋予数据交易所一定监管职权的基础。值得注意的是，虽然三种职能面向均可通过命令性与禁止性义务的形式呈现，但积极与消极义务的实质差异可依据对内义务（duty of）与外部监管约束（regulation on）加以区分。
(一) 面向市场效益的可竞争义务
现有的数据交易制度与地方规则总体上为数据交易安全投入了较多规范资源，但对交易效益维度则关注不足。为弥补这一结构性失衡，有必要构建数据交易所面向市场效益的可竞争义务，聚焦数据交易所作为中介的撮合交易职能与信义义务，进而降低市场交易成本，促进市场培育与扩大。
1. 以公平服务为核心的撮合交易义务
数据交易所本质上是数据中介，《民法典》第961条将中介合同定义为“报告订立合同的机会或提供订立合同的媒介服务”，故数据交易所的制度重心应落在媒介服务的交易撮合义务上。在当前“所商分离”的架构下，数据交易所的撮合义务聚焦谁能进场、如何进场以及如何参与交易的问题。对此，欧盟《数据治理法》结合《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation）对数据中介提出要求，旨在实现“信任构建”与“公平共享”，这为数据交易所履行撮合交易的义务提供了核心准则。
（1）无歧视的鼓励进场
欧盟《数据治理法》第12条（f）明确要求，中介服务的接入程序应当对数据主体、数据持有者、数据使用者公平、透明、无歧视。欧盟委员会的官方说明进一步指出，商业条款与定价不得以是否同时使用该中介的其他服务为条件实施歧视行为。这将无歧视与商业中立确立为数据中介必须恪守的规范准则。在此基础上，有必要对歧视的对象作进一步区分：其一是针对主体的歧视，即对参与入场交易的市场主体差别对待；其二是针对客体的歧视，即对交易标的数据类型、用途或交易条件的差别化安排。
对此，数据交易所应降低主体进入门槛以鼓励更多市场主体入场交易，不得对主体实施歧视，但可设置相应的资质与合规要求以筛选可交易的数据标的。例如，一些数据交易所明确了鼓励和引导入场交易的数据产品类别，但条目多为功能性或主体来源的概括性描述，缺乏可操作的具体资质标准，难以有效指导实践。为弥补上述短板，增强规则的可执行性，数据交易所应基于数据分类分级管理制度，完善交易标的“黑名单”“白名单”“灰名单”，其中，禁止交易与强制入场交易的标的主要由法律、法规规定，数据交易所可在此基础上进一步细化。最关键的是，鼓励进场交易是数据交易所撮合交易的核心目标，因此各交易所应为此提供充分的服务支撑。综合地方既有规则脉络，鼓励进场的标的类型可概括为三种：一是数据商开发的高质量数据产品；
58二是能够打通产业链与公共服务链，并具备跨区域、跨行业、跨系统流通价值的数据产品；
59三是国有及国有控股企业、国有实际控制企业形成的数据产品。
60由此可见，数据交易所虽可对交易客体进行规则化筛选，但此类规则的功能重心仍应落在鼓励合格标的入场交易上，服务于撮合与市场培育目标。
（2）信任构建的信义义务
欧盟《数据治理法》第12条（m）要求数据中介“以数据主体最佳利益行事”，构成数据交易所的信义义务。事实上，数据交易所面临双重市场压力，一方面需与场外同业竞争者即数据商竞争撮合交易业务，另一方面需防范数据交易双方在中介撮合环节“跳单”。因此，数据交易所中介服务与直接交易之间客观上存在替代关系。基于此，数据交易所的服务对象主要包括两类，即参与中介交易的直接交易者以及提供中介交易服务的数据商。进而，信义义务必须明确数据交易所服务的对象，否则数据交易所在与数据商竞争时易实施歧视行为。
具体而言，可参照欧盟《数字市场法》第5条第3款所规定的“不得限制场内数据商在其他渠道以不同价格或条件销售”的看门人义务。尽管该义务以禁止性规定的形式呈现，但落实“反限制”仍需以明确相应的积极义务为基础。例如，该法第5条第4款要求允许商业用户免费对外沟通、推广并与用户达成站外交易，是最典型的反转向（anti-steering）规则。欧盟委员会在苹果音乐流媒体的反垄断案件中，亦将反转向义务细化为开发者应免费告知用户替代购买方式、引导至替代渠道并允许完成购买。
61此外，该法第5条第5款允许终端用户在应用内使用站外购买的内容或权益，以回应站外成交后能否回到场内使用的问题，实质涉及数据交易所在交易双方“跳单”后是否具备惩罚职权。数据交易所对上述积极义务建构方式的吸纳，体现出立法对进场交易撮合的宽容态度。
2. 服务于市场培育、扩张及统一的登记义务
数据产权登记是数据基础制度的重要组成部分，也是数据交易所制度建构的又一细分领域。
62从看门人义务视角出发，登记规则的构建应立足于交易成本理论，着力提升场内数据交易的合规优势。
63实际上，广义的登记制度是数据交易所除撮合交易业务外的一项重要业务，与撮合交易的本质区别在于数据交易所介入交易的程度不同。登记规则具体涉及数据交易所提供的信息披露、数据来源审查、质量评估等，以及由此形成的行业标准与规范，其背后机制是为场内的中介交易提供更强的信任背书，从而降低交易撮合成本。
对此，数据交易所应积极为场内交易提供主体登记与标的审核，并据此形成清晰、可追溯的核心流程体系。地方实践中，交易双方在主体登记环节均需通过数据交易所进行登记，标的审核则基于数据提供方提交的标的样例、数据来源证明、合法合规证明文件等材料，
64由数据交易所对标的来源合法性、质量合规性、个人信息授权情况进行审查，
65审核通过后出具标的登记凭证，形成“一主体一登记”“一标的一登记”
66。同时，在交易记录留存环节，数据交易所应对登记、磋商、合同、结算、交付等全流程资料进行留存，且确定明确的保存期限。
67
需要指出的是，数据交易所通过登记、审核、全流程留痕等安排所实现的风险化解，并不等同于对风险的责任转移。通过前置性程序与可追溯机制缓解信息不对称，压缩违规空间并提升纠纷可归因性，数据交易所为交易双方提供可信赖的安全预期，但并非替代交易主体承担其数据来源核验、授权、合规义务。正因如此，看门人义务通过增加数据中介这一交易环节来提升交易市场的安全性，相较于单纯的行业自律式监管具有更强的制度优势。
(二) 面向安全的基础设施风控义务
鉴于数据交易标的的特殊性，数据交易所应严格落实法律法规对数据交易安全性的要求。作为数据交易市场的基础设施，数据交易所需为从进场环节到交易达成后的全过程提供安全保障，并结合最新技术加以实现。
1. 针对数据的安全性审查
对进场数据的安全性审查需要从源头把控数据质量与安全风险，维护好场内交易的数据安全与流动。
68当前，各地对进场数据的既有规定并未统一。例如，上海数据交易所规定其承担形式审核义务而实质性审核责任由其他服务商承担，
69贵阳大数据交易所也仅将其实质性审查限定在数据产品处理方面。
70对此，数据交易所可基于安全性的制度要求，建立一套管控程序流程，以回应数据交易的高风险性。
具体而言，为前置化、程序化地控制数据交易的高风险性，数据交易所的安全性审查应承担数据分类分级、隐私保护、风险防控等基础责任。数据交易所应对交易标的来源与权利基础、分级分类适配、质量合规与安全控制措施等进行核验，并将审查结论与风险提示固化为交易前置条件。同时，为避免审查止于“进场”而失效，数据交易所还应配置贯穿交易全链条的安全事件处置机制与应急预案，并设置可执行的事件报告与通知安排。例如，美国加利福尼亚州在《删除法案》（Delete Act）框架下由州隐私保护机构上线政府平台“DROP”（Delete Request and Opt-out Platform），允许居民通过统一入口向已登记的数据经纪商提出删除请求，以强化个人对其数据的控制，并降低数据被持续交易带来的外溢风险。
71由此可见，引入并强化数据交易所的实质性审查并非“替代”交易主体责任，而是通过制度化增信与全流程治理，降低交易不确定性并提升可交易性，从而为合规数据的进场交易提供必要的安全基础。
2. 进场交易全过程的保密
在《数据二十条》框架下，作为场内交易的组织者与管理方，数据交易所按层级可分为国家级、区域性、行业性三类。这些数据交易所均负有以“不得披露、不得泄露、不得擅自使用”为核心的保密义务，并恪守基础性的保存期限与保密范围等要求。
（1）保密义务的期限延长
由于现行法尚未就数据交易合同设置特别的附随义务规则，数据交易所的中介活动原则上应适用《民法典》第509条所规定的一般性合同履行规则及其中的保密义务。
72然而，数据中介的保密义务应覆盖全部交易环节与节点，而非仅限于中介交易结束后，否则交易委托方将被迫面临多次泄露的风险与损害。因此，考虑到数据的持续性交易特征，传统意义上的后合同义务亦有必要适度扩张。尤其鉴于数据标的价值的脆弱性，中介人的保密义务应当向交易前端与后端延伸。
具体而言，在存储规则方面，数据中介的保密义务应具备持续动态属性，而非仅作阶段性履行。数据中介在提供中介服务过程中获取的各类数据，无论处于交易磋商、履约还是后续阶段，均面临因泄露、滥用或不当留存而导致数据价值减损的风险。因此，应明确相关数据的存储规则，设定合理且可预见的保存期限，避免数据被不必要地长期留存。另外，在删除规则方面，应确立数据中介于交易关系终止后对原始数据的法定删除义务。该义务的正当性在于，数据中介的合法收益应源自其提供的专业中介服务本身，而非对数据资源的持续控制。若允许数据中介在交易结束后继续持有数据，将实质上赋予其数据资源控制权，进而对数据主体权益产生潜在侵害。因此，删除义务既是对数据安全权益的保护，也是对中介行为边界的有效规范。
（2）保密内容的范围扩大
在保密内容层面，数据中介的附随保密义务应以“交易信息—获悉信息—过程记录”三类信息为对象，确保保密范围覆盖交易全流程而非仅限标的本身。一方面，交易过程中形成或提交的非公开材料应纳入保护范围，包括主体身份信息、标的样例、交易磋商记录、合同文本、结算凭证，以及登记、撮合、交易、结算、交付等全流程记录。
73另一方面，中介在履行职责过程中获悉的非公开信息亦应受保护，包括禁止交易的数据、非本交易所涉的数据产品细节及其授权范围等。
74此类信息往往涉及主体的商业利益与用户权益，若泄露或不当披露，可能引发信任侵害、竞争失序、数据滥用等风险。基于此，美国消费者信息保护的立法对我国既有规则优化具有借鉴价值。《数据经纪商问责制和透明度法案》（Data Broker Accountability and Transparency Act of 2020）要求数据经纪人对消费者数据承担保密与目的限制义务，并明确禁止在设置“选择退出”机制时泄露消费者的退出意愿。该立法表明，交易信息本身亦可能具有独立价值与竞争敏感性。我国现行规则对个人信息与商业秘密已形成基础保护，
75但针对“数据交易信息”的独立保密义务规制尚不充分，因而有必要在数据交易所规则体系中明确将其纳入保密范围。
3. 履行技术安全保障义务
数据交易面对泄露、篡改、滥用、未授权访问等系统性风险，仅靠合同保密条款或事后救济难以形成可验证的安全预期。因此，作为“看门人”的数据交易所，必须通过可追溯、可约束的技术治理来构建制度性信任。对此，《网络安全法》第23条、《数据安全法》第33条、《个人信息保护法》第56条提供了交易留存的法律依据，确保安全事件发生时，能回溯数据处理的全过程，定位风险源头。此外，《网络安全法》第29条也要求加强风险监测，及时化解风险并处置安全事件，及时告知用户并上报有关部门。这表明，必要的安全技术措施是构建数据中介服务交易秩序与可信生态的基础条件。
具体而言，数据交易所宜构建分层递进的技术安全保障义务体系，并与分类分级制度相衔接。第一，分类分级与元数据标记。通过数据资产登记与元数据管理，对数据等级、用途、授权边界进行结构化固化。例如，上海数据交易所上线的数据资产卡片系统，以“自主管理、链上共证”为理念，推动数据资产全过程的规范化、标准化、价值化管理。
76第二，隐私与合规保护技术。对高敏数据优先适用去标识化处理，并依托联邦学习、差分隐私等技术实现隐私计算。例如，新加坡“Trusted Data”框架围绕数据共享策略、法律监管规则、技术与组织方案以及数据共享操作要件，形成了数据共享协议、透明度与问责制、保留与处置规则，以及包含公平与伦理的信托原则附录，
77构建“框架+模板+隐私法”的数据交易模式。
78第三，可控、可追溯的安全保障机制。
79例如，欧盟《数据治理法》第12条要求数据中介一方面留存活动日志以确保交易活动可追溯，另一方面确保竞争敏感信息的存储与传输适用最高安全等级。这为我国可信数据空间生态建设提供了当前阶段可参照的技术面向与功能调试。
五、数据交易所积极义务的外部约束
数据交易所的规则建构需形成内外协同的双层义务结构。内部义务与外部监管的核心差异在于：内部积极义务构成规制的实体核心，强调数据交易所作为“看门人”对场内数据要素市场生态的自我约束与结构性优化；外部监管是内部义务的程序性保障与底线性约束，体现为公权力对“看门人”资格的认定、持续监督以及在规则失灵时的兜底性救济。外部监管以确保内部义务落地为旨归，能有效避免公权力对数据交易市场动态运行的过度干预。
(一) 面向义务落实的分类分级监管
数据交易所的外部约束应优先服务于内部积极义务的落实，为此数据交易所需结合其作为“看门人”的市场定位，开展定期评估与监测。对此，看门人资格认定应与数据交易所交易标的管理相衔接，同时与事后追责机制中的责任承担规则相协调。
1. 看门人资格认定与分类分级监管
首先，看门人资格的定性判断应围绕“瓶颈地位”展开，即根据数据交易所的交易规模、市场份额或市场影响力是否达到显著程度来认定。当前，数据交易所被视为数据供需双方接入市场的关键节点，
80表明其瓶颈地位往往与对关键数据客体的掌控密切相关。一方面，这与《数据安全法》第21条确立的数据分类分级保护制度以及《个人信息保护法》第28条关于敏感个人信息的特别规则相契合，数据交易所必须将上述要求纳入交易规则，并据此对数据来源的合法性、权利基础、隐私合规性进行实质核验。另一方面，数据交易所的市场地位还应具备持续稳定性与一定的市场壁垒，避免将短期规模波动误判为结构性瓶颈。这亦与当前对数据交易所“严控数量，适时开展整合优化”的制度导向相衔接。
其次，鉴于数据交易场所体系内部的差异化，看门人资格应在定性判断基础上，辅以规模效应等定量门槛加以验证。在全国一体化数据交易场所体系“1+N+X”的布局下，国家级数据交易所依托政策试点与技术优势，能实现全国性的要素集聚与规则外溢，具有更强的规模效应。例如，深圳数据交易所、上海数据交易所、北京国际大数据交易所等头部交易所的交易额远超其他地方数据交易所。
81而区域级、行业级数据交易所则聚焦特定范围的数据资源，禀赋效应远低于国家级数据交易所。其中，行业级数据交易所侧重于数据定制化服务，填补国家级、区域级数据交易所在满足垂直场景数据交易需求上的空白。诚然，区域级、行业级数据交易所难以成为全国性市场的“看门人”，但数据要素交易很少受地理因素的限制，交易行为更多体现为交易成本理论的影响，故也可能形成“瓶颈地位”。因此，对特定交易所课以看门人义务，应以其在对应市场中的规模效应与不可替代性为前提。当然，该前提成立的基础在于，数据交易所坚持市场私主体的定位，与场外数据商公平竞争，避免利用场内管理职权固化不合理的竞争优势。
最后，看门人资格的定性与定量判断标准应配套动态的事后调整机制，与交易标的即数据的分类分级管理保持联动。数据分类分级管理作为《数据安全法》《个人信息保护法》确立的核心制度，强调依据数据的重要性与敏感性实施差异化保护。数据交易所的数据入场审核、全过程保密义务、技术安全保障义务，均以分类分级为规则触发条件。由此，当分类分级规则被嵌入交易规则后，数据交易所可针对不同数据与不同交易主体设置差异化准入标准、条款或技术控制手段，也更容易引发不公平竞争与差别待遇的风险。因此，应结合分类分级规则与市场结构的变化，动态评估并调整数据交易所的看门人资格及其公共职能授权边界，确保差异化安全治理与公平竞争之间形成可校准的制度平衡。
2. 明确看门人责任承担规则
数据交易所制度需明确责任承担机制，这也是看门人理论自提出以来持续讨论的核心问题。哈姆达尼对看门人理论的核心贡献之一，是提出看门人责任的权衡框架，以平衡阻止不当行为与避免干扰合法市场活动之间的关系。据此，他将看门人责任分为严格责任（Strict Liability）与过失责任（Negligence-Based Liability），以便外部公权力在不同场景下选择更优的责任标准。当“看门人”能精准识别场内风险或完全消除不当行为时，公权力无需掌握适用过失责任所需的“合理注意”标准信息，可直接督促“看门人”采取最优监控措施。而当公权力能明确“合理注意”标准且信息充分时，过失责任更为适宜。此时，“看门人”仅需履行“合理注意”义务，无需对所有场内不当行为承担责任，于“看门人”而言成本更低且避免过度干扰市场。因此，以“合理注意”的过失责任为一般原则，以公权力监管为注意标准的制定与执行机制，以严格责任作为例外补强，
82能够实现对“看门人”的有限责任设置。这一框架与欧盟《数字服务法案》（Digital Services Act）针对核心中介服务提供者设立的附条件责任豁免制度具有相似性。相较于发展成熟的证券市场，数据市场的相关制度尚不完善。因而，与证券发行中介的“进门人”（发行人，即交易方）与“出证人”（中介机构，即场外第三方服务机构）
83相比，数据交易所违规运营所引发的负面市场效果更为严重。对此，立法需明确责任承担规则，以激励作为“看门人”的经营者充分发挥其职能。
鉴于此，数据中介法律义务框架应当明确违约责任的构成要件。数据交易所的违约责任与侵权责任界定，需以介入程度与义务层次的匹配为核心。针对仅提供交易信息、撮合缔约的低介入场景，即早期中介合同所规范的媒介服务，数据交易所应承担如实报告、禁止欺诈等消极义务。对于涉及数据来源、权属、合规等实质审核场景，以及利用算法进行撮合的运营模式，数据交易所应履行包括数据实质把关、算法透明度披露在内的积极义务。此外，除核心的撮合服务外，对于综合开展合规咨询、质量评估、数据信托等其他业务的数据交易所，应积极要求其履行建立风险隔离机制、保障交易公平等积极义务，并实施更强的外部规制约束。
(二) 面向统一大市场的竞争性监管
我国各地方数据交易所的既有规则对数据交易安全风险的监管回应相对充分，而竞争导向型制度供给则相对不足。数据交易场所体系建构的终极目标在于推动数据要素交易“向场内迁移”，并服务于全国统一大市场建设。因此，将公平竞争规则提升至与交易安全并列的制度地位具有重要意义。为实现这一目标，外部监管需校准数据交易所的内部职权，防止其看门人地位发生公共性异化。
一方面，现阶段我国数据交易的治理重心应逐步转向公平竞争的统一大市场建设。地方层面的数据流通交易规则虽有体现竞争法原则
84的表述，但市场秩序维护与合规监管仍主要依托以“公开”为核心的安全保障规则，而非以“公平”为导向的竞争性规则。例如，数据交易所通过审核数据来源与交易身份以留存记录，通过监督交易结算与交付以保障资金安全，核心目的在于构建安全可控、可追溯的交易环境。然而，市场培育与扩大的过程本质上是竞争逐步展开的过程，故公平交易风险治理亦应被纳入核心治理议程。
另一方面，当前数据交易所频繁发布交易规则类文件，且不少是与政府部门联合出台，使得数据交易所在一定程度上可能被视为承担公共管理职能的制度载体。
85由此，需重点防范数据产品交易规则、会员准入标准、收费办法、数据定价指引等具有竞争影响的文件中涉及竞争秩序的内容引发反竞争风险。在比较法上，韩国《数据产业与数据利用促进框架法》通过要求主管机关营造公平竞争环境、禁止利用地位强加不公平合同或攫取不当利益，并结合标准合同制定与使用情况检查，实现对公平竞争的间接保障。
86与此呼应，我国已由国家数据局与市场监管部门联合发布数据流通交易合同示范文本。
87需要注意的是，区别于欧盟明文规定禁止歧视的条款，韩国现有规定侧重于竞争的间接保障，因而更适合作为外部规制约束，间接督促数据交易所履行维护竞争的义务。据此，我国数据交易所更需构建面向统一大市场的竞争性监管体系，对数据交易所内部积极义务结构施加外部可竞争性约束，在不削弱安全治理效能的前提下，确保数据要素在全国范围内实现公平、开放、有序流通。
六、总 结
2025年10月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》颁布，明确“十五五”时期要健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场。2026年政府工作报告将“着力建设强大国内市场”列为首要任务，培育数据流通服务机构、加快推进数据要素市场化价值化成为当前市场主体与监管部门共同深耕的关键议题。数据交易所兼具经营者的私主体属性与公共性的社会功能面向，肩负整治黑市交易、数据寡头垄断等市场问题，以及化解数据权属不清、安全保障不足等安全问题的使命，因此亟须丰富理论支撑与制度供给。鉴于数据交易所在市场中的定位与看门人理论相适配，应当对其构建内部义务、外部规制并行的双重义务体系，并通过动态调整评估进行监管，保障当前“所商分离”阶段性制度安排的平稳运行。同时，通过逐步完善制度价值集群、动态调整制度重心，数据交易场所体系的构建应依托统一规则、互联互通、竞争中立的制度安排，最终实现服务全国统一大市场建设的目标。
1参见Federal Trade Commission, Data Brokers: A Call for Transparency and Accountability, at https://www.ftc.gov/reports/data-brokers-call-transparency-accountability-report-federal-trade-commission-may-2014, 2026年2月23日访问。
2杨显滨：《论场内数据交易的法律制度建构》，《政治与法律》2024年第5期。
3申卫星、李卓凡：《论数据交易信赖保护的公开市场规则》，《法制与社会发展》2025年第5期。
4袁康：《数据交易场所的地方竞争及其制度纠偏》，《政法论丛》2026年第1期。
5何玉长、王伟：《数据要素市场化的理论阐释》，《当代经济研究》2021年第4期。
6申卫星：《数据产权的力度和限度》，《东方法学》2025年第1期；程啸：《数据产权与交易法律制度研究》，《华东政法大学学报》2025年第2期；孙莹：《企业数据确权与授权机制研究》，《比较法研究》2023年第3期。
7姚佳：《数据产权的创设基础与制度功能》，《中国法律评论》2026年第3期。
8刘云、叶玲：《论数据产权登记制度的体系化设计》，《贵州大学学报（社会科学版）》2025年第1期。
9许多奇：《数据资产入表的理性预期风险与合规调适》，《湖南大学学报（社会科学版）》2025年第3期。
10李乔彧、欧颖：《论企业数据交易的所得税法适用》，《上海财经大学学报》2025年第2期。
11张钦昱、王淑瑶：《论数据商数据行为的监管》，《北京工商大学学报（社会科学版）》2025年第6期；郭如愿：《企业数据交易的底层逻辑、现实困境及范式重构》，《中国流通经济》2026年第4期。
12欧阳日辉：《数据要素流通的制度逻辑》，《人民论坛·学术前沿》2023年第6期。
13例如，北京国际大数据交易所为国有全资公司；参见北京国际大数据交易所网站：《工商注册登记等公司基本信息》，2022年2月7日，https://www.bjidex.com/infoDetail/NZzR4kKHlt，2026年2月23日访问。参见《上海市交易场所管理暂行办法》（沪府规〔2025〕2号）、《内蒙古自治区交易场所管理办法》（内政发〔2020〕6号）、山西省《数据流通交易管理办法（试行）》（晋数规〔2025〕2号）。
14章武生：《美国证券市场监管的分析与借鉴》，《东方法学》2017年第2期。
11参见财联社：《北京：打造国家级数据交易所 加强北京国际大数据交易所与北京证券交易所联动》，2025年4月8日，https://www.cls.cn/detail/1996517，2026年2月23日访问。
12杨显滨：《论场内数据交易的法律制度建构》，《政治与法律》2024年第5期。
17参见Federal Trade Commission, Data Brokers: A Call for Transparency and Accountability, at https://www.ftc.gov/reports/data-brokers-call-transparency-accountability-report-federal-trade-commission-may-2014, 2026年2月23日访问。
18参见《湖北省数据流通交易暂行办法》（鄂数发〔2026〕8号）、《福建省数据流通交易管理办法（试行）》（闽数据〔2025〕61号）。
19《北京国际大数据交易所有限责任公司 数据交易业务收费标准（试行）》。
20袁康：《数据交易场所的地方竞争及其制度纠偏》，《政法论丛》2026年第1期。
21例如，全国首家大数据交易所为贵阳大数据交易所有限责任公司，东北地区首家数据交易所坐落于长春市，江苏省内包括苏州、无锡等地也建立了数据交易所。
22付熙雯、郑磊：《“场内”数据交易机构缘何成效不佳？——基于“不成熟性”市场失灵视角的实证研究》，《电子政务》2026年第1期。
23参见《上海数据交易所数据交易管理办法（试行）》。
24[美] 罗纳德·哈里·科斯：《企业、市场与法律》，盛洪、陈郁译，格致出版社2009年版，第40页。
25申卫星：《论数据来源者与数据处理者的权利义务关系》，《环球法律评论》2025年第4期。
26袁波：《必需数据反垄断法强制开放的理据与进路》，《东方法学》2023年第3期。
27周江洪：《典型合同原理》，法律出版社2023年版，第588页。
28邢会强：《大数据法制立法研究（第三卷）》，法律出版社2025年版，第286页。
29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》，《东方法学》2022年第2期。
30冯辉：《公益性营利法人：理论基础、实践形态与法律调整》，《法学家》2025年第4期。
31陈兵：《大数据的竞争法属性及规制意义》，《法学》2018年第8期。
32张晨颖：《公共性视角下的互联网平台反垄断规制》，《法学研究》2021年第4期。
33例如，贵阳大数据交易所与地方政府在2015年联合发布《贵阳大数据交易所702公约》，明确场内交易的内部管理权限。
34邢会强：《资本市场看门人理论在我国的适用困境及其克服》，《政法论坛》2022年第6期。
35侯利阳：《论互联网平台的法律主体地位》，《中外法学》2022年第2期。
36Reinier H. Kraakman, Gatekeepers: The Anatomy of a Third-Party Enforcement Strategy, The Journal of Law, Economics, and Organization, 1986, Vol. 2, Issue 1, p. 54.
37Lina M. Khan, Sources of Tech Platform Power, Georgetown Law Technology Review, 2018, Vol. 2, p. 326.
38孙晋：《数字平台的反垄断监管》，《中国社会科学》2021年第5期。
39基于“看门人”与不法行为人的互动模式，克拉克曼将看门人义务的执行与场景相联系，以此类型化为告发者（Whistleblower）、保镖型（Bouncer Regimes）、监护人型（Chaperone Regimes）看门人模式。Reinier H. Kraakman, Gatekeepers: The Anatomy of a Third-Party Enforcement Strategy, The Journal of Law, Economics, and Organization, 1986, Vol. 2, Issue 1, p. 63.
40在公权力机构存在信息缺陷、无力制定与执行有效的监管标准这一特定条件下，“看门人”适用严格责任（Strict Liability）能产生更强的预防激励；当公权力机构拥有足够信息能够明确规定“看门人”应有的合理监管水平（due level of policing）时，“看门人”适用过失责任（Negligence-Based Liability）可避免过度干预且更灵活。See Assaf Hamdani, Gatekeeper Liability, Southern California Law Review, 2003, Vol. 77, Issue 1, pp. 102-103.
41Stigler Center for the Study of the Economy and the State, Stigler Committee on Digital Platforms: Final Report, at https://www.chicagobooth.edu/research/stigler/news-and-media/committee-on-digital-platforms-final-report, 2026年2月23日访问。
42侯利阳：《平台反垄断的中国抉择：强化反垄断法抑或引入行业规制？》，《比较法研究》2023年第1期。
43王先林：《平台经济领域强化反垄断的正当性与合理限度》，《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2024年第2期。
44张新宝：《互联网生态“守门人”个人信息保护特别义务设置研究》，《比较法研究》2021年第3期。
45Jonathan Zittrain, A History of Online Gatekeeping, Harvard Journal of Law & Technology, 2006, Vol. 19, Issue 2, p. 255.
46Jonathan Zittrain, A History of Online Gatekeeping, Harvard Journal of Law & Technology, 2006, Vol. 19, Issue 2, pp. 255, 259-260.
47以规定行为模式的方式为区分标准，法律规范的一级分类是义务性与允许性法律规范，其中义务性法律规范的二级分类是命令性与禁止性义务规范。参见王夏昊：《论义务性法律规范的概念》，《现代法学》2026年第1期。
48MGM Studios, Inc. v. Grokster, Ltd., 545 U.S. 913 (2005).
49Jonathan Zittrain, A History of Online Gatekeeping, Harvard Journal of Law & Technology, 2006, Vol. 19, Issue 2, p. 277.
50Viktoria H.S.E. Robertson, The Complementary Nature of the Digital Markets Act and the EU Antitrust Rules, Journal of Antitrust Enforcement, 2024, Vol. 12, Issue 2, p. 327.
51魏振瀛：《〈民法通则〉规定的民事责任——从物权法到民法典的规定》，《现代法学》2006年第3期。
52崔国斌：《论网络服务商版权内容过滤义务》，《中国法学》2017年第2期。
53高富平：《可信数据流通制度论——治理范式经济秩序的形成》，《交大法学》2024年第5期。
54参见《上海数据交易所数据交易管理办法（试行）》。
55陆晓丽、陈凯：《数据要素市场分析与深圳数据交易所建设研究》，载袁义才、陈凯主编：《深圳智慧城市建设报告 （2023）》，社会科学文献出版社2023年版，第192页。
56参见《北京国际大数据交易所有限责任公司数据交易规则（试行）》。
57Inês Neves, A Reading of the Digital Markets Act in the Light of Fundamental Rights, In: Annegret Engel, Xavier Groussot, Gunnar Thor Petursson, eds., New Directions in Digitalisation, Cham: Springer, 2024, pp.153-155.
58参见《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见》（国数政策〔2026〕6号）。
59参见《河北省数据流通交易管理办法（试行）》第19条、《甘肃省数据条例》第29条。
60例如《河北省数据流通交易管理办法（试行）》第19条。
61See EU Commission, Case AT.40437 – Apple – App Store Practices (Music Streaming).
62张素华：《数据产权登记制度的体系化构建》，《环球法律评论》2025年第4期。
63乔夫、王庆德：《加快我国数据交易所生态系统建设的现实基础与发展路径研究》，《价格理论与实践》2025年第5期。
64参见《湖北省数据流通交易暂行办法》第24条。
65参见《山东省数据交易规范指引（试行）》第11条。
66参见《河北省数据流通交易管理办法（试行）》第23条。
67例如，《湖北省数据流通交易暂行办法》第34条与《内蒙古自治区数据流通交易管理暂行办法》（内政数字〔2024〕225号）第30条规定的是不少于20年。
68史宇航：《个人数据交易的法律规制》，《情报理论与实践》2016年第5期。
69参见《上海数据交易所数据产品挂牌规范（试行）》第6条。
70参见贵阳大数据交易所《数据交易合规性审查指南》第9、10条。
71Nick Robins-Early, New Tool Allows Californians to Request Data Brokers to Delete Personal Details, at https://www.theguardian.com/technology/2026/ jan/05/california-tool-delete-personal-information, 2026年2月23日访问。
72周江洪：《典型合同原理》，法律出版社2023年版，第597页。
73参见《河北省数据流通交易管理办法（试行）》第20、23、26、29、31条。
74参见《长春市数据交易管理办法的通知》（长府规〔2023〕2号）第15条、《福建省数据流通交易管理办法（试行）》第14条。
75参见《北京国际大数据交易所有限责任公司数据交易规则（试行）》第4条、《重庆市数据条例》第7条、《湖南省数据条例》第26条等。
76参见上海金融门户网站：《上海数交所上线数据资产卡片系统》，2025年4月1日，https://jrj.sh.gov.cn/QT186/20250401/ c8a510a8ae944c5eb5c2dbf4a6657313.html，2026年2月23日访问。
77Infocomm Media Development Authority, PDPC, Trusted Data Sharing Framework, at https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/programme/ai-data-innovation/trusted-data-sharing-framework.pdf, 2026年2月23日访问。
78PDPC, Data Protection Obligations, at https://www.pdpc.gov.sg/overview-of-pdpa/the-legislation/personal-data-protection-act/data-protection-obligations, 2026年2月23日访问。
79参见包晓丽：《可信数据空间：技术与制度二元共治》，《浙江学刊》2024年第1期。
80曾宇航、冯碧楠、樊梅等：《从创新驱动到生态治理：数据要素市场发展的内在张力及路径跃迁——基于贵阳大数据交易所（2015—2025）的实践探索》，《电子政务》2026年第1期。
81参见中国信息通信研究院产业与规划研究所：《数据交易场所发展指数研究报告（2024）》。
82See Assaf Hamdani, Gatekeeper Liability, Southern California Law Review, 2003, Vol. 77, Issue 1, pp. 83-84.
83邢会强：《证券中介机构法律责任配置》，《中国社会科学》2022年第5期。
84参见《内蒙古自治区数据流通交易管理暂行办法》第15条。
85例如，湖北省公共数据主管部门作为实施机构，通过整体授权模式统筹运营；参见武汉市数据局网站：《省数据局解读〈湖北省公共数据资源授权运营实施办法（试行）〉》，2025年10月28日，https://home.wuhan.gov.cn/zcfg/ 202510/t20251028_2667871.shtml，2026年2月23日访问。福建省数据管理局直接制定并发布管理办法，构建从登记、供给到定价的全流程政策体系，参见《福建省公共数据资源登记管理办法（试行）》（闽数据〔2025〕15号）。贵州省的地方性法规明确，公共数据的流通交易应当通过依法设立的数据交易场所进行等；参见毕节市人民政府网站：《〈贵州省数据流通交易促进条例〉解读》，2024年10月10日，https://bijie.gov.cn/bm/bjsdsjfzglj/ zwgk/zcwjjjd/202410/t20241010_85919702.html，2026年2月23日访问。
86例如，在第17条“对公平分配环境的建立义务”中，第2款明确，不得利用职位强加不公平合同或获取不公平利益，如无合理理由要求单方面转让与数据相关的知识产权；第4款要求，韩国科学与信息通信技术部分析与评估数据市场现状、参与数据交易相关咨询机构的组成和运作、检查数据交易标准合同的使用情况等，以营造数据市场的公平竞争环境。第21条提出，韩国科学与信息通信技术部与公平交易委员会协商制定标准合同，以合理分配和公平交易数据，并建议数据企业使用。
87国家数据局综合司和市场监管总局办公厅在2025年7月联合发布《关于印发数据流通交易合同示范文本的通知》，制定并发放《数据提供合同（示范文本）》《数据委托处理服务合同（示范文本）》《数据融合开发合同（示范文本）》《数据中介服务合同（示范文本）》。参见《国家数据局综合司 市场监管总局办公厅关于印发数据流通交易合同示范文本的通知》（国数综政策〔2025〕78号）。
The Dual Nature of Data Exchanges and the Construction of Regulatory Frameworks
