基于数据治理的中国征信市场准入监管制度研究

征信市场准入监管作为实现征信市场数据治理目标的事前监管,应充分发挥维护市场秩序、保障征信数据安全流通和高效利用的制度价值。在中国市场化征信体系建设的进程中,征信市场准入监管的制度问题主要有三:征信市场筛选“合格者”和“最优者”的准入条件尚不明确,企业难以达到独立第三方的合规标准,以及征信数据权利的分配和行使机制尚不完善。此三类问题均可通过监管制度的合理设计予以缓解和解决。立足分级分类的监管思路,可从征信市场的数据治理层面优化主体资格管理制度,进而完善我国征信市场准入监管,包括在现阶段由政府统一根据征信数据的风险类型分类设置准入门槛、分级制定行为监管标准以及明确审慎地配置征信数据的各项权利。

卡-梅框架下数据财产权益保护规则分类分级配置研究

在社会、经济数字化转型的关键时期,建立高效的数据要素市场是数字经济持续快速发展的重要基础和基本前提,也是多学科交融的时代课题。数据的财产权益保护制度是数据要素市场的基础制度,目前相关的理论探讨可谓百家争鸣,与法律规定和裁判观点共同构成了一张“规则清单”。卡-梅框架提供了一种以经济效率为标准的规则选择方法,与建设高效的数据要素市场这一政策目标相契合。在此框架下,从事前效率和事后效率两个视角分别对个人数据、企业数据和公共数据的财产权益保护规则进行比较和选择,发现对于个人数据和企业数据而言,提供事后救济的责任规则相比赋予绝对化财产权的财产规则更具效率;而对于公共数据而言,两者各有优势。基于此,进一步对个人数据保护提出了构建“三层构造”保护模式的立法建议和建立数据匿名化制度的构想,对企业数据保护提出了构建非绝对性财产权利的方向指引,对公共数据提出了建立三类规则相互配合的分类分级开放格局的建议。

金融数据跨境流动的法律风险量化分析与规制建议

本文从国内外金融数据跨境流动相关立法和实践中提取风险因素,构建了金融数据跨境流动法律风险评估模型,并基于AHP层次分析法和FCE模糊综合评价法,采用国内首批通过数据出境安全评估的金融机构作为案例对该模型进行了实证检验。研究结果表明,数据出境前的合法性审核、数据业务需求评估和接收方合法性,是影响金融数据跨境流动法律风险的关键指标。根据评估结果,本文从监管角度提出了相关规制建议:制定更具针对性的风险评估指引,优化数据安全评估流程,并对金融数据出境范畴进行细化规定;平衡风险控制和数据流动效率,在确保风险可控的基础上,推动金融数据的合理跨境流动,促进金融市场的国际化发展。

数据跨境流动规则对数字贸易出口技术复杂度影响研究

【目的】随着信息技术的高速发展,数据跨境流动已经成为数字经济跨境贸易的重要组成部分,建立高效的数据跨境流动规则是实现数字经济高质量发展的关键。【方法】本文采用ECIPE发布的DTRI指数衡量数据跨境流动规则的限制性程度,以出口技术复杂度衡量数字贸易的发展质量,通过构建基准回归模型检验了限制性规则对数字贸易的影响。【结果】数据跨境流动限制对数字贸易出口技术复杂度具有显著而稳健的负向影响,该影响可以通过技术创新能力和数字基础设施建设水平这两个作用渠道实现,且在贸易部门和国家经济发展水平两个层面存在异质性。【结论】建立包容审慎的数据跨境流动规则、推进区分行业的精细化立法、提升新基建水平和技术创新能力能够有效提升数据跨境流动效率。本文研究成果为我国数字贸易高速、高质量增长以及产业结构转型升级提供了参考。

基于改进密度峰值聚类的企业数据管理研究

为提高企业数据管理的有效性,采用密度峰值聚类(DPC)算法用于企业数据聚类,将数据有序化和类别化。首先,对企业数据样本进行清洗并按权重对指标进行特征提取,并建立DPC的企业数据分类模型。然后,在DPC的聚类簇中心选择时,为防止该值设置不合理使得密度值和距离值偏移较大而影响聚类精度,采用鲸群优化算法对距离阈值优化求解。此外,为增强搜索精度,将鲸群坐标用量子比特表示,从而实现了量子鲸鱼优化算法(QWOA)。最后,采用QWOA优化得到的距离阈值进行DPC聚类,获得企业数据分类结果。实验结果表明,合理设置鲸群规模和选择概率,QWOA-DPC算法能够获得较高的分类精度,通过对3类不同行业的QWOA-DPC企业数据进行分析,均得到了较高的分类性能,为企业数据管理提供了有效的策略支持。

瑞士个性化健康网络的数据共享经验

瑞士在个性化医疗领域享有很高的声誉。“瑞士个性化健康网络”(Swiss Personalized Health Network,SPHN)以其高效率、高私密性、高技术以及卓越的服务质量而著称,常被视为全球医疗服务的典范。本研究聚焦于SPHN对瑞士个性化医疗的重要支撑作用,调研了瑞士个性化医疗的战略动向、政策法律支撑和组织机构运营,并且认为以下3个方面是瑞士个性化医疗长期在欧洲维持创新高地的关键因素:①SPHN组织的高效运营;②患者数据共享的特别保护机制;③可操作性极强的数据共享基础设施。在自上而下和自下而上的资金支持基础上,SPHN实现了大学附属医院、大学、技术平台、患者和其他数据生产机构等多方利益主体的平衡,搭建了高度发达的数据互操作性框架,并在中央数据协调中心(DCC)负责下建设了BioMedIT等一系列重大数据共享基础设施,以便实际支撑研发计划的科研项目,适应机器学习、人工智能算法以及多组学分析技术的进一步应用。未来,瑞士还计划在个性化医疗发展的“顶层设计”中,逐步强化个性化医疗数据共享以完善全生命周期纵向数据,加强数据共享对多重慢病诊断的支持,这在一定程度上代表了欧洲个性化医疗发展的最新动向。

公共数据授权运营:理论探究、实践分析与完善路径

当前,公共数据授权运营正处于快速发展阶段,但其在理论和实践层面仍有待探讨之处。首先,开展理论探究,探讨了公共数据授权运营在法律性质上属于行政协议,在法律地位上与公共数据开放、公共数据共享并列,共同构成我国公共数据开发利用体系;其次,结合地方实践情况,分析了公共数据运营的3大特征及4大现实困境;最后,提出了公共数据运营的制度完善思路,即实现公共数据从当前政府主导的行政配置向市场化配置的转变,并从运营范围、主体资格、监督机制、收益分配及需求管理等方面给出具体建议。

加快建设人工智能大模型中文训练数据语料库

人工智能大模型产业发展的三要素为算法、算力与数据,其中训练数据语料库的质量直接决定了人工智能大模型的能力。中文数据语料总量相较英文数据语料严重不足,同时存在数据采集行为违法风险较高、公共数据开放利用不足、线下结构化数据版权制度不协调、商业采购与合作数据无法确定数据权属等障碍,其已成为制约人工智能发展的制度瓶颈。发展我国人工智能大模型产业可通过司法判例明确网络数据来源合法性认定条件,协调版权规则确定线下数据使用合理性制度边界,构建开放机制满足公共数据参与语料库建设需求,协同促进跨领域数据流通交易规则建立供给激励,多方破除制度障碍以应对产业发展需求。

数据权利模式与权益模式的异同--以财产权本体论分析为进路

目前学界在应以何种模式来调整数据财产关系的基本问题上尚存在分歧,其中包括权利模式说与权益模式说。基于财产权本体论分析可知,权益模式论者所认为的两者间存在四项本质区别,系因财产权本体认知的误解。第一,在财产权利中,仅有排他权与法律处分权为民事财产法所创设的财产权,事实支配权非由财产法所创设,本质上是宪法以负面清单模式确认了合法性的自由。因此,无论采用何种模式,对于数据的社会化流通、利用而言,遵循的都是“禁止之外皆自由”。第二,由于数据法律排他性是借助排他权的行使,通过规制数据行为来间接实现的,数据排他性宽窄、是否能为法官提供自由裁量的制度空间,与采取何种模式无关,而与如何设置排他权内容有关。第三,“确权”的对象为财产权而非财产,其中所确认的排他权本质为对财产行为的规制,因此两种模式本质上均为对数据行为的规制,两者也均离不开对相关权利归属的确认。权利模式与权益模式在法律效力方面的本质区别在于,前者独具权利的可让渡效力。这一差异导致在现实效果方面,前者相较后者更有利于促进数据交易与数据处理的专业化分工。因此,应当选取权利模式来调整数据财产关系。

基于“数据有丝分裂”的公共数据的确权与授权

现阶段,不同法律与政策性文件中存在政务数据、政府数据、社会数据、公共管理数据、公共服务数据等文字表述,同时存在联合使用等情况。对于公共数据的内涵与外延,尚未有任何法律文件对其界定。公共数据在推动数据经济发展、促进数据流通大循环方面发挥着至关重要的作用。与个人数据和企业数据所代表的民事权益不同,公共数据代表的是公共利益,前者更加侧重于数据的开发与利用,而后者则侧重于数据的开放与共享。据此,对于公共数据的确权与授权机制,拟从不同维度出发,首先探讨公共数据从何而来又因何而去的整个动态过程,在“关于谁的数据”与“由谁生产的数据”的分类基础上构建综合判断法,来对公共数据的内涵与外延进行界定。其次,通过对作为载体的数据与其所承载的信息内容之间的关系进行内部性分析,来构建“数据有丝分裂”理论进而突破“一物多权”或共享数据产权的理论困境,为公共数据的确权与授权提供基础。最后,通过构建以控制与管理为主导的数据产权,对包括公共数据在内的所有数据构建确权与授权机制,以保障公共数据能够被高效利用与循环,促进数据经济的高质量发展。

我国纵向垄断协议司法认定问题及新《反垄断法》适用——基于26份司法判决数据的可视化分析

纵向垄断协议是我国《反垄断法》重点规制的行为之一。对我国所有纵向垄断协议司法判决进行实证分析后,可以发现我国纵向垄断协议司法实践虽有发展,但是呈现案件规模小、审理周期长、涉案协议被认定为纵向垄断协议比例低等特点,这与部分法院适用“合理原则”对纵向价格限制行为进行违法性认定存在密切关系。2022年我国《反垄断法》首次修订,虽然进一步细化了纵向垄断协议的认定规则,明确了纵向价格限制行为的竞争效果抗辩路径。但是,对于法院如何在审判过程中分析和认定纵向垄断协议的规定较为模糊。因此,宜通过司法数据分析,多视角多维度对当事人在纵向垄断协议方面的诉讼情况和法院裁判说理情况等相关数据进行分析,阐明我国法院审理纵向价格垄断协议适用“合理原则”存在的问题,并在新《反垄断法》背景下对纵向垄断协议案件的司法分析路径提出具体建议。希望能够充分发挥司法数据在法治建设中的重要力量,驱动司法决策升级,完善纵向垄断协议司法审判,促使反垄断执法与司法形成合力。

单一经济实体规则的经营者集中执法实践:中国国企如何面对欧盟的挑战

面对中国国家资本的持续涌入,欧盟采取了既欢迎又审慎的态度。欧盟委员会适用单一经济实体规则的过程存在一定程度的倾向性,而中国国有企业的抗辩理由通常无法阻止欧盟委员会采取“最坏情形假设”,由此面临赴欧投资的最严峻挑战。有必要对单一经济实体规则的问题进行探源,在学理和法理层面对国资委与国有企业之间的独立决策问题进行研究和解释,以期在现有欧盟体制下提出更加具有说服力的抗辩理由和应对策略,更好维护我国国企域外投资的生存空间和合法权益。

重大药品安全事件中网络舆情对刑事立法的影响研究

[目的/意义]探究舆论、司法与立法之间的演进规律,建构舆情治理的司法、立法反馈方案。[方法/过程]文章以“陆勇代购抗癌药品案”“长春长生假疫苗案”为样本提取舆情数据,采用SnowNLP方法、逻辑回归模型(LR)和梯度提升决策树(GBDT)的集成模型,对舆情情感特征和内容特征进行定量研究。将研究结论与利用ChatGLM、ERNIE 3.0预训练语言模型抽取出的刑事一审生效判决文本信息整合对接,分析网络舆情对司法及立法产生的影响。[结果/结论]在药品安全事件中,存在社会舆论率先影响司法调整,进而以司法实践推动立法回应的趋势,呈现出“舆论—司法—立法”的阶梯式演进规律。

Web3.0时代个人金融数据“自决”规则的重构

各国数据法对于个人数据或信息的合法许可架构皆基于个人自决权的理念,旨在通过个人对“自己的”数据处理的“同意决定”来实现对个人数据权利的保护。Web3.0时代利用区块链的分布式账本技术,实现个人对自身创造数据的自决控制;分布式商业金融则将所有的资产和资源依托数据流动起来,向所有人提供开放、可信的协作环境,在用户自决与数据共享的矛盾之下,传统的基于“知情同意”下的个人数据“自决”将无法与Web3.0时代的科技生态相匹配,需要检视用户的数据自决规则,基于Web3.0参与、控制、互信、共享的运行逻辑,重构个人金融数据的自决规则。

数据产权的解码与构建——以控制与管理定位

自进入大数据时代以来,数据的价值不断凸显且已经成为不可或缺的新型生产要素。就数据保护而言,司法实践中,主要存在产权规制法与行为规制法。产权规制法与行为规制法所规制的对象其实是以数据为载体、通过数字化手段进行加工处理的著作、专利与商业秘密。产权规制法并不是对数据及数据产权进行保护,而是对既有权利及经过数字化与数据化后的客体进行保护。与产权规制法相比,行为规制法具有一定的灵活性,但是在数据权利不清且数据主体不明的情况下仍然存在行为规制困境。通过将产权规制法与行为规制法进行必要结合,从控制与管理的视角构建以行为规制为主导兼具产权基本框架的数据产权,以此来促进数据的开发利用并提升数据经济的高质量发展。

跨境数据本地化:主权考量、安全底线与战略定位

跨境数据本地化已被列入很多国家/地区的法律条文,从多维方式来研究跨境数据本地化有助于对我国数据本地化进行科学的战略定位,维护我国的数据主权,实现数据安全与数据跨境高效流动的双重价值平衡。基于维护数据主权考量,文章以66个国家/地区的数据本地化措施为分析样本,从多个维度剖析数据本地化策略,检视我国数据本地化策略并提出完善对策。研究发现:大多数国家/地区的价值取向是促进数据跨境流动,存在“显性”“隐性”及其二者组合等3种模式,以及本地存储与本地备份两类强度要求,客体类型侧重于个人数据。我国数据本地化策略侧重于维护数据安全,存在本地存储数据类型过多、双重本地化要求过严、数据本地化立法强度升级等问题。文章提出我国跨境数据流动的战略定位设想:正视数据主权的相对性、区别适用绝对的本地存储、坚持显性数据本地化为主、数据类型先分类再分级。

规范算法技术应用 构建算法治理规则

规范算法推荐技术应用并系统制定规则,是我国在数字经济快速发展、信息服务广泛拓展的进程中,为更好地贯彻习近平总书记法治思想,建设中国特色社会主义法治体系,在互联网信息服务领域进行的一项重要制度设计。国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称:《规定》),已于3月1日起开始施行。这是我国互联网法治建设进程中的重要一步,体现了中国特色社会主义法治建设的正确价值导向、科技向善的伦理取向、协同共治的新型格局、全程监管的风控理念以及对特殊群体的人文关怀。

平台经济领域反垄断规制的困境与对策——基于民事司法裁判的研究

平台经济发展至今,市场界定与市场支配地位认定均面临着巨大冲击。与传统经济相比,平台经济领域中的生产经营者之间的替代性大幅下降,市场边界难以界定。现阶段,《反垄断法》在判断市场支配地位时需要详细界定市场边界及分析相关生产经营者是否存在控制商品价格或产量的能力,以认定其具体的市场力量。然而,平台经济所采取的零价格商业模式使既有的以价格为媒介的量化方式难以适用,进而导致市场支配地位难以认定。在相关市场界定问题上通过对零价格模式、SSNIP、SSNDQ与SSNIC等定量分析法进行梳理发现,现阶段平台经济领域并不适合通过定量分析的模式对相关市场进行界定。因此,使用综合认定法判断相关生产经营者是否占据市场支配地位时,应当引入相关产品功能的替代可能性、替代合理性、替代持续性以及替代完整性进行分析,并进行多维度的细度厘定,以打破无法证明生产经营者占据市场支配地位的司法困境。

商业数据保护的竞争之维:理论证成、实践面向与进路设想

关于商业数据的保护模式,理论上有既有部门法权利保护、新设权利保护和竞争法权益保护等多种路径,实践中多以竞争法规制具体侵权行为以回应个案的权益诉求。我国《反不正当竞争法(修订草案征求意见稿)》“商业数据专条”延续了既往的司法理路,但存在保护范围较窄、制度创新不足等问题,对商业数据的统一定义也无法满足具体类型数据的差异化利益诉求。现有的商业数据保护模式有权利法和竞争法两种路径,但未根据商业数据的形成过程对其进行类型化界分。有必要为公开与未公开商业数据分别创设符合其利益的保护路径,以加快数据市场化流通,完善数据要素市场。

人工智能治理中“基于风险的方法”:理论、实践与反思

以生成式人工智能为代表的新一轮人工智能技术带来了一系列规制挑战,而传统的“基于权利的方法”难以有效因应。“基于风险的方法”主张根据人工智能所带来的不同类型和等级的风险,采取相应的治理措施和方式,平衡技术创新与有效治理的关系。这是一种符合人工智能风险特性和发展规律的治理方法,以风险社会、适应性治理和回应性规制等理论为指引,以风险识别与分析、风险评估与分类、风险控制与监督、风险沟通与参与作为制度构成。在基于风险的人工智能治理实践中,欧盟、美国和中国分别采取“自上而下模式”“自下而上模式”“混合模式”,并取得了初步成效。然而,人工智能治理中“基于风险的方法”也面临批判和质疑,应当构建多元共治的人工智能风险治理体系,并建立动态适应的人工智能风险治理机制,同时搭建开放协作的人工智能风险治理平台。