健全數據法治化建設 助推新質生產力發展

作者|謝鈞

責編|薛應軍

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生產力是一切社會發展的最終決定力量。推進中國式現代化，最重要的就是發展先進生產力。科技創新是發展新質生產力的核心要素。數字時代的科技創新體現爲數字技術的發展與應用，主要表現爲數據要素通過數字產業化和產業數字化，不斷滲透到生產力的實體性要素之中。數據作爲新的生產要素，將引起勞動者、勞動資料和勞動對象發生深刻變革，優化社會生產力結構，進而提升全要素生產率，催生產業新形態，推進產業高級化。當前，數字技術引發的新一輪科技革命，正以前所未有的速度促進新質生產力發展。

數據要素成爲新質生產力發展的優質資源

數據要素具有非排他性。數據可以低成本、無限制地複製，從而供給多個主體同時使用，任何主體對數據的使用都不會影響其他使用者的利益，進而營造開放、共享的數據生態環境。在此環境下，企業和機構可以充分發揮數據的潛力，有效培育基於數據要素的新產品、新服務，實現知識擴散、價值倍增。這種數據驅動的創新模式不僅給企業帶來競爭優勢，也爲社會經濟發展開闢了新的增長空間，有利於實現經濟增長的多元化與可持續性。

數據要素具有融合性。數據要素能夠對技術、勞動、土地、資本等其他要素的融合發揮強大支撐效應。不僅增強了各要素間的協同效應，還促進資源的高效配置和價值最大化。5月24日，國家數據局會同生態環境部等部門發佈的首批20個“數據要素×”典型案例中，江蘇省互聯網農業發展中心作爲現代農業領域唯一代表成功入選。該中心融合農情、植保、氣象、基礎空間等數據，提供歷史病害、監測分析、預警發佈等服務，累計監測小麥和水稻種植面積超2億畝，近三年年均挽回稻麥損失200萬噸，年均挽回直接經濟損失49.8億元。此外，隨着數字經濟的蓬勃發展，它與實體經濟的深度融合已成爲推動經濟增長的新引擎。這種融合模式有效地推動製造業、服務業、農業等傳統產業數字化，利用互聯網新技術對傳統產業進行全方位、全鏈條改造，推動產業結構轉型升級。

數據要素具有無限增長性。隨着數字技術加速滲透到經濟社會的方方面面，數據資源供給規模呈現指數級增長，且可以重複使用，打破了傳統要素有限供給對增長的制約。同樣入選首批“數據要素×”典型案例的合肥機數量子科技公司，通過融合9000萬化合物、1100萬化學反應路徑的龐大材料數據，打造材料研發新模式，將數千次實驗優化過程縮短至300次以下，開發效率提升超百倍，大幅提升新材料研發效率。數據要素的放大、疊加、倍增效果，有效促進以數據爲關鍵要素的數字經濟高質量發展。

數據要素具有規模經濟性。數據本身並非靜止的資產，而是在流動、使用的過程中釋放其潛在價值。數據規模越大，蘊含的價值越大。數據使用者越多，人們從數據中挖掘的價值越大。數據要素的體量越大、維度越多，越有利於數據的交互匯聚，不僅加速數據流動，也有利於促進數據價值的累積和倍增，形成規模經濟，產生集聚效應。

數據要素賦能新質生產力質變

數據要素催生新質勞動資料。數據要素可以有效改進要素比例和配置方式，驅動資源合理有效配置，激發產業數字化。數據要素的使用會生成與數據具有強關聯的新質生產資料。比如：隨着數據在科學技術中的廣泛使用，使得數據要素與其他生產要素不斷協同融合可以培育更多的新產業、新模式和新動能。同時，數據反作用於科學技術，對科學技術產生新的需求，從而催生新質勞動資料。伴隨高性能算力、智能算法等技術的迅速發展，在海量數據驅動下，科學研究範式得以由傳統的假設驅動向給予科學數據進行探索的數據密集型範式轉變。新質生產工具會隨着數據要素髮生作用而不斷被催生。

數據要素孕育新質勞動對象。數據作爲新型生產要素，自身即作爲勞動對象參與經濟活動的各個環節，是新質勞動對象的一部分，又促使傳統勞動對象突破過去的物質性，成爲更契合高質量發展的新質生產要素。比如：數據作用於土地、資本等傳統生產要素，形成另一類新質勞動對象。數據依託科學技術投入經濟活動各環節時，也可以孕育出新材料、新能源等新的勞動對象。

數據要素創造新質勞動力。數據要素的使用會增加熟悉先進技術、熟練掌握高端設備、具備新知識的新勞動者。數據要素滲透到新商業模式中，如互聯網平臺、共享平臺等，會激發以數據要素爲基礎所衍生的人機協同。數據要素在數字經濟範式下會催生出各類新型職業羣體。數據要素在數字技術作用下，如元宇宙等虛擬現實技術，可以生成各類虛擬人蔘與到經濟活動之中。

數據運行可能產生的行政法治風險

數據採集可能引發對公民隱私的侵害。數據要素的大量使用可能引發社會權力結構發生變化。履行公共職能的組織、大型平臺等機構爲代表的數據主體，大規模集聚並利用個人信息來塑造、調整個人行爲，使得數據掌控者與個體之間形成高度不對稱，會干預私人決策、侵犯個人隱私。傳統的人格和隱私以私人生活安寧與自治爲中心，強調“獨處式”“排他式”“秘密式”的隱私觀，但當代的信息隱私觀越發注重隱私的社會關係網絡，強調個人免於被數據操控、窺探、歧視，不因數據處理活動而導致其人格發展受阻礙。在數字化時代，數據採集後的匿名化處理並不是一次性過程，剩餘風險可能如影隨形地伴隨着匿名化數據。數據共享、開放後，公衆結合其他數據從匿名化數據中重新識別出特定數據主體時，實質上架空了匿名化處理，可能會侵害個人隱私，而問題的源頭在數據採集環節。

數據處理可能引發組織法上的越權風險。依法行政原則首先強調的是組織權責法定，即每個職能部門享有特定的級別、地域、事務管轄權，組織的職權行使具有明確的邊界。“法定職責”是對行政機關利用數據、行使權力的授權，也是對行政機關如何收集、利用、處理數據的嚴格法律控制。換句話說，行政機關只有基於“法定職責”才能收集和利用數據。而行政主體履行行政職能獲取數據後，在數據處理過程中，特別是當這些數據涉及個人隱私時，根據《中華人民共和國個人信息保護法》，應當重新取得個人同意。這一要求雖然保護了個人隱私，但也增加了數據處理和應用的成本與複雜性。實踐中，有的地方對於不同部門歸集後的大數據享有幾乎不受限制的訪問權和調用權限，這在很大程度上超越部門“法定職責”範圍，衝擊權責法定原則，還可能導致數據濫用和泄露風險，值得警惕。

數據流動可能引發在責任歸屬上的模糊。行政法治關注權力與責任的對等性，即有權必有責。在傳統行政法關係中，如果單個或少數部門違法或錯誤地處理數據，責任追究通常相對清晰。然而，數據的價值在於其流動性、共享性，爲了打破“數據孤島”，實現數據的有效利用，需要將數據彙集起來。這一數據流動過程涉及多地域、多層級、多部門協同合作。隨着行政決策向大數據與算法決策相結合的方向發展，數字化行政決定的權責鏈條非常複雜，甚至在某些情況下模糊不清。這種複雜性給責任歸屬帶來了極大挑戰，一旦行政活動出現違法並造成危害，責任追究將變得非常困難。

數據運行引發問題的行政法規制

完善數據採集的監督救濟機制。數字時代，個人信息的國家保護義務不僅體現爲國家尊重私人生活、避免干預個人安寧的消極義務，還應當積極作爲，幫助個人減損個人信息處理中的隱私泄露風險。就規範層面而言，當前，在數據監督方面的規則尚顯零散，監督權的分配也較爲分散。這可能導致政策之間的衝突和不協調，也可能引發權責模糊，進而影響監督工作的有效性、權威性。爲保障監督體制的公正性，建議採取職能分離方式，設立專門監督機構，並在該機構內部設立專業職位，對數據採集的合法性進行評估審查。這樣不僅可以確保監督工作的專業性、高效性，還能有效避免數據權力濫用。同時，注重行政效能與個人權益保障之間的平衡，建議將數據採集納入行政救濟法律體系，完善行政複議、行政訴訟、國家賠償機制，爲個人在數據採集過程中遭受的侵害提供充分的救濟渠道。此外，積極促成內部監督機制和外部司法監督的銜接，爲法院在後續救濟中的司法審查提供便利。

建立數據處理合法性評價機制。數據處理時，應對數據處理的目的、應用的範圍、所需數據的必要性進行說明。從目的來看，數據處理必須基於現實的、具體的目的，服務於特定的行政任務，不得漫無目的地處理數據或寬泛地訪問數據，應確保數據處理的合理性、針對性。數據處理應確保數據處理機關具有處理數據的職權，即處理行爲只能在其履行法定職責所必需的範圍內，不能寬泛地將組織負責的具體事務作爲處理數據的職權依據。同時，應形成對數據要素交易、確權、共享等環節的治理規則，促進數據要素協同優化、複用增效、融合創新，推動數據要素的市場化進程，釋放數據資源的巨大潛力。此外，還要依法查處數據類不正當競爭行爲，整治網絡黑灰產業鏈條，營造公平競爭、安全可靠的數據環境。

健全數據流動的責任歸屬機制。應明確數據流動中的問責對象及具體標準。在權責統一的框架下，結合數據流動的基本要素，如數據的真實性、合法性、安全性等確定歸責條件，並界定責任承擔主體。鑑於數據流動的特點，問責條件可以考慮從傳統行政法強調的“損害結果導向”轉變爲“風險規制導向”。這意味着不僅要關注數據流動可能帶來的潛在損害，更要預先採取防範措施來降低風險。對於數據跨部門傳輸，需要明確統一數據的格式要求，減少同類數據統計口徑差異，打破數據源部門壁壘。鼓勵數據在保護個人隱私和確保公共安全的前提下，按照“原始數據不出域、數據可用不可見”的要求，以模型、覈驗等產品和服務等形式向社會提供。數據流動後，數據利用部門應當承擔數據安全的主體責任，採取必要的技術和組織措施，對個人信息進行特別保護，在完成數據流動後，及時刪除相關信息，防止非法訪問、破壞、更改或未經授權的披露。

（作者單位：東南大學法學院）