近年来,我国大数据产业蓬勃发展, 对经济社会的创新驱动、融合带动作用显著增强。然而，数据产业要想得到健康发展，必须在推动数据共享的同时，兼顾私益保护。

　　数据共享是实现智能工作、生活的必然趋势。不同主体共享数据并不断重复利用，既能降低数据使用成本，又能提升同类数据社会效益。在国家治理层面，政府部门之间基础数据的共享与整合，能够促进部门间、地区间甚至国际组织间的政策沟通和服务合作，助推电子政务的顺利开展、相关公共政策的合理制定和实施。在科技创新层面，相关科研机构和企业之间科学数据的共享与交流，能够减少研发耗时、纠正科研弯路、加快创新进度和累积效应。在生活服务层面，数据的共享和推送能够帮助个人等用户主体甄别异同、优化选择和理性消费，享受各种个性化服务和普适性便利。不同类型的数据具有程度不一的共享价值。对于反映社会公共事务运行和发展的公共数据，掌握主体有义务通过合理方式对外披露、公开，满足公众的知情权，而每个社会成员也都有权平等地、自由地获取并加以处理、应用，通过对共享数据的消化，完成个人的知识积累和能力提升，从而实现数据共享的公益循环。

　　数据资源入市会因权益分配问题而产生各种风险和挑战。数据分析、挖掘需要诸多数据之间的关联，但也易造成相关权利人遭受隐性侵害现象。数据共享所强调的是公开与分享，代表多数人利益，而私益保护所对应的则是专属与排他，代表着个体利益，这两者之间必然存在一定的冲突。为了消解这种冲突，需要一种“度量衡”方案，在数据共享和私权保护之间找寻利益平衡点。

　　一要数据合法。原始数据之上可能伴随着个人信息、隐私、商业秘密、著作权等多元权益并存，数据从业者等主体进行数据处理、共享等行为时不能心存侥幸，而要遵守法律规定、双方约定和最少必要收集等行为规则，尊重对方合法权益、征得对方知情同意。某些原始数据本身并不直接指向个人信息等内容，但经过与其他数据聚合后而形成的衍生数据却可能具有身份识别性和商业的秘密性，仍要受个人信息、商业秘密等保护规则的限制。为合理均衡各方利益，不仅要求数据来源、行为过程合法，也要求数据内容、功能合法，不得涵括违法、危害国家和公共安全、损害社会公共利益和其他主体合法权益等内容，数据本身不应具有非法入侵他人计算机系统、智能设备以及妨害其正常运转等功能。

　　二要数据安全。数据处理技术是一把双刃剑，病毒入侵、黑客攻击、储存载体损坏和系统内部泄密等风险都可能会给社会和相关主体带来不同程度的负面影响。宏观上，涉及国家秘密和安全的数据属于国家安全战略范畴，不存在共享与开放的基础和必要，不应被链接到公共领域，相关涉密单位应尽到最高级别的安全义务要求。微观上，涉及个人数字身份、个人安全、商业秘密的数据也应该受到法律的严格保护，任何情形下未经许可的获取、利用都应受到严厉的法律规制，数据从业者等主体在收集、控制相关数据前要获得对方的明确授权，并对相关数据进行匿名化处理。同时，数据从业者等主体对其收集、储存和创新所得具备获得社会尊重和认可的基础，有权采取类似无形财产的保护方式保障其所控制的数据安全、可靠，以防御外界的窃取和威胁。

　　三要数据确权。在充分竞争的市场语境中，复制和传播同一数据的边际成本几乎为零，而受自身需要满足和他方委托约定等动机的驱动，多数数据从业者对其经过成本付出、进行脱敏加工后所形成的衍生数据都存有一定的私益保护渴望。这些主体正是通过大量“脱离原始状态”的劳动、投资，进行数据收集、储存、处理和控制等行为，进而生成去身份化的数据集、数据库等产品，并予以数据交易。也许有些数据囿于独创性缺乏或创造性不足，难以获得著作权等知识产权的保护，但“谁投入，谁受益”，这些数据因为数据从业者等主体的劳动投入而创造了价值，数据从业者等主体的权利理应获得某种程度的确认和保护。

　　四要保护适度。要促进数据资源的共享和消费，也要保护和鼓励数据从业者等主体的积极性与创造性。数据共享和私益保护之间相互促进，力争双方利益达到平衡点，但在相关主体并不共享任何数据时，双方均不能达到各自的利益最佳值；而当相关主体对外共享部分数据时，即在一定条件下无偿地将相关数据共享给需要方，既能兼顾私益保护，又能发挥和利用数据共享利益，进而促成双方利益均衡状态趋于“帕累托最优”。

　　（作者单位：安徽建筑大学公共管理学院；本文系安徽省哲学社科规划项目研究成果）