来源：云上锦天城
发布日期：2025年09月16日
作者： 王良
国家数据局与市场监管总局联合发布《数据提供合同》《数据委托处理服务合同》《数据融合开发合同》等示范文本，聚焦数据流通领域的核心场景，为数据合法高效流动提供了合同工具，大大降低了数据流通交易成本。示范合同均约定了数据产权安排、安全保密要求、违约责任、争议解决等通用条款，并围绕数据流通交易各方权利义务、数据情况、数据交付和验收标准等进行了针对性和差异化安排。本文从合同适用范围、合同标的、数据权利、数据定价、数据质量保障、违约救济等方面进行解析。
一、合同适用范围
场景一：数据提供（数据权利转让或许可）
定义：数据提供方通过转让、许可使用（包含共享）等有偿或无偿的方式向数据接收方供给数据的行为。
合同主体：数据提供方与数据接收方。
适用范围：数据提供方通过有偿交易、无偿共享、许可使用等方式将数据提供给数据接收方的活动，涵盖应用程序接口（API）、数据集等各种提供方式。
实务要点：重点审查数据来源合法性、权利清晰度及授权范围。
场景二：委托处理（数据处理服务外包）
定义：数据委托方将其享有权利的数据委托给受托方，由受托方按照与委托方约定的目的、方式和范围开展的数据处理活动。
合同主体：数据委托方与数据受托方
适用范围：数据委托方将其持有或控制的数据委托给受托方，由受托方按照委托方的指示和要求进行数据处理的活动。数据委托处理包括数据标注、数据存储、数据分析、数据清洗、维护等。
实务要点：需明确约定处理目的、范围及方式，并建立监督机制。
场景三、数据融合开发（共同数据处理）
定义：多主体因提供数据产品或服务、开展经营管理等业务合作活动，在不同主体之间，进行多源的数据汇集、整合等，生成具有应用价值的新型数据产品或服务的行为。
合同主体：合同当事人为数据融合开发活动中提供数据、承担开发管理职责的各方主体。
适用范围：适用于数据融合各参与方将其持有的数据向彼此开放共享或共同委托给特定处理方，用于共同创建数据平台、数据空间、数据池、衍生数据等情况，如合作建设人工智能数据训练专区、行业数据共享应用平台，以及共建联盟式数据资源池等。
实务要点：应明确各方投入、贡献认定标准及收益分配机制。
二、合同标的与数据权利
（一）合同标的
我国《数据安全法》规定，数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。示范文本把流通领域中的数据按照在不同场景的形态分为五种，分别是：
数据提供合同标的：
（1）标的数据： 数据提供合同的核心标的。是指在本次数据提供活动中，数据提供方向数据接收方提供的目标数据。
（2）衍生数据： 经加工处理形成增值数据产物。是指数据处理者对其享有使用权的数据，在保护各方合法权益前提下，通过利用专业知识加工、建模分析、关键信息提取等方式实现数据内容、形式、结构等实质改变，从而显著提升数据价值，形成的数据。
数据委托处理合同/数据融合开发合同标的：
（1）原始数据： 委托处理及融合开发合同的基础材料。是指初次产生或源头收集的、未经加工处理的数据。
（2）结果数据： 数据处理活动产出的最终成果。是指为了实现合同交付目的从事数据处理活动，以最终产品服务形式生成的数据。
（3）过程数据： 数据处理过程中产生的中间数据。是指在履行合同的数据处理活动中生成的，不同于结果数据的数据。一般是履行合同过程中的副产品。
（二）三项数据权利
数据流通的前提是权属明确。《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》以意见的形式探索建立了“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”等三权分置模式。示范文本则将“数据登记”作为合同主体的“意定权利”，弥补非法定财产权的缺位。在“持有权、使用权、经营权”上的“数据登记”规定，成为了数据流通交易中确认数据权属的依据。
（1）数据持有权： 强调对数据的合法控制与占有。是指权利人自行持有或委托他人代为持有合法获取的数据的权利。旨在防范他人非法违规窃取、篡改、泄露或者破坏持有权人持有的数据。
（2）数据使用权： 侧重对数据的加工利用权利。是指权利人通过加工、聚合、分析等方式，将数据用于优化生产经营、提供社会服务、形成衍生数据等的权利。一般来说，使用权是权利人在不对外提供数据的前提下，将数据用于内部使用的权利。
（3）数据经营权： 关注数据产品的市场化运营。是指权利人通过转让、许可、出资或者设立担保等有偿或无偿的方式对外提供数据的权利。
三、示范文本核心条款解析
（一）数据定价条款
2024 年4月《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确数据 “按贡献决定报酬”。从 《数据提供合同》中的“为数据定价” 到《数据委托处理服务合同》中的 “为服务定价”，最终发展为 《数据融合开发合同》中的“为合作成果的未来收益定价”。三类合同的定价方式演变反映了数据要素从原始产品到开发服务，再到生态共创的价值升华。对比分析如下：
（二）数据质量保障条款
《数据流通交易合同（示范文本）》对数据流通交易的质量提供了保障。其中，《数据提供合同》侧重于提供环节的清晰界定；《数据委托处理合同》侧重于处理过程的管控与原始数据责任；《数据融合开发合同》通过质量推定条款和利益绑定机制，解决多方合作中因数据质量参差不齐而导致的“搭便车”和合作破裂风险。
数据提供合同：事前通过数据质量标准及附件量化规范要求；事中明确交付节点，完善验收环节；事后约定补正时限、第三方评估及费用扣减等补救措施，并设立质量保证期，有效保障数据合作质量。
数据委托处理服务合同：事前明确“结果数据”的质量要求；事中沿用了“非经使用无法判断则使用不视为合格”的验收规则；事后规定了补正时限及按验收结果比例结算费用或解除合同的补救措施。其更强调委托方对原始数据的责任以及受托方对过程数据与结果数据的区分管理，并通过数据销毁返还义务闭环管控数据生命周期。
数据融合开发合同：事前明确各方“原始数据”的质量标准并约定交叉检查与测试权；事中引入质量瑕疵推定条款，规定一方提供的原始数据质量完整性/准确性低于约定值且未及时补正的，直接推定其投入存在重大问题并丧失后续收益分配权；事后通过违约责任和收益分配机制进行约束，将各方的数据质量贡献与最终商业利益直接刚性挂钩，保障融合开发的基础数据质量与合作秩序。
（三）违约救济条款
《数据流通交易合同（示范文本）》对法律责任划分由简到繁，从独立责任（数据提供）到主从责任（数据委托处理），最终发展为连带与内部追责相结合的复杂责任体系（数据融合开发）。企业在数据业务合作中，必须首先明确自身在交易中所处的法律地位，才能准确理解并承担起相应的法律责任，有效管控风险。
数据提供合同：提供方的责任集中于“交付出一个合格的产品”，而接收方的责任集中于“支付价款并合规使用产品”。各方对自身违约行为独立承担责任。
数据委托处理合同：委托方承担决策责任（数据来源、处理目的合法性），受托方承担执行责任（按指令安全操作），委托方承担更多数据保护法下的合规责任，受托方对其处理行为负责。
数据融合开发合同：各方既是数据的提供者，也可能是处理者和使用者，形成了“利益共同体”。因此各方责任高度融合，对共同项目负有整体的安全与合规义务。各方对外承担连带责任，内部按约定追偿。各方对内可以通过合同条款（如质量瑕疵推定条款）来清晰划分各方的贡献和责任。
王良 资深律师
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