数据加入行政法规审查：法律规制与实践路径

随着数字化转型的深入推进，数据已经成为社会经济发展的重要生产要素。在这一背景下，政府在制定和修订行政法规的过程中，不可避免地需要对数据的收集、处理、存储和使用等行为进行规范。如何将“数据”这一新兴概念纳入传统的行政法规审查机制中，成为了一个亟待解决的问题。从法律视角出发，系统阐述“数据加入行政法规审查”的概念，分析其现实意义，并探讨相应的实践路径。

数据加入行政法规审查：法律规制与实践路径 图1

现有问题与挑战

在当前的行政法规审查实践中，“数据”这一概念并未得到充分重视，主要存在以下问题：

（一）传统审查机制的局限性

传统的行政法规审查多以法律条文为核心，侧重于法理逻辑和权力配置。在数字化时代，单纯的文本审查难以适应快速演变的数据生态。新兴技术（如人工智能、区块链等）所带来的数据处理方式与传统监管手段之间存在明显的不匹配。

（二）数据属性的复杂性

“数据”本身具有多重属性：既是生产要素，也是个人信息载体，甚至是国家安全的重要组成部分。这种多维度的特征使得在行政法规审查中难以找到统一的切入点。

（三）风险与收益的平衡

数字技术的应用为社会经济发展带来机遇的也伴随着数据泄露、隐私侵权等风险。如何在确保技术创新的防范法律风险，成为行政法规审查中的关键难题。

法律规制路径

针对上述问题，可以从以下几个维度构建“数据加入行政法规审查”的法律框架：

（一）明确基本概念

需要对“数据”的法律属性进行准确定义。这包括数据的分类（如个人数据、企业数据、公共数据等）、数据权利归属以及数据处理的基本原则。

（二）调整监管对象范围

在现有行政法规审查机制中，明确将涉及数据收集、存储、使用、共享和出境等活动纳入监管范畴。特别需要关注跨境数据流动、算法推荐服务等新兴领域。

（三）建立系统化的审查程序

在传统的合法性、合理性、必要性审查基础上，新增对数据安全风险评估、数据处理目的与手段匹配度等方面的专业审查。

1. 对行政法规中涉及个人信息的数据处理条款进行重点审查，确保符合《个人信息保护法》的相关规定；

2. 重点关注具有市场垄断潜力的算法和数据使用规则。

数据加入行政法规审查：法律规制与实践路径 图2

（四）健全法律责任体系

在法律层面明确行政机关及其工作人员的责任边界：

- 建立违规行为的追责机制，细化行政、民事乃至刑事法律责任。

- 设计激励与惩罚并行的制度，鼓励合规发展的加大违法成本。

域外经验借鉴

域外多个国家（地区）在这方面已经进行了有益探索：

（一）欧盟的经验

欧盟通过《通用数据保护条例》（GDPR）构建了全球领先的个人数据保护框架。其特点是：

- 强调“以数据主体为中心”的理念；

- 设立严格的数据跨境流动规则；

- 建立数据保护官制度，强化事前监管。

（二）美国的做法

在美国，加州的CCPA（加州消费者隐私法案）被视为州层面数据立法的重要标杆。其特色包括：

- 创新性地赋予个人数据“可携带权”和“拒绝服务权”；

- 建立高效的执行机构和严格的执法机制。

这些域外经验对我国建立健全数据加入行政法规审查机制具有重要启示意义，特别是在法律制度设计、行政执法方式以及跨国合作等方面值得借鉴。

（一）完善相关法律法规

建议尽快出台《数据安全法》配套细则，《个人信息保护法》的实施细则，并推动现有行政法规全面修订，确保数据条款系统化和科学化。

（二）创新审查机制

探索建立跨部门协同审查机制。引入专业技术机构、行业协会和第三方评估组织参与审查过程，提高专业性和客观性。

（三）加强能力建设

定期对行政执法人员进行数据法律知识培训，提升其在新型监管领域的执法能力。支持研发智能化行政执法系统，利用大数据、人工智能等技术辅助审查工作。

将“数据”这一新兴要素纳入行政法规审查体系是时代发展的必然要求。这不仅关系到数字中国的建设，更影响着国家治理能力和治理体系的现代化水平。通过构建科学完善的法律框架，创新审查机制和提升执行能力，我国有望在全球数字经济竞争中占据有利地位。未来的工作重心应放在细化制度设计、强化执法效能和提升社会参与度等方面，共同推动数据法治化进程迈向新高度。

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）