近期，國家數據局組織專家對數據產權制度進行了一系列解讀，系統闡釋了數據產權制度的內涵。為便于閱讀參考，助力各方讀懂政策、用好規則，更好釋放數據要素價值，現將第一批發布的16篇專家解讀（以專家姓氏筆畫為序），匯編如下：

（一）建立健全數據產權制度 筑牢數字經濟發展基石

（中國人民大學一級教授 王利明）

文 | 中國人民大學一級教授 王利明

黨的二十屆四中全會擘畫了“深入推進數字中國建設”的宏偉藍圖，《中共中央 關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》進一步明確，“健全數據要素基礎制度”是建設“開放共享安全的全國一體化數據市場”，深化數據資源開發利用的關鍵舉措。而數據產權正是數據基礎制度中最為關鍵的一環。在此背景下，建立健全具有中國特色的數據產權制度體系，正是踐行四中全會精神和“十五五”規劃部署、貫徹落實習近平法治思想的重要舉措。以法治思維破解數據確權難題，是建立健全數據產權制度體系，保障數據要素的高效供給，從而建設一個開放、共享、安全的數據要素市場的必由之路。

正所謂“有恒產者有恒心”，完善的數據產權制度對于更好激勵數據供給、促進數據流通、激發創新創造、發揮數據要素的“乘數效應”和創新引擎功能具有重要意義。然而，數據要素的產權配置可謂當今世界各國面臨的復雜疑難問題。為此，在《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）提出“逐步形成具有中國特色的數據產權制度體系”之后，國家數據局經過廣泛調研和科學研究，充分總結和歸納數據要素獨特生產和發展規律，在數據產權制度建設方面積累了一系列科學且具有全球引領性的經驗。這些經驗不僅有助于推進數字中國建設，而且有望為世界數字治理貢獻“中國方案”。

一、跳出所有權思維定式，創造性落實數據產權結構性分置

“數據二十條”充分考慮了數據上的多元主體特征，突破了以“有體物”為原型的單一所有權架構，創造性地提出了數據產權結構性分置的確權思路。數據上承載了多元主體的多樣化權益，各項權益相互交織并存。建立健全數據產權制度的核心要義，正是厘清各種權益的屬性和優先順位，從而更有效地協調數據上的多元利益主張。

“數據二十條”發布以來，全國各地出臺的地方數據立法及國家數據局發布的《數據領域常用名詞解釋》等政策文件對數據產權“結構性分置”政策進行了創造性闡釋和體系化構建。立足于“數據二十條”的指導精神以及數據要素市場建設發展的實踐經驗，國家數據局在《數據領域常用名詞解釋（第二批）》中對“三權”的內涵進行了更加周延的迭代升級，將“三權”的表述由原先的“數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權”更新為更加精煉的“數據持有權、數據使用權、數據經營權”。這一措辭調整，也反映了數據要素市場的新發展和新特點。它意味著“持有權”的對象不再局限于靜態的“資源”，經營權的客體也不受限于“產品”，同時也為“使用權”預留了更為多樣的行使方式。這種“結構性分置”的確權思路，既符合數據本身承載多元權益的特性，也有利于在法理層面化解潛在的產權爭議，為數據高效流通利用掃清障礙。

與此同時，國家數據局在推進數據產權制度建設的過程中堅持問題導向，針對采集生成、融合利用、創新使用三類重點場景，探索明確具體的數據產權配置方案，確保各類參與者在具體場景中“確權有據、授權有序”。其一，在數據采集生成環節，數據產權制度要與個人信息保護法和民法典關于“委托合同”的規定相銜接，厘清數據處理者和信息主體、受托處理方之間的權益邊界。其二，在數據融合利用環節，針對自動化方式收集公開數據、多個企業合作開發數據產品、點對點購買數據以及公共數據與社會數據融合開發等復雜場景，有必要確立清晰的數據產權配置規則，從而進一步打破數據壁壘，推動數據融合、激活數據價值。其三，在數據創新使用環節，有必要明確衍生數據、人工智能訓練數據和公共利益場景下的數據產權配置，并探索建立涉及數據的利益補償機制，從而與民法上的加工、合理使用等制度相銜接，有機協調數據處理活動中各方的利益。相信隨著數據產權制度建設經驗的豐富和相關立法的落地實施，一個權責清晰、運行高效、激勵相容的數據產權制度必將形成，并為數字經濟高質量發展注入強大的制度動能。

二、打破“數據孤島”，健全適配新業態發展的數據產權制度體系

數據的生命力在于流通，其價值在于融合。然而，當前普遍存在的“數據孤島”切斷了數據要素的價值生成鏈條，已成為全國一體化數據市場建設中的關鍵堵點。“數據孤島”的成因復雜，其破局之道在于從執法層面構建一套激勵與規范并舉的治理機制，從源頭破解“不愿共享”與“不敢共享”的問題。為此，在“數據二十條”提出“打破‘數據孤島’”的基礎上，國家和地方實踐正在探索建立促進數據供給的激勵機制。一方面，要建立正向的數據供給激勵機制，探索如何鼓勵行業龍頭企業、平臺企業等數據富集企業在保障安全的前提下開放共享。對按照安全、公平、合理、無歧視原則對外提供數據的企業，應給予實質性的政策支持，解決企業“不愿共享”的顧慮。另一方面，要強化對違法獲取和使用數據行為的懲戒力度，嚴厲打擊通過非法竊取等手段侵害數據產權的行為。唯有讓守法者受益、違法者受罰，才能構建起數據“供得出、流得動、用得好”的健康產業生態，從根本上打破“數據孤島”。

與此同時，由于數據要素天然具備“滾雪球”式的乘數效應，隨著數據規模的增大，其產品和服務的價值和吸引力也隨之增大。這種特性使得具有一定領先地位的數據產權人能夠不斷鞏固、擴大自身的競爭優勢，最終在相關市場中形成支配地位。因此，在保護數據產權的同時，必須防范數據領域的壟斷和不正當競爭行為。因此，必須厘清數據產權人權利行使的邊界。一方面，應在法律上確立數據“合理使用”制度，對產權的行使進行限制；另一方面，當行使產權的行為構成“濫用市場支配地位”時，執法機關應當根據反壟斷法對相應行為予以規制，包括在必要時啟動“強制締約”機制，要求處于支配地位的數據處理者向需求方開放數據等，以此消除壟斷行為給數據利用造成的負面影響。

此外，針對當前部分企業因顧慮失去市場競爭優勢地位等而“一刀切”式封鎖數據的問題，在數據基礎制度建設中，也有必要探索明確不得拒絕數據流通交易的具體場景。當前，國內外司法實踐中已經開始探索對構成“競爭封鎖”或“數據壟斷”的數據判令強制開放的案例。未來，應考慮明確在特定場景中，數據產權人應負有法定流通義務，不得人為設置數據壁壘。明確這些數據流通交易場景，能確保數據要素的順暢流動，實現數據要素的社會價值最大化。

三、強化法治保障，適時推動數據產權制度共識轉化為法律規則

作為“社會生活的百科全書”，《中華人民共和國民法典》在第127條前瞻性地規定了“法律對數據、網絡虛擬財產的保護有規定的，依照其規定”。這一條款為數據產權制度的構建預留了寶貴的制度空間。建立健全數據產權制度，是在數據領域貫徹落實習近平總書記關于“充分認識頒布實施民法典重大意義 依法更好保障人民合法權益”重要論述的具體實踐。明晰數據產權不僅有助于夯實數據權益保護的制度基礎，更明確了數據作為一種新型財產權益的地位，為后續司法裁判和立法完善提供了保障。

長期以來，司法實踐中對數據權益的保障大多依賴于反不正當競爭法，側重于對“搭便車”等不正當競爭行為的規制，未對數據產權予以確認。然而，數據引發的法律問題已遠超不正當競爭和個人信息保護的范疇，立法上需要確立一套獨立的權益保護范式。值得注意的是，最高人民法院近期頒布的《關于修改〈民事案件案由規定〉的決定》新增了“數據糾紛”作為獨立案由，并將其細化為數據權屬糾紛、數據合同糾紛、侵害數據權益糾紛。這一重大調整標志著司法機關已開始探索跳出依托反不正當競爭法的“行為規制”路徑，轉向“權利保護”的新路徑。這也倒逼理論界與實務界在個案中進一步厘清數據權屬的邊界，為數據產權積累寶貴的司法經驗。

未來，立法機關應推進數據產權細化規則和數據立法研究，密切關注數據要素市場運行中的產業反饋與司法判例，在充分凝練數據產權相關共識的基礎上，適時將“數據二十條”提出的“建立數據產權制度”要求與全國各地推進數據產權制度建設的實踐經驗轉化為法律制度。一方面，要將“數據持有權、數據使用權、數據經營權”的結構性分置架構上升為法律概念；另一方面，要構建完備的數據要素法律體系，將數據產權登記、流轉、法治和安全保障等方面的政策舉措轉化為具體的法律規則。這正是踐行習近平法治思想、推進數字中國建設的必由之路，也將為數字經濟發展提供穩定的法治保障。

（二）鼓勵確權用數創新 激發數據市場活力

（清華大學大數據系統軟件國家工程實驗室總工程師 王晨）

文 | 清華大學大數據系統軟件國家工程中心總工程師 王晨

數據作為數字經濟時代的關鍵生產要素，其產權制度的構建與完善直接關系到國家創新活力和經濟發展潛力。黨的二十屆三中全會《決定》明確提出“加快建立數據產權歸屬認定、市場交易、權益分配、利益保護制度”，為數據基礎制度建設指明了方向。本文旨在針對數據加工、聚合、分析等實踐環節，探討如何通過制度設計激勵數據要素創新，推動數據要素市場健康有序發展。

一、深化數據加工聚合分析：從治理到建模的價值提升路徑

數據價值的真正釋放，離不開對數據的加工、聚合與分析等深入開發利用。這三個環節層層遞進，覆蓋從原始數據到高價值產出的完整轉化鏈條，既是技術過程也是制度建構與價值創造的過程。在這一過程中，數據從無序的原始數據逐步轉化為有序的“資源”和“資產”，成為驅動產業升級與社會進步的關鍵動力。

首先是數據加工，其核心是對原始數據進行系統性處理以生成加工后數據的過程，涵蓋數據治理、數據預處理、數據統計、數據標注等多種處理方式。它不僅是數據形態的轉換，更是數據價值重構與知識提煉的關鍵環節。在這一過程中，原始數據經過規范治理、清洗整合、計算衍生與智能標注，逐步轉化為可供分析、建模與決策的數據資產，為業務智能化和模型訓練提供高質量、高可信的數據基礎。在自動駕駛場景中，從激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等各類傳感器獲取的海量、多模態原始數據，須經過時序同步、噪聲濾除、異常值處理、目標分割與場景標注等數據加工環節，形成可用于感知模型訓練的規范化、高精度數據集。這一系列加工過程直接決定了后續模型的有效性與安全性，是構建可靠自動駕駛能力不可或缺的支撐。數據加工是從“數據原材料”到“數據半成品”的提質與塑形，為建模與應用提供可信、可用、可解釋的數據基礎，是實現人工智能落地的前置關鍵環節。

其次是數據聚合，強調在多源、異構、動態環境下的數據匯聚與融合創新。聚合不僅是物理層面的數據歸集，更是邏輯層面的知識關聯與價值重構。它涉及多源數據的采集、對齊、關聯、融合與結構化重組，旨在打破數據壁壘，實現跨系統、跨層級、跨領域的深度整合。在這一過程中，原本分散、孤立的數據點通過關聯分析，形成體系化的業務數據對象或知識結構，數據價值密度與洞察深度顯著提升，為后續的建模分析與智能決策提供統一的數據視圖。以智慧城市建設為例，通過整合交通流量、環境監測、能源消耗與公共安全等多維實時數據，構建城市運行的動態全景圖，不僅能實現交通擁堵預測與應急響應優化，更能支持城市規劃、資源調度與可持續發展等系統性決策。數據聚合是從“多源數據”到“統一認知”的結構化整合，通過打破壁壘、關聯融合，形成支撐復雜決策與系統協同的數據底座，是實現業務智能與跨域聯動的核心支撐環節。

最后是數據分析，其核心是從數據中提取知識、構建模型并形成可落地的應用價值增值。數據分析依托于統計學、機器學習、人工智能、數據挖掘等前沿技術，通過對海量數據的深度挖掘與模式識別，發現隱含規律、預測未來趨勢、輔助優化決策，最終形成具有實際應用價值的產品、服務或解決方案。這一階段不僅是技術能力的體現，更是業務理解、場景需求與創新思維的結合。例如，在金融領域，基于用戶交易行為、征信記錄與宏觀經濟數據的風控模型，能夠實現精準的信用評估與欺詐識別；在醫療健康領域，融合臨床數據、基因組學數據與影像數據的輔助診斷系統，可為醫生提供更全面的決策支持；在消費領域，基于用戶畫像與行為分析構建的個性化推薦引擎，顯著提升了用戶體驗與商業轉化效率。數據分析的成果往往以“數據產品”的形式呈現，其價值已超越原始數據本身，成為推動產業智能化、服務精細化的關鍵驅動力。

二、衍生數據的確權機制：以產權為手段激勵數據深度價值創造

在數據要素的價值創造鏈條中，數據加工、數據聚合與數據分析是逐層遞進、循環增強的核心環節，推動數據從原始狀態向高價值產品的系統化躍遷。如果該過程形成了數據內容、結構、形態的明顯變化和價值增值，可以將產生的數據判定為衍生數據。數據處理者享有該衍生數據的持有權、使用權和經營權。衍生數據因凝聚了深度加工所注入的知識、技術與創新，成為數據要素產權配置與權益激勵的關鍵對象。

衍生數據的判定，是確權機制運行的前提。衍生數據需要同時滿足不可逆性、非相似性與價值增值性三大原則。不可逆性意味著加工過程不可還原，這一原則著重保護原始數據產權人的利益。例如，通過機器學習模型對歷史銷售數據進行回歸分析生成的銷量預測報告，無法逆向推導出原始交易記錄。非相似性體現為數據形態或結構的根本改變，這一原則兼顧對原始數據產權人的保護和對數據加工聚合分析的深度。例如將分散的交通流量、天氣、事件數據融合建模生成的城市實時風險熱力圖，其圖譜形式與原始數據表截然不同。價值增值性是核心原則，指衍生數據相較于原始數據在應用效能或經濟價值上顯著提升。這一原則主要考量數據處理過程帶來的價值增量導致結果數據的價值顯著高于原始數據，具備了主張數據產權的基礎。例如對工業設備噪聲數據進行特征提取與異常檢測形成健康預警指標，顯著放大了數據價值。

在此基礎上，對原始數據的有限“使用”演化為對衍生數據的完整“權利”。當企業對合法獲取的原始數據進行深度加工并形成衍生數據時，便取得了對該衍生數據的持有權、使用權和經營權，這一權利為后續的開發利用提供了法律保障。同時，衍生數據的創造過程本身就是使用權的深化體現，而在獲得持有權后，創造者對該數據的使用權將更加自主和充分，可用于產品優化、服務創新或內部決策。更進一步，衍生數據生產者可以行使經營權，例如可將衍生數據封裝為可交易的數據產品或服務（如行業分析報告、風控模型、用戶畫像體系），通過許可、轉讓等方式進行市場交易，實現價值變現。這一“三權”配置的過程，清晰勾勒出數據作為生產要素的價值創造演進路徑，使創新投入能夠獲得相應的市場回報。

以價值增量為核心的確權機制，旨在構建一個激勵創新與規范發展相平衡的數據要素市場生態。一方面，通過衍生數據的客觀判別與數據產權登記制度的建立，明確權利生成的邊界，增強交易信任與市場流動性。另一方面，以合法的使用權以及衍生成效判定為基礎，在賦權的同時也設立了必要的行為邊界，防止權利濫用。這種“賦權與限權相結合”的機制設計，保障了真正的創新者能夠通過深度加工獲得應有權益，形成“投入—創造—收益”的良性循環，維護公平競爭的市場秩序與更廣泛的社會價值導向。

三、構建以產權確認為核心的市場供給體系：數據產權可追溯有效降低合規成本

數據產權確認機制為數據產品開發的全過程溯源提供了堅實的制度基礎，每一次數據產品的開發都可以明確追溯上一手數據來源，確保合規，每一款衍生數據都具備清晰的權利邊界和價值標識。數據產權制度的實施使得產品從原始數據獲取、加工處理到最終成品的全鏈條信息都能夠實現可追溯、可驗證。這種溯源機制不僅增強了交易透明度，更重要的是為數據產品的質量評估和價值認定提供了客觀依據。在跨境數據流通、多主體協同創新等復雜場景下，標準化的產權體系成為建立市場信任和規范交易秩序的關鍵保障。

產權確權機制正在重塑市場競爭格局和創新生態體系。從供給主體角度看，產權保護體系的完善催生了專業化分工的新格局，數據采集商、加工商、分析商和應用開發商在各自專業領域形成完整的產業鏈協同。從供給內容角度看，市場產品正從單一的數據資源向包含技術服務、應用解決方案的復合型產品體系演進。從供給方式角度看，傳統的產品交易模式正向數據訂閱、成果共享、合作開發等多元化模式拓展。這種供給體系的豐富和升級，不僅激發了市場創新活力，也為數據要素在更廣泛領域發揮乘數效應奠定了堅實基礎。

數據產權制度的建立健全正深刻重構著數據要素市場的供給生態。通過構建對數據創新進行產權確認的制度框架，激勵市場供給體系從“資源驅動”向“創新驅動”的范式轉變，不僅能夠破解數據要素長期面臨的產權困境，更從源頭上激活了市場主體開發創新數據產品的內生動力。數據產權制度通過明確衍生數據的判定原則，為數據產品開發提供了清晰的權利預期和制度保障，使得各類市場主體能夠依托其技術專長和行業洞察，開發出更具深度和應用價值的數據解決方案，特別是中小企業憑借行業專精知識能夠突破傳統數據資源壁壘，開發出具有市場競爭力的創新產品，豐富市場供給的多樣性和創新性。

（三）如何理解數據產權“結構性分置”——面向數據要素市場化配置的中國方案

（清華大學法學院教授 申衛星）

文 | 清華大學法學院教授 申衛星

數據產權的“結構性分置”，是我國面向數據要素市場化配置改革探索中形成的一項重要制度創新。2022年，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（即“數據二十條”）首次明確提出建立“數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權”的產權運行機制，標志著我國在數據產權制度上邁出結構性分置的關鍵一步。在相當長一段時間內，對于數據產權“結構性分置”究竟意味著什么，存在不同理解。立足數據形態不斷演化、數據利用場景日益多元的現實，以“數據持有權—數據使用權—數據經營權”為核心的三權表述，將數據產權的客體統一為數據本身，進一步完善并勾勒出數據產權結構性分置的整體圖景。

一、何謂數據產權結構性分置？

從“數據可以成為要素”到明確“數據具有產權”，再到“數據產權結構性分置”，我國對數據產權制度的認識經歷了一個不斷深化、逐步細化完善的過程。2019年，黨的十九屆四中全會首次將數據與土地、勞動力、資本、技術并列，明確了數據作為生產要素的地位。2020年《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》明確提出加快培育數據要素市場，探索數據產權結構性分置制度，標志著數據產權正式進入國家基礎制度視野。2022年“數據二十條”提出要建立“數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權”分置的產權運行機制，為破解數據要素流通利用中的權屬不清、激勵不足問題提供了政策方向，也開啟了我國數據產權結構性分置制度探索的第一步。

在數據交易實踐與數據產權研究中，隨著“數據二十條”實施以來數據實踐的快速發展，數據的生成方式、利用模式和流通場景不斷拓展，需要在廣泛調研和總結實踐經驗的基礎上，更加明確數據產權結構性分置的基本內容。

“數據產權結構性分置”的“分置”，是指根據數據的利用場景和使用方式，明確持有權、使用權和經營權等的內涵和組合關系，并遵循“誰投入、誰貢獻、誰受益”的原則，將數據產權合理配置給不同主體。其中，持有權側重保障數據的合法持有與自主管控，使用權對應在特定目的和場景下對數據進行內部處理和利用，經營權則指向數據的對外轉讓、許可等，強調數據的流通交易和商業化利用。“結構性分置”意味著三項權利并非必須同時存在或固定配置，而是強調權利組合的靈活性，可以根據不同主體的實際投入與貢獻，或根據約定，形成多樣化的權利結構。某一主體可能同時享有三項權利，也可能僅享有其中兩項，甚至只享有單一權利，以適應多層次的數據價值實現和多樣化的市場需求。正是通過這種靈活而有序的結構安排，數據產權制度才能在保護各方合法權益的同時，為數據要素的高效流通和創新利用預留充分空間。

二、為何數據產權需要“結構性分置”？

在現代財產權制度演進的過程中，傳統的單一所有權模式已難以適應產權市場化配置的復雜需求，因此出現多種權利分割方案，例如所有權派生出用益物權與擔保物權，土地所有權、土地承包經營權與經營權“三權分置”，知識產權“權利束”的分立與獨立許可，公司出資人的股權與經營者權利的分離等。權利分割已成為財產權制度發展的普遍趨勢。數據產權的結構性分置，正是順應這一趨勢，立足于數據的多源共生、非競爭性、可復用性等特點，所提出的重大理論創新與制度回應。

（一）數據產權結構性分置內生于數據的獨特屬性

有別于傳統生產要素，數據具有非消耗性、非競爭性、規模報酬遞增性以及多源共生等特點，這些特點使得多主體可同時利用數據，也決定了數據產權的配置不宜被納入絕對性的、單一主體完全支配的所有權框架。

首先，數據具有顯著的非消耗性和非競爭性。同一份數據可被多個主體并行使用而不產生實質性減損，其價值反而可能因復用和融合而增加，甚至呈現倍增與乘數效應。這與土地、房屋等有體物因使用而耗損、因主體增多而效用遞減形成鮮明對比。正是數據這種非消耗性、非競爭性的特點，使數據天然具備多主體參與數據產權配置、根據多層次數據利用需求打造權利結構類型的制度空間，也決定了過度強調所有權的整體性與排他性，反而可能阻斷數據流通，抑制其潛在價值的釋放。

其次，數據具有規模報酬遞增性與多源共生的特點。數據的價值并非一次性實現，而是在反復使用、創新創造的過程中持續釋放。數據一旦被引入新的應用環境，往往能夠產生超出原有預期的經濟和社會效益，形成“倍增效應”“乘數效應”。這意味著，數據價值并不依附于某一固定權利人，而是與使用方式、應用場景和組織能力密切相關。正是在這一過程中，數據呈現出多源共生的特點。各類主體的生產、生活與經營活動均被納入數據價值創造，數據價值是多方協同、交互和加工的結果。例如，用戶行為數據既包含用戶自身的數字足跡，也依賴平臺所提供的技術環境與算法支持；產業數據的產生則離不開設備供應商、運營企業等多方協作。在此背景下，若仍以“單一權利人整體支配”為賦權前提，不僅難以準確反映各方真實貢獻，也容易將數據價值的后續釋放過早地“鎖定”于某一主體之下，進而抬高流通門檻、壓縮再利用空間。因此，從各類主體的多層次貢獻出發，數據需要通過產權的結構性分置，將不同層次、不同類型的數據權益賦予不同主體，通過將權利配置為不同層級、不同結構的組合，數據產權制度才能在真實反映多方貢獻的同時，為數據價值的持續釋放和多場景實現保留制度彈性。

（二）結構性分置是市場化配置的必然要求

數據產權結構性分置制度不僅是對數據特殊屬性的回應，更是以提升數據要素市場化配置效率為導向的重要制度創新。數據不僅是資源，也是資產和生產要素，在此背景下，單純強調數據“能否被保護”已不足以滿足市場主體的多層次交易需求。數據產權的結構性分置能夠降低流通成本、激發利用意愿，使數據能夠充分進入市場、參與要素配置、持續創造價值。

在數據要素市場中，市場主體對數據的需求呈現出層次性與差異性。有的主體側重數據的采集、治理，有的主體關注特定業務場景下的數據分析與內部使用，還有的主體以數據產品經營、數據信托、融資質押等業務為核心。不同主體扮演的市場角色不一樣，對數據的需求也不相同，如果都給一個內容一樣的數據產權，不僅會導致權利取得成本過高，而且會使得權利內容與實際需求錯配。歷史經驗表明，絕對所有權模式，雖權屬清晰，卻容易造成權利歸屬絕對鎖定而利用效率低下。反之，若權利配置組合類型過多而碎片化，又可能過度推高交易成本。數據要素市場化配置的關鍵在于在“權利組合配置的單一與復雜”之間取得平衡。數據產權的結構性分置通過區分不同內容、不同功能的細分權利，并允許其在制度框架內排列組合，使數據市場主體能夠在整體可控的組合類型中，盡可能實現數據產權配置的靈活性與多樣性。由此，數據市場主體可以從自身需求出發選擇權利組合，避免了“要么全有、要么全無”的分配困境，進而適配多層次的市場需求，使數據真正達成“供得出、流得動、用得好”。

三、如何實現數據產權“結構性分置”？

數據產權結構性分置的核心，是數據持有權、使用權與經營權三類數據產權的分置與組合。這三者各自指向不同數據利用場景，可靈活組合，從三權俱備到三權單立、三權組合，構成層次清晰，既靈活又穩定的數據產權權利結構。

（一）持有權、使用權與經營權的三權分置

數據產權包括數據持有權、數據使用權與數據經營權。其中，數據持有權核心在于對數據的自主管控能力。持有權人有權決定數據的存儲方式、加密手段與訪問權限，能夠自主以數據產權人的身份防御數據持有狀態不受侵犯，并承擔保障數據安全的責任。持有權并不天然地包含對數據的使用或經營權限，更多體現為一種“數據管家”的角色。數據使用權聚焦于權利人對數據資源自己利用與數據價值深度挖掘。權利人可在授權范圍內對數據進行讀取、分析、建模以及二次開發，并借助數據處理優化產品功能、提升服務質量或訓練算法模型。典型應用包括人工智能企業通過數據接口進行模型訓練、互聯網平臺依托用戶行為分析實現精準推送等。數據經營權體現為對數據進行處分與流通的權利，涵蓋通過許可、轉讓、入股、質押、信托等形式實現數據要素的市場化配置與價值變現。數據經營權是數據流通利用中具有財產性價值的權利，相較于對內的數據使用權，數據經營權的功能是對外提供數據，促進數據的流通利用和價值釋放。將數據經營權與持有權、使用權加以區分，有助于在產權制度內部更好銜接數據復用創新與競爭秩序維護，對未經授權的數據抓取行為形成制度性約束，在保障數據競爭利益的同時，為合法、有序的數據共享與利用預留空間。

（二）從“所有”到“所用”：產權配置的多種組合

以利用場景與數據生命周期中的各環節為配置基礎，通過持有權、使用權、經營權三權的分置，可以形成數據產權配置的多種組合。在數據基于單一主體貢獻生成或在數據完全轉讓交易中，三權往往由單一主體享有，形成“三權合一”。而在數據價值衍生和多場景流轉過程中，則根據各方貢獻與利用、交易需求，將三權分配給不同主體，實現“三權分離”。數據產權的不同配置方式衍生出多種權利組合，分別對應不同的應用場景與合作模式。譬如，在采集生成階段，數據采集者對自行生產的數據享有持有權、使用權和經營權；在多方共同參與數據融合利用的場景中，產權可以按照各方約定來配置，各方可平行享有三權，也可將三權中的某一項或多項差異化配置給不同主體。這樣的設計，能夠激勵數據處理者復用數據，開展差異性創新，同時避免對來源數據產權人的產品或服務形成實質性替代，維護其正當經營競爭利益。這種以“所用”為導向的產權結構性分置機制，服務于數據要素的市場化配置，并在此過程中推動數據價值的充分實現，是中國特色數據產權配置范式的精髓所在。

（四）數據委托處理的產權配置 “有約定按約定、無約定歸委托方”

（清華大學法學院教授 申衛星）

文 | 清華大學法學院教授 申衛星

數據委托處理已成為盤活存量數據、提升數據質量、釋放數據價值的常見方式，也是具有代表性的數據處理場景。在數據委托處理中，受托方依約實施具體處理行為，除形成合同約定的結果數據外，還會在處理過程中持續生成既不同于原始數據、也不同于結果數據的過程數據。由于受托方在技術、算力和勞動上的投入具有現實貢獻，委托方與受托方往往就過程數據和結果數據的產權歸屬各執一詞，尤其在委托關系結束后，數據應當如何歸屬或分配，成為實踐中爭議頻發、交易風險突出的焦點問題。

一、約定優先適用：尊重各方對數據產權歸屬的意思自治

在數據委托處理情形中，數據產權的歸屬應當首先取決于委托方與受托方的合同約定本身。意思自治原則是財產歸屬安排的基礎性規則，除非法律明確規定不得由當事人另行約定，否則，財產的歸屬方式、權利內容及利益分配結構，應當由當事人根據自身交易目的自主決定。數據委托處理場景中，委托方與受托方對原始數據、過程數據和結果數據的具體情況最為了解，也最有條件作出符合效率與自身利益需要的制度設計。因此，在法律未作強制性禁止的前提下，尊重當事人就數據產權作出的明確約定，本身就是貫徹意思自治，實現公平正義的體現。在此基礎上，數據的非消耗性決定了產權配置不必拘泥于“非此即彼”。與有體物不同，數據不具有物理上的唯一性和消耗性。在有體物委托加工關系中，標的物一旦交付并加工完成，其所有權通常只能在委托方與受托方之間作出排他性歸屬，不存在雙方分別對新物都享有所有權的情況，新物要么歸某一方所有，要么由雙方共有。而在數據委托處理場景中，原始數據、過程數據和結果數據則可以通過低成本復制，由不同主體分別控制，其產權配置并不必然陷入“只能歸一方所有”的單一邏輯。這也意味著，在合同層面，委托方與受托方完全可以圍繞同一數據，約定不同主體享有相同或不同的數據權利，形成平行存在的權利結構。

實踐中，委托方可能出于降低數據委托處理費用，或者獲取更靈活的后續服務等考慮，同意受托方對原始數據、過程數據或結果數據享有一定范圍內的數據產權，甚至允許受托方在不損害委托方合理利益的前提下進行再利用或商業開發。在此類安排下，受托方可以在合同約定范圍內通過數據復用實現服務提質增效，獲取相應收益，委托方也通過降低合同對價或優化服務條件實現整體利益平衡。只要這類約定不違反法律、行政法規的強制性規定，也不損害公共利益或第三人合法權益，就應當依法予以尊重。

2025年7月，國家數據局與市場監管總局聯合發布了一系列數據流通交易合同示范文本，其中《數據委托處理服務合同（示范文本）》就蘊含了數據委托合同約定優先的規則意旨。對結果數據的產權歸屬，示范文本第2條默認委托方享有持有權、使用權與經營權，同時保留受托方享有部分或全部數據產權的可選空間；對于過程數據，第3條則完全由雙方協商確定，支持委托方與受托方平行享有相關權利。這一設計將數據委托處理場景中的產權配置機制通過標準化合同條款予以落實，為數據要素市場的有序、健康、高效發展提供了重要支撐。

二、無產權歸屬約定：委托方享有數據產權

在數據委托處理合同中，如果委托方與受托方對數據的產權歸屬沒有作出明確約定，應當如何確定原始數據、過程數據、結果數據的歸屬？這一問題在實踐中長期存在分歧。一方面，受托方認為，過程數據和結果數據來源于自身的技術投入、算法能力和勞動付出，理應作為其工作成果而享有產權；另一方面，委托方則認為，原始數據是整個處理活動的前提和基礎，過程數據和結果數據高度依賴原始數據，理應仍由委托方享有產權。雙方均能從“實質性貢獻”的角度提出一定的正當理由，委托處理活動的數據權屬爭議由此產生。

在沒有約定，也無法律特別規定的情況下，委托處理的原始數據、過程數據和結果數據，均應當歸屬于委托方，受托方不享有數據產權。這主要基于三點理由。第一，從數據安全風險看，歸屬于委托方更有利于防范侵權與濫用風險。在數據委托處理中，原始數據通常由委托方自行提供或付費購買，往往與委托方的商業秘密、技術秘密、知識產權乃至個人信息密切相關。過程數據和結果數據雖然在形式上發生了變化，但其來源和價值基礎仍可能高度依賴原始數據。如果在沒有明確約定的情況下，賦予受托方對過程數據或結果數據的獨立產權，極易在后續數據使用、流轉中引發權利沖突，產生數據泄露和侵權風險。相比之下，由委托方統一享有數據產權，更有利于維持數據使用鏈條的可控性和權利邊界的清晰性。第二，從合同目的與業務場景看，歸屬于委托方更符合交易邏輯與效率要求。在委托處理關系中，委托方基于自身業務需要，主動提出處理目標并作出具體指示，處理后的結果數據，根本目的在于服務委托方的業務決策或產品應用。也正因為如此，委托方通常最清楚這些數據將如何被使用、在哪些場景中發揮價值。將過程數據和結果數據歸屬于委托方，有利于其在既定業務鏈條中高效整合和持續利用。第三，受托方的貢獻應通過報酬機制而非產權分配實現。在委托處理合同中，受托方從一開始就是在為委托方提供有償服務，其技術投入與勞動付出可以通過合同報酬得到對價補償。將過程數據和結果數據視為受托方的“勞動成果”而當然賦予其產權，反而可能打破委托處理合同中既有的利益分配結構，產生不公平的利益交換結果。正是基于以上三點理由，在合同未就產權歸屬作出約定時，委托方享有原始數據、過程數據、結果數據的數據產權，受托方對委托處理過程中形成的上述數據，不享有持有權、使用權、經營權。

三、受托方解散、破產時的數據處理：按委托方要求返還

在委托方未通過合同明確賦予受托方數據產權的前提下，受托方對數據的處理始終受限于委托處理合同的目的限制。受托方應當依照委托方的指示，或者在取得委托方明確同意的情況下處理原始數據，交付結果數據與過程數據，不得基于自身判斷任意擴大處理范圍，更無權超越合同約定，將數據用于處理目的之外的內部使用，或者對外轉讓、許可、質押相關數據。

數據委托處理合同因服務期限屆滿或受托人解散、破產等原因終止后，受托方繼續持有和處理相關數據的合法性基礎隨之消失，應當返還數據，不得將數據用于債務清償或破產清算，避免委托終止后受托方不當占有、濫用數據導致風險外溢的可能性。由此，委托處理場景在產權層面形成了從數據進入、使用到退出的完整閉環。數據因委托而進入處理流程，又在合同終止或主體退出時回歸委托方或依法處置。這不僅為委托方提供了穩定、可預期的數據安全保障，也為數據委托服務產業確立了清晰的權責邊界。

這樣的制度設計，既充分尊重當事人基于商業理性所作的自主安排，又在缺乏明確約定時提供了清晰、可預期的默認規則，為市場主體開展數據委托處理活動提供了穩定的制度預期。

（五）健全衍生數據治理機制 釋放數字經濟新動能

（清華大學法學院教授 申衛星）

文 | 清華大學法學院教授 申衛星

數據已成為數字經濟發展的關鍵生產要素。衍生數據作為經加工處理形成的高附加值數據形態，在產業實踐和社會治理中展現出巨大潛力，廣泛應用于電商、交通、醫療和金融等領域，為精準決策和公共服務提供有力支撐。國家高度重視衍生數據的開發利用。《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）首次提出保護數據衍生產品的經營權。健全衍生數據治理機制，科學識別、合理配置數據產權，將為保障多方權益、激勵技術創新、推動數字經濟高質量發展提供堅實制度基礎。

一、衍生數據：推動數字經濟發展的“新引擎”

衍生數據是對原始數據進行加工、建模分析、關鍵信息提取等處理而形成的，具有高附加值的數據形態。相較于原始數據，衍生數據具有結構更優化、價值更顯著、應用更廣泛的特征，服務于金融、交通、醫療等諸多領域，為產業升級、公共治理和社會服務提供了全新動力。例如，在金融領域，銀行和保險機構在保障數據安全、遵守個人信息保護相關要求等的前提下，對經去標識化、匿名化處理的用戶行為數據開展深度建模，形成風險控制和精準營銷所需的衍生數據，有效提升了服務水平與防范風險能力。在交通出行領域，交通運輸企業通過對車流量數據的整合分析，生成的衍生數據可支撐線路優化、運力調度和智慧交通建設，讓群眾出行更加便捷高效。可以說，衍生數據不僅極大地提升了數據的“可用性”，也直接決定了數字經濟創新的深度與廣度。正因如此，如何識別和規范衍生數據，已經不只是技術或產業問題，更關系到數據要素能否順暢實現產業化和數據價值能否充分釋放。

從制度層面看，將衍生數據納入數據產權制度的調整范圍，并對其產權歸屬作出明確安排，是完善數據產權制度的重要一環。“數據二十條”明確提出，要探索“對經加工、分析形成的數據或數據衍生產品的經營權”，為衍生數據區別于原始數據、獲得獨立評價提供了明確的政策指引。

當前，衍生數據受到的關注不斷增多，爭議焦點主要集中在兩方面：一是數據加工到何種程度構成衍生數據；二是衍生數據的歸屬應當如何認定。尤其是通過自動化程序收集公開數據進而形成衍生數據的情形，相關權屬爭議更為集中、更為復雜。對衍生數據法律地位的界定與權利歸屬的明確，有助于回應產業界關于衍生數據“是否應當單獨確權、如何配置權利”的現實關切，從而為數據的深度開發和價值創造提供制度支撐，真正推動數據“用起來、活起來”。隨著數據要素市場建設不斷推進、應用場景持續擴展，建立清晰、可操作的衍生數據識別標準與產權配置規則，已成為數據產權制度建設中的重要內容。

二、什么是“衍生數據”：衍生數據的識別標準

衍生數據的準確識別是后續確權、授權和流通的前提。衍生數據的生成過程本質上是一種數據加工行為，需要以原始數據為基礎，同時依賴加工者的主動投入形成區別于原始數據的“新數據”。那么，經由何種程度的數據處理，衍生數據才能在規范意義上被評價為已經發生質變，從而脫離原始數據成為一項“新數據”？可以從兩個維度理解：一方面，數據在形態上的實質變化，這是衍生數據與原始數據的物理區分；另一方面，數據因加工而發生價值躍升，從而防止將一般性的整理、篩選或復制誤認為創造衍生數據。

數據自身形態的實質變化表現為數據本身因加工而發生的實質改變。對于數據是否滿足實質改變標準，可通過數據內容、結構或形式等多個維度進行判斷。數據內容改變意味著數據承載的信息發生了變化；數據結構改變主要是指數據的邏輯組織方式與存儲形式發生變化，具體表現為數據的訪問方式、組織結構、存儲方法等方面的調整；數據形式改變則體現為數據呈現方式在抽象與直觀之間相互轉化。例如，語義信息提取技術可以從圖片、文本、視頻等人類可讀取的數據中提取出語義標簽等信息，將機器難以直接讀取的非結構化數據轉換為結構化數據，這一過程即可構成數據形式改變。

數據的價值生成表現為數據加工成果相較于原始數據是否在使用價值和交換價值上顯著提升。數據的使用價值主要體現在兩個方面：一方面，數據能夠提供知識、智慧和洞見，為當下的決策提供實用和及時的支持；另一方面，數據的分析和挖掘能力，即數據經過進一步加工處理后所增加的價值。數據的交換價值則體現在其作為商品或服務在市場上的交易流通能力。相較原始數據，衍生數據往往更結構化、更具可用性，與具體業務場景結合更加緊密。同時，通過數據的合規處理與去標識化，數據上的相關信息權益負擔得以消解，買方拿來即可用，因此衍生數據更容易被市場接受，也更容易實現更高的交易價值。

需要指出的是，隨著技術發展、行業差異和應用場景的動態發展，衍生數據的識別標準也會更加細化。實踐和學界討論中有觀點主張將“不可逆向還原”作為判斷衍生數據是否真正脫離原始數據的重要考量因素。“不可逆向還原”是指衍生數據相較于原始數據已發生永久性改變，無法在合理成本和可行技術條件下通過逆向工程恢復原始數據。引入這一判斷維度，主要是避免加工者通過衍生數據反向獲取原始數據，從而侵害在先權利人的合法權益。

三、如何配置數據產權：衍生者賦權與在先權利保護

賦予衍生數據權利，應以數據處理者對原始數據享有使用權并保障各方合法權益為前提。對非法獲取的數據進行加工，不能通過衍生數據的產權制度獲得法律保護。為了確保數據要素市場的運行效率和權利秩序，衍生數據的產權配置規則應當在確認加工者的投入和創新價值的同時，合理保護原始數據權利人和信息主體的合法權益，從而實現激勵與約束的平衡。

在衍生數據的產權配置上，首先應遵循意思自治原則。倘若雙方對于衍生數據的權屬已有約定，應當允許其通過合意約定衍生數據的權利歸屬。對衍生數據的權屬約定需符合公平、自愿和誠信原則，避免因壟斷或不平等條款損害交易對方利益。其次，在衍生數據權屬無約定或約定不明確，且無相關法律規定的情況下，衍生數據的持有權、使用權和經營權原則上歸屬于衍生數據的處理者，其原因在于，這有助于實現數據要素收益的合理分配，并可在不侵犯原始數據產權人和信息主體合法權益的基礎上，激勵數據處理者加大對數據深度加工的投入，推動數據資源價值的充分釋放。

產業界存在這樣一種擔心：一旦承認衍生數據的產權由加工者享有，原始數據權利人的利益會不會被“掏空”？其實，衍生數據的權屬認定與對在先權利人的利益保護并不存在沖突。即使因實質性投入與創造性勞動，數據加工者對其形成的衍生數據享有財產權益，這一認定本身并不消除或覆蓋其上可能承載的他人既有合法權利。衍生數據的開發利用，必須以合法取得、合法使用原始數據為前提，不得侵害原始數據權利人享有的人格權益、商業秘密、知識產權以及其他合法權益。

總體而言，健全的衍生數據產權配置規則能夠在多個層面發揮制度效用。對加工者而言，明確的權屬安排既有助于保障其合理收益預期，也能夠激勵持續投入與技術創新；對原始數據權利人而言，對在先權利的有效保護，可以防止其合法權益在數據再利用過程中被侵蝕；從社會整體來看，衍生數據權屬的明確，有助于激發各類主體深度挖掘和持續創造數據價值的動力，進而提升數據要素的流通效率與創新創造能力。

（六）建立數據產權制度的經濟邏輯

（清華大學社會科學學院教授 湯珂）

文 | 清華大學社會科學學院教授 湯珂

隨著我國數字經濟的高速發展，數據正在從“副產品”變成“基礎生產要素”。現實中，一個突出的矛盾是：數據越來越重要，真正敢用、會用、用得好的主體卻不多。數據產權不明確是這個矛盾的主要原因，需要明確回答“數據的權屬如何確定、權利如何拆分與約束”，為數據的合規使用和規范流轉提供依據。

一、夯實產權基礎：以數據要素特征引導制度創新

數據產權制度的設計始終應以數據這一新型生產要素的經濟屬性為起點。數據既不同于固定設備等以排他占有為特征的物理資產，也不同于以創造性成果為主的無形資產，還受到信息披露悖論、交易摩擦和合同不完備等約束。因此，圍繞數據建立產權制度，不能簡單套用既有模式，而要立足其經濟屬性，在安全合規前提下，通過更靈活、更精細化的結構性分置，讓數據既能被合理保護，又能被更充分利用。

相較于土地、廠房等傳統資產，數據具有非競爭性、一定程度的排他性等特征。同一份數據可以被不同主體、在不同場景中反復利用，而不會因一次使用而被消耗。信息主體、采集平臺、算法開發者和業務應用方在多個環節持續投入，數據價值更多體現在融合和開發利用之中。數據的排他性是通過訪問控制、加密和制度規則來實現的，而不是像有體物那樣自帶邊界。如果簡單套用所有權邏輯，既與當前以分場景、分用途流轉為特征的數據實踐不相匹配，也難以同時滿足多樣化應用需求和隱私保護要求。

同樣，數據也不能被簡單納入知識產權體系。數據是對客觀世界的記錄，本身并不必然具有原創性，其經濟價值更多來源于后續清洗、整合、標注、建模和算法賦能等環節。同時，數據使用伴隨著隱私泄露、畫像歧視、算法操縱、市場壟斷等風險，這些負外部性，無法僅通過合同來防范。如果簡單引入類似專利的專有權制度，既可能抬高交易價格，也容易使某些主體把數據控制力轉化為市場壟斷，從而在無形中增加新企業的進入壁壘。

更為關鍵的是，數據交易受到“信息悖論”和合同不完備的雙重約束。交易之前，購買方難以判斷數據質量和適用性；但數據一旦完全披露，信息即被掌握，買方的購買意愿下降。數據用途高度多樣且持續演化，復制與再分發成本極低、難以監測，多主體流轉又顯著增加責任追溯的不確定性。隱私損害、信任侵蝕和社會性風險往往難以通過事后賠償完全修復，而僅靠民事合同幾乎不可能窮盡未來風險。因而，產權制度成為補足合同不完備性、促進數據流通開發的重要基礎。

二、明確機制核心：以結構性分置激活數據使用與價值創造

數據要素的產權設置，必須在“公地悲劇”和“反公地悲劇”之間找到制度化平衡。若圍繞數據形成的權利存在不確定性，潛在利用者將面臨高昂的協商、訴訟與合規成本，導致數據在法律上“被擁有”、但在經濟上“被閑置”。結合數據要素的特殊性和中國數據實踐的操作路徑，應減少不確定性以降低交易成本，促進多方投資與協作激勵，同時約束負外部性，以“激勵使用”為目的，實現數據要素的高效利用與社會福利最大化。

將數據權利設計為“持有權—使用權—經營權”的結構性分置，旨在通過精細劃分，形成有利于數據使用、流通和價值創造的激勵結構。核心邏輯是把對數據的投入與回報、權利與責任合理對位，使數據能夠在更多主體之間被反復利用、持續創造增量價值。三權分置激勵各參與者持續建設高質量的數據資源，對細分產權進行細分定價，使數據逐步轉化為產權明晰、可計量的資產。在這種制度設計下，數據能夠在安全可控的前提下被更廣泛使用、被多次開發，形成持續疊加的社會與經濟價值。

實踐中，糾紛容易發生在兩組關系之中，其一是信息主體與數據處理者的關系，其二是數據處理委托方與數據處理受托方的關系。針對信息主體與數據處理者的關系，重點是在生產環節明確數據處理者對合法采集的數據享有財產性權利，穩定企業在采集、治理、清洗等前端環節的投入預期；同時保障信息主體可以獲取或復制轉移由其促成產生的數據，保護其相應權益。針對數據處理委托人和受托人的關系，重點是明確在合同沒有相關約定時，數據產權原則上歸委托方，避免“以服務之名將數據據為己有”。委托方應注重合同的清晰性，在明確規則下更安心地外包專業處理工作。

聚焦數據復用和創新使用中的產權配置，需要系統安排，在鼓勵利用與防止濫用之間建立起清晰的制度邊界。一方面，鼓勵有序復用公開數據。數據處理者在不非法侵入他人網絡、不干擾網絡服務正常運行、不破壞有效技術措施、不損害個人和組織合法權益前提下，可以收集、持有并使用已公開數據，并可在不實質性替代被收集方產品和服務等的前提下對外提供數據產品，為新業態、新模式預留空間。同時，在多個主體共同參與數據融合和開發的情形中，允許各方平行享有使用權。此外，行業龍頭企業、平臺企業等數據資源富集主體，應當遵循安全、公平、合理、無歧視原則對外提供數據服務。另一方面，將創新活動納入規范邊界。數據處理者對其享有使用權的數據，在保護各方合法權益前提下，通過利用專業知識加工、建模分析、關鍵信息提取等方式實現數據內容、形式、結構等實質改變，從而顯著提升數據價值，形成衍生數據的，賦予數據處理者持有、使用和經營權。在科研、教育、人工智能訓練等領域，探索數據“合理使用”，在保護個人信息和商業秘密的前提下，為前沿創新留出必要制度空間。

建立全國統一的數據產權登記體系對于數據產權制度的建立健全具有重要意義。一方面，登記能夠增強權利公示與可驗證性，緩解信息不對稱；另一方面，登記為后續流轉、授權、保護和監管提供制度支點。登記是清單管理和規范治理的基礎，有利于厘清資產底數、明確使用邊界、提升透明度。對市場主體來說，登記憑證既是參與交易、入表融資、項目申報等活動的“權利憑據”和信用背書，也是遇到糾紛時可供司法、行政機關參考的重要佐證材料。

三、暢通價值路徑：以資產化和規范流轉釋放數據價值

數據資產化是數據產權制度在會計層面的自然延伸。按照國際會計準則，資產確認至少需要滿足三項條件：合法擁有、具備控制，并能夠帶來經濟利益。結構性“持有權—使用權—經營權”的產權安排，恰好形成制度層面的緊密對應。首先，控制必須是合法取得、可執行且具有排他性的控制。這不僅僅是技術意義上的訪問權限，更要求在權利結構上能夠排除未經授權的占有和利用，形成“可主張、可防御”的穩定權利基礎。持有權的設立是實現控制的制度前提，使數據處理者既能在物理層面控制數據，又能在法律層面排他主張權利，從而把“物理控制”與“法律控制”統一起來。相反，如果數據持有權模糊，就難以滿足會計上對控制的基本要求。其次，資產必須與未來經濟利益相聯系。使用權和經營權，將“開發利用”和“對外流通”納入制度化軌道，使數據能夠在合規前提下形成可預期、可驗證的收益來源。缺乏明確的使用權或經營權，即便掌握了數據，也難以形成可以被會計確認的經濟利益，資產化就失去了現實基礎。

數據產權有序流轉需要建立健全法治保障，明確支持權利人按照平等、自愿、公平和誠信原則，通過合同約定轉讓持有權、使用權或者經營權，并通過示范合同的形式，把數據內容、提供方式、使用范圍、合同終止后的處置等關鍵事項“寫在前面”。用契約標準化降低談判成本、減少誤判空間，尤其有利于中小企業在明確的規則之下參與數據交易。此前，國家數據局聯合市場監管總局，針對數據提供、委托處理服務、融合開發、中介服務等四類典型情形，制定發布了第一批數據流通交易合同示范文本，有利于經營主體減少反復談判、反復修改的麻煩，保障交易各方的合法權益，降低數據流通交易的門檻和成本。

總之，推動數據產權結構性分置，配套以登記和流轉等規則，可以有效降低數據在生產、流轉、創新活動中的權屬不確定性，提升經濟運行的效率，強調數據的使用屬性，把數據從“沉睡資產”變成“高效要素”，為培育新質生產力、推動數字經濟行穩致遠夯實制度底座。

（七）堅決打破“數據孤島” 推動數據合理使用

（對外經濟貿易大學法學院教授 許可）

文 | 對外經濟貿易大學法學院教授 許可

數據要素放大、疊加、倍增作用的發揮，關鍵在于數據流通利用。正是通過多主體、多場景的持續復用，數據才能在循環中不斷精煉，突破傳統資源約束下的產出邊界，開拓經濟增長新境域，進而以數據流通利用為樞紐，引領物質、人才、技術與資本的融通，催生新知識、新業態、新模式，為發展注入源源不絕的動力。然而，實踐中，由于權屬、利益和責任邊界的分歧與模糊，數據往往被固化在特定主體內部，成為無法與外界連接的“數據孤島”。

為破除這一痼疾，需要從多方面統籌設計。首先，在典型場景中明晰數據產權，應降低數據交易流通中各方調查權利邊界的核實成本和就權利內容討價還價的磋商成本、人們約束自身行為和防范侵權的合規成本，以及數據產權人向第三方主張權利的行權成本。其次，應強化黨政機關、企事業單位切實履行有序開發利用公共數據資源的責任，鼓勵行業龍頭企業、平臺企業按照安全、公平、合理、無歧視原則對外提供數據服務，形成數據供給的激勵。最后，應研究數據的“合理使用”，在維護相關各方合法權利的前提下，保障社會公眾和其他市場主體使用數據的需求。

一、從著作權的“合理使用”到數據的“合理使用”

“合理使用”源自我國的著作權法。《中華人民共和國著作權法》第24條規定，出于學習、科研、新聞報道等非營利性目的，在不影響作品正常使用、未不合理地損害著作權人合法權益的情況下，可以不經著作權人許可且不向其支付報酬，而使用作品。著作權“合理使用”旨在平衡著作權人與社會公眾之間的利益，避免權利人不加限制地行使其權利，不當妨礙作品中信息的傳播與分享。

數據“合理使用”與之異曲同工。在數據處理者享有數據持有權、使用權、經營權等廣泛權利的基礎上，以社會公共利益為基點，對數據處理者的數據產權加以適當限制，允許他人在特定情形中，無需經過數據權利人同意而使用其數據，從而防范數據處理者惡意閉鎖數據，加劇“數據孤島”。數據三權分置和數據“合理使用”相輔相成，均以實現數據復用和高效利用為宗旨。

二、數據“合理使用”的特定情形

數據“合理使用”主要用于科學研究、教育教學等公益事業以及突發事件應對等公共治理領域。根據《中華人民共和國公益事業捐贈法》第三條，所謂“公益事業”，是指非營利的下列事項：（一）救助災害、救濟貧困、扶助殘疾人等困難的社會群體和個人的活動；（二）教育、科學、文化、衛生、體育事業；（三）環境保護、社會公共設施建設；（四）促進社會發展和進步的其他社會公共和福利事業。當前，數據已成為科學研究的支撐和重要的戰略性資源，科研也步入了以數據驅動為主導、以算力探索為工具的第四范式時代。面向未來創新的科學研究和教育教學，亟需數據的開放和共享，成為數據“合理使用”的關鍵場景。

公共治理是我國國家治理的重要方面。在國家治理能力現代化的背景下，公共治理系統化、科學化、數字化、智能化的需求日益迫切。2015年，《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》提出建立“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的管理機制，實現基于數據的科學決策，推動政府管理理念和社會治理模式的進步。隨著我國數字化轉型的深入推進，利用數據改進公共政策、公共服務、公共治理，構建數字政府，已成為改革愿景。在各種公共治理中，攸關平安中國的突發事件治理尤其重要。根據《中華人民共和國突發事件應對法》第二條，所謂“突發事件”，是指突然發生，造成或者可能造成嚴重社會危害，需要采取應急處置措施予以應對的自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件。例如，利用鐵塔遭受水浸、停電、離線的數據，可以高效進行災害分析，提供災害早期識別、災情高效研判、精準鎖定“三斷”地區以及應急處置輔助決策等服務，有效提升災害監測、分析與預警等應急管理水平，降低各類自然災害帶來的經濟損失。當然，公共治理中的數據“合理使用”僅僅是對數據處理者權利的限制，對于承載個人信息、商業秘密的數據，仍應尊重個人的人格權利和企業的經營權利。

三、數據“合理使用”是開放的清單

數據“合理使用”并不是封閉的，而是具有彈性和開放性的制度。科學研究、教育教學、突發事件應對只是部分場景。這是因為，隨著技術進步、商業迭代和社會發展，作為數字經濟關鍵生產要素的數據，其使用場景無窮無盡，因此，如果對數據“合理使用”的情形作過于嚴格的解釋，將違背《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中“促進數據使用價值復用與充分利用”，以及“個人、企業、公共數據分享價值收益”的政策方向。因此，在未來的立法和司法中，可以從公益事業和公共治理的目的出發，綜合考量數據的性質、被使用數據的質量數量、數據使用的目的與性質、使用行為對數據潛在市場或價值的影響等多方面因素，判斷是否構成“合理使用”。放眼未來，數據“合理使用”將是數據產權制度的重要內容，服務于打破數據孤島、促進數據流通和創造數據價值的目標。

（八）促進數據融合 保障數據價值釋放

（中國政法大學法學院教授 李愛君）

文 | 中國政法大學法學院教授 李愛君

促進數據融合不僅是數字技術發展的內在要求，也是政策制度引導數據資源優化配置、激勵創新與實現社會整體利益最大化的重要體現。政策制定和學術研究需要深刻洞察數據的內在規律和發展趨勢，并為解決數據融合中的產權配置和保護、責任承擔和利益分配等核心難題提供系統性的制度設計和解決方案。

數據融合是指多個數據持有主體，為提供數據、數據產品與服務，開展聯合經營管理等業務合作活動，通過技術手段將不同來源、不同格式或不同結構的數據進行匯集與整合，從而對特定對象形成更全面、更細致的綜合性認知的一系列行為與過程的總稱。數據融合并非從無到有產生新的原始數據，其核心在于提取并合成蘊含于原始數據中的信息，生成更高層級知識、洞察或決策支持的結果數據，從而實現數據價值的乘數效應。數據融合的典型實踐有合作建立人工智能訓練數據專區、高質量數據集、可信數據空間和聯盟制數據資源池共建等。融合數據因其數量龐大、維度多元，能夠形成高價值的數據資源集合，有利于生成高價值的數據。促進數據融合契合國家關于數據要素市場化配置的頂層設計，服務于高質量經濟發展與數字中國建設的戰略目標。

數據融合有以下幾方面價值。一是促進人工智能的發展。數據融合可以產生大規模、高質量的訓練數據集，這正是發展人工智能所必需的。二是實現數據資源配置效率的提升。數據融合有助于發揮數據的乘數效應，參與數據融合的多方可以同時使用數據，互不影響，實現數據資源的優化配置與高效復用。但目前，在我國數據融合的實踐中，多主體參與的數據融合面臨數據產權不明的制約。導致這些問題的原因是，數據具有不同于傳統財產的特征，現有的物權制度不適于保護數據產權。數據融合是具有很大潛力的數據提供和流通方式，但數據融合開發利用過程中的各方權利、義務、責任邊界不清，導致數據融合不能發揮其應有價值，不能充分實現創造價值增量的目標。

（九）深入貫徹落實數據產權制度 依法保障各方主體合法權益

（中國人民大學法學院教授 張新寶）

文 | 中國人民大學法學院教授 張新寶

數據已經成為數字經濟創新發展的關鍵要素，其高效配置有賴于權屬清晰、流轉順暢的數據產權制度。《民法典》第127條對數據的法律保護作出原則性規定。《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）明確提出要建立保障權益、合規使用的數據產權制度。2025年12月16日，最高人民法院對民事案件案由規定作第三次修正，增加數據權屬糾紛、數據合同糾紛、侵害數據權益糾紛等數據相關案由。2026年2月3日，國家數據局黨組書記、局長劉烈宏受邀赴中國法學會，作題為“建立健全數據產權制度，釋放數據要素價值”的專題授課。深入貫徹落實數據產權制度，對于激勵數據供給、促進數據流通，鼓勵數據經濟創新、發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用等具有重要意義。

一、數據產權制度的基本屬性

產權，是指對財產享有的權利。狹義的產權僅僅指絕對性財產權；廣義上尤其是在經濟學意義上，產權既包括物權性財產權、知識產權等絕對權，也包括債權等相對權。“數據二十條”提出，要探索建立數據產權制度，根據數據來源和數據生成特征，分別界定數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的合法權利。“數據二十條”明確了數據產權作為新型財產權的基本屬性。

產權的客體是具有財產（經濟）價值的客觀存在。所有權的客體為動產和不動產等有體物，知識產權的客體為作品、專利、商標等“無體物”，數據產權的客體為數據。數據與知識產權保護的作品、專利（也可以用數據的方式存儲和呈現）等客體的根本區別在于：作為數據產權客體的數據，無需具有獨創性或者創新性，其財產價值是通過創新利用等方式實現的。

建立健全數據產權制度，主要是為保護權利主體對數據資源所享有的權益提供制度方案，其目的是激勵投入、促進流通、鼓勵創新，實現數據要素價值的充分釋放。在此過程中，清晰界定數據產權是促進數據要素從無到有形成以及合規使用的制度基礎，有助于充分調動各方面的積極性、主動性、創造性；數據要素在不同主體間的流通使用是推動數字經濟創新發展的必要保障，有助于最大程度激活數據要素的經濟價值與社會價值。數據產權的客體除數據資源外，還有數據產品等。不管是數據資源還是數據產品，只要包含數據，都可以成為數據產權的客體。

二、數據產權結構性分置思路

“數據二十條”提出，要建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制。數據產權結構性分置是數據產權相較于物權、知識產權所獨有的制度構造，是我國數據產權制度的核心組成部分。對于數據產權結構性分置，應當從兩個角度進行理解：一是將數據產權分為持有權、使用權和經營權（橫向確權）。二是在數據的采集生成、融合利用和創新使用等過程中分別界定各類主體的權利（縱向確權）。

在橫向確權層面，根據《數據領域常用名詞解釋（第二批）》，數據產權是指權利人對特定數據享有的財產性權利，包括數據持有權、數據使用權、數據經營權等。《數據領域常用名詞解釋（第二批）》沿用了“數據二十條”中持有權（有別于所有權的占有權，主要是考慮到數據資源的非排他性）、使用權和經營權的表述，但是未對其客體作出限制，而是強調數據資源、數據產品等各類形態的數據均可以成為持有權、使用權和經營權的客體。數據持有權人有權自行持有或者委托他人代為持有合法獲取的數據，其他人不得竊取、篡改、泄漏或者破壞（如銷毀）權利人持有的數據。使用權是指權利人有權通過加工、聚合、分析等方式，將數據用于生產經營、形成衍生數據等。經營權人有權通過轉讓、許可、出資、依法設立擔保等方式對外提供數據，進行經營活動。持有權、使用權、經營權相互獨立，同一主體可以全部享有三項權利，也可以享有其中一項或者兩項權利。對于同一數據的同一權利，不同權利人可以同時享有且互不排斥。

縱向確權是指在數據的采集生成、融合利用和創新使用等過程中分別確認不同主體的數據產權。在采集生成過程中，應當貫徹保護勞動和其他要素貢獻的價值取向，鼓勵各方積極有序參與數據采集生成。對于不違反法律和合同約定而采集生成的數據，數據處理者依法享有持有權、使用權和經營權。在融合利用過程中，應當注重發揮數據要素的非競爭性優勢，有序促進多源數據融合，鼓勵數據多主體復用，特別是應當為數據處理者獲取和使用公開數據提供良好的制度環境。在創新使用過程中，需要對開發創造衍生數據、人工智能訓練等場景下的數據產權配置作出特別安排，以激勵各類主體開展基于數據的實質性、差異化創新，挖掘并釋放數據要素價值，推動以數據為核心引擎的新質生產力高質量發展。

三、數據產權統一登記與數據產權有序流轉

數據產權登記是促進數據產權有序流轉的關鍵制度。我國已經建立統一的不動產產權登記制度，知識產權登記制度也比較成熟健全。作為一項新型財產權，數據產權需要相應的登記制度為其公示與流轉等提供支撐。完善的數據產權登記制度體系既可以在數據權屬等糾紛中發揮關鍵證明作用，也可以為公眾了解數據產權的內容與歸屬情況等提供可信憑證，降低數據交易成本。此外，國家數據局、市場監管總局于2025年7月發布了數據提供合同、數據委托處理服務合同、數據融合開發合同、數據中介服務合同等數據流通交易合同的示范文本，為市場主體依法依規開展數據產權交易提供參考，促進數據合規高效流通使用。未來應當在示范合同的基礎上，進一步合理界定數據供給方、數據需求方、中介服務機構等主體的義務和責任邊界，形成清晰、明確的行為規范。

四、數據產權的法治保障與安全治理

國家建立健全數據產權制度，確認各方主體在數據采集生成、融合利用、創新使用等環節的持有權、使用權、經營權，以及建設統一的登記制度和促進數據產權的流轉，都需要強化數據產權法治保障，構建協調配套、權責明確的數據產權法律法規體系，做好與民法典、網絡安全法、數據安全法、個人信息保護法、反不正當競爭法、著作權法、保守國家秘密法等法律的銜接，同時規范相關執法和司法活動。在數據安全治理方面，國務院頒布的《網絡數據安全管理條例》自2025年1月起正式實施，對于規范網絡數據處理活動、保障網絡數據安全、促進網絡數據依法合理有效利用等具有重要意義；國家互聯網信息辦公室于2025年9月發布了數據安全相關執法典型案例，警示數據處理者積極履行法律法規關于數據安全保護義務的規定。數據產權的享有和行使，當然也以充分保障數據安全為前提。數據產權制度應當統籌發展和安全，指引數據處理者在嚴守數據安全紅線的前提下依法開展數據采集、供給、流通、使用等活動。

五、結語

隨著數據要素開發利用實踐不斷豐富，社會各方面對數據產權制度建設的需求更加迫切。十四屆全國人大常委會立法規劃明確提出，數據權屬方面的立法項目，經研究論證，條件成熟時，可以安排審議。未來應當在“數據二十條”的指引下，以《民法典》第127條的規定為基礎，通過立法特別是全國性的立法確立數據產權制度，并綜合運用以民法手段為主的多種法律手段與方法保護數據產權。

（十）筑牢數據產權安全屏障 護航數據要素高質量發展

（中國電子技術標準化研究院副院長 范科峰）

文 | 中國電子技術標準化研究院副院長 范科峰

統籌發展和安全是新時代推動各項工作的重要原則，數據要素市場化發展同樣需要以高水平安全保障高質量發展。數據作為數字經濟時代的關鍵生產要素，其價值在安全流通中得以充分釋放，而部分數據因承載著個人信息、商業秘密、公共利益乃至國家秘密，具有高敏感屬性，加之數據本身可復制、非排他、高流動性的特征，使得數據產權從取得、流轉到行使的全過程中，如果缺乏有效管控，容易引發數據泄露、違規轉賣、越權濫用等風險。如何在激活數據要素價值的同時，構建權責清晰、管控有力、安全可控的數據產權保障與安全治理體系，是我國數據基礎制度建設的重要內容，更是推動數據產業健康發展的關鍵。

一、堅守安全底線，筑牢數據產權制度建設根基

數據產權的取得、流轉、行使，需要建立在遵守國家法律法規的基礎之上。數據產權制度建設，必須始終將維護國家安全、保護商業秘密和個人信息權益作為前提，將安全要求貫穿產權制度運行的全生命周期。與傳統物權、知識產權等不同，數據具有可復制、非排他、高流動性的屬性，無法照搬傳統物權“一物一權” 的流轉與行使規則，依托持有權、使用權、經營權三權分置的制度設計，數據得以實現多主體、多場景復用，這也是數據作為新型生產要素區別于傳統生產要素的重要特征。但也正因這一特征，一旦脫離安全管控，數據流轉容易陷入失控失序的境地，不僅會讓經營主體不敢將數據投入市場，還可能導致數據泄露、違規濫用、非法轉賣等各類風險，最終損害國家利益、社會公共利益，以及企業、個人的合法權益。因此，數據產權保護要以遵守法律法規賦予的在先權利為準則，國家安全相關的法定保護義務、個人信息主體的合法權益、企業的商業秘密權屬等在先權利，是數據產權合法存續的根基。唯有牢牢守住安全底線，才能從根本上消除市場主體參與數據要素流通交易的顧慮，構建起權責清晰、預期穩定的產權制度環境，確保數據制度建設不偏航、數據要素市場化發展不走樣，實現制度體系行穩致遠，真正釋放數據要素潛能。

二、全鏈條閉環管控，將安全治理貫穿數據產權運行全過程

（一）合法合規是數據產權取得的前置條件，各類主體對違法違規獲取的數據不享有數據產權

數據產權的合法性建立在數據來源合規、獲取方式正當的基礎之上。各類主體應通過法定履職、正當生產經營活動或合法合規授權獲取數據，無論是企業生產經營積累的商業數據，還是個人用戶數據，其數據產權的確認，應當以符合數據安全法、個人信息保護法等法律法規為前提。實踐中，諸如以欺詐脅迫手段收集個人信息、破解技術措施竊取企業商業數據等行為，均屬于違法違規獲取數據的情形，通過此類方式取得的數據，不具備合法的產權基礎，相關主體不僅無權以該數據為標的開展流轉交易、加工使用、商業經營等活動，其違法違規獲取數據的行為本身還將承擔相應的民事、行政甚至刑事責任。

正因如此，各類主體應當規范自身的數據收集行為，從源頭就建立在堅實的合規基礎之上，這既是保障自身數據產權合法有效的關鍵，也是防范數據產權糾紛、規避法律風險的重要舉措。在數據收集的過程中，宜留存收集過程合規材料、開展數據產權登記，以數據產權登記憑證作為數據來源合規性的有力證明。

（二）安全是數據產權流轉的基本關口，敏感數據須經合規審批授權并落實安全管理要求方可流通

數據流通交易是數據要素價值釋放的重要通道，同時也是安全風險傳導與放大的重要節點，是全鏈條安全治理的重中之重。針對不同類型、不同敏感等級的數據，應當按照分類分級的流轉管控規則，遵守有關要求。涉及重要數據的，應按照相關法律法規、行業主管部門要求采取必要的安全保護措施，鼓勵采用隱私保護計算、可信數據空間等技術手段實現“原始數據不出域、數據可用不可見”的安全流轉；涉及企業商業秘密的數據，應當獲得權屬主體明確授權，清晰界定流轉范圍、使用場景與權利邊界；對于個人數據，其流轉直接關系到公民的人格權益與隱私保護，應當依法依規取得個人同意或經過匿名化處理，不得通過強迫、欺詐、誤導等方式取得個人同意。

數據流通并非獲批授權后就 “一勞永逸”，采取必要的安全保護措施更是阻斷風險傳導、守住安全底線的重點。一方面，在數據流轉前根據數據分類分級與授權使用場景，采取匿名化、去標識化、敏感字段加密等安全處理措施，剔除與流轉用途無關的個人信息、商業秘密，確保數據按照最小必要原則流轉；采用安全的傳輸通道、訪問控制、傳輸加密等技術措施保障數據傳輸安全，避免數據明文傳輸、數據泄露等安全風險，最大限度限縮數據暴露面。另一方面，在數據流轉后開展數據安全監測，針對流轉的數據，建立數據流轉過程安全監測與權限動態管控機制，對數據接收方的賬號訪問、數據調用、內容導出等操作開展監測，對超權限操作、批量異常導出、非授權場景調用等行為及時管控，防范數據交付后脫離管控，實現數據從交付到授權終止的全生命周期安全閉環。

近年來，數據流通環節發生的敏感數據泄露、違規倒賣、濫用事件等諸多“前車之鑒”早已敲響警鐘，審批授權與安全保障二者相輔相成、缺一不可，沒有安全保障的流通交易，必然會突破合規底線、放大安全風險，最終背離數據要素市場化發展的初衷。只有始終將安全貫穿數據流通交易的全流程，既嚴把審批授權的準入關口，又筑牢全鏈條的安全保障防線，才能暢通數據要素流通渠道，充分釋放數據要素的流轉價值。

（三）安全是數據產權行使的基本準則，數據需求方須嚴格遵守授權邊界

權利主體獲取數據使用權后開展加工使用活動，以及取得數據經營權后開展經營活動，是數據要素創造價值、賦能發展的關鍵環節。各類主體應當遵守數據產權的行權邊界，落實數據安全保護主體責任，采取相應的管理和技術措施，防范越權使用、數據濫用、數據泄露等各類風險問題，確保在安全的前提下行使數據產權。

從使用范圍來看，數據需求方要在法律法規允許、合同明確約定的應用場景內使用數據，不得開展授權范圍外的數據處理活動。例如，若供需雙方在協議中明確約定流轉的數據僅用于企業內部風控模型訓練、特定產品的技術優化等限定場景，在未取得權屬主體新的書面授權的情況下，不得擅自擴大數據使用范圍，將數據用于協議約定外的商業營銷、轉授權第三方使用等其他場景，更不得開展違法違規數據使用活動；從使用期限來看，需求方需在授權有效期內行使權利，授權期限屆滿后，應依法對數據進行刪除、返還或做匿名化處理，不得繼續留存使用；從使用行為來看，需求方不得對脫敏、去標識化后的敏感數據進行反向還原、重新識別，不得將授權獲取的數據違規二次轉賣、向第三方泄露。通過規范的合同約定，清晰界定數據供需雙方的權利義務、安全責任與違約責任，以“誰提供、誰負責，誰接收、誰負責”為原則，壓實全流程安全管控責任，使數據產權的行使始終在合規框架內開展，既充分釋放數據要素的使用價值，又堅決守住安全底線。

三、強化技術支撐與監管效能，構建安全治理長效保障體系

數據產權保護與安全治理的落地見效，既需要全流程的制度約束與主體責任落實，也需要堅實的技術設施保障與有力的監管體系支撐，二者相輔相成，共同構建起安全治理的長效機制。

一方面，要夯實技術底座，加強數據安全流通的設施保障。加快建設和運營國家數據基礎設施，采用隱私保護計算、區塊鏈、可信數據空間等技術，打破數據流轉需要轉移原始數據控制權的傳統邏輯，在不泄露原始數據內容、不轉移原始數據持有權的前提下，實現數據價值的合規釋放，從技術層面防范數據泄露、違規復制、權屬侵害等風險。

另一方面，要強化監管效能，健全全鏈條監管體系，為數據產權流轉營造良好環境，更好保護各主體合法數據產權。持續加強數據產權領域的監管執法，構建事前合規審查、事中動態監測、事后追責問責的全流程監管機制，聚焦數據非法獲取、違規流轉、越權濫用等突出違法違規行為，加大查處力度，切實維護數據產權流轉的市場秩序。同時，推動政府監管、企業主責、行業自律、社會監督的協同治理，引導市場主體建立健全數據安全治理體系，落實全流程安全管控要求，推動形成共建共治共享的數據產權安全治理格局，讓各市場主體在合規有序的環境中參與數據產權流轉，充分保障其合法數據產權與流轉收益。

數據產權制度的生命力在于流通，而流通的生命線在于安全。在數據要素市場化改革向縱深推進的關鍵階段，應當始終堅持統籌發展和安全，將安全治理深度融入數據產權取得、流轉、行使的全流程，構建起產權清晰、權責明確、技術可控、監管有效的全方位數據產權保護與安全治理體系，真正實現數據安全與價值釋放的動態平衡，讓數據在安全合規的前提下充分賦能經濟發展。

（十一）落實數據產權結構性分置制度 促進數據要素價值釋放

（國家數據發展研究院院長 胡堅波）

文 | 國家數據發展研究院院長 胡堅波

2022年12月，中共中央、國務院印發《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”），創造性地提出了數據產權結構性分置的制度構想，成為促進數據要素流通，保障各方權益，激活數據要素價值的關鍵制度支撐。在“數據二十條”的基礎框架下，緊密結合數據特性、發展規律和最新實踐，進一步落實數據產權結構性分置制度，對于打破數據流通開發利用障礙，促進數據要素價值釋放具有重要價值。

一、深刻把握進一步落實數據產權結構性分置制度的重大意義

（一）統一概念認知，夯實數據資源開發利用的共識基礎

當前實踐中，各方對數據產權的客體范圍、具體含義、權利關系及取得方式等存在不同理解，易引發市場爭議，制約數據資源開發利用。落實數據產權制度，通過清晰界定數據產權客體、明確權屬關系與權利取得規則，為政府、企業、個人等多元主體提供統一、清晰的操作指引，能夠定分止爭，穩定權屬預期，減少市場主體因產權模糊導致的開發顧慮，大幅提升各方合規利用數據、挖掘數據價值的主動性和積極性。

（二）激發流通活力，筑牢數據市場繁榮壯大的制度基石

權屬不清、合規邊界模糊導致的交易成本高企、市場活力不足，是當前數據流通交易的突出痛點。落實數據產權制度，通過對數據持有、使用、經營等權利進行科學分割與明晰界定，為數據流通構建起穩定的產權基礎，可有效消除交易主體的合規不確定性，降低制度性交易成本。這一更加細化的制度設計能推動數據要素更順暢地在不同場景、不同主體間有序流轉、高效配置，為培育全國一體化數據市場、激發數據要素價值奠定制度基石。

（三）明晰權責邊界，構筑數據市場健康發展的堅實根基

數據市場出現的權屬糾紛、無序利用、安全風險等問題，根源之一在于各主體數據權利義務邊界模糊。落實數據產權制度，明確數據產權歸屬及權利內容，能夠劃定各主體的行為紅線與責任范圍。這既能規范數據處理活動，減少權屬爭議與市場亂象，也能為落實數據安全保護、個人信息保護等要求提供清晰的歸責依據，推動形成權責一致、監管有序、安全可控的市場發展環境，保障數據市場行穩致遠。

二、準確把握數據產權的主體、客體和關鍵內容

一是數據產權的客體。現實中，數據往往以數據資源、數據產品、數據資產等各種形態存在，為了避免概念混亂影響理解，考慮到相關法律法規對數據已有明確定義，數據產權制度應明確將權利客體統一界定為數據，以提高制度的兼容性和穩定性。

二是數據產權的內涵和關系。結合“數據二十條”要求，數據產權包括持有權、使用權、經營權等。其中，持有權強調對合法獲取數據的直接持有或事實控制，使用權強調內部使用數據或產生衍生數據的權利，經營權強調能夠對外提供數據的權利。各種數據產權之間“相互獨立”，即權利人可以享有三種權利的一項，多項或全部，不同權利人也可以同時享有同一數據的同一權利，互不排斥。這一制度設計淡化了排他性和唯一性的所有權概念，契合數據具有易復制、非競爭性等特性與數據多方共同持有、共同生成的現實情況，既能擱置數據權屬歸屬爭議，又為市場主體界定數據權益、共同促進數據開發利用提供可信選擇，同時還增加了制度的彈性和靈活性，為未來的實踐探索預留了空間。

三是數據產權的取得方式。從實踐經驗來看，獲取數據產權的方式主要有采集生成、衍生創造、合同約定等。享有數據產權的重要前提條件是獲取數據的方式合法合規。

三、明確典型場景數據產權配置方案

場景一：數據采集生成過程

針對數據采集生成，數據產權制度應明確鼓勵有序采集、提升供給質量、防止超范圍采集數據的基本原則，同時針對數據采集生成涉及的多個參與方，明確其產權配置方案。一是對于數據處理者，無論是企業還是自然人，都明確支持其對合法合規采集生成的數據享有數據產權；二是對于民事合同約定的數據采集行為，充分保護被采集方的數據復制轉移的權利；三是對于委托處理數據的情況，與民法典委托合同的相關規定銜接，限制受托人行為，充分保護委托人數據權益。

場景二：數據融合利用過程

為充分挖掘并釋放數據要素價值，應明確鼓勵多源數據融合和多主體復用數據的政策導向。一是針對通過自動化程序收集公開數據進行復用的情形，應從不侵入網絡、不干擾服務、不破壞措施、不損害利益這四個關鍵方面，對此種行為的合法邊界進行嚴格限定。滿足條件的數據處理者對得到的公開數據可以擁有持有權和使用權。如果想進一步擁有經營權，則還要注意不能實質性替代被收集方的產品和服務。二是針對多個主體合作融合開發數據的情形，應首先支持按照合同約定配置產權，而當合同未約定或約定不明時，各方均享有融合后數據的持有權和使用權，但只有取得各方一致同意的情況下，才能行使經營權，從而實現對各方權益的保護。三是針對龍頭企業、平臺企業等具備數據優勢的特殊主體對外供數不足的現實問題，應著力打破“數據孤島”，鼓勵其對外供數，后續還應探索建立鼓勵數據供給的其他制度。

場景三：數據創新使用過程

數據的價值釋放和增值離不開創新使用原始數據，開發形成更多滿足需求的新數據。對此，應支持對數據進行實質性、差異化創新，鼓勵開發創造衍生數據。數據處理者可享有衍生數據的全部數據產權。認定衍生數據的關鍵點包括“數據內容、形式、結構等實質改變”“顯著提升數據價值”等方面。此外，人工智能領域作為數據開發利用的熱門領域，數據產權制度的發展要適配人工智能的發展，不斷完善。數據的創新使用也可能體現在科學研究、教育教學等公益事業以及突發事件應對等公共治理領域。對此應鼓勵上述領域中的數據合理使用。

四、統籌推進數據產權登記、流轉、法治、安全等全鏈條制度體系建設

數據產權結構性分置制度的落地生效，并非單一規則的實施，而是需要構建涵蓋登記、流轉、法治、安全的全鏈條制度體系，進行全方位的規劃，實現各環節有機銜接、協同發展，形成制度合力。

以登記為抓手，支撐數據產權歸屬認定。現實情況中，經營主體可能難以對一些復雜情景中的數據權屬進行直接判斷，同時在數據流通交易實踐中，很多企業也希望能有可信登記憑證來幫助證明自身數據產權。目前市場上存在多種登記類型，登記標準各不相同，登記結果互不相認，不僅加重企業負擔，也影響數據產權歸屬認定效率。為解決上述問題痛點，滿足市場需要，需要建立健全由國家數據管理部門統籌管理、協調統一的數據產權登記制度，通過鼓勵自愿登記、強調統籌統一、加強憑證應用等，讓數據產權登記制度成為構筑市場信任，降低交易成本，促進數據流通的重要基石，為數據產權歸屬認定提供可信依據。

以制度為引導，促進數據產權有序流轉。數據資源的高效配置離不開數據產權在多主體間的流轉。合同約定是當前實踐中的常見做法，對此應明確支持，同時可以鼓勵各類主體使用數據流通交易示范合同降低談判成本。此外，責任邊界不清將導致市場信任機制難建立，推高數據流通交易成本，阻礙市場繁榮。因此，數據供需雙方應各負其責，數據流通交易服務機構則不得為違法違規交易提供服務。

以法治為軌道，保障數據產權制度發展。數據產權法治體系建設為有效維護各主體數據權益，解決數據權屬認定、行使、流轉過程中的沖突糾紛提供了重要基礎和保障。在立法方面，要加快推動數據產權立法，并與網絡安全、個人信息保護、反不正當競爭等現有法律法規做好銜接。在執法方面，要規范執法行為，明確違法行為的性質，確保過罰相當，給參與數據流通開發利用的各主體設定清晰的行為準則，營造良好的營商環境。此外，還要鼓勵建設與數據產權相關的爭議解決機制和自律機制，推動數據產權法律研究和國際法治合作等。

以安全為底線，依法加強數據產權保護。數據中承載的信息可能涉及國家安全、商業秘密、個人隱私等敏感內容，數據產權制度建設需要高度重視統籌數據發展和安全，明確安全是數據產權制度建設的前提，并把合法合規貫穿數據產權取得、流轉、行使全過程，加強數據領域的監管，嚴格維護國家安全、公共利益和個人合法權益。數據產權保護要堅持平等原則，調動行政部門、司法部門、社會組織等多方力量形成對數據產權的體系化保護，同時通過數據基礎設施和新技術應用來支撐數據安全保護。

整體而言，數據產權結構性分置制度的落實是一項系統工程，需以統一認知為基礎，以明晰產權為重點，以場景配置為關鍵，以全鏈條制度建設為保障，統籌兼顧效率和公平、發展和安全，推動制度落地生根、落實落細，破解制約數據要素價值釋放的底層瓶頸，加快構建具有中國特色的數據產權制度體系。

（十二）契合數據特征 用好數據使用權

（中國社會科學院法學研究所教授 姚佳）

文 | 中國社會科學院法學研究所教授 姚佳

數據要素市場是我國經濟和社會發展的重要領域，大體量、高質量數據是數字經濟發展的基座。如何更好地使用數據，是國家、市場和全社會共同關注的問題。數據使用權是落實《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》數據產權結構性分置制度的重要體現。在數據持有權、使用權、經營權中，數據使用權是中樞，連接數據持有權和數據經營權，只有用好數據使用權，才能更好實現數據價值。

一、數據使用權的內涵

當前全球數字經濟蓬勃發展，我國正在加快推進以數據為重要生產要素的數字經濟。平臺、中小企業等各類主體紛紛加入數據生產、流通利用的全鏈條。

在數據科學中，數據被定義為對客觀事物的符號表示和記錄。數據具有可標識性、可共享性、生命周期性、差異性和規律性等特點。從數字經濟的市場維度看，數據是經濟活動的關鍵生產要素，具有增強洞察力、輔助決策、降本增效的作用。數據使用的方式也具有一定特殊性，使用權人通常是通過加工、聚合、分析等方式，將數據用于優化生產經營、形成衍生數據，以形成數據使用的“乘數效應”。易復制性、可共享性決定了數據可由多主體平行持有并同時使用，以最大限度實現數據價值。由此可見，數據只有在流通利用中，才能充分釋放要素價值。

二、克服對數據使用的認識誤區?

數據使用不是隨意使用，而應在數據采集生成、融合利用和創新使用等過程中，依法依規、依合同約定使用。根據不同數據的采集或獲取要求，嚴格保障數據來源的合法性，獲得合法授權，數據處理者才能享有數據持有權、使用權和經營權。

數據只有來源豐富、體量大，人們才能對數據進行各種方式的使用。例如數據加工、數據聚合、用數據結合算法進行各種分析等。數據的易復制性從根本上降低了多主體復用的邊際成本，為數據的規模化流通提供了技術基礎。在數據融合開發情形中，應通過合同約定相關權利和收益分配。對于融合后數據，合同未約定或約定不明確的，各參與方均享有持有權、使用權。數據自動化收集等活動應嚴格遵守法律法規和保護他人合法權益。對于以合法方式自動化收集的公開數據，可依法持有和使用。

數據使用應符合數字經濟的發展規律和經濟活動的發展規律，破除隨意使用誤區，建立科學使用思維。在總結實踐發展規律、平衡不同主體的利益沖突、保護數據權益的基礎上，推動數據產權的結構性分置制度，有利于促進數據使用制度的落地和有效實施。

三、衍生數據是釋放數據要素價值的重要支點?

衍生數據開發是促進數據流通的重要引擎。對于經營主體享有數據使用權的數據，鼓勵其開發創造衍生數據。原始數據往往存在質量參差、場景適配性弱、價值密度低等局限性，難以直接滿足多元化的市場需求。而通過對原始數據進行深度加工、融合分析與建模應用形成的衍生數據，則具有更高的精準性、可用性和附加值。衍生數據可以從原始數據中提煉出能夠揭示新規律、驅動智能決策或創造全新應用場景的增值信息，實現數據內容、形式、結構等實質改變，尤其是衍生數據能夠精準對接金融、醫療、制造等垂直領域需求，實現數據價值的關鍵躍升。

衍生數據由經營主體享有數據持有權、使用權和經營權等全部數據產權，并可通過共享、許可等方式，實現衍生數據的經濟價值。

在保障安全與隱私的前提下，衍生數據通過數據服務、API接口、模型授權等方式實現合規流通，既能破解原始數據的流通困境，又能創造可持續的價值變現模式，為數據要素市場化配置提供有效路徑。

在人工智能、大模型等技術驅動下，高質量衍生數據已成為關鍵生產要素。加快衍生數據開發，打造高價值數據產品，是推動數據要素價值釋放的重要手段。在數字經濟時代，經營主體應當有效利用數據，了解自身發展的難點與痛點，面向未來優化經營活動，緊扣時代發展節奏。

（十三）數據要素價值實現的全鏈條產權激勵

（吉林大學法學院常務副校長、法學院教授 蔡立東）

文 | 吉林大學常務副校長、法學院教授 蔡立東

《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）做出重要戰略部署，提出“建立保障權益、合規使用的數據產權制度”。據此，國家數據局通過發布數據領域名詞解釋、數據流通交易合同示范文本等多種方式，釋放政策信號，框定了數據三權的內涵、特征與關系，明晰了權利取得、享有、行使與流轉方式，將“數據二十條”設計的數據產權宏觀構想落地；錨定行為動態賦權的基本取向，根據數據采集、加工、使用等實際行為賦予相應權利，跳出傳統有形資產封閉確權、靜態歸屬的慣性思維，明確了通過數據產權促進流通創新的基本政策導向；遵循數據發展規律，將數據流動性特征作為建立健全數據產權制度的底層邏輯，以科學的數據產權制度安排，激發數據源頭活水，促進數據融合利用，疏浚數據流動渠道，筑牢數據安全閘門。

一、激發數據源頭活水，保障數據資源可持續高質量產出

時效性強、價值潛藏等特征決定了數據需要被不斷地采集生成以及深度創新挖掘。2024年的全國數據生產總量為41.06澤字節（ZB），數據資源總量與上年相比增長25%。數據標注產業則聚焦于高質量數據產出，正處于蓬勃發展階段，存在巨大升級空間與發展潛力。當前，加工、建模分析、關鍵信息提取等數據挖掘方式已被廣泛應用于工程科研、醫療制藥、交通物流、城市治理等行業和領域，從原始數據中不斷產出信息密度、價值密度更高的衍生數據，實現數據要素價值的放大、疊加、倍增。產權制度是激活要素價值、促進要素高效利用的制度保障，伴隨數字化轉型產生了海量數據，亟需以科學的數據產權制度激發數據的要素價值。

“數據二十條”提出應“順應經濟社會數字化轉型發展趨勢，推動數據要素供給調整優化，提高數據要素供給數量和質量”。通過明確數據采集生成主體、衍生數據加工創造主體依法享有數據持有權、使用權、經營權，平等保護包括自然人在內的各類主體的數據產權，賦予信息主體以數據獲取或復制轉移權，以精細公平合理的產權配置方案激勵數據資源可持續產出與高質量轉化，可以有效激發數據“再生”與“重生”。進行數據賦權的同時，還需要回應人工智能產業對大規模高質量訓練數據的急切需求，兼顧科學研究、教育教學等公益事業以及突發事件應對等公共治理領域對數據供給的制度期待，規范數據產權的行使。

二、促進數據融合利用，實現規模效應與價值復利

數據的本質是對信息的客觀記錄，其天然具備非競爭性。這決定了數據治理應構建并施行開放共享、融合集聚、支持復用的利用規則。實踐中，企業收集公開數據行為的合法性問題已在司法后端呈現，最高人民法院在數據權益司法保護專題指導性案例中，已發布了聚焦該問題的首個案例（指導性案例262號）。各類場景下數據價值的激發有賴于相關數據的融合應用。

具體而言，首先需要明晰各典型數據融合共享場景下的數據產權配置安排。針對公開數據，數據處理者如果不非法侵入他人網絡、不干擾網絡服務正常運行、不破壞有效技術措施、不損害個人和組織合法權益，則對通過自動化程序收集的數據享有持有權與使用權，并有權對外提供“不實質性替代被收集方產品和服務”的數據產品。針對多主體合作推進數據融合開發的場景，有約定從約定，無約定時各方均應享有持有權和使用權，對外提供數據則需要征得其他參與方同意。基于反壟斷法理論中的必要設施原則，行業龍頭企業、平臺企業等應當加大數據供給，按照安全、公平、合理、無歧視原則對外提供服務。

三、暢通數據流動渠道，充實數據法治工具箱

《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》提出，到2026年底，“場內交易與場外交易協調發展，數據交易規模倍增，推動數據要素價值創造的新業態成為經濟增長新動力，數據賦能經濟提質增效作用更加凸顯，成為高質量發展的重要驅動力量”。“數據二十條”提出“建立合規高效、場內外結合的數據要素流通和交易制度”，在宏觀層面上描摹了數據流通交易藍圖。為了將這一藍圖變為現實，需要著重推進幾項工作。

一是搭建統一數據產權登記體系，做實數據流動法律治理總抓手，構建“部門、機構、平臺”聯動的數據產權登記制度格局。具體而言，由國家數據管理部門統籌管理，登記機構負責實施具體登記工作，國家數據產權登記服務平臺負責提供信息查驗服務。數據產權登記體系的內核在于向自愿登記的權利人頒發登記憑證。經登記機構背書的數據產權登記憑證將成為“數據身份證”，在司法機關、行政機關進行事實認定、產權確認等場合，具備證明作用，可發揮破解數據交易信任困境與合規風險、防范化解數據產權糾紛爭議的功能。二是明確將訂立合同作為數據交易主機制，將合同自由、意思自治之理念鋪陳為數據流通的法治底色，通過發布示范合同的方式引導各方合理確定權利義務關系，推動數據產權制度規則與民法典等法律規范順暢銜接，靈活運用法治工具，引導數據交易活動進入法治軌道。

四、筑牢數據安全閘門，明確責任體系與執法機制

“數據二十條”指出，“完善治理體系，保障安全發展。統籌發展和安全，貫徹總體國家安全觀，強化數據安全保障體系建設，把安全貫穿數據供給、流通、使用全過程，劃定監管底線和紅線”。在數據產權制度構建方面，同樣應當將“安全保險絲”植入制度，筑牢數據產權配置、流通交易、開發利用全過程的安全閘門。為落實數據流通交易安全保障要求，需要重點推進幾方面工作。

一是明晰各方主體的義務與責任。數據供給方需要確保數據合法合規、明確數據使用要求，需求方應按照法律法規和合同約定使用數據，不得濫用數據。二是明確數據產權流轉過程中的安全責任。數據產權流轉的過程也是安全責任轉移的過程，各類主體在數據產權流轉過程中，要嚴格落實數據安全法等法律法規規定的數據安全管理要求，切實履行數據安全保護義務。三是將各類義務責任分門別類落實于既有法律體系。在尊重公私法劃分原理的基礎上，依法界定違法行為的性質，嚴格區分民事糾紛、行政違法、刑事犯罪，確保過罰相當。四是推動實現數據安全監管執法機制的多元化。區分不同數據安全風險，加強對違法違規獲取、交易、使用數據等的執法力度，通過提高違法成本實現對數據違法行為的有效威懾，形成數據安全風險的前端遏制。

（十四）解碼數據產權結構性分置制度

（中國人民大學法學院教授 熊丙萬）

文 | 中國人民大學法學院教授 熊丙萬

數據產權制度建設是全球各法域當前共同面臨的重大前沿問題。《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）創造性地提出要推動數據產權結構性分置制度，探索建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制。“數據二十條”發布以來，我國數據要素市場蓬勃發展，出現了大量新場景和新實踐，需要進一步細化落實數據產權結構性分置制度，更好反映數據要素市場發展的新進展和新特點，及時回應數據要素市場的制度需求。數據持有權、數據使用權、數據經營權的概念和定義，是這一方向上的有益嘗試。

一、構建“持有權—使用權—經營權”分置的數據產權制度

數據持有權，是指權利人自行持有或委托他人代為持有合法獲取數據的權利。“數據持有權”重點在于保護數據產權人的持有狀態，強調權利人有權對數據進行自主管控，主要體現為權利人享有的“防御權”。未經權利人同意，任何人不得竊取、篡改、泄露、破壞數據。其旨在保護合法持有數據的客觀狀態，避免數據的無序競爭。無論權利人持有的數據是其自行采集生成的，還是通過合同等方式從他人處繼受取得的，數據持有秩序都應該受到保護，未經許可，他人不得竊取、篡改、泄露或者破壞。

數據使用權，是指權利人有權通過加工、聚合、分析等方式，將數據用于優化生產經營、提供服務、形成衍生數據等活動的權利。一般來說，數據使用權強調權利人在不對外提供數據的前提下，通過加工、聚合、分析等方式將數據用于內部使用，從而實現對內提質增效的數據利用目標。數據使用權的價值在于鼓勵權利人充分挖掘數據的創新利用方式，從而最大限度釋放數據作為一種生產要素的價值。

數據經營權，是指權利人通過轉讓、許可、出資或者設立擔保等有償或無償的方式對外提供數據的權利。“數據經營權”的重點在于“經營”，在功能上與有形財產的處分權類似，強調的是權利人有權將數據上的部分或者全部產權對外流轉。“數據經營權”的價值在于鼓勵權利人將其數據投入市場流通，提供給數據需求方，以促進數據供需匹配，使數據在更大范圍內充分發揮價值。

二、持有權、使用權和經營權的邏輯關系

三權相互獨立，既可以由某個主體單獨享有全部權利，也可以由多個主體分別享有。例如，對通過自行采集生成數據的企業而言，因其采集生成行為而原始取得數據持有權、使用權和經營權。對于通過合同交易等其他方式取得數據產權的權利人而言，其享有數據持有權、使用權和經營權中的一項還是多項權利，則需要根據合同約定等情況具體確定。

數據上常常發生“平行持有”現象，即不同主體同時持有相同數據。此時，各方主體分別對數據享有何種權利，常常成為實踐爭議焦點。從數據的易復制性、可以同時被多個主體利用的特點出發，能夠充分發揮數據價值的制度模式，是多個權利人可以同步持有同樣的數據，并同時享有持有、使用和經營相應數據的權利。

不同主體對數據享有平行財產權，常見于各方在共同生產經營活動中采集生成數據和多方合作融合數據兩個場景。共同生產經營活動中采集生成數據的場景是，不同主體在分工配合完成生產經營活動的過程中，同時持有與該生產經營活動相關的數據。在協議約定不明或者沒有約定的情況下，一般認為參與協作的各個主體均享有數據持有權、使用權和經營權，可以并行不悖地行使各自的權利。當然，數據平行財產權人在行使權利時，需要尊重其他主體的法定在先權利，不得侵犯其他主體的隱私、個人信息和商業秘密等，不得影響數據安全保護。

多方合作融合數據的場景之所以出現，主要是由于數據具有“規模報酬遞增”的屬性，海量數據的匯聚、融合可以使數據的價值倍增。因此，實踐中，多個主體有時會分別提供一份此前已經獨立獲取的數據，再將這些數據進行整合、加工，這就是數據融合。數據融合完成后，各方可能會同時持有融合后的數據。對此，有約定的應按約定執行，在沒有約定的情形中，各方可同時享有持有權和使用權。但是對外轉讓、許可使用等，原則上需要征得其他參與方的同意。

三、數據產權結構性分置背后的產權新思路

“數據二十條”提出“分別界定數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的合法權利”，需要在此基礎上理順數據產權與所有權、知識產權的邏輯關系，即以“權利束”為底層觀察視角理解數據上的權利樣態。

（一）跳出所有權思維定式

以有體物為原型而構建的“所有權”概念，強調所有權人對物的絕對、完整的排他性控制。然而，數據要素在生產過程中的復雜性和其在物理性狀上的特殊性決定了，“所有權”這一財產法領域的經典概念，不適合用于描述和界定數據要素上的權利樣態。從數據要素的生產過程來看，其常常是多方主體相互協作的結果。一方面，信息主體為數據的生成貢獻了信息“原材料”，如網購消費者貢獻了各類消費信息、網絡店鋪貢獻了各類經銷信息；另一方面，數據處理主體通過資本和技術投入將信息內容記錄于數字化載體，并形成機器可讀的數據，如電子商務平臺對消費信息、經銷信息進行數字化處理，從而形成個人消費數據、網店經銷數據。

而且，在當前消費互聯網和工業互聯網飛速發展的背景下，大量有價值的數據的生成過程，常常需要經過多個數據處理主體協作完成。例如，一宗完整的消費者購物數據的形成，不僅需要電子商務平臺記錄商品內容數據，也需要支付平臺記錄支付數據，還需要物流公司記錄物流數據等。各類主體在數據生產、利用過程中呈現出緊密的利益共生和相互依存關系。一宗數據往往從一開始就承載了多元主體的不同利益期待，各主體可以同時對一宗數據分別主張并行不悖的數據權益。這些權益，既可能是信息主體的人格性權益，也可能是數據處理主體的財產性權益。這與“所有權”概念所強調的，一個所有權人絕對、完整地控制財產，存在根本的不同，因此不宜繼續沿用“所有權”概念。

（二）科學定位數據產權與知識產權的關系

曾有建議主張參照知識產權框架，構建所謂的數據知識產權。但是數據與知識產權的保護客體保護重心不同，知識產權的權利概念和形態不適合直接應用在數據上。

一方面，作品、專利、商標等知識產權的客體主要是人類的智力創造成果。單個作品、技術方案和商標所蘊含的信息內容，也能產生顯著經濟價值。但大量數據往往是通過機器批量、自動生成或者記錄的，難說是智力創造。并且，規模化的數據才是主要的價值來源，單條數據的價值十分有限。

另一方面，知識產權保護的，主要是作品、技術方案、商標背后的知識和智慧。這些知識和智慧，無需借助數字化工具也可形成理解和記憶，可能被第三人剽竊、盜用。這些知識和智慧一般也不會永久消滅，因為即便載體消滅，智力成果也可以根據記憶得到恢復。因此知識產權法無意保護載體。然而，數據的利用和價值創造方式主要是分析作為信息載體的規模化數據，從中得出人類社會運行的客觀規律。對數據要素的利用通常需要利用算法分析等數據處理工具。僅僅通過肉眼瀏覽數據，或者了解個別數據的內容，而不通過數字化工具去整體性地接觸數據，通常難以實現對數據的有效利用。數據的載體一旦滅失，便很難恢復。對數據的保護，就重在通過保護數據載體，防止他人對數據的不當侵害和利用。

當然，數據作為信息的載體，的確可能與知識產權存在關聯。但是，有必要嚴格區分數據產權與數據領域的知識產權，特別是作為數據的內容、作為數據處理工具的知識產權。數據的內容，即其承載的信息，可能構成知識產權的保護對象，例如作品或者技術方案本身可能會以數字化形式呈現。數據處理的工具，即用以處理數據的程序、軟件、模型和算法等數字化工具，設計與構建常常需要開發人員的大量智力投入，也可能屬于著作權、專利權或商業秘密等知識產權的保護對象。不過，數據內容和數據處理工具可能構成知識產權客體，并不意味著適合將知識產權規則直接應用于數據載體的保護。相反，通過數據產權制度與知識產權制度來分別保護數據產權與數據領域的知識產權，是更為科學合理的制度建設方案。

（十五）解碼數據平行財產權

（中國人民大學法學院教授 熊丙萬）

文 | 中國人民大學法學院教授 熊丙萬

數據的非競爭性與易復制性帶來廣泛的“平行持有”現象。如何有效協調數據協同生產和流通過程中不同主體的利益主張，是各國面臨的重大問題。《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）提出要探索數據產權“結構性分置”制度，形成具有中國特色的數據產權制度體系，為構造一套與數據要素形態和特點相契合的產權制度提供了重要的政策指引。

所謂數據產權的“結構性分置”，是根據數據來源和數據生成特征，分別界定數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的合法權利。在“數據二十條”的基礎上，建立健全數據產權制度，需要對“結構性分置”的思路作進一步細化與發展。尤其需要引入數據“平行財產權”的產權配置理念。這一理念立足于數據要素的本質特征，旨在構建一套具有現代性的新型財產權框架，為協調多元數據處理主體之間的產權關系提供清晰的規則供給。

一、數據平行財產權的科學內涵

“平行財產權”的配置理念充分關注多元主體在數據上的利益，旨在充分拓展數據的流通復用機會，促進數據要素市場發展。“平行財產權”的引入意味著，不僅同一數據的不同權利可以在不同主體之間發生結構性分置，同一數據的同一權利也可以由不同主體同時享有，且互不排斥。據此，在不違背各方當事人的合作目的以及重大利益期待（特別是隱私、個人信息和商業秘密保護等在先權益）的前提下，多個主體有機會平等地、互不排斥地享有和行使同一數據的持有權、使用權乃至經營權。這將極大地解放數據要素的流通復用價值，滿足數據要素全生命周期中各參與方分享數據利用機會與經濟價值的利益需求。

同時，平行財產權的享有和行使，必然也需要以充分尊重和保護其他平行產權人的合法權益為前提，并受到其他平行產權人權益的限制。特別是，享有和行使數據產權不能侵犯其他合作主體的商業秘密和正當競爭利益。通過充分尊重合作主體的合法權益、厘清各方主體的權利邊界，平行財產權的制度設計既滿足了各方分享數據價值的需求，也消除了“共享即失權”的顧慮。在權利結構上，這也將形成有別于有體財產“一物一權”的“一數數權”現象。

二、數據平行財產權的廣泛實踐場景

針對“共同生產經營活動中采集生成的數據”和“多方合作融合的數據”兩類典型的數據平行持有場景，需要分別設計數據平行財產權的具體配置方案，以更細致地承認和支持多元主體對數據的利益主張，穩定各參與方的行為預期。

（一）共同生產經營活動中采集生成的數據

實踐中，許多數據是多個企業在共同參與的生產經營活動中協作生產的結果。在這一過程中，多個數據處理者均可能同步采集并因此持有同樣的數據，從而形成同一數據的“平行持有”狀態。

然而，由于數據常常是共同生產經營活動的“副產品”，協作生產數據的各方主體對數據權利分配與行使范圍往往未作明確約定，容易導致各方常常陷入一種“既想用、又怕亂”的博弈困境：在內部關系上，一方面擔心若單方面利用數據優化自身業務，會被合作伙伴指責為“搭便車”，另一方面擔心處于產業鏈上下游的合作伙伴利用數據反噬自身的競爭優勢；在外部關系上，各方都會擔心由于缺乏明確的排他性權利，在面對“陌生人”（外部第三人）破壞數據時，無法理直氣壯地主張權利。這種模糊性，常常在事后引發關于數據產權行使的爭議。對此，應當明確，數據處理者對其在自身或者共同參與的生產及經營活動中合法采集的數據，原則上均可享有完整的數據持有權、使用權、經營權，除非多個處理者之間事前對各自的數據產權范圍作了明確約定。

具體而言，在內部關系上，只要沒有相反約定，各個協作生產數據的主體均享有數據使用權，有權將自主采集的數據用于優化自身的生產經營或開發衍生數據等活動，而無需事先取得其他協作生產主體的同意。當然，各協作生產主體對數據使用權的行使，以不侵犯其他各類主體的隱私、個人信息和商業秘密等法定在先權益為前提，且不得影響數據安全保護。這一規則消除了合作伙伴之間的互相防備，允許各方互不排斥地利用數據，有助于最大限度地拓展數據的利用機會。當然，如果各方基于商業利益的考慮，通過協議對數據的使用權作出了更加細致的分配，則應當尊重當事人之間的約定。

在外部關系上，各方主體均享有數據持有權，有權防御他人對數據的非法竊取、篡改、泄露或者破壞，解決了“誰來維權”的難題。同時，各方也均享有經營權，在不侵害其他平行持有人的商業秘密等合法權益的前提下，有權自主通過轉讓、許可、出資或者設立擔保等有償或無償的方式對外提供數據，并取得相應的經濟利益。此種行為既不需要取得其他協作生產主體的同意，也無需向前述主體分配取得的收益，從而避免了因某一方拒絕經營而導致數據無法流通的“反公地悲劇”。如此安排的主要考慮在于，平行持有人對“副產品”數據的投入并不明確，且在合作之初通常缺乏明確的獨占預期。如果適用“全體同意”的共有規則，則會產生高昂的協商成本和權屬核驗成本，嚴重降低數據流通交易效率。因此，允許各方主體分別、獨立行使經營權，有助于打破僵局，增加數據要素的市場供給，并激勵各持有人通過創新數據經營方式充分挖掘數據的經濟價值。

（二）多方合作融合的數據

實踐中，許多數據處理者會通過數據融合的方式，將不同來源與不同格式的數據進行整合、合并，形成一個更大的數據集合或以數據空間等形式開展數據融合利用。作為數據分享與利用的重要合作形式，多源數據融合不僅有助于開發更多使用場景、提升數據價值，還有助于提高數據的多主體復用效率，從而打破“數據孤島”。但是，不同于多個數據處理者在共同生產經營活動中采集并持有數據“副產品”的情形，多個數據處理者對合作推進的融合數據，通常有較為明確的權利分配預期。因此，對融合后數據的產權配置，需要根據合作的性質與目的，作出有針對性的安排。

原則上，由于數據的融合開發本就是多方主體合作的主要目的，參與合作的主體通常有機會通過合同對融合后數據的產權和收益分配作出約定。因此，必須尊重并鼓勵多個數據處理者通過合同對數據權利和收益分配作出約定。不過，當事人也可能因為各種原因未能就融合后數據的產權配置事先作出約定，且在事后難以就產權的分配和行使達成一致。為此，應將數據平行財產權設為默認規則，即各參與方對融合后數據均享有持有權、使用權，并在征得其他參與方一致同意的前提下享有經營權。如此安排的主要考慮在于，多個數據處理者合作推進數據融合，并貢獻自有數據，通常對融合后數據有著明確的利用預期。因此，只要沒有相反的約定，參與方原則上均應享有對融合后數據的“平行使用權”，有權利用融合后數據進行衍生數據開發等活動，并需要尊重其他主體的隱私、個人信息和商業秘密等在先權益。值得注意的是，對各參與方在融合后數據的基礎上獨立開發的衍生數據，其他參與方原則上無權分享產權或收益。因為，各參與方對已融合數據的貢獻和利用需求，已經通過前述的數據平行使用權得到合理滿足，無需再將各參與方獨立開發的衍生數據的產權也向其他參與方進行分配；并且，對其中某一使用人開發的衍生數據，其他合作方只是數據“原材料”的提供者，而并未作出增量貢獻。

對融合后數據的經營，如對外轉讓、許可使用，原則上需要征得其他參與方的同意。原因是，數據的融合通常建立在合作方的相互信任及要素投入的基礎上。一方面，“與誰平行持有”融合后數據，通常是各合作方的重大利益關切。畢竟，融合后數據的對外經營，將使得第三方成為平行持有人。這有可能超出各方合作推進數據融合的預期，還可能“稀釋”數據的價值，有悖于合作初衷。另一方面，融合后數據是各參與方合作貢獻的結果。如果允許各參與方自行對外轉讓或許可他人使用，可能導致一方將他方的貢獻變相“據為己有”。因此，為了避免經營權的行使損害其他參與方的正當利益與合作動力，應借鑒共有的規則，規定數據經營權的行使應當征得各參與方的同意，以維護各方對融合后數據安全性的預期，保護合作方開展數據融合的積極性。

三、數據平行財產權的現代意義

數據“平行財產權”理念是對“數據二十條”確立的產權“結構性分置”思路的落實與發展，具有重要的理論意義和現實意義。

在理論層面，數據“平行財產權”是立足中國數據要素產業實踐，在財產法理論上作出的一次有益創新。在非競爭、易復制的數據要素上，傳統的所有權共有、合作作品著作權規則或者專利權先申請原則等產權配置方案難以直接適用。立足于數據要素的本質特征，平行財產權方案突破傳統財產“一物一權”的原則，有效回應了數據要素非競爭性、易復制性引發的“平行持有”現象，為化解數據要素“多元共生、多方共享”的產權配置難題提供了極具解釋力的理論方案。

未來，數據平行財產權有望在更多數據生產、流通和利用場景中得到應用與拓展。例如，自然人向采集自身個人信息的數據處理者行使復制權，獲取自身促成產生的個人信息數據之后，與數據處理者之間也將形成“平行持有”的關系。于此，同樣可以通過平行財產權的理念，協調信息主體與數據處理者的產權關系。同其他主體一樣，自然人對其獲取的數據，享有持有權、使用權、經營權。這里同樣蘊含了自然人與個人信息數據處理者享有平行財產權的立場。

（十六）筑牢數據產權制度基石 護航數據要素價值釋放

（國家發展改革委創新驅動發展中心主任霍福鵬；數據要素制度法規處處長 杜萬里）

文 | 國家發展改革委創新驅動發展中心（數字經濟研究發展中心） 霍福鵬

數據要素制度法規處處長 杜萬里

習近平總書記強調，數據基礎制度建設事關國家發展和安全大局，要統籌推進數據產權、流通交易、收益分配、安全治理，加快構建數據基礎制度體系。數據產權制度是數據基礎制度的基石，社會各界普遍關注數據產權制度能解決什么問題、如何解決問題，如何為激勵數據供給、促進數據流通、鼓勵數據應用打下制度基礎，后續如何持續深化等問題。

一、數據產權制度是數據市場發展的基礎制度

產權制度是社會主義市場經濟的基石。從歷史看，土地、勞動力、資本、技術等生產要素，都形成了比較完備的產權制度，有效保障了各類主體權益，極大地促進了要素的有序流轉、價值釋放。數據作為新型生產要素，產權制度的建立正是這一歷史邏輯的必然，不僅是保障各類主體數據權益的“安全閥”，更是規范數據流通秩序、充分釋放數據價值的重要指揮棒。

一方面，數據產權制度有利于保護各類主體數據權益。數據往往涉及政府等公共機構、企業、個人等多方主體權益，關系復雜，數據多主體貢獻、可重復使用的特性，導致誰擁有數據、誰能使用數據等問題長期無解，各類主體的數據權益得不到明確保障，供數用數的信任壁壘始終無法打破。比如，實踐中，有平臺企業常常通過格式條款無償獲取用戶數據，形成“數據采集免費化、應用壟斷化、收益私有化”的失衡格局，用戶常常擔心數據被濫用。再比如，權屬不清使得數據交易面臨較高的合規成本與風險，許多主體不敢投入過多資源進行數據加工，陷入“有數據不敢用”的困境，也造成“數據孤島”等現象。數據產權制度的建立，通過明確數據采集、流通、利用等不同環節的數據歸屬，將有效保障各類主體權益，提升主體間信任。

另一方面，數據產權制度有利于規范數據流通使用。不像房子或車子，數據更容易被復制和濫用。數據產權制度不完善，一定程度上導致數據來源不清、加工責任不明、使用邊界混亂等問題，也造成不少數據領域的糾紛。比如，此前淘寶與美景、新浪微博與字節跳動等法律案件，均涉及大量數據跨平臺、跨主體流通，由于缺乏明確的數據產權制度，導致司法實踐中出現了案由不明確、認識不統一、判據不充分等問題。傳統規制模式（如反不正當競爭法、反壟斷法、個人信息保護法等）雖能起到一定約束作用，但仍難以平衡數據流通與隱私保護、公平競爭之間的關系，司法實踐體現了建立數據產權規則的必要性和緊迫性。數據產權制度的建立，通過細化三權分置規則，明確劃分不同主體的數據產權，將有效規范各類主體用數行為，促進數據規范有序流通。

二、理解數據產權制度應把握的三個基本原則

（一）以數據流通利用為導向

數據的價值實現，高度依賴于不同場景中的流通、組合與應用，同一組數據，在不同場景中會衍生出不同的價值。同時，相較于土地、勞動力等傳統要素，數據具有一定非排他、非消耗、可復用等新特性，為各類主體開展價值共創提供了可能，也決定了數據產權的目標不是“防止他人使用”數據，而是促進數據合法合規的共享共用。因此，數據產權制度打破了“重歸屬、輕利用”的傳統思維，堅持以產權促流通的思想，在保障各類主體權益的前提下，促進數據更廣泛、更高效合法合規流通使用。

（二）堅持激勵與約束相輔相成

數據生產、加工、流通等各環節，從原始數據資源到數據產品、數據服務，都需要投入大量的成本。數據產權制度提供清晰的正向激勵，比如，企業等主體基于投入貢獻享有合法權利、合理回報，可以有效提高其參與數據共享流通、開發利用的積極性和創造性。同時，數據涉及個人隱私、商業秘密和國家安全，缺乏約束的流通會導致權利侵害、安全風險和壟斷濫用等問題，產權制度也建立了剛性的約束框架，劃定行為紅線與責任底線，增強各類主體責任意識，降低數據流通使用風險。

（三）為新業態新模式留足發展空間

當前，數據在數字經濟、人工智能、科技創新等領域，發揮著日益重要的作用。從DeepSeek等大模型重塑生產力，到AlphaFold憑借數據突破生命科學疆界，都彰顯了數據賦能的巨大潛力。但同時，這類領域創新速度極快，很多新模式新業態是制度設計時無法預見的，其數據處理方式、權利關系與傳統數據活動也存在顯著差異。數據產權制度體現了前瞻性、包容性，為行業實踐留出必要的試錯空間，保持制度彈性，允許制度在實踐中動態調整、逐步完善。

三、加快推進落實數據產權制度的三個重點任務

（一）推動數據產權登記制度統一

當前，上海、福建、浙江、貴州等多個地方，圍繞數據登記、產權登記等開展多元探索，積累了寶貴經驗，但在登記流程、確權標準、審核機制等方面差異較大。亟需在總結經驗的基礎上，凝聚共識、統一要求，盡快出臺國家層面的數據產權登記公示相關管理辦法，提升數據產權登記的權威性與公信力，推動數據產權制度從地方探索向全國統一規范有效落地。

（二）推動數據產權在司法實踐中的積極運用

近年來，數據糾紛數量不斷增加、類型日益復雜，在立法尚未完全細化的前提下，司法實踐成為厘清規則、界定權利、規范秩序的關鍵。要積極加強數據產權在司法保護中的運用，通過典型案件審理、案例總結，強化對數據產權的司法保護與引導。

（三）推動技術賦能數據產權可管可控

針對數據無形性、流轉快、權屬狀態動態變化等特點可能帶來的監管挑戰，必須強化技術治理能力。加速推進數字水印、數據指紋、區塊鏈、數據標識等關鍵技術的成熟運用，構建覆蓋數據采集、流通、使用全生命周期的“可追溯、可審計、可監管”的技術體系，通過技術手段破解傳統模式下的取證難、認證難問題，構建起安全可信的數據治理生態。

從市場發展規律來看，數據產權制度仍處于發展初期，隨著數據要素應用不斷深化、全國一體化數據市場不斷壯大、新技術新模式不斷涌現，需要面向未來、適應未來，在實踐中持續將數據產權制度做深、做實、做細。