数字经济时代，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。然而，数据产权不明晰的困境，如同横亘在数据要素市场面前的“无形之墙”，导致大量数据产品交易流产，市场活力难以释放。笔者从某自治区数据交易中心的实际交易量中了解到，产权纠纷是数据交易成功率极低的核心原因。破解这一困局，亟需以法律手段构建科学合理的数据产权制度体系，为数据要素市场化配置提供坚实法治保障。
一、数据产权困境：要素市场发展的最大梗阻
数据产权的复杂性源于其多主体参与、多形态演变的特性。企业生产数据、政府监管数据、用户贡献数据交织形成的数据网络，使得传统物权理论难以直接适用。
从数据生成过程看，企业在生产经营中通过设备、系统采集的数据，既包含原始生产记录，也融入了技术研发、流程优化等智力成果；政府监管数据是行政机关履行职责过程中形成的公共资源，涉及公共利益与个人隐私的平衡；用户贡献数据则是个体在使用互联网服务时留下的行为轨迹，体现着人格权与财产权的双重属性。这种多元主体的复合贡献，使得数据产权边界难以清晰划定。
在交易实践中，产权不明晰导致的法律风险直接影响市场信心。数据产品的卖方可能因无法证明完整权利链条而面临侵权指控，买方则担忧投入资源开发的数据产品存在权属瑕疵。这种“供不出、流不动”的困境，使得大量数据资源沉淀在各个主体手中，无法转化为经济价值。
价值评估难题与产权困境相互交织。数据资产的价值不像土地、房屋等传统资产有成熟的评估体系，其价值实现高度依赖应用场景、数据质量、市场需求等动态因素。在产权不明的情况下，评估机构难以确定数据的合法来源、权利范围和使用限制，导致价值评估缺乏公信力，进一步抑制了市场交易。
二、制度破局：构建中国特色数据产权制度体系
面对数据产权的复杂挑战，我国以《数据二十条》为纲领，提出“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”三权分置的创新思路，为破解产权困境提供了制度框架。
1. 分类分级确权：精准界定权利边界
公共数据：各级党政机关、企事业单位在履职或提供公共服务过程中产生的数据，原则上属于公共资源。根据《公共数据资源登记管理暂行办法》，公共数据应通过统一登记平台进行确权，明确持有权归国家所有，使用权可依法授权社会主体开发利用。对于涉及个人信息和公共安全的数据，需遵循“原始数据不出域、数据可用不可见”原则，通过模型、核验等形式向社会提供。
企业数据：企业在生产经营中采集加工的非公共数据，企业依法享有持有权、使用权和收益权。《数据二十条》明确，企业对其合法持有的数据可自主决定使用方式，鼓励探索数据授权使用新模式，支持国有企业与中小微企业双向公平授权，促进数据要素普惠共享。
个人数据：个人对其贡献的数据享有所有权，数据处理者需在获得明确授权的前提下采集、使用数据。《个人信息保护法》确立了“最小必要”“知情同意”等原则，要求数据处理者不得过度收集个人信息，并保障个人对数据的查询、更正、删除等权利。
2. 权利分置运行：平衡多方利益诉求
数据产权的结构性分置，打破了传统所有权的绝对化思维，通过权利分层设计实现多方共赢。数据资源持有权保障原始数据主体的基础权益，数据加工使用权激励企业对数据进行深度开发，数据产品经营权则为数据产品的市场化流通提供法律依据。
以上海钢联为例，其通过数据资产证券化获得亿元级融资，正是基于数据产权分置理论下的创新实践。企业将自有生产数据进行加工处理形成数据产品，通过登记确权后，以数据产品经营权作为融资担保，既盘活了数据资产，又为投资者提供了可量化的权益凭证。
3. 登记公示制度：筑牢产权保护基石
数据产权登记是实现权利公示、防范交易风险的关键环节。山西、上海、河南等地已开展数据知识产权登记试点，通过区块链等技术实现登记信息的不可篡改和可追溯。例如，山西省规定数据处理者需对数据集合的来源、处理规则、应用场景等进行登记，登记证书可作为行政执法、司法审判的依据，有效解决了数据权属举证难题。
国家层面正在推进全国一体化公共数据资源登记体系建设，未来将实现数据产权登记的“一网通办”，为数据要素市场提供统一、权威的权属证明。
三、价值评估：建立科学动态的定价机制
数据资产价值评估是数据要素市场化的关键环节。我国在借鉴国际经验的基础上，结合数据特性探索出多元化的评估方法。
1. 评估方法创新
成本法：适用于处于开发阶段的数据资产，通过核算数据采集、清洗、存储等环节的成本，结合数据质量调整系数确定价值。例如，某工业企业在评估设备运行数据时，将传感器采购、数据清洗人工等成本纳入计算，并根据数据完整性、准确性等指标进行修正。
收益法：对于已实现商业化的数据产品，通过预测未来收益并折现确定价值。某交通数据服务商通过分析历史订单数据，预测智能调度系统在未来三年内可降低企业物流成本的比例，以此为基础计算数据产品的预期收益。
市场法：参考同类数据产品的交易价格进行估值。贵阳大数据交易所的“价格计算器”就是这一方法的典型应用，通过输入行业类别、数据质量、开发成本等参数，为交易双方提供议价参考。
2. 场景化定价模型
不同行业的数据资产具有独特的价值实现路径。在保险领域，基于医疗大数据开发的健康风险评估模型，其价值可通过降低核保成本、优化产品设计等间接效益体现；在能源领域，热网监测数据的价值与管网运行效率提升、能耗降低直接相关。因此，评估需结合具体应用场景，构建个性化定价模型。
上证研究提出的ADAP模型，将实物期权理论引入数据资产定价，考虑了数据价值的不确定性和管理灵活性，为复杂场景下的数据定价提供了新思路。例如，某大数据平台在评估用户行为数据时，通过分析数据在不同业务场景中的潜在价值，采用期权定价方法计算出数据资产的战略价值，为企业投资决策提供了科学依据。
四、安全治理：护航数据要素有序流通
数据安全是数据要素市场化的底线要求。我国构建了“分类分级保护+全流程监管”的安全治理体系，确保数据“用得好、保安全”。
1. 分类分级保护制度
《数据安全法》确立了数据分类分级保护原则，《网络数据安全管理条例》进一步细化分类标准和保护措施。重要数据处理者需履行额外的安全义务，如开展风险评估、定期报送安全报告等。例如，某金融机构在处理客户交易数据时，根据数据敏感性将其分为核心数据、重要数据和一般数据，分别采取不同等级的加密和访问控制措施。
2. 全流程合规管理
从数据采集、存储到使用、销毁，每个环节都需纳入合规监管。数据处理者需建立健全内部管理制度，采用数据脱敏、联邦学习等技术手段，确保数据在流通中“可用不可见”。例如，某医疗数据平台通过区块链技术对数据流转过程进行存证，实现数据使用的全程追溯，既保护了患者隐私，又满足了科研机构的研究需求。
3. 跨境流动监管
随着数字经济全球化发展，数据跨境流动成为必然趋势。我国建立了数据出境安全评估、个人信息保护认证等制度，平衡数据利用与国家安全。例如，某跨境电商企业在向境外传输用户订单数据时，需通过安全评估并与境外接收方签订标准合同，确保数据在境外的安全使用。
五、实施路径：从政策到法律的落地保障
数据产权制度的有效实施，需要政策、法律、技术、市场协同发力。
1. 加快立法进程
尽管《数据二十条》为数据产权制度奠定了基础，但仍需通过专门立法进一步明确权利边界、细化操作规则。建议在《数据安全法》框架下，制定《数据产权法》及配套实施细则，对数据分类分级、权利分置、登记公示、价值评估、安全治理等作出系统性规定，形成具有中国特色的数据产权法律体系。
2. 强化技术赋能
区块链、隐私计算等技术为数据产权保护和价值评估提供了技术支撑。贵阳大数据交易所通过区块链存证实现数据产品权属溯源，深圳试点“数据沙箱”技术，允许企业在安全隔离环境中进行数据开发和测试，降低数据泄露风险。未来需进一步推动技术创新与制度创新深度融合，打造可信数据流通环境。
3. 培育市场生态
数据要素市场的繁荣需要多元化市场主体共同参与。鼓励数据商、第三方服务机构等新型主体发展，建立数据资产交易、评估、担保等中介服务体系。例如，某数据服务商通过整合交通、气象等多源数据，开发出智能物流调度系统，为中小物流企业提供数据服务，形成了“数据采集—加工—应用”的完整产业链。
4. 深化国际合作
在数据跨境流动、标准制定等领域，积极参与国际规则制定，推动建立公平合理的全球数据治理秩序。借鉴欧盟GDPR的立法经验，结合我国实际完善数据保护制度，同时通过“一带一路”数字合作等机制，与沿线国家共享数据治理经验，提升我国在全球数字经济领域的话语权。
数据产权制度的完善，是数字经济时代生产关系的深刻变革。通过构建分类分级确权、三权分置运行、登记公示保障、科学评估定价、全程安全监管的制度体系，我国正探索出一条符合国情的数据要素市场化道路。未来《数据产权法》的出台和实施，数据这一新型生产要素必将释放出巨大潜能，为经济高质量发展注入强劲动力，最终实现数据“供得出、流得动、用得好、保安全、惠民生”的美好愿景。在这场数字革命中，法律不仅是护航者，更是引领者，推动数据要素市场在法治轨道上蓬勃发展，为全球数字经济治理贡献中国智慧和中国方案。
还没有评论，来说两句吧...