专家解读 | 数据产权制度系列解读文章汇编

近期，国家数据局组织专家对数据产权制度进行了一系列解读，系统阐释了数据产权制度的内涵。为便于阅读参考，助力各方读懂政策、用好规则，更好释放数据要素价值，现将第一批发布的16篇专家解读（以专家姓氏笔画为序），汇编如下：

（一）建立健全数据产权制度 筑牢数字经济发展基石

（中国人民大学一级教授 王利明）

文 | 中国人民大学一级教授 王利明

党的二十届四中全会擘画了“深入推进数字中国建设”的宏伟蓝图，《中共中央 关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》进一步明确，“健全数据要素基础制度”是建设“开放共享安全的全国一体化数据市场”，深化数据资源开发利用的关键举措。而数据产权正是数据基础制度中最为关键的一环。在此背景下，建立健全具有中国特色的数据产权制度体系，正是践行四中全会精神和“十五五”规划部署、贯彻落实习近平法治思想的重要举措。以法治思维破解数据确权难题，是建立健全数据产权制度体系，保障数据要素的高效供给，从而建设一个开放、共享、安全的数据要素市场的必由之路。

正所谓“有恒产者有恒心”，完善的数据产权制度对于更好激励数据供给、促进数据流通、激发创新创造、发挥数据要素的“乘数效应”和创新引擎功能具有重要意义。然而，数据要素的产权配置可谓当今世界各国面临的复杂疑难问题。为此，在《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》（以下简称“数据二十条”）提出“逐步形成具有中国特色的数据产权制度体系”之后，国家数据局经过广泛调研和科学研究，充分总结和归纳数据要素独特生产和发展规律，在数据产权制度建设方面积累了一系列科学且具有全球引领性的经验。这些经验不仅有助于推进数字中国建设，而且有望为世界数字治理贡献“中国方案”。

一、跳出所有权思维定式，创造性落实数据产权结构性分置

“数据二十条”充分考虑了数据上的多元主体特征，突破了以“有体物”为原型的单一所有权架构，创造性地提出了数据产权结构性分置的确权思路。数据上承载了多元主体的多样化权益，各项权益相互交织并存。建立健全数据产权制度的核心要义，正是厘清各种权益的属性和优先顺位，从而更有效地协调数据上的多元利益主张。

“数据二十条”发布以来，全国各地出台的地方数据立法及国家数据局发布的《数据领域常用名词解释》等政策文件对数据产权“结构性分置”政策进行了创造性阐释和体系化构建。立足于“数据二十条”的指导精神以及数据要素市场建设发展的实践经验，国家数据局在《数据领域常用名词解释（第二批）》中对“三权”的内涵进行了更加周延的迭代升级，将“三权”的表述由原先的“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”更新为更加精炼的“数据持有权、数据使用权、数据经营权”。这一措辞调整，也反映了数据要素市场的新发展和新特点。它意味着“持有权”的对象不再局限于静态的“资源”，经营权的客体也不受限于“产品”，同时也为“使用权”预留了更为多样的行使方式。这种“结构性分置”的确权思路，既符合数据本身承载多元权益的特性，也有利于在法理层面化解潜在的产权争议，为数据高效流通利用扫清障碍。

与此同时，国家数据局在推进数据产权制度建设的过程中坚持问题导向，针对采集生成、融合利用、创新使用三类重点场景，探索明确具体的数据产权配置方案，确保各类参与者在具体场景中“确权有据、授权有序”。其一，在数据采集生成环节，数据产权制度要与个人信息保护法和民法典关于“委托合同”的规定相衔接，厘清数据处理者和信息主体、受托处理方之间的权益边界。其二，在数据融合利用环节，针对自动化方式收集公开数据、多个企业合作开发数据产品、点对点购买数据以及公共数据与社会数据融合开发等复杂场景，有必要确立清晰的数据产权配置规则，从而进一步打破数据壁垒，推动数据融合、激活数据价值。其三，在数据创新使用环节，有必要明确衍生数据、人工智能训练数据和公共利益场景下的数据产权配置，并探索建立涉及数据的利益补偿机制，从而与民法上的加工、合理使用等制度相衔接，有机协调数据处理活动中各方的利益。相信随着数据产权制度建设经验的丰富和相关立法的落地实施，一个权责清晰、运行高效、激励相容的数据产权制度必将形成，并为数字经济高质量发展注入强大的制度动能。

二、打破“数据孤岛”，健全适配新业态发展的数据产权制度体系

数据的生命力在于流通，其价值在于融合。然而，当前普遍存在的“数据孤岛”切断了数据要素的价值生成链条，已成为全国一体化数据市场建设中的关键堵点。“数据孤岛”的成因复杂，其破局之道在于从执法层面构建一套激励与规范并举的治理机制，从源头破解“不愿共享”与“不敢共享”的问题。为此，在“数据二十条”提出“打破‘数据孤岛’”的基础上，国家和地方实践正在探索建立促进数据供给的激励机制。一方面，要建立正向的数据供给激励机制，探索如何鼓励行业龙头企业、平台企业等数据富集企业在保障安全的前提下开放共享。对按照安全、公平、合理、无歧视原则对外提供数据的企业，应给予实质性的政策支持，解决企业“不愿共享”的顾虑。另一方面，要强化对违法获取和使用数据行为的惩戒力度，严厉打击通过非法窃取等手段侵害数据产权的行为。唯有让守法者受益、违法者受罚，才能构建起数据“供得出、流得动、用得好”的健康产业生态，从根本上打破“数据孤岛”。

与此同时，由于数据要素天然具备“滚雪球”式的乘数效应，随着数据规模的增大，其产品和服务的价值和吸引力也随之增大。这种特性使得具有一定领先地位的数据产权人能够不断巩固、扩大自身的竞争优势，最终在相关市场中形成支配地位。因此，在保护数据产权的同时，必须防范数据领域的垄断和不正当竞争行为。因此，必须厘清数据产权人权利行使的边界。一方面，应在法律上确立数据“合理使用”制度，对产权的行使进行限制；另一方面，当行使产权的行为构成“滥用市场支配地位”时，执法机关应当根据反垄断法对相应行为予以规制，包括在必要时启动“强制缔约”机制，要求处于支配地位的数据处理者向需求方开放数据等，以此消除垄断行为给数据利用造成的负面影响。

此外，针对当前部分企业因顾虑失去市场竞争优势地位等而“一刀切”式封锁数据的问题，在数据基础制度建设中，也有必要探索明确不得拒绝数据流通交易的具体场景。当前，国内外司法实践中已经开始探索对构成“竞争封锁”或“数据垄断”的数据判令强制开放的案例。未来，应考虑明确在特定场景中，数据产权人应负有法定流通义务，不得人为设置数据壁垒。明确这些数据流通交易场景，能确保数据要素的顺畅流动，实现数据要素的社会价值最大化。

三、强化法治保障，适时推动数据产权制度共识转化为法律规则

作为“社会生活的百科全书”，《中华人民共和国民法典》在第127条前瞻性地规定了“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”。这一条款为数据产权制度的构建预留了宝贵的制度空间。建立健全数据产权制度，是在数据领域贯彻落实习近平总书记关于“充分认识颁布实施民法典重大意义 依法更好保障人民合法权益”重要论述的具体实践。明晰数据产权不仅有助于夯实数据权益保护的制度基础，更明确了数据作为一种新型财产权益的地位，为后续司法裁判和立法完善提供了保障。

长期以来，司法实践中对数据权益的保障大多依赖于反不正当竞争法，侧重于对“搭便车”等不正当竞争行为的规制，未对数据产权予以确认。然而，数据引发的法律问题已远超不正当竞争和个人信息保护的范畴，立法上需要确立一套独立的权益保护范式。值得注意的是，最高人民法院近期颁布的《关于修改〈民事案件案由规定〉的决定》新增了“数据纠纷”作为独立案由，并将其细化为数据权属纠纷、数据合同纠纷、侵害数据权益纠纷。这一重大调整标志着司法机关已开始探索跳出依托反不正当竞争法的“行为规制”路径，转向“权利保护”的新路径。这也倒逼理论界与实务界在个案中进一步厘清数据权属的边界，为数据产权积累宝贵的司法经验。

未来，立法机关应推进数据产权细化规则和数据立法研究，密切关注数据要素市场运行中的产业反馈与司法判例，在充分凝练数据产权相关共识的基础上，适时将“数据二十条”提出的“建立数据产权制度”要求与全国各地推进数据产权制度建设的实践经验转化为法律制度。一方面，要将“数据持有权、数据使用权、数据经营权”的结构性分置架构上升为法律概念；另一方面，要构建完备的数据要素法律体系，将数据产权登记、流转、法治和安全保障等方面的政策举措转化为具体的法律规则。这正是践行习近平法治思想、推进数字中国建设的必由之路，也将为数字经济发展提供稳定的法治保障。

（二）鼓励确权用数创新 激发数据市场活力

（清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师 王晨）

文 | 清华大学大数据系统软件国家工程中心总工程师 王晨

数据作为数字经济时代的关键生产要素，其产权制度的构建与完善直接关系到国家创新活力和经济发展潜力。党的二十届三中全会《决定》明确提出“加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度”，为数据基础制度建设指明了方向。本文旨在针对数据加工、聚合、分析等实践环节，探讨如何通过制度设计激励数据要素创新，推动数据要素市场健康有序发展。

一、深化数据加工聚合分析：从治理到建模的价值提升路径

数据价值的真正释放，离不开对数据的加工、聚合与分析等深入开发利用。这三个环节层层递进，覆盖从原始数据到高价值产出的完整转化链条，既是技术过程也是制度建构与价值创造的过程。在这一过程中，数据从无序的原始数据逐步转化为有序的“资源”和“资产”，成为驱动产业升级与社会进步的关键动力。

首先是数据加工，其核心是对原始数据进行系统性处理以生成加工后数据的过程，涵盖数据治理、数据预处理、数据统计、数据标注等多种处理方式。它不仅是数据形态的转换，更是数据价值重构与知识提炼的关键环节。在这一过程中，原始数据经过规范治理、清洗整合、计算衍生与智能标注，逐步转化为可供分析、建模与决策的数据资产，为业务智能化和模型训练提供高质量、高可信的数据基础。在自动驾驶场景中，从激光雷达、摄像头、毫米波雷达等各类传感器获取的海量、多模态原始数据，须经过时序同步、噪声滤除、异常值处理、目标分割与场景标注等数据加工环节，形成可用于感知模型训练的规范化、高精度数据集。这一系列加工过程直接决定了后续模型的有效性与安全性，是构建可靠自动驾驶能力不可或缺的支撑。数据加工是从“数据原材料”到“数据半成品”的提质与塑形，为建模与应用提供可信、可用、可解释的数据基础，是实现人工智能落地的前置关键环节。

其次是数据聚合，强调在多源、异构、动态环境下的数据汇聚与融合创新。聚合不仅是物理层面的数据归集，更是逻辑层面的知识关联与价值重构。它涉及多源数据的采集、对齐、关联、融合与结构化重组，旨在打破数据壁垒，实现跨系统、跨层级、跨领域的深度整合。在这一过程中，原本分散、孤立的数据点通过关联分析，形成体系化的业务数据对象或知识结构，数据价值密度与洞察深度显著提升，为后续的建模分析与智能决策提供统一的数据视图。以智慧城市建设为例，通过整合交通流量、环境监测、能源消耗与公共安全等多维实时数据，构建城市运行的动态全景图，不仅能实现交通拥堵预测与应急响应优化，更能支持城市规划、资源调度与可持续发展等系统性决策。数据聚合是从“多源数据”到“统一认知”的结构化整合，通过打破壁垒、关联融合，形成支撑复杂决策与系统协同的数据底座，是实现业务智能与跨域联动的核心支撑环节。

最后是数据分析，其核心是从数据中提取知识、构建模型并形成可落地的应用价值增值。数据分析依托于统计学、机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，通过对海量数据的深度挖掘与模式识别，发现隐含规律、预测未来趋势、辅助优化决策，最终形成具有实际应用价值的产品、服务或解决方案。这一阶段不仅是技术能力的体现，更是业务理解、场景需求与创新思维的结合。例如，在金融领域，基于用户交易行为、征信记录与宏观经济数据的风控模型，能够实现精准的信用评估与欺诈识别；在医疗健康领域，融合临床数据、基因组学数据与影像数据的辅助诊断系统，可为医生提供更全面的决策支持；在消费领域，基于用户画像与行为分析构建的个性化推荐引擎，显著提升了用户体验与商业转化效率。数据分析的成果往往以“数据产品”的形式呈现，其价值已超越原始数据本身，成为推动产业智能化、服务精细化的关键驱动力。

二、衍生数据的确权机制：以产权为手段激励数据深度价值创造

在数据要素的价值创造链条中，数据加工、数据聚合与数据分析是逐层递进、循环增强的核心环节，推动数据从原始状态向高价值产品的系统化跃迁。如果该过程形成了数据内容、结构、形态的明显变化和价值增值，可以将产生的数据判定为衍生数据。数据处理者享有该衍生数据的持有权、使用权和经营权。衍生数据因凝聚了深度加工所注入的知识、技术与创新，成为数据要素产权配置与权益激励的关键对象。

衍生数据的判定，是确权机制运行的前提。衍生数据需要同时满足不可逆性、非相似性与价值增值性三大原则。不可逆性意味着加工过程不可还原，这一原则着重保护原始数据产权人的利益。例如，通过机器学习模型对历史销售数据进行回归分析生成的销量预测报告，无法逆向推导出原始交易记录。非相似性体现为数据形态或结构的根本改变，这一原则兼顾对原始数据产权人的保护和对数据加工聚合分析的深度。例如将分散的交通流量、天气、事件数据融合建模生成的城市实时风险热力图，其图谱形式与原始数据表截然不同。价值增值性是核心原则，指衍生数据相较于原始数据在应用效能或经济价值上显著提升。这一原则主要考量数据处理过程带来的价值增量导致结果数据的价值显著高于原始数据，具备了主张数据产权的基础。例如对工业设备噪声数据进行特征提取与异常检测形成健康预警指标，显著放大了数据价值。

在此基础上，对原始数据的有限“使用”演化为对衍生数据的完整“权利”。当企业对合法获取的原始数据进行深度加工并形成衍生数据时，便取得了对该衍生数据的持有权、使用权和经营权，这一权利为后续的开发利用提供了法律保障。同时，衍生数据的创造过程本身就是使用权的深化体现，而在获得持有权后，创造者对该数据的使用权将更加自主和充分，可用于产品优化、服务创新或内部决策。更进一步，衍生数据生产者可以行使经营权，例如可将衍生数据封装为可交易的数据产品或服务（如行业分析报告、风控模型、用户画像体系），通过许可、转让等方式进行市场交易，实现价值变现。这一“三权”配置的过程，清晰勾勒出数据作为生产要素的价值创造演进路径，使创新投入能够获得相应的市场回报。

以价值增量为核心的确权机制，旨在构建一个激励创新与规范发展相平衡的数据要素市场生态。一方面，通过衍生数据的客观判别与数据产权登记制度的建立，明确权利生成的边界，增强交易信任与市场流动性。另一方面，以合法的使用权以及衍生成效判定为基础，在赋权的同时也设立了必要的行为边界，防止权利滥用。这种“赋权与限权相结合”的机制设计，保障了真正的创新者能够通过深度加工获得应有权益，形成“投入—创造—收益”的良性循环，维护公平竞争的市场秩序与更广泛的社会价值导向。

三、构建以产权确认为核心的市场供给体系：数据产权可追溯有效降低合规成本

数据产权确认机制为数据产品开发的全过程溯源提供了坚实的制度基础，每一次数据产品的开发都可以明确追溯上一手数据来源，确保合规，每一款衍生数据都具备清晰的权利边界和价值标识。数据产权制度的实施使得产品从原始数据获取、加工处理到最终成品的全链条信息都能够实现可追溯、可验证。这种溯源机制不仅增强了交易透明度，更重要的是为数据产品的质量评估和价值认定提供了客观依据。在跨境数据流通、多主体协同创新等复杂场景下，标准化的产权体系成为建立市场信任和规范交易秩序的关键保障。

产权确权机制正在重塑市场竞争格局和创新生态体系。从供给主体角度看，产权保护体系的完善催生了专业化分工的新格局，数据采集商、加工商、分析商和应用开发商在各自专业领域形成完整的产业链协同。从供给内容角度看，市场产品正从单一的数据资源向包含技术服务、应用解决方案的复合型产品体系演进。从供给方式角度看，传统的产品交易模式正向数据订阅、成果共享、合作开发等多元化模式拓展。这种供给体系的丰富和升级，不仅激发了市场创新活力，也为数据要素在更广泛领域发挥乘数效应奠定了坚实基础。

数据产权制度的建立健全正深刻重构着数据要素市场的供给生态。通过构建对数据创新进行产权确认的制度框架，激励市场供给体系从“资源驱动”向“创新驱动”的范式转变，不仅能够破解数据要素长期面临的产权困境，更从源头上激活了市场主体开发创新数据产品的内生动力。数据产权制度通过明确衍生数据的判定原则，为数据产品开发提供了清晰的权利预期和制度保障，使得各类市场主体能够依托其技术专长和行业洞察，开发出更具深度和应用价值的数据解决方案，特别是中小企业凭借行业专精知识能够突破传统数据资源壁垒，开发出具有市场竞争力的创新产品，丰富市场供给的多样性和创新性。

（三）如何理解数据产权“结构性分置”——面向数据要素市场化配置的中国方案

（清华大学法学院教授 申卫星）

文 | 清华大学法学院教授 申卫星

数据产权的“结构性分置”，是我国面向数据要素市场化配置改革探索中形成的一项重要制度创新。2022年，《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》（即“数据二十条”）首次明确提出建立“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”的产权运行机制，标志着我国在数据产权制度上迈出结构性分置的关键一步。在相当长一段时间内，对于数据产权“结构性分置”究竟意味着什么，存在不同理解。立足数据形态不断演化、数据利用场景日益多元的现实，以“数据持有权—数据使用权—数据经营权”为核心的三权表述，将数据产权的客体统一为数据本身，进一步完善并勾勒出数据产权结构性分置的整体图景。

一、何谓数据产权结构性分置？

从“数据可以成为要素”到明确“数据具有产权”，再到“数据产权结构性分置”，我国对数据产权制度的认识经历了一个不断深化、逐步细化完善的过程。2019年，党的十九届四中全会首次将数据与土地、劳动力、资本、技术并列，明确了数据作为生产要素的地位。2020年《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确提出加快培育数据要素市场，探索数据产权结构性分置制度，标志着数据产权正式进入国家基础制度视野。2022年“数据二十条”提出要建立“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”分置的产权运行机制，为破解数据要素流通利用中的权属不清、激励不足问题提供了政策方向，也开启了我国数据产权结构性分置制度探索的第一步。

在数据交易实践与数据产权研究中，随着“数据二十条”实施以来数据实践的快速发展，数据的生成方式、利用模式和流通场景不断拓展，需要在广泛调研和总结实践经验的基础上，更加明确数据产权结构性分置的基本内容。

“数据产权结构性分置”的“分置”，是指根据数据的利用场景和使用方式，明确持有权、使用权和经营权等的内涵和组合关系，并遵循“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，将数据产权合理配置给不同主体。其中，持有权侧重保障数据的合法持有与自主管控，使用权对应在特定目的和场景下对数据进行内部处理和利用，经营权则指向数据的对外转让、许可等，强调数据的流通交易和商业化利用。“结构性分置”意味着三项权利并非必须同时存在或固定配置，而是强调权利组合的灵活性，可以根据不同主体的实际投入与贡献，或根据约定，形成多样化的权利结构。某一主体可能同时享有三项权利，也可能仅享有其中两项，甚至只享有单一权利，以适应多层次的数据价值实现和多样化的市场需求。正是通过这种灵活而有序的结构安排，数据产权制度才能在保护各方合法权益的同时，为数据要素的高效流通和创新利用预留充分空间。

二、为何数据产权需要“结构性分置”？

在现代财产权制度演进的过程中，传统的单一所有权模式已难以适应产权市场化配置的复杂需求，因此出现多种权利分割方案，例如所有权派生出用益物权与担保物权，土地所有权、土地承包经营权与经营权“三权分置”，知识产权“权利束”的分立与独立许可，公司出资人的股权与经营者权利的分离等。权利分割已成为财产权制度发展的普遍趋势。数据产权的结构性分置，正是顺应这一趋势，立足于数据的多源共生、非竞争性、可复用性等特点，所提出的重大理论创新与制度回应。

（一）数据产权结构性分置内生于数据的独特属性

有别于传统生产要素，数据具有非消耗性、非竞争性、规模报酬递增性以及多源共生等特点，这些特点使得多主体可同时利用数据，也决定了数据产权的配置不宜被纳入绝对性的、单一主体完全支配的所有权框架。

首先，数据具有显著的非消耗性和非竞争性。同一份数据可被多个主体并行使用而不产生实质性减损，其价值反而可能因复用和融合而增加，甚至呈现倍增与乘数效应。这与土地、房屋等有体物因使用而耗损、因主体增多而效用递减形成鲜明对比。正是数据这种非消耗性、非竞争性的特点，使数据天然具备多主体参与数据产权配置、根据多层次数据利用需求打造权利结构类型的制度空间，也决定了过度强调所有权的整体性与排他性，反而可能阻断数据流通，抑制其潜在价值的释放。

其次，数据具有规模报酬递增性与多源共生的特点。数据的价值并非一次性实现，而是在反复使用、创新创造的过程中持续释放。数据一旦被引入新的应用环境，往往能够产生超出原有预期的经济和社会效益，形成“倍增效应”“乘数效应”。这意味着，数据价值并不依附于某一固定权利人，而是与使用方式、应用场景和组织能力密切相关。正是在这一过程中，数据呈现出多源共生的特点。各类主体的生产、生活与经营活动均被纳入数据价值创造，数据价值是多方协同、交互和加工的结果。例如，用户行为数据既包含用户自身的数字足迹，也依赖平台所提供的技术环境与算法支持；产业数据的产生则离不开设备供应商、运营企业等多方协作。在此背景下，若仍以“单一权利人整体支配”为赋权前提，不仅难以准确反映各方真实贡献，也容易将数据价值的后续释放过早地“锁定”于某一主体之下，进而抬高流通门槛、压缩再利用空间。因此，从各类主体的多层次贡献出发，数据需要通过产权的结构性分置，将不同层次、不同类型的数据权益赋予不同主体，通过将权利配置为不同层级、不同结构的组合，数据产权制度才能在真实反映多方贡献的同时，为数据价值的持续释放和多场景实现保留制度弹性。

（二）结构性分置是市场化配置的必然要求

数据产权结构性分置制度不仅是对数据特殊属性的回应，更是以提升数据要素市场化配置效率为导向的重要制度创新。数据不仅是资源，也是资产和生产要素，在此背景下，单纯强调数据“能否被保护”已不足以满足市场主体的多层次交易需求。数据产权的结构性分置能够降低流通成本、激发利用意愿，使数据能够充分进入市场、参与要素配置、持续创造价值。

在数据要素市场中，市场主体对数据的需求呈现出层次性与差异性。有的主体侧重数据的采集、治理，有的主体关注特定业务场景下的数据分析与内部使用，还有的主体以数据产品经营、数据信托、融资质押等业务为核心。不同主体扮演的市场角色不一样，对数据的需求也不相同，如果都给一个内容一样的数据产权，不仅会导致权利取得成本过高，而且会使得权利内容与实际需求错配。历史经验表明，绝对所有权模式，虽权属清晰，却容易造成权利归属绝对锁定而利用效率低下。反之，若权利配置组合类型过多而碎片化，又可能过度推高交易成本。数据要素市场化配置的关键在于在“权利组合配置的单一与复杂”之间取得平衡。数据产权的结构性分置通过区分不同内容、不同功能的细分权利，并允许其在制度框架内排列组合，使数据市场主体能够在整体可控的组合类型中，尽可能实现数据产权配置的灵活性与多样性。由此，数据市场主体可以从自身需求出发选择权利组合，避免了“要么全有、要么全无”的分配困境，进而适配多层次的市场需求，使数据真正达成“供得出、流得动、用得好”。

三、如何实现数据产权“结构性分置”？

数据产权结构性分置的核心，是数据持有权、使用权与经营权三类数据产权的分置与组合。这三者各自指向不同数据利用场景，可灵活组合，从三权俱备到三权单立、三权组合，构成层次清晰，既灵活又稳定的数据产权权利结构。

（一）持有权、使用权与经营权的三权分置

数据产权包括数据持有权、数据使用权与数据经营权。其中，数据持有权核心在于对数据的自主管控能力。持有权人有权决定数据的存储方式、加密手段与访问权限，能够自主以数据产权人的身份防御数据持有状态不受侵犯，并承担保障数据安全的责任。持有权并不天然地包含对数据的使用或经营权限，更多体现为一种“数据管家”的角色。数据使用权聚焦于权利人对数据资源自己利用与数据价值深度挖掘。权利人可在授权范围内对数据进行读取、分析、建模以及二次开发，并借助数据处理优化产品功能、提升服务质量或训练算法模型。典型应用包括人工智能企业通过数据接口进行模型训练、互联网平台依托用户行为分析实现精准推送等。数据经营权体现为对数据进行处分与流通的权利，涵盖通过许可、转让、入股、质押、信托等形式实现数据要素的市场化配置与价值变现。数据经营权是数据流通利用中具有财产性价值的权利，相较于对内的数据使用权，数据经营权的功能是对外提供数据，促进数据的流通利用和价值释放。将数据经营权与持有权、使用权加以区分，有助于在产权制度内部更好衔接数据复用创新与竞争秩序维护，对未经授权的数据抓取行为形成制度性约束，在保障数据竞争利益的同时，为合法、有序的数据共享与利用预留空间。

（二）从“所有”到“所用”：产权配置的多种组合

以利用场景与数据生命周期中的各环节为配置基础，通过持有权、使用权、经营权三权的分置，可以形成数据产权配置的多种组合。在数据基于单一主体贡献生成或在数据完全转让交易中，三权往往由单一主体享有，形成“三权合一”。而在数据价值衍生和多场景流转过程中，则根据各方贡献与利用、交易需求，将三权分配给不同主体，实现“三权分离”。数据产权的不同配置方式衍生出多种权利组合，分别对应不同的应用场景与合作模式。譬如，在采集生成阶段，数据采集者对自行生产的数据享有持有权、使用权和经营权；在多方共同参与数据融合利用的场景中，产权可以按照各方约定来配置，各方可平行享有三权，也可将三权中的某一项或多项差异化配置给不同主体。这样的设计，能够激励数据处理者复用数据，开展差异性创新，同时避免对来源数据产权人的产品或服务形成实质性替代，维护其正当经营竞争利益。这种以“所用”为导向的产权结构性分置机制，服务于数据要素的市场化配置，并在此过程中推动数据价值的充分实现，是中国特色数据产权配置范式的精髓所在。

（四）数据委托处理的产权配置 “有约定按约定、无约定归委托方”

（清华大学法学院教授 申卫星）

文 | 清华大学法学院教授 申卫星

数据委托处理已成为盘活存量数据、提升数据质量、释放数据价值的常见方式，也是具有代表性的数据处理场景。在数据委托处理中，受托方依约实施具体处理行为，除形成合同约定的结果数据外，还会在处理过程中持续生成既不同于原始数据、也不同于结果数据的过程数据。由于受托方在技术、算力和劳动上的投入具有现实贡献，委托方与受托方往往就过程数据和结果数据的产权归属各执一词，尤其在委托关系结束后，数据应当如何归属或分配，成为实践中争议频发、交易风险突出的焦点问题。

一、约定优先适用：尊重各方对数据产权归属的意思自治

在数据委托处理情形中，数据产权的归属应当首先取决于委托方与受托方的合同约定本身。意思自治原则是财产归属安排的基础性规则，除非法律明确规定不得由当事人另行约定，否则，财产的归属方式、权利内容及利益分配结构，应当由当事人根据自身交易目的自主决定。数据委托处理场景中，委托方与受托方对原始数据、过程数据和结果数据的具体情况最为了解，也最有条件作出符合效率与自身利益需要的制度设计。因此，在法律未作强制性禁止的前提下，尊重当事人就数据产权作出的明确约定，本身就是贯彻意思自治，实现公平正义的体现。在此基础上，数据的非消耗性决定了产权配置不必拘泥于“非此即彼”。与有体物不同，数据不具有物理上的唯一性和消耗性。在有体物委托加工关系中，标的物一旦交付并加工完成，其所有权通常只能在委托方与受托方之间作出排他性归属，不存在双方分别对新物都享有所有权的情况，新物要么归某一方所有，要么由双方共有。而在数据委托处理场景中，原始数据、过程数据和结果数据则可以通过低成本复制，由不同主体分别控制，其产权配置并不必然陷入“只能归一方所有”的单一逻辑。这也意味着，在合同层面，委托方与受托方完全可以围绕同一数据，约定不同主体享有相同或不同的数据权利，形成平行存在的权利结构。

实践中，委托方可能出于降低数据委托处理费用，或者获取更灵活的后续服务等考虑，同意受托方对原始数据、过程数据或结果数据享有一定范围内的数据产权，甚至允许受托方在不损害委托方合理利益的前提下进行再利用或商业开发。在此类安排下，受托方可以在合同约定范围内通过数据复用实现服务提质增效，获取相应收益，委托方也通过降低合同对价或优化服务条件实现整体利益平衡。只要这类约定不违反法律、行政法规的强制性规定，也不损害公共利益或第三人合法权益，就应当依法予以尊重。

2025年7月，国家数据局与市场监管总局联合发布了一系列数据流通交易合同示范文本，其中《数据委托处理服务合同（示范文本）》就蕴含了数据委托合同约定优先的规则意旨。对结果数据的产权归属，示范文本第2条默认委托方享有持有权、使用权与经营权，同时保留受托方享有部分或全部数据产权的可选空间；对于过程数据，第3条则完全由双方协商确定，支持委托方与受托方平行享有相关权利。这一设计将数据委托处理场景中的产权配置机制通过标准化合同条款予以落实，为数据要素市场的有序、健康、高效发展提供了重要支撑。

二、无产权归属约定：委托方享有数据产权

在数据委托处理合同中，如果委托方与受托方对数据的产权归属没有作出明确约定，应当如何确定原始数据、过程数据、结果数据的归属？这一问题在实践中长期存在分歧。一方面，受托方认为，过程数据和结果数据来源于自身的技术投入、算法能力和劳动付出，理应作为其工作成果而享有产权；另一方面，委托方则认为，原始数据是整个处理活动的前提和基础，过程数据和结果数据高度依赖原始数据，理应仍由委托方享有产权。双方均能从“实质性贡献”的角度提出一定的正当理由，委托处理活动的数据权属争议由此产生。

在没有约定，也无法律特别规定的情况下，委托处理的原始数据、过程数据和结果数据，均应当归属于委托方，受托方不享有数据产权。这主要基于三点理由。第一，从数据安全风险看，归属于委托方更有利于防范侵权与滥用风险。在数据委托处理中，原始数据通常由委托方自行提供或付费购买，往往与委托方的商业秘密、技术秘密、知识产权乃至个人信息密切相关。过程数据和结果数据虽然在形式上发生了变化，但其来源和价值基础仍可能高度依赖原始数据。如果在没有明确约定的情况下，赋予受托方对过程数据或结果数据的独立产权，极易在后续数据使用、流转中引发权利冲突，产生数据泄露和侵权风险。相比之下，由委托方统一享有数据产权，更有利于维持数据使用链条的可控性和权利边界的清晰性。第二，从合同目的与业务场景看，归属于委托方更符合交易逻辑与效率要求。在委托处理关系中，委托方基于自身业务需要，主动提出处理目标并作出具体指示，处理后的结果数据，根本目的在于服务委托方的业务决策或产品应用。也正因为如此，委托方通常最清楚这些数据将如何被使用、在哪些场景中发挥价值。将过程数据和结果数据归属于委托方，有利于其在既定业务链条中高效整合和持续利用。第三，受托方的贡献应通过报酬机制而非产权分配实现。在委托处理合同中，受托方从一开始就是在为委托方提供有偿服务，其技术投入与劳动付出可以通过合同报酬得到对价补偿。将过程数据和结果数据视为受托方的“劳动成果”而当然赋予其产权，反而可能打破委托处理合同中既有的利益分配结构，产生不公平的利益交换结果。正是基于以上三点理由，在合同未就产权归属作出约定时，委托方享有原始数据、过程数据、结果数据的数据产权，受托方对委托处理过程中形成的上述数据，不享有持有权、使用权、经营权。

三、受托方解散、破产时的数据处理：按委托方要求返还

在委托方未通过合同明确赋予受托方数据产权的前提下，受托方对数据的处理始终受限于委托处理合同的目的限制。受托方应当依照委托方的指示，或者在取得委托方明确同意的情况下处理原始数据，交付结果数据与过程数据，不得基于自身判断任意扩大处理范围，更无权超越合同约定，将数据用于处理目的之外的内部使用，或者对外转让、许可、质押相关数据。

数据委托处理合同因服务期限届满或受托人解散、破产等原因终止后，受托方继续持有和处理相关数据的合法性基础随之消失，应当返还数据，不得将数据用于债务清偿或破产清算，避免委托终止后受托方不当占有、滥用数据导致风险外溢的可能性。由此，委托处理场景在产权层面形成了从数据进入、使用到退出的完整闭环。数据因委托而进入处理流程，又在合同终止或主体退出时回归委托方或依法处置。这不仅为委托方提供了稳定、可预期的数据安全保障，也为数据委托服务产业确立了清晰的权责边界。

这样的制度设计，既充分尊重当事人基于商业理性所作的自主安排，又在缺乏明确约定时提供了清晰、可预期的默认规则，为市场主体开展数据委托处理活动提供了稳定的制度预期。

（五）健全衍生数据治理机制 释放数字经济新动能

（清华大学法学院教授 申卫星）

文 | 清华大学法学院教授 申卫星

数据已成为数字经济发展的关键生产要素。衍生数据作为经加工处理形成的高附加值数据形态，在产业实践和社会治理中展现出巨大潜力，广泛应用于电商、交通、医疗和金融等领域，为精准决策和公共服务提供有力支撑。国家高度重视衍生数据的开发利用。《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》（以下简称“数据二十条”）首次提出保护数据衍生产品的经营权。健全衍生数据治理机制，科学识别、合理配置数据产权，将为保障多方权益、激励技术创新、推动数字经济高质量发展提供坚实制度基础。

一、衍生数据：推动数字经济发展的“新引擎”

衍生数据是对原始数据进行加工、建模分析、关键信息提取等处理而形成的，具有高附加值的数据形态。相较于原始数据，衍生数据具有结构更优化、价值更显著、应用更广泛的特征，服务于金融、交通、医疗等诸多领域，为产业升级、公共治理和社会服务提供了全新动力。例如，在金融领域，银行和保险机构在保障数据安全、遵守个人信息保护相关要求等的前提下，对经去标识化、匿名化处理的用户行为数据开展深度建模，形成风险控制和精准营销所需的衍生数据，有效提升了服务水平与防范风险能力。在交通出行领域，交通运输企业通过对车流量数据的整合分析，生成的衍生数据可支撑线路优化、运力调度和智慧交通建设，让群众出行更加便捷高效。可以说，衍生数据不仅极大地提升了数据的“可用性”，也直接决定了数字经济创新的深度与广度。正因如此，如何识别和规范衍生数据，已经不只是技术或产业问题，更关系到数据要素能否顺畅实现产业化和数据价值能否充分释放。

从制度层面看，将衍生数据纳入数据产权制度的调整范围，并对其产权归属作出明确安排，是完善数据产权制度的重要一环。“数据二十条”明确提出，要探索“对经加工、分析形成的数据或数据衍生产品的经营权”，为衍生数据区别于原始数据、获得独立评价提供了明确的政策指引。

当前，衍生数据受到的关注不断增多，争议焦点主要集中在两方面：一是数据加工到何种程度构成衍生数据；二是衍生数据的归属应当如何认定。尤其是通过自动化程序收集公开数据进而形成衍生数据的情形，相关权属争议更为集中、更为复杂。对衍生数据法律地位的界定与权利归属的明确，有助于回应产业界关于衍生数据“是否应当单独确权、如何配置权利”的现实关切，从而为数据的深度开发和价值创造提供制度支撑，真正推动数据“用起来、活起来”。随着数据要素市场建设不断推进、应用场景持续扩展，建立清晰、可操作的衍生数据识别标准与产权配置规则，已成为数据产权制度建设中的重要内容。

二、什么是“衍生数据”：衍生数据的识别标准

衍生数据的准确识别是后续确权、授权和流通的前提。衍生数据的生成过程本质上是一种数据加工行为，需要以原始数据为基础，同时依赖加工者的主动投入形成区别于原始数据的“新数据”。那么，经由何种程度的数据处理，衍生数据才能在规范意义上被评价为已经发生质变，从而脱离原始数据成为一项“新数据”？可以从两个维度理解：一方面，数据在形态上的实质变化，这是衍生数据与原始数据的物理区分；另一方面，数据因加工而发生价值跃升，从而防止将一般性的整理、筛选或复制误认为创造衍生数据。

数据自身形态的实质变化表现为数据本身因加工而发生的实质改变。对于数据是否满足实质改变标准，可通过数据内容、结构或形式等多个维度进行判断。数据内容改变意味着数据承载的信息发生了变化；数据结构改变主要是指数据的逻辑组织方式与存储形式发生变化，具体表现为数据的访问方式、组织结构、存储方法等方面的调整；数据形式改变则体现为数据呈现方式在抽象与直观之间相互转化。例如，语义信息提取技术可以从图片、文本、视频等人类可读取的数据中提取出语义标签等信息，将机器难以直接读取的非结构化数据转换为结构化数据，这一过程即可构成数据形式改变。

数据的价值生成表现为数据加工成果相较于原始数据是否在使用价值和交换价值上显著提升。数据的使用价值主要体现在两个方面：一方面，数据能够提供知识、智慧和洞见，为当下的决策提供实用和及时的支持；另一方面，数据的分析和挖掘能力，即数据经过进一步加工处理后所增加的价值。数据的交换价值则体现在其作为商品或服务在市场上的交易流通能力。相较原始数据，衍生数据往往更结构化、更具可用性，与具体业务场景结合更加紧密。同时，通过数据的合规处理与去标识化，数据上的相关信息权益负担得以消解，买方拿来即可用，因此衍生数据更容易被市场接受，也更容易实现更高的交易价值。

需要指出的是，随着技术发展、行业差异和应用场景的动态发展，衍生数据的识别标准也会更加细化。实践和学界讨论中有观点主张将“不可逆向还原”作为判断衍生数据是否真正脱离原始数据的重要考量因素。“不可逆向还原”是指衍生数据相较于原始数据已发生永久性改变，无法在合理成本和可行技术条件下通过逆向工程恢复原始数据。引入这一判断维度，主要是避免加工者通过衍生数据反向获取原始数据，从而侵害在先权利人的合法权益。

三、如何配置数据产权：衍生者赋权与在先权利保护

赋予衍生数据权利，应以数据处理者对原始数据享有使用权并保障各方合法权益为前提。对非法获取的数据进行加工，不能通过衍生数据的产权制度获得法律保护。为了确保数据要素市场的运行效率和权利秩序，衍生数据的产权配置规则应当在确认加工者的投入和创新价值的同时，合理保护原始数据权利人和信息主体的合法权益，从而实现激励与约束的平衡。

在衍生数据的产权配置上，首先应遵循意思自治原则。倘若双方对于衍生数据的权属已有约定，应当允许其通过合意约定衍生数据的权利归属。对衍生数据的权属约定需符合公平、自愿和诚信原则，避免因垄断或不平等条款损害交易对方利益。其次，在衍生数据权属无约定或约定不明确，且无相关法律规定的情况下，衍生数据的持有权、使用权和经营权原则上归属于衍生数据的处理者，其原因在于，这有助于实现数据要素收益的合理分配，并可在不侵犯原始数据产权人和信息主体合法权益的基础上，激励数据处理者加大对数据深度加工的投入，推动数据资源价值的充分释放。

产业界存在这样一种担心：一旦承认衍生数据的产权由加工者享有，原始数据权利人的利益会不会被“掏空”？其实，衍生数据的权属认定与对在先权利人的利益保护并不存在冲突。即使因实质性投入与创造性劳动，数据加工者对其形成的衍生数据享有财产权益，这一认定本身并不消除或覆盖其上可能承载的他人既有合法权利。衍生数据的开发利用，必须以合法取得、合法使用原始数据为前提，不得侵害原始数据权利人享有的人格权益、商业秘密、知识产权以及其他合法权益。

总体而言，健全的衍生数据产权配置规则能够在多个层面发挥制度效用。对加工者而言，明确的权属安排既有助于保障其合理收益预期，也能够激励持续投入与技术创新；对原始数据权利人而言，对在先权利的有效保护，可以防止其合法权益在数据再利用过程中被侵蚀；从社会整体来看，衍生数据权属的明确，有助于激发各类主体深度挖掘和持续创造数据价值的动力，进而提升数据要素的流通效率与创新创造能力。

（六）建立数据产权制度的经济逻辑

（清华大学社会科学学院教授 汤珂）

文 | 清华大学社会科学学院教授 汤珂

随着我国数字经济的高速发展，数据正在从“副产品”变成“基础生产要素”。现实中，一个突出的矛盾是：数据越来越重要，真正敢用、会用、用得好的主体却不多。数据产权不明确是这个矛盾的主要原因，需要明确回答“数据的权属如何确定、权利如何拆分与约束”，为数据的合规使用和规范流转提供依据。

一、夯实产权基础：以数据要素特征引导制度创新

数据产权制度的设计始终应以数据这一新型生产要素的经济属性为起点。数据既不同于固定设备等以排他占有为特征的物理资产，也不同于以创造性成果为主的无形资产，还受到信息披露悖论、交易摩擦和合同不完备等约束。因此，围绕数据建立产权制度，不能简单套用既有模式，而要立足其经济属性，在安全合规前提下，通过更灵活、更精细化的结构性分置，让数据既能被合理保护，又能被更充分利用。

相较于土地、厂房等传统资产，数据具有非竞争性、一定程度的排他性等特征。同一份数据可以被不同主体、在不同场景中反复利用，而不会因一次使用而被消耗。信息主体、采集平台、算法开发者和业务应用方在多个环节持续投入，数据价值更多体现在融合和开发利用之中。数据的排他性是通过访问控制、加密和制度规则来实现的，而不是像有体物那样自带边界。如果简单套用所有权逻辑，既与当前以分场景、分用途流转为特征的数据实践不相匹配，也难以同时满足多样化应用需求和隐私保护要求。

同样，数据也不能被简单纳入知识产权体系。数据是对客观世界的记录，本身并不必然具有原创性，其经济价值更多来源于后续清洗、整合、标注、建模和算法赋能等环节。同时，数据使用伴随着隐私泄露、画像歧视、算法操纵、市场垄断等风险，这些负外部性，无法仅通过合同来防范。如果简单引入类似专利的专有权制度，既可能抬高交易价格，也容易使某些主体把数据控制力转化为市场垄断，从而在无形中增加新企业的进入壁垒。

更为关键的是，数据交易受到“信息悖论”和合同不完备的双重约束。交易之前，购买方难以判断数据质量和适用性；但数据一旦完全披露，信息即被掌握，买方的购买意愿下降。数据用途高度多样且持续演化，复制与再分发成本极低、难以监测，多主体流转又显著增加责任追溯的不确定性。隐私损害、信任侵蚀和社会性风险往往难以通过事后赔偿完全修复，而仅靠民事合同几乎不可能穷尽未来风险。因而，产权制度成为补足合同不完备性、促进数据流通开发的重要基础。

二、明确机制核心：以结构性分置激活数据使用与价值创造

数据要素的产权设置，必须在“公地悲剧”和“反公地悲剧”之间找到制度化平衡。若围绕数据形成的权利存在不确定性，潜在利用者将面临高昂的协商、诉讼与合规成本，导致数据在法律上“被拥有”、但在经济上“被闲置”。结合数据要素的特殊性和中国数据实践的操作路径，应减少不确定性以降低交易成本，促进多方投资与协作激励，同时约束负外部性，以“激励使用”为目的，实现数据要素的高效利用与社会福利最大化。

将数据权利设计为“持有权—使用权—经营权”的结构性分置，旨在通过精细划分，形成有利于数据使用、流通和价值创造的激励结构。核心逻辑是把对数据的投入与回报、权利与责任合理对位，使数据能够在更多主体之间被反复利用、持续创造增量价值。三权分置激励各参与者持续建设高质量的数据资源，对细分产权进行细分定价，使数据逐步转化为产权明晰、可计量的资产。在这种制度设计下，数据能够在安全可控的前提下被更广泛使用、被多次开发，形成持续叠加的社会与经济价值。

实践中，纠纷容易发生在两组关系之中，其一是信息主体与数据处理者的关系，其二是数据处理委托方与数据处理受托方的关系。针对信息主体与数据处理者的关系，重点是在生产环节明确数据处理者对合法采集的数据享有财产性权利，稳定企业在采集、治理、清洗等前端环节的投入预期；同时保障信息主体可以获取或复制转移由其促成产生的数据，保护其相应权益。针对数据处理委托人和受托人的关系，重点是明确在合同没有相关约定时，数据产权原则上归委托方，避免“以服务之名将数据据为己有”。委托方应注重合同的清晰性，在明确规则下更安心地外包专业处理工作。

聚焦数据复用和创新使用中的产权配置，需要系统安排，在鼓励利用与防止滥用之间建立起清晰的制度边界。一方面，鼓励有序复用公开数据。数据处理者在不非法侵入他人网络、不干扰网络服务正常运行、不破坏有效技术措施、不损害个人和组织合法权益前提下，可以收集、持有并使用已公开数据，并可在不实质性替代被收集方产品和服务等的前提下对外提供数据产品，为新业态、新模式预留空间。同时，在多个主体共同参与数据融合和开发的情形中，允许各方平行享有使用权。此外，行业龙头企业、平台企业等数据资源富集主体，应当遵循安全、公平、合理、无歧视原则对外提供数据服务。另一方面，将创新活动纳入规范边界。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，形成衍生数据的，赋予数据处理者持有、使用和经营权。在科研、教育、人工智能训练等领域，探索数据“合理使用”，在保护个人信息和商业秘密的前提下，为前沿创新留出必要制度空间。

建立全国统一的数据产权登记体系对于数据产权制度的建立健全具有重要意义。一方面，登记能够增强权利公示与可验证性，缓解信息不对称；另一方面，登记为后续流转、授权、保护和监管提供制度支点。登记是清单管理和规范治理的基础，有利于厘清资产底数、明确使用边界、提升透明度。对市场主体来说，登记凭证既是参与交易、入表融资、项目申报等活动的“权利凭据”和信用背书，也是遇到纠纷时可供司法、行政机关参考的重要佐证材料。

三、畅通价值路径：以资产化和规范流转释放数据价值

数据资产化是数据产权制度在会计层面的自然延伸。按照国际会计准则，资产确认至少需要满足三项条件：合法拥有、具备控制，并能够带来经济利益。结构性“持有权—使用权—经营权”的产权安排，恰好形成制度层面的紧密对应。首先，控制必须是合法取得、可执行且具有排他性的控制。这不仅仅是技术意义上的访问权限，更要求在权利结构上能够排除未经授权的占有和利用，形成“可主张、可防御”的稳定权利基础。持有权的设立是实现控制的制度前提，使数据处理者既能在物理层面控制数据，又能在法律层面排他主张权利，从而把“物理控制”与“法律控制”统一起来。相反，如果数据持有权模糊，就难以满足会计上对控制的基本要求。其次，资产必须与未来经济利益相联系。使用权和经营权，将“开发利用”和“对外流通”纳入制度化轨道，使数据能够在合规前提下形成可预期、可验证的收益来源。缺乏明确的使用权或经营权，即便掌握了数据，也难以形成可以被会计确认的经济利益，资产化就失去了现实基础。

数据产权有序流转需要建立健全法治保障，明确支持权利人按照平等、自愿、公平和诚信原则，通过合同约定转让持有权、使用权或者经营权，并通过示范合同的形式，把数据内容、提供方式、使用范围、合同终止后的处置等关键事项“写在前面”。用契约标准化降低谈判成本、减少误判空间，尤其有利于中小企业在明确的规则之下参与数据交易。此前，国家数据局联合市场监管总局，针对数据提供、委托处理服务、融合开发、中介服务等四类典型情形，制定发布了第一批数据流通交易合同示范文本，有利于经营主体减少反复谈判、反复修改的麻烦，保障交易各方的合法权益，降低数据流通交易的门槛和成本。

总之，推动数据产权结构性分置，配套以登记和流转等规则，可以有效降低数据在生产、流转、创新活动中的权属不确定性，提升经济运行的效率，强调数据的使用属性，把数据从“沉睡资产”变成“高效要素”，为培育新质生产力、推动数字经济行稳致远夯实制度底座。

（七）坚决打破“数据孤岛” 推动数据合理使用

（对外经济贸易大学法学院教授 许可）

文 | 对外经济贸易大学法学院教授 许可

数据要素放大、叠加、倍增作用的发挥，关键在于数据流通利用。正是通过多主体、多场景的持续复用，数据才能在循环中不断精炼，突破传统资源约束下的产出边界，开拓经济增长新境域，进而以数据流通利用为枢纽，引领物质、人才、技术与资本的融通，催生新知识、新业态、新模式，为发展注入源源不绝的动力。然而，实践中，由于权属、利益和责任边界的分歧与模糊，数据往往被固化在特定主体内部，成为无法与外界连接的“数据孤岛”。

为破除这一痼疾，需要从多方面统筹设计。首先，在典型场景中明晰数据产权，应降低数据交易流通中各方调查权利边界的核实成本和就权利内容讨价还价的磋商成本、人们约束自身行为和防范侵权的合规成本，以及数据产权人向第三方主张权利的行权成本。其次，应强化党政机关、企事业单位切实履行有序开发利用公共数据资源的责任，鼓励行业龙头企业、平台企业按照安全、公平、合理、无歧视原则对外提供数据服务，形成数据供给的激励。最后，应研究数据的“合理使用”，在维护相关各方合法权利的前提下，保障社会公众和其他市场主体使用数据的需求。

一、从著作权的“合理使用”到数据的“合理使用”

“合理使用”源自我国的著作权法。《中华人民共和国著作权法》第24条规定，出于学习、科研、新闻报道等非营利性目的，在不影响作品正常使用、未不合理地损害著作权人合法权益的情况下，可以不经著作权人许可且不向其支付报酬，而使用作品。著作权“合理使用”旨在平衡著作权人与社会公众之间的利益，避免权利人不加限制地行使其权利，不当妨碍作品中信息的传播与分享。

数据“合理使用”与之异曲同工。在数据处理者享有数据持有权、使用权、经营权等广泛权利的基础上，以社会公共利益为基点，对数据处理者的数据产权加以适当限制，允许他人在特定情形中，无需经过数据权利人同意而使用其数据，从而防范数据处理者恶意闭锁数据，加剧“数据孤岛”。数据三权分置和数据“合理使用”相辅相成，均以实现数据复用和高效利用为宗旨。

二、数据“合理使用”的特定情形

数据“合理使用”主要用于科学研究、教育教学等公益事业以及突发事件应对等公共治理领域。根据《中华人民共和国公益事业捐赠法》第三条，所谓“公益事业”，是指非营利的下列事项：（一）救助灾害、救济贫困、扶助残疾人等困难的社会群体和个人的活动；（二）教育、科学、文化、卫生、体育事业；（三）环境保护、社会公共设施建设；（四）促进社会发展和进步的其他社会公共和福利事业。当前，数据已成为科学研究的支撑和重要的战略性资源，科研也步入了以数据驱动为主导、以算力探索为工具的第四范式时代。面向未来创新的科学研究和教育教学，亟需数据的开放和共享，成为数据“合理使用”的关键场景。

公共治理是我国国家治理的重要方面。在国家治理能力现代化的背景下，公共治理系统化、科学化、数字化、智能化的需求日益迫切。2015年，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》提出建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，推动政府管理理念和社会治理模式的进步。随着我国数字化转型的深入推进，利用数据改进公共政策、公共服务、公共治理，构建数字政府，已成为改革愿景。在各种公共治理中，攸关平安中国的突发事件治理尤其重要。根据《中华人民共和国突发事件应对法》第二条，所谓“突发事件”，是指突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。例如，利用铁塔遭受水浸、停电、离线的数据，可以高效进行灾害分析，提供灾害早期识别、灾情高效研判、精准锁定“三断”地区以及应急处置辅助决策等服务，有效提升灾害监测、分析与预警等应急管理水平，降低各类自然灾害带来的经济损失。当然，公共治理中的数据“合理使用”仅仅是对数据处理者权利的限制，对于承载个人信息、商业秘密的数据，仍应尊重个人的人格权利和企业的经营权利。

三、数据“合理使用”是开放的清单

数据“合理使用”并不是封闭的，而是具有弹性和开放性的制度。科学研究、教育教学、突发事件应对只是部分场景。这是因为，随着技术进步、商业迭代和社会发展，作为数字经济关键生产要素的数据，其使用场景无穷无尽，因此，如果对数据“合理使用”的情形作过于严格的解释，将违背《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》中“促进数据使用价值复用与充分利用”，以及“个人、企业、公共数据分享价值收益”的政策方向。因此，在未来的立法和司法中，可以从公益事业和公共治理的目的出发，综合考量数据的性质、被使用数据的质量数量、数据使用的目的与性质、使用行为对数据潜在市场或价值的影响等多方面因素，判断是否构成“合理使用”。放眼未来，数据“合理使用”将是数据产权制度的重要内容，服务于打破数据孤岛、促进数据流通和创造数据价值的目标。

（八）促进数据融合 保障数据价值释放

（中国政法大学法学院教授 李爱君）

文 | 中国政法大学法学院教授 李爱君

促进数据融合不仅是数字技术发展的内在要求，也是政策制度引导数据资源优化配置、激励创新与实现社会整体利益最大化的重要体现。政策制定和学术研究需要深刻洞察数据的内在规律和发展趋势，并为解决数据融合中的产权配置和保护、责任承担和利益分配等核心难题提供系统性的制度设计和解决方案。

数据融合是指多个数据持有主体，为提供数据、数据产品与服务，开展联合经营管理等业务合作活动，通过技术手段将不同来源、不同格式或不同结构的数据进行汇集与整合，从而对特定对象形成更全面、更细致的综合性认知的一系列行为与过程的总称。数据融合并非从无到有产生新的原始数据，其核心在于提取并合成蕴含于原始数据中的信息，生成更高层级知识、洞察或决策支持的结果数据，从而实现数据价值的乘数效应。数据融合的典型实践有合作建立人工智能训练数据专区、高质量数据集、可信数据空间和联盟制数据资源池共建等。融合数据因其数量庞大、维度多元，能够形成高价值的数据资源集合，有利于生成高价值的数据。促进数据融合契合国家关于数据要素市场化配置的顶层设计，服务于高质量经济发展与数字中国建设的战略目标。

数据融合有以下几方面价值。一是促进人工智能的发展。数据融合可以产生大规模、高质量的训练数据集，这正是发展人工智能所必需的。二是实现数据资源配置效率的提升。数据融合有助于发挥数据的乘数效应，参与数据融合的多方可以同时使用数据，互不影响，实现数据资源的优化配置与高效复用。但目前，在我国数据融合的实践中，多主体参与的数据融合面临数据产权不明的制约。导致这些问题的原因是，数据具有不同于传统财产的特征，现有的物权制度不适于保护数据产权。数据融合是具有很大潜力的数据提供和流通方式，但数据融合开发利用过程中的各方权利、义务、责任边界不清，导致数据融合不能发挥其应有价值，不能充分实现创造价值增量的目标。

（九）深入贯彻落实数据产权制度 依法保障各方主体合法权益

（中国人民大学法学院教授 张新宝）

文 | 中国人民大学法学院教授 张新宝

数据已经成为数字经济创新发展的关键要素，其高效配置有赖于权属清晰、流转顺畅的数据产权制度。《民法典》第127条对数据的法律保护作出原则性规定。《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》（以下简称“数据二十条”）明确提出要建立保障权益、合规使用的数据产权制度。2025年12月16日，最高人民法院对民事案件案由规定作第三次修正，增加数据权属纠纷、数据合同纠纷、侵害数据权益纠纷等数据相关案由。2026年2月3日，国家数据局党组书记、局长刘烈宏受邀赴中国法学会，作题为“建立健全数据产权制度，释放数据要素价值”的专题授课。深入贯彻落实数据产权制度，对于激励数据供给、促进数据流通，鼓励数据经济创新、发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用等具有重要意义。

一、数据产权制度的基本属性

产权，是指对财产享有的权利。狭义的产权仅仅指绝对性财产权；广义上尤其是在经济学意义上，产权既包括物权性财产权、知识产权等绝对权，也包括债权等相对权。“数据二十条”提出，要探索建立数据产权制度，根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利。“数据二十条”明确了数据产权作为新型财产权的基本属性。

产权的客体是具有财产（经济）价值的客观存在。所有权的客体为动产和不动产等有体物，知识产权的客体为作品、专利、商标等“无体物”，数据产权的客体为数据。数据与知识产权保护的作品、专利（也可以用数据的方式存储和呈现）等客体的根本区别在于：作为数据产权客体的数据，无需具有独创性或者创新性，其财产价值是通过创新利用等方式实现的。

建立健全数据产权制度，主要是为保护权利主体对数据资源所享有的权益提供制度方案，其目的是激励投入、促进流通、鼓励创新，实现数据要素价值的充分释放。在此过程中，清晰界定数据产权是促进数据要素从无到有形成以及合规使用的制度基础，有助于充分调动各方面的积极性、主动性、创造性；数据要素在不同主体间的流通使用是推动数字经济创新发展的必要保障，有助于最大程度激活数据要素的经济价值与社会价值。数据产权的客体除数据资源外，还有数据产品等。不管是数据资源还是数据产品，只要包含数据，都可以成为数据产权的客体。

二、数据产权结构性分置思路

“数据二十条”提出，要建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。数据产权结构性分置是数据产权相较于物权、知识产权所独有的制度构造，是我国数据产权制度的核心组成部分。对于数据产权结构性分置，应当从两个角度进行理解：一是将数据产权分为持有权、使用权和经营权（横向确权）。二是在数据的采集生成、融合利用和创新使用等过程中分别界定各类主体的权利（纵向确权）。

在横向确权层面，根据《数据领域常用名词解释（第二批）》，数据产权是指权利人对特定数据享有的财产性权利，包括数据持有权、数据使用权、数据经营权等。《数据领域常用名词解释（第二批）》沿用了“数据二十条”中持有权（有别于所有权的占有权，主要是考虑到数据资源的非排他性）、使用权和经营权的表述，但是未对其客体作出限制，而是强调数据资源、数据产品等各类形态的数据均可以成为持有权、使用权和经营权的客体。数据持有权人有权自行持有或者委托他人代为持有合法获取的数据，其他人不得窃取、篡改、泄漏或者破坏（如销毁）权利人持有的数据。使用权是指权利人有权通过加工、聚合、分析等方式，将数据用于生产经营、形成衍生数据等。经营权人有权通过转让、许可、出资、依法设立担保等方式对外提供数据，进行经营活动。持有权、使用权、经营权相互独立，同一主体可以全部享有三项权利，也可以享有其中一项或者两项权利。对于同一数据的同一权利，不同权利人可以同时享有且互不排斥。

纵向确权是指在数据的采集生成、融合利用和创新使用等过程中分别确认不同主体的数据产权。在采集生成过程中，应当贯彻保护劳动和其他要素贡献的价值取向，鼓励各方积极有序参与数据采集生成。对于不违反法律和合同约定而采集生成的数据，数据处理者依法享有持有权、使用权和经营权。在融合利用过程中，应当注重发挥数据要素的非竞争性优势，有序促进多源数据融合，鼓励数据多主体复用，特别是应当为数据处理者获取和使用公开数据提供良好的制度环境。在创新使用过程中，需要对开发创造衍生数据、人工智能训练等场景下的数据产权配置作出特别安排，以激励各类主体开展基于数据的实质性、差异化创新，挖掘并释放数据要素价值，推动以数据为核心引擎的新质生产力高质量发展。

三、数据产权统一登记与数据产权有序流转

数据产权登记是促进数据产权有序流转的关键制度。我国已经建立统一的不动产产权登记制度，知识产权登记制度也比较成熟健全。作为一项新型财产权，数据产权需要相应的登记制度为其公示与流转等提供支撑。完善的数据产权登记制度体系既可以在数据权属等纠纷中发挥关键证明作用，也可以为公众了解数据产权的内容与归属情况等提供可信凭证，降低数据交易成本。此外，国家数据局、市场监管总局于2025年7月发布了数据提供合同、数据委托处理服务合同、数据融合开发合同、数据中介服务合同等数据流通交易合同的示范文本，为市场主体依法依规开展数据产权交易提供参考，促进数据合规高效流通使用。未来应当在示范合同的基础上，进一步合理界定数据供给方、数据需求方、中介服务机构等主体的义务和责任边界，形成清晰、明确的行为规范。

四、数据产权的法治保障与安全治理

国家建立健全数据产权制度，确认各方主体在数据采集生成、融合利用、创新使用等环节的持有权、使用权、经营权，以及建设统一的登记制度和促进数据产权的流转，都需要强化数据产权法治保障，构建协调配套、权责明确的数据产权法律法规体系，做好与民法典、网络安全法、数据安全法、个人信息保护法、反不正当竞争法、著作权法、保守国家秘密法等法律的衔接，同时规范相关执法和司法活动。在数据安全治理方面，国务院颁布的《网络数据安全管理条例》自2025年1月起正式实施，对于规范网络数据处理活动、保障网络数据安全、促进网络数据依法合理有效利用等具有重要意义；国家互联网信息办公室于2025年9月发布了数据安全相关执法典型案例，警示数据处理者积极履行法律法规关于数据安全保护义务的规定。数据产权的享有和行使，当然也以充分保障数据安全为前提。数据产权制度应当统筹发展和安全，指引数据处理者在严守数据安全红线的前提下依法开展数据采集、供给、流通、使用等活动。

五、结语

随着数据要素开发利用实践不断丰富，社会各方面对数据产权制度建设的需求更加迫切。十四届全国人大常委会立法规划明确提出，数据权属方面的立法项目，经研究论证，条件成熟时，可以安排审议。未来应当在“数据二十条”的指引下，以《民法典》第127条的规定为基础，通过立法特别是全国性的立法确立数据产权制度，并综合运用以民法手段为主的多种法律手段与方法保护数据产权。

（十）筑牢数据产权安全屏障 护航数据要素高质量发展

（中国电子技术标准化研究院副院长 范科峰）

文 | 中国电子技术标准化研究院副院长 范科峰

统筹发展和安全是新时代推动各项工作的重要原则，数据要素市场化发展同样需要以高水平安全保障高质量发展。数据作为数字经济时代的关键生产要素，其价值在安全流通中得以充分释放，而部分数据因承载着个人信息、商业秘密、公共利益乃至国家秘密，具有高敏感属性，加之数据本身可复制、非排他、高流动性的特征，使得数据产权从取得、流转到行使的全过程中，如果缺乏有效管控，容易引发数据泄露、违规转卖、越权滥用等风险。如何在激活数据要素价值的同时，构建权责清晰、管控有力、安全可控的数据产权保障与安全治理体系，是我国数据基础制度建设的重要内容，更是推动数据产业健康发展的关键。

一、坚守安全底线，筑牢数据产权制度建设根基

数据产权的取得、流转、行使，需要建立在遵守国家法律法规的基础之上。数据产权制度建设，必须始终将维护国家安全、保护商业秘密和个人信息权益作为前提，将安全要求贯穿产权制度运行的全生命周期。与传统物权、知识产权等不同，数据具有可复制、非排他、高流动性的属性，无法照搬传统物权“一物一权” 的流转与行使规则，依托持有权、使用权、经营权三权分置的制度设计，数据得以实现多主体、多场景复用，这也是数据作为新型生产要素区别于传统生产要素的重要特征。但也正因这一特征，一旦脱离安全管控，数据流转容易陷入失控失序的境地，不仅会让经营主体不敢将数据投入市场，还可能导致数据泄露、违规滥用、非法转卖等各类风险，最终损害国家利益、社会公共利益，以及企业、个人的合法权益。因此，数据产权保护要以遵守法律法规赋予的在先权利为准则，国家安全相关的法定保护义务、个人信息主体的合法权益、企业的商业秘密权属等在先权利，是数据产权合法存续的根基。唯有牢牢守住安全底线，才能从根本上消除市场主体参与数据要素流通交易的顾虑，构建起权责清晰、预期稳定的产权制度环境，确保数据制度建设不偏航、数据要素市场化发展不走样，实现制度体系行稳致远，真正释放数据要素潜能。

二、全链条闭环管控，将安全治理贯穿数据产权运行全过程

（一）合法合规是数据产权取得的前置条件，各类主体对违法违规获取的数据不享有数据产权

数据产权的合法性建立在数据来源合规、获取方式正当的基础之上。各类主体应通过法定履职、正当生产经营活动或合法合规授权获取数据，无论是企业生产经营积累的商业数据，还是个人用户数据，其数据产权的确认，应当以符合数据安全法、个人信息保护法等法律法规为前提。实践中，诸如以欺诈胁迫手段收集个人信息、破解技术措施窃取企业商业数据等行为，均属于违法违规获取数据的情形，通过此类方式取得的数据，不具备合法的产权基础，相关主体不仅无权以该数据为标的开展流转交易、加工使用、商业经营等活动，其违法违规获取数据的行为本身还将承担相应的民事、行政甚至刑事责任。

正因如此，各类主体应当规范自身的数据收集行为，从源头就建立在坚实的合规基础之上，这既是保障自身数据产权合法有效的关键，也是防范数据产权纠纷、规避法律风险的重要举措。在数据收集的过程中，宜留存收集过程合规材料、开展数据产权登记，以数据产权登记凭证作为数据来源合规性的有力证明。

（二）安全是数据产权流转的基本关口，敏感数据须经合规审批授权并落实安全管理要求方可流通

数据流通交易是数据要素价值释放的重要通道，同时也是安全风险传导与放大的重要节点，是全链条安全治理的重中之重。针对不同类型、不同敏感等级的数据，应当按照分类分级的流转管控规则，遵守有关要求。涉及重要数据的，应按照相关法律法规、行业主管部门要求采取必要的安全保护措施，鼓励采用隐私保护计算、可信数据空间等技术手段实现“原始数据不出域、数据可用不可见”的安全流转；涉及企业商业秘密的数据，应当获得权属主体明确授权，清晰界定流转范围、使用场景与权利边界；对于个人数据，其流转直接关系到公民的人格权益与隐私保护，应当依法依规取得个人同意或经过匿名化处理，不得通过强迫、欺诈、误导等方式取得个人同意。

数据流通并非获批授权后就 “一劳永逸”，采取必要的安全保护措施更是阻断风险传导、守住安全底线的重点。一方面，在数据流转前根据数据分类分级与授权使用场景，采取匿名化、去标识化、敏感字段加密等安全处理措施，剔除与流转用途无关的个人信息、商业秘密，确保数据按照最小必要原则流转；采用安全的传输通道、访问控制、传输加密等技术措施保障数据传输安全，避免数据明文传输、数据泄露等安全风险，最大限度限缩数据暴露面。另一方面，在数据流转后开展数据安全监测，针对流转的数据，建立数据流转过程安全监测与权限动态管控机制，对数据接收方的账号访问、数据调用、内容导出等操作开展监测，对超权限操作、批量异常导出、非授权场景调用等行为及时管控，防范数据交付后脱离管控，实现数据从交付到授权终止的全生命周期安全闭环。

近年来，数据流通环节发生的敏感数据泄露、违规倒卖、滥用事件等诸多“前车之鉴”早已敲响警钟，审批授权与安全保障二者相辅相成、缺一不可，没有安全保障的流通交易，必然会突破合规底线、放大安全风险，最终背离数据要素市场化发展的初衷。只有始终将安全贯穿数据流通交易的全流程，既严把审批授权的准入关口，又筑牢全链条的安全保障防线，才能畅通数据要素流通渠道，充分释放数据要素的流转价值。

（三）安全是数据产权行使的基本准则，数据需求方须严格遵守授权边界

权利主体获取数据使用权后开展加工使用活动，以及取得数据经营权后开展经营活动，是数据要素创造价值、赋能发展的关键环节。各类主体应当遵守数据产权的行权边界，落实数据安全保护主体责任，采取相应的管理和技术措施，防范越权使用、数据滥用、数据泄露等各类风险问题，确保在安全的前提下行使数据产权。

从使用范围来看，数据需求方要在法律法规允许、合同明确约定的应用场景内使用数据，不得开展授权范围外的数据处理活动。例如，若供需双方在协议中明确约定流转的数据仅用于企业内部风控模型训练、特定产品的技术优化等限定场景，在未取得权属主体新的书面授权的情况下，不得擅自扩大数据使用范围，将数据用于协议约定外的商业营销、转授权第三方使用等其他场景，更不得开展违法违规数据使用活动；从使用期限来看，需求方需在授权有效期内行使权利，授权期限届满后，应依法对数据进行删除、返还或做匿名化处理，不得继续留存使用；从使用行为来看，需求方不得对脱敏、去标识化后的敏感数据进行反向还原、重新识别，不得将授权获取的数据违规二次转卖、向第三方泄露。通过规范的合同约定，清晰界定数据供需双方的权利义务、安全责任与违约责任，以“谁提供、谁负责，谁接收、谁负责”为原则，压实全流程安全管控责任，使数据产权的行使始终在合规框架内开展，既充分释放数据要素的使用价值，又坚决守住安全底线。

三、强化技术支撑与监管效能，构建安全治理长效保障体系

数据产权保护与安全治理的落地见效，既需要全流程的制度约束与主体责任落实，也需要坚实的技术设施保障与有力的监管体系支撑，二者相辅相成，共同构建起安全治理的长效机制。

一方面，要夯实技术底座，加强数据安全流通的设施保障。加快建设和运营国家数据基础设施，采用隐私保护计算、区块链、可信数据空间等技术，打破数据流转需要转移原始数据控制权的传统逻辑，在不泄露原始数据内容、不转移原始数据持有权的前提下，实现数据价值的合规释放，从技术层面防范数据泄露、违规复制、权属侵害等风险。

另一方面，要强化监管效能，健全全链条监管体系，为数据产权流转营造良好环境，更好保护各主体合法数据产权。持续加强数据产权领域的监管执法，构建事前合规审查、事中动态监测、事后追责问责的全流程监管机制，聚焦数据非法获取、违规流转、越权滥用等突出违法违规行为，加大查处力度，切实维护数据产权流转的市场秩序。同时，推动政府监管、企业主责、行业自律、社会监督的协同治理，引导市场主体建立健全数据安全治理体系，落实全流程安全管控要求，推动形成共建共治共享的数据产权安全治理格局，让各市场主体在合规有序的环境中参与数据产权流转，充分保障其合法数据产权与流转收益。

数据产权制度的生命力在于流通，而流通的生命线在于安全。在数据要素市场化改革向纵深推进的关键阶段，应当始终坚持统筹发展和安全，将安全治理深度融入数据产权取得、流转、行使的全流程，构建起产权清晰、权责明确、技术可控、监管有效的全方位数据产权保护与安全治理体系，真正实现数据安全与价值释放的动态平衡，让数据在安全合规的前提下充分赋能经济发展。

（十一）落实数据产权结构性分置制度 促进数据要素价值释放

（国家数据发展研究院院长 胡坚波）

文 | 国家数据发展研究院院长 胡坚波

2022年12月，中共中央、国务院印发《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》（以下简称“数据二十条”），创造性地提出了数据产权结构性分置的制度构想，成为促进数据要素流通，保障各方权益，激活数据要素价值的关键制度支撑。在“数据二十条”的基础框架下，紧密结合数据特性、发展规律和最新实践，进一步落实数据产权结构性分置制度，对于打破数据流通开发利用障碍，促进数据要素价值释放具有重要价值。

一、深刻把握进一步落实数据产权结构性分置制度的重大意义

（一）统一概念认知，夯实数据资源开发利用的共识基础

当前实践中，各方对数据产权的客体范围、具体含义、权利关系及取得方式等存在不同理解，易引发市场争议，制约数据资源开发利用。落实数据产权制度，通过清晰界定数据产权客体、明确权属关系与权利取得规则，为政府、企业、个人等多元主体提供统一、清晰的操作指引，能够定分止争，稳定权属预期，减少市场主体因产权模糊导致的开发顾虑，大幅提升各方合规利用数据、挖掘数据价值的主动性和积极性。

（二）激发流通活力，筑牢数据市场繁荣壮大的制度基石

权属不清、合规边界模糊导致的交易成本高企、市场活力不足，是当前数据流通交易的突出痛点。落实数据产权制度，通过对数据持有、使用、经营等权利进行科学分割与明晰界定，为数据流通构建起稳定的产权基础，可有效消除交易主体的合规不确定性，降低制度性交易成本。这一更加细化的制度设计能推动数据要素更顺畅地在不同场景、不同主体间有序流转、高效配置，为培育全国一体化数据市场、激发数据要素价值奠定制度基石。

（三）明晰权责边界，构筑数据市场健康发展的坚实根基

数据市场出现的权属纠纷、无序利用、安全风险等问题，根源之一在于各主体数据权利义务边界模糊。落实数据产权制度，明确数据产权归属及权利内容，能够划定各主体的行为红线与责任范围。这既能规范数据处理活动，减少权属争议与市场乱象，也能为落实数据安全保护、个人信息保护等要求提供清晰的归责依据，推动形成权责一致、监管有序、安全可控的市场发展环境，保障数据市场行稳致远。

二、准确把握数据产权的主体、客体和关键内容

一是数据产权的客体。现实中，数据往往以数据资源、数据产品、数据资产等各种形态存在，为了避免概念混乱影响理解，考虑到相关法律法规对数据已有明确定义，数据产权制度应明确将权利客体统一界定为数据，以提高制度的兼容性和稳定性。

二是数据产权的内涵和关系。结合“数据二十条”要求，数据产权包括持有权、使用权、经营权等。其中，持有权强调对合法获取数据的直接持有或事实控制，使用权强调内部使用数据或产生衍生数据的权利，经营权强调能够对外提供数据的权利。各种数据产权之间“相互独立”，即权利人可以享有三种权利的一项，多项或全部，不同权利人也可以同时享有同一数据的同一权利，互不排斥。这一制度设计淡化了排他性和唯一性的所有权概念，契合数据具有易复制、非竞争性等特性与数据多方共同持有、共同生成的现实情况，既能搁置数据权属归属争议，又为市场主体界定数据权益、共同促进数据开发利用提供可信选择，同时还增加了制度的弹性和灵活性，为未来的实践探索预留了空间。

三是数据产权的取得方式。从实践经验来看，获取数据产权的方式主要有采集生成、衍生创造、合同约定等。享有数据产权的重要前提条件是获取数据的方式合法合规。

三、明确典型场景数据产权配置方案

场景一：数据采集生成过程

针对数据采集生成，数据产权制度应明确鼓励有序采集、提升供给质量、防止超范围采集数据的基本原则，同时针对数据采集生成涉及的多个参与方，明确其产权配置方案。一是对于数据处理者，无论是企业还是自然人，都明确支持其对合法合规采集生成的数据享有数据产权；二是对于民事合同约定的数据采集行为，充分保护被采集方的数据复制转移的权利；三是对于委托处理数据的情况，与民法典委托合同的相关规定衔接，限制受托人行为，充分保护委托人数据权益。

场景二：数据融合利用过程

为充分挖掘并释放数据要素价值，应明确鼓励多源数据融合和多主体复用数据的政策导向。一是针对通过自动化程序收集公开数据进行复用的情形，应从不侵入网络、不干扰服务、不破坏措施、不损害利益这四个关键方面，对此种行为的合法边界进行严格限定。满足条件的数据处理者对得到的公开数据可以拥有持有权和使用权。如果想进一步拥有经营权，则还要注意不能实质性替代被收集方的产品和服务。二是针对多个主体合作融合开发数据的情形，应首先支持按照合同约定配置产权，而当合同未约定或约定不明时，各方均享有融合后数据的持有权和使用权，但只有取得各方一致同意的情况下，才能行使经营权，从而实现对各方权益的保护。三是针对龙头企业、平台企业等具备数据优势的特殊主体对外供数不足的现实问题，应着力打破“数据孤岛”，鼓励其对外供数，后续还应探索建立鼓励数据供给的其他制度。

场景三：数据创新使用过程

数据的价值释放和增值离不开创新使用原始数据，开发形成更多满足需求的新数据。对此，应支持对数据进行实质性、差异化创新，鼓励开发创造衍生数据。数据处理者可享有衍生数据的全部数据产权。认定衍生数据的关键点包括“数据内容、形式、结构等实质改变”“显著提升数据价值”等方面。此外，人工智能领域作为数据开发利用的热门领域，数据产权制度的发展要适配人工智能的发展，不断完善。数据的创新使用也可能体现在科学研究、教育教学等公益事业以及突发事件应对等公共治理领域。对此应鼓励上述领域中的数据合理使用。

四、统筹推进数据产权登记、流转、法治、安全等全链条制度体系建设

数据产权结构性分置制度的落地生效，并非单一规则的实施，而是需要构建涵盖登记、流转、法治、安全的全链条制度体系，进行全方位的规划，实现各环节有机衔接、协同发展，形成制度合力。

以登记为抓手，支撑数据产权归属认定。现实情况中，经营主体可能难以对一些复杂情景中的数据权属进行直接判断，同时在数据流通交易实践中，很多企业也希望能有可信登记凭证来帮助证明自身数据产权。目前市场上存在多种登记类型，登记标准各不相同，登记结果互不相认，不仅加重企业负担，也影响数据产权归属认定效率。为解决上述问题痛点，满足市场需要，需要建立健全由国家数据管理部门统筹管理、协调统一的数据产权登记制度，通过鼓励自愿登记、强调统筹统一、加强凭证应用等，让数据产权登记制度成为构筑市场信任，降低交易成本，促进数据流通的重要基石，为数据产权归属认定提供可信依据。

以制度为引导，促进数据产权有序流转。数据资源的高效配置离不开数据产权在多主体间的流转。合同约定是当前实践中的常见做法，对此应明确支持，同时可以鼓励各类主体使用数据流通交易示范合同降低谈判成本。此外，责任边界不清将导致市场信任机制难建立，推高数据流通交易成本，阻碍市场繁荣。因此，数据供需双方应各负其责，数据流通交易服务机构则不得为违法违规交易提供服务。

以法治为轨道，保障数据产权制度发展。数据产权法治体系建设为有效维护各主体数据权益，解决数据权属认定、行使、流转过程中的冲突纠纷提供了重要基础和保障。在立法方面，要加快推动数据产权立法，并与网络安全、个人信息保护、反不正当竞争等现有法律法规做好衔接。在执法方面，要规范执法行为，明确违法行为的性质，确保过罚相当，给参与数据流通开发利用的各主体设定清晰的行为准则，营造良好的营商环境。此外，还要鼓励建设与数据产权相关的争议解决机制和自律机制，推动数据产权法律研究和国际法治合作等。

以安全为底线，依法加强数据产权保护。数据中承载的信息可能涉及国家安全、商业秘密、个人隐私等敏感内容，数据产权制度建设需要高度重视统筹数据发展和安全，明确安全是数据产权制度建设的前提，并把合法合规贯穿数据产权取得、流转、行使全过程，加强数据领域的监管，严格维护国家安全、公共利益和个人合法权益。数据产权保护要坚持平等原则，调动行政部门、司法部门、社会组织等多方力量形成对数据产权的体系化保护，同时通过数据基础设施和新技术应用来支撑数据安全保护。

整体而言，数据产权结构性分置制度的落实是一项系统工程，需以统一认知为基础，以明晰产权为重点，以场景配置为关键，以全链条制度建设为保障，统筹兼顾效率和公平、发展和安全，推动制度落地生根、落实落细，破解制约数据要素价值释放的底层瓶颈，加快构建具有中国特色的数据产权制度体系。

（十二）契合数据特征 用好数据使用权

（中国社会科学院法学研究所教授 姚佳）

文 | 中国社会科学院法学研究所教授 姚佳

数据要素市场是我国经济和社会发展的重要领域，大体量、高质量数据是数字经济发展的基座。如何更好地使用数据，是国家、市场和全社会共同关注的问题。数据使用权是落实《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》数据产权结构性分置制度的重要体现。在数据持有权、使用权、经营权中，数据使用权是中枢，连接数据持有权和数据经营权，只有用好数据使用权，才能更好实现数据价值。

一、数据使用权的内涵

当前全球数字经济蓬勃发展，我国正在加快推进以数据为重要生产要素的数字经济。平台、中小企业等各类主体纷纷加入数据生产、流通利用的全链条。

在数据科学中，数据被定义为对客观事物的符号表示和记录。数据具有可标识性、可共享性、生命周期性、差异性和规律性等特点。从数字经济的市场维度看，数据是经济活动的关键生产要素，具有增强洞察力、辅助决策、降本增效的作用。数据使用的方式也具有一定特殊性，使用权人通常是通过加工、聚合、分析等方式，将数据用于优化生产经营、形成衍生数据，以形成数据使用的“乘数效应”。易复制性、可共享性决定了数据可由多主体平行持有并同时使用，以最大限度实现数据价值。由此可见，数据只有在流通利用中，才能充分释放要素价值。

二、克服对数据使用的认识误区 

数据使用不是随意使用，而应在数据采集生成、融合利用和创新使用等过程中，依法依规、依合同约定使用。根据不同数据的采集或获取要求，严格保障数据来源的合法性，获得合法授权，数据处理者才能享有数据持有权、使用权和经营权。

数据只有来源丰富、体量大，人们才能对数据进行各种方式的使用。例如数据加工、数据聚合、用数据结合算法进行各种分析等。数据的易复制性从根本上降低了多主体复用的边际成本，为数据的规模化流通提供了技术基础。在数据融合开发情形中，应通过合同约定相关权利和收益分配。对于融合后数据，合同未约定或约定不明确的，各参与方均享有持有权、使用权。数据自动化收集等活动应严格遵守法律法规和保护他人合法权益。对于以合法方式自动化收集的公开数据，可依法持有和使用。

数据使用应符合数字经济的发展规律和经济活动的发展规律，破除随意使用误区，建立科学使用思维。在总结实践发展规律、平衡不同主体的利益冲突、保护数据权益的基础上，推动数据产权的结构性分置制度，有利于促进数据使用制度的落地和有效实施。

三、衍生数据是释放数据要素价值的重要支点 

衍生数据开发是促进数据流通的重要引擎。对于经营主体享有数据使用权的数据，鼓励其开发创造衍生数据。原始数据往往存在质量参差、场景适配性弱、价值密度低等局限性，难以直接满足多元化的市场需求。而通过对原始数据进行深度加工、融合分析与建模应用形成的衍生数据，则具有更高的精准性、可用性和附加值。衍生数据可以从原始数据中提炼出能够揭示新规律、驱动智能决策或创造全新应用场景的增值信息，实现数据内容、形式、结构等实质改变，尤其是衍生数据能够精准对接金融、医疗、制造等垂直领域需求，实现数据价值的关键跃升。

衍生数据由经营主体享有数据持有权、使用权和经营权等全部数据产权，并可通过共享、许可等方式，实现衍生数据的经济价值。

在保障安全与隐私的前提下，衍生数据通过数据服务、API接口、模型授权等方式实现合规流通，既能破解原始数据的流通困境，又能创造可持续的价值变现模式，为数据要素市场化配置提供有效路径。

在人工智能、大模型等技术驱动下，高质量衍生数据已成为关键生产要素。加快衍生数据开发，打造高价值数据产品，是推动数据要素价值释放的重要手段。在数字经济时代，经营主体应当有效利用数据，了解自身发展的难点与痛点，面向未来优化经营活动，紧扣时代发展节奏。

（十三）数据要素价值实现的全链条产权激励

（吉林大学法学院常务副校长、法学院教授 蔡立东）

文 | 吉林大学常务副校长、法学院教授 蔡立东

《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》（以下简称“数据二十条”）做出重要战略部署，提出“建立保障权益、合规使用的数据产权制度”。据此，国家数据局通过发布数据领域名词解释、数据流通交易合同示范文本等多种方式，释放政策信号，框定了数据三权的内涵、特征与关系，明晰了权利取得、享有、行使与流转方式，将“数据二十条”设计的数据产权宏观构想落地；锚定行为动态赋权的基本取向，根据数据采集、加工、使用等实际行为赋予相应权利，跳出传统有形资产封闭确权、静态归属的惯性思维，明确了通过数据产权促进流通创新的基本政策导向；遵循数据发展规律，将数据流动性特征作为建立健全数据产权制度的底层逻辑，以科学的数据产权制度安排，激发数据源头活水，促进数据融合利用，疏浚数据流动渠道，筑牢数据安全闸门。

一、激发数据源头活水，保障数据资源可持续高质量产出

时效性强、价值潜藏等特征决定了数据需要被不断地采集生成以及深度创新挖掘。2024年的全国数据生产总量为41.06泽字节（ZB），数据资源总量与上年相比增长25%。数据标注产业则聚焦于高质量数据产出，正处于蓬勃发展阶段，存在巨大升级空间与发展潜力。当前，加工、建模分析、关键信息提取等数据挖掘方式已被广泛应用于工程科研、医疗制药、交通物流、城市治理等行业和领域，从原始数据中不断产出信息密度、价值密度更高的衍生数据，实现数据要素价值的放大、叠加、倍增。产权制度是激活要素价值、促进要素高效利用的制度保障，伴随数字化转型产生了海量数据，亟需以科学的数据产权制度激发数据的要素价值。

“数据二十条”提出应“顺应经济社会数字化转型发展趋势，推动数据要素供给调整优化，提高数据要素供给数量和质量”。通过明确数据采集生成主体、衍生数据加工创造主体依法享有数据持有权、使用权、经营权，平等保护包括自然人在内的各类主体的数据产权，赋予信息主体以数据获取或复制转移权，以精细公平合理的产权配置方案激励数据资源可持续产出与高质量转化，可以有效激发数据“再生”与“重生”。进行数据赋权的同时，还需要回应人工智能产业对大规模高质量训练数据的急切需求，兼顾科学研究、教育教学等公益事业以及突发事件应对等公共治理领域对数据供给的制度期待，规范数据产权的行使。

二、促进数据融合利用，实现规模效应与价值复利

数据的本质是对信息的客观记录，其天然具备非竞争性。这决定了数据治理应构建并施行开放共享、融合集聚、支持复用的利用规则。实践中，企业收集公开数据行为的合法性问题已在司法后端呈现，最高人民法院在数据权益司法保护专题指导性案例中，已发布了聚焦该问题的首个案例（指导性案例262号）。各类场景下数据价值的激发有赖于相关数据的融合应用。

具体而言，首先需要明晰各典型数据融合共享场景下的数据产权配置安排。针对公开数据，数据处理者如果不非法侵入他人网络、不干扰网络服务正常运行、不破坏有效技术措施、不损害个人和组织合法权益，则对通过自动化程序收集的数据享有持有权与使用权，并有权对外提供“不实质性替代被收集方产品和服务”的数据产品。针对多主体合作推进数据融合开发的场景，有约定从约定，无约定时各方均应享有持有权和使用权，对外提供数据则需要征得其他参与方同意。基于反垄断法理论中的必要设施原则，行业龙头企业、平台企业等应当加大数据供给，按照安全、公平、合理、无歧视原则对外提供服务。

三、畅通数据流动渠道，充实数据法治工具箱

《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出，到2026年底，“场内交易与场外交易协调发展，数据交易规模倍增，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量”。“数据二十条”提出“建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度”，在宏观层面上描摹了数据流通交易蓝图。为了将这一蓝图变为现实，需要着重推进几项工作。

一是搭建统一数据产权登记体系，做实数据流动法律治理总抓手，构建“部门、机构、平台”联动的数据产权登记制度格局。具体而言，由国家数据管理部门统筹管理，登记机构负责实施具体登记工作，国家数据产权登记服务平台负责提供信息查验服务。数据产权登记体系的内核在于向自愿登记的权利人颁发登记凭证。经登记机构背书的数据产权登记凭证将成为“数据身份证”，在司法机关、行政机关进行事实认定、产权确认等场合，具备证明作用，可发挥破解数据交易信任困境与合规风险、防范化解数据产权纠纷争议的功能。二是明确将订立合同作为数据交易主机制，将合同自由、意思自治之理念铺陈为数据流通的法治底色，通过发布示范合同的方式引导各方合理确定权利义务关系，推动数据产权制度规则与民法典等法律规范顺畅衔接，灵活运用法治工具，引导数据交易活动进入法治轨道。

四、筑牢数据安全闸门，明确责任体系与执法机制

“数据二十条”指出，“完善治理体系，保障安全发展。统筹发展和安全，贯彻总体国家安全观，强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程，划定监管底线和红线”。在数据产权制度构建方面，同样应当将“安全保险丝”植入制度，筑牢数据产权配置、流通交易、开发利用全过程的安全闸门。为落实数据流通交易安全保障要求，需要重点推进几方面工作。

一是明晰各方主体的义务与责任。数据供给方需要确保数据合法合规、明确数据使用要求，需求方应按照法律法规和合同约定使用数据，不得滥用数据。二是明确数据产权流转过程中的安全责任。数据产权流转的过程也是安全责任转移的过程，各类主体在数据产权流转过程中，要严格落实数据安全法等法律法规规定的数据安全管理要求，切实履行数据安全保护义务。三是将各类义务责任分门别类落实于既有法律体系。在尊重公私法划分原理的基础上，依法界定违法行为的性质，严格区分民事纠纷、行政违法、刑事犯罪，确保过罚相当。四是推动实现数据安全监管执法机制的多元化。区分不同数据安全风险，加强对违法违规获取、交易、使用数据等的执法力度，通过提高违法成本实现对数据违法行为的有效威慑，形成数据安全风险的前端遏制。

（十四）解码数据产权结构性分置制度

（中国人民大学法学院教授 熊丙万）

文 | 中国人民大学法学院教授 熊丙万

数据产权制度建设是全球各法域当前共同面临的重大前沿问题。《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》（以下简称“数据二十条”）创造性地提出要推动数据产权结构性分置制度，探索建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。“数据二十条”发布以来，我国数据要素市场蓬勃发展，出现了大量新场景和新实践，需要进一步细化落实数据产权结构性分置制度，更好反映数据要素市场发展的新进展和新特点，及时回应数据要素市场的制度需求。数据持有权、数据使用权、数据经营权的概念和定义，是这一方向上的有益尝试。

一、构建“持有权—使用权—经营权”分置的数据产权制度

数据持有权，是指权利人自行持有或委托他人代为持有合法获取数据的权利。“数据持有权”重点在于保护数据产权人的持有状态，强调权利人有权对数据进行自主管控，主要体现为权利人享有的“防御权”。未经权利人同意，任何人不得窃取、篡改、泄露、破坏数据。其旨在保护合法持有数据的客观状态，避免数据的无序竞争。无论权利人持有的数据是其自行采集生成的，还是通过合同等方式从他人处继受取得的，数据持有秩序都应该受到保护，未经许可，他人不得窃取、篡改、泄露或者破坏。

数据使用权，是指权利人有权通过加工、聚合、分析等方式，将数据用于优化生产经营、提供服务、形成衍生数据等活动的权利。一般来说，数据使用权强调权利人在不对外提供数据的前提下，通过加工、聚合、分析等方式将数据用于内部使用，从而实现对内提质增效的数据利用目标。数据使用权的价值在于鼓励权利人充分挖掘数据的创新利用方式，从而最大限度释放数据作为一种生产要素的价值。

数据经营权，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。“数据经营权”的重点在于“经营”，在功能上与有形财产的处分权类似，强调的是权利人有权将数据上的部分或者全部产权对外流转。“数据经营权”的价值在于鼓励权利人将其数据投入市场流通，提供给数据需求方，以促进数据供需匹配，使数据在更大范围内充分发挥价值。

二、持有权、使用权和经营权的逻辑关系

三权相互独立，既可以由某个主体单独享有全部权利，也可以由多个主体分别享有。例如，对通过自行采集生成数据的企业而言，因其采集生成行为而原始取得数据持有权、使用权和经营权。对于通过合同交易等其他方式取得数据产权的权利人而言，其享有数据持有权、使用权和经营权中的一项还是多项权利，则需要根据合同约定等情况具体确定。

数据上常常发生“平行持有”现象，即不同主体同时持有相同数据。此时，各方主体分别对数据享有何种权利，常常成为实践争议焦点。从数据的易复制性、可以同时被多个主体利用的特点出发，能够充分发挥数据价值的制度模式，是多个权利人可以同步持有同样的数据，并同时享有持有、使用和经营相应数据的权利。

不同主体对数据享有平行财产权，常见于各方在共同生产经营活动中采集生成数据和多方合作融合数据两个场景。共同生产经营活动中采集生成数据的场景是，不同主体在分工配合完成生产经营活动的过程中，同时持有与该生产经营活动相关的数据。在协议约定不明或者没有约定的情况下，一般认为参与协作的各个主体均享有数据持有权、使用权和经营权，可以并行不悖地行使各自的权利。当然，数据平行财产权人在行使权利时，需要尊重其他主体的法定在先权利，不得侵犯其他主体的隐私、个人信息和商业秘密等，不得影响数据安全保护。

多方合作融合数据的场景之所以出现，主要是由于数据具有“规模报酬递增”的属性，海量数据的汇聚、融合可以使数据的价值倍增。因此，实践中，多个主体有时会分别提供一份此前已经独立获取的数据，再将这些数据进行整合、加工，这就是数据融合。数据融合完成后，各方可能会同时持有融合后的数据。对此，有约定的应按约定执行，在没有约定的情形中，各方可同时享有持有权和使用权。但是对外转让、许可使用等，原则上需要征得其他参与方的同意。

三、数据产权结构性分置背后的产权新思路

“数据二十条”提出“分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利”，需要在此基础上理顺数据产权与所有权、知识产权的逻辑关系，即以“权利束”为底层观察视角理解数据上的权利样态。

（一）跳出所有权思维定式

以有体物为原型而构建的“所有权”概念，强调所有权人对物的绝对、完整的排他性控制。然而，数据要素在生产过程中的复杂性和其在物理性状上的特殊性决定了，“所有权”这一财产法领域的经典概念，不适合用于描述和界定数据要素上的权利样态。从数据要素的生产过程来看，其常常是多方主体相互协作的结果。一方面，信息主体为数据的生成贡献了信息“原材料”，如网购消费者贡献了各类消费信息、网络店铺贡献了各类经销信息；另一方面，数据处理主体通过资本和技术投入将信息内容记录于数字化载体，并形成机器可读的数据，如电子商务平台对消费信息、经销信息进行数字化处理，从而形成个人消费数据、网店经销数据。

而且，在当前消费互联网和工业互联网飞速发展的背景下，大量有价值的数据的生成过程，常常需要经过多个数据处理主体协作完成。例如，一宗完整的消费者购物数据的形成，不仅需要电子商务平台记录商品内容数据，也需要支付平台记录支付数据，还需要物流公司记录物流数据等。各类主体在数据生产、利用过程中呈现出紧密的利益共生和相互依存关系。一宗数据往往从一开始就承载了多元主体的不同利益期待，各主体可以同时对一宗数据分别主张并行不悖的数据权益。这些权益，既可能是信息主体的人格性权益，也可能是数据处理主体的财产性权益。这与“所有权”概念所强调的，一个所有权人绝对、完整地控制财产，存在根本的不同，因此不宜继续沿用“所有权”概念。

（二）科学定位数据产权与知识产权的关系

曾有建议主张参照知识产权框架，构建所谓的数据知识产权。但是数据与知识产权的保护客体保护重心不同，知识产权的权利概念和形态不适合直接应用在数据上。

一方面，作品、专利、商标等知识产权的客体主要是人类的智力创造成果。单个作品、技术方案和商标所蕴含的信息内容，也能产生显著经济价值。但大量数据往往是通过机器批量、自动生成或者记录的，难说是智力创造。并且，规模化的数据才是主要的价值来源，单条数据的价值十分有限。

另一方面，知识产权保护的，主要是作品、技术方案、商标背后的知识和智慧。这些知识和智慧，无需借助数字化工具也可形成理解和记忆，可能被第三人剽窃、盗用。这些知识和智慧一般也不会永久消灭，因为即便载体消灭，智力成果也可以根据记忆得到恢复。因此知识产权法无意保护载体。然而，数据的利用和价值创造方式主要是分析作为信息载体的规模化数据，从中得出人类社会运行的客观规律。对数据要素的利用通常需要利用算法分析等数据处理工具。仅仅通过肉眼浏览数据，或者了解个别数据的内容，而不通过数字化工具去整体性地接触数据，通常难以实现对数据的有效利用。数据的载体一旦灭失，便很难恢复。对数据的保护，就重在通过保护数据载体，防止他人对数据的不当侵害和利用。

当然，数据作为信息的载体，的确可能与知识产权存在关联。但是，有必要严格区分数据产权与数据领域的知识产权，特别是作为数据的内容、作为数据处理工具的知识产权。数据的内容，即其承载的信息，可能构成知识产权的保护对象，例如作品或者技术方案本身可能会以数字化形式呈现。数据处理的工具，即用以处理数据的程序、软件、模型和算法等数字化工具，设计与构建常常需要开发人员的大量智力投入，也可能属于著作权、专利权或商业秘密等知识产权的保护对象。不过，数据内容和数据处理工具可能构成知识产权客体，并不意味着适合将知识产权规则直接应用于数据载体的保护。相反，通过数据产权制度与知识产权制度来分别保护数据产权与数据领域的知识产权，是更为科学合理的制度建设方案。

（十五）解码数据平行财产权

（中国人民大学法学院教授 熊丙万）

文 | 中国人民大学法学院教授 熊丙万

数据的非竞争性与易复制性带来广泛的“平行持有”现象。如何有效协调数据协同生产和流通过程中不同主体的利益主张，是各国面临的重大问题。《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》（以下简称“数据二十条”）提出要探索数据产权“结构性分置”制度，形成具有中国特色的数据产权制度体系，为构造一套与数据要素形态和特点相契合的产权制度提供了重要的政策指引。

所谓数据产权的“结构性分置”，是根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利。在“数据二十条”的基础上，建立健全数据产权制度，需要对“结构性分置”的思路作进一步细化与发展。尤其需要引入数据“平行财产权”的产权配置理念。这一理念立足于数据要素的本质特征，旨在构建一套具有现代性的新型财产权框架，为协调多元数据处理主体之间的产权关系提供清晰的规则供给。

一、数据平行财产权的科学内涵

“平行财产权”的配置理念充分关注多元主体在数据上的利益，旨在充分拓展数据的流通复用机会，促进数据要素市场发展。“平行财产权”的引入意味着，不仅同一数据的不同权利可以在不同主体之间发生结构性分置，同一数据的同一权利也可以由不同主体同时享有，且互不排斥。据此，在不违背各方当事人的合作目的以及重大利益期待（特别是隐私、个人信息和商业秘密保护等在先权益）的前提下，多个主体有机会平等地、互不排斥地享有和行使同一数据的持有权、使用权乃至经营权。这将极大地解放数据要素的流通复用价值，满足数据要素全生命周期中各参与方分享数据利用机会与经济价值的利益需求。

同时，平行财产权的享有和行使，必然也需要以充分尊重和保护其他平行产权人的合法权益为前提，并受到其他平行产权人权益的限制。特别是，享有和行使数据产权不能侵犯其他合作主体的商业秘密和正当竞争利益。通过充分尊重合作主体的合法权益、厘清各方主体的权利边界，平行财产权的制度设计既满足了各方分享数据价值的需求，也消除了“共享即失权”的顾虑。在权利结构上，这也将形成有别于有体财产“一物一权”的“一数数权”现象。

二、数据平行财产权的广泛实践场景

针对“共同生产经营活动中采集生成的数据”和“多方合作融合的数据”两类典型的数据平行持有场景，需要分别设计数据平行财产权的具体配置方案，以更细致地承认和支持多元主体对数据的利益主张，稳定各参与方的行为预期。

（一）共同生产经营活动中采集生成的数据

实践中，许多数据是多个企业在共同参与的生产经营活动中协作生产的结果。在这一过程中，多个数据处理者均可能同步采集并因此持有同样的数据，从而形成同一数据的“平行持有”状态。

然而，由于数据常常是共同生产经营活动的“副产品”，协作生产数据的各方主体对数据权利分配与行使范围往往未作明确约定，容易导致各方常常陷入一种“既想用、又怕乱”的博弈困境：在内部关系上，一方面担心若单方面利用数据优化自身业务，会被合作伙伴指责为“搭便车”，另一方面担心处于产业链上下游的合作伙伴利用数据反噬自身的竞争优势；在外部关系上，各方都会担心由于缺乏明确的排他性权利，在面对“陌生人”（外部第三人）破坏数据时，无法理直气壮地主张权利。这种模糊性，常常在事后引发关于数据产权行使的争议。对此，应当明确，数据处理者对其在自身或者共同参与的生产及经营活动中合法采集的数据，原则上均可享有完整的数据持有权、使用权、经营权，除非多个处理者之间事前对各自的数据产权范围作了明确约定。

具体而言，在内部关系上，只要没有相反约定，各个协作生产数据的主体均享有数据使用权，有权将自主采集的数据用于优化自身的生产经营或开发衍生数据等活动，而无需事先取得其他协作生产主体的同意。当然，各协作生产主体对数据使用权的行使，以不侵犯其他各类主体的隐私、个人信息和商业秘密等法定在先权益为前提，且不得影响数据安全保护。这一规则消除了合作伙伴之间的互相防备，允许各方互不排斥地利用数据，有助于最大限度地拓展数据的利用机会。当然，如果各方基于商业利益的考虑，通过协议对数据的使用权作出了更加细致的分配，则应当尊重当事人之间的约定。

在外部关系上，各方主体均享有数据持有权，有权防御他人对数据的非法窃取、篡改、泄露或者破坏，解决了“谁来维权”的难题。同时，各方也均享有经营权，在不侵害其他平行持有人的商业秘密等合法权益的前提下，有权自主通过转让、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，并取得相应的经济利益。此种行为既不需要取得其他协作生产主体的同意，也无需向前述主体分配取得的收益，从而避免了因某一方拒绝经营而导致数据无法流通的“反公地悲剧”。如此安排的主要考虑在于，平行持有人对“副产品”数据的投入并不明确，且在合作之初通常缺乏明确的独占预期。如果适用“全体同意”的共有规则，则会产生高昂的协商成本和权属核验成本，严重降低数据流通交易效率。因此，允许各方主体分别、独立行使经营权，有助于打破僵局，增加数据要素的市场供给，并激励各持有人通过创新数据经营方式充分挖掘数据的经济价值。

（二）多方合作融合的数据

实践中，许多数据处理者会通过数据融合的方式，将不同来源与不同格式的数据进行整合、合并，形成一个更大的数据集合或以数据空间等形式开展数据融合利用。作为数据分享与利用的重要合作形式，多源数据融合不仅有助于开发更多使用场景、提升数据价值，还有助于提高数据的多主体复用效率，从而打破“数据孤岛”。但是，不同于多个数据处理者在共同生产经营活动中采集并持有数据“副产品”的情形，多个数据处理者对合作推进的融合数据，通常有较为明确的权利分配预期。因此，对融合后数据的产权配置，需要根据合作的性质与目的，作出有针对性的安排。

原则上，由于数据的融合开发本就是多方主体合作的主要目的，参与合作的主体通常有机会通过合同对融合后数据的产权和收益分配作出约定。因此，必须尊重并鼓励多个数据处理者通过合同对数据权利和收益分配作出约定。不过，当事人也可能因为各种原因未能就融合后数据的产权配置事先作出约定，且在事后难以就产权的分配和行使达成一致。为此，应将数据平行财产权设为默认规则，即各参与方对融合后数据均享有持有权、使用权，并在征得其他参与方一致同意的前提下享有经营权。如此安排的主要考虑在于，多个数据处理者合作推进数据融合，并贡献自有数据，通常对融合后数据有着明确的利用预期。因此，只要没有相反的约定，参与方原则上均应享有对融合后数据的“平行使用权”，有权利用融合后数据进行衍生数据开发等活动，并需要尊重其他主体的隐私、个人信息和商业秘密等在先权益。值得注意的是，对各参与方在融合后数据的基础上独立开发的衍生数据，其他参与方原则上无权分享产权或收益。因为，各参与方对已融合数据的贡献和利用需求，已经通过前述的数据平行使用权得到合理满足，无需再将各参与方独立开发的衍生数据的产权也向其他参与方进行分配；并且，对其中某一使用人开发的衍生数据，其他合作方只是数据“原材料”的提供者，而并未作出增量贡献。

对融合后数据的经营，如对外转让、许可使用，原则上需要征得其他参与方的同意。原因是，数据的融合通常建立在合作方的相互信任及要素投入的基础上。一方面，“与谁平行持有”融合后数据，通常是各合作方的重大利益关切。毕竟，融合后数据的对外经营，将使得第三方成为平行持有人。这有可能超出各方合作推进数据融合的预期，还可能“稀释”数据的价值，有悖于合作初衷。另一方面，融合后数据是各参与方合作贡献的结果。如果允许各参与方自行对外转让或许可他人使用，可能导致一方将他方的贡献变相“据为己有”。因此，为了避免经营权的行使损害其他参与方的正当利益与合作动力，应借鉴共有的规则，规定数据经营权的行使应当征得各参与方的同意，以维护各方对融合后数据安全性的预期，保护合作方开展数据融合的积极性。

三、数据平行财产权的现代意义

数据“平行财产权”理念是对“数据二十条”确立的产权“结构性分置”思路的落实与发展，具有重要的理论意义和现实意义。

在理论层面，数据“平行财产权”是立足中国数据要素产业实践，在财产法理论上作出的一次有益创新。在非竞争、易复制的数据要素上，传统的所有权共有、合作作品著作权规则或者专利权先申请原则等产权配置方案难以直接适用。立足于数据要素的本质特征，平行财产权方案突破传统财产“一物一权”的原则，有效回应了数据要素非竞争性、易复制性引发的“平行持有”现象，为化解数据要素“多元共生、多方共享”的产权配置难题提供了极具解释力的理论方案。

未来，数据平行财产权有望在更多数据生产、流通和利用场景中得到应用与拓展。例如，自然人向采集自身个人信息的数据处理者行使复制权，获取自身促成产生的个人信息数据之后，与数据处理者之间也将形成“平行持有”的关系。于此，同样可以通过平行财产权的理念，协调信息主体与数据处理者的产权关系。同其他主体一样，自然人对其获取的数据，享有持有权、使用权、经营权。这里同样蕴含了自然人与个人信息数据处理者享有平行财产权的立场。

（十六）筑牢数据产权制度基石 护航数据要素价值释放

（国家发展改革委创新驱动发展中心主任霍福鹏；数据要素制度法规处处长 杜万里）

文 | 国家发展改革委创新驱动发展中心（数字经济研究发展中心） 霍福鹏

数据要素制度法规处处长 杜万里

习近平总书记强调，数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。数据产权制度是数据基础制度的基石，社会各界普遍关注数据产权制度能解决什么问题、如何解决问题，如何为激励数据供给、促进数据流通、鼓励数据应用打下制度基础，后续如何持续深化等问题。

一、数据产权制度是数据市场发展的基础制度

产权制度是社会主义市场经济的基石。从历史看，土地、劳动力、资本、技术等生产要素，都形成了比较完备的产权制度，有效保障了各类主体权益，极大地促进了要素的有序流转、价值释放。数据作为新型生产要素，产权制度的建立正是这一历史逻辑的必然，不仅是保障各类主体数据权益的“安全阀”，更是规范数据流通秩序、充分释放数据价值的重要指挥棒。

一方面，数据产权制度有利于保护各类主体数据权益。数据往往涉及政府等公共机构、企业、个人等多方主体权益，关系复杂，数据多主体贡献、可重复使用的特性，导致谁拥有数据、谁能使用数据等问题长期无解，各类主体的数据权益得不到明确保障，供数用数的信任壁垒始终无法打破。比如，实践中，有平台企业常常通过格式条款无偿获取用户数据，形成“数据采集免费化、应用垄断化、收益私有化”的失衡格局，用户常常担心数据被滥用。再比如，权属不清使得数据交易面临较高的合规成本与风险，许多主体不敢投入过多资源进行数据加工，陷入“有数据不敢用”的困境，也造成“数据孤岛”等现象。数据产权制度的建立，通过明确数据采集、流通、利用等不同环节的数据归属，将有效保障各类主体权益，提升主体间信任。

另一方面，数据产权制度有利于规范数据流通使用。不像房子或车子，数据更容易被复制和滥用。数据产权制度不完善，一定程度上导致数据来源不清、加工责任不明、使用边界混乱等问题，也造成不少数据领域的纠纷。比如，此前淘宝与美景、新浪微博与字节跳动等法律案件，均涉及大量数据跨平台、跨主体流通，由于缺乏明确的数据产权制度，导致司法实践中出现了案由不明确、认识不统一、判据不充分等问题。传统规制模式（如反不正当竞争法、反垄断法、个人信息保护法等）虽能起到一定约束作用，但仍难以平衡数据流通与隐私保护、公平竞争之间的关系，司法实践体现了建立数据产权规则的必要性和紧迫性。数据产权制度的建立，通过细化三权分置规则，明确划分不同主体的数据产权，将有效规范各类主体用数行为，促进数据规范有序流通。

二、理解数据产权制度应把握的三个基本原则

（一）以数据流通利用为导向

数据的价值实现，高度依赖于不同场景中的流通、组合与应用，同一组数据，在不同场景中会衍生出不同的价值。同时，相较于土地、劳动力等传统要素，数据具有一定非排他、非消耗、可复用等新特性，为各类主体开展价值共创提供了可能，也决定了数据产权的目标不是“防止他人使用”数据，而是促进数据合法合规的共享共用。因此，数据产权制度打破了“重归属、轻利用”的传统思维，坚持以产权促流通的思想，在保障各类主体权益的前提下，促进数据更广泛、更高效合法合规流通使用。

（二）坚持激励与约束相辅相成

数据生产、加工、流通等各环节，从原始数据资源到数据产品、数据服务，都需要投入大量的成本。数据产权制度提供清晰的正向激励，比如，企业等主体基于投入贡献享有合法权利、合理回报，可以有效提高其参与数据共享流通、开发利用的积极性和创造性。同时，数据涉及个人隐私、商业秘密和国家安全，缺乏约束的流通会导致权利侵害、安全风险和垄断滥用等问题，产权制度也建立了刚性的约束框架，划定行为红线与责任底线，增强各类主体责任意识，降低数据流通使用风险。

（三）为新业态新模式留足发展空间

当前，数据在数字经济、人工智能、科技创新等领域，发挥着日益重要的作用。从DeepSeek等大模型重塑生产力，到AlphaFold凭借数据突破生命科学疆界，都彰显了数据赋能的巨大潜力。但同时，这类领域创新速度极快，很多新模式新业态是制度设计时无法预见的，其数据处理方式、权利关系与传统数据活动也存在显著差异。数据产权制度体现了前瞻性、包容性，为行业实践留出必要的试错空间，保持制度弹性，允许制度在实践中动态调整、逐步完善。

三、加快推进落实数据产权制度的三个重点任务

（一）推动数据产权登记制度统一

当前，上海、福建、浙江、贵州等多个地方，围绕数据登记、产权登记等开展多元探索，积累了宝贵经验，但在登记流程、确权标准、审核机制等方面差异较大。亟需在总结经验的基础上，凝聚共识、统一要求，尽快出台国家层面的数据产权登记公示相关管理办法，提升数据产权登记的权威性与公信力，推动数据产权制度从地方探索向全国统一规范有效落地。

（二）推动数据产权在司法实践中的积极运用

近年来，数据纠纷数量不断增加、类型日益复杂，在立法尚未完全细化的前提下，司法实践成为厘清规则、界定权利、规范秩序的关键。要积极加强数据产权在司法保护中的运用，通过典型案件审理、案例总结，强化对数据产权的司法保护与引导。

（三）推动技术赋能数据产权可管可控

针对数据无形性、流转快、权属状态动态变化等特点可能带来的监管挑战，必须强化技术治理能力。加速推进数字水印、数据指纹、区块链、数据标识等关键技术的成熟运用，构建覆盖数据采集、流通、使用全生命周期的“可追溯、可审计、可监管”的技术体系，通过技术手段破解传统模式下的取证难、认证难问题，构建起安全可信的数据治理生态。

从市场发展规律来看，数据产权制度仍处于发展初期，随着数据要素应用不断深化、全国一体化数据市场不断壮大、新技术新模式不断涌现，需要面向未来、适应未来，在实践中持续将数据产权制度做深、做实、做细。