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| 数据产权保护机制研究 |
| 第777期 作者：□文/王 颖 李珂鑫 时间：2026/5/16 14:44:10 浏览：104次 |
［提要］ 数据作为数字经济的关键生产要素，其产权保护已成为我国数字经济高质量发展的核心命题。本文剖析数据产权保护对数字经济高质量发展的重要意义，探究其内在赋能机制，并提出对策建议，旨在为推动数字经济持续健康发展提供理论支持与实践指导。
关键词：数据产权保护；数字经济；高质量发展；赋能机制
基金项目：西京学院重大横向课题：“西安高压阀门厂数据资产评估及制造企业数字化转型解决方案”阶段性成果；西安市会计学会第十一次会计科研、调研课题：“关于数据资产入账入表有关问题的研究与探讨”（课题编号：202517）
中图分类号：D9 文献标识码：A
收录日期：2025年11月20日
随着信息技术的迅猛发展，数字经济已成为全球经济增长的新引擎。数据作为数字经济时代的关键生产要素，其蕴含的价值不言而喻。然而，当前数据产权保护领域存在的诸多问题，严重制约了数字经济的高质量发展。因此，深入开展数据产权保护及赋能数字经济发展的机制与对策研究，对于促进数据要素的合理流动与高效配置，充分激发数字经济创新活力具有举足轻重的作用。
一、数据产权保护现实需求
数据产权是指数据拥有者对数据所享有的一系列财产权益，涵盖数据所有权、使用权、收益权和处置权等。数据产权保护旨在明确数据产权的归属，规范数据交易和使用行为，切实保障数据主体的合法权益，进而推动数据资源的合理配置与高效利用。
（一）经济学理论审视。数据产权界定与保护和传统产权理论既存在内在联系，又展现显著差异。传统产权理论聚焦于有形资产，强调对其占有、使用、收益和处分的权利；而数据具有无形性、可复制性和易传播性等独特属性，使得数据产权界定面临诸多挑战。实际操作中，数据在产生、收集、处理和使用的整个流程中，涉及多方主体，导致其产权界定难度较大，成本相对较高。但是，清晰明确的数据产权能够激发数据生产者、开发者和使用者的创新热情，促使他们高效地投入资源进行数据创新和应用，提升数据的经济价值。
（二）法学专业维度分析。数据涵盖个人信息、商业秘密、知识产权等多种不同类型的权益，在对数据产权进行法律保护时，必须妥善协调多种法律关系。以个人信息为例，个人对其自身信息享有控制权，但在数据交易和使用过程中，需要在保护个人信息权益与提升数据利用效率之间寻求平衡。此外，随着数据跨境流动日益频繁，不同国家和地区在法律制度方面存在的显著差异，也给数据产权的法律保护带来了诸多难题。
（三）数字经济发展需要。近年来，我国数字经济规模呈现出持续快速增长的良好态势，如图1所示。数字经济规模从2020年的39.2万亿元（占GDP比重38.6%）发展到2024年的60万亿元（占GDP比重45%），数字经济在国民经济中的地位愈发重要。然而，数字经济在发展过程中面临着数据安全、数据垄断、数据滥用等一系列严峻问题，这些问题严重阻碍了数字经济的可持续发展。（图1）
可见，数据产权保护不仅关乎企业和个人的切身利益，更与国家信息安全、经济稳定发展以及社会和谐稳定紧密相连，加强数据产权保护已刻不容缓。
二、数据产权保护赋能数字经济实践机制
数据产权保护赋能数字经济的实践路径如图2所示，主要包括数据资产确权机制、数据流通交易机制、数据权益分配机制和数据产权保护机制。（图2）
（一）数据资产确权机制：分类分置与技术赋能
1、分类确权。公共数据通过建立公共数据开放共享平台、制定开放共享标准与规范、设立开放共享激励机制、跨部门数据共享协同等措施，实现数据开放共享；企业数据通过明确数据产权界定、加强数据权益保护、鼓励数据开发利用、规范数据交易行为等措施，强化经营主体权益；个人数据通过个人数据告知与同意、个人授权管理、个人数据安全保护和使用监管等措施，确保严格授权使用。
2、技术确权。构建区块链数据存证平台：数据产生时将其创建时间、创建者身份、数据的哈希值等关键信息记录到平台，提供统一存证服务。清晰定义数据权属关系：运用智能合约，规定数据所有者、使用者的权利和义务，以及数据使用、转让、收益分配等规则。建立数据追溯与验证机制：基于区块链链式结构和时间戳追溯数据源头，利用存证信息验证数据权属，结合加密技术保障数据安全。
（二）数据流通交易机制：市场化与标准化并重
1、交易体系。构建统一的数据交易平台：汇聚政府、企业、科研机构等多元主体数据资源，为数据供需双方提供一站式交易服务。建立科学定价机制：综合考量数据的稀缺性、质量、应用场景及市场需求等因素，制定科学合理的数据定价模型。规范交易流程、监管与合规审查：制定从数据挂牌、询价、洽谈、签约到交付全交易流程操作指南，设立专门监管机构或部门，对数据交易平台进行全方位监管。
2、流通创新。构建数据许可框架：引入知识产权许可理念，建立数据许可体系，明确数据提供方和使用方在独占许可、排他许可、普通许可等不同类型下的权利与义务。深化公共数据开放机制：丰富开放数据的类型和范围，完善公共数据开放平台功能，明确数据开放标准和规范。推动行业、领域间数据共享合作：促进数据融合创新应用，实现数据资源互补和协同创新，激发数据企业融合创新的积极性。
（三）数据权益分配机制：贡献与风险匹配
1、价值评估。结合数据质量、应用场景及市场供需，建立多维度评估体系。其中，数据质量维度，主要包括准确性、完整性和一致性评估；应用场景维度，主要包括场景适应性、场景创新性和场景影响力评估；市场供需维度，包括需求分析、供给分析和价格评估。基于多维度评估体系，对企业数据价值进行全面、准确、客观地评估，实现数据价值转化。
2、收益共享。推动数据资产入表规范化：借鉴会计准则制定专门的数据资产入表指南，明确数据资产的确认、计量和报告标准。建立收益分成和监管保障机制：分享数据资产增值收益，保障合作公平公正，维护各方合法权益。基于数据资产的融资创新：企业通过融资获得发展资金，拓宽数据资产的价值实现途径，激励企业积极挖掘数据资产潜力，参与数据市场活动。
（四）数据产权保护机制：法律与执法协同
1、立法完善。加快制定数据交易条例，明确数据产权保护规则，为司法实践提供依据。结合国家知识产权局推动的数据知识产权登记制度，为数据产权的界定、使用、交易及保护提供清晰且全面的法律框架；同时，在条例中清晰划分不同主体的数据产权，比如对于公共数据，明确政府的所有权主体地位，以及在何种情况下、通过何种方式可将数据授权给企业或机构使用，并且规范相应的收益分配原则，确保公共数据在合法合规的前提下实现价值最大化利用。
2、司法保障。依据反不正当竞争法，综合考量数据的获取方式、使用目的、对数据所有者竞争优势等因素，精准判断是否构成数据侵权行为；通过侵权诉讼的方式，责令侵权方停止侵权行为，并依法承担相应的赔偿责任，维护数据所有者的合法权益和市场竞争秩序；司法机关加强与执法部门、行业协会等协作，建立数据侵权案件快速处理通道和信息共享机制，提高数据侵权案件的处理效率和公正性。
三、我国数据产权保护面临的挑战
近年来，我国政府高度重视数据产权保护工作，陆续出台了包括《中国数据产权制度蓝皮书》《关于加强数据资产管理的指导意见》等一系列法律法规文件，共同构建起数据产权保护和数据产业健康发展的法律框架。但在实际操作和应用过程中，仍面临着一些亟待解决的问题和挑战。
（一）数据产权界定模糊，纠纷频发。目前，我国尚未建立起明确统一的数据产权界定标准，这导致在数据产生、使用和流转的各个环节中，数据产权的归属难以清晰确定，各方权益界定困难，进而引发了大量法律纠纷。
（二）法律法规体系不完善，个别领域存在立法空白。目前，我国出台的法律法规在数据产权保护方面的规定较为笼统，实际操作性有待提高。部分现行法律法规条款存在模糊不清甚至缺失的情况，使得在处理复杂的数据产权纠纷时，缺乏明确的法律依据。随着数据跨境流动日益频繁，不同国家和地区的法律制度存在差异，给数据产权的法律保护带来诸多难题。
（三）数据产权保护力度不足，侵权现象难以遏制。部分企业在数据产权保护方面的投入相对不足，技术水平参差不齐，难以有效应对日益复杂的数据侵权风险，导致数据生产者和使用者的合法权益时常受到侵害。同时，在技术层面，面临着数据加密技术更新换代需求迫切、新型数据侵权手段防范难度增大等挑战。
（四）数据交易市场不成熟，交易机制和规则亟待完善。当前，我国数据交易市场缺乏有效的监管机制，数据泄露、滥用等现象时有发生。在数据使用过程中，数据生产者和使用者之间的权益分配存在不均衡的问题，数据生产者的收益难以得到合理保障。此外，数据交易市场的规范性不足，数据产权价值评估体系尚不健全，这些因素直接影响了数据产权保护的有效实施。
四、推进数据产权保护赋能数字经济高质量发展对策建议
基于我国在数据产权保护领域面临的诸多现实问题，在数据空间、法律法规、技术创新、数据交易和国际合作等方面，提出针对性的对策建议，如图3所示。（图3）
（一）打造可信数据空间，筑牢数字产权保护基础。可信数据空间为数字产权保护提供可靠的数据环境，为数字经济高质量发展提供有力支撑。一是生态层面，通过培育数据可信的文化和意识，建立数据可信的行业标准和规范，加强与政府、行业协会等合作，共同营造良好的可信数据空间生态；二是技术层面，充分运用区块链、隐私计算等技术，构建完善的数据加密体系，确保数据的真实性和完整性；三是管理层面，健全数据管理规范和流程，设立专门的数据监管机构，明确数据全生命周期各环节的操作标准和责任主体，确保数据准确性和一致性。
上海钢联作为钢铁行业的数据服务商，构建了基于区块链技术的可信数据空间，数据提供者涵盖矿山企业、钢铁生产商、贸易商等产业链各方。相关数据显示：构建可信数据空间之后，上海钢联数据合作企业数量增长了30%，数据交易纠纷减少了40%，数据驱动的业务收入提升了25%，有效证明了可信数据空间在促进数据流通和保护数据产权方面的积极作用。
（二）完善法律法规体系，强化数据产权法律保障。明确数据的产权归属、权益分配、保护期限、交易规则等关键内容，为数字经济高质量发展提供法治保障。一是制定《数据产权法》《数据交易条例》等专门法律，对数据产权的定义、归属、使用、收益和处分等规则进行明确规定；二是对现有法律法规中关于数据产权的规定进行细化，比如《反垄断法》中对数据垄断行为的认定和规制，增强法律的可操作性；三是强化数据产权法律与其他相关法律法规的协调与衔接，确保数据交易活动在不同法律框架下的一致性和连贯性。
（三）推动技术创新应用，提升数据产权保护能力。技术创新应用能够有效应对数据安全威胁，提升数据产权保护能力，是数字经济高质量发展的坚强后盾。一是加大对数据加密、区块链、大数据分析等先进技术手段的研发投入，提升数据产权保护的技术水平；二是建立产学研用协同创新机制，促进学术界、研究机构和产业界的深度融合，加速数据产权保护成果的转化和应用；三是构建完善的数据安全与隐私保护技术标准体系，在研发层面、应用层面、操作层面、监管层面等进行规范。
百度在数据产权保护技术创新方面投入巨大，研发出先进的数据加密技术和区块链溯源系统。在与汽车企业合作的智能驾驶项目中，百度为汽车行驶数据、用户驾驶习惯数据等提供保护。与清华大学合作将高校的前沿理论研究与百度的实际应用场景相结合，推动数据产权保护技术的快速发展。
（四）规范数据交易市场，完善数据产权交易机制。针对当前数据交易市场存在的不规范及潜在风险问题，急需采取一系列有力的管控措施，促进数据交易市场健康有序发展。一是加强市场准入管理，确保参与数据交易的主体具备相应的资质和能力，从源头上保障市场秩序；二是完善数据交易规则，明确交易双方的权利义务，规范交易行为，有效防范交易风险；三是管控数据交易风险，建立全面的风险评估体系，对数据交易过程中的潜在风险，包括数据安全风险、合规风险、市场风险和操作风险等进行全面识别、科学评估和有效控制。
贵阳大数据交易所通过创新市场准入管理和交易规则，推动数据交易市场的规范化发展。自这些举措实施以来，交易所的数据交易规模逐年增长，充分体现了规范数据交易市场的积极效果。
（五）深化国际合作交流，助力数据产权跨境安全。在数据全球化大背景下，加强国际合作交流是企业跨境数据保护的必然选择。一是参与国际数据保护规则制定，将我国在数据产权保护方面的实践经验和价值诉求融入国际规则蓝本；二是加强与其他国家、地区，以及企业联盟、行业协会等非政府组织的合作，积极开展双边或多边数据产权保护活动，共同应对数据产权保护领域的全球性挑战；三是与主要贸易伙伴签订双边或多边数据产权保护协定，构建跨境数据纠纷解决机制，如建立国际仲裁机构或利用现有国际仲裁规则，提升我国数字经济的国际竞争力。
中国与新加坡在数据产权保护领域开展了深度合作。在跨境数据纠纷解决方面，两国建立了双边协商机制。一家中国电商企业与新加坡的合作伙伴在数据合作过程中出现纠纷，涉及数据产权归属和数据使用范围的争议。双方依据双边协商机制，迅速成立联合调查小组，依据双方认可的国际规则和各自国内法律，对纠纷进行调解和仲裁。这种合作方式有效解决了跨境数据纠纷，促进了两国数字经济企业之间的合作，为全球数据产权跨境安全保护提供了实践经验。
综上，数据产权保护是数字经济高质量发展的重要保障。在深入研究数据产权保护赋能数字经济高质量发展的实践机制基础上，针对当前我国数据产权保护面临的挑战，从打造可信数据空间、完善法律法规体系、推动技术创新应用、规范数据交易市场以及深化国际合作交流等方面入手，提出推进数据产权保护赋能数字经济高质量发展对策建议。数据产权保护任重而道远，构建数据产权保护体系需顺应时代发展潮流，把握技术创新机遇，强化跨国、跨领域合作，积极应对国际挑战，推动我国数字经济持续健康发展。
（作者单位：西京学院商学院）
主要参考文献：
［1］苏平，马静.数字经济背景下数据产权的综述研究［J］.重庆邮电大学学报（社会科学版），2023.35（06）.
［2］包晓丽.数据产权保护的法律路径［J］.中国政法大学学报，2021（03）.
［3］李林启，王雅斌.大数据时代数据产权保护制度研究［J］.合肥工业大学学报（社会科学版），2023（05）.
［4］戚湧，邓雨亭.数字经济背景下知识产权治理体系现代化研究［J］.南京理工大学学报（社会科学版），2023（01）.
［5］刘方，吕云龙.健全我国数据产权制度的政策建议［J］.当代经济管理，2022（07）.
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