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Record · 国家数据局 ACC. 12717398

Expert Interpretation: Implementing the Structural Separation of Data Property Rights to Unlock the Value of Data Elements

专家解读 | 落实数据产权结构性分置制度 促进数据要素价值释放

Issuer
国家数据局
Date
2026-03-21
Instrument
explainer
Cited by
0
This expert interpretation, published by the National Data Administration, explains the significance and key aspects of implementing the structural separation of data property rights as outlined in the 'Data Twenty Articles'. It clarifies the concepts, rights, and typical scenarios for data property allocation to promote data circulation and value release.
Full text · 原文 3,503 字
文 | 国家数据发展研究院院长 胡坚波 <br> 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。<br> 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<br> (一)统一概念认知,夯实数据资源开发利用的共识基础<br> 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。<br> (二)激发流通活力,筑牢数据市场繁荣壮大的制度基石<br> 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。<br> (三)明晰权责边界,构筑数据市场健康发展的坚实根基<br> 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。<br> 二、准确把握数据产权的主体、客体和关键内容<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 三、明确典型场景数据产权配置方案<br> 场景一:数据采集生成过程<br> 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。<br> 场景二:数据融合利用过程<br> 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。<br> 场景三:数据创新使用过程<br> 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。<br> 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<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 附件: