数字经济时代的数据产权制度创新研究

数字经济时代的数据产权制度创新研究引言数字经济正以不可阻挡的态势重塑全球经济格局。作为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，数据的价值不再局限于信息记录，而是通过挖掘、分析与应用，成为驱动创新、优化资源配置、提升生产效率的核心动力。从电商平台的用户行为数据精准匹配供需，到智能制造中的设备运行数据优化生产流程，再到医疗领域的病例数据推动个性化诊疗，数据的“要素化”特征日益凸显。然而，与数据价值爆发式增长形成鲜明对比的是，传统产权制度在应对数据这一新型生产要素时显现出明显的不适应性：数据的非竞争性、可复制性、非消耗性等特性，打破了传统产权“一物一权”“占有即所有”的基本逻辑；数据来源的多元性（用户、企业、公共机构等）与权益主体的重叠性（个人信息权、企业经营权、公共利益），导致权属界定陷入“剪不断、理还乱”的困境；数据流通中的“数据孤岛”与“数据垄断”并存，既制约了要素价值释放，又加剧了隐私泄露与数据滥用风险。在此背景下，探索适应数字经济发展规律的数据产权制度创新，不仅是完善产权制度体系的理论命题，更是推动数字经济高质量发展的实践需求。一、数据产权制度的理论基础与现实需求（一）数据的特性：对传统产权理论的挑战传统产权制度以物质资源为核心构建，其核心逻辑是通过明确“谁所有、谁受益、谁担责”来解决资源稀缺性引发的竞争问题。但数据作为新型生产要素，其物理属性与经济特征与传统资源存在本质差异，对传统产权理论形成根本挑战。首先，数据具有非竞争性。传统资源如土地、设备，一个主体的使用会排斥其他主体的使用；但数据的使用具有“共享不排他”特性，同一数据可被多个主体同时分析、加工与应用，且使用过程中不会损耗原数据本身。这种特性使得“独占性”这一传统产权的核心权能难以直接适用于数据。其次，数据具有可复制性与非消耗性。传统资源的复制往往伴随成本递增（如复制一台机器需重复投入原材料与劳动），但数据的复制成本趋近于零，且原始数据在复制后依然完整保留。这导致数据的“所有权”边界模糊——即使原始主体保留数据，其他主体仍可通过复制获得相同数据并行使相关权利。最后，数据价值具有动态衍生性。传统资源的价值通常由其物理属性决定（如土地的肥力、矿产的储量），但数据的价值需通过加工、分析与关联才能释放，且在不同场景下可能产生新价值（如用户位置数据单独使用可能仅反映活动轨迹，与消费数据关联后可分析消费偏好）。这种“价值衍生依赖加工行为”的特征，使得数据权益难以简单归属于“原始采集者”或“最终使用者”。（二）数字经济发展的现实需求：制度供给的紧迫性数字经济的核心是数据要素的高效流通与深度开发。但当前数据领域“有资源无市场、有流动无秩序”的矛盾日益突出，根本原因在于产权制度供给不足。从企业层面看，数据已成为企业核心资产，但“数据归属不清”导致企业不敢投入资源开发数据——若投入大量成本清洗、标注、分析的数据，可能因权属争议被其他主体无偿使用，企业的创新动力将被严重抑制。例如，某电商平台投入资金构建用户画像系统，但其分析结论可能被竞争对手通过爬虫技术获取，平台却因无法证明“用户画像数据”的专属权益而难以维权。从个人层面看，用户是数据的重要来源（如浏览记录、交易信息），但传统法律对“个人信息权”的保护多聚焦于“知情-同意”框架，难以覆盖数据被加工后产生的衍生价值。用户可能在“点击同意”隐私政策时，被动让渡了数据后续开发的权益，导致“数据贡献者”与“数据受益者”严重错位。从社会层面看，公共数据（如交通、气象、医疗等领域的政府数据）是数字经济的“公共资源”，但因产权界定不清，既存在“数据封锁”导致的资源闲置（部分部门以“安全”为由拒绝开放数据），又存在“无序开放”引发的隐私泄露（部分机构未对数据脱敏即向社会开放）。数据产权制度的缺失，已成为制约数据要素市场建设、阻碍数字经济潜能释放的关键瓶颈。二、数据产权制度面临的核心挑战（一）权属界定的复杂性：多元主体的权益重叠数据权益主体的多元性与权益内容的重叠性，是权属界定的首要难题。数据从产生到应用需经历“数据生成-采集-存储-加工-流通-使用”全链条，每个环节可能涉及不同主体：数据生成环节，用户通过行为产生原始数据（如购物记录）；采集环节，企业通过平台或设备收集数据；加工环节，技术团队对数据清洗、建模，生成分析报告；流通环节，数据可能被交易或共享给第三方机构；使用环节，最终用户或企业基于数据决策。每个环节的主体都可能主张权益：用户基于“数据来源”主张人格权益（如隐私保护）与财产权益（如数据收益）；企业基于“采集与加工投入”主张经营性权益（如数据资产）；加工者基于“智力劳动”主张成果权益（如分析模型）。这些权益既相互关联（如用户权益是企业权益的基础），又可能相互冲突（如企业希望自由使用数据以创造价值，用户希望限制数据使用以保护隐私）。传统产权制度“非此即彼”的权属划分（如“所有权归A”或“所有权归B”），难以适配数据权益的“复合性”特征。（二）利益分配的失衡：贡献与收益的不匹配数据价值的创造是多方主体共同参与的结果，但当前利益分配机制未能体现“谁贡献、谁受益”的原则。以互联网平台为例，用户通过使用服务生成数据（如社交平台的发帖、点赞行为），平台通过技术投入采集、存储、加工数据，第三方开发者通过平台接口调用数据开发应用。数据的最终价值（如精准广告收入、增值服务收益）主要由平台获取，用户仅获得基础服务（如免费社交功能），第三方开发者则需支付接口费用。这种分配模式忽视了用户的数据贡献，也抑制了第三方开发者的创新动力。更严峻的是，数据垄断企业可能利用其市场地位强化分配优势。某些头部平台通过“用户协议”单方规定“用户数据归平台所有”，通过技术壁垒（如封闭的数据接口）限制其他主体获取数据，从而形成“数据-用户-市场”的正向循环垄断，进一步加剧利益分配失衡。（三）安全与利用的矛盾：权益保护与价值释放的两难数据的流通与利用是价值释放的前提，但流通范围越广、利用程度越深，数据泄露与滥用的风险也越高。这一矛盾在个人数据、敏感数据领域尤为突出：一方面，企业需要获取用户的行为数据以优化服务、开发新产品；另一方面，用户担忧个人信息被过度采集、非法倒卖或用于“大数据杀熟”等侵权行为。传统的“静态保护”模式（如限制数据流动）虽能降低风险，但会导致数据价值无法释放；而“无序利用”模式（如无约束的数据交易）虽能提升效率，但会放大安全隐患。如何在“保护”与“利用”之间找到平衡点，是数据产权制度必须解决的关键问题。三、数据产权制度创新的实践路径（一）构建“分层分类”的权属界定规则针对数据权益的复合性特征，需突破传统“所有权”思维，构建“权利束”式的分层权属体系。具体可分为三个层面：第一，人格权益层。聚焦数据中包含的个人信息，明确用户对其个人数据的“控制权益”，包括知情权（了解数据采集目的、范围）、删除权（要求删除个人数据）、可携带权（将个人数据转移至其他平台）等。这一层面的权益具有人身属性，不可转让，但可通过“有限授权”方式允许企业在特定范围内使用（如用户授权电商平台使用购物数据推荐商品）。第二，财产权益层。针对数据加工后形成的“数据产品”（如用户画像、行业分析报告），明确“数据控制者”（投入资源采集、存储、加工数据的主体）对数据产品的“财产权益”，包括使用权（自主使用数据产品）、收益权（通过数据产品盈利）、处分权（转让或共享数据产品）。这一层面的权益具有财产属性，可通过合同约定在不同主体间转移。第三，公共权益层。针对涉及公共利益的数据（如交通流量数据、环境监测数据），明确“公共数据管理者”（如政府部门）对数据的“公共管理权益”，包括开放权（依法向社会开放数据）、监管权（监督数据使用是否符合公共利益）。这一层面的权益强调数据的公共属性，需在保障安全的前提下推动数据开放共享。（二）建立“贡献度导向”的利益分配机制利益分配需以“贡献度”为核心，综合考虑数据生成、采集、加工、流通各环节的投入与价值创造。具体可探索以下机制：一是“数据来源者”收益机制。对于用户生成的个人数据，可通过“数据信托”“数据钱包”等模式，将数据收益按一定比例返还用户。例如，用户通过“数据钱包”授权企业使用个人数据，企业需将数据应用产生收益的10%-20%存入用户账户，用户可随时查询或提现。二是“数据加工者”激励机制。对于投入技术、资金对原始数据进行清洗、标注、建模的主体（如数据服务商），可通过“数据知识产权”保护其加工成果（如独特的算法模型、分类标签体系），允许其通过许可使用、增值服务等方式获得收益。三是“公共数据”共享补偿机制。对于政府部门开放的公共数据，使用主体（如企业、科研机构）需按“谁使用、谁付费”原则支付一定费用，费用部分用于数据维护与更新，部分用于支持公共数据开放的基础设施建设。（三）完善“技术+制度”协同的安全治理体系解决安全与利用的矛盾，需构建“技术赋能、制度约束”的双重保障。在技术层面，推广隐私计算、联邦学习、区块链等技术，实现“数据可用不可见”。例如，隐私计算技术可在不转移原始数据的前提下，通过加密算法实现数据联合分析，既保护数据隐私，又支持跨主体数据合作；区块链技术可记录数据流通的全流程（采集、加工、使用），形成不可篡改的“数据血统”，便于追踪数据来源与责任归属。在制度层面，建立“分类分级”的数据安全规则。根据数据的敏感程度（如个人生物信息、企业核心技术数据属于高敏感数据，普通消费记录属于低敏感数据）和影响范围（如涉及公共安全的数据需严格监管），制定差异化的流通规则：高敏感数据限制流通范围，仅允许在授权主体间加密传输；低敏感数据可在脱敏处理后开放共享。同时，强化数据安全责任追究，对非法采集、泄露数据的行为加大处罚力度，提高违法成本。结语数据产权制度创新是数字经济时代的“基础性制度构建”，其核心在于打破传统产权思维的桎梏，构建适应数据特性的新型权益规则。从理论层面看，这需要融合产权经济学、信息法学、数字治理等多学科视角，重新定义数据权益的内涵与边界；从实践层面看