问题——数据要素价值释放呼唤清晰产权规则 当前，数据已成为驱动创新的重要生产要素，但现实运行中，“能不能用、用到什么程度、收益如何分配、责任由谁承担”等关键问题仍缺乏统一、可操作的制度支撑。一上，公共数据、企业数据、个人数据来源、敏感程度、使用场景上差异显著；另一上，数据跨主体流动频繁，涉及隐私保护、商业秘密、网络安全与公平竞争等多重目标。中央文件提出加快建立数据产权制度、研究数据资产计价、健全按价值贡献参与分配机制，并明确探索数据产权结构性分置，传递出以制度供给推动要素市场化配置的政策信号。 原因——数据特性决定“单一权利模型”难以适配 业内研究认为，数据不同于传统有形财产：其可复制、可共享、可多主体同时使用的特征，使得“排他性占有”难以直接套用；同时，数据往往依托存储设备、算法系统与业务场景形成价值链条，权利边界与责任边界更为复杂。实践中，若简单以物权化思路强化排他控制，可能抬高交易成本、阻碍合法共享与创新应用；若完全依赖竞争法等行为规制，又难以覆盖数据权属与收益安排等基础性问题。由此，“将数据对应的权能进行结构化拆分、分层配置”，保护与流通之间寻求平衡，成为制度设计的现实选择。 影响——结构性分置有助于降低摩擦成本、稳定预期 多位专家指出，结构性分置的核心在于将数据从“资源”到“产品”的链条拆解为不同权能，并分别匹配相应的权利义务与合规要求。例如，数据资源持有权强调合法来源与安全管理责任；数据加工使用权对应对数据进行清洗、脱敏、分析训练等活动的权限与边界；数据产品经营权则更多面向面向市场的产品化输出、定价与交易规则。通过“分置而非一刀切确权”，可在一定程度上减少因权属不清导致的流通障碍，推动数据供给方、加工方、应用方形成可预期的合作机制，也为数据资产入表、价值评估、收益分配提供制度支点。 对策——以分类分级为前提，完善确权授权与交易规则 受访人士认为，推进数据产权制度落地，需在以下上形成更细化的制度组合：一是坚持分类分级，区分公共数据、企业数据、个人数据的不同治理逻辑，明确授权路径与使用边界，强化敏感数据、重要数据的合规要求。二是围绕结构性分置，建立可验证的权利来源与流转机制，推动合同规则、平台规则与行业规范衔接，减少“拿不准、算不清、追不回”的市场痛点。三是同步推进数据资产计价与收益分配规则，探索与价值贡献相匹配的分配机制，兼顾创新激励与公平秩序。四是加强司法与监管协同，明确侵权、违约、不正当竞争等不同情形的责任认定路径，提高救济效率，稳定市场预期。 前景——从试点先行到规则成型，制度供给仍需迭代 专家判断，数据产权制度建设将呈现“试点先行、分行业推进、边实践边完善”的特征。随着数据要素市场建设提速，结构性分置有望在数据交易、数据要素入表、数据产品化运营等领域率先形成可复制经验。同时，制度设计仍需处理好三对关系：保护与流通的关系、效率与安全的关系、创新激励与公共利益的关系。未来，随着标准体系、合规审计、可信流通技术与争议解决机制优化，数据要素的规模化、规范化流通有望深入释放产业潜能，为数字经济高质量发展提供更坚实的制度保障。
数据产权制度建设需要理论与实践相结合。我国已搭建起制度框架的顶层设计，但从政策到法律、从原则到细则仍有大量工作待推进。只有基于数据特性构建科学的产权分置体系，才能真正释放数据要素潜能，为数字经济发展提供制度支撑，提升全球数字竞争力。