在数字经济迅速发展的时代
，
，
，，数据要素成为重要的生产要素资源
，，，经济生产及科技研发等活动都越来越依赖于数据的挖掘与运用。。。数据要素通过数据价值链接入的每个环节的使用权与其他要素结合产生了新的使用价值。。
。
。为使数据要素各环节接入者生产的价值贡献获得与之对等的收益，，，亟需构建数据要素市场化
、、
、使用权益与收益权相匹配的完整市场化架构。。
。。通过探究数据要素在产权交易市场中的价值，
，依据产权交易的设计框架和市场交易经验，，确立数据要素在按照价值贡献参与市场交易环节分配中的份额，，
，提高要素价值与市场价值的适配度。。。。

数据产权与数据价值的关系

数字经济时代，，
，，数据产权归属问题成为阻碍数据要素市场化进程的主要因素，
，，，导致数据的流通机制和使用价值无法充分发挥。。
。依据数据要素的基本经济属性，，，从数据生成的集体场景考虑，，应该充分考虑数据从初始产权到终极产权的每个环节的经营主体参与贡献分类体系的构建
。。
。

数据要素应该在公平竞争的条件下，，，，按照其对生产环节的不同增加值的价值报酬机制来参与市场分配。。。明晰数据价值链在每个生产环节中的相关所有权是不同数据主体参与分配的基本前提。。数据产权是数据价值进行市场化交易的关键，
，，，只要数据产权清晰，，，市场均衡就是有效的，，，
，资源配置达到帕累托最优
。。。。产权是指一组与合法资源相关的各种权益的总称
，，，其范围大于单纯的所有权
。。
。。所有权代表着个人对其拥有的物品享有完全的使用、、、盈利、、控制及处理权力。。。

从数据产权的内涵和外延出发，
，，，数据产权交易市场的形成，，，
，实现了数据要素价值化，，，发展成为数据产权交易市场。。数据产权交易市场是数据要素市场系统的核心功能，，同时也是实现数据要素市场化配置的重要环节。。。理论上，，，，数据要素价值化与数据价值市场化形成了数据知识产品，，，数据生产要素通过数据价值链的知识化与信息化的转换，，生成了具备使用价值和价值的可进行市场化配置的数据商品。。当这些数据由最初的状态转变为有产出能力和商业价值的产品时，，
，它们完成了资产化、、、资源化的过程，，
，，从而拥有了多元化的价值
，，，数据价值化过程与要素化过程形成了数据产权的概念
。。

数据价值与数据产权市场的配置逻辑

数据价值是生成数据产权的基础，，数据产权清晰是数据要素进行数据市场化配置的前提，，数据产权交易市场是连接数据价值与数据产权的载体
。。。理论上来说，，，，数据价值具备创造市场价值的条件。。。。

第一
，，，，数据作为一种生产要素，，相较于劳动、、
、、资本和技术等传统生产要素
，，表现出更多新的特性。。例如，，，，数据要素的无形且可无限使用的价值属性，
，
，打破了资源限制对经济发展的限制，
，，，确保了经济永续扩张的可能性及基础。。基于其强大的流通性和正面外溢效应
，，，数据要素能够推动相关产业的发展，，，并在倍增效果中和其他要素协同工作，，
，，提高全要素生产率。。。

第二
，
，
，，数据产权交易市场与数据要素市场在市场体系结构中有所区别。。数据产权交易市场是数据要素市场进程中的一个关键节点，，，一方面，，围绕数据产品的相关权限构建市场体系；另一方面
，，针对不同价值属性的数据产品展开市场层次运营，，进行集中化、、
、标准化的市场交易模式。。现阶段，
，，数据要素市场的实践与研究尚未定论，，可以借鉴其他市场要素的相关发展经验，，，，增强生产要素与改革措施的匹配性。。借鉴其他生产要素市场化建设的经验，，，探索数据产权交易市场的构建。。

第三，，数据产权市场是发挥数据价值的载体。。。。当前，，全球******的数据库在中国，
，其主体部分由各级行政机关及大规模信息化企业所持有
。
。。但是，，部分数字使用规则的具体解释过于模糊，，，，导致实践过程中出现诸多困难
，，
，影响了整体进度，
，为此必须要进一步完善相关的立法程序
，，
，并且提高法律执行力度，，促进产权体制更加高效运行。。如果没有相关的法律条例和数据交易市场的规则，，
，
，实际操作中很难充分利用大数据资源。。。。要竭力促进完善数据多元化市场的发展，，，确定并且建立数据交易市场的规制，，，，鼓励持有海量数据的大型企业积极参与数据资源的挖掘和再次使用，，确保每个对数据存在需求的企业都能够从数据交易市场上得到应有的收益，，
，提高数据要素资源配置效率。。

数据产权市场化配置路径

数据产权模糊使得数据要素难以充分发挥其在数据价值链的市场价值与收益，，
，数据要素在市场化过程中面临滞后的产权规制现状，，，，缺乏应对数据要素产权规制问题的治理体系。。为了提高数据要素分配机制效率，
，，更高效地释放数据要素的市场化价值，，需要从各方面培育数据要素市场的产权规制。。

一是，
，推进数据市场化体制改革。。。数据产权的治理，
，除了依赖数字化技术如数据收集、
、、解析、、
、
、操作和使用外，，还需要全方位的制度、、、、观念、、
、
、法规、、、机构
、、、、道德和法制的协同及约束。。
。首要任务是基于数据时代的背景和需求，，，明确新的数据价值取向并在数据产权管理过程中予以体现。。
。建立公正且高效的数据资产管理框架，，优化数据资产的调研统计机制，，，，加强全球范围内的数据资产协作，，增加数据资产的数据要素供应量，，使知识产权在数据资产领域得到具体实施，
，并进一步建立健全数据产权治理体系，，强化数据产权的治理能力。。。。

二是，，，加强数据产权治理。。。。对数据的使用效益而言，，，，数据产权的管理目标是赋予数据新的能力，，，，使数据更具说服力，，，
，进而提升决策的科学性和效能
。。。因此
，，
，数据的高效使用成为数据产权实践的核心内容。。面对日益严重的数据碎片化问题，，我们可以通过开放共享数据产权的方式
，，，，并在适当的地方设定规则
，，以此拓展包括应用、、、创新、、管理、、保管和服务等多方面的流程。。。。分析知识产权数据时需要避免算法中存在的隐藏偏见，，即算法伦理（算法正义）问题。。
。在对数据所有权的管理过程中，，，我们不仅需要重视效益和价值，
，还需要注重保护数据安全，，，，并妥善解决数据的产权和数据安全性的关系。
。。同时，，
，我们也应警惕网络攻击和数据泄漏的风险，
，，增强对数据安全管理的认知，，建立起高效的数据产权管理系统。。。

三是，，，构建完善的数据产权保护架构。。数据作为生产要素参与分配，，，需要建立健全机制，
，，根据市场价值与贡献来分配报酬
。
。。数字领域管理主要依靠四种工具：法律、
、、社交规定
、、市场以及编码。。从科技创新角度出发，，
，借助专用线路和网络途径，，，，搭建起包括数据资产库、、基础设备设施等在内的分层次架构。
。
。。通过使用多层次的数据产权资料如支持层、、、用户访问层和后续服务层
，
，，建立包含数据产权数据资源库
、、判断侵权信息数据库以及重点服务及产品的数据库。。从运作的角度看，，
，搭建起各部门和各层级的仿冒侵权监测、、、信息的交流分享以及提醒记忆的功能设备。。。从数据权益保护的角度看
，，，，实行统一的数据价值与数据产权对等的市场化配置规则，
，，加强数据产权保护的标准化管理
，，
，，促进数据要素的高效整合、、
、交易、、集结，
，，，强化对数据交易市场的监管力度，，
，合理分摊平台责任
。。。明晰数据产权的法律属性，，构建产权清晰的数据管理规制。。

四是，，，
，完善数据产权供给制度。。
。完善数据产权在市场监测、、、、申请审批、、
、、技术路线
、、侵权认定等不同阶段与环节中的数据供给制度，，，强化数据资源的支持。。但是，，，有限的数据资源极大地限制其进程。
。。现阶段
，，
，国家知识产权局提供了大量且丰富的基础数据。。《“十四五”国家知识产权保护和运用规划》指出，，，要加大知识产权基础数据开放力度
，，，，促进数据资源共享。。。。《知识产权强国建设纲要（2021-2035年）》提出要加强知识产权数据标准制定和数据资源供给。。。
。因此
，，为了满足对基本知识产权信息公开的需求，，需要在确保数据安全的前提下扩大数据供应的领域和途径，
，提升基本知识产权信息的公开程度
。。
。。

五是，，，，加强数据产权国际合作。。
。虽然许多国家和地区支持在其司法管理领域内容许数据跨国传输，，，
，但一般而言，，出于对个人信息保密、、、国家安全和数据本土化需求的考虑，，此举往往被极大限制。。
。数据产权是国际数据资产协同的核心部分，
，不仅为国际商品、
、、、科技、、服务顺畅跨境传递提供了基础条件，
，，也构成了国际知识产权制度框架下的重要组成部分，，，，同时也是开展司法执行合作的基础保障。
。。
。各国政府和区域组织应适应满足数据要素的需求，，加强数据跨境流转的协作。。。

转自中国经济网

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