摘要：随着数据作为生产要素的重要性日益凸显，数据产权成为数据要素市场培育发展中最基础最核心的关键问题之一，构建数据产权制度是加快数据要素市场培育发展、构筑全球数字经济竞争优势的必然之举。目前，全球数据产权制度仍处探索阶段，我国多地也在初步开展数据产权制度建设，随着数据产权制度高度依赖的技术日益创新，数据产权制度建设面临一些难题，如，数据生产过程涉及多类不同主体，分类分级确权细则有待完善；各地各部门数据确权授权实践差异显著，制度建设有待补齐；数据要素开发利用较为复杂，技术手段亟待攻关突破。在数据产权制度构建中，应遵循防范过度保护、公平与效率等原则，明确界定和划分数据产权，进而形成时空相异、主体相异的数据确权框架。同时，要加快数据要素领域立法进程，从根本上解决数据产权界定难题；逐步建立兼顾公平与效率的数据产权制度，实现数据要素精准确权；加快多模组全流程的数据确权技术创新，实现数据可查可溯源。
数据产权制度是确保数据要素市场有序运行的基础性制度。2022年12月，中共中央、国务院印发《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”），明确提出探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通。数据产权制度属于我国在全球首创的制度设想，需要根据数据来源，区分数据主体间的关系，通过法律形式严格明确产权归属规则。另外，从数据主体看，现有的几种数据类型可划分为个人数据、企业数据、公共数据。数据产权制度就是在数据采集、加工、处理、流转、交易等过程中，确立个人、企业、政府各类行为主体数据权利的制度。
一、数据产权制度发展现状
（一）全球数据产权制度仍处于探索状态
从国际看，国外通过立法对数据权利构成开展了一定探索，但全球范围内尚未就数据产权规则形成共识。美国采用的是分散式立法模式，这种模式以财产权为导向，更注重保护美国既得利益，认为个人信息在理念上被默认为个人财产，并分行业颁布数据相关的法律法规，不同行业、不同经济部门的企业受到的各种隐私规则和法规约束也不同，形成了“部门立法＋行业自律”的产权体系。欧盟采用统一立法模式，在规避财产权、经营权、所有权等提法的基础上，有效推动数据市场发展的做法值得借鉴。欧盟《通用数据保护条例》《数据法案》均明确了个人数据的访问权、被遗忘权和可携带权等，但并未规定个人数据具有财产权。德国发布《德意志联邦共和国著作权与邻接权法》为非独创性数据库的邻接权提供了保护，该法律在数据的获取、校对、呈现等方面强调了数据库制作者享有的权利具有排他性，不能随意复制、发行、公开再利用数据库相关内容，以确保数据库制作者的合法权益。日本并未就数据权属出台相应的法律，但在《日本反不正当竞争法》中增设“限定提供数据”条款来保护数据主体的权益。总体看，不同国家对数据要素市场建设的侧重点存在差异，采取的产权运行规则也有所不同，尚未形成统一的制度标准。
（二）我国多地初步探索数据产权制度建设
数据权属通常被划分为数据人格权、财产权和国家主权三大类别。2021年，我国颁布的数据安全法和个人信息保护法从立法角度解决了数据国家主权和人格权的问题，但因认知分歧和立法滞后等因素产生的影响较大，法律对数据财产权目前还没有明确的界定，与之相关的法律制度仍处于探索阶段。从地方实践探索看，各地在其数据要素相关文件中对数据产权制度做出了一定部署，甚至有的地区出台专门探索数据确权的制度。如，最高人民法院于2020年向北京市高级人民法院下发了《关于协助做好数据产权司法保护调研工作的通知》，要求结合数据产权纠纷典型案例，收集数据产权立法实践中面临的问题，了解数据产权基本规律及行业实际需求；国家知识产权局在上海、深圳等地开展数据知识产权保护试点，浙江省发布了《数据知识产权质押服务规程》，力争在立法、存证登记等方面探索有效经验；广东、广西在数据要素市场化配置相关文件中均明确指出探索建立公共数据资产的确权登记、评估制度；湖北鄂州发布了《鄂州市数据确权管理制度》，对数据产权进行了界定，解决了个人隐私、企业权益和公共安全问题；深圳市发展改革委发布了《深圳市数据产权登记管理暂行办法》，规范数据产权登记行为，保护数据要素市场参与主体的合法权益，促进数据作为生产要素的开放利用。此外，贵州、河南等地区采用数据确权平台的方式，积极探索数据产权制度建设。总体看，尽管部分地区已经进行了初步探索，以财产权益保护数据主权，但在实践中仍难以解决数据确权困局，数据确权仍需要中央与地方上下联动协同探索解决。
（三）数据产权制度高度依赖的技术保障逐步探索
数据与其他传统生产要素不同，无法脱离技术而独立存在。同时，技术是数据确权的重要手段。近年来，业界就数据确权技术不断展开探索，现已开发出包括数据引证技术、数字水印技术、可逆隐藏技术、数据溯源技术、电子取证技术等多种确权技术，把标识信息内嵌于数据载体，通过保密通信、版本保护、产品标识和文件真伪鉴别等途径对数据产权进行保护。一旦发生产权纠纷，可以将标识信息提取出来进行检测，从而证明版权的归属。清华大学研究团队基于新型密码技术和经济学机制设计了一套数据确权与交易的关键技术，该技术融合了现代密码技术和无法变更的数据库技术，有助于实现数据的权属声明、无争议送达及交易的可追溯性等功能，不仅可保证数据交易的安全性，也可提高数据交易的时效性。GDF基金会推出的区块链平台GoodData区块链集成了众多高效、先进、前沿的技术，包括共识机制、加密算法、分布式数据存储和点对点传输等技术，并应用数字身份与相关主体关联进行数据确权，解决数据互信问题，以满足数据的管理、转移和交易需求。其中，基于区块链的智能合约技术，通过规定数据使用条件和权益分配等方面的具体细节，可实现数据产权的自动化管理。IBM公司开发的数据加密标准、算法密钥等，通过对数据进行加密，保证数据的隐私性和全面性，从而防止数据被非法访问或篡改。鸿翼ECM文档云帮助企业和个人对数据进行全生命周期的安全管理，有效保护数据的安全性和隐私性，可保证数据产权的有效实施。
二、数据产权制度建设面临的难题
（一）数据生产过程涉及多类不同主体，分类分级确权细则有待完善
与土地、劳动力等要素相比，数据要素具有权属动态性、价值非均质性、主体非竞争性等特殊属性，这些属性决定了其生产过程具有多重性。从产生条件看，数据的生成几乎不需要特定条件，首先各类数据的用户将产生海量数据，再根据数据对企业的使用价值进入下一个生产阶段，这一阶段数据可能进入企业内部进行再生产，或者作为商品直接出售。看似简单的生产过程，不仅包含了原始数据提供者的数字劳动，还包含了对数据进行的采集、存储、清洗、应用、加工的数字技术劳动。数据确权是理清不同数据主体之间的权利关系，以法律方式明确产权归属的重要手段，但在市场利益驱动下，就会产生各种各样的利益纠纷。如，新浪微博诉“脉脉”一案、腾讯和华为的数据之争等，本质上都是由于分类分级确权细则不明确，导致企业之间出现数据归属争议。“数据二十条”按照数据主体来源，将数据分类为公共数据、企业数据和个人数据，但没有明确数据分级规则，也未明确在共有产权数据的复杂情形下，不同主体间数据权属该如何界定。尤其是多主体围绕网络平台协同参与、配合生产的数据，如何在数据授权和后续活动中保障各方权益，急需研究制定更为科学的数据分类分级确权规则，以有效界定不同主体对数据的权利边界。
（二）各地各部门数据确权授权实践差异显著，制度建设有待补齐
“数据二十条”提出的数据产权结构性分置理念，指明了数据确权授权的制度基准，但缺少可实施的具体操作步骤。当前，广东、广西等地大力探索数据要素市场化配置，深圳、上海等地在数据立法方面取得积极进展，但对数据分类分级确权授权仍处于探索阶段，各地数据分类分级确权授权的基础条件和模式特色差别较大。同时，各地数据产权探索相对独立，且一般都聚焦于某一个方面，有的探索数据知识产权质押服务，有的探索数据确权管理制度，有的探索数据产权登记管理，有的探索数据确权平台，数据产权的探索内容与探索形式不一，较难在制度层面形成共识。业界对数据产权的理论基础认识也不统一。有的认为数据产权属于一种新的权属形态，与现有的物权和知识产权有很大不同；有的认为数据与知识产权制度的保护客体具有天然的联系，两者具有辩证统一的关系，可以充分发挥知识产权在数据基础制度中的作用，逐步完善体现中国特色的数据产权制度体系。
（三）数据要素开发利用较为复杂，技术手段亟待攻关突破
随着数据要素交易场景的不断延伸，数据交易模式不断创新，交易中涉及的产权主体越来越多，权属流转也更为复杂，技术发展水平相对滞后于数据要素的市场交易，而这种滞后对市场健康发展所产生的不利影响是多方面的。如，影响数据交易的可靠性和安全性，从而引发交易市场信任问题；增加数据交易的成本和难度，从而降低市场交易的效率和活跃度；技术保障的落后难以满足国际化交易的需求，限制市场的全球化发展。因此，数据产权制度技术保障和数据交易市场之间的滞后问题需要引起重视，这也意味着数据产权技术也面临更大的挑战。尽管各种保障技术已取得不少成果，但数据安全技术发展时间较短，其中涉及的技术手段与问题解决方案尚不成熟，其发展滞后于市场交易，并且缺乏应用实践，难以高效满足数据的安全需求。如，字段打标签技术和数字血缘追踪技术数据等仍处于研究发展阶段，大规模落地应用还需较长的时间。从技术支撑领域看，现有政策将解决数据分类分级确权授权的重点集中在制度层面，而对于实操的核心——可信技术工具创新应用缺乏相应指导，仅在个人信息保护方面涉及技术手段创新。为有效推进数据确权授权，有必要在公共数据和企业数据管理中，加快建立以区块链等技术为核心的创新应用示范，以确保数据来源可信且不可被篡改。
三、数据产权制度建构的主要思路与原则
大数据技术实现了“海量数据”与“价值关联”的融合，在海量数据的集合下，单一数据较为微弱的产权属性也呈现出新的经济价值。在数据产权制度构建中，应遵循防范过度保护、公平与效率等原则，明确界定和划分数据产权，进而形成时空相异、主体相异的数据确权框架。
（一）总体思路
数据产权界定是实现数据要素有效配置的基础，数据确权的关键在于处理好数据生产过程中涉及的原始生产者、数据发掘者、集合者（采集者）与控制者之间的关系。数据作为一种非实体的可重复交易和使用的商品，经常出现未经合规授权就被采集、存储、传播、加工和凑集交易的情况，导致数据生产者的权益受到侵犯、隐私被泄露，所以个体存在对隐私保护和商业秘密保护的需求。因此，在数据产权制度建设中，一方面，需保障数据赋权主体在数据使用和流通方面的有效性；另一方面，也要维护国家和社会安全，保护个人隐私，避免数据垄断等不正当竞争现象。同时，应从明确数据客体承载的权利层面出发，把价值导向作为数据产权确权的主导方向，推进数据的自由流动和市场的高效交易。总体看，在数据产权制度构建时应通过分层分类，动态管理原始数据与衍生数据的产权确定，其中衍生数据包括集体数据、脱敏建模数据、AI数据等各个类别数据，逐步形成全面覆盖数据生成、收集、使用等全流程的确权体系。
（二）基本原则
1.分类原则。数据权利的确立和相应保护机制应在准确的数据产权认定和分类基础之上创立。数据类型不一，其权利结构会有明显的不同，因此只有着重注意数据类型和数据处理阶段的异同，才能划分出清晰的数据产权。数据产权主体包括个人、企业、政府等，数据在生产、存储、分析、应用等全生命周期的每个不同阶段，产权主体可以拥有一项或多项基本权利。
2.公平与效率原则。在数据产权划分过程中，应充分把公平与效率作为遵循原则。谁作出了贡献，谁就拥有相应的权利。不管是个人在平台产生的数据，抑或是政府收集的数据，各类主体都在数据开发利用中作出贡献，如果将产权仅配置给一个主体，势必导致利益有失偏颇。可见，数据产权涉及多个主体的场景，必须考虑共有产权，以兼顾不同主体利益。以互联网平台的数据为例，若仅将数据产权划分给平台企业，但个人在数据价值创造中也作出了贡献，长此以往，势必影响个人参与其中的积极性。但划分产权时，若仅考虑公平原则，又会降低数据共享意向，影响数据利用效率与价值释放。综上，兼顾公平与效率是数据产权划分时应遵循的基本原则。
3.有限原则。随着数据来源的日益广泛和模型算法的逐渐优化，即使是匿名化的数据集也有可能反向追踪到用户的个人身份等信息，因此基于个人隐私保护和数据安全，平台企业在对匿名性质的数据集行使持有权时，应遵循有限原则。
4.防范过度原则。虽然数据要素市场发展提出要严格保护隐私性质的数据和公共安全属性数据安全，同时也要注意过度防范数据安全问题。数据一旦被滥用，可能会对社会伦理道德、个人隐私、公共安全等均产生负面影响。因此，应明确数据的使用边界，寻求社会效率最大化和数据安全底线边界。原则上，对涉及个人隐私和国家安全的数据，要守住底线绝不放松；对于实现匿名化、脱敏化、标签化的数据，要加快确权授权，以促进数据流通共享。
5.新型权利原则。数据产权主要包括三种权利，即国家主权、财产权与人格权。其中，数据主权和人格权在相关的法规中被提及，但数据财产权还未在我国法律中提及，即还没有统一的标准对其进行明确规定。与债权相比，数据权不能得到相关法律制度的全面保护，也无法纳入债权标准体系。与物权相比，使用或是再生产数据具有非消耗的特性，同时，数据也不具有“物”上具有的排他性，所以，物权制度对于数据权制度建设的参考意义较小。与知识产权相比，数据采集、暂存、整理等过程不包括明显的数字加工，而知识产权对此的解释力有很强的局限性。从这些方面看，数据财产权具有被定义为新型民事权利的可能。
四、数据产权制度的主要内容
数据产权的构建应从明晰数据客体所承载的权利出发，并将其价值导向定义为推动数据要素自由流动和高效交易，划分个人数据、企业数据和公共数据三种数据在其生命周期不同阶段的权利谱系，清晰界定数据生产者、收集者、分析者、管理者和应用者之间的权利义务关系。
（一）个人数据产权结构及保护
个人数据权由人格权和财产权组成，所以侵害个人数据不仅损害人格隐私，还可能导致财产损失。数据人格权是基于个人信息保护法提出的，旨在保护个人隐私及个人对其信息数据的一系列权利，具体包括知情权、同意权、查阅权、修改权、可携带权、被遗忘权等。个人数据财产权主要包括持有权、使用权、经营权和收益权等。社会广泛认为只有企业集合脱敏模型化后的数据才具有一定的财产属性，但是公司持有的数据资产仍然是从个人信息中积累和分析的产品价值信息。无论信息使用的形式如何，都显示了个人数据的特征，如利用大数据分析消费者的偏好、消费水平等来进行精准营销，或基于地理信息位置分析对相关数据信息形成解决方案等。个人数据不能由数据主体本身以个人隐私保护为由禁止数据开放利用，并不是全部的个人数据都不能公开，对个人数据应进行类型分析。原则上，由于隐私类数据公开后容易对个人的人格与尊严造成损害，所以应对此类数据进行更为严格的保护。
在隐私保护方面，人格权是个人产权的重点。虽然个人并不一定创造数据价值，个人数据可能仅有潜在价值，但收集个人信息超过一定限度，可能导致公民隐私被侵犯，必须设立保护准则加以规范。对个人来讲，更需要关注隐私数据的安全性，防止信息泄露给权利人带来经济或人格损害。所以，个人数据的控制权应被视为数据确权过程中的重点。在权益保障方面，可从政策设计和技术创新两方面入手。政策方面，要尽快明确哪种类型的个人数据可以被哪些主体收集、处理和使用，可以被处理到何种程度，企业是否有权进行交易。在技术创新方面，NFT水印技术可以有效保护原始数据产生者的个人数据权，此外，交易场所提供的数据出生证明可以追溯数据的来源。
综上，原始数据与个人隐私关系较为紧密，应以数据人格权从法律上保护个人隐私；对于脱敏化的个人数据，应在确定可携带权、删除权、被遗忘权等基本人格权的基础上，从权利保护和有效使用的角度，保护个人数据财产权。
（二）企业数据产权结构及保护
单一的个人数据价值并不高，只有将大规模多维度的数据统一在一起才能促使企业挖掘出更丰富的信息。因此，在数据产业发展中，必须对企业开发利用原始数据的创造性活动予以保护，调动数据运营商的积极性，最大程度激发数据要素潜能。在保障个人数据安全的前提下，应建立以数据经营者为重心的产权制度，以收益保障为主，重点关注财产权保护，实现数据处理投入与产出的平衡，鼓励企业投入更多资源建设数据相关系统，使数据经济处于安全稳定的交易环境。
企业类数据的产权主体包括数据集合类公司、数据挖掘类公司、数据中介公司，权属结构主要包括持有权、使用权、经营权、收益权、采集权等。一般来说，数据集合公司有权收集、使用、经营数据并获得收益；数据挖掘公司在通过算法将数据脱敏、匿名和智能化后，可以在权限范围内使用、经营、处置数据并获得收益；对数据交易等数据中介机构来说，虽然没有数据可以供给，也没有能力开展数据加工，但具备数据经营权。此外，企业拥有脱敏化数据、匿名化数据的部分处置权，在某些特定的情景下，数据主体拥有数据挖掘和控制者对数据进行处理的限制权。
为了更好地建设企业数据产权结构，可从法律保障与机制建设两个层面加以考虑。在法律保障的层面，可通过立法将数据使用加工权赋予不同的主体。通过划定不同主体的数据使用范围和方式，将数据安全约束在合法范围内。在机制建设层面，重点做好数据登记，尤其是针对数据持有人和第三方采集加工机构，以保障数据流转应用时合规有序。根据统一的标识码规则，在交易平台上给各个企业的交易账户冠以不同的“身份证号码”，这个号码可以跟踪记录全生命周期的交易项目，即通过这种机制就可以确定数据权属流动。
（三）公共数据产权结构及保护
公共数据主要包括国家宏观数据、公共企事业单位数据。公共数据产权主体大多是政府，也有一部分公共企事业单位，权利谱系结构包括持有权、管理权、使用权、收益权和处置权等。
公共数据是产生于公共空间且带有极强公共属性的数据，可通过行政法规规制并调整公共数据产生、转移、存储和应用的各个环节，以保证国家安全与公共利益。一些整体数据尽管不是国家直接创建或提供的，但这些数据所承载的权益关系需要国家进行检查与管理。如，我国互联网企业在经营过程中产生并积累的众多业务数据就具备一定的公共属性。公共性是数据存在所具备的目的属性，公共利益可通过数据价值体现，这表明应用公共数据的收益应服务于经济社会发展，以实现公共利益最大化。不论数据主体是公有还是私有，公共数据权属具有一定的复合权，且适用于公法体系规则。公共数据是为公共利益所产生的数据，其权属应从公共利益角度统筹考虑。
综上，政府有责任向公众提供属于公共资源的数据。在保护国家秘密、商业秘密和个人秘密信息的前提下，应进一步促进相关数据交流共享。此外，在数据跨境流动中，政府具有维护数据主权的职责，可以拆分为数据管辖权、独立权等。
五、数据产权制度建设展望
数据产权制度不仅能撑起个人隐私保护之伞，锻造国家总体安全之盾，打磨企业数据垄断之刃，也为构建数据要素市场秩序奠定法律基础。加快数据产权制度建设，成为数据要素市场培育发展的关键任务。
（一）加快数据要素领域立法进程，从根本上解决数据产权界定难题
一是加快研究制定数据产权制度。依据个人、企业和政府等不同主体的类型，加快形成科学有效的数据产权制度，有效界定不同主体的数据权利界限。一切通过非法手段获取数据资源甚至给数据资源持有者造成某种损害的行为，将依法承担相应的法律后果，包括民事责任、行政责任及刑事责任。
二是依据不同来源，建构相应的数据权益保护机制。对于企业数据，坚持以公司自治为基础，以竞争法为依据，防止企业数据权利滥用导致整体竞争秩序混乱。建立企业数据授权使用合同机制，明确不同主体的责权利。对于公共数据，加大公共数据授权运营管理探索力度，推动公共数据价值不断释放。对于个人数据，在民事一般法范围内适当改进相关侵权行为认定与评价规则，并根据个人数据敏感程度进行层次化的权益保护，从正反两方面形成个人数据权益民事法规范。
三是分类施策，不断加强数据产权保护的司法保护程序。针对企业和个人数据权益保护问题，聚焦被侵权人提起民事诉讼或仲裁的程序性权利。对于实践中出现的不同诉讼主体实力悬殊的问题，在举证责任分配时对弱势一方的制度性倾斜。针对公共数据领域的权益保护问题，在现有行政程序体系框架内，被侵权人可以通过行政复议或者行政诉讼来维护自己的合法权益。对于对社会主义市场经济秩序造成严重危害、侵犯国家安全、公共安全及个人合法权益的违法犯罪行为，通过刑事诉讼程序来解决相关问题。
四是推动建立数据公证，为数据有序交易提供保障。随着互联网的普及，作品大多以电子化形式呈现，导致《作品自愿登记试行办法》难以满足现行版权确权要求。在此情况下，引入公证制度，作为证明作品创作事实的突破口，对数据确权具有较强参考意义。探索建立数据公证体系，通过数据准入公证、数据泄露公证、数据真实性公证等，保证数据来源合法化，为保障数据主体权益提供有效依据。
（二）逐步建立兼顾公平与效率的数据产权制度，实现数据要素精准确权
一是在数据分级分类的基础上，明确数据资源持有者持有数据资源的范围，并依据法律保护数据资源持有者的合法权益。在数据资源持有权、数据产品经营权和数据加工使用权、数据收益权等分置运营架构基础上，对数据收集、存储、处理等各个环节中各个主体的持有权、使用权和收益权等权利予以规定，从而加快企业数据、公共数据和个人数据的分级分类授权使用。对于个人数据，要重点保护数据的人格权；对于企业数据，要规避使用权滥用，合理平衡高效使用与有效限制；对于公共数据，则需保护好个人隐私信息和企业商业利益，提升公共服务水平，提高公共数据经济价值。
二是明确原生数据持有权和衍生数据使用权的归属问题，即原生数据持有权属于个人，而衍生数据因其经过二次开发，故使用权归企业和政府等开发主体所有。个人数据收益权应依据数据持有权、处置权等，并结合数据要素增值确定获得收益，以体现个人作为原生数据来源的价值；企业数据收益权取决于数据要素的使用权与经营权等，重点关注科学合规的数据价格形成机制，这体现出数据要素市场的交易价值；公共数据的收益权则通过数据公开和共享等形式来实现。
三是不断完善数据登记、信用评估、资产公证等制度和标准规范，满足个人、企业和政府等不同主体的利益诉求。通过“数据登记”的方式解决现阶段数据流通交易权属不清的问题，通过“资产公证”方式以法律形式明确各方权益，保证进入交易数据的合法合规，作为数据要素确权的基本前提。研究制定数据垄断与不正当竞争的规制措施，确保数据要素市场公平竞争与稳步运行。
四是鼓励各地积极探索数据产权制度建设。支持数据要素市场发展基础良好的地区，在数据产权登记、价值评估、产权流转、产权交易等方面先行先试。鼓励企业、科研院所、公证机构等基于自身优势提供专业化数据运营服务，推动数据产权制度在金融、能源等领域加快落地，不断摸索数据产权制度建构的有效路径，为国家数据产权制度建设奠定基础。
五是强化数据要素高质量供给，培育数据要素市场。健全相关政策法规，引导大型央企国企、大型互联网企业探索发展数据流通交易，保护中小企业数据权益。对于公共数据，设计完善授权运营规则，通过制定政策法规加速生成与应用，助力实体经济发展，从而更好地服务于社会公共管理。对于个人数据，引导在充分保障个人隐私和个人数据权益的前提下，鼓励开展个人数据授权使用，发挥个人数据价值。构建多元多层的数据要素市场生态体系，统筹发展数据交易市场，对数据交易规范管理，推进数据交易场所和数据商功能分离。
（三）加快多模组全流程的数据确权技术创新，实现数据可查可溯源
一是利用隐私计算、数字签名等新兴网络安全技术建立数据溯源体系，保证数据在流通过程中可查可信可溯源。支持数据交易机构积极探索数据确权技术攻关，加快区块链在跨链控制、隐私保护等方面的创新应用，为数据确权授权提供有效支撑。
二是搭建数据确权技术共享开发支撑平台，组建数据确权技术产业开发联盟。联合高校、企业、行业组织的力量共同开展数据确权领域关键共性技术的研发，有序推进不同主体之间的成果共享、互通互用，降低数据要素市场供给侧开展数据确权工作的成本。加强区块链、隐私计算、智能合约等关键共性技术的基础研究投入，依托技术共享开发支撑平台，拓展技术在产业组织中的应用场景，并不断对技术进行改进和升级迭代，进而推动相关技术的不断成熟。
三是鼓励发展行业性数据交易平台。对比国外发展较好的大数据交易平台可以发现，“大而全”的综合性数据交易平台往往面临更高的数据合规风险，撮合交易的优势不明显，反而“小而精”的数据交易平台可聚焦擅长领域推出有针对性的推广策略，更容易实现预期的数据交易目标。如，美国数据服务平台Factual主要提供地理位置数据服务。反观国内数据交易平台业务范围较为广泛，比如贵阳大数据交易所涉及教育、法律、交通、医疗等多个方面。可见，研究制定针对性较强的实施政策，引导数据交易平台经营领域更加行业化，可能成为破解国内数据交易困局的必行之策。
四是积极搭建产学研用联盟，将学界理论和业界实践探索二者相结合，全方位开展数据产权确权技术成果转化与行业专项技术研究，针对全球领先数据确权技术，快速学习并引进，为充分发挥交易市场对技术升级的促进作用，优先在数据要素交易市场活跃地区进行先进技术的落地，并致力迭代升级，从而形成“技术研发、系统迭代、成果落地、技术升级”闭环，充分发挥闭环内外优势，构建涵盖多行业、多领域、多平台、多人群、多机构的数据要素确权体系，打造数据产权生态圈。
作者简介：王伟玲，中国电子信息产业发展研究院研究员。
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