数据是数字经济时代的核心生产要素。培育数据要素市场、探索数据保护和数据利用机制，对推动经济高质量发展、把握未来国际竞争制高点具有至关重要的意义。作为新型生产要素，数据具有非稀缺性、非排他性、价值可变性、权属复杂性等特征。在挖掘数据要素价值、推动数据产业发展的过程中，数据的采集存储、开放共享、交易流通等关键环节面临着诸多挑战。淡化数据权属争议，构建数据标准与价值评估体系，加快建立多层级数据要素市场，探索数据分类管理与授权使用，是兼顾数据保护前提下最大化挖掘数据价值的可行路径。

一、数据基本概述

数据、数据资源、数据要素三个概念的内涵各有侧重，但外延相同，所指对象也基本相同。挖掘数字经济核心生产要素的价值，重点是基于外延的一致性推进数据的保护与利用。

（一）从探索利用角度，数据相关概念外延具有一致性

1、数据

一般认为，数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物未经加工的原始素材。1989年Ackoff提出DIKW模型，D指数据（Data）I指信息（Information），K指知识（Knowledge），W指智慧（Wisdom） 。即从数据中可以提取出信息，从信息中可以总结出知识，从知识中可以升华出智慧。实际上，信息、知识和智慧均属于数据的范畴，是“更高阶”的数据，隐含了数据价值链的演进过程。

2、数据资源

数据资源是指客观存在、可用于开发的数据。一般认为，资源是被人类开发和利用的物质、能量和信息的总称。2023年发布的《中华人民共和国数字经济促进法（专家建议稿）》中，定义数据资源是指以电子化形式记录和保存的具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合，包括公共数据和非公共数据。

3、数据要素

在强调数据作为重要生产要素的当下，数据要素在各类场合出现得愈加频繁。信通院《数据要素白皮书2022》中提出，数据要素是在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，即数据要素是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，可包括投入生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识。

（二）数据与其他生产要素的关系

数据作为新的生产要素并不是孤立的存在，而是与其他传统生产要素具有诸多关联性。一方面，数据要素与其它要素存在既互补又替代的关系。从互补性来看，数据对其他要素资源具有乘数作用，有助于提升全要素生产率，如数据对先进制造等行业的赋能；从替代性来看，数据对其他生产要素又产生一定替代效应，如AI对工作岗位中人的替代、虚拟现实对土地等实体资源的替代等。

另一方面，不同阶段数据对其他要素的联动效果不同。基于数据要素在不同层面对其他要素的协同联动机理，可分为三个基本层面：（1）基础层：数据要素并不是以一种独立的要素形态存在，而是为其他要素在实体经济中融合提供支撑，表现为产业数字化发展等；（2）支撑层：数据开始作为独立的生产要素全面融入实体经济运行之中，是数字技术被实体产业应用和产出的结果，带来产业的产出增加和效率提升，表现为数字产业化发展、数据产品及服务出现等；（3）整合层：数据的作用将进一步体现在对要素市场的转型提升，实现对生产要素流转的全面数字化、智能化改造，表现为元宇宙、数字孪生等全面发展。目前，数据对其他要素的联动正处于基础层到支撑层的阶段。

二、国外的数据保护与利用趋势

全球各经济体充分认识到，只有把握新一轮技术革命带来的历史性机遇、搭上数字经济的高速列车，才能使经济社会重焕生机。因此，各国和地区纷纷加强数字经济领域政策法规和标准的制定，根据各自特点与现实需要积极探索数据保护与利用机制和路径，力争在激烈的全球数字经济竞争中占据一席之地。

（一）美国：着眼全球市场，力求确保竞争优势

一方面，在关键领域提前做好战略布局。发布《大数据研究和发展倡议》《美国数字政府战略》《5G加速计划》《维护美国人工智能领导力的行政命令》等战略计划，充分发挥政府的引导支持作用，确保本国数字经济产业发展的核心优势。另一方面，为本国企业在全球市场中保驾护航。2016年7月，美国贸易代表办公室成立“数字贸易工作组”，不遗余力地推行数据跨境自由流动，同时在WTO、G20、APEC、OECD等国际机制推崇数据跨境自由流动、源代码保护等主张，并签署美墨加贸易协议（UMSCA）和美日数字贸易协议以实现其利益诉求。

美国为了支持全球性数字平台企业的发展，总体上鼓励数据利用，对于个人数据保护采取分散立法模式，目前没有一部统一的个人信息保护法，而是根据个人信息的具体内容进行分业监管，根据个人信息主体类型施加不同力度的保护。如加州颁布的《2018年加州消费者隐私法》（CCPA），虽然顺应全球加强个人信息保护立法的潮流，但仍然保持了对产业利益的强烈关注，继续沿用选择退出（opt-out）模式，即除非用户拒绝或退出，公司可继续处理用户的个人信息。

（二）欧盟：规则优先，重视数据治理和反垄断

欧盟有很好的数字基础设施和很强的经济实力，但缺乏领先的数字企业。为扭转这一局面，欧盟围绕数据保护、公民数据权利、数据安全和网络安全等出台多项法规制度和战略政策，意图以规则为前锋，打压在欧盟经营的大型互联网平台企业，推动构建欧盟统一数据空间，吸引全球数据，并把握未来数据规则制定权。

一是引领全球数据治理规则。欧盟于2018年发布的《通用数据保护条例》（GDPR）奠定了个人隐私保护、跨境数据流动等多方面的数据治理法律框架，并引发澳大利亚、印度、巴西、加拿大等多国效仿。同时，欧盟发布了《建立一个共同的欧洲数据空间》《非个人数据在欧盟境内自由流动条例》《欧洲数据战略》，积极促进欧盟内部数据流动和数据开发，增强欧盟数据主权。二是引领全球数字平台治理规则。2020年12月，欧盟公布《数字市场法案》和《数字服务法案》草案，明确了大型数字平台垄断问题的界定和处罚规则，规定了数字服务平台在内容审查、“算法公开”等方面的义务，不断加强对数字平台的监管。

（三）东盟：先加强数据保护，再推动数据流动和应用

2016年以来，东盟围绕建立统一的网络安全和数据流动标准，开展了一系列制度探索，希望以数字一体化来推动政治经济一体化的进程。

一是强化顶层设计。发布《东盟数字一体化框架》《东盟数字总体规划2025》等政策，提出建设数字基础设施、电子政务、数字服务市场、加强数据保护等，致力于提升数字技术和服务能力、增强网络安全水平、强化数据保护。二是加强成员国制度法规指引。出台《东盟个人数据保护框架》，提出了以“知情同意”原则为基础的个人数据保护框架，供成员国结合本国国情完善有关法律。三是加强企业数据管理和流动指引。2021年，出台《东盟数据管理框架》和《东盟跨境数据流动示范合同条款》，前者为东盟成员国内企业建立数据管理系统提供非约束性指南，后者为企业间数据传输提供了合同模板，明确了数据输出方、接收方的义务。

三、我国数据保护与利用存在的问题

我国数据要素市场总体呈现保护为主、利用不足的特征。数据全生命周期中关键环节的卡点问题阻碍了数据利用，抑制了数据要素市场的活跃。数据类型种类繁杂且往往相互交叉包容，边界难以明确界定。加之数据的权利体系不同于传统物权，涉及政府、企业、个人等多个主体，权责界定与划分难度大。数据安全问题在不同法律和规范之间存在模糊地带，进一步增加数据产权界定难度。在数据全生命周期中，采集存储、开放共享、交易流通、要素融合、跨境流动等关键环节也面临不少堵点，具体包括以下五个方面：

（一）数据采集存储：采集标准不统一、存储分散利用率低

我国数据采集的标准化还处于起步阶段。各行业数字化程度差距大，不同行业需要适配各自业务和场景，数据采集标准差异也很大。伴随技术进步，数据采集标准需随之调整，标准化是一项不断完善的长期工作。数据存储方面，受以往管理方式等因素影响，传统数据中心存在存储“烟囱化”，数据中心设备林立、数据孤岛现象普遍存在。数据基础设施的管理效率低，运维操作复杂、耗时耗人，已不能满足现有海量数据业务需求。云存储数据云化整合难，多云之间形成孤岛，云原生存储服务和传统企业存储之间融合困难，资源利用率低。各存储设备之间数据流动困难，数据价值提取难度大，当前只有不到40%的存储资源得到有效利用。

（二）数据开放共享：市场化程度低、数据资源对接难

一方面，在主管机构职能条块分割的影响下，公共数据资源的调度欠缺统筹管理，数据共享渠道不畅，壁垒仍难打破。这使得公共数据开放市场化程度低，增值步伐缓慢。大量优质的公共数据资源存在于政府、事业单位或者一些国资企业，不能、不想、不敢也不知道怎么开放共享，数据市场化、产业化开发利用难以实现。另外一方面，政企之间数据资源对接困难较大。企业出于对用户隐私保护和商业利益的考量，向政府开放数据的意愿较低。受制于法律法规、技术标准和交易机制不完善等问题，大部分企业数据的开发利用普遍以“体内循环”为主，部分大型企业集团将有关数据及产品、服务与企业集团内的相关企业进行交易和共享，形成数据开发利用内部生态系统，例如一些大型互联网平台企业，但同时也易引发数据安全、个人隐私保护等方面的风险和挑战。

（三）数据交易流通：权责不明晰、保障不足、模式不清

各地已建立一定数量的数据交易平台，但成效不明显。一方面是大数据交易平台市场认可度低，徒有平台、鲜有交易，陷入停滞；另一方面是市场对数据有需求但缺少供应商。目前主要存在的问题，一是权责界定不清，数据交易缺乏基础。目前，相关法律法规对数据保护提出了较为原则性的表述，对最为关键的数据产品合规问题、数据权属问题，以及供给方、平台方、需求方的责任界定并不明晰。二是数据交易模式不清晰，一味投资数据平台可能造成浪费。前期政府主导的数据交易项目基本陷入停滞，在找到市场接受的商业模式之前，地方盲目布局建设数据交易所、投入巨资，可能形成新的浪费。三是企业数据利用“黑箱”可能形成数据垄断。企业间数据共享存在隐蔽、不透明等特点，对掌握了海量用户数据的大企业，若不能对其数据共享和交易进行有效规制，则容易形成数据垄断，将会危害个人隐私、消费者权益、国家安全和实体经济发展。

（四）数据要素融合：统筹协调不够、融合作用还有待考验

推动跨行业、跨区域、跨部门的各类数据要素融合，是一项复杂的系统工程，既有宏观的政策法规问题，也有微观的技术探索问题，主要存在以下几个方面的挑战：一是促进数据要素融合发展的相关措施、规则仍在探索中，政策不确定性拉高了探索成本。二是跨行业、跨领域、跨部门的统筹协调难度大，数据要素融合应用面临兼顾不同行业和领域数据管理差异的挑战。三是数据要素融合涉及政府部门、企业、行业协会等多方主体，这些主体的数据治理能力水平影响着数据的供给质量和融合效率。四是多方计算、联邦学习等促进数据要素融合应用的新技术手段，仍需要进行进一步的技术安全性、风险评估。

（五）数据跨境流动：准备条件不充分，实践仍需时日

数据跨境流动细则逐步完善，达成流通实践仍有难度。一是数据分类分级体系尚不健全，自由贸易试验区推行数据跨境流动缺乏基础。我国尚处在数据分类分级标准的探索阶段，对数据分类分级办法的基础规定仍属于原则性规定，内容相对粗疏笼统，不够具体化。二是数据跨境流动规则不成体系，相关规定散见于各种法律、行政法规和部门规章中，增加了执法的难度。三是数据出境管制办法缺乏灵活性，无法兼顾安全和效率。此外，国际上主要经济体对数据主权、执法权的争夺，加之各国法案相冲突等复杂局面，也增加了数据跨境流动实践的难度。

四、加强数据保护与利用的主要路径和政策建议

当前，要促进数据利用需暂且搁置淡化数据权属、数据产权争议，着力研究探索数据流通、流转规则。以保护数据安全为前提，以制度规则体系和保障措施体系为支撑，构建多层次的数据要素市场，推进数据资源开发与价值利用。

（一）淡化数据权属之争，数据价值利用先行

数据产权界定是数据要素市场建设的基础性问题，贯穿数据全生命周期的各个环节。从全球范围看，数据产权的界定仍是巨大难题。从释放数据要素发展潜力的角度出发，在做好个人、企业等各方权益保护的前提下，尽量淡化产权归属，推动数据利用，是当前较为可行的做法。

一是暂时搁置数据权属争议，以数据应用为先。数据的一个重要特征是非排他性，若将产权赋予某个数据主体，就会产生排他性。在现有理论与实践基础上，主张过强的数据排他权制度设计不利于数据产业的战略发展，建议在保障数据安全的基础上，把握个人数据应用与保护之间的平衡，搁置数据产权争议，并设立企业数据的利用与分享准则，以推动数据的开放流动与开发应用。二是根据数据多重属性赋予新型权利体系。传统权利中每种权利都不能完全覆盖所有数据类型，比如人格权针对的仅是个人数据，知识产权只能覆盖具有创造性的数据。或可尝试建立一种双层权利体系，底层是基础数据权利，上层是增值数据产权，并在区分个人信息和数据资产的基础上，进行两个阶段的权利建构：对于用户，应在个人信息、初始数据层面，同时配置人格权益和财产权益；对于数据经营者（企业），基于数据经营和利益驱动的机制需求，分别配置数据经营权和数据资产权。

（二）构建数据标准，建立多层级数据要素市场

在加强个人信息保护以及不损害公众、企业和个人等利益的前提下，可暂时搁置数据权属争议，探索以一级要素市场（原始数据）及二级要素市场（数据产品和服务）为形式的授权运营模式，推进各类数据的确权授权。具体来说，一级要素市场主要由国家或地方政府主导进行管理，代表全体公众利益并代为行使相应授权等权力，通过建立授权运营平台及相应国有全资运营公司，开展底层原始数据的采集汇聚、基础治理、数据脱敏及资源供给等基础工作。二级市场主要采取政府指导下的市场化运作，利用一级市场提供的数据资源开发相应数据产品和服务，实现数据交易流通、融合应用等，可由市场化公司根据具体应用场景向一级要素市场的授权运营平台进行申请。

（三）分类分权管理，探索数据价值差异开发

不同类型数据的法律属性存在差异，数据产权归属也随数据类型有较大变化，应针对不同类型数据进行不同方式的数据价值开发。按照产生数据的主体和数据的来源，可将数据大致分为个人数据、企业数据和公共数据三类。“数据二十条”也明确指出根据三大不同数据分类，分别界定各环节参与方的权利，建立三权分置的产权运行机制。在公共数据方面，应统筹政务数据共享和公共数据开放，探索建立数据开放共享清单管理机制、编制公共数据开放分级分类指南等，目前各地方政府正在大力推进公共数据开放平台建设，未来还应探索构建国家公共数据开放平台以整合不同地方平台。在企业数据方面，可发挥国有企业带头作用，目前国务院国资委正在开展央企数据产权利用与保护研究。在个人数据方面，应以金融数据、医疗健康领域数据为重点，做好个人数据保护与利用的关系平衡，探索建立个人信息数据确权授权机制，对重要的个人数据领域探索成立数据运营第三方平台。

（中国联合数据）