一、數據所有權的迷思

我們常常以為，自己創造的數據就如同自己的孩子，理所應當歸自己所有，但是當考慮數據資產入庫的時候，你會發現，數據所有權貌似并非那么簡單明了。企業、平臺、甚至政府，都可能在其中扮演重要的角色。

那么，究竟誰才是數據的真正主人？

傳統大陸系法律框架，像一件精美古董，寶貴且歷經各種案例磨礪，當面對數據所有權這一現代議題時，它更多側重于守護數據所有者的權益：一旦被侵犯應如何處理，這方面不應該因為數據已為生產要素而減弱，恰恰相反，如何持續加強個人隱私保護需要法律框架的持續進化。

但在數據的有效流通與利用這個規范領域卻是一個新領域，如果只有通過法律做約定，那么仿佛將數據鎖在了一個固定的框架中，法律約定越多，越會限制它的活力與潛力。

那么，如何為數據的價值發揮打開一扇新的大門，讓它既受到保護，又能自由流通，實現價值的最大化呢？或許，我們可以從“三權分置”的數據產權結構中汲取靈感。

既確保數據的所有權得到尊重，又為其流通和利用提供足夠的空間。

參考深圳的數據產權登記實踐反思：

1、創新性的數據產權登記制度：

將數據產權登記納入法規框架，為數據資源的權益保護提供法律依據。

涵蓋數據從產生到消亡的全生命周期，確保數據產權的清晰明確和可追溯性。

2、“三權分置”的數據產權結構模式：

通過管理權、使用權和經營權的分離，明確不同角色在數據產權中的定位與職責。

促進數據的流通和利用，實現數據價值最大化。

3、數據產權登記體系的建立：

建立數據要素流通各環節分別登記的體系，包括首次登記、許可登記、轉移登記、變更登記、注銷登記和異議登記等。

提供數據產權的權威證明，為數據交易和數據共享提供基礎支撐。

4、推動數據共享協議的簽署：

加強不同部門和組織之間數據共享利用聯絡機制。

這種跨組織的數據共享機制，就像是為數據打開了一扇扇窗戶，讓數據能夠在不同組織之間自由呼吸，實現業務協同和合作。

提高數據整理分析能力，逐步擴大數據共享范圍，維護數據安全。

5、促進數據交易平臺的建立：

為數據交易提供市場平臺，促進數據的價值轉化和流通。

提供數據合規認證、數據公證、數據保險等服務，增強數據交易的公信力和安全性。

6、鼓勵企業參與和市場創新：

探索成立大數據交易平臺，鼓勵企業積極參與數據交易平臺建設。

創新數據交易模式，強化市場監管，推動數據市場的健康發展。

7、提升數據產權保護意識：

通過數據產權登記和數據交易平臺的建設，提高社會各界對數據產權保護的認識和重視。

為數據所有者和使用者提供更加明確和可靠的法律保障。

二、所有權與資產化博弈

在推進數據資產化的征途上，我們面臨著所有權、安全、隱私和利用等多重挑戰。

如何巧妙地走好這條“鋼絲”，確保各方權益得到妥善保障，同時又不妨礙數據的流通與價值實現呢？

1、法律定界，明確權責

法律是保障各方權益的基石。

我們需要不斷完善相關法律法規，為數據資產化提供明確的法律指引。

例如，國家出臺的《數據安全法》就很好，為數據處理活動設立了規范，也為個人和組織權益提供了保障。這方面應繼續完善。

2、技術護航，安全為先

技術創新是確保數據安全和個人隱私的關鍵。借助安全多方計算、聯邦學習等先進技術，我們可以在保護數據的同時，實現其有效利用。

這些技術如同“隱形護盾”，既讓數據價值得以發揮，又保障數據的安全性和可靠性。

小知識Tips:

*安全多方計算是一種保護隱私的協同計算方法，它讓互不信任的參與方在無需可信第三方介入的情況下，安全地計算共同約定的函數。在此過程中，每個參與方只能獲得計算結果，而無法窺探到其他實體的輸入信息。

這種計算方式具備輸入獨立性、計算正確性和去中心化等特點，因此在電子選舉、投票、拍賣、秘密共享和門限簽名等場景中發揮著重要作用。

*聯邦學習則是一種創新的分布式機器學習技術，旨在打破數據孤島，釋放AI應用的巨大潛能。在聯邦學習中，參與方可以在不透露原始數據和加密數據細節的前提下，通過交換加密的機器學習中間結果來實現聯合建模。

這種方式既促進了AI應用的發展，又確保了數據的安全性和隱私性。根據數據的不同分布特點，聯邦學習可以分為橫向和縱向等多種形式。

3、分類確權，明確歸屬

針對不同類型的數據，我們需要建立分類分級的確權授權制度。這就像是給數據“上戶口”，明確了公共數據、企業數據、個人數據等各自的“家底”和“歸屬”，為解決所有權爭議提供了清晰的路徑。

4、強化治理，雙管齊下

數據治理和安全治理是確保數據資產化健康發展的重要保障。我們需要通過技術手段和管理措施，確保數據的安全使用，防止數據泄露和隱私侵犯。這要求我們在確保數據流動的同時，也要守護好數據的“家門”。

5、平衡發展與保護

在確保數據安全的前提下，我們需要探索數據利用和隱私保護的平衡點。數據發揮最大價值的前提是確保個人隱私和數據安全不受侵犯。這點相當重要，公民權是不能被侵犯的。

三、潛在的利益糾葛

隨著數字經濟的蓬勃發展，數據已成為企業和個人競相爭奪的寶貴資源。在數據交易和個人信息保護的背后，隱藏著復雜的利益糾葛。首先，企業在數據權益上的定位和保護面臨法律挑戰。

這不僅關乎企業自身的利益，更關系到整個行業乃至社會的利益平衡。當數據競爭從產品市場轉向要素市場時，關于數據競爭的正當性邊界仍存在爭議，各方在數據所有權問題上的利益訴求很難一致。其次，個人數據的財產價值在互聯網商業模式中變得隱形。

每個人的數據都有潛在價值，并且其具體價值的體現和分配將以巨量數據的形式、通過各種商業模式和市場需求而釋放。《中華人民共和國個人信息保護法》的實施，標志著我國個人信息保護立法體系邁入了新的階段，這里面強調了個人在數據權益保護中的核心地位。最后，數據要素市場政策的不斷探索和難題待解，以及數據資源化下的競爭不確定性，都揭示了數據所有權的復雜性和多維性。

這是一個涉及經濟、道德和法律等多個層面的利益問題。在追求數據價值的同時，我們必須審慎處理各種利益沖突，確保數據所有權在法律的框架內得到合理保護和利用。

四、探索數據所有權模式

數據所有權，簡言之，即是對數據資源的占有、使用和支配的權力。

1、注意合法性風險：要推動數據資產化，必須審慎考慮數據開發利用可能帶來的隱私泄露、侵犯和安全風險，同時平衡法律對數據利用的管理與保護公眾安全的需要。

2、探索數據產權結構性分置制度：當前數據所有權歸屬的問題仍存在爭議，特別是在個人與企業之間。為解決此問題，我們可以借鑒“三權分置”的思路，明確界定數據生產、流通、使用過程中各參與方的合法權利，如數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等，通過合同、協議等方式進行責任界定，保障各方權益的同時促進數據流通和使用。

3、加強數據資產管理：通過制定相關法律，明確數據資產的定義、評估及交易規則，并加強監管，確保數據資產能夠安全、高效地流通。

4、推動數據共享協議：探索數據共享模式，消除信息孤島，促進業務協同，實現數據效益最大化，如國家統計局與國家醫療保障局簽署的數據共享利用合作協議。

5、完善數據交易平臺：通過國有數據交易平臺如貴陽大數據交易所，提供數據合規認證、數據公證等服務，促進數據流通交易，建立全國一體化的數據交易市場體系，加快數據要素價值轉化。

最后我們看看，美國和歐盟在這個領域是怎么干的？

五、歐美實踐參鑒

美國是怎么干的？

美國在數據資產的確認和計量方面，通常遵循一系列特定的會計準則和指南。

這些準則和指南往往由行業協會、專業組織或監管機構制定，以滿足行業特定的需求。跟企業類似，真正的數據需求與源頭要從業務方向找。

有幾個重要的準則和指南值得關注：

1、數據保護法規：如《隱私權法案》等，這些法規主要關注數據的安全和隱私。它們不僅要求企業保護數據資產，還可能影響數據資產的確認和計量，例如，為保護數據資產而進行的投資可能會影響其價值的評估。

2、公認會計原則（GAAP）：GAAP由FASB制定，它涵蓋了一些適用于特定行業的會計準則，其中包括關于無形資產的確認和計量，這對數據資產的確認和計量具有指導意義。

3、國際財務報告準則（IFRS）：IFRS是國際性的財務報告準則，IFRS中關于無形資產、軟件開發成本等方面的準則也涉及數據資產的確認和計量。

4、《證券法》與《證券交易法》：這兩部法規要求上市公司公開披露其財務狀況。因此，如果數據資產對企業的財務狀況有重要影響，企業必須在財務報告中披露相關數據資產信息。

美國的數據資產化的難點：

在美國，由于數據的所有權往往歸屬于企業或個人，而非國家，這使得國家難以對數據進行統一管理和資產化。

而且，保護個人隱私和數據安全在美國是一項基本原則，這導致在數據共享和使用上存在著非常嚴格的法律限制。

美國的市場機制也加劇了數據資產化的難度。在高度競爭的市場環境下，企業為了保護自身的商業利益，往往不愿意與其他企業或政府分享數據。這種數據封閉的做法不僅限制了數據的市場價值，也阻礙了數據資產化的進程。

那歐盟是怎么干的？

歐盟主要是聚焦在數據治理領域進行法規建設。譬如，其《數據法》草案提出了數據資產價值評估、數據資產入表等系列活動，并設立“公平度標準”。

在《通用數據保護條例》（GDPR）中，GDPR對組織的數據管理提出了嚴格要求，包括數據收集、存儲、處理和轉移等方面，要求組織必須建立有效的數據管理機制，防止數據泄露和濫用。

“歐盟無形資產會計準則“也有與數據資產入庫相關的約束。這些準則規定了無形資產（如數據資產）的確認、計量和披露要求。

歐盟的數據資產化難點：

1、多元化法規框架：歐盟成員國眾多，每個國家都有自己的法律體系和數據所有保護規定。這導致在歐盟層面實現數據資產化的統一管理變得復雜，需要協調不同國家的法律法規，確保數據流動的合規性。

2、數據保護優先：歐盟GDPR等法規強調個人數據的保護，對數據的使用和共享施加了嚴格的限制。這種重保護輕利用的態度在一定程度上限制了數據資產化的速度和范圍，使得企業在進行數據資產化時需要考慮更多的合規問題。

3、公共部門與私營部門的差異：歐盟在推動公共部門數據開放和共享方面較為積極，但在私營部門，尤其是中小企業中，數據資產化的統一管理難度較大。這些企業缺乏足夠的技術和資金支持，難以實現數據的有效管理和利用。