我國數據產權相關政策文本分析：演化脈絡、主體協同與結構特征

摘要：[目的/意義]數據產權的確立是數據要素流通的前提與基礎。分析我國數據產權政策的文本內容，有助于各方主體把握政策布局和發展導向，推動數據產權中國方案的制定與完善。[方法/過程]本文對78份中央層面的數據產權政策進行政策文本分析，結合政策內外部特征，構建了政策趨勢及主題演化、發文主體合作網絡及角色特征，政策工具—政策目標分析框架。[結果/結論]研究發現，我國數據產權政策發展經歷了三個階段，政策覆蓋營商環境優化和元宇宙等多個關鍵領域。參與發文的中央機構眾多，合作密切，且擔任不同的主導角色。環境型政策工具應用廣泛，供給型和需求型政策工具使用不足，且政策工具與政策目標之間匹配不均衡。為此，本文提出關注新興領域需求、持續優化營商環境，構建一局主導、多部門協作的工作機制，均衡使用政策工具、促進政策目標實現等對策建議。

關鍵詞：數據產權政策" " 數據產權" " 政策文本分析" " 政策量化分析

分類號：G350；D601

DOI： 10.19318/j.cnki.issn.2096-1634.2025.01.08

1" 前言

數據作為新興生產要素，已經牢固地確立了其在促進經濟增長中的根本性和戰略性地位。不僅如此，數據更是推動新質生產力發展的關鍵力量[1]。數據的性質是否能夠被賦予“產權”屬性，并得到政策和法律的認同與保護，在很大程度上決定了數據在數字經濟時代能否充分釋放其價值紅利。2020年，中共中央、國務院發布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》[2]，明確指出“研究根據數據性質完善產權性質”的重要性。2022年，《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》[3]（以下簡稱“數據二十條”）的頒布，象征著數據確權之路正式從國家制度層面得以推進。2023年，中共中央、國務院印發了《黨和國家機構改革方案》[4]，提出了組建國家數據局的計劃，其中數據的產權問題被列為要解決的重點難題之一。2024年，“兩會”期間，《政府工作報告》[5]明確提出健全數據基礎制度，大力推動數據開發、開放和流通使用，以促進新質生產力的發展。

鑒于“數據產權”這一概念尚屬新興，且至今缺乏統一的規范性定義，本文特此界定數據產權政策為那些對數據權利屬性進行明確闡釋的政策。在此框架下，“權”字主要突顯數據的資產屬性，即所謂的“數據私權”，與個人數據隱私和公共數據的屬性區分開來。相關術語廣泛涉及產權、資產、權利、權益、權屬等領域。在“數據產權”概念廣泛普及之前，我國“數據私權”的治理模式和交易實踐已經在各地展開[6]。但是，隨著國務院在數據基礎制度構建中對數據產權確立的迫切需求，以及國家數據局的成立等政策層面的戰略部署不斷加強，對數據產權政策的研究尤為必要，且具有重大的戰略價值。

本文聚焦“數據產權”相關的政策文本，闡釋我國在實現數據產權構建中的歷史戰略步驟和總體實施方向。本文通過對2000—2023年78份涉及“數據產權”及相關概念的政策文本進行系統性分析，提出演化脈絡、主體協同和結構特征的全景式分析框架，緊密抓住政策演變的時代背景及關鍵轉折點，探索不同發文主體在政策中所發揮的作用及協同的步伐，從而更好地解析我國數據產權相關政策的政策架構體系和結構特征，以此揭示數據產權政策的來龍去脈，為相關權益主體在數據產權的確立路徑以及數據產權立法方針的制定方面提供借鑒和參考。

2" 文獻評述

數據產權政策制度在不同國家有著不同的發展路徑和側重點。美國學界傾向于將數據產權歸屬為個人財產權，即個人享有基于網絡接入行為產生的數據資源的財產權利。例如，勞倫斯·萊斯格（Lawrence Lessig）教授在1999年出版的《代碼：塑造網絡空間的法律》（Code and other Laws in Cyberspace）一書中，首次系統地提出了數據財產化的理論思路[7]。之后，勞倫·亨利·舒爾茨（Lauren Henry Scholz）教授提出了一種個人隱私權的準財產化思路，為評估隱私索賠人對被告的利益以及該利益是否受到侵犯提供基本參考依據[8]。美國的數據法案中明確了個人對于其產生數據的財產權，如《加州消費者隱私法案》（California Consumer Privacy Act，CCPA），賦予消費者對自己數據的控制權 [9]。同樣地，歐盟也順應了個人對數據享有絕對控制權的方向[10]，《通用數據保護條例》（General Data Protection Regulation）通過規定數據主體的一系列權利，為個人數據的控制和使用設立了高標準[11]。學界認為，這可能是一種“數據準產權（data quasi-property rights）”[12]，強化了數據私權的概念，要求企業在處理個人數據時遵循嚴格的原則，這也間接界定了數據的資產屬性和使用邊界[13]。歐美在數據確權中雖在保護個人隱私上取得了較好成果，但是嚴格法規可能導致的數據獲取難度提高和成本增加，一定程度上阻礙了數據產業的發展[14-15]。我國在數據產權上的政策部署相對較晚，但提出了與數據交易較為成熟的歐美市場不同的確權思路[16]，率先提出構建“數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制”。該舉措強調了數據的增量利益，即誰把數據的價值釋放出來，誰就可以享受收益，充分激勵市場活力[17-18]。

我國是全球首個提出三權分置的國家，如何兼顧平衡安全和發展是確權重點。因此，數據分類分級、交易流通、確權平衡等政策實施是當前數據產權領域的關鍵議題。徐婧欣等[19]研究表明數據分級分類政策目前存在基層政策推動力不足、政策工具使用不平衡、營利數據應用難等問題。陳一[20]基于政策工具視角，分析了我國大數據發展政策中對數據交易產權的規定。鄭令晗等[21]則從“目標—效力—結構”分析框架出發，總結出數據交易政策存在政策結構失衡和實踐力度較弱等問題。文禹衡等[22-23]以我國數據確權政策文本和科研論文為樣本，分析了政策與科研的協同情況；同時，以我國地方數據條例為樣本，運用扎根理論方法，從確權的態度、概念、客體、屬性等方面展開分析。黃海瑛等[24]運用扎根理論、詞頻計量和情感分析等方法分析了數據產權政策。何夢婷等[25]基于政策工具和行動者網絡理論，構建了“工具—目標—主體”三維視角，梳理了我國數據產權治理路徑。

近年來，政策文本研究迅速發展，表現為政策信息量的爆炸性增長、多領域方法的交叉融合以及政策分析需求的復雜多樣化[26]。司莉等[27]構建了政策工具、利益相關者和生命周期理論的三維框架，分析了我國科學數據管理政策。賽爾哈特·布爾馬奧盧（Serhat Burmaoglu）等[28]基于進化論的視角，結合科學計量分析中的共引分析和演化框架分析來論證創新政策領域的演化。任超等[29]則利用關鍵詞提取技術對中美歐公共衛生政策進行計量分析。盧小賓等[30]對我國761條信息公開政策進行了多維度測量，以解析其中的權力主體、法律淵源和政策工具使用情況。王小麗（Wang Xiaoli）等[31]采用了定量與定性相結合的方法，提煉出了253份新能源汽車政策文本的工具類型和語義結構特征。

本文綜合內容分析法、政策計量法和主題識別法，對我國數據產權政策進行綜合分析，量化政策演化脈絡、主體協同及結構特征，從外到內逐層揭示我國數據產權政策現存的問題，并提出優化策略建議。

3" 政策研究設計

3.1" 政策文本分析方法

3.1.1" 政策演化脈絡分析" " 政策演化脈絡分析，作為政策外部特征表現的核心維度，旨在梳理政策發布的背景變化、階段差異、舉措創新等重要特征[32]。每一階段的政策調整和新政策的出臺，都是在回應前一階段的執行反饋和新的社會經濟發展需求。因此，本文基于時間和主題兩個維度，辨析我國數據產權政策的關鍵時間節點和舉措背景，揭示政策關注重點的主題演化，并以此預測未來的政策發展導向[33]。

3.1.2" 政策主體協同分析" " 政策主體協同分析是指發文主體聯合行文的特征分析[34]。聯合行文是指多個政策主體由于有配合、協助或相同的職能需求而產生的發文行為[35]。本文通過構建政策發文主體的合作網絡、計算合作的深度和廣度，梳理中央各部委對數據產權工作目的或目標的契合點，識別數據產權工作舉措或部署的協同性，從而更好地理解不同政府職能機構在政策制定、發布和實施中的角色分工、互動機制以及合作模式[36]。

3.1.3" 政策結構特征分析" " 政策結構特征分析是指深入到政策內容文本中，構建政策目標—政策工具二維分析框架，通過編碼方式識別政策舉措目標、政策實施方式等關鍵特征，并以量化形式從兩個維度呈現我國數據產權政策的整體結構和實施空白，結合不同發文主體的職能特征，提出針對性的政策優化策略[27，32]。例如，政策目標一致的部門可以考慮整合資源加強協同，發揮自身部門職能在不同政策工具使用中的經驗與便利性等。相比政策演化脈絡和主體協同分析，政策結構特征分析更加關注數據產權政策的具體措施和內在邏輯，有助于深入理解政策的實施細節和運作機制。

（1）政策目的維度

“數據二十條”中不僅包括權屬的界定和權利的保護，也涉及對數據流通交易、收益分配和安全治理等方面。為此，本文將數據產權的政策目標細分為5個主要維度：安全保護、交易流通、開放共享、制度創新和權屬界定。具體內容如表1所示。

（2）政策工具維度

數據產權的保護有利于促進數據的流通交易，進而釋放數據在創新中的潛能，故數據產權政策屬于創新政策。對于創新政策的分析，最經典且最具有操作性的是由羅斯威爾（Rothwell）和澤赫費爾德（Zegveld）提出的供給型、需求型和環境型[37]政策工具，該方法具有顯著的指標內聚合效度和指標外區分效度[38]。政策工具分為供給型、需求型和環境型三類分析維度，分別表現為對數據產權工作的推動力、拉動力和間接性作用力，如表2所示。

3.2" 政策文本分析框架

本文聚焦數據產權及相關概念，遵循情報研究中從外部特征到內容特征的分析思路，提出政策演化脈絡、主體協同及結構特征分析框架，為“數據產權制度構建”提供新的定量化支撐與優化改進策略。研究路線如圖1所示。

3.2.1" 數據采集處理" " 中央層面的政策對數據要素的流通與數據產權的確立有著統籌協調的重要作用，對地方各級的政策文本制定具備指導性和權威性。為確保政策數據的準確性和全面性，本文通過法律法規信息檢索系統“北大法寶”（http：//www.pkulaw.cn），以及中共中央、國務院及其下屬各部委、最高人民法院和最高人民檢察院等機構官方網站，采用“全文=數據產權OR數據知識產權OR數據資源產權OR數據資產OR數據權益OR數據權利OR數據權屬OR數據確權”的檢索方式，采集了包括決定、規劃、綱要、決議、通知、意見、指南等7種類型的政策文本223篇（采集時間截至2023年12月31日）。

對已檢索到的文本進一步逐篇閱讀，確保內容與“數據產權”具有相關性，并剔除不相關文本數據。例如，①刪除答復函及類似的文本，該類文本雖然提到了檢索關鍵詞，但主要是對人民代表所提出的疑問進行解答，不具備政策指導意義；②刪除立項通知及類似的文本，該類文本中的檢索關鍵詞均出現在申報的課題名稱中，且數量較多，這在一定程度上能看出國家對“數據產權”相關研究課題的重視，但是文件中僅涉及了課題名稱，不具備政策分析意義；③刪除僅簡單提及關鍵詞，且上下文與數據產權的關聯度較低的政策文本。最終得到78個具有實質分析內容且與數據產權密切相關的政策文本。

3.2.2" 樣本數據文本編碼" "本文基于前文提出的分析框架，對78個政策文本進行編碼分析，得到政策內容分布統計結果，分析的編碼單元部分示例見表3。

4" 政策演化脈絡分析

4.1" 政策演化時間分析

我國數據產權政策的發布呈現明顯的階段性特征（圖2），具體如下。

第一階段：數據價值萌芽期（2014年及以前）。隨著互聯網產業的逐步發展，“數據”在推動社會經濟發展中的作用逐漸凸顯。直至2014年3月，《政府工作報告》中首次提及“大數據”，大數據產業開始蓬勃發展。特別地，國家航天局在政策文件中提及衛星數據知識產權保護，強調涉及國家安全及國民經濟命脈的領域應優先使用或采購自主知識產權數據，此處的“數據”更多是指投入了大量智力成果的科學數據集合，一定程度上可納入知識產權的客體保護范圍，與“數據知識產權”概念的提出有所契合。

第二階段：數據價值突顯期（2015—2019年）。2015年，開啟了大數據建設的新篇章，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，將數據定位為國家基礎性戰略資源。該階段是“十三五”規劃的關鍵時期，中央網絡安全和信息化委員會辦公室（以下簡稱“中央網信辦”）等七個部門相繼發布了大數據戰略，出臺信息通信、制造、能源、文旅等多個行業的大數據發展行動，數據成為驅動社會發展的關鍵生產要素。與此同時，數據價值釋放和數據壟斷監管等現實需求催生了數據要素及數據產權等關鍵舉措的出臺。

第三階段：數據價值釋放期（2020—2023年）。2020年年初，中共中央、國務院發布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，首次將數據作為生產要素寫入中央文件，數據產權隨之在我國制度層面被正式提出。2021年，政策發文量再次激增，隨著第一季度“十四五規劃”的發布，各領域均向探索數據產權制度發力，第四季度出現峰值，符合政策擴散理論——新的概念或政策最初被提出時，會迅速引起各級政府關注。2022—2023年，政策發文趨于穩定，說明該階段新概念被逐步吸收和整合，政策制定也趨于規范和制度化。隨著“十五五”規劃前期準備來臨，“數據產權”相關問題將持續獲得政策發力推進，并將更加深入到各產業領域的政策部署之中。

4.2" 政策演化主題分析

鑒于標題的作用是簡潔、明了地傳達政策的核心內容和主旨，本文提取了政策標題中的關鍵詞實體標注為政策的主題類別，并參考北大法寶提供的“法規類別”，構建“主題—時間”二維矩陣，采用Gephi工具繪制主題時間演化圖，如圖3所示。

在圖3中，帶有數字的圓圈標識了具體的發文年份，包括2007年和2015—2023年的時間跨度。帶有文字的圓圈則代表了不同的政策主題，如“衛星”“測繪”“旅游”“金融”“衛生”等，凸顯了數據產權問題已在科技、經濟、社會等多個關鍵領域得到關注。連線的粗細程度直觀地反映了主題與時間的共現頻次，即某一主題在特定年份的出現頻率。時間和主題的縱向位置揭示了主題首次出現的時間點。相同顏色的圓圈表明在特定年份中，某些主題的出現頻次達到了頂峰。

值得注意的是，自2015年開始，數據產權問題便與營商環境優化、區域經濟開發等主題密切關聯。這表明健全的數據產權制度既有利于增強企業對知識產權的信心，鼓勵創新和投資，也有利于促進區域經濟發展，有效縮小地區發展差距（橙色區域）。自2020年及之后，“市場經濟體制”“數字經濟”“數據要素市場”等主題的政策文本中開始提及數據產權。這與全球數字化轉型的趨勢相吻合，突顯了數據產權在激勵科技創新、促進科技成果轉化為實際生產力、推動經濟結構的優化升級等方面的重要性（灰色區域）。另外，2023年發布的《元宇宙產業創新發展三年行動計劃》中提到“推動數據資產流通等元宇宙關鍵技術的應用”，由此可見，元宇宙建構與數據產權確立相輔相成，是我國在更廣維度上的政策創新結合點。

5" 政策主體協同分析

5.1" 政策發文主體分布

數據產權政策發文中，黨中央和行政、司法機構三位一體，各司其職，以確保政策的一致性和有效性。從發文數量來看，中央行政系統發文最多，其次是中共中央和中央司法系統。具體到各系統下的單位，國務院發文最多（14.93%），其次是最高人民法院（8.96%）、工業和信息化部（8.21%）、中共中央委員會（7.46%）、國家知識產權局（6.72%）。這表明我國當前對數據產權高度重視，不同工作職責或代表各方利益的主體對數據產權提出工作部署。從機構類型來看，全國人民代表大會提出數據產權制度構建的戰略規劃。黨中央在領導和協調各方領域和利益相關者方面發揮著關鍵作用，最高人民法院負責監督和解決與數據產權相關的法律糾紛和案件，而國務院、工業和信息化部、國務院辦公廳、國家發展改革委、國家知識產權局等機構則在數據產權政策的具體實施中發揮著重要作用，例如，規范數據產權安全保護、探索數據知識產權構建制度等，如圖4所示。

5.2" 政策發文主體合作分析

本文通過建立政策發文主體之間的N×N階鄰接共現矩陣，利用Gephi軟件繪制發文主體合作網絡，如圖5所示。我國中央政府機構在數據產權問題上有不同的側重點，形成了各自的政策發文聯合體。在圖5中，節點代表著不同的發文主體，節點之間的連線粗細反映了這些主體聯合發文的頻次；節點周圍的連線越多且越粗，表明該節點在網絡中的核心地位越突出。

通過對網絡的模塊化程度進行計算，本文得到了5個聚類簇的結果：①聚類#1代表了中共中央及國務院的聯合發文，顯示了數據產權在黨和國家的政策方針中得到高度重視。②聚類#2涉及的機構數量最多，包括中央網信辦、工業和信息化部等與互聯網規范相關的機構，以及科學技術、生態環境、能源發展、農業農村、衛生健康等多類型主體，覆蓋了國民生活的方方面面。③聚類#3展現了職責范疇相近的機構之間緊密的合作關系，涉及金融、證券、外匯等與市場經濟發展相關的主體，共同致力于推動市場交易與流通、挖掘潛在經濟價值等方面的工作。④聚類#4以安全保障為核心，涉及國家知識產權局、最高人民法院等機構，探索數據知識產權保護規則，以及圍繞國家安全部、公安部、人力資源社會保障部等機構展開數據安全保障規范的制定。⑤聚類#5中的節點并非數據產權政策的主導發文機構，而更多地作為次級的合作機構參與其他主體的發文。

5.3" 政策發文主體角色分析

政策發文主體的廣度和強度分布，揭示了其在數據產權政策制定和執行中的角色定位[39]。其中，廣度是指主體合作的機構的數量，代表主體的協同能力；強度是指主體合作的次數，代表主體的協同頻率。強度值一定大于等于廣度值。本文基于廣度值和強度值將協同情況劃分為三個類型。首先，是廣度值等于強度值的機構。這些機構在協作中的地位相對較為被動，在政策協調和推動方面相對較弱。其次，是強度值略大于廣度值的機構。這些機構在合作中具有一定的主動權，能夠對合作事項進行一定程度的引導和影響。最后，是強度值遠大于廣度值的機構。這些機構在合作中處于核心地位，扮演著主導和協調的角色，對政策的制定和執行起著至關重要的作用，如圖6所示。

數據產權問題涉及多個領域和業務，發文主體在政策制定和執行過程中保持一定的協作模式，但是也扮演不同的角色，需要部分機構的主導和引領。工業和信息化部、中央網信辦、國家發展改革委等部門在國家數據產權治理體系中扮演著核心或樞紐的角色，擁有較強的政策制定和推動能力，在政策的形成和執行過程中發揮著重要作用。而人力資源社會保障部、國家安全部、公安部、國家稅務總局等部門在國家數據產權治理體系中很可能扮演著執行或配合的角色，需要與主導部門密切合作，以確保政策的有效執行和落實。

6" 政策結構特征分析

6.1" 政策工具分析

我國數據產權政策大多傾向于采用間接性措施，重視政策環境的營造與建設，而在拉動數據產權建設需求和加大要素投入數據產權工作上相對不足。在我國現有數據產權政策工具中，環境型政策工具占比最大（66%），“標準規范”“法律法規”“市場機制”和“監督管理”類的環境型政策工具應用較為豐富，而“金融服務”類環境型政策工具使用不足。需求型政策工具占比次之（21%），“試點示范”“國際參與”“服務外包”“協同共享”等需求型政策工具使用較為平衡，但整體較少。供給型政策工具占比最小（13%），其中“技術支持”“基礎設施”和“公共服務”類占比較大，但是“資金投入”和“人才培養”類明顯不足（圖7）。

6.2" 政策工具-政策目標二維分析

基于政策工具維度的分析，本文進一步引入了數據產權政策目標維度。三大政策工具基本覆蓋了數據產權的五個目標，但在目標維度的匹配度存在一定的不均衡性。環境型政策工具與五類政策目標表現出較高的匹配度，如表4所示。舉例來說，有通過建立相應法律法規實現數據產權保護需求，以及構建良好的營商環境和市場機制促進數據的交易流通；還有在數據開放共享、數據產權制度創新和數據權屬確定等問題上制定標準規范，如財政部發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》致力于探索數據資產入表新的標準規范。需求型政策工具在“權屬確定”“開放共享”“交易流通”三類目標的實現上更為突出。這包括鼓勵各地采用試點示范的方式探索數據確權路徑和交易流通方式，倡導各部門打通數據壁壘，協同構建數據開放共享機制等。供給型政策工具主要表現為政府部門面向市場主體提供公共數據授權運營服務，面向社會提供一體化數據匯聚、處理、流通等保障服務的新型技術支持和基礎設施。

6.3" 發文主體在政策工具—政策目標的偏好分布

分析不同類型的發文主體在政策工具的運用和政策目標的實現上的偏好分布，有助于更直觀地發現我國數據產權政策主體和內容的結構布局。表5詳細展示了發文主體在不同維度工具的使用情況。

在政策工具維度上，我國當前的數據產權政策發文主體綜合運用了環境型、供給型和需求型政策工具，為數據產權提供了多方面的規制。具體而言，在環境型政策工具中，主要部門包括中共中央委員會、國務院、工業和信息化部、中國人民銀行、最高人民法院，主要聚焦標準規范和法律法規兩類工具。在需求型政策工具的使用中， 中央網信辦、國務院、國家知識產權局等部門更多采用試點示范工具，其次是服務外包工具，而工業和信息化部則主要關注國際參與工具。相比之下，供給型政策的使用較少且分散，而國家知識產權局使用最為廣泛。

在政策目標維度上，各類發文主體根據自身的權責屬性，在不同程度上促進了五類目標的實現。其中，“安全保護”目標最受重視，得到了中共中央委員會、國務院、工業和信息化部、自然資源部、最高人民法院等部門的集中發力。“交易流通”目標由中共中央委員會及國務院總體布局，下屬部門積極探索。例如，國家知識產權局促進數據知識產權登記證書在數據交易中的運用，中國人民銀行則聚焦金融部門數據跨境流動問題。“制度創新”目標受到較多部門的關注，但具體措施安排不足，可見在“數據二十條”的指導下，各級單位積極探索數據確權的新方式、新途徑，但僅停留在總體指導層面。“開放共享”目標的實現以中共中央委員會的核心部署為主，中國人民銀行、自然資源部、國家知識產權局和工業和信息化部分別聚焦金融、科學、技術、工業等領域，探索公共數據的協同共享模式。“權屬界定”目標的實現主要體現在中央網信辦發布的“十三五”及“十四五”信息化規劃、國務院發布的“建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的產權運行機制”等政策文本中。

我國數據產權政策需要多方主體的共同協作，但是目前在工作內容和目標上并未呈現較強的一致性，步伐尚未統一，且在政策工具的均衡使用上較弱，尤其是環境型政策中的“金融服務”、供給型政策中的“資金投入”“人才培養”等領域，這不利于發揮各部門在不同領域的優勢，促進數據產權的有效推進和落地實踐。

7" 政策優化策略與實施建議

7.1" 關注新興領域需求，持續優化營商環境

我國數據產權政策的發展經歷了三個階段，已在多個關鍵領域得到關注，且與營商環境優化、區域經濟開發等主題緊密相關，并出現在元宇宙等新興技術領域的關注范疇內。為了適應數字經濟時代的發展需求，充分發揮數據在全社會全領域的潛能，我國數據產權政策還應當考慮主動與新興技術領域結合，并持續圍繞營商環境優化提供制度動力。

當前，我國數據產權政策已經涉及多個部門的不同業務范疇，但隨著人工智能、元宇宙等新技術新產業的不斷發展，政策制定者應當充分關注到這些領域對數據產權的特殊需求，制定相應的政策措施。例如，元宇宙是數字與物理世界融通作用的沉浸式互聯空間，是數字經濟與實體經濟融合的高級形態，與傳統互聯網的數字資產或數據由各大平臺掌控不同，元宇宙實現了用戶對個人數字資產的自決，用戶對元宇宙中的數字資產擁有客觀、真實的財產所有權[40-41]。回溯我國數據產權相關政策舉措可發現，數據產權的構建有助于建立元宇宙信任基礎設施，其表現在當數據產權在法律和制度層面得以確認時，數據資產在市場中才得以更好地實現價值發現與價值流通[9]；反過來，新興領域需求也將會進一步啟發數據產權構建的思路。

長期以來，數據產權政策都圍繞著營商環境優化著手，未來將繼續深化數據產權在市場中的運用，考慮數據產權的交易新方式。例如，如何更好地促進“服務型數商”企業在數據資源生態中提供數據產品開發和數據資產合規化、標準化、增值化等服務，如何在政策監管與保護層面盡可能簡化交易流程、降低交易成本、提高交易透明度，為企業提供一個穩定、公平、可預測的數據使用環境，這些都是數據產權政策未來需要探索的方向。

7.2" 構建一局主導、多部門協作的工作機制

我國數據產權政策發文參與的主體較多，但角色地位差異大，合作協同程度低，發文主體在政策工具和政策目標偏好分散，沒有形成統一的工作步伐。而數字經濟時代下數據已經完全滲透到國民生活的方方面面，各部門都離不開數據產權的推進工作。有效的數據產權管理和保護核心在于跨部門的協作和統籌。

當前，我國已完成了國家數據局的組建，這為實現一局主導、多部門協作的數據產權管理模式提供了組織保障。在此模式下，國家數據局應發揮主導作用，負責統籌協調各相關部門的數據產權工作，制定統一的數據產權政策框架和標準，確保政策的一致性和執行的有效性。

建議國家數據局根據現有部門發文的合作情況及場景，根據不同類型的數據的特性，結合涉及的權益主體和使用場景，聯合相關部門開展數據產權工作中。例如，科技部門可以負責推動科學數據產權在應用和保護；工信部門可以關注工業大數據在市場中的流轉和利用；公安部門則應著重于個人數據的保護和數據安全等問題。此外，部門間需要建立跨部門協作機制，及時交流數據產權實施中的問題和經驗，避免各自為政、資源重復浪費的問題，同時確保數據產權政策的全面性和系統性。

7.3" 均衡使用政策工具，促進政策目標實踐

政策工具—政策目標二維框架分析揭示了當前我國的數據產權政策過多依賴于環境型政策工具，如標準規范和法律法規的制定，這表明在數據產權政策的實施過程中仍有改進空間。為了使數據產權政策更加具有可操作性，建議政府部門增加供給型和需求型政策工具，以直接拉動和推動數據產權的實際應用和發展。

供給型政策工具可以通過政府的資金投入、技術支持、人才培養等措施，為數據產權的創新和應用提供必要的資源支持。例如，設立專項基金、支持數字孿生等相關技術研發。又如，發揮算力體系在數據產權的有效管理和利用中的基礎性支撐作用。基礎設施建設能夠為數據可信流通和安全治理提供資源保障，從而更好地實現數據產權的安全保護、交易流通等核心目標。

需求型政策工具的使用則可以通過試點示范、服務外包等方式展開，激發市場主體對數據產權的需求和創新動力，鼓勵實施政府和社會資本合作新機制，支持社會資本參與數據產權工作建設，例如，數據資產的估值與認定應該由權威的第三方機構來認定，權威機構的認定與估值公允性更高。此外，利用好試點示范的工作類型，促進各級各地政府部門主動探索數據產權確權模式，例如，國家知識產權局的數據知識產權登記試點工作，便是在特定區域或行業開展數據產權試點示范，探索數據產權的有效管理和運營模式。通過這些綜合措施，可以更有效地推動數據產權政策的實施，充分發揮我國海量數據優勢，使數據價值釋放真正落到實處，為數字經濟的發展提供有力支撐、拓展新的空間。

8" 不足與展望

考慮到數據產權的建設是一個全方位、全覆蓋的過程，而本文受限于研究問題與政策文本數據的收集范圍，難以覆蓋數據產權政策的全部內容。未來研究將深入到數據產權構建的不同議題之中，結合地方層面的實施效果，以期為我國數據產權制度體系建設提供更多具有針對性的參考支撐和情報服務。

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作者貢獻說明：

王堂蓉：設計論文框架、收集處理數據，撰寫并修改論文；

陳啟梅：提出研究思路，指導撰寫和修改論文；

蘇" 瑩：修改論文；

張明澤：收集處理數據；

勾毓榕：調研整理文獻。

Quantitative Analysis of China’s Data Property Rights Policy： Evolutionary Context， Institutions Collaboration， and Structural Characteristics

Wang Tangrong1，2" Chen Qimei1，2" Su Ying1" Zhang Mingze1，2" Gou Yurong1，2

1 National Science Library， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190

2 Department of Information Resources Management， School of Economics and Management，

University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190

Abstract： [Purpose/Significance] The establishment of data property rights is a fundamental prerequisite for the circulation of data elements. A textual analysis of China’s data property rights policies enables stakeholders to gain insight into the policy layout and developmental trajectory， thereby facilitating the formulation and refinement of the Chinese data property rights scheme. [Method/Process] This study employs a quantitative analysis of 78 central-level data property rights policies. By integrating internal and external policy characteristics， it constructs a framework for analyzing policy trends and thematic evolution， collaboration networks and role characteristics among policy issuers， and the alignment between policy instruments and policy objectives. [Result/Conclusion] The research demonstrates that China’s data property rights policies have undergone three distinct phases of development， encompassing a range of pivotal" thematic areas， including optimisation of the business environment and the metaverse. The central institutions involved in the publication process are numerous， and they collaborate closely while assuming different leading roles. Environmental policy instruments are widely utilized， while supply-side and demand-side policy instruments are underutilized， with an imbalance between policy instruments and policy objectives. Accordingly， suggestions include focusing on emerging sector demands， continuously optimizing the business environment， establishing a mechanism led by a single agency with multi-departmental collaboration， and promoting the balanced utilization of policy instruments to achieve policy objectives.

Keywords： data property rights policy" " data property rights" " quantitative policy analysis" " policy quantitative analysis

收稿日期：2024-05-08" " " 修回日期：2024-07-24

作者簡介：王堂蓉，中國科學院文獻情報中心、中國科學院大學經濟與管理學院信息資源管理系碩士研究生，E-mail：wangtangrong@mail.las.ac.cn；陳啟梅，通信作者，中國科學院文獻情報中心、中國科學院大學經濟與管理學院信息資源管理系副研究館員，博士，E-mail：chenqm@mail.las.ac.cn；蘇瑩，中國科學院文獻情報中心博士后，博士，E-mail：suying@mail.las.ac.cn；張明澤，中國科學院文獻情報中心、中國科學院大學經濟與管理學院信息資源管理系碩士研究生，E-mail：zhangmingze@mail.las.ac.cn；勾毓榕，中國科學院文獻情報中心、中國科學院大學經濟與管理學院信息資源管理系碩士研究生，E-mail：gouyurong@mail.las.ac.cn。