“工具-目标-主体”组配视角下的数据产权治理路径*

何梦婷，刘先瑞，冉从敬

0 引言

大数据技术引发新一轮科技革命和产业变革，深刻影响社会经济生活，数据成为核心生产要素。2015年出台的《关于促进大数据发展行动纲要》将数据列入基础性国家战略资源，促进数据要素的运用与发展成为全球共识[1]。在数据技术、数据交易、数据支付等不同场景中，大数据杀熟、数据垄断、强制许可等乱象不断出现，加快培育数据要素市场与推进数字产业有序发展成为重要战略，数据产权制度建设是其中的重点与难点，是培育数据要素市场、促进数据产业创新发展的起点，也是数据安全制度的基础。2017年国家明确提出制定数据资源确权、开放、流通、交易制度，完善数据产权保护机制。2020年12月，中央政治局会议与中央经济工作会议提出完善消费者权益保护、平台企业垄断认定、数据收集使用管理等方面的法律法规。2021年习近平总书记再次明确“加强数据产权制度建设，强化平台企业数据安全责任”的关键任务[2]。

政策作为具有法律效力的权威性文件，对数据产权这一关键问题的治理方向、路线、内容具有核心指导作用。数据产权确权与治理体系建设成为我国发展不可回避的关键问题，近年来，我国已陆续颁布相关法律法规并积极推进实践发展，但仍难以完备应对现有数据市场与经济发展需求，存在如数据产权制度整体数量较少、专门性法规缺失、主题涵盖不足、归属与监管模糊等现实问题。社会与经济转型发展下，如何完善数据产权政策体系以支撑数据产权治理、推进数据市场有序发展成为亟待回答的关键问题。基于此，本研究根据我国数据产权政策情况，基于Rothwell等[3]的政策工具模型，综合政策目标与参与主体构建三维分析模型，对我国2011年以来的56条数据产权政策进行内容分析和编码，以揭示数据产权政策工具的体系结构、参与主体与目标，同时厘清参与主体的核心功能与着力点，结合实践对比剖析我国数据产权政策体系现存问题并提出针对性建议，为形成适应数字经济发展与数据治理规律的中国方案提出有效策略。

1 数据产权研究现状

数据产权的界定与分配始终是数据治理的首要问题，划定数据权属、开展数据产权治理成为政府及业界数据治理的必然选择和关键环节，相关研究覆盖数据资源归属[4]、数据权利配置与流转[5]、数据开放共享权限[6]等方面，力图保障数据权益的同时也促进数据流转，平衡数据资源的私人产权和公共价值。

学者基于数据资源特征及属性剖析数据产权归属，指引数据权益分配。Andreas Wiebe[7]就数据产业需求分析工业数据专有权的法理依据和具体权利内容；Yu等[8]以传统“财产”概念为依据，分析数据要素的可交易性和物权化，认为个人数据可纳入个人财产；赵磊[9]分析数据产权的法理依据，将数据产权的权利主体分为个人、企业和国家，认为其各自的权能不同。

为促进数据产权的确权、管理和权益保障，学界也从制度政策、技术方案等途径探索数据产权治理的实施方案。王海龙等[10]基于数据所有权运用数据水印和区块链技术优势进行取证，确保大数据交易的公正和安全，为数据资源确权提供技术方案；Zhao等[11]构建数据分类器，将机器学习、深度学习与智能合约技术结合，访问数据资源，确认数据质量和产权归属；俞风雷等[12]从商业秘密视角探索运用著作权法、专利法分析企业数据产权，倡导将关键生产数据认定为商业秘密加以确权和保护；Yu Xiaolan[13]认为可根据源数据主体分配数据产权，引导数据控制者、监管者和使用者等多主体参与分配。

数据产权作为发展中的新概念尚有内涵界定、场景分析、保障渠道等多方面问题待解决，目前研究也缺乏基于现有政策和产业形势的数据产权治理路径分析，其中的制度和实践对策尚待明晰和构建，因此，本研究旨在通过系统全面地获取相关产权治理政策，运用政策工具理论分析治理路径，力图构建具有中国特色的数据产权治理方案、解决数据产权治理的关键问题。

2 政策文本选择与统计

因我国尚未有专门性数据产权法律法规，相应阐述与规制散见于数据发展战略、数字经济发展规划等文件中，笔者在北京大学法律检索数据库、威科先行法律信息库以及我国中央及各地政府部门官方网站进行检索。本文采取全文检索、精确匹配的数据采集方式，范围包括法律、行政法规、司法解释、地方法规、地方司法解释/文件，政党及组织文件等文件类型，同时考虑到政府在数据产权治理中可能对外寻求合作与外包，因此也纳入相关项目招标文件，为保证查全率查准率，本研究检索关键词为“数据产权”，于这一检索获得关联政策文件13份。这一检结果与我国目前对数据产权的关注力度不符，一步将检索关键词拆分为“数据”“产权”，逐限定两词共现于同一条、同一章中，对检索到政策文件予以人工阅读和筛选讨论。

首先，在文本阅读和分析过程中，在单文中搜索“数据产权”“数据”“产权”关键词，除具有以下特征的文件，避免造成“数据产权和基索进步的档剔”与“数据治理”概念的混乱：(1)全文同时零碎出现“数据”或“产权”且两者间不存在关联(如未在同语句、同章节或同语境中)；(2)全文单独出现“数据”或“产权”两个词之一，且所阐述内容与数据产权治理无关(如单指数据资源、知识产权、数据治理等)。为提高政策权威性、专业性，同步进行如下筛选：(1)不重复计入同一文件，对正式发布的文件不计入此前草案、意见征求稿，不计入对文件的解读资料，不计入已被废止的文件；(2)发文机构权威性，即发文机构为中央及地方政府，不纳入其他组织机构的资政建议、指导意见；(3)文件内容具有针对性，能直接体现政府应对数据产权的长期稳定态度，为一定时期内的行为提出方向指引，剔除研究意义不大的文件。基于以上原则，本文共获取有效政策及相关文件56份(最后更新日期：2021年7月19日)。

3 政策内容分析设计

3.1 维度一：政策工具维度

政策工具是政府治理公共事务、实现政策目标或效果的方法和途径[14]，是实施政策的具体手段和方式，直接关联政策目标的实现[15]。利用政策工具对政策文本进行研究已成为公共政策研究的主流，政策工具分类理论不断发展，如M.Howlett等将其分为自愿性工具、强制性工具和混合型工具3种[16]；R.Rothwell等将其分为环境型、供给型和需求型[17]；L.M.McDonnell等基于政策工具的目的将其分为4类，包括命令型、激励型、能力建设型和系统变化型[18]。结合我国数据产权政策发展尚处于初步阶段的实际和数据产权特点，以R.Rothwell等的政策工具分类框架为基础，结合陈一[19]、张晨芳等[20]的子类目划分方法，将我国数据产权制度分为环境型、供给型和需求型三类。环境型政策工具主要体现为以健全数据产权规制体系为目标，通过目标规划、策略性措施、法规管制、金融税收等政策构建有利政策环境，减少应对数据产权问题过程中可能遇到的阻碍，从而实现对数据产权的完备规制；供给型政策工具主要体现为推动数据产权治理的政策动力，政府供给设施、技术、人力、信息、资金等要素，为数据产权相关事务与工作的开展提供直接支持，推动企业或政府机构有序发展，提高人们对数据产权问题的重视程度；需求型政策工具主要体现为政府对数据产权相关行业、技术、产业的扶持，多以采购与外包、多方参与、国际交流、试点建设吸引社会力量参与数据产权治理，提高社会数据产权意识与共同治理兴趣。

表1 我国数据产权政策工具分类与含义

3.2 维度二：政策目标维度

政策目标是政策在一定历史时期中要完成的任务，它是指导一个政党或国家行动的准则[21]。同一种政策工具也可能具有不同政策目标，数据产权政策自身作用机制决定了其特殊性，因此数据产权有其独特且必须达成的政策目标。基于中央政策文件与发言论述，以及关联研究，本文将数据产权政策目标划分为4层子维度，并通过政策文本编码和解读不断修正政策目标内容，最终得到各目标的最终含义，其中目标1与数据产权关联最为密切，面向数据产权治理核心问题，目标2和目标3则从基础层面保障数据产权治理施行，构建好宏观环境，而目标4则一定程度表现为数据产权治理的发展导向，也反过来促进数据产权中资源价值的流转、应用和挖掘，推动数据交易(具体含义见表2)。

表2 我国数据产权政策目标分类与含义

3.3 维度三：参与主体维度

1980年代巴黎学派提出行动者网络理论(Actor-Network Theory，ANT)，以结构化方式构建行为主体间关系，包含行动者(Actor)、异质性网络(Heterogeneous Network)和转译(Translation)三大核心概念[22]。“行动者”包括参与到科学实践过程中的所有主体要素，既可以是人，如个人、团体组织等人类行动者，也可以是技术、道德、制度、理念等非人类行动者[23]。数据产权是深度关联社会进步、组织运行、公民生活的重要议题，其政策建设与实践涉及多主体、多要素，政府、企业、个人都是数据产权治理的重要主体，而数据治理设施、数据产权交易平台、数据产权技术等要素同样是数据产权治理的支撑因素。数据产权治理需协调各主体间的权利分配，强化因素间的协同配合，这与行动者网络理论强调主体协同合作的核心相符。基于此，本文采用行动者网络理论系统考察数据产权政策中的参与主体，剖析数据产权治理实践中的发力主体，支撑我国数据产权治理实践路径的探讨。本文基于前序研究和相关文件，建立包含政府、企业、公民、教育机构、科研院所、其他组织6大人类行动者主体，以及内容与技术这一综合性非人类行动者主体的参与主体框架，分析数据产权政策中主要关涉主体。

表3 我国数据产权政策参与主体分类与含义

3.4 政策文本内容编码

本研究遍历数据产权政策全文，以具体内容为对象将政策文本拆分为多个分析单元，按具体内容出现的顺序予以编号。具体内容按照为“政策唯一编号-内容所在章节-内容具体法条”的规则予以编码，如1-14-13表示政策内容分析单元来源于编号为1的政策文件中第14章节下的第13条细则。本文基于前文分析框架，由两位编码员在深入研读每一政策文本基础上予以编码与归类，持续讨论和修正编码体系，最终得到696个编码记录(编码示例见表4)，本文以Cohen's Kappa法[24]验证了一致性，得到三维度的Kappa值均高于0.75，结果可信。基于编码结果，进行统计与三维交叉分析，得到表5所示的编码分析结果，根据统计结果绘制我国数据产权治理路径框架图(见图1)，支撑后续路径分析。

表4 我国数据产权政策文本内容分析单元编码表(示例)

表5 政策三维分布统计表

图1 我国数据产权治理路径框架图

4“工具-目标-主体”组配下的数据产权政策治理路径厘定与问题分析

4.1 数据产权治理路径厘定

(1)路径1“环境架构”：政府主导、专业研究辅助的数据产权顶层规划构建。此路径以实现目标1“完善数据产权规则，强化数据产权治理”为诉求，力图从整体上划分数据产权权属，以法律、制度、规范、建议等形式，从整体原则、细分规划、实施方案等角度促进数据资源确权，加强数据产权各环节的监管和规范，构建有利于数据产权体系发展与完善的制度环境，保障数据所有、使用、用益等产权，推进流转和交易。基于前期分析可知，目标1下的环境型政策占比最高(50%)，其次为需求型政策工具(38.89%)，同时参与主体之中政府和科研院所占比更高，分别为61.11%和27.78%(见表5中橙色部分)。这一路径以政府为主导，以科研院所为辅助；以环境型政策工具为主，侧重采取策略性措施，以需求型政策工具为辅，采取采购与外包措施。

具体来说，一方面，由政府主导，积极主动为推进数据产权建设制定各项策略性措施，从原则声明、指导思想、关键着力点等方面，不断跟进并发布相关策略性法规条例，推进我国数据产权顶层规划工作进步。《安徽省大数据发展条例》从主管部门、交易平台、交易机制、行业自律机制等方面完善数据产权制度顶层规划；《南宁市贯彻落实〈中共广西壮族自治区委员会、广西壮族自治区人民政府关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的实施意见〉责任分工方案》提出“参与建立健全数据产权交易机制”的基本原则与发展方向；《普洱市人民政府办公室关于推进“中国普洱云”项目建设的通知》也表明“保护数据产权、安全和隐私”的基本原则。另一方面，政府积极与科研院所合作，发布智力征集与科研立项通知，科研机构为代表的智库力量通过承接科研项目为数据产权治理提供智力支撑，解决理论难题并探索治理机制，以研究成果辅助政府治理方案完善，提升治理体系的科学性、完备性，且政校合作趋势不断加强。2018年以来，在国家知识产权局课题研究项目中，持续资助数据产权主题课题，如“大数据产权安全及制度构建路径研究项目”(2018)、“数据产权保护研究项目”(2020)、“数据产权的界定与保护研究项目”(2021)，在国家总局号召下，地方分管部门如湖北省知识产权局、天津市知识产权局也积极发布科研征求计划，应用科研院所的智力成果，支撑完善数据产权治理的方案规划与环境构架。

(2)路径2“基础支撑”：政府引导、社会公众共治的数据产权保障环境优化。此路径以实现目标2“完善数据安全保护，提高数据产权意识”为诉求，关涉国家数据安全大局，明晰平台数据安全责任、用户权益保护、产权保障等领域规制，形成保障数据安全的社会环境，完善数据产权治理基础支撑，保证数据产权治理进展顺利。在表5中，目标2维度下占比最高的政策工具类别为环境型(75%)，其次为供给型(25%)，而其中占比最高的参与主体为政府(85.72%)，其次为公民(7.14%)和内容与技术(7.14%)(见表5蓝色部分)。此路径下，我国数据安全以政府为核心，一定程度纳入公民参与；以环境型政策为主，重视采取法规管制措施，辅以供给型政策，推进教育培训活动。

具体来说，一方面由政府主导，修订现有制度，出台数据安全法规制度，监管数据管理方、交易方等的数据行为，完善数据分级分类标准、激励评估政策，保障国家关键数据资源安全，维护个体数据权利，优化数据环境。厦门印发的《大数据应用与产业发展规划(2015-2020年)》强调通过数据普查摸排出国家安全和公民隐私的风险点并加以防控；《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》强调健全国家网络安全法律法规和制度标准，加强重要领域数据资源、重要网络和信息系统安全保障；《关于人民法院为北京市国家服务业扩大开放综合示范区、中国(北京)自由贸易试验区建设提供司法服务和保障的意见》从数据贸易管理和数据保护能力认证两方面完善法制监管；《广东省人民政府关于加快数字化发展的意见》以强化数据跨境安全管理，保障重要数据和个人信息的安全，建立数据安全保护机制。另一方面，政府也重视大众科普，向公众传达数据安全保障重要性，提升数据安全共治的社会氛围，借助各类教育培训拉动更多专业人士和利益相关者参与其中，拓宽利益表达渠道，提升数据治理活力和效力。《山东省人民政府办公厅关于印发数字山东2019行动方案的通知》提出加强社会科普宣传，提升各主体的数据保护意识，随后《烟台市人民政府办公室关于贯彻落实数字山东2019行动方案的通知》提出通过数据科普宣传提升民众的数字素养，营造良好的数据产权治理氛围。

(3)路径3“价值开发”：政府引领、多元主体助力的数据利用能力和服务提升。此路径以实现目标3“提升数据处理、分析及服务，促进数据开放、利用、共享”为要旨，致力提升数据处理分析与服务能力，促进数据有序开放与联通共享，优化现有数据基础设施、技术平台等支撑，推动数据高效利用和价值开发，提升数据产权管理水平。在表5绿色部分中，目标3维度下占比最高的政策工具类型为供给型(71.43%)，其次为环境型(15.48%)，这其中政府仍占主导(83.88%)，其次为内容与标准(10.72%)，最后为教育机构(4.76%)。当前为实现目标3，在这一路径下，数据利用以政府为引领主体，以教育机构为支撑；以供给型政策工具为主，侧重采取策略性措施，以环境型政策工具为辅，采取技术信息支持措施。

具体来说，在政府引领下，优化关键信息基础设施，形成各部门共享数据资源的目录，优化现行数据开放平台，为数据能力提升提供技术支持，政府也建立数据治理机制，发布内容与技术标准，从而提升各主体开展数据活动的技术和能力。《最高人民法院关于支持和保障深圳建设中国特色社会主义先行示范区的意见》优化司法大数据管理和应用，开发数据的司法决策价值；《深圳市2019年国民经济和社会发展计划执行情况与2020年计划的决议》提出建立粤港澳大湾区大数据中心，推动数据共享、分析和应用；《广东省数字政府改革建设2021年工作要点》探索跨部门、跨层级、跨区域的数据融合共享机制，运用专题数据库建设为数据利用提供技术资源，《广州市用绣花功夫建设更具国际竞争力营商环境若干措施》通过探索打造政务“联盟链”来从长效机制层探寻政务数据协同共享和应用能力提升。

政府也充分利用教育机构来培育数据人才，提升专业人员收集、处理、分析、存储数据资源，运用各类技术工具挖掘数据价值，利用数据优化服务等专业技能，为各公共部门输送更高质的数据人才，形成更专业的执法人员结构。《山东省数字政府建设实施方案(2019―2022年)》从高校学科设置、博士后培养、专家咨询委员会等方面推动高校培养大数据技术人才；《湖南省大数据产业发展三年行动计划(2019―2021年)》探索健全面向市场和产业发展的人才引进、培养机制，推动教育机构等主体重视专业人才培育。

(4)路径4“市场发展”：政企合作，推动可持续的数据市场活力提升和产业价值增长。此路径以实现目标4“推动数据市场有序运行，促进数字经济健康发展”为目标，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，构建有序流动的数据市场格局，建立健全数据产权交易和行业自律机制，促进数据产业发展和要素效能发挥。在表5粉色部分中，目标4维度下占比最高的政策工具为需求型(60%)，其次为供给型(23.64%)，最主要的参与主体是政府(58.18%)和企业(48.12%)。在这一路径下，我国数据市场以政府和企业为主要参与主体，共同施力；以需求型政策工具为主，侧重采取多方参与策略，以供给型政策工具为辅，侧重采用技术信息支持方式。

具体来说，政府方提供技术信息支持和资金支持，扶助数据研究项目和数据产业发展，提升数据收集、存储、处理、分析、交易、流转等技术能力和平台服务能力，为数据产业提供顶层指导、资源支持和价值引导。《亳州市云计算产业发展规划(2016-2020年)》规划建立大数据交易市场，支持大数据产业创新商业模式并提升竞争力；2020年国务院颁布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》着力培育大数据交易市场，引导各企业依法合规开展数据交易；《安徽省大数据发展条例》通过政策和资金支持市场主体利用大数据赋能新兴产业和传统产业，推动数据产业发展；《广东省数字政府改革建设2021年工作要点》为交易方打造省数据交易中心，提供数据交易和产业发展的实体化平台，提供更好的数据市场环境。

企业也在政府数据产权实践计划指导和支持下开展试点建设，在数据市场的产权治理中表达利益诉求，作为关键主体在数据产权市场建设和发展中发挥作用。《福建省促进大数据发展实施方案(2016-2020年)》倡导企业等民间资本参与建设大数据交易中心，探索大数据产权及衍生产品交易，促进数据资源流通和汇聚；普洱通过推进“中国普洱云”项目来激励企业在数据市场中发挥主观能动性，开展数据交易试点工作；《深圳市数字经济产业创新发展实施方案(2021-2023年)》也体现了企业在开放数据资源价值，承担数据治理试点任务中的重要地位。

4.2 我国数据产权治理路径问题

(1)路径1“顶层架构”：顶层设计针对性不足，顶层架构关切尚待提升。路径1力图完善我国数据产权规则，指导强化数据产权治理，围绕这一目标我国已出台系列法律政策，各地政府迅速跟进，取得一定进展，但当前仍存在顶层设计针对性不足，环境架构关切尚待提升的问题。

我国尚未有专门针对数据产权的国家顶层设计方案出现，相关条文散见于国家发展整体纲要、大数据总体战略、数字市场与数字政府等交叉主题建设方案中。在内容上，相关法律条文均为如“建立健全数据产权交易和行业自律机制”“探索完善数据产权与隐私保护机制”“探索大数据产权交易的新模式”等原则性、指导性号召，在论述中多从数据安全、数据市场及数据能力的边缘角度强化数据资源建设、分析、存储、公开和共享，从而辅助数据产权治理完善，专指性内容较少，对应的具体实践方案与配套措施缺失。同时，与其他路径对比，路径1在数据产权政策中受到的关注最少(占比最低)，虽然在国家顶层设计中对数据产权已有论述、地方政府已有跟进，但其整体关注度仍待提升。当前顶层架构问题，一方面说明我国充分做好了数据产权治理的准备措施，搭建了信息技术基础设施，优化了数据资源储备和现有数据处理技术水平，也积极探索数据交易市场规范，但另一方面，更多反映了我国治理数据产权的探索处于起步阶段，缺乏专门的顶层设计来解决权属分配、价值估算、权益申诉等核心问题，精准回应治理需求。

(2)路径2“基础支撑”：自上而下治理模式单一，主体构成与目标实现冲突。路径2主要为完善数据产权安全保护体系、强化应对数据产权风险能力，提高全社会数据产权治理与保障意识，完备数据产权治理基础支撑。围绕此目标我国政府已发布系列政策，并纳入公民参与，但相较于实际需求，仍存在治理方式单一、主体纳入不足的问题。

一方面，当前我国围绕路径2仍主要采取政府占绝对主导的方式，相关政策内容重点仍仅关切政府的数据产权安全保障责任，强调政府在出台数据产权安全规制制度、监管数据交易市场与数据交易行为、完善数据分级分类标准等方面的职能与规划，采取政府自上而下、单独治理的单一方式，依赖策略性措施。但数据具有虚拟性、海量性，数据产权风险也进一步趋向匿名化与多变化，数据产权安全保障与治理无法仅依靠政府这一单一主体，同时法律政策的滞后性、策略性措施的局限性也使得自上而下的治理方式难以满足瞬息万变的数据产权安全治理需求。另一方面，数据产权安全保障与数据安全意识提升是全社会关注的关键问题，尤其关涉政府以外的企业、组织、机构及公民等多元主体，这一治理目标的实现需要多元主体的共同参与和协同推进。在本治理路径中，仅有极少政策关涉了公民主体，忽略了企业、组织、机构等其他主体；仅提及发挥公民主体在教育培训措施的功能，供应型、需求型工具缺失，对于能发挥多主体能动性的公共服务、资金支持、采购外包、多方参与、国际交流、试点建设等措施都尚未发展，这一路径现状与路径目标间存在明显冲突，现有政策难以有效支撑安全保障目标实现。

(3)路径3“价值开发”：数据价值实现目标集中，多元主体功能发挥空间受限。路径3强调提升数据利用、开放效率，实现数据价值。在经济发展转型、大数据战略深入推进的当下，路径3成为数据产权治理的主线路径，大部分法律政策均通过路径3实施。随着实践发展，这一路径也逐渐暴露出目标过于集中、主体功能发挥受限的弊端。

我国数据产权政策以路径3为主，但其下的数据价值实现目标过于集中，使我国数据产权治理路径整体布局不均衡，围绕这一路径的相关政策为其他目标路径的2至3倍，同时为支撑这一治理路径，我国侧重从供给型工具出发，为数据价值开发提供了丰富的基础设施、教育培训、技术信息支持、公关服务、资金支持要素支撑，也使得我国数据产权在目标上过于集中，从而引发其他治理路径的被关注度过低、重视数据开发而忽视数据安全、强调数据价值而忽视数据产权平衡等问题。同时，路径3虽已综合考虑到了企业、教育机构等多元主体，但具体政策内容中，对企业功能发挥仅限于多方参与这一措施，注重吸引市场主体参与数据产权治理活动；教育机构的功能发挥在教育培训这一措施，致力于培育数据人才。对于多元主体的功能限制过于狭窄使得主体功能发挥空间不足，在公共服务、基础设施、试点建设、信息技术支持上的功能发挥尚处空白，多元主体的参与深度、广度都有待提升，功能发挥空间亟待拓展。

(4)路径4“市场发展”：忽略市场发展关联主体，激励性工具与措施缺失。路径4强调推动数据市场有序运行，促进数字经济健康发展。完善数据产权体系建设为支撑加快建设数据要素市场已成为我国数据产权治理的核心方向。综合数据市场发展需求视角，当前我国在数据产权治理路径上仍存在忽略市场发展关联主体、缺失激励多主体能动性措施的问题。

数据市场发展关涉复杂数据价值链，涉及多利益主体以及多主体引发的复杂数据市场产权治理问题，需相关主体共同参与产权治理。当前我国数据产权政策中仅涉及政府与企业两类主体，围绕政府、企业以及政企合作发展数据市场、制定与实施数据产权政策进行了充分规定，而作为数据市场重要参与者的行业组织、科研机构、公民等均被“忽略”，相关法规条文中尚未从数据市场发展路径上考虑其他主体作用发挥，由此带来了数据产权的治理空洞。同时，路径4中呈现缺失激励性措施的问题。在环境型工具中，缺失目标规制与法规管制措施，顶层框架的方向引导不足，具体实施方案缺失，未有完备规制方案的数据市场潜藏产权风险，阻碍相关主体进入；在供给型与需求型工具中，基础设施、教育培训、公共服务、资金支持、外包与采购、国际措施尚未引发关注，使得相关软硬件、教育与人才、社会服务、资金等要素都无法运用于数据产权治理，难以有效在市场发展这一需多主体参与的治理路径上吸引关联主体参与、激发社会能动性，阻碍数据产权治理效率提升。

5“工具-目标-主体”组配下的数据产权治理路径顶层建议

5.1 调整整体数据产权路径布局，平衡各目标治理需求

我国数据产权治理路径已形成较明确的4条路径，但各路径间存在以“价值开发”为重，对“环境架构”“基础支撑”“市场发展”关注不足的失衡现象。优化数据产权路径布局，平衡目标需求，对完善数据产权治理体系意义重大。可从两方面展开。

(1)平衡整体路径结构，重视“数据安全”、“数据市场”目标。一方面，在现有以“价值开发”为主线路径的布局下，继续不断细化与发展数据价值开发政策工具与参与主体，出台应对新兴数据产权问题的新方案，在信息技术、实践需求的进步导向下推进数据有序开放共享、安全利用服务、高效挖掘分析；另一方面，平衡对“基础支撑”“市场发展”等路径的关切，特别是重视实现数据价值开发的同时，完善基础支撑与市场发展治理路径，优化我国数据产权安全保障环境与治理空间，多路径协同推进完善我国数据产权治理体系。

(2)以数据产权治理为核心目标，协同优化各路径治理效力和精准度。现有治理路径整体偏向路径3中的数据价值目标，但数据产权治理涉及多利益关联主体，在强调数据价值的同时应兼顾产权有效规制、各方利益平衡、整体环境优化。基于此，我国数据产权治理路径应在综合各路径方案下，进一步聚焦“环境架构”，转向以数据产权治理为核心目标，基于国家政策与行业规则等制度指导应对数据产权的核心问题，完善我国数据产权规则，强化政策目标来匹配更多的政策工具，并集聚各参与主体来共同推动目标实现，从而支撑数据产权其他路径目标实现。

5.2 路径1：重视专门法规政策制定，建立持续智力支撑机制

我国数据产权“环境架构”治理路径中存在顶层设计针对性不足、架构关切尚待提升的现实问题。应调整数据产权路径整体布局，重视数据产权专门法规政策制定，并为顶层设计建立持续智力支撑方案。可从两方面展开。

(1)关切数据产权专门法规政策制定，不断以规章、指南、意见、批示、政府工作文件等形式推进顶层架构完善。现有相关法律政策散见于大数据、数据市场、数字政府等关联领域中。政府应积极推进数据产权专门立法，完善数据产权治理顶层规划，综合目标规划、策略性措施、法规管制措施，围绕数据产权范畴、关键问题、安全风险、治理方案予以全面管理；同时，由于法律政策存在一定滞后性，政府可同步采取治理规章、意见指南、批示与工作文件等多种方式，规制新兴产权问题，支撑顶层设计完善。

(2)重视社会智力支撑，搭建与科研院所、数据企业等主体的有效沟通渠道，建立持续性智力支撑机制。政府应进一步深化与科研院所合作，不仅发布科研项目，也组建相应专家智囊团队、政策评议团队，发布数据产权专项科研计划，邀请与聘用相关领域专家持续建言献策；扩展数据企业、行业协会、科研机构主体的参与渠道，广泛征集意见，并不断反馈改进，为我国数据产权顶层架构提供持续社会智力支撑。

5.3 路径2：拓展多层次治理方式，匹配路径目标与参与主体

我国数据产权“基础支撑”治理路径中存在治理路径单一，现有主体构成与路径目标冲突的问题。在保障数据安全的目标指引下，路径2治理中应进一步拓展多层次治理方式，在主体上突破政府与公民限制。可从两方面展开。

(1)拓展多层次治理方式，综合环境型、供给型、需求型等多种类政策工具。我国基础支撑建设路径需在保障数据安全目标导向下，突破仅以政府主体发布政策规划指导实践的单一治理方式，在环境型工具中明确数据产权治理目标，在供给型工具中重视为数据产权安全保障提供基础设施、信息技术、公共服务、专项资金支持，在需求型政策中重视采购外包、多方参与、试点建设和国际合作，以法规政策、资源供给、需求实践各层次措施完善本路径治理方式。

(2)因循数据安全保障目标匹配多元参与主体，优化自上而下治理模式。保障数据安全、提升社会意识关涉多元主体，我国应纳入与数据产权安全关涉的相关主体，不仅完善围绕多元主体的政策制定，也重视厘定多元主体在数据产权安全保障上的职责，发挥其重要功能，优化传统“自上而下”的单一治理路径。如以相关政策推动发挥大数据、科技及互联网企业在行业自律、产业规范上的重要功能，发挥科研院所在自身数据产权保护的重要功能，发挥公民的数据产权安全风险监督等重要功能，进一步发挥社会主体能动性，共同支撑我国数据产权安全治理。

5.4 路径3：兼顾价值开发及产权治理，扩展多元主体功能空间

我国数据产权“价值开发”治理路径中存在过于集中数据价值而忽视数据产权保障、多元主体功能空间发挥不足的问题。在治理中应进一步兼顾数据价值开发与产权治理双重目标，不断拓展多元主体功能空间。

(1)平衡数据价值开发整体目标，在数据价值开发的同时兼顾其他治理诉求。我国将数据价值实现作为数据产权治理的核心目标，使得政策整体布局过于关切数据价值挖掘，在如数据产权的全面治理、安全保障、环境优化等方面关注不足，从而使得数据产权市场、主体的引导方向产生偏倚。我国亟待对数据产权价值开放目标予以优化，细化对数据产权规则完善与应用、数据主体权益保障与救济、政府监管职责发挥等平衡性、综合性内容的论述，强调在产权规范下有序开发与利用数据，进一步平衡数据价值实现与产权保护间的矛盾。

(2)拓展多元主体功能发挥空间，形成多元主体协同治理、共同参与模式。为实现数据价值，我国数据产权政策中已充分兼容了企业、教育机构等多元主体，参与主体相对多元，但参与者在这一路径中的功能发挥却占比极低(在4种路径中占比第3)。这一路径需综合考虑数据开发利用全链条的利益相关者，进一步纳入其他相关组织、机构、公民主体；并进一步拓展各主体功能发挥空间，一方面，在环境型工具中补充涉及多元主体的目标规划、发展意见、工作办法，从而提升相关主体的参与高度；在供给型政策中，通过人力、技术、信息、资金等要素的供给，支撑相关主体发展，全面拓宽各主体在基础设施、教育培训、技术信息、公共服务等措施上的治理参与渠道；在需求型政策中，关注相关产业和主体的扶持措施，积极向社会主体提供智力采购、多方交流、试点建设等参与渠道，形成多元主体协同治理、共同参与的模式。

5.4 路径4：纳入数据市场关联主体，完善相关激励性方案

我国数据产权“市场发展”治理路径中存在忽略数据市场发展关联主体、缺失激励多主体能动性措施的问题。数据市场是数据产权治理的主要对象与治理效果的“检验场”，数据市场的有序、健康发展是数据产权治理的重要目标。围绕这一目标，迫切需要全面纳入数据市场关联主体，积极采用激励性政策以发挥相关主体能动性，共同推进我国数据产权治理。可从两方面展开。

(1)厘定与纳入数据市场关联主体，以市场发展中实际产权问题为导向完善治理方案。厘定数据市场下的关联主体，将数据生产、存储、加工、使用供应链上的所有利益相关者(包括政府、企业、社会组织、科研院所及专业机构、公民等)均纳入数据产权治理范畴，尤其关切大数据与互联网企业、数据行业协会、科研机构及公民等；同时，根据数据市场中产权治理的不同阶段及实际需求，在环境型、供给型、需求型各层次工具中确立各主体在具体场景下的产权权利与治理功能，创新运用如“数据集体产权”等制度平衡各数据主体权益，联动多元主体共同参与治理。

(2)注重完善针对关联主体的激励方案，激发各方共同规制数据市场发展的能动性。一方面，重视发挥考评制度、评估体系、奖励机制等措施，对各主体予以分级分类管理，在国家加快数据产权治理的整体战略下细化配套激励政策，细化与落实宏观目标；其次，进一步发挥资金扶持与财政税收优惠功能，创新相关优惠政策并扩大适用范围，也分拨专门资金与资助计划以扶持重点企业、组织机构，鼓励相关主体参与数据产权治理，实现有效激励。

6 结语

数据成为数字经济时代关键的生产要素已成为全球共识，加强数据产权制度建设成为我国核心战略。基于“工具-目标-主体”协同视角，我国在政策工具、政策目标、参与主体组合下的4条核心数据产权治理路径上，仍存在不足与进步空间。本文针对我国数据产权治理现存问题，提出4条核心路径的全面发展建议，从顶层数据产权治理路径视角进行了有益探讨。需要明确的是，数据产权政策在根本上是要作用于我国数据产权治理实践、我国数据市场与经济发展的，政策研究始终无法脱离实践的驱动与反思，如何结合我国数据经济与市场发展现实，全面探讨数据产权政策与实践的动态作用机制，不断调整和优化我国数据产权未来治理路径，将是本研究下一步的研究重点。