“我国是首个将数据列为生产要素的国家，数据要素化尚处起步探索阶段，国际上亦无先例可循。数据要素化在资产地位、权属确权、流通交易、利益分配和安全隐私等方面存在诸多障碍。”中国科学院院士梅宏表示。

破除这些障碍，离不开国家数据局今后的推进。据媒体走访，不少企业表达了对目前数据的流通共享难、定价和收益分配无章可循、数据平台的虹吸效应和垄断行为带来收益失序等问题的忧虑。

中国电子信息产业发展研究院院长张立认为，国家数据局应从“明规则”的角度着重发力，健全数据产权制度，形成完善的授权使用和权益保护机制，构建数据流通交易制度，围绕公共数据授权运营、数据交易过程监督、数据跨境流动监管等细化规则体系，促进数据合规流通。

中国信息通信研究院院长余晓晖表示，长远来看，国家数据局要统筹发展和安全，充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，不断做强做优做大数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，为构建新发展格局、建设现代化经济体系、构筑国家竞争新优势提供有力支撑。

如何建全数据产权制度？
 

组建国家数据局，要解决的一大痛点和难点是数据产权问题。数据产权制度是其他数据要素制度建设的重要根基，没有归属清晰、合规使用、保障权益、激活价值的数据产权制度，就无法形成高效公平、安全可控的数据要素市场。构建数据基础制度体系，其核心在于完善数据产权制度，落脚点应聚焦在充分激活数据要素市场。

当前，数据确权是一项世界性重点和难点问题。一方面，数据的来源和结构通常极具复杂性。数据从产生之际就涉及个人、企业、政府部门等多参与主体，并且在数据生产、流通、使用等价值生命周期的不同阶段，不同主体对数据要素具有差异化的利益诉求，且存在复杂共生、相互依存和动态变化的特征，传统的权利制度框架难以突破数据产权困境。数据生产的边界难以清晰界定、数据资源本身的权属关系尚不明确。另一方面，由于数据具有可克隆性等特殊属性，个体在网络上的所有行为都能够被互联网技术解构，再重组成为可识别、可抓取、可利用的数据图谱，从而为商业活动和个性化服务提供指导。算法对个体数据的复刻，使得数据的产权边界变得更加模糊，为数据产权保护带来了极大的挑战。

在这些挑战的制约下，我国对数据产权制度的建设和探索仍处于初级阶段。因此，如何制定合理的数据确权原则、寻求保护数据知识产权和数据要素市场活力的平衡点是需要关注的重要问题，也是国家数据局在未来工作实践中的重点任务。一方面，要避免企业由于数据要素的垄断地位而侵犯消费者合法权益，或威胁个人数据安全；另一方面，要更好地发挥大数据规模优势，避免形成“数据孤岛”，促进数据要素的高效流通、交易和利用，实现数据要素价值最大化。

在明确基本的数据确权原则之后，还需要建立数据知识产权保护制度来保障数据流通、交易流程的良好运转。当前，数据产权制度的缺失某种程度上掣肘数据要素市场的培育。随着数字技术发展和商业模式创新，知识产权保护客体更加多元，市场竞争行为正当性边界越来越模糊；此外，与传统的知识产权保护客体相比，数据要素在财产形态、利益诉求及价值内涵等方面均呈现新的特征，这些都导致既有知识产权制度对数据要素的保护存在适用性困境。

因此，亟需探索与数字经济发展相协调的知识产权保护机制。其一，借鉴以无形资产为保护客体的知识产权法规制度体系，加快建立数据知识产权制度。在信息社会向数字社会转型过程中，将数据纳入知识产权法律制度保护范围，是实现数据保护和利用平衡的极佳路径。其二，应加强数据知识产权登记规则和登记系统的顶层设计，降低各方确权、设权和维权成本。在国家层面，提供统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品，并为数据提供相应的确权证明。其三，鼓励前沿技术攻关，创新数字经济下的知识产权保护模式，有效支撑数据流通。需要进一步加强相关技术领域的研发攻关，推动隐私计算、区块链、云计算、人工智能等新兴技术的深度融合与协同发展，探索有效解决数据流通问题的技术支撑体系。其四，加强数字经济领域的知识产权反垄断执法。数据封锁、歧视性访问、大数据杀熟等问题成为当下制约中国数字经济发展的关键障碍。在保护知识产权的同时，也需要防止和制止滥用知识产权排除、限制竞争等扰乱市场秩序的行为。总体而言，需要统筹数据开发利用、隐私保护和公共安全，构建以安全为基础、发展为目标的数据产权制度。

针对数据要素市场，人民数据早在2019年就推出了全国首家数据确权平台，2023年又推出了首家全国性数据要素公共服务平台和“数据资源持有权证书”“数据加工使用权证书”“数据产品经营权证书”（三证）向全国发放，助力数据确权、数据交易等业务开展。人民数据以打造人民云、人民链、数据要素公共服务平台等项目为契机，争做一流数据服务商，争当一流数据集成平台，积极做好数据交易的经纪人、数据产业的运营方、数据应用场景的创新者，领跑大数据发展潮流。

如何守住数据的合规底线？

      组建国家数据局，还需要解决的痛点和难点是数据的利用与安全的平衡问题。数据价值的实现过程得益于数据要素的高效利用，而数据利用的前提条件是安全。当前，我国数据安全风险日益突出，数据泄漏、数据滥用等安全事件的发生，严重阻碍了数据价值的释放潜力，限制了数字经济的健康发展。数据安全是事关国家安全与经济社会发展的重大问题，因此，完善数据治理机制，牢牢守住数据发展安全底线，将是国家数据局在引导数字经济发展过程中的工作重点。个人数据隐私安全问题构成了数据要素市场形成的逻辑起点，也是数据要素治理的核心。

对于个人数据而言，其所面临的安全风险主要来源于以下几个方面：一是大数据技术的扩散对公民进行过度的数据收集和不良使用。在过去，当大数据解决方案在技术上尚未实现时，即使个人信息被泄漏，后续的涟漪效应也并不显著，因为没有技术可以进行深入分析。然而，随着技术的进步，如今可以生成3D个人档案并预测人的意图。二是人工智能技术可能涉及公众隐私侵犯、歧视、逃避责任、操纵和误导公众舆论、非法监视等行为。在没有适当监管、问责和治理的情况下盲目扩张，将是十分危险的。三是包括物联网和社交媒体在内的众多数据源是在未经用户知情同意的情况下定期收集的。这类“过度收集”的数据会对个人隐私带来潜在风险。四是数据重新识别技术以及为其他目的而收集的数据的回收、再利用问题。国家数据局需要加强对企业相关违法行为的惩处力度，建立完善的公民电子信息投诉制度。

除了个人信息的隐私安全之外，数据安全问题还涉及企业所拥有的海量数据以及国家层面的公共数据。企业在数据收集过程中，可能对所拥有数据的合规性缺乏关注。一方面，一些具备优势的互联网平台企业利用其庞大的用户基础和先进的技术设备，获取市场垄断地位、形成市场壁垒，从而造成不公平的市场竞争环境，大大限制数据价值的实现；另一方面，数据处理企业通过代码和算法能力构筑自身的特权地位，加剧相关主体之间的信息不对称性与企业黑箱操作的可能性。一些研究还强调了算法产生社会偏见的方式。这些偏见的存在引起了数据治理对算法透明度、问责制以及更普遍的公平性的担忧。因此，国家数据局除了需要解决监管分散化问题外，还需要解决企业的数据垄断等安全问题。考虑到算法的复杂性，需要足够的技能和信息来对其进行有效监管。国家数据局可以充分调动外部资源以协同的行动模式参与数据治理，落实开展数据活动的组织、个人的主体责任，构建由数据处理者承担安全保护义务、政府进行监督的数据治理体系。

从国家层面来看，在大数据时代，数据已经成为国家的重要战略资源。国家层面的数据安全范畴主要体现在政治安全、经济安全、文化安全以及军事安全等关乎国家主权、安全和发展利益的重大领域。当前，政务、医疗及生物识别信息等高价值特殊敏感数据泄漏风险加剧，基因安全、经济情报泄露、技术泄露、个人信息泄露等事件时有发生。尤其是，在经济全球化、交易平台网络化的大背景下，企业在贸易过程中频繁的跨境数据流动成为威胁国家数据安全的最重要来源之一。数据企业在生产运营过程之中，海量的碎片化、模糊化数据被广泛汇聚，即使这些数据在公开之前都经过了脱敏处理，但是，经过深入的大数据分析，也可以洞察到隐藏在大数据表象背后的重要情报信息，勾勒出一国经济社会发展的完整图景，最终可能演化成国家安全数据信息。

值得注意的是，在万物互联的数字生态系统中，各类数据安全问题彼此共生、相互影响，需要统筹治理个人、企业以及国家层面的数据安全问题。就本质而言，数据安全问题是技术问题和法律问题的结合体，需要联合采用技术、法律等多手段综合治理。国家数据局可以在一系列法规制度的基础之上，不断优化数据安全领域的顶层设计，建立健全数据全生命周期安全管理以及分类分级保护制度，加强数据安全风险监测、定期开展数据安全风险评估。尤其对于跨境数据流动而言，可以建立科学的跨境数据流动的安全评估体系、创建严格的数据跨境流动限制规则。

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