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文 | 清华大学法学院教授 申卫星
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数据产权的“结构性分置”，是我国面向数据要素市场化配置改革探索中形成的一项重要制度创新。2022年，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”）首次明确提出建立“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”的产权运行机制，标志着我国在数据产权制度上迈出结构性分置的关键一步。在相当长一段时间内，对于数据产权“结构性分置”究竟意味着什么，存在不同理解。立足数据形态不断演化、数据利用场景日益多元的现实，以“数据持有权—数据使用权—数据经营权”为核心的三权表述，将数据产权的客体统一为数据本身，进一步完善并勾勒出数据产权结构性分置的整体图景。<br>
一、何谓数据产权结构性分置？<br>
从“数据可以成为要素”到明确“数据具有产权”，再到“数据产权结构性分置”，我国对数据产权制度的认识经历了一个不断深化、逐步细化完善的过程。2019年，党的十九届四中全会首次将数据与土地、劳动力、资本、技术并列，明确了数据作为生产要素的地位。2020年《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确提出加快培育数据要素市场，探索数据产权结构性分置制度，标志着数据产权正式进入国家基础制度视野。2022年“数据二十条”提出要建立“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”分置的产权运行机制，为破解数据要素流通利用中的权属不清、激励不足问题提供了政策方向，也开启了我国数据产权结构性分置制度探索的第一步。<br>
在数据交易实践与数据产权研究中，随着“数据二十条”实施以来数据实践的快速发展，数据的生成方式、利用模式和流通场景不断拓展，需要在广泛调研和总结实践经验的基础上，更加明确数据产权结构性分置的基本内容。<br>
“数据产权结构性分置”的“分置”，是指根据数据的利用场景和使用方式，明确持有权、使用权和经营权等的内涵和组合关系，并遵循“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，将数据产权合理配置给不同主体。其中，持有权侧重保障数据的合法持有与自主管控，使用权对应在特定目的和场景下对数据进行内部处理和利用，经营权则指向数据的对外转让、许可等，强调数据的流通交易和商业化利用。“结构性分置”意味着三项权利并非必须同时存在或固定配置，而是强调权利组合的灵活性，可以根据不同主体的实际投入与贡献，或根据约定，形成多样化的权利结构。某一主体可能同时享有三项权利，也可能仅享有其中两项，甚至只享有单一权利，以适应多层次的数据价值实现和多样化的市场需求。正是通过这种灵活而有序的结构安排，数据产权制度才能在保护各方合法权益的同时，为数据要素的高效流通和创新利用预留充分空间。<br>
二、为何数据产权需要“结构性分置”？<br>
在现代财产权制度演进的过程中，传统的单一所有权模式已难以适应产权市场化配置的复杂需求，因此出现多种权利分割方案，例如所有权派生出用益物权与担保物权，土地所有权、土地承包经营权与经营权“三权分置”，知识产权“权利束”的分立与独立许可，公司出资人的股权与经营者权利的分离等。权利分割已成为财产权制度发展的普遍趋势。数据产权的结构性分置，正是顺应这一趋势，立足于数据的多源共生、非竞争性、可复用性等特点，所提出的重大理论创新与制度回应。<br>
（一）数据产权结构性分置内生于数据的独特属性<br>
有别于传统生产要素，数据具有非消耗性、非竞争性、规模报酬递增性以及多源共生等特点，这些特点使得多主体可同时利用数据，也决定了数据产权的配置不宜被纳入绝对性的、单一主体完全支配的所有权框架。<br>
首先，数据具有显著的非消耗性和非竞争性。同一份数据可被多个主体并行使用而不产生实质性减损，其价值反而可能因复用和融合而增加，甚至呈现倍增与乘数效应。这与土地、房屋等有体物因使用而耗损、因主体增多而效用递减形成鲜明对比。正是数据这种非消耗性、非竞争性的特点，使数据天然具备多主体参与数据产权配置、根据多层次数据利用需求打造权利结构类型的制度空间，也决定了过度强调所有权的整体性与排他性，反而可能阻断数据流通，抑制其潜在价值的释放。<br>
其次，数据具有规模报酬递增性与多源共生的特点。数据的价值并非一次性实现，而是在反复使用、创新创造的过程中持续释放。数据一旦被引入新的应用环境，往往能够产生超出原有预期的经济和社会效益，形成“倍增效应”“乘数效应”。这意味着，数据价值并不依附于某一固定权利人，而是与使用方式、应用场景和组织能力密切相关。正是在这一过程中，数据呈现出多源共生的特点。各类主体的生产、生活与经营活动均被纳入数据价值创造，数据价值是多方协同、交互和加工的结果。例如，用户行为数据既包含用户自身的数字足迹，也依赖平台所提供的技术环境与算法支持；产业数据的产生则离不开设备供应商、运营企业等多方协作。在此背景下，若仍以“单一权利人整体支配”为赋权前提，不仅难以准确反映各方真实贡献，也容易将数据价值的后续释放过早地“锁定”于某一主体之下，进而抬高流通门槛、压缩再利用空间。因此，从各类主体的多层次贡献出发，数据需要通过产权的结构性分置，将不同层次、不同类型的数据权益赋予不同主体，通过将权利配置为不同层级、不同结构的组合，数据产权制度才能在真实反映多方贡献的同时，为数据价值的持续释放和多场景实现保留制度弹性。<br>
（二）结构性分置是市场化配置的必然要求<br>
数据产权结构性分置制度不仅是对数据特殊属性的回应，更是以提升数据要素市场化配置效率为导向的重要制度创新。数据不仅是资源，也是资产和生产要素，在此背景下，单纯强调数据“能否被保护”已不足以满足市场主体的多层次交易需求。数据产权的结构性分置能够降低流通成本、激发利用意愿，使数据能够充分进入市场、参与要素配置、持续创造价值。<br>
在数据要素市场中，市场主体对数据的需求呈现出层次性与差异性。有的主体侧重数据的采集、治理，有的主体关注特定业务场景下的数据分析与内部使用，还有的主体以数据产品经营、数据信托、融资质押等业务为核心。不同主体扮演的市场角色不一样，对数据的需求也不相同，如果都给一个内容一样的数据产权，不仅会导致权利取得成本过高，而且会使得权利内容与实际需求错配。历史经验表明，绝对所有权模式，虽权属清晰，却容易造成权利归属绝对锁定而利用效率低下。反之，若权利配置组合类型过多而碎片化，又可能过度推高交易成本。数据要素市场化配置的关键在于在“权利组合配置的单一与复杂”之间取得平衡。数据产权的结构性分置通过区分不同内容、不同功能的细分权利，并允许其在制度框架内排列组合，使数据市场主体能够在整体可控的组合类型中，尽可能实现数据产权配置的灵活性与多样性。由此，数据市场主体可以从自身需求出发选择权利组合，避免了“要么全有、要么全无”的分配困境，进而适配多层次的市场需求，使数据真正达成“供得出、流得动、用得好”。<br>
三、如何实现数据产权“结构性分置”？<br>
数据产权结构性分置的核心，是数据持有权、使用权与经营权三类数据产权的分置与组合。这三者各自指向不同数据利用场景，可灵活组合，从三权俱备到三权单立、三权组合，构成层次清晰，既灵活又稳定的数据产权权利结构。<br>
（一）持有权、使用权与经营权的三权分置<br>
数据产权包括数据持有权、数据使用权与数据经营权。其中，数据持有权核心在于对数据的自主管控能力。持有权人有权决定数据的存储方式、加密手段与访问权限，能够自主以数据产权人的身份防御数据持有状态不受侵犯，并承担保障数据安全的责任。持有权并不天然地包含对数据的使用或经营权限，更多体现为一种“数据管家”的角色。数据使用权聚焦于权利人对数据资源自己利用与数据价值深度挖掘。权利人可在授权范围内对数据进行读取、分析、建模以及二次开发，并借助数据处理优化产品功能、提升服务质量或训练算法模型。典型应用包括人工智能企业通过数据接口进行模型训练、互联网平台依托用户行为分析实现精准推送等。数据经营权体现为对数据进行处分与流通的权利，涵盖通过许可、转让、入股、质押、信托等形式实现数据要素的市场化配置与价值变现。数据经营权是数据流通利用中具有财产性价值的权利，相较于对内的数据使用权，数据经营权的功能是对外提供数据，促进数据的流通利用和价值释放。将数据经营权与持有权、使用权加以区分，有助于在产权制度内部更好衔接数据复用创新与竞争秩序维护，对未经授权的数据抓取行为形成制度性约束，在保障数据竞争利益的同时，为合法、有序的数据共享与利用预留空间。<br>
（二）从“所有”到“所用”：产权配置的多种组合<br>
以利用场景与数据生命周期中的各环节为配置基础，通过持有权、使用权、经营权三权的分置，可以形成数据产权配置的多种组合。在数据基于单一主体贡献生成或在数据完全转让交易中，三权往往由单一主体享有，形成“三权合一”。而在数据价值衍生和多场景流转过程中，则根据各方贡献与利用、交易需求，将三权分配给不同主体，实现“三权分离”。数据产权的不同配置方式衍生出多种权利组合，分别对应不同的应用场景与合作模式。譬如，在采集生成阶段，数据采集者对自行生产的数据享有持有权、使用权和经营权；在多方共同参与数据融合利用的场景中，产权可以按照各方约定来配置，各方可平行享有三权，也可将三权中的某一项或多项差异化配置给不同主体。这样的设计，能够激励数据处理者复用数据，开展差异性创新，同时避免对来源数据产权人的产品或服务形成实质性替代，维护其正当经营竞争利益。这种以“所用”为导向的产权结构性分置机制，服务于数据要素的市场化配置，并在此过程中推动数据价值的充分实现，是中国特色数据产权配置范式的精髓所在。<br>
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