飞轮计划·深度研究专栏 | 2025年2月
在数字经济浪潮席卷全球的今天，数据已被正式列为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。据国家工业信息安全发展研究中心测算，2024年中国数据要素市场规模已突破2000亿元，预计到2026年将超过4000亿元。然而，在这片蓬勃发展的热土之下，一个根本性问题始终悬而未决——数据资产究竟归谁所有？如何合法、清晰、可操作地进行确权？
数据资产确权，不仅是法律问题，更是商业逻辑和治理能力的核心命题。对于正在推进「飞轮计划」的企业和组织而言，数据确权是构建数据驱动型业务闭环的基石。没有清晰的确权，数据交易、数据入表、数据融资、数据跨境流动都将如同沙上建塔。本文基于国内最新政策法规、行业实践与学术研究，系统梳理数据资产确权的实务框架，提供从认知到落地的完整指南。
2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自2024年1月1日起正式实施，标志着数据资产入表从理论走向实践。2024年12月，国家数据局联合多部门发布《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，再次强调要“建立健全数据产权制度，推进数据确权与登记”。政策信号密集释放的背后，是企业对数据确权日益迫切的需求。
然而，现实情况远比想象中复杂。根据中国信通院2024年调研数据，超过67%的企业表示在数据资产化过程中遭遇了“所有权界定困难”，其中涉及多方数据来源、用户隐私与商业机密的交叉、以及历史遗留的权属不清等问题。某头部互联网企业在进行数据资产入表审计时，发现其近30%的标签数据存在来源不明或授权链不完整的情况，直接导致估值缩水超过15亿元。
数据确权之所以成为“硬骨头”，根源在于数据要素的独特属性：非竞争性（可无限复制）、非排他性（多方可同时使用）、价值易变性（随场景和时间波动）以及衍生性（原始数据可加工产生新数据）。传统物权法中的“一物一权”原则在数据领域面临根本性挑战。因此，我们需要构建一套适应数据特性的新型确权范式。
核心认知：数据确权不是寻找一个“绝对所有者”，而是在数据生命周期中，合理界定数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权这三项权利（简称“三权分置”），形成“权责利”清晰的治理结构。这是2022年“数据二十条”确立的顶层设计思路，也是当前实务操作的基本遵循。
2022年12月，中共中央、国务院印发《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”），创造性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“三权分置”的数据产权制度框架。这一框架打破了传统“所有权”的单一思维，为数据确权提供了更具弹性的制度工具。
数据资源持有权是指对合法获取的原始数据资源进行管理、保存、维护的权利。它不等同于所有权，而是强调对数据集合的事实控制与合法管理。在实务中，持有权通常归属于数据产生方或合法采集方。例如，电商平台对其用户行为日志数据、物联网企业对其设备传感器数据，天然享有持有权。
关键要点：
数据加工使用权是指在不损害数据资源持有权的前提下，对数据进行清洗、标注、聚合、建模等加工操作，并利用加工后数据进行分析、决策或开发应用的权利。这一权利是数据价值释放的核心环节。
在实务中，加工使用权通常通过合同授权或平台规则实现。例如，云计算服务商在为客户提供数据存储服务的同时，通过服务协议获得对客户匿名化数据进行模型训练的权利。但需注意，加工使用的边界必须清晰界定：是否允许跨场景使用？是否允许转让给第三方？加工后的衍生数据归谁所有？这些问题若在协议中约定不明，极易引发纠纷。
据北京互联网法院统计，2024年审结的数据权属纠纷案件中，约42%的争议焦点集中在“加工后数据产品的权利归属”。典型场景如：A公司委托B公司对原始数据进行标注，标注后的数据集应归A还是B？法院通常倾向于认定，若委托合同中无明确约定，加工后数据产品的权利归委托方（A）所有，但B公司可主张加工服务费及署名权。
数据产品经营权是指对经过加工、具有明确商业价值的数据产品（如数据API、数据报告、数据模型、数据可视化工具等）进行经营、销售、许可的权利。这是数据要素市场化的最终出口。
数据产品经营权的确立，要求产品本身具有独立性、可交易性、价值确定性。例如，一家征信机构开发的“企业信用评分模型”，其作为数据产品，经营权归该机构所有，但模型所依赖的底层数据（如工商数据、税务数据）的持有权可能分属不同政府部门。因此，数据产品经营权的行使，必须建立在底层数据权利链条完整、授权清晰的基础之上。
实务提示：三权分置并非固定不变，而是可以根据商业场景进行灵活拆分组合。例如，在数据信托模式中，数据资源持有权归数据主体（用户），加工使用权委托给信托机构，数据产品经营权由信托机构与数据需求方共享收益。企业应根据自身业务模式，设计适配的权利架构。
尽管三权分置提供了宏观框架，但在具体落地中，企业仍面临诸多现实障碍。以下是当前实务中最为突出的五个问题。
根据《个人信息保护法》，个人信息处理者需取得个人“单独同意”方可处理敏感个人信息。但在大数据场景下，数据往往经过多次流转和聚合，原始同意范围难以覆盖后续所有加工场景。例如，用户同意某APP收集位置数据用于导航，但该数据被匿名化后用于城市交通规划分析，是否仍需重新同意？目前法律对此尚无明确解释，实践中通常采用“匿名化+去标识化”处理来规避风险，但匿名化的标准本身存在争议。
一个数据产品往往融合了多方来源的数据：企业自产数据、用户提供数据、公开采集数据、第三方购买数据等。不同来源的数据权利主体不同，授权条件不同，使用限制不同。当这些数据被整合成一个产品时，如何厘清各方的权利份额？例如，某金融科技公司开发的“反欺诈模型”，融合了银行交易数据、运营商通话数据、电商平台消费数据，一旦模型产生收益，各方应如何分配？目前业界普遍采用“贡献度评估法”，但缺乏统一标准。
随着企业全球化布局加速，数据跨境流动成为常态。2024年3月，国家网信办发布《促进和规范数据跨境流动规定》，对数据出境安全评估、标准合同、认证等路径进行了优化。但确权问题在跨境场景下更加复杂：数据出境后，数据资源持有权是否受到当地法律管辖？数据加工使用权能否延伸到境外子公司？数据产品经营权是否受制于目标国数据本地化要求？实务中，企业需建立“数据跨境权属映射表”，明确每一类数据在不同法域下的权利状态。
很多企业在过去十年间积累了海量数据，但当时的数据采集协议、用户授权条款往往不完善，甚至根本没有。在数据资产化过程中，这些“历史数据”的权属认定成为巨大隐患。某大型零售企业在进行数据资产盘点时发现，其2018年之前收集的超过2亿条用户交易记录，仅有35%具备完整的授权链。对于剩余65%的数据，企业面临要么放弃（损失数据价值）、要么补授权（成本极高且用户响应率不足5%）的两难境地。
即便完成了确权，数据资产的价值评估仍是一道难关。财政部《暂行规定》要求企业将数据资源确认为“无形资产”或“存货”，但评估方法（成本法、收益法、市场法）均存在明显局限。例如，成本法难以反映数据的潜在价值；收益法依赖对未来现金流的预测，不确定性高；市场法缺乏活跃的交易市场。截至2024年底，A股上市公司中仅有约120家披露了数据资源入表信息，总金额不足50亿元，与市场预期相去甚远。
基于上述挑战，我们总结出一套“六步法”实务流程，帮助企业系统化推进数据确权工作。
确权的前提是“摸清家底”。企业应组建跨部门团队（法务、IT、业务、财务），对所有数据资产进行全面盘点，建立数据资产目录。分类维度包括：
建议使用专业的数据资产管理工具（如Collibra、Informatica等），并生成可视化的数据血缘图谱，清晰展示每条数据的流转路径。
针对每一类数据资产，逐项审查其权利链条的完整性：
对于权利链条存在瑕疵的数据，应标记为“待处理”，并启动补正程序（如重新获取授权、进行匿名化处理、或删除数据）。
根据数据资产的不同类型和业务场景，明确界定数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的归属。建议采用“权利清单”形式，对每项数据资产标注：
目前，北京、上海、深圳、浙江等地已建立数据资产登记平台，企业可申请对数据资产进行登记公示，获得具有法律效力的权属凭证。例如，北京国际大数据交易所的“数据资产登记中心”已累计发放登记证书超过2000份，涵盖金融、医疗、交通等领域。
确权不仅是技术动作，更是制度建设。企业应制定《数据资产管理办法》，明确内部各部门在数据采集、使用、流转中的权责。同时，全面审查和更新对外合同：
某头部云计算厂商在2024年修订了其云服务协议，新增了“数据加工使用权”和“数据产品经营权”的专门条款，明确客户数据的所有权归属客户，但平台在匿名化后可利用数据进行服务优化，此举有效降低了双方的法律风险。
在确权完成后，符合条件的数据资产可按照财政部规定进行入表处理。入表前需完成：
值得关注的是，2024年12月，中国资产评估协会发布《数据资产评估指导意见》，为收益法中的“超额收益法”提供了具体操作指引，这有望推动更多企业实现数据资产入表。
数据确权不是一次性工作，而是动态管理过程。企业应建立数据合规监控机制：
建议企业每季度召开数据治理委员会会议，由法务、IT、业务、财务负责人共同审议数据资产确权状态，确保权利链条始终完整、合规。
背景：某头部社交平台（简称M公司）拥有超过8亿月活用户，平台积累了大量用户行为数据（包括浏览记录、互动数据、位置信息等）。M公司计划将这些数据加工成“用户画像分析产品”，向广告主销售。但在确权过程中，发现以下问题：
解决方案：
启示：历史数据的补授权和匿名化处理是互联网平台数据确权的最大难点。企业应尽早建立用户同意管理平台（CMP），实现动态授权管理。同时，数据产品与底层数据的权利需分离处理，避免混同。
背景：某工业设备制造商（简称E公司）为工厂提供智能传感器和工业互联网平台，设备运行过程中产生的数据（温度、压力、振动等）实时传输到E公司的云平台。工厂客户认为数据归工厂所有，而E公司认为平台数据归公司所有，双方产生争议。
解决方案：
启示：工业数据确权的关键在于区分“原始数据”与“加工数据”。采用“三权分置”思路，可以平衡数据提供方和加工方的利益。区块链等技术的应用，可以有效降低确权过程中的信任成本。
背景：2024年3月，上海数据交易所内发生一起典型纠纷：数据买方（某金融科技公司）购买了一份“企业工商信息数据集”，但在使用过程中发现，数据集中包含大量错误信息（如企业注销状态未更新），且部分数据来源为第三方爬虫抓取，未获得原始数据源的授权。买方要求退款并赔偿损失，卖方则声称数据已通过交易所审核，权属清晰。
处理结果：上海数据交易所启动争议调解机制，经核查发现：
启示：数据交易平台应承担起“守门人”责任，建立严格的确权审查机制。对于买方而言，在交易前应要求卖方提供数据来源的合法证明、授权文件以及权利清单，必要时可委托第三方律所进行数据合规尽职调查。
对于正在推进「飞轮计划」的企业和组织，数据确权不是一项独立的工作，而是与数据治理、数据安全、数据商业化紧密咬合的关键齿轮。以下是为您量身定制的行动建议：
特别提示：数据确权的成本与收益需要权衡。对于价值较低的数据，过度确权可能得不偿失。建议企业采用“二八法则”，集中资源对高价值数据（如核心客户数据、关键业务数据、高价值模型数据）进行精细化确权，对低价值数据采取标准化处理（如统一匿名化、统一授权模板）。
数据资产确权，本质上是数字时代产权制度的重新构建。它不是一次性的法律合规动作，而是贯穿数据全生命周期的治理能力。对于「飞轮计划」而言，数据确权是让数据要素真正“转起来”的第一推动力——只有权属清晰，数据才能放心流通；只有权利明确，价值才能合理分配；只有制度健全，数据驱动的飞轮才能持续加速。
展望未来，随着《数据产权法》的立法进程加速（已列入全国人大常委会2025年立法规划），以及数据资产登记体系的全国统一化，数据确权的制度环境将日益成熟。企业应抓住当下的窗口期，率先建立数据确权的实务能力，这不仅是为了合规，更是为了在数据要素市场占据先发优势。
飞轮计划的核心逻辑是“数据飞轮”——数据越用越多，越用越值钱。而确权，就是让这个飞轮从“可能转动”变为“必然转动”的关键卡扣。让我们从今天开始，为每一条数据找到它的“合法身份”，让数据资产的价值在阳光下充分释放。
数据确权，利在当下，功在长远。