数据要素的政策演进与战略地位 - 数据在2019年被增列为第五大生产要素，凸显其在经济发展中的关键作用[1] - 2020年明确提出培育数据要素市场，标志着数据要素市场化改革启动[1] - 2023年《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》强调激活数据要素潜能的重要性[1] - 党的二十届三中全会提出加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配等制度[1] 数据产权结构性分置的概念与内涵 - 数据产权结构性分置包含"数据产权"、"结构性"和"分置"三个基本范畴[4] - 数据产权是一个动态、多维且复杂的权利体系，涵盖财产权和人格权[5] - 结构性指系统内部各部分的有机联系，具有多层次、多维度、动态性特征[6] - 分置指将整体权利分解并在不同主体间分配，以提高资源利用效率[7] - "三权"（持有权、加工使用权、产品经营权）形成连续价值链，相互依存支撑[8][9] 数据要素价值释放的路径与机制 - 数据价值释放经历从"资源"转化为"生产要素"的多层次复杂过程[2] - 数据形态演进路径划分为"数据资源-数据资产-数据商品-数据资本"四个环节[12][13] - 数据资源与资产阶段是基础价值形成，数据商品与资本阶段是应用价值释放[14] - 数据价值链可重复循环，便于持续提取和释放数据要素价值[11] 数据产权分置对数据资源阶段的影响 - 有效打破"数据孤岛"现象，促进数据跨领域、跨行业流动与整合[16] - 有助于提升数据质量，推动数据采集、清洗等环节的高效运行[16] - 能够有效保障数据安全，包括隐私、秩序、社会和国家安全四个方面[16] - 建立分类分级确权授权制度，按照"原始数据不出域、数据可用不可见"方式提供数据[16] 数据产权分置对数据资产阶段的影响 - 有助于推动数据定价机制成熟，使评估和定价更加科学合理[18] - 有利于激励对数据资产的深度挖掘，发现更多潜在商业价值[18] - 有利于激发数据市场潜力，降低市场准入门槛，吸引更多主体参与[18] - 《民法典》第127条明确承认数据和网络虚拟财产具有相同财产属性[17] 数据产权分置对数据商品阶段的影响 - 有利于降低数据交易摩擦，减少法律风险，提升交易顺畅性[21] - 有利于提高供需匹配效率，数据产品成交率为17.9%，场内交易供需匹配率低[21] - 有利于创新实践应用场景，"数据要素×"计划提出到2026年打造300个以上典型应用场景[21] - 深圳市率先探索数据产权结构性分置实践，出台《深圳市数据交易管理暂行办法》[21] 数据产权分置对数据资本阶段的影响 - 有助于最大限度发掘数据资产价值，实现数据跨主体流通和多场景复用[23] - 有助于完善数据合规监管，细化权利分工，明确不同主体权责分配[23] - 有助于培育并完善数据产业链生态，构建与数据产业链运行逻辑契合的框架[23] - 通过分权机制在数据生成、流通、使用和增值每个环节明确监管要点[23]