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📌 教学目标

通过本讲学习，学生将能够：

• 掌握数据产权登记与数据资产入表的制度逻辑与实务操作；
• 理解数据信托制度的理论构造、实践探索与现实障碍；
• 把握可信数据空间的技术架构、建设进展与法律风险；
• 分析数据资产证券化（ABS）、质押融资等金融化路径的合规要点；
• 形成对数据法学前沿议题的独立判断能力与学术追踪能力。

本讲学时： 2学时（90分钟，建议延展至120分钟）

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导入案例：青岛华通数据作价出资全国首案

案情概述

2024年，青岛市属企业青岛华通集团完成全国首例以数据产品作价出资入股新设公司的实践探索。具体路径如下：

步骤	操作内容	法律意义
1	对持有的公共数据授权运营形成的数据产品进行确权登记	明确数据产权归属
2	委托第三方机构对数据资产进行评估作价	解决价值计量问题
3	以评估作价的数据资产出资入股新设公司	实现数据资本化
4	完成工商登记与数据资产入表	形成完整闭环

制度意义

该案首次打通了"数据确权—价值评估—出资入股—工商登记—资产入表"的完整链条，为数据要素资本化提供了可复制的实践样本。

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模块一：数据产权登记与数据资产入表

一、数据产权登记的制度逻辑

为什么需要登记？

数据具有非排他性、可复制性，无法像有体物那样通过"占有"公示权属。登记制度通过第三方公信背书，解决数据权属的"证明难"与"公示难"问题。

登记的三重效力：

效力类型	内涵	实务价值
公示效力	经登记的数据权利可对抗善意第三人	降低交易相对方的权属调查成本
证明效力	登记证书是权利归属的初步证明	诉讼中的证据优势
程序效力	部分交易场景须先完成登记方可进行	交易所挂牌的前置条件

二、数据产权登记的实践探索

2026年7月，国家数据局发布《数据产权登记工作指引（试行）》，系统回应了六大核心问题：

1. 谁来登记：数据资源持有权人、加工使用权人、产品经营权人
2. 登记什么：数据资源、数据产品的权属信息
3. 向谁登记：统一登记平台（各地数据交易所/登记机构）
4. 如何审查：形式审查为主，辅以必要实质审查
5. 效力如何：登记对抗主义（非登记生效主义）
6. 争议如何处理：异议登记、更正登记、注销登记机制

⚠️ 实务提醒：登记采对抗主义而非生效主义——即不登记不影响权利成立，但不得对抗善意第三人。这与不动产登记的生效主义有本质区别，学生易混淆。

三、数据产权登记操作全流程详解

数据产权登记并非"一登了之"，而是一个前后衔接的完整程序链条。综合各地登记机构的操作规则与《数据产权登记工作指引（试行）》的要求，一次完整的登记通常包含以下七个环节：

数据产权登记全流程（七步法）：
┌────────────────────────────────────────────┐
│  第一步：数据盘点与合规自查                  │
│  └─ 梳理拟登记数据资源/产品，核查数据来源     │
│     合法性、处理合规性、权属链条              │
│                    ↓                        │
│  第二步：数据存证                            │
│  └─ 通过哈希值上链、公证存证等方式固定数据    │
│     的内容、规模与形成时间                    │
│                    ↓                        │
│  第三步：提交申请                            │
│  └─ 在登记平台填报主体信息、数据描述、权利    │
│     类型（持有权/加工使用权/产品经营权）、     │
│     来源说明、权属声明等材料                  │
│                    ↓                        │
│  第四步：登记机构审查                        │
│  └─ 以形式审查为主：材料完整性、数据可识别性、│
│     权属链条连贯性；必要时启动实质核查        │
│                    ↓                        │
│  第五步：公示                                │
│  └─ 登记事项在平台公示（各地多为7至15个工作日）│
│     接受利害关系人异议                        │
│                    ↓                        │
│  第六步：颁发登记证书                        │
│  └─ 公示期满无异议的，发放数据产权登记证书    │
│     （或登记凭证），载明权利类型与登记事项    │
│                    ↓                        │
│  第七步：后续管理                            │
│  └─ 变更登记、更正登记、异议登记、注销登记、  │
│     证书续期与年报义务                        │
└────────────────────────────────────────────┘

各环节的法律要点：

环节	核心法律问题	实务提示
合规自查	数据来源是否合法是登记的"生死线"	个人信息处理须具备《个人信息保护法》第13条的合法性基础
数据存证	解决"登记的是什么"的同一性问题	哈希存证仅证明特定时点数据状态，不证明权属本身
申请填报	权利类型的选择影响后续交易结构	"三权分置"下应准确选择持有权、加工使用权或产品经营权
审查	形式审查与实质审查的边界	形式审查下登记机构不保证权属绝对真实，申请人自负其责
公示	异议程序是第三人利益的保护阀	公示期内任何利害关系人均可提出异议
发证	证书是"初步证据"而非"确权判决"	登记证书可被相反证据推翻
后续管理	数据动态更新与登记信息的同步	数据内容发生重大变化时应办理变更登记

四、各地数据产权登记平台比较

我国数据产权登记采取"地方先行、多元探索"的路径，已形成数据主管部门（数据交易所）条线与知识产权主管部门条线并行的登记体系。以下对四个代表性地方的登记平台进行比较。

（一）上海：数据产品知识产权登记的引领者

上海的登记实践以"数据产品知识产权登记"为特色。2024年11月8日，上海市知识产权局与上海市数据局联合发布《上海市数据产品知识产权登记存证暂行办法》，将登记对象明确为自然人、法人或者非法人组织对其合法获取的数据资源，经过实质性加工和创新性劳动后形成的具有智力成果属性和商业价值的数据加工集合、数据加工产品、数据技术算法等数据产品。上海模式的突出特点有三：一是将"数据技术算法"纳入登记范围，突破了单纯"数据集合"的客体框架；二是实行"登记＋存证"双轨机制，以区块链存证强化登记的技术可信度；三是登记审查紧扣"实质性加工"与"创新性劳动"两项要件，强调登记对象必须体现人的智力投入。2026年9月，上海颁发"洛天依音频数据集"数据（产品）知识产权登记证书，成为全国虚拟人数据产品确权的标志性案例（详见本模块第六部分）。上海还依托上海数据集团、上海数据交易所构建数据流通交易基础设施，推动登记证书在交易挂牌、质押融资、司法维权等场景中的应用，并已将"数据产品知识产权年登记量"纳入上海市知识产权高质量发展规划的主要指标体系。

（二）北京：司法确认效力的先行区

北京市出台了《北京市数据知识产权登记管理办法（试行）》，其登记对象界定为数据持有者或者数据处理者依据法律法规规定或者合同约定收集，经过一定规则或算法处理的、具有商业价值及智力成果属性的处于未公开状态的数据集合——"未公开状态"的要求旨在使登记制度与商业秘密保护相衔接，已公开的数据集合无法获得登记。北京实行全程网上办理，登记证书有效期为三年，自登记公告之日起计算，期满可申请续展。北京模式的特殊价值在于其司法实践的率先确认：在北京知识产权法院（2024）京73民终546号案中，法院认定涉案数据集取得的《数据知识产权登记证》可作为证明权利人享有涉案数据集相关财产性利益和涉案数据集收集行为合法的初步证据，在无相反证据的情况下，可以据此认定涉案数据集收集行为未违反相关法律规定。这一裁判规则确立了登记证书在司法中的证据地位，极大提升了登记制度的实践价值。此外，北京国际大数据交易所自2021年成立以来，持续探索数据资产登记与交易流通的衔接机制。

（三）深圳：立法与金融应用的双轮驱动

深圳是数据知识产权登记的全国首批试点地方之一。深圳市出台了《深圳市数据知识产权登记管理办法（试行）》，将登记客体界定为依法依规获取的、经过一定规则处理形成的具有实用价值的数据，登记业务由深圳市市场监督管理局指定深圳市标准技术研究院承担。深圳的特色在于登记与金融创新的深度结合：深圳数据交易所于2022年11月揭牌运营，在全国首单获批的数据资产证券化项目"华鑫—鑫欣—数据资产1期资产支持专项计划"中，深圳数据交易所即担任数据资产登记机构，为入池数据资产提供登记与合规支撑，探索数据持有权、使用权、经营权"三权分置"理念在金融场景中的落地。同时，广东省数据知识产权存证登记平台与广东省地方标准《数据知识产权登记指南》（DB44/T 2664—2025，2025年8月15日实施）为深圳及全省提供了标准化的登记指引。深圳模式展示了登记制度从"确权工具"向"融资基础设施"的功能跃迁。

（四）贵阳：交易所登记的老牌探索者

贵阳大数据交易所于2015年4月挂牌运营，是全国第一家大数据交易所，开启了我国数据场内交易的先河。经历早期探索后，贵阳大数据交易所于2022年前后完成优化重整，构建覆盖数商注册、产品登记、交易、交付、资金结算、投诉处理的全流程场内交易制度体系，并探索数据要素登记的对象标识符（OID）机制，为每一数据资源赋予唯一标识。2023年4月，全国首笔个人数据合规流转交易在贵阳大数据交易所完成：委托人将自己的简历数据以数据信托方式托管给贵阳大数据交易所，再由其委托网络科技公司运营，形成的"数据产品"上架后由用人单位购买，个人用户通过平台获得利润分成。该案展示了"登记＋信托＋交易所"的组合运用。此外，贵州已列入全国第二批数据知识产权试点地方，出台相关登记管理规定，形成了交易所登记与知识产权登记并行的双轨格局。贵阳的经验表明，登记制度的活力取决于其与交易场景的结合深度。

（五）四地登记模式比较总览

维度	上海	北京	深圳	贵阳
登记条线	知识产权＋数据局联合	知识产权	知识产权＋交易所	交易所＋知识产权（试点）
登记对象	数据产品（含算法）	未公开数据集合	数据	数据资源、数据产品
特色机制	登记＋存证双轨	证书三年有效期	登记赋能ABS	OID标识、首笔个人数据信托交易
代表场景	洛天依音频数据集登记	司法初步证据确认	数据资产登记支撑证券化	个人数据合规流转

五、数据知识产权登记与数据产权登记的辨析

实务中极易混淆的两套登记体系，实则在主管机关、规范依据、登记对象等方面存在系统差异：

比较维度	数据知识产权登记	数据产权登记
主管机关	知识产权主管部门（国家知识产权局指导）	数据主管部门（国家数据局指导）
规范依据	各地数据知识产权登记办法（如北京、上海、深圳办法）	《数据产权登记工作指引（试行）》及各地数据条例
理论基础	知识产权制度逻辑：保护"实质性加工＋创新性劳动"形成的智力成果	"数据二十条"三权分置：资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权
登记对象	经规则或算法处理、具有智力成果属性的数据集合/数据产品	数据资源、数据产品的权属信息
审查重点	来源合法、实质性加工、创新性劳动、智力成果属性	权属链条清晰、数据可识别、材料完整
权利外观	数据知识产权登记证书	数据产权登记证书（凭证）
效力定位	享有数据财产权益与来源合法的初步证据	登记对抗主义下的公示与证明效力
典型平台	各地知识产权局登记平台	各地数据交易所、数据登记机构

两者的关系：两套体系并非相互排斥，而是功能互补。数据知识产权登记侧重回答"这个数据集合是否凝聚了值得保护的智力劳动"，数据产权登记侧重回答"谁对数据享有何种权能"。实践中，同一数据产品可能先后完成两种登记，形成权利保护的"双保险"。2026年7月《数据产权登记工作指引（试行）》出台后，两条登记条线的衔接与互认成为制度建设的新课题，未来不排除走向统一登记平台或登记信息互通互认的可能。

六、前沿案例：洛天依音频数据集知识产权登记案（2026年9月）

（一）案情梗概

2026年9月2日，上海市知识产权局向上海哔哩哔哩科技有限公司颁发"洛天依音频数据集"数据（产品）知识产权登记证书。这是全国首个针对完全虚拟人音频数据产品的知识产权登记，被视为虚拟人数据资产确权的破冰之举。

洛天依于2012年在上海推出，是哔哩哔哩旗下中文虚拟歌手。十余年来，其以语音合成技术生成歌声，应用场景逐步拓展至音乐创作、舞台演出和直播互动等领域。此次登记的音频数据集，由其标志性音色数据经过采集、标注、调校等环节加工形成。上海市杨浦区市场监督管理部门指出，该数据集具备独创性和商业价值，符合《上海市数据产品知识产权登记存证暂行办法》有关"实质性加工"和"创新性劳动"的登记要求。

（二）案件的法律意义

维度	分析
权利落脚点	虚拟人的声音不属于自然人声音，传统著作权、商标权框架难以覆盖声库设计等环节，登记为虚拟人音色数据提供了"权利身份证"
登记要件适用	音色数据经采集、标注、调校的加工链条，满足"实质性加工＋创新性劳动"的双重要件
证据效力	依据相关司法判例，登记证书可作为权利人享有数据财产权益以及数据收集或来源合法的初步证据，降低企业举证和维权成本
确权前移	将确权环节前移，从源头减少因权属不清引发的侵权纠纷与恶意诉讼
分层确权探索	哔哩哔哩法务负责人表示，下一步拟对更细颗粒度的"语音语料单元库"申请登记，探索"化整为零、层层递进"的虚拟人音频数据分层确权路径

（三）延伸思考

随着生成式人工智能技术的发展，虚拟人音色被克隆、未经授权使用等问题日益突出。本案的启示在于：当传统权利框架（著作权、邻接权、商标权、反不正当竞争法）均无法周延保护新型数据资产时，数据登记制度提供了一种"权利外观创设＋证据效力强化"的替代性方案。但登记并不创设实体权利本身，虚拟人音色的权益边界最终仍需司法裁判在个案中划定。

七、理论争鸣：登记效力模式之争——对抗主义还是生效主义？

数据产权登记的效力模式选择，是登记制度设计的"元问题"，理论上存在两种对立方案：

效力模式	内涵	优势	劣势
登记生效主义	不登记，数据权利不成立	权利外观绝对清晰，交易安全最大化	登记负担重；海量数据难以全部登记；登记机构的实质审查能力存疑；可能抑制数据流通活力
登记对抗主义	不登记不影响权利成立，但不得对抗善意第三人	尊重数据利用的事实状态；降低制度运行成本；激励登记而不强制	权利状态存在不确定性；善意第三人的认定标准模糊

采对抗主义的理由：《数据产权登记工作指引（试行）》采纳对抗主义，其法理基础在于：其一，数据权属本身仍在立法探索期，权利的内容与边界尚未法定化，不具备生效主义所要求的"权利法定"前提；其二，数据的海量性、动态性决定了全面登记在技术上不可行；其三，对抗主义保留了登记的经济激励（获得公示与证据优势），又不至于因强制登记而窒息数据要素市场。

生效主义的呼声：部分学者主张，至少在公共数据授权运营、数据资产入表、数据资产证券化等"高价值、高风险"场景中，应采登记生效主义，以登记的严格程序过滤不合规资产，防止"带病数据"进入资本市场——正如数据资产ABS的监管实践所显示的，基础资产的合法性瑕疵可能通过证券化结构被放大为系统性金融风险。

折中方案：区分场景设定差异化效力——一般数据交易采对抗主义，涉及公共数据、金融化场景采强制登记（事实上的生效要件）。这一"双轨效力论"正在成为制度演进的可能方向。

八、数据资产入表：从"资源"到"资产"的跨越

（一）政策依据

2024年1月1日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，数据资源正式可以计入企业资产负债表。

（二）入表的三种会计处理

处理方式	适用情形	会计科目
无形资产	企业自行研发或外购，满足无形资产确认条件	无形资产
存货	数据资源用于对外销售	存货
费用化	不满足资本化条件	当期损益

（三）入表的实况数据（权威统计）

统计口径	数据	来源
A股上市公司入表企业数	136家（数据资源入表金额37.86亿元）	上市公司年报统计
另一口径统计	134家企业入表38.6亿元	市场机构统计
同比增长	A股公司入表额同比增75%	2025年半年报
主要披露科目	"无形资产"仍为主要披露科目	年报分析
参与结构	科创企业参与度较低	腾讯新闻相关报道

（四）入表的核心合规风险

风险类型	表现	后果
价值虚高风险	以评估值而非成本入表	财政部等四部门明确：数据资产不得以评估值入表
合规瑕疵风险	入表数据来源不合法、权属不清	财务报告失实，涉嫌虚假陈述
减值风险	数据时效性强，价值快速衰减	需定期减值测试
安全责任捆绑	数据泄露导致资产减值	财务报表波动

（五）入表全流程（五步法）

数据资产入表全流程：
┌────────────────────────────────────────┐
│  第一步：数据盘点                       │
│  └─ 识别可入表的数据资源，建立数据台账  │
│                    ↓                    │
│  第二步：合规确权                       │
│  └─ 数据来源合法性审查 + 产权登记       │
│                    ↓                    │
│  第三步：成本归集                       │
│  └─ 归集采集、加工、存储等成本（禁止评估值入表）│
│                    ↓                    │
│  第四步：价值评估（用于内部决策与披露） │
│  └─ 成本法/收益法/市场法                │
│                    ↓                    │
│  第五步：会计入账与披露                 │
│  └─ 无形资产/存货，附披露说明           │
└────────────────────────────────────────┘

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模块二：数据信托制度

一、数据信托的理论基础

核心构造：数据信托借鉴传统信托的"所有权与受益权分离"原理，将数据权益委托给受托人（信托公司或专业机构），由受托人为受益人（数据主体或数据提供方）利益进行管理和运营。

数据信托基本结构：
┌────────────────────────────────────────┐
│  委托人（数据提供方/数据主体）           │
│            ↓ 委托                       │
│  受托人（信托公司/专业数据机构）         │
│       ├─ 数据管理与维护                 │
│       ├─ 授权运营与收益实现             │
│       └─ 合规审查与风险控制             │
│            ↓ 收益分配                   │
│  受益人（委托人指定的受益主体）          │
└────────────────────────────────────────┘

为什么需要数据信托？

问题	信托机制的回应
个人数据主体缺乏议价能力	受托人集中行使权利，形成谈判能力
数据分散难以形成规模价值	信托归集分散数据，实现聚合利用
数据控制方滥用数据	受托人负信义义务，须为受益人利益行事
收益分配不公	信托合同约定收益分配机制

二、数据信托的法律构造：三方主体权利义务详解

数据信托的制度生命力，源于《信托法》对三方主体权利义务的精密配置。将其移植到数据场景后，各方权利义务呈现如下结构：

（一）委托人的权利与义务

类别	内容	数据场景的特殊性
主要义务	转移信托财产（数据权益）、保证权利合法无瑕疵	委托人须保证数据来源合法，否则信托财产合法性根基动摇
知情权	了解信托财产的管理运用、处分及收支情况	对应数据授权运营的透明度要求
撤销权	受托人违反信托目的处分信托财产时，申请法院撤销	数据一旦对外提供即难以"恢复原状"，撤销权的救济实效受限
解任权	受托人违反信托目的管理时，依约或申请法院解任	需事先在信托文件中约定数据合规的具体标准

（二）受托人的权利与义务（信义义务为核心）

类别	内容	数据场景的特殊性
忠实义务	不得利用信托财产为自己谋取利益，不得与信托财产自我交易	受托人不得将受托数据用于自身业务训练模型，除非信托文件明确授权
审慎义务	以善良管理人的注意管理信托财产	须具备数据安全管理能力，落实《数据安全法》分类分级保护要求
分别管理义务	信托财产与固有财产、不同信托的信托财产分别管理	数据场景下表现为数据隔离存储、访问权限分立，技术上可依托可信数据空间实现
亲自管理义务	原则上不得委托他人代为处理信托事务	实践中常设"技术受托方"作为共同受托人（如广西电网案），属于有授权的例外
报酬请求权	依约收取信托报酬	数据信托的商业模式核心：管理费与收益分成的设计
合规审查职责	对数据对外提供进行合法性把关	受托人实质上承担了"数据合规守门人"角色

（三）受益人的权利

权利	内容	数据场景的特殊性
信托受益权	按信托文件约定取得信托利益	个人数据信托中，受益人往往是海量分散的数据主体，利益分配的单位成本极高
监督权	监督受托人履职情况	数据主体通常缺乏监督能力，需借助受益人代表或监察人机制
知情权	查阅信托账目及处理事务文件	与《个人信息保护法》的知情权、查阅复制权形成叠加保护

三、数据信托的实践探索

实践类型	代表案例	特点
个人数据信托	学界倡议为主，国内实践有限	解决个人数据权益实现问题
企业数据信托	部分数据集团探索	数据资产管理与融资
公共数据信托	公共数据授权运营的信托化改造	提升公共数据运营效率
数据资产信托	与数据资产入表结合	实现数据资产的隔离与增值

四、国内外数据信托实践案例

（一）英国：开放数据研究所（ODI）的数据信托试点

英国开放数据研究所（ODI）将数据信托定义为"一种提供独立第三方数据管理的法律结构"（a legal structure that provides independent stewardship of data）。2018年至2019年，ODI与英国政府人工智能办公室合作，在全球率先开展了三个数据信托试点项目：

试点项目	合作方	数据内容与应用目标
打击非法野生动物贸易	WILDLABS科技中心	共享野外场景拍摄的图像与声学数据，训练识别算法，帮助边境官员识别非法动物及制品
减少食物浪费	慈善机构WRAP	追踪食品供应链中的浪费数据，设计可复制的法律与治理结构以测量和减少食物浪费
城市公共服务优化	格林威治皇家自治市、大伦敦管理局	将"共享城市计划"采集的建筑能耗数据、停车位占用数据、电动汽车充电桩数据纳入数据信托，改善公共服务决策

试点结论发人深省：ODI在总结报告中明确指出，英国信托法"不适合"（inappropriate）直接支撑数据信托模式，建议另行探索合适的公司治理结构。同时期，谷歌母公司Alphabet旗下Sidewalk Labs在加拿大多伦多码头区"智慧城市"项目中提出的"公民数据信托"方案，因居民对隐私与数据安全的强烈抵制及资金压力，于2020年5月被迫终止。这两个案例共同揭示：数据信托的制度难点不在技术，而在治理结构的合法性与社会信任的建立。

（二）日本："信息银行"的官民协调模式

日本"信息银行"（情報銀行）是官民协调式数据信托的典型方案。其基本设想由柴崎亮介教授于2012年提出，2014年起开展实证实验。信息银行被定义为"基于与个人的合同进行个人数据管理，并根据个人指示或预定条件将数据提供给第三方的经营机构"，其制度要点包括：

要素	内容
制度目标	建立以个人为起点的数据流通体系，由数据主体自身而非企业决定个人数据的利用，对抗大型平台的数据垄断
技术基础	个人数据存储（Personal Data Store，PDS）系统，个人可在服务窗口缔结数据存储承诺合同
对价机制	信息银行向个人支付数字货币、现金、折扣券、有价值的服务信息或信用评分作为提供数据的对价
认定制度	经营信息银行无需行政许可，但存在任意性资质认定：总务省与经济产业省制定《信息信托功能认定指针》（2018年6月第一版，2019年修订第二版），由一般社团法人日本IT团体连盟作为认定团体，于2018年6月完成首批认定
审查内容	经营适格性、信息安全原则与详细标准、治理体制机制、经营内容
典型实践	三菱UFJ信托银行于2018年8月启动"DPRIME"平台实证实验：个人将散落于各事业者的个人数据集约至平台，自行控制披露对象与内容，并获得相应对价；银行以中立立场管理数据，不将数据用于自身利益

日本经验表明，数据信托类制度的成功运行，依赖于明确的认定标准、可信的中立受托机构，以及数据主体的真实参与。

（三）中国：从首单产品到多场景探索

时间	案例	结构与意义
2016年11月	中航信托与数据堂合作发行全国首单数据信托产品	数据堂以其持有的数据资产包作为信托财产设立信托，将信托受益权转让给中航信托以获得现金收入；中航信托委托数据服务商对特定数据资产运营产生收益，向社会投资者分配信托利益
2023年4月	贵阳大数据交易所完成全国首笔个人数据合规流转交易	委托人将简历数据以数据信托方式托管给贵阳大数据交易所，由其委托网络科技公司运营；数据产品上架后由用人单位购买，个人用户获得利润分成
2023年7月	广西电网电力数据信托	广西电网作为委托人与受益人，将部分电力数据委托给中航信托（金融受托方，负责合规审核、收益管理、专户托管）；广西电网能源科技公司作为共同受托人（技术受托方，负责数据产品开发）；在北部湾大数据交易中心完成全国首单数据信托产品场内交易；相关产品接入自治区统计局管理系统，应用于第五次全国经济普查，较传统方式提升普查效率约40%
2024年2月	杭州工商信托"数金晟1号"数据信托	杭州征信有限公司以合法持有并经营的数据服务收益权作为委托财产设立资产服务信托，受托人通过监测数据服务交易模式、频次、服务对价等要素开展动态估值
探索中	湖南财信金控数据信托	湖南财信金控拟作为数据资源持有人和委托人，委托财信信托设立数据信托，指定湖南财信数字科技有限公司作为数据运营方

五、数据信托的现实障碍与法律风险

障碍类型	具体表现	应对思路
法律障碍	数据权属不明，信托财产"确定性"难以满足	依托数据产权登记明确权属
合规障碍	个人信息处理须有合法性基础，信托授权机制与"单独同意"存在张力	设计符合《个保法》的授权架构
估值障碍	信托财产价值难以确定，受托人责任难以界定	建立第三方评估与免责机制
监管障碍	信托业监管与数据监管的交叉，监管主体不明	明确监管协调机制
技术障碍	数据可复制，信托财产的"隔离"难以实现	依托可信数据空间技术实现控制

六、法律障碍的深度剖析：信托财产的确定性与受益权的分配

（一）信托财产的确定性难题

《信托法》第7条要求设立信托必须有"确定的信托财产"，且该财产必须是委托人合法所有的财产或财产权利。数据作为信托财产面临三重确定性挑战：

1. 客体边界的不确定：数据处于动态更新之中，信托设立后新增数据是否属于信托财产？需要在信托文件中以"数据范围描述＋动态纳入条款"加以明确。
2. 同一性的不确定：数据可复制、可无限提供，同一数据可同时存在于委托人与受托人处，难以像资金或股权那样实现"排他性移转"。解决方案是以"数据权益"而非"数据本身"作为信托财产——即信托的对象是数据持有权、加工使用权或产品经营权等权利束，而非数据载体。
3. 权利归属的不确定：委托人是否真正享有可处分的权利，在数据权属法定化之前始终存疑。这正是数据产权登记与数据信托衔接的制度空间——以登记证书作为信托财产确定性的外观支撑。杭州"数金晟1号"选择以"数据服务收益权"设立信托，正是绕开数据权属争议的务实路径。

（二）受益权的分配难题

问题	表现	可能的制度回应
受益人过度分散	个人数据信托中受益人可达数十万，人均收益极低，分配成本可能超过收益本身	设立集体受益机制，收益用于数据主体共同利益（如数字公益），而非按人头分配
贡献计量困难	不同数据主体的数据贡献度无法精确衡量	采用"数据贡献积分＋加权分配"的近似算法，并在信托文件中事先公示
受益权的性质之争	数据主体对个人信息的人格权益能否"信托化"、收益化，存在人格权与财产权边界的理论争议	区分可流通的财产性利益与不可让渡的人格权益，人格权益保护不随信托转移
与"单独同意"的张力	《个人信息保护法》要求敏感个人信息处理、对外提供等场景取得单独同意，信托的概括授权难以覆盖	采用"信托合同＋分级授权界面"设计，重大处理行为仍回归单独同意机制

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模块三：可信数据空间

一、概念与背景

可信数据空间（Trusted Data Space）是通过技术手段实现"数据可用不可见、数据不动价值动"的数据流通基础设施。

核心技术支撑：

技术	功能	法律意义
隐私计算	多方安全计算、联邦学习	原始数据不出域，降低合规风险
区块链	存证、溯源	流通可追溯
数据沙箱	隔离环境内使用数据	控制数据使用范围
使用控制	数据使用策略的技术执行	技术实现"目的限制"

二、可信数据空间的技术原理详解

（一）隐私计算的三大技术路线

隐私计算是可信数据空间的技术内核，其目标是让数据在加密或隔离状态下完成计算，实现"数据可用不可见"。主流技术路线有三：

技术路线	基本原理	优势	局限	典型场景
多方安全计算（MPC）	多个参与方在不泄露各自原始数据的前提下，通过密码学协议协同计算预定函数，各方只能获得计算结果	不依赖可信第三方，安全性有严格密码学证明	计算与通信开销大，复杂算法性能受限	联合风控、联合统计
联邦学习（FL）	各参与方在本地训练模型，仅交换模型参数（梯度）而非原始数据，通过参数聚合形成全局模型	原始数据完全不出本地，适合大规模机器学习	模型参数可能泄露信息（存在梯度反推攻击风险），需配合差分隐私加固	医疗影像联合建模、金融反欺诈
可信执行环境（TEE）	利用芯片级硬件隔离出"安全飞地"（Enclave），数据仅在飞地内解密计算，外部（包括系统管理员）无法窥视	性能接近明文计算，通用性强	信任根下沉至硬件厂商，存在硬件漏洞风险	跨机构数据联合查询

（二）区块链与存证溯源

区块链在数据空间中承担"信任账本"功能：数据登记信息、授权记录、调用日志、收益分配凭证上链存证，实现流通全过程可追溯、可审计、不可篡改。这为事后责任认定提供了技术证据基础。

（三）使用控制（Usage Control）

使用控制是国际数据空间协会（IDS）架构的核心理念：数据提供方不仅控制数据"能否被访问"，还通过技术策略持续控制数据"被如何使用"——例如限定使用目的、使用次数、禁止转发、到期自动删除。它将法律上的目的限制原则翻译为可执行的技术策略，是"以代码执行法律"的典型样态。

三、"原始数据不出域、数据可用不可见"的法律意义

这一技术口号的法律意蕴，需要从三个层面审慎分析：

层面一：与合法性原则的关系——技术不减损法律义务

"原始数据不出域"降低的是数据泄露的风险敞口，而非免除合法性基础的要求。只要计算对象是个人信息，无论是否出域，处理者均须具备《个人信息保护法》第13条规定的合法性基础（同意、合同必需、法定义务等）。技术的角色是让合规"更安全"，而非让违规"变合规"。

层面二：对法律关系定性的影响——"提供"还是"共同处理"？

原始数据不出域是否意味着数据持有方与计算方之间不存在"个人信息提供"行为？这直接影响《个人信息保护法》第21条（委托处理）与第23条（向他人提供）的适用。审慎观点认为：应穿透技术架构考察谁决定了处理目的与方式——若数据持有方与使用方共同决定处理目的，可能构成共同处理（第20条），承担连带责任；若使用方仅能调用接口、无法接触数据，更接近委托处理关系。技术架构的改变确实可能重塑法律关系的定性，但需个案判断，不能一概而论。

层面三：对跨境规则的潜在影响

联邦学习等架构下，境外主体仅获得模型参数而不接触境内原始数据，是否触发数据出境评估？目前监管实践倾向于实质判断：若参数中仍可能还原出个人信息或重要数据特征，仍应纳入出境合规审查。这提示我们：技术架构的创新跑在法律定义之前，法律解释必须保持"功能主义"的穿透力。

四、中国的可信数据空间建设

国家数据局推动可信数据空间试点，形成了一批典型案例：

建设模式：

类型	定位	代表
城市可信数据空间	城市级数据流通基础设施	宁波等试点城市
行业可信数据空间	行业数据协同	制造、医疗、金融等
企业可信数据空间	企业数据管理与对外流通	大型集团企业
跨境可信数据空间	跨境数据流通	自贸区试点

五、国内外可信数据空间实践案例

（一）国际实践：从IDS到Gaia-X

项目	发起与时间	核心机制
IDS（国际数据空间协会）	2016年由德国弗劳恩霍夫协会发起成立	确立数据空间的参考架构：数据提供方保留"数据主权"，通过使用控制策略约束数据使用方式；连接器（Connector）作为各方接入的标准接口
Gaia-X	2020年由德国、法国联合发起的欧洲数据基础设施计划	构建联邦式的欧洲数据生态，以主权可控、互联互通为目标，覆盖云基础设施与数据空间双层架构
Catena-X	欧盟支持下建立的汽车行业数据空间	整车厂、供应商、回收商在统一规则下共享碳足迹、零部件追溯数据，是行业数据空间的全球样板

（二）国内实践：63个国家级创新发展试点

2024年11月，国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，提出到2028年建成100个以上可信数据空间，形成一批可复制推广的经验模式。2025年4月，国家数据局综合司印发试点通知；2025年7月16日，正式公布2025年可信数据空间创新发展试点名单，共63个项目，分三大方向：

方向	数量	代表项目
城市可信数据空间	13个	上海、重庆、雄安新区、呼和浩特、南京、宁波、温州、厦门、济南、郑州、广州、成都、贵阳
行业可信数据空间	22个	南方电网（能源）、中国科学院计算机网络信息中心（基础科学）、中国数联物流（物流）、中远海运科技（航运）、国家石油天然气管网（油气储运）、华云信息（气象）、中国汽车工程研究院（汽车）等
企业可信数据空间	28个	中国邮政、中国人寿、南方航空、中国工商银行、长光卫星、徐工集团、四川长虹、上海电气、蒙牛乳业、南京钢铁、广汽集团、金域医学、鞍钢数智等

按照试点要求，各项目将以两年为周期培育，在数据资源开发利用、数据安全可信流通、数据要素价值共创、数据制度机制创新等方面形成可复制经验，支撑全国一体化数据市场建设。江苏、湖南等省已提出地方目标：江苏到2028年打造10个以上全国标杆、20个以上省内样板、30个以上区域特色数据空间；湖南到2028年建成30个以上可信数据空间、开发不少于300个应用场景、上架不少于2000个数据产品。

六、可信数据空间的合规框架

可信数据空间的"可信"，最终要落实为可核查的合规体系。依据国家数据局试点通知的要求（"参与主体可信任、数据来源可确认、合规使用可保障"），其合规框架可归纳为五个层次：

层次	合规要求	对应的法律机制
主体准入层	空间运营方与接入主体经认证审核，身份可信	准入认证制度、实名制、信用记录核查
数据来源层	数据来源合法、权属清晰、可溯源	数据产权登记、来源合法性承诺与核查
授权管理层	数据使用经权利人授权，目的与范围明确	授权协议、使用控制策略、《个人信息保护法》合法性基础
过程管控层	使用行为全程留痕、可审计、违规可阻断	区块链存证、日志审计、技术熔断机制
争议处置层	数据异议可处置、权益侵害可追责	异议处理流程、责任分配协议、保险与担保安排

⚠️ 合规清单提示：企业接入可信数据空间前，应完成四项自查——①拟流通数据是否完成分类分级与安全评估；②个人信息处理是否具备合法性基础并完成告知；③数据权属是否完成登记或存证；④空间规则中的责任分配条款是否经法务审查。

七、可信数据空间的法律价值与风险

法律价值：

1. 降低合规风险：原始数据不出域，规避数据提供、跨境等环节的合规障碍
2. 实现技术性合规：通过技术手段固化"使用目的限制""最小必要"等法律要求
3. 解决信任难题：全流程存证，解决数据流通中的信任缺失

法律风险：

风险	表现	应对
反垄断风险	数据空间可能被用作数据垄断的工具，排斥竞争对手	保障公平接入，防止"数据孤岛"
技术标准风险	标准不统一导致互操作性差	推动标准统一
责任认定风险	多方参与，数据泄露责任难以划分	合同明确责任分配
"技术替代合规"误区	误以为技术手段可完全替代法律合规	明确技术不能替代合法性基础

⚠️ 关键提醒：技术不能替代法律合规。即便采用隐私计算使原始数据不出域，数据处理活动仍须具备《个人信息保护法》第13条的合法性基础。技术解决的是"风险控制"，不是"合法性来源"。

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模块四：数据资产证券化与融资

一、数据资产证券化（ABS）

基本原理：将数据资产未来可预期的稳定现金流作为基础资产，在资本市场发行标准化证券进行融资。

里程碑事件：

时间	事件	意义
2025年7月31日	深交所"华鑫—鑫欣—数据资产1期资产支持专项计划"发行设立	全国首单获批的数据资产ABS产品
此后	多地数据资产ABS产品陆续落地	数据资产进入资本市场

核心流程：

数据资产ABS流程：
数据资源筛选 → 合规审查 → 资产定价 → 证券化发行 → 现金流结构化设计

特殊风险与防控：

风险	表现	防控机制
基础资产瑕疵	数据来源不合法，权利负担	严格的合规尽调与权利瑕疵担保
现金流不稳定	数据价值波动大，收益不确期	结构化分层设计、超额覆盖
减值风险	数据时效性强	设置资产替换与回购条款
破产隔离失败	原始权益人破产影响投资人	真实出售（True Sale）架构

二、数据资产ABS交易结构详解

数据资产ABS在通用证券化结构之上，叠加了数据登记、质押、评估等特有环节。完整交易结构如下：

数据资产ABS典型交易结构（质押增信模式）：
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│  数据资产权利人（出质人）                                  │
│   ① 完成数据产权登记（数据交易所/公共资源交易中心）         │
│   ② 以登记的数据资产向专项计划质押，                        │
│      在央行征信中心动产融资统一登记公示系统办理质押登记      │
│                    ↓                                      │
│  原始权益人（保理公司/信托公司）                            │
│   ③ 受让应收账款/发放信托贷款，形成基础资产（传统债权）      │
│   ④ 将基础资产"真实出售"给专项计划                          │
│                    ↓                                      │
│  资产支持专项计划（SPV，计划管理人：证券公司）               │
│   ⑤ 发行资产支持证券（优先/次级分层）                       │
│   ⑥ 增信安排：数据资产质押＋差额支付承诺/融资性保函＋超额覆盖 │
│                    ↓                                      │
│  投资者（优先级/次级） ← 资金划付 ← 托管银行                │
│                    ↓ 存续期管理                            │
│  底层债务人偿付 → 专项计划归集 → 按顺序兑付本息             │
│  （违约时：行使数据资产质押权＋启动外部增信）                │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

参与主体职责一览：

主体	核心职责	数据ABS特有要求
原始权益人	形成并转让基础资产	尽调数据资产合法性，出具权利瑕疵担保
计划管理人	设立专项计划、发行证券、存续期管理	组织数据资产专项核查，披露数据资产状况
数据资产登记机构	数据产权登记与公示	出具登记凭证，确认权属外观
评估机构	数据资产价值评估	评估方法披露，价值波动风险提示
律师事务所	出具法律意见书	专项论证数据来源合法性与质押有效性
会计师事务所	现金流预测审核	对数据相关现金流的预测合理性发表意见
增信机构	差额支付、担保、保函	评估数据质押不足时的风险敞口
评级机构	信用评级	将数据资产的特殊风险纳入评级模型

三、2025—2026年数据资产ABS典型案例深度分析

案例一："平安—如皋第1期资产支持专项计划（数据资产）"——全国首单发行的数据资产ABS

要素	内容
发行时间	2025年4月28日在深交所发行设立，6月17日挂牌
规模与分层	储架规模4.5亿元，首期发行1.3亿元，期限2年；优先档1.29亿元、次级档0.01亿元，优先级票面利率2.4%，获AAA评级
参与主体	原始权益人及资产服务机构为安永保理；计划管理人为平安证券；中证信用增进股份有限公司提供差额支付承诺
基础资产	应收账款10笔（涉及3个债权人、5个债务人），以如皋市交通、港口等领域供应链应收账款为基础
数据增信安排	如皋市交通产业集团等4家数据资产权利人，将其在南京市公共资源交易中心等产权交易所挂牌登记的数据资产质押给专项计划，质押覆盖基础资产占比50.46%；质押登记在央行征信中心动产融资统一登记公示系统办理
底层数据资产	如皋市交通产业集团已取得9项数据产品登记凭证，覆盖智慧停车、港口、充电桩、公交、污水、供水等领域

法律看点：本案确立了"传统债权＋数据质押"复合增信的基本范式——本息兑付仍以应收账款现金流为基础，数据资产质押作为风险缓释手段。数据资产登记（南京公共资源交易中心）与质押登记（央行征信中心）的双登记结构，回答了"数据质押如何公示"的制度难题。

案例二："华鑫—鑫欣—数据资产1期资产支持专项计划"——全国首单获批项目

要素	内容
发行时间	2025年7月31日发行设立，9月5日在深交所挂牌
规模与分层	储架规模5亿元，首期发行1.337亿元，优先级票面利率2.0%
参与主体	华鑫证券担任管理人和销售机构；南京鑫欣商业保理有限公司（开鑫科技旗下）为原始权益人；浙商银行提供融资性保函增信；深圳数据交易所担任数据资产登记机构
基础资产	多笔数据资产质押贷款债权，为江苏、浙江、陕西、江西四省七城的9家企业提供融资（每家1000万至2500万元）
底层数据场景	车路协同无人驾驶数据、智慧农业数据、酒店文旅数据、智慧停车数据、建筑行业招标商机智能数据等
核心创新	①首次实现数据资产"独立入池"，形成从资源筛选、合规审查、资产定价到证券化发行的结构化闭环；②引入数据产权登记机构，落地持有权、使用权、经营权"三权分置"理念；③"数据资产质押＋融资性保函"双重增信

法律看点：本项目融资方涵盖上市公司、民营专精特新"小巨人"与国资背景企业，验证了轻资产数据企业以数据获取低成本融资的可行性；深圳数据交易所作为登记机构的深度参与，展示了登记机构在证券化链条中的"合规背书"功能。

案例三："天风中投保应收账款2期中小微企业融资支持资产支持专项计划（数据资产赋能）"——上交所首单

2025年7月17日，该产品在上海证券交易所成功发行，为上交所首单数据资产赋能类ABS。发行规模5.1亿元，期限2年，票面利率2.04%，信用评级AAAsf。与前述质押模式不同，"赋能模式"下数据资产不入池、不质押，而是用于底层资产的风险识别与定价辅助——通过对中小微企业经营数据的分析，提升基础资产筛选的精准度，数据在证券化中扮演"信用发现"工具而非担保品的角色。

案例四："国海—鑫元—双城增进1期数据资产支持专项计划"——首单"智慧城市＋绿色能源"数据ABS

2026年2月6日在深交所发行，规模10.4亿元。底层资产来自四川遂宁：遂宁市富源实业有限公司运营10个充电站点位，子公司管理7个智能停车场，沉淀了充电频次、停车高峰、周转率等稳定、真实、可计量的数据。操作路径为：原始数据经专业数据资产公司整理后在江苏数据交易所挂牌登记取得数据资产凭证→富源公司以数据资产质押与昆仑信托签订数据资产质押合同及信托贷款合同，获得合计2亿元信托贷款→国海证券以附带数据资产质押权的信托收益权为基础资产在深交所发行ABS。本案是"数据确权—评估—入表—融资"全链条打通的县域样本。

案例五（模式跃迁）："中信建投—金融街证券—青岛数据—青岛融担数据资产1期资产支持专项计划"——全国首单纯数据资产ABS

2026年5月21日在深交所发行，总规模5.32亿元，期限3年。其标志性意义在于：基础资产为单一资金信托受益权，底层对应纯数据资产质押项下的信托贷款债权，不再捆绑任何传统债权——数据资产从"增信配角"正式成为"基础资产主角"。入池数据资产覆盖智慧园区能源管理、跨境外贸综合服务、供水管网运营、文旅消费分析、公共交通调度等多个场景。

四、发行模式与监管"贴标"规则

综合现有实践，数据资产ABS已形成三种递进模式：

模式	数据资产的角色	现金流来源	代表案例	法律特征
数据资产赋能ABS	风控与定价工具，不入池	传统债权	天风中投保应收账款2期	数据不构成基础资产，法律关系最简
数据资产质押ABS	质押担保品，增信措施	传统债权为主，质押数据兜底	平安—如皋第1期、华鑫—鑫欣1期、双城增进1期	"传统债权＋数据质押"复合结构，需办理双登记
纯数据资产ABS	基础资产本身	数据资产运营收益及质押债权	青岛数据资产1期	数据价值的独立性获得资本市场承认，法律结构最前沿

监管"贴标"规则：当质押数据资产的对应价值占入池资产总额的比例不低于50%时，方可满足监管贴标要求，正式认定为"数据资产ABS"。这一比例红线既防止"贴标签式"概念炒作，也为数据增信的真实权重设定了可验证标准。

五、数据资产ABS法律风险深度分析

（一）基础资产的合法性风险

数据资产的合法性是证券化结构的"地基"，瑕疵将沿交易链条向上传导：

风险点	具体表现	尽调要点
来源合法性	数据系非法爬取、超范围收集或非法买卖取得	核查数据采集的合同依据、授权链条、告知同意记录
个人信息合规	入池数据含个人信息，对外提供或运营缺乏合法性基础	是否完成匿名化（真匿名而非假名化）；无法匿名化的是否具备单独同意
权属瑕疵	登记权利人与实际权利人不一致，或存在共有权人	登记证书仅是初步证据，须穿透核查数据形成过程
权利负担	数据已设定质押、许可排他使用或存在司法冻结	查询动产融资统一登记公示系统及司法涉诉信息

（二）现金流的可预测性风险

数据资产现金流的可预测性弱于传统债权，原因在于：其一，数据价值高度场景依赖——同一数据集在不同买方处价值迥异，缺乏统一市场定价；其二，数据价值时效衰减——时新性数据随时间推移快速贬值；其三，数据交易复购率不确定——买方一次购买后可永久使用，后续收益可能枯竭。制度回应包括：结构化分层与超额覆盖、设置资产替换与原始权益人回购条款、引入专业数据运营方持续开发数据产品、以会计师事务所对现金流预测出具专项审核意见。

（三）破产隔离的有效性风险

破产隔离是证券化的生命线，数据资产ABS面临特殊挑战：

1. "真实出售"认定难：数据可复制的特性使"转让"的排他性存疑——原始权益人转让数据资产后仍持有副本，是否构成真实出售？实践中多以"数据权益转让＋停止使用承诺＋技术隔离"组合实现实质转移。
2. 信托受益权路径的隔离逻辑：双城增进1期、青岛1期均采用"信托贷款＋信托受益权"结构，先以数据质押设立资金信托，再以信托受益权为基础资产发行ABS，借助信托财产的法定独立性强化隔离效果。
3. 权利混同风险：数据资产与原始权益人其他数据混合存储、共同加工时，特定化程度不足可能导致隔离失败，需要以登记、标识与独立存储予以固化。

六、数据质押融资

基本模式：企业以数据资产作为质押物，向银行等金融机构获取贷款。

实践难点：

难点	表现	应对
质押物特定化	数据可复制，难以特定化	依托数据产权登记实现特定化
价值评估	缺乏公认评估方法	第三方评估＋银行内部评级
处置变现	数据资产处置市场不成熟	建立数据资产处置平台
登记公示	质权如何公示	数据资产质押登记平台

七、公共数据资产证券化的特别问题

特殊性	表现	制度回应
公共性	涉及公共利益，不能单纯追求商业收益	收益用于公共服务，接受监督
授权运营	须基于公共数据授权运营框架	授权协议明确证券化权限
安全审查	涉及国家安全与公共利益	前置安全审查
双重目标	既要融资效率，又要公共价值	双层架构设计

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模块五："数据要素×"行动——数据价值化的国家工程

一、"数据要素×"三年行动计划概览

2023年12月31日，国家数据局联合中央网信办、科技部、工业和信息化部等17个部门印发《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》，这是国家数据局挂牌成立后发布的首个重磅文件，标志着数据要素市场化配置改革从"建制度"转向"促应用"。

核心内容：

要素	内容
行动逻辑	发挥数据要素的乘数效应：数据通过与劳动、资本、技术等其他要素协同，实现价值倍增（"×"即乘数之意）
重点方向	部署工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12大重点行动
主要目标	到2026年底，打造300个以上典型应用场景，涌现一批成效明显的数据要素应用示范地区，数据产业年均增速超过20%，场内场外交易协调发展，数据交易规模倍增
实施抓手	"数据要素×"大赛、试点示范工程、典型案例征集、财政金融支持

二、十二大重点领域与法律观察

重点领域	数据要素应用方向	核心法律议题
工业制造	研发设计、生产制造、供应链管理的数据协同	工业数据权属、供应链数据共享的保密与反垄断
现代农业	遥感监测、精准种植、农产品溯源	涉农数据采集的农户权益保护
商贸流通	消费数据分析、跨境电商、供应链优化	消费者个人信息保护、平台数据边界
交通运输	智能调度、车路协同、多式联运	行车数据的权属与道路数据安全
金融服务	信贷风控、保险定价、反欺诈	金融数据分级监管、征信合规
科技创新	科学数据开放共享、AI训练数据供给	科研数据开放与知识产权的平衡
文化旅游	文物数字化、文旅大模型、智慧景区	文物数据的国家属性与商业开发边界
医疗健康	临床数据协作、新药研发、医保智能监管	健康医疗数据的高敏感性合规
应急管理	灾害监测预警、应急指挥调度	紧急状态下的数据征用与共享授权
气象服务	气象数据产品开发、气候金融服务	气象数据的公益属性与市场化边界
城市治理	一网统管、基层治理数字化	政务数据汇聚的权限与个人信息保护
绿色低碳	碳足迹核算、能源数据协同	碳数据的真实性核验与法律责任

三、"数据要素×"大赛典型案例

2024年5月，国家数据局联合15个部门启动首届"数据要素×"大赛，以"数据赋能 乘数而上"为主题，采取"地方分赛＋全国总决赛"方式，全国共1.9万余支队伍、近10万人参赛，120支队伍进入全国总决赛。2024年10月25日，总决赛颁奖仪式在北京举行，12个赛道一等奖项目如下：

赛道	一等奖项目	牵头单位
工业制造	基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案	卡奥斯物联科技股份有限公司
现代农业	建设北大荒农业数据管理体系，提升农业生产数智化水平	北大荒信息有限公司
商贸流通	提升全球大宗商品市场"中国价格"影响力	上海钢联电子商务股份有限公司
交通运输	跨域大数据驱动的高速公路公众出行新质服务体系	重庆高速公路集团有限公司
金融服务	工银e数风控服务项目	工银科技有限公司
科技创新	地球大数据促进全球和区域可持续发展目标实现	中国科学院空天信息创新研究院
文化旅游	数据资源汇聚融合赋能文物保护利用——以云冈石窟为例	云冈研究院
医疗健康	基于多模态健康医疗数据和国产智能算力的AI＋制药融合创新公共技术服务平台	南京江北新区生物医药公共服务平台
应急管理	应急管理"久安"大模型数据要素创新应用	北京安信创业信息科技发展有限公司
气象服务	广东省气象数据要素融合应用众创平台	广东省气象服务中心
城市治理	"数字孪生"推进超大城市社会治理智能化	深圳市智慧城市科技发展集团有限公司
绿色低碳	多元数据智驱园区源网荷储互动	国网福建省电力有限公司厦门供电公司

典型案例深描：

• 云冈研究院（文化旅游一等奖）：建立"云冈云"数字资源管理平台，完成云冈石窟三分之二洞窟的毫米级三维数字化采集，为文物保护的规划、管理和决策提供科学依据，并通过数据授权推动文物价值传播利用。
• 南京江北新区生物医药公共服务平台（医疗健康一等奖）：针对健康医疗数据"不能用、不会用、不敢用"的痛点，构建多模态健康医疗数据与国产智能算力融合的AI制药公共技术服务平台，为新药研发提供数据、算力及算法支撑。
• 上海钢联（商贸流通一等奖）：以大宗商品价格数据服务提升"中国价格"在全球市场的定价影响力，展示了数据产品在国际贸易竞争中的战略价值。

四、"数据要素×"的法治意蕴

"数据要素×"行动对数据法学提出了新的研究议程：其一，从确权到行权——制度重心从静态权属界定转向动态利用促进，数据立法需要回应"如何用"而不仅是"归谁有"；其二，从单一规制到场景规制——12大领域的法律风险结构各异，呼唤分行业、分场景的精细化数据治理规则；其三，从国内流通到国际竞争——"中国价格"等案例表明，数据要素的国际话语权竞争将成为数据法国际化的新战场。

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模块六：前沿议题综合讨论

讨论议题一：数据资产入表是"盛宴"还是"泡沫"？

正方：入表让数据价值显性化，激活数据要素市场，为企业融资开辟新通道。136家A股公司入表37.86亿元，说明市场已形成规模。

反方：数据价值高度依赖场景、时效性强、计量困难，入表可能导致资产虚增。财政部等四部门明确"不得以评估值入表"，正是对泡沫风险的警惕。科创企业参与度低，说明入表更多是城投、国企的融资工具。

你的判断：请结合数据资产的法律属性（非排他性、可复制性、价值异质性），分析数据资产入表是否会重演历史上无形资产泡沫的风险？

讨论议题二：数据信托能否破解个人数据权益实现难题？

支持：信托机制解决了个人分散、议价能力弱的问题，通过专业受托人集中行使权利，可实现数据收益向个人的回流。

质疑：我国《信托法》要求信托财产确定，而数据权属本身不明；且《个保法》的"单独同意"机制与信托的概括授权存在张力；实践中缺乏可持续的商业模式。

你的判断：数据信托在我国落地的最大障碍是什么？有无替代性方案（如数据合作社、集体授权机制）？

讨论议题三：技术能否替代法律？——可信数据空间的边界

技术乐观论：隐私计算、区块链等技术可实现"数据可用不可见"，从根本上解决数据流通与保护的矛盾，法律规则的重要性下降。

法律基础论：技术只解决风险控制，不解决合法性来源。无论技术多先进，处理个人信息仍须具备《个保法》第13条的合法性基础；技术还可能被滥用于规避监管。

你的判断：在"技术＋法律"的双重治理框架中，二者的功能边界应如何划定？

讨论议题四：数据产权登记应采何种效力模式？

对抗主义论：数据权属法定化尚未完成，海量数据全面登记不可行，登记对抗主义兼顾激励与效率，是现阶段的理性选择。

生效主义论：在公共数据、数据金融化等高风险场景，登记应成为权利生效或交易生效的要件，以严格程序过滤"带病数据"，防止风险沿证券化链条放大。

你的判断：是否赞同"一般场景对抗主义＋金融化场景生效主义"的双轨效力方案？请说明理由。

讨论议题五：虚拟人数据资产的权利配置——从洛天依案出发

洛天依音频数据集的登记，解决了虚拟人音色数据"无权利可依附"的困境。但进一步的问题在于：虚拟人音色由声音演员（配音者）、语音合成技术方、IP运营方、内容创作者（UGC）多方贡献形成，登记在运营方名下是否充分保护了其他贡献者？当AI可以直接生成无限接近的音色时，登记的防御价值还有多大？

你的判断：虚拟人数据资产的权益应如何在声音来源者、技术方与运营方之间分配？数据登记与著作权、表演者权应如何衔接？

讨论议题六：数据要素市场的"促应用"与"防风险"如何平衡？

"数据要素×"行动以应用为导向激活数据价值，数据资产ABS等金融工具则放大了数据的资本属性。历史经验表明，要素市场的快速金融化往往伴随泡沫与风险的积累（如早期的土地使用权证券化、应收账款ABS乱象）。

你的判断：当前数据要素"促应用"的政策导向下，法学应扮演"油门"还是"刹车"的角色？请结合数据资产ABS的"贴标"规则与双登记实践展开分析。

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模块七：数据法学的未来展望

一、数据法学科的体系化建设

（一）从研究方向到独立学科

数据法学正经历从"问题领域"向"独立学科"的跃迁。以中国政法大学为例：2016年将数字技术引发的法律问题确定为科研战略；2020年，"数据法学"作为法学目录外二级学科获教育部备案（专业代码0301Z6）；2021年起招收硕士生和博士生，在国内最早设立数据法学硕士点和博士点；2021年6月成立直属在编的数据法治研究院，下设数据治理、数据与网络安全、数字技术与智慧法治、数据法治计量与评价四个研究方向；其数据法治实验室入选教育部首批哲学社会科学实验室。在人才培养上，该校推免生中约一半名额分配给计算机、数学、信息通讯等非法学专业，课程设置中约三分之一为技术类学分，体现了"法工交叉"的鲜明导向。西南政法大学（人工智能法学院）、华东政法大学等院校亦在数据法学人才培养上各有布局。

（二）知识体系的框架构想

一个体系化的数据法学知识框架，至少应包含四个层次：

层次	内容	本课程对应
基础理论层	数据的法律属性、数据权益体系、数据行为规制原理	数据权属与数据权益讲
主体制度层	个人信息保护、数据安全、数据跨境流动	个保法、数安法、跨境流动讲
市场制度层	数据产权、数据交易、数据财政与金融化	本讲及数据交易讲
技术治理层	算法治理、人工智能规制、平台治理	算法与AI治理讲

（三）教材与课程建设

数据法学教材的编写面临"制度速成"与"学理沉淀"的张力：政策文件高频更新（仅2024—2026年即有入表规定、登记指引、可信数据空间行动计划等密集出台），教材必须保持"活页式"更新能力；同时，基础理论（数据权益的性质、数据行为的规制逻辑）需要持续学理化，避免教材沦为政策汇编。本讲采用的"制度梳理＋案例深描＋理论争鸣＋文献指引"四位一体结构，即是面向高年级本科生的一种探索。

二、数据法学研究的方法论创新

（一）从法教义学到"法教义学＋"

传统法教义学以规范解释为核心，在数据法领域依然不可或缺（如对《个保法》第13条合法性基础的解释作业）。但数据法问题的复杂性要求方法论的扩容：

方法	内容	数据法应用示例
法律实证分析	以司法大数据、监管处罚数据验证规范实效	统计数据产权登记证书在诉讼中的采信率；分析数据资产ABS产品的违约条款设计
计算法学	用计算方法研究法律问题、用法律方法规制计算系统	对隐私计算协议的法律性质进行"代码级"审查；研究算法决策的可解释性要求
法经济学分析	成本收益、激励结构、制度效率	比较登记对抗主义与生效主义的交易成本；评估数据信托的代理成本控制机制
比较法研究	域外制度的移植与本土化检验	英国数据信托试点的失败教训、日本信息银行的认定制度、欧盟数据空间的借鉴
案例研究法	以"首案""首单"为标本的制度发生学研究	洛天依登记案、如皋ABS首案、广西电网数据信托案

（二）"技术—法律"双重素养的方法论自觉

数据法学的研究者与实务者必须跨越"代码与法条"的鸿沟：不懂联邦学习的法律人无法判断"数据不出域"能否改变法律定性；不懂合法性基础的工程师可能在技术架构中预埋合规缺陷。中国政法大学数据法治研究院将约三分之一课程设为技术课、推免名额向理工科倾斜的做法，正是这种方法论自觉的 institutionalization（制度化）。

（三）警惕两种方法论偏狭

• 技术决定论：认为技术发展使法律问题自然消解，忽视法律对权力与利益的分配功能——可信数据空间的讨论已提示其谬误。
• 规范封闭论：固守传统部门法框架，拒绝承认数据问题的独特性，强行将数据塞入物权、知识产权或债权的既有抽屉——数据登记制度与三权分置的探索，正是打破规范封闭的实践回应。

三、面向未来的核心命题

展望未来五至十年，数据法学将围绕以下核心命题展开：

1. 数据基础制度的法律化：《数据二十条》确立的三权分置如何从政策语言转化为民事基本法的权利规范？数据产权登记能否成为统一立法的支点？
2. 人工智能与数据制度的协同立法：生成式人工智能训练数据的合法性、AI生成内容（含虚拟人音色）的权益配置，呼唤数据法与人工智能法的体系协同——洛天依案只是序章。
3. 数据金融化的审慎监管框架：从入表到ABS再到未来可能的数据REITs，如何在激活价值与防范泡沫之间建立"防火墙式"规则体系？
4. 国家数据基础设施的法治保障：可信数据空间、一体化数据市场作为新型基础设施，其运营主体的法律地位、接入规则、责任体系尚待立法确认。
5. 数据法学的国际对话：在欧盟数据空间、日本信息银行、中国数据要素市场三条路径的竞争中，中国数据法学能否输出具有普遍解释力的理论范式？

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课堂互动环节

判断题（共8题，每题5分）

题目1：数据资产入表时，企业可以按照第三方评估机构评估确定的价值直接计入资产负债表。（　　）

答案：✗ 错误。财政部等四部门明确：数据资产不得以评估值入表，应按成本计量。评估值可用于内部决策与信息披露，但不能作为入账依据。

题目2：数据产权登记采"登记生效主义"，即不登记则数据权利不成立。（　　）

答案：✗ 错误。我国数据产权登记采登记对抗主义——不登记不影响权利成立，但不得对抗善意第三人。这与不动产登记的生效主义有本质区别。

题目3：可信数据空间通过隐私计算实现"原始数据不出域"，因此其中进行的数据处理活动无需具备《个人信息保护法》规定的合法性基础。（　　）

答案：✗ 错误。技术解决的是风险控制问题，不解决合法性来源问题。无论采用何种技术，处理个人信息仍须具备《个保法》第13条的合法性基础。

题目4：数据信托中，受托人对受益人负有信义义务，须为受益人利益管理和运营数据。（　　）

答案：✓ 正确。信义义务是信托制度的核心，也是数据信托区别于普通数据服务合同的关键特征。

题目5：全国首单数据资产ABS产品于2025年在深圳证券交易所发行设立。（　　）

答案：✓ 正确。2025年7月31日，"华鑫—鑫欣—数据资产1期资产支持专项计划"在深交所发行设立，是全国首单获批的数据资产ABS产品。（补充：若按发行时间先后，2025年4月28日发行的"平安—如皋第1期"为全国首单发行设立的数据资产ABS，二者分别为"获批首单"与"发行首单"，注意区分口径。）

题目6：数据知识产权登记证书在司法实践中只能作为参考材料，不具有任何证据效力。（　　）

答案：✗ 错误。在北京知识产权法院（2024）京73民终546号案中，法院认定《数据知识产权登记证》可作为证明权利人享有涉案数据集相关财产性利益和收集行为合法的初步证据，在无相反证据时可据此认定相关事实。

题目7：2025年7月，国家数据局公布的可信数据空间创新发展试点共63个，分为城市、行业、企业三个方向。（　　）

答案：✓ 正确。2025年7月16日公布的试点名单共63个项目，其中城市方向13个、行业方向22个、企业方向28个；此前的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》提出到2028年建成100个以上可信数据空间。

题目8：按照监管贴标要求，质押数据资产对应价值占入池资产总额比例不低于50%的资产支持专项计划，方可认定为"数据资产ABS"。（　　）

答案：✓ 正确。50%的质押覆盖比例是监管贴标红线，如"平安—如皋第1期"的数据资产质押覆盖占比为50.46%，恰在红线之上。

选择题（单选，每题10分）

题目1：下列关于数据资产入表的说法，正确的是：

A. 所有数据资源均应计入资产负债表

B. 数据资产入表后无需进行减值测试

C. 企业应区分数据资源，分别确认为无形资产或存货

D. 数据资产可以以评估值入表，只要评估机构具备资质

答案：C

解析：《企业数据资源相关会计处理暂行规定》要求企业根据数据资源的持有目的，分别确认为无形资产（自用）或存货（对外销售）。A错误——只有满足资产确认条件的才能入表；B错误——数据时效性强，须定期减值测试；D错误——不得以评估值入表。

题目2：关于"洛天依音频数据集"数据（产品）知识产权登记案，下列说法错误的是：

A. 该登记证书由上海市知识产权局颁发

B. 登记依据为《上海市数据产品知识产权登记存证暂行办法》

C. 该数据集因满足"实质性加工"和"创新性劳动"要求而获得登记

D. 该登记意味着洛天依音色数据获得了著作权法上的作品地位

答案：D

解析：数据产品知识产权登记不等同于著作权登记，也不创设著作权法上的作品地位；其价值在于提供数据财产权益及来源合法的初步证据。虚拟人音色能否构成作品、构成何种作品，仍属开放的理论问题。

延伸思考题（任选3题）

1. 请结合南钢股份、中远海科"船视宝"等真实案例，分析制造业企业数据资产入表的路径设计与合规要点。
2. 公共数据资产证券化与一般企业数据资产证券化在风险结构上有何差异？应如何设计差异化的监管方案？
3. 可信数据空间被寄予厚望，但也可能衍生新型数据垄断。请分析其反垄断风险及法律应对。
4. 数据信托被视为个人数据权益实现的重要机制，但落地困难。请评估其可行性并提出制度完善建议。
5. 请比较上海、北京、深圳、贵阳四地数据产权（知识产权）登记制度的异同，并分析"两条登记线并行"格局的未来走向。
6. 以"平安—如皋第1期"或"华鑫—鑫欣—数据资产1期"为例，绘制数据资产ABS的交易结构图，并逐一分析各环节的法律风险点。
7. 洛天依音频数据集登记案对虚拟人、AI生成内容的权益保护有何启示？请设计一个虚拟人数据资产的分层确权方案。

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课后延伸阅读

政策文件

1. 财政部：《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（2024年1月1日施行）
2. 财政部等四部门：关于数据资产不得以评估值入表的相关规定
3. 国家数据局：《数据产权登记工作指引（试行）》（2026年7月）
4. 国家数据局：可信数据空间试点典型经验汇编
5. 国家数据局等17部门：《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》（2023年12月）
6. 国家数据局：《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》（2024年11月）
7. 《上海市数据产品知识产权登记存证暂行办法》（2024年11月）
8. 《北京市数据知识产权登记管理办法（试行）》
9. 《深圳市数据知识产权登记管理办法（试行）》

权威报告

1. 中国信息通信研究院：《数据资产化：数据资产确认与会计计量研究报告》
2. 《企业数据资产化白皮书》
3. 恒丰银行：《商业银行数据资产估值研究与入表探索白皮书》
4. 上海高级金融学院（高金）：《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》（2025年年度报告）
5. 方兴东、陈丽：《中国数据要素发展报告（2025）》蓝皮书
6. 垦丁律师事务所：《数据资产入表法律服务手册》
7. 广西电网等：《数据信托发展白皮书》（全国首份数据信托白皮书）

学术文献

1. 许多奇：《数据资产入表的理性预期风险与合规调适》
2. 宣頔：《数据资产入表下资本化风险的精巧规制路径建构》
3. 赵畅：《数据资产信托：理论逻辑、现实障碍与应对策略》
4. 杨松柏：《我国公共数据资产证券化的制度方案建构》
5. 《数据资产证券化探索的法律困境与解决路径》
6. 《公共数据资产的证券化运作及其法治保障》
7. 《"数据资本"的双要素耦合：公共数据资产证券化的推进路径与风险应对》
8. 尚宏利：《基于可信数据空间的领域数据资产治理研究》
9. 曾雪云：《数据资源入表及数字化基础设施的资产属性——以中远海科"船视宝"为例》
10. 《对数据资产入表问题的思考》
11. 申卫星：《论数据用益权》
12. 许可：《数据权利：范式统合与规范分殊》
13. 高富平：《数据生产理论——数据资源权利配置法律框架的反思与重构》
14. 王利明：《数据何以确权》

典型案例索引

1. 北京知识产权法院（2024）京73民终546号案（数据知识产权登记证书初步证据效力）
2. "洛天依音频数据集"数据（产品）知识产权登记案（2026年9月，全国首个虚拟人音频数据产品确权）
3. "平安—如皋第1期资产支持专项计划（数据资产）"（2025年4月，全国首单发行的数据资产ABS）
4. "中信建投—金融街证券—青岛数据—青岛融担数据资产1期资产支持专项计划"（2026年5月，全国首单纯数据资产ABS）
5. 广西电网电力数据信托案（2023年7月，全国首单数据信托产品场内交易）

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📮 课后任务：请查阅上海高级金融学院《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》或中国信通院《数据资产化：数据资产确认与会计计量研究报告》（IMA知识库可检索），提炼其中3个关键数据或观点，并结合本讲内容评析"数据资产入表热"背后的制度逻辑与风险。