吕 雯
内容提要：
数据作为新型生产要素，已成为推动数字经济高质量发展的核心驱动力。当前，企业和个人数据的确权问题仍是亟待应对的关键挑战。本文系统地探讨了“数据归人”理念的必要性和可行性。明确数据所有权、优化技术基础设施、完善法律政策框架以及推动数据存储的社会统一管理等方式不仅能有效激活数据要素的巨大价值，还能在保障数据主体权益的基础上，促进数据的安全流通与高效利用。这不仅有助于提升我国在全球数据要素市场中的话语权，更为经济社会的可持续发展提供了坚实保障。
习近平总书记指出，要构建以数据为关键要素的数字经济。中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过的《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》明确指出，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础。党的十九届四中全会《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》将“数据”增列为生产要素，反映了数据在提高生产效率及经济社会价值创造中的重要作用。高度重视数据要素对生产力发展和生产关系重塑的影响，不仅关乎我国经济社会的高质量发展，更涉及在全球新要素市场中的话语权争夺。
图为参观者在合肥先进计算中心信息技术应用创新移动体验馆内参观了解数据设备。 图/ 中新社
根据数据的产生主体， 数据可被划分为三类，即政府管理服务活动中产生的公共数据、企业生产经营活动中产生的企业数据以及个人社会经济活动中产生的个人数据。公共数据因其公共服务属性，产权相对清晰且集中，是我国目前较易汇聚并共享使用的数据类型。我国正在从政策制定、标准确立和实践探索等方面积极推进公共数据资源的开发利用。然而，在以数据为核心生产要素的发展阶段，企业和个人数据构成了数据社会中最大数量和最具活力的资源，其有效利用对激活数据要素价值具有重要意义。
数据的生命力在于共享与融合。通过多维度数据的整合以及与实体经济的深度融合， 数据要素能够渗透到经济活动的各个环节，降低信息不对称带来的成本。然而，当前数据要素的开发和利用面临诸多挑战，如对数据潜能的基本规律认识不足、数据共享技术基础设施不完善以及数据未能转化为数据主体收入等。其中，企业及个人数据的确权问题最为突出。
切实解决个体数据权属问题是激发数据要素市场活力的关键
只有当生产要素被明确界定为个体所有，并在法律框架内享有自由流通的权利时，其潜在经济动力与价值才能得到最大程度的发挥。数据作为一种重要的生产要素，同样遵循这一原则。系统性推进数据权益回归其产生源头（无论是法人还是自然人），并通过“数据归人”明确数据所有权，不仅能提升数据要素市场的交易活跃度，更能激发数据在决策支持和新型交易中的价值。
数据的价值在于共享使用，而非单纯持有。数据共享能够实现数据的互补与整合， 使各方发现新的依据、规律、趋势和机会，从而创造更多价值。随着数字技术的发展，数据共享变得更加便捷。例如， 企业可通过数据共享优化供应链管理；政府可将公共数据开放给企业和个人，为各方提供决策支持。
数据共享的前提是数据的全面性。在“数据归人”后， 优质的数据供给应尽可能覆盖个体行为轨迹，数据对个体行为的覆盖率越高，数据供给的全面性就越好。通过将散落在各平台的数据汇集到个体手中，可间接解决平台间数据割裂、共享难的问题。从社会角度看，完整的个体数据可按需大规模汇集，形成全量供给。
数据内容是数据主体行为的记录和反映，具有明显的个体特征和指向，涉及身份特征、行为特点和隐私信息。这种数据在共享过程中亟待保护。然而，数据的产生主要集中在线上服务平台，数据管理和流动的权力也掌握在这些平台手中。个人和小型企业因缺乏管理能力，只能被动委托平台管理。但平台对数据的无限利用动机与数据主体的隐私保护需求存在冲突。在这种情况下，数据主体无法知晓数据是否被过度收集、隐私是否泄露，也不清楚平台是否利用数据进行画像和差别定价。不了解数据的使用情况，也无法对数据处理发表意见或获得收益，这将影响公众对数字经济的信任和信心。
“数据归人”是一种创新理念，主张将数据的创造者、保护者和拥有者统一为个体本身。其核心在于明确数据所有权归属，确保数据的生成、管理和使用围绕个体展开。首先，这体现了对个体隐私的尊重，防止数据被滥用或泄露。其次，“数据归人”为实现社会主体行为数据的全量供给提供了有效途径，打破了数据孤岛，使个体能够整合和管理自己的全部数据。此外，“数据归人”还为数据的高效共享奠定了基础，个体可根据自身意愿决定数据共享的范围和方式，提高数据的流通效率和利用价值，激发数据的活力和创新应用。
数据成为人类历史上最依赖技术的生产要素
数据自古以来承载着历史与文化内涵，其记录载体从甲骨、金石到纸张，不断演变， 反映了人类文明的发展历程。古代数据记录因成本高昂，主要聚焦于重要人物和事件，呈现碎片化、低频特点，难以支持批量处理。早期文字记录主要用于记载历史文化和辅助商业及国家治理决策。计算机技术的出现彻底改变了数据记录和处理方式，实现了低成本、易修改、大批量的结构化记录， 极大地提高了数据处理效率和应用前景，推动了社会信息化的快速发展。如今，通过电子商务平台、财务管理系统等工具，企业实现了高效运营，移动互联网的发展也让人们能够随时随地参与工作和生活，更多社会行为轨迹被记录在线上平台，这些平台通过技术手段进行数据的整理和呈现。
图为数字中国建设峰会现场体验区展示的智算服务器。 图/ 中新社
“数据归人”使数据管理从线上平台转移到个人手中， 数据不再依赖平台的技术和信誉背书，而是分散至个体名下。这一转变带来了三大核心问题，即数据管理技能、安全性保障和可信性验证。首先， 个人需具备基本的数据管理能力，包括安全存储、备份和更新数据，并能利用数据支持决策。其次，数据交换过程中的安全性和可信度至关重要，需防止数据被非法截获或篡改。最后，个体需确保提供给需求方的数据真实且未经篡改，可通过建立数据真实性验证系统来实现。
区块链保障数据可信性与共享安全性。“数据归人” 后，区块链技术可解决数据确权和可信性验证问题，通过网络节点记录信息，确保数据未被篡改并支持可信性核验。区块链的广域网组网能力支持可信共享，通过加密技术和通道安全保障，实现点对点数据交易，保护隐私，打破数据地域限制，推动全球数据经济的发展。
人工智能语言交互模型的快速发展，恰逢其时地解决了数据平权应用问题，平衡了数据的技术属性。多模态人工智能语言交互模型提升了数据搜集效率，尤其适用于分散、低价值、变动频繁的数据，减少了人工介入的必要性。这种模型通过自然语言交互，使用户无需深厚的技术知识即可搜集和利用线上线下数据，为“数据归人”奠定了基础。
例如，数据需求在各类场景中产生时，人工智能语言交互模型可以进行逻辑分析，自动拆解数据需求任务，定位合适的数据并以自然语言形式反馈给需求方。这不仅降低了数据管理和使用的门槛，还实现了对数据便捷、实时的管控， 提升了数据的使用效率和价值。因此，技术在数据的整个生命周期中发挥着不可或缺的作用，是推动数据价值实现的关键因素。
推动企业及个人数据确权制度顶层设计的建议
为强化数据作为生产要素的角色，促进其更稳健、迅速地融入并推动经济社会发展， 造福人民与时代，建议充分发挥我国新型举国体制与超大规模市场优势，积极把握数据技术发展主导权，推动数据深度融入数字经济，充分发掘海量数据资源的巨大价值。
（一）提前做好“数据归人”法律制度和政策顶层设计
在个体数据交易中，政府需排除障碍，维护平衡，实现潜在价值。可借鉴英国“我的数据”项目经验：政府不直接获取或处理企业数据，而是通过产业协调、引导和生态构建推动项目实施，同时在规范层面提供制度保障。我国也需提前开展“数据归人”法律制度和政策的顶层设计，明确个体数据的所有权、收益权等关键权益，规范交易行为，推动数据在经济活动中的广泛应用。进一步优化数据确权、共享阶段相关的财政、税收和金融政策，建立适应数据社会发展的政策和工具体系，让个体在数据财富机会面前享有平等机遇，通过高频数据交易增加数据收入。随着数据共享在社会治理和经济决策中影响力的增强，数据交易相关税收收入将成为政府数据财政的重要来源，进一步促进社会分配效率和公平的提升。
（二）强化技术研发与数据基础设施建设
数据技术是新质生产力的重要组成部分，代表着未来产业的创新方向。为在国际竞争中占据主动，需提前布局，确保数据技术自主可控与安全可靠。随着可信计算技术与人工智能语言交互技术的突破，普通个体已具备管理自身数据的条件。人工智能语言交互模型和智能助理通过自然语言对话实现数据资产的收集、确权和交易，解决了数据资产平权问题；广域网自由组网的可信技术则解决了数据的即时确权和安全共享问题，为数据共享奠定了基础。
实施统一的数据安全管控策略，完善数据分级分类安全保护制度，运用技术手段构建数据安全风险防控体系， 从算法层面强化对数据的全面监管。在可信网络建设中，秉持数据最小信息披露原则，灵活运用加密算法，根据不同场景、安全等级和时效要求构建隐私保护层级的技术体系，保障数据在生产、持有和验证阶段的安全。同时，强调算法规则的透明化，设立算法治理审计机制，解决算法歧视、算法黑箱等问题。
（三）实现个体数据存储的社会统一管理
将数据归集到个人名下后，数据安全存储问题愈发凸显。一方面，个体可能缺乏安全存储数据的能力，或存储成本较高；另一方面，国家层面的数据安全需要得到重视。此外，数据的价值在于内容使用权的共享，而非单纯的存储。因此，数据相对统一存储是最理想的方式，它不仅安全，还节省资源，解决了社会层面难以集约资源、高效使用的问题。
为实现数据的高效与合规统一管理，首先须制定并执行一套全面的数据存储管理策略，确保数据存储的有效性、合法合规性以及安全性。这一策略的基础在于构建统一的数据存储标准体系，涵盖数据格式、命名规范、编码规则等技术标准，确保不同存储空间数据的一致性和兼容性。其次， 对数据进行细致的分类与标签标注是有序组织与管理数据的关键，能够提升数据检索效率，便于针对不同类别数据进行精准管控。同时，建立完备的数据备份与恢复机制是维持数据安全性和高可用性的必要条件，以防数据丢失或损坏。此外，强化数据保护措施必不可少，包括对敏感数据进行加密存储，以及部署严格的访问控制机制和安全审计程序，确保对数据的任何操作均获得合法授权，杜绝未经授权的访问和使用。
作者为北京天成通链科技有限公司党支部书记、总经理，经济学博士，高级经济师
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