一、界定权属：明确数据资产的“归属权”
数据资产的权属界定是监管的“第一块多米诺骨牌”。如果连数据归谁都不清楚，后续的登记、交易、监管就无从谈起。传统市场监管中，物权、债权等权属有明确的法律框架，但数据资产的权属却因“非实体性”“可复制性”等特点变得复杂。比如，企业通过爬虫获取的公开数据权属归谁？员工在职期间产生的数据属于企业还是个人？用户授权收集的个人信息，企业拥有的是“使用权”还是“所有权”？这些问题在《数据二十条》（《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》）中有了初步答案——**提出“三权分置”制度，即资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分置管理**。但落实到市场监管层面，仍需更细化的操作指引。
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市场监管局在权属界定中可扮演“规则细化者”和“纠纷调解者”的角色。一方面，需联合网信、工信等部门出台《企业数据资产权属界定指引》，明确不同类型数据（如公共数据、企业数据、个人信息）的权属边界。例如，公共数据经过企业加工形成的数据产品，其“数据加工使用权”和“数据产品经营权”应归企业所有，但需标注原始数据来源；用户个人信息经脱敏、聚合后形成的“数据集合”，企业可在合规前提下享有经营权，但不得反向识别到个人。另一方面，当企业间发生数据权属纠纷时，市场监管局可通过设立“数据权属调解委员会”，引入技术专家、法律顾问、行业代表组成仲裁团队，快速化解矛盾。我们曾服务过一家零售企业与第三方数据公司的合作纠纷：零售企业认为第三方未经授权使用了其会员消费数据，第三方则主张数据已“脱敏处理”。最终，市场监管局调解委员会通过技术手段核查数据脱敏程度，并依据《个人信息保护法》第十三条“取得个人单独同意”的规定，判定第三方构成侵权，要求其删除数据并赔偿损失——这起案例说明，**清晰的权属界定是数据资产合规流通的前提**。
值得注意的是，权属界定需避免“一刀切”。对于中小企业而言，复杂的权属确认流程可能增加合规成本。市场监管局可针对不同规模企业制定差异化标准：对大型互联网企业，要求其建立数据权属台账，明确各类数据的权属状态；对小微企业，则可通过“数据权属声明制”，由企业自主声明数据来源及权属，监管部门进行事后抽查。此外，权属界定还需与现有法律体系衔接，比如《民法典》中“数据与网络虚拟财产保护”条款、《反不正当竞争法》中“商业秘密”条款，确保数据资产权属不与传统法律冲突。只有当“数据归谁”的问题有了明确答案，企业才能放心投入数据资源开发，监管部门才能有的放矢开展后续监管。
二、登记备案：建立数据资产的“户口本”
如果说权属界定是“分清家产”，那么登记备案就是“上户口”。传统资产如房产、设备，需在不动产登记中心、市场监管部门办理登记才能获得法律认可，数据资产作为新型资产，同样需要一套“登记备案体系”来确认其“合法身份”。市场监管局作为市场主体登记的法定部门，将数据资产纳入登记备案，不仅能解决“数据资产看不见、摸不着”的监管难题，还能为企业数据资产入表、融资、交易提供依据。财政部2024年1月1日起施行的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确，企业可将符合条件的数据资源确认为“无形资产”或“存货”，而**登记备案正是确认数据资源“符合条件”的重要凭证**。
数据资产登记备案的核心是“可追溯、可验证”。市场监管局可牵头建立“数据资产登记平台”，企业需在线提交数据资产基本信息（如名称、类型、权属人、数据规模）、来源说明（如用户授权、公开数据采集、自主研发）、技术文档（如脱敏方案、加密措施）等材料。平台通过区块链技术存证，确保登记信息不可篡改；引入第三方检测机构对数据合规性进行审核，重点核查是否存在个人信息未脱敏、数据来源侵权等问题。登记完成后，企业可获得《数据资产登记证书》，载明登记编号、资产状态、有效期等信息。我们曾协助一家物流企业将其“运输路线优化数据集”进行登记备案，该数据集整合了GPS轨迹、路况信息、客户需求等数据，经过脱敏和算法加工后，企业凭借《登记证书》成功将其作为无形资产入账，不仅提升了资产负债表质量，还在后续融资中获得了投资人青睐——这说明，**登记备案能让数据资产从“账外”走向“账内”，真正成为企业的“合规家产”**。
登记备案并非“一备了之”，还需建立动态管理机制。数据资产具有“时效性”和“可变性”，比如用户消费数据会随时间推移失去分析价值，企业数据资产权属可能因合作、并购发生变化。因此，市场监管局应要求企业在数据资产发生重大变更（如权属转移、数据更新、用途变化）时，及时提交变更申请；对超过有效期的数据资产，可要求企业重新评估备案。此外，为降低企业合规成本，可对小微企业实行“告知承诺制”，即企业承诺数据资产来源合法、符合安全标准，监管部门不再进行实质审核，而是通过“双随机、一公开”抽查进行监督。这种“宽进严管”的模式，既能鼓励中小企业参与数据资产登记，又能确保监管资源聚焦高风险领域。当然，登记备案信息需向社会公开，但涉及商业秘密和个人信息的，应依法予以保密，平衡透明度与隐私保护的关系。
三、质量评估：筑牢数据资产的“生命线”
数据资产的价值在于“用”，而“好用不好用”取决于质量。如果数据存在错误、重复、滞后等问题，不仅无法为企业创造价值，还可能导致决策失误、消费者权益受损。市场监管局作为市场秩序的维护者，将数据资产质量纳入监管，就是要防止“垃圾数据”滥竽充数，确保数据资产“真、准、全、新”。这让我想起去年遇到的一个案例：某食品企业将其“消费者偏好数据集”作为核心资产招商，但实际数据中存在大量重复样本和过期信息，导致合作方库存积压，最终引发合同纠纷——如果当时有数据质量评估机制，或许就能避免这场损失。
数据资产质量评估需建立“多维度指标体系”。市场监管局可联合标准化组织、行业协会制定《数据资产质量评估规范》，从准确性、完整性、一致性、时效性、安全性五个维度设定评估标准。准确性指数据与实际情况的吻合程度，比如用户年龄数据不应出现负数或超百岁；完整性指数据要素的齐全性，比如电商订单数据应包含商品、价格、时间、支付方式等关键字段；一致性指同一数据在不同系统中的一致性，比如企业官网与APP的用户数据不应矛盾；时效性指数据的更新频率，比如实时交通数据需每5分钟更新一次；安全性则指数据是否脱敏、加密，是否符合《数据安全法》要求。评估过程需引入第三方机构，采用自动化工具（如数据清洗软件、质量检测算法）和人工抽样相结合的方式，确保结果客观公正。评估结果分为A、B、C、D四个等级，D级数据资产不得用于交易、融资等场景，企业需限期整改。
质量评估结果应与监管措施挂钩，形成“评估-整改-退出”的闭环。对评估为A级的数据资产，市场监管局可在企业信用等级评定中给予加分，优先推荐参与“数据要素示范项目”；对B级和C级，需企业提交《质量整改报告》，明确整改时限和措施；对D级或拒不整改的，应将其列入“数据资产异常名录”，并通过国家企业信用信息公示系统向社会公示，限制其数据资产交易活动。此外，质量评估需常态化开展，企业应每年对数据资产进行一次全面评估，当数据资产用途发生变化（如从内部决策转向对外交易）时，需重新评估。这种“动态评估+分类监管”的模式，既能倒逼企业提升数据质量管理水平，又能避免“一评定终身”带来的监管滞后性。毕竟，**高质量的数据资产才是数字经济的“活水”，低质量的数据只会成为“死水”**。
四、交易规范：规范数据资产的“流通路”
数据要素市场化配置是数字经济发展的必然趋势，而数据交易是要素配置的核心环节。近年来，全国已涌现出数十家数据交易所，如上海数据交易所、深圳数据交易所等，但数据交易仍面临“定价难、确权难、监管难”等问题。市场监管局作为市场交易行为的监管者，需从“规则制定者”“秩序维护者”两个角色入手，让数据资产交易“有规矩、有底线、有活力”。我们曾帮一家医疗科技公司对接数据交易所，对方要求其提供数据资产的“合规证明”“质量报告”“权属证书”，缺一不可——这让我意识到，**规范的数据交易流程，是数据资产从“资源”到“资本”的关键跳板**。
市场监管局需牵头制定《数据资产交易管理办法》，明确交易参与方的权利义务、交易流程、禁止性行为等。交易参与方包括数据提供方（拥有数据权属的企业）、数据需求方（使用数据的企业）、数据交易平台（提供交易场所和服务的机构）和第三方服务机构（提供评估、审计、法律等服务）。交易流程应包括“申请审核—资产挂牌—意向受让—签约交割—资金结算”五个环节：数据提供方需提交《数据资产合规承诺书》《质量评估报告》等材料，交易平台进行形式审核；审核通过后，数据资产在平台挂牌，注明数据类型、用途范围、价格区间等信息；需求方提交受让申请，双方通过平台进行线上谈判；达成一致后签订《数据资产交易合同》，明确数据交付方式、使用期限、违约责任等；最后由平台提供资金结算服务，确保“钱货两清”。特别需要注意的是，**交易数据必须明确用途范围**，比如用户消费数据只能用于市场分析，不得用于精准营销或信用评估，防止数据滥用。
针对数据交易中的“灰色地带”，市场监管局需划定“红线”。比如，禁止交易未经脱敏的个人信息和重要数据，禁止通过“爬虫”“撞库”等非法手段获取的数据，禁止虚构数据资产价值或隐瞒数据缺陷。对违规交易行为，应依法予以处罚：情节轻微的，给予警告并责令整改；情节严重的，没收违法所得，并处违法所得1倍以上10倍以下罚款；构成犯罪的，依法追究刑事责任。此外，为解决数据交易“定价难”问题，市场监管局可推动建立“数据资产定价模型”，结合数据质量、稀缺性、应用场景等因素，采用成本法、收益法、市场法等多种方式确定参考价格。比如，某电商平台的“用户复购率数据”，因其能精准预测消费趋势，稀缺性高，可通过收益法（按预期带来的利润分成）定价；而某企业的“生产设备运行数据”，应用场景相对单一，可采用成本法（按数据采集、加工、存储的成本）定价。当然，定价模型需定期更新，以适应市场变化。最后，数据交易平台需向监管部门开放数据接口，实时报送交易数据，监管部门通过大数据分析识别异常交易，比如同一数据资产短期内多次转手、交易价格远低于市场均价等，及时介入调查。只有当“交易路”畅通无阻，数据资产才能真正流动起来，释放要素价值。
五、安全监管：守住数据资产的“安全线”
数据安全是数据资产监管的“底线”，也是企业生存发展的“生命线”。近年来，数据泄露事件频发，如某社交平台5亿用户数据被窃取、某酒店集团1.2亿客户信息被售卖，不仅给企业造成巨额经济损失，还严重损害消费者权益和社会公共利益。市场监管局作为市场安全的重要守护者，需将数据资产安全纳入监管范畴，构建“事前防范—事中监测—事后处置”的全链条安全监管体系。我在做财税咨询时，常提醒企业老板：“数据资产安全不是‘选择题’，而是‘必答题’——一次数据泄露，足以让一家初创企业倒闭。”
事前防范需落实“数据安全主体责任”。市场监管局应要求企业建立数据安全管理制度，明确数据安全负责人和管理机构，制定数据分类分级保护方案。根据《数据安全法》，数据可分为“一般数据”“重要数据”“核心数据”，其中重要数据和核心数据需采取更严格的安全措施。比如，企业收集的个人信息属于“重要数据”，需进行分类分级，敏感个人信息（如身份证号、银行卡号）需单独存储并加密；涉及国家安全的“核心数据”（如测绘地理信息、能源数据），需按照国家有关规定实行更严格的管控。此外，企业需定期开展数据安全培训，提高员工安全意识，签订《数据安全保密协议》，防止内部人员泄露数据。市场监管局可通过“双随机、一公开”检查，核查企业数据安全管理制度落实情况，对未按要求建立制度或制度流于形式的企业，责令限期整改，拒不整改的处1万元以上10万元以下罚款。
事中监测需借助“技术赋能+人工排查”。市场监管局可联合网信部门建立“数据资产安全监测平台”，对接企业数据资产登记系统、数据交易平台，实时监测数据资产的安全状态。技术上，通过大数据分析、人工智能算法识别异常行为，比如短时间内大量数据导出、异常IP地址访问、数据加密状态突然改变等；人工上，组织安全专家团队对高风险企业进行现场排查，检查数据存储环境、访问权限控制、应急响应预案等。比如，去年我们协助某制造企业接受市场监管局安全检查时，专家发现其工业生产数据存储在未加密的云服务器上，且员工权限管理混乱，存在数据泄露风险。企业立即按照整改要求，将数据迁移至加密服务器，并实行“最小权限原则”，仅允许相关岗位人员访问数据——这种“技术+人工”的监测方式，能有效及时发现和消除安全隐患。
事后处置需建立“快速响应+协同联动”机制。当发生数据泄露、丢失等安全事件时，企业应立即启动应急预案，采取补救措施（如停止数据访问、通知受影响用户、向监管部门报告），并在24小时内提交《数据安全事件报告书》。市场监管局接到报告后，应会同网信、公安等部门开展调查，查明事件原因、影响范围和责任主体，依法对责任企业进行处罚；对涉及个人信息的，还应督促企业履行《个人信息保护法》规定的“告知—补救”义务，比如通知用户更改密码、提供信用监测服务等。此外，市场监管局应建立“数据安全黑名单”制度，对发生重大数据安全事件的企业，列入黑名单，限制其数据资产交易和政府项目参与资格，形成“一处违规、处处受限”的震慑效应。毕竟，**数据安全无小事，只有守住安全底线，数据资产的价值才能得到真正保障**。
六、信用联动：激活数据资产的“信用力”
信用是市场经济的“基石”，将数据资产监管与信用体系建设结合，既能降低监管成本，又能提高监管效能。市场监管局通过建立“数据资产信用档案”，将数据资产的权属、登记、质量、交易、安全等合规情况纳入企业信用评价，守信企业在融资、招投标、政策扶持等方面获得便利，失信企业则面临联合惩戒，形成“守信激励、失信惩戒”的良性循环。我们曾服务过一家高新技术企业，因其数据资产合规管理规范，被市场监管局评为“AAA级信用企业”，在申请政府数据要素创新补贴时获得了优先支持——这说明，**信用联动能让合规的数据资产成为企业的“信用加分项”**。
数据资产信用评价需建立“量化指标体系”。市场监管局可制定《企业数据资产信用评价管理办法》，设置一级指标（如权属合规性、登记及时性、质量达标率、交易规范性、安全性）和二级指标（如权属证明完整性、变更备案率、质量评估等级、交易合同合规性、安全事件发生率），采用“基础分+加减分”的方式计算信用得分。基础分100分，根据各项指标达标情况扣分；对获得国家级数据要素示范项目、参与数据资产国家标准制定的企业，可适当加分；对发生数据资产造假、违规交易、数据泄露等行为的企业，实行“一票否决”，直接评为D级信用企业。评价结果分为A、B、C、D四个等级，对应不同的信用激励和惩戒措施：A级企业可享受“绿色通道”服务，如数据资产登记优先办理、交易免缴保证金；B级企业保持常规监管；C级企业纳入“重点监管名单”，增加检查频次；D级企业列入“严重失信名单”，依法依规实施联合惩戒。
信用评价结果需“多场景应用”，才能真正发挥“指挥棒”作用。市场监管局应推动数据资产信用评价结果与企业融资、政府补贴、招投标、评优评先等场景挂钩。比如，银行在发放贷款时，可将企业数据资产信用等级作为授信参考；政府部门在采购数据服务时，优先选用A级信用企业的数据资产；行业协会在评选“数据要素领军企业”时，将信用等级作为必要条件。此外，信用评价结果需向社会公开，通过“信用中国”网站、国家企业信用信息公示系统等平台发布，让企业“一处失信、处处受限”。当然，信用评价不是“终身制”，市场监管局应每年对企业的数据资产信用情况进行复评，对信用等级提升的企业，及时调整激励措施；对信用等级下降的企业，给予3个月整改期，整改后仍未达标的，降低信用等级。这种“动态评价+多场景应用”的信用联动模式，既能激励企业主动规范数据资产管理，又能引导市场资源向守信企业集中，推动数据要素市场高质量发展。
七、跨境管理：把稳数据资产的“国门关”
随着数字经济全球化，数据资产的跨境流动日益频繁，如跨国企业的数据共享、跨境电商的消费者数据传输、国际科研合作的数据开放等。然而，数据跨境流动也带来国家安全风险，比如重要数据被境外机构非法获取、个人信息被滥用。市场监管局作为市场涉外监管的重要部门，需协同网信、商务、海关等部门，建立数据资产跨境流动的“安全网”，在保障数据有序流动的同时，维护国家数据主权。这让我想起去年帮一家外贸企业做数据合规时，他们想将中国客户的订单数据传输给海外总部，却因未通过安全评估被叫停——这说明，**数据资产跨境管理，既要“放得活”，也要“管得住”**。
数据资产跨境管理需落实“安全评估+分类管理”。根据《数据出境安全评估办法》，数据处理者向境外提供数据资产，需通过网信部门的安全评估；对于未达到安全评估标准但确需跨境传输的，可采用“标准合同”“认证”等方式。市场监管局可参与制定《数据资产跨境传输分类指南》，将数据资产分为“禁止出境类”“限制出境类”“自由出境类”：禁止出境类包括涉及国家安全、国民经济命脉、重要民生领域的核心数据（如国家基础测绘数据、金融交易数据）；限制出境类包括重要数据（如大规模人口数据、企业敏感经营数据）和未脱敏的个人信息；自由出境类包括已脱敏的个人信息、公开数据等。企业需根据数据资产类型，选择合适的跨境传输方式，比如传输禁止出境类数据的，需向网信部门申请安全评估；传输限制出境类数据的，需与境外接收方签订《标准合同》，并报监管部门备案。
跨境数据资产的“全流程追溯”是监管的关键。市场监管局应要求企业在数据资产跨境传输前，提交《数据出境合规报告》，说明数据来源、用途、接收方信息、安全保障措施等；传输过程中，通过技术手段（如数据水印、传输加密）确保数据不被篡改、窃取；传输后，跟踪数据在境外的使用情况，要求境外接收方不得将数据用于约定外的用途，并定期提交《数据使用情况报告》。监管部门可建立“数据资产跨境监测平台”，对接海关、外汇、通信等部门的数据，实时监控数据跨境流动情况，对异常行为（如同一数据资产频繁跨境传输、向敏感国家/地区传输重要数据）进行预警和调查。此外，对违规跨境传输数据资产的企业，应依法予以处罚，包括没收违法所得、罚款、暂停数据跨境传输许可等，构成犯罪的，依法追究刑事责任。比如，某互联网企业未经安全评估，将中国用户的健康数据传输给境外医疗机构，被市场监管局处以500万元罚款，并责令整改——这起案例警示企业，**数据资产跨境管理不是“可选项”，而是“必答题”，任何侥幸心理都可能付出惨重代价**。
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