Knowledge Management Forum >

2026 , Vol. 11 >Issue 3: 243 - 253

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.2095-5472.2026.021

Institutional Logic and Integration Paths of Diverse Data Registration Models in the Data Elements Market

  • Liu Pengbo 1, 2 ,
  • Chen Qimei , 1, 2 ,
  • Wang Tangrong 1, 2 ,
  • Li Haoze 1, 2
Expand
  • 1. National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190
  • 2. Department of Information Resources Management, School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190
Chen Qimei, Associate Researcher, PhD, Corresponding Author, E-mail: .

Liu Pengbo Master's Candidate; Chen Qimei, Associate Researcher, PhD

Wang Tangrong Master's Candidate

Li Haoze,Master's Candidate.

Received date: 2026-02-10

  Online published: 2026-06-24

Supported by

China National Intellectual Property Administration project titled "Information Reference for the '14th Five-Year' Intellectual Property Plan" of the China National Intellectual Property Administration(E41I180101)

Fold

Abstract

[Purpose/Significance] This paper systematically reviews China's existing multiple data registration models, compares their institutional differences, and identifies the resulting institutional coordination problems, in order to provide a reference for the optimization of China's data registration system. [Method/Process] Based on policy documents and registration platform materials, this paper analyzed the institutional differences, functional positioning, and coexistence logic of China’s multiple data registration practices by drawing on property rights theory, institutional economics, and data value chain theory. [Result/Conclusion] Different registration models exhibit differentiated characteristics in terms of rights objects, emphasis on entitlements, and protection intensity, reflecting the institutional choices of market participants to reduce transaction costs at different stages of application. However, the coexistence of multiple models has also generated institutional frictions, including unclear boundaries regarding the applicability of registration certificates, insufficient coordination of standards, limited cross-platform mutual recognition, and functional overlap, thereby increasing the institutional costs of data element circulation. In response, this paper proposes optimization paths in terms of clarifying the institutional boundaries of registration certificates, promoting the coordination of basic registration standards, strengthening coordination among different registration models, and improving scenario-oriented registration adaptation mechanisms. This study helps deepen understanding of the actual operation of China’s data registration system and provides a reference for further institutional improvement.

Key words： data registration; data elements; property rights theory; transaction costs; institutional integration

Cite this article

Liu Pengbo , Chen Qimei , Wang Tangrong , Li Haoze . Institutional Logic and Integration Paths of Diverse Data Registration Models in the Data Elements Market[J]. Knowledge Management Forum, 2026 , 11(3) : 243 -253 . DOI: 10.13266/j.issn.2095-5472.2026.021

在数字经济时代，数据作为国家基础性战略资源和新型关键生产要素，其作用不仅体现在价值创造层面，更重塑着生产关系和治理模式[1]。《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等政策的相继出台，标志着我国数据要素基础制度建设进入系统性推进的新阶段。在此背景下，作为数据要素市场化配置的基础性制度设施，数据登记机制的重要性日益凸显[2]。
从制度功能上看，数据登记是登记机构依据既定规则，对数据的关键特征信息进行规范化记载、公示、核验并赋予法定或市场认可凭证的行为[3]。通过对原本无形、易复制的数据进行制度化记录，数据登记在一定程度上为数据权属确认、流通交易和风险防控提供了基础保障，有助于降低市场主体在数据交易过程中的不确定性和交易成本。
当前，我国数据登记实践呈现出明显的多元探索特征。各地围绕数据要素确权与流通，陆续形成了数据知识产权登记、数据资产登记、数据产品登记、数据产权登记、数据要素登记和数据资源登记等多种模式。这些模式在登记对象、功能侧重、适用场景和运行机制等方面存在差异，反映了地方政府和市场主体在不同发展阶段、不同应用需求下的制度探索。多元登记模式在一定程度上满足了差异化实践需求，也体现了制度创新的阶段性合理性。
本文聚焦我国现有多元数据登记实践，基于政策文本分析和登记平台调研，对不同登记模式进行系统梳理和比较，重点分析其在制度设计和功能侧重上的差异。在此基础上，结合产权理论、制度经济学和数据价值链理论，讨论多元登记模式并存的制度逻辑，并进一步探讨相关优化路径，以期为我国数据登记制度的完善提供参考。

1 研究方法/Methodology

1.1 样本来源

本文采用政策文本分析与平台比较研究相结合的方法，政策文本通过北大法宝数据库和各级政府网站采集，平台数据来源于各地数据登记平台、数据交易平台及其公开发布的登记规则和指南文件等。经整理，最终纳入分析的样本包括39份政策文件和33个登记平台（表1）。
表1 数据登记开展情况

Table 1 Implementation status of data registration

数据登记模式 开展地区/机构 政策文件数量/个 数据登记平台数量/个
数据知识产权登记 安徽省、北京市、福建省、广东省、贵州省、海南省、河北省、河南省、湖北省、湖南省、江苏省、山东省、山西省、上海市、陕西省、广东省深圳市、四川省、天津市、浙江省 17 16
数据资产登记 北京市、重庆市、福建省厦门市、广东省、河南省郑州市、江西省、辽宁省沈阳市、山东省青岛市、山西省、四川省、天津市、云南省大理白族自治州 11 8
数据产权登记 湖北省、吉林省长春市、辽宁省沈阳市、广东省深圳市 4 3
数据产品登记 海南省、山东省、上海市 3 4
数据要素登记 贵州省 1 1
数据资源登记 国家发展改革委、江西省、山东省 3 1
在研究方法上，本文主要采用比较分析法和归纳分析法。首先依据政策文本和平台资料中对登记制度的命名与规则表述，对现有数据登记实践进行类型划分；其次，围绕登记机构、登记主体、登记对象等维度，对不同登记模式进行横向比较；最后，结合相关理论，对多元模式并存的制度逻辑及其协同需求进行归纳分析。

1.2 理论基础与分析框架

本文以产权理论和制度经济学为主要理论框架，并根据数据要素的特殊属性对理论应用进行了适应性调整，分别从权利配置、制度形成、功能分工3个层次展开分析，旨在对我国数据登记的宏观实践进行系统的归纳、比较与理论阐释。
首先，产权理论为理解不同数据登记模式的权利结构差异提供基础视角。产权理论认为，资源配置效率有赖于权利客体、权利内容以及权利边界的明确与可识别。数据这一新型生产要素，其无形性、非竞争性、易复制性等特点使得产权界定更为复杂。因此，不同数据登记模式的首要差异，体现在其对“登记什么”的回应并不一致：有的模式聚焦原始数据资源，有的面向经加工形成的数据成果，有的则面向具备交易属性的数据产品或复合型要素组合。同时，不同模式在权利内容确认和保护方式上也存在明显差异。基于产权理论，本文主要考察不同登记模式在权利客体界定、权利内容确认和权利保护强度上的差异，以揭示多元登记模式在权利配置上的制度分化。
其次，制度经济学为解释多元数据登记模式的形成动因提供分析基础。制度经济学强调制度并非抽象存在，而是市场主体为降低交易成本、缓解信息不对称与减少不确定性而形成的规则安排。数据登记模式本身就是一种旨在规范数据要素流转的制度安排。多元模式并存反映了在国家统一制度供给不足的情况下，政府部门、市场机构、企业等不同主体为应对数据交易中信息成本、谈判成本等高昂的交易成本而进行的制度创新与探索。不同登记模式之所以呈现出差异化发展路径，本质上在于其所着力削减的交易成本类型并不相同：有的重点降低数据交易中的搜寻和识别成本，有的重点缓解数据资产化过程中的估值与监督成本，有的则更强调创新性数据成果流转中的权利界定与缔约成本。基于制度经济学，本文进一步分析多元登记模式并存的制度动因及其效率逻辑。
最后，数据价值链理论为理解不同登记模式的功能定位及协同关系提供补充视角。数据从资源形成到加工利用，再到交易流通和价值实现，并非单一环节，而是一个包含基础确权、价值转化与流通保障等阶段的连续过程。不同登记模式虽然都是“数据登记”，但其实际所处的数据价值实现环节并不相同。借助数据价值链理论，本文对不同登记模式在数据生命周期中的位置进行归纳，从而解释多元模式何以并存以及为何需要进一步强化协同衔接。

2 数据登记现状与制度特征/Current situation and institutional characteristics of data registration

2.1 数据登记的概念及发展历程

2.1.1 数据登记概念

数据登记的核心功能是通过规范化程序确认数据权属、明确使用边界，为流通交易提供制度保障。当前，我国数据登记的实践中已客观存在6类称谓与概念各不相同的模式：①数据知识产权登记，针对具有智力成果属性的数据集；②数据资产登记，记载数据资产权属信息；③数据产品登记，确认加工后数据及其衍生产品所有权；④数据产权登记，记录数据资源与产品的权属关系；⑤数据要素登记，整合数据、算法与算力的综合确权；⑥数据资源登记，聚焦公共数据管理。各类模式虽均以数据集合为登记对象，但在具体内涵上呈现显著特征分化（图1）。
图1 数据登记标的物

Figure 1 Target of data registration

2.1.2 数据登记制度发展历程

我国数据登记制度的发展演进大体可划分为两个阶段（图2）。第一阶段为初步探索阶段（2020年以前），数据登记主要围绕数据资产管理与公共数据治理展开，制度形态以地方试点和政策探索为主，登记目标侧重于数据资源的合规管理与基础性权属确认，整体呈现出模式分散、功能单一的特征。第二阶段为快速发展阶段（2020年至今），随着数据被正式纳入生产要素体系，围绕数据要素确权、流通交易与安全治理的顶层制度密集出台，多种登记模式逐步形成并同时推进，数据登记制度由单一管理工具转向支撑数据要素市场化配置的基础性制度设施。近年来，国家层面在公共数据资源登记、授权运营价格机制以及数据知识产权试点等方面持续强化制度供给，体现了数据登记制度正由地方分散探索迈向国家统筹与规范运行并行推进的新阶段。
图2 数据登记发展历程

Figure 2 Overview of the development of data registration

2.2 数据登记研究现状

2.2.1 国内数据登记综述

数据登记是数据要素市场建设的关键环节，学术界已针对不同登记模式展开了多维度的探讨。在数据知识产权登记方面，研究者强调制度构建应把握数据要素的全覆盖与动态变化特征[4]，并明确登记在权益确认、信任建立、价值评估及争议解决中的核心功能[5]；在数据资产登记方面，张真源[6]从登记对象、形式与类型等维度探讨了其制度优化路径，指出登记的核心逻辑应在于确保数据资产的合规与安全；在数据产品登记方面，制度设计的重点体现在对产品权属真实性、来源合法性与使用合规性的审查上[7]；杨璐维[8]则从数据产权结构性分置的理论视角，对数据产权的权利边界进行了界定。学术界已形成共识：为避免实践中的标准不一与市场分割，亟需构建全国统一的数据登记体系[9]。
在数据登记的功能定位层面，杨东等[2]认为，数据登记的元功能在于实现数据价值与促进数据要素的流动转化；邵红红[10]基于信号理论，提出数据产权登记的核心功能定位在于间接传递数据质量信息，进而促进数据交易信息的有效披露；冀瑜[11]则从法律效力角度切入，认为在数据知识产权登记实践中，赋予登记以对抗效力更能有效实现数据确权，这构成了其独特的功能定位。在平台建设层面，陈晨等[12]通过归纳现有数据资产登记平台的运营模式，指出平台的核心功能主要体现为数据资产确权、数据防篡改以及数据关联链接的建立；徐春学等[13]则从顶层设计出发，主张构建全国统一的中心化数据要素登记平台，并以此作为构筑数据要素统一大市场的基础设施。魏贝等[14]指出，数据登记模式应当根据功能定位来选择政府主导的登记路径、企业主导的登记路径或者政企协同的登记路径。为促进数据的开放共享，需强化数据登记与场景化应用及流通交易的深度融合[15]。
然而，在实践层面，数据登记制度的效能受限于多重因素。各省市登记管理办法法律效力层级不高、执行机构职能界定模糊以及平台建设滞后等问题，导致在数据权益确认上出现了登记效力不统一、登记凭证无法互认互通等困境。为推动数据登记制度的发展，亟待建立并完善全国统一的数据登记标准体系，构建一个互联互通的中心化登记平台，以期解决实践难题。

2.2.2 国外数据登记综述

国际上，欧盟、美国等部分发达经济体的数据要素市场建设已步入成熟阶段，形成了相对完备的制度体系与实践范式[16]。在数据要素市场化的立法探索方面，欧盟与美国展现了不同的路径选择。欧盟作为全球较早进行相关探索且数据产权保护最为严格的地区之一[17]，其立法框架旨在强化数据确权、规范数据流通与保障数据安全[18]。美国的立法实践侧重于数据的私有化与自由流动[19]，其代表性法案如《信息自由法》和《开放政府数据法案》。此种背景催生了“数据经纪商”（Data Broker）制度，即由数据经纪人为市场提供专业化的数据交易服务[20]。学术界对此也有深入探讨，N. Helberger等的研究检视了数据保护法规对用户个人数据权利的实际影响[21]；而F. Stahl等则通过构建数据市场的分类框架并提出其独特性定义，为数据市场的理论建构与实践发展提供了重要基础[22]。
国外数据交易平台的建设呈现出多元化的商业模式。以美国为例，其数据交易平台主要形成了C2B分销、B2B集中销售以及B2B2C混合分销与集销等多种交易模式。欧盟则推行强制性的B2G（企业对政府）数据共享模式，旨在通过强制企业共享数据以驱动数字经济的整体发展[23]。从交易内容来看，国外数据交易平台登记与交易的数据产品形态多样，主要包括应用程序接口（API）、数据集以及数据解决方案等[24]。针对数据交易机制的优化，学术界亦有诸多贡献。S. Zheng等构建了一个基于区块链技术的去中心化数据交易平台，并通过设计分布式数据交易合约，显著提升了数据交易的安全性与效率[25]；H. Oh等在传统数据经纪商交易机制的基础上，提出了一种基于梯度上升的优化算法，并通过模型验证了其在实际应用中的可行性[26]。
此外，在数据定价方面，国际上已形成较为成熟的模式，主要可归为两大类别：第一类是基于数据服务的定价模式，例如美国的Factual与BDE平台；第二类是基于数据产品的定价模式，如Refinitiv和Corelogic等平台所采用的策略[27]。S. A. Fricker等通过分析数据定价的成熟度与内在特征，为业界实践者提供了决策参考[28]；M. Zhang等基于数据市场的微观结构，提出了一种新的数据定价分类框架，该框架旨在整合并统一影响数据价格的各类决定性属性[29]。
综上所述，现有研究从数据流通机制和数据要素市场建设等多个维度，对数据登记相关问题进行了有益探讨，但相关研究多聚焦于单一类型的数据登记制度或规范层面的制度设计，对不同登记模式在功能定位和制度逻辑上的差异缺乏系统梳理。

2.3 数据登记实践现状

2.3.1 各地区数据登记实践

当前，我国数据登记的区域实践呈现“多元并存、分散探索”的特征。如表1所示，数据知识产权登记的政策文件数量居于首位，且覆盖省市范围最广。整体来看，围绕数据登记发布的政策文件数量逐年增加，反映出政府对数据登记制度建设的重视。
从空间分布上看，数据登记实践主要集中于京津冀、长三角、珠三角等经济较为发达区域（图3），表明登记实践的开展与地区经济发展水平高度相关。经济基础较好、市场机制相对完善的地区，亟需通过数据登记制度释放数据要素潜能，以支撑数字经济发展和数据要素市场培育。
图3 各地区数据登记开展现状

注：①数据知识产权登记；②数据资产登记；③数据产权登记；④数据产品登记；⑤数据要素登记；⑥数据资源登记；〇无登记。

Figure 3 Current status of data registration by region

在具体实践层面，部分省市已探索多元登记模式并行推进。例如，北京市与广东省同步实施了数据知识产权登记与数据资产登记。进一步观察可见，山东、广东等华东、华南地区登记模式数量较多，反映出地方在应对数据确权、流通与交易等多样化需求方面的制度响应[30]。
在数据登记平台的构建方面，目前仅有部分地区实现了与本地数据交易所功能的有效对接，初步建立了登记与交易环节之间的互认互通机制。例如，福建省构建的数据知识产权登记平台已实现与福建大数据交易平台之间的跳转联动功能，使数据在完成登记后能够直接进入交易流程；北京国际大数据交易所则融合了数据交易与数据资产登记等多种功能，呈现出交易平台与登记机制深度融合的发展趋势。
在技术路径方面，北京、贵州等地已率先引入区块链技术，以增强数据登记过程中的信息安全性与可信度。该类技术被应用于数据存证与防篡改环节，显著提升了数据登记凭证的法律效力与可追溯性，为数据确权及后续交易提供了技术保障。
此外，各地也在探索具有区域特色的数据登记平台建设路径。福建省聚焦工业互联网领域，设立了专门面向制造业与工业数据创新的数据知识产权登记与存证平台；海南省构建“数据产品超市”系统，通过覆盖数据登记、数据治理、数据交易等环节的系统集成，推动数据要素化全流程运行机制的形成；贵阳市依托其丰富的算力资源与数据基础，在贵阳大数据交易所基础上开展数据要素登记实践，初步构建了以资源能力为支撑的数据登记与交易联动运行机制。尤需指出的是，国家公共数据资源登记平台的设立，为公共数据登记的统一管理与跨区域互认提供了制度基础与技术支撑。

2.3.2 数据登记内容

基于“数据二十条”中提出的“以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点”构建数据基础制度的总体要求，本文对现有数据登记平台中的登记字段进行了分类（表2）。从表2可见，所有登记模式均要求记录数据主体和基本信息，并根据不同模式的需求进一步设置了如算法模型、数据使用限制等字段，以支持数据的管理与流通。这些差异化的字段设置体现了各模式在数据流通、交易、收益分配等方面的多样化需求。
表2 数据登记字段分类

Table 2 Classification of data registration fields

分类维度 登记字段 数据知识产权登记 数据资产登记 数据产品登记 数据产权登记 数据要素登记 数据资源登记
数据产权 主体类型、机构信息、数据（集合）名称、数据类型、所属行业 √ √ √ √ √ √
统一社会信用代码、数据格式和存储载体、数据集合形成时间、数据结构和规模、数据更新频次、数据处理或算法规则、数据条数、数据时间范围 √ √ √ √ √ /
算法模型用途、算法模型适用场景、主要技术、主要算法、学习方式、参数数量、算法模型基本原理、算法运行机制 / / / / √ /
数据持有状态、产权内容、产权类型/权利类型、权利期限、权利限制 / / / √ / /
权益方名称、数据使用限制、权益类别 / √ / / / /
字段数量 2 3 2 3 3 1
流通交易 应用场景 √ √ √ √ √ √
数据样例 √ √ √ √ √ /
许可类型、数据查验模式 / / / √ / /
数据资产质押状态/质押状态 / √ / / / /
字段数量 2 3 2 3 2 1
收益分配 数据资产评估机构、资产评估价值、权益比例 / √ / / / /
字段数量 0 1 0 0 0 0
安全治理 登记主体自然人身份证明或主体资格证明材料、数据来源 √ √ √ √ √ /
合法性审核材料 / √ √ / / √
存证机构、公证存证情况 √ / / √ / √
数据合规性评估机构 / √ √ / / /
数据资产质量评估机构、数据资产评估质量评分 / √ / / / /
字段数量 2 4 3 2 1 2

2.3.3 数据登记特点

现有数据登记模式在登记机构、平台、主体、对象和目的等方面各具特点（表3）。各模式根据实际需求，限定了不同的登记主体，由不同的登记机构负责管理，旨在满足数据确权、流通和管理等多样化的需求。登记平台的差异反映出各登记模式在技术适配性与市场化导向上的制度考量。此外，登记对象的差异体现了其各自的应用场景和市场需求。各登记模式的目的特征反映了其在数据要素市场体系中的预期作用。
表3 数据登记特点

Table 3 Characteristics of data registration

比较维度 登记机构 登记平台 登记主体 登记对象 登记目的
数据知识产权登记 地方知识产权局 独立平台 数据持有者或数据处理者 依法获得、经加工处理、具有实用价值的数据 依法持有、加工使用、流通交易、质押融资、收益分配和权益保护
数据资产登记 地方数据主管部门 数据交易所/独立平台 拥有或控制数据资产的企业或机构，自然人、法人或非法人组织 合法拥有、可计量、有价值/数据资源或数据产品 权属界定、流通交易、支持决策、监督管理、公开公示、司法依据、质押融资
数据产品登记 地方知识产权局、地方数据主管部门 数据交易所 自然人、法人或非法人组织，数据供方、数据服务方等相关主体 合法获取、实质性加工、创新性劳动、有价值的数据 权属确定、流通交易
数据产权登记 国家知识产权局、地方数据主管部门 数据交易所/独立平台 自然人、法人或非法人组织 数据资源和数据产品 流通交易、融资抵押、数据资产入表、会计核算、争议仲裁
数据资源登记 数据主管部门 公共数据资源登记平台 享有数据资源相关权益，并向登记机构申请登记的自然人、法人或非法人组织 （公共）数据资源 明确数据资源权属，保护数据资源主体合法权益，促进数据交易、流通、质押
数据要素登记 贵州省地方数据主管部门 数据交易所 自然人、法人和其他组织 数据资源、算法模型、算力资源以及综合形成的产品 权益保护、流通交易、质押融资、司法依据、要素核算

3 多元数据登记模式差异的理论解释与功能定位/Theoretical explanation of differences and functional positioning of multiple data registration models

3.1 多元数据登记模式差异的理论解释

3.1.1 基于产权理论的数据权利配置比较

产权理论的核心要旨在于，通过对权利的清晰界定、有效保护及顺畅流转，降低交易成本并最终实现资源配置效率的最优化。当此理论被应用于数据要素领域时，我国多元数据登记模式便可被视为一系列旨在对数据进行权利配置的差异化制度安排。这些模式间的本质区别，可通过对3个核心维度的系统性考察予以揭示，即权利客体的界定、权利内容的确认，以及权利保护机制的设计。
在权利客体的界定上，不同登记模式反映出其旨在固化的数据价值形态存在本质差异。数据资源登记的客体主要被界定为未经深度加工的原始数据集合，尤其是公共数据资源，其产权确认的核心在于保障数据持有者对数据的占有、使用与管理等基础性权能。与此相对，数据知识产权登记则将客体聚焦于经过实质性智力投入与创新性加工的数据成果，其客体界定逻辑借鉴了传统知识产权法中对无形创造性劳动的保护范式，因而强调客体的创新性与应用价值。进而，数据产品登记所指向的客体是经过标准化封装、可直接进入市场流通的数据包或数据服务，其客体呈现出显著的商品属性与可交易性。最为特殊的是，数据要素登记将数据、算法及算力等多元生产要素的组合体作为统一的权利客体，此种复合型客体的出现，是对传统产权理论中单一、有形客体观念的重大突破。总体而言，数据权利客体的界定范围呈现出一种由单一原始数据向复合型数据要素演进的趋势，此演进路径揭示了市场主体对于不同加工程度与价值形态的数据，存在着进行产权确认的递进式需求与制度诉求。
在权利内容的确认与保护机制的构建上，各登记模式也展现出不同的制度选择与侧重。在权利内容的确认方面，不同模式在完整性上存在显著差异。数据产权登记力求对数据所附着的占有、使用、收益、处分等各项权能进行全面且结构化的界定与公示，旨在为复杂的数据利用场景提供明确的权利指引。相较之下，其他登记模式则依据其核心功能，对权利内容的确认各有侧重。例如，数据资产登记的核心在于确认数据的资产属性，因此其登记内容更关注与数据“收益权”及“处分权”相关的经济性权能。而在权利保护机制的构建上，各模式的选择与其所追求的法律效力强度紧密相关。数据知识产权登记与数据产权登记为追求更强的法律确定性，倾向于引入存证公证等外部增信措施，以强化登记凭证的法律证据效力，从而增强权利保护的刚性与司法救济的可预期性。其他数据登记模式则在更大程度上依赖于登记本身的公示效应与声明价值，其产权保护的实现更多地依赖于后续的合同约定或行业自律。保护机制的此种异质性，不仅反映了不同类型数据权利对保护强度的差异化需求，还与当前数据法律体系尚在发展完善、各登记模式的法律效力层级尚未被明确的宏观制度背景密切相关。

3.1.2 基于制度经济学的制度形成逻辑

制度经济学认为，制度的产生与演化旨在降低市场中的交易成本。作为一项新兴的制度安排，数据登记的多元化实践可被视为在数据要素市场初期，各方主体为降低高昂的交易成本而进行的适应性制度创新。例如，北京市的数据资产登记通过引入第三方价值评估与质押融资功能，有效降低了金融机构在融资环节的监督与风险评估成本；而福建省的数据知识产权登记，则通过存证与公证机制，降低了创新性数据成果在许可与转让过程中的谈判与缔约成本。然而，不同模式在制度设计上的差异，直接反映了其在削减何种交易成本以及在制度效率与成本之间进行何种权衡上的根本性区别。
在交易成本的削减目标上，各登记模式对于特定类型交易成本的削减有不同的关注与理解。数据产品登记的核心目标是降低市场前端的搜寻与信息成本。它通过推动数据产品的标准化描述与权属公示，旨在解决因信息不对称导致的市场“柠檬问题”。与之形成对比的是，数据资产登记则聚焦于降低资本运作环节中的监督与风险评估成本。它通过引入第三方评估与合规审查机制，为金融机构等外部主体提供了可信赖的尽职调查依据，从而缓解了数据资产在融资、交易等场景下的信任危机。而数据知识产权登记则旨在降低创新成果流转中的谈判与缔约成本。它通过对权属的预先界定，为高价值、高风险的创新性数据成果提供了明确的权利基准，从而简化了许可转让过程中的复杂谈判。
在制度构建的路径选择上，不同模式反映了效率与成本之间的不同权衡，呈现出“路径依赖”与“市场整合”的鲜明对比。例如，数据知识产权登记大多依托于现有知识产权管理体系，此种“路径依赖”策略的优势在于能够利用存量制度资源，显著降低初始构建成本。然而，其代价可能是与即时交易市场的脱节，增加了数据从确权到流通的“平台流转成本”。与之形成鲜明对比的是，数据资产登记与数据产品登记多选择与数据交易所进行“登记—交易”联动，此种“市场整合”策略虽然初始构建成本更高，但其优势在于实现了确权与交易的无缝衔接，最大限度地降低了市场参与者的多环节交易摩擦。这种在独立平台的专业性与交易所平台的市场性之间的选择，构成了不同模式在制度效率考量上的核心差异。
在制度演化的复杂性上，各模式存在适用性上的差异。早期的登记模式功能相对单一，制度设计较为简单，其优势在于操作门槛低，易于推广，能够以较低的参与成本吸引广泛的市场主体。然而，随着数据要素市场向“资产化”和“资本化”深度拓展，催生了对数据资产登记和数据要素登记等更为复杂的制度需求。这些后期演化出的模式，其制度设计旨在解决更深层次的市场失灵问题，因而具有更高的长期制度效率潜力。然而，过于复杂的制度设计也可能因操作门槛较高而降低部分市场主体的参与意愿，从而影响该登记模式的普适性和整体效率。
从制度经济学的整体框架来看，当前“多元并存、分散探索”的格局不仅展现了制度创新的活力，也暴露了因制度供给碎片化而可能引发的系统性交易成本问题。如果各登记模式缺乏国家层面的统一规划、核心标准与协调机制，在法律效力认定、凭证互认与互通等方面存在的差异和不确定性，将增加市场主体的制度学习成本与合规成本。

3.2 多元数据登记模式的规范性功能定位

在明确不同登记模式的权利配置差异与制度形成逻辑之后，还需要进一步回答这些模式为何在实践中呈现出不同的功能侧重。为此，本文引入数据价值链理论[31]，将数据从资源形成、加工利用到交易流通和价值实现视为一个连续过程，并提出一个用于分析多元登记实践差异的功能定位框架（图4）[32]，并据此分析不同登记模式在价值链不同环节中的制度位置。由此可见，多元数据登记模式之间的差异不仅体现为登记对象和权利安排的不同，也体现为其在基础确权、价值转化与流通保障等环节中的功能分工差异。
图4 基于数据价值链的多元数据登记模式功能定位框架

Figure 4 A functional positioning framework for Multi-Data Registration models based on the data value chain

在价值链的起始端，即基础确权阶段，制度设计的核心目标在于为原始数据赋予初步的法律状态。在此阶段，数据资源登记被界定为一种普适性的权利状态公示机制，其侧重点在于公共数据资源的统筹管理。它通过对数据来源、持有主体等元数据的标准化记录，为原始数据提供可被追溯的权属依据，进而为后续开发利用活动奠定合规性基础。数据要素登记主要是对“生产要素组合体”进行综合性确权，该模式将算法模型、算力资源等对数据价值实现具有决定性影响的技术要素纳入登记范畴。此种“数据—技术—算力”一体化的登记框架，其功能在于为大模型训练等多要素融合的新兴应用场景提供整体性的权利确认方案。
在价值链中段的价值转化阶段，制度目标转向促进数据经济价值的显化与法律权利的明晰化。在此，数据资产登记的核心功能定位于“经济属性”的确认与赋能。它致力于推动数据资源向可量化、可入表的经营性资产形态转化。该模式通过引入第三方价值评估与合规性审查等机制，专注于服务数据的“资产化”与“资本化”进程，尤其针对企业数据资产的财务入表与质押融资等经济活动提供制度支持。作为互补，数据产权登记侧重于“法律属性”的精细化界定。其功能定位根植于“三权分置”的理论框架，旨在对附着于数据之上的复杂权利束（如持有权、使用权与收益权等）进行结构化的分析、拆分与公示。该模式旨在为金融数据共享、多方安全计算等产权关系高度复杂的应用场景划定清晰的权利边界，以期有效预防潜在的权属争议并为纠纷解决提供明确依据。
在价值链末端的流通保障阶段，制度设计的重心在于降低交易成本并激励创新。此阶段形成了双重保障机制：数据知识产权登记被视为对“创新价值”的法律保护工具。其制度逻辑借鉴了成熟的知识产权体系，聚焦于经过实质性智力投入和创新性加工而形成的数据成果。其核心功能在于为人工智能、生物医药等研发密集型产业中的高价值数据集提供强有力的排他性权利保护，从而对数据领域的智力创新活动构成有效激励。与此同时，数据产品登记聚焦于对“商品价值”的认证与流通促进。该模式主要面向已完成标准化封装、可直接进入市场交易的数据产品与服务。其理想效用在于，通过对产品权属、质量、合规性的标准化描述与第三方认证，最大限度地消解市场中的信息不对称，显著降低交易双方的搜寻与评估成本，进而提升数据产品的市场流通效率与公信力。
通过上述功能定位分析框架，可以更为清晰地比较不同登记模式的制度侧重点，并为识别多元并存格局下的制度协调问题提供分析视角。

4 总结与建议/Conclusion and suggestion

本文在比较6类数据登记模式的基础上发现，当前多元登记模式并存虽具有一定的阶段合理性，但也暴露出若干制度协调问题。一是不同登记模式在登记客体、权利内容和凭证功能上存在差异，导致登记凭证的适用边界尚不清晰，例如数据知识产权登记与数据产品登记均面向经加工且具有价值的数据成果，在实践中存在制度定位交叉；二是不同平台在登记字段、审核要求和信息展示方式上缺乏统一衔接，影响跨平台信息互认与制度协同；三是部分登记模式在确权、流通和资产化环节存在功能交叉，容易带来重复建设和制度摩擦，例如数据资产登记与数据产权登记在权利确认与资产化路径上存在一定重叠；四是部分登记平台与交易、评估、融资等后续应用场景衔接不足，制约了登记制度的实际转化效能。基于上述分析，本文从制度边界、标准协调、协同机制和场景适配4个方面提出相应优化思路。
为此，本文提出4条优化路径，以推动数据登记体系的功能协调与制度衔接。
（1）明确不同数据登记凭证的制度功能边界。针对当前不同数据登记模式中登记凭证法律效力和适用场景不够清晰的问题，应在现有法律政策框架内进一步区分各类登记凭证在权利证明、交易参考、合规审查和风险管理中的具体作用，避免登记凭证被泛化理解为完整权属确认工具，以降低制度预期偏差带来的交易风险。
（2）推进基础登记标准和核心字段的协调衔接。针对不同平台之间在登记字段、审核要求和信息展示方面差异较大的现实情况，应在保持多元模式相对独立运行的基础上，优先推动基础性共性标准的统一。可围绕登记对象描述、权利状态标识和处理过程记录等核心要素，形成可比、可识别、可转换的基础字段体系，为跨平台信息互认创造条件。
（3）强化不同登记模式之间的协同机制。从制度层面进一步明确不同登记模式的侧重点和适用边界。对于偏重基础权利公示的登记模式，应突出其在权利状态确认和合规支撑中的作用；对于偏重交易和资产化的登记模式，则应强化其与交易、评估、融资等环节的制度联动。通过推动不同平台在业务流程、信息接口和应用场景上的分工协作，可减少重复登记和制度摩擦，提升整体制度运行效率。
（4）建立面向应用场景的差异化登记适配与应用机制。后续制度完善应从具体场景出发，逐步建立“场景识别—模式匹配—下游衔接”的应用机制。可围绕数据来源性质、利用目的、权利关系复杂程度以及是否涉及交易流通、资产入表、公共数据开发利用等因素，对典型应用场景进行识别和分类。同时围绕不同场景进一步拓展登记制度的下游应用接口，推动登记与市场交易、价值评估、融资增信、争议解决等环节形成配套衔接，从而提升登记成果的实际转化效能。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
刘金钊, 汪寿阳. 数据要素市场化配置的困境与对策探究[J]. 中国科学院院刊, 2022, 37(10): 1435-1444.

LIU J Z, WANG S Y. Dilemmas and suggestions on market-based data allocation [J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2022, 37(10): 1435-1444.

[2]
杨东, 李子硕. 数据登记的功能逻辑与制度构建——基于“利益—权利”共生视角[J]. 中国人民大学学报, 2024, 38(5): 114-127.

YANG D, LI Z S. Legal logic and institutionalization of data registration: from the perspective of the interest-right symbiotic paradigm[J]. Journal of Renmin University of China, 2024, 38(5): 114-127.

[3]
刘然, 孟奇勋, 余忻怡. 知识产权运营领域数据要素市场化配置路径研究[J]. 科技进步与对策, 2021, 38(24): 9-17.

LIU R, MENG Q X, YU X Y. Research on the market-oriented allocation path of data elements in the field of intellectual property operation [J]. Science technology progress and policy, 2021, 38(24): 9-17.

[4]
杨东, 何玥. 数据知识产权登记制度的基本逻辑与发展面向[J]. 行政管理改革, 2024(11): 44-55.

YANG D, HE Y. The basic logic and development direction of the data intellectual property registration system [J]. Administration reform, 2024(11): 44-55.

[5]
郑诗仪. 数据知识产权登记制度的形成逻辑、实践问题与改进路径研究[J]. 大数据, 2025, 11(4): 44-56.

ZHENG S Y. Research on the formation logic, practical problems and improvement path of data intellectual property registration system [J]. Big data research, 2025, 11(4): 44-56.

[6]
张真源. 数据资产登记制度的逻辑转变、核心架构与优化策略[J]. 治理研究, 2024, 40(6): 123-139, 160.

ZHANG Z Y. The logical transformation, core architecture, and optimization strategy of the data asset registration system [J]. Governance studies, 2024, 40(6): 123-139, 160.

[7]
孟奇勋, 程伟佳, 戴运. 我国数据知识产权登记制度试点改革路径研究[J]. 科技进步与对策, 2025, 42(12): 151-160.

MENG Q X, CHENG W J, DAI Y. The path of pilot reform of data intellectual property registration system in China [J]. Science technology progress and policy, 2025, 42(12): 151-160.

[8]
杨璐维. 数据产权结构性分置的科学内涵、理论逻辑及现实价值[J]. 内蒙古社会科学, 2024, 45(5): 172-178.

YANG L W. Scientific connotation, theoretical logic and practical value of the structural separation of data property rights [J]. Inner Mongolia social sciences, 2024, 45(5): 172-178.

[9]
张素华, 邓鹏. 数据产权统一登记体系的探索与制度构建[J]. 电子政务, 2024(12): 1-13.

ZHANG S H, DENG P. Exploration and institutional construction of a unified registration system for data property rights[J]. E-government, 2024(12): 1-13.

[10]
邵红红. 数据产权登记的功能定位、模式选择与制度完善——以信号理论为切入点[J]. 知识产权, 2024(3): 54-72.

SHAO H H. Functional positioning, model selection, and institutional improvement of data property rights registration: a perspective based on signaling theory [J]. Intellectual property, 2024(3): 54-72.

[11]
冀瑜. 数据知识产权登记的理论证成与制度展开[J]. 法治研究, 2024(6): 57-68.

JI Y. Theoretical justification and institutional development of data intellectual property registration [J]. Research on rule of law, 2024(6): 57-68.

[12]
陈晨, 温士苇, 王思博, 等. 数据资产登记平台建设的现状研究与对策建议[J]. 网络安全与数据治理, 2024, 43(12): 60-66.

CHEN C, WEN S W, WANG S B, et al. Research on current situation and countermeasures of the data asset registration platform [J]. Cyber security and data governance, 2024, 43(12): 60-66.

[13]
徐春学, 蔡军霞. 面向数字经济时代 建设数据要素登记平台的路径及对策建议[J]. 中国经贸导刊, 2023(12): 64-66.

XU C X, CAI J X. Pathways and policy recommendations for building a data element registration platform in the era of digital economy [J]. China economic trade herald, 2023(12): 64-66.

[14]
魏贝, 李哲行, 王萍萍, 等. 数据登记典型模式与实践路径分析[J]. 网络安全与数据治理, 2025, 44(1): 83-89.

WEI B, LI Z X, WANG P P, et al. Analysis of typical models and practical paths of data registration [J]. Cyber security and data governance, 2025, 44(1): 83-89

[15]
尹西明, 钱雅婷, 武沛琦, 等. 数据要素向新质生产力转化的理论逻辑与典型实践路径研究[J]. 科学学与科学技术管理, 2026, 47(3): 128-142.

YIN X M, QIAN Y T, WU P Q, et al. Research on the theoretical logic and typical practical pathways of data elements transforming into new quality productive forces [J]. Science of science and management of S.T., 2026, 47(3): 128-142.

[16]
SPIEKERMANN M. Data marketplaces: trends and monetisation of data goods[J]. Intereconomics, 2019, 54(4): 208-216.

[17]
周文泓, 杨璐羽, 吴一凡. 欧盟数据政策体系研究及其启示[J]. 情报理论与实践, 2025, 48(1): 184-192, 204.

ZHOU W H, YANG L Y, WU Y F. Research on the EU's data policy system and its implications [J]. Information studies: theory application, 2025, 48(1): 184-192, 204.

[18]
胡晟熙, 朱子旋. 国外数据要素创新应用与治理的经验启示[J]. 数字经济, 2024(8): 66-71.

HU S X, ZHU Z X. Lessons and insights from international innovations in data element applications and governance [J]. Digital economy, 2024(8): 66-71.

[19]
PINCHOT J, CHAWDHRY A A, PAULLET K. Data privacy issues in the age of data brokerage: an exploratory literature review[J]. Issues in information systems, 2018, 19(3): 92-100.

[20]
CRAIN M. The limits of transparency: data brokers and commodification[J]. New media society, 2018, 20(1): 88-104.

[21]
HELBERGER N, BORGESIUS F Z, REYNA A. The perfect match? a closer look at the relationship between EU consumer law and data protection law[J]. Common market law review, 2017, 54(5): 1427-1465.

[22]
STAHL F, SCHOMM F, VOSSEN G, et al. A classification framework for data marketplaces[J]. Vietnam journal of computer science, 2016, 3(3): 137-143.

[23]
陶雪晴. 国外数据流通典型模式[J]. 通信企业管理, 2023(9): 47-49.

TAO X Q. Typical models of data circulation in foreign countries [J]. C-enterprise management, 2023(9): 47-49.

[24]
朱海洋. 基于数据要素流通视角的数据交易平台发展现状与对策[J]. 中国流通经济, 2024, 38(2): 24-33.

ZHU H Y. The Current situation and countermeasures of data trading platforms from the perspective of data elements circulation[J]. China business and market, 2024, 38(2): 24-33.

[25]
ZHENG S, PAN L, HU D, et al. A blockchain-based trading platform for big data[C]//IEEE INFOCOM 2020-IEEE conference on computer communications workshops. Piscataway, NJ: IEEE, 2020: 991-996.

[26]
OH H, PARK S, LEE G M, et al. Personal data trading scheme for data brokers in IoT data marketplaces[J]. IEEE access, 2019, 7: 40120-40132.

[27]
王雪, 夏义堃, 裴雷. 国内外数据要素市场研究进展:系统性文献综述[J]. 图书情报知识, 2023, 40(6): 117-128.

WANG X, XIA Y K, PEI L. Research progress in data element markets at home and abroad: a systematic literature review [J]. Documentation, information knowledge, 2023, 40(6): 117-128.

[28]
FRICKER S A, MAKSIMOV Y V. Pricing of data products in data marketplaces[C]//Software business: 8th international conference, ICSOB 2017. Essen: Springer, 2017: 49-66.

[29]
ZHANG M, BELTRÁN F, LIU J. A survey of data pricing for data marketplaces[J]. IEEE transactions on big data, 2023, 9(4): 1038-1056.

[30]
文禹衡, 付张祎. 基于扎根理论的我国数据要素确权地方立法策略及其调整[J]. 图书情报工作, 2023, 67(7): 53-66.

WEN Y H, FU Z Y. Local legislation strategy and adjustment on the right confirmation of data elements in China based on grounded theory [J]. Library and information service, 2023, 67(7): 53-66.

[31]
李晓翔, 刘玉霞, 谢阳群, 等. 数据编排：一种新的数据价值化理论框架[J]. 情报理论与实践, 2025, 48(4): 35-43.

LI X X, LIU Y X, XIE Y Q, et al. Data orchestration: a new theoretical framework for data valorization [J]. Information theory and practice, 2025, 48(4): 35-43.

[32]
刘桂锋, 吴雅琪, 韩牧哲, 等. 我国数据要素研究进展：内涵阐释、运行机理、治理体系与实践应用[J]. 图书情报工作, 2024, 68(23): 139-152.

LIU G F, WU Y Q, HAN M Z, et al. Data element research in China: connotation interpretation, operation mechanism, governance system and practical application [J]. Library and information service, 2024, 68(23): 139-152.

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