学术交流回顾 | 关于数据产权的经济理论

2025年11月28日（星期五）上午，中国人民大学经济学院刘守英教授到访中山大学中观经济学与区域产业协同发展重点实验室开展学术交流，实验室副主任张莉教授主持，岭南学院戴芸副院长、杭静副教授、温家喻博士后等数十名师生参加研讨。

讲座中，刘守英教授结合传统产权理论与数字经济实践，系统剖析了数据经济形态下既有产权逻辑面临的严峻挑战，并深入探讨了重构数据产权理论的三大关键维度以及数据价值演进中的权利配置机制。

工业经济形态的产权理论

刘守英教授首先从传统产权经济学理论切入，指出科斯、阿尔钦、德姆塞茨等学者构建的产权理论框架，主要服务于工业经济形态。产权界定的核心功能在于解决资源稀缺引发的外部性问题、降低交易成本、规制无序竞争，进而提升资源配置效率。由于交易成本的存在，产权明晰成为市场交易的必要前提，而产权制度本质上即为一种制定并限制竞争规则的制度安排。这一逻辑构成了工业时代资源要素配置的基石，也是处理外部性、竞争管理与交易成本的经典理论依据。

数据经济形态引发的理论挑战

随着经济活动迈入数据驱动的新阶段，既有产权理论的适用性面临严峻挑战。刘守英教授指出，数据具有显著的非竞争性，尤其是动态非竞争的特性，即数据一经生成便可被反复使用且不被消耗。同时，数据的流通与使用伴随着复杂的正负外部性。一方面，数据的重复使用能产生知识溢出效应，提升社会生产率，另一方面，数据滥用可能引致隐私泄露与算法歧视，亟需监管规制。此外数据要素的成本主要在于前期的数据获取、研究开发阶段，因此初创数据资产的成本很高，但此后的产品由于可无限复制，其边际成本趋于零。

传统产权制度未能回答的，是如何针对数据的特性进行合理的产权界定。当前关于数据产权的研究仍存在四大问题：其一，忽视初始产权界定对平台型巨头形成的制度诱因。其二，强调“是否需要界定产权”而未回到“为何界定、如何界定”的基础问题。其三，将数据权利简化为隐私权保护，忽略其背后的经济利益归属问题。其四，片面重视数据的增长效应，却忽略了权利与价值的分配机制。这些偏误源于传统经济学对数据的要素特性、组合方式与形成过程缺乏系统研究，也未能回应平台经济中数据多重主体间复杂的权属安排。

数据产权理论关键维度

刘守英教授提出，未来的数据产权理论需要从三个关键维度入手：一是搞清楚数据的特性，尤其是正外部性的有效利用、平台间竞争性使用的管理与负外部性的规制策略。二是深入理解数据要素的组合结构，尤其是数据与算力、算法之间的协同关系。三是厘清数据的形成机制及各阶段的权利边界，包括数据采集、存储、传输与加工过程中，平台、企业与用户之间的权益主张与协调关系。在平台经济结构中，数据由用户生成，经企业利用，并通过平台算法实现增值，形成了多方交织的权利结构。因此，必须重新审视所有者、企业与用户三方关系，在产权制度设计中实现利益协调。

讲座最后，刘守英教授就数据产权与知识产权的激励机制差异，平台监管机制、政府在制度设计中的角色等议题展开了深入探讨，与现场师生进行深入互动。