在数据时代，企业核心竞争力依赖跨源汇聚、动态演进的数据集合，传统保护逻辑显现局限。在这种制度真空与市场需求之间，数据知识产权成为保障数据权益与促进流通的前瞻性必要制度安排。

知识产权制度自20世纪确立以来，已成为企业创新和市场竞争的核心制度支撑。从1883年《巴黎公约》首次在国际层面确立工业产权保护框架，到1995年《与贸易有关的知识产权协定》（TRIPS）将知识产权规则纳入全球贸易体系，国际知识产权制度逐步完成了从“零散的国内立法”到“统一的全球规则”的转型。

需要注意的是传统知识产权的目标始终在于通过赋予创新者以专有权利，产生可预期的经济回报，从而持续激励知识生产与技术扩散，同时，以权利边界和执法机制保障市场公平竞争，防止搭便车行为侵蚀创新收益。

我国自改革开放以来，先后颁布并四次修订《专利法》，三次修订《商标法》《著作权法》，并出台《反不正当竞争法》《集成电路布图设计保护条例》《植物新品种保护条例》等配套法规，形成了覆盖创造、运用、管理、保护全链条的知识产权法治体系。

数字经济的纵深发展，也使“数据”突破了传统生产要素的边界，成为继土地、资本、劳动力、技术之后的“第五大生产要素”。在这一背景下，传统知识产权制度对企业的保护已显现出适用边界，如何回应数据集合的权益需求，成为制度创新的必然课题。数据知识产权的提出，正是这一制度空白下的探索。

国家知识产权局积极响应数字经济发展需求，通过制定并实施一系列战略规划和政策措施，为数据知识产权保护体系的构建奠定了坚实基础。

《知识产权强国建设纲要（2021-2035年）》与《“十四五”国家知识产权保护和运用规划》的相继出台，均明确将“研究构建数据知识产权保护规则”列为重要任务，彰显了国家层面对此问题的高度重视与前瞻布局，也标志着中国知识产权保护从被动跟随转向主动塑造。

那么，这篇文章就主要是厘清数据知识产权与传统知识产权之间的深层关联，数据知识产权的提出并非权宜之计和政绩政策之需，而是一场立足全球竞争制高点、面向未来的前瞻性制度原创。

数据知识产权，不是“可选项”

没有数据知识产权，数字经济将陷入怎样的“权益困境”？万字长文深度剖析数据知识产权制度构建的底层逻辑已有相关论述。

一、传统知识产权如何保护成果

1、专利法制度

专利制度旨在保护发明创造，赋予专利权人一段时间内的独占权，以换取其技术方案的公开。

对企业而言，专利的核心贡献在于“以技术特征划定保护范围、以法定期限换取排他权利”。尤其在医药、材料、装备制造、集成电路等高研发投入行业，发明专利通过权利要求书将创新方案的技术特征稳定化，使专利权人在一定期限内独占实施或许可他人实施，从而为长期、高额的前期研发投入提供可预期的回报路徑。

依赖的核心法律条文：

《中华人民共和国专利法》

最新修订：2020年10月17日（第四次修正），于2021年6月1日起施行。

核心内容：

第二条：明确了专利的类型：发明、实用新型和外观设计。

发明：对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案。

实用新型：对产品的形状、构造或者其结合所提出的适于实用的新的技术方案。

外观设计：对产品的整体或者局部的形状、图案或者其结合以及色彩与形状、图案的结合所作出的富有美感并适于工业应用的新设计。

第二十二条、二十三条：规定了授予专利权的实质性条件（新颖性、创造性、实用性）。

第十一条：规定了专利权人的独占实施权，即任何单位或个人未经许可，不得为生产经营目的实施其专利。

第四十二条：规定了专利权的期限：发明专利20年，实用新型和外观设计专利10年，均自申请日起计算。

配套法规：

《中华人民共和国专利法实施细则》（2023年修订，2024年1月20日起施行）

《专利审查指南》：由国家知识产权局发布，是专利审查和复审的具体操作规程和标准。

2、著作权制度（版权制度）

著作权制度保护的是文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。其特点是“自动保护”，作品自创作完成之日起即产生著作权，无需登记。

企业的内容资产与软件资产（如用户界面、产品文档、源代码等）主要依赖著作权法提供保护。著作权的一个重要制度特征是权利自动生成，依法具有独创性并以一定形式表现的作品，创作完成即受著作权法保护，无需行政登记方可主张权利（登记可作为举证便利，但非权利成立要件）。

依赖的核心法律条文：

《中华人民共和国著作权法》

最新修订：2020年11月11日（第三次修正），于2021年6月1日起施行。

核心内容：

第三条：列举了受保护的作品类型，包括文字作品、口述作品、音乐、戏剧、曲艺、舞蹈、杂技艺术作品、美术、建筑作品、摄影作品、视听作品、工程设计图、产品设计图、地图、示意图等图形作品和模型作品、计算机软件等。

第十条：明确了著作权人享有的人身权（发表权、署名权、修改权、保护作品完整权）和财产权（复制权、发行权、出租权、展览权、表演权、放映权、广播权、信息网络传播权、摄制权、改编权、翻译权、汇编权等17项权利）。

第二十一条：规定了著作权的保护期。一般为作者终生及其死亡后五十年，如果是法人作品，则为作品首次发表后五十年。

配套法规：

《中华人民共和国著作权法实施条例》

《计算机软件保护条例》：对计算机软件这一特殊类型的著作权保护作出专门规定。

《信息网络传播权保护条例》：针对网络环境下的著作权保护作出了特别规定，包括“避风港原则”等。

3、商标制度

商标制度旨在保护区分商品或服务来源的标志，防止消费者混淆，维护市场秩序和商标权人的商誉。

商标保护着重于来源识别与商誉维护。企业通过商标将广告、服务与产品的质量预期转化为可感知的市场信号，从而形成消费者信赖与溢价能力。商标专用权的取得通常以注册为核心制度形式，注册商标的专用权以核准注册的商标及其核定使用的商品为限，未经注册而在相同或类似商品上使用相同或近似商标的行为，可能构成对注册商标专用权的侵害。

依赖的核心法律条文：

《中华人民共和国商标法》

最新修订：2019年4月23日（第四次修正）。

核心内容：

第四条：自然人、法人或者其他组织在生产经营活动中，对其商品或者服务需要取得商标专用权的，应当向商标局申请商标注册。

第八条：定义了什么是商标（任何能够将自然人、法人或者其他组织的商品与他人的商品区别开的标志，包括文字、图形、字母、数字、三维标志、颜色组合和声音等，以及上述要素的组合）。

第九条：申请注册的商标应当有显著特征，便于识别，并不得与他人在先取得的合法权利相冲突。

第五十七条：列举了侵犯注册商标专用权的行为（如未经许可在同一种商品上使用相同商标、销售侵权商品等）。

第三十九条：规定注册商标的有效期为10年，自核准注册之日起计算。期满可续展。

配套法规：

《中华人民共和国商标法实施条例》

4、商业秘密保护

商业秘密保护并非通过“注册”获得权利，而是通过法律禁止他人以不正当手段获取、披露和使用其商业秘密的行为。它是一种基于反不正当竞争的法益保护。

许多企业的核心竞争优势并非适宜或无法通过专利、著作权等“公开型”制度保护，例如配方、工艺流程、客户名录、定价模型与风控策略等。商业秘密制度以“非公开性+商业价值+合理保密措施”为要件，依法对采取了保密措施且具有商业价值的信息提供民事、行政乃至刑事保护。配合合同法下的保密协议与竞业限制条款，商业秘密成为企业保护隐性资产、防范不正当竞争的重要兜底机制。

依赖的核心法律条文：

《中华人民共和国反不正当竞争法》

最新修订：2019年4月23日。

核心内容：

第九条：定义了商业秘密：是指不为公众所知悉、具有商业价值并经权利人采取相应保密措施的技术信息、经营信息等商业信息。

详细列举了侵犯商业秘密的行为，包括：

以盗窃、贿赂、欺诈、胁迫、电子侵入等不正当手段获取权利人的商业秘密，

披露、使用或者允许他人使用以前项手段获取的权利人的商业秘密，

违反保密义务或者违反权利人有关保守商业秘密的要求，披露、使用或者允许他人使用其所掌握的商业秘密。

还规定了“第三人明知或者应知商业秘密权利人的员工、前员工或者其他单位、个人实施本条第一款所列违法行为，仍获取、披露、使用或者允许他人使用该商业秘密的，视为侵犯商业秘密。”

其他重要法律：

《中华人民共和国民法典》

第一百二十三条：将商业秘密列为知识产权的客体之一。

合同编：规定了当事人在合同中约定的保密义务，违反需承担违约责任。

《中华人民共和国刑法》

第二百一十九条【侵犯商业秘密罪】：规定了情节严重的侵犯商业秘密行为构成犯罪，将承担刑事责任。

二、传统知识产权的适用边界

传统知识产权制度的运行前提是稳定成果+可界定边界，当成果能够以相对固定的技术特征、表达形式或品牌标识呈现时，专利、著作权、商标与商业秘密能够分别提供明确且可操作的保护路径。如果是面对依赖持续演进、跨源汇聚、规则驱动的数据集合，单靠传统知识产权的成果导向保护路径是否可执行？

1、传统知识产权内容保护的结构性矛盾

传统知识产权的成立要件，主要指向可稳定表述的技术方案与具独创性的表达。而数据集合的核心价值却在于持续演进，例如：专利法要求以权利要求书静态刻画技术特征，就难以对数据生成流程随时间滚动调整的细微变动形成有效覆盖，著作权对数据库的选择与编排仅提供薄保护，保护到的是结构性安排而非事实内容本身，一旦第三方通过不同路径重建事实集，规避空间巨大。也就是说，传统知识产权保护路径更擅长保护定型成果，对动态集合的持续性投入与维护缺乏直接承接的权利结构。

2、数据流通场景中传统知识产权保护缺席

著作权中的思想—表达二分法决定了客观事实不可被版权化。在数据库场景下，这意味着条目越接近客观事实，版权保护的强度就越弱，而所谓的汇编作品保护，也更多强调编排方式和选择标准，而不是数据本身的价值。专利制度则主要保护技术方法与装置，要求具备新颖性、创造性和实用性，这同样与数据集合的特征存在显著错位。

传统知识产权的保护逻辑更多针对成果性表达或技术性方案，却难以覆盖数据集合中基于事实积累、动态更新和规则组织的投入。没有数据知识产权，数字经济将陷入怎样的“权益困境”？万字长文深度剖析数据知识产权制度构建的底层逻辑

很多读者其实还是有着数据知识产权，必须建立在“智力成果”之上吗？留言读者的这种类似的观点，“数据知识产权客体当然要具备最低限度的创造性特征”。

这种留言质疑的出发点，是习惯于用传统知识产权的框架来衡量一切权利客体，认为没有创造性，就不配称为知识产权。然而，这一思路恰恰忽略了数据集合的本质特征，数据集合价值更多来自于覆盖率、完整性、真实性、代表性以及动态治理能力，这些属性与创造性表达无关，而与治理性劳动与事实组织直接挂钩。

事实上，数据集合越是高密度事实、越是缺乏表达性修饰，就越难通过传统知识产权实现排他性保护。如果沿用传统智力成果中心论，则势必将大部分数据集合排除在制度保护之外，这不仅与数据要素在经济活动中的核心地位不符，也会削弱企业在清洗、标注、更新和质量控制等方面的投入动力。

国家知识产权局提出“数据知识产权”概念，确有意将其纳入知识产权体系框架下统筹管理。然而必须明确，这并不源于数据集合是否符合传统知识产权的客体标准，而在于其确确实实承载着系统性劳动成果和现实经济利益，迫切需要一种制度化的权益表达路径。数据知识产权登记不是对数据本体确权，也不是对数据处理规则的创作性认定，而是在当前制度空白中，通过公开、可信、结构化的登记机制，为数据集合这一新型资源形态赋予一种可主张、可交易、可证明的限定性民事权益，以回应其在合法使用与市场流通中的制度需求。

作者认为，知识产权制度的演进，从未是封闭逻辑的重复，而始终是对新型生产资料与实际保护需求的回应与匹配。从植物新品种、布图设计，到今日的数据集合，制度的扩展轨迹本质上是一种为谁服务的价值选择。数据知识产权制度的核心意义，不在于复刻传统知识产权的确权逻辑，而在于为数据要素确立权益边界、保障流通秩序、维护合法投入提供制度支撑。

3、商业秘密保护难以支撑数据流通场景的局限

商业秘密的“玻璃盒难题”，是指商业秘密在流转与维 权过程中陷入的悖论，权利人为证明其信息值得保护，必须向执法者、被许可人乃至潜在投资人展示秘密的内容与边界，然而一旦揭开这层玻璃，信息即由不可见转为可见，其秘密性随之瓦解，权利也随之蒸发。于是，权利人被迫在透明与保密之间反复权衡，不揭开盒子，无法确权，揭开盒子，权利即失。这一两难，正是商业秘密制度在数据时代遭遇的根本困境。

也就是说，数据要素交易要实现可信交付，披露越多，商业秘密门槛越难维持，披露越少，买方逆向选择与道德风险越高。需要说的是，从技术角度做法中，无论是保密协议、场地验真、受限API都仅仅只能降低信息不对称，难以消除。所以，商业秘密是必要的兜底，但很难单独支撑既要保密又要验证的数据流通场景。

4、强排他保护逻辑的局限

传统知识产权制度以排他权为核心，其保护逻辑侧重于禁止他人使用成果，从而保障权利人的独占收益。

在数据要素市场中，数据知识产权，企业真正期待它什么？企业关注的核心诉求是可用性治理，即谁可以在何种边界内使用数据，以及如何支持多方并行、分层授权与可追溯使用等场景需求。专利、著作权和商标等传统制度并未内生“用途约束、并行使用、衍生使用、可撤回与可回溯”等机制，合同虽可提供部分补充，但其对抗第三方的法律效力有限。

数据的商业价值高度依赖覆盖率、新鲜度、准确性以及偏差控制等代表性指标，这些治理性投入既非表达形式，也非技术方案，传统知识产权无法直接激励企业持续投入数据清洗、标注和抽样控制，容易造成“免费搭便车”与“低质复用”的市场外部性，从而弱化数据的实际价值。

5、数据持续更新保护的局限

在人工智能与数据驱动的应用场景中，算法或代码确实可以通过专利、商业秘密或著作权获得保护。数据知识产权，迫使企业暴露技术秘密？然而，模型性能的核心却高度依赖于数据的分布、标注质量及难例库。仅仅保护算法容易引发“重算法、轻数据治理”的投入倾斜，即企业可能过度关注算法创新，而忽视数据集合的清洗、标注与持续管理。当竞争对手利用不同的数据进行模型重训时，可能在合法规避专利或版权的前提下，复现甚至超越原有性能。这表明，传统知识产权路径难以将数据集合中长期投入的治理性和规则性劳动纳入权利范畴，从而需要额外的制度安排来固化“数据集合—规则性—持续投入”的权益表达。

6、数据治理中传统知识产权保护的局限

在数字经济和平台生态中，数据获取和利用行为常常发生在灰色地带，例如抓取、爬取、接口绕行、利用平台结构化成果等操作。针对这些行为，《反不正当竞争法》强调防止“扰乱市场秩序”“搭便车”以及“显失公平”，但其条款具有高度弹性和裁量性，使得企业在预期风险、权利边界及可操作性上存在不确定性。

传统知识产权工具在此类场景中也存在明显局限，版权和专利难以覆盖非表达性或非创新性的结构化数据，商标无关数据内容的使用，商业秘密保护则依赖数据本身不可公开的前提，而公开可访问的数据往往无法适用。

因此，在平台场景中治理数据不当获取行为，需要依赖多层次、综合性的制度安排，是现实中数据治理的核心手段，而传统知识产权仅能作为辅助保障存在，其作用有限，难以独立解决平台数据不当使用的制度问题。

7、数据跨境流动中传统知识产权的局限

传统知识产权制度高度依赖属地性原则，其权利保护和执法主要在注册国或相关司法管辖区内实现。这与数据的天然跨境流动特性存在根本冲突，数据在网络环境下可即时跨境传输与复制，任何地理界限都难以限制其传播速度。传统知识产权在跨境救济中面临高成本和长周期的问题，难以及时应对数据泄露、非法再分发或未经授权使用所造成的损失。

同时，数据跨境流动通常伴随目的地国的合规要求，例如个人信息保护、重要数据出口评估及网络安全审查等，这些强制性规定与知识产权保护无直接联系，也不受知识产权救济机制覆盖。结果是，传统知识产权的属地化执法逻辑在应对数据跨境流动时，存在响应速度慢、成本高、保护覆盖不足的明显错配。对企业而言，这意味着单靠专利、版权或商业秘密难以对跨境数据提供完整的制度保障，亟需结合合规要求、技术手段及多层次治理框架形成可操作的保护体系。

综上，传统知识产权在数据要素市场并非失效，而是边界清晰但覆盖有限，它仍然是算法、代码、品牌、保密经营诀窍的关键工具，但面对动态、多源、可用性导向的数据集合，其激励与治理功能明显不足。

三、数据知识产权与传统知识产权

对于传统知识产权做不到，或者明显不足的，国家知识产权局积极响应数字经济发展需求，通过制定并实施一系列战略规划和政策措施，为数据知识产权保护体系的构建奠定了坚实基础。

作者认为，数据知识产权的提出，正是试图在传统知识产权（专利、著作权、商标、商业秘密）与数据产权（强调公共资源配置与使用权）之间，开辟一条以“集合—规则性—更新机制”为核心的新型制度路径。

数据知识产权的制度逻辑与传统知识产权存在显著差异，既不与现有知识产权体系冲突，也并非对数据产权的替代，而是补充与衔接。数据知识产权，纳入数据产权登记？有详细解读。

1、保护对象的差异

传统知识产权的保护客体具有成果性特征，例如，《专利法》保护的是技术方案，必须通过权利要求书加以明确，《著作权法》保护的是独创性表达，无论是文字作品还是软件代码，《商标法》保护的是识别性符号，强调公众心智与市场区分功能。

数据知识产权的保护客体，除了上海的数据产品知识产权外，其他的试点省市都是只将数据集合作为数据知识产权的登记客体，对于数据集合作为客体，作者在数据知识产权的保护对象：为何须聚焦“动态数据集合”？有万字详细论述，感兴趣的读者自行阅读。

目前虽然国家对于数据知识产权的定义还没有统一，数据知识产权定义解读，万字长文深度剖析（权益内容一）感兴趣的作者可以自行阅读，作者很多都是长文，所以确实不便复制过来。

数据集合作为客体不是孤立的事实，也不是单一作品的表达，而是经合法获取、经规则性处理、并以结构化方式组织而成的集合体。因此，数据知识产权的客体强调的是规则性处理和持续投入的集合，而非单纯事实或抽象创意。这使其保护范围与传统知识产权形成互补关系。

2、权利形成机制的差异

传统知识产权的生成逻辑是成果自足，专利权需通过新颖性、创造性与实用性的审查，著作权在创作完成时自动生成，商标权依赖注册，但其识别功能源于市场使用。相比之下，数据知识产权更接近于登记型制度。

作者在其他文章中，就说过，希望数据知识产权登记制度不用形式化技术登记数据知识产权，非正常的区块链存证在数据知识产权登记领域，区块链存证不仅不能提供有效保护，反而掩盖了核心问题，助长了一种“形式正义”的幻觉。

在数据知识产权登记制度中引入快照分析与数据处理规则的动态规则描述等技术手段，将数据全生命周期内的演变过程纳入数据知识产权的登记范围，真正实现对数据权利的动态保护。

数据知识产权，登记方式的制度思考就提出动态数据权益保护需跳出“以数据样本为中心”的传统框架，转向“以规则逻辑为锚点”的制度设计。通过规则快照固化动态演化路径，结合快照机制构建可信证据链，方能在数据流动与权益稳定间实现平衡。规则登记的具体思路以及快照文件机制的想法，后面文章专门论述。

3、边界认定方式的差异

在传统知识产权体系中，权利边界高度依赖静态形式，专利以权利要求书文字为准，著作权以作品的具体表达为界限，商标以注册图样或文字为权利范围。

而数据集合的核心特性是动态演进与多源汇聚，其边界不能仅凭一次性登记界定。数据知识产权，登记方式的制度思考已经提出对数据知识产权的观点，这里就不赘述。

这也是作者之所以对当前一些借助区块链存证“样例数据”加算法简要规则拿到数据知识产权登记证书，并据此开展所谓数据知识产权保险或证券化的做法持保留态度。毕竟，如果缺乏对数据集合真实性、完整性和动态演进性的制度化认定，仅凭样例存证便试图支撑复杂的金融化安排，可能更多是一种形式上的创新，而难以真正回应企业与市场的核心需求。

4、强排他性与弱排他性

传统知识产权的市场功能以“强排他性”为核心，其基本逻辑是通过排除他人使用来保障成果的独占性，再借助许可实现商业化回收。

数据知识产权的制度目标并非阻断使用，而是着眼于促进数据在合法、合规框架下的流通与交易。通过有限排他权防止未授权复制与不当利用，同时为交易双方提供确定性与可验证性，从而成为一种可交易、可举证、可维 权凭证。

国家知识产权对数据知识产权的定义的有限排他性，传统知识产权的强排他性和数据知识产权的弱排他性完全不同，这也是为什么数据知识产权更接近于一种治理型权利，其价值不在于排他本身，而在于为数据共享与市场化交易提供有序的制度化入口。

四、数据知识产权，传统知识产权与数据产权的协同

数据知识产权和数据产权二者并非简单的上下位关系，数据知识产权的提出，不是对传统知识产权的简单类推，而是对数据要素市场特性的回应。

数据知识产权既承接传统知识产权的“权利逻辑”，又避免与数据产权的“资源逻辑”冲突，从而成为数字经济时代知识产权体系的必要延伸。数据知识产权并非与传统知识产权或数据产权发生冲突，而是形成分工。

1、与传统知识产权的分工

传统知识产权保护的是成果（算法、代码、品牌），数据知识产权保护的是数据集合。两者互补，共同构成企业在数字经济中的知识产权保护体系。

2、与数据产权的分工

数据产权更多是宏观层面的资源配置权（尤其涉及公共数据、个人信息权益），数据知识产权则是微观层面的企业交易凭证。前者解决“谁能用数据”，后者解决“如何安全、可信地用数据”。数据知识产权，纳入数据产权登记？完善数据基础制度：厘清数据知识产权与数据产权的理论逻辑“混战”作者之前连续多篇文章就分析过之间的差别，这里不赘述。

因此，作者认为，数据知识产权的制度定位是在保障合法来源与合规前提下，通过规则化处理形成的数据集合的有序性、完整性与可复用价值，解决的是“如何保护功能性数据集合成果以促成可信流通”的问题。为数据集合的持续投入与交易流通提供权利凭证与市场秩序支撑。

作者在数据知识产权，是否应涵盖数据产品？等多篇文章中，就一直在指出在制度探索阶段，更应保持数据产权制度与数据知识产权制度的边界清晰，防止概念泛化与权利重叠，以免稀释各自制度功能，甚至在实践中引发权利认定与交易规则的混乱。

3、数据知识产权，传统知识产权与数据产权的未来协同思考

数据产权与数据知识产权分开设计、协同实施，在数据产权确定环节需要厘清数据来源与权属链路，明确采集、共享、购置的合法性，落实个人信息保护、跨境传输路径与第三方责任，工具包括合同条款、合规审计、隐私与安全评估、访问与日志制度。

在数据集合的可信登记阶段，数据知识产权则侧重于对数据集合的稳定版本和关键里程碑进行可信公示登记，同时固化规则性处理规则、样例数据、应用场景与更新机制，并将字段级/场景级的使用条款嵌入交易合同。

传统知识产权可形成协同保护，算法方案通过专利或商业秘密保护，代码与标注工具链依托著作权，数据产品命名与服务品牌借助商标，而平台可通过反不正当竞争路径防止爬取与非法下载。

对于实践路径，则应当是“分设入口、接口协同”，在制度设计上分别建立针对资源确权与成果保护的登记与审查机制，同时通过标准化的接口与证据链条实现协作。由此构建出一套数据要素市场提供系统性的法律支撑。

五、结语

传统知识产权制度在工业经济与信息经济阶段长期发挥了制度基石的作用。专利、著作权、商标与商业秘密，分别通过成果排他、表达独创、市场识别与隐性优势保护，构成了企业在传统产业链与价值链中的核心防护体系。然而，当企业的竞争力逐步转向对数据资源的依赖，尤其是在跨源汇聚、动态演进形成的数据集合成为核心生产要素时，传统知识产权的制度逻辑便暴露出适用局限。正是在这一制度真空与市场需求之间，提出数据知识产权成为必要的制度回应。

数据知识产权，并非对传统知识产权的简单延伸或替代，而在于针对数据要素市场的特性提供差异化制度工具。这一制度设计的要义在于“有限排他、兼容共享”，既避免阻断数据作为公共要素的合理利用，又为企业提供稳定可预期的保护。

可以预见，随着数据知识产权制度的探索与试点逐步走向统一，其真正的价值在于能否回到企业的实际需求，避免形式化和虚构化的制度设计，而是建立起能够被企业真实使用、切实依赖的治理工具。

数据知识产权将在推动企业实现数据资产化、市场化与资本化的过程中发挥关键作用。这一制度创新不仅关乎企业实现数据资产化、市场化与资本化过程，还将在国家层面为新质生产力的培育提供坚实保障。

作者最新数据知识产权制度的论述

1、数据知识产权的保护对象：为何须聚焦“动态数据集合”？

2、数据知识产权，登记方式的制度思考

3、数据知识产权定义解读，万字长文深度剖析（权益内容一）

4、别再混淆了！“数据知识产权”不是你以为的“数据的知识产权”（权益内容二）

5、数据知识产权，到底合不合法？合法性基础是什么？权益内容深度思考（权益内容三）

6、数据知识产权，为何登记？（权益内容四）

7、数据知识产权，保护什么？（权益内容五）

8、数据知识产权，有什么用？（权益内容六）

9、数据知识产权，是“数据确权”吗？（权益内容七）

10、数据知识产权，真的有法律效力吗？（权益内容八）

11、数据知识产权，不是“可选项”

12、数据知识产权，必须建立在“智力成果”之上吗？

13、数据知识产权，登记即保护？

14、数据知识产权，纳入数据产权登记？

15、数据基础制度完善，需要数据确权吗？

16、数据知识产权，是否应涵盖数据产品？

构建面向“新质生产力”的数据集合的价值登记体系，“数据知识产权”作为具有中国特色的制度创新探索，必将成为中国式数据治理体系中的关键制度支点与战略性支撑力量，成为推动中国数字经济持续健康发展的制度引擎。

写到最后：

我国数据产权制度仍处于建设完善阶段，因此数据知识产权的探索尤为重要，它不仅有助于明确数据权益边界，也为市场流通、交易和司法保护提供了可操作的制度支撑。

制度的生命在于回应现实需求，真正的创新也应当避免形式化和虚化。我衷心期待数据知识产权能够走向务实的制度建构，为企业提供可信赖的制度工具，为市场注入新的活力。

在推进数据知识产权制度建设的过程中，应始终保持制度设计的理论清晰性与实践可行性，避免混淆“权利本体”与“市场载体”的界限。别再混淆了！“数据知识产权”不是你以为的“数据的知识产权”同时，制度探索应兼顾多元实践需求，确保数据知识产权能够在数字经济中发挥底层支撑作用。

最终，作者希望本文的分析与思考，能为制度设计者、企业实践者以及学术研究者，在数据要素市场建设、数据权益保护和制度创新方面提供参考与启发。

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