根据前述数据资产的定义，“数据资产是组织合法拥有或控制的，能进行
计量的，为组织带来经济和社会价值的数据资源”。由此可知，形成数据资产
的数据资源是要能够被组织“合法拥有”或者“合法控制”的。传统会计学角
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度认为“合法拥有”意味着组织对于这些资源享有所有权；“合法控制”意味
着即使不享有所有权，但对于资源享有合法控制和支配的权益，表明企业能够
从中取得经济利益，因此符合会计上对资产的定义从而计入资产负债表，例如
融资租入固定资产。但是基于数据的非排他性、可复制性、可共享性等特征，
数据资产中的“合法拥有”不宜顺利获得具有绝对排他性的“所有权”进行规制。
对数据的“合法拥有”不等同与数据所有权，以“所有权”规制数据权属
不利于实现数据资产价值和流通。所有权强调对“物”的绝对排他，并且民法
中的“物”通常讲是有体物或者有形物，而数据本质上是无形的，基于传统的
“所有权”，难以对数据权属进行清晰的界定。另一方面，数据的价值在于利
用和流通，并且与传统的财产权不同，对数据而言，利用通常不会减损其价值，
反而可能因为开发利用而增加其价值，因此数据具有“非排他性”。基于此，
如赋予数据传统法律框架下的“所有权”不仅难以自圆其说，也不利于打通数
据壁垒，促进数据资产的价值实现和流通。可以说，数据资产的未来收益与“所
有权归谁”并无太大关系，而主要取决于“谁开发利用”。因此，在 2022 年 12
月中共中央、国务院正式发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作
用的意见》（下称“数据二十条”）中，舍弃了所有权的立法思路，而强调“建
立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”。
多种数据权利可以在同一数据载体上共存。在王利明教授《论数据权益：
以“权利束”为视角》一文中，引入了霍菲尔德（Wesley Hohfeld）“权利束”
这一理论对数据权属进行分析。他认为从“权利束”的视角，我们在对一宗客
体上的诸多权益主张进行解释时，不用拘泥于四项权能（占有、使用、收益、
处分）的有限划分，而可以根据法律规定或者当事人约定的权利分配方案更弹
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性地认识和描述各种不同的权益主张，从而更好地承载一宗数据之上的复杂权
益网络。也就是说与有体物之上形成的各个物权的平行结构不同，在数据之上
的权益往往呈现网状结构一般的“权利束”。而这些权利是可以并存的，如“大
众点评”作为一个整体的产品，第一时间是一项无形财产，可以归属于数据的处理
者或者“大众点评”平台；第二，“大众点评”中消费者的账户信息、消费记
录、地理位置等个人信息虽然也属于数据的一部分，但是这些可识别特定自然
人的个人信息权益就应当归属于消费者；第三，“大众点评”的算法可能是一
个商业秘密，应当归属于算法的设计者或平台等；第四，“大众点评”涉及到
的对各个餐饮店的介绍、其发布的各类信息，以及优惠券等，应当归属于经营
者。
根据“权利束”这一理论，实际上在数据这一客体上，多种权利是可以并
存和分离的。这就意味着，对于数据确权这一法律判断上，是没有必要强制将
所有的权利确认为某特定主体所享有。而是将数据所产生的各项权利根据不同
的场景拆分为多个权益赋予不同主体。这就可以很好地解释了智能汽车制造商、
汽车服务商、车主之间对于汽车行驶数据的权属问题。制造商与服务商之间可
能顺利获得车主的授权同意，各自或共同地对这些数据进行加工、分析形成数据资
产（数据产品）因此享有财产性权益或持有型权益，这些形成的数据资产中又
包含着车主大量的个人信息（这种数据产品往往很难完全实现将个人信息不可
复原的匿名化，即使可以也将减损数据的价值），具有个人信息人格权益。但
数据的价值实现在于利用而非归属，多个财产权益之间并不冲突，服务商、制
造商、个人之间可以顺利获得协议各自在其对数据合法控制范围内行使相关数据权
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利并实现数据资产价值收益分配。故而“权利束”这一理论基础与下文提到的
新型数据产权运行机制是具有一定的内在逻辑性的。
