# 市场监督管理局如何监管用户数据资产属性？ 在数字经济时代，数据已成为企业的“新石油”，而用户数据更是其中的“核心资产”。从电商平台购买记录到社交平台的点赞偏好，从医疗机构的健康档案到金融机构的信贷数据，用户数据不仅蕴含巨大商业价值，更关乎个人权益与国家安全。然而，用户数据的“资产属性”却始终模糊——它究竟属于个人、企业还是平台？其价值如何评估？使用边界在哪里？这些问题若得不到解决，不仅会导致数据滥用、隐私泄露等乱象，更会阻碍数字经济的健康发展。作为市场秩序的“守护者”，市场监督管理局（以下简称“市监局”）肩负着监管用户数据资产属性的重任。本文将从立法基础、分类标准、权属界定、技术赋能、执法协同、风险防控六个维度，深入探讨市监局如何破解用户数据资产属性的监管难题，并结合行业案例与实践经验，提出可落地的优化路径。 ## 立法基础：筑牢监管的“制度护栏” 用户数据资产属性监管的前提，是有法可依、有章可循。当前，我国已形成以《民法典》《数据安全法》《个人信息保护法》为核心的“数据法律体系”，为市监局监管用户数据资产提供了基础依据，但具体到“资产属性”这一细分领域，立法仍存在“原则性规定多、操作性细则少”的短板。 《民法典》第127条首次明确“数据”作为民事权利客体的地位，规定“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”，但并未明确数据资产的具体权属规则。这意味着，当企业将用户数据打包为“数据产品”出售时，市监局在界定其资产属性时，仍需结合《民法典》的“公平原则”和“诚信原则”进行个案判断，缺乏统一标准。例如，某电商平台将用户消费数据制成“行业分析报告”卖给第三方，市监局在监管时需权衡企业“数据加工投入”与用户“数据权益”，这种“模糊地带”往往导致执法尺度不一。 《数据安全法》和《个人信息保护法》则从“安全”与“权益”角度补充了监管依据。《个人信息保护法》明确“个人对其信息享有查阅、复制、更正、删除等权利”，为用户主张数据权益提供了法律武器；《数据安全法》要求“建立数据分类分级保护制度”，但未细化不同级别数据的“资产属性”差异。实践中，市监局常遇到“企业以‘商业秘密’为由拒绝公开用户数据资产构成”的情况，此时需依据《反不正当竞争法》关于“商业秘密”的定义，判断该数据是否“不为公众所知悉、具有商业价值并采取保密措施”，这无疑增加了监管复杂度。 地方立法正成为填补空白的重要力量。上海、深圳等地已出台数据条例，尝试界定数据资产属性。例如《深圳经济特区数据条例》明确“个人数据是个人对其产生数据的权益主体，企业经用户同意后可依法使用数据并享有有限财产权”，这一规定为市监局提供了“个人赋权+企业用益”的权属框架。但在跨区域数据流动中，不同地方标准的差异又带来新的监管挑战。某互联网企业将用户数据从深圳转移到上海处理，两地市监局对“数据资产权属”的认定存在分歧，最终需由国家层面出台统一细则才能解决。 立法滞后的根源在于数据资产的“动态性”与“复合性”。数据的价值会随应用场景变化而波动，同一组用户数据在电商领域可能是“精准营销资产”，在医疗领域则是“科研资产”，立法若试图“一刀切”定义其属性，必然脱离实际。因此，市监局在适用现有法律时，需保持“动态思维”，结合数据的具体形态、使用目的、社会影响等因素综合判断，这既是对立法精神的延伸，也是应对复杂监管现实的必然选择。 ## 分类标准：精准监管的“导航图” 用户数据资产属性监管的第一步，是明确“管什么”。若将所有数据“一锅烩”，监管必然陷入“眉毛胡子一把抓”的困境。市监局需建立科学的分类标准，从数据主体、价值维度、敏感程度等多维度划分数据资产类型，为差异化监管提供“导航图”。 按数据主体划分，是最基础的分类方式。个人数据（如姓名、身份证号、消费记录）直接关联个人权益，其资产属性需优先保障个人“知情-同意”权；企业数据（如客户名单、经营策略）是企业核心资产，市监局需侧重“商业秘密保护”与“公平竞争”审查；公共数据（如政府公开的人口统计信息）具有社会公益属性，监管重点在于“开放共享”与“安全可控”。例如，某市监局在监管本地医疗机构时，对“患者病历数据”（个人数据）和“医院运营数据”（企业数据）采取不同措施：前者重点检查是否“脱敏处理”，后者则关注是否“防止竞争对手窃取”。这种“主体导向”的分类，避免了监管资源的浪费。 按价值维度划分，能凸显数据资产的“轻重缓急”。高价值数据（如用户画像、交易行为、位置轨迹）是企业决策的核心依据，也是数据黑市的主要交易品，市监局需将其列为“重点监管对象”，建立“全生命周期追踪”机制；低价值数据（如匿名化浏览记录、公开评论）风险较低，可采取“备案制”管理，减少对企业正常经营的干扰。例如，某社交平台将用户的“好友关系数据”视为低价值资产，仅做基础备案；但将“用户兴趣标签数据”用于精准广告推送时，市监局则要求其详细说明“数据加工过程”与“收益分配机制”，确保用户权益不受侵害。这种“价值导向”的分类，让监管力量“用在刀刃上”。 按敏感程度划分，是平衡安全与发展的关键。敏感个人信息（如生物识别、医疗健康、金融账户信息）一旦泄露可能对个人造成“不可逆损害”，市监局需严格执行“最小必要原则”，要求企业“单独告知、书面同意”；一般个人信息（如购物偏好、浏览历史）在“匿名化处理后”风险较低，可适当放宽使用场景。例如，某金融APP在收集用户“征信数据”时，市监局要求其必须“明确告知用途”并“获得用户明示同意”；而对于“商品浏览记录”，则允许其在“聚合分析后”用于优化推荐算法。这种“敏感度导向”的分类，既守住了安全底线，又为数据应用留出空间。 分类标准不是“一成不变”的，需随技术发展和应用场景变化动态调整。例如，随着AI大模型的发展，“用户训练数据”逐渐成为新型数据资产，其资产属性既包含个人数据权益，又涉及企业算法创新，市监局需及时将其纳入监管范围，制定“数据训练合规指引”。某互联网企业用用户聊天记录训练AI客服模型，市监局在监管时要求其“剔除个人信息”并“告知用户数据用途”，这种“动态调整”的能力，正是分类标准生命力的体现。 ## 权属界定：破解监管的“核心难题” “用户数据资产到底是谁的？”这是监管中最具争议的问题，也是市监局执法时最头疼的“核心难题”。当前，学界与实务界对数据权属存在“个人所有权说”“企业所有权说”“共同所有权说”等多种观点，市监局需在多方利益中寻找平衡点，构建既符合法律精神又适应市场需求的权属界定规则。 “个人所有权说”认为，数据是个人活动的“数字足迹”，个人对其数据享有绝对所有权。这种观点在伦理上具有正当性，但若严格执行，企业将因“无法获取数据”而丧失经营基础，数字经济也将陷入“无米之炊”的困境。例如，某电商平台若需每次使用用户“购买记录”都获得“单独授权”，用户体验将极度割裂，平台运营成本也会激增。市监局在实践中若完全采纳“个人所有权说”，可能扼杀数据要素的市场价值。 “企业所有权说”则强调，企业通过技术投入和资金投入收集、加工数据，应享有数据资产所有权。这种观点有利于激励企业创新，但易导致“企业垄断数据、个人权益受损”。例如，某外卖平台将用户“地址数据”和“订单数据”视为企业核心资产，拒绝向用户开放“历史订单查询”，市监局若支持“企业所有权说”，将使个人沦为“数据奴隶”。现实中，部分企业以“商业秘密”为由拒绝向用户提供数据副本，正是对“企业所有权说”的滥用。 “共同所有权说”试图平衡个人与企业的权益，主张“个人享有原始数据权益，企业享有加工后数据财产权”。这一观点在《深圳经济特区数据条例》中得到体现，也成为市监局监管的主流思路。例如，某医疗APP将用户“健康数据”与“医疗知识库”结合，生成个性化健康报告，市监局在界定权属时认为：用户对“原始健康数据”享有查阅、删除权，企业对“加工后的健康报告”享有财产权，但需向用户说明“数据加工逻辑”并“分享部分收益”。这种“分层确权”模式，既保护了个人权益，又激发了企业动力。 实践中，市监局还需处理“平台数据权属”这一特殊问题。用户在平台产生的数据，既包含个人信息，也包含平台的技术投入（如算法推荐、数据存储）。例如，某社交平台的“好友关系数据”，用户认为“好友关系是我社交网络的体现，应归我所有”，平台则主张“好友关系的形成依赖于平台算法，应归平台所有”。市监局在处理此类纠纷时，通常采取“场景化判断”：若数据主要用于“个人社交”，用户享有主导权；若数据用于“平台运营优化”，平台享有有限使用权。这种“具体问题具体分析”的思路，避免了“一刀切”的弊端。 权属界定的最终目的，是“让数据流动起来，让价值释放出来”。市监局在执法中，需避免陷入“为确权而确权”的误区，而是要通过明确权属规则，降低数据交易成本，促进数据要素合规流通。例如，某数据交易所挂牌“用户消费数据资产”，市监局在审核时要求交易所“明确数据来源合法性”“建立用户收益分配机制”，确保数据资产在“权属清晰”的前提下实现市场化配置。这种“以促带管”的思路，正是权属界定监管的深层逻辑。 ## 技术赋能：提升监管的“智慧化水平” 面对海量的用户数据资产，传统的“人工巡查”“纸质备案”监管模式已难以为继。市监局需借助“监管科技”（RegTech），通过区块链、AI、隐私计算等技术手段，构建“技术赋能”的智慧监管体系，实现数据资产监管的“精准化、实时化、高效化”。 区块链技术为数据资产“存证溯源”提供了可靠工具。市监局可搭建“数据资产登记链”，要求企业在采集、加工、交易用户数据时，将数据来源、使用目的、流转路径等信息上链存证，确保“数据资产全生命周期可追溯”。例如，某市监局联合本地大数据局建立“企业数据资产备案链”，企业需将“用户数据采集清单”“数据加工说明”“交易合同”等信息上链，监管部门可通过链上实时监控数据资产变动。去年，某科技公司试图将“未经脱敏的用户健康数据”打包出售，链上系统立即触发“异常数据流动”警报，市监局迅速介入，阻止了数据泄露事件。这种“链上监管”模式，让数据资产“看得见、摸得着”，极大提升了监管效率。 AI技术助力实现数据资产的“智能监测”。市监局可开发“数据资产风险预警系统”，通过机器学习分析企业数据行为模式，自动识别“过度收集数据”“违规跨境传输数据”“数据滥用”等风险。例如，某电商平台在“618”大促期间突然大幅增加用户“地理位置信息”采集频率，AI系统通过对比历史数据，判定其“超出合理经营需要”，自动向市监局发送预警。监管部门随即约谈企业负责人，要求其说明采集必要性并删除非必要数据。这种“AI监测+人工复核”的模式，实现了从“事后处罚”到“事中干预”的转变，降低了监管成本。 隐私计算技术解决了“监管与隐私”的矛盾。传统监管中，市监局为核查企业数据合规性，常需调取原始数据，但此举可能侵犯个人隐私。隐私计算中的“联邦学习”“多方安全计算”等技术，允许在不获取原始数据的前提下，对数据进行分析和建模。例如，某市监局与商业银行合作，通过“联邦学习”技术联合评估“用户信贷数据”使用合规性：银行提供“信贷数据模型”，市监局提供“监管规则算法”，双方在“数据不出域”的情况下完成模型训练，既实现了监管目的，又保护了用户隐私。这种“隐私计算+监管”的融合，是技术赋能监管的创新方向。 技术赋能并非“万能药”，市监局还需面对“数字鸿沟”的挑战。中小企业受限于技术能力和资金投入，难以承担高昂的“监管科技”成本。对此，市监局可采取“技术帮扶”措施：一方面，推出“低成本监管工具包”，如免费的“数据资产备案小程序”“合规自查AI助手”；另一方面，建立“监管科技服务池”，引入第三方技术服务商为中小企业提供“按需付费”的监管工具支持。例如，某市监局联合本地科技企业推出“小微数据合规云平台”，中小企业只需上传“数据采集清单”，系统即可自动生成“合规报告”，大大降低了合规成本。这种“政府引导+市场参与”的技术赋能模式，让监管科技真正“飞入寻常百姓家”。 ## 执法协同：凝聚监管的“合力” 用户数据资产监管不是“市监局一家的事”，涉及网信、公安、工信、金融等多个部门，若“各吹各的号、各唱各的调”，必然导致监管“碎片化”。市监局需牵头建立“跨部门协同执法”机制，打破“数据壁垒”，形成“监管合力”，实现对用户数据资产的全链条监管。 “数据共享机制”是协同执法的基础。市监局可与网信办、公安局等部门建立“数据监管信息平台”，实现“企业注册数据”“行政处罚数据”“网络安全事件数据”的实时共享。例如，某市公安局在侦办“数据黑市”案件时，发现某企业涉嫌“非法出售用户数据”，遂通过信息平台将线索同步至市监局；市监局随即对该企业的“数据资产备案”情况进行核查，认定其“未按规定履行数据安全保护义务”，依法处以罚款。这种“线索共享、联合核查”的模式，避免了“部门间信息孤岛”导致的监管盲区。 “联合执法行动”是提升监管效能的关键。针对用户数据资产领域的突出问题，市监局可联合其他部门开展“专项整治行动”。例如，去年某省市场监管局联合网信办、公安厅开展“数据安全护航行动”，重点打击“APP过度收集用户数据”“违规跨境传输数据”“数据黑市交易”等行为，共检查企业2000余家，立案查处违法案件150起，关停违规APP 30个。联合行动不仅形成了“高压震慑”，也让企业明确了“合规红线”。在处理某社交平台“违规使用用户位置数据”案件时，市监局联合网信办约谈企业负责人，公安部门同步调查“数据是否被用于非法目的”，工信部门要求其“下架违规功能”，多部门协同下，企业迅速完成整改并公开道歉。 “职责清单制度”是协同执法的保障。市监局需联合其他部门制定《用户数据资产监管职责清单》，明确各部门在“数据采集、加工、交易、出境”等环节的监管职责，避免“多头执法”或“监管空白”。例如，在“数据跨境传输”监管中，网信部门负责“安全评估”，市监局负责“交易合规审查”，公安部门负责“违法犯罪打击”，工信部门负责“技术标准制定”，各部门各司其职、紧密配合。某跨国企业在将“中国用户数据”传输至境外时，需同时通过网信办的“安全评估”和市监局的“合规审查”，这种“双重把关”机制，有效防范了数据出境风险。 协同执法中的“协调成本”不容忽视。不同部门的监管思路、执法尺度存在差异，例如市监局更侧重“市场秩序维护”，网信办更侧重“数据安全保护”，公安部门更侧重“违法犯罪打击”。在处理某电商平台“数据垄断”案件时，市监局认为其“利用数据优势排除竞争”，网信办则关注“数据是否被用于算法歧视”，双方一度出现意见分歧。对此，市监局牵头建立“争议协调会”制度，邀请法律专家、行业代表参与讨论，最终达成“既处罚数据垄断行为，又规范算法应用”的共识。这种“专业协商”机制，有效化解了部门间的“监管冲突”。 ## 风险防控：构建监管的“防火墙” 用户数据资产风险具有“隐蔽性强、扩散快、危害大”的特点，一旦发生数据泄露、滥用等问题，不仅会损害个人权益，还会引发“信任危机”，冲击数字经济秩序。市监局需构建“事前预防、事中监测、事后处置”的全链条风险防控体系，为用户数据资产监管筑牢“防火墙”。 “事前预防”是风险防控的第一道防线。市监局需出台《企业数据合规指引》，明确用户数据资产采集、存储、使用、交易等环节的“合规红线”，帮助企业建立“数据合规管理制度”。例如，针对“用户画像”这一常见数据应用，市监局要求企业“画像标签需基于用户明示同意”“不得使用敏感信息进行歧视性画像”，并发布《用户画像合规指南》，提供“画像场景清单”“合规模板”等实用工具。此外，市监局还可推行“数据资产合规备案”制度，对高风险数据资产（如人脸数据、医疗数据）实行“备案审查”，从源头上防范风险。 “事中监测”是风险防控的核心环节。市监局需建立“数据资产风险监测平台”，对企业数据资产使用情况进行“实时监控”，重点监测“异常数据流动”“违规算法应用”“用户投诉举报”等风险信号。例如，某教育APP在未告知用户的情况下，将“学生作业数据”用于AI模型训练，监测平台通过“用户投诉激增”“数据流量异常”等信号发现风险，立即启动核查程序，要求企业停止违规行为并删除相关数据。这种“实时监测+快速响应”的模式，将风险“消灭在萌芽状态”。 “事后处置”是风险防控的最后一道屏障。市监局需制定《数据泄露应急预案》，明确“数据泄露事件的报告流程、用户告知义务、整改要求”等内容，确保风险发生时“快速响应、有效处置”。例如，某酒店发生“用户住宿数据泄露”事件，市监局立即启动应急预案：责令酒店在24小时内通知受影响用户，委托第三方机构进行“数据安全评估”，要求其“更换数据存储系统”“加强员工培训”，并处以50万元罚款。此外，市监局还可建立“数据资产信用评价体系”，对屡次违规的企业列入“黑名单”，限制其从事数据相关业务，形成“一处违法、处处受限”的震慑效应。 风险防控离不开“社会共治”。市监局可鼓励行业协会、第三方机构、媒体等社会力量参与监管，形成“政府监管+行业自律+社会监督”的多元共治格局。例如，某互联网行业协会制定《用户数据资产自律公约》，组织会员企业开展“合规承诺”；第三方机构提供“数据资产合规审计”服务，帮助企业排查风险；媒体曝光“数据滥用”典型案例，倒逼企业合规经营。这种“多元共治”的模式，让风险防控网络“越织越密”。 ## 总结与展望 用户数据资产属性监管是数字经济时代的“必答题”，也是市监局面临的新挑战。本文从立法基础、分类标准、权属界定、技术赋能、执法协同、风险防控六个维度，系统探讨了市监局的监管路径，核心结论是：监管需在“个人权益保护”与“数据要素发展”之间寻找平衡，通过“制度+技术+协同”的组合拳，实现“放活”与“管好”的有机统一。 未来，随着元宇宙、AI大模型等新技术的发展，用户数据资产的形态将更加复杂，监管难度也将进一步加大。市监局需保持“动态适应”能力，及时将新型数据资产纳入监管范围，探索“沙盒监管”等柔性监管方式，在防范风险的同时为创新留足空间。例如，可设立“数据资产创新沙盒”，允许企业在可控环境中测试“数据新产品、新应用”，监管部门全程跟踪评估，成熟后再推广至市场。这种“包容审慎”的监管思路，将是数字经济高质量发展的关键保障。 ### 加喜财税企业见解总结 在为企业提供数据合规服务的过程中，我们发现多数企业对“用户数据资产属性”的认知仍停留在“收集即拥有”的粗放阶段，常因“权属不清”引发纠纷。建议市监局加强“数据资产确权前置审查”，在企业注册时明确数据资产范围，避免“事后扯皮”；同时推广“合规沙盒”机制，为中小企业提供“低成本、高效率”的合规测试环境，降低创新门槛。数据资产监管不是“增加企业负担”，而是“为企业长远发展保驾护航”，只有让数据在“合规轨道”上流动，才能真正释放其要素价值。