“数据资源归国家所有”的合宪性解释

当下对数据资源权属争议问题的研究尚未上升到宪法层面,“数据资源归国家所有”提供了一种超越私权路径的新方案。数据来源的公共属性、数据资源的有价性和数据分析的社会性共同构成这一方案的逻辑起点,资源“合理使用”“分配正义”的社会主义公有制以及征收、征用的公私财产转化,也为在数据资源上设定国有财产权利提供正当性支撑。国家负有公益保护和公共安全保障的义务。从宪法文本上看,我国宪法应当为“数据资源归国家所有”设置目的性解释、文义扩张解释和体系扩张解释三种合宪性解释路径。

学术资源数据国家所有的逻辑证成及其法治化展开

目前,学术资源数据因其数量庞大而难以为单一主体有效管理与利用,部分商业化运营的学术资源数据库对学术资源数据实施垄断经营,减损了公众的合法权益。在对学术资源数据库进行相应的反垄断监管之外,亦可基于学术资源数据的公共价值,探索学术资源数据归国家所有这一路径。为了实现学术资源数据归国家所有,可从合法性与合理性层面进行逻辑证成,并通过立法形式对学术资源数据归国家所有予以制度确认,对已有学术资源数据库进行整合与改造,制定学术资源数据目录,拓展学术资源数据获取机制,构建学术资源数据归国家所有的实现机制。

大数据驱动下的国家矿产资源管理:赋能机理与模式创新

传统矿产资源管理模式面临着国内国际复杂形势和资源安全上升国家战略地位的双重压力。大数据作为信息时代的基础资源,为国家治理现代化提供了技术支撑。探讨大数据驱动下国家矿产资源管理新模式不仅是解决当下管理困境的应有之义,更是在新时代全球资源竞合中占据优势的主动之举。基于“需求锚定—结构赋能—平台接榫”三维分析框架,界定目前我国矿产资源管理中存在的职能、体制、决策、监管四个维度的现实问题;在此基础上,针对性地分析大数据技术从虚拟治理空间、多源数据聚合、数据情报智慧、全程动态留痕四个维度赋能国家矿产资源管理的机理;围绕大数据平台支撑下的职责分配明确、体制层级交错、智能情报决策和动态全景监管四个功能,提出构建国家矿产资源管理新模式的实现路径。

大数据时代企业人力资源绩效管理实践探索

大数据时代,企业的人力资源绩效管理面临着前所未有的挑战与机遇。数据的海量化、分析技术的高级化及管理思维的现代化,不断推动着企业人力资源管理向着更加精细化、智能化的方向发展。然而,传统的人力资源管理模式已难以满足当前企业的发展需求,因此,探索大数据时代企业人力资源绩效的管理实践,已经成为提升企业核心竞争力的关键。文章将针对大数据时代,企业人力资源绩效管理实践展开深入研究,以期为相关从业者提供借鉴和参考。

公共数据国家所有制的理论和立法研究

公共数据是履行公共管理职责与提供公共服务的国家及代表国家的组织依法履职过程中所收集或伴随产生的各类数据的统称,公共数据权属明确是其规制的基础.类比自然资源,公共数据在公共利益相关度、可利用价值高、不当使用风险等方面具有相似性,可在我国宪法框架下考虑适用国家所有制.在实践层面,国家所有制也是相对妥善的方案,并在多重动因下可有效促进公共数据良性发展.在立法方面,地方已有一定实践,未来发展方向应为中央统一立法,应在国家所有制前提下细化数据产权结构性分置制度.此外,可构建公共数据分类分级与安全保护的制度前提、确权的基础制度、共享开放和授权运营的利用制度.对公共数据国家所有制的研究从法理上相对厘清了公共数据权属构建路径,提供了一条可能的进路,并以此为基础,提出具体可行的制度设想.

国家所有:数据资源权属的中国方案与制度展开

当下的数据资源的权属争议,主要在网络用户与网络平台之间展开。在市场经济体制下,国家基于宪法确立的干预经济的职能所形成的"数据资源归国家所有"要求符合客观性和正当性。其展现出更高效的治理优势。这一优势也在合宪性解释、权利构造以及"对价-补偿"模式下得到证明。围绕"数据资源归国家所有",我国可以在现行法的基础上做出以下制度完善:引入民事公益诉讼与惩罚性赔偿机制,完善数据资源规制体系;对数据资源市场的经营者设定"一般行政许可",优化数据资源市场主体;对特定规模的市场经营者征收"数字税",并通过公共财政"反哺"社会公众。

数据资源的国家所有:权属反思与重构

数据资源作为一种“类自然资源”,具有公共财产的属性,在没有数据人格权益与数据财产权益等他项权益相反限制的情形下,可推定数据资源国家所有。同时,为防止形成优先的“国家所有”,不但应在“数据资源国家所有”的客体范围上遵循这些他项权益的限制,还要通过对利用规则的建构,实现数据资源安全合理的有效利用。为此,应明确数据利用权益的取得方式,借助私法确权功能,按照数据相关利益主体的贡献度配置数据集合的财产权益,利用数据加工形成兼具财产与人格属性的数据产品。

祁连山国家公园自然资源数据融合技术及其在生态保护管理中的应用

为进一步满足祁连山国家公园各类自然资源的精细化保护管理,通过借助大数据、物联网、人工智能等信息技术,探索天空地一体化智能监测体系新模式,按照数据融合汇聚、生态智能保护和综合业务服务三大体系架构建设,在国家公园的资源监管中实现自然资源数据库与感知系统的融合共享,在生态保护中建立多网融合的具有区域特色智能巡护系统,在科研监测中提升典型生态类型动态监测分析与应用能力,全面提升祁连山国家公园自然资源数据的精细化管理并提高国家公园的生态保护能力。

数据资源归国家所有的权利构造研究

在明确"数据资源归国家所有"的权利构造之前,界定"国家所有"的法律性质是先决要素。法学界对于"国家所有"的性质尚未达成共识,具体可以划分为"公权力说""公共义务说"和"权利说"三类。实际上,从法律规定中可以看出"国家所有"的根本性质是"所有权"。基于合同约定的所有权假设,以及基于无体物的知识产权路径都缺乏法律可行性。而基于有体物的物权路径是良好的制度选择,则更契合数据资源归国家所有的权利构造。为避免"数据资源所有权"被"国家"和"平台"一分为二的局面,保证国家基于对"数据资源所有权"的有效行使,有必要创设基于"分配正义"的数据资源国家所有权和数据资源用益物权,明确信息集合作为权利客体。

信息资源管理学科视角下的数据要素研究

[目的/意义]数字经济背景下,信息资源管理学科需要进一步融入到数据要素化市场建设之中,积极建构新的学术增长点。[研究设计/方法]首先分析信息资源管理学科与数据要素的关联逻辑以及学科的角色建构问题,而后介绍信息资源管理学科视域下的若干核心议题,最后对两者融合的未来发展提出思考。[结论/发现]数据要素研究是信息资源管理学科的新领域和新方向,应充分发挥学科特色和优势,有组织地推进数据要素研究与实践。[创新/价值]从信息资源管理学科视域思考数据要素研究,为进一步扩大学科研究视野、拓展学科研究空间提供启示,为数据要素化与数字经济发展中的学科话语建构提供参考。

数字化铀矿勘查服务平台数据资源共享与安全策略

随着“数字核工业”建设的全面铺开,数据资源成为铀矿地质勘查业务中不可或缺的核心生产要素。核工业北京地质研究院基于开源软件架构,研发了基于统一架构、研产一体的“数字化铀矿勘查服务平台”,该平台是基于各类实用型软件功能和丰富的勘查数据资源开展数据共享与应用,在铀矿地质勘查工作中提高勘查效率和准确性的一种服务型软件系统。为了满足铀矿地质勘查不同类型的数据及服务需求,建立了一套较为健全的数据资源和服务体系,提供了一批基础地质、铀矿勘查物化探等相关数据资源,并严格划分数据权限和用户权限,实现根据数据所有权划分审批权限的功能。同时,在国家网络安全和信息安全的要求下,开展了数据安全策略研究,以保障平台安全稳定运行。面向四代勘查项目,面向铀矿地质勘查领域,初步构建了“快速存储、方便查询、灵活调用、共享发布、动态更新、分析应用”的数据资源管理、共享和应用服务平台。

数智时代人文社科数据资源开发利用的跃迁:从观念到行动

近年来数据资源开发利用的热潮已然在人文社科领域扩散开来,人文社科的数据资源观正在从传统的有限样本资料、“小数据”向大数据、智慧数据转变。针对当前人文社科数据资源开发利用仍然存在的“保护”“深闺”“孤岛”“同质”“展示”现象,本文构建了以主体层、内容层、保障层为核心的人文社科数据资源开发利用路径框架:主体层强调顶层规划主体、建库主体、数据用户之间的协同合作;内容层凸显逻辑维、资源维、方法维、验证维的组合路径;保障层涉及政策法规、资金项目、人才资源、文化氛围等保障措施。面向未来,人文社科数据资源开发利用需要积极打造人文社科数据资源“治理术”,在基本理念上需要从“资源基础论”向“治理能力论”转变,在具体行动上可从数据基础设施体系搭建、多学科数据资源共生共长机制构建、数据资源产权与安全有效保护、基于数据资源的服务链建构等方面着力推进。图1。参考文献15。

《中医药数据资源元数据》规范

《中医药数据资源元数据》的发布可为中医药数据资源提供元数据著录规范。通过对国内外相关元数据标准的调研及研究,结合中医药数据资源实际情况,在广泛征求专家意见基础上,制定本规范。本规范规定了中医药数据资源元数据结构,包括元数据子集、元数据实体及元数据元素,用于完整描述中医药数据资源,适用于中医药数据资源的编目、归档、建库、发布、共享、交换与检索等,可以帮助用户从海量数据中发现符合需求的资源,以促进中医药领域数据资源描述的规范化和标准化。

数据资源持有权的法律解释

在大数据和人工智能技术的推动下,数据资源从单纯的信息载体转变为独立的价值来源,开始出现财产属性。但其所具有的非排他性、技术依附性等特征使得传统的信息权益与权利保护范式难以适用。数据资源的价值源于对数据的控制状态,这并非实体权利。数据资源持有权在法律上应解释为“持有主体合法控制数据资源并免受非法干扰和攻击的利益”。持有利益受侵害所造成的损失属于纯粹经济损失,应采用行为主义保护模式,通过侵权法一般条款进行救济。持有主体则应根据具体数据类型遵守相应的行为标准。此外,个人信息数据的相关规则是基于风险防范的考量,对数据所携带信息采取保护措施,个人信息主体属于数据来源者而非数据资源持有主体。

“数据二十条”下探析数据资源持有权的内涵及框架构建

《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(简称“数据二十条”)提出了以“数据流通激励”为主旨的数据产权结构性分置制度。对数据资源持有权的合理配置影响到数据利益的第一次分配,是实现数据“共同使用、共享收益”的战略性目标的基础。基于传统排他性产权思维下的数据资源持有权分配模式,皆存在加剧数据共同生产者之间利益冲突的可能性。本文提出在数据生产者之间以“1+N”模式配置数据持有权,即“特定数据生产者的在先持有权+N个其他数据生产者的访问权”模式,通过技术治理和透明度治理等工具的支持,探索符合数据经济发展规律的、公平的高效的新型数据产权制度。

企业数据资源的会计确认、计量与披露探析——兼评《企业数据资源相关会计处理暂行规定》

数据资源提升了企业创新能力与竞争实力,对国家经济以及企业高质量发展至关重要。然而,决定企业价值创造的关键性资源的数据资源,因会计确认、计量等条件限制,“游离”在传统财务报告之外,严重制约了数据资源要素市场的发展。鉴于此,文章系统分析了企业数据资源会计确认、计量与披露中存在的难点,并结合财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》探讨其尚待改进之处,从而为企业规范数据资源确认、计量和披露提供有益借鉴,不断提升会计信息可靠性与相关性,助推我国数字经济的高质量发展。

基础教育资源配置大数据分析平台的整体架构与运行保障

教育大数据是反映基础教育资源配置现状、需求和问题的数据集合,也是重塑基础教育资源配置结构、构建良好教育生态的有效工具。教育大数据能够为资源精准配置提供客观依据、助力理性决策、拓展实践路径、提供监测反馈,可从数据资源层、处理层、分析层和可视化层,整体架构基础教育资源配置大数据分析平台,实现多学段基础教育数据精准采集、多模态基础教育数据分类储存、多因素基础教育数据指标计量、多维度基础教育数据结果呈现。基础教育资源配置大数据分析平台顺利运行的保障措施主要包括:政策跟进,赋予数据驱动合法地位;强化治理,保障平台教育数据质量;注重成效,发挥数据分析平台价值;多元联动,助力数据分析平台共建。通过这些措施,努力实现数据驱动基础教育资源优化配置,促进决策科学化、供给精准化、评估动态化。

国家海洋科学数据中心建设与发展实践

科学数据是国家科技创新和经济社会发展的重要基础性战略资源。国家海洋科学数据中心作为科技部和财政部首批认定的20个国家科学数据中心之一,以打造海洋领域的基础支撑与条件保障类国家科技创新基地为发展定位。成立4年来,在科技部和自然资源部的支持及依托单位和共建单位的共同努力下,各项工作取得突破性进展,为持续推动海洋科学数据共享奠定了扎实的基础。本文回顾了国家海洋科学数据中心的发展历程,从运行管理和标准规范、数据资源体系建设、关键技术应用与工具研制、数据共享服务平台建设等方面系统总结了该中心在海洋科学数据共享领域的建设进展与成效,并提出下一步发展建议与前景展望。

智慧养老数据资源治理体系研究:基于活动理论视角

智慧养老产业市场规模不断扩大,产生了一系列有价值的数据资源,但全国智慧养老数据资源共享程度低、不成体系,呈现出不集成、不统一和不均衡的“三不”问题,导致数据资源价值难以充分发挥,阻碍了各养老服务主体的合作和效益提升,也影响了老年人对养老服务的满意度,因而亟须建立和完善智慧养老数据资源治理体系。尤其是对于治理过程中各个要素如何协同、面向具体场景的治理活动如何展开等难题,利用规范分析方法,基于活动理论提出智慧养老领域数据资源治理体系的整体框架,对其中的治理主体、客体、共同体、规则、工具和分工六大要素展开详细分析,并基于康复场景构建老年人康复活动中的数据资源治理流程。提出基于本体模型并包含“元数据—主数据—参考数据”三个层次的数据资源分类体系,发现智慧养老数据资源的治理模式将经历从无中心引导型的分布式治理到单中心集聚型的集中式治理,再到多中心孤岛型的分布集中式治理,最后形成多中心合作型的网络式治理,在不同阶段可相应构建督促机制、注册机制、协商机制、权责机制、激励机制、监管机制等治理机制。

数据资源资产化入表风险探讨

当今世界经济在信息技术与互联网等迅速发展背景环境下,数字经济得到迅猛发展,数据要素在各个领域的重要性得到各界持续关注和研究。数据资产在数字经济活动中作为会计实务发生的新情况、新问题层出不穷,理论与实务界对有关数据资产的确认计量及报告等基本问题尚未形成共识。本文对数据资源资产化入表有关问题参与探讨。首先对数据资源确认为数据资产进行理论分析,接着进一步探讨数据资源资产化入表时会产生的确权上的风险、会计资产虚增风险、数据资产价值计量不确定性风险和数据资产入表的信息质量风险。最后对这些风险如何防范与应对提出对策建议。