基于CiteSpace的数据产权制度研究演进路径分析.pdf
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1、Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学运筹与模糊学,2023,13(4),4061-4068 Published Online August 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/orf https:/doi.org/10.12677/orf.2023.134406 文章引用文章引用:钦小明.基于 CiteSpace 的数据产权制度研究演进路径分析J.运筹与模糊学,2023,13(4):4061-4068.DOI:10.12677/orf.2023.134406 基于基于CiteSpace的数据产权制
2、度研究演进的数据产权制度研究演进 路径分析路径分析 钦小明钦小明 贵州大学法学院,贵州 贵阳 收稿日期:2023年7月11日;录用日期:2023年8月14日;发布日期:2023年8月22日 摘摘 要要 数据产权结构性分置是数据作为新型生产要素参与市场化配置的必然选择,数据产权制度是推进数据分数据产权结构性分置是数据作为新型生产要素参与市场化配置的必然选择,数据产权制度是推进数据分类分级确权授权使用、促进数据要素价值释放的前提条件。中共中央国务院关于构建数据基础制度更类分级确权授权使用、促进数据要素价值释放的前提条件。中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见明确了数据基础制度
3、建设的四大重点,包括数据产权、流通交易、收益分好发挥数据要素作用的意见明确了数据基础制度建设的四大重点,包括数据产权、流通交易、收益分配和安全治理,其中数据产权制度是系统性构建数据基础制度的根基。利用配和安全治理,其中数据产权制度是系统性构建数据基础制度的根基。利用CiteSpace软件对数据产权制软件对数据产权制度相关研究进行关键词共现分析、关键词聚类分析,总结在数字经济发展大环境下,数据产权的研究热度相关研究进行关键词共现分析、关键词聚类分析,总结在数字经济发展大环境下,数据产权的研究热点、演进路径与发展趋势,为数据产权制度理论研究提供参点、演进路径与发展趋势,为数据产权制度理论研究提供参
4、考。考。关键词关键词 数据产权,数据要素,数据产权,数据要素,CiteSpace,可视化分析,可视化分析 Analysis of the Evolutionary Path of Data Property Rights System Research Based on CiteSpace Xiaoming Qin Law School of Guizhou University,Guiyang Guizhou Received:Jul.11th,2023;accepted:Aug.14th,2023;published:Aug.22nd,2023 Abstract Structural se
5、paration of data property rights is an inevitable choice for data as a new type of pro-duction factor to participate in market-oriented allocation,and the data property rights system is a 钦小明 DOI:10.12677/orf.2023.134406 4062 运筹与模糊学 prerequisite for promoting data classification and grading,authoriz
6、ing the use of data and pro-moting the release of data element value.The Opinions of the Central Committee of the Communist Party of China(CPC)and the State Council on Building a Data Infrastructure System to Better Play the Role of Data Elements specifies the four major focuses of data infrastructu
7、re system construc-tion,including data property rights,circulation and transaction,revenue distribution and security governance,among which data property rights system is the foundation of systematically building a data infrastructure system.CiteSpace software is used to conduct keyword co-occurrenc
8、e analysis and keyword clustering analysis on the research related to data property rights system,summarize the research hotspots,evolutionary paths and development trends of data property rights in the environment of digital economy development,and provide reference for theoretical research on data
9、 property rights system.Keywords Data Property Rights,Data Elements,CiteSpace,Visualization Analysis Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 挖掘数据要
10、素潜在价值,以创新驱动全要素生产率提高,是推动实现中国式现代化的重要路径之一。“数据二十条”提出“探索数据产权结构性分置制度”,要求“根据数据来源和数据生成特征,分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利”,当前,我国数据要素“1+N”政策体系初步确立,数据要素产权制度或为后续政策重心之一;我国数据要素市场发展呈现“供给旺盛,流通不足,价值有待挖掘”的总体特征。数据产权制度对数据交易活跃和规模扩张至关重要。数据参与生产、交换、消费、分配,所有权是绕不开的问题。这主要是因为数据尤其是有价值的大数据,其产生过程往往伴随着多个主体,导致确定数据产权的问题较为复杂。国外对数据产权的研究发
11、展较早,我国对于数据产权制度的构建虽起步较晚,但是近年来也广受关注,越来越多的学者在研究数据产权制度的构建路径。为了更好的明确未来数据产权相关研究重点,本文对最近 10 年的数据产权研究进行系统性的综述分析,同时总结归纳出研究的热点、演进趋势及与规划领域密切相关的主要研究内容、研究方法,并对未来宜加强研究的方面进行展望,以期为数据产权制度研究的开展提供一定参考1。2.数据来源与研究工具数据来源与研究工具 2.1.数据来源数据来源 本文研究的文献选取中国知网(CNKI)期刊数据库中的北大核心期刊与 CSSCI 为数据来源,以“数据产权”“数据产权制度”“数字要素”“数据财产权”“数据赋权”“数据
12、产权结构”为检索词进行检索,通过统计发现,进 10 年数据产权领域的发文量增幅较大,因此本文将检索结果锁定在最近 10 年的期刊论文,排除会议、报纸、图书等非期刊文献资源,得到相关结果 414 条(检索时间为 2023 年 7 月 6日),以 Refworks 形式导出,并运用 CiteSpace 进行可视化分析。2.2.研究工具研究工具 以 CiteSpace(6.2R4 版)作为分析工具,该软件能够通过科学知识图谱来探寻学科知识领域的发展历Open AccessOpen Access钦小明 DOI:10.12677/orf.2023.134406 4063 运筹与模糊学 程及研究热点、前沿
13、和趋势2,对获取的载文数据进行分析,以可视化图谱的形式展示从 2013 年至今“数据产权”研究的前沿热点、关键节点、演进路径及发展趋势。3.文献特征分析文献特征分析 3.1.发文数量特征分析发文数量特征分析 为更加清晰明确地了解近年来“数据产权”相关领域文献发布情况,本文通过对该领域进 10 年的发文统计,得出发文数量随时间变化趋势(图 1),该图以年份为横坐标,发文量为纵坐标,通过分析我们可以更清晰的分析学者对数据产权制度领域的研究变化情况。根据分析数据,可以看出近十年来相关文献发布数量总体上是呈上升趋势,具体来说,2013 年到 2020 年发文量在一定水平上保持持平,在 2021 年,数
14、据产权相关发文量有一个大幅度的增长,相比于 2020 年增长了 72%,这表明在 2021 年数据产权得到国内更多学者的关注。2022 年数据产权的发文量达到了进 10 年来最高水平。这是由于这一年内,国家出台多个文件都广泛聚焦于完善国内数据产权制度,发掘数据价值。Figure 1.Data equity journal publications 图图 1.数据产权期刊发文量 3.2.作者合作网络分析作者合作网络分析 在 CiteSpace 中将节点设置为合作作者,时间跨度选择 20132023 年,时间切片选择 1 年,对进 10年来发文的作者进行可视化分析,得到有关“数据产权”相关研究的作
15、者共现图(图 2),通过该图,我们可以看到,共生成 289 个节点,133 条连线,网络密度为 0.032,节点越大说明该作者发文量越多,节点的连线代表作者的合作关系3。网络密度的志越大则代表该领域内的作者合作较密切。但是通过图 2,我们可以看到,数据产权领域内的作者整体上呈分散态势,不同研究者之间合作关系并不紧密。一定程度上也说明,当前在数据产权研究还属于新兴研究领域,各位学者对此方面的研究成果尚且还未成熟,核心作者群还未形成4。根据所收集到的文献发表时间线来看,在 20202023 年,发文数量大幅增长,许多学者在这几年都开始关注数据产权制度。可以看到,发文量最多的是李强,且许多作者在该领
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