主题研讨



内容摘要：数据是数字经济时代的核心生产要素，数据只有流通利用才能产生更高的附加值。现实中还存在“沉睡数据”“数据垄断”等现象，数据权属及数据激励机制是数据流通的关键。数据激励劳动成本论、知识产权保护激励理论、数据新型财产权理论等观点之间存在争议。我国司法实践中多依据《中华人民共和国反不正当竞争法》以保护竞争权之主张，解决数权纠纷力有未逮，凸显确权激励数据流通利用之必要性。《深圳经济特区数据条例》是在我国率先确立数据权益的地方立法。“政府数据权力+企业数据权益+个人数据权利”的“三维配置”结构模式，可以实现保护国家数据安全和维护数据市场秩序、激励企业流通利用数据，为个人带来数据在市场流通利用中产生的红利。
关键词：数字经济；数据流通利用；数据权；激励
中图分类号：DF414　　文献标识码：A　　文章编号：1005-9512（2021）12-0012-14
一、数据确权：数据流通利用的基础
　　不少人将数据比喻为“石油”，然而，虽然数据像“石油”那样有价，但“石油”不像数据那样随手可获，或许将数据比喻成“泥沙”更为贴切，因为初始数据如沙粒那样并无太大价值，需经人们收集、筛选、加工、组合并利用才能产生出不同的价值。易言之，数据“泥沙”需要人们花费功夫“淘出金沙”，因此数据挖掘利用的激励机制不可或缺。况且，数据成为数字经济时代社会的核心生产要素、企业的重要生产资源已是不争的事实，赋予数据主体数据权以激励数据收集流通利用是大势所趋。2017年12月8日，习近平总书记就在中共中央政治局实施国家大数据战略进行第二次集体学习时的会议上指出，“要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度，完善数据产权保护制度”。[1]2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，要求“研究数据性质完善产权性质”。由此可见我国对数据确权激励数据流通利用、推动经济创新发展的重视程度。
　　近年来，理论界对于数据确权激励流通利用的讨论比较热烈。如果不明确数据的权益归属，企业就“没有获取数据的合法渠道，数据流通利用或者再利用就难以实现，也就难以生成用于分析事物的特定发展趋势和规律的数据集，就不能运用智能工具洞察世界，很难形成数据驱动经济的运行方式”。[2]数字经济尚处于起步阶段，还存在数据割裂造成的“数据孤岛”现象，这对数据资源流通利用的关联性以及多元主体协同效应可能产生破坏，且收集、开发、流通、利用数据的数据企业对此所采取的行为合法性以及获得的经济利益等也处于不确定状态，从而成为数字经济发展的掣肘。[3]数据具有多样性、规模性等特点，很容易被一些数据巨头绝对地封闭独占于特定行业，这些巨头或企业为独占数据带来的利益，可能拒绝与中小企业共享数据，从而对数据流通利用产生阻碍。[4]数据企业不愿意共享各自收集开发的数据，是因为数据共享尚未建立正式途经和规范标准，事实上就是数据权没有厘清和没有激励机制。[5]可见，数据权属已经成为新的社会发展矛盾以及数据企业经济纠纷的焦点，亟待相关法律明确予以规范和激励。
　　现实中，数据的收集、开发不是任何机构或企业可以进行的活动，受技术和经营范围的影响，只有部分适格机构或企业可以从事，且数据的种类繁多，不同类型的数据、不同的数据组合产生不同的价值，所以即使已经拥有一定类型或数量数据的机构或企业，也需利用其他机构或企业收集、开发的数据，各机构或企业协作共享数据是现实需要，而明确数据权是激励数据流通交易、协作的前提，也是各机构或企业实现财富最大化的途径。再者，数据权配置对于市场运行中数据挖掘、多元主体间的经济利益分配等可以起到妥善调整及平衡的作用，从制度上保障各利益主体的正当利益，激励各主体积极收集、开发、共享数据，促进数据流通增值，推动数字经济的繁荣和可持续发展。其主要内容包括明确数据各权利主体的所有权、控制权、使用权、处置权、收益权等的归属，明晰数据用户与数据收集、开发的机构或企业之间的权利义务关系，保障各权利主体的经济收益，使政府公共数据、企业数据、个人数据能安全顺畅地流通利用而产生产业效能。[6]因此，数据确权是数据流通利用的基础，可以激励数据主体参与市场活动的积极性，加速数据流通释放数据活力，推动数字经济的发展。
二、数权激励：相关理论的提出及争议
　　数据权激励理论是以“财产权产生理论”“劳动产品有用论”“科斯定理”等为基础发展而来的，于1970年由美国学者威斯汀（Alan Westin）提出。[7]1999年美国学者劳伦斯·雷席格（Lawrence Lessig）在其著作《网络空间中的代码与其他法律》（Code and other Laws in Cyberspace）中对数据权内容做了系统阐述。[8]劳伦斯·雷席格认为，数据具有财产属性，赋予数据财产权可以提高数据的经济驱动力，以扭转传统法律思维下的单纯依据保护隐私或者信息绝对化的过度保护而妨碍、限制数据流通等的僵化局面。[9]通俗地说，基于数据流通利用能够增值的性质，通过赋予数据主体一定的数据权益，激励其收集、开发、利用的积极性，加速数据流通利用的频率，以此激活数据的市场功能。史蒂芬·列维特（Steven Levitt）、史蒂芬·都伯纳（Stephen Dubner）也在其著作中强调，数据流通利用的价值，只有在其数量、场景、维度等达到一定需求时才能充分释放出来，需要机构或企业去收集数据、开发数据、制作数据集向社会开放或提供等，有必要在法律中设置激励机制。[10]日本学者加藤雅信教授曾指出，无论处于何种形态的社会，所有权的归属对于生产要素的作用不只在于明确私人占有使用的正当性，还在于赋予投入资本及劳动等的机构或企业权益以资激励，从而达到既保障投入者利益又提高社会生产力的目的。[11]渡部俊也教授、平井祐理教授也提出，一般来说，即使拥有大量的数据，也不一定能从数据中产生利益，只有具备很多条件，才能使机构或企业的利益和竞争力紧密相连，从而形成产业竞争力，基于这些条件设计数据保护和数据利用的数据权激励法制十分重要。[12]不仅数据的流通利用可以提高生产效率，而且数据本身是社会生产力要素，只有明确数据主体的数据权归属，才能更好地扩展数据的规模经济以及范围经济。
　　我国是数据大国，自数据经济成为经济增长的新引擎以来，国内有关数据权配置激励的讨论持续进行，其中关于劳动成本激励论、知识产权保护激励理论、数据新型财产权理论的讨论较多。
（一）劳动成本激励论
　　该理论主要源于洛克的“劳动使不同事物具有各自的价值，某物因附加了某人（某机构或某企业）的劳动，则某物应该归属于为之付出劳动的某人（某机构、或某企业）”的观点，[13]这种“某物因某人付出劳动而归属于某人”的言简意赅的经典结论，为数据权归属提供了简单明晰的判断标准，也符合人们理想中朴素的公平正义理念，因此成为数据权归属划分的正当性理论基础。然而，洛克的劳动成本论本身存在缺陷，源于该理论的数据权劳动成本激励论同样存在不足。
　　数据权劳动成本激励论正是根据上述理论，以从事数据生产经营的数据企业付出劳动和资本投入为理由，赋予其一定的财产权益，从而对其劳动和投资予以回报和激励。这种赋权依据的是回应劳动的正当性，劳动获取报酬使数据的加工活动以及数据利用增值受到重视，从而激励数据企业的数据经营、数据的资产创造。[14]数据经营者在收集制作数据集的过程中，需要投入一定的人力物力才能做到对数据的收集、存储等，这个过程事实上已经投入成本、付出劳动，应该予以激励，相反则“没有经济动力从事此类活动”。[15]赋予数据企业明确的财产权益，可以激励相关权益人持续创作、开发出更好的数据产品，否则就意味着无论何人都可以自由地将他人的劳动成果据为己有。[16]为保障数据经营者的权益，应赋予付出实质性投入的数据企业有限排他权。[17]数据确权与否，不仅会影响到经营者的数据交易成本和法律风险，而且会影响到市场交易是否能够顺利进行，为增进数字经济的效益，应为数据经营者设置数据权，以明确数据权的归属，鼓励数据交易。[18]实施海量数据汇集、处理、传输及利用行为的是投入技术和资金等的数据企业，即使数据集是由传感器或网络爬虫等机器收集汇编，亦不能否定和掩盖数据企业为之付出的技术投资。[19]
　　然而，现实中却难以简单地将数据权属归属于数据经营者或者数据个人，因为数据主体的复杂性，数据企业收集、开发的毕竟是个人数据，无论归属于哪一方都存在问题。如果归属于个人，必将陷入知情同意规则的限制中，可能会影响数据的流通利用，从而丧失数据市场要素价值，个人也失去便利。如果归属于数据经营者，个人无权控制可能会导致个人数据被滥用，引起市场混乱，扰乱数据流通秩序。[20]并且，收集集合后的数据后续利用方式多种多样，如果将数据权明确赋予某一方，是否会阻碍后续数据利用者的选择，有可能出现新的无效率现象，增加后续利用数据产品或者服务进入市场的壁垒。[21]对于小数据或者单个数据，多数情况下，现有的商业秘密保护以及著作权保护已经可以为数据的收集、开发者提供一定的激励，如果再增加其他权益，反而会妨碍数据的流动，因此劳动或者资本的投入本身，并不能当然成为数据企业额外获取数据权的理由，也不能因其付出过劳动或者投资而论证出其获得数据产权的正当性。在知识产权法学领域，劳动成本激励论的说服力非常有限，因为数据经营者的数据产品可以依据现成法律获得著作权或专利权的保护，不需要再行配置其他权利。[22]
　　从传统劳动价值理论的观点来看，数据权劳动成本激励理论秉持的是以劳动报酬、投资回报激励数据流通利用的法律思维，因朴素明晰的赋权原理而被广泛接受。尽管还存在缺陷，但不难看到该理论已经应用于指导我国数据权益配置立法以及数据权属纠纷的司法裁判等。
（二）知识产权保护激励理论
　　赞成知识产权保护激励理论的学者认为，数据属于无形物，无形财产的本质特征是权利客体的非物质性，数据符合无形财产要件，可按知识产权予以激励。也就是说，蕴含数据价值的信息是无形性的，数据财产具有非物质性特征，存储数据的磁盘只是其载体，因而数据财产应归入无形财产的范畴。[23]进入21世纪以来，知识产权的规范范围不断扩张，著作权的客体从传统的纸质印刷品扩大到现代的无形电子产品，专利权也从传统的发明扩大到现在的外观设计以及实用新型，商标权则从保护文字扩大到保护声音、形状、气味等。随着科学技术的发展，新的知识产权保护类型仍在不断出现，商业秘密、数据产品等都已成为新的知识产权保护对象。[24]即使是衍生数据，也具有创造性，属于人类知识形态领域的劳动产品，可归为智力成果，应受到知识产权保护。[25]研究者在讨论数据权利时，往往忽略了现存的知识产权保护框架，特别是著作权、专利权等制度已为各类数据产品提供足够的保护。[26]
　　然而，反对意见认为，知识产权保护激励理论所说的数据的无形性与知识产权客体的无形性虽形同但质异，数据的主体多元、数据还可以复制等，与知识产权客体要求的专属性以及垄断性相悖。在将数据作为作品判断其独创性的标准尚未明了之时，很难以知识产权对其进行保护，尤其是只对一些数据进行简单汇总或加工的数据集合的独创性会受到质疑。以著作权激励排除数据权，在“小数据”时期可以起到激励的作用，但在超智能时代已经无法激励数据的发展。[27]在讨论数据的知识产权保护时，部分学者遵循的是传统著作权法思维以及表达二分的思想，强调数据应该停留在社会公共领域，认为无论数据规模大小，在本质上不能针对数据赋予数据权，数据权的相关保护机制与著作权法或者专利法的逻辑明显存在一定的矛盾，如果再赋权可能出现重复保护，在运作上可能会出现问题。[28]对于现实中的大多数数据而言，数据制作者收集的数据，多数来自公共领域，任何人都可以从公开的渠道获得，如果将这种被公众所知的数据汇编所形成的数据集认定为具有独创性，显然是荒谬的。[29]随着数据利用量的逐渐增多，数据大规模收集耗费的劳动和成本也随之迅速增加，这种情况下，仅靠知识产权保护已无法规制公共领域的数据复制和交易行为，数据企业很有可能会因此无法获得足够的投资回报而造成市场失灵。[30]并且，知识产权保护激励理论也没有脱离劳动成本激励论的范畴。
　　尽管数据的知识产权保护激励理论也存在争议，但正如上述肯定说所陈述的理由那样数据具有知识产权保护的属性，为鼓励数据经营者创新，知识产权保护激励理论对于经营者开发新数据的著作权、专利权保护等仍然具有重要的现实指导意义，因此在现实中该理论运用得也比较多。到目前为止，在我国司法机关受理、审结的数据纠纷案件中，因为有《中华人民共和国著作权法》和《中华人民共和国专利法》作为保护创新企业等市场主体的数据著作权、专利权的最为有力的法律依据，该理论用于指导司法审判的情况也不少。加强数据创新成果的知识产权保护也是我国激发企业等市场主体的创新活力、推动数字经济发展格局的重要内容，因此，知识产权保护激励理论在我国未来的数据立法活动中应该还会继续发挥指导作用。
（三）数据新型财产权理论
　　随着数字经济时代的到来，数据成为新型财产，传统财产权制度已经难以规范新经济环境下数据主体权益关系，数据新型财产权理论应社会发展之需而形成，指导着数据权制度的构建。所谓数据新型财产权，是指数据的初始取得者、拥有者、管控者以及数据的开发者、利用者等，对其所持有的数据再处理、再加工而生成的新数据集享有管控、分成、交易等收益的结构性权利。[31]从法律的视角来看，数据的法律属性需要对传统产权制度进行与时俱进的变革，构建区别于传统的新型激励机制，规范数据流通利用新秩序是法律的使命。[32]数据新型财产权可以起到规制分配正义的功能，财产权属于绝对权，与相对权比较，其不仅能够更好地显示分配正义之原理，而且能够协调数据安全与数据自由流通利用的关系，发挥促进数据资源释放价值的法律功能。[33]数据新型财产权制度，需要与数字经济的本质结构、数字经济利益主体间的双向动态特点以及数据收集、开发者的重心驱动作用等紧密结合，设计一种更为合理的权利配置机制。[34]在数据成为社会发展和经济繁荣的核心战略资源的时代，数据企业是推动数字经济发展最为重要的因素，赋予数据企业数据新型财产权，激励其收集、流通、利用数据等，可以优化市场资源配置、发挥数据优势，为社会创造财富。
　　同样地，反对意见认为，数据新型财产权理论没有脱离传统物权的保护模式，赋予数据收集、开发者对数据持有强排他性、支配性的财产绝对权，可能会导致权利泛化，也与个人数据财产权、个人数据人格权等相冲突，反而造成社会秩序的混乱。[35]如果市场本身已经提供有效的可替代性的数据激励机制，例如自然领先时间，类似于著作权、专利权等足以保证数据收集开发的领先者在合理的时间内获得相应的投资回报，那么再赋予额外的新型财产权就不一定是合理的选择。[36]数据新型财产权理论虽然注意到了数据作为新的权利客体的不同，但尚未摆脱既有的分析框架，还是建立在劳动成本赋权的简单理论之上，没有深入探讨数据权利的产生机制，导致对数据权利的主体以及客体都难以判定，并且无法回应现实中数据治理的问题等。[37]
　　虽然因数据的特性及众多主体的复杂性等问题，数据新型财产权理论也不完美，但赋予数据主体新型财产权，其目的在于减少数据企业的法律风险，激励其开展数据经营活动，以此实现数据的资产化以及创造数据财富。数据新型财产权制度的建立，具有公平配置以及兼顾市场之要义，数据新型财产权本身包含市场化之理念，不仅能够奠定数字经济市场化权利的基石，而且是国家调控或者监管数字经济构建市场化框架的前提。因此，在新近的立法和司法实践中也会经常看到此种理论的运用。
三、数权之困：我国数据权立法及司法裁判
（一）我国有关数据权的新近立法
　　收集、开发、利用、提供数据的经营者拥有什么具体的数据权益，到现在为此我国法律还没有做出明确的规定。2020年5月颁布的《中华人民共和国民法典》（以下简称：《民法典》）虽然为个人信息人格权保护创建了三维立体保护模式，[38]但是对于数据财产权的归属，仅其第127条做出“依照其他法律”的原则性规定，因此，有关数据权的配置问题，有待后续立法加以规定。2021年6月通过的《中华人民共和国数据安全法》（以下简称：《数据安全法》）对数据权益、数据流通利用等也做了一些规定，例如其第7条规定“国家保护个人、组织与数据有关的权益，鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展”，但对数据权的法律定位仍然没有明确。2021年8月公布的《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称：《个人信息保护法》）对个人权利有较为具体的规定，例如，其第1条中使用了“个人信息权益”，第四章以专章形式详细规定了个人信息权利，即知情同意权、可携带权、最终决定权等；对经营者和相关职责部门，其主要在第五章、第六章规定了相应的义务职责，因此，《个人信息保护法》被《华尔街日报》称为“全球最严格的数据保护法案之一”；[39]虽然组织、机关或者经营者的义务职责具有双重性，即义务职责也是权利或权力，但该法对个人信息的所有权、收益权等有争议的数据权归属仍然采取谨慎态度。
　　近年来，各省市加快了数据保护与利用的相关立法，例如出台了《贵州省大数据发展应用促进条例》（2016年）、《浙江省公共数据和电子政务管理办法》（2017年）、《天津市促进大数据发展应用条例》（2018年）、《上海市公共数据开放暂行办法》（2019年）等，但它们大多没有明确规定数据产权的归属。虽然2020年《深圳经济特区数据条例（一审稿）》提出数据权概念，拟解决数据市场中数据要素的产权配置、公共数据的管理权责问题，但该条例未正式公布就引来了学界及产业界的热烈讨论，至2021年6月底正式公布时，正式公布的文本与一审稿相比显得趋于保守。尽管如此，《深圳经济特区数据条例》仍是我国目前对数据权规定得较为具体的地方数据立法。
（二）数据权理论的司法实践运用
　　无明确数据权法律规定的现实，给司法工作人员提供了机会，来弥补我国相关领域立法滞后的不足与乏力，为未来立法积累丰富的实践素材。众多的司法案件如“Robots协议案”“大众点评诉爱帮网案”“新浪微博诉脉脉案”“酷米客诉车来了案”“淘宝诉美景案”“微信群控案”的审理，[40]都对上述三种数据权理论以及后述的数据权竞争法保护理论进行了实践上的运用乃至内容上的丰富。在“微信群控案”的审理中，司法人员提出微信软件著作权、微信数据权、个人数据携带权、微信产品数据资源竞争权、微信用户数据专有权、微信平台用户数据专有使用权、微信用户个人信息权、数据有限使用权、数据使用许可权、求偿权等多种数据权称谓，并进行详细辨析和归属判定，这是对数据新型财产权理论等的肯定和丰富。[41]在“新浪诉脉脉案”的审理中，司法人员以劳动成本激励论肯定数据财产权应归属于数据企业新浪微博，对劳动成本激励论做了实践论证。在“大众点评诉爱帮网案”的审理中，司法人员认定商家对商户摘要享有著作权，这是对数据知识产权保护激励理论的运用及发展。“淘宝诉美景案”的审理中，司法人员表述的竞争性财产权，是笔者将于本文中论及的数据权竞争法保护理论的实践，也是向承认数据主体具有新型财产权的迈进。[42]在这些数据权纠纷案件的审理实践中，司法人员不仅厘清了数据权益之间的不同权利边界，而且丰富了数据权理论的内容，为今后数据立法提供了实践基础。然而，这些案件最终的审理依据却大多是《中华人民共和国反不正当竞争法》（以下简称：《反不正当竞争法》）第2条，这也进一步提示了数据确权立法的紧迫性和必要性。
（三）数据权的竞争法保护
　　关于用竞争法保护数据主体权益的问题，在目前还没有明确的关于数据权的法律规定情况下，司法实务中选择《反不正当竞争法》的原则性条款作为判决依据，应系不得已而为之。在“Robots协议案”的审理中，司法机关认为未遵守搜索引擎业内公认的Robots协议，属于违反《反不正当竞争法》规定的商业道德。在“淘宝诉美景案”的审理中，司法机关认定涉案的数据产品属于《反不正当竞争法》意义上的财产权益。在“新浪诉脉脉案”的审理中，司法机关认为互联网行业适用《反不正当竞争法》第2条的六大标准，一审法院肯定新浪微博享有数据的合法权益，二审法院以劳动成本激励论再次肯定数据财产权应归属于数据企业新浪微博。从“微信群控案”违反商业竞争权受《反不正当竞争法》第2条规制等判决依据的情况看，原则性条款发挥了数据确权法律缺失状态下的调控功能，为实务界通过“诚实信用”“遵守法律”“商业道德”审理数据权益纠纷案件提供了权威根据，以此保障了数据收集、开发阶段既有权益人的正当利益，尤其是对某些数据权属的肯定，不仅解决了纠纷双方的争议、规范了市场秩序，而且对于激励数据控制者及数据产品开发、生产者等市场主体的热情，使其推广或创造出更多更新的数据产品为人们所用，推动数据经济的健康发展，起到了重要的作用。
　　然而，原则性条款的内容过于宽泛，因为数据案件的依赖性而扩大解释六大标准范围，可能会造成难以回应数据支配权的真正诉求。在“百度诉360插标案”中，司法机关认为即使双方的经营模式不同，也应认定为竞争关系，由此扩大了竞争法上竞争主体的范围。在“大众点评诉百度案”中，司法机关认为只有在大量爬取他人数据的情况下才构成竞争法上的不正当竞争，少量爬取不构成侵权，这个“量”很难把握。在“百度诉爱帮案”中，司法机关强调使用他人数据需控制在一定的合理范围，但并未说明阻止他人利用是否会造成不正当竞争，禁止造成市场替代是否会阻碍创新发展。多起案件的判决书中，司法机关认定原告或被告“扰乱市场的竞争秩序、损害他人合法权益”为不正当竞争行为，缺乏指引司法裁判的刚性规则。[43]依据《反不正当竞争法