数据产权界定的困境与纾解

李淮男

数据产权界定规则是数据产业的基础性规范。数据产权界定清晰之后，数据才能有序交易，并在探索建立数据交易规范和纠纷救济规则的过程中，落实数据安全保障和数据价值开发，推动数据产权制度的整体性建设与完善。目前为止，数据产权界定在理论基础、法律规范和利益平衡方面仍存在困境和冲突。

一、数据产权界定的困境

（一）数据产权界定的理论基础困境

数据产权界定规则需要清晰的理论依据，然而目前数据产权的相关理论仍在争议之中。数据作为新型生产要素，数据资源的要素化配置和自由流转对经济增长具有倍增效应。学者们开始从不同角度探求数据产权的支持或反对依据。数据产权的否定论者主要从数据的公共物品属性[2]参见吴伟光：《大数据技术下个人数据信息私权保护论批判》，《政治与法律》2016年第7期，第129页。、数据的非特定性和非客体论的角度，反对数据产权化。否定论者认为，数据是公共资源，数据分享可以倍增数据价值，不应当设置过多的使用障碍。同时，数据不具有特定性，无法作为权利客体保护，数据产权化存在要件障碍。数据产权的肯定论者主要从数据产权的界定意义、数据产权的性质、归属、权能、保护等层面展开讨论。持肯定观点的学者认为，数据产权化的意义在于数据交易[3]参见王玉林、高富平：《大数据的财产属性研究》，《图书与情报》2016年第1期，第31页。和个人保护[4]参见吴晓灵：《大数据应用：不能以牺牲个人数据财产权为代价》，《中国人大》2016年第14期，第27页。的内在需求，以及生产资料与产业发展[5]参见冉从敬、肖兰、黄海瑛：《数据权利博弈研究：背景、进展与趋势》，《图书馆建设》2016年第12期，第32页。的内在驱动。数据产权化之后，数据主体的安全得到保障，数据主体就拥有了数据交易的行为激励，数据产权界定就完成了数据产业创新发展的基础性作用。同时，一些无法纳入法定权利客体或法益对象的数据需要法律保护时，也有必要引入数据产权解决这一问题。[6]参见文禹衡：《数据产权的私法构造》，中国社会科学出版社2020年版，第33页。在数据产权的性质上，有公权和私权两条研究路径，从私权角度，不少学者将数据有关的权利纳入传统权利框架中考虑，也曾提出新型权利或权利束的分析框架。[7]闫境华、石先梅提出“私人数据所有权”和“企业数据用益权”的“二元权利结构”，参见闫境华、石先梅：《数据生产要素化与数据确权的政治经济学分析》，《内蒙古社会科学》2021年第5期，第118页。龙卫球提出“数据新型财产权”，参见龙卫球：《数据新型财产权构建及其体系研究》，《政法论坛》2017年第4期，第74页。李爱君提出数据权是兼具债权和物权的新型权利，参见李爱君：《数据权利属性与法律特征》，《东方法学》2018第3期，第67页。肖建华、柴芳墨将基于数据产权的权利归纳为“信息权”，参见肖建华、柴芳墨：《论数据权利与交易规制》，《中国高校社会科学》2019年第1期，第85页。在产权归属层面，不同研究的学科背景不同，划分标准也不同，有具象也有抽象。从交易实践的交易来讲，数据产权可能的归属主体有用户本人、数据收集者、数据加工处理者、数据交易的双方等；从主体类型的角度来讲，数据产权的所有者包括自然人、企业、社会组织、政府和国家。在不同的分析路径下，产生了以数据是否需要产权化为起点的有关数据产权界定的一系列争论。

（二）数据产权界定的法律规范困境

数据产权纠纷集中于个人与企业、企业与企业之间，司法裁判的依据横跨多个法律部门，不同案件适用的规范有所不同，造成数据产权的界定效果难以统一。不同的纠纷情境下，通常仅能依据某种法律规定进行裁定，则忽略了其他保护路径可能带来的界定效果。

首先，数据产权界定的民事法律困境。与数据产权界定相关的民事法律规范包括民法典物权编、合同编，以及几部单行法规范。有关数据产权的单行法包括《个人信息保护法》《网络安全法》《数据安全法》等。由于单行法的制定思路各不相同，单行法之间的衔接不够充分，民法典与单行法之间不足以形成有关数据产权界定完整的规范体系，在数据产权界定的法律适用上会出现拥堵或稀疏的局面。根据民法典物权编的规定，数据需依附于载体上，且数据所有人就是载体所有人时，才可以为数据产权提供间接保护。若他人在不破坏载体形态与功能的前提下删除或修改数据，或在云计算或云存储等数据与载体完全分离的场合，民法典物权编则丧失了对数据产权的保护。

数据产权纠纷案件如果依据的是主体之间的协议，则可以采用民法典合同编的保护路径。但合同法保护路径的最大问题在于合同相对性无法为第三人侵犯数据产权提供充足的救济。同时我国，适用纯粹经济损失尚存争议。一是在于数据损失是否在纯粹经济损失的射程范围内存在争议。纯粹经济损失在我国法上没有规定，在比较法上也不完全是一个法定概念，[8]世界范围来看，规定“纯粹经济损失”的法律并不多，仅包括《瑞典侵权责任法》《芬兰侵权责任法》《德国民法典》等。不同学者对于纯粹经济损失的定义略有差异。例如，葛云松教授提出“非因绝对权受侵害而发生的财产上的损害（不利益）”称为纯粹经济损失[9]葛云松：《纯粹经济损失的赔偿与一般侵权行为条款》，《中外法学》2009年第5期，第692页。，冯·巴尔将纯粹经济损失的定义总结为两种，一种是 “不依赖于物的损害或者身体及健康损害而发生的损失”；另一种是“非作为权利或受到保护的利益侵害结果存在的损失”。[10][德]克雷斯蒂安·冯·巴尔：《欧洲比较侵权行为法》（下卷），焦美华译，张新宝校，法律出版社2001年版，第33页。从《民法典》的表述上来看，第127条将“数据”与“网络虚拟财产”并列，置于第126条民事主体享有的“其他民事权利和利益”之后，似乎正在将数据作为一种权益予以保护，但是《民法典》并未给出明确的定位，实践中存在着“数据权利”“数据权益”“数据产权”多种表述。在此情形下，数据损失能否属于纯粹经济损失尚不明确。二是在于纯粹经济损失的适用情形较为苛刻。我国实务中通常将故意作为纯粹经济损失赔偿的构成要件，上海市高级人民法院在《侵权纠纷办案要件指南》说明中提到：“对于财产利益的损失……原则上仅在行为人故意之场合予以保护。”[11]《上海市高级人民法院民一庭关于下发〈侵权纠纷办案要件指南〉的通知》（沪高法民一[2005]1号）第5条说明。根据我国实务界通常的做法，采用纯粹经济损失解决数据产权纠纷将给数据主体带来沉重的举证负担，不利于数据产权保护。

其次，数据产权界定的竞争法困境。竞争法是以行为作为主要规制对象、鼓励和保护公平竞争的法律，因此《反不正当竞争法》对于数据产权的界定也以行为为出发点。处理数据产权纠纷的竞争法规范主要包括《反不正当竞争法》一般条款、互联网专条和商业秘密条款。从司法实践中来看，援引一般条款进行裁判难点在于规则的不确定性，原则性的规定无法对司法裁判形成刚性指引。何为“商业道德”，何为“扰乱市场竞争制度”，需要法官发挥自由裁量进行判断，否则可能会造成类案裁判尺度不一的困境。在互联网专条的使用中，第一款的裁判意义也是不大的，法院通常会优先适用第二款作为裁判依据。因为第一款既无构成要件，亦无法律效果，仅具有指导性作用，对案件裁决的意义不大。商业秘密条款的认定具有不确定性，有可能造成界定范围的模糊，变相支持企业对数据的刻意隐藏，并进一步造成数据垄断，造成对公共利益的侵害。

最后，数据产权界定的知识产权法困境。我国尚未建立数据库保护制度，数据产权界定的知识产权法路径有著作权法和专利权法两种，也有学者将商业秘密纳入知识产权保护路径进行分析。利用知识产权法进行产权界定的缺陷在于：一是数据不符合知识产权的客体特征，不具有独创性、期限性和法定性，也不一定是智力劳动成果。[12]参见前引[7]，李爱君文，第71页。二是知识产权与数据产权的保护目的不同。数据的产生本身就是人机交互的结果，不需要额外的“激励”。三是数据所涉及的算法模式接近于智力活动规则，达不到著作权需要的独创性以及专利需要的新颖性，适用知识产权法存在障碍。

（三）数据产权界定的利益平衡困境

数据产权界定过程中，存在着人格利益保护与数据价值开发的冲突。数据是重要的生产要素，数据产权的界定应当遵循数据资源对经济效率的追求，寻求数据的最大化流通利用和数据价值的最大化开发。与此同时，数据上还附着有个人隐私和企业隐私，承载着个人人格利益和企业人格利益，因此数据产权的界定需要在数据价值开发和人格利益保护中寻求平衡，这也是数据产权界定的难点和困境之所在。一方面，数据产权涉及多方利益主体，由于数据总价值的有限性，各主体之间既想在数据问题上互惠互利、合作共赢，又不可避免地存在着利益冲突，互相抢夺数据归属与数据资源。例如，用户希望个人隐私和数据安全得到充分保护，必要时可以牺牲数据资源流通与价值开发；企业则希望最大化开放共享数据资源，他们掌握的用户数据越丰富详细，用户画像就越精准，市场导向性就越强，数据的商业价值就越高；而国家基于数据主权与国家安全的考虑，希望对数据实施一定的管理。由于每个数据主体都会基于个人利益的最大化作出决策，当每个数据主体都拥有排他性数据产权而任何人都不具有优先使用权时，会带来“反公地悲剧”问题，出现数据资源利用不足的情况。因此，数据产权的初始界定如何达致利益平衡的局面，成为数据产权界定上的一大困境。另一方面，数据产权界定本身追求规则稳定性与利益可期待性，[13]参见秦天雄：《对场景化界定数据产权的思考》，载施伟东主编：《上海法学研究》集刊（2021年第6卷， 总第54卷），第232页。而数据交易活动为数据产权配置注入动态因素与变化性，数据产权的后续配置具有或然性和无法预测性。经数据交易活动而改变的产权配置可能会打破已经设置好的利益格局，市场失灵会引发数据相关利益的无序性，而市场瞬息万变的情况下，数据产权的再次界定又将具有滞后性。因此，平衡的利益格局难以持续、新的利益平衡难以形成，成为数据产权界定的又一困境。

二、数据产权界定困境的成因剖析

（一）自然因素之数据要素特征复杂

目前，数据已然成为新型生产要素，独立进入生产过程，成为经济倍增的引擎。与此同时，围绕数据发生的争议层出不穷，不论是从经济发展还是社会安全的角度，数据产权界定都势在必行。然而，如上文所述，数据产权的界定却存在诸多困难，其中的第一大原因就是数据特征的复杂性。

首先，数据具有伴生性。数据是对客观事物或人类活动的记录，其产生依赖于自然和社会环境的特定主体。例如降雨量是伴生于自然环境的数据，而行程图是伴生于社会主体的数据。伴随社会主体而生成数据的情形还有很多，例如电子文件是经数字化而形成的数据，脱敏数据是经数据处理而形成的数据。根据伴生主体的不同，数据可以分为自然数据、个人数据、企业数据、社会组织数据、政府数据和国家数据。当数据伴生于多个主体时，数据产权的界定则会出现分歧，伴生于同样一种或几种主体的数据，根据伴生程度的不同，产权界定结果也会有所差别。

其次，数据具有非竞争性。“非竞争性”源于萨缪尔森对于“公共物品”的首次定义，表现为一个社会成员的消费不影响其他人对该物品的消费。[14]参见苏京春、许静：《论经济增长中的非竞争性要素》，《财政科学》2019年第3期，第12页。不同的主体可以同时占有数据，不仅不会相互影响，数据的分享还可能带来数据价值的成倍增长，也即数据具有极低的边际复制成本和极高的边际复制收益。正因如此，数据不同于传统的生产要素，不宜赋予排他性的产权，且信息技术的大规模商用之下，实际上也做不到赋予某个主体排他性的数据产权。

最后，数据具有公共性。私有产权的界定是为了防止人们过度利用公共资源而形成公地悲剧，而资源使用的障碍过多又会带来资源利用的不足，造成反公地悲剧，数据的公共性特征决定了数据的价值实现以数据分享为常态，以法律控制为例外。[15]参见梅夏英：《企业数据权益原论：从财产到控制》，《中外法学》2021年第5期，第1200页。因此数据产权的界定需要审慎，过于宽松的产权界定固然起不到对数据资源定分止争的效果，但过于紧缩的数据产权界定规则既是对数据公共性的忽视，也是对社会资源的浪费。

（二）理论因素之数据产权的权利性质不明

数据产权界定困难的另一原因是数据产权的权利性质尚有争议。关于数据产权的性质，有“知识产权说”“特殊权利说”“数据所有权说”“权利束说”“权利组合说”等。有学者认为，虽然知识产权的调整对象有限，但仍可以将数据产权纳入并完善知识产权体系。[16]参见黄立芳：《大数据时代呼唤数据产权》，《法制博览(中旬刊)》2014年第12期，第51页。有学者认为，既然数据产权很难用现有权利概括，就按照1996年欧共体“数据库保护指令”，将数据产权认定为一种特殊权利。[17]内容见杨延超关于“数据产权若干法律问题”研讨会的综述。为解决现有法律权利保护的不全面性，有些学者提出数据所有权，[18]See Marc Amstutz, Dateneigentum. Funktion und Form, 218 Archiv für die civilistische Praxis 438, 439-551（2018）.权利内容包括初始所有权和排他支配权。[19]参见卢扬逊：《数据财产权益的私法保护》，《甘肃社会科学》2020年第6期，第134页。还有学者认为数据产权是个权利束，包括占有权、使用权、收益权和处置权等，数据产权与法定权利的关系是由一般到特殊的关系。[20]参见朱宝丽：《数据产权界定:多维视角与体系建构》，《法学论坛》2019年第5期，第85页。也有不少学者认为数据产权是由归属权、占有权、支配权、使用权等构成的权利集合[21]参见苏绍智：《试论生产资料的所有权、占有权、支配权和使用权——对社会主义生产资料所有制的具体分析》，《学术月刊》1962年第6期，第7页；魏鲁彬、黄少安、孙圣民：《数据资源的产权分析框架》，《制度经济学研究》2018年第2期，第12页。或一组权利[22]参见费方域、闫自信、陈永伟等：《数字经济时代数据性质、产权和竞争》，《财经问题研究》2018年第2期，第7页。。提出建立数据产权的多数学者都认为，现有权利对于保护数据产权已经不够全面，应将数据产权界定为新型权利或权利集合，但由于产权概念进入到经济学和法学领域的时间不同，以及我国引入产权时的概念混乱，[23]参见张澎、夫·明策尔：《产权的追求——从法学、经济学和哲学的角度考察产权之秘》，载郑永流主编：《法哲学与法社会学论丛》，中国政法大学出版社1998年版，第222页。数据产权性质尚没有定论，数据产权界定的基础性问题有待解决。

（三）现实因素之数据产权界定标准难以固化

实践中的数据行为包括数据收集、存储、分析、处理、加工、应用等，涉及主体包括个人、企业、社会组织、政府、国家，每个环节的大数据处理技术又各不相同，因此数据产权的界定方法需要因势而变，无法做到规则统一。有学者认为，通过“网络爬虫”收集到的是原始数据，其中敏感个人数据偏多，与人格利益关系密切，应以“关联规则”赋予个人数据产权；对原始数据分析处理而得的是衍生数据，应以“捕获规则”赋予企业数据产权。[24]参见许可：《数据权属：经济学与法学的双重视角》，《电子知识产权》2018年第11期，第27页。也有不少学者提出“场景化”[25]前引[13]，秦天雄文，第234页。或“情景依存式”[26]唐要家：《数据产权的经济分析》，《社会科学辑刊》2021年第1期，第102页。的数据产权界定模式。还有学者从法经济学的角度出发，提出在不同的数据处理环节中将数据产权赋予该环节中效率最高的一方。[27]参见周林彬、马恩斯：《大数据确权的法律经济学分析》，《东北师大学报（哲学社会科学版）》2018年第2期，第35页。有学者提出数据产权界定的生成或伴随原则，个人对围绕自身生成的数据拥有占有、使用、处分、收益的权利；企业拥有自身数据的所有权和约定范围内用户数据的使用权；政府拥有公共数据的管理权等，后续的产权配置交由数据市场动态调整。[28]参见前引[21]，魏鲁彬、黄少安、孙圣民文，第20页。从现有的研究成果来看，数据产权的界定标准大致有三种思路：第一种是从数据资源利用效率的角度出发进行产权界定，第二种是从数据资源的特征出发，以伴生原则确定数据产权，第三种是从使用场景的角度出发，根据场景界定数据产权。总之，由于数据种类的复杂性、使用场景的多样性和市场交易的动态性，数据产权界定难以形成统一的标准。

三、从规范分析的角度探讨数据产权界定的纾解之策

（一）数据产权的性质与内涵界定

从权利性质上来说，数据产权是一种新型民事权利。关于数据产权的权利性质，立法者没有明确规定，在数据侵权案件中，法院有时会将企业的数据权利作为企业的竞争利益进行保护，理论界对数据产权性质存在“债权说”“人格权说”“物权说”“知识产权说”“新型权利说”“权利束说”等多种观点。一般来说，新生利益与传统权利存在着三种关系：一是新生利益包含在传统权利之中；二是新生利益与传统权利有交叉；三是新生利益与传统权利完全独立。[29]参见张悦：《从新生利益到新型权利——立法与司法的双重审视》，《法律方法》2021年第1期，第427页。只有在后两种情形中，才涉及新型权利构建的问题。从上文的分析来看，数据利益与传统法律权利存在着交叉包容的关系，数据形态与交易形式在满足传统权利构成要件时，数据产权与传统权利是重叠的，例如数据附着在载体上时，保护载体的所有权就保护了数据；数据交易发生违约纠纷时，债权保护路径就可以完成救济。但更多的时候，数据产权不在传统权利的射程之内。譬如，债权具有相对性，无法应对第三人侵犯数据产权，将数据产权界定为人格权忽视了数据的财产价值，将数据产权界定为物权存在着间接保护的问题，将数据产权界定为知识产权存在着客体特征不符合的问题，将数据产权界定为竞争利益存在着保护范围模糊不清、判决依据刚性不足等问题。从调整范围的角度来看，权利的性质对应着权利所调整的法律关系，数据产权调整数据市场中各主体之间的法律关系，在不同的场合中，数据法律关系分别具有人格性、财产性、相对性等。因此，有必要将数据产权的性质界定为独立于物权、债权、人格权、知识产权的一种新型民事权利。当然，新型权利“入法”还需要内涵、客体、内容、权能等其他规范要件的检视。

产权是行为激励的产权，数据产权的内涵应该是数据主体对于自身数据所拥有的，能够使财产性利益受益或受损的行为权利。数据产权的内涵争论源自于权利性质的争论，不少学者将数据产权的内涵界定为调整人格利益或财产利益的一组数据权利。但既然数据产权包含且独立于物权、债权、人格权和知识产权，数据产权的内涵就不应局限于此。数据产权的提出是为了解决实践中不断发生的数据权属争议问题，改善目前传统权利保护捉襟见肘的窘境。数据市场中，已经出现了“事实上的数据产权”。例如，网络交易平台虽然掌握着用户的账户、密码、电话、住址等信息，但上述信息的所有权人依然是平台用户，平台不能将上述信息随意出售、转卖，否则就可能侵犯个人隐私。企业通过对合法收集的市场信息进行整合分析，形成的对过去数据的汇总报告和对未来数据的趋势研判，企业拥有所有权，并对其享有财产权益。数据市场形成初期，市场主体基于生产生活需要会自发地对数据进行加工利用，然而不加干预的自由市场会带来过高的负外部性，如数据协议带来的谈判成本、监察成本，数据财产集中带来的垄断成本，数据公共化程度过高造成的公地悲剧。为了将上述外部性内在化，数据产权需要设置数据主体的行为边界。数据主体拥有了明确的数据产权之后，就会对其行为产生收益预期，形成利益激励，提高资源的使用效率。同时，在产权的约束下，数据产权主体必须在划定的边界以内从事数据交易并获取收益，进而建立起数据资源的利用秩序。数据产权调整的是人与人之间的经济关系，在鲁滨逊的世界里，交易成本为零，不需要产权。但是在数据市场中，需要产权作为一种诱致性社会工具，为数据主体提供行为预期，帮助他以他的方式从事行为，并阻止别人的干扰。数据产权就是这样通过确认数据主体的财产利益，划定数据主体的行为边界，激活数据资源的增值服务，并促进数据资源配置的帕累托改进。

（二）数据可客体性的证成

民事权利客体是民事权利和义务所指向的对象，[30]参见王利明：《民法总则研究》，中国人民大学出版社2012年版，第397页。具有实体法意义上的权利表彰意义。[31]参见[德]卡尔·拉伦茨：《德国民法通论》（上），王晓晔等译，法律出版社2004年版，第402页。关于数据的权利客体地位，理论界有肯定说和否定说两种观点。支持“数据非客体论”的学者认为，数据客体化的障碍主要有两个方面：一是数据既不属于作为物权客体的有体物或权利，又不属于作为知识产权客体的智力成果，亦不能纳入其他法定权利的客体之中。二是数据不具有特定性、独立性，亦无独立经济价值，其本质特征是工具中立性，因此不能归入民事权利客体。本文认为，数据以比特形式存在，交易依附于计算机或平台，因此不同于任何一种传统权利客体，但数据属于一种新型权利客体。从人类文明的时间轴来看，数据大体包含两种类型，一种是出现于“结绳记事”时代，以文字或数字符号表现的具有记载功能的传统数据，另一种出现于信息时代，依附于载体而存在，依附于平台而交易，表现为由0和1组合的比特形式，[32]参见梅夏英：《数据的法律属性及其民法定位》，《中国社会科学》2016年第9期，第167页。同样具有记录世界的功能，通常称之为“电子数据”。电子数据可以在网络空间自由流转并带来巨大的共享价值，引起有关权利客体地位争论的数据类型主要是电子数据。

在讨论电子数据的客体地位时，无法将数据所包含的信息排除而抽象地讨论数据的客体化。数据和信息不是两种可以割裂的事物，数据的内容包括信息或非信息，信息的载体也可以是比特、文字或其他符号。形式层面的数据表现为数据符号，内容层面的数据则表现为数据信息。一方面，数据因信息而具有各种利益。个人数据因包含隐私信息而具有人格利益，企业数据因包含商业信息而具有经济利益，国家和政府数据因包含被治理者的信息也具有一定的战略利益。另一方面，数据主体应当被赋予对自身数据的实际控制权，从而划分利益范围，达到激励机制目的。就如同在知识产权客体的独立性问题上，法律通过划定“知识”的范围来激励创新，有必要在立法过程中赋予数据主体一定的“垄断”地位或控制地位，以激励数据产业的发展。电子数据的价值在于被不同的人分析利用而产生增值服务，行为激励需要依靠制度来完成，数据客体的权利表彰地位可以帮助数据完成利用激励。因此，数据虽然与传统的权利客体有诸多不同，数据依然具备权利客体地位。

（三）数据产权的类型与归属分析

产权是调整人与人之间经济关系的制度，以主体与数据之间的关联程度和主体对于数据的贡献程度作为产权类型的划分依据，可以很好地达到调整资源分配的目的，还可以有效地兼顾社会公平。据此，数据产权可以分为私有数据产权、公共数据产权和准公共数据产权。同时，数据产权的类型划分应当满足数据产权的设置目的，减少数据的交易成本，促进数据的利用激励。数据具有非竞争性，具有极低的边际复制成本，却能带来较大的边际收益。因此，从数据在交易流通过程中呈现的特点来说，应当多为数据配置公共产权。但数据存在着复制性陷阱，如果数据都成为了公共资源，就会出现“搭便车”的现象，这对于在数据上付出过劳动的人来说结果是不公平的。况且如果数据生产者和数据处理者的劳动利益得不到保障，就会降低数据的利用激励，则达不到数据产权的设置目的。

不同类型的数据根据利益状况和贡献程度确定产权归属，符合公平原则和效率要求。自然社会和人类社会的不断变化，产生了自然数据、个人数据、企业数据、社会组织数据、政府数据和国家数据。自然数据的产权归属较为简单，由于没有自然人的参与，通常情况下属于公共所有。需要分析的是个人数据、企业数据、社会组织数据、政府数据和国家数据。个人数据主要是与自然人身份识别有关的数据，自然人加工处理获取数据资源价值的能力有限，更看重的是隐私安全和人格权益保护，因此个人数据属于私有数据，个人对数据享有私有产权。私有产权意味着使用个人数据需要得到数据主体的同意或许可，必要时给予数据主体适当的补偿。企业数据大体上分为两种，一种是企业内部的管理、治理或经营数据，另一种是企业对搜集到的用户数据进行加工处理，并从中发现商业价值、攫取经济利益的大数据。第一种企业数据与私人数据相差不大，也是与数据主体人格利益与隐私安全高度关联的数据，产权归属企业。对于第二种数据，依据洛克的劳动价值理论，企业对于大数据的产生付出了劳动，应当将产权主体配置给企业。且企业劳动的目的在于获悉市场信息，预测市场动向，赋予企业这部分数据的产权也符合数据主体的利益。然而，若给企业大数据私有产权的保护，为这部分数据设置过高的交易壁垒，就会加剧大数据拥有者的垄断地位，以及大型互联网企业与中小经营者信息不对称的现象，不利于交易自由和市场竞争。因此，可以给第二种企业数据设置准公共产权，这样有助于促进大数据在市场上的交易、流通，减少信息不对称，并减少交易成本。社会组织属于准公共组织，追求的是公共利益的保护，因此将社会组织数据产权界定为准公共产权，符合社会组织的利益诉求，有助于实现社会利益的优化。国家数据和政府数据从原则上来说都应当属于公共数据，其中涉及国家秘密、国家利益和公共安全等不便公开的部分，归国家和政府所有。

（四）数据产权的内容与权能配置

数据产权的内容与权能配置就是将分解的一个或多个权利或权能配置给不同数据主体，为他们划定权利义务边界的过程。关于数据产权内容与权能，有些学者将数据产权分为数据人格权和数据财产权两部分，在人格权中配置数据自决权、知情同意权、查阅修改权、被遗忘权、封存权等，在财产权中配置数据所有权、采集权、可携权、控制权、使用权、收益权、处分权等。[33]参见肖冬梅、文禹衡：《数据权谱系论纲》，《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》2015年第6期，第70页；鲍静、张勇进、董占广：《我国政府数据开放管理若干基本问题研究》，《行政论坛》2017年第1期，第27页；温昱：《个人数据权利体系论纲——兼论〈芝麻服务协议〉的权利空白》，《甘肃政法学院学报》2019年第2期，第88页。本文认为，既然数据产权在性质上属于行为权利，就应从数据行为的角度对权利内容进行分析。由于产权常在而有效率的产权不常有，因此应当从行为效率的角度出发，兼顾主体的利益状况，为不同的产权主体配置不同的权利和权能。数据产权从内容上可以分为数据所有权、数据财产权、数据管理权，每一项权利之下可能包含诸多权能。数据所有权是数据产权的基础，应当让私有产权的主体拥有数据所有权。从所有权延伸而来的包括数据知情权、可携权、更正权、删除权、限制处理权和收益权等权能。这样安排的好处在于，所有权保护的是私有财产的神圣不可侵犯性，拥有私有产权的数据主体需要维护自身数据的安全性，防止其他人非法占有、偷窃或采取其他数据侵权行为。由于数据具有可复制性，数据所有权人需要知晓自身数据是否被处理、以何种方式或目的被处理，并可以根据需要对发布的自身数据进行转移，对有误的数据进行更正或删除，当存在非法处理数据或其他必要情形时，数据所有权主体可以限制处理者的行为。

数据处理者对于其合法占有的数据应当拥有数据财产权，包括经营权和资产权两种权能，这样配置的目的在于回应数据产权的经济激励。数据主体基于经营权，对其所占有的数据生产资料进行经营活动，并基于资产权，对数据创造或实现的增量财产进行收益或处分。这样，数据财产权的主体就会基于数据的预期收益进行数据交易，数据产权就实现了对行为的激励，同时还能激发数据市场的充分竞争，优化数据的资源配置。另外，由于数据在很多情况下还是公共资源，公共数据产权的目的在于保障公共利益，需要给拥有数据公共或准公共产权的主体配置数据管理权。国家和政府在对公共数据进行利用和管辖的同时，也对其管理的涉及国家安全、商业秘密、个人隐私和公共利益的数据进行保护，对这类数据的获取条件、使用方式、流通范围等进行规则制定和跟踪监督，并对违规现象进行处罚，从而维护良好的数据交易秩序。

四、结语

法治的进步离不开经济生活的推动，每一次法律的完善都是对新型经济社会关系的一场制度回应。“大数据时代，人类第一次有机会和条件，在多领域和深层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。”[34][英]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，盛杨燕、周涛译，浙江人民出版社2013年版，第V页。数据是信息时代重要的生产要素，数据要素的市场化配置对于经济增长十分重要，而数据产权界定就是数据要素市场化配置的基础。数据产权通过为产权主体配置权利义务，为交易主体划定行为边界，从而保障数据主体的财产利益，激励数据主体参与交易，建立自由有序的数据市场，促进数据要素的价值开发，向数据资源的帕累托优化迈进。