论数据要素主体的权利保护

摘要：数据要素主体的权利保护是围绕数据要素主体行为的制度规则设计，重点在于合理分配数据行为过程中数据要素主体的预期收益。数据产品作为数据行为过程的产物，凝结了数据要素主体共同的投入。数据产品的价值是数据要素主体预期收益的主要来源，而数据要素主体的贡献则是分配预期收益的衡量依据。数据要素主体的结构行为特征与视听作品权利保护模式，要求数据要素主体的权利保护制度设计应当遵循一定的规范原则，以实现数据行为过程中数据要素主体合法权利充分实现和保障的制度目标。一方面，坚持优先保护特定数据要素主体的规范原则，通过规则内容确立特定主体的权利构成和权益地位；另一方面，坚持构建共识的规范原则，保障数据价值实现过程的稳定性。

关键词：数据要素主体；数据行为；视听作品；优先保护

一、问题的提出

制度规范的主要功能之一在于确认和保障行为主体的合法权利，而制度规范的构成则应当充分权衡行为主体的个性化利益需求，兼顾制度规范设计过程中所涉及的价值取向与政策目标。作为国家数据治理制度化的重要构成，数据要素主体的权利保护亦遵循上述制度规范的一般规律。2022 年12 月印发的《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》（以下简称《数据二十条》）明确提出“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，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制……”1《 数据二十条》要求通过制度性的规范构建来保障数据要素主体的合法权利，兼顾不同类型数据要素主体的利益主张，侧重数据产生和流通过程中的数据要素主体的合法权利保护。这说明制度化的数据要素主体权利保护应当围绕特定数据要素主体如数据来源者与数据处理者的实际需求，基于数据要素主体行为过程中的结构特征进行规范设计。

现阶段数据要素主体权利保护的相关立法存在缺失。中央政策性文件如《数据二十条》不能替代全国性数据要素主体权利保护法律法规的地位与效力，而地方性立法规范则缺乏逻辑统一、体系明确的法定表述指导数据要素主体的权利保护。2 数据要素主体的行为过程是不同类型数据要素主体通过集体协作共同实现数据价值的整体流程，其中涉及数据的搜集、选取、整理、解析、加工以及使用等多元化行为特征，尤其以数据来源者与数据处理者的投入与贡献作为数据价值实现的物质基础。数据要素主体通过集体性协作实现数据价值的产业现实，意味着数据要素主体的权利保护应当充分考察数据要素主体特有的多元性特点与数据行为过程的集体协作特征；区别于传统权利设计与保护的规范模式，建立逻辑统一、契合需求与呼应政策的数据要素主体权利保护制度。本文拟参考著作权视听作品权利保护模式，结合数据产业实践中的主体结构与行为特征，探讨契合数据治理国家政策的数据要素主体权利结构与保护原则。

二、权利保护的现实基础：数据要素主体的基本结构与行为特征

（一）数据要素主体与数据行为

数据要素主体的权利行使依托于数据行为的各个环节与整体构成，即数据要素主体通过集体协作实现数据价值的基本过程。分析与构建数据要素主体权利保护的制度规范不能脱离数据的基本概念与数据行为过程的基本特征。数据作为一种特殊形态的财产，具有无形性、可再生性以及不可消耗性的特殊性质。3 数据使用过程中的弱竞争性决定了数据区别于其他财产在资源利用层面的充裕性特征。4 然而，数据本身的充裕性特征不能保证数据要素主体直接收获数据价值的收益， 需要通过特定的数据行为如数据加工或数据使用来实现。例如电商平台上的购物行为或互联网约车行为产生的消费者数据，通过网络平台的收集和整理形成消费者偏好的数据内容，最终服务于网络平台产品与服务的定制化推广。此时，各类网络平台实际上作为数据处理者，对获得的数据信息进行加工，依据数据要素主体身份获得此类数据行为的预期收益。因此，数据行为过程的价值在于数据要素主体开发和利用数据进而收获数据价值的整体过程。5 从这个角度出发，数据价值的具体内容由数据要素主体及其行为特征决定，数据行为过程的核心即为数据要素主体。数据要素主体权利保护的第一步，在于廓清数据要素主体的结构与行为特征，梳理数据行为过程中不同类型主体的行为特点与收益预期，在此基础上为数据要素主体权利保护的规范设计提供指导。

数据要素主体参与到数据行为中的生成、流通、加工以及使用等环节，依据参与环节的不同特征获得数据行为过程中不同环节的收益，在此基础上主张与其行为相对应的权利保护。例如数据生成环节即为数据从无到有的基本过程，数据本身的价值经历从无到有的状态变化；数据要素主体预期获得数据生成环节的收益需要通过权利构成的确认和保护，即确定产生的数据及其收益由谁初始控制，并决定数据取得、复制、转移以及后续流通等一系列行为的总体收益规则；另一方面，数据流通、加工和使用环节则在数据初始产生的基础上，通过法律规定或合同约定的方式，明确数据要素主体二次利用或衍生使用特定数据所产生的收益归属。概言之，数据行为过程的不同环节决定了数据要素主体权利构成的现实基础，也直接影响数据要素主体通过权利构成而预期获得的收益。

（二）数据来源者的优先性

缺乏数据的生成会影响数据的流通与使用，缺少主张权益的数据要素主体则会导致数据行为陷入失序的公地悲剧困境。6 数据初始生成阶段应当明确需要保护的数据要素主体，避免权益主体缺失导致的不利后果，保证数据行为过程的稳定和效率。就制度规范的功能而言，确认数据初始权益主体可以保障数据行为过程各环节的有效控制，激励数据生成并推动数据的流通和使用。7 数据来源者既是数据初始生成的基础，也是主张初始数据权益的主体。《数据二十条》有关数据来源者权益保护的制度构想契合上述思路，即数据来源者应作为数据初始生成并进行有效控制的数据要素主体，通过具体的制度规范保护数据来源者的合法权益，保障数据来源者对于初始数据的获得、复制以及转移所产生的收益。

数据来源者作为数据初始生成的源头与数据控制的权利主体，在数据行为过程的各个环节中具有优先性。这种优先性一方面来源于数据行为过程的一般特征，即数据通过初始生成到流通与使用的整体流程。数据行为过程的本质是数据作为一种生产要素，使包括数据来源者在内的不同主体参与到数据生成环节中，通过开发和利用数据而实现数据价值与数据治理政策目标的预期结果。数据行为过程涉及的数据搜集、提炼、筛选、公开、脱敏、使用等环节依靠数据初始生成为前提，脱离数据生成的数据行为过程就是“无源之水、无本之木”。例如消费者数据对于电商平台的经营具有不可替代性，消费者对于平台经营者的点评信息内容是经营者进行商品或服务改善、经营策略调整及广告宣传定位等行为的重要依据。

另一方面，数据来源者的优先性是数据行为过程市场化预期的必然结果。控制数据初始生成的数据要素主体决定了数据二次利用和衍生使用的内容与方式，而后依据法定事由或通过知情同意推动数据流通和使用的基本过程。根据美国法经济学者罗纳德·科斯的交易成本理论，在交易成本不为零的前提下，制度规则的设计不影响市场交易行为的一般结果；当交易成本客观存在时，制度规则通过确立主体权益内容而推动市场交易行为的运行。8 通过明确数据来源者的优先性进而设计数据来源者的权利地位，可以避免数据作为商品在市场化过程中出现的额外交易成本；明确数据来源者的优先性，也契合数据要素主体权利保护的功能预期；厘清各种类型权益主张和优先顺位，从而更有效地协调数据行为过程中的多元化权利主张，形成更优的数据权利行使秩序。9

（三）数据处理者的集体性

数据行为过程离不开数据处理行为，例如数据加工行为就包含数据的标记、清理、去敏、脱密、整合、分析等数据质量提升的步骤。经过加工的数据才能提高数据要素过程的整体质量，满足社会对于数据使用的基本预期。10 数据处理过程凝聚了不同类型数据处理主体的集体性的投入和贡献，制度规范层面确认与保护其合法权利是回应数据处理主体集体协作及其收益预期的必然结果。11 因此，数据处理者的集体性要求确认数据来源者优先性的同时，兼顾数据处理者为代表的主体权利保护。

数据处理行为具有典型的技术贡献与资源投入的集体协作特征，不同类型的数据处理环节不仅在技术过程中并存，也通过技术合作进行行为流程的整合，提高数据利用的效率和数据价值的提升。数据处理行为通过人力资源与物质技术的集体协作，将原本分散且无联系的初始数据进行特定目的性的整合，在数据行为过程中生成有价值的数据资源。例如大数据即为典型集体协作特征的数据处理行为流程，大数据以海量数据获取为行为前提，通过数量众多、来源分散、形式复杂的数据采集、提炼、整理和分析步骤，从中发掘新需求、创造新价值、提升新能力的信息技术服务业态。12

大数据为代表的集体协作特征使数据的收集、加工、流通和使用便于趋于产业化模式，数据处理行为转变为一种生产经营活动，数据处理者也成为数据生产经营要素中的一环。这一阶段的数据生产经营环节一般包括数据采集、加工与分析后产生的数据或数据衍生产品，数据或数据衍生产品的许可使用以及数据或数据衍生产品基于法律规定与合同约定的财产性流转。上述数据生产经营活动的集体性决定了数据处理者作为数据要素主体权利保护的特殊性，传统权利保护规则不宜直接指导和调整数据处理者的权利保护。

实际上，《数据二十条》提出的数据产权结构性分置就突破了传统“所有权+ 用益权”的两权分离结构，为数据要素主体集体性特征下的权利保护规则设计提供了参照。第3 条规定：“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，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，推进非公共数据按市场化方式‘共同使用、共享收益’的新模式，为激活数据要素价值创造和价值实现提供基础性制度保障。”13 需要说明的是，《数据二十条》中数据资源持有权的权利类型指向数据来源者作为权利主体，而数据加工持有权与数据产品经营权则以数据处理者为权利主体，这就意味着不仅数据来源者与数据处理者需要基于不同产权分置结构的要求设计权利构成及其保护规则，数据处理者内部也因产权结构分置的要求而区别于现有权利规范设计。概言之，数据处理者的集体性不仅来源于数据行为过程的一般特征，也是数据要素主体权利保护的制度性要求。

三、权利保护的制度参照：规则权衡与视听作品保护模式

数据要素主体权利保护的制度规范原则上应当结合主体的结构特征，评估主体在数据行为过程中的资源投入与实质贡献，通过规则设计满足主体权利保护的先后次序与优先权衡，呼应主体的利益主张和权益分配。鉴于数据要素主体参与初始数据采集、数据清洗筛选到整合提炼以及最终生成数据产品的整体过程具有典型的技术特征，数据行为过程的收益伴随数据价值的实现而增加。数据要素主体权利的保护和分配应当合理兼顾数据领域的技术事实与规范逻辑的一致性。14 即数据要素主体权利保护模式与规范原则需要嵌入到数据生成、数据加工、数据整理以及数据使用的整体技术过程中，不宜孤立机械地进行单一性、平面化的权利保护。实现上述要求的第一步，在于厘清与权衡数据要素主体权利保护的制度规则。

（一）权利保护的规则权衡

何种制度规则能够满足数据要素主体的结构与行为特征且契合数据要素主体权利保护在技术事实与规范逻辑层面的一致性？是否存在可以参照的制度规则与权利保护模式？回答上述问题首先需要通过制度规则的权衡廓清分析的方向。首先，中央政策性文件如《数据二十条》明确提出了结构性分置的数据产权制度来保护数据要素主体的合法权利，即制度规则趋向于财产权理论应用的规范设计，围绕数据来源者或数据加工者等数据要素主体进行数据确权、数据授权、数据流通等行为规制与权益分配。这一规范思路也在部分地方性数据法规文件中得以明确，即对于数据参与方的财产性权利进行体系化界定和分配，采用了数据层面的财产性权利保护模式。15 同时，亦有学者通过传统财产权理论如劳动激励理论、交易成本理论等论证财产理论支撑数据要素主体权利保护的合理性，呼应了现阶段数据治理层面中央政策和地方规章。16 由此观之，以财产权理论为基础保护数据要素主体的合法权利是数据治理领域的发展趋势和规则共识，而基于财产权理论的保护模式也就具备了指导数据要素主体权利保护的合理性。

有学者认为既有保护模式能够充分保护数据要素主体的合法权利，基于财产权理论的制度规则设计不具有数据治理层面的必要性，适用责任规则的相关制度规范完全可以满足数据要素主体的合法权利保护。17 具体到保护模式的选择，例如运用反不正当竞争法律规则直接调整数据要素主体的行为，从而对数据要素主体权利进行分配和保护。18 具体而言，主要通过现行《反不正当竞争法》第2 条的一般条款之内容，将没有明文规定的数据行为纳入该条款进行兜底性的法律保护。

问题在于，反不正当竞争法律规则调整的是市场主体在竞争关系中的行为合法性边界，而兜底性法律保护则应对的是缺乏法律明文规定的特殊市场竞争行为。在缺乏明确规则界定行为性质与权责标准的情况下，兜底性条款的开放性特征可能导致司法实践中产生裁量权过大的结果；适用兜底性条款保护数据要素主体的合法权利等同于公平原则的普遍适用，无视数据要素主体的结构行为特征和多元利益主张。

明确财产权理论的规则优先于责任规则的适用，是进一步探索数据要素主体权利保护模式的基础。数据属于一类特殊的财产，具有无形性、不可消耗性、非排他性以及非竞争性等基本特征。19 调整财产关系的保护模式对于保护数据要素主体合法权利具有一定的参考价值；即借鉴基于财产权理论的保护模式，围绕数据作为财产性客体的属性特征设计规则内容，实现数据治理层面技术事实与规范逻辑的一致性。

运用知识产权法律规则保护数据要素主体的合法权利具有一定的合理性和可行性。当特定数据构成知识产权法律制度的客体，运用知识产权法保护特定数据权利的情形即为上述规范路径的一种实践：例如数据产品具有一定的独创性，则可以通过著作权法律规则确认数据要素主体的著作权保护；再如，数据具备了商业秘密的基本特征，则比照商业秘密进行保护而实现数据要素主体的合法权利。因此，有观点认为运用知识产权法律规则保护数据要素主体合法权利既符合财产权理论的适用，也呼应了数据与知识产权同属于无形财产的一致特征。20

诚然，数据要素主体权利保护的多元化现实需求超越了知识产权法律规则的覆盖边界和调整范围。我国民法典制定过程中对于数据作为信息客体的法律属性也有过争议，最终认为数据信息不适宜直接作为知识产权的一类客体。21 知识产权保护要求知识产权客体的法律性质如独创性、新颖性或显著性等，而数据权利保护则依托于数据行为过程中主体的结构特征与行为模式作为基础。

反不正当竞争法律规则与知识产权法律规则的权衡说明了数据客体具有特殊性与独立性，基于客体法律属性而适用制度规则的规范思路遭遇瓶颈，那么聚焦于主体的结构特征与行为模式进行分析就是转换思路的必然结果，这一点对于数据要素主体的权利保护规则权衡尤为重要。

（二）基于集体协作特征的视听作品保护模式

数据要素主体的权利保护是围绕数据要素主体行为的制度规则设计，重点在于合理分配数据行为过程中数据要素主体的预期收益。数据产品作为数据行为过程的产物，凝结了数据要素主体共同的投入，数据产品的价值是数据要素主体预期收益的主要来源，而数据要素主体的贡献则是分配预期收益的衡量依据。一方面，数据行为过程是复数数据要素主体参与完成的，即数据行为过程并非独立个体完成和推进，不同类型的数据要素主体对于数据行为过程的各个环节的投入与贡献具有不可替代性，数据要素主体的权利保护应着眼于复数主体参与的结构与行为特征；另一方面，数据行为过程收益是复数数据要素主体集体协作的结果，以数据来源者和数据加工者为代表的数据要素主体参与数据要素过程的不同环节，通过数据生成、数据筛选、数据整理以及数据使用等不同阶段的集体协作过程，生成具有价值的数据产品并转化为预期收益。

综合上述分析，数据要素主体的权利保护需要明确复数主体参与数据行为的基本结构，协调和规范主体之间集体协作的行为模式，并且根据复数主体对应的贡献，合理分配数据行为过程的预期收益；同时，数据行为过程是数据价值从无到有的基本流程，初始数据的搜集到数据产品的呈现是数据要素主体围绕数据价值进行的集体协作过程，具有类似主体结构和行为模式的权利保护模式，可以作为数据要素主体权利保护的合理借鉴。

具有集体协作特征的视听作品创作属于著作权创作模式的一种特殊类型，即两个或两个以上的视听作品创作主体通过约定或遵照法定的方式，通过集体协作完成独创性表达视听内容的创造过程。传统著作权法理论认为自然人作者为代表的个体作者具备充分的创作能力和创作基础，可以独立完成作品的创作过程而获得著作权法的权利确认和保护。22 著作权法对于个体作者的权利保护普遍确认，但对于集体协作如视听作品的作者权利保护，则根据作品类型予以特殊规定或鼓励当事方按约定进行分配。

著作权法对于集体协作行为以视听作品的权利保护规则为典型保护模式。视听作品则包括电影、电视剧等传统视听内容在内的一切创作，各国对于此类集体协作的权利保护规定未尽一致，且规则指向的保护主体在不同法系国家也有差别。整体上，大陆法系国家一般规定编剧、导演以及摄影等主体优先作为作者而享有主体权利保护，制片人仅作为权利受让的主体：如德国著作权法认为编剧或导演作为视听类作品的作者受到保护，意大利著作权法则规定导演、编剧、编曲以及文学作者作为视听类作品的合作作者，我国著作权法则明确了制片人享有著作权，编剧、导演、摄影、作词、作曲等作者享有署名权与合同约定的报酬权；海洋法系国家如美国则直接规定制片人作为作者享有权利保护，英国版权法规定视听作品的制片人与首席导演作为合作作者共同享有权利保护。23

著作权制度中主体权利保护的特殊类型对于数据要素主体权利保护而言则是普遍情况，即视听作品的权利保护规则及其结构符合数据要素主体权利保护的现实情况，能够形成技术事实与规范逻辑的一致性：首先，视听作品创作过程中的集体协作与数据行为过程都是复数主体参与实现的基本过程。24 视听作品规则要求两个或两个以上的作者参与视听作品的集体协作，既可以是同步完成视听作品的不同部分，也可以是按次序完成视听作品的不同阶段；其次，视听作品创作过程与数据行为过程都要求主体之间进行集体协作。以电影工业为例，电影制作基本过程涉及不同主体的协作流程，包括制片、导演、编剧、主演、摄影等典型主体的共同协作，形成最终的电影产品；最后，视听作品创作与数据行为过程都需要主体的投入和贡献作为权利保护的依据。视听作品创作过程的集体协作属于广义的著作权创作范畴，而著作权的权利保护以著作权的确权为肇始，即要求作者实质贡献了独创性表达。25

尽管各国著作权法对于视听作品作者权利保护的规定存在区别，但都不约而同地将权利保护归属于特定主体并明确其权利保护的优先性。这种权利保护的规则设计是基于视听类作品，尤其是电影作品的创作实践与经济需求而设计与规定的；电影行业具有高投资和高风险的基本特征，将权利保护归属于特定电影行业的参与主体符合电影制作和发行许可的效益要求。26 一方面，电影制作过程需要投入大量的工业层面、技术层面、戏剧层面以及艺术层面的资源和劳动，需要通过一定的资源和能力才能有效组织电影的创作过程，而制片人等特定主体具有协调和调动复杂电影制作的能力与资源，通过权益保护能够合理涵盖电影创作的成本，有助于激励电影创作的资源投入和能力持续。27 另一方面，电影的发行许可是电影作品价值实现与收益获取的商业模式。明确制片人在内的特定主体作为权益保护对象，有利于电影院、流媒体以及视频网站等被许可方确定进行交易协商的主体，降低权属不清产生的协商成本，提高电影发行许可的效率，最终回馈电影作品价值与收益获取的商业模式。

优先保护特定主体的权利保护规则设计并未忽视其他视听作品参与主体的权利，对于参与视听类作品创作与许可过程的主体如编剧、主演、编曲、商业推广等，著作权法通过规则设计从经济收益与专业声誉两个层面分别进行主体权利的保障。经济收益层面，著作权法确立制片人等特定主体的专有权后，一般通过合同订立的形式允许参与视听作品制作过程的各类主体依据贡献获得报酬；这一类合同本质上是将电影作品的权益集中于特定主体后，再通过契约法律关系分配电影作品收益的一种市场机制。合同约定分配电影作品收益不同于著作权法定的收益分配，通过协商过程达成的收益分配具有灵活性与稳定性，相比著作权法定的分配规则更能体现主体对于行为贡献的市场价值评估。28 运用合同分配收益也能够充分尊重制片人与其他电影参与主体之间的意思自治，允许电影行业的实际从业者根据市场需求与交易地位进行符合预期的沟通与协商，回应不同主体的利益主张，避免法定规则不能准确分配收益的情况。29

专业声誉作为保障主体收益实现的第二个层面，紧密关联于视听作品创作行业尤其是电影行业的实践方式。电影作品属于典型的集体协作过程，对于不同主体的贡献通过专业身份说明的方式进行确认，即包括制片人在内的所有参与者通过电影作品的演职员表予以呈现，在此基础上评价参与主体的专业声誉与行业能力。电影行业的这类实践方式本质上是确认和表彰所有参与电影制作和发行主体的贡献，提升主体的专业声誉和在专业领域内的竞争力。30本质上电影作品的演职员表具有著作权作品署名的类似功能，都是确认和表彰参与创作行为主体的贡献；但著作权法已经将电影作品的署名权集中于编剧、导演、摄影、作词、作曲等少数特定主体，演职员表的出现则能够兼顾其余主体的贡献和投入，提升专业声誉的方式保护其相应权益，例如灯光音响师、服装道具人员、运营推广部门以及电脑技术支持都可以纳入上述参与主体的范畴。31

四、权利保护的规范原则

数据要素主体的结构行为特征与视听作品权利保护模式，要求数据要素主体的权利保护制度设计应当遵循一定的规范原则，以实现数据行为过程中数据要素主体合法权利充分实现和保障的制度目标。数据要素主体参与的数据行为过程包含市场化与产业化的基本趋势，影响了权利保护规则设计的主要方向：市场化要求从数据初始产生阶段就通过市场机制配置数据资源，提高数据资源开发的效率和质量；产业化则需要兼顾数据处理各环节的生产经营需要，维持数据行为流程的稳定性。32 前者侧重于数据收益分配的效率优先，后者则强调数据价值实现的过程稳定。收益分配强调效率优先，可以让数据要素主体参与数据行为过程获得充分有效的行为激励；而数据价值实现过程的稳定性，有助于数据要素主体对数据行为过程做出持续稳定的投入与贡献。因此，数据要素主体权利保护的规范原则应当从上述两个层面引导和协调数据要素主体参与数据行为的整体过程。

（一）优先保护原则

《数据二十条》提出建立数据产权制度推进数据的有序流通和高质量数据要素的供给，本质上是通过财产权规则调整数据行为过程中的收益分配。鉴于数据行为过程中复数主体的集体协作特征，权利保护的规范原则应当优先侧重于保护特定的数据要素主体，通过规则内容确立特定数据要素主体的权利构成和权益地位，而后通过知情同意或法定事由推进数据流通过程中的收益分配。

具体而言，数据来源者、数据采集者、数据分析者、数据加工者以及数据产品经营者等数据要素主体通过具体权利的优先设立，获得权利保护规则确认其收益的获得与享有。在后续的数据部门单行立法中，可以在“权利内容”章节部分做如下规定：

1. 数据来源者对数据的获取、复制以及转移享有专有权；

2. 数据采集者、数据分析者与数据加工者，根据其参与实施的行为对应数据或数据部分享有相应的处分权利；

3. 数据产品经营者享有数据产品的授权、许可、推广等商业性使用权利。

通过优先设立具体权利内容，明确数据要素主体权益保护的规范性依据，强调数据要素主体可以基于上述类型权利的设立进行数据流通和供给环节的有效控制，排除数据行为过程中其他主体对于数据流通与供给的潜在干扰。33

需要说明的是，通过权利设立优先保护特定数据要素主体，需要根据数据行为过程的产业特征进行相应调整，而非机械式地将某个或某些数据要素主体的优先保护固定为一成不变的模式。例如前述视听作品的权利保护模式将电影作品制片人规定为著作权主体进行权益保护与分配，但电影产业的发展历程中也出现过围绕知名电影导演、知名电影演员进行优先保护而保障电影的市场价值能够充分实现的行业实践标准。这一实践结果根源于电影观众往往认同知名电影导演作为一部电影的决策者能够直接决定电影内容、摄制方式以及演员行为34 ；而知名电影演员作为吸引观众的市场保证也促使电影发行公司接受优先保护知名电影演员的权益保护规则设计。35

优先保护的特定数据要素主体要根据数据行为过程中的产业特征或发展阶段进行相应调整，这是数据要素主体权利保护的规范原则结合数据产业实践的关键。此时，优先保护的规范原则要结合具体数据行为过程来合理确认优先保护的主体类型。

以云计算技术为例，优先保护的规范原则需要首先分析云计算技术的产业特征。云计算技术通过对数据的整合功能，可以实现数据作为特定资源的融合、共享，以及在此基础上的数据挖掘、分析、应用和服务。36 数据作为云计算技术过程中的技术标的，而云计算技术中的算法则是数据处理和加工过程的核心。前者作为技术标的，在云计算技术过程中需要通过采集和存储的方式满足算法的运行和处理；后者则属于一个有限长度的具体计算步骤，以清晰的指令使数据经过联系计算后产生预期的结构。37 数据作为云计算技术竞争力的基础，而算法则是云计算技术实现数据价值的必要机制。38可以看出，云计算技术需要数据和算法的相互支持和配合才能发挥数据资源充分利用和数据价值有效实现的技术目标。因此，在云计算技术过程中贯彻优先保护的规范原则应侧重优先保护数据采集、存储主体以及设计算法的数据要素主体。

优先保护的规范原则并非否认其他数据要素主体在数据行为过程中的投入与贡献。《数据二十条》对于数据行为过程收益分配的指导原则是“谁投入、谁贡献、谁受益”，促进“劳动贡献与劳动报酬相匹配”。39 优先保护特定数据要素主体的规范原则是效率导向的数据治理要求与价值内涵，目的在于实现数据价值，增加数据行为过程的收益。在满足收益最大化的前提下，通过法律规定、合同约定以及政府引导调节等方式，进行数据行为过程收益的再分配和共享，兼顾其他数据要素主体在数据行为过程中的权益实现。

（二）构建共识原则

优先保护的规范原则侧重数据价值的实现，而构建共识的规范原则强调数据价值实现过程的稳定性。共识原则指导数据要素主体的权利保护，在于构建数据要素主体在数据生成、数据流通与数据使用等数据行为过程中的共识秩序。由于数据行为过程是复数主体集体协作的技术流程，缺乏共识可能导致数据要素主体之间的行为选择与收益预期出现差异，影响集体协作状态的持续性与稳定性。

平等地保护所有数据要素主体的合法权利，是共识秩序的构建基础和主要目标。数据行为过程是复数主体参与并实现数据价值的技术流程，过程中必然产生相应的行为收益与行为成本；权益保护的不充分导致部分主体的行为收益没有受到充分重视，不能有效涵盖主体因贡献与投入而产生的行为成本；此时，数据要素主体就是否继续数据行为过程产生分歧：行为收益大于行为成本的数据要素主体选择继续参与数据行为过程，而行为成本超过行为收益的数据要素主体则选择退出数据行为过程，放弃后续投入，导致集体协作的数据行为过程出现部分环节或步骤的缺失，影响基于整体流程而实现的数据价值。

构建数据要素主体共识的关键在于明确且统一的行为准则，而维持数据要素主体的共识则需要合理分配数据要素主体的收益；前者即明确地罗列数据要素主体的行为内容，以许可性或禁止性规范调整数据要素主体的行为方式；后者则在厘清数据要素主体的收益构成的基础上合理确认和保障主体权利实现。数据要素主体的收益包括经济收益与非经济评价，其中经济收益主要通过数据财产权益的流转而获得；非经济性评价涉及数据要素主体投入与贡献的确认与表彰，包括且不限于明确数据要素主体的身份、评价专业贡献程度以及确认数据要素主体在技术应用领域的地位等。

基于上述分析，笔者尝试提出符合数据要素主体共识构建的行为准则模板，具体包括以下内容：

1. 数据要素主体应当尊重其他主体在数据行为过程中的贡献与投入，不得干预其他主体基于贡献与投入而主张的权益保护；

2. 数据要素主体可以就其在数据行为过程中贡献与投入的部分，进行署名或添加其他身份认证有关的标记或符号；

3. 对于数据来源者，允许其他主体对其数据进行获取、采集或复制等行为，但需要说明数据来源者的身份或该数据的来源，并通过合同约定分配经济收益；

4. 对于数据处理者，允许其他主体就其数据行为过程中贡献与投入的部分进行分析、整理、筛选、加工等行为，但需要标明数据处理者的身份或该数据部分的来源，并通过合同约定分配经济收益。

上述行为准则模板的内容未尽全面，旨在提供数据要素主体构建共识的行为指导，并通过行为结合权利的构成明确数据要素主体的收益内容。根据行为准则模板，数据要素主体的行为选择包括以下几种情况：

一是所有数据要素主体认可并遵守行为准则，并根据行为准则的具体要求形成集体协作的基本共识；二是所有数据要素主体都不认可且拒绝遵守行为准则，在没有形成共识的情况下，对于数据行为过程的集体协作产生分歧；三是部分数据要素主体认可并遵守行为准则，另一部分数据要素主体不认可且拒绝遵守行为准则，此时数据行为过程的集体协作发生分歧。

在第一种情况中，数据要素主体通过共同遵守行为准则，尊重和确认其他主体在数据行为过程中的贡献与投入，明确其他主体包括署名、身份认证、专业评价等方面的非经济性评价，并基于合同约定协商分配经济收益，充分实现意思自治的基本过程；在此基础上，数据行为过程基于所有数据要素主体的共识而实现集体协作的预期，保障了数据价值的实现。由于所有数据要素主体都认同并遵守行为准则，不存在权益纠纷以及处理权益纠纷带来的行为成本。

在第二、三种情况中，由于数据要素主体全部或部分拒绝认可行为准则，导致主体之间共识无法形成，不同主体就权利保护的内容、类型、程度等方面产生纠纷，需要纠纷处理机制厘清权责并承担额外的行为成本；同时，数据行为过程的集体协作因为数据要素主体的分歧而无法按照预期推进，阻碍数据价值的有效实现。

五、结语

数据行为过程是复数数据要素主体参与数据价值实现的技术流程，集体协作的结构与行为特征直接决定了数据要素主体权利保护所参照的模式与规范设计的基本原则。数据行为过程具有产业化和市场化的基本趋势，围绕数据来源者与数据处理者形成优先性与集体性的主体结构及行为特征。数据要素主体的权利保护基于效率性与稳定性的价值取向，应建立逻辑统一、契合需求与呼应政策的数据要素主体权利保护制度。借鉴视听作品权利保护模式，协调和规范数据要素主体之间集体协作的数据行为过程，根据主体对应的贡献合理分配数据行为过程的预期收益。一方面，坚持优先保护特定数据要素主体的规范原则，通过规则内容确立特定主体的权利构成和权益地位，而后通过知情同意或法定事由推进数据流通过程中的收益分配，同时根据数据行为的产业特征或发展阶段灵活调整优先保护的数据要素主体对象。另一方面，坚持构建共识的规范原则，保障数据价值实现过程的稳定性，建立明确且统一的数据要素主体行为准则，通过明确地罗列数据要素主体的行为内容，以许可性或禁止性规范调整主体的行为方式；在厘清数据要素主体的收益构成的基础上合理确认和保障数据要素主体的权利实现，充分确认数据要素主体的经济收益与非经济评价。通过数据要素主体之间形成的共识实现数据价值过程的稳定，保障数据要素主体的合法权利。