企业数据权利构建的路径选择及其证成

2022-04-19慎先进申丰熊

赤峰学院学报·自然科学版 2022年3期

慎先进申丰熊

摘要：随着企业数据权利研究的兴起，关于企业数据权属的各学说竞相林立，大体产生了企业数据知识产权保护说、企业数据财产权说、有限排他权说和分阶段确权说。在众多学说中，分阶段确权说应当是构建企业数据权利的最佳路径。分阶段确权规则是指由企业依据捕获规则，对其付出劳动收集、分析、处理的数据享有财产权;数据主体依据关联规则对涉及个人敏感信息的数据享有所有权，以限制企业的搜集行为，维护自身的合法权益。最后，对于分阶段确权规则的合理性，还要经过伦理学和法经济学的检验。

关键词：企业数据;界定;分阶段;隐私;法经济学

中图分类号：F28 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2022）03-0069-04

互聯网经济犹如滔滔江水席卷而来，呈现出不可阻逆之势。在互联网时代，数据经济日益发展昌盛，成为世界各国争相夺取的新资源。据相关统计，无论是研发投入还是发展规模，我国的大数据产业均处于世界领先水平，我国新出台的大数据战略也要求以数据为关键要素构建数字经济[1]。然而，数据并不能凭空生成，而是需要政府、企业、个人、社会等各方面合力形成，其中，企业发挥着中流砥柱的作用[2]。企业在数据利益的推动下，会投入了大量的人力物力，不断创新数据开发技术，不断改进数据生产、收集的方法，不断完善各项数据收集活动，从而实现数据经济的繁荣和高效化。

但与之形成鲜明对比的是，现阶段我国关于数据权利保护的法律规范供给明显不足，企业数据权利的取得、边界和内涵并不清晰，企业数据权利的保护方式在学界也存在诸多争议[3]。所以本文拟在论述有关企业数据权利保护各学说的基础上，提出企业数据权利构建的最佳路径选择，并论述其合理性。

1 企业数据权属的界定困境：学说综述与评析

企业数据权属的研究起步较晚，有些学者虽然早在2000年左右就提出了关于设立法人信息权的想法，但这在当时并没有引起太多的关注[4]。一直到2016年大数据产业发展成熟，迎来井喷式发展之后，数据交易中面临的“数据界权”问题日益突出，学界才展开关于企业权利等问题的专项研究，关于企业数据权属的各学说才竞相林立[5]。

1.1 以知识产权保护企业数据的模式

将企业数据问题划分到知识产权法的规制范围之内，包括著作权保护和商业秘密保护两种模式[6]。在大数据时代，数据可分为原始数据和次生数据或衍生数据。个人所拥有的数据为原始数据，企业在收集个人原始数据的基础上，建立数据仓库，并将这些数据经过深层次的加工、分析、分类，形成次生数据。欧盟在1996年生效的《关于数据库的法律保护的指令》中，赋予数据库的控制者特殊的权利，所以有学者认为，就企业收集的原始数据而言，可以借鉴欧盟对数据库控制者赋予特殊权利的方式来保护企业的数据利益[7]。

还有一部分学者主张将企业的数据界定为商业秘密，并通过这种方式对企业的数据权利进行保护，这种方式与上述著作权化的保护方式有不同之处，该方式将企业搜集的数据置于一个相对保护的状态，并结合反不正当竞争法来保护企业的数据权益[8]。

1.2 以赋予企业数据财产权保护企业数据的模式

虽然以知识产权来对企业数据进行保护能在一定程度解决企业数据的权属问题，但是企业数据的交易和利用问题是极为复杂的，这一模式在面对如此复杂的问题时往往会显得束手无策。所以为了解决这一问题，有学者建议在理论上构建企业数据财产权，赋予企业对其控制的数据以排他性的权利，以期解决企业数据流动的权属问题。

1.3 以有限排他权保护企业数据的模式

企业所收集的数据涉及各方利益，不仅包含个人隐私，还涉及国家安全和公共利益，所以在探索企业数据保护这一问题时，应当综合考量各种利益的平衡，不应当仅仅为了维护企业的利益而赋予其对所控制的数据以一种排他性的权利，这将有碍于数据的自由流通。因此有学者认为，应当在平衡各方利益的基础上，以数据流通作为设定企业数据权属的最大价值体现，在最有利于数据流通的基础上，为企业设定有限的排他权[9]。

1.4 按大数据原理分阶段确权的保护模式

数据本身的价值非常有限，数据的价值在于利用大数据技术对其进行深度挖掘。在一般情况下，要想实现数据资源的良好分配，就必须依据大数据工作原理，将数据区分为原始数据和衍生数据，并对不同的主体配置不同的权利[10]。

总体而言，以上四种观点均存在一定的合理性，但又有各自的不足之处。

首先，以知识产权的模式保护企业的数据权利具有一定的局限性。一方面就著作权保护而言，所谓“变通式”的邻接权所保护的内容是企业对于数据库的实际投资，而非其“独创性”，所以从这个层面来说，数据权利并不属于真正意义上的邻接权。另一方面就商业秘密的保护而言，笔者认为，企业数据并不符合商业秘密所要求的价值性的特征。基于大数据的特性，单个数据无法获得商业秘密的保护。因为企业对其收集、分析的数据只有达到一定量时才具有价值，商业秘密制度所保护的仅是企业数据的整体价值，对单个数据无法进行有效保护。

其次、赋予企业数据财产权的保护模式也存在如下问题。如何处理数据的隐私性与财产性的关系问题？在将个人信息保护与企业的数据财产区分对待的情况下，如何合理的解释将含有个人隐私的信息置于企业的财产权之下具有正当性？是否直接将个人隐私划分为财产权更为直截了当？因为相比较于信息收集者，把个人信息财产权赋予个人比第二手的信息收集者显得更为正当和必要。

最后，赋予企业对收集所得的数据以有限排他权也难以有效解决问题。企业的“有限排他权”应当怎样定义？“有限排他权”与“绝对权”之间有哪些区别？有限排他权的范围如何？如果不厘清这些问题，就很难在理论上赋予企业有限排他权的模式保护企业的数据权利。

综上所述，笔者认为应当吸收企业数据财产权的部分观点，按大数据原理分阶段确权，企业对于原始数据整合、分析，并经过匿名化处理之后，对于此部分衍生数据，应当赋予企业以数据财产权。所以笔者认为，这将是企业数据权利构建的最佳路径选择，具体内容笔者将在下文予以论述。

2 企业数据权利构建的最佳路径：分阶段确权规则

如上所述，分阶段确权规则是指利用大数据原理，在数据处理的不同阶段，给企业和个人配置不同的数据权利，从而实现资源的良好分配。对于企业收集的个人原始数据，因其包含个人隐私等敏感信息，而且此等数据与个人的人格权益相关，所以应当根据关联规则，由数据主体享有数据权利。企业在对原始数据加工，匿名化处理之后形成衍生数据，衍生数据体现了企业的劳动投入，所以应当依據“捕获规则”由企业对这部分数据享有财产性的权利。

2.1 数据控制者：作为首要规则的捕获所有权

“捕获规则”发源于皮尔逊诉波斯特案[11]。在此案中，原告提出了“可能捕获标准”，即由具有合理机会的正在捕获猎物的猎人享有对该猎物的所有权。而被告却认为，猎物的所有权应当归属于第一个杀死它的人，也就是“实际捕获标准”。最终法院支持了被告提出的“实际捕获标准”，认为财产的占有取得与财产的公示具有相关性，只有实际控制人才能合法地取得相应的权利。

“捕获规则”同样适用于数据领域，数据控制者（也就是企业）对于其合法收集的数据具有占有、使用、收益、处分的财产性权益。数据资源如同水、石油、天然气一样，是一种流动性的资源[12]。正如Steve Levy所言：“信息需要自由。”因为信息具有流动性，能从一个地方流转到另一个地方，所以让一个人对于其所收集的信息享有所有权便是成本最低的规则[13]。

但是，再美丽的花瓶也有瑕疵，捕获规则创造出数据领域的丛林法则，其在鼓励数据生产和交易的同时，也加剧了数据行业的竞争，捕获规则只奖励最后的“获胜者”，只有最大最强的数据企业能够获得成功。一旦数据行业之间的激烈竞争缺乏相关的制度约束，就会产生恶性竞争，从而衍生出负外部性。因此笔者认为，在把捕获规则作为数据权属划分的首要规则的同时，也要对其进行限制，引入“关联所有权”规则加以平衡。

2.2 数据主体：作为次级规则的关联所有权

综上所述，捕获规则并非是对流动性的数据资源赋权的唯一规则。以用水权为例，在美国东部，盛行“在先专用用水制度”，该制度与捕获规则如出一辙。但是在美国西部地区，由于水资源匮乏，其奉行的则是与东部地区全然不同的“河岸制度”[14]。易言之，在美国东部地区，由首次取得水的人享有水的所有权，而西部却是由河水流经所有土地的所有权人决定河水的使用。所以有学者将这种从特定物质中延伸出来的财产权归属规则归纳为“关联所有权。”在数据领域，关联所有权规则体现为能够识别出特定个人或者与特定个人相关联的数据财产权应当归属于数据主体。诚然，利用“关联规则”使数据主体对原始数据享有所有权将会显而易见的增加数据主体对数据的控制，能有效防止企业在恶性竞争中对数据主体权益的侵害。

同捕获规则相似，关联规则也存在一定的缺陷。“关联规则”的运用将会导致管理门槛和管理成本的增高，会降低企业投资数据行业的愿望，令资源价值贬损。所以为了避免关联规则带来的不利后果，必须对“关联”一词的含义和范围做出严格的界定。并不是所有与个人相关的数据都在关联规则的涵摄范围之内，关联关系必须是牢固的和紧密的。关联规则之下的财产必须是一种特殊的“人格财产”，其内涵的价值是人格尊严与人身自由，体现着人类的深厚情感和意志[15]。欧洲委员会于1981年制定的《个人数据自动化处理中个人保护公约》中将个人信息区分为一般信息和敏感信息，并且该区分方法被欧盟的《一般数据保护条例》所继承，我国的《个人信息保护法（草案）》也借鉴此观点。

综上，笔者认为，企业数据权利构建的最佳途径就是利用大数据工作的原理，由企业依据捕获规则，对其付出劳动收集、分析、处理的数据享有财产权;数据主体依据关联规则对涉及个人敏感信息的数据享有所有权，以限制企业的搜集行为，维护自身的合法权益。

3 分阶段确权规则的正当性检验：基于伦理学和法经济学的分析

3.1 分阶段确权规则的伦理学检验

康德理论认为，人是目的而不是工具。任何技术的发展都不能以牺牲人的自由和尊严为代价，所以在数据领域，我们不能为了经济效率的发展而牺牲了公众的隐私。因此我们必须摆脱主张“信息自由是至善”的数本主义，重塑大数据领域的人本主义[16]。主张人的自由高于数据自由，人的价值高于经济价值，维护人的尊严，尊重人的权利。所以任何有关于企业数据权利的制度设计都必须接受伦理学的检验。

随着互联网的发展，尤其是大数据时代的到来，每个个体都会被卷入数据曝光的洪流之中。大数据技术的发展是大势所趋，但问题是在这场技术风暴中如何保护好个人隐私？在大数据时代，企业由于拥有充沛的资金，在平台进入程序以及退出程序中掌握着话语权，所以极易形成“平台权力”。网络平台具有独特的市场资源优势，用户需按照平台设置的规则进行交易，甚至对于侵权之后的救济程序都要符合平台的规定。所以在网络平台中，以技术为架构的一种实质性的约束体制支配了用户的活动[17]。在这个意义上来说，编写大数据技术的代码便如同现实空间的架构，形成了一种规制。比如：企业可以利用大数据算法，精准地向每位用户推荐广告和商品，这就是“平台权力”的一种体现。“平台权力”的出现是大数据算法技术运用之下的必然产物。所以为了保护数据主体的隐私，限制企业收集利用数据的行为，应当赋予数据主体以个人数据财产权。对于包含个人敏感信息的数据，由数据主体自主决定是否提供给企业利用。这样数据主体就享有和企业同等的对话权，未经数据主体同意，企业不得对其个人的敏感信息进行收集和利用。所以从隐私伦理的角度而言，分阶段确权规则能够赋予数据主体以自主决定权，能够更好地保护数据主体的个人隐私。

3.2 分阶段确权规则的法经济学检验

对一项制度进行法经济学分析是最为基本的分析方法。从法经济学的角度来看，大数据确权的具体目的包括鼓励创新，降低信息的不对称性、提高正外部性溢出、满足有效需求的最大化实现等等，但是无限接近科斯提出的“零成本的交易世界”却是其最终目的。下面笔者将从法经济学的角度对分阶段确权规则进行检讨。

当讨论一项制度的优劣时，首先遇到的问题则是什么是衡量优劣的标准？在经济学中有一个重要的概念：帕累托效率。这个概念是评判一项制度是否是最优选择的重要标准，也是衡量在某个规定、制度下，利益、资源和责任分配优劣的重要标准。帕累托效率是指存在一种状态，在这个状态中没有任何人的处境变差而至少有一个人的处境因此变得更好[18]。所以在经济学中，帕累托状态被称为是社会的最优状态。

把分阶段确权规则放在帕累托效率中检讨时发现，其并不能达到帕累托最优的要求。这是因为企业在运用大数据技术的情况下，虽然其利益能够得到提升，但是数据主体的利益可能不会因此增加。虽然数据主体因对其个人数据享有财产权，可自由决定是否和收集数据的企业进行交易。但不能否认的是，在大数据技术的洪流中，每个人都像一颗小水珠，会不可避免的卷入这场技术革命。再完美的技术也存在缺陷，所以大数据在为数据主体带来利益的同时，也会对个人隐私造成一定的侵害，所以基于大数据技术存在的固有缺陷，使得分阶段确权规则不能达到帕累托最优状态。

但是在经济学中，除了帕累托最优标准以外，还存在另外一个检测标准，那就是“卡尔多—希克斯”标准。在一项改革中，如果受益者所得足以弥补受损者的损失，那么这项变革就叫卡尔多—希克斯改进。与帕累托标准相比，“卡尔多—希克斯”标准是一种次优标准，卡尔多—希克斯标准设定的条件更宽。按照帕累托标准，只要有任何一个人利益受损，整体社会的改革就无法进行。但是按照“卡尔多—希克斯”标准，如果能使整个社会的收益增加，改革也可以进行。如上所述，基于大数据技术的固有缺陷，在运用大数据技术的过程中肯定会损害部分数据主体的利益，但是数据作为社会经济发展的新要素，所带来的社会利益肯定大于损失。赋予企业对其收集、分析所得数据及财产权，能够更好地促进数据流动，有益于社会的发展。所以从效率的角度分析，分阶段确权规则符合卡尔多—希克斯标准。

综上，通过对分阶段确权规则进行伦理学和法经济学的双重检测，我们发现分阶段确权规则不仅能最大限度地保护数据主体的个人隐私，维护国家的数据安全，而且能够减少社会成本，增加社会的整体福利。所以从伦理学和法经济学角度而言，分阶段确权规则是一种良好的赋权制度设计。

4 结语

数据作为互联网时代的一种新型生产要素，对经济的发展起着至关重要的作用。在当今世界，谁掌握的数据越多，谁掌握的数据越精确，谁就掌握了经济发展的命门。但是，数字经济不能无序发展，必须将其约束在制度的框架内，否则，其将成为人类发展过程中的“潘多拉魔盒”。在数字经济中，隐私、数据、和信息是最为重要的三个因素，三者之间的关系如同古希腊传说中的“戈尔迪乌姆之结”，谁能解开这个结，那谁就将成为“亚细亚之王”[19]。企业数据权属纷争不断，至今也无定论，归根结底是绕不开保护个人隐私与促进经济发展这个结。本文拟在分阶段赋予数据主体和企业数据财产所有权的同时，又对其设定相应的限制，以期通过这种全新的赋权方式对于探索此类问题有所助益。

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参考文献：

〔1〕庄子银.大数据如何更好地服务于国家发展战略[J].人民论坛，2021，20（01）：26-29.

〔2〕龙卫球.再论企业数据保护的财产权化路径[J].东方法学，2018，11（03）：50-63.

〔3〕时明涛.大数据时代企业数据权利保护的困境与突破[J].电子知识产权，2020，30（07）：61-73.

〔4〕丁晓东.数据到底属于谁——从网络爬虫看平台数据权属与数据保护[J].华东政法大学学报，2019，22（05）：69-83.

〔5〕魏远山.我国数据权演进历程回顾与趋势展望[J].图书馆论坛，2021，41（01）：119-131.

〔6〕梅夏英.在分享和控制之间——数据保护的司法局限和公共秩序的构建[J].中外法学，2019，41（04）：845-870.

〔7〕郝思洋.知识产权视角下数据财产的制度选项[J].知识产权，2019，33（09）：45-60.

〔8〕劉瑛，耿雨亭.大数据背景下的商业秘密保护[J].北京工业大学学报，2017，17（03）：58-64.

〔9〕李慧敏，王忠.日本对个人数据权属的处理方式及其启示[J].科技与法律，2019，29（04）：66-88.

〔10〕高富平.数据生产理论——数据资源权利配置的基础理论[J].交大法学，2019，10（04）：1405-1424.