数据“利益束”：数据权益制度新论

杨 东 白 银

人类社会正迈向数字文明时代，在法治层面呈现出超现代性面向，全球正处于共同探索之中，各国都没有可资借鉴的样本或者参照系。2022年12月，中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（下文简称《数据二十条》）率先提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置的产权机制，淡化了数据所有权，更加强调数据的流通、使用和价值最大化。该政策意见对我国数据市场交易、收益分配等相关制度的构建具有阶段性的意义。即便如此，鉴于数据存在无形性、非消耗性、泛在赋能性等新型特性，以及数据要素市场培育与发展的不确定性。我国在理论的研究上还不宜止步于探索性的三权分置机制，因为数据无法完全适用基于现实世界的财产形态的解释范式，数据赋能实体经济和实现全民共享红利的要求尚需落实。本文基于“广义‘产权’包括一切财产性的权利和利益”［1］（P145），以及权利和利益（或法益）区分保护理论框架，在对数据确权进路中的数据价值实现与时代需求进行了反思后，试图证成数据利益化进路的正当性和相对优势，提出数据“利益束”范式，以助力数据作为数字经济的“血液”实现数据赋能和利益共享的功能。同时，本文拟在此基础上设计数据流通交易、收益分配实现以及安全保护机制。

一、数据确权的数据价值实现与时代需求

数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。广义的数据包括数据资源、数据产品和数据资产等，狭义的数据则是指数据资源，也就是本文所讨论的内容。由于不同类型的数据所投入的“数据劳动”和产出的使用价值存在差异，在权益制度的构建上不宜混为一谈，而应当进行类型区分，这也是建构科学数据权益制度的关键所在。笔者认为，对于数据产品和数据资产有必要进行确权，并与现行财产权利体系相衔接。对于数源广泛分散且尚未形成数据产品、数据资产等的数据资源则不宜确权，而应当将其定性为一种利益予以利用和保护，并以数据高效流通为导向，实现数据价值最大化。

（一）主要数据确权理论及其缺陷

由于论者们深受传统财产法律思维的禁锢，目前大多坚持数据确权是实现数据流通和交易的前提，并将数据确权作为整个数字经济发展的制度基础。在我国法律层面尚未对数据权属进行规定的情况下，主要形成了以下学说：一是“权利分置说”，讨论的焦点包括数据所有权归属，以及数据用益物权的细化与配置等问题。但“权利分置说”极其容易产生权利界限模糊和体系性不强的问题，如《数据二十条》将数据权利分置为数据资源持有权和数据加工使用权，对数据产品设置了数据产品经营权。事实上，数据的持有、加工和使用通常自成一体，如果人为干预或割裂三者的关系，不仅在逻辑上难以自洽，还会遗留权利客体边界模糊的困境，最终只能将烫手山芋扔给法官。而且该三权分置机制还遗漏了极其重要的“数据收益分配权”，在体系构造上缺乏完整性。二是“新型财产权说”，其主要观点是通过弱化传统财产权的独占性和排他性等路径创设新的权利［1］（P144），来适应数据的流通利用需要。然而，此弱化进路加剧了处于不对等地位主体（如数据主体）权利形式化的问题，也存在引发“权利膨胀”而导致真正权利“贬值”的风险。更何况在数据指数级增长的背景下确权成本（如公示成本）巨大，数据利用“多重授权”规则的适用也将导致数据利用效率降低、数据完整性缺乏等负外部性问题突出。故各国对于是否在法律上将数据确认为一种独立的新型财产权较为谨慎。三是“知识产权说”，该学说混淆了已有知识产权的数据化和机器生成的数据集合，对于前者应当严格地适用现有知识产权法律规范。对于后者需要讨论的是算法本身的知识产权问题，而通过机器生成简单的数据画像或者商品评论汇编则很难构成知识产权，因为这只是打开计算机或按下启动按钮的工作，由此产生的数据产品并非人类智力的创造［2］（P152）。四是“公共物品说”，该学说认为数字市场应当被视为一种共享经济市场，数据可被定性为一种公共物品。该学说肯定了数据的公共属性，但这增加了数据被滥用的风险，容易引发侵害数据安全的新型“公地悲剧”，尚需制定更为精准和全面的治理体系予以保障。

（二）数据确权的价值实现

数据的非独占性和非损耗性拓展了数据利用广度，这自不待言。日益成熟的数据清洗和去人格化技术，也在技术层面回应了人们对数据安全和隐私保护的顾虑，推进了数据利用的深度。然而，数据本无使用价值，只有在流通整合中才能产生使用价值。其价值实现规律主要包括：一是精准的数据才能够提高决策的效率和质量；二是纯粹的数据入库存储不仅不利于数据价值的最大化，反而会导致数据价值的消损；三是数据价值的发挥依赖于数据整合，良好的数据整合呈现出1+1>2的价值效应。简言之，数据价值最大化中数据至少应当满足质量可靠、整合科学以及利用及时的要求。

与工业经济时代不同，数字经济时代的数据要素市场培育与发展并不必然依赖于数据确权，而且“通过赋予各方主体以数据权利，无法有效实现数据的公平利用”［3］（P22），还可能会阻碍数据的流通共享。其一，数据权利将具备其他物权所共有的明确性。与传统的生产要素不同，数据通常呈现出“你中有我，我中有你”的交叉重叠样态。数据权属越清晰，需逐一获取“同意授权”的数据权属主体就越多，这将减缓数据流通共享使用的速度，而难以满足数据价值实现规律中的利用及时要求。其二，数据权利将具有排他性。物权都具有排他性，即“一个同一物不可能在同一时间为不同的所有者所有”“同一物上很少有两个用益权”［4］（P305）。该性质虽有利于保障权利人对物的支配权，维护其一元（自由）价值，但在数据领域则不适用，因为数据具有天然的交互性、社会性和公共性，盲目地对其进行确权不仅与其特征背离，还将阻碍数据的流通共享，让更能实现数据价值的主体无法拥有数据，最终可能导致数据利用度不足，阻碍数字经济的发展。其三，数据权利将具有竞合性。在万物互联的背景下，数据确权将极大地增加权利生态系统的复杂性，也将增加权利登记和维权时的权利甄别难度，进而提高社会成本。况且，数据确权虽然可以在形式上强化数据主体的数据自决利益，如删除权和撤回权，但这也将破坏数据产业链的稳定性和连贯性，不利于数据产业的持续性发展。因此，通过套用传统的财产确权框架对数据进行确权尚需商榷。

（三）数据确权的时代需求

纵观人类文明长河，在社会发展过程中很长一段时间并不存在权利，直到资产阶级革命不断深入，才陆续建立现代权利（人权）制度［5］（P102-104）。如英国《权利法案》、美国《独立宣言》以及法国《人权宣言》等。虽然这一时期资产阶级宣布的权利在形式上是普遍的，但马克思对此进行了批判，他认为“所有权对于资本家来说，表现为占有他人无酬劳动或它的产品的权利，而对于工人来说，则表现为不能占有自己的产品”［6］（P264）。在《论土地国有化》中马克思亦指出主张土地私有的论者是在“千方百计地用‘天然权利’来掩盖掠夺这一原始事实”［7］（P175）。他揭示了资本主义社会的权利推进市场交易以赚取更多资本的本质需求，披露了其用于实现压榨和剥削的目的所在。马克思认为“权利决不能超出社会的经济结构以及由经济结构制约的社会的文化发展”［7］（P364）。就目前而言，西方资本主义国家的新自由主义已经取代凯恩斯主义，成为当代资本主义的制度载体，其核心观点是“三化”，即自由化、市场化和私有化，并以理性经济人、追求自我利益的最大化和完全市场竞争等为基本假设［8］（P93）。在此主义的指引之下，西方资本主义国家似乎应当迅速对数据进行确权，但截至目前，各国均持谨慎态度而未对数据确权。我国所坚持的应当是以整体主义为核心的马克思产权理论［9］（P15），所追求的是共享数据红利，因此更有必要审慎分析我国当前和未来的生产方式、经济关系以及社会生活条件等，来决定数据是否确权，以数据赋能生产和提高社会整体利益为核心构建数据权益制度。

数据作为数字经济深化发展的核心引擎，其价值不局限于简单的数据交易所获取的经济增长，更为重要的是作为数字经济的“血液”，为产业提质降本增效、政府治理体系和治理能力现代化广泛赋能。我国作为一个数据资源极其丰富的国家，拥有巨大的数据价值潜力尚未得到充分释放，亟须建立顺畅的数据流通机制来发挥数据的乘数效应，以实现数据利益总量最大化，并在全球数字经济中实现“变道超车”。然而，一方面，数据确权虽然能够保障数据参与者的利益，但权利作为个人利益的法权诉求，表现为双方互相让步和妥协的结果，“一旦有人获得了这项权利，就意味着其他人必须把它放弃”［10］（P81），具有显著的排斥他人共同权利的效果，这与以数据高效利用为基础的数字经济时代不相适应。另一方面，创造数据价值的关键不在于数据本身，而在于数据劳动，是数据“活劳动”将数据的价值得以保存和延续，并添附上新的价值［11］（P61）。因此，在数字经济时代，只有不断地开展包括数据生产、加工和经营在内的数据劳动，才能创造更大的数据价值，满足人们对数字经济发展的需要，故更应聚焦对数据劳动激励机制的设计，而非数据确权问题。此外，不够审慎的权利设置也将导致权利概念被滥用、“真正的权利”失去威信，进而“引发（了）国家这个‘巨兽’对社会经济生活的全面渗透，并最终导致（了）现代规制国的诞生”［12］（P69）。这显然与数字经济时代的发展需求不相适应。

不可否认，基于法律对数据进行确权虽具有规则有效性，但数据确权尚缺乏规则实效性：一方面，数据权利的形式化问题突出，即便是在未来也难以成为实质性权利。因为数据确权很难扭转数据主体在数据管控和技术利用所处的极其不对等的地位和处境，也很难预估其数据被利用所带来的收益和风险，并基于理性认知来合理支配自己的数据［13］（P48）。另一方面，将数据权利化后，数据流通共享因数据利己主义者的过度控制行为而受限，甚至存在被一些数据头部企业垄断的危险，这种对数据资源的过分限制忽略了“共同善”的价值，也会阻碍公共利益的实现，不仅不能为社会提供安全可靠的数据流通机制，反而加大了数据主体受到数据侵害和数据剥削的风险。故通过设立形式化和排他性的数据权利，既不能充分地实现和保护人的利益，也无法平衡好数据权益保护与数据价值实现之间的关系。

我国《“十四五”数字经济发展规划》指出，数据要素已成为最具时代特征的生产要素。随着数字技术不断地改变和重塑社会的运行模式，以及数字经济、政治、文化、社会生态的生成与演进，人类正迈向数字文明新时代。虽然当下还处在数字文明时代的探索阶段，但我们至少可以预见，在成熟的数字文明时代，人类所有活动都将建立在数据互通共享的基础上，并因此享受前所未有的高效与便利，而这需要持续性的海量数据与更为精准的数据赋能作为支撑。与此同时，高端的数据劳动更多的是脑力劳动，而智能化机器生产正在逐步取代一般性体力劳动，这使得脑力劳动和体力劳动之间的对立状态得到了有效缓解。同时，数据劳动也远不止于谋生的手段，更是为了满足人民群众的精神需求。伴随着数字经济的高质量发展，数据劳动背后的集体财富也正在不断积累。这些都显现出共产主义高级阶段才有的特征［7］（P364-365）。有鉴于此，数据权益制度的构建不宜简单地套用传统的财产确权模式，而应当结合数据的特性，着眼于数字文明时代发展需求。

二、从数据确权转向利益保护的正当性与相对优势

卡尔·拉伦茨曾指出：“各种利益通过法律制度以其他方式也能得到很好的保护，而不一定要设定一个‘权利’。”［4］（P279）在权益区分理论框架下，鉴于我国数据确权进路不畅，转向通过数据利益保护，符合权益保护逻辑。相较于数据权利化中个人主义的赋权性保护，数据利益具有显著的利益平衡效能，属于通过共同的评价所认可的具有通用性的价值存在，能够兼容数据领域的多项利益平衡［14］（P135-140），更有利于满足数字时代多元主体的数据利益需求。

（一）数据利益化的理论依据

我国关于权利范围的解释适用的是形式主义标准，即法律明确以“权”字命名的才是权利，其他的都是单纯的利益保护问题［15］（P157）。由于我国现行法律位阶规范关于数据的规定均未加“权”字，在形式上数据尚归属为一种利益。就两者实质区别而言，张新宝教授认为，权利至少包括特定的权利主体、明确的权利内容和清晰的权利边界三项基本要素［1］（P153）。于飞教授也指出，在权利与利益的区分上，“同时具备归属效能、排除效能和社会典型公开性的，为一种侵权法上的权利，反之则只能归于一种利益”［16］（P118）。假设数据通过确权进路保护，所创设的数据权利很难说满足权利的基本要素。首先，“归属效能”欠缺。一是数据作为权利客体缺乏可控性，基于数据的自动记录和智能处理，实践中产生和形成的数据很少由数据主体控制和占有，在未经数据主体同意的情况下，数据主体甚至不知道自己的数据被保存。即便是在数据消费过程中，由于消费者对其持有的数据缺乏实体占有，“是否能够访问你购买的内容取决于云服务提供商是否能够履行它们的承诺”［17］（P64）。二是数据的权利主体不清。由于大数据环境中任何数据都不可能为单一主体独占，实践中用户数据究竟归属于用户、平台还是企业，很难对其中的权属关系作出精准的判断。三是权利边界模糊。不同数据主体的数据经过汇聚、融合、加工等处理后，从单一主体数据演变为多元主体数据集合，这导致各类基础数据权属和不断衍生的新数据权属都十分模糊。故数据权利主体、内容和范围仍难以具体确定。其次，“排除效能”欠缺。数据具有天然的非排他性和非竞争性，即一个人对数据的利用，并不会阻碍他人对该数据的使用，也不会减少数据对他人的利用价值。由于数据的边界模糊性、强流通性和信息关系不对等性，数据权利也很难排除其他主体的不法干涉。最后，“社会典型公开性”欠缺。数据作为一种新型生产要素，其范围、类型、利用场景、权属等在经济学、法学等领域均存在的较大分歧。此外，基于Data（数据）——Information（信息）——Knowledge（知识）——Wisdom（智慧）四层金字塔模型（DIKW模型），数据作为其中的底层范畴，体现的是数字经济时代信息科技发展反射到信息载体的阶段性形态。随着人类对外部信息载体和技术的掌握能力不断增强、认知辅助体系不断成熟，在未来智能经济时代，“信号”可能成为数据之后的核心概念［18］（P35）。这种载体变更趋势也反映出数据的阶段性属性，在此情形下确权对象是信息、数据、信号还是其他载体，值得商榷。由此可见，数据财产权益尚未发展到稳定成熟的地步，很难说已经形成了典型、规律和公开的权利特征。故数据尚缺乏权利化的基础，将其定性为一种利益更为合适。

（二）数据利益化的双向平衡

首先，数据利益化符合经济发展规律。依据科斯定理，当交易成本为零时，无论初始权利被界定给谁，理性的主体都会对权利进行自愿的交易，以使社会生产实现最有效率的水平。数据一旦实现点对点的交易，基于区块链技术的数据流通成本极低，零边际社会交易成本有望成为可能。因此，在交易成本不断降低的前提下，数据权利的界定实际上缺乏必要性，反而是数据利益需要被进一步外化。

其次，数据利益化更利于数据的开放利用。相较于权利的明确性和强制性，利益更具有相对性和灵活性。在没有排他性权利的局限之下，市场主体有更多的机会在数据市场中交易和利用数据，更有利于形成具有公平竞争秩序的市场环境。以美国为例，该国立法并未将数据定性为一种权利，而是将信息隐私定义为控制个人数据的权利，采用“大隐私”保护模式。其所关注的重点是矫正对消费者隐私产生侵害的行为，在隐私保护与有效率的商业交易之间找寻平衡；允许一些企业在遵循相关法律且不存在欺骗和不公平行为的前提下，无需获得消费者明确同意或签订合同也可以收集和使用其个人数据［19］（P1465）；并主要依赖于法律框架下的企业自律和事后救济来保护权益。此种交易市场模式突破了多重授权的约束，更有利于促进数据的高效流通、开发和利用，这也是美国数据产业（如OpenAI公司研发的ChatGPT），领先于适用史上数据保护最严格法案——《一般数据保护条例》（GDPR）——的欧盟国家的关键之所在。因为当ChatGPT获取的数据量足够，参数规模超过千亿量级时，能够产生“顿悟现象”或者“涌现现象”，其理解语言能力和处理大规模任务效果能达到质变［20］（P9），而这种“顿悟”实际上是海量数据驱动下的产物。

最后，数据利益化后数据权益能得到有效保护。法益作为刑法保护的核心而自不待言。就私法而言，“利益在合同法上获得的根本不是弱保护。只有在侵权法领域，由于利益保护往往比权利保护需要更强的要件，如存在保护性法规、违反善良风俗故意致损，这时才谈得到一种对利益的弱保护”［21］（P143）。处理这种弱保护或者保护不足的问题，一方面可以对数据处理者进行明确的数据处理行为规范，间接为数据主体划定一个需要保护的基础利益范畴，让其获得借由相关标准和政策所享有的具有衍生性的反射利益。比如，目前我国《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》规定了大量数据（信息）处理规则、保护义务和责任承担条款，呈现为一种反射利益意义的基础法益设定，可以有效保护数据主体利益。另一方面，“对于数据处理者的数据财产利益，我国司法实践中存在著作权法保护、商业秘密保护、合同法保护及反不正当竞争法保护等多重保护进路”［1］（P149），已经形成较为完备的行为主义保护模式。以企业经营数据为例，即便是授予企业数据持有权，其保护力度也不如商业秘密强。此外，企业通常也会对外公布财务报表，若对这些数据进行确权，反而会影响其他主体对此部分数据的及时利用。此外，我国民法、行政法、刑法三大部门法对于数据的保护水平，已经远远高于财产权责任规则的保护水平，即便对数据进行确权，也只能适用责任规则，最终适用侵权赔偿机制来保护产权，而没有任何实质意义［22］（P8）。

（三）数据利益化的社会功能

相较于“数据确权只会增加数据利用的难度，而不会推进数据利用”［22］（P14），将数据利益化更方便数据的灵活利用。其一，可以基于新的技术方式凸显和保护多样性数据利益。“数据立法在本质上是对于多样化的数据利益进行的识别与确认，对于现实的数据利益予以法律上的调整，就形成数据法益”［14］（P135）。在数字经济时代，完全可以基于区块链技术去中心化、分布式共享、共识信任机制等特征与功能，对数据利益直接进行更为公平高效的交易、分配和保护。其二，缓解数据私益和公益冲突。数据权益制度的设计应当基于整体主义去优化数据利益配置，使得源自各个数据主体的数据将被充分共享，共同推进数据价值的最大化，而非基于私权化加剧“数据烟囱”问题。利益的主要效能在于利益平衡，这对于实现以整体主义为核心的权益制度、缓解数据私益和公益冲突、回应差序格局下的多样化利益需求均有重要作用，显然更有利于数据主体享受数据带来的便利以及数据总体利益提升所带来的红利，以实现数据公平与效率的平衡。其三，将数据价值充分转化为社会整体福利，形成普惠共享的数字共同体。《数据二十条》明确指出要促进全体人民共享数字经济发展红利。数据利益的立足点是人类生活的利益，“反映了数据立法保障人类数据生活，促进信息文明发展的价值追求”［14］（P140）。一方面，数据利益化有利于个人得到自由全面的发展。数据利益化相较于数据权利化更为灵活，更有利于避免数据“囤积”的现象发生，促进数据利益共享，缓解人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。另一方面，数据利益化有利于人人互惠与共享发展。数据利益的增加是个人利益和社会利益的共同追求，每个数据主体的个体价值都应当得以凸显，且能够在共同体的辩证关系中实现价值并重和数据利益互利共享。目前我国已经形成了庞大的数字经济体量和数字社会形态，数据的互利共享不仅成为一种客观的经济社会需求，而且还成为推动数字经济时代权益制度转型的根本动力。

三、数据“利益束”的创设与功能价值

利益是一种事实状态，“利益的种类、形态原本就非常复杂多样，随时因应时代社会变迁而不断演变”［15］（P28）。哈贝马斯曾指出，社会的复杂性程度越高，生活形式多样化和生活历程个体化的程度就越强，人与人之间的利益冲突就越复杂，而如何对社会进行整合就是一个尖锐的问题［23］（P30-33）。海量数据已然呈现出多样性、动态性、松散性特点，而亟须通过技术与制度的结合来实现数据整合利用。为此，本文基于数据的特殊性和数字文明的发展需求，尝试性地提出了数据“利益束”范式。

（一）数据“利益束”的基本内涵

本文尝试提出的数据“利益束”是对数据确权（权利）的否认，以及对“权利束”中“束”（bundle）效能的吸收。目的在于将零散的数据利益整合化利用与保护。数据“利益束”是指人与人之间的所有数据利益关系，而非传统狭义的人对数据的利益。在数据“利益束”中，数据参与者对数据的利益，是数据参与者对其他社会主体所持有的一系列数据利益关系，其中还融入多元价值和整体性利益，表现为多元主体的各种利益以“束”的方式存在于数据参与者之间，并形成一种动态的利他的社会利益关系。换言之，在数字经济时代，每一个数据参与者随时随地都“手捧”着一束代表多元利益的“玫瑰”，即便赠予他人使用也会手留余香。如数据主体提供了自己脱敏的医疗数据，这些数据聚合起来形成的医疗大数据，最终会为数据主体及社会群体的健康保驾护航。同时，建构数据“利益束”并不意味着未取得权利名分的利益在法律上不能得到保护，而是为了形成一种更为系统灵活且能够适应数字经济发展的数据利用与保护模式。

（二）“权利束”中的“束”效能汲取

“权利束”概念源于新产权学派的霍菲尔德教授，他将财产描述为“一捆棍子”（a bundle of sticks）［24］（P1532）。他认为财产权不是由人对物的关系构成，而是由人与人之间的基本法律关系所构成，是包括请求权、特权、权力和豁免等一系列复杂权利构成的关系集合［25］（P30-32）。他的观点被学者们不断地丰富和发展，逐渐形成较为成熟的“权利束”模式。该模式主要具有四大特征：其一，“权利束”具有聚集效应（agglomeration effects）［26］（P217），是在某些组合中构成财产的个人权利的集合［24］（P1519）。其二，“权利束”不是人对物的权利，而是人与人之间的一种关系［27］（P247）。其三，“权利束”具有可塑性，可以基于整体性需求，通过政策性调整来增加或减少权利“棍棒”［28］（P888）。其四，“权利束”通过融入社会价值观来定义财产权利，推进多元价值体系的形成［27］（P269）。

目前“权利束”模式为我国一些论者所倡导，他们认为包括人格权、财产权、国家主权等权利在内的分散的数据权利，相互割裂且缺乏联系，难以形成数据权利内部统一价值标准与规则，故指出应当通过“束”来确定数据权利的边界［29］（P60）。不可否认，“权利束”扩充了财产权的概念，“权利束的灵活性和相对性不仅为数据权利分化提供了可能，还与数据保护的‘场景理论’高度契合”［30］（P91）。但这也意味着“权利束”会随着场景的不同而呈现出多样性和开放性，导致权利不断空洞化，进而“丧失了对何种权利应当纳入及权利构造为何的解释力”［30］（P91）。不仅如此，“权利束”还存在以下局限：一是“权利束”模糊了财产权和其他法律关系之间的区别，边缘化了财产作为对某物的权利的观念［31］（P724），致使财产处于“腾空”状态，数据主体人格尊严相关的数据保护相对欠缺。二是财产法学家最初提出“权利束”时，“所观察的事实样本主要限于既存的有形财产”［32］（P149）。这导致作为新型财产的数据适用这一权利理论缺乏足够的解释力。三是“权利束”并没有提出一种新的规范思想，而是一种分析性和描述性的思想［27］（P247）。通过“束”来调整的多项权利，一定程度上使权利丧失原本的属性，如所有权的根本特征就在于排他性，“束”的利他价值融入一定程度上削弱了其排他性，进而损害了既有权利体系的稳定性。此外，权利束“本质上是在所有权基础上进行权利的分解和分割配置，在每一数据上都同时确立多项权利、多个权利主体，这完美符合反公地悲剧设定的条件”［22］（P12），其结果是产权人太多且相互制约，导致数据资源利用不足。四是“束”中的各项权利变得松散无序，忽视了财产的结构性问题，导致“束界”模糊和收益分配困难。对此，有学者指出“权利束”只是一句口号，其淡化或分散了财产权利的本应关注的焦点问题，且没有提供行之有效的解决方案［31］（P714-715）。

虽然“权利束”没有跳出数据确权的局限，且本身也存在诸多问题，但该理论中“束”的主要效能反映了数据权益制度的需求，在数据“利益束”的建构中可以借鉴。其一，“束”的隐喻表明财产是人与人之间的一组法律关系，而不仅仅是物的所有权或所有者与物之间的关系［27］（P249），对数据“利益束”的建构具有借鉴吸收的基础。其二，“束”具有灵活性、开放性和扩展性。不仅满足数据动态变化的需要。而且“认可集体与政府对财产权的干预”［29］（P60），在不影响“束”的整体利益的情况下，可以基于国家政策来增加或减少权利“棍棒”，满足数据利用的整体性需求，进而实现个人利益与公共利益的高度融合，推动多元社会价值的实现［27］（P269）。其三，不同于纯粹财产所有权的排他性忽略了财产的整体运作形态，“束”解决了所有权模型对财产结构过于简单化刻画的问题，在数据“利益束”的建构中，应当基于“束”的效能，兼顾数据利益关系的复杂性、互动性和整体性。

与此同时，对于论者们指出的“权利束”具有弱结构性、弱边界性的问题，在数据“利益束”的建构中则可以借鉴“财产树”模式（the tree model of property）的相关效能予以补强①“财产树”模式认为，财产的结构就像一棵有着单一树干和许多树枝的树。该模式将财产分解成其构成要素（即束中的不同树枝），形成将财产与其他权利区分开来的核心权利的树干，以及指代获取特定资源的树枝，并在树干和树枝中融入了多元社会价值和利益需求。［28］（P872）。“财产树”模式与“权利束”产生于同一时期，受民主与集体主义思想的影响，该模式在财产使用控制权与财产社会功能中找到了新的平衡点［28］（P923-928）。“财产树”模式主要具有两大特征：一是通过树干来区别于其他财产或权利，其中的树干主要是指控制财产使用的权利；二是强调国家只有为了实现极其重要的社会目标，才能限制或重塑权利［28］（P906）。在数据“利益束”的构建方面，首先应当进一步明晰“束”与“束”的边界，并在“束”的功能上，借鉴“财产树”模式在树干中所强调的社会功能，通过该功能来激励资源公平分配、参与式管理和生产效能等社会价值的实现［28］（P872）。在“束”具体利益方面，应当借鉴其树枝中所关注的权利主体的隐私保护、行动自由、平等获得生产资源以及资源合作管理的多元利益，以进一步增强“束”的结构性和社会价值多元性。

（三）数据“利益束”创设的功能价值

建构数据“利益束”是为了使数据参与者在互利共享的共识下实现数据的高效流通，最大限度地实现数据赋能和数据红利分配。其功能价值还体现在：第一，融入多元价值，强调数据利益的利他性。利他性是指社会主体自觉自愿让渡部分个人利益来赢得条件不充分环境中发展的稳定性、持续性和前瞻性［33］（P41）。2022年欧盟通过的《数据治理法案》（Data Governance Act）第四章就专章规定“数据利他主义”，倡导成员国制定数据利他主义的国家政策。与纯粹的人对数据所拥有的利己利益不同，数据“利益束”不仅包括个人利益，还捆绑了国家利益和集体利益，并将这些利益反映在人与人的社会关系之中，实现数据个人利益与公共利益的高度融合，进而增加生活便利、降低交易成本、促进国家数字经济的快速发展。第二，增加了数据利益的拓展性和整体性，系统地保护数据参与者的利益。通过对“权利束”中“束”理论的汲取，将不同的利益捆绑起来，实现有效的社会性整合，有利于实现碎片化利益的系统化，确保数据利益保护的全面性。再者，基于利益运行的整体规则来促使不同数据主体之间利益相互交融，增强了数据利益的立体性，以避免将复杂的数据利益关系简单化。第三，优化数据利益的形成与分配方式，实现人的自由全面发展。“利益束”吸收了“束”提高“集体控制和再分配”水平的效能［26］（P216）。数据参与主体基于整体主义共享数据和参加数据劳动，获得更多的数据收益，同时凭借自己拥有的数据“利益束”来获得数据红利，这在一定程度上形成了人人参与和人人受益的局面，有利于促进社会公平正义。

四、以数据“利益束”范式为核心的制度展开

数据“利益束”的核心特征在于调整人与人之间的利益关系，本文结合《数据二十条》提出的构建数据基础制度的四大重点，着眼于数据利益关系、流通模式、收益分配和安全治理四位一体，尝试建构动态灵活、有机立体的数据“利益束”运行机制（见图1）。

图1 数据“利益束”的运行机制

（一）“利益束”中利益关系的基本内容

每个数据参与者都拥有自己的数据“利益束”。在数据“利益束”中的每个数据参与者也将作为独立的节点，在不同场景中基于不同的身份，提供、共享和利用数据，逐步形成人人参与的全网络利益格局。以美团App为例，用户与美团之间的关系已经从单纯的消费行为转变为合作生产关系。其中，用户就至少具有数据生产者和消费者两重身份，而且随着用户在美团App中互动参与度的提高，两者表现出共同投入和深度合作的双向动态结构特点［34］（P73）。

数据“利益束”内容会随着数据量的积累和利用方式的增加而不断丰富。就数据利用趋势而言，纯粹将数据主体作为数据来源所收集的数据已呈现出“小数据”特征，而“大数据”则是基于不断计算所产生的新数据，如ChatGPT智能化聊天、写诗和撰文所产生的数据。因此，数据“利益束”的建构首先需要基于利他主义和整体主义，在确保“小数据”全面性的基础上，满足数据价值最大化的需求。与此同时，数据“利益束”还需涵盖数据利益的以下特征：一是数据具有动态变化性。即便是完全相同的数据，在不同场景中所产生的价值也不同，呈现出或有或无、或大或小的状态。更何况数据的利用场景在实践中很难基于数据主体的授权去确定，这导致数据主体对数据的收益和损害缺乏预判，而处于不确定性状态。二是具有多样性。当前所收集的数据主要源自数据主体的底层数据，涉及数据主体多维度的生活和工作等状态，而不同的数据主体对此也将产生多样化的数据利益需求。三是具有人文关怀期待性。当数据主体贡献自己数据后，在无法控制和保护自身数据安全的情况下，可以基于人的自由全面发展，期待国家基于“家长主义”保护其数据利益。

具体而言，在数据“利益束”中，“束”类似于一根绳子，基于一组利益的共同性，将利益主体的数据利益“捆”起来，以区别于其他人的数据利益。数据“利益束”应当将数据在现实中的控制和使用状态作为不同数据“利益束”的边界，并通过融入包括促进数据资源的公平分配、参与性管理和数据价值最大化等社会价值，在不影响“束”整体利益的情况下增加或减少“束”中的利益，以实现个人利益与公共利益的高度融合。就“束”中的利益而言，不应拘泥于传统权利的占有、使用、处分、收益权能的有限划分，而应当根据法律规定或者当事人约定的收益分配方案更弹性地认识和描述各种不同的利益主张，包括行为自由保障和数字资源的有序获取等多元利益。此外，数据“利益束”包含了期待利益和现实利益，其中期待利益主要包括信用优化或维持利益期待、回报期待和继续开发期待，等等。这些利益期待的重要性主要取决于“特定时期的科技水平和社会生活想象力”［32］（P150）。现实利益则主要包括数据利益自决、持有、收益以及获取最新数据，等等。特别是在数据价值并非自动实现的情况下，数据利益的增加必然依赖于数据基础设施、分析平台以及一系列技术支撑，这些都依赖于底层数据发起者、组织者等数据从业者的“数据劳动”和物质投入，其中的物质投入主要包括工具（如软件程序等）和场景建设投入，也应当归属于“经过物化的已有劳动成果”［1］（P155），故需要在法律层面给予更多的收益保障，以提高数据从业者的积极性。

（二）“利益束”中数据利益的流通模式

“利益束”是人与人之间的多元利益关系，将各种利益捆绑成“束”，拥有“束”的不同主体之间可以就特定资源的利用达成最有效率的分割和利用协议［35］（P152-155）。当前超过95%的数据交易属于零散的“一对一”交易，场内数据交易仅占数据市场总规模的4%［36］（P65）。由于缺乏完备的数据质量评估体系和数据科技监管，这种松散的“一对一”场外交易导致数据质量难以保障。虽然目前我国数据流通形成了线下存盘流通、传统互联网在线传输和定制化的数据接口即API调用形式流通等多种流通方式，但数据市场呈现为“线上超大规模数据”样态［18］（P2），数据利益流通的最佳场景当然是互联网。

不同于可读的Web.1.0（静态互联网）和可读、可写的Web2.0（平台互联网），具备可读、可写和可拥有（read-write-own）功能的Web3.0（价值互联网）将成为建立在区块链技术上的去中心化、用户主导且安全可靠的下一代互联网。作为一种更加智能和赋能的互联网，Web3.0中每一个数据主体都可以成为自己数据的掌握者、管理者和拥有者，不仅可以在互联网上读取、交互信息，还可以传递资产［37］（P5）。Web3.0建立在区块链技术基础之上，而区块链技术能以安全、可靠和不被更改的方式，将特有的数据资产或数据转移给他人［38］（P89），这对于建立数据交易中多主体信任机制具有重要作用［18］（P27），可以有效实现数据“利益束”点对点传输模式，是人与人之间数据利益流通最为理想的运行状态。在实践中，目前北京、深圳、娄底等地利用区块链技术，整合数字身份、溯源追踪、智能合约等能力，在数据交易和数据治理方面已经取得了成功的经验。在国外，去中心化个人数据市场正在兴起［38］（P85）。基于专门的区块链技术，“所有（数据）交易都是在保持数据的完整性又保证数据的私密性的前提下进行”［38］（P91）。应当说，区块链可以有效解决数据利益流通可控难、互信难等问题。

此外，基于区块链进行数据利益流通还具有以下优势：其一，有利于增强数据利益的可信性。区块链去中心化的共识信任机制，让各类数据主体从信任平台到信任系统转变，在技术层面消除了对第三方数据（或储存处理）中心滥用数据的顾虑，而更愿意参与数据共同体的共创共建。其二，有利于提升数据利益的开放性。“除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有参与者开放，任何参与者都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用”［39］（P16），这促进了数据从低质低效领域向优质高效领域的有序流动，也提高了整个系统的数据运行透明度。其三，有利于推进数据利益跨平台流通。区块链网络上的节点是基于共同的算法和数据结构单独运行的，可以在任何平台部署计算节点［40］（P15），实现数据利益更为开放的流通，拓宽数据利益互利共享的范围，在提高数据参与者参与感的同时降低数据利益流通监管的成本。其四，有利于实现数据利益的溯源性保护。由于数据具备非损耗性、可复制性等特征，在实践中呈现出交叉、重复和泛化的使用样态。加之数据恢复技术的应用，数据原本与副本之间的可辨识难度日益增大，导致数据利益被侵害风险高且被侵害人举证困难。区块链作为一种以密码学方法保障数据不可篡改、可追溯的分布式账本，具有记录透明和可跟踪等特征，可基于数据全生命周期中的数据利益可信存证，对数据利益进行精准化和可追溯性保护。其五，有利于实现数据价值最大化。区块链可以通过点对点网络同步记录数据利益，实现数据利益的分布式共享，以此来打破数据共享壁垒，增加数据利益供给。区块链还改变了传统的中介化信用模式，可以从根本上保证数据质量［41］（P62）。不仅如此，基于智能合约这一自动执行机制，还可以实现数据利益的自动流通共享，将提高合法合规数据流通的效率，实现数字经济的高质量发展。

（三）“利益束”中数据收益分配的实现机制

分配公平是实现社会福利的前提性条件，也是实现共同富裕的应有之义。数据收益分配主要存在两个问题：一是按照什么标准分配，二是如何落实分配制度。就前者而言，党的十九届四中全会提出，我国应探索建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，这一机制有利于数据资源的优化配置，也有利于数据利益科学公正的分配。对于后者，由于在数据流通加工中准确计量和评价每个人的“数据劳动”及其对于社会的贡献极其复杂，这使得按劳分配的直接对象由社会总产品中用于个人消费的产品转变为商品价值的一部分，或者说个人劳动时间只有转化为社会必要劳动时间，才能成为获取收入的依据。因此，在数据收益分配的实现层面，我国宜采用“劳动——价值——凭证”模式［42］（P83）。其中，将数据劳动产生的数据价值转换为凭证，成为实现数据利益分配机制的重要内容。

与Web2.0时代数据的生产者几乎没有参与个人数据市场不同［38］（P91），在Web3.0时代，“用户能够真正成为数字经济的主人，并享受着数字经济带来的价值”［37］（P229）。这为《数据二十条》所提出的数据共同使用、共享收益提供了技术支撑。在理论上，笔者提出的“共票”（Coken）是数字经济背景下应运而生的全新数字化权益凭证［39］（P432），可作为数据“利益束”中具体利益所对应的凭证，基于“共票”的实践运行来激励数据的价值创造和价值实现，并落实“谁投入、谁贡献、谁受益”的数据利益分配机制。一是其中的“共”可以类比为能够进行共享的股票，具备共筹共智的价值追求。在数据领域，让数据参与者获得数据利益“共票”，不仅可以激励数据参与者提供和处理数据的积极性，还可以凝聚共识，促进数据参与者与公共利益取向上保持一致，提高所有数据参与者的创造性。二是其中的“票”可以类比为数字经济时代的粮票，不仅具有分配的功能，还兼具支付、流通、权益等多重价值。在数据利益“上链”流通过程中，基于区块链可信时间戳技术、工作量证明（Proof-of-Work，PoW）机制等，数据参与者的数据劳动将有机会实现更为准确的价值估值和价值转换，并据此获得包含多种利益的“共票”。而“共票”持有人被允许在“数据链”上获得其需要兑换的数据利益，还可以兑换一定的实物或公共服务。目前，“共票”作为数据贡献或劳动的转换凭证正在进行落地实践①目前，笔者的团队与中国移动咪咕公司正在合作开展“共票”理论落地项目。以“共票”作为理论依据，中国移动咪咕公司尝试打造“视彩号”内容传播体系，构建优质“视彩号”筛选机制并写入区块链智能合约。无论是原创作者、二创达人，还是为内容点赞、打赏、分享的用户，都可以通过对优质内容的传播和助力获得相应收益，进而形成商业闭环和良性内容生态。。不同于普通积分制的积分获取标准主要与消费者的消费金额挂钩，“共票”的获取依据主要包括：一是数据主体提供数据，并以数据质量和形成的影响为标准获得“共票”激励。其他数据参与者也可基于智能合约所形成的共识（主要包括权利授予和收益分配等内容）对这些数据进行加工，并基于其二次（或N次）加工行为获得“共票”激励。二是多次推荐和转发相关数据或数据产品。在此途径中，数据参与者主要以其参与次数和提升数据产品影响力及其本身的数据劳动获得“共票”激励。如此，整体上通过“共票”不断分享中增值以回报初始贡献者，形成反复迭代模式，充分激发数据主体的创造积极性和参与积极性。

“共票”理论具有实践可行性，也具有显著的优势：其一，突破了传统法律对于数据权属界定划分，模糊数据权属，重在数据的共享和价值实现［43］（P210）。其二，为数据共享提供了行之有效的内生激励机制。“共票”可以作为大众参与创造数据的对价，使大众分享数据经济红利，从而激发共享数据之动力［44］（P31）。“共票”不仅可以吸引系统外部参与并贡献内部系统［45］（P60），还将激励系统内部更为积极地共享流通自己的数据，深入参与数据劳动，在解决数据共享激励不足问题的同时，增加全社会数据价值和可分配红利总量。其三，更科学地落实数据收益分配制度，让所有的数据参与者都获得相应价值回馈。“共票”不仅可以通过赋予数据分享与再分享，在数据的聚合使用中实现数据增值以回报初始贡献者，还可以发挥其利益凭证的功能，更精准地分配数据红利。其四，发挥数据流通消费的功能，实现数据资源优化配置［45］（P60），更好地实现数据利益的均衡发展，缓解数字鸿沟问题，促进数字经济可持续发展。因此，“共票”为促进全体人民共享数字经济发展红利提供了可行的理论范式，有助于推动共同富裕目标的实现。

（四）“利益束”中数据安全的治理方式

《数据二十条》指出数据要素基础制度的构建以国家数据安全、保护个人信息和商业秘密为前提。数据“利益束”本身就包括了数据安全的现实利益和利益期待，应当受到所有数据参与者的保护。即便某些数据是为了满足公共利益的需求，也“并不意味着每个人都可以访问和使用敏感数据。相反，访问和使用应该受到既定原则和保障措施的约束”［46］（P1447）。对数据利益的保护应当是全方位和全阶段的。然而，由于数据体量大、涵摄广、流度快，数据一旦受到侵害，基本无法实现修复并恢复原状，反而会随时间流逝指数级地增大损害范围和损害程度。

在此背景下，虽然可以基于行为规制主义和责任规则模式来规范数据处理行为、保障数据主体的利益，但是在万物互联的信息时代，传统的治理模式难以适应数据要素市场的快速变化，已经陷入治理低效甚至是无效的境地。我国宜借力区块链、人工智能等技术，建立“法链”（RegChain）治理体系，即通过实现物理层面的法律规制和监管体系形式化和代码化，建构一套兼具操作性与扩展性的治理权限架构，以弥补传统线下治理、条块分割治理等的不足［41］（P62）。对于“上链”的数据利益活动，应采用“以链治链”（governance of blockchain by RegChain）的治理革新，对链上的数据利益活动进行穿透式治理。具体而言，可编写数据安全相关的智能合约开展准入审查，使符合国家安全保护标准的数据利益才能“上链”。在“上链”之后，所有数据利益活动也同样需要经过智能合约的合规审查，对于侵害他人数据安全的行为，“法链”将及时予以警报；当侵害程度达到一定程度时，将自动通知网络警察处理。对于“链下”的数据利益活动，则可以通过建立数据利益“治理链”“政务链”“司法链”等链条，将监管法律法规嵌入区块链技术之中，通过代码的方式来实现法律法规的执行，进而形成动态、实时、数字化的立体治理体系。

当今世界正迈向数字文明时代，传统财产法律思维影响下的数据确权进路不仅难以建构主体特定、内容明确、边界清晰的实质性数据权利，也难以调和数据私权化与数据共享之间的内生性冲突，满足数字时代人们日益增长的超大规模数据需求。更何况海量数据确权本身也会极大地增加权利登记、权属甄别等社会成本。我国宜基于国内实践，以人的自由全面发展为价值导向，建构中国自主的数据权益制度。本文提出和建构的数据“利益束”范式，对利益进行了“束”的整合，增强了利益的整体性、利他性、动态性等特点，以实现数据利用与保护之间的平衡。该范式立足于大力发展数字经济，是融入区块链等技术的一次尝试，不仅有助于实现人的自由全面发展，促进我国数字经济的高质量发展，还将助力数字人类命运共同体的实现。进言之，将数据作为一种新的生产要素是中国首创，也是践行中国式现代化发展道路的重大创举。在数据基础制度的建构上，我国应当坚持将马克思主义基本原理同中国具体实际相结合，以建构适应数据基本特征、符合数字经济发展规律的数据基础制度，加快推进数据领域中国自主知识体系的建构和形成。