數據產權的歸屬問題探究①

陳 濤

“大數據”被稱為21 世紀的石油，成為社會發展、產業進步、行業競爭的重要資源。 因此許多企業為了取得競爭優勢，就不免對大量數據隨意獲取和濫用，發生不少因數據問題引發的糾紛，比如新浪訴脈脈、順豐與菜鳥對物流數據之爭、華為與微信的數據爭奪、hiQLabs、LinkedIn 不正當競爭等。 而這一系列問題產生的原因在于大量數據的產權不明晰，導致無法規范各主體的行為，市場主體也沒有有效的依據來規范自己的行為。 根據科斯的“公地悲劇”理論，只有產權明晰，各權利主體在法律范圍內行使權利，最終才能達到該資源的最優配置和使用。 所以數據資源保護的首要任務便是對數據產權進行界定。

一、 數據產權問題的產生

(一)數據存儲技術的發展

隨著互聯網、云計算、智能技術的發展，大量數據信息的產生，存儲技術也不斷進步。 人們日常生活中所使用的存儲設備有光盤、磁盤、錄音錄像帶、U 盤、移動硬盤，包括手機等，其容量由最初的幾千字節到幾兆再到幾吉上百吉，存儲技術的發展可見一斑。 存儲技術的發展對大數據的影響主要體現在以下兩個方面:首先，為大量數據的存儲創造了可能性。 各種各樣重要或不重要、新或舊的數據都被存儲下來，這也正是許多關于大數據的研究中“被遺忘權”被不斷提出的原因，海量存儲的數據以及大量數據的關聯性，使某項數據的刪除增加了難度；其次，存儲技術的發展降低了存儲數據的成本，Acquisti 等學者甚至預測未來云計算技術將使得存儲數據的成本變為零，這為大部分企業存儲大量數據并進行計算分析提供了可能。

就目前對大數據的應用來看，大部分企業主要是通過對大量數據的研究分析，從而得出某一事物的發展或者分布規律，即主要看重大數據分析帶來的預測功能，進而更加科學地安排自己的生產、銷售等。 有學者認為，該數據產權應當歸于企業，數據的使用效率提升，大數據的價值才能真正發揮，大數據之所以能發揮強大的預測作用，離不開一個“大”字，單個數據的價值幾乎為零，只有大規模的數據分析才能體現出某項事物的趨勢變化。 然而，如果將數據的產權歸屬于企業，又不免導致企業濫用權利，比如打車軟件中普遍存在的“數據殺熟”等損害消費者利益的現象，或是個人隱私安全問題，比如在微信中與朋友聊天經常聊到某一物品，隨后不久在朋友圈微信自動的廣告推送中就會出現該物品的廣告，雖然這一定程度上方便了人們的生活，但背后的推送原因讓人細思極恐。 由此，數據的持久性和難以銷毀的特性使得數據產權問題也更為復雜，至關重要的是在企業與消費者之間進行權衡。

(二)數據資源的重復利用性

數據資源不同于自然資源。 自然資源的利用方式較為單一，且大多數自然資源都是一次性使用的，而數據資源不同，該部分數據在某一項研究中發揮了作用，進行另一項研究時如還需該部分數據其仍可以使用。 如前所述，大量的數據得益于存儲技術的發展，具備了長期存儲的可能，那么數據在更長時間的存儲中其利用范圍及方式便具有了復雜性和不可預測性。

數據可以分為時效性數據和非時效性數據，顧名思義，時效性數據只在特定的時間范圍內有效，超過該時間范圍其再次被利用的概率微乎其微。 然而非時效性數據在很長的時間內甚至永久都具有利用和創造價值的能力。 而數據的創建者或者存儲者對這些非時效性數據未來的應用場景無法預知，一些可能會利用該部分數據進行具有社會危害性的測試。 出于對未知風險的謹慎，數據創建者對數據隱私分享的態度會變得更為消極，尤其是當其考慮到不久之后他們將無法獲取分享利益之時。

二、 數據產權界定的疑難之處

毫無疑問，因單純的個人行為產生的相關數據屬于個人(此處的個人包括自然人、法人，非法人組織)。 政府及其職能部門以及依法行使行政職權的組織在其管理或提供公共服務過程中制作、獲得或擁有的數據產權應屬于政府。 這兩類數據的產權容易界定，數據產權界定的疑難之處在于基于平臺產生的數據產權應歸屬于誰，通常這類數據是個人基于某一平臺的行為而產生的，比如我們在淘寶上的購物清單以及瀏覽記錄等。 關于這些數據的歸屬，傳統的產權界定思路，如事前研究①“事前研究”方法，假定糾紛發生后通過效率論證來重新確定各個權利束的順位高下。、事后研究②“事后研究”方法，依既定財產權類型和規范來解決糾紛。等，都無法解決這一問題。

(一)將數據產權配置給個人

如果將該類數據產權歸屬于個人，那么個人對該數據資源享有絕對權，平臺負有不侵犯他人數據的義務。 如果平臺或者其他主體想使用該數據，必須向個人申請或者購買數據的使用權，雙方作為平等的民事主體可以就交易方式、數據使用、利益分配、違約等問題進行協商。 如果平臺違反法律或者雙方的約定，個人必要時可尋求法律的幫助。 另外，由于數據形成于平臺，用戶僅僅是獲得了數據的產權，所以在用戶將數據的使用權授予其他平臺時，數據形成平臺有權參與利益的分配。

但是，這樣將數據產權分配給個人存在以下幾點問題:第一，個人手中掌握的往往是單條的數據信息，數據資源真正的價值是基于海量的數據分析而實現的，所以單條的數據信息在個人手中的價值微乎其微，如果平臺基于各種原因如要價太高等放棄了對該數據的購買，導致數據的價值無法被挖掘，這會極大地制約大數據產業的發展。 第二，平臺使用該部分數據的成本和難度太高，平臺利用數據資源進行分析測試，往往需要大量的數據信息，如果每一項信息都要與用戶進行協商獲取使用權，工作量過于龐大，不符合經濟和效率的原則。 第三，數據形成于平臺，平臺自然有所存儲，如果平臺未經用戶同意擅自使用數據信息，最后公布結果，從該結果中用戶很難發現自己的數據產權受到了侵害，更難談維權了。

(二)將數據產權配置給平臺

科斯定理中關于資源配置的經濟分析主要是將交易的成本分為零和大于零兩種情形進行的。 首先，數據資源的交易成本為零基本是不可能的，所以科斯定理中等于零的情形不用討論。 那么，在數據資源交易成本大于零的情況下，就必須尋找數據產權配置的最佳方案，只有如此在交易成本大于零的情況下數據資源的配置才能達到最優。 單純基于這方面考慮的話，無疑將數據產權配置給平臺是最優的，因為在平臺和用戶之間，平臺是“能夠最具生產性地使用權利并且有激勵他們這樣使用的動力的人”。 將數據產權歸屬于平臺，在零交易成本的情況下平臺利用該部分數據資源進行大數據的整合分析，有利于更深層次的挖掘，促進大數據在現代社會中的應用與發展。 但是，將數據產權配置給平臺，也會引發一系列問題:第一，利益分配問題。 個人基于數據平臺形成的數據信息，雖然權屬歸于平臺，但數據的形成離不開用戶的使用，用戶在數據創建中也發揮著重要作用，那么在今后該部分數據創造更多價值時用戶是否可以參與分配?如果參與分配，龐大的用戶群體參加利益分配又是一項龐大的工程；如果用戶不參與分配，則該部分數據被整合開發后的利益全都歸屬于平臺，此時，用戶對于該部分數據資源被利用的關注度會下降，那么平臺在寬松的監督環境下，不免會發生侵犯個人數據的情形，導致一系列數據安全問題。 第二，當用戶的個人數據信息遭受侵權后，用戶能否及時發現并采取有效措施呢? 在我們當前的生活中個人數據泄露的情況不在少數，但是實際付諸行動維權的卻很少，原因不外乎兩點，無法得知自己的信息被誰泄露和自己的利益未遭受重大影響，此時由于維權成本高或者維權賠償低，很多人嫌麻煩并不會采取行動。 有學者提出通過用戶聯合行動的方式來解決這個問題。 這種方式明顯存在很多漏洞，比如聯合群體的尋找、由誰牽頭等問題，并不是所有平臺都像騰訊、淘寶等一樣幾乎全民使用，存在大量平臺，其使用的群體很小，聯合行動的群體就很難尋找與組織，即使找到了合適的群體，協調溝通又是一項難題。 同時，在集體行動中個人的作用對結果的影響很小，就不免有很多用戶會“搭便車”，最終各種問題導致行動無法進行下去。 第三，在生活中，平臺網通常將提供服務與獲取用戶信息捆綁，即如果用戶不同意則無法享受平臺所提供的服務，比如在安裝大多數App 時，程序往往會要求用戶同意后臺接入通訊錄、同意打開攝像頭錄音機等，另外還需接受平臺的“使用須知”，如果用戶不選擇接受，就無法使用該App，導致用戶往往會忽略“使用須知”的內容，即使知道了涉及用戶數據的條款，也不會因此放棄對平臺的使用，這樣平臺成了用戶在平臺上所形成數據的唯一擁有者。 如果用戶選擇接受“使用須知”，平臺則可以根據用戶在平臺記錄的相關信息，進行分析提供精準服務，比如淘寶會根據用戶的瀏覽記錄為用戶提供相關的商品信息。如此在某種程度上方便了用戶的生活，但用戶在平臺的數據信息被平臺無限制地窺探和利用，數據使用的范圍不斷擴大，容易造成對數據的濫用。 到時候，用戶數據逐步變成人人可取的東西，用戶隱私等權利無從保障。

(三)數據產權由平臺和用戶共享

由上述分析可以看出，單純地將數據產權配置給用戶或平臺都不能優化資源配置，尤其是將數據產權配置給平臺，最終會導致個人權利受到嚴重侵害。 有學者提出將該類數據資源由平臺和用戶共享。 從合理性方面來講，用戶使用平臺形成相關數據，用戶提供了操作行為，而平臺對該部分數據提供了人力物力，以及相關的整合和存儲工作，理應享有一定的權利。 因此將數據由平臺和用戶共享有一定的合理性。 對于具體的操作方面該學者認為在這種共享產權的框架內，平臺征得用戶同意后，可以將交易數據和姓名、身份證號、性別、家庭地址等個人信息進行配對，進行下一步的開發利用。 按照做法有兩個問題:一是產權共享僅為存在于名義上。 真正的產權共享是指除所有權轉讓外，產權的享有者可自由行使自己對該標的物的權利。 平臺擁有數據的產權無疑主要是想掌握數據的開發利用權，如果平臺利用交易數據還要征得用戶同意，那么與將數據產權歸于個人并無太大區別，原本存在的問題也沒有解決。 二是用戶的權利一旦被侵害，用戶無法查知，一般也不會主張維權，此處不再贅述。

三、 關于數據產權歸屬以及相關權利分配的思路

從前文的分析可以看出，無論是將數據產權配置給個人還是將數據產權配置給平臺，又或者由平臺和用戶共享，都避免不了關于用戶維權、企業成本、隱私侵權等方面的問題。那么是否可以引入第三方參與其中，來規避或者解決這一問題。 關于第三方，國家(政府)無疑是最好的選擇，對外國家享有數據主權，對內國家對全國數據的把控無疑是最全的，尤其是在個人信息方面。 此外，在技術、權威層面，國家都是最好的選擇。

另外便是關于數據資源的保護。 數據資源的特殊性在于數據的復合屬性，不僅包含人身屬性，還具有財產屬性。大數據在當今社會發揮著重要作用，如果過于限制數據資源的使用將有礙社會、經濟等方面的進步，如果對于數據資源的使用過于寬松，又會引發一系列侵犯隱私權、侵犯公民個人信息等問題。 所以很多學者認為，對于數據資源的保護要把握一個“度”，然而這個“度”是很難把握的，并且隨著社會的發展以及大數據收集、分析技術的不斷進步，這個“度”又得隨之做出調整。 要把握一個飄忽不定的“度”，不如將數據資源的各項權利進行分解由不同的權利主體來把握。 比如，將數據管理權歸國家，涉及個人的單項數據歸于個人，企業在某種情況下享有使用權。

具體操作如下:大量的涉及個人信息和隱私的數據由國家數據安全部門或者國家統計局統一掌控。 對于利用原始數據加工分析形成的數據成果由企業掌握，相關企業若想利用原始數據進行分析，應向國家相關部門提交申請，國家相關部門通過申請將相關原始數據進行個人信息的脫敏處理(經過脫敏處理后，相關個人數據將無法與具體的個人對應)，交給企業使用，并設置一定的使用期限和適用范圍。 對于根據使用原始數據形成的具有知識產權性質的研究成果可以得到相關知識產權方面的保護。

在利益的分配方面，個人實際無法參與分配，因為單個數據的價值基本為零。 那么國家是否有權參與利益分配呢?企業在向國家相關部門申請數據使用權時應當繳納一定的費用，這部分費用可建立專項資金應用于國家對數據的管理方面。 另外，國家不再參與利益分配，因為企業利用數據的目的是營利，營利之后會繳納相關稅費，自然已經進入了利潤分配的行列，無須再次進行利益分配。 而國家只是管理者，既不是數據的產生者，也不是利益開發者，參與利益分配并不妥。 最后關于維權的問題，國家對數據的處理技術以及權威性具有天然的優勢，企業不敢放肆利用數據進行侵權，如果企業進行了侵權行為，國家便是最為強大的維權者。 如此一來既不會影響大數據的發展應用，也避免了企業營利與個人隱私保護的沖突。