數據要素流通規則的思考與探索

關鍵詞：數據流通；數據要素；知識產權；流通規則；工業數據；產業數據

2022年6月，中央全面深化改革委員會第二十六次會議通過的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》提出，要建立合規高效的數據要素流通和交易制度，數據要素流通規則成為數據要素基礎制度的重要內容之一。會議指出，對公共數據、企業數據（或產業數據）、個人數據分類分級確權授權使用。因此，數據要素的流通規則也可以依據控制或產生數據的主體進行分類探索：個人數據具有較強的人身屬性，在對其進行商業化利用時，需遵守《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）的嚴格規定，企業的收集利用成本較高；而公共數據具有較強的公益屬性，一些涉及國家安全、商業秘密和個人隱私的數據在開放程度和流通場景上受限。由市場主體產生和控制的數據是構筑數字經濟的重要基礎，該類數據價值主要蘊含在其財產性之中，最適宜參與市場化配置，是研究數據要素流通規則的重要切入點。

在數據基礎制度體系中，數據流通規則是數據產權制度在具體場景中的應用，是盤活數據市場交易的前提。相對于產業發展，產權制度設計具有滯后性，短期難以解決產業實踐發展中面臨的現實問題。本文根據產業數據特點，結合工業領域和技術產業發展的具體場景和實踐情況，厘清產業數據流通引發的變革、存在的矛盾和產生的堵點。在現有產權制度框架下，探索適合產業數據要素流通規則，論證知識產權財產規則在產業數據流通、使用及權益分配中的可行性，以期為數據要素流通規則提供初始路徑，對產業實踐有所裨益。

一、數據要素流通的價值實現

（一）數據要素流通的重要性

中共中央、國務院《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出，要“依據市場規則、市場價格、市場競爭實現效益最大化和效率最優化”，明確了包括數據在內的各類生產要素通過市場化的方式進行流通和配置，即發揮市場在數據要素資源配置中的決定性作用[1]。數據要素的市場化配置是要素市場化配置改革歷史規律、數據的內在屬性和數字經濟發展趨勢三者共同決定的。從我國生產要素市場化配置的歷史規律看，土地、勞動力、資本、技術等四類生產要素的市場化配置改革持續推動我國經濟這些年來的繁榮。從數據的內在屬性看，數據可重復利用，其價值不會因流動使用而減損，反而在結合匯集和演算分析中增值并不斷演進，因此流通是數據價值的天然屬性。從數字經濟整體態勢來看，2021年全球47個主要國家數字經濟增加值占國內生產總值（GDP）比重為45%，我國數字經濟規模占世界主要國家總量的18%以上①，數字經濟為世界經濟發展增添新動能，成為驅動我國經濟發展的關鍵力[3]。

目前，我國數據要素資源主要集中于政府和大型企業中，即數據流通市場的供方。政府履行公共管理職責或者提供公共服務過程中收集、產生的數據具有公共屬性，其開放共享以政府計劃配置為主要手段。因此，企業收集和控制的數據是數據要素市場中的主要流通對象。但受困于數據權屬和流通規則的不明，企業之間的數據流通仍集中于點對點供需匹配的初期階段。要滿足數字經濟發展的長遠需求，需明確數據流通的權屬、利益和責任分配規則，充分發揮市場這只“看不見的手”在數據資源配置中的決定作用，打破空間與制度的藩籬，使數據供需雙方自主決定數據要素流向，推動數據自由競價、充分流動。

（二）數據流通過程中的價值實現路徑

數據的價值在于分析其描述對象，預測行動趨勢，因此數據的使用價值主要體現在分析價值上。高富平認為，當數據不能指向特定對象，沒有分析價值時，即不具備使用價值，可直接進入公共領域自由利用，無須為其設計規則、分配權益[3]。產權制度所承認和保護的數據要素資源是對特定對象的數字化記錄，而這些記錄不是天然存在的，就像油礦提煉成原油一樣，需要數據生產和加工行為使其脫離自然原始狀態。數據原料需要經過數據集生產者的一次加工才能形成初始數據產品或數據集，數據產品需要經過數據分析者的二次加工為人類提供決策支持服務。如圖1 所示，數據從原始狀態脫離到形成初始產品（有學者稱之為要素的“中間態” [2]）再到最終產品的過程就是數據價值的實現路徑，兩類數據流通共同構筑數字經濟的產業鏈。

我國目前缺乏數據流動中的權責利分配制度，數據交易市場秩序不確定、不穩定，導致市場主體不想流、不敢流，對數據流通持觀望態度，大量高質量數據無法進入流通市場，進而無法發揮數據要素的規模效應和經濟價值。具體表現有兩方面：一是數據的商業化使用面臨困境。平臺經濟下，個人信息是企業數據的重要來源，知情同意原則面臨實施悖論，即個人不接受平臺企業的格式合同，則無法獲得服務，而接受“全有”或“全無”的合同，則無法對企業授權第三方使用的目的進行有效預判，個人對平臺等數據采集方存在信任危機。而對于商業和企業數據，市場中下游企業擔心交付數據無法獲得對價服務，而上游的供方企業則對數據流通帶來的添附價值存疑和觀望，導致大量“閑置數據”，尤其是一些大中型企業，出于對國家安全和商業秘密的顧慮，不敢開放和利用數據。二是我國一事一議的司法裁判具有不確定性。從目前的審判趨勢看，一些法院強調在先平臺的數據競爭利益，可能會導致壟斷風險。2021年，新浪微博因拒絕許可數據而被訴的“數據壟斷”第一案就引發業界關注。

基于此，破解數據流通困境，發揮數據的規模效應和經濟價值，應當針對我國數據要素市場化的特點，從數據價值的創造鏈條和實現路徑入手，構建數據流通過程中的權益分配規則。

二、我國產業數據流通現狀

隨著工業互聯網、物聯網時代的到來，應用于產業的數據價值凸顯。工業數據是產業數據的典型代表，“是做大做強數字經濟的關鍵動力” [5]。根據工信部2020年發布的《工業數據分類分級指南（試行）》，工業數據是工業領域產品和服務全生命周期產生和應用的數據，包括但不限于工業企業在研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等環節中生成和使用的數據，以及工業互聯網平臺企業在設備接入、平臺運行、工業APP應用等過程中生成和使用的數據，具有體量巨大、結構復雜、分布廣泛、處理需求多元等特點。

在數字化初期，工業數據由企業對其采集的數據進行清洗、篩選、關聯、融合、索引、挖掘，精準量化客戶需求，主要目的是指導工業產品的設計、生產、制造和服務，降低管理成本，提升企業生產效能。這種流通主要發生在企業內部，可以稱之為工業數據的自流通。隨著產業數字化水平不斷提高，基于工業產業鏈協作，一些工業企業通過數據資源共享對外開放空閑制造能力，優化生產要素配置和資源利用，消除低效中間環節，整體提升工業發展水平。這種流通發生于工業企業向外部開放能力、推進產業協同中，是工業數據的外流通，包含認證準入、供需匹配對接、數據資產、產品傳輸和財務結算等環節。

隨著新一代信息技術與工業融合不斷深化，全球工業數據規模不斷擴大，占全球數據總規模的近60%②。作為世界第一制造業大國，我國工業門類齊全，在數字化轉型過程中，工業數據量可觀、數據類型豐富，將形成超大規模的工業數據市場需求③。但目前仍存在大量“沉睡數據”，據調研企業運營中的數據只有56%能夠被及時捕獲，而這其中，近半數的采集數據并沒有被激活[6]。大部分數據流通集中于企業內部，外部數據交易不活躍。據相關產業聯盟的調研，提供給外部使用工業數據的企業僅不到兩成④。導致工業數據流通不暢的原因如下：

（一）流通前——數據資源供給質量不高

盡管我國工業數據量豐富，但有價值、可被資源化的產業數據占比較小，核心數據稀缺，數據資源的積累尚需時日⑤，數據質量更是參差不齊。另一方面，工業系統不同企業、廠商提供的數據格式差異較大，缺乏全行業通用的數據標準規范，一些大型企業內部數據治理工作業務面廣、專業性強、管理層級多、生產經營管理決策流程復雜，很多軟件系統的接口不開放，也增加了數據采集的技術難度。未來還要考慮企業內部數據格式與國家數據、產業數據格式的耦合問題。

（二）流通中——外部流通面臨安全風險和權屬不明等阻礙

在產業鏈上下游及市場主體之間進行數據流通合作時，最大的問題是如何保證數據流通的安全可靠，但無論是點對點模式下的合作方選擇還是交易所模式下的市場準入標準都缺乏規范參考，導致企業進行數據外部流通的動力不足。重要工業數據事關企業生產安全甚至國家安全，對大企業來說，出于上下游數字化交付中的數據流失風險，以及與智能化第三方合作中的數據安全的顧慮，傾向于使用私有云的方式以保證對核心數據絕對控制權[5]。而傳統工業企業、中小工業企業普遍對數據價值的認識不足，對流通的數據收益及分配方式存在疑惑，參與數據流通的積極性不高。基于上述原因，目前已有的大量數據流通集中于企業內部，而產業協同數據深度挖掘的高級分析應用還比較少，數據孤島現象普遍存在。

（三）流通后——缺乏數據流通合同的監督校準和責任分擔機制

目前，關于產業數據的權屬框架和流通規則并不明晰，產業主體之間普遍借助于合同和許可機制對流通數據的權屬關系、收益分成和責任分配進行約定。無論是點對點的直接流通還是通過數據交易機構進行的間接流通，通過協議或合同建立的事前信任約束效用有限，一旦數據集交付或接口調用結束，數據提供方很難確認需求方是否按照協議約束對數據進行后續處理和應用。平臺日志記錄大多用于計費結算，很難追蹤后續數據的應用方式和流向。另一方面，一些市場主體因缺乏數據挖掘能力，嚴重依賴擁有豐富場景、數據模型和算法的第三方機構，面臨數據收益分配和風險損失責任分擔的不協同問題，風險管理的有效性受到很大影響。

三、建立數據要素流通規則的思考

（一）原始數據處理環節應當淡化所有權轉移

從數據要素自身屬性和產業實踐來看，在產業數據交易中過于注重所有權的歸屬，既無可行性，也無必要性[6]。數據具備非競爭性和非排他性，數據的使用不會減少或妨礙其他主體的使用和數據價值增值，在產業數據的流通場景中，所有權轉移為基礎的傳統交易方式也難以實施。另一方面，數據極易復制分享，存在多個主體同時控制的可能性，所有權歸屬會有悖于產業數據的交互性，阻礙數據要素市場化的發展。德國馬普創新與競爭研究所反對數據所有權，認為“沒有一項研究能夠論證存在相關市場失靈，進而為引入數據生產者的權利或數據所有權提供正當性”⑥。結合數據流通中的價值實現路徑，數據進入流通領域后到一次加工之前，依據捕獲原則和勞動價值論，其使用權應當歸屬于產業數據的實際控制者，即“誰投入誰所有”。只不過，此處的“所有”是使用權，而非所有權。目前，深圳、上海的數據立法均進行了相關探索，如《上海市數據條例》第十四條規定，自然人、法人和非法人組織對其合法取得的數據，可以依法使用、加工。

（二）數據流通環節應當以保障收益為基點

不同于個人數據信息權利框架中對人格利益的強調，工業數據的“人格含量”最低，產業主體更關注數據流轉中的財產收益。應當基于產業數據的流轉路徑和價值增值路徑，梳理不同環節不同主體的利益訴求。數據從首次加工到此后的每一次轉化，皆因市場主體投入的資本與勞動形成價值添附，衍生數據產生的收益應根據數據生產中的貢獻度分配給多方主體，確保公平[7]。此處可以借鑒知識產權中的分層界權原則[12]，以音樂作品為例，音樂作品通常是匯集眾多創作者智慧的整體作品，由眾多主體參與制作和傳播，對外行使獨立的整體版權。依據分層界權原則，音樂作品的整體版權由制作發行方享有，表演者對音樂作品的表演享有版權和署名權，詞曲作者享有詞曲版權和署名權，并有權按照與制作者簽訂的合同獲得報酬。這種分層界權的方式可以將復雜客體的利益分配簡單化，套用到數據要素流通中，數據集的商業數據權由收集者享有，而后續的衍生品由數據處理者享有。

（三）考慮將產業數據納入知識產權規則體系

我國現有知識產權制度對產業數據的保護主要通過以下方式展開：一是對達到“匯編作品”標準的數據庫進行著作權保護；二是對構成企業重大商業利益的數據采取一定保密手段的商業秘密保護；三是用反不正當競爭法保護企業對其投入勞動和投資的數據產品進行競爭利益的保護。但現有知識產權框架無法規制“創造性”較低的數據產品和糾紛類型，利用反不正當競爭法一般條款保護模式具有較強的不確定性和個案性，使得數據交易主體的可期待性降低。未來有必要考慮將產業數據納入知識產權新型客體的可能性，原因如下：

第一，產業數據符合知識產權保護客體演變的歷史邏輯。“工業產權”和“版權”是傳統知識產權的兩個分支，其保護客體的共同特征是智力上的創造性。19世紀下半期至今，商業標志、地理標志、商業秘密的納入，使得知識產權法不再局限于保護創造物，而是涵蓋了能夠保護勞動、投資、技術等非物質實體的一系列技術信息、經營信息和商業利益，被保護客體只需與公有領域的知識信息區分開來即可。伴隨著標志類和信息類知識產權客體的納入，工業產權伴隨著創造性逐漸降低的歷史趨勢[8]。不難發現，知識產權保護客體呈現DIKW的遞進式結構，即與人類文明“數據（Data）→信息（Information）→知識（Knowledge）→智慧（Wisdom）”發展進程相似，具體如圖2所示。

第二，數據要素與知識產權的產生背景和屬性上具有天然的親和性。比起以有體物為研究對象的物權，同樣以非物質性的智力成果和工商業標記為調整對象的知識產權制度本身便是新興價值被制度安排的結果。從制度目標來看，知識產權與數據要素都需兼顧市場主體利益和社會整體利益，包含并調整多重利害關系。從制度效果來看，知識產權制度賦予權利人一定程度的“壟斷權”來激勵創新，從而推動社會科技文化進步，是法律對無形財產權利保護的制度創新，“為新的生產資料納入法律體系提供了制度上的范例”。有學者認為，調整對象、制度目標和歷史發展軌跡的相似性決定了知識產權規則可以為數據要素流通，尤其是人格利益“含有量”較低的產業數據提供制度“鏡鑒”，節約制度設計成本[9]。

第三，知識產權的部分原則和工具可以解決產業數據流通中面臨的制度困境。除了上文提到解決個體數據和整體數據的權利界定問題[8]的分層界權原則，知識產權的權利限制制度、知識產權對無物質實體物的確權模式皆可作為產業數據流轉過程中規則制度設計的借鑒。

四、產業數據流通規則的構建

縱觀技術、知識要素市場化的一般進程，需要完成資源積累—成果產出—成果轉化三個階段[2]，與此相對應，產業數據流通也需經過數據生產—數據加工（一次加工）—數據利用（二次加工）三階段，如圖3所示。在數據生產到數據加工階段，需要明確數據采集加工者對數據資源的使用權，在數據的一次加工到二次加工階段，需要明確數據收益和責任分配。基于此，數據要素流通至少需要構建確權規則、用權規則和責任規則。

確權規則解決的是數據的可流通性和流通的合法性，基于數據的非競用性和共存共用性，決定了對數據所有權的設置既無可行性，也無必要性。制度設計上應當轉而承認基于事實控制的數據使用權，在此基礎之上，設置以許可制度為核心的數據用權規則，解決數據要素控制權與使用權能的分離問題，確保數據權益的讓渡和使用的目的、條件和范圍。責任規則解決數據流通的風險分配和切割問題，旨在使參與數據流通的市場主體在能力范圍內對其流通行為擔責，形成數據流通鏈條的風險預期，實現數據流通全流程可控和責任可追溯。

（一）確權規則

數據要素的確權規則是指界定不同類型數據要素的產權邊界和保護范圍的規則，重點解決進入市場流通領域的產業數據的適格性，解決的是哪些數據可管理、可識別，是將數據信息特定化的過程。

1.建立權利公示或登記制度

無體物無法靠實際占有獲取權利邊界，需設計一套確權規則核實以防止無效轉讓，并且需具備典型的客體特征和保護標準與其他客體進行界分。在知識產權制度中，專利法通過以下步驟確定技術方案的保護標準：一是明確專利獲取法律保護發明的最低標準——新穎性、實用性、創造性；二是要求申請人在獲得保護之前撰寫權利要求書，自行劃定技術要素和權利邊界；三是由相關部門進行審查并決定是否授權、登記在冊[10]。在數據要素的市場化探索中，也可通過“數據登記”的方式對進入流通領域的數據進行管理，作為數據要素確權的基本前提，使數據與公有領域得以區分。而在保護標準的設置方面，可以結合產業數據的應用場景，對數據格式進行相應規定，如必須達到某行業數據表達和存儲的格式或標準的數據才允許流通。

2.構建數據合法性判斷規則

產業數據大多來源于非個人主體，不受個人信息人格屬性的制約，數據控制者從三方面保證數據控制的合法性即可：一是數據來源合法；二是不違反法律的禁止性規定；三是不侵害他人合法權益。但個人信息一定程度上也會轉化為產業數據，如智能汽車的定位是機器數據，但仍可識別到車主。因此，數據控制合法性證明還需與產業應用的具體場景相結合。

（二）用權規則

用權規則解決的是數據的可流通性，主要規范數據的使用行為。在淡化或懸置所有權的基礎上，解決數據控制和使用分離的許可制度是實現數據要素市場化配置的關鍵。許可制度能夠明確數據權益的讓渡和使用的目的、條件和范圍，精準匹配數據資源的供需雙方。

實踐中，數據使用權由市場主體之間的許可合同來安排。為避免缺乏規則指引帶來的交易不確定性，可基于現有政策，在數據流通較為頻繁、成熟的產業發布合同指南，就如何在合同中定義和分配企業數據使用權提供指引。比如，日本經濟產業省2017年發布《數據使用權合同指南》[11]，2018年發布《利用人工智能和數據的合同指引》，對市場主體訂立數據使用合同的重要概念進行了闡釋，明確了各方在簽訂合同的注意要點，具有可行性和借鑒意義。除了界定“衍生數據”“提供數據”的概念，指南還列舉了合同方按貢獻獲得報酬可參考的要素，包含出資水平、財務負擔、設備所有權或使用權、經營實體、獨創性等。

無限制的數據使用許可可能會引發數據壟斷行為。產業數據一部分由個人信息轉化，達到一定體量時也可能演變為公共數據，因此在構建產業數據的用權規則時，可借鑒知識產權的權利限制規則，考慮公共領域保留、權利行使限制及禁止權利濫用等問題。公共領域保留用以區分產業數據的專有領域和公共領域，促進數據公共利益的發展；權利行使限制要求企業主體對其控制的數據權益不可無限擴張，提高數據的流通效率；禁止權利濫用表現在企業主體行使數據權益不可造成數據壟斷、不正當競爭及損害消費者利益等問題出現[12]。

（三）責任規則

目前，數據安全問題突出。如果數據流通無法實現流程可控和責任可追溯，會造成數據安全隱患。風險責任規則可為市場主體提供有效的風險預期，減少數據流通的不確定性，避免不當的責任轉嫁或連帶。2018年，國家衛健委印發的《關于印發國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）的通知》規定，健康醫療大數據共享過程中一旦發生數據泄露等安全問題，由委托單位與受托單位共同承擔健康醫療大數據的管理和安全責任。該文件明確了醫療數據流通中的風險共擔原則，但并未對責任性質與具體責任分配規則作出規定。

2021 年《中華人民共和國數據安全法》正式施行，該法從數據處理全流程提出數據安全的保護義務和法律責任，為數據安全責任提供了公法意義上的法律依據。而在數據流通的民事關系中，處理多主體的數據安全責任分配，應當確立可控、可切割的獨立擔責原則，即數據的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等各環節主體對其使用數據行為的合法性獨立擔責。數據提供者要對所提供數據的合法性負責，數據接收者對數據使用行為的合法性承擔責任，對數據來源進行必要調查。雙方對于超出合同范圍約定之外的使用不承擔責任[13]。除相關法律的原則性規定外，安全責任的識別與判斷還有賴于技術手段，并在司法個案裁判中不斷完善。

五、結語

數字化進程的加速推進將在供給端產生和沉淀更大量級、更高密度的產業數據，我國在這一時期提出將數據納入生產要素并參與市場分配的重要決策，既符合社會主義經濟的發展規律，又優化了資源配置，是激發數字經濟活力的必然要求。明確數據流通的權屬、利益和責任分配規則是數據要素市場化配置的基礎，而財產價值較高，“人格含量”和“公共含量”較低的產業數據是試行數據流通規則的最佳切入點。我國目前的數據權屬的制度安排側重于靜態的權利保護，導致市場秩序的可期待性降低。以工業領域為例，大部分工業數據流通集中于企業內部，外部數據流通不活躍，數據孤島現象普遍。

構建流通態中的數據權利框架，一方面應當遵循產業應用的實際需求，符合數據價值實現的基本路徑，淡化所有權，轉而強調數據的控制和使用權益，確立以保障收益為基點的按貢獻獲得報酬的原則。另一方面可借鑒土地、資本、技術等生產要素流通中的成熟制度，尤其是與數據屬性親和性較高的知識產權中的原則和制度，構建產業數據流通的確權、用權和責任規則。在確權階段，一是要建立數據公示或登記制度，解決進入市場流通領域的產業數據的適格性，將數據信息特定化；二是與產業應用的具體場景相結合，構建數據合法性的判定標準。在用權階段，設置以許可制度為核心的數據流通規則，確保數據權益的讓渡和使用的目的、條件和范圍，并借鑒知識產權的權利限制規則，防止數據壟斷行為。在責任規則的設置上，要重視對數據流通主體風險責任的合理配置、合理切割，避免不當的責任轉嫁或連帶。除了制度設計，數據要素流通規則的構建還需與安全技術的保障、數據要素市場培育并行，并結合產業數據特點在特定領域進行先試先行，在實踐中探索并完善數據要素的流通規則。