企業數據財產權的制度構建

摘" " 要：企業數據作為日益重要的新型無形資產，其商業價值與財產內涵凸顯。企業數據財產權保護相比于行為規制路徑具有諸多制度優勢，契合企業數據的財產權客體屬性，能夠得到勞動財產權理論、激勵理論、交易成本理論等理論支撐。然而，傳統物權、知識產權等既有財產權方案不足以為企業數據提供全面且恰當的保護。為此，有必要以企業數據為客體創設一種獨特的財產權，對具有相當數量內涵、承載實質性投入的企業數據賦權保護，由企業數據制作者享有控制、使用、經營、收益等專有權能與禁止權能。同時，為促進企業數據的開放共享，對財產權客體對象、保護期限與權利范圍施加必要的限制，構建公益與私益的平衡機制。

關鍵詞：企業數據；財產權；制度構建；權利限制

中圖分類號：D 923" " " " 文獻標志碼：A" " " " " " " " " 文章編號：2096-9783（2024）06?0001?10

基金項目：北京市習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心重點項目“習近平法治思想中知識產權保護重要論述研究：理論體系與實踐應用”（22LLFXB038-2022）

一、問題的提出

伴隨數字經濟產業發展，數據成為日益重要的新型生產要素和數字社會的關鍵資源。企業數據作為商業領域的重要數據類型，成為市場主體實現經濟利益、獲取競爭優勢的戰略性資源。借助大數據、人工智能等新一代信息技術，越來越多的企業獲得生成企業數據的能力，并積極將企業數據投入到實際的生產經營活動之中。實踐中，企業數據開發利用形式多元、用途廣泛，貫穿于交易流通、加工使用等數據增值利用全鏈條，涵蓋科學研究、產品開發、投資金融、醫療服務等諸多經濟社會領域。企業數據被賦予巨大的商業開發價值，逐漸成為企業最重要的無形資產，在促進商業市場信息對稱、實現生產要素利用方面發揮無可替代的作用。

企業數據作為數字經濟時代下重要生產要素，法律制度應當為之提供規范、有效的保護。然而，既有法律制度在規制企業數據問題上面臨著一定的困境。一方面，我國尚沒有制定針對企業數據的專門性法律法規，因而數據主體不得不從競爭法、侵權法中尋求救濟，但相關條文作為兜底性、原則性規范，導致企業數據保護面臨邊界模糊、權屬不清等難題。另一方面，企業數據具有獨特的客體結構，體現出復雜的主體利益關系，而這難以在傳統規制路徑下得到化解。現實中，圍繞企業數據出現了一系列糾紛。比如，“新浪微博訴脈脈案”提出企業數據抓取行為的正當性之問；“順豐菜鳥事件”涉及企業數據權屬之爭[1]；“滴滴上市事件”凸顯企業保障數據安全之責。因此，如何合理界定財產權私益結構，平衡個人權益、財產權益和公共利益之間的保護，成為企業數據立法的當務之急。

鑒于此，有必要確立企業數據財產權，以明晰企業數據保護的邊界，規范企業數據的流轉、交易與使用秩序，推動企業數據要素的市場化配置。進言之，企業數據財產權的制度構建是一項系統性、全局性工作，需要調整企業數據之上的利益分配，規范使用加工與交易行為，統籌協調企業數據的保護與利用。為此，本文從數據的概念與基本特征出發，探析確立企業數據財產權的理論基礎，在揭示既有財產權固有局限的基礎上，嘗試從客體對象、權能內容、權利限制等方面構建企業數據的獨特財產權制度，以期為企業數據財產權及相關立法提供參考。

二、企業數據概念及其特征

《中共中央 國務院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“建立公共數據、企業數據、個人數據的分類分級確權授權制度”“推動建立企業數據確權授權機制”。可見，我國政策表達已經形成“企業數據”這一表述，但企業數據的概念內涵尚不明確。構建清晰的企業數據本體論是探索企業數據財產權制度的前提。為此，需要首先界定企業數據概念及其基本特征，才能針對企業數據的本質特性確定其產權保護規則。

（一）企業數據概念內涵

根據數據來源主體的不同，數據被劃分為個人數據、企業數據和公共數據。其中，企業數據是指企業在自身生產經營活動中獲取和收集的數據資源。圍繞企業數據，理論界形成“信息資料說”[2]“業務數據說”[3]等不同觀點，深刻論述了企業數據客觀化的表現形式。根據法的第二性原理，事實是第一性的，法律是第二性的。法律概念來源于事實概念范疇，但并非對其簡單照搬，而是需要經過立法者的人為設計與再闡釋[4]。數據是否構成法律意義下的企業數據，取決于該數據能否為企業帶來現實或潛在的經濟利益，從而確認該客體之上存在利益關系而值得法律的關注。只有具有利益屬性的數據，才真正構成受法律調整和保護的客體對象。因此，企業數據應當具有經濟價值，屬于企業的經營資產范疇。法律意義下的企業數據是指企業因營利目的持有、在管理經營中產生并能夠實際用于生產經營活動的數據。

上述定義意味著：其一，企業數據具有商業性、營利性特點。這是企業數據不同于其他數據類型最顯著的特征。企業數據是企業開展市場競爭、獲取競爭優勢的重要資源，能夠作為生產要素投入數據交易、利用等商業性活動。該屬性也決定了企業數據的法律保護應當以私有化產權安排為主。其二，企業數據是一類被投入實際使用的經營資產。企業數據只有在生產、管理、銷售環節被流通和使用，才能釋放其商業開發價值。因此，企業數據是企業合法持有和控制，能夠通過開發利用為企業帶來經濟收益的數據資源。其三，企業數據是大規模的數據集合。大數據時代下，單一數據能傳遞的信息價值有限，只有海量數據匯聚在一起，才能發現被指代對象之間的內存聯系性，揭示市場份額、產品需求、消費者偏好等重要市場信息，最終被企業投入經營性使用。

把握企業數據概念還應當從企業數據與個人數據關系的角度加以理解。企業數據在概念外延上不同于個人數據，前者具有商業性、規模性，呈現出強烈的財產屬性；后者則具有可識別性、個體性，兼具人格屬性和產權屬性。但是，企業數據也與個人數據具有密切聯系。實踐中，企業數據的主要來源指向用戶個人數據。企業在用戶授權的前提下依法采集身份信息、行為軌跡等個人數據，經過初步的整理、清洗和預處理，形成企業數據。因此，企業數據建立在海量的個人數據之上。正是基于企業數據與個人數據的內在聯系性，我國學者提出了個人信息與（企業）數據分層構造下的數據財產權模式。不過，本文對于企業數據財產權的研究，主要側重符合前述企業數據概念，即已經形成一定規模且具有商業價值屬性的數據集合范疇，不涉及企業數據中個人數據的財產權保護問題。

（二）企業數據基本特征

企業數據財產權的制度構建應以企業數據的基本特征為考量，結合實踐需求制定與該客體屬性相適應的產權規則。具體而言，與其他數據類型相比，企業數據具有無形性、非排他性、稀缺性和衍生性的基本特征。

一是無形性。企業數據是以0、1字符為表示的數字化內容，具有無形性的根本特征。不同于傳統的土地、石油等有體物，企業數據本身不具有物理外觀，只有被固定或記錄在外部載體之上，才能被人類感知與利用。美國萊斯格教授在描述通信系統時將信息分為“物理—代碼—內容”三個層次，認為數據隸屬代碼層[5]。由此可見，數據顯然不具有物理層面的物質結構。企業數據作為特殊的數據類型，同樣具有信息的無形本質。

二是非排他性。德國馬普所一份關于數據的報告指出，“數據是無形、不可窮盡的，可以輕易地被多方同時復制和使用”[6]。企業數據不僅可被不同主體同時開發利用，也可被同一主體反復且無限地使用。從此意義而言，企業數據的使用不存在非此即彼的互斥關系，更不會面臨對數據本身的耗損風險。一旦企業選擇公開自身持有的企業數據，即喪失對該數據集合的排他性占有與控制，使得其他市場主體均可以自由獲取與利用。

三是稀缺性。以企業數據的無形性為由質疑其稀缺性，這一做法是片面的。以作品為例，盡管作品是典型的無形財產，但其作為一類獨創性智力成果，也同時具有稀缺屬性。對于企業數據而言，企業在采集、清洗等數據處理階段需要投入大量的財力與人力，因制作成本高昂導致其市場供給有限，因而企業數據具有稀缺性。目前，各大網絡平臺紛紛利用企業數據開展市場競爭，甚至出現以企業數據為標的的交易行為，更凸顯出企業數據的稀缺性。

四是衍生性。根據加工程度的不同，數據可以分為原始數據與衍生數據。原始數據是對事實、事件等信息的真實記錄，典型如原始個人身份信息。衍生數據以原始數據為基礎，是指加工、分析、處理相關數據后得到的衍生性數據資源。從企業數據的生產鏈條來看，企業必須進行海量用戶數據的采集工作，并通過算法技術對數據進行加工、處理，由此使其成為可用于生產經營活動的企業數據。因此，企業數據屬于衍生數據范疇，具有衍生性特點。

三、賦予企業數據財產權的正當性

賦予企業數據財產權具有保障數據持有者權益、激勵數據要素供給等重要意義。企業數據財產權是否具有正當性權源，應當首先比較不同法律保護路徑之間的優劣，分析賦權保護路徑具有的制度優勢；在確認賦權保護路徑所具有的顯著優勢的基礎上，基于對企業數據財產屬性的準確認識，深入探討企業數據作為財產權客體的可行性；同時，以傳統財產權基礎理論為支撐，證成企業數據財產權的法理基礎。

（一）企業數據法律保護的多維路徑比較

在回應企業數據等新興客體保護的問題上，法律制度存在行為規制與賦權保護兩種路徑。以下將分析比較不同路徑之間的優劣，緊密結合企業數據內涵及其法律屬性，剖析行為規制路徑的局限，探討企業數據財產權保護的制度優勢及其重要意義。

1.行為規制路徑及其局限

企業數據的行為規制路徑是指以競爭法、侵權法、合同法等行為范式調整企業數據之上經濟利益。該路徑通過判斷企業數據使用行為合法性予以法律規制，間接保護企業數據所承載的財產性利益。司法實踐中，“淘寶訴美景”1“新浪微博訴脈脈”2“大眾點評訴百度”3等案件即采取行為保護主義，在認可企業數據經濟利益基礎上，以《中華人民共和國反不正當競爭法》第二條為依據，將他人未經許可抓取數據的行為定性為不正當競爭行為。因此，行為規制路徑的關鍵在于劃定企業數據使用行為的合法與非法邊界，即基于類型化侵權行為判斷方法，以個案中客體要素、權益損害、競爭秩序等因素為根本考量，得出企業數據使用行為是否合法的論斷。行為規制路徑的優點在于能夠鼓勵企業數據的自由流通和使用，促進企業數據持有者、使用者、社會公眾等多方主體之間的利益平衡。

然而，行為規制路徑也不是完美的法律方案，存在一定局限性而導致不利于企業數據保護。首先，行為規制路徑僅能提供一種事后、消極的保護。競爭法所表征的行為規制路徑回避了確權問題，將財產權降格為純粹經濟利益，只能在侵害事實發生后提供一定范圍內的法律救濟。這種消極保護模式不能事先禁止企業數據的非法使用，更無法鼓勵企業數據持有者轉讓、交易相關數據[7]。同時，相比于賦權的排他性保護強度，行為規制路徑的利益保護強度較弱。行為規制路徑適用責任規則追究不法行為，通過懲戒負面行為反射企業數據之上的經濟利益，向企業數據提供一種間接式法律保護。此外，行為規制路徑取決于個案判斷，賦予法官廣泛的自由裁量權，加劇行為合法邊界的不確定性，導致實踐中“同案不同判”現象的發生，難以向產業界提供穩定預期。因此，競爭法、侵權法等行為規制路徑只能作為一種過渡性制度安排，為企業數據的產權保護“試水”，不應成為長期性法律保護的制度基礎。

2.賦權保護路徑的制度優勢

賦權保護路徑是指對企業數據采取確權保護模式，將企業數據納入財產范疇，由特定主體享有排他性、對世性財產權。與行為規制路徑不同，賦權保護路徑包括專有和禁止兩個方面：一方面，該路徑賦予企業數據持有者包括占有、利用和收益在內的專有權能；另一方面，設定合理的禁止權效力范圍，禁止他人未經許可使用、獲取企業數據，為企業數據持有者提供一種事先、全面的保護手段。目前，賦權保護路徑已經受到數據法學界的廣泛認可。例如，“新型財產權說”[8]認為應參照知識產權將數據財產權確立為新型財產權；“有限產權說”[9]提出構建企業數據財產權，輔之以特定的限制機制。無論采取何種制度展開，其本質均在于將企業數據視為一種財產權客體，創建排他性企業數據財產權。

企業數據賦權保護路徑的制度優勢十分明顯。其一，有助于推動企業數據的生產與供給。企業數據的制作離不開企業在資金、人力與時間等方面的成本投入。賦權保護路徑將企業數據擬制為一種排他性財產，有利于企業數據持有者實現規范性管理，防止企業數據一經公布即被非法攫取。于是，企業能夠獲取經濟收益以填補成本投入，提高企業在提供高質量數據方面的積極性，促進企業數據生產與供給。其二，有利于規制復雜的利益關系。企業以開發企業數據為契機，獲取競爭優勢與現實的經濟利益，衍生出復雜的利益關系。賦權保護路徑通過清晰界定企業數據的產權內容及其歸屬，能夠對圍繞企業數據的各類利益關系予以合理調整。其三，促進企業數據市場交易的發生。產權以穩定的財產占有規則幫助市場主體構建合理預期，使其能夠入市流通[10]。清晰的產權規則能夠避免因權屬不清所導致的市場失敗，保障市場交易的順利發生。因此，企業數據的賦權保護路徑能夠鼓勵更多企業數據成為交易標的，實現數據資源要素最佳配置，發揮企業數據對促進經濟增長的引擎作用。

（二）企業數據作為財產權客體的可行性

在確認賦權保護路徑所具有的顯著優勢的基礎上，進一步探討企業數據作為財產權客體的可行性，確保其在財產法框架內的合理定位和有效保護，是構建企業數據財產權制度不可或缺的理論基礎。從財產歷史變遷來看，財產權客體范圍呈現擴張趨勢，表現為由有形資產向無形資產的演變。從傳統農業社會到知識經濟社會，財產范疇由自然資源等有體物擴充至作品、發明等具有知識形態的無形資產，都是對保護當下重要生產資料的制度回應。進入數字經濟時代，企業生產經營由物理空間進入網絡空間，企業數據成為促進經濟高質量發展的生產資料。財產權制度也有必要保護這一新型無形資產，將企業數據納入財產范疇。美國萊斯格教授作為支持數據財產的代表學者，系統地提出數據財產化理論路徑，認為賦予數據以財產權有利于促進數據本身經濟驅動作用[11]。因此，企業數據作為財產權客體符合財產概念的歷史演進規律，具備在數字化時代被賦予財產權保護的可行性。

法律意義上的財產是指體現一定經濟價值、具有稀缺性和可支配性的資源[12]。在稀缺性方面，稀缺性是財產的基本屬性，也是財產權保護的前提。企業數據作為財產權客體的可行性也主要來自其稀缺性特征。就企業數據而言，企業數據存在使用需求與現實供給不充分之間的矛盾，能夠作為稀缺資源被投入生產經營活動，因而可以成為受法律保護的財產權客體。在可支配性方面，不同于太陽、星辰等不可被人類所控制之物，企業數據是一類基于采集和加工行為而誕生的創造性勞動成果，當然可以被企業現實占有和控制。具體而言，企業數據具有事實和法律層面的可支配性，這意味著企業可以借助水印管理、訪問限制等技術措施實現對企業數據的控制，也可以通過立法將企業數據擬制為一種新型無形財產。《中華人民共和國民法典》第一百二十七條成為企業數據進入財產權客體范圍的重要依據。該數據條款承接人格權、物權、債權、知識產權規定，等同于認可數據作為新型財產權客體的法律地位[13]。雖然未直接明確數據的財產屬性，但有意將數據和網絡虛擬財產并為一談，旨在揭示數據與財產的內在聯系[3]。由此可見，企業數據滿足稀缺性、可支配性標準，具備財產屬性。

（三）企業數據財產權的法理證成

證成財產權正當性可以從勞動財產權理論、激勵理論、交易成本理論等傳統財產權基礎理論出發。相關理論與企業數據財產權具有內在的理論契合性，能夠提供企業數據賦權的正當性闡釋，證成企業數據財產權的法理基礎。

1.勞動財產權理論

洛克的勞動財產權理論是解釋財產權發生的重要理論依據。根據勞動財產權理論，自然人對自己身體與利用身體的勞動享有最完整的支配權。當自然人在某一事物之上摻入勞動使其脫離原始的公有狀態時，該事物可以成為自然人的私有財產[14]。勞動為該事物增加資源價值，有利于擴充社會共同財富，因而應當被賦予財產權保護。值得一提的是，洛克還要求勞動財產權理論的適用需要滿足特定條件，即勞動者享有財產權的前提是為公眾留下足夠且良好的資源，以此確保公有資源的豐富。

將勞動財產權理論適用于企業數據賦權，在企業數據采集、加工和處理等全過程中，企業付出精力、人力和財力相結合的多元化勞動，與自然人將勞動摻入外在物使其成為財產的過程具有同質性。結合企業數據的衍生性特點，企業“從無到有”制作全新的數據，或者將零散的原始數據加工整理為數據集合，使得原本雜亂無序的數據轉化為具有商業開發價值的數據資源，創造與提升了資源價值[15]，契合勞動價值觀念。同時，賦予企業數據財產權并沒有改變原始數據的非稀缺性狀態，仍然可以給公眾留下充足的原始數據，不會違背勞動財產權理論的前提條件[16]。因此，確立企業數據財產權具有勞動賦權上的正當性。

2.激勵理論

激勵理論認為，賦予財產權保護能夠提高市場主體的生產、利用和交易資源的積極性，激勵創造出更多資源增加社會信息存量。否則，由于市場中搭便車行為的存在，資源會被隨意攫取與濫用，導致市場主體生產動力的缺失[17]。與賦權保護相對，哈丁的公地悲劇理論指出在缺乏產權規則的情況下，不同使用者都可以隨意使用公地，面對無節制的使用行為，該公地資源將會被消耗用盡[18]。只有通過恰當的產權界定，將開發利用成本內部化，才能避免相關資源被濫用。因此，構建財產權旨在借助私人激勵解決公地悲劇問題。

激勵理論也能夠為構建企業數據財產權提供理論支撐：

首先，企業數據財產權制度能夠激勵企業數據的高質量供給。企業生產數據需要付出金錢、時間、人力等高昂的成本，但其傳播和使用成本很低，容易引發市場中大量搭便車者的出現，導致沒有企業再愿意從事企業數據的生產活動。賦予企業數據財產權能夠有效避免上述“劣幣驅逐良幣”現象，重新恢復生產與使用成本之間的平衡，從而促進更多企業數據資源的涌現，達到激勵持續且高效供給的效果。

其次，建立企業數據財產權有利于促進企業數據的利用及其價值實現。對于企業而言，生產與運營企業數據的首要目標在于獲得更多的經濟收益。缺乏企業數據財產權，會導致利益分配規則不清，無法保證經濟收益歸企業所有，將在很大程度上打擊企業對企業數據的開發利用。只有通過企業數據財產權確保企業獲得經濟回報的權利，才能解決企業的后顧之憂，鼓勵企業對企業數據的經營利用。

最后，建立企業數據財產權也在激勵企業數據公開方面具有重要意義。數據的非排他性導致數據領域的“阿羅信息悖論”，即數據披露作為解決信息不對稱的必然途徑，但數據一經披露由于可被他人隨意使用即喪失市場價值[19]。于是，企業選擇將數據處于非接觸的秘密狀態，造成數據封閉、孤立的現象。通過賦予財產權，企業得以借助排他權阻止他人的非法使用，將大幅提高企業公開企業數據的意愿，促進企業數據在市場上的流通共享。

3.交易成本理論

交易成本理論通過揭示產權所具有的降低交易成本、保障交易發生等制度優勢，證成財產權保護的經濟理性基礎。根據交易成本分析，企業數據在生產、交易、監管等環節均面臨一定的交易成本。首先，在生產環節，企業數據以個人數據等原始數據為原材料，而個人數據被不同主體實際持有，具有規模化、分散性特點。于是，企業不得不與多個原始數據持有者協商，在支付合理對價或提供特定服務下獲得相關數據資源的使用資格。在上述協商過程中，企業天然地面臨高昂的交易成本。不僅如此，任何一方主體的拒絕都將導致授權失敗，加劇企業數據生產環節的不確定性，大幅增加企業數據的生產成本。其次，在交易環節，企業數據作為一類無形資產，市場主體往往難以確定該客體的邊界何在，造成權利范圍的模糊不清。如果企業數據財產權范圍無法得到很好的界定，將會導致企業數據交易指向對象不清、權源根基不穩，不當提高交易過程中的識別成本。最后，在監管環節，考慮企業數據的非排他性特點，他人針對企業數據的非法使用行為具有高度隱蔽性，導致原數據持有者監督、發現侵權行為的成本極高。

企業數據財產權通過建立產權制度提供法律保障，有利于降低交易成本，激勵企業數據資源的有效利用和交易。企業數據財產權通過明確界定財產權范圍，減少因產權不清而產生的權屬糾紛，降低了企業數據利用和交易過程中的不確定性風險和交易成本。同時，企業數據財產權能夠促進供給者和需求者之間的信息對稱，保障市場主體易于獲取交易對象的準確信息，減少因信息不對稱導致的交易成本，也減少潛在交易者的搜索成本，為企業數據提供一種可靠、高效的交易環境。此外，由于產權能夠清晰地界定權利和責任，明確侵權行為面臨的法律制裁，企業數據財產權的存在也降低了主體對企業數據交易的監督成本。

四、企業數據財產權的制度構建

在證成企業數據財產權正當性的基礎上，需要在法律層面探索企業數據財產權的制度構建。從解釋論立場出發，傳統物權、知識產權等既有財產權方案存在一定的固有局限，無法對企業數據提供恰當的法律保護。為此，有必要構建起一種并列于傳統物權、知識產權的財產權，根據企業數據的法律屬性創設新的財產權制度，以協調各方主體的利益關系、實現企業數據資源的有效配置。

（一）企業數據既有財產權方案的檢視

1.傳統物權方案

傳統物權方案遵循有形財產保護邏輯，通過對有體物賦予絕對權保護，授予權利人以占有、使用、處分、收益等類型化權能內容。雖然數據作為無形物，但其作為一種可被人類支配的物質存在，仍然可以類比有形財產模式采行傳統物權方案[7]。對比傳統物權與數據財產權，二者在創新激勵、客體確定與公示公信等問題上存在共性[20]。這意味著可以將傳統物權方案沿用在企業數據之上，構建類似于傳統物權的企業數據財產權，由權利主體享有與占有、支配有形資產相同的效果。

然而，企業數據作為一種無形資產，與傳統有體物存在本質的不同，決定了二者適用同一套財產權方案將會存在一定的問題。其一，企業數據具有復雜的客體結構，不契合傳統物權的指向對象。傳統物權指向單一的有體物，針對同一客體賦予財產權。相比之下，企業數據具有結構化、分層式構造形態。企業數據由海量的個人數據構成，而個人數據本身就具備成為獨立財產的資格，如美國波斯納法官就曾論證隱私保護機制下的個人數據財產權[21]。這種復雜的客體結構顯然不同于傳統有體物，導致其財產權方案不能照搬傳統物權。其二，企業數據的共享開放理念與傳統物權的排他性本質存在沖突。傳統物權具有絕對權、排他性特點，側重權利保護而忽視權利限制。這不利于企業數據被多方主體使用，將對企業數據的共享與流動產生限制。其三，圍繞企業數據存在多元利益訴求，無法納入“一物一權”式傳統物權框架。傳統物權將同一客體之上的全部權利賦予特定主體，以“一攬子”賦權方式解決圍繞該客體的利益關系。然而，企業數據之上存在生產者、使用者、社會公眾等多方主體的利益訴求，已經突破了“一物一權”式框架而呈現“一數多權”特點。因此，傳統物權只能回應特定主體的利益訴求，無法在復雜多樣的利益訴求格局中實現規制與平衡。

2.知識產權方案

企業數據具有無形性、非排他性等特征，契合知識產權客體的核心屬性，因而可以受知識產權保護制度的調整。為此，有學者提出將企業數據納入知識產權客體范疇，賦予持有者對企業數據在專有和禁止范圍內的財產權保護[22]。具體而言，企業數據的知識產權方案主要包括如下方面：

一是著作權保護。受著作權保護的作品是指具有獨創性的智力成果。企業數據作為收集和整理大量數據信息后形成的結構性數據集合，如果其編排方式、組織形式體現了制作者的個性化選擇，該數據集合就具有獨創性，可以構成受著作權保護的匯編作品。在“白兔公司數據庫”4和“大眾點評網”5案中，審理法院各自認可了商標信息數據庫、網站用戶點評數據庫的作品屬性，對其賦予匯編作品的著作權保護。然而，并非所有企業數據都能夠滿足著作權法要求的獨創性要件。實踐中，大部分企業數據對數據的選擇和匯編方式具有同質性，難以體現獨創性特點。不僅如此，匯編作品的保護對象僅指向其獨創性編排方式本身而非構成該作品的具體內容。這意味著僅憑著作權保護，難以對企業數據的實質性內容提供完整、全面的保護，但此部分內容恰恰是企業數據商業價值的集中體現。

二是商業秘密保護。從商業秘密構成要件來看，符合秘密性、商業價值性和保密性的企業數據可以成為企業的商業秘密。目前，我國司法實踐已經出現將網站數據庫中用戶信息認定為商業秘密的先例6。然而，商業秘密制度只對那些未對外公開、被采取特定技術措施的企業數據提供保護，這導致商業秘密所能保護的企業數據有限，難以兼容全部的企業數據范疇。企業數據具有信息本質，體現公開性、開放性特征，即企業數據天然地處于一種開放共享狀態。在大數據的背景下，企業數據的有序開放不僅是企業數據利用和交易的前提，更是擴大數據資源供給、釋放內生價值的重要方式。因此，商業秘密保護與數據產業發展趨勢背道而馳，其并非最可行的企業數據財產權方案。

三是數據庫特殊權利保護。1996年頒布的《歐盟數據庫指令》在著作權保護之外針對數據庫內容創設了一種特殊權利（Sui Generis），對股票信息、產品目錄等不受著作權保護的數據庫提供額外保護[23]。特殊權利在知識產權體系中的定位類似于鄰接權，賦予數據制作者禁止第三人復制和再利用的消極權能，以及授權、轉讓等用益權能。不過，特殊權利保護無法延伸至全部數據庫，只限于符合“數量或質量上有實質性投資”等構成要件的數據庫。事實上，該特殊權利保護模式在歐盟實踐中的適用情況并不理想，僅有少部分企業數據被法院認可享有該特殊權利。根據歐盟發布的績效評估，特殊權利的創設并沒有給歐盟數據產業帶來實質效果，反而損害了相關產業的發展[24]。因此，特殊權利等既有知識產權方案可以對企業數據進行有限保護，但因存在諸多的解釋論困境，無法作為保護企業數據的核心制度安排。

（二）企業數據財產權的制度創設

基于既有財產權方案的固有缺陷及其保護不周，有必要在企業數據之上創設一種財產權，為其提供全面且恰當的財產權保護。具體而言，企業數據財產權的制度構造包括客體范圍、權能內容、主體歸屬、權利限制等方面，以此準確界定權利配置、合理協調不同主體的利益關系。

1.企業數據財產權的客體

關于企業數據的財產權制度創設，應當首先明晰權利客體的構成要件，以界定受法律保護企業數據的客體范圍。這些構成要件包括：一是具有相當的數量。單一數據的保護價值微乎其微，只會徒增立法與執法成本。隨著數據數量的增加，數據集合的使用與保護價值隨之增加。企業數據要想成為財產權客體，必須獨立于單一的個人數據，具有相當數量以形成結構化數據集合。二是承載智力或資金等實質性投入。根據勞動財產權理論，企業數據賦權基礎源于制作者在收集、加工和挖掘數據過程中的實質性投入。這些實質性投入包括將企業數據脫離原始數據范疇的創造性勞動，也包括大量資金的投入。因此，以數據產品、大數據集合為代表的衍生性企業數據可以成為財產權客體，該新型財產范圍遠遠大于匯編作品范疇。三是體現明顯價值屬性。企業數據可以被投入生產經營活動并獲取一定的經濟收益，使企業數據具有價值屬性，成為獲得財產權保護的核心。

2.企業數據財產權的內容與歸屬

勞動財產權理論指出，財產權應當被賦予付出有實質性勞動的主體。從企業數據的生產鏈條來看，企業作為企業數據的制作者，采集、加工、處理原始數據而形成最終的企業數據。顯然，該制作者扮演著“勞動者”角色。因此，企業數據財產權應當歸屬企業數據制作者，通常即企業數據持有者所有。進言之，以知識產權的“權利束”結構為參照，企業數據制作者享有的權利內容包括專有權能和禁止權能兩個方面。在專有權能方面，企業數據財產權包括控制、使用、經營、收益等權利：一是控制權，即制作者享有占有、存儲、自主管理企業數據的權利；二是使用權，即權利主體可以對企業數據加以利用，以滿足主體的日常運營需求；三是經營權，即制作者享有直接或授權他人生產經營企業數據的權利，包括有權開發企業數據形成數據產品、數據庫等多元化成果；四是收益權，即制作者享有從企業數據使用、經營和交易中獲取經濟收益的權利。企業數據制作者可以將上述權能轉讓、授權給其他市場主體行使。在禁止權能方面，企業數據制作者有權制止他人未經許可的數據獲取和使用行為，以絕對權形態確保權利主體的權益不受侵犯。

不僅如此，基于企業數據復雜的價值構成，其財產權內容構造豐富。企業數據制作者享有財產權，應以維護個人信息權益、國家公共利益為前提。企業數據呈現以個人信息、公共信息作為原始數據的客體結構，反映多樣化利益訴求，存在個人信息權益、企業財產權、國家公共利益等不同主體權益之間的交織重疊。一方面，個人數據來源的合法性是企業數據財產權賦權的基礎。企業對收集而來的個人數據必須完成脫敏、匿名化處理，維護個人數據之上隱私權、人格權等合法權益。另一方面，企業數據的開發利用具有外部性，深刻影響著經濟、網絡、社會等領域的國家安全，故企業數據也承載著國家公共利益。為此，財產權制度需要適當調整與分配企業數據之上不同的權益內容。企業數據的財產權構造應當堅持維護個人信息權益、國家公共利益的基本原則，清晰界定不同權益的行使范圍、規范不同主體的行為邊界。

3.企業數據財產權的限制

企業數據的排他性保護與開放利用之間存在沖突，而構建企業數據財產權限制是解決該沖突的必然途徑。為此，企業數據財產權應當遵循權利限制與權利保護的二元構造，對企業數據財產權施加必要的限制和約束，從而建構公益與私益的平衡機制。構建企業數據財產權的限制，主要是對權利內容和行使方式進行合理范圍內的限制，保障部分企業數據的開放共享。目前，國際上數據保護立法已經出現關于權利限制的規范。例如，《歐盟數據庫指令》確立的特殊權利模式僅賦予數據庫為期15年的排他性專有權保護。再如，2022年頒布的《歐盟數據法案》也對數據保護設定了一定范圍內的限制，包括在特定情況下允許用戶獲取數據、規范共享數據條款，以及允許公共部門機構在特殊情況下獲取和利用數據[25]。該法案主要涉及對主體行使數據產權的限制，大致可分為個人合理使用、共享開放、公共使用三種類型。

為此，我國企業數據財產權應當從客體對象、保護期限、權利范圍等方面構建一定的權利限制。首先，在客體對象方面，保留企業數據財產權客體中公共領域內容。早期羅馬法關于物品的分類理論將物品區分為“自家物”和“公有物”。其中，自家物可以成為私有財產；與之相反，可供羅馬公民自由使用的物品被納入開放共享的公有物范疇[26]。將公共物品理論應用于數據領域，需要準確劃分受財產權保護的企業數據與作為公有物的企業數據之間的界限。對不符合具有相當數量條目、承載實質性投入等構成要件的企業數據，將之界定為公共物品，使其進入可供公眾自由使用的公有領域，獲得自由流通和分享。具體而言，被排除出財產權保護的客體包括但不限于：單一的企業數據；體量較小的數據集合；經過簡單匯總而成的非創造性數據庫等。企業可以實際占有和使用這些企業數據，但無權對其主張排他性財產權。通過構建企業數據財產權在客體對象方面的限制，留給數據領域更多的公共資源，促進企業數據在市場中的流通交易。

其次，在保護期限方面，授予企業數據非永久性保護。一方面，保護期限受企業數據商業價值的時效性影響。從司法實踐來看，當事人主張保護的企業數據大多具有實時性，只在短時間內具有吸引流量、反映市場狀況等商業價值[27]。為此，沒有必要對企業數據設置過長的保護期限。借鑒歐盟立法經驗，可以對企業數據授予15～20年的保護期限。另一方面，數據領域的開放共享理念決定了企業數據不應當被賦予永久性壟斷權利。開放共享是推動數據資源開發利用與價值轉化的重要理念，也是釋放數據經濟價值的關鍵舉措。但是，傳統財產權的永久性壟斷本質，與企業數據的開放共享理念相沖突，有礙于企業數據的自由流動。為此，有必要推動企業數據領域的有序開放，鼓勵保護期限屆滿的企業數據進入公共領域，避免企業基于占有數據產生了數據壟斷。通過有限的保護期限規則的構建，企業數據能夠不斷進入數據匯聚與創造的循環之中，推動企業數據領域的創新發展。

最后，在權利范圍方面，設置企業數據財產權行使的例外空間。其包括：一是企業數據的合理使用。為科學研究、課堂教學、私人使用等目的獲取和利用企業數據，如果該行為具有非營利性，且未造成數據大規模的對外傳播，構成合理使用范疇。二是企業數據的開放許可。財產權制度在有效保護企業數據的同時，還應當考慮企業數據業態的特殊性，最大程度地促進企業數據的流通與利用，以充分釋放企業數據的經濟價值。尤其對于重要領域、關鍵環節的企業數據，應當保障該企業數據類型的廣泛開放，以避免數據財產權的濫用。企業數據的開放許可標準可以參考“公平、合理、無歧視”的FRAND原則，兼顧社會公共利益和私人合法權益的保護。三是企業數據的公共使用。當涉及國家安全、公共緊急情況時，公共部門可以未經權利主體許可，直接獲取或使用企業數據，但應當在上述情況結束后對原數據權利人給予公平、合理的補償。

五、結語

圍繞企業數據正在誕生全新的商業模式和業態，深刻改變著數據市場格局，對資源配置、生產方式等經濟結構產生根本影響。如何保護和規范企業數據權益、實現新經濟形態下資源市場化配置，成為法律亟待解決的時代命題。從技術與法律的互動關系來看，伴隨大數據、人工智能等科學技術的發展，新型客體與新的利用方式應運而生；法律應當在保持自身體系穩定性的基礎上，充分發揮制度彈性與靈活度，合理規制其產權保護問題。為此，對企業數據的有效規制，應當首先在現有法律框架下尋求行為規制路徑，同時檢視將其納入傳統財產權方案的可行性。然而，礙于相關方案的固有局限，企業數據與既有制度安排不具有完全的適應性，這導致企業數據保護存在權屬不清、規則不明等困境。在企業數據保護需求愈發強烈的情形下，有必要確立一種并列于傳統物權、知識產權的財產權類型，準確界定其權利構造，明確企業數據流通利用的邊界。具體而言，企業數據的財產權架構應當包括客體對象、權能內容、主體歸屬等基本內容。與此同時，貫徹利益平衡理念，對權利內容施加必要的限制，妥善劃定企業數據財產權的保護范圍。

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System Construction on Enterprise Data Property Rights

Feng Xiaoqing，" Shen Yun

（School of Civil and Commercial Economics，" China University of Political Science and Law，

Beijing 100088， China）

Abstract： As enterprise data becoming an increasingly important new intangible asset， its business value and property connotation are prominent. Compared with the path of behavior regulation， the protection of enterprise data property rights has many institutional advantages， conforms to the attribute of property rights of centerprisc date， and can be supported by the theory of labor property rights， incentive theory and transaction cost theory. However， existing property rights schemes， such as traditional property rights and intellectual property rights， are insufficient to provide comprehensive and appropriate protection for enterprise data. Therefore， it is necessary to create a new type of enterprise data rights， to empower and protect enterprise data with a considerable number of items and bearing substantial input. The prohibitions and exclusive rights such as control， use， operation and income should be endowed to enterprise data producers. At the same time， in order to promote the open sharing of enterprise data， necessary restrictions are imposed on enterprise data rights， including the object， protection period and the scope of rights， in order to establish a balance mechanism between public and private interests.

Keywords： enterprise data; property rights; system construction; limitation of rights