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| 权利束范式下数据权利法律配置 |
| 第757期 作者：□文/窦 玥 时间：2025/7/16 9:33:23 浏览：44次 |
［提要］ 确认数据权利的分配归属对于数据流通利用至关重要，数据权利本身区别于传统资产，传统私法中的配置范式存在缺陷，难以进行有效规范。为此，借用现代分析法学的权利束范式作为理论基础，分析数据权利的内容，依据霍菲尔德的法律关系形式理论，全面列举数据权益可能包含的各种基本形态，这些形态共同构成数据权利配置的基本模型。构建的基本权利配置模型应用于具体实践场景，分析数据流通场景中多个主体的分配效果，能够实现对数据权利的有效且合理的分配与配置。
关键词：数据权利；权利束；模型；场景依赖
中图分类号：D9 文献标识码：A
收录日期：2024年11月22日
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》（以下简称“数据二十条”）中提出探索数据产权结构制度，“根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利”。“数据二十条”作为国家政策层面的重要指导意见，提出以流通环节和参与主体为划定标准明确权利，为法律层面提供了数据权利配置的正确方向。
从法学的角度出发，权利配置是指对权利进行结构性安排，通过法定授权的方式将人身或者财产利益赋予特定主体，该主体能够享有积极权能和消极权能。数据的权利配置具有其独特性，数据权利配置的基础是数据流通理论，该理论指出数据赋予及实现价值的方式在于以数据分析为目的将碎片化的数据流动、汇聚、结合在一起实现社会化利用。因此，数据权利的法律配置固始于赋予法律主体某种权利，且更需要聚焦于如何通过权利配置促进数据流通，或者说如何共享权利促进数据权利使用。
数据立法需要满足数据产品的新要求，涉及主体多元、权能多样以及以促进流通为价值目标，构建新的基础制度体系。数据权利配置作为数据立法的关键环节，是指在法律领域将数据作为财产性生产要素，明确各方主体权责和运行机制，构造数据权利归属模式，以调整数据要素相关的财产关系。法律配置的目的不在于通过法律控制数据，而在于为数据价值流通的利益提供法律保障。关于如何进行配置的问题，学界存在不同的观点，具有代表性的观点包括所有权范式又称排他范式、治理范式、排他+治理范式、“反省法”范式等。这些范式都不无道理，但有效配置数据权利，需要突破原有的物债二分传统研究范式，寻求适用于研究虚拟数据的新范式，以新的视角和方法来研究数据权利。在此情形下，“权利束”范式为合理配置数据权利提供了全新的方案。
一、数据权利配置现有范式反思
（一）所有权范式及其评析。所有权范式追溯于大陆法系国家物债二分的理念，将数据权利归属于物权，根据不同主体对数据产生发挥的作用不同，设定数据原发者拥有数据所有权与数据处理者拥有数据用益权的二元结构，进而搭建数据用益权的控制、开发、许可、转让权能。
应当看到，我国《民法典》中对物权的规定仍采用了有体性、支配性、排他性的表述，而数据权利与物权不同，这意味着传统民法中的财产权已经很难有效解释数据这种无形性、非独占性的物。物权的排他性虽然有利于维持物权人对物的支配力，实现一元价值，但在数据领域中的数据具有社会性和公共性，所有权范式的数据权利将降低数据利用度，阻碍数字市场发展。这一结论也已经被欧盟立法所验证，1996年《数据库指令》设定的类知识产权性质“特殊权利”采用排他性的权利架构，很快造成主体泛化的不良现象，学界普遍认为数据库生产者赋予排他性的数据权利并不恰当；2017年欧盟提议一套“数据自由流动倡议”新规则尝试赋予数据生产者“数据生产权”，以投资保护数据生产为价值目标，原始数据排他过度限制了数据交易的明确性与稳定性，导致数据库丧失9%的世界市场占比；2024年生效的欧盟《数据法案》正式实现“去产权化”的权利架构，设立“数据访问和使用权”有效缓解市场失灵和过度保护的问题。欧盟立法实践证明仿照所有权或者类知识产权应用的所有权范式是行不通的，数据权利的治理目标要从“产权激励”转变为“使用激励”，采用开放性权利结构，避免“锁定效应”背离数据权利配置的初衷。
（二）排他范式及其评析。排他范式是数据权利配置的典型范式，其将数据权利预设为权利人所专有的高度标准化的排他权，权利人有权决定、监控数据的相关活动。数据权利的排他权最早是基于保护个人隐私的目的，在个人信息保护中赋予个人决定或调节排除他人侵犯的权利，而今数据权利配置的目标已经转向培育数据要素市场和促进数据流通利用，排他范式弊端初现。
排他范式的核心特征在于个体性，强调数据是由权利人自己控制的私人财产，适用排他范式配置数据权利具有很强的标准化、模块化，权利人遵循“卡梅框架”中的财产规则，一旦他人未经授权获取或利用数据即构成侵权。因此，对于排他范式来说确定权利人是谁至关重要，而不巧得是数据权利与传统财产权不同，其流通速度快且交易手续便捷，这就意味着数据权利人将会在极短的时间内多次变化，很难界定数据权利的归属。排他范式将数据视为私人所有的财产固然有利于加强主体对数据的控制、提高数据流通使用的标准程度，但是对于多元多变的数据权利来说，忽视了流通中的社群性，权利配置的极端简化将会导致权属不清、精确度不足的问题，容易限制甚至剥夺其他主体利用机会。
（三）治理范式及其评析。治理与排他逻辑相反，是经济学家亨利·史密斯所提出的财产治理的两种相对立的策略，从排他到治理对应着私人财产到公共财产的横向光谱。在治理中由法律强制或者权利人自愿设定行为规则和条件，调整权利人与他人之间的权利范围与关系。传统物权关系中也有适用治理范式的情形，如抵押权就是债权人为债务人或第三人设定的抵押关系，留置权则由法律强制规定。将治理范式应用于数据权利领域，许多学者主张对于数据权利的关注焦点应当从权利保护转变为规范个人信息处理行为为中心的行为规范模式。欧盟《数据法案》设立数据参与者公平访问和使用数据的规则，在法律层面采用治理范式配置数据权利，我国参考该规则在“数据二十条”中提出了治理范式下数据权利的配置将数据权利建构为“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”。
治理范式的场景化、个性化特征匹配了数据权利的场景因素，但由于数据权利本质还是财产权，产生的财产关系的核心是排他，无论是抵押权还是留置权都具有排他效力。史密斯主张财产权是以排他制度为基础后继以采用治理规则进行规制，治理只是一种策略，权利人自愿或者法律强制使用财产的方式，不是完整的权利配置模型，无法涵盖完整的数据权利。
“数据二十条”所配置的数据权利，表面实现了治理样态，但实质难言完备。其一，数据权利中没有设定所有权，而设定三种用益权，忽略数据的排他或者是有限排他。法院在司法实践中认为通过劳动而产生的相关数据，其所有权归属于劳动者，遵循劳动财产理论。数据相关人双方签订的合同通常规定，数据所有权归收集处理数据方，即数据来源者基于数字劳动对其生成的数据享有所有权。数据权利配置的首要问题就是权利属于谁，所有权是出发点。其二，数据权利的初步配置以目前数据市场主体企业为中心，更倾向于赋予“数据处理者”合法权益，而忽视了个人数据和公共数据存在的特殊性，个人隐私、经济效益、信息安全性等价值位阶各有侧重，对于不同数据类型选择合适的制度目的是需要解决的问题。
二、从权利束范式配置数据权利
传统财产权范式无法适应数据时代，数据权利作为新兴财产权需要构建一套有利于数据流通利用的范式，并且能够弥补排他治理的不足，因此应当以权利束范式作为基础。
（一）权利束结构概念及其体系。权利束不同于传统财产权思维中以人对物的支配，关注焦点转移为基于财产产生的人对人的关系，以霍菲尔德提出的八个基本法律概念为最小公分母，重构了法律关系理论。同一财产上存在多元主体时，可以不断地附加个人、集体、国家等多种财产权，形成一束财产权利集合，一束权利由最小公分母捆绑，有效扩大了财产权的概念。在一个权利束中，束棒代表着各种权利，可以不断调整权利束的大小和数量，而最小公分母充当的束点是捆绑权利束的控制器官，调节束棒。英美法系的财产权以及大陆法系的合同请求权及其义务群均使用权利束。在我国，权利束也并非是一个全新的理论，我国农地三权分置就是成功解释和应用了土地权利束，土地所有权、承包权、经营权的构造能够有效平衡三权利益关系，促进土地要素自主有序流动、激发土地市场活力。
（二）权利束范式的数据权利配置。权利束理论应用于数据领域是一个全新的范式，具有其优越性和必要性，是符合数据权利财产属性的首选方案。权利束理论深刻认识到同一财产或经济资源之上，财产权利具有多样性与可分割性的本质特征。进一步指出，多种权益主张能够共存于同一客体之上，涉及多个权利主体的参与。只要这些权益主张之间的界限被清晰界定且相互尊重，各权利人便能并行不悖地行使其各自的权利，确保权益的相互兼容与有效实现。在法律配置上，权利束结构能够将人与物的权利关系简化为权利之间的相对性配置，这不仅可以对数据权利产生的各种权利关系进行开放性的动态调整，甚至可以适应场景化因素，而且能够兼顾数据权利的排他性和集合性，承担数据财产上的多元利益集合。
数据权利这一整束财产权进行法律配置，需要将其权能进行分割，明确其包含的多个独立权利。数据权利不属于物权有体物，也不能全部归属于知识产权中智力成果的无体物，因此构建数字化的财产权可以参考著作权可分割理论。著作权可分割理论有效实现了著作权权能分割独立成为新的财产权，为权能实现权利化提出了全新的制度方案。参考著作权可分割理论可以将数据权利分割为多项独立的财产权，采用权利束理论整合为开放性的、主体间性的权利架构。
数据权利的设立方式一般有两种：一是法律直接规定；二是基于法律规定，权利人通过许可设立。数据权利的结构应当以法律所规定的数据所有权和数据用益权为主干，是权利束中不可抛弃的束棒，而用益权的类型可以依照许可谱系以数据使用权为核心形成数据权利谱系。许可产生的权利的效力的强弱不同，根据霍菲尔德的基础概念理论可分为八种基础性的数据权利：第一种是可撤销、非排他性的数据使用权。被许可人所享有的权利，本质上仅为一种使用权（privilege），且此特权允许权利人任意进行撤销，并同时赋予其再次向其他主体许可使用同样财产的权利，此种许可效力最弱。第二种是不可撤销的数据使用权，此种许可效力次弱。被许可人享有的权利除privilege外，还多了不可撤销（immunity），即权利人撤销许可的行为对被许可人无效，权利人也无权撤销许可。第三种是次强的许可，被许可人的使用权除上述的privilege和immunity外，还增加了再许可（power），即被许可人可以许可他人使用权利，但该power不包括整体转让自己权利的权力。在数据交易关系中，大多数企业就拥有此再许可的权利，许可第三方共享数据。第四种是在第三种的基础上，增加被许可人可以整体转让权利的power。类似于农地三权分置中的土地使用权，出让方可整体转让使用权给受让方。第五种包含排他性的权利（claim），强调使用权的排他性和独占性，被许可人有权利要求许可人不再许可他人使用。或者在某些情况可以实现实质性排他，不允许除权利人外的所有人使用。通过上述类型进行组合，基础维度使用权privilege恒定后，将immunity、power、claim进行组合，可以推算出主要数据权利基础类型将包含八种。值得注意的是，在此仅推算的是基础类型，数据权利在现实中是开放的、特定的，不同权利人可以在各种基础类型上附加特定条件。
权利束的束点能够探究财产权益根源的同时，清晰界定权利束中排他性的内涵，确定权利的边界。每一权利束的具体束点都不相同，借助霍菲尔德理论，以主张、自由、权利、豁免作为权利束的共同束点，以个人信息权利束为例，数据自决权是束点，数据自决权赋予了权利人对个人信息享有的多维度权利。
数据权利的法律配置，核心在于确立数据归属的明确性，而非过度强调主体间法律关系的精细划分。权利束配置范式旨在保障数据在多个主体间的流动与使用能够保持有序状态，并促使这些主体在数据利用过程中所获得的权益得到合理分配。
（三）权利束范式下数据权利优势。选择权利束范式配置数据权利具有相当优势：
第一，权利束范式为数据权利提供更具包容性的解释路径。权利束范式相较于现有范式更具有开放性，不仅一宗权利束结构中可以包含多宗数据权利，而且权利束并不排斥“一物多权”的现象，一宗数据上可以同时并存各种类型的权利。一宗数据上并存多种不具有物理排他性的数据权利，此时利用束点界定权利边界，只要各种数据权利主张能够达到基本清晰的程度，即可互相独立地适用该宗数据，这也缓解了在多重数据交易后原初数据所有人难以确定的问题。在数据权利束中，虽然数据所有权是一定存在的，但没有赋予某一或者某一类型权利享有绝对高位阶地位，更侧重于各种权利处于平行独立的关系，并且可以随着数据的交易产生、添加新的权利。有学者提出权利束的存在范围不确定的问题，这正是权利束建构权利框架功能中的创生性优势，无论新生的数据权利外观如何，都能从权利束中找到“最小公约数”，这种反向搭建的权利框架也意味着将权利内容的自决权交给市场，为新兴权利的创设容留空间，更贴合数据要素流通的实际导向。
第二，权利束范式贴合数据权利保护的场景化理论。权利束范式与数据保护的“场景依赖”实际情况紧密结合。场景化理论主张根据数据所处的具体场景确认数据的性质和类型，并根据场景内各数据交易主体的合理预期与利益需求，明确数据权益的分配。权利束范式并没有提前预设全部数据权利的类型内容，而是以基础权利模型为起始，根据不同场景中数据所承载的多种权益进行“事后界权”，与复杂多变的数据权利更加适配。
三、权利束范式下数据权利的归属
权利归属的问题归根到底是权利主体间的问题，因此对数据权利进行法益分析应当从主体出发。“数据二十条”提出“根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利”。根据数据流通中的参与主体，将数据分为公共数据、企业数据和个人数据，不同数据类型各有其内涵机制，因此应当在场景中具体分析归属问题。同时，数据权利配置的原则在于保护各相关主体的利益的同时提高数据流通效率，数据场景化配置应当兼顾公平原则与效率原则。
（一）数据采集场景数据权利的归属。在数据收集情境中，涉及的数据大多属于个人范畴，企业通过平台、App等方式收集个人的基本信息。鉴于这些数据在收集时尚未经历去身份化或匿名处理，所以在收集阶段的数据所承载的法益主要体现在个人信息权益上。此外，不论数据处理者或经营者在此时收集的是个人数据还是非个人数据，他们都投入了一定的劳动，依据洛克的劳动财产理论，他们理应对其所收集的数据享有相应的经济或财产性权益。然而，在数据收集的初期阶段，由于数据处理者与经营者的投入劳动相对有限（特别是考虑到数据采集过程的高度自动化），因此，相较于其他阶段，此阶段数据中蕴含的数据处理者与经营者的经济及财产利益并不显著。
（二）数据处理分析场景数据权利的归属。在数据处理分析环节中，非个人数据本质上并不牵涉到个人信息权利的问题。即便是原本包含个人信息的个人数据，在历经匿名及去识别化处理之后，也已不再归类为个人数据或承载个人信息权利。因此，在这一阶段，数据中所体现的个人信息权利变得有限且间接。与此同时，经过数据处理者的加工，此阶段的数据已具备进一步分析与应用的条件，其经济财产价值也随之显现，这主要体现在数据免受未经授权的查阅、复制及破坏等方面。当然，若他人未经允许获取此类数据并从事与数据经营者相同或类似的经营活动，则可能构成对数据经营者正当竞争利益的侵害。
数据分析是整个大数据处理流程中的核心组成部分，因为在这一过程中，数据的价值得以发掘与体现。通过对数据进行分析所得出的分析结果，我们通常称之为“衍生数据”。在“衍生数据”中，蕴含着两种利益：首先，“衍生数据”是数据处理者通过“深入剖析”而创造出的具有一定创新性的劳动成果，因此它承载着财产利益；其次，“衍生数据”能够“揭示出以往未被认识的事物之间的关联性与相关性，进而为预测与决策提供依据”，因此它具有经济价值。
（三）数据交易场景数据权利的归属。在数据交易的场景中，数据处理者与经营者不仅满足自身的生产经营需求，还日益将数据交易与服务作为数据处理和经营的主要目标。在数据交易活动中，数据被视作交易的核心产品，数据经营者在此过程中的核心利益关切在于交易的安全性与合法性。
值得注意的是，无论是通过收集获得的原始数据，还是经过深度处理与分析的数据，甚至是处于交易与交换流程中的数据，都有可能直接或间接地关联到社会公共秩序及国家安全。在数据的采集、处理分析以及交易流通的各个环节中，数据资产往往都蕴含着较多的社会公共秩序与国家安全利益。
在法律对数据权益进行配置的过程中，必须依据特定的应用场景，并综合考虑一系列相关因素。这些因素涵盖数据的种类与层级、用户对于数据使用目的及范畴的期望、数据使用者对数据集成与融合的状况、数据的类型及其安全等级、数据一旦泄露可能引发的风险、数据本身的加密状态、是否采纳了隐私计算等安全保障技术、企业所采用的算法与计算能力、数据用途的独特性，以及用户与社会公众对于数据共享所持的态度等。综上所述，尽管在具体个案中需要权衡的因素可能有所不同，但对于同类型案件而言，其考量因素应当保持一定的稳定性与一致性。
综上，在大数据时代背景下，数据的自由流通与开放共享深刻影响着每个人的福祉。然而，单纯依赖私法手段来解决所有相关问题并不切实际。为此，私法必须与公法以及各类非法律机制紧密配合，方能实现数据的有效治理。
（作者单位：青岛科技大学法学院）
主要参考文献：
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［2］闫立东.以“权利束”视角探究数据权利［J］.东方法学，2019（02）.
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［5］王涌.私权的分析与建构——民法的分析法学基础［M］.北京：北京大学出版社，2020.
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［7］姚万勤，赵小勇.“权利束”视角下数据资产的刑法保护［J］.法治研究，2024（01）.
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