关于企业数据权益的观念转变与三重误区

王融腾讯研究院首席数据法律专家

被业界称之为“数据二十条”的中央文件——《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》首次将“企业数据”作为一种与“公共数据”、“个人数据”并列的独立数据类型，“企业数据”概念自此正式进入政策话语体系，这进一步推动了近年来围绕数据权属的讨论，拓宽了人们对于企业数据权益的全面认知。

从义务主体

到权利主体的观念拓展

此前，各界对于企业数据的关注，更多落脚于企业对于数据的安全保障义务，特别是对于互联网企业来说，对其平台用户的个人信息的保护义务。《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规为企业打造了严密的义务规范，涵盖了从网络底层安全（包括网络等级保护、运行安全，应急监测等）到数据安全（分类分级、风险评估、安全审查等）再到个人信息权利保护（知情同意、最小必要、透明规范等）多层次、高标准要求。“企业主体身份”中有着浓厚的被规范、被监管的角色烙印。

但在“数据要素”政策体系的推动之下，对于企业主体身份“单一化”、“脸谱化”的认知正在被扭转。作为数据要素开发利用的市场主体，为实现对数据创新利用的正向激励循环，企业对于数据的权利视角成为不可忽视的一面。“数据二十条”明确提出：“探索数据产权结构性分置制度。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”，为数据要素价值创造提供基础性制度保障。

从“事后司法救济”

到“事前权利保障”的观念拓展

在“数据要素 ”政策体系拉开序幕之前，企业围绕数据的权益纠纷主要通过司法路径解决。尽管“这些无名的权益是否受侵权法的保护或者在何种程度上受侵权法的保护，考验着法官，也检验着法律”[1]。但法官们仍然发挥了卓越智慧，在千姿百态的商业纠纷中，逐步明确了以下法律共识：

1）企业对其投入劳动，收集、加工的数据享有财产性权益，在依法获取的各类数据之上开发的数据衍生产品及数据平台等财产权益受到法律保护。（淘宝v.美景，2018[2]）；

2）企业提供的数据服务满足了社会公众的相关需求，增加了消费者福利，本质上是一种竞争性权益。其他市场主体如果不正当地采取搭便车行为，截取其他企业通过大量投入而获得的数据，并产生实质性的替代后果，侵犯了原企业的正当商业利益。（大众点评vs.爱帮网2010[3]，大众点评 vs. 百度地图 2016[4] ）

3）企业间的数据共享利用，应当在保护用户个人权利的基础上，遵循自主契约精神，遵从企业间约定。开放平台方直接收集、使用用户数据需获得用户授权，第三方开发者通过开放平台Open API接口间接获得用户数据，需分别获得平台方和用户授权，即三重授权原则（“用户授权” “平台授权” “用户授权”）。（新浪vs 脉脉2014[5]）

以上司法实践中形成的共识判断，在承认和维护企业数据利益方面发挥了积极作用，但仍然只是发生纠纷之后的一种个案救济，在建立数据权益的稳定预期方面作用有限。正如龙卫球教授指出：数据从业者对于经营中的数据利益，仅仅具有依据用户授权合同而取得的债的地位，是一种微弱而不具有绝对保护的财产地位，显然难以支持和保障数据开发和数据资产化经营的需求; 相反，绝对财产地位的构建，则可以使得数据从业者获得一种有关数据开发利益的安全性市场法权基础的刺激和保障，使得数据经济得以置身于一种高效稳定的财产权结构性的驱动力和交易安全的保障之中[6]。

也因此，在事后的司法救济之外，法学界在现有法律的坐标体系中，积极探索明确企业数据权益的权利位置。先后在理论上，提出了 “新型财产权”[7]、“数据用益权”[8]、“数据文件权”[9]、“数据集合的有限排他权”[10]、“网络平台专有权”[11]等学说观点。皆在于通过明确权利，来更好地保护与激励对数据创造有实质投入的市场主体的正当利益。

关于企业数据权益的可能误区

数据政策中提出的“三权分置”的数据产权制度，承认和保护企业数据权利，为市场主体致力发展数字经济建立了“恒心”。但在另一方面，其也只是从经济政策角度对企业数据财产权内容的描述与形象化呈现[12]，而非数据要素基础制度的答卷模版。在当下各界围绕保护企业数据权益的探讨中，不同程度地存在着用旧思维套用新问题、用短期回应长期，用局部代替全局的误区。

误区1：用传统思维套用全新问题

受制于工业时代的惯性思维，仍将市场建立在产权确权基础之上，认为无确权，无交易，无市场。这显然忽视了数据自身的特征属性，以及数据如何在数字经济中发挥价值的内在规律。

在数字经济中，数据价值深度嵌入服务生产之中。在数据原生产业（如社交、电商、游戏，视频等消费互联网领域），从数字服务诞生起，就同步产生数据，服务与数据密不可分，数据本身是服务的副产品；在数据赋能产业（如智能交通、智慧医疗、智能制造等产业互联网领域），传统产业在实现数字化的升级转型过程中，通过数据的加工分析，实现降本、增效和业务创新[13]。

这说明，数据是在具体的应用场景中发挥作用，而非在直接交易中产生价值。脱离具体应用场景的数据，如无源之水无本之木，其价值无法单独被衡量，这明显区别于土地、资本（金融）等传统要素。传统要素大多具有独立价值，可被独立交割，有完善的场内交易制度；将数据套用在这些传统方法和制度中，难免会削足适履。自2014以来，在各地政府推动之下，已建成48家数据交易平台，但总体来看，早期建设的数据交易机构大都没有找到成功的商业模式，发展情况未达预期[14]。数据二十条对此也进行了反思调整，提出“严控数据交易所数量”。可见，用传统的产权确权，并在此基础上推进的产权登记、定价估值、资产入表，场内交易等一系列政策体系，可能存在着政策与产业实践的错位偏差。

误区2：用短期方案回应长期性变革

过于放大数据确权的重要性和紧迫性，认为权益未能明确化是掣肘数据要素市场发展的主要问题，立法应当予以填补。类似观点显然低估了数字经济所带来的深刻影响，误用短期方案回应长期变革。

作为农业经济、工业经济之后的主要经济形态，数字经济对于生产方式、生活方式和治理方式带来的变革，其辐射范围之广、影响程度之深前所未有。正如工业时代的制度变革与构建经历了漫长的时光，从公司法（培育壮大市场主体）、金融法（为市场主体建立稳健安全的融资渠道）到知识产权（激励技术创新与扩散），数字经济对于生产方式、制度规范的构建也将是一个长期的过程。

当前，数据已深入渗透到生产、分配、交换和消费的各个环节，但对于数据如何在经济活动中发挥价值，其作为生产要素的机理特点我们还知之甚少。从当下实践观察，数据的主要价值主要还是体现在两个方面：一是支撑业务系统运转，实现业务的有效贯通；二是通过数据加工分析揭示出更深层次的规律，使得生产、服务、治理等环节的决策更加精准有效。可见，数据的价值仍然牢牢依附与生产服务场景，单独确权与交易意义并没有想象中那么大。

正因如此，“数据权属”虽没有明确定论，但在当前并不构成对数据开发利用的阻碍，过去三十年数字经济的高速发展，是最有力的证明。数据要素开发是通过多方的市场参与，达成数据共享利用，促进价值生成的市场共识。这些共识规则既包括围绕数据控制与分享的商业伦理与规范，也包括各方所采取的技术措施、协议安排，还包括发生纠纷后客观中立的司法救济。抛开短期的权属之计，这种自下而上充满活力的市场能动性，应当成为数据制度追求的长期目标。

误区3：以局部特征代替生态全貌

在数据确权的讨论中，有一种声音认为：企业较为普遍的期待是数据被确权评估入表，成为数据资源，并在交易所内实现安全高效的交易。这种观点的偏差在于将特定局部的行业特征误认为是数字经济生态的全貌。

犹如数字化水平在各行各业存在着参差不齐的现象外，各行业对于数据的价值利用也存在着不同的模式。典型如征信、保险、金融领域。此类行业中，相关从业机构并不掌握用户除了信贷、投保之外的数据，但出于风控、反欺诈目的，此类机构对其他数据来源具有较高的需求。正因如此，数据商、“数据经纪商”（data broker)等概念最早出现于美国等高度市场化的征信领域，代表了一种基于数据交易的商业模式。在此类模式下，如果实现数据确权，进入资产类目，某种程度上有助于优化其财务表现。但如果将此类模式推而广之，适用于数字经济的所有样态，则会出现水土不服。如上所述，在当前的市场实践中，主流的数据要素利用模式依附于业务之中，数据基于业务需求，选择从完全封闭、限定条件、限定范围的开放到完全开放的不同模式。换言之，企业的数据对外开放和共享程度是由其商业模式决定，而非由政策决定[15]。

基于此，即将生效的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》采取了审慎的政策态度。其中并未引入新的资产类目，而是将符合一定条件的数据资源纳入已有的类目之下，包括“无形资产”、“存货”等。在企业自我评估决定纳入该类目后，则需要符合《暂行规定》的要求，如不纳入，则并无其他影响，这为企业将数据纳入资产目录留有了弹性空间，也有助于控制数据资产入表后的系统性财务风险。

结语

任何制度创新都将是一个渐进漫长的过程，在试错中找寻正确的方向。与其说数据产权是一种制度上的创设，不如说是一种思维方式上的转变[16]。只有深深扎根于技术、产业与市场发展实际，才能逐步建立符合社会公众认知，符合数据要素特点，符合数字经济发展规律的数据要素制度。