浙江财经大学中国政府管制研究院 崔鹤

我国数字经济发展迅速，以大数据为基础的商业模式创新已经成为企业发展的新方向。然而，至今未有统一立法对数据资产进行体系性保护，法学界对数据保护形式仍然争论不休。不过实践中，我国数据资产应用及保护已经呈现版权化倾向。我国数据资产版权化现实趋势明显体现为企业数据经营管理的类版权模式及司法机关数据纠纷解决的准版权思维，而二者前提在于数据资产具有一些与传统版权客体相似的特征，甚至在应用初期直接被法律拟制为版权客体。然而，人们因2020年《民法典》第127条将数据与虚拟财产保护单独列出，常误以为数据资产保护将独立于知识产权，却忽略了其作为独立新型著作权的实践可能乃是必然。

1 数据的版权客体拟制

1.1 数据版权客体拟制例证

学者李谦考察数据保护历史发现，早期数据库制作技术与商业模式直接脱胎于版权法上的汇编作品。而我国《著作权法》第14条也规定：“汇编若干作品、作品的片段或者不构成作品的数据或者其他材料，对其内容的选择或者编排体现独创性的作品，为汇编作品，其著作权由汇编人享有，但行使著作权时，不得侵犯原作品的著作权。”这事实上是将数据纳入了汇编版权客体，但随着数据应用突破了数据库这一种形式，仅仅作为汇编作品显然无法涵盖所有的数据资产类型。故而根据相近似的特征将数据拟制为版权客体就是需要考虑的。

1.2 数据版权客体特征分析

我国《著作权法》第1条将版权客体规定为“文学、艺术和科学作品”，《著作权法实施条例》等司法解释要求“作品”须具备特定法律特征，而结合司法判例，作品法律特征解释如下：其一，是智力成果，即作品凝结了人的智慧劳动，而非自然现象;其二，具有独创性，包括作品是独立完成的、具有创造性的，即作品不涉嫌抄袭、剽窃，区别于既往通用知识，具有一定创作高度（当然，独创性因作品类型而要求各异）;其三，具有可复制性，即作品能以某种有形形式固定于载体上。

虽然抽象“数据”的法律性质难以确定，但就现实中所利用的数据资产而言，它明显切近上述特征：首先，数据资产是通过根据特定目标确定对象并花费心力进行搜集、存储、分析以及更新的智力成果;其次，数据资产与既往通用知识有别，并在众多领域具有不同程度的信息利用价值;最后，数据具有可复制性，能够固定在多种载体（包括非物质的数字化系统）上。此外，除了少部分敏感数据被视为商业秘密外，更多的数据资产是通过规模化的汇集与流通才产生价值，这与著作权领域“无传播即无权利”的共识又有异曲同工之处。

1.3 数据版权客体拟制的理论基础

事实上，我国2016年5月30日公布的《民法总则 （征求意见稿）》中，“数据信息”曾作为知识产权客体出现，而《民法总则草案》一审稿也延续了这一制度安排。可见将数据拟制为版权客体具有广泛意见共识。现行《民法典》考虑到部分专家“数据公开会加剧知识产权权利冲突”的意见，出于立法权宜与过渡将数据与虚拟财产单独列为一条。而稍加思考便知，数据资产单独保护并不能避免数据主体相关权利与公众知情权等的权利冲突，避免权利冲突关键在于设定数据资产保护的合理限度，而非将数据独立于知识产权客体。《民法典》出台后，在探索合理有效的数据产权制度过程中，仍有专家提出“数据产权是集合性概念还是独立权利类型”问题，并认为数据产权应参照知识产权较为开放的定义方式。

可见，将数据资产作为著作权保护对象符合知识产权法律体系的开放性，而且能使数据保护更具可操作性并与未来技术发展相协调，是新时期立法技术的必然体现。此外，将数据资产作为版权保护不仅有前述可循的先例，而且能与既有知识产权法律体系相融合，利于维护我国中国特色社会主义法律体系的安定性。

2 数据经营管理的类版权模式

2.1 数据资产经营的类版权模式

吴汉东教授认为，知识产品商品化、产业化及由此形成的知识经济市场是知识产权制度建立和运作的原动力。而目前几乎所有互联网新兴产业都以数据经营为其生存、发展的命门，传统产业也开始重视对数据的共享、挖掘与利用，甚至很早就已将数据商品化（如钢铁行业）。合适的数据配合合适的业务场景产生商业价值的过程甚至在很大程度上达到了数据资产化、资本化。可见，数据商品化、产业化及由此形成的数据市场正在成为数据资产版权化的原动力。

数据产业化的经营模式以互联网平台为核心，对焦于用户群体，最典型的如产品需求研发、精准营销等。其类版权经营特征体现为两方面：其一，让数据/作品通过多渠道以多种形式/多次呈现，扩大其影响范围，以共享/传播实现价值最大化。其二，根据目标/内容精准锁定数据/作品提供者，投入资本深度挖掘数据/作品价值，以此吸引有特定需求/兴趣的用户从而获取收益，期间可利用数据/作品与相关产业的信息关联进行跨界合作，形成资本的良性循环。事实上，近几年新兴的“全版权运营”“版权资本化”模式就是版权经营特征在大数据时代凸显的具体表现。可见，数据资产经营不仅具有类版权模式特征，而且已经与版权经营相融合。

不得不说，我国以数据泄露、窃取、清洗、交易等非法使用为核心的数据黑灰色产业近年来愈加活跃。由南方都市报联合阿里巴巴发布的《2018网络黑灰产治理研究报告》可知，我国数据黑产已达千亿元规模。这从侧面说明我国数据市场不仅已经形成，而且以超出法律规制的速度发展壮大。当然，这也表明我国迫切需要将数据资产保护写入《著作权法》，并进行相应数据经营市场监管。

2.2 数据资产管理的类版权模式

数据资产管理主要涉及三重利益关系。目前企业的管理方式如下：其一，企业与个人数据利益关系，极为类似于作者发表权与出版社出版权间的关系，企业主要通过《隐私保护协议》或《数据使用声明》等合同进行维护。其二，企业与其他企业数据利益关系，主要有授权合作关系和并购一体化关系两种，前者通过《许可使用协议》或《合作协议》中的许可使用条款来维护，后者则通过并购协议将数据变为自身资产。这也与企业著作权的授权许可使用过程极为类似。其三，企业与政府数据利益关系，其中企业须向政府部门报送相关数据并配合监管，政府免费开放的数据则允许企业获取并进行挖掘分析以盈利。这又类似于我国《著作权法》第22条规定的合理使用制度。当然，企业还可就特定领域部分政府数据以及其他企业数据在数据交易中介机构（如贵阳大数据交易所、北京国际大数据交易所）与提供者进行直接交易。这样的交易关系同样需要通过前述《许可使用协议》来维护，只是企业或政府与数据交易所多了一层代理关系。

此外，虽然三重数据利益关系处理方式不同，但在处理过程中都对数据真实、完整、准确等指标有严格要求，这与版权许可使用中对作品的内容性要求相类似。而在数据资产管理中，原始数据采集方往往具有绝对定价优势，正应了经济学家所指出的悖论“没有合理的垄断就不会有足够的信息生产出来，但有了合法的垄断又不会有太多信息被使用”。这与知识产权兼具独占性与有限性的“二律背反”特点惊人相似。

3 数据纠纷解决的准版权思维

事实上，前述三重数据利益关系几乎都面临某种程度的法律风险，因此会产生大量数据纠纷，而我国数据纠纷解决也在摸索中日趋形成一种准版权思维。

3.1 数据纠纷解决依据的准版权思维

目前我国数据纠纷解决依据尚未有专门立法，仅散见于如下一般法中：《反不正当竞争法》主要用于解决企业间因公开和半公开数据资产引起的纠纷;《公司法》《劳动法》《合同法》主要用于解决企业与员工及其他企业间因不公开并采取保密措施的数据资产引起的纠纷;《刑法》《侵权法》主要用于解决数据盗用或个人数据滥用等引起严重后果的纠纷。诚如学者丁晓东所言：《刑法》作为纠纷解决依据有违其谦抑性原则，《合同法》的相对性原则使其无法解决非合同纠纷，《反不正当竞争法》《侵权法》中的原则性条款虽有广泛适用性但更有不确定性，其他法律中商业秘密的保护模式只能用于少数特定数据资产。

笔者在中国裁判文书网上检索2012年4月—2020年4月的民事案件，勾选裁判文书事实、理由及裁判结果部分都带有关键词“数据”的民事案件案由裁判文书共计1485篇，其中合同、不当得利、无因管理纠纷951篇，知识产权与竞争纠纷253篇，劳动、人事争议113篇，人格权纠纷82篇，物权纠纷26篇。可见知识产权与竞争纠纷在数据权属争议中占了大部分（见图1）。而在这些知识产权与竞争纠纷中，著作权权属与侵权纠纷文书共168篇，占比66.4%。可见，即便目前数据纠纷解决依据庞杂，但多数数据纠纷解决与《著作权法》都有密切关系。

图1 我国数据纠纷案由比例（2012.4-2020.4）

其实，无论从数据纠纷解决所依据的法律条款，还是从既判案例的案由归类来看，我国数据纠纷解决都面临一个本质问题：平衡数据主体的人格权保护与数据收集者和处理者的经济权利。故此，数据纠纷解决依据应既能激励企业进行数据创新运营，又能推进数据有序共享以增加社会福利。而兼具财产权和人格权保护功能，又并非绝对排他保护的著作权制度就为专门的数据立法提供了准规范思路。欧洲前期较为绝对排他的“准物权”数据立法由于不能进一步推动数据产业发展而被其后继立法《一般数据保护条例》所矫正，这是我国的前车之鉴。

3.2 数据纠纷解决技术的准版权思维

在数据纠纷解决依据尚未单独立法的情况下，纠纷解决的司法技术尤显重要。而层出不穷的数据纠纷总是以各种新形式出现，以致数据纠纷解决技术一直相对薄弱。不过，版权纠纷解决的司法条件无论是在法律推理技术还是在证据审查技术方面，都能改善这一技术薄弱的情况。

其一，著作权领域“额头上的汗水”司法原则可为数据纠纷解决的法律推理提供明确小前提的条件。纠纷解决的法律推理需要以法律依据为大前提，以案件事实为小前提，进而推理出裁判结果，并且只有大小前提二者之一外延明确具体时，所推理出的裁判结果才是有效的。如前所述，《反不正当竞争法》等法律依据的原则性规定作为法律推理的大前提具有模糊性，因此，只有凭借特定司法原则明确作为法律推理小前提的数据纠纷案件事实才能得出有效的判决结果。

例如在淘宝诉美景案中，法院依据《反不正当竞争法》第2条“不正当竞争行为之定义”作出利于原始数据处理企业的判决。判决书中“涉案数据产品系淘宝公司经过长期经营积累而形成的, 涉案数据产品能为淘宝公司带来市场竞争优势”的表述显然暗合了“额头上的汗水”之著作权法原则。此外，新浪诉脉脉、大众诉百度等数据纠纷解决均认同了这一原则的潜在应用。

其二，著作权诉讼中的数据调查官制度可为数据纠纷解决的证据审查提供低成本智力条件。目前的数据资产纠纷常涉及专业的信息技术，因此很多案件的证据审查即使不需法官耗费大量精力去咨询也需当事人支付昂贵费用进行鉴定。而根据2014年《最高人民法院关于知识产权法院技术调查官参与诉讼活动若干问题的暂行规定》，我国版权诉讼证据审查中若涉及专业技术问题，可由作为审判辅助人员的技术调查官解决。历经五年，技术调查官制度日趋成熟，并由2019年《最高人民法院关于技术调查官参与知识产权案件诉讼活动的若干规定》正式确立。这既保障了涉前沿技术案件审理的专业和效率，又降低了申请鉴定的成本。可见，技术调查官制度能满足数据纠纷解决专业、高效、低成本的需要。

4 我国数据监管的政策优化

虽然我国数据资产版权化的实践趋势已十分明显，但2020年《著作权法》的修改并未系统地增加数据版权，可见将数据资产保护系统写入《著作权法》并非一日之功。理论上，这涉及数据采集、共享、应用等各环节我国个人、企业、其他组织以及政府对所占有数据的利益分配，更涉及数据版权与我国既有版权制度的兼容。程序上，这涉及提案、审议、表决等各立法环节中利益相关主体、法律专家及国家领导的互动。我国数据资产版权化的社会现实如果无法得到法律同步规范，那么就亟须相应监管政策的调整优化。

4.1 我国数据监管政策优化的基础

一方面，我国数据监管政策出台的文件积累。目前我国数据监管政策主要以数据安全为核心，向个人数据保护辐射。我国数据监管的政策制定依据有《网络安全法（2016）》《密码法（2019）》等基本法律规范，政策执行依据则包括《金融消费者权益实施办法（2016）》《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）（2018）》等行政规定与行业标准。近几年，国务院办公厅不断出台新规（如《关于促进平台经济规范健康发展的指导意见（2019）》），这为我国数据资产监管政策优化提供了文件基础。

另一方面，我国数据监管政策执行的模式创新。为使社会主体享受到政府监管与服务的信息福利，我国提出了“互联网+监管”模式：其一，在技术上以平台为监管手段，力图降低成本;其二，在理念上强调扁平化、交互性监管，以提高民众满意度。此外，数据资产涉及各个方面，而数据监管也涉及网信办、工信部、市场监管总局等多部门。在“互联网+监管”背景下，各地政府先后设立了大数据局等数据监管机构。只是这一模式刚刚起步，无论是对社会数据资产监管还是政府自身数据资产的共享应用都未厘清相应权利义务界限。

4.2 我国数据监管政策优化的要点

根据前述监管政策优化基础的考察，我国数据监管政策优化要点在于强化推进“互联网+监管”，借鉴版权监管业务形式，加强与版权监管机构合作，为界定各主体间的数据权利义务提供条件。为此，当前需作出以下三方面努力：

首先，应用区块链、云技术等互联网技术推进数据收集与获取留痕，使公共部门和企业所使用的数据权属可追溯，为数据确权提供低成本的实现方式。将全国数据交易数据（交易主体、数据名目与数量等）同步到“互联网+监管”平台，做到互联互通、用数有据。

其次，进一步畅通个人、企业、其他组织数据维权的救济渠道。网信办、工信部、市场监管总局等监管机构可与国家版权局联合，在“互联网+监管”平台中统一受理相关维权投诉，并在后台根据各自法定职责予以处理。这些维权及反馈数据也将通过平台数据分析为各机构联合出台相应政策提供有效的决策参考。

最后，在维护相关主体数据资产权益的同时也要对数据安全、质量等进行监管，并开展数据反垄断的相关工作，在平衡企业与产业利益基础上，保障数据资产在整个产业内持续流通创造价值。此外，在公共利益层面，准用《著作权》合理使用制度或者以此为思路制定相应政策，在平衡原始数据主体、数据控制主体与用户利益基础上，保障全社会的数据福利。