1. 企业数据的特征和法益保护困境
21世纪是数字经济的时代，数据作为继劳动、土地、资本、信息之外的新型的生产要素，在经济建设以及日常生活中发挥着越来越重要的作用。欧盟、美国等也都积极出台相关政策以促进数据的流通，我国也十分重视数据要素市场的建设，国务院在2022年12月发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出探索数据产权制度，促进数据流通。数字经济在助力产业转型升级的同时，企业也跟随发展潮流，十分重视对数据资源的利用，对其进行深度的开发，让数据的价值在企业的创新性运用中被逐步释放。但是与数据发展高昂的态势不同，关于企业数据的保护却存在较大的空白，现有法律框架下对企业数据的保护难以适应数据市场上复杂的交易状况[1]。
1.1. 企业数据的特征
企业数据具有一般数据的特征，比如其具有可复制性、非竞争性等，但企业数据基于其自身特质还具有一般数据不可比拟的特点[2]。首先是企业数据最突出的特征，其具有较高的价值。个人数据的生产通常是用户在浏览互联网，进行网络活动时所留下的，该类数据的生产具有附加性，用户并非是为了获取经济利益进行数据生产，且该类数据往往十分分散，单个数据的价值微乎其微[3]。而企业为了在市场竞争中获得优胜地位、赚取利益，在收集数据时往往带着强烈的经济目的性，收集有价值的数据，对他们进行改造加工等，使其释放更大的经济价值；其次，企业数据上承载着多元主体的利益诉求，比普通数据更具复杂性，在由企业收集的个人数据或公共数据中，往往会涉及到个人信息权益和公共利益，所以在设计企业数据的确权授权机制时，不能仅关注企业一方的利益，还需综合考量多方的利益诉求，做好相关主体之间的利益平衡[4]。除此之外，企业数据还具有价值实现的渐进性和流动性。企业数据虽然相较于普通数据价值较高，但若要充分发挥其使用价值，还需要企业投入大量的人力物力来对企业数据做进一步的开发，才能使其价值实现从量变到质变的飞跃。再者，企业数据价值的实现还依赖于流通，同一批数据在不同的市场主体的手中能够发挥的价值迥然不同，为了最大程度地发挥数据的价值，就必须使数据尽可能地在多个市场主体间流转，这也是我国大力建设数据市场、促进数据流通的原因。最后，企业数据的价值实现过程还具有明显的负外部性，数据要素市场涵盖的范围十分广泛，数据之上往往还会涉及到个人信息和公共利益，如果出现泄露或者不当使用的情况，将会带来十分严重的后果，因此在保护企业数据时也要着重考虑数据安全，使两者之间达到较好的平衡状态。
1.2. 传统保护模式的困境
在现行的法律制度下对于企业数据的保护大致可以分为三种模式，一是合同法的保护模式，双方当事人通过订立合同自行约定与企业数据保护有关的事宜，救济则是通过合同的约定支付违约金或者其他违约处置方式，这是目前在实践中应用得最广泛的企业数据保护模式；但是这种保护模式存在先天的局限性，合同的相对性使得数据权益享有者只能向合同相对方进行追诉，而且在这种模式下，回避了企业并没有可以排除第三人侵害的绝对性权利即无本权来应对任意第三人对数据实施的侵害，导致对企业的数据权益的保护限缩于与其订立合同的另一方当事人，难以对企业数据形成周全的保护[5]。
第二种保护模式是利用知识产权的相关规则进行保护，该种保护模式主要是通过著作权和商业秘密对数据进行保护。当数据具备某些特质时，可以借助知识产权的相关规则对其进行保护，比如具有独创性的数据集合或数据产品，则可以受到著作权法的保护；与此同时，如果数据具有秘密性、实用性且企业也采取了相应的保密措施，符合商业秘密的构成要件，则可以通过商业秘密的规则进行保护[6]。尽管有些数据可以成为知识产权的客体，填补了企业数据法益保护的部分空白，但是该种保护模式很明显具有范围上的局限性，并非所有的数据都可以成为知识产权的客体，对于那些不具备独创性或者秘密性的数据来说，其并不能被纳入知识产权保护的羽翼之下[7]。
第三种保护模式是通过反不正当竞争法来对企业数据进行保护，该种保护模式是在认可企业对数据享有竞争利益的前提下，当发生其他具有竞争关系的经营者擅自获取、利用企业数据的情形时，该行为可以被认定为不正当竞争行为，进而通过反不正当竞争法第2条的兜底性保护规则来对该行为予以惩戒，以实现保护企业数据的目的。首先需要承认在某种程度上该种保护模式确实从反面对企业数据起到了保护作用，但反不正当竞争法的保护模式和合同法的保护模式一样，有一个共同的弊端即只能阻止有限的主体侵害数据权益，在合同法的保护模式下，只能对合同相对人起到约束作用，而在反不正当竞争法的保护模式下，其只能解决具有竞争关系的经营者之间的数据纠纷，当侵害企业数据权益的一方不是经营者而是自然人或者侵权方虽然是经营者但却同被侵权的企业之间不存在竞争关系，那么在这种情况下，就难以利用反不正当竞争法的规则来解决纠纷、保护数据权益，使得缺乏竞争关系的纠纷在法律适用层面上出现向反不正当竞争法逃逸的现象[8]。通过对三种保护模式的梳理，可以发现在现有的法律框架下很难对企业数据这种新型权益做到完全、有效的保护，因此需要寻找更为合适的路径来实现对企业数据的保护。
2. 财产规则的理论证成：劳动理论的数据法表达
企业数据同零散的未经整理的数据信息不同，其经过加工处理，往往具有较高的经济价值，其经济目的性决定了应当赋予企业数据一定的积极权能以促进其经济价值的实现，对企业数据进行确权是激励数据生产、促进数据流通、强化数据保护的关键举措，也是弥补企业数据法益保护力度不足的必由之路[9]。
洛克在《政府论》中提到：“凡是对资源施加了劳动并使其价值增加的人对其劳动成果即当然地享有某种自然权利，而且国家有义务尊重和保护这一自然权利并授予其正当性。”洛克的劳动赋权理论充分论证了人类取得私有财产所有权的正当性，这一理论应用广泛，不仅用于论证人类获取有体物的财产权具有正当性，还逐渐扩展到作品、发明等无体财产领域，成为解释知识产权正当性的坚实理论基础[10]。企业数据也属于无体财产，是经过劳动所取得的成果，蕴含了经济价值，同知识产权的客体具有相似性。因此，洛克的劳动赋权理论也可作为企业数据赋权的理论证成。
洛克认为当个人通过施加劳动从而使物品的价值增加，其应对该物品取得财产权作为其付出劳动的回报。企业数据是将零散的数据信息通过加工整合而形成的具有较高经济价值的财产，在加工整合的过程中付出了劳动，企业数据也相较于一般的数据有了相当程度的增值，根据洛克的劳动赋权理论，企业数据理应确权，并在法律上构建相应的保护机制。马克思在劳动价值论中也提出劳动创造产权，取得财产权是尊重劳动的应然结论，这与洛克的劳动基础理论有异曲同工之处。从我国的相关文件中也可以看出这一理论的运用，比如在2022年12月发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中提到“在保护公共利益、数据安全、数据来源者合法权益的前提下，承认和保护依照法律规定或合同约定获取的数据加工使用权，尊重数据采集、加工等数据处理者的劳动和其他要素贡献，充分保障数据处理者使用数据和获得收益的权利。”，这强调了对相关主体在使数据增值中所付出的劳动予以认可。在司法实践中，从法院的判决中也能看出对该理论的认同，比如在淘宝诉美景的不正当竞争纠纷案中1，法院认为：网络数据产品不同于网络原始数据，数据内容经过网络运营者大量的智力劳动成果投入，通过深度开发与系统整合，可以为经营者带来经济利益。网络运营者对于其开发的数据产品享有独立的财产性权益。法院认定淘宝对其所整合的数据产品享有权益也体现了其对劳动赋权理论的认可。对企业数据进行确权无论在理论层面还是在实践层面均有深厚的基础，是保护企业数据财产利益的良好路径选择[11]。
3. 企业数据产权制度的具体构建
《数据二十条》中提出建立分类分级确权授权制度，在构建企业数据产权制度时也可以参照此种思路，基于不同的交易标的物可将数据细分为“数据资源”、“数据集合”和“数据产品”，将复杂的数据问题进行分阶段的确权以明晰企业数据产权问题。
3.1. 数据资源阶段：数据资源“所有权 + 持有权”的分置结构
数据资源是最基础的数据，通常情况下未经加工，具有体量大、结构复杂、来源广泛等特点，个人、企业、政府以及各类社会组织产生的非结构化原始数据都可以被涵盖在数据资源的范畴之中。在企业数据领域，企业在日常运营过程中会产生部分数据，比如企业的每日收益、设备运行所产生的数据等，那么对于这部分企业通过自身劳动所获取的数据资源，企业理所当然的享有所有权[12]。《数据二十条》中也提到要推动建立企业数据确权授权机制，对于企业采集的不涉及个人和公共利益的数据，企业享有依法依规持有、使用、获取收益的权益。虽然对于源发于企业自身的数据较容易判断其权利归属，但该类数据在企业数据的占比中仅占据很小的一部分，在社会实践中大部分数据并非企业自身产生，而是企业从外部收集而来，较为常见的是企业收集互联网用户的搜索记录、购买记录等，对于这些并非源发于企业本身的数据，企业并不享有所有权，这些涉及到个人信息的数据，其所有权归属于作为数据源发者即用户个人[13]。
企业对于归属于个人的数据资源并非不享有任何权利，在特定的前提下，其对于个人数据资源享有持有权。《数据二十条》中提到“充分保护数据来源者合法权益，推动基于知情同意或存在法定事由的数据流通使用模式，保障数据来源者享有获取或复制转移由其促成产生数据的权益。”，为了促进数据流通，企业需获得该类数据资源所有权人的授权，授权一般是通过用户服务协议来进行确认的，在用户浏览互联网时，互联网平台通常会提供服务协议给用户，以取得相应的授权。授权具体而言也区分为不同的内容，在一般授权中，企业对数据处理和利用存在较大的限制，一般不能将该类数据用于其他目的；而特殊授权中企业对数据的利用则存在较大的空间，其可以将数据开放或者许可给他人使用。企业在该类数据的所有权人知情同意的情况下取得其授权，就享有对该类数据资源的持有权，这是企业取得持有权的法理基础。
企业虽然对个人数据资源享有持有权，但其权能却通常受到限制。一方面企业要在个人知情同意的情况下处理数据，其对于数据的处理利用活动不得超过个人的同意范围或法律授权范围，同时还要保障用户删除权、撤回同意权、信息携带权等权利的顺利行使，做好企业数据保护同个人信息权益保护的协调工作；另一方面，企业要重视个人信息泄露严重的问题，在处理个人数据时，对于敏感信息要做好匿名、脱敏工作，防止个人敏感信息外泄。企业在享有数据持有权的同时还要时刻注意不得侵犯个人信息权益[14]。
公共数据是由国家进行收集、加工，具有公共性，其可以分为两种类型，一种是政府收集的个人或企业数据，另一种是政府在履行职责、提供公共服务的过程中所产生的政务数据。国家鼓励对公共数据进行确权授权，在《数据二十条》提到推进公共数据互联互通，打破“数据孤岛”，将公共数据进行分类处理，进行无条件公开或有条件的授权使用[15]。对于第一种数据，个人或企业作为数据的生产者理所应当的享有所有权；对于第二种类型的数据资源，在不涉及个人和企业的情况下，由国家享有所有权。对于此类公共数据，若国家予以开放，企业则取得数据持有权，但企业所享有的权能则根据开放程度的不同而有所限制，当公共数据被无条件开放时，企业所享有的持有权权能受到的限制较小，企业对该类数据资源的利用程度处于较高水平；但如果公共数据并非无任何限制的公开而是有条件的开放，企业的持有权的排他支配权能受公共数据利用协议和公共利益的限制，同时其仅享有持有、使用、收益的权能，无处分权能[16]。
3.2. 数据集合阶段：数据持有权
企业对原始的数据资源按照特定的标准进行筛选、加工、整合等，形成具有较高价值的数据集合，相较于零散且体量大的原始数据，数据集合具有更高的整体性，作为原始数据资源和数据产品之间的中间样态，在数据集合的形成过程中，企业投入了大量的劳动，经过众多原始数据汇合、整理、提炼形成的数据集合已经成为一个新型的客体，企业因付出劳动，使得数据的价值增加，根据洛克的劳动赋权理论，其原始取得对该数据集合的持有权。
虽然企业原始取得对数据集合的持有权，但该权利的支配性和排他性是否完整却需要进一步讨论，数据集合是由原始数据资源加工整合而来，此时需要判断企业对原始数据资源所享有的权利处于何种状态[17]。如果构成数据集合的原始数据资源源于企业自身，是其在日常运营过程中所产生的，那么企业不光对原始的数据资源享有所有权，对于由该类数据资源加工形成的数据集合也享有绝对的排他性权利。因为根据洛克的劳动赋权理论，从数据资源的产生到数据集合的形成这一过程中，只有企业为其付出了劳动，企业对该数据集合所享有的持有权理所应当的具有完整的排他性和支配性，不受其他主体的制约[18]。
但是如果数据集合的原材料来自于个人数据和公共数据，企业对此种数据集合所享有的持有权就很难具有绝对的排他性和支配性。一方面是因为该数据集合上承载着多元的利益关系，既有企业将原始数据资源加工成数据集合所付出的劳动，也有个人或者公共利益，在此种复杂的情况下，企业就很难取得完整的排他性权利。另一方面如果企业想要取得完整的持有权，就必须对个人数据和公共数据做完全的匿名化和脱敏化处理，使形成的数据集合完全断绝与其他主体的联系，但这几乎不可能，且不说能否将数据做到完全的匿名和脱敏处理，也不是所有的数据都适合做彻底的匿名化和脱敏化处理，如果为了追求完整的排他性权利而不作区分的将数据资源做完全的匿名化和脱敏化处理，那么所形成的数据集合的价值将大打折扣。所以对个人数据和公共数据进行完全匿名和脱敏的做法，将数据集合上复杂的利益关系转化为单一的企业利益并不现实。
综上所述，对于企业投入劳动后所形成的数据集合是否由企业取得绝对的排他性和支配性持有权并不能一概而论，需要结合形成数据集合的生产原料即原始数据集合来进行判断。由源于企业自身的数据资源加工形成数据集合，则企业享有完全的持有权，但在企业数据中，由企业作为源发者的数据资源占比很小，所以由此类原始数据资源形成的数据集合在企业数据集合中所占比例也很小，由个人数据或公共数据所形成的数据集合是企业数据集合的主体部分[19]。因此，从原则上看企业对数据集合所享有的持有、使用、收益、处分权能并不完整，会受到多方主体的掣肘。
3.3. 数据产品阶段：数据产品所有权
企业将原始的数据资源加工整理成数据集合后，在众多的数据集合中进行挑选、提炼，进行深度的分析汇总，将其按照实际需要将其加工归纳成具有较高价值的数据产品，实现从原始数据资源–数据集合–数据产品这一从量变到质变的过程，使数据的价值达到更高一级水平，数据产品已经脱离原始数据，成为了独立的权利客体[20]。数据产品同最初的数据资源相比，经过企业的深度加工处理，数据价值已经远远超过了原始的数据资源，可以在市场上作为商品流通。但是数据产品的产权归属却存在争议，有的学者认为数据产品上汇集着多种利益，对于涉及到个人数据的数据产品，其产权不应仅归属于企业一方，应当为个人和企业共同所有。但该种观点下的产权归属并不清晰，在市场交易中容易导致纠纷，不利于数据流通。对于数据产品的权利归属，可以参照加工物产权归属的原则来进行判断，对物品进行加工后，如果因加工增加的价值大于材料的价值时，加工物可归加工人所有。在数据领域，虽然数据产品以数据资源为原材料，是由其加工而成，但数据产品的价值是原始数据资源不可比拟的，通过加工使得其价值有显著的增加。根据加工物产权归属的判断原则，经加工所得的数据产品应归属于加工人所有。
在域外，有德国学者主张对于数据加工后的产权归属采取加工主义，可以适用《德国民法典》第九百五十条规定：“因对一项或数项材料进行加工或改造而制成一个新的动产的人，取得此新物的所有权，加工或改造的价值显著低于材料的价值的除外。”该条中可以看出德国法律中对于加工后的物品上所附加的价值要求较低，只要改造后所附加的价值不显著低于原材料即可[21]。相比之下，我国台湾地区加工后的物品产权归属的认定更为严格，只有在加工后形成的物品的价值显著超过原材料的情况下才能由加工人取得加工物的所有权。我国的《数据二十条》中也提到：“充分保障数据处理者使用数据和获得收益的权利。保护经加工、分析等形成数据或数据衍生产品的经营权，依法依规规范数据处理者许可他人使用数据或数据衍生产品的权利，促进数据要素流通复用。”，该条中也指出对于数据的衍生产品，要充分保障数据处理者的权益。除了中央层面发布的文件，我国地方上也有相关规定，在《深圳经济特区数据条例》中就规定自然人、法人和非法人组织对其合法处理数据形成的数据产品和服务享有法律、行政法规及条例规定的财产权益，可以依法自主使用，取得收益，进行处分。在该条规定中也体现了数据处理者对其开发的数据产品享有较大的自主权。
企业虽然对数据产品享有所有权，但取得数据产品所有权的路径却不尽相同，具体而言可以分为以下几种。一是当企业加工形成数据产品的原材料来源于企业自身时，企业理所当然地原始取得该数据产品的所有权；二是形成数据产品的原料并不是企业自己生产的，而是来源于其他主体，比如说企业基于用户数据集合而开发数据产品，企业对该类数据集合享有用益权，其行使该用益权对数据集合进行深度的加工处理，形成数据产品。此种情境下企业对数据产品所享有的所有权是企业行使用益物权的结果。第三种则是企业在数据市场中同其他主体交易，这种情况下企业就不是原始取得所有权了，而是继受取得数据产品的所有权。
4. 结语
步入数字经济时代，数据作为新型生产要素，在经济建设中发挥着愈发重要的作用。企业数据因其经济价值高等特点，具有普通数据不可比拟的优势，为保护企业数据这一新型财产权益，有必要构建企业数据确权和授权机制，以促进数据流通。国务院发布的《数据二十条》中提出建设数据要素市场，在构建数据产权制度上提供了原则性的指引，但在具体的制度构建上尚不明确，为此有必要对企业数据的制度建设进行细化处理[22]。数据产权的客体形态多样，对此可以按照数据的不同阶段，构建差异化配置的数据权利体系。数据内部可以按照不同阶段区分为原始数据资源—数据集合—数据产品。三阶段之间存在着逻辑递增关系，从最初的原始数据资源，经过清洗、入库变成标品，汇聚成数据集合；再经过深度的加工开发最后形成价值较高的数据集合。在原始数据资源阶段，可以根据数据源发者理论，来确定数据资源的权益，企业可通过得到授权以取得数据的持有权；在数据集合阶段，根据形成数据集合的生产原料来确定企业是否具有绝对的排他性权利；在数据产品阶段，根据加工物产权归属的判断原则，经加工所得的数据产品归属于企业所有[23]。这同《数据二十条》提出的探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通的思路相符合，既可使《数据二十条》落地可行，也能以其所具有的坚实理论基础而对数据确权和流通利用实践发挥着重要的指导作用。
NOTES
1参见浙江省杭州市中级人民法院(2018)浙01民终7312号民事判决书。