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1、大数据时代数据开放共享中的数据权利化问题研究民法总那么第127条却为此留下了空间。在大数据中,“衍生数据”拥有创 造性、无形性、可复制性和非消耗性的特征,并具备财产属性,与知识产权客 体特征相吻合。但是,“衍生数据”无法归入现有知识产权客体范畴之中,故 需通过法制化方式构建包含标记权、存储权、使用权等具体权利的新型知识产 权。而在认定数据权利化主体时,那么应倾向于对衍生数据控制主体利益的保 护。关维词:大数据;数据开放共享;数据权利化;衍生数据;知识产权:D912. 17 : A DOI: 10. 11968/tsyqb. 1003-6938. 2018062Abstract Data rig
2、hts is a realistic demand for the openness and sharing of data in Big Data Era, which can guarantee and promote the circulation and application of data between equal civil subjects.There is no direct regulation on this in the current law, but the 经证明了其具有经济价值,能够满足人们的某种需要且能够用金钱来衡量;其 次,“衍生数据”是经过清洗等处理后产
3、生的数据,不含有涉及具体某个自然 人格的内容要素,故不属于自然人的人格;最后,随着数据采集、存储、传 输、运算技术等相关设备和技术的不断升级,“衍生数据”早已能够被人力所 支配。但是对于“原生数据”而言,首先,其经济价值不明显。当以PB为单位 被记录和储存时,“原生数据”的无序和不规那么会大大降低其使用价值,进而 削弱其交换价值;其次,“原生数据”虽然在技术层面是整合的,但是在法律 层面那么可能是分散的。因为其除了可能含有大量的无用元素外还可能含有涉及 个人信息、甚至涉及国家平安、商业秘密的数据;最后,也正是因为“原生数 据”可能包含国家平安、商业秘密、个人信息等数据,所以,对其的支配会受 到
4、来自有关国家平安、商业秘密、个人信息的法律限制,从而无法完全有效地 实现可支配性。故此,本文认为,民法总那么第127条中的数据应该被理解或者限定为“衍 生数据”,这是在法律层面上推演数据权利化的前提,是数据权利化的客体。 而在最早的民法总那么(草案)公开之后,杨立新教授在第十一届中国法学 家论坛上就明确指出,民法总那么(草案)第108条所列举的“数据信息” 概念还不严谨、不科学,应当将其改为“衍生数据”,认为“衍生数据”经过 加工、脱敏的处理,它们不再有个人身份的特征,而是具有超脱的地位,并具 有极大的商业价值25。在人民法院出版社出版的中华人民共和国民法总 那么条文理解与适用(下)一书中,也
5、认为民法总那么第127条不涉及个人 信息的可统计、非识别性的数据,这些数据的收集、处理是在保护自然人隐私 权和信息权的基础上,对原始数据进行受理、加密等方式后使用的26。4数据权利化路径的选择“衍生数据”的财产权客体之位一切财产都反映着权利27。具备财产属性的“衍生数据”亦是如此。关键在 于,其对应于何种财产权利,传统的物权、债权、知识产权等主要财产权利的 客体范畴是否能容纳之?而这又是由“衍生数据”的本质和物理特征决定。就 其本质而言,本文认为,现今技术背景下,数据已并非为记录于传统载体媒介 上的数字符号,而是通过计算机实现的数据化的信息。数据和信息作为载体和 内容,两者高度融合,不同于传统
6、纸媒与信息本身的割裂,以电子形式存在的 数据与信息具有高度对应性。数据承载着信息的内容,信息决定着数据的价 值,数据化的信息能够在计算机技术层面被使用。就其物理特征而言,“衍生 数据”同时具有无形、可复制、非消耗这三种主要的物理特征。首先,“衍生 数据”作为数据化的信息无形无体,只有载体是有形有体的,这使得其在一定 时空条件下,可以被假设干主体共同使用;其次,“衍生数据”作为数据化的信 息可以被无限复制;最后,“衍生数据”作为数据化的信息,在使用过程中并 不会发生物理损耗。由此可知,“衍生数据”作为一种独立于人主观之外的客观存在,显然不是一 种民事主体之行为,无法成为债权的客体。但是,在法律尚
7、未明确的情况下, 我国的数据交易市场在尝试适用物权制度来推进市场的开展。王玉林和高富 平28建议,在目前为解决立法滞后对大数据参与法律关系的影响,在实践中 借用所有权的相关法律规那么来指导大数据的开发和利用;周林彬和马恩斯29 基于法律经济学分析认为数据权利化选择物权路径的制度效率最高。也就是 说,法人、非法人组织、自然人等民事主体对自己通过技术手段或者交易行为 获取的大数据拥有财产所有权,企业可以通过合法行为占有、使用、收益和处 分自己的数据财产权30。王融31更进一步认为数据控制主体对匿名化处理 的数据集享有有限定的所有权。由物权衍生而来的,“数据所有权”或者“数 据财产权”这两个称谓也被
8、高频使用。但是本文认为这仍值得商榷。如有观点 认为,试图定义数据所有权并不容易,而且在大多数情况下(但不是全部), 这个术语是一个有误导性的类比32。更具体的原因是,物权以物为客体,但 何谓物,通常认为物系指除人之身体外,凡能为人力所支配,具有独立性,能 满足人类社会生活需要的有体物和自然力33。但“衍生数据”本身的无形、 可复制、非消耗等特征不同于物之独立性、有体性(包括固态、气态、液态) 等特征,因此“衍生数据”亦无法成为物权客体之“物”,故不适合用物权所 有权制度予以保护。高完成34那么将“数据财产权”定位为与物权、债权、知 识产权并列的一种新型财产权。但我们认为,无需选择该种数据权利化
9、路径。 这是因为“衍生数据”的本质及其所具备的无形、可复制、非消耗等物理特 征,加之其又是创造性智慧劳动的产物,而被赋予了创造性,故其与知识产权 客体特征基本一致,可将其视为一种“智力成果”“知识产品”或者视为一种“信息”。对此,在制定我国民法总那么的过程中,杨立新教授就赞同将 “衍生数据”作为知识产权客体的一种来设计制度,倘假设如此,这将成为世界范围内规范数据权利及其客体的首创性规定17。大数据产业开展规划 (2016-2020年)中也提出要强化数据的知识产权保护7。并且,通过知识产权法律制度保护“衍生数据”与实现、保障、促进数据开放和共享之时代价 值追求是相吻合的。 但是,从目前已经明确的
10、知识产权客体范畴中,却很难为“衍生数据”觅得一 席之地,即使其与著作权客体汇编作品中的数据库以及另一知识产权客体商 业秘密在表征上具有一定程度的类似,但是其并不能完全适用后两者的相关法 律制度。对于数据库,虽然对其的定义在文字表达上略有差异,但其含义并 没有本质上的差异,可以将其视为是电子化的文件柜,用于存储数据化信息, 用户可以对其中的内容进行新增、下载、更新、删除等操作。有学者概括总结 数据库的法律特征为,数据库是一个有序的集合,可以通过电子或其他手段单 独加以获取35。目前,世界范围内对数据库的法律保护路径各不相同,但 立法宗旨基本一致,即保护数据库独创性的选择或编排的表达,保护不延及数
11、 据库所选择或编排的内容即数据本身。而这就失去了保护“衍生数据”的意 义,因为“衍生数据”的价值在于其数据信息内容而不在于数据整体的结构顺 序和选择编排。对于商业秘密,虽然从主体使用数据的方式来看,“衍生数 据”也有可能被作为商业秘密进行使用,因此适用商业秘密的相关法律制度能 够在一定程度上起到保护主体利益之作用,但是以宏观开展的视角来看,这容 易形成“数据垄断”和“数据孤岛”问题,也不能使数据价值最大化,且与大 数据时代“开放、共享”的核心价值追求产生矛盾和冲突。换句话说,数据的 控制主体假设想要充分发挥数据的商业价值,必然需要拥有数量庞大的数据使用 群体,但是使用群体的广泛性和不特定性会使
12、得数据的控制、处理主体难以采 取有效的保密措施来控制数据被公众知悉的范围和程度,即使签订保密协议, 该保密措施仍是十分微弱的,不符合商业秘密关于保密性的要求36。并且, 虽然在大数据时代,商业秘密越来越以数据化信息为主要形式,但是其仍旧不 排除记载于传统载体(如纸张)上的信息。4.1 “衍生数据”所对应的知识产权创设基于上文可知,“衍生数据”加之其鲜明的财产属性,是数据权利化的客体。 同时因其是创造性智慧劳动的产物,具备无形、可复制、非消耗等物理特征, 又可将其视为是一种知识产权的客体。但是,由于“衍生数据”无法完全归于 现有的知识产权客体范畴而适用现行相关法律制度,故为一种新的知识产权客 体
13、。同时,作为一种新的知识产权客体,“衍生数据”就将落入民法总那么 第123条第2款第8项所指的“法律规定的其他客体”中,同时介于相关法律 之空白现状,即要重新构建新的法律制度,以奠定其在知识产权体系中的地 位。这也符合知识产权制度开展的一个规律和路径,即先有知识产品、再有法 律、后有知识产权37。故需通过法制化的方式,实现数据权利化。造也是对 我国民法总那么第127条的有力补充,实现该条的可操作性。在创设“衍生数据”所对应的知识产权之前,还需为“衍生数据”设置门槛条 件。如同作为著作权客体的“作品”需要具备独创性;作为专利权客体的“发 明创造”需要具备新颖性、创造性和实用性;作为商标权客体的“
14、商标”需要 具备显著性以及“商业秘密”需要具备秘密性、价值性、实用性和保密性一 样,我们认为作为一种新的知识产权客体,“衍生数据”需要具备客观性、脱 敏性、可用性。这是因为:首先,“衍生数据”不是分析结果,是要用于分 析的素材,故其需要具备客观性;其次,“衍生数据”是要进行开放和共享的 数据,这就需要重视对敏感信息的保护,在保持客观性的前提下,尽可能消除 “原生数据”中可能包含的敏感元素,故其需要具备脱敏性;最后,”衍生数 据“要让使用主体在计算机技术层面上可以使用,故其需要具备可用性。在实 践操作层面,要判断“衍生数据”是否具备客观性、脱敏性、可用性,需要辅 以具体的、专业的技术标准(体系)
15、,而不仅仅靠经验判断。对于具体创设“衍生数据”所对应的知识产权,有的观点建议,应独立建立数 据专有权,与著作权、商标权和专利权等传统知识产权并列,成为知识产权中 的一种独立权利。并同时认为,数据专有权产生于数据时代,属于一种新型的 知识产权,是从更广的知识产权角度,在新的技术环境下,对知识产权类型的 拓展,不能以传统的知识产权来解释,因此是对传统知识产权的更新21。有 观点亦认同将数据纳入知识产权,但将其称之为“数据信息产权”,具体权利 内容有数据采集权、存储权、加工权、使用权、收益权等,所对应的义务那么有 不得侵犯个人隐私、身份识别信息义务、不得违反国家数据主权义务、不得违 反公共利益义务等
16、38。这都为数据权利化路径的具体选择,提供了理论上的 参考建议。诚然,无论是数据专有权、数据信息产权还是别的称谓都有其合理 性,甚至我们认为,基于知识产权的传统命名逻辑,可直接将其称为“数据 权”,即指民事主体基于衍生数据而依法享有的支配性无形财产权,并且具体 有标记权、存储权、使用权、修改权、保护数据完整权、复制权、收益权等具 体权利。同时,在行使权利时不能危害国家平安、公共利益、他人利益。而这 一权利,具备传统知识产权的无体性、专有性的特点,但是地域性和时间性特 点那么并不明显。5数据权利化主体的认定在明确了数据权利化对于数据开放和共享的必要性以及数据权利化客体和数据 权利化路径的基础上,
17、紧接着亟须厘定的就是数据权利化主体的认定问题,这 也是目前大数据交易市场开展过程中亟须解决的核心问题之一。大数据环境下 数据主体认定的难度更大,其根源在于大数据应用带来的数据流通链条更长更 复杂以及由此带来的数据内容和数据载体二元结构更加凸显的影响39。数据 所承载的信息内容十分广泛,概括而言主要有反映自然现象的数据和反映人文 现象的数据。其中,相比拟于前者,后者为认定数据权利化主体加大了难度。 因为后者通常情况下会涉及数据提供主体(包括主动提供和被动提供即被合法 收集)、数据控制(收集、记录、储存)主体者以及数据处理(清洗、脱敏、 匿名、加工、计算、聚合)主体。其中,数据控制主体往往既是“原
18、生数据” 的控制主体又是“衍生数据”的控制主体。并且数据控制主体和数据处理主体 可以是同一主体也可以是不同主体。这是因为“原生数据”的控制主体通常对 其可以获得或者想获得的“衍生数据”会有一个预判,如果其自身无法通过技 术处理得到预判的“衍生数据”,那么需通过委托其他数据处理主体处理得到, 那么通常的处理模式也无需将“原生数据”拷贝转移至它处,而只是需要开设 数据接口,让数据处理主体进入处理流程即可。但因为数据权利化的客体是具备客观性、脱敏性、可用性的“衍生数据”,已 经不含数据提供主体的任何个人信息内容元素,其与数据提供主体的关联性已 经十分微弱。因此,在数据权利化主体认定的问题上,数据提供
19、主体即可排除 讨论。而当数据控制主体者与数据处理主体为同一主体时,数据权利化主体也 易认定,即为某一实施了数据控制和数据处理行为的具体的法人、非法人组织 或者自然人。那么,认定数据权利化主体,关键是要在数据控制主体与数据处 理主体两者别离的情况下,如何进行合理的认定,同时又能平衡这两个主体之 间的利益。这在一定程度上类似于著作权领域中委托作品的著作权归属认定, 但又有不同之处。对于委托作品而言,作者(受委托人)占据主导地位,因为 委托作品主要表达作者的创造性智慧劳动。当权属约定不明或者没有约定的时 候,法律通常侧重于保护作者利益。数据控制主体是基于其在技术层面上所 控制的“原生数据”委托数据处
20、理主体处理产生“衍生数据”,首先必须尊重 双方间的意思自治。通常情况下,“衍生数据”是代表着数据控制主体(委托 人)的意志和要求,而数据处理主体(受委托人)还会受到数据控制主体的帮 助、指导和监督。也就是说,“衍生数据”仅表达数据处理主体的处理技巧与 才能,而“衍生数据”的核心内容及其他主要表征那么由数据控制主体所决定。 所以,如果在权属约定不明或者没有约定的情况下,可以在一定程度上借鉴著 作权领域中“法人作品”的权属认定的利益平衡逻辑,即将数据控制主体视 为权利主体。概括而言受委托处理产生的“衍生数据”,数据权利化主体的认 定首先通过数据控制主体(委托人)和数据处理主体(受委托人)两者之间订
21、 立的具体合同约定来认定。但在合同未就权利归属作出明确约定或者没有约定 的情况下,那么应倾向于对数据控制主体利益的保护,即应将数据控制主体认定 为数据权利化主体。6结语在大数据时代,数据权利化是为进一步推进数据开放和共享的现实需求,从而 能够实现数据在平等民事主体之间自主、稳定、及时的流通和应用。但是,国 内外有关数据的现行法律均未直接对此予以回应。我国民法总那么第127条 对数据所做的指引性规定,为数据权利化留下了空间。但是,并非所有的大数 据都可以成为数据权利化的客体。从数据市场的实践来看,“衍生数据”作为 数据交易市场的交易对象,以及其本身的财产属性,具备成为数据权利化客体 的条件。同时
22、因为“衍生数据”是创造性智慧劳动的产物,加之其作为数据化 信息所具有的无形、可复制、非消耗的物理特征,应被视为一种知识产权的客 体。但因其又无法归入现有知识产权客体范畴之中,故需要通过法制化的方式 来进一步实现数据权利化。对此,应以“衍生数据”为客体,构建包含标记 权、存储权、使用权、修改权、保护数据完整权、复制权、收益权等具体权利 的新型知识产权。而对于数据权利化主体的认定,须分情况,在数据控制主体 与数据处理主体别离这一复杂情况下,应先尊重意思自治,但在约定不明或者 没有约定的情况下,那么应倾向于对数据控制主体利益的保护,将其视为数据权 利化主体。Reference:1耿挺.院士圆桌会议聚
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25、b7e76c4a4 f6655855750ac&chksm;=8bd9bab5bcae33a31429acdlef2115897a3e4fd47bf07332 76110196ec3113d225446ae97487&mpshare;=l&scene;=24&srcid;=0616Qkfhv2NP 4g83Sk6JnB6A#rd.10J Jeremy de Beer. Ownership of Open Data: Governance Options for Agriculture and NutritionEB/OL. 2018-01-16. s:/works, bepress. com/
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27、ov. com/news/172974. htm.Article 127 of the General provisions of Civil Law in China leaves room for this. In big data, the derivative data coincides with the characteristics of the object of intellectual property right which is creative, invisible, reproducible and non-expendable and has the charac
28、teristics of property. However, the derivative data* cannot be classified into the object category of the existing intellectual property right, so it is necessary to construct a new type of intellectual property right by means of legalization which includes specific rights such as marking right, sto
29、rage right, usage right and so on. In the process of determining the subject of data rights, it should be inclined to protect the interests of the subject who control the derivative data.Key words big data; openness and sharing of data; data rights; derivative data; intellectual property right1数据开放共
30、享对数据权利化的现实需求大数据是这个时代最为鲜明的标签之一,数据成为了最重要的资源。正如阿里 巴巴集团董事局主席马云先生所言:“人类社会正从以计算机为核心的IT时代 迈向以数据为核心的DT (Data Technology)时代。”大数据的诞生,开创了 数据价值被重新定义和开掘的新纪元。大数据时代的价值追求是实现、保障和 促进数据的开放和共享,即要使得数据流通起来,从而充分应用和挖掘数据的 内涵价值,最终产生数据红利。数据的开放和共享,主要是在个人、企业、社 会团体、政府等主要的社会主体之间展开,可以是不同主体之间或者相同主体 16民法总那么立法背景与观点全集编写组.民法总那么立法背景与观点全
31、集M. 北京:法律出版社,2017: 18.17杨立新:衍生数据的法律属性与权利性质EB/0L. 2018-01T8. : a-site. cn/article/382113. html.18中国人大网.中华人民共和国民法总那么EB/OL. 2018-0176. :/ npc. gov. cn/npc/xinwen/2017-03/15/content_2018907. htm.19杨立新.民法总那么规定网络虚拟财产的含义及重要价值J.东方法学, 2017 (3) : 64-72.20 丁道勤.基础数据与增值数据的二元划分JL财经法学,2017 (2) : 5- 10, 30.21杨立新,陈小
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36、多的是需要在平等民事主体之间基于合同而自发进行 的数据交易。前三种数据开放和共享的模式,具有不稳定性、被动性等问 题,而后者那么可防止之。如中科院院士陆汝铃认为,数据应用是整个大数据的 出发点和归宿,但大数据的应用一定不要忘了它的商品属性1;中云网技术顾 问陈怀临提到了 “Big Data Bus”概念,即让数据变成商品,且可跨组织进行 交换、整合,真正带动大数据产业繁荣2。在2015年9月5日发布的促进 大数据开展行动纲要(国发(2015) 50号)也明确提出要引导培育大数据交 易市场,鼓励进行数据交易3。我国在起草电子商务法的过程中也对数据 交易做出了适当回应。近些年,为了进一步满足不同社
37、会主体对能够开放和共享的数据的差异性需 求,数据交易市场已经逐渐形成。在国外,如美国Factual公司于2008年成 立,面向各类公司提供、出售数据,其向客户提供的小规模数据虽然免费,但 有的数据费用那么会到达成百上千万美元4;日本富士通公司要将数据交易中介 服务培育为公司主力业务之一,并于2013年宣布建立自己的大数据交易市场一 -Data plaza,数据价格因体量和内容不同而不同,一般在数万至数千万 日元5。在我国,数据交易市场的里程碑事件有:2014年2月,中关村大数 据交易产业联盟成立;2014年4月,中关村数海大数据交易平台上线;2015年 4月,贵阳大数据交易所挂牌营业;2015
38、年7月,武汉成立东湖大数据交易中 心。在第三届世界互联网大会上公布的2016年世界互联网开展乌镇报告中 提到,预计到2020年,全球大数据市场规模将从2015年的0.14万亿美元增至 1.03万亿美元6。大数据产业开展规划(2016-2020年)拟定了我国大数 据相关产品和服务业务收入到2020年突破1万亿元的开展目标7。但是,目前数据交易的现实困境在于“数据控制”和“数据权属”的关系不 明,从而大大增加了数据交易的风险。实践中,数据实际控制主体会因此而担 心自身利益得不到充分的保障,宁可闲置数据,也不积极进行数据交易。倘假设 长期以此,必然会掣肘数据的开放和共享,导致“数据壁垒”和“数据孤岛
39、” 的形成和固化,最终制约整个大数据产业的开展。究其根本原因,即在于有关 数据交易尤其是其中有关数据权利的法律空白,使得数据权利化进程放缓,导 致数据交易的稳态难以形成。2016年7月,全国人大财经委员会副主任委员、 央行原副行长吴晓灵在“第一届中国金融科技大会”上就曾指出,明晰产权是 建立数据流通规那么和秩序的前提条件8,是数据开放和共享法律制度体系中的 关键局部。中国政法大学副校长时建中在“2017第三届中国(贵阳)大数据交 易高峰论坛”上指出“数据确权是数据交易制度性的根基,数据产权转让的前 提是要明确权利到底属于谁,权利不清晰就无法转让。” 9缺乏数据所有权的 制度设计,就会产生拥有数
40、据越少的主体越愿意开放数据,而控制数据越多的 主体那么会更加谨慎开放的情况,这会导致无法获得开放数据的利益10。对 此,在2017年12月8日,总书记在主持中共中央政治局第二次集体学习时就 强调“要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度,完善数据产权保护 制度。” 11诚然,产权制度是市场经济最基本的制度之一,也是现代市场经 济得以有效运行的基础之一。市场经济活动的基础是产权清晰,大数据要想成 为所有产业竞争优势的新来源,排他性产权确实立是市场机制有效协调市场主 体利益的必要条件12。因此,可以概括而得,数据权利化是数据交易的前 提,是通过数据交易进一步实现数据开放和共享的现实所需,其必要
41、性需予以 成认。首先,数据权利化可以保障数据主体在前期所投入的巨大本钱能够回 收,从而起到对数据主体持续创新的激励作用,进而有动力去不断地收集、存 储数据并且持续地处理、挖掘数据的内涵价值;其次,数据权利化可以奠定数 据交易的法律基础,保障数据交易的合法性,降低数据交易风险,提升数据交 易的可预期性,维持数据交易市场秩序的稳定,是实现数据交易的常态化与稳 态化的关键,并遏制数据的非法黑市交易;再次,数据权利化可以推动大数据 产业的开展,实现在大数据领域“群众创业、万众创新”美好憧憬的实现,使 数据成为社会、经济开展的重要动力;最后,数据权利化能够为数据的开放和 共享提供一条可行路径,符合大数据
42、时代的价值追求。2现行法律对数据权利化问题的回应在大数据时代,相较于大数据技术的飞速开展,大数据产业的不断壮大,欧 盟、美、日等这些传统的域外兴旺地区和国家针对数据的法律制度体系构建都 还未到达能够完全应对所有数据现象的成熟阶段。欧盟关于数据的立法更多是 表达在对个人数据的强保护方面。欧盟认为更高的数据平安保障标准将有利 于欧洲在数字经济中塑造独特的竞争优势,即使这可能会增加产业合规的成 本,也有可能对技术创新带来抑制作用13。这也在一定程度上影响了欧洲国 家有关数据的立法宗旨。美国关于数据的立法那么更倾向于政府数据的开放和共 享14。而根据日本经济新闻2017年9月21日的报道,日本政府计划
43、于 2018年在保护购买记录等个人信息的法律之外进一步完善法律制度,确保企业 恰当使用在经营活动中得到的产业数据15。因此,时至今日,无论是欧盟、 美国还是日本,有关数据的立法,都还没有直接回应数据权利化的问题。 与欧盟、美、日相同的是,我国针对数据的法律制度体系构建亦处于一个初级 阶段。但是,领先于欧盟、美、日的是,为了适应互联网和大数据时代开展的 需要,于2017年3月15日公布、同年10月1日实施的中华人民共和国民法 总那么(以下简称民法总那么),作为我国民法基本法,第一次对数据正式 做出规定,即第127条:”法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的,依照 其规定”。其实,在民法总那么起草
44、至公布的整个过程中,对数据的条文设 计发生了两次变动,并与数据权利化问题紧密相关。第一次变动是在最早公开 的民法总那么(草案)中,首次将“数据信息”定性为一种新型的知识产权 客体16。杨立新教授认为,在知识产权客体中吸纳“数据信息”,是非常重 要的立法举措,这将使我国民法典的编纂具有强烈的时代感,是民法典编纂中 的突出亮点,将在世界范围内引领大数据时代民法变革的开展方向,成为世界 范围内规范数据权利及其客体的首创性规定,具有特别重要的意义口7;第二 次变动那么是在随后的草案以及正式公布实施的民法总那么中,又将“数据信 息”置于知识产权的客体范畴之外,但仍在“民事权利” 一章采取了一种较为 折中
45、的条文表述,对数据做出了指引性规定。单从民法总那么第127条的条 文字面表达上难以觉察明显的倾向性信息,似乎回避了数据权利化问题。但 是,由于该条文所处的位置比拟微妙,在民法总那么“民事权利” 一章,故 通过对该章条文排列逻辑和具体内容的分析,可以初步推导出数据是一种民事 权利客体这一结论。这是因为,虽然民法总那么第五章之名是“民事权 利”,但是仔细观察其具体条文内容,可以发现,其中第109126条是对主要 民事权利及对应的权利客体的规定,而从第128132条那么是对民事权利特别保 护以及民事权利的取得和行使的规定18。然而民法总那么第127条既不是 对民事权利的规定,也不是对民事权利特别保护
46、的规定,更不是对民事权利的 取得和行使的规定,因此将其中所涉及的数据认定为是一种民事权利的客体, 是具有一定合理性的。对此,杨立新教授亦认为,数据和网络虚拟财产无论具 有何种属性,都只能是权利客体而不能成为权利,必须为某一种类型的民事权 利所支配,而不能使其成为权利口9。进一步可以推断出的是,民法总那么 第127条中与网络虚拟财产并列的数据是我们通常意识中的大数据,是一种大 规模的数据集合,其所对应的应该是一种财产权利。此处的数据,并非为“个 人数据(信息)”,对此民法总那么第111条也已经做出回应,其所对 应的不是财产权利,而是人格权利。至此,民法总那么第127条虽然对数据进行了概括性指引性
47、规定,却没有直 接回应数据权利化问题。但正是因为这一规定,拉开了数据权利化立法实践的 帷幕,同时也留给我们展开研究和讨论该问题的充足空间。3数据权利化客体的剖析“衍生数据”的概念民法总那么第127条,推进了数据权利化的法制进行,但是其本身并没有给 予数据以明确的民法属性,所以需对此做进一步剖析。而剖析的第一步,就是 要选择合适的数据分类标准,因为能够权利化的数据并不泛指所有数据。目前 主要的数据分类方式有主体标准、内容标准、价值标准、产生方式标准。在强 调规范性的领域尤其是法治领域,主体标准这一分类逻辑更是被应用的淋漓尽 致,因为法律本身就是具有普遍约束力的一种特殊行为规范,直接作用于主体 行
48、为之上。在大数据领域中,以主体为标准对“大数据”进行分类是一种最为 主流的分类方式,即分为“政府数据”“企业数据”和“个人数据”。但是, 这一分类更适合于在公法领域规制某一主体的数据行为时使用,当在私法领域 研究和讨论数据权利化问题时,这种以主体为划分标准的数据分类方式便凸显 出其局限性。以数据内容为标准的分类方式如交通数据、金融数据等,虽利于 查询,但是难以表达其特征,进而难以准确地进行制度构建。以数据价值为标 准的分类方式,即将数据分为“基础数据”和“增值数据” 20,虽然理论上 可行,但是实践涉及价值评估,增加了划分的难度和本钱,降低了实践中的可 操作性。对此,我们认为,以数据产生方式为标准的划分,更为妥当,也利于 我们进一步研究和探讨数据权利化问题,即将数据分为“