综述的写法：以企业数据权利保护研究为例
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编者按：综述是进行论文创作前至关重要的一环，论文成稿的质量也与综述息息相关。文章除却对企业数据权利保护领域相关文献的形式标签进行清晰的图表分析之外，对实质内容的梳理值得称赞，并将述与评融洽结合，是一篇不错的综述文章，即便学科不同，仍具有不错的借鉴价值，原题：企业数据权利研究综述与趋势展望
作者简介
赵永杰，西南政法大学2019级人工智能法学硕士研究生。
本文系西南政法大学人工智能法学院2020年学术新秀科研创新训练项目“企业数据权利视域下的电商配合调查取证义务研究（项目编号：XSXX202044）”的成果之一。
摘要：企业数据权利保护课题被国家和学界重视，产生了较多高质量的研究成果，从发文趋势和实践情况来看，未来一段时间此课题仍将是产生学术成果的“富矿”。当前学界对于企业数据权利已经进行了较为全面的研究和论述，其保护路径大致可以分为确权保护、行为规制、个案场景化分析、算法规制和综合方案五种。梳理各保护路径之间的观点纷争和整体发展脉络后可以发现，路径选择的差异体现了学者对企业数据权利在保护环节上的不同侧重。但企业数据权利保护完全可以从事前防范、事中制止和事后救济三个环节一并进行，在整构行为规范规制数据“侵权”问题的同时，着力改变目前裁判规则供给不足的现状。由此，各种保护路径之间存在共同发挥作用的空间。
关键词：数据权 个人信息 文献分析 增值数据 法律保护
引言
数据作为数字经济发展的关键要素，其在国家发展战略中的地位越发突出。根据中国大数据产业生态联盟在《2021中国大数据产业发展白皮书》中的统计分析显示，2012-2020年党和国家关于大数据重要论述中，“数据”、“数字中国”、“人工智能”和“创新” 成为高频词汇；2020年以来，与激活数据要素潜能相关的词汇增多，“数据安全”、“数据治理”、“数据交易”等正逐渐成为指导中国推进经济社会高质量发展的重要力量。经过多年的政策推动和资金投入，我国如今的数据产业规模庞大、发展势头强劲。在笔者撰写本文之际，《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称“《个人信息保护法》”）已表决通过，加上不久前颁布的《中华人民共和国数据安全法》（以下简称“《数据安全法》”），我国已经从监管者和个人信息保护视角对数据保护作出规范。
在数据权利保护利益衡量之天平两端，总是分开悬挂着保护个人信息与促进产业发展两颗重物，如上两部法律也在立法目的中分别加入了“促进个人信息合理利用”和“促进数据开发利用”的内容。“大数据时代企业数据权利的保护已经成为迫切需要解决的法律难题之一。既有立法例多以个人数据保护为中心，从中反向推导出企业的数据权利范围。这一立法模式因个人数据权利难以精确界定，导致企业数据权利边界模糊不清[1]。”可以说，《个人信息保护法》的出台巩固了在企业数据权利保护方面依赖个人数据保护的立法进路，而仍然无法有效解决企业数据权利内容与边界模糊的问题。因此，如何保护企业数据以及企业数据权利的内容与边界课题仍有很大的探讨空间，本文将梳理国内企业数据权利的主要研究成果，并作简要的评析与展望，希以对进一步探讨这一课题带来些许帮助。
[1]时明涛.大数据时代企业数据权利保护的困境与突破[J].电子知识产权,2020(07):61-73.
一、企业数据权利保护研究相关文献分析
在CNKI数据库中以“企业数据权”进行关键词搜索（最近检索日期为2021年9月1日，下同），只能检索到4篇期刊论文。但以“企业数据权”进行主题搜索，则会检索到94篇期刊论文，进一步在学科栏中勾选出法学项目（包括民商法、经济法、行政法及地方法制、法理、法史），由此剔除了技术类、行政学、经济学等非法学学科的文章后，则还余下41篇。然而，由于个人信息（数据）权方面的研究也会涉及企业数据，并且可能由于关键词不准而带来遗漏，因此，为了使分析的范围更加全面，笔者以“数据权”进行主题搜索，由于该主题文献较多，所以仅勾选“中国社会科学引文索引（CSSCI）”和法学相关学科的文章，余下102篇论文。然后，通过详读摘要和略读全文的方式剔除完全与本主题无关的文章，主要包括纯粹的个人信息（数据）权、政府数据、数据跨境流动和监管、数据主权的研究以及残余的部分非法学类文章，最后还剩78篇文献。笔者继而对这些文献进行详读，在阅读这些文献时通过文章的引注顺藤摸瓜，再通过换关键词（如“大数据”“平台权利”“信息权”等），继续进行关键词检索和查找引文中的引文，当然期间通过详读又剔除了一些无关的文章，尽量做到“穷尽现有的研究成果”，最终将文献分析与综述的文章限定在88篇。
下面通过发表年度分布、基金分布和主要内容分布三个方面简要分析上述法学论文概况，简要概括国内企业数据权利保护研究的整体情况，以期宏观把握本课题的研究动态和趋势。
1.发表年度分布情况
大数据时代的到来和技术的进步，使数据的价值被充分挖掘。数据对经济发展、社会生活和国家治理的产生越来越重要的作用，逐渐成为重要的战略资源和新兴生产要素。正是因为此，2016年我国政府首次把发展数字经济写入《政府工作报告》，2017年习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调：“要构建以数据为关键要素的数字经济。”党的十九届四中全会首次提出将数据作为生产要素参与分配。2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，要求“加快培育数据要素市场”。法学研究追随现实问题，正是由于从2016年起大数据交易产业起步，基于数据确权、数据流通和利益分配的需要，与企业数据权利有关的研究迅速兴起。
图 1：发文量统计（来源于知网）
2019年有关企业数据权利保护研究学术论文的成果达到23篇，2020年稍回落至19篇，2021年已经有18篇，预计全年会超过20篇。可见，这是一个新兴渐热的课题，自2016年以来发表的核心成果很多。随着《个人信息保护法》和《数据安全法》的出台，可以预见，企业数据保护相关研究的热度应会只增不减。
2.基金分布情况
统计基金分布情况可以大概了解该课题在本学科中的重要程度。
图 2：基金分布情况（来源于知网）
从基金资助情况来看，88篇“中国社会科学引文索引（CSSCI）”期刊论文中几乎全部都获得了基金资助，根据知网的统计刚好有50%是国家社科基金资助的成果。由此可见，我国对企业数据权利课题非常重视，这与其在实践中的重程度一致。问题的重要与基金的大力支持，使得该课题产生的学术成果也非常显著。这些成果代表了该课题国内研究的最高水准。笔者将在第二部分对这88篇期刊论文进行详细梳理和述评，全面展现国内对企业数据权利的研究成果。
3.主要内容分布情况
为了从宏观上更进一步把握企业数据权利保护研究的内容，笔者将88篇CSSCI期刊法学类论文的内容归纳为几个核心主题，对涉及相关主题的篇目进行统计，以更好地展现该课题研究的广度和深度。为了简化图表，下图中横坐标类别所称“原则框架”“保护原因”“研究述评”“保护路径”“权益性质”“内容边界”仅为对企业数据相关研究的统计，不包括其他课题，且纳入统计的级别需为一级标题及以上，仅在文中简单陈述的不纳入。具体各篇文章涉及的主要内容，可见本文附录。
图 3：主要内容分布情况
当前学界对于本课题的研究涉及企业数据保护的方方面面。“原则框架”包括概念的厘定（如数据与信息的区别、数据权的概念）、问题的定位（如企业数据在数据权问题中的定位）、问题思路的转换（如数据的流通特征、大数据的价值来源差别）等；“保护原因”则是对企业数据权益正当性的证成；“研究述评”是学者对本课题研究以往成果的总结；“保护路径”是研究的主体部分，也是企业数据权利保护研究的核心，作者会对本课题提出解决方案、思路或制度设定；“权益性质”则是对保护路径的进一步阐释，主要是提出“确权保护”模式的学者的路径展开；“内容边界”则是企业数据权利和个人信息权的交叠与限定，本企业与其他企业的数据纠纷解决（特别是网络爬虫情景），以及对企业数据的限制和相关数据义务，也即研究成果的具体落实方案。
综上，企业数据保护课题被国家和学界重视，由此产生了较多高质量的研究成果。从发文趋势来看，可以预见，在未来一段时间此课题仍是能够挖掘出成果的“富矿”。当前学界对于企业数据保护已经进行了较为全面的研究和论述，当然也出现了较严重的研究成果同质化问题。在《个人信息保护法》出台之际，本文将在总结过往成果的基础上，探查本课题继续深化研究的方向。
二、企业数据权利保护研究历程与成果综述
以上88篇法学类CSSCI期刊论文是企业数据权利保护客体研究的代表成果，全面论述了本课题的研究背景和整体框架，论证了企业数据权益保护的正当性。企业数据权利保护的路径是每位学者研究成果中给出的最终解答，也是最核心的成果，因此，本文将对学界提出的方案进行详尽梳理和总结，以求全面展现本课题的研究现状，为进一步深化企业数据权利相关的研究，更好地把握本课题的研究方向和趋势奠定基础。
1.数据治理的主要问题
进入21世纪第二个十年，云计算、物联网、传感网、移动互联网等产业迅猛发展,催生了数据规模的爆炸式增长,人类因此进入了大数据时代。同时，算法的进步和算力的提高，使得人工智能处理数据的能力大大加强，大数据中蕴含着的巨大经济、社会、科研价值和无限开发潜能被挖掘、释放。由此，数据成为一种资源，被称为“未来的新石油”，被视作与土地、资本、技术同等重要的生产要素。与此同时，数据治理乱象迭起，个人信息频遭侵犯，数据企业纷争不断，国家数据安全日益严峻，对于数据权利的研究也正是在大数据时代开启之后渐成大热。
纵观现有的研究成果，数据治理问题研究主要是两个维度和三个视角，这也构成了数据权研究的基本框架。两个维度是指数据主权维度和数据权利维度，三个视角则是指个人视角、企业视角和国家视角。“数据主权包括数据管理权和数据控制权，其主要功能是在新技术环境中巩固国家主权的地位。”因此，对于数据主权的研究主要是从国家视角展开。数据权利兼具人格权和财产权双重属性。数据人格权主要包括数据知情同意权、数据修改权、被遗忘权等，其所聚焦的核心是个人信息保护，主要是从个人视角展开。数据财产权主要包括数据采集权、数据可携权、数据使用权和数据收益权，其功能是引导数据资源被合理高效地利用，其主所聚焦的核心是数据的价值增益[2]。因此，数据财产权的研究大部分是从企业视角展开，从企业视角探讨企业数据利益的内容与边界，也是本篇论文分析研究的基本范围。但是，也有少部分研究从个人视角出发探讨个人分享数据（个人信息）财产权的可能[3]。
当然，“数据”作为本课题研究的基础概念，厘定其基本内涵尤其是与“信息”的区分尤为重要。有学者从于当事人利益的侧重点、具体诉求的性质和救济的可能方式分析对比了两者的不同[4]，亦有学者顺着民法的调整对象展开，论证了个人信息权与数据权分属于人格权和财产权不同的权利束[5]。虽然数据与信息在大多数情况下被等同使用，但是“数据”概念的更广泛使用却反映了信息财产性越发被人们重视的趋势。
2.企业数据权利保护研究的基本框架
如上所述，企业数据权利保护研究落在数据权利维度下财产权的问题领域内，而深化探讨需要对其进行更细致的划分，这就形成了这个课题研究的基础框架。企业数据依照其来源可以分为搜集自用户的基础数据、经过企业技术处理的增值数据和企业运营过程中产生的生产经营数据。由于生产经营数据只涉及本企业单方主体，所以几无争议。但基础数据与增值数据往往会涉及本企业、用户和其他企业多方主体权属划分和利益关系，所以是企业数据权利保护研究探讨的核心。虽然少数学者也提出衍生数据类别，但其与增值数据大同小异，绝大多数学者对本课题探讨时都是在基础数据与增值数据二元划分的基本框架内进行的，着力解决数据权属不明和边界不清的问题。
[2] 对于数据治理的基本框架的论述可参见：齐爱民,盘佳.数据权、数据主权的确立与大数据保护的基本原则[J].苏州大学学报(哲学社会科学版),2015,36(01):64-70+191;肖冬梅,文禹衡.数据权谱系论纲[J].湘潭大学学报(哲学社会科学版),2015,39(06):69-75.
[3] 王叶刚.人格权中经济价值“可让与性”之反思——以人格尊严的保护为视角[J].广东社会学,2014(02):236-244；王利明.人格权:从消极保护到积极确权[J].甘肃社会科学,2018(01):40-46。
[4] 梅夏英.信息和数据概念区分的法律意义[J]. 比较法研究,2020,(06):151-162.
[5] 冯源.《民法总则》中新兴权利客体“个人信息”与“数据”的区分[J].华中科技大学学报(社会科学版),2018,32(03):81-88；雷震文.民法典视野下的数据财产权续造[J].中国应用法学,2021(01):35-55.
为什么要保护企业数据利益，其原因在现在看来似乎不言自明，甚至不应成为一个问题。但作为企业数据权利保护研究的逻辑起点，企业数据利益的正当性确有论证的必要。况且在此之前，学界对数据权的研究以个人信息（或数据）保护为中心，企业数据权利的内容和边界作为个人信息权保护的自然结果具有附属性，随着大数据的市场化利用和产业化发展, 数据的“资产”属性日益凸显, 企业对其控制的数据所应享有的利益才被重视起来，大数据的权属关系即将成为新的社会矛盾和经济纠纷焦点[6]。
大数据技术的发展使得孤立的信息得以被搜集、分析、利用，对个人、企业、政府等方方面面的决策起到越发重要的作用。数据能为各行各业赋能，其稀缺性和价值才越发凸显。过往的数据权保护模式以个人信息为中心，以“知情同意”为核心原则，使得数据流通与积极利用受到个人信息权的掣肘。汤琪对国内外数据交易的立法情况以及数据交易的实践进行调查，并对数据交易的相关问题进行分析，认为数据产权界定的前提是承认数据的财产属性，认为数据是一种资产，应纳入虚拟财产权和所有权保护的范畴内[7]。龙卫球赞同用户数据财产权体系，同时强调重视数据经营者（企业）应有的财产地位和利益诉求[8]。个人数据控制者因资源投入、授权协议等控制个人数据，其对个人数据的控制是控制人利用个人数据创造财产的前提，故控制者应该享有使用权[9]。其实，大多数学者在探讨大数据时代数据权利保护时都意识到数据从消极保护到积极利用的转向，提出以企业为主体的增值数据应当进行保护的路径。基于时代发展的需求而确立企业数据权利作为学界的基本认识，篇幅所限，本部分不再陈列。
除产业发展需求外，企业数据权利的确立之正当性仍可以从经济分析、劳动成果、激励理论、商业道德约束，甚至马克思劳动价值理论和社会契约集合的公意论述[10]等方面去阐释。经济分析方面的观点认为，通过认定数据作为交易对象后审视交易成本最低的情况，会发现企业明显相较于个人对于匿名化数据具有交易成本优势[11]。劳动成果方面的观点认为[12]，因为正是大数据企业对原始数据的加工处理等创造性行为，挖掘出了数据的潜在价值，所以数据处理者对于数据尤其是增值数据享有权利应属自然[13]。激励理论方面的观点认为，承认企业对于匿名化数据的权利，有助于塑造信息产业的激励机制，促进大数据产品研发，挖掘出更多、更高质量的信息，促进社会经济的发展[14]等等。
综上所述，学界从各个角度出发充分论证了企业对于经过匿名化处理的增值数据享有利益的正当性，但对于基础数据企业应当享有怎样的利益论证薄弱。企业在搜集用户数据时在平台搭建、流量吸引、市场竞争等方面付出了巨额成本，并且在实务中企业纠纷的焦点往往落在用户数据上，所以，企业应当对其控制的用户数据集享有一定的利益，尽管这种利益可能不能对抗用户自身。值得注意的是，企业对其掌握的数据享有利益，并不一定必须是一种类似于所有权的排他性权利，本文标题或文中称“企业数据权利”只是为了陈述方便，事实上，对企业数据利益的保护存在多种路径，笔者将在下文总结。
[6] 冯惠玲.大数据的权属亟需立法界定[J].中国高等教育,2017(06):53-54.
[7] 汤琪. 大数据交易中的产权问题研究 [J]. 图书与情报2016（4）：43.
[8] 龙卫球. 数据新型财产权构建及其体系研究[J].政法论坛,2017,35(04):63-77.
[9] 王玉林. 大数据中个人信息开发利用法律问题研究 [J]. 情报理论与实践，2016（9）：22.
[10] 何柯,陈悦之,陈家泽.数据确权的理论逻辑与路径设计[J].财经科学,2021(03):43-55.
[11] 周林彬，马恩斯. 大数据确权的法经济学分析 [J]. 东北师范大学报（哲学社会科学版），2018（2）：32-37.
[12] 易继明．评财产权劳动学说［Ｊ］．法学研究，２０００（３）：９５－１０７.
[13] 丁道勤 . 基础数据与增值数据的二元划分 [J]. 财经法学，2017（2）：5-10，30；龙卫球.数据新型财产权构建及其体系研究[J].政法论坛,2017,35(04):63-77.
[14] 石丹. 大数据时代数据权属及其保护路径研究[J]. 西安交通大学学报(社会科学版),2018,38(03):78-85；郑佳宁 . 经营者信息的财产权保护 [J]. 政法论坛，2016（3）：168.
1.确权保护
既然企业数据问题是由数据权属不清、界限不明导致，那么通过“立法建议”要求明确界定数据权利归属便是最自然而然的解决方案，这也是目前学界探讨最多的保护路径。在基础数据与增值数据二元划分的基础上，很多学者认同用户作为个人数据的提供者，基础数据属于个人；企业作为数据处理者，基于基础数据进行加工编辑分析而产生脱敏性、匿名化的增值数据属于企业[15]。他们只是在赋权根据和建构方案上出现了差别：（1）确立新型数据权。这是学者提出最多的保护路径。对于基础数据，可以借鉴数据控制者的立法设计，构建企业对基础数据的权限范围与义务内容，主要是受到个人信息权的制约[16]；类似民法上的“添附”获得，或者仅仅是基于产业发展和社会公共利益的需要，企业对合法取得的增值数据享有类似所有权的企业数据所有权，当然有的学者也称作数据资产权、数据产权、数据经营权等[17]。（2）依靠知识产权制度。企业数据权可以现有的知识产权法律体系可以兼容[18]，有学者专门就数据权与知识产权制度进行了对比研究，认为原始数据和次生数据如具有“独创性”采用版权法保护，否则可给予邻接权保护。企业采用保密措施的数据可按商业秘密对待。其余不能纳入以上保护的数据都可视作财产权客体[19]。但也有学者指出，大数据强调的是数据的数量和完整性，著作权法强调的是作品的独创性，两者的追求存在一定偏差，认为应该确立一种新的知识产权客体，数据需要具备客观性、脱敏性、实用性的实质要件[20]。（3）确立缓和的数据所有权。有学者对比了企业数据（主要是增值数据）适用著作权法、专利法、商业秘密保护之不可行，通过权利与利益区分视角出发构建类型化的数据权益——企业数据控制权，其呈现的排他性效力是一种弱于所有权，但强于相对权的支配权[21]，或者通过柔性赋权方式明确企业数据权的有限排他性，其中的有限性体现在强制许可与合理使用制度的适用。[22]也有学者从规范分析的角度，通过利益成权的理论正当性、受保护利益的独立性和利益成权的现实影响三个标准考察《民法典》规定的“数据”在法律上的性质，以洛克劳动理论证成了市场主体数据成权的理论正当性[23]。（4）经济分析后的规则选择。通过法律经济学对大数据确权进行比较制度分析，大数据挖掘阶段选择完整物权权能路径更有效率，应将大数据的物权归属于大数据挖掘者所有，有学者甚至反对确立“被遗忘权”，因为这提高了企业的履约成本，进而妨碍了生产者剩余和社会总剩余最大化的实现[24]。另外，“卡-梅框架”也是学者常用的用来检验“权利规则”与“责任规则”的经济分析模型，有学者利用这个模型分析了权利归属确认的社会整体效益最优解，提出数据处理机构对收集的个人数据进行深度加工生成衍生数据并享有衍生数据财产权益，包括积极权能和消极权能[25]。采用“卡－梅框架”，以财产规则作为数据保护核心，对企业收集存储的用户数据适用责任规则，对危害国家安全和社会稳定的数据适用禁易规则[26]。但同样是基于“卡-梅框架”，也有学者认为应维持现行立法对于人格权、著作权、商业秘密等权利相关的数据所提供的财产规则保护，并将该种规则通过确立特别权利的方式适用于匿名化处理的数据集，而对于与人格权、著作权等不相关的原始数据，应坚持不予赋权的现状；对于二次利用侵权，则应建立责任规则，允许相关数据继续被利用，以保障大数据价值的充分实现[27]。（5）“权利束”理论下的保护次序选择。“权利束”的观点可以很好地解释众多主体对数据享有利益的现实情况，如果可以享有更多的收益那么主体愿意将某一整体权利分割成多个权利，“通过市场进行交易并使得双方获利，是数据权利能够不断发展的原因。其给用户带来了便利，为业主创造了价值，为原来用户单方面强调保护的‘零和博弈’，逐渐走向了双方相对满意的‘帕累托最优’。”闫立东提出为了能够进一步促进数据权利的发展，在对待数据权利时，考虑使用“数据权利束”来概括数据上所附加的不同主体权利，可以有力地推进数据交易与数据保护。而在面对权利束内部的利益冲突时，则遵循国家（数据）主权优先，人格利益次之，数据业主财产权最后的位阶安排[28]。
2.行为规制
行为规制，尤其是通过反不正当竞争规则去处理现有的数据纠纷是目前司法实践中最常用的手段，典型如“新浪微博诉脉脉”、“腾讯诉被告浙江某网络公司、杭州某科技公司”、“抖音诉刷宝”、“新浪微博诉超级星饭团”等案件均是通过引用《反不正当竞争法》第2条的“一般条款”来认定被告构成不正当竞争行为，从而维护数据企业的权益。这种方式最大的优点就是在可以避开对于数据的权属认定，而直接从行为上对利用其他企业用户数据的行为进行规制，此外，这种处理方式还直指确立数据权属方案所无法解释的数据不具有排他性的问题。通过爬取利用其他企业用户数据的行为“并不会阻碍数据所有权人对数据所有权的正常行使”[29]，亦无法适用公示公信原则，数据的公开性决定了上述路径中想要通过确立如所有权一样的“数据权”本身就不合理，难以将其认定为侵犯了企业数据“所有权”。确权保护模式中类推适用著作权制度同样存在与现实需求不符的情况，著作权是以垄断换公开，最终通过公开来获取最大收益，但掌握用户数据的企业却是想控制数据，数据的搜集和生产是为了满足他人需要而获取相应经营收益或进一步的交换收益，如果像著作权一样完全公开，则会使企业丧失竞争优势。最后，以私权利为中心不仅不会促进数据纷争的出现和解决，反而会制约数据交易与人工智能产业的发展，这是因为“从数据产生到数据收集、整理和加工、分析的过程，多个数据主体都可能对最终的数据产品做出了一定的贡献，而且此种‘贡献’混杂在一起难以分割，难以区分多个主体所做贡献的大小，或者即使能够区分，其成本也是高昂而难以令人承受的。那么，多个潜在利益主体之间的权利界定和分配则成为现实中的首要难题”[30] 。
“很多利益由于客体不确定、支配性不强或者排他性不足等原因并不适宜权利化，或者由于价值位阶不高而无法得到权利化，更适宜采取行为规制模式予以保护。风险控制比权利确定更加重要和急迫，仅对行为进行规制更有现实操作性和数据[31]。”（1）不正当竞争规制。相比确权保护模式，将企业的数据控制解释为一种竞争利益，从而以维护市场竞争秩序为由进行规制有更强的合理性。商业秘密条款的适用前提是数据符合商业秘密的特征，兜底条款（《反不正当竞争法》第12条）的适用则需经营者利用技术手段，一般条款（《反不正当竞争法》第2条）的适用无特殊限制[32]。而对于用户与企业的关系，则还是以合同调整为中心[33]。（2）合同调整。不赋予数据以物权的地位，而是以数据交易主体之间签订的合同为中心，明确各数据主体之间的权属关系，也被认为是一种灵活的行为规制方式[34]。将静态的隐私保护转变为动态的风险控制涉及个人信息保护准则的嬗变，即将数据使用的合理性标准用“是否符合用户的合理隐私期待”代替了传统的“知情同意原则”，以有利于充分挖掘大数据价值与个人隐私保护[35]。不管是合同还是以合同为中心建立起“防止损害权”[36]，其主要是为了划清个人信息与企业数据权益的边界，并没有建立起一个完整的企业数据权益保护路径。（3）侵权法规制。同样是基于权利和利益保护的等级序列划分，也有学者认为只通过侵权认定的保护性规范（包括刑法规范和网络安全法律规范等）完全可以将多个主体同时纳入保护范围，只要这些主体对数据存在合法的利益，就不用担心会产生数据权益“一物多权”的问题。从而，在有主体违法这些保护性规范，侵权法可以直接提供保护[37]。（4）控制规则调整。数据的公共性和价值实现方式，要求在承认数据技术对于信息分享的积极意义上，抵销或纠正不正当的数据利用方式带来的冲击，而非通过控制数据流动去影响数据的分享。“将分享作为数据法律的基础价值，并辅以充分理由下的控制规则，就可以建立数据流动和限制的理论模式。”于是，梅夏英认为数据法益的保护实际上主要依赖于主体之间在网络空间中数据操作规则秩序的建立，故数据工具系统上的操作规则在解决现有大多数数据纠纷中具有核心意义。“实现数据自由流通不是所有权规则，而是数据访问规则的设计。”在法律救济上，针对他人对企业数据的侵害，受害方主要是基于“数据安全法”中保护性条文的违反，请求对方停止侵害。如果同时要求对方赔偿自身相关损失，则应适用纯粹经济损失法则，通过侵权法一般条款获得救济。当然在此过程中，行政执法甚至刑事责任的追究是较民事救济更为有效的遏制非法行为的方式[38]。
3.个案场景化分析
数据的产生本身极可能多头纷繁，其利益也被多个主体指瞄，像主张行为规制的学者批评的那样，数据的公共性和主体多元性使数据确权模式与现实脱节。数据的价值在于利用，始终纠结于“数据归谁所有”这一问题上，无益于纾解上述僵局。搁置企业数据产权问题的 讨论，直指数据纠纷的中枢关键，依相关准则建立企业数据利用机制，较确立一种新的权利更具现实可行性[39]。（1）具体应用场景分析。可以直接去讨论“数据到底如何利用”的问题，即从数据本身特性、现实需求与场景化特征等方面考察。姚佳在公共利益需要、消费者福利和产业生态构建三个具体的应用场景中探讨了对其掌握的用户数据占有、使用、生产加工、收益、处分（有限制）的权能配置，认为对于上述数据企业只有在产业生态建构时才享有完整的权能，在公共利益需要和消费者福利场景不享有收益和处分权能。但对于增值数据，他仍然认为应该建立有限制的数据生产者权[40]。丁晓东通过实用主义的后果分析认为将数据权属完全配置给个人、平台或者由个人与平台共享都是不合理的，数据权属问题高度依赖场景，“通过在具体场景中确定数据的性质与类型，并根据具体场景中各方的合理预期来确定相关 主体的数据权益，这是解决数据权属与数据争议的更好方式”。由此，其展开论述了公益性场景、数据平台的数据体量和性质（主要为了防止数据垄断）的不同情况下爬取用户数据是否合理的问题，对不合理爬取行为的规制手段仍然采用反不正当竞争法来进行[41]。同样的研究进路，有学者从被抓取数据的性质、网络开放平台对于数据的贡献程度、第三方平台利用数据行为的创新增量三个方面衡量第三方平台迁移数据的行为是否构成不正当竞争行为，从而确定网络开放平台、第三方平台以及用户的数据利益归属[42]。（2）具体应用场景的利益衡量。法律并无是非对错的区分，它只是一种价值的判断和利益的选择，利益衡量伴随法律运作的全过程。为了使权益权衡克服缺失理性、正确性、客观性的问题，阿历克西提出了“权衡法则”。许可运用这一利益衡量工具计算在数据爬取情形下的成本收益，从而得被爬取企业在计算机信息系统安全、数据安全、著作权、商业秘密、数据收益被爬取情况下，应该判定维护哪一方的利益[43]。
4.算法规制
被称为大数据的衍生数据集合本身的产生机制是单个、少量的用户数据经算法收集、加工、处理后形成。其价值链可表示为“原始数据（个人信息+其他数据）→算法（处理）→（大）数据（衍生数据）”。由此可以看出，算法在数据生产中居于中心地位，通过规制算法来反向实现数据权益保护也是一个途径。韩旭至提出数据权利的生产并不绝对依赖于权利化的法律规范，通过公共强制的算法义务规范，亦可反推出数据权利。以算法规制实现数据权利指的是，以算法为中心建立数据交易管制规则、违法数据禁易规制、打破“数据壁垒”的责任规制，通过这些规则的设置为合法的数据行为勾勒出边界[44]。
5.综合方案
最新的研究开始出现整合性的解决方案，其认为数据的多元特征，导致了数据问题治理可以从多个面向切入，而多种规制路径之间并不是互相排斥、非我即彼的关系。符合知识产权法保护条件的数据可以纳入知识产权保护范畴。不具备知识产权客体条件的数据，在存在值得法律保护的财产性利益或竞争性利益时，可纳入反不正当竞争法保护。数据的专门立法也是数据法体系构建的重要走向。关于数据的法律性质以及法律保护模式的认识差异，不应影响其财产化利益受到法律保护[45]。“应当充分发挥公法规制与私权保护、财产规则与责任规则、强制性规则与任意性规则的各自优势，形成多元共治的保护机制。” [46]
[15] 丁道勤.基础数据与增值数据的二元划分[J].财经法学,2017(02):5-10+30；许可.数据保护的三重进路——评新浪微博诉脉脉不正当竞争案[J].上海大学学报(社会科学版),2017,34(06):15-27；龙卫球.数据新型财产权构建及其体系研究[J].政法论坛,2017,35(04):63-77；武长海,常铮.论我国数据权法律制度的构建与完善[J].河北法学,2018,36(02):37-46；程啸.论大数据时代的个人数据权利[J].中国社会科学,2018(03):102-122+207-208；许可.数据权属:经济学与法学的双重视角[J].电子知识产权,2018(11):23-30.
[16] 时明涛.大数据时代企业数据权利保护的困境与突破[J].电子知识产权,2020(07):61-73.
[17] 朱宝丽.数据产权界定:多维视角与体系建构[J].法学论坛,2019,34(05):78-86；姬蕾蕾.大数据时代数据权属研究进展与评析[J].图书馆,2019(02):27-32；朱真真.大数据时代数据公开与知识产权保护的冲突与协调[J].中国科技论坛,2019(03):117-123；文禹衡.数据确权的范式嬗变、概念选择与归属主体[J].东北师大学报(哲学社会科学版),2019(05):69-78；叶明,王岩.人工智能时代数据孤岛破解法律制度研究[J].大连理工大学学报(社会科学版),2019,40(05):69-77；刘新宇.大数据时代数据权属分析及其体系构建[J].上海大学学报(社会科学版),2019,36(06):13-25；管洪博.大数据时代企业数据权的构建[J].社会科学战线,2019(12):208-215；雷震文.民法典视野下的数据财产权续造[J].中国应用法学,2021(01):35-55；[1]何柯,陈悦之,陈家泽.数据确权的理论逻辑与路径设计[J].财经科学,2021(03):43-55.
[18] 田小楚,高山行.论大数据在著作权法保护中的冲突与协调[J].重庆大学学报(社会科学版),2021,27(01):141-151.
[19] 王渊,黄道丽,杨松儒.数据权的权利性质及其归属研究[J].科学管理研究,2017,35(05):37-40+55；肖建华,柴芳墨.论数据权利与交易规制[J].中国高校社会科学,2019(01):83-93+157-158.
[20] 李德恩.数据权利之法律性质与分段保护[J].理论月刊,2020(03):113-123.
[21] 李晓宇.权利与利益区分视点下数据权益的类型化保护[J].知识产权,2019(03):50-63.
[22] 高郦梅.企业公开数据的法律保护：模式选择与实现路径[J].中国政法大学学报,2021(03):140-152.
[23] 沈浩蓝.法益抑或财产权利？——《民法典》规定的“数据”的法律性质认定[J].科技与法律(中英文),2021(03):17-25+54.
[24] 周林彬,马恩斯.大数据确权的法律经济学分析[J].东北师大学报(哲学社会科学版),2018(02):30-37.
[25] 崔淑洁.数据权属界定及“卡——梅框架”下数据保护利用规则体系构建[J].广东财经大学学报,2020,35(06):78-87.
[26] 石丹. 大数据时代数据权属及其保护路径研究[J]. 西安交通大学学报(社会科学版),2018,38(03):78-85.
[27] 刘铁光,吴玉宝. 大数据时代数据的保护及其二次利用侵权的规则选择——基于“卡-梅框架”的分析[J]. 湘潭大学学报(哲学社会科学版),2015,39(06):76-79.
[28] 闫立东.以“权利束”视角探究数据权利[J].东方法学,2019(02):57-67.
[29] 刘继峰,曾晓梅.论用户数据的竞争法保护路径[J].价格理论与实践,2018(03):26-30。
[30] 张素华,李雅男.数据保护的路径选择[J].学术界,2018(07):52-61.
[31] 王镭.电子数据财产利益的侵权法保护——以侵害数据完整性为视角[J].法律科学(西北政法大学学报),2019,37(01):38-48；李慧敏,王忠.日本对个人数据权属的处理方式及其启示[J].科技与法律,2019(04):66-72+88.
[32] 同前注18。
[33] 谢宜璋.可商品化数据的进一步厘清：概念、保护诉求及具体路径[J].知识产权,2021(08):86-96.
[34] 金耀.数据治理法律路径的反思与转进[J].法律科学(西北政法大学学报),2020,38(02):79-89.
[35] 张素华,李雅男.数据保护的路径选择[J].学术界,2018(07):52-61.
[36] 李勇坚.个人数据权利体系的理论建构[J].中国社会科学院研究生院学报,2019(05):95-104.
[37] 同前注22。
[38] 梅夏英.在分享和控制之间 数据保护的私法局限和公共秩序构建[J].中外法学,2019,31(04):845-870.
[39] 姚佳.企业数据的利用准则[J].清华法学,2019,13(03):114-125.
[40] 同上注。
[41] 丁晓东.数据到底属于谁?——从网络爬虫看平台数据权属与数据保护[J].华东政法大学学报,2019,22(05):69-83.
[42] 王燃.论网络开放平台数据利益分配规则[J].电子知识产权,2020(08):45-55.
[43] 详细论述参见许可.数据爬取的正当性及其边界[J].中国法学,2021(02):166-188.
[44] 韩旭至.数据确权的困境及破解之道[J].东方法学,2020(01):97-107.
[45] 包晓丽.数据产权保护的法律路径[J].中国政法大学学报,2021(03):117-127；
[46] 冯晓青.数据财产化及其法律规制的理论阐释与构建[J].政法论丛,2021(04):81-97.
三、评析与展望
虽然企业数据保护的研究成果在最近短短几年内便呈现井喷之势，观点纷呈让人眼花缭乱，但是通过梳理研究成果的时间线和前后关联却可以发现一条隐晦的发展脉络。
企业数据纠纷在司法实务中主要通过不正当竞争规制去解决，而裁判的主要依据则是《反不正当竞争法》第2条这一原则性规定。根据原则去判案反映了面对实务纠纷时规范供给之不足，一般性规定对于企业数据的保护也处于一种不确定、不稳定的状态。除了反不正当竞争法，其他部门法能否通过法律解释和法律漏洞填补等法律方法为企业数据纠纷提供供给呢？学界最先转向著作权制度，认为被搜集的数据编排与“作品”最为相似，即使不构成汇编作品，亦可通过邻接权制度在传播环节给予保护。但是，大数据显然和作品呈现出不同的价值实现方式，企业对大数据意在控制与利用，而非“发表”。大数据似乎更合于一般物权，通过控制、利用、收益、交易来实现企业利益。于是，通过“立法论”建构一种新的数据权一度成为学界最主要的建议方案。这种做法试图完善不够充分的数据保护法律体系，以明确的确权规则为企业数据保护提供最直接的根据，反映了传统法律规制以明晰的产权界定为前提的惯性思维。但数据真的能够被明晰界权吗？企业对其控制的数据享有利益当属共识，却并不能直接推出这种利益是一种排他性——即使是缓和的排他性——的权利，数据本身的开放性、流通性与多主体性就导致了这种确权方案难以施行。
通过对确权方案的反思，学界深入探查了企业数据利益的实现方式——控制与利用基础数据和增值数据，由此可以形成对其他企业的竞争优势。如果只对数据市场竞争者破坏企业利益实现方式的行为进行规制，那么不仅可以避开确权方案中多个主体利益难以界分的问题，而且可以找到多种规范路径，体现规制灵活性。行为规制的规则来源可以是反不正当竞争法、消费者权益保护法、主体之间的合同条款、个人信息保护法、数据安全法等等，这些法律规范可以为认定行为不当提供广泛的依据。因此，行为规制路径具有更强的现实可行性，这方面的成果比例在逐渐提升。个案场景化分析路径同样是为了避开确权方案的困境，其意在指导个案纠纷情境中具体的规则设计和司法倾向，但请求权基础仍然只能依仗于反不正当竞争法。算法规制方案提供了一个从算法角度维护企业数据权益的路径。
回首各种观点的相互批驳与整合，我们回过头来追问，保护企业数据到底需要解决哪些问题？笔者认为，按照保护的环节划分，无非就是事前防范、事中制止与事后救济。规范层面的事前防范就是充分发挥法律的预防功能，明晰合法与非法的界限，那么无论是何种保护规则，均能发挥行为指引的作用。事中制止就是能够尽力规制数据“侵权问题”，及时制止“不正当竞争”，那么行为规制中的各种行为规范都可以成为企业维护自身利益的理由，当然也可以借助行政的力量。而事后救济，就是要为企业维护自身数据权益提供“请求权基础”，其要着重解决目前裁判依据供给不足的问题。因此，确权模式还是有其存在理由，只是其论证的目标应该以为企业提供救济规则为中心。所以，不同的保护路径并不存在根本的冲突，因为它们把只是解决问题的重心放在了不同的阶段。最新的研究成果已经开始出现整合性的方案，也即为了维护企业数据利益，以上方案均可采纳，这部分学者试图解释各条路径可以同时运行而不相悖的机理。这是在确权路径、行为规制路径之后，学界提出的避免两者冲突，同时发挥公法与私法优势的统合路线，预计会成为学界探讨企业数据保护新的掘进方向。
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本文责编 ✎ 稻壳豚
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