论数据资源持有权(上)

2024-01-01 22:04
文章标签 数据 资源 持有

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一、问题的提出:探寻新型数据产权构建的方向

由于生产力的迅猛发展以及数字技术的突飞猛进,毫无疑问,人类社会已经迈入了数字经济时代。纵观整个人类社会发展史,人类社会历经原始社会、农业社会、工业社会再到今天的信息社会,其生产力发展程度早已今非昔比。在数据爆炸的时代,海量的大数据通过互联网虚拟世界中流通交易发挥着重要作用。然而为了维护数据流通交易中各主体之正当权益,以产权划分构建制度对数据进行赋权与法律保护,已成为当今法律界无法绕开以及颇具争议之议题。但无可否认,对新型数据产权进行制度性构建与保护,在当今数字经济与数据要素市场下需尽快完善。

以一种产权化的制度搭建数据财产权体系并赋予数据运行中参与各方以特定的权利,已成为学界的共识。但关于应赋予数据运行中参与各方对数据财产拥有何种属性的权利以及具体的行权方式、各数据参与者的权利义务边界、行权的有效规范框架等尚存在巨大的争议。是通过传统财产权理论框架赋予数据原发者以排他性的所有权并赋予数据处理者以新创设的数据用益权形成二元权利结构,还是赋予交易视角下的数据文件制造者以数据文件所有权并构建新的绝对权体系?还是并不对新型数据财产进行排他性的确权,而是通过行政法、反不正当竞争法、刑法等对某些行为进行规制?抑或跃出传统法教义学的框架搭建新型数据产权制度,以适应数据资源本身多元化特性与复杂体系并实现对数据产权制度的重构?

对于上述问题,只能从我国法律对新型数据财产的现有规定、学界理论及司法实践发展现状中寻找答案。首先在立法上,我国民法典第127条原封不动地承袭了民法总则第127条,对“数据财产”的确权与保护进行了原则性和指引性规定。该条作为一项“引致性条文”并未直接说明数据是否应适用传统财产法固有规则实现确权与保护,还是应通过相应的部门法以及单行法进行保护,故为数据财产依法规制与保护留下了广阔的讨论空间。随着时间的推移以及数据交易的日益蓬勃发展,大数据日益成为市场经济增长的关键引擎,国家也愈来愈重视数据要素在市场中发挥的关键性作用并出台一系列文件描摹规划了数据财产制度构建的蓝图与框架。2020年3月20日,《中共中央国务院关于构架更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》作为中央第一份关于数据要素市场化配置的文件,正式提出数据是一种与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列的新型生产要素。2020年10月,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中明确提出“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范,推动数据资源开发利用”等数字化发展规划。2022年6月,中共全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》进一步要求“建立数据产权制度,推进数据分类分级确权授权使用,建立权责分置的产权运行机制,健全数据要素权益保护制度。”这一系列中央文件都指出要建立相关数据财产产权制度,针对数据不同种类级别与内容进行细化管理,并以数据财产授权方式进行使用。

2022年12月19日,由国家发改委牵头起草,中共中央国务院共同发布《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称《意见》)。该《意见》作为最高级别的政策性、纲领性政治文件,进一步为数据财产产权构建指明了方向。《意见》指出数据产权制度构建应对不同数据财产进行结构性分置,通过对数据财产进一步划分为公共数据、企业数据和个人数据,并依据数据种类所蕴含的差异性特征与属性,有效规制与保护数据要素在市场交易中,特别是数据生产、流通、加工以及使用每一环节的合法有序进行,对控制与使用数据的各方参与人(数据主体和数据控制者)的权利进行有效合理规范。《意见》首次提出了“数据资源持有权”“数据加工使用权”“数据产品经营权”三个对于构建数据财产产权制度结构性分置于有效流通制度最为关键与基础的概念。《意见》采用的三个数据权利核心概念显示了一种跃出的数据所有权和数据用益物权相区分的财产权框架进行实践探索与理论探究的倾向,即显示了一种摒弃所有权作为归属基础与权利派生前提进行权利配置的探索与实践。

《意见》中所提出的数据资源持有权是数据产权制度的基础性权利。它应当契合数据市场中数据可复制的基本特征与数据快速高效流通的特性,以一种有限的权利属性规则规制数据参与者的数据生产加工行为,有效配合数据的综合治理,完善数据市场建设,开辟对数据产权制度搭建的新思路与新架构。同时,实现数据权利结构性分置的数据加工使用权与数据产品经营权等产权也是基于数据资源持有权而产生之权利。这三种产权之间既存在为实现数据财产权利之间平行运行的横向关系,也存在展现于不同数字参与者手中的纵向权利实现过程——数据财产在不同市场主体之间一环一环传播流通,使得数据财产权利在发挥价值中纵向流转。数据资源持有权是该纵向过程中的第一环节,也是各数据参与者“获取”数据财产权利的原始权利,故本文在此主要探讨数据资源持有权这一数据财产流通体系中最基础性权利,分析其作为搭建数据产权制度的“金字塔”塔基与作为“砖石”的数据之间衔接搭建纽带,通过将其与传统财产权理论比较,得出其特征属性,揭开数据资源持有权于数据综合治理之“面纱”,实现数据产权制度的重构。

二、传统财产权理论:适用于新型数据产权的困境

(一)数据财产具有面向全体社会成员的公共属

首先应将数据的快速发展以及市场化传输运作置于人类生产活动之大背景下,即数据的产生来源于人类认知世界与改造世界过程中。尽管快速发展的数字技术如人工智能在一定程度上对数据的生产与加工处理发挥着巨大的作用,但毋庸置疑,大量数据资源依然是人类进行社会探索不断进行创造性活动的客观产物。人类社会之所以能够不断跨越生产力发展阶段并持续性缩短演进历程,在短短数百年间就由大工业生产时代快速迈入数字爆炸的数字经济时代,无疑在于善于对各种资源加以整合利用并创造市场价值。随着科学技术的飞速发展,互联网公共平台的出现与发展更是可以让所有人类社会成员自由地结合自身优势,创新性地使用公共平台之上各类数据资源进行价值创造活动,从而推动数据经济发展。

社会的信息流动应遵守互惠利他的原则,信息应一直被置于公共领域为公众共享,且社会应通过技术进步促进信息交流共享,只有较少种类的由国家法律基于合理理由予以保护和控制的特殊信息可被排除在外。不难发现,正是归因于数据的公共属性与公众利用度,并未于其上设置基于个体意志之排他性权利,才更好地发挥了数据要素的社会资源配置与社会进步推动功能。因此我们认为数据作为人类对客观世界认识与改造活动的产物,自其诞生就具备一定公共属性,如将其作为法律关系的客体并赋予持有者传统意义上的所有权,会背离数据的公共属性,阻碍人类生产活动,尤其对于如今快速发展的数字市场与数据流通,可能难有裨益。

(二)数据要素生产配置过程具有高度复杂性

传统的产权范式本质上是构建一方有权和他方无权(无自由)的简单规则,是将复杂的有价值资源利用规则简化处理。与传统财产权简单地将资源配置于一定的主体并通过交换发挥其价值不同,数据要素在市场中发挥展现其价值往往是一个复杂而又环环相扣的过程。数据财产发挥价值并不类似传统财产法中不动产之归属确权这类静态财产所彰显的财产价值,现代数字社会强调的是数据流通,是数据财产的不断汇聚、生产、加工、流通、组合甚至是多次重组。数据利益的价值不是一种我们所认为的具有明确专属导向之价值利益,而更类似于一种在偶然搭配组合中所暗含之经济利益,而且数据之间一旦实现精准耦合则会迸发出信息化时代所独具的爆炸性经济利益。故其本身上强调数据的流通性,这可能与传统财产法中合同所展现出的动态财产权益有异曲同工之处,但其迸发价值的过程及其蕴含的经济效益却往往更加庞大。

而正是由于数据财产饱含数据要素所能配置出的巨大经济效益,无数基于数据资源创新利用的企业如雨后春笋纷纷诞生,并不断调整自身生产经营战略与技术创新,赋予自身优势。由于市场化竞争日趋激烈,数据资源即具有一定经济价值与稀缺性并成为市场主体的逐利对象,涉及新型数据产权归属获益等案件正是应此背景发生。因此,我们更迫切需要一种数据产权制度的构建来缓和数据企业等数据参与者在数据要素市场配置中利益冲突与争议。

基于数据本身之属性与价值发挥过程的复杂程度,为了推进数据流通与数据经济高效发展,需要一种精细化的适应数据资源耦合的产权保护方式。适用于简单的有体物之间静态归属与动态流转的传统财产权制度,难以与数据财产自身特征与价值创造过程完美契合。

(三)支配权的运行状态不适合数据资源

在传统财产权理论中,“支配权是指对特定客体予以支配的权利”。支配权的特性在于支配权人形成自己的意志作用到客体之上就可以实现相应的利益,而不需要任何其他人的协助。支配权塑造了特定客体服从特定主体意志的意思自治空间。支配权的客体多为不动产、动产等有体物,如土地、房屋等可以在现实世界中为人所真实获取之物。有体物作为法律概念,更具有相应之规范功能,更应从其规范角度探求其功能属性。有体物通常具备之主要功能包括:区分功能,即通过强调客体在自然科学意义上的物质三维性,使物权与债权、知识产权等其他财产权区别开来;归属功能,即为了实现物权的支配作用,只要有经济效用的客体边界清晰、可被支配,即便以能量、自然力的形态呈现,也属于有体物;发展功能,即随着社会发展,只要科学技术、交易形态、伦理观念允许,诸如受精卵、微生物也能成为有体物。基于以上论调,数据究竟可否因传统财产权中有体物的发展功能而被进一步看作是有体物,似乎已显得没那么重要。因为传统财产权理论核心仍是在客体之上设立绝对的支配权权利体系,并通过占有、登记等方式区分权利边界、宣示权利外观,从而排除他人意志的干涉形成客体仅服从特定主体意志的支配权。所有权之上再次设定用益物权的支配权体系构筑了一个高度排他的产权制度体系,这一体系与数据财产的生产流通属性并不相符。

数据资源之所以可以源源不断发挥价值创造财富,最重要的是其保持了公共属性,从而使其可以自由流通,并经过任何人的加工使用发挥其数据价值。而数据资源所具有的公共属性要求自动排除基于个体利益衡量之排他性、专属权的控制。作为生存在这个世界上的每个个体,身处数字经济时代,我们每个人从事的每项活动都会产生相应数据,这部分数据可以被视为人们生存生活、从事生产活动而自动产生的附属品,而人们为有意识进行发明创造及相应的生产活动亦会萌发主体所期待之数据,而某些所谓“附属品”之数据通过特定人的收集、生产与加工活动也会成为具有市场价值并可进入市场流通获益甚至可继续加工使用促进数据价值更大化的衍生数据。因此数据是充斥在整个人类文明社会中推动人类文明滚滚向前的资源,数据资源本质上就是一个公开共享的框架。如果各类数据参与者享有传统财产理论中的支配权并为实现自身利益行事,则会形成各方数据参与者互相掣肘之情状,难以推动数字市场、数字经济的发展。

(四)传统财产权赋权理论具有局限性

1.劳动价值理论

劳动价值理论在传统财产权理论中具有举足轻重之地位。在洛克的理论中,他认为当一个人“从自然状态中获取物品”,他就“将自己的劳动与之混合,混入了自己的某些东西,从而使之成为自己的财产”。基于该理论,数据参与者通过对数据财产进行生产加工并不断于原数据上加入自身之技术与劳动要素,他就可享有相应的数据财产所有权。这种观点适用于数据财产则先天不足。首先,大量数据是在人们生存生活、生产工作中自动产生的,并非有意地劳动创造。其次,单个数据通常不具有价值,数据的价值最终产生于数据的汇聚、处理、耦合等运行过程中。数据的市场价值发掘具有非常强的不确定性,价值耦合可能基于偶然以及不特定群体的广泛利用,而非仅基于某一数据参与者的某次数据处理的劳动投入行为。由于整个世界具有客观性,人们只能通过自身的主观能动性对客观世界进行描述,故通常难以真实地反映整个世界以及相应价值。因此并不能仅仅因为一定劳动要素使数据混合而体现出某些价值就赋予数据参与者拥有对数据的绝对性、排他权利。

2.先占理论

而与传统财产权理论相伴而生的另一理论先占理论则通过“先来后到”的价值观认为数据参与者可以通过原始取得的方式获取对数据的绝对控制。这种理论之所以与劳动价值理论相伴而生在于,人们往往需要通过劳动而对财产客体进行原始取得,如人们的狩猎行为以及对原材料的加工生产。在生产力尚未发达的过去,为激发人们的生产热情需要加强对私人产权的保护并允许当事人通过先占与加工取得所有权从而扩充市场交易中的权利客体。而在数据市场中,先占理论则可能妨碍某项数据继续耦合价值性之诞生,且一经先占即所有,数据财产的流通性更是无处发挥。

同时我们应注意到,从公平正义的角度而言,数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的新型生产要素,对于所有社会成员,数据资源是最容易获取也是最开放共享之生产要素。而某一主体通过对数据资源的“先占”乃至生产加工赋予其他劳动价值则具有某种偶然性的因素,如果因此而拒绝其他数据参与者参与到数据资源的共享使用上,难免存在不公之处,即在一种数据所具有的全体人类成员有权获取之权利与个体之间利益对冲中,数据参与者基于“先占”的情况体现出的机会主义则显得微不足道。

3.功利主义与激励理论

传统财产权理论中的功利主义与激励理论则认为通过赋予所有权人绝对权利从而排除他人干扰,通过此种财产权保护,可以有力地促进创造以及推动市场繁荣。该理论的基本制度模型可以认为是通过赋予数据参与主体之绝对意义之自由来对抗其他主体之权利,从而实现所有权人有足够动力围绕自己所掌控之数据客体创造价值,而此种激励方式可能对于私主体具有较强效果。但在协调数据主体、数据控制者以及数据市场等整体利益时,功利主义与激励理论则难以发挥其利益协调功能。对单方数据主体赋予绝对性权利意味着对其他相对者之权利限制,一个稳定长久合理的数据财产产权体系运行需要平衡多方主体的利益、社会公共效益以及社会整体经济利益。传统功利主义与激励理论仅仅加强了单方数据参与者之绝对利益,这种权利模式过于简单,恐无法实现多方利益主体的共同利益。

因此基于上述探讨,我们发现数据财产的收集、生产、加工、流通各环节均极为复杂而又具有偶然的价值催生效力,在这一环又一环的数据要素流通中,凝聚着各方数据参与者的迥然利益。数据的公共属性是人类探索研究世界、推动生产力发展的关键属性。仅对单一主体赋予绝对权的传统财产权理论不能适应数据流通与价值实现的本质,也未能实现各方数据参与者自身数据权利的平衡与协调。基于此,我们引入数据资源持有权这一类特殊新型权利,作为构建新型数据产权之基础性权利,回应数据资源赋权的难题。

三、数据资源持有权:新型数据财产权制度构建的基础

数据财产需要在一个平衡的框架内保持良性发展,这种新的产权既要使数据能够通畅无阻流通,实现在市场各环节的有效衔接,源源不断地实现数据要素之市场价值;同时也需要实现各数据参与者主体之间权利权属合理分配,从而创造出一种新型产权归属以及相应配套规则,以达到利益之间均衡的良性发展,实现权利赋予与权利限制之间的动态平衡。因此,为回应数据时代新型数据产权制度构建,数据资源持有权作为新型数据财产产权制度构建的基础应运而生。

(一)数据财产本质:流通中的价值

通过对传统财产产权理论比较与分析,我们会发现数据之所以具有如此之特殊性,在于它与传统财产权中权利客体即有体物的比较,数据为无形之物,传统财产权中的有体物如土地、房屋等本身就具有一定的价值,因此即使不进行市场买卖与流通,也可以基于自身之财产价值而为人们所占有、使用,发挥其价值。而数据作为看不见、摸不着的无形物,其自身仅仅是承载了反映客观世界状况的信息,如果没有数据参与者人为地将其投入市场,并将不同种类类型之数据与网络智能平台加以联系、生产,可能单独之数据永远也不会产生市场价值。即个别的或者零散的数据其边际价值接近于零。为了发挥数据的价值,需要将大量数据整合起来进行分析和开发。作一简单类比,一块木头可能本身并无多少价值,但经过工匠的加工则会成为一件精巧绝伦的木雕。但是数据不同于“木头”之有形物,数据本身则具有可复制性、低损耗性、非排他性等多重属性,而简单的数据,经过无数数据参与者的加工,则可能产生无数精妙之“木雕”,可以看出数据的加工过程与价值可以通过数据市场而多次实现。简言之,数据财产在于流通利用,数据财产的无限价值需要通过数据的流通实现。而这也恰恰揭示了数据作为新型财产的本质。

因此,我们认为数据财产要想发挥其作为数据市场中的生产要素之价值,则必须时刻处在数据参与者各方之间不断加工流通中,从而实现数据耦合。而在商业运行模式下,对于企业而言,数据的耦合才能为企业商业化运行提供问题解决的思路和路径。通过企业数据部门收集相关信息,不同部门人员协同对数据进行分析、解构、组合、归纳等多重技术加工,从而形成一套科学有效之规则模型,并在实践应用中加以适用,可达事半功倍之效用。

而数据财产市场价值的发挥也并非可以绝对化实现。通过这种多维数据之间的耦合从而产生价值的市场化模式只是最为理想之模型。要实现数据财产价值最大化,则需要充分调动数据参与者积极性,尽力朝着此种理想化状态下对数据要素配置进行符合数据本质的解构。数据的本质在于流通,而流通则代表着一种价值概率造成的累积。因此,在理想状态下,数据可以无限次地在数据市场中经过数据参与者加工并有着无限累计的价值,而在这一过程中,数据的参与者与数据的多种类型也是不特定的。因此,从整个数据市场与整体社会效益来看,数据具有耦合交互的无限性与价值的无限性。尽管对于具体数据参与者个体而言,他们仅仅是数据要素市场中的一个环节,而这一环节之内的价值可能会契合他们的私人利益,但这种利益对于整个数据市场乃至人类整体数据利益而言则显得尤为微不足道。因此,数据财产的本质在于数据在流通中实现整体数字社会与数字经济利益最大化。

(二)数据流通价值下的数据资源持有权

通过上述论证,可以得出相应推论与启示,既然数据财产的本质在于其流通性,通过数据财产的收集生产加工等流通活动从而产生市场价值,且由于数据价值的无限性,决定数据流通在流经数据参与者过程中会产生相应价值。显而易见,数据参与者之间所追逐之利益大多数情况下是数据本身所蕴含或者已产生的价值。因此,我们可以独辟蹊径,跳出把数据本身是否可以作为权利客体纳入以所有权为核心的财产制度框架,而是进一步探讨数据参与者对其参与到数据流通中某一环节所产生的数据价值进行控制独享问题。基于这样一种产权制度设计的初衷,通过消除数据之间排他性之矛盾而将数据流通价值放在产权制度之核心位置,无疑可催生具有平等价值享有、推动数据要素市场效益最大化的数据资源持有权。

数据资源持有权作为一种新型产权类型,区别于传统财产权理论中的所有权,并非将权利客体聚焦到有体物或者无体物本身上,而是将视野置于数据流通利用的市场中,将权利客体抽象为数据参与者所能生产的数据之上的数据利益与价值。而这种数据利益和价值则又可以构成数据参与者所能实际掌控的数据权利。通过数据资源持有权的引入,可以有效地防止数据主体、数据控制者基于数据本身的实际占有而切断数据的进一步流通,有效地将传统财产权中过度倾向于个人产权的物权与占有理论排除在数据资源流通之外,高效地实现数据财产权的优化配置。

数据作为人们认识与改造世界的客观反映,具有公共性,必须不受限制地在公共数据平台与数据市场中流通使用,数据资源持有权是数据活动参与者暂时取得的对数据进行控制并获取数据及数据加工后价值的权利,是一种对数据流通各环节进行抽象权利分割的手段,是新型数据财产产权制度构建的基础。但此类数据资源持有权也必须在满足一定数据市场框架下合理有效地运行。

(三)合理数据市场框架下的数据资源持有权

法律乃平衡之艺术,应力求各方利益之间的平衡与公允。在强调数据参与者对数据财产之上价值享有数据资源持有权同时,更应注重权利的平衡与保护,并在合理的数据市场框架内实现数据资源持有权的高效配置使用。

数据资源持有权作为一种权利价值的描述,并不是孤立地存在于不同数据市场主体之间,数据市场作为一种纵向的链条式流转结构,一旦上一环节出现问题,势必对下一环节之数据参与方造成利益损失,从而将不良影响继续向下传递,造成整个数据流通环节的不畅与滞碍,这种在某个数据流通环节中产生的微小影响,极易导致“蝴蝶效应”和多米诺骨牌效应,最终会引发整个数据市场的崩塌。因此,数据资源持有权作为连通具体数据与以数据市场为载体的数据产权制度之间的纽带,必须严格把控前后环节中数据资源的合法性与有效性。具体而言,数据资源持有者必须在数据市场中合规使用数据,遵循相关网络协议,在遵守各类单行法的框架下合理利用与管理数据。因此,可以得出结论,数据资源持有权并非仅是一种数据价值上单方享有之权利,同时也蕴含着维护数据市场合理合规运行的义务。

赋予数据资源持有权的主体合理管理与利用义务,可以解决对数据原发者的赋权与权利保障问题。数据从无到有的产生过程,往往是数据主体也就是数据原发者的数据权利原始取得的过程,因而很多学者认为数据原发者不同于对数据进行加工使用的数据控制者。数据原发者可因数据创造的过程以及数据之上常常含有彰显数据原发者可识别性特征的个人信息,而获得保护并被赋予具有排他性效力的数据所有权。数据资源持有权人在保证数据无障碍流通基础上,基于数据市场合法运行原理,对数据原发者乃至一切数据参与者需履行不侵害个人信息及人格权益的合理注意义务,并可在适当情境与应用场景下通过运用个人信息保护法对相应主体进行救济;同理在数据涉及国家安全的情况下,拥有数据资源持有权的权利主体应通过适用数据安全法予以自我保障与救济。因此,在权利的救济保护方面,在当前数据法尚未出台的情况下,权利主体可在数据资源持有权的基础上,通过民法、刑法、行政法等单行法与特别法维护数据市场秩序,在数据市场框架下合理使用数据资源。

(四)数据资源持有权之法律属性

数据资源持有权不同于传统财产权下所有权的支配属性,其在法律上着眼于对不同数据参与者赋予相应特有之权利属性,同时也注重对权利行使的边界与范围进行适当明确,从而保证作为客体的数据可以正常无阻流通。而数据资源持有权作为“数据二十条”中明确提出之权利,我们通过法律解释将其纳入现行民法之权利体系,从而使新型数据产权制度在法律框架内合理运行。

1.数据资源持有权是基于事实状态的数据使用权

首先,数据资源持有权在法律属性上应被定位为一种基于事实状态的数据使用权而非所有权或者用益物权(用益权)。用益物权(用益权)是对他人之物享有占有、使用和收益的权利。与用益物权(用益权)相伴而生是可以决定客体命运的绝对所有权。数据资源持有权设立初衷并非意在强调其专属于某一数据参与者的所有权属性,即不存在物权法意义上归属、绝对支配的状态,因为其对数据价值享有之基础是对数据财产的事实上的持有使用状态。这种数据财产的持有又快速地在数据主体之间进行流动并不断被控制与使用,因此无法将数据资源持有权纳入“自物权—他物权”框架内。数据使用权即可以体现数据财产权的全面内涵,实现数据的财产价值。

数据资源持有权是一种“限权+赋权”的平衡模式。它对数据资源持有权主体基于事实上的数据使用状态进行确权与“赋权”,同时也为避免数据资源持有权主体过度掌控数据财产从而导致数据资源持有权权利属性陷入支配权“泥沼”,造成数据市场流通中断与堵塞,而通过“持有”强调数据资源持有权主体对数据财产基于时空意义上的暂时的“事实上的使用”,从而实现“限权”目的。数据资源持有权会因为“历史的惯性”在实践中呈现出向支配权实际演变的不利后果,因而需要摒弃不适传统财产权理论并尽量防止这种后果发生。因此,将数据资源持有权认定为事实状态上的数据使用权并根据持有的事实状态对数据资源持有权进行确权,规定权限,明晰属性,实有必要。

2.数据资源持有权不等同于占有

占有是民法上的典型概念,而持有则见诸刑法之中,如刑法中的持有型犯罪类型。两者之间的共性在于行为主体对客体在事实上的支配力与控制力,但是两者之间在法律上的效果与意义却大相径庭。占有作为一种事实状态总与其后的本权相联系,对占有的保护往往也是对占有背后本权的保护;而数据资源持有权本身就是一种权利,而非一种事实状态,是一种事实状态的权利化。数据持有强调的是主体对数据的直接控制,更多的是强调一种空间上的管控权利,如数据财产在享有数据资源持有权主体之间的快速流动流转,即在强调一种空间上的权利的转移。持有并不存在法律上的继承,数据资源持有者只能在特定的数据市场中进行上下游数据财产的流转传输,而不能基于自身意志将数据财产予以继承。与此相对,占有则可以被继承。

而对于持有概念本身,因其归属之特定部门法,其含义也可能不尽相同。作为数据要素市场下数据产权框架下的数据资源持有权,其更多的是强调自身的私法上的属性,即数据资源持有权更多意指权利归属,而刑法上的“持有”更多是基于公法上对社会的规制与秩序的矫正,因此更注重强制规范层面。因此数据资源持有权仍是不同于私法上的占有,同时又区别于刑法上“持有”概念的一种新兴权利。

3.数据资源持有权具有共享性和非排他性

数据自身具有与生俱来的可复制性、低损耗性等特征。这些特征会延伸影响到数据财产的产权制度构架。由于数据并不是与有体物一样在现实世界中进行排他性流转,而是可以在虚拟世界中以无限数量方式同时在多个数据参与者之间加工流转,因此数个数据资源持有权人可以在同一时间与空间内对同一数据资源拥有持有权并可以在同一时间与空间内对同一类数据进行生产加工。因此从横向角度而言,正是数据资源持有权所具有的非排他性,促进实现了数据财产经济效益的最大化。从纵向角度而言,数据始终流动在不同数据市场参与者之间,数据资源持有人基于数据资源持有权对数据不断加工赋权并实现数据价值,再将相关数据资源继续在市场中流转至下一数据资源持有权主体手中。在这一过程中,被加工赋权的数据资源并不因此而消灭,而是继续被保留下来并被多次持续不断地流通转移。不同数据市场参与者可以在同时对原来的数据进行加工衍生,从而实现数据资源持有权之间价值利益之共享。

4.数据资源持有权具有限定的权利边界

数据资源持有权虽然具有非限定性和共享性之特征,但并不代表数据资源持有权主体仅需将数据价值进行共享而派生出作为公共性之数据资源。在数据经济时代,必须时刻防止数据财产产权在实践中异化,而逐渐向以支配性与绝对性的所有权靠拢。逐利性是人的本能,且未经有效调节与制度构建的市场本身也会产生资源配置的扭曲效应,尤其是在将数据要素确认为要素市场新的生产要素后,在面对数字时代数据所能产生之前所未有之巨大财富时,需要防止数据资源持有权之主体因对数据资源的暂时性控制和管理而导致其权能异化情形出现。因此需要在今后制定数据法时,通过立法手段在数据资源持有权上限定权利边界并要求数据资源持有权主体承担在规定情境下使数据财产脱离控制的义务,从而真正促进数据市场正常高效、源源不断地流通运转。

数据资源持有权作为构造新型数据财产权的基础性权利,根因于数据自身所具有的可复制性、低损耗性、非竞争性、高度流通性等特征。数据价值的生命在于流通,因此在此基础上建立的数据资源持有权应是一种基于事实状态的数据使用权,数据主体享有的数据资源持有权应与其所处理运营数据的现实状态需求相意志。数据资源持有权应以“赋权+限权”的平衡手段完善自身运作行权方式,在整个数据市场的共享中推动数据资源的权利分置于优化配置。在数据资源持有权运作时应谨防其权利异化,为其主体不当使用,因此实际上新型数据财产产权制度构建应避免某类特定个体以单一、简单形式的享有特定的排他性之权利。因此,为使数据资源持有权这种事实上的数据使用权在复杂的数据流通中有序运行,更需要着重完善数据财产产权制度,实现对数据流通体系的科学规制与管理,促进数据资源高效、快捷运行。

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1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者