法律学博士论文代写《数智时代下的破局重构：企业数据确权的法律困境与多维治理路径研究》

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目录

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 选题背景及研究意义

近年来，我国数字经济伴随移动互联网、云计算、大数据等技术的突破性发展实现倍数增长，而数据作为数字经济中重要的新型生产要素，其生产力价值日益凸显。国家数据局等四部门联合发布的《全国数据资源调查报告（2023 年）》显示，2023 年我国数据生产总量达 32.85ZB（泽字节），相当于 1000 多万个中国国家图书馆的数字资源总量。但该报告同样显示，2023 年我国全年生产数据中仅 2.9%被有效存储，超 97%数据在源头即遭弃置，已存储数据中约 40%在一年内未被调用，反映出数据开发利用率严重不足。这表明我国数据资源呈现"高产量、低转化"特征，其要素价值远未充分释放。在数据资源未得到充分挖掘的同时，作为数据开发关键角色的企业，也正面临权益保护的困境，现行规范虽可通过反不正当竞争路径、债权路径等对企业数据实施有限保护，却未确立企业数据财产权。目前企业数据的被动保护模式致使数据流通效率受限、权利救济路径模糊，制约数据要素市场化进程。2022年 12 月发布的《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《数据二十条》）明确提出构建"企业数据确权授权机制"，强调企业对其生成或加工数据应享有法定权利。在此背景下，构建适配数据特性的企业数据权利制度已成为推动数字经济发展的核心命题。基于上述问题，下文就企业数据的确权路径与权利构建展开讨论。企业数据确权的研究意义可以从理论和实践两个层面展开。理论层面，通过建立有限排他的企业数据权利模型，确立数据的结构性分置，确立符合数据特性的企业数据权利理论，为企业数据的保护打好理论基础。实践层面，通过明晰企业数据权利边界，一方面能够降低交易纠纷与合规风险，助力企业优化数据资产管理，另一方面也能够实现数据利用、隐私保护和数据流通共享的平衡。

1.2 国内研究现状

对于企业数据的保护，我国学术界已经作了不少讨论，这些观点依据保护路径的差异可以分为行为规制模式和权利保护模式两个大类。行为规制模式旨在通过法律对不当的市场行为进行干预和约束，进而对企业数据进行保护。崔国斌从商业秘密保护的路径进行分析，认为现有的商业秘密保护机制加可能的公开数据特殊保护立法就能够有效应对数据产权保护的挑战。①李扬通过检视日本以不正当竞争法保护数据的模式，认为反不正当竞争这种弱保护模式较好地处理了数据保护和数据利用之间的关系。②权利保护模式追求在数据上设立独立的权利以保护企业数据，就权利保护模式而言，学界的主流观点主张突破传统保护路径③，为企业确立新型数据财产权以保护企业对其数据所享有的合法权益。有学者提出以企业数据使用权代替企业数据财产权，其认为企业数据财产权将带来权利分配难题、威胁个人隐私、数据垄断等诸多困境。④也有学者从现行法律制度出发，提出当企业数据构成著作权法所称的汇编作品时，企业便可以获得著作权保护，无需再为企业数据设立一种新型的权利。⑤对于权利保护模式也存在反对意见，梅夏英的数据有限自我控制说就是其中代表，该说认为应当将促进数据的分享和流动作为数据保护法律体系的基点，进而主张数据的非确权保护模式。

第2章 企业数据确权的必要性

2.1 数据权属规则缺失导致的实践困境

2.1.1 现有法律尚不足以提供充分明确的规则指引目前，我国法律中对于企业数据处理活动做出详细明确规定的法律主要为《个人信息保护法》和《数据安全法》，这两部法律均侧重于通过限制性规范来约束企业的数据处理活动，以保护个人信息安全、维护国家数据主权和社会公共利益。相比之下，法律对于企业在生产经营中形成或合法获取的数据，应享有哪些积极的、可主张的法律权利，其规定则稍显笼统。目前仅有《中华人民共和国民法典》在第一百二十七条作出指引性规定，明确“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”。这一条款虽在民事基本法的层面确认了数据作为受保护客体的法律地位，但这一转致性规定本身并未创设任何实质性的权利内容，而是将具体规则的建构责任留给了后续专门立法。此外，中华人民共和国反不正当竞争法》（以下简称《反不正当竞争法》）第十三条第三款规定“经营者不得以欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施等不正当方式，获取、使用其他经营者合法持有的数据，损害其他经营者的合法权益，扰乱市场竞争秩序”。这一条款也并未正面回答企业对其数据享有什么样的权利，更未解决数据在权属清晰的前提下如何合法流通、交易与收益分配等问题。因此，当因数据权属不清、流通交易规则缺失、收益分配机制不明、安全保障责任边界模糊等问题引发矛盾纠纷时，无论是企业寻求自力救济还是司法机关进行裁判，都缺乏充分、明确且具有可操作性的规则指引。

2.1.2 缺少法律赋权致企业数据财产性价值难以实现在数字经济高度繁荣的互联网时代，企业可以在获得用户授权或者自行生产数据等前提下，凭借技术手段在事实上实现对数据的控制，但是这种基于技术能力而实现的事实控制并不能等同于法律意义上的财产性权利。在没有确立企业数据财产权的情况下，企业仅能依据会计准则将数据资源作为一类无形资产计入资产负债表，这种方式虽然能在一定程度上提高企业的估值，但更大程度上难以真正实现数据的价值。值得注意的是，部分地区已经开展了数据资产质押融资的试点工作，这可以视作实践层面突破数据要素市场化制度瓶颈的一种尝试，但企业数据市场化配置的核心问题仍然是缺乏明确的法律赋权。由于缺乏赋权，企业对数据不具有法律意义上的主动性权利，这使得作为数据流通过程中扮演最关键角色的企业，难以充分实现自身事实控制的数据的财产性价值。

第3章 企业数据确权的理论分析

3.1 企业数据确权的法理基础

3.1.1 企业基于劳动取得数据权利的逻辑

3.1.2 科斯定理下基于利用效率的确权逻辑

3.2 企业数据保护的进路分析

3.3 企业数据权利的确权路径

3.4 对企业数据权利的限制

3.5 本章小结

第4章 企业数据权利构建的域外经验借鉴

4.1 欧盟侧重于保护个人权益

4.2 美国侧重于保护隐私

4.3 日本采取行为规制模式

4.4 本章小结

第5章 构建企业数据权利的建议

5.1 以数据来源为标准进行区分确权基于前述理论分析，企业数据权利的制度构建须立足于其特殊的法律属性与多元法益结构，行为规制模式虽具备灵活性，却难以系统性地促进数据流通与价值释放。进一步地，在权利保护模式项下，通过对单一确权论与区分确权论的比较可知，唯有采纳区分确权路径，方能在承载不同在先法益的数据上设置差异化的权利内容，以实现数据保护与利用的平衡。在区分确权的多种模式中，客体区分论因其直接回应数据来源所承载的法益差异，展现出更强的逻辑自洽性。因此，本章将在上述分析的基础上，论述以数据来源为分类标准的区分确权方案，继而构建与之匹配的权利主体、客体与权能体系。当前学界对客体的分类存在"数据集合-数据产品"①"原始数据-数据资源-数据产品"②等模式，但这些分类体系存在一定缺陷。有学者指出，在主体不发生变化的情况下，数据形态和经济价值上的差异并未使原始数据、数据资源和数据产品分别成为完全不同的、新的权利客体，进而导致其上的权利也发生变化。③企业数据权利的确立始终受制于数据承载的在先权利，只有当数据加工达到匿名化或与原始数据形成显著差异、导致在先权利消灭时，这种权利制约才能消除。以来源于个人授权的数据为例，即便对其进行加工而形成数据资源，但在未达到形成显著差异的程度时，企业对数据的权利行使仍会因个人行使删除权而受限。此时企业对数据资源的权能与对原始数据的权能等同，证明此类客体分类标准缺乏实质区分意义。基于此，企业数据权利客体的分类应当以数据所承载的在先法益为标准，也即按照数据来源作为分类的标准。具体而言：第一类为个人数据，受《个人信息保护法》规制，对于个人数据，企业数据权利应当受到个人信息保护的制衡，因此对于此类数据，企业数据权利的支配和排他的程度就要相对低一些，因此企业仅享有有限支配权和有限排他权；第二类为企业自行生产的数据，包括直接生成的原始数据及经深度加工而实现匿名化或显著区分的衍生数据，由于其法益结构单一，此类数据企业享有完全支配权和绝对排他权；第三类为公共数据，基于公共数据的企业数据权利需要兼顾公共利益保护，在确保公共数据开放共享的基础上赋予企业数据权利，此种企业数据权利对支配程度也相对低一些，企业同样仅具备有限支配权和有限排他权。此三分法通过准确界定不同数据客体的权利边界，能够有效完成企业数据分类确权的目标。

5.2 基于数据来源的权利主体二元划分标准在企业数据权利的初始确权框架中，权利主体的界定是构建权利体系的重要环节，直接决定了数据权利的原始归属，进而影响后续权利流转中继受主体的权利正当性。根据企业数据权利产生基础的不同，企业数据权利的主体可划分为“依授权取得数据的企业”与“自行生产数据的企业”两大类型。就依授权取得数据的企业而言，又可以分为基于个人授权的数据权利主体和基于公共数据的数据权利主体两类。基于个人授权的数据权利主体通过自然人知情同意机制获取个人数据，其数据权利是在个人信息主体授权的基础上产生的，因此虽然企业在数据采集环节投入了劳动，其权利的效力仍要受到在先的个人信息权益的约束。基于公共数据的数据权利主体系通过法定程序获取政府开放的如交通流量、气象信息等公共数据，其权利效力因数据类型而异。至于其他企业授权的数据其权利已经由授权企业原始取得，没有重复规定的必要，被授权企业的数据权利参照授权情况即可。就自行生产数据的企业而言，则可分为原始数据生产者和衍生数据生产者两类。原生数据生产者指企业通过生产经营活动直接生成如工业传感器监测数据、设备运行日志等数据，其权利基础源于“劳动价值理论”对数据生产行为的合法性确认。此类数据因脱离个人信息与公共利益属性，企业可享有完全支配权与绝对排他性。衍生数据创造者指企业对授权获取的原始数据进行匿名化处理或实质性加工，通过投入创造性劳动生成独立于原数据的新客体，如用户行为数据脱敏后形成消费趋势报告。此类衍生数据因匿名化处理切断与个体的关联性，企业可原始取得数据权利。

结论

在企业数据保护的赋权模式中，以数据来源作为区分标准的客体区分确权模式与数据特性更为契合。与传统的权利客体相比，数据的特殊性主要体现在两个方面：一是数据本身具有非排他性与可复制性；二是数据之上往往承载多元法益。个人数据基于个人信息保护的需要，必须对企业数据权利施加相应限制；公共数据出于国家安全与公共利益的考量，也必然要求对企业数据权利进行约束。因此，以数据来源为分类标准的客体区分确权模式，正是基于数据承载法益的不同，对企业赋予差异化权利，在充分尊重和保护各方合法权益的基础上，最大限度地释放数据的经济价值，促进数据资源的高效配置与利用。然而这种模式仍存在一定不足，企业数据确权作为一个前沿议题，其理论构建在很大程度上仍依赖于现实的法律规范与实践，尽管能够以现有权利制度作为蓝本，但由于数据具有非排他性、可复制性等特征，传统物权、知识产权等规则在适用于数据权利时仍显现出一定的“制度排异”。此外，企业数据权利体系的构建仍面临诸多未决的基础性问题，如公共数据授权运营机制仍然处于探索阶段，个人信息的携带权和删除权如何在实践中真正落实等。展望未来，模式的不足之处可从以下两个方面进行完善：一是根据数据产业的现实发展，对目前未决的基础性问题进行研究，完善权利体系中的空白部分，；二是在未来研究企业数据权利与其他权利的冲突案例，进一步探索企业数据权利与其他权利之间的平衡机制。

参考文献  略