數據價值鏈中的不完全契約與數據確權

楊竺松 黃京磊 鮮逸峰

繼蒸汽、電力兩次工業革命之后，人類社會正在經歷以數據為基礎的第三次工業革命——信息技術革命。這場變革為人們帶來了便捷的溝通方式、暢達的信息渠道，也帶了一場前所未有的探索，即人們該如何更高效挖掘、利用數據這一新的生產要素。對于走在信息技術革命和數據要素化前列的中國，該問題尤為重要。2021年12月，國務院辦公廳發布《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》，強調數據要素市場化配置的基礎制度建設應在2025年取得標志性成果。這一建設并不容易，具體包括數據確權、數據交易、數據資產化等一系列理論與實踐難點。其中為大家忽略的是數據開發過程中要素和收益的不可合約性。本文借鑒不完全契約理論建立數理模型，旨在說明這類不可合約性對數據主體激勵和數據利用效率的影響，并針對數據確權和打造數據價值鏈給出建議。

一、文獻綜述與理論背景

（一）數據確權與數據開發利用

數據上承載哪些權利，權利如何分配和保護，同時實現“數盡其用”，在法學、經濟學和公共管理等領域中都有廣泛探討。法學者主要關注制度約束，思路大體分為兩種：行為控制模式和權利規范模式。前者主要以刑法、物權法、信托法、知識產權法、反不正當競爭法等現行法律為基礎，對侵犯數據權利的行為直接以對應法律予以懲罰。①崔國斌：《大數據有限排他權的基礎理論》，《法學研究》2019年第5期；韓旭至：《數據確權的困境及破解之道》，《東方法學》2020年第1期；馮果、薛亦颯：《從“權利規范模式”走向“行為控制模式”的數據信托——數據主體權利保護機制構建的另一種思路》，《法學評論》2020年第3期；李鳳梅：《個人數據權利刑法保護的立場選擇及實現路徑》，《法商研究》2021年第6期。后者則采用在人格權、物權、債權和知識產權以外新設“數據權”的方式，對數據所有者和使用者的各項權利立法予以保護。①程嘯：《論大數據時代的個人數據權利》，《中國社會科學》2018年第3期；丁曉東：《論數據攜帶權的屬性、影響與中國應用》，《法商研究》2020年第1期；申衛星：《論數據用益權》，《中國社會科學》2020年第11期；錢子瑜：《論數據財產權的構建》，《法學家》2021年第6期。

經濟學者主要關注機制設計，以確保數據權利分配貼近于社會最優。熊巧琴和湯珂對過往文章進行了較為詳盡的綜述。②熊巧琴、湯珂：《數據要素的界權、交易和定價研究進展》，《經濟學動態》2021年第2期。最近兩年較有代表性的成果有何柯等（2021）和戎珂等（2022）。③何柯、陳悅之、陳家澤：《數據確權的理論邏輯與路徑設計》，《財經科學》2021年第3期；戎珂、劉濤雄、周迪、郝飛：《數據要素市場的分級授權機制研究》，《管理工程學報》2022年第6期。前者出于對數據在不同應用環境下動態效率和靜態安全的考量，提出“數據銀行”“數據使用審批平臺”“數據利用負面清單”“數籍登記系統”等制度組件，便利數據開放式交易和商業化利用。后者則繞開爭議較大的數據權屬爭議，建議建立多層次數據要素市場，在數據授權最小必要原則的指引下，分別應對原始數據授權、原始數據交易和數據產品及服務交易的場景。

公共管理領域的學者主要關注數據確權與數據開發的公共治理。例如田杰棠和劉露瑤指出數據確權與數據開發利用的制度規范不可能一蹴而就，應當遵循“在實踐中規范，在規范中發展”的理念。④田杰棠、劉露瑤：《交易模式、權利界定與數據要素市場培育》，《改革》2020年第7期。楊嶸均則借鑒彭特蘭“數據新政”⑤阿萊克斯·彭特蘭：《智慧社會：大數據與社會物理學》，汪小帆、汪容譯，杭州：浙江人民出版社，2015年。的概念，強調政府對于數據權利的監管需要兼顧社會生產率和人的自由意志，倡導多元化主體“數據共治”。⑥楊嶸均：《論政府數據治理的價值目標、權利歸屬及其法律保障》，《東南學術》2021年第4期。

但過往文獻的不足在于缺乏對數據確權數理模型的建構，尤其是缺少對數據開發者和數據使用者投入要素、獲得收益這一數據價值鏈的刻畫。這導致過往文獻忽略了數據開發過程中存在的大量信息不對稱，尤其是要素和收益不可合約性的問題。這類不可合約性會改變數據價值鏈各主體的交易行為和生產激勵，影響數據發揮其最大利用價值。為此，有必要引入不完全契約理論，為制定適宜的數據確權方案提供理論依據。

（二）不完全契約理論的發展

不完全契約理論（Incomplete Contract）由Grossman和Hart（1986）、Hart和Moore（1990）等系列文章開創。⑦Grossman，S.J.，and Hart，O.D.“The Costs and Benefits of Ownership：A Theory of Vertical and Lateral Integration，”Journal of Political Economy，vol.94，no.4，1986，pp.691-719；Hart，O.and Moore，J.，“Property Rights and the Nature of the Firm，”Journal of Political Economy，vol.98，no.6，1990，pp.1119-1158.根據Hart的定義，不完全合約指存在內在缺陷、條款缺失或語義含糊的一類契約。⑧Hart，O.Firms，Contracts，and Financial Structure，Clarendon Press，1995.當爭執發生時，合約主體必須通過重新談判或法院揣測各方意思表示才能實現合約意圖。大多數現實中的合約都符合這一定義，因為幾乎任何合約都總會有無法覆蓋的情況。數據開發合約尤其如此。數據開發過程中勞動、資本等要素投入往往是可觀察而難證實的，也面臨無法窮舉的收益不確定性和風險。例如，隨著技術跨越式進步，傳統類型數據可能具有更廣闊的應用和價值；數據的挖掘過程也可能面臨政策調整、網絡攻擊、傳輸和存儲受阻等負面事件影響，導致數據質量下降乃至完全不可得。凡此種種，都難以通過數據開發各主體事先寫入合約。

不完全契約理論屬于企業理論（Theory of Firm）體系。企業理論的一個經典命題是回答企業的邊界在哪里，哪些契約應當由企業內化，哪些應該交由市場。新古典經濟學只回答了經濟的最優生產規模，但沒有回答企業的最優組織規模。由Coase開創的交易成本理論，用企業管理成本和市場交易成本的權衡部分回答了上述問題。⑨Coase，R.H.，“The Nature of the Firm，”Economica，vol.4，no.16，1937，pp.386-405.當企業擴張至內部管理成本與從市場尋找外包服務的成本相等時即達到企業最優規模。但Coase尚未對兩種成本具體從何而來以及如何解決給出完善的闡釋。企業管理成本多種多樣，比如信息不對稱情況下代理人機會主義引發的委托代理風險。⑩Jensen，M.C.，and Meckling，W.H.，“Theory of the Firm：Managerial Behavior，Agency Costs and Ownership Structure，”Journal of Financial Economics，vol.3，no.4，1976，pp.305-360.其意指受托人可能由于自身利益考量而背離委托人利益，解決辦法如利潤分成、績效考核等。Klein等和Williamson則給出了一種典型的市場交易成本——資產專屬性（Asset Specificity）。①Klein，B.，Crawford，R.G.and Alchian，A.A.，“Vertical Integration，Appropriable Rents，and the Competitive Contracting Process，”Journal of Law and Economics，vol.21，no.2，1978，pp.297-326；Williamson，O.E.，“Transaction-cost Economics：the Governance of Contractual Relations，”Journal of Law and Economics，vol.22，no.2，1979，pp.233-261.由于部分經濟活動依賴的前期投資具有較高專屬性，交易主體面臨“套牢”風險（Hold-up Problem），導致投資動機不足。Klein等和Williamson對此的解決方案是一體化，但一體化不是萬能的。Grossman、Hart和Moore開創的不完全契約理論（GHM理論）從財產權的角度指出了這一問題，當一方擁有合約收益的“剩余所有權”時，其他主體部分喪失了不可合約要素的投入激勵。這既回答了Coase關于企業邊界為何無法無限擴張的疑問，又彌補了Williamson主要從事后合約審視交易成本的不足。②Chen，S.C.Y.，and Webster，C.J.，“Institutional Economics：New，”International Encyclopedia of Housing and Home，2012.

除了可以很好地刻畫數據生產、使用過程中要素和收益不可合約性引起的福利損失，不完全契約理論還能對數據財產利益的分配提供建議。科斯定理指出，在不考慮交易成本的情況下，只要初始產權是明晰的，自由交易總能導致有效率的結果。③Coase，R.H.，“The Problem of Social Cost，”The Journal of Law and Economics，vol.3，1960，pp.1-44.但這一結論在要素面臨不可合約化時并不成立。④Grossman，S.J.and Hart，O.D.，“The Costs and Benefits of Ownership：A Theory of Vertical and Lateral Integration，”Journal of Political Economy，1986，vol.94，no.4，pp.691-719.因此本文借鑒GHM理論中的成本收益模型，刻畫數據開發成本和數據使用收益的不可合約性，并分析其可能導致的數據開發過程要素投入不足和潛在效率損失。

（三）不完全契約理論的應用

不完全契約理論廣泛應用于公司金融⑤Hart，O.，“Financial Contracting，”Journal of Economic Literature，vol.39，no.4，2001，pp.1079-1100.、公共經濟學⑥Martimort，D.，De Donder，P.，and De Villemeur，E.B.，“An Incomplete Contract Perspective on Public Good Provision，”Journal of Economic Surveys，vol.19，no.2，2005，pp.149-180.、政治經濟學⑦Seabright，P.，“Accountability and Decentralisation in Government：An Incomplete Contracts Model，”European Economic Review，vol.40，no.1，1996，pp.61-89.、法律經濟學⑧Scott，R.E.，“The Law and Economics of Incomplete Contracts，”Annu.Rev.Law Soc.Sci.，vol.2，2006，pp.279-297.和國際貿易⑨Antràs，P.，“Firms，Contracts，and Trade Structure，”The Quarterly Journal of Economics，vol.118，no.4，2003，pp.1375-1418；Nunn，N.，“Relationship-specificity，Incomplete Contracts，and the Pattern of Trade，”The Quarterly Journal of Economics，vol.122，no.2，2007，pp.569-600；Antras，P.and Foley，C.F.，“Poultry in Motion：a Study of International Trade Finance Practices，”Journal of Political Economy，vol.123，no.4，2015，pp.853-901.等領域中，但鮮見于數據權利相關的探討。使用不完全契約理論框架研究數字經濟時代問題的學者也相對較少。僅有崔立紅和梁婉穎借用該理論提供的法學視角，探討了數字時代版權合同中使用方式面臨不可合約時的規制策略⑩崔立紅、梁婉穎：《數字時代版權合同中未知使用方式問題研究：不完全契約理論的視角》，《山東大學學報》（哲學社會科學版）2021年第1期；聶輝華、李靖：《元宇宙的秩序：一個不完全契約理論的視角》，《產業經濟評論》2022年第2期。；以及聶輝華和李靖嘗試將該理論應用于分析“元宇宙”秩序，并從經濟效率的角度給出“元宇宙”的最優治理模式。本文構建了不可合約情形下數據開發、利用價值鏈的數理模型，豐富了不完全契約理論應用。

二、模型設定：數據價值鏈的不可合約性

（一）基礎情形：數據獨立開發

假設在第0期，數據開發者花費成本c，開發出價值為U(c)的數據，其中價值函數滿足U'(c)＞0，U''(c)＜0。與一般交易模型不同的是，本文假定c是不可合約的（Noncontractible），即成本無法通過在付出成本前以簽訂合約的方式分攤給他人，只能由數據開發者獨自承受。這符合數據的一般特征，例如個人信息數據在被App利用時會產生隱私成本，而很難通過合約的形式將其事先量化約定在合同中。

在第1期，數據開發者與數據使用者以價格p交易數據。假定交易過程符合納什討價還價博弈，且雙方擁有相同的談判能力。根據Nash（1953），雙方各分得一半的收益，即1/2U(c)。①Nash，J.，“Two-person Cooperative Games，”Econometrica：Journal of the Econometric Society，1953，pp.128-140.那么數據開發者的凈收益為1/2U(c)-c。令一階條件等于0可以解得數據開發者在第0期會付出成本開發數據。而社會最優情況下（即計算二者福利之和），這一成本應當為c?=(U')-1(1)，高于雙方自由談判時的結果。為解決潛在的效率損失，可以采用兩種途徑：（1）一種是在第0期簽訂固定價格合約，使得數據所有者的凈收益變為U(c)-p*-c；（2）另一種是將數據開發者與數據使用者合并。

通過這個簡單的例子，我們意圖說明當成本具有不可合約性的時候，自由簽訂的合約往往不能達到社會最優，但可以設計一些機制避免此類效率損失。

（二）一般情形：數據共同開發

在現實中，絕大多數數據的開發都是多個主體共同開發、使用和收益的。假設主體1和2在第0期分別投入不可合約的要素a1和a2共同開發某數據，要素成本函數為ci=ka(i=1，2)。在完成數據的初期開發之后，兩個主體觀測到對方在第0期付出的成本，并在第1期簽訂合約，約定后續使用環節各自投入要素e1和e2，成本函數也為Ci=ke(i=1，2)。假設兩個主體最終獲得的收益為U1(a1，e1，e2)=a1(m1e1+m2e2+w)和U2(a2，e1，e2)=a2(n1e1+n2e2+w)，且二者是不可合約的。其中mi和ni分別代表兩主體在第1期投入要素對兩個主體分別的收益影響；w刻畫的是不進行任何后續開發即可獲得的基礎收益。②為簡化計算，本文假設折現率為1且要素成本函數為二次函數。事實上，對任意的折現率和邊際成本遞增的要素成本函數，本文分析均成立。同時本文假設k足夠大，使得一味投入要素并不總是有利可圖的。

上述設定可以一定程度上刻畫數據交易現實。例如電商平臺征求用戶個人同意，使用其信息訓練個性化匹配算法，為該用戶和其他用戶帶來更高效的搜索服務。電商平臺成立的成本和用戶下載平臺軟件所花費的成本，以及用戶享受個性化算法的收益和電商為其他用戶提供個性化算法帶來的利潤都難以事先合約。但二者可以在用戶注冊成為平臺會員時簽訂數據合約，約定用戶的數據以何種方式被收集，平臺又會如何利用數據。在后續的使用環節，用戶付出隱私成本，平臺付出個性化算法開發成本。二者所花費的成本不止會影響自身，同時會影響對方的收益。如果用戶選擇不付出任何隱私成本，平臺也選擇不開發個性化算法，雙方將只得到基礎匹配算法帶來的收益。

三、成本不可合約下的要素投入

下面討論數據價值鏈的三種情形：使用環節的要素投入不可合約、使用環節的要素投入可合約，以及使用環節的要素投入由單一主體控制。

（一）使用環節的要素投入不可合約

假設兩個主體后續使用環節的成本e1和e2也是不可合約的。此時，主體1和2在第1期的決策方程為：

令上式一階導數為0可知，主體1和2在第1期付出的成本分別為：再加總兩期情形，此時兩個主體獲得的總收益分別為收益最大化時，兩個主體在第0期投入的要素應當滿足聯立解得：

（二）使用環節的要素投入可合約

如果成本e1和e2是可合約的，兩個主體就會考慮自身付出成本對他人收益的影響（正外部性），并在合約中約定共同達到社會最優的情形，即

比較（1）和（2）兩種情形。由于m2≥0，n1≥0，故當且僅當m2=n1=0時，等號成立。由此得到定理1。

定理1：如果數據使用過程中的要素投入具有正外部性，不可合約的要素較可合約的要素投入更為不足，社會福利受損。

定理1指出，數據要素生產和使用過程中的福利損失可能是巨大的，而且不易為人們察覺。比如在道路交通、氣象預測、國防軍事、城市規劃等方面均有廣泛價值的地理數據，其測繪需要依靠專業的設備和人員，使用過程也需要測繪人員和使用單位共同修正、維護。由于在地理數據形成前，使用單位難以準確預估數據的價值，因此投入到數據接口開發過程中的要素可能并非最優的；測繪單位也難以在數據真正形成之前，保證自身的邊際投入可以獲得對應的邊際收益，因此可能在測繪時投入的資金、技術和人力不足。本文將在后文中指出，盡管存在效率損失，但將此類具有公共價值的數據控制權交給收益比其他數據主體相對較小的公共數據開發者是更貼近社會最優的。

（三）使用環節的要素投入由單一主體控制

假設一個主體可以同時控制e1和e2。不妨考慮主體1有控制權，即主體1在第1期可以同時決定e1和e2并承擔對應成本。由于兩個主體的第0期要素投入和最終收益是不可合約的，主體1只會最大化自身的收益。這時他的決策函數為：

類似地，可以得到如果主體2有控制權，收益最大化時：

（四）社會最優情形

1．一般數據

首先討論數據共同開發、共同使用的一般情形，例如政府與外賣平臺共同打造餐飲行業食品安全信息數據庫、醫療機構與醫療大數據服務企業共同建構患者診療信息數據庫、稅務部門與銀行共同建立企業信用數據庫等。從社會總福利最優的角度，應當追求兩主體的總收益最大化：

定理2：無論是自由交易還是讓一方控制全部可合約要素的投入，均不能使得不可合約要素的投入達到社會最優水平。

定理2指出，一味地建立數據集成商、將全部數據的控制權交給單一主體并不是解決數據開發合約中效率損失的萬能方案，尤其是對于數據共同開發的主體在使用過程中要素投入具有不可忽略的正外部性時更是如此。例如汽車行業工業互聯網的發展過程中，車輛行駛、道路圖像、乘員互動等信息可能分別掌握在上游車企和下游車輛軟件供應商手中。此時強行將數據控制權集中于其中任何企業都不能解決企業在數據挖掘過程中要素投入激勵不足的困境。在后文中我們將進一步指出，如果這類數據的專有性較強，數據權共有并允許開發者自由談判收益分配可能是更符合社會最優的選擇。

2．公共數據

接下來考慮m1→0，m2→0的情形，即主體1最終獲得的收益與第1期兩主體的要素投入e1，e2幾乎無關。此類情形適用于絕大多數政府部門掌握的公共數據，例如眾多研究者使用國家統計局發布的經濟數據進行研究，經濟數據為研究者帶來的價值隨研究者對數據的整理投入和國家統計局的維護質量提高而增加，但此二者并不能為國家統計局帶來顯著的收益。這時，

對比可知，此時由主體1控制全部第1期的要素投入最接近社會福利的情形。類似地，當n1→0，n2→0時，主體2最終獲得的效用與第1期兩主體的要素投入e1，e2幾乎無關，由主體2控制全部第1期的要素投入是社會最優的。這說明，公共數據由數據開發者，即公共部門控制后續使用環節具有很強的經濟學邏輯。這樣可以最大程度避免政府部門和數據使用者在數據開發前期不可合約要素的投入不足。

3．專有性較強的數據

之后考慮m2→0，n1→0的情形，即各主體獲得的效用主要和自身在第1期的要素投入相關，而與對方的要素投入基本無關。此類情形適用于絕大多數專有性較強的數據共同開發，例如衛星可能同時具備氣象遙感、土地丈量、農作物估產等多種功能，而各功能之間彼此相對獨立。此時，

對比可知，此時兩主體自主談判最接近社會最優的情況。這說明，對于數據共同開發但使用相對獨立的情形，承認各主體對數據都擁有控制權，允許各主體自行協商數據的后續使用是具有社會效率的。綜合前兩小節，得到如下定理：

定理3：當一方獲得的收益與后續可合約要素的投入無關時，由其控制后續可合約要素的投入環節可以接近社會最優；當雙方的收益只與自己投入的可合約要素有關時，雙方自由訂立合約可以接近社會最優。

定理3為數據確權和數據開發合約規制采用差異化的方案提供了理論基礎。其指出，公共數據應當交由公共部門控制；使用專屬性較強的數據挖掘和開發則應交由市場決定。

四、數據確權與數據權利有序流轉的制度建議

為應對數據價值鏈中的不完全契約問題，本文基于上述模型的分析框架，從數據確權和數據權利有序流轉兩方面提出如下建議，以期打造更包容、更穩固、可拓展性更強的數據價值鏈，推動數據充分實現社會價值。

（一）數據確權

1．差異對待公共數據與一般數據

根據定理3，區分公共數據和一般數據，對二者制定差異化的權屬和使用限制可以提升社會福利。本文借鑒《上海市數據條例》第二條，將公共數據定義為：“國家機關、事業單位，經依法授權具有管理公共事務職能的組織，以及供水、供電、供氣、公共交通等提供公共服務的組織，在履行公共管理和服務職責過程中收集和產生的數據。”該定義相對清晰合理，闡明了公共數據的開發主體是公共管理和服務機構以及授權組織，用途限定在公共利益上。

目前，對于公共數據的權屬分配和使用控制主要基于數據安全的角度。本文的定理3則從避免不可合約要素投入不足的角度，闡明了公共數據應當交由公共部門控制的經濟學機制。由政府控制公共數據也符合很多省市的現行條例規定。例如《上海市數據條例》第二十七條規定：“市大數據資源平臺和區大數據資源分平臺（以下統稱大數據資源平臺）是本市依托電子政務云實施全市公共數據歸集、整合、共享、開放、運營的統一基礎設施，由市大數據中心負責統一規劃。”該條例明確指出凡是與公共利益息息相關的數據，即便開發過程中有政府部門以外的其他主體參與，也應當由地方政府掌握、控制。這樣可以充分發揮公共數據開發過程中職能部門的主觀能動性，使公共數據貼近最優水平，同時不會對其他主體的開發和使用激勵造成顯著負面影響。

2．建立數據共有的法律制度

定理3同時指出，對于使用專屬性較強的數據，數據主體自由簽訂共同開發合約應當被允許和鼓勵。為此，有必要明晰數據共有的法律制度。盡管《民法典》第一百二十七條對數據權利的存在予以了肯定，但未將數據劃為物權編所規定的“物”的范疇。本文建議雖然數據與物權之物存在諸多差異，但應當及早確立數據的共有制度，為數據共同開發提供法律基礎。

建議依照《民法典》第二百九十七條對不動產與動產可以由兩個以上的組織或個人按份共有或共同共有的規定，將數據共有確定為不可分割地按份共有。其好處在于：（1）契合《民法典》現行規定，賦予按份共有人優先購買權和共有物管理費用共同承擔；（2）避免了數據因分割而造成無法實現利用價值的情況，同時保證了某一數據開發者即使擁有主要份額，也不能隨意變更數據用途以至損害其他數據權利主體的利益。

3．明晰數據財產權利

解決要素投入激勵不足的根本性方案是降低數據投入和收益的不可合約性，這有賴于數據財產權利的明確。本文按民事權利的劃分方法將數據權利分為數據人格權與數據財產權，進一步借鑒自物權-他物權和著作權-鄰接權的權利分割模式①申衛星：《論數據用益權》。，將數據財產權分為數據所有權（自物權）和數據定限物權（他物權）的二元權利結構。其中數據所有權又可以細分為數據存儲權、數據使用權、數據收益權和數據處分權；數據定限物權細分為數據用益權（開發權）和數據抵押權。圖示如下：

圖1 數據權利的分類

4．數據權利的邊界

數據權利并非是無邊界的，而是面臨私法和公法上的限制。私法限制指數據權利人由于私法義務的存在而不能充分地行使所有權。例如數據所有權人故意偽造數據中的噪聲，導致其他數據使用者難以使用數據；或管理單位急切地需要被管理者的身份信息數據以避免危險事件的發生，而身份信息數據所有權人有意不予提供，都應由民法上的誠信原則加以禁止。

公法上的限制則更為廣泛。對于涉及國家、社會安全的經濟、軍事、政治以及其他敏感數據，應當依照《國家安全法》《網絡安全法》《數據安全法》以及各地出臺的大數據管理條例等法律法規，對數據的存儲、使用、傳輸、備份、開發以及收益進行嚴格管理。數據的征收、征用，也屬于公法上的所有權限制。

（二）數據權利有序流轉

1．數據權利的流轉方式

數據發揮自身的最大價值有賴于數據的充分利用和數據權利有序流轉。本文借鑒傳統地權交易制度，結合現行物權規定，對以數據權利為基礎的流轉方式進行了梳理。我國傳統地權交易制度分為胎借、租佃、押租、典、活賣與絕賣。②龍登高、林展、彭波：《典與清代地權交易體系》，《中國社會科學》2013年第5期。其中“租”“借”主要是出讓用益物權，“典”主要是出讓“用益物權”和“抵押物權”，“賣”則是出讓所有權。類比以上地權交易制度，我們可以發掘從設置數據收益權的質權，到貼現不同期限的數據開發權，再到同時出讓數據開發權與數據抵押權，直到最終轉讓數據所有權的不同層次的數據融資手段，如表1所示。

表1 傳統地權交易制度與物權和數據權利流轉的對比

以數據為基礎的融資具有以下獨特之處：

其一，由于數據具有非競爭性，設置新的數據用益物權并不會對數據所有權或者已經存在的數據用益物權產生明顯的限制。因此不斷設置數據用益物權，在“數盡其用”的同時也增加了數據所有權人的長期收益，應當成為數據所有權人的主要融資手段。

其二，由于數據的拷貝成本低廉，因此設置不同期限的數據開發權存在難度。得益于隱私計算等技術的成熟③Yao，A.C.，“Protocols for Secure Computations”，in 23rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science，IEEE，1982，pp.160-164；李鳳華、李暉、賈焰、俞能海、翁健：《隱私計算研究范疇及發展趨勢》，《通信學報》2016年第4期；閆樹、呂艾臨：《隱私計算發展綜述》，《信息通信技術與政策》2021年第6期。，數據所有權人已經可以開始控制數據使用者對數據的使用期限和利用程度。這將使精細化數據開發權貼現融資成為可能。

其三，大部分數據都存在很強的時效性，價值貶損速度快。因此大多數數據所有權的轉讓都適合以不可贖回的方式進行。

此外，數據要素相較其他要素更適宜流通。數據加密技術可以方便地生成數據集的唯一識別碼作為數據權利憑證。①例如區塊鏈技術中常見的哈希值，參見黃京磊、林大亮、張劍南：《解碼區塊鏈：原理機制、場景案例與通證經濟》，北京：清華大學出版社，2020年；謝丹夏、黃京磊：《非法占有加密貨幣行為的犯罪定性》，《制度經濟學研究》2020年第4期。其易于驗證而難以逆向解密，從而使得數據在流轉過程中安全性得以保障。在數據權利連續轉讓的過程中（如轉抵押、轉租），該識別碼可以極大程度方便權利的核驗，保證交易秩序在高效的同時不失穩定性。

土地要素的流轉依賴于登記機關，金融資本的流轉依賴于結算系統。同樣，數據要素也需要流轉中心。由于數據存在著傳輸和存儲空間的限制，并不適合將所有數據直接存儲到某個數據中心。理想的做法應當是對每一個進入流通環節的數據，分別存儲在各地分散的數據存儲中心，同時使用加密算法生成不同維度的數據特征值，而將數據特征值用于在全國統一的數據流轉系統中流轉。當數據權利清晰、數據流轉方便，數據就有了金融化的可能，由此可以設計出“數據票據”“數據遠期”等更復雜的數據金融產品。其規制方法可以類比金融票據、實物遠期制定。

2．數據抵押

數據抵押被以往文獻普遍忽視，卻是數據充分實現價值的重要途徑。對于越來越多涌現的專業數據采集商和集成商，以及授權其他主體使用結構化數據的數據開發商，數據常常是他們最重要的資產。允許他們以數據為抵押物進行融資，既能緩解數據采集、開發與收益之間的期限錯配，又能加速數據要素的流轉。

數據抵押應當以登記而非轉移占有為生效要件。如成立數據抵押登記中心，對抵押人的數據進行抽象、存檔，并記錄其權利狀態。如果抵押人不能及時償還債務，則司法機構可以進行破產清算，將數據放在公開的數據交易市場中拍賣。所得價款用于清償抵押人債務。如果類比動產出質方式進行質押，則既難保證融資方沒有自行留存數據副本，又難監督出資方不對數據進行濫用和傳播。

結語

數據確權與打造包容性強、拓展性高、數據可以由多主體共同開發利用的價值鏈，是法學、經濟學以及實務界共同探討的熱點話題。其對于促進“數盡其用”、保護數據主體合法權益、建立良性的數據交易制度、繁榮以數據為基礎的新時代經濟發展都具有重要意義。本文以不完全契約理論為基礎，建構數理模型，指出了數據開發合約中現存的要素投入無效率現象，說明了針對不同屬性的數據差異化制定權屬分配和使用限制的經濟學動機，并針對打造數據價值鏈中的重要環節和數據確權提供了政策建議。