數據產權“三權分置”框架下數據商業化利用的沖突及應對

黃婷

摘要：數據新型生產要素是數字經濟發展的重要引擎，其價值實現關鍵在流動。但因數據具有無形性、非消耗性、零成本無限循環復制等復雜特性，在傳統權利框架模式下，數據流動確權難、定價難、監管難，經常引發不同數據主體各方權利沖突并阻礙數據價值實現。在“數據二十條”確立的結構性產權分置框架下，進一步釋明數據產權結構性分置細則、破除數據開放壁壘、界定不同主體數據可抓取的合法化邊界、規范數據交易市場等，是解決這一問題的有效手段。

關鍵詞：數據產權結構性分置；數據商業化利用；數據壁壘

中圖分類號：D9? ? ?文獻標識碼：A? ? ? 文章編號：1004-3160（2023）05-0093-09

數據生產要素是經濟發展的關鍵，是推動經濟發展的重要引擎。2020年4月，中共中央國務院頒發《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，正式將數據作為新型生產要素單獨列出。作為新型生產要素，數據具有勞動對象和生產工具雙重價值屬性，勞動對象價值屬性使其能夠通過被收集、加工、分析、利用等環節具備價值和使用價值；生產工具價值屬性使其能夠通過與其他產業要素融合或賦能提升生產效能、促進生產力發展，從而具有釋放巨大商業價值的可能。近年來，隨著海量數據新型生產要素快速融入生產、分配、流通等各環節，數據信息被廣泛收集、深度應用、加工處理、聚合使用，數據要素商業價值日益凸顯。截至2022年年底，我國已經培育形成超大規模數據市場，數據要素行業市場規模達到“904億元，預計到2025年將達到1749億元左右”①。與數據要素巨大商業價值開發潛能相矛盾的是數據要素商業化價值開發利用不夠、市場基礎制度尚未健全。因此，為進一步推動數據要素商業價值高質量實現，國家“十四五”規劃和近期中央經濟工作會議對數據要素商業價值開發進行了戰略部署，明確將“加強數據開放共享、推動數據匯聚利用”確定為今后數字經濟發展的重點任務。2022年12月，黨中央國務院印發《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”），提出建立數據產權結構性分置產權框架，探索建立“數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權‘三權分置’的數據產權框架”[1]，這是我國首部從生產要素和數據產權高度推動數據商業化價值釋放的政策性文件，以結構性分置產權設置模式緩解數據產權的排他性，為進一步推動數據商業化價值實現提供了制度依托和實踐方向。

一、數據商業化利用的本質：數據要素從產品到商品的流動過程

“數據是信息的表現載體與形式”[2]，泛指超出常規軟件工具捕獲、管理和處理能力的數據集，具有體量巨大、數據類型多、處理速度快、價值低密度性等特點。數據價值低密度性特點意味著數據商業價值高低不是由數據體量大小決定的，而是由市場需求和價值流動決定的。通常也將包含數據收集、深度處理和交易等三個主要環節的數據流動過程稱之為數據要素全鏈條流動過程。在全鏈條流動過程中，數據收集范圍，包含個人信息、公共數據、日志信息、APP信息、基礎軟硬件等；海量數據收集、分析、利用為全鏈條流動的基礎， 稱之為數據要素中游，“數據的收集又稱之為數據獲取采集，泛指根據系統自身需求和用戶需求收集相關數據的行為”，[3]103數據挖掘分析泛指“針對個人或數據集合的任何一個或者一系列操作，諸如記錄、組織、構建、存儲、變更或修改、檢索、咨詢、使用、傳播或其他形式的利用在內的任一或一系列操作”的加工處理[3]103；數據交易是全鏈條流動的核心指通過交易實現數據需求方和供給方之間互信，打破數據壁壘，從而實現數據要素商業價值。從流動過程可見，數據商業化利用本質上是數據要素從產品到商品的價值實現過程。

數據要素的價值實現離不開制度支撐。數據要素的準公共品、部分排他性和非競爭性、規模經濟等特性決定了數據要素具有很強的外部性，該外部性特性導致數據要素擁有者并不一定具有數據開發能力和動力，需要輔助相應的數據要素市場基礎制度和數據要素供需交換予以激勵。因此，全球數字市場存在著的經營者對數據商業化利用的迫切渴望與數據商業化利用的政策制度供給不足、支持不夠已經成為數據商業化利用的突出矛盾之一。我國數據商業化利用政策仍在探索與階段，亟須建立合理的數據權屬邊界，突破數據互信壁壘，進一步促進更高價值的實現。一直以來，根據數據要素承載信息所產生的法律關系不同，通常將數據分為個人數據、企業數據、公共數據、政府數據等。根據數據類型和主體差異，數據商業化利用也被賦予不同的內容和表現形式，分為個人數據商業化利用、公共數據商業化利用、企業數據商業化利用幾種情形。如“個人數據的商業化利用行為是指個人數據的利用方基于商業目的從個人數據中通過數據分析創造價值、實現價值的過程，其核心包括收集、處理與使用三個環節”[4]。相應地，公共數據、企業數據商業化利用的內涵也可以此為范式賦予內涵界定。盡管按照主體類別、根據財產權一般理論將數據商業化利用劃分為三個范疇，但這種范疇區分更多的是從主客體關系出發，隸屬于私法視域下數據新型財產權利理論范疇。但從生產要素價值屬性和價值實現的過程而言，數據的定義很大程度上取決于其使用的語境和場景。在數據流動的動態過程中，由于數據本身的復雜屬性，數據流動形態也呈現出多元化特征，不同數據主體之間的數據流動往往因數據權屬、個人信息保護、數據安全等因素陷入數據確權、交易難、監管難等困境，此類困境阻礙數據高質量流動，給數據商業價值的實現帶來了困擾。當前，“數據二十條”政策提出的數據結構性分置框架，從政策上彌補了我國一直以來在數據“商業化”價值探討中的缺失和不足。

二、數據產權結構性分置框架的理念與制度創新

數據應否確權、確權的正當性以及如何確權等圍繞數據產權的爭議近年來一直未有明確答案。完善數據權屬政策法規逐漸成為解決抑制數字經濟高質量發展的核心問題，也是破解數據開發利用中矛盾沖突的關鍵。持肯定意見者認為“清晰的產權是數據流通交易的前提；缺乏清楚的數據產權界定，便不存在有效的數據市場”[5]；持否定意見者認為“貿然推動數據要素確權立法，不僅不利于數據的公平獲取使用，而且與促進數據流動、共享、開放的目標相去甚遠。”[6]目前，我國確立了數據新型財產權法律地位，將數據權屬劃分為數據人格權和數據財產權。同時，數據財產權又根據數據主客體關系，將其分為個人數據權屬、企業數據權屬、公共數據權屬。因數據主體差異，在流動中如何破解數據確權、定價及交易成為難題，這些難題阻礙數據高質量流動和交易。顯然，無論是數據新型財產權還是主客體關系權利義務劃分模式都不能完全滿足數據商業化利用下數據權利保護的現實需求。因此，亟須制定一種合理的產權界定機制，以便在不同數據主體之間對產權進行合理的安排。

“數據二十條”建立的數據產權結構性分置制度框架既強化了數據商業價值理念，又創新了數據產權制度，從頂層設計上彌補了一直以來對數據要素商業化價值利用不夠的問題，實現了對數據產權配置局限的創新與突破。這種創新與突破體現在價值取向和制度設定兩個層面。從價值層面而言，數據要素從數據產品向數據商品和數據資產轉化是數據要素市場化發展的必然，盡管在數據要素市場構建前期，人們更加側重對數字技術發展及數據權益公平的關注。但隨著對大數據認知的加深和數字市場化發展，人們對數據要素商業化價值利用和開發更為迫切，數據要素價值取向在效率與公平之間更加側重效率、效益價值的實現。從產權結構設定而言，數據產權結構性分置模式一定程度上實現了對數據流動中數據確權和數據互信壁壘的突破，對數據確權問題的解決決定著數據高質量有序開放并獲取，對數據互信壁壘的突破決定著數據獲取后順利交易并實現商業價值?！皵祿畻l”構建的數據產權結構性配置制度框架以“淡化所有權、強化數據加工利用權”解決不同數據主體因為數據權屬而產生的權利沖突，同時通過構建成熟的數據交易制度緩解數據互信壁壘，推動數據商業化利用更高質量實現。

三、數據商業化利用不同主體權利沖突及其表現

在傳統權利制度框架下，根據主客體關系的差異，不同的數據主體對各自范疇內的數據享有相應財產權、隱私權等相關權利，通常個人數據以一般財產權形式歸個人，企業數據按照企業財產權歸企業，公共數據歸社會共同所有。由于數據主體對數據需求本身具有差異性，數據價值的實現相應地呈現出復雜共生、互相依存、動態變化等特點，數據的采集權、使用權和處置權等各種權利在自然人、企業經營者和公共機構等主體間權利配置差異較大，由此導致數據商業化利用存在各種權屬障礙和互信壁壘，數據商業化利用權利沖突也就在所難免。

（一）數據利用方與原始數據擁有方權利沖突

數據流動是數據要素從產品到商品的的價值實現過程，包含數據收集、加工和處理等在內的各個環節。數據收集是數據流動商業化利用的基礎，我國政策法規中規定的數據收集主體主要有以下兩大類：一類是“包括網絡運營者、網絡產品與服務的提供者在內的從事的活動涉及數據收集的數據收集主體；一類是專門從事第三方數據收集服務的專業機構與公民個人”。[7]在現實中，原始數據擁有者與數據收集利用者的權利義務的劃分較為模糊，且數據收集處理中涉及到的被收集主體知情權、確認權、更正和刪除權、報酬請求權等相關規定散見于其他法律法規中，數據權利保護法律邊界尚未明晰，由此引發權屬爭議與權利沖突。

1.數據處理利用方與原始數據擁有方隱私權、知情權、刪除權等權利沖突

從流動過程來看，數據原始方擁有的個人信息隱私權、知情權、刪除權與數據商業化利用的權利沖突屬于數據上游（數據生產）與數據下游（數據交易）中的數據互信壁壘問題；從商業化利用的本質看，是不同數據主體之間的數據權屬問題。無論數據互信壁壘還是數據權屬問題，其根源在于數據商業化利用價值取向下對原始數據擁有者個人權利邊界的突破。

在數據商業化利用與個人信息保護之間進行權屬合理界定是數據采集的基本原則和前提。目前，國際上通常將“授權同意原則”作為原始數據收集的重要原則。歐盟較為注重數據權利中的個人信息保護，歐盟GDPR 規定數據主體擁有“同意權”，即“數據主體通過陳述或明確的肯定行為”[8]，美國較為側重數據的商業化價值。我國則在兼顧個人信息保護的同時，探索數據商業化利用的最大可能?！缎畔踩夹g公共及商用服務信息系統個人信息保護指南》規定，原始數據擁有者享有數據被利用知情權、刪除權。其明確了數據收集處理方在處理個人信息時應基于特定、明確和合理的目的，在達成個人信息使用目標之后應刪除個人信息。毋庸置疑，在數據收集階段，無論國際規則還是法律法規，兼顧原始數據方個人隱私和自主自愿權利是數據商業化利用不可逾越的基本原則。

但在實際中，該原則時常被逾越，數據原始擁有方的該項權利邊界往往被突破。近年來，隨著信息承載技術的進一步發展，數據收集技術越來越發達，渠道也更為多樣化，線上數據經營者憑借數字技術和信息平臺優勢集聚了豐富的數據資源，線下企業也通過與互聯網平臺合作，借助或者利用API、網絡技術爬蟲獲取各類原始數據資源。因此，收集海量的原始數據，尤其是收集獲取體量小、蘊含價值大的海量數據逐漸成為數字市場經營者追逐的重要商業資源。在巨大商業利益驅使下，在數據實際利用過程中，按照“用戶知情同意原則”標準模式的數據收集非常有限，無法滿足數字市場超大規模不同應用場景數據價值開發的現實需求。因此，大部分數據收集者因為利益現實需求都選擇主動或者被動規避這一國際標準和行業標準。數字經營者或者數據利用方通過一切先進技術手段收集數據，除了常規收集獲取數據外，甚至將更多原始數據進行隱性收集（更多原始數據處于“被收集”狀態），比如通過各類涉及生活、教育、醫療等各類APP平臺，數字交易平臺過度收集個人數據信息等，其次，由于數據的關聯性越來越強，根據不同的應用場景需求，數據可能會在無形中被反復收集、標注、分析、利用，存在著已經脫敏處理的涉隱私數據在再次分析利用中，因被多次重復標記利用而喪失脫敏性，從而被再次標識檢索，突破“原始數據可用不可見”的邊界。由此可見，保護用戶的“知情權”、“隱私權”和“刪除權”措施在實際應用中很可能會失效，造成對原始數據擁有者權利損害，由此衍生個人信息隱私權、知情權與刪除權與數據商業化利用間的權利沖突。

2.數據處理利用方與數字弱勢群體方獲取一定報酬請求權的權利沖突

數據處理方與數據弱勢群體獲取一定報酬請求權之間的沖突實際上是數據新型財產權與數據商業化利用中價值分配與平衡問題。當前，我國確立了數據新型財產權法律地位，隸屬于一般財產權范疇。根據數據新型財產權規定，數據原始擁有方擁有相應的數據新型財產權和支配請求權，但這一財產權在實際施行中，對于數字弱勢群體而言，因沒有明確的實施細則和實現路徑，其獲取的可能性較低。因此，兼顧數字弱勢群體在數據商業化利用中的利益分配和平衡是數據收集利用應當兼顧的重要準則之一，也是我國建立健全數據商業化利用政策供給的重要內容之一。2022年年底出臺的“數據二十條”政策實際上就是對該問題的有力回應，規定了數據收益初次分配和二次、三次分配基本原理，在初次分配階段，“誰投入、誰貢獻、誰受益”；在二次分配、三次分配階段，重點關注公共利益和相對弱勢群體。

但在實際生活中，數字弱勢群體在數據商業化利用中獲取一定報酬請求權的權利實現途徑極為不暢。盡管我國現行民事法律制度對數據財產權做了原則性規定，但在司法實踐中，數據財產權糾紛往往發生在數據利用強勢方之間。如2017年“我國首起公眾號糾紛案”的財產權案，系公眾號的商業價值糾紛，發生在數字技術使用優勢群體之間。顯然，數據原始擁有方中的善于運用數字技術群體因數據商業化利用而獲取一定財產權益及報酬請求權的可能性較大。但相對于數字弱勢群體而言，因數據信息獲取的有限性和數據應用接受能力的局限性，其通過數據要素分配獲取數據價值財富的可能性較低。并且隨著數據收集技術不斷迭代升級，一方面，在“誰投入、誰貢獻、誰受益”數據產權分置模式下，數據經營者依據其掌握的數據收集利用技術和平臺優勢，根據不同的算法、借助算力及豐富應用場景，對獲取的數據進行無限次重復分析、標注、利用，不斷創造出新的數據價值，實現數據商業化利用價值驟增。另一方面，在數據新型財產權較為原則化、具體操作途徑尚未明晰情況下，因對數字認知和數據利用能力相對較弱，數字弱勢群體基本不可能在原始數據被多次利用創造價值的巨大數據紅利中獲利，還有可能喪失作為原始數據擁有方主張一定數據初始權益報酬請求權。

（二）數據利用方之間的數據權利沖突

1.數據利用方之間因不正當數據抓取引發的權利沖突

從數據流動過程看，數據利用方之間數據不正當抓取權利沖突發生在數據要素獲取環節。從本質上看，是數據商業化利用中數據經營者基于利益驅使對各方數據產權權屬的突破。這一突破一方面是因為開放數據中權利歸屬模糊所致，如數據利用方抓取的數據可能是其他數字企業根據社會公共利益需求依法依規公開的開放數據；另一方面是基于數據商業化利用中數據抓取違規成本較低、法律規制有限所致，如數據抓取方違規抓取其他數字企業數據的違規成本遠遠低于數據抓取后商業化利用的獲利成本。

數字技術迭代更新推動數據獲取更為便捷，但也有可能突破數據主體權限范圍。隨著信息技術升級，當前數據收集也由原來的人工收集和機械收集演進到PC時代和移動時代，PC時代的數據收集除了使用傳統的數據收集方法之外，還會采用網絡數據采集方式如網絡爬蟲——“一種按照一定的規定自動抓取信息的程序或腳本”。[9]近年來，網絡爬蟲技術頻繁被應用于數據抓取，甚至被應用于違法、違規抓取其他數據經營者的數據，從而導致不同數據利用方之間因數據抓取不正當行為而產生權利沖突。2011年“大眾點評訴愛幫網案”①到2021年“抖音訴小葫蘆網案”②等典型案件，都涉及到該類糾紛。數據利用方通過爬蟲技術對被抓取方的商戶與用戶評價數據進行展示，盡管數據利用方抓取的數據可能是數字企業根據社會公共利益需求依法依規公開的數據，隸屬于開放數據范疇，但該部分數據包含數據經營者原始采集和開發利用的成本付出，數據利用方應當應遵循數據來源合法、敏感信息校驗的同時，還要兼顧原經營者數據商業價值和數據初次開發報酬請求權。顯然，這一類數據抓取行為忽略了該兩項基本原則，侵犯了被抓取方的數據權利。目前，在我國司法實踐中，這一類案件多適用反不正當競爭法進行規制，但反不正當競爭法以規制不同數據經營主體之間行為的合法性問題為主，未涉及數據產權保護問題，并未能從根本上解決數據利用方之間的數據權屬沖突問題，未能真正解決被抓取一方的初次收集開發利用數據產權權屬的法律保護問題。

2.數據利用方之間因濫用市場支配地位引發的權利沖突

數據利用方因濫用市場支配地位引發的權利沖突本質上是數據優勢經營者在數據商業化利用中利用數字市場相對優勢獲取更多商業價值的過程。數據利用方憑借其收集、控制的大規模、多種類的數據，掌握了某一市場的用戶需求，具備了提供精準定位與個性化服務的能力，并將其迅速轉化為產品并實現產品創新與迭代，同時依據數據集聚利用所產生的巨大數據價值和經濟效益在同類經營者之間脫穎而出并獲得具有絕對優勢的市場地位。如果占絕對優勢地位的數據利用方在數字經濟運營中封鎖市場或者排除限制競爭，就可能涉嫌濫用市場支配地位，通常表現為拒絕交易、大數據殺熟、價格歧視、算法壟斷、差別待遇、數據搭售以及其他限制排除競爭行為。

占據數字市場相當份額的數字經營者因其數據優勢而濫用市場支配地位導致數據利用方數據權利沖突已經成為數據流動權利沖突中較為突出的矛盾。近年來，數據利用方之間因占據優勢地位、數字經營者濫用市場支配地位而引發的權利沖突時有發生， 比較有代表性的有“2016年華為和騰訊關于微信數據糾紛案”“2017年順豐和菜鳥關于物流數據糾紛案” [10]349，都涉及該類問題。雖然反壟斷法修訂后，新增的對具有市場支配地位的經營者利用數據和算法濫用市場支配地位的法律規制，從經營者主體層面解決了數據壟斷的一部分問題，但對于由此引發的數據利用者之間數據產權的權利沖突未有涉及，有待通過數據產權結構性制度設計予以探索解決。

四、數據產權“三權分置”框架下數據商業化利用權利沖突的應對之策

（一）進一步細化數據產權“三權分置”框架內容

數據政策是實現數據商業化利用的指揮棒，破解數據商業化利用沖突、提高數據商業化利用質量，宜對數據政策文件中相關創新性制度設計進一步釋明并細化。迄今為止，已有上海、江蘇、河北、陜西等近31省市頒布了實施數據要素政策規劃重點，以推動數據要素政策細化落地。

盡管“數據二十條”構建的數據產權結構性分置制度框架從制度層面實現了對傳統權利結構、產權的擴容與創新，彌補了一直以來我國對數據商業價值重視不夠、數據要素基礎制度政策支撐不足的缺失，但“數據二十條”確立的數據產權結構性分置制度框架在現實中仍有很多規則相對原則化，可操作性宜在具體適用中進一步細化。首先是對數據產權結構性分置框架中尚未細化的政策進一步細化。“數據二十條”明確了“數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權”三權分置模式，其中淡化所有權、突出加工使用的數據產權理念突出了數據商業價值。但“淡化所有權”并不等同于數據所有權的滅失，今后仍有必要根據不同數據主體的具體情況，合理界定“淡化數據所有權”與數據新型財產權的邊界，即在“數據三權分置”產權結構框架下兼顧數據權利中一般人格權和新型財產權的雙重屬性，加強數據確權、定價、交易等相關基礎規則和制度研究，推動數據財產權、人格權和產權結構性分置融合；其次是對數據確權規則進一步細化。數據確權的關鍵在于解決數據原始擁有方一般財產權與數據利用方產權之間的矛盾沖突。傳統民商事權利框架下，側重數據一般財產權，如此則會阻礙數據產權價值的實現，反之則會造成對數據擁有方一般財產權、信息權等相關權益的侵害。數據產權“三權分置”模式下的數據確權構建在承認數據一般財產權，賦予用戶個人一般財產權，同時明晰政府、競爭者、用戶三者之間數據產權關系，運用公平原則和比率原則突破原有競爭者使用數據和用戶個人數據權益邊界；第三是對數據收益分配制度的進一步細化。體現效率、促進公平的數據要素收益分配規則是人們共享數據紅利的重要保障制度?！皵祿畻l”確立的數據要素收益分配規則較為全面的涵蓋了各類數據主體，并根據初次、二次、三次分配原則在不同群體間最大可能地實現數據要素收益平衡。具體施行中，細化的數據收益分配政策要重點考慮收益分配與數據要素定價和價值導向。初次分配要在尊重數字市場基本規律前提下，明確數據持有權、加工權、收益權定價受益分配規則，在初次分配階段重點考慮兼顧效率與公平原則。二次分配、三次分配宜運用比例原則，確保數字弱勢群體的數據生產要素獲益權，同時引導獲取巨額數字紅利的企業合理回報社會，二次、三次分配階段要在兼顧效率的同時更加注重公平。

（二）打通不同數據主體的數據開放壁壘

因不同主體數據權益保護和關注重點的差異性，數據開放壁壘不可避免。個人數據、政府數據、企業數據、公共數據等不同主體的數據資源獲取的便利程度各異。相對而言，雖然個人數據獲取涉及個人信息保護隱私權等限制，但相對可開放范疇較大。數據要素獲取空間廣、獲取渠道和途徑較為暢通；而公共數據因涵蓋各級黨政機關、企事業單位依法履職或提供公共服務過程中產生的公共數據，相對個人數據而言，公共數據開放利用度相對較低；企業數據則因注重數據要素資源技術賦能后向數據資本轉變的商業價值， 因此，“更加強調技術的加入使數據質量更高、產生更多效用，形成相應數據產品、數據資產”[11]，具有數據產權排他屬性，其開放空間也有限。

破除數據壁壘須兼顧數據各方主體權益和數據開放基本規則。政府數據壁壘重點考慮數據安全和部門間職責差異的壁壘問題。數據安全是各國數據開放利用的底線和基本原則，數據開放利用必須以數據安全為前提。目前，由于政府不同職能部門形成數據內部可共享、外部共享互聯壁壘多，受限于部門對數據管理的權限不同，不同主體間形成了閉環式數據孤島。政府數據宜在兼顧數據安全和相對人信息保密義務的同時，充分考慮數字市場發展的供給需求，選擇性開放數字市場應用場景需求較大的部分數據，從源頭上擴大原始數據資源的賦值空間；公共數據是數據要素商業化利用的重要數據來源，自2019年在上海實施《上海市公共數據開放暫行辦法》推進探索數據高質量開放共享以來，各地紛紛就公共數據有序開放利用問題結合地方實際先行先試，重點圍繞如何開放、開放什么、如何高質量開放利用推進。未來更有必要根據市場需求推進數據有序開放，按照“原始數據不出域、數據可用不可見”的要求，兼顧保護個人隱私和確保數據安全，對不承載個人信息和不影響公共安全的企業數據，擴大大共享的范圍和加大力度。

（三）明晰數據可抓取的合法邊界

數據抓取的合法性以數據互信為基礎。由于企業數據特有的排他性特征，在數據抓取過程中逾越數據主體權益邊界的紛爭時有發生。我國目前對于該問題的法律規制散見于反不正當競爭、反壟斷、數據安全、個人信息保護等單行法律法規中，尚未有系統的政策法規對該問題予以明晰。非法的數據抓取行為加大了數據互信的難度，在保護與流通之間造成一定的壁壘。明晰數據可抓取范圍合法性邊界一方面保護數據利用各方主體權利，另一方面也暢通了企業數據開放利用、流通共享，增進數據抓取互信互利、共享共贏。

明晰商業數據抓取合法性邊界要重點關注三個問題：一是用戶在平臺中發布且完全公開的數據抓取邊界問題。消費者在平臺中申請注冊個人賬號時便對其內容進行了授權，并且這類無差別公開的數據獲取難度非常低，任何互聯網經營者和消費者均能夠輕易查看到這類數據。因此，其他互聯網經營者抓取這種完全公開的個人數據，并進行加工運用時，不易被認定為數據抓取的不正當競爭。抓取這類數據使網絡更加公開透明，促進互聯網數據的流通，有利于互聯網全行業的全面發展；二是用戶的半公開數據抓取邊界問題。這類數據主要涵蓋在平臺消費數據、社交軟件APP中。這類數據中包含了用戶個人的消費動態和個人喜好，往往代表了潛在的交易機會，平臺對這部分數據進行加工分析，為特定群體精準畫像后再精準進行廣告推送，對該類數據的抓取，涉及用戶個人隱私，應當獲得用戶的個人授權。數字經營主體如對該類數據采取了爬蟲協議、網絡防火墻等技術手段，則應當依據具體規則抓??；三是互聯網經營者自身收集和加工的商業數據抓取的邊界問題。這類數據經營者在前期數據獲取和利用中消耗了一定經濟成本，并且涉及原始數據者的同意授權，根據數據初次分配“誰投入、誰貢獻、誰受益”原則，該部分商業數據的抓取，應獲得互聯網經營者和消費者雙重授權許可，綜合考慮互聯網經營者、原始數據擁有者和社會公共利益邊界，進行合理劃分界定。

（四）規范數據要素交易市場

在數據要素價值釋放過程中，數據交易環節堪稱打通數據要素商業化利用的最后一公里。互聯互通的數據交易市場更有利于發揮數據交易低成本的特點，帶動數據要素最大潛能釋放商業價值。我國數據要素總體流通交易框架已經形成，包含數據資源、數據資產及數據產品等交易對象及政策法規、流通制度、流通模式、流通技術、流通標準等基礎環節。數據交易流通框架中的數據相關政策法規構成了數據交易基礎，為數據交易打通了制度上的障礙；流通制度包含諸如數據權屬、數據評估、數據監管等在內的數據相關機制，這些機制是流通的關鍵環節，有利于打通數據流動壁壘；流通技術如區塊鏈等信息技術對保障“數據可用不可見”起著重要的作用，是數據交易流通的重要引擎。截至去年年底，國內先后有44家數據交易中心涌現，北京大數據交易所共有產品1253件、上海數據交易所登記了96個產品。盡管我國的數據交易制度框架基本建成，數據要素交易飛速發展，但數據要素交易市場建設程度與數據產業飛速發展規模仍有較大差距。由于各地數據交易中心采用政府主導組建、企業參與運營模式，同質化競爭現象較為突出，數據交易秩序紊亂等現象偶有發生。隨著國家數據管理局組建，作為數字中國建設的主體責任單位，它可以調動更多數據資源、統一指導制定數據定價、數據交易，從而規范各地數據交易所建設。更好引導數據產品在數據要素交易市場流通，以市場供給需求為導向，提升數據交易產品的質量。同時，對于數據流通標準、流通制度，如數據要素評估標準及細則，可以更全面地進行統籌安排，進一步促進數據要素釋放商業價值，推動數字經濟飛速發展。規范數據要素交易市場還必須尊重數據的知識產權，積極融入全球數據產業的價值鏈，這對發展中國家來說尤為必要[12]。

結論：

推動數據要素價值屬性實現是數字經濟發展的重要內容，事關數字經濟發展質量。數據新型生產要素既具有一般權利屬性，也具有新型財產權屬性，而一元權利框架一定程度上引發不同數據主體之間諸如確權難、定價難、監管難等問題。兼之數據新型財產權的實現途徑尚未細化，某種程度上局限了數據價值的實現。數據產權結構性分置框架基于個人數據、企業數據、公共數據在數據持有、數據使用、數據產品經營等不同應用場景對數據產權予以結構性分置，體現了數據生產要素復雜特性，可促進數據價值的實現，推動數字經濟高質量發展。

參考文獻：

[1] 中共中央國務院關于構建數據基礎制度 更好發揮數據要素作用的意見.人民日報[N].2022-12-20（6）.

[2]陳兵.大數據的競爭法屬性及規制意義[J].法學，2018（8）：107-123.

[3]何源.數據法學[M].北京：北京大學出版社，2020.

[4]王磊.個人數據商業化利用的利益沖突及解決[J].法律科學（西北政法大學學報），2021（5）：89-100.

[5]許可.數據保護的三重進路：評新浪微博訴脈脈不正當競爭案[J].上海大學學報（社會科學版），2017（6）：15-27.

[6]戴昕.數據界權的關系進路[J].中外法學，2021（6）：1561-1580.

[7]候水平.大數據時代數據信息收集的法律規制[J].黨政研究，2018（2）：22-28.

[8]任虎.歐盟一般數據保護條例[M].上海：華東理工大學出版社，2018：20.

[9]劉艷紅.網絡爬蟲行為的刑事規制研究：以侵犯公民個人信息犯罪為視角[J].政治與法律，2019（11）：16-29.

[10] 孟雁北.大數據競爭：產業、法律與經濟學視角[M].北京：法律出版社，2020：349.

[11]姚佳. 企業數據權益：控制、排他性與可轉讓性[J].法學評論，2023（4）：149-159.

[12]姜振煜，福鑫，李宜馨.知識產權保護促進全球價值鏈參與了嗎？：基于40個國家知識產權數據的實證研究[J].河南師范大學學報（哲學社會科學版），2022（2）：100-105.