一、问题的提出

　　行为主体的权益通过制度规范的构建来确认和保障，而制度规范的构建则需要平衡行为主体之间的个体化利益诉求，兼顾权益保护制度所涉及的政策目标和规范价值。数据主体的权益保护制度作为数据治理制度化的一个重要环节，也遵循上述规范设计的基本逻辑。2022年12月印发的《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》（简称“数据二十条”）要求，“建立健全数据各要素参与方合法权益保护制度。充分保护数据来源者合法权益......保障数据来源者享有获取或复制转移由其促成生产数据的权益......合理保护数据处理者对依法依规持有的数据进行自主管控的权益。”[1]“数据二十条”明确了数据主体权益保护制度的构建应当充分考虑不同类型的数据主体的利益主张，侧重强调数据来源者与数据处理者在数据产生和流通过程中的合法权益保护。这就意味着数据主体权益保护的重点在于厘清数据来源者与数据处理者对于权益保护的实际需求，梳理数据产生与数据流通过程中权益保护制度的规范价值和政策指向。

　　“数据二十条”从流通规则、交易市场、服务生态等方面加强数据流通交易的顶层设计，笔者认为，为更好地推动政策落地，现阶段亟须出台全国性的法律、行政法规对数据主体的权益保护作出专门性规定。数据要素过程是不同类型数据主体参与贡献的整体流程，涉及数据收集、整理、加工、解析及使用等多层次特征；该过程具有复合性与多元性，以数据来源者与数据处理者为代表的数据主体在这一过程中的投入与贡献亦不尽相同，如何通过权益保护体现公平结果值得探讨。数据主体的权益保护应当基于数据主体特有的多元性与数据要素化过程及其价值内涵的层次性，区别于传统权益保护的平面化思维，建立逻辑统一、体系明确且层次清晰的数据主体权益保护体系。

　　二、权益保护的现实基础：数据主体及其结构特征

　　（一）数据主体与数据要素过程

　　数据主体权益发端于数据要素过程，本质上不能脱离数据的基本概念与数据要素过程的整体特征。要素过程中的数据属于一种特殊财产，天然具有无损耗性与可再生性的基本特征。[2]这两类特征决定了数据作为财产在资源利用层面的充裕性，数据的使用不存在资源利用不充分的情况，即数据作为资源的弱竞争性特征。[3]然而，数据的充裕性特征不能保证数据主体直接收获数据价值的收益。数据作为财产需要通过特定目的的加工和使用才能产生相应的价值，如直播带货购物模式产生的消费者数据，通过相关平台的收集和整理形成消费者偏好，最终服务于平台的产品与服务的定制化。此时，直播带货平台实际上作为数据处理者，对获得的数据信息进行加工，依据平台的数据主体身份获得此类数据行为的预期收益。从这一点出发，数据要素过程本质上是数据作为一类特殊财产进行开发和利用，最终产生财产性价值的整体过程。[4]因此，数据要素过程的收益由数据主体及其行为模式所决定，而数据主体权益保护的核心在于数据财产权益合理分配和有效保护的规范设计。实现规范设计的第一步，则是廓清数据主体的结构特征，梳理数据要素过程的行为模式与收益预期，以在此基础上为数据主体权益保护的规范设计提供指导。

　　一方面，数据主体参与到数据要素过程中的生成、流通、加工以及使用等环节，依据参与环节的不同特征获得数据要素过程中不同环节的收益，在此基础上主张与其行为相对应的合法权益保护。例如，数据生成环节即为数据从无到有的基本过程，数据本身的价值经历从无到有的状态变化；数据主体预期获得数据生成环节的收益需要通过基础性权利确认和保护合法权益，即确定产生的数据及其收益由谁初始控制，并决定数据取得、复制、转移以及后续流通等一系列行为的总体收益规则。另一方面，数据流通、加工和使用环节则在数据初始产生的基础上，通过法律规定或合同约定的方式，明确数据主体之间二次利用或衍生使用特定数据所产生的收益归属。概言之，数据要素过程的不同环节决定了数据主体权益保护的现实基础，也直接影响数据主体通过权益保护而预期获得的收益。

　　（二）数据主体之一：数据来源者的优先性

　　没有数据的产生就不能设计和规划数据的流通及使用，而缺少数据初始控制的数据主体则会导致数据客体陷入利用失序的公地悲剧困境。[5]因此，在数据产生的初始阶段明确数据主体的权益地位、避免出现数据失序的不利后果、保障数据要素过程的稳定和效率是制度设计的必然要求之一。就制度功能而言，数据主体权益地位的确认可以保障数据要素过程中对数据客体的有效控制，激励数据供给并促进数据的流通和使用。[6]这也契合“数据二十条”有关数据来源者身份地位的制度构想，即明确数据来源者作为数据产生并进行初始控制的数据主体的规范身份及权益地位，保护数据来源者合法权益，保障数据来源者对数据的获取、复制以及转移等方面的控制及收益享有。数据来源者作为数据主体的制度性确认，有助于明确数据来源者的权益保护，在此基础上区别和梳理其他数据主体的权益内容与边界。

　　数据来源者作为数据生成的源头与初始控制数据的主体，在数据要素过程与数据主体结构中具有优先性。一方面，这种优先性来源于数据要素过程的一般特征，即数据从生成到流通和使用的基本流程：数据要素过程的本质是数据作为一种生产要素，使包括数据来源者在内的不同数据主体参与到数据生成过程中，通过开发和利用数据而实现数据权益制度设计的优先目标。[7]数据要素过程中的收集、存储、使用、加工、传输、公开等一系列行为依靠数据产生为前提，脱离数据生成的数据要素过程就是“无源之水，无本之木”。譬如，消费者数据对于电商平台的经营具有不可替代性：消费者对于平台经营者的点评信息集合是经营者进行商品或服务改善、经营策略调整及广告宣传定位等行为的重要依据。

　　另一方面，数据来源者的优先性是数据要素过程市场化预期的必然要求。初始控制数据产生的数据主体决定了数据二次利用和衍生使用的内容与方式，而后通过“知情—同意”或法定事由推动数据流通和使用的基本过程。根据美国学者罗纳德·科斯的交易成本理论：交易成本不为零的前提下，制度规则的设计不影响市场交易行为的一般结果；当交易成本客观存在时，制度规则通过确立主体权益内容来推动市场交易行为的运行。[8]通过确立数据来源者的权益地位，可以避免数据要素市场化过程中的潜在交易成本。同时，明确数据来源者的优先性，也契合数据主体权益保护的功能预期：厘清各种类型权益主张和优先顺位，从而更有效地协调数据要素过程中的多元化权益主张，形成更优的数据权益行使秩序。

　　（三）数据主体之二：数据处理者的集体性

　　数据要素过程离不开数据处理行为，譬如，数据加工行为就包含数据的标记、清理、去敏、脱密、整合、分析等数据质量提升的步骤。经过加工的数据才能提高数据要素过程的整体质量，满足社会对于数据使用的基本预期。[9]数据处理过程凝聚了数据处理主体的投入和贡献，制度层面确认数据处理主体合法权益是回应其合理预期的必然结果。[10]因此，数据主体权益保护制度的构建也需要兼顾数据处理者为代表的主体权益。

　　数据处理行为具有典型的复合性和技术性，不同类型的数据处理步骤不仅在技术上可以实现并存，通过技术支持进行整合往往更容易实现数据客体利用的效率性。数据处理行为通过人力资源与物质技术的投入，将属于分散且无联系的数据进行目的性整合，在数据要素过程中生成有价值的数据资源。譬如，大数据即为典型的复合性与技术性的数据处理行为模式，其以海量数据产生为前提，通过数量巨大、来源分散、格式多样的数据采集、存储和关联分析，从中发掘新需求、创造新价值、提升新能力。[11]

　　以大数据为代表的规模化特征使数据的收集、加工、流通和使用趋于产业化，数据处理行为转变为一种生产经营活动，数据处理者也成了数据生产经营要素中的一环。这一阶段的数据生产经营活动一般包括数据采集、加工与分析后产生的数据或数据衍生产品，即数据或数据衍生产品的许可使用以及数据或数据衍生产品基于法律规定与合同约定的财产性流转。上述数据生产经营活动的复合性决定了数据处理者作为数据主体权益保护的复杂性，传统权益保护规则的结构设计不宜直接指导和调整数据处理者的权益保护。

　　实际上，“数据二十条”提出的数据产权结构性分置就突破了传统“所有权+用益权”的两权分立结构。其第3条规定：“根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，推进非公共数据按市场化方式‘共同使用、共享收益’的新模式，为激活数据要素价值创造和价值实现提供基础性制度保障。”[12]需要说明的是，数据资源持有权指向数据来源者主体，而数据加工持有权与数据产品经营权则以数据处理者为规范主体。这就意味着不仅数据来源者与数据处理者基于不同产权结构的权益保护存在区分，数据处理者内部也因结构性区别而具有差异。概言之，数据处理者的集体性不仅来源于数据要素过程的一般特征，也是数据主体产权结构设计下的制度性要求。

　　三、权益保护的规则权衡与规则范式

　　数据主体权益保护的制度构建原则上应当结合数据主体的结构特征，评估数据主体在数据要素过程中的资源投入与实质贡献，通过制度规则的合理设计满足数据主体权益保护的侧重与平衡，呼应数据主体的利益主张和权益分配。从初始数据采集到数据清洗筛选、整合提炼乃至最终生成数据产品的整体过程具有典型的技术属性，数据要素过程的收益伴随着数据价值的实现而增加，故数据主体权益的保护和分配应当合理兼顾数据领域的技术事实与规范逻辑的一致性。[13]换言之，数据主体权益保护的规则结构与规范原则需要嵌入数据生成、数据加工、数据整理以及数据使用的整体技术过程中，不宜孤立机械地直接套用某种规则范式而进行单一性、平面化的权益保护。

　　（一）权益保护的规则权衡

　　那么，何种权益制度规则能够契合数据主体的结构特征且满足技术事实与规范逻辑的一致性？“数据二十条”明确提出了结构性分置的数据产权制度来保障权益，即权益保护制度趋向基于财产权理论应用的制度规则设计，围绕不同数据主体（如数据来源或数据加工者），进行数据确权、数据授权、数据流通等数据要素过程中的行为调整和规制。这一规范性思路在部分地方性法律文件中进一步明确，规定了数据层面的财产性权益保护规则，并对数据主体的财产性权益进行体系化的界定和分配。[14]同时，学术理论界有部分学者通过劳动激励理论、交易成本理论等传统财产权理论对数据权益保护的财产化规则设计进行论证，呼应了政策性文件和地方性立法层面的精神和实践。[15]可以看出，基于财产理论的制度规则设计是数据主体权益保护的基本共识。

　　有学者认为，现有制度规则已经足够对于数据主体的合法权益进行有效保护，基于数据确权等规范思路保护数据主体的权益没有迫切性，适用责任规则即可满足数据主体权益保护的基本目的。[16]譬如，运用反不正当竞争法律规则直接调整数据行为，从而对数据主体的权益进行分配和保护。[17]具体而言，主要通过现行《反不正当竞争法》第2条的一般条款，对没有明文规定的数据行为纳入该条款进行兜底性法律保护。此类规范思路的一个问题在于，反不正当竞争法律规则调整的是市场主体竞争关系中的行为边界，而兜底性法律保护则应对的是缺乏法律明文规定的特殊行为；在没有明确界定行为性质与权责标准的情况下，兜底性规则的开放性特征可能导致司法实践中适用范围过大；适用兜底条款保护数据主体的权益，等同于公平原则的普遍适用，而对于数据主体以及具体数据行为不加以区分和规定，并不利于呼应数据主体在数据要素过程中的结构特征。

　　明确财产权理论的制度规则的适用，是数据主体权益保护的第一步。数据属于一种特殊类型的财产，具有无形性、不可消耗性、非排他性以及非竞争性等基本特征。[18]财产制度规则对于调整数据要素过程和保护数据主体权益具有一定的参考价值，即围绕制度规则的客体属性设计规则内容，实现技术事实与规范逻辑的一致性。譬如，运用知识产权法律规则保护数据主体的权益具有一定的合理性和可行性：当特定数据构成知识产权法律制度的客体，运用知识产权专门制度保护特定数据权益的情形即为上述规范路径的一种实践。此时，数据主体的权益保护可以合理地纳入相应的知识产权部门法中。例如，数据产品或服务具有一定的独创性，可以通过著作权法律规则确认数据主体的作者权益保护；再如，数据具备了商业秘密的基本特征，则比照商业秘密进行保护以实现数据主体的权益内容。因此，有观点认为，运用知识产权法律规则调整和保护数据主体权益既符合财产权理论的适用，也呼应了数据与知识产权同属于无形财产的类别一致性。[19]

　　诚然，知识产权法律规则无法完全覆盖数据主体的权益保护。我国民法典制定过程中对于数据作为信息客体的法律属性也有过争议，最终认为数据不适宜作为知识产权的一类客体。[20]知识产权保护基于知识产权客体的法律性质如独创性、新颖性或显著性，而数据权益保护则以数据要素过程中数据主体的结构特征与行为模式作为基础。

　　一方面，知识产权法律规则的制度指向在于鼓励智力成果的创设和传播，通过赋予知识产权主体的法定垄断权以激励无形智力成果的创设与传播行为，并基于此实现社会层面的进步发展。[21]相反，数据主体的权益保护目的是推动数据的有序流通和市场化使用。因此，过度强调权利的排他和垄断性质并不适合数据主体权益保护的制度目标。

　　另一方面，知识产权作为法定垄断性权利具有抑制他人创新的负面效果，故而知识产权法律规则通过保护期限的设定结合公共领域的存在来限制法定垄断权对其他主体造成的负面影响。相对而言，数据则可以长期存在，一般不会出现数据自然灭失的情况。对于数据主体权益保护的规则设计而言，更需要合理兼顾各数据主体之间的权益平衡。

　　（二）规则设计的参考要素

　　前述反不正当竞争法律规则与知识产权法律规则的权衡说明了数据客体具有特殊性与独立性，基于客体法律属性适用制度规则的规范思路遭遇瓶颈，那么聚焦于主体的构成特征与行为模式进行分析就是转换思路的必然结果。数据要素过程侧重的复数主体与集体协作是权益保护制度设计的重要依据。从规则设计角度看，权益保护规则需要兼顾和参考数据要素过程的如下特征。

　　首先，数据要素过程是复数数据主体参与完成的。数据要素过程并非独立数据个体完成和推进；不同的数据主体对于数据要素过程的各个阶段具有不可替代性，数据要素过程的基本形态结构即为复数主体参与。

　　其次，数据要素过程的收益是复数主体集体协作的最终结果。以数据来源者和数据加工者为代表的数据主体参与数据要素过程的不同环节，通过数据生成、数据筛选、数据整理以及数据使用等不同阶段的集体协作过程，生成具有价值的数据产品并转化为预期收益。

　　最后，数据要素过程要求数据主体的投入和贡献。数据的初始生成可以是数据来源者自动生成的大量数据，如自然人相关行为活动的信息记录，也包括加工处理后的数据内容，如网络平台处理后的数据内容；数据的加工使用则包含以数据加工者为代表的主体运用知识、技巧以及资源完成数据要素过程的各个环节。

　　综合上述分析，数据主体权益保护的规则设计需要明确复数主体的基本结构，规范集体协作的行为模式，并且根据复数主体对应的贡献，合理分配数据要素过程的整体收益。其中，数据要素过程是数据价值从无到有的基本流程，初始数据的收集到数据产品的呈现则是数据主体围绕数据价值进行集体协作的过程。因此，调整与规范集体协作模式的权益保护规则，可以作为数据主体权益保护参照的规则范式。

　　（三）基于集体协作行为特征的规则范式

　　著作权集体创作属于著作权创作模式的一种特殊类型，即两个或两个以上的作者通过约定或法定的方式，以集体协作的行为模式完成独创性表达的创造过程。传统著作权理论认为，以自然人为代表的个体作者具备充分的创作能力和创作基础，可以独立完成作品的创作过程而获得著作权法确认的权益保护。[22]著作权法对于个体作者的权益保护普遍确认，但对于集体创作如视听作品、电影作品等集体作者的权益保护，则根据作品类型予以特殊规定或鼓励当事方按约定进行收益的分配。

　　著作权制度下主体权益保护的特殊类型对于数据主体的权益保护而言则是普遍情况，即著作权集体创作的权益规则及其结构符合数据主体权益保护的客观行为特征，能够契合技术事实与规范逻辑的一致性。首先，著作权集体创作与数据要素过程都是复数主体参与实现的基本过程。著作权集体创作要求两个或两个以上的作者参与作品的集体创作，既可以是同步完成作品的不同部分，也可以是按次序完成作品的不同阶段。其次，著作权集体创作与数据要素过程都要求集体协作的行为特征。以电影行业的创作模式为例，电影作品的制作涉及不同参与主体之间的协作流程，包括制片人、导演、编剧、主演、摄影、服装设计等典型主体的集体协作流程，形成最终的电影产品。最后，著作权集体创作与数据要素过程都需要主体的投入和贡献作为权益保护的依据。著作权集体创作属于广义的著作权创作范畴，而著作权的权益保护以著作权的确权为基础，即作者实质贡献了独创性表达内容。[23]

　　以视听作品的权益规则作为典型，视听作品包括电影、电视剧、短视频等视听内容在内的一切创作。各国对于此类著作权作品集体创作的权益保护规定未尽一致，而权益规则的设计在不同法系国家也有所差别。整体上，大陆法系国家一般规定编剧、导演以及摄影等主体往往优先作为作者而享有主体权益保护，制片人仅作为权利受让的主体。例如，《德国著作权法》认为编剧或导演作为视听类作品的作者受到保护，《意大利著作权法》则规定导演、编剧、编曲以及文学作者作为视听类作品的合作作者，我国《著作权法》则明确了制片人享有著作权，编剧、导演、摄影、作词、作曲等作者享有署名权与合同约定的报酬权。而海洋法系国家，如美国直接规定制片人作为作者享有权益保护，《英国版权法》规定视听作品的制片人与首席导演作为合作作者共同享有权益保护。[24]

　　尽管各国著作权法对于视听作品作者身份的规定存在区别，但不约而同地将权益保护集中于特定创作主体。这种权益规则的结构设计是基于视听类作品，尤其是电影作品的创作实践与经济需求而规定的。电影行业具有高投资和高风险的创作特征，将权益保护集中于特定电影行业主体符合电影制作和发行许可的效益要求。[25]一方面，电影制作过程需要投入大量的工业、技术、戏剧以及艺术层面的资源和劳动，需要通过一定的资源和能力才能有效组织电影的创作过程，而制片人等特定主体具有协调和调动复杂电影制作的能力与资源，通过权益保护能够合理涵盖电影创作的成本，有助于激励电影创作的资源投入和能力持续。另一方面，电影的发行许可是电影作品价值实现与收益获取的商业模式。明确制片人在内的特定主体作为权益保护对象，有利于电影院、流媒体以及视频网站等被许可方确定进行交易协商的主体，降低权属不清产生的协商成本，提高电影发行许可的效率。

　　权益保护集中于特定主体的规则设计并未忽视其他视听作品参与主体的权益，对于参与视听类作品创作与许可过程的主体如编剧、主演、编曲、商业推广等，著作权法通过规则设计从经济收益与专业声誉两个层面分别进行主体权益的保护。在经济收益层面，著作权法确立制片人等特定主体的专有权后，一般通过合同订立的形式允许参与视听作品制作过程的各类主体依据贡献获得报酬。此类合同本质上是将电影作品的权益集中于特定主体后，再通过契约法律关系分配电影作品收益的一种市场机制。合同约定分配电影作品收益不同于著作权法定的收益分配，通过协商过程达成的收益分配具有灵活性与稳定性，相比著作权法定的分配规则更能体现主体对于行为贡献的市场价值评估。运用合同分配收益也能够充分尊重制片人与其他电影参与主体之间的意思自治，允许电影行业的实际从业者根据市场需求与交易地位进行符合预期的沟通与协商，回应不同主体的利益主张，避免法定规则难以准确分配收益的情况。[26]

　　专业声誉作为主体权益保护的第二个层面，紧密关联于电影行业的商业实践方式。电影作品创作属于典型的集体协作过程，对于不同创作主体的贡献通过专业身份说明的方式进行确认，即包括制片人在内的所有参与者列入电影作品的演职员表，在此基础上评价参与主体的专业声誉与行业能力。电影行业的这类商业实践方式本质上是确认和表彰所有参与电影制作和发行主体的贡献，提升参与主体的专业声誉，提高参与主体在专业领域的竞争力。[27]本质上，电影作品的演职员表具有著作权署名的类似功能，都是确认和表彰参与创作行为主体的贡献。但是，著作权法已经将电影作品的署名权集中于编剧、导演、摄影、作词、作曲等少数特定参与主体，演职员表的出现则能够兼顾其余主体的贡献和投入，以提升专业声誉的方式保护其相应权益。譬如，灯光音响师、服装道具人员、运营推广部门以及电脑技术支持都可以纳入上述参与主体的范畴。[28]

　　需要说明的是，一方面，专业声誉的评价机制受到具体行业实践的影响。例如，电影行业演职员表的构成一般由专业人才公会协商形成，而在电影开始和结束所呈现的演职员表也意味着不同电影参与创作主体的贡献和地位差别。[29]这种演职员表的机制设计实际上是有意为之，即广泛地将不同领域的专业人才纳入专业声誉表彰的范畴，提升电影行业参与群体的广度和深度。[30]另一方面，专业声誉尽管不直接带来经济收益，但也具备转化为经济收益的可能性。电影行业实践中，以知名导演的姓名冠名的电影标题往往具有较强的市场影响力，如《侏罗纪公园——史蒂芬·斯皮尔伯格电影》的票房号召力就在于观众对于电影导演史蒂芬·斯皮尔伯格的认可。此时，专业声誉的评价具有类似商标的指向功能：标记特定参与主体的专业能力，引导受众为其专业能力支付对价。

　　四、权益保护的规范原则

　　（一）规范原则的价值导向

　　数据要素过程的市场化与产业化的趋势要求数据主体的权益保护制度遵循一定的规范原则，以达到数据要素过程中数据主体合法权益充分实现和保障的制度目标。数据来源的市场化要求从数据初始产生阶段就通过市场机制配置数据资源，提高数据资源开发的效率和质量；数据处理的产业化则要求兼顾数据处理各环节的生产经营需求，维持数据处理流程的稳定性。[31]前者侧重于数据要素过程的效率实现，后者则强调数据价值实现的稳定保障。因此，数据主体权益保护应通过规则的设计引导和协调数据来源者与数据处理者在数据要素过程中提高效率与保障公平的价值导向。实现这两个层面的价值导向则需要促进数据要素收益的产生，同时完善数据要素收益的分配。

　　1.价值导向的第一层：提高效率

　　提高效率作为规则设计的第一层价值导向，在于保障数据主体进行数据初始生成、数据流通以及数据使用等行为时获得充分且有效的收益预期。效率作为价值导向能够为数据主体参与数据要素过程提供充分的行为激励，提高数据生成的价值和数据处理的质量。经济学一般观点认为，激励是个体对于奖励或惩罚产生的预期并据此形成相应决策的行为过程。[32]以数据初始生成而言，当数据来源者以获得数据要素收益为目的，是否进行数据生成、何时生成以及以何种方式生成，一定程度上受到数据生成这一行为的奖励或惩罚预期而作出相应的决策。如果数据生成行为能够通过制度规则的保障获得奖励，数据来源者就有较高概率和偏好实施以收益获得为目的的数据生成决策；反之，则会减少数据生成行为的决策。对于数据处理者而言，数据收集、储存、加工、使用、公开等行为同样受激励影响而形成相应的决策结果，当具体的数据处理行为通过权益保护制度确认奖励的预期，则数据处理者有充分动机实施具体的数据处理行为；相反，惩罚性的激励预期则降低具体数据处理行为的发生频率，减少数据处理行为的价值生成，进而影响数据处理行为的整体质量。

　　激励数据的生成与处理是提高效率价值导向的第一步，促进数据流通则是提高效率的关键。通过财产权规则保护主体权益的制度规则，一般认为具有促进交易和流通、促进资源有效保护和持续利用的制度功能。[33]依托财产权理论构建专门规则保护数据主体的合法权益，应当充分考虑数据主体的结构特征、行为模式和应用场景的多元属性。数据与无形智力成果同属于无形财产权的客体，无形性和不可消耗性的基本特征要求确立数据主体对于数据的绝对有效控制；赋予数据来源者绝对支配权既是数据来源者优先性的体现，也是权益保护规则在数据流通过程中提高效率的制度保证。数据来源者作为具有优先性的主体，可以为数据流通提供确定性和可预见性，减少权利主体不明确的法律风险，提高数据交易的频率，最终实现效率提高的价值导向。正如“数据二十条”所指出的，“探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通”。这就解释了财产权理论与数据流通在宏观政策层面的一致性和契合性，也说明提高效率的价值导向需要依托财产权理论设计规范原则。

　　2.价值导向的第二层：保障公平

　　提高效率的价值导向为数据主体主动参与数据要素过程提供激励预期，而保障公平的价值导向则为数据主体之间的集体协作提供制度保障，避免数据主体退出数据要素过程。数据主体参与数据要素过程的不同环节，平衡与兼顾数据主体的收益分配是维持数据要素过程稳定性的基础。平衡与兼顾数据主体的收益，既包括数据主体之间基于法律规定或合同约定的收益分配方式，也涉及政府部门在收益分配过程中的引导调节作用。

　　合理分配收益以保障公平，源于数据要素过程的劳动属性。数据生成、流通和使用的整体过程需要物质、技术、人员和精力的投入；数据采集、数据分析、数据整理与数据提炼等数据要素过程中的关键步骤都属于数据主体的劳动投入。尊重个体的劳动投入，并在制度规范层面加以确认与保护是劳动理论的主要内容。约翰·洛克在《论政府》中指出：“既然劳动是劳动者无可争议的所有物，那么对于这一所有物所增益的部分，除劳动者外就没有其他人能够享有相应的权利。”[34]数据主体参与数据生成、数据加工、数据采集等过程，投入了个体劳动，应当享有参与数据要素过程的合理收益。

　　我国司法实践中采纳劳动理论的基本观点处理数据权益争议，充分保障数据主体能够基于劳动投入取得相应的权益保护。在杭州执掌科技有限公司、杭州利导科技有限公司与浙江中服网络科技有限公司不正当竞争纠纷案中，法院认为：企业为扩大网站影响力，积极进行线上和线下宣传，与网站所有者构成共同经营关系，二者共同享有对网站数据的财产权益。企业的推广行为是其为数据生产投入生产要素的行为，同样属于数据生产活动，企业因此与网站所有者共同享有数据控制权。[35]类似的，在淘宝（中国）软件有限公司诉安徽美景信息科技有限公司不正当竞争纠纷案中，法院认为：淘宝公司作为网络运营者对涉案数据内容投入了大量智力劳动，进行了深度开发与系统整合，最终呈现的衍生数据受到淘宝公司实际控制和使用，为其带来经济利益，故淘宝公司对数据产品享有独立的财产性权益。[36]

　　此外，保障公平的价值导向体现了数据流通过程的集体协作行为特征，即多主体资源投入、分工协作的结果。不同于知识产权主体如作者、专利权人或商标权人等的独立性，数据来源者作为初始来源主体并不能体现数据处理或数据加工的最终价值；数据处理主体对于数据的采集、筛选、储存、提炼等使用行为才是数据价值增加与实现的重要内容，即“收集信息固然至关重要但远远不够，因为大部分的数据价值在于它的使用，而不在占有本身”。[37]

　　（二）优先保护的规范原则

　　“数据二十条”提出建立数据产权制度推进数据的有序流通和高质量数据要素的供给，本质上是通过财产权规则调整数据要素过程中的收益分配。依据提高效率的价值导向，综合数据要素过程中的集体协作特征，权益保护的规则原则应当优先保护特定的数据主体，而后通过“知情—同意”或法定事由推进数据流通过程中的收益分配。

　　具体而言，数据要素过程中的数据来源者、数据采集者、数据分析者、数据加工者以及数据产品经营者，通过具体权利的优先设立来获得权益保护规则确认其收益的获得与享有，即基于权利进行保护的思路：譬如，规定数据来源者对数据的获取、复制以及转移的具体权利，数据采集者、数据分析者、数据加工者对于数据相应的持有和处理方面的权利内容，数据产品经营者对于数据产品授权、许可使用的权利。

　　在后续数据部门单行立法中，笔者建议，在“权利内容”章节部分进行如下规定：

　　1.数据来源者对数据的获取、复制以及转移享有专有权；

　　2.数据采集者、数据分析者与数据加工者，根据其参与实施的行为对应数据或数据部分享有相应的处分权利；

　　3.数据产品经营者享有数据产品的授权、许可、推广等商业性使用权利。

　　通过优先设立具体权利内容、明确数据要素主体权益保护的规范性依据，数据要素主体可以基于上述类型权利的设立进行数据流通和供给环节的有效控制，排除数据行为过程中其他主体对于数据流通与供给的潜在干扰。[38]

　　优先保护特定数据主体作为权益保护的规范原则，不受具体权利内容差别的影响，本文重点亦不在于讨论数据主体权利的具体内容及构成。特定数据主体权益的优先保护原则呼应数据主体在数据要素过程中的结构特征与行为模式，兼顾数据要素过程提高效率的价值导向。数据的价值在于流通和使用，充分保障数据要素过程才能最大程度实现数据的价值。[39]数据要素过程发端于数据的初始生成，数据来源的稳定性和持续性保障数据要素过程的后续环节。数据来源者作为数据初始生成的核心主体，在权益保护规则中享有优先性是保障数据价值实现的基本前提。数据来源者作为数据主体若不能享有权益保护，有可能导致数据来源者对于数据获取、复制以及转移等要素过程中的具体行为缺乏有效的激励预期。其他参与主体如数据采集者、数据分析者、数据加工者以及数据产品经营者推进数据要素过程的不同阶段，同样需要权益保护规则的保障以实现数据的价值。

　　需要说明的是，优先保护特定数据主体需要根据数据要素过程的产业特征进行周期性调整，而不是机械地将某个或某些数据主体的优先保护作为一成不变的规则范式。譬如，视听作品的权益保护规则一般规定电影制片人作为权利主体进行权益的优先保护。然而，电影产业的发展历程中也出现了对知名电影导演、知名电影演员进行优先保护以保障电影的市场价值能够充分实现的实践结果。这一实践结果根源于观众往往认同知名电影导演作为一部电影的决策者能够直接决定电影内容、摄制方式以及演员行为[40]，而知名电影演员作为吸引观众的市场保证也促使电影发行公司接受优先保护知名电影演员的权益保护规则设计。[41]

　　作为规范原则在实践中的关键，优先保护的规范原则所指向的数据主体要根据数据要素过程的产业特征或发展阶段进行相应的调整。此时，优先保护的规范原则要基于特定数据要素过程的分析来合理确认优先保护的主体类型。

　　以云计算技术的数据要素过程为例，优先保护的规范原则需要首先分析云计算技术的产业特征。云计算技术通过对数据的整合，可以实现数据作为特定资源的融合、共享以及在此基础上的数据挖掘、分析、应用和服务。[42]数据是云计算技术过程中的技术标的，算法则是数据处理和加工过程的核心。前者作为技术标的，在云计算技术过程中需要通过采集和存储的方式满足算法的运行和处理；后者则属于一个有限长度的具体计算步骤，以清晰的指令使数据经过练习计算后产生预期的结构。[43]数据是云计算技术竞争力的基础，算法则是云计算技术实现数据价值的必要机制。可以看出，云计算技术需要数据和算法的相互支持和配合才能达到数据资源充分利用和数据价值有效实现的技术目标。因此，在云计算技术过程中贯彻优先保护的规范原则应侧重于数据采集、存储的要素主体与设计算法的要素主体。

　　优先保护的规范原则并非否认特定数据主体之外的参与者在数据要素过程中的投入与贡献。“数据二十条”对于数据要素过程收益分配的指导原则是“谁投入、谁贡献、谁受益”，促进“劳动贡献与劳动报酬相匹配”。特定主体优先保护的规范原则是权益保护规则的设计，目的在于实现数据价值，基于提高效率的价值导向增加数据要素过程的收益。在满足收益最大化的前提下，通过法律规定、合同约定以及政府引导调节等方式，进行数据要素过程收益的分配和共享，兼顾其他数据要素过程中数据主体的权益实现。

　　（三）构建共识的规范原则

　　优先保护的规范原则侧重数据价值的实现，而构建共识的规范原则则强调数据价值实现过程的稳定性。共识原则指导数据主体的权益保护制度构建，重点在于形成数据主体在数据生成、数据流通与数据使用等数据要素过程中的共识秩序。由于数据要素过程是数据主体集体协作的技术流程，缺乏共识可能导致数据主体之间的行为选择与收益预期出现偏差，影响集体协作行为模式的持续性与稳定性。

　　平等保护所有数据主体的合法权益，是共识秩序的构建基础和主要目标。数据要素过程是设计复数主体参与并实现数据价值的过程，必然产生相应的行为收益与行为成本。权益保护的不充分性会导致部分数据主体的行为收益没有受到充分重视，不能有效涵盖数据主体因贡献与投入而产生的行为成本。此时，数据主体就是否继续数据要素过程产生决策分歧：行为收益大于行为成本的数据主体选择继续参与数据要素过程，而行为成本超过行为收益的数据主体则选择退出数据要素过程，放弃后续投入，导致集体协作的数据要素过程出现部分环节或步骤的缺失，最终影响基于整体流程而实现的数据价值。

　　构建数据主体共识的关键在于明确且统一的行为准则，而维持数据主体的共识则需要合理分配数据主体的收益：前者明确地罗列数据主体的行为内容，以许可性或禁止性规范调整数据主体的行为方式；后者则在厘清数据主体收益构成的基础上合理确认和保障主体权益实现。数据主体的收益一般包括经济收益与非经济评价。其中，经济收益主要通过数据财产权益的流转而获得；非经济性评价涉及数据主体投入与贡献的确认与表彰，包括且不限于明确数据主体的身份、评价专业贡献程度以及确认数据主体在技术应用领域的地位等。

　　基于上述分析，笔者尝试提出符合数据主体共识构建的行为准则模板，具体包括以下内容：

　　1.数据主体应当尊重其他主体在数据行为过程中的贡献与投入，不得干预其他主体基于贡献与投入而主张的权益保护；

　　2.数据主体可以就其在数据行为过程中贡献与投入的部分，进行署名或添加其他与身份认证有关的标记或符号；

　　3.对于数据来源者，允许其他主体对其数据进行获取、采集或复制等行为，但需要说明数据来源者的身份或该数据的来源，并通过合同约定分配经济收益；

　　4.对于数据处理者，允许其他主体就其数据行为过程中贡献与投入的部分进行分析、整理、筛选、加工等行为，但需要标明数据处理者的身份或该数据的来源，并通过合同约定分配经济收益。

　　上述行为准则模板的内容未尽全面，旨在提供数据主体构建共识的行为指导，并通过行为结合权利的构成明确数据主体的收益内容。根据行为准则模板，数据主体的行为选择包括以下几种情况：

　　a.所有数据主体认可并遵守行为准则，并根据行为准则的具体要求形成集体协作的基本共识；

　　b.所有数据主体都不认可且拒绝遵守行为准则，在没有形成共识的情况下，对于数据要素过程的集体协作产生分歧；

　　c.部分数据主体认可并遵守行为准则，另一部分数据主体则不认可且拒绝遵守行为准则，此时数据行为过程的集体协作发生分歧。

　　在情况a中，数据主体通过共同遵守行为准则，尊重和确认其他主体在数据行为过程中的贡献与投入，明确其他主体包括署名、身份认证、专业评价等方面的非经济性评价，并基于合同约定协商分配经济收益，充分实现意思自治。在此基础上，数据要素过程基于所有数据主体的共识而实现集体协作的合理预期，保障了数据价值的实现。由于所有数据主体都认同并遵守行为准则，不存在权益纠纷以及处理权益纠纷带来的行为成本。

　　在情况b、c中，由于数据主体全部或部分拒绝认可行为准则，导致数据主体之间共识无法形成，不同主体就权益保护的范围、类型、程度等方面产生纠纷，需要纠纷处理机制厘清权责并承担额外的行为成本。同时，数据要素过程的集体协作因为数据主体的分歧而无法按照预期推进，阻碍数据价值的有效实现。

　　五、结语

　　数据要素过程是数据主体集体协作参与数据价值实现的整体流程，集体协作的行为模式直接决定了数据主体权益保护参照的规则范式与规范设计的基本原则。数据要素过程具有产业化和市场化的基本趋势，围绕数据来源者与数据处理者形成优先性与集体性的主体结构特征。数据主体的权益保护基于提高效率与保障稳定的价值导向，应建立逻辑统一、契合需求与呼应政策的数据主体权益保护制度。借鉴集体协作特征的著作权规则范式，协调和规范数据主体之间的行为模式，根据数据主体对应的贡献合理分配数据要素过程的预期收益。一方面，坚持优先保护特定数据主体的规范原则提高效率，通过规则内容确立特定数据主体的权利构成和权益地位，而后通过“知情—同意”或法定事由推进数据流通过程中的收益分配，并根据数据行为的产业特征或发展阶段灵活调整优先保护的数据主体；另一方面，坚持构建共识的规范原则保障数据价值实现过程的稳定性，建立明确且统一的数据主体行为准则，明确地罗列数据主体的行为内容，以许可性或禁止性规范调整数据主体的行为方式。在厘清数据主体权益构成的基础上，合理确认和保障数据主体权益实现，充分确认数据主体的经济收益与非经济评价，通过数据主体之间形成的共识实现数据价值过程的稳定。

[1]《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》第7条。

[2]Florent Thouvenin Rolf H.Weber&Alfred Fruh Frontiersin Data Science Dataa Ownership Taking Stock and Mapping the Issues CRC Press2017，p.115。

[3][美]格里高利·曼昆：《经济学原理：微观经济学分册》，梁小民、梁硕译，北京大学出版社2003年版，第222页。

[4]参见金耀：《数字治理逻辑下数据财产权的限度和可能》，载《暨南学报（哲学社会科学版）》2022年第7期。

[5]See Garrit Hard in The Tragedy of Commons Science Vol.1968（162），pp.1243-1248滥公地悲剧困境即无主资源滥用导致的资源消耗和价值丧失。由于数据具有无消耗性的特征，数据领域公地悲剧主要表现为缺失要素主体明确初始控制，导致数据利用的混乱和失序。

[6]参见谢鸿飞：《〈民法典〉物权配置的三重视角：公地悲剧、反公地悲剧与法定义务》，载《比较法研究》2020年第4期。

[7]参见王利明：《论数据权益：以“权利束”为视角》，载《政治与法律》2022年第7期。

[8]RonaldH Coase The Problem of Social Costs Journal of Law and EconomicsVol.1960（3），pp.18-19。

[9]参见陆志鹏：《数据要素市场化实现路径的思考》，载《中国发展观察》2021年第14期。

[10]参见张素华：《数据产权结构性分置的法律实现》，载《东方法学》2023年第2期。

[11]《促进大数据发展行动纲要》，载中国政府网，https：//www.gov.cn/xinwen/2015-09/05/content_2925284.htm#：~：text，2024年4月13日访问。

[12]《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》第3条。

[13]参见段尧清、吴谨、王蕊：《数据要素基础制度的价值取向与框架》，载《数字图书馆论坛》2022年第10期。

[14]《上海市数据条例》第12条第2款规定：“依法保护自然人、法人和非法人组织在使用、加工等数据处理活动中形成的法定和约定财产权益，以及在数字经济发展中有关数据创新活动取得的合法财产权益。”

[15]数据权益保护的财产权理论观点，参见龙卫球：《数据新型财产权构建及其体系研究》，载《政法论坛》2017年第4期；纪海龙：《数据的私法定位和保护》，载《中国法学》2018年第6期；石丹：《大数据时代数据权属及其保护路径研究》，载《西安交通大学学报（社会科学版）》2018年第3期。

[16]参见周汉华：《数据确权的误区》，载《法学研究》2023年第2期。

[17]参见许可：《数据保护的三重进路——评新浪微博诉脉脉不正当竞争案》，载《上海大学学报（社会科学版）》2017年第6期。

[18]参见戴昕：《数据界权的关系进路》，载《中外法学》2021年第6期。

[19]参见郝思洋：《知识产权视角下数据财产的制度选项》，载《知识产权》2019年第9期。

[20]参见黄薇主编：《中华人民共和国民法典释义》，法律出版社2020年版，第251页。

[21]参见来小鹏：《知识产权法学》，中国政法大学出版社2015年版，第47页。

[22]参见吴汉东：《无形财产权基本问题研究》，中国人民大学出版社2020年版，第120页。

[23]参见张今：《著作权法》，北京大学出版社2015年版，第24页。

[24]See generallyS94 of German Acton Copyright and Related RightAr.44offItalianCopyrightStatue《中华人民共和国著作权法》第17条；S201Acof17USCKCopyrighttActof7UKKCopyrightDesignanddPatentAct。

[25]RobertMurphyTheBritishCinemaBookBritishhFilmInstitute2009p.417

[26]Susan K.Sell Private Power Public Law The Globalization of Intellectual Property Rights Cambridge University Press2009p.135。

[27]Catherine L.Fisk Credit Whereit's Due The Law and Norms ofAttributionGeorgetownLawJournalVol.200695p.52。

[28]PeterBlooreManagingCreativityandScriptDevelopmentintheFilmIndustryRoutledge2013p.10

[29]电影行业协会中的典型代表为美国专业人才公会（USTalentGuilds）、不列颠演员公会（Actors？？GuildtoffGreatBritain）、加拿大电影联盟（AllianceofCanadaCinema）。

[30]PeterDecherneyHollywood？？sCopyrightWarFromEdisontotheInternetColumbiaUniversityPress2012p.90

[31]参见宁园：《从数据生产到数据流通：数据财产权益的双层配置方案》，载《法学研究》2023年第3期。

[32][美]威廉·M。兰德斯、理查德·A。波斯纳：《知识产权法的经济结构》，金海军译，北京大学出版社2016年版，第38页。

[33]HenryE。SmithPropertyandPropertyRulesNewYorkUniversityLawReviewVol.2004t79ropp.1791-1793。

[34][英]约翰·洛克：《论政府》，杨思派译，中国社会科学出版社2009年版，第162页。

[35]杭州铁路运输法院（2018）浙8601民初956号民事判决书。

[36]浙江省杭州市中级人民法院（2018）浙01民终7312号民事判决书。

[37][英]维克托·舍恩伯格、肯尼斯·库克耶：《大数据时代：生活、工作和思维的大变革》，盛杨燕、周涛译，浙江人民出版社2013年版，第156页。

[38]参见申卫星：《论数据用益权》，载《中国社会科学》2020年第11期。

[39]参见高富平：《论数据持有者权——构建数据流通利用秩序的新范式》，载《中外法学》2023年第2期。

[40]Catherine L.Fisk The Role of Private Intellectual Property Rightsin Markets for Labor and Ideas Screenn Creditand the Writers Guild of America Berkeley Journal of Employment and Labor Law Vol.2012（32，pp.256-258。

[41]Tobby Miller&Robert StamAA Companionto Film Theory Blackwell Publishing2003pp.225-226。

[42]《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，载中国政府网，https//www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm，2024年4月13日访问。

[43]参见时建中：《数据概念的解构与数据法律制度的构建——兼论数据法学的学科内涵与体系》，载《中外法学》2023年第1期。