步入互聯網下半場，數據已經代替流量，成為新的競爭焦點。數據歸誰所有，這一問題牽涉多方利益。究竟是鼓勵效率，還是支持公平性優先？是否能找出一條平衡效率與公平的解決路徑？以下這篇文章，將帶給你不一樣的啟發。

當下，數字經濟在國家層面被擺到了前所未有的高度，而產業互聯網的進程恰恰就是產業數字化的進程，在此過程中產生的海量數據是真正的寶藏。大數據意味著大生意，隨著數據的資產化，其所帶來的價值將超越我們的想象，堪稱21世紀的石油。

如果說，互聯網上半場的競爭本質上是對流量的爭奪，那么，互聯網下半場的博弈從某種程度上也可以理解成是對數據的競爭。

一、“數據產權”緣何重要？

進入互聯網時代，由于摩爾定律(處理器的性能每隔18個月就會翻番)的作用，產生了海量的數據。但為什么近年來大家才普遍關注數據以及數據產權？

經濟學家哈羅德·德姆塞茨（Harold Demsetz）在其發表的論文《論產權理論》（Towarda Theory of Property Rights）中提到：產權的產生，本質上還是一個成本收益權衡的過程，只有當通過界定產權，將外部性內部化的收益大于從事這一行為的成本時，產權才會產生。簡言之，當確定數據產權的收益大于確定數據產權的成本時，數據就有了確權的經濟基礎。

再往深層看，之所以確定數據產權的收益會變大，主要原因是數據的價值日益凸顯，其稀缺性漸顯，并因而具有了財產屬性，甚至成為了生產要素。

當下，數據既可以成為產業互聯網的助力器，也可以成為產業互聯網的攔路虎。現在有不少企業已經不樂意將自己的數據共享給其他企業，或者選擇自建數據體系，其原因在于權屬不清容易產生糾紛，或者權益被侵犯、想維權卻擔心無法可依。不確定的數據產權給各方在數據的開發利用環節帶來了不可控的風險成本。

由此，亟需通過立法確定數據產權以促進各方合作。正如雷布斯定理所昭示的，應通過構建法律，使私人之間由于協調失敗所造成的損失達到最小。當下種種現實，均指向確定數據產權的條件已經成熟或趨于成熟，數據的收集、挖掘、開發、利用、共享與交易等環節都繞不開對數據產權的認定。

此外，對于立法、司法機關來說，當新生事物在現有法律體系下難以找到合適制度來保護時，不妨嘗試用數據產權來解決。比如在菲林律所與百度AI“作品”著作權一案中，AI生成物能否成為著作權法意義上的作品引起了極大爭議，如果認為不能，則一些高品質的AI生成物將面臨無法可保的狀態，這將極大挫傷人工智能產業的發展。對此，不妨將AI生成物歸為數據，并以數據產權保護之，這樣就避免了AI生成物是“思考”的產物，還是“運轉”的結果的爭論，因為AI生成物本質上就是一種數據。

二、數據產權的配比之爭

近年來，企業間數據糾紛呈井噴之勢，菜鳥與順豐分歧、淘寶與美景案、微博與脈脈案、Facebook與Power公司案、HiQ與LinkedIn案、大眾點評與百度案等，本質上無不是數據之爭，這也代表了企業間的數據競爭已經公開化。

與之相對的是在整個數據周期中，“數據的權屬到底是屬于個人的，還是企業的，亦或是其他單位的”，每個主體對于數據天然地都會有自己的權利主張，但該類問題卻往往被大家所忽視，而實際上，數據產權才是打開大數據時代的開門鑰匙。

如果以數據為原點，那企業間的數據爭奪就可以看作是數據的橫向競爭，而對于數據產權在不同數據主體之間的分配訴求則可以看成是數據的縱向競爭。當下，橫向競爭無疑已經白熱化，并且吸引了足夠的關注度，但數據產權作為數據應用的底層基石，理應更值得被深入了解。

數據產權作為權利束（A Bundle of Rights），包含使用權、收益權、占有權與處分權，甚至還包含可攜帶權與被遺忘權等。數據產權主體既可能包含個人用戶、數據收集企業、平臺企業，也可能包含政府機構與數據中介等組織。

在這里，用產權來分析數據權屬更具有現實意義，必須指出，如果用現有的物權所有權制度或知識產權制度去套用數據產權歸屬，恐怕不可行，因為數據與實體物具有完全不同的屬性，與知識產權也不盡相同。相比之下，數據具有如下特性：

1. 混合性：很多數據無法明確分割開來，可能是由上億個不同主體產生；

2. 復雜性：數據的形成可能需要經過好幾輪不同主體的產生與處理；

3. 不確定性：如何使用數據在形成數據的時候往往并不明確，后期通常還會進行層層挖掘，因此數據的價值也很難被標準量化；

4. 多棲性：因為數據方便復制攜帶，所以數據可以同時存在不同的介質中；

5. 特殊的稀缺性：數據存在無形性，且理論上可無限復制，并且復制品與“原物”的價值等同，所以數據的稀缺性與通常所講的資源稀缺性存在明顯區別，數據的稀缺性往往體現在獲取及控制使用上，而不是數據本身具有很高的直接價值，單個數據往往不具有直接的經濟價值。

6. 低智力性：數據往往是反應某種客觀現象，因此通常不具有獨創性或創造性；

7. 隱私性：有些能夠識別特定個人的數據往往具有隱私性，這也是大家覺得數據很敏感的根本原因。

基于以上特性，數據產權的認定比之前任何權利的認定顯得更加復雜與棘手，我們應當允許數據產權可以分別在多個主體之間共存，徑直套用“一物一權”或“登記公示”制度顯然是不負責任的行為。

數據產權的終極形式雖然是由法律以明文規定下來，但如果僅從法理分析不僅過于片面，并且容易脫離實際，所以，本文將從經濟角度、公平角度與現實角度三個維度探索數據產權的配比之爭。

1. 經濟角度：效率優先

從經濟角度看，數據產權在個人、企業、平臺、政府及其他組織等不同主體之間的初始配比將影響數據資源的最終配置效率。

科斯定理（Coase theorem）指出：

定理I：在交易費用為零的情況下，不管產權如何進行初始配比，通過當事人之間的市場交易，都會導致資源配置達到最優狀況（帕雷托最優）。

定理II：在交易費用不為零的情況下，不同的產權初始配比會帶來不同的資源配置效率。

我們都知道，現實中的交易費用不可能為零，所以科斯定理I更多起理論指導作用。但可以從科斯定理II得出，產權的配比最終將會影響資源配置的效率。

假設一個人的數據僅由他自己掌握并使用，那這些數據的價值幾乎可以忽略不計，效率也極低；而如果把大量個體的數據都集中到某些數據企業，最后匯總到平臺企業，當數量達到千億及以上級別，那這些數據所具備的價值將不可估量，并且可以綜合運用大數據、人工智能等科技手段，使得效率、價值極大提升。

因此，我們可以得出，數據產權越向大體量級別的主體集中，所產生的價值越大，效率也越高。

但是，科斯定理即使作為經濟產權領域的經典理論，其本身也具有明顯的局限性。片面追求資源配置效率以及較強的理論性，導致不同人據此得出的結論可能截然相反，比如判斷是否真的達到最優狀態（帕雷托最優）本身就具有極大爭議。

2. 公平角度：公正合理優先

當我們從經濟角度出發，可以看出，如果只追求效率，法律應該把數據產權劃給平臺企業。但我們知道，法律兼顧效率與公平，并且在絕大多數時候，公平總是排在首位。但如果把數據產權全部劃給個人，顯然也違背了一般經濟規律，因為前文已經探討了平臺擁有數據產權的經濟基礎。

具體到誰的付出更大，誰的貢獻更大，不同主體在不同的立場上得出的結論可能完全不同。在討論公平之前，我們有必要分析數據的形成過程。

以一個數據生命周期為例，我們著重關注：個人產生數據–企業收集數據–平臺脫敏（匿名化）建模數據。

根據“額頭出汗”原則（誰有付出，誰就擁有相關權利），在形成過程中對數據產權的認定上，三者均有參與并付出努力，產權單純劃給某個主體都無法解決公平問題。雖然我們還無法直接得出每個主體的具體貢獻比，但從這個角度出發，論證了數據產權在不同主體之間共存的合理性。

3. 現實角度：平衡效率與公平

一部好的法律必須準確并盡可能早的反映社會經濟發展關系。盡管法律屬于上層建筑，但不妨礙法律服務于經濟的特性。

如果僅按效率將產權劃分給平臺企業，雖然在現有存量下，資源配置效率最優，但這必然導致個人消極甚至抗拒產生數據，阻礙可持續發展，這也是科斯定理的局限性所在；如果僅按公平原則劃分，可能會僵化數據并影響利用效率與社會公共利益。所以兼顧效率與公平是數據產權得以落到法律層面的必然出路，事實上，每部法律幾乎都是公平與效率妥協的產物。

對此，我們可以嘗試提出如下數據產權分配模型“三步法”：

針對第一步：在淘寶與美景不正當競爭一案中，法院認為，單個用戶的數據本身并不具有直接的經濟價值，在無法律規定或合同特別約定的情況下，網絡用戶對于其提供于網絡運營者的單個用戶信息尚無獨立的財產權或財產性權益可言。

其實，評判一個“物品”是否具有財產性權益，不能僅僅著眼于是否具有直接經濟價值。很多“物品”可能本身并不具備直接經濟價值，但經過一定轉化，便可以產生驚人的經濟價值。

現在經過算法推薦的精準營銷已經頗為成熟，即使是單個用戶的數據，經過分析后也可以向其推薦符合其心意的商品，相較于之前的“硬推”，精準營銷擁有更大的成交概率；此外，有位外國小伙曾在網上公開拍賣自己的個人信息，最終由一家公司以幾百美金拍得；歐盟GDPR中也規定了個人用戶（數據主體）具有數據可攜帶權，如果不承認數據的財產屬性，那上述情形也就很難得到合理解釋。

所以，個人用戶是否擁有底層數據的產權，爭論已不在于底層數據是否具有財產屬性，而在于底層數據具有極強的人身屬性，如果產權屬于企業，在現有《網絡安全法》的個人信息保護制度下，企業對該部分數據也難以有實際作為，況且這還會影響到產品的用戶體驗（用戶感知與實際使用），并且數據生產環節長久以往也會萎靡，最終會妨礙數字產業的可持續發展。其實，在我看來，企業真正看中的是應該是底層數據的使用價值，其他倒是次要的。

盡管如此，個人用戶的數據產權應當是受限的，甚至是不完整的。正如前文所說，現在的數據犬牙交錯，具有混合性，如果用戶隨意行使其權利，將給企業經營帶來不可控的風險，打亂了可信賴的服務體系，將使企業無所適從。個人行使相關權利時，除了基于公共利益的考慮，也應當考慮相對主體操作的可行性、必要性及經濟性等，企業在合理范圍類，有權拒絕用戶的相應請求，適當提高用戶對個人數據自主性的門檻，有利于整個行業秩序的安定，也更符合實際情況，不至于使法律束之樓閣。

針對第二步：這些集合數據雖然本質上是個人數據的集合體，不過收集、管理與儲存這些數據需要付出相當的成本，所以收集企業理應享有使用權，這體現了公平原則。

但也應當對企業的使用權作出限制性規定，比如禁止濫用、故意損害用戶利益及安全保障等行為，不然可能會導致用戶數據泄漏、濫用與失去信任等災難性事件頻發。當然，企業可以依據用戶協議約定使用的具體方式、范圍等，在合法的情況下盡量“擴充”自己的使用權。

用戶是否愿意以隱私換取便利引起了社會的廣泛關注與討論，其實，這種爭論是無效的，因為誰也沒辦法代表誰，應該把決定權交還到用戶手中。具體體現在上文提到的“用戶協議”，只要用戶同意“用戶協議”，即視為其對自己的相應權利作出讓渡，企業可以依據“用戶協議”放心展開經營，而不是簽了“用戶協議”還要提心吊膽，只要法律無明文禁止，就應當允許企業展開一些探索性的嘗試，否則社會發展無從談起。

其實在數據利用這方面，政府整體是走在前頭的，前陣子剛好參加了《上海市公共數據開放管理辦法（草案）》的一次立法研討會，從草案中可以明顯感覺到政府對于公共數據開放的樂觀態度，即使在數據產權還未有明確立法之前，公共數據開放利用已經先行先試，其實這不難理解，因為法律總是滯后的。

現如今，大家談隱私色變，其實對于那些真正想要給用戶帶來更好體驗的企業，法律政策應當給予解壓松綁，這類企業往往是數據發展的積極探索者，而不是一心想著去鉆規則的漏洞，事實證明，這類企業往往會給社會帶來普世性的便捷服務，如網約車市場；而那些只想靠販賣隱私、個人信息發財的“無良商家”，才是法律政策真正要打擊的對象。

針對第三步：《網絡安全法》似乎也為脫敏建模數據產權屬于處理平臺留了口子，其第四十二條規定：“網絡運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息；未經被收集者同意，不得向他人提供個人信息。但是，經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外。”

反過來理解這個法規，是不是也可以得出，如果是經處理無法識別特定個人的信息，網絡運營者可以自行處置該信息，包括有償提供?！熬W絡大數據產品不同于原始網絡數據，其提供的數據內容雖然同樣源于網絡用戶信息，但經過網絡運營者大量的智力勞動成果投入，經過深度開發與系統整合，最終呈現給消費者的數據內容，已獨立于網絡用戶信息、原始網絡數據之外，是與網絡用戶信息、原始網絡數據無直接對應關系的衍生數據。網絡運營者對于其開發的大數據產品，應當享有自己獨立的財產性權益?！边@是杭州鐵路運輸法院（杭州互聯網法院）在淘寶訴美景案中的觀點，二者不謀而合。

隨著數據產權的覺醒，數據產權配比之爭還會加劇，諸如朱燁訴百度隱私權糾和重慶博士訴抖音隱私權糾紛的案件還會層出不窮，由于目前沒有數據產權制度的安排，所以對于此類糾紛，個人與企業之間一般圍繞隱私權，企業間一般圍繞不正當競爭展開爭辯，這非?？简灮蛘哒f依賴法院的“平衡藝術”。

不管法律最終如何界定數據產權的邊界，都無法避開各方對數據產權配比的訴求，這便是數據的縱向競爭。其實不管是橫向還是縱向競爭，均屬正?，F象，數據競爭并不是一場零和博弈，競爭帶來思考，帶來迭代，帶來未來，沒有競爭才可怕。

三、結語

對于企業來說，數據作為企業未來的核心資產，爭奪已經公開化，企業一方面要加大法務資源、數據人才的投入，另一方面，有條件的企業要積極參與立法，爭取將自身的合理訴求反映到立法層面。因為未來數據之爭只會有增無減，最好的方式就是在源頭上下足功夫。而對個人用戶來說，平衡便利與隱私是其首先要抉擇的問題。目前，最有效的方式就是認真閱讀“用戶協議（泛含隱私政策）”，而不僅是“程序性”同意。

互聯網下半場剛開始，產業互聯網將會把我們帶入一個全數字時代，而開啟這個時代的法律鑰匙就是確定的數據產權，可以預見，一旦數據產權認定完畢，市場這臺機器將會馬不停蹄地對數據進行全方位的開發利用，使得數據真正成為像石油那樣的生產資料。

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參考文獻：

1.《中國互聯網絡發展狀況統計報告》,中國互聯網絡信息中心,2019.2

2.《中國大數據發展調查報告》,中國信息通信研究院,2018.4

3.《數據產權應劃歸平臺企業還是消費者?》，陳永偉，北京大學市場與網絡經濟研究中心

4.《數據競爭的法律制度基礎》，丁文聯，財經問題研究，2018

作者：姜斯勇，上海明庭律師事務所律師，公眾號：騰訊研究院（ID：cyberlawrc）

來源：https://mp.weixin.qq.com/s/O9TMOI5wjQyEfNutVjnECQ

題圖來自Unsplash，基于CC0協議