来源：《中国社会科学文摘》2023年第6期P123—P124
作者单位：中国政法大学数据法治实验室，原题《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》，摘自《中外法学》2023年1期，刘鹏摘
数据概念的澄清
2022年12月19日发布的《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《意见》）提出，“构建适应数据特征、符合数字经济发展规律、保障国家数据安全、彰显创新引领的数据基础制度”。《意见》对数据基础制度的科学性提出了明确要求，指明了数据基础制度的目标和使命。数据是构建数据法律制度的基础概念，制度实质上就是概念及其体系的逻辑及实践展开。
概括地讲，数据是信息的载体，数字是数据的传输和处理方式。从信息通信技术（ICT）的层面分析，数据化，解决了信息的记载方式，实现了信息与电子数据的合一；数字化，解决了电子数据的传输及处理方式，跨智能设备之间传输和处理数据的速度、效率和质量得以持续提升。
无论作为信息载体还是生产要素，“数据”都是利益载体，具有重要的法律意义。作为法律概念，数据还衍生出体系化的数据权利、数据行为、数据利益或者数据权益以及数据法律关系等一系列法律或者法学概念，构成一个完整的概念体系，支撑数据制度体系和数据法学体系。然而，“数字”是一个技术术语，对规则的需求首先或者主要是技术标准及标准化法。
党的十九届四中全会指出：“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。”将数据作为新兴生产要素，已经成为我国的政策选择。承载信息的数据，作为要素融入并赋能生产、分配、流通、消费各经济环节，成为人类社会前所未有的新兴资源，提升着经济效率、优化着经济结构、驱动着经济创新发展。数据的要素化，源于数据之间的相关性。数据的相关性显性地表现为信息内容的相关，经深度挖掘和分析，可将相关性拓展到信息的内容与主体之间、信息的主体与主体之间。
数据要素化就是数据融入并赋能生产、分配、流通、消费各经济环节的过程和结果，推动经济效率提升、结构优化、转型升级和提质增效。数据要素化离不开数据处理行为，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据必须经过处理，才能高质量赋能经济发展和社会治理。提升数据质量的每个处理环节和行为，凝聚了数据处理行为主体的投入，寄托了数据处理主体的正当的、合理的利益期待，应予以保护。
数据要素化的必然结果就是数据资源市场化和数据处理行为产业化。数据资源市场化，就是指通过市场机制配置数据资源，提高数据资源配置效率和质量。作为资源的配置机制，市场即权益的合法交换机制，权益的界定和确认是市场交易的前提和基础。数据资源市场化是数据权益的市场交换，数据相关权益的界定和确认既是数据资源市场化的前提，又是数据法律制度的内核。
数据资源的特征及数据权利化
作为一种新兴生产要素，数据资源的特征，决定了数据权利化的特殊性和复杂性。数据权利化必须与数据的特征相符，且能最大程度发挥数据的资源价值。数据的非竞争性、可复制性和非排他性，决定了数据可以同时被多个主体控制、处理和利用。既然数据越来越多，越使用质量越高、再生能力越强、相关性越多，那么，从最大程度发挥数据要素价值的角度出发，应当通过数据权利制度，让数据可以被更多主体合法、合理地开发利用。所以，赋予数据主体对数据资源以绝对权，无疑是符合数据特征的科学的制度安排。
从功能角度讲，算法是发现数据之间相关性进而配置数据资源并实现数据价值的技术机制。作为数据相关性价值的发现机制、配置机制和实现机制，算法在数字经济运行过程中发挥着非常重要的作用。在数字化时代，任何一种数据处理行为都须借助算法。算法是数据处理的核心机制。
只有将作为治理对象的算法纳入法治轨道，公平、透明、非歧视的算法才能成为数据治理的强大武器，实现数据治理的目标，提升数据治理的能力，更好地推动产业数字化、数字产业化，赋能实体经济，更好地维护消费者利益。只有把算法关进法治的笼子，用法治化的算法发现数据之间的相关性并配置数据资源、实现数据价值，数字经济才能够更加健康发展。
数据的前述特征及其叠加，使得数据资源的权利安排具有了特殊性。数据的非竞争性、可复制性和非排他性，决定了不应对数据作绝对权的安排，而应通过数据权利制度安排，让数据可以被更多主体合法地持有、加工、利用，以利于数据资源在更大范围、更大程度发挥数据要素价值，促进数据资源更高质量、更高效率地开发利用。数据与数字技术不可分离的特性，注定了数据权利的行使、数据利益的实现和保护、数据义务和责任的承担一定与数字技术行为相结合。数据的双重属性——既是信息载体又是生产要素，注定了无论任何形式、任何状态的数据，作为信息载体，与信息不可分离；作为资源，又可超越信息。数据的权利安排，要区分作为信息载体的数据与作为生产要素的数据。
数据法律制度的构建
（一）数据利益与数据利益相关者：数据法律制度的基础概念
构建以数据权属体系为核心的数据法律制度，必须关注不同数据利益主体的正当数据利益。基于数据资源的价值基础和增值过程，数据利益可以解构为数据内容相关利益和数据行为相关利益。相应地，数据利益相关者，包括数据内容利益相关者和数据行为利益相关者两大类数据主体，即数据内容主体和数据行为主体。数据内容利益相关者主要解决“关于谁的数据”这一问题，即与数据内容相关的数据利益相关者，包括自然人、法人和其他非法人组织。数据行为利益相关者主要解决“数据怎么处理以及由谁处理”这一问题，即与数据行为相关的数据利益相关者，包括数据收集行为及收集者、数据存储行为及存储者、数据加工行为及加工者、数据使用行为及使用者、数据传输行为及传输者、数据提供行为及提供者、数据公开行为及公开者、数据删除行为及删除者，等等。
（二）数据权利
以利益为内核的权利，不仅决定着行为的起点，而且决定着行为的边界。构建数据权利体系的目的是为了建立数据行为的边界，明确数据行为所引起的法律关系的内容。数据权利应由全国性立法予以规定。基于数据的特征，对数据不能作类似有体物那样的所有权安排。所有权的对世权特性不利于数据的开发利用，即使赋予数据主体以所有权，所有权主体也不可能排他地行使占有权。同时，对数据作所有权的法律制度安排，还必须考虑数据种类及控制状态的复杂性以及所有权协议安排的荒谬性。
受制于数据资源非竞争性、可复制性、非排他性等特征，数据权利的非排他性安排有助于发挥数据资源的赋能价值。同时，在现代社会，数据常态化地同时被多个主体交织地持有。数据持有状态的多样性和复杂性，决定了不宜用绝对权粗暴地处理复杂的数据利益关系。
（三）数据行为
数据行为，亦可称之为数据处理或者数据处理行为，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开以及删除等，是发现并实现数据要素价值的技术活动过程，是引发数据法律关系产生、变更和终止的法律事实。数据行为规则是搭建数据法律关系的法律基础，是数据社会关系法治化的基本依据。数据行为规则的构建，必须尊重数据及数据行为的固有特征。（1）数据行为的独立性、复合性和技术性并存；（2）数据要素化与数据行为产业化；（3）数据要素市场化强化了数据行为主体的利益诉求。
（四）数据权利、义务及责任的配置：数据法律关系的构造
数据法律制度构建有必要引入法律关系的范式。需要在不同的数据行为主体之间科学地配置相应的权利、义务和责任，建构相应的数据法律关系。配置权利、义务和责任，既要解构数据行为引发的数据社会关系，又要结合具体应用场景，还要恪守数据及数据行为的特征以及属性。
（五）加快全国性的数据法律制度供给
建设数据市场和发展数字经济，需要坚持全国统一开放竞争有序的原则。公共数据授权运营应该引入竞争机制，严防公共数据的垄断运营。企业数据的开发和利用需要规范和引导。
转自：“中国学派”微信公众号
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