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【期刊名称】 《法学评论》
大数据交易背景下个人信息财产权的分配与实现机制
【作者】 邢会强【作者单位】 中央财经大学{教授}
【分类】 人身权
【中文关键词】 个人信息;大数据;大数据交易;大数据确权;财产权
【英文关键词】 Personal Data; Big Data; Big Data Transaction; Determination of Big Data Ownership Rights; Property Rights
【期刊年份】 2019年【期号】 6
【页码】 98
【摘要】

个人信息依法交易、流通、共享是大数据时代的必然要求。要大力发展包括个人信息在内的大数据交易,就必须对数据尤其是个人信息进行确权,明确权利归属。个人信息的人格权归属于个人,但其财产权却因个人信息的不同分类而不同,即基本个人信息的财产权为个人所独有,伴生个人信息和预测个人信息的财产权为个人与信息企业所共有;但在伴生个人信息的财产权中,个人的份额大于信息企业的份额;在预测个人信息的财产权中,信息企业的份额大于个人的份额。在此基础上,再根据个人信息的种类,采取不同类别的采集与交易规则,为个人信息的交易提供法律支持。大数据交易和大数据交易场所的自律管理制度建设,则为实现个人信息的财产权提供了可能。

【英文摘要】

In the era of big data,there's a high demand for legal trading, circulating, and sharing of personal data. To develop big data (including personal data) transactions, we should clarify and determine the ownership rights of data (especially personal data). The personality rights of personal data belong to individuals, but the property rights should be treated differently according to further classification of personal data, i.e.the property rights of Basic Personal Data belong to individuals wholly, while the property rights of Associated Personal Data and Anticipated Personal Data are shared between individuals and information companies; however, in the property rights of Associated Personal Data, the share of individuals is greater than that of information companies; in the property rights of Anticipated Personal Data, the share of the information companies is greater than that of individuals. On this basis, we should adopt different types of collection and transaction rules according to the type of personal data in order to provide legal support for the transaction of personal data. The construction of self-regulation management systems for big data transactions and big data transaction venues provides the possibility of realizing the property rights of personal data.

【全文】法宝引证码CLI.A.1281294    
  

一、引言:大数据交易需要数据确权

大数据是大数据时代的一种重要的资源和生产要素,其商业价值逐步显现,大数据的共享、互通、交易应运而生。其实,早在上世纪90年代,美国就有学者建议建立一个全国信息交易市场,专门用于个人信息的交易。[1]由于是集中公开市场,交易价格是能自由充分反映市场供求的均衡价格。在上述建议的基础上,还有学者提出了引入做市商以解决个人信息交易市场流动性不足的问题。[2]

上述建议的背景是上世纪九十年代信息社会早期阶段,当时还没有大数据的概念。在当前正在步入大数据的时代,这些大胆设想正逐渐变为现实:各类大数据交易平台在国内外纷纷涌现。国外比较知名的大数据交易平台有美国的Factual、InfoChimps、BDEX、Datacoup、Reputation、Personal等,英国的Kasabi,加拿大的Quandl,日本的富士通公司的“数据商场”(Data plaza)等等。在国内,目前已涌现出30多家大数据交易所,且新的大数据交易所还在不断设立。它们的具体交易对象、业务模式不尽相同。

尽管大数据交易风生水起,但其发展却面临着亟待解决的法律难题。目前合法可行的业务模式主要是匿名数据的交易,难以交易能识别到特定个人的“个人信息”,这主要是因为个人信息的权属不明,个人的交易意愿也不高。要大力发展大数据交易,前提是对个人信息进行确权,因为大数据中不可避免地包含个人信息。对包含个人信息在内的“数据”进行权利界定即确权具有十分重要的意义,因为“如果没有初始的权利界定,就没有交换和重组它们的市场交易”。[3]数据确权的关键在于“个人信息”的确权,这是因为各方对于企业数据和匿名数据的权属争议不大,而对于“个人信息”的权属争议较大。这是本文研究的主要对象。

在我国《民法总则》立法过程中,一直存在着是否直接确立个人信息权的争论。考虑到个人信息的复杂性,《民法总则》只是笼统地规定了自然人的个人信息受法律保护,而没有直接使用“个人信息权”的用语,“以便为未来个人信息如何在利益上兼顾财产化,以及与数据经济的发展的关系配合预留了一定的解释空间”。[4]自然人对于个人信息所享有的是一种权利还是仅仅是一种利益?有的认为是一种利益,[5]有的认为是一种权利。[6]其实,这都是在侵权法(尤其是在德国侵权法)的语境中进行探讨的。跳出侵权法,从整体民事权利的视角看,如果我们承认“权利是受法律保护的利益”这一定义,[7]则既然《民法总则》规定了自然人的个人信息受法律保护,并规定了相关义务人的义务,则个人信息权是可以成立的。[8]本文正是在这一前提下展开研讨的。

二、个人信息权属:基于类型化的分析

在大数据时代,“个人信息是一个复杂的资源体系”。[9]探讨个人信息权的归属,宜置于对个人信息进行详细分类即类型化的基础上。

(一)个人信息的既有分类及其不足

1.最主流、最传统的个人信息分类

通常的个人信息分类是基于隐私权保护的需要而进行的,主流做法是将信息分为敏感个人信息与琐碎个人信息。其意义在于:法律对于敏感个人信息的收集、处理和利用,一般都会强加某些特殊的限制条件,从而对敏感个人信息给予更高的注意以及特殊的保护。[10]

另一种较为流行的分类是根据能否直接识别出特定个人而将个人信息分为直接个人信息与间接个人信息。如仅凭某一信息即可识别出特定个人则为直接个人信息。间接个人信息则是指不能单独直接识别出特定个人,但结合其他信息却可以识别出特定个人的信息。这一分类的目的在于:法律不仅保护直接个人信息,还同等保护间接个人信息。[11]这一分类偏重于对自然人的保护,却不利于大数据产业的发展。因为随着科技的发展,以前不能识别出特定个人的信息在今天就可能识别出特定个人,这就导致身份不可识别信息不断地被升级为身份可识别信息,从而限制了个人信息的合理流通和利用。此外,将直接个人信息与间接个人信息予以同等保护也值得商榷。

以上对个人信息的传统分类过于简单,难以满足大数据时代对数据流通与利用的客观需要。基于此,国内外一些机构和学者对个人信息或数据的再分类进行了不同的尝试,有的是两分法,有的是三分法。

2.个人信息的其他分类爬数据可耻

第一种提出了个人信息与个人数据的二分。这种观点认为,个人信息强调可直接识别性,即可以直接识别出某一特定个人的信息;个人数据泛指一切与个人有关的数据,不强调“直接可识别性”。“间接个人信息”不应属于“个人信息”而应属于“个人数据”;个人信息的商业价值归属于个人,未经允许,基于商业目的对个人信息进行买卖和利用,都属于财产侵权行为;而对于“个人数据”,商家可以自由收集且无需事先征得同意,商家对其所收集的“个人数据”享有财产权。[12]这一观点剥夺了自然人对“个人数据”的财产利益,公平性有待商榷。

第二种分类是将个人信息分为人格紧密型个人信息和人格疏远型个人信息。符合直接识别性、敏感性、个体性强三个特征之一的个人信息,都属于人格紧密型个人信息。同时符合间接识别性、非敏感性、社会性强三个特征的个人信息,属于人格疏远型个人信息。对于人格紧密型个人信息,法律更多地将信息利用的同意权能赋予信息主体;而对于人格疏远型个人信息,法律应当对其利用设置明确的基本要件,信息主体的同意权受到法律限制。[13]这种分类方法具有积极意义,但它属于两分法,分类结果稍嫌简单。

第三种分类是世界经济论坛的分类,它根据信息的来源将个人信息的类型分为个人提供的个人信息、被观察到的个人信息与推测的个人信息。这种观点认为,随着物联网时代的到来,第一种信息其所占的总体比例将会下降,传统的个人信息保护法将不敷使用。在物联网时代,个人信息保护的机制和原则需要改变。[14]

第四种分类是马尔吉里的分类,他将个人信息的类型分为强关系信息、中级关系信息与弱关系信息。强关系信息是指客户直接提交的信息。中级关系信息是指观察到的或推论出的与客户现在的生活状况相关的信息。弱关系信息是指预测的信息。他认为,对于强关系信息,个人拥有排他性的具有准财产权性质的商业秘密所有权;对于中级关系信息,由于信息企业付出了一定(尽管很小)的努力,个人不具有完全的准财产权,而具有适度的准财产权,可以称之为多重准财产权(multi-level quasi property)或共享准财产权(shared quasi property)。至于弱关系信息,其实不能算作是“信息”而应该算作是“知识”(knowledge),其本质上具有不确定性。只有当其确定下来时才算是“个人信息”;这类信息,个人不再具有准财产权,而是信息企业的商业秘密。[15]总之,马尔吉里的主张是将个人信息当作商业秘密进行保护,商业秘密被他定位为一种准财产权。马尔吉里的分类具有启发意义,但其将个人信息定位于商业秘密却是值得商榷讨的。如果说企业拥有商业秘密权,或许异议者不多,但如果说个人也拥有商业秘密权,则有违民法基本原理了。这是因为,对于个人的秘密,民法上一般是作为个人隐私(权)进行保护的,而不作为商业秘密进行保护。

第五种分类是将“个人数据”分为三个层次:(1)原始数据,它是个人在社会经济生活中所产生的各类数据,包括自愿提供的数据和观测到的数据;(2)二次数据,它是通过各种技术手段对个人数据进行综合分析得到的中间数据(即被推断的个人信息),如个人的消费偏好等;(3)三次数据,它是建立在二次数据基础上,在特定的应用场景下的定制化处理,从而得出的最终数据,是一种具有直接应用价值的数据。[16]这一分类与世界经济论坛以及马尔吉里的分类颇为相近,但其将自愿提供的数据和观测到的数据归为一类是否合适值得商榷。另外,三次数据(最终数据)的定性,尤其是其与匿名数据的关系也没有明确。

(二)个人信息的新分类及其权属划分

借鉴以上分类,笔者将个人信息的类型分为“基本个人信息”、“被记录的伴生个人信息”与“预测个人信息”三类。

第一类是“基本个人信息”(或称“个人基本信息”)。它是指个人提交的关于本人的特定信息,包括个人标识型信息(如姓名、曾用名、身份证号、生物基因信息、手机号码、邮箱、账户账号等能联系到特定个人的信息)与个人属性型信息(如性别、民族、政治面貌、宗教信仰、体重、身高、籍贯、婚姻状况、出生日期、家庭成员、社会关系、特长、职务、职称、学历、学位、学习或工作经历、工作业绩、获奖情况、荣誉称号等)。“个人基本信息”能够单独或相互参照从而很容易地识别到特定个人,关乎其人格尊严与人格自由,因此具有人格利益。但是,由于其具有商业价值,因此具有财产利益。个人基本信息的财产利益或财产权完全属于个人,因为它完全是个人整理和提交的。当然,即使个人不提交这些信息,在现在的技术条件下,信息企业也可能猜测和采集(记录)到,但它的准确度不高,在此情况下,它们就落入了第三类个人信息——“推测的个人信息”。只有个人提交的信息才是精准的,而它们属于“基本个人信息”。

第二类是“被记录的伴生个人信息”(简称“伴生个人信息”)。它是个人在生活、交易或工作中形成并被信息企业记录下来的关于个人的信息,它是个人活动的副产品。例如上网记录、阅读记录、收看或收听记录、交易记录、身体锻炼记录、位置信息、IP地址、行动轨迹、睡眠记录、饮食记录、诊断记录等。这些信息不是个人主动向某信息企业提供的,而是在有关的生活、交易或工作中自动形成的。在农业和工业社会,由于记录方式和保存方式落后,这些信息一经形成便随风而逝。但在信息社会,这些信息得以以较低的成本被信息企业记录和保存。这些信息的记录和保存,有的是得到了个人的“知情同意”(主要是点击隐私政策条款而同意),有的则是通过个人的行为而“默示同意”(如客户填写的收货地址和联系方式等)。“伴生个人信息”也能与其他信息相结合而识别到特定个人,危及个人生活的私密性和逃遁社会生活的自由,具有人格利益。对于其商业价值、财产利益,笔者主张予以财产权保护。伴生个人信息的财产利益或财产权为个人与信息企业共有。之所以二者共有,一方面是因为个人自己不能有效地记录和保存这些信息,信息企业记录和保存该信息付出了一定的资本、资源和技术。但由于信息企业的付出还不够多,在该项共有财产权中,个人的份额多于信息企业;另一方面是因为信息企业在采集、加工这些信息之时并未支付对价或支付的对价较低,信息企业还不能单独取得完整的财产权(预测个人信息亦然)。“伴生个人信息”与世界经济论坛提出的“观察到的个人信息”不同,因为被观察到和记录下来的个人信息,除了伴生个人信息之外,还可能包括基本个人信息(含标识性个人信息),如作为生物识别特征的虹膜、指纹、面部特征等。而“伴生个人信息”主要是行为型信息。

第三类是“预测个人信息”。它是通过大数据对个人进行画像后得出的结论,如预测一个人的健康状态、寿命、个人偏好、工作表现、发展潜力等。它们主要是一种属性型信息。“预测个人信息”的产生,需要信息企业付出更多的资本、资源、技术、劳动或智力等。因为它是关于特定个人的信息,这些画像结论是个人的“人格剖面图”,是个人的信息化形象,个人对其有被他人操控的疑虑和恐慌。只有“保持其信息化人格与其自身的一致性而不被扭曲,才能有自尊并受到他人尊重的生存与生活。”[17]因此,预测个人信息也具有人格利益。笔者同样主张对预测个人信息的商业价值、财产利益以财产权保护。预测个人信息的财产利益或财产权也为个人与信息企业所共有,但信息企业的财产权份额多于个人的财产权份额,因为信息企业的付出较多。

以上三种个人信息都是与特定个人身份有关联的信息,还有一类与特定个人身份失去关联的信息即“匿名信息”或“匿名数据”,它是指将个人信息中的可识别到特定个人的部分信息予以移除,无法再识别出特定个人且不能复原的信息。因匿名信息已经去除了特定个人的身份,无法识别到特定个人,因此不受个人信息保护法的保护。“匿名信息”属于信息企业的无形财产。

总之,基本个人信息、伴生个人信息和预测个人信息,都是既有人格权,也有财产权。就其人格权而言,均属于个人。但其财产权却有所不同:个人基本信息的财产权属于个人,伴生个人信息的财产权为个人与信息企业所共有,预测个人信息的财产权虽然也为个人与信息企业所共有,但信息企业的财产权份额多于个人的财产权份额。匿名信息已经失去了人身属性,仅剩下财产权,属于信息企业的无形财产,为信息企业所独享。如表1所示:

表1:个人信息或数据的权利归属

┌─────────┬─────────┬───────────────────┐
│数据分类     │人格权      │财产权及份额分配           │
│         │         ├─────────┬─────────┤
│         │         │个人       │信息企业     │
├─────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│基本个人信息   │有        │独享       │无        │
├─────────┼─────────┼─────────┴─────────┤
│伴生个人信息   │有        │共有,个人的份额多于信息企业     │
├─────────┼─────────┼───────────────────┤
│预测个人信息   │有        │共有,信息企业的份额多于个人     │
├─────────┼─────────┼─────────┬─────────┤
│匿名信息     │无        │无        │独享       │
└─────────┴─────────┴─────────┴─────────┘

需要说明的是,在以上前三类个人信息中,仍均有敏感信息。对于敏感信息的保护,已有较为成熟且严格的人格权保护规则,对此各方异议不大。因此,后文不再对伴生个人信息和预测个人信息中的敏感信息进行论述。但对于以上各类信息的财产权及其分配,因争议较大需进一步论证。

三、自然人享有个人信息财产权:理论证成

无论是在国外还是在国内,实践中个人信息大多数为收集者所控制和无偿使用。也有不少学者主张除了个人的基础信息之外的增值信息(哪怕是包含了没有完全去身份的信息)属于信息企业。[18]在美国判例法中,法院在Pierson v. Post案中确立了类似于“野生动物理论”的财产权归属规则:个人信息在收集之前,就像野生动物一样不属于任何人,但它一旦被收集,就归属于收集者,就像野生动物属于第一个捕获它的人一样。[19]鉴于实践中大量的个人信息被信息企业所控制,个人大多不知情且无法决定信息的流通,也不能分享信息流通的收益的现状,我们有必要依据个人信息的不同种类,将其财产权全部或部分地赋予个人。个人信息财产权全部或部分地赋予个人的理论依据可以分为自然权利理论和经济学理论(法律经济学理论)。

(一)自然权利理论

自然权利理论以洛克的劳动财产理论为代表。洛克的劳动财产理论上承威廉·配第,下启亚当·斯密、大卫·***图、卡尔·马克思,影响巨大。尽管也有不断有学者挑战、质疑这一理论,但目前还没有任何一种理论学说能够完全替代它。洛克的劳动财产理论认为,正是劳动使一切东西具有不同的价值,“劳动属于劳动者。通过将劳动施加于原材料和其他尚无归属的东西之上,人能使得这些东西成为他或她的私有财产。”[20] “咋一看,洛克的理论似乎支持个人信息的财产权应归属于收集者而非个人,因为收集者在收集个人信息时有劳动投入。”[21]这在各国将客户名单作为企业的商业秘密进行保护的实践中,以及美国Pierson v. Post案中确立的个人信息财产权归属规则中均有体现。但是,仔细地对洛克的理论进行研究,得到的结论是截然相反的。这是因为:

第一,因为洛克的理论建立的自然的原初状态假设是:在人类社会的最初时代,资源十分丰富,人口又少,这使每个人都有可能通过自己的劳动来获得财产,维持生活。[22]即大自然有充足的共有物,每个人都能够将其劳动注入其中,在不侵犯他人的财产的情况下,获得他自己的财产。

第二,洛克同时认为,每个人占有的财产,不应超过他能够享用的范围。如果一个人捕杀了过多的动物,采摘了过多的果实,超过了自己的使用范围而据为己有,那么,他就违背了自然法。[23] “谁能在一件东西腐烂之前尽量用它来供生活所需,谁就可以在那个限度内以他的劳动在这件东西上确定他的财产权;超过这个限度就不是他的份所应得,就归他人所有。”[24]因此,洛克反对对财产的贪婪占有甚至垄断。数据寡头对个人信息的垄断如已超出了其合理使用的范围,如果洛克在世,他也应该是持反对态度的。

第三,洛克是在一种广泛的意义上使用“财产”的,其中包括一个个体的人格和劳动。[25]洛克理论的另一个基础性假设是“每个人都有自己的财产”。洛克是从“人”的定义开始论述财产权的。洛克将“人”定义为“一个思考着的智慧存在,具有理智和反思,能够认识到其自身的存在,在不同的时间和地点都具有同样的思维。”[26]在洛克看来,记忆代表了人持续的自我意识。洛克说:“人既是自己的主人,自身和自身行动或劳动的所有者,本身就具有财产的基本基础。”[27]在洛克看来,一个人拥有他的四肢,因此也应该拥有他四肢劳动的作品。如果说一个人拥有自己的身体是有道理的,那么,在人格实体理论(the embodiment theory of personhood)看来,身体是一个人的财产,因为它构成了一个人的人格。这一思维导致了一种财产侵权理论:干涉一个人的身体就是干涉一个人的个人财产。[28] “用现代语言来说,洛克是通过每个人的‘个人身份’(personal iderntity)来定义‘人’的,‘个人身份’包括每个人的‘个人信息’(personal information)——收集到的独特的个人信息使人们认识到他是谁。”[29]根据这一推理,个人信息是有主物,并非Pierson v. Post案中认为的个人信息是无主物。因此,“根据洛克的理论,个人信息的收集者不应被允许获得优先于个人的财产权,这就像一个人在邻居的花园里捡起的花不能获得优先于邻居的财产权一样。”[30]

第四,举凡个人信息,都或多或少凝结了个人的“劳动”,哪怕他(她)是个懒汉、未成年人或者靠社会保障维持生存的人。“劳动形态是一个历史范畴,不同社会形态下的劳动具有不同的性质和内涵。”[31] “即使是把劳动看成是一种本质,也只能说,要找到一种易于理解的认识劳动的一致性方法,依旧是个难题。”[32] “劳动”的最初涵义是指体力劳动。[33]而洛克的劳动财产理论是在威廉·配弟的思想上发展而来的。威廉·配弟的名言是:“土地为财富之母,而劳动则为财富之父和能动要素”,[34]强调了劳动在财富创造中的重要作用。洛克将劳动在财富创造中的地位置于远高于土地的地位之上。洛克说:“我认为,如果说在有利于人生的土地产品中,十分之九是劳动的结果,这不过是个极保守的计算。……在绝大多数的东西中,百分之九十九全然要归之于劳动。”[35]在《政府论》中,洛克既将劳动看作是一种将无主物划归私用的过程(如从河水中取水、从树上摘下果实等),又将劳动看作是一种对自然界的改造(如耕作土地)。但实际上,在洛克所处的时代,已经有体力劳动与脑力劳动的区分。后人则大大发展了“劳动”的概念,区分了简单劳动与复杂劳动、常规性劳动与创造性劳动。人们对体力劳动和脑力劳动的认识也得以深化,二者之间不再泾渭分明,而实际上是相互交织的关系。尽管“劳动”的涵义在变化,如果我们承认“劳动创造价值”或“劳动创造财富”这一前提性命题,[36]那么,在大数据时代,虽然有的信息的价值密度较低,但凡数据(信息)皆有价值,皆是财富,甚至数据会取代货币成为新的支付手段,经济将从金融资本主义转向数据资本主义。[37]在此前提下,一切能够创造数据的人类行为都可以被定义为“劳动”。换言之,大数据时代的“劳动”涵义已经不能再用农工业时代的“劳动”涵义来理解了。

当然,信息企业对个人信息的收集和加工、处理毕竟与在大自然界中进行打猎、在邻居的花园里拾花不同:对于个人提交的个人信息(包括直接信息与间接信息),由于个人的信息所有权意识很强,个人付出了填写和整理等方面的劳动,个人也能很好地保持此类信息,因此,其财产权应全部归属于个人,信息企业不能仅因收集和简单的整理而取得财产权。对于伴生个人信息,尽管“物已有主”,但在经个人同意的前提下,信息企业对其进行了抓取、记录和保存,而个人不能很好地保存此类信息,因此,此类信息的财产权应为个人与信息企业所共有。当然,如果未经个人同意而对他人的“有主物”进行抓取、记录和保存,则类似于盗窃,信息企业不能取得财产权。如前所述,由于信息企业抓取、记录和保存伴生个人信息的成本不高,在伴生个人信息的财产权中,信息企业的享有份额不应多于个人。对于预测个人信息,由于它是关涉个人的,仍属于个人人格的组成部分,根据洛克的理论,个人对其享有财产权;在个人同意对其预测的情况下,由于预测个人信息是在基本个人信息和伴生个人信息的基础上加工而来的,信息企业付出了更多的资本、资源、技术、劳动或智力等,预测个人信息的财产权应为个人与信息企业共有,且信息企业的财产权份额多于个人。对于匿名信息,尽管它是在伴生个人信息和预测个人信息的基础上加工产生的,但已经去除了个人的基本信息,无法识别到特定个人,只剩下“加工物”了,因此,个人不享有匿名信息的财产权,其财产权完全归属于信息企业。

(二)经济学理论(法律经济学理论)

经济学理论主要从市场缺陷(主要是外部性与信息不对称)出发来分析个人信息财产权的归属,但也可以从科斯开创的交易成本理论或从卡拉布雷西所提出的财产规则与责任规则入手进行分析,后两种理论视角又被称为法律经济学理论。

尽管波斯纳从交易成本理论的视角认为,由于征得个人的一一同意成本高昂,为了促进财富的最大化,应将个人信息财产权赋予给收集者以便于信息的利用。[38]但波斯纳没有考虑到个人信息的过度利用给个人带来的滋扰,没有考虑到个人为了防范这些滋扰所付出的“防卫成本”以及个人为了保护其隐私而付出的“隐私费用”。[39]由于现有的默认个人信息归属于收集者的制度存在着严重的负外部性问题,即个人信息流通的社会成本(包括经济成本和非经济成本)不是完全由收集者承担,而是部分由隐私被侵犯的个人甚至社会来承担。[40]个人和社会对收集者的“补贴”导致了收集者的无效率行为——在对不希望接受广告的人们投放广告方面“过度投资”,在开发满足个人隐私

  ······

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