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【期刊名称】 《知识产权》
论数据的法律规制模式选择
【作者】 宁立志傅显扬
【作者单位】 武汉大学法学院{教授、博士生导师}武汉大学知识产权与竞争法研究所{所长}武汉大学法学院{博士研究生}
【分类】 知识产权法
【中文关键词】 大数据;立法赋权模式;行为规制模式;实证分析;竞争法;侵权法;合同法;法益
【英文关键词】 big data; legislative empowerment model; behavior regulation model; empirical analysis; comparative law; tort law; contract law; interest
【期刊年份】 2019年【期号】 12
【页码】 27
【摘要】

数据权利化与非权利化之争莫衷一是,两类主张的论说通常从权利和法益保护理论展开,鲜有立足于我国大数据发展现状的实证分析。当前关于数据规制模式的主张包括立法赋权模式和行为规制模式两种。选择数据规制模式属于立法范畴的问题,应当依据立法活动自身的方法和原则作出选择。无论是作为立法方法的归纳法,还是作为立法价值考量的效益原则和适配原则,都以立法规制对象自身的实证分析为起点。回归大数据自身所处的发展阶段,考证数据规制与自律的发展状况,总结数据失范与救济选择的倾向,应是我们选定数据规制模式的根基所在。当前采用立法赋权模式不符合科技立法的适配原则和效益原则。立法赋权模式设想的以数据赋权为基础的私权保护无法成为、也不应当成为数据权益救济的主要渠道。

【英文摘要】

There is no consensus on whether to empower data ownership or not. Two major propositions are normally based on the theory of rights and legal interests protection. There are few empirical analyses based on the current development of big data in China. Currently, there are two kinds of data regulation models: legislative empowerment and behavioral regulation. The choice of data regulation model falls in the category of legislation, which should be made according to the methods and principles of legislative activities. Whether it is the inductive method of legislation, or the principle of benefit and adaptation as the value consideration of legislation, all start with the empirical analysis of the regulated object of legislation. It is the basis for choosing the data regulation model to return to the development stage of big data itself, to examine the development of data regulation and self-discipline, and to summarize the tendency of data anomie and remedy alternatives. The current adoption of legislative empowerment model does not conform to the principles of adaptation and efficiency of science and technology legislation. The protection of private rights based on data empowerment envisaged by the legislative empowerment model cannot and should not be the main channel of relief for data rights and interests.

【全文】法宝引证码CLI.A.1284338    
  

针对数据领域的行为失范现象,学界已形成应该对数据进行法律规制的共识,但因为研究视角和进路不同,在规制模式的选择上出现了明显差异。当前,数据权利化与非权利化之争莫衷一是,两类主张的论说通常从权利和法益保护理论展开,鲜有立足于我国大数据发展现状的实证分析,一定程度上暴露出法学研究对技术本身关注不足的问题,相关学说略显本土资源和现实基础的匮乏。大数据时代,数据规制模式的选择是数据立法的顶层设计问题,事关我国数据法律体系的整体走向,影响着我国数字经济的兴盛繁荣。最理性、最恰当的选择路径应当是以我国大数据产业与技术、立法和司法现状为基础,通过实证研究回答数据制度之问。

一、数据规制模式的不同学说

在国际国内立法中,并不直接将“大数据”作为法律的规制对象,而是采用“数据”或“数据集”的概念,在对数据进行立法规制后,作为其下位概念的“大数据”“数据集”“数据集合”自然得以适用。规制是指一个公共机构针对具有社会价值的活动进行持续、集中控制。[1]为了回应大数据时代数字经济的制度需求,学者们从不同角度提出了数据规制的方案设想,总体可分为两种模式:立法赋权模式和行为规制模式。

(一)立法赋权模式

大数据战略重点实验室试图提出一个“数据人”的理论假设,把基于“数据人”而衍生的权利,称为“数权”,并提出“这种新权益包括数据主权、个人数据权和数据共享权。数权与人权、物权构成人类未来生活的三项基本权利。” [2]齐爱民教授主张“构建数据主权和数据权法律制度。数据主权主要包括数据管理权和数据控制权,对数据跨国流通的管理和控制是其中最为重要的内容。数据权包括个人数据权和数据财产权。” [3]龙卫球教授提出“从体系上说,应该在区分个人信息和数据资产的基础上,进行两个阶段的权利建构:首先对于用户,应在个人信息或者说初始数据的层面,同时配置人格权益和财产权益;其次对于数据经营者(企业),基于数据经营和利益驱动的机制需求,应分别配置数据经营权和数据资产权。” [4]亦有学者认为“不同数据权益类型应作不同路径的类型化区分保护,权利与新型利益二元化保护方式不失为一种合理保护的过度方式。” [5]立法赋权模式着眼的问题主要在于数据流通和权利救济层面,数据涉及数据提供者、数据控制者、数据使用者等多个主体,现有立法未明确数据权属,给数据交易流通造成阻碍,而且立法没有赋予数据主体民事权利,针对数据乱象的私权救济渠道不畅。现实情况中,侵犯个人信息的违法犯罪高发与居民权利意识快速提升形成尖锐矛盾,通过立法创设数据权利的呼声越来越高,立法赋权模式几乎成为数据规制研究的主流。

(二)行为规制模式

这种模式肯定数据上存在利益,但反对为数据立法赋权。该模式在揭示数据权利化理论缺陷的基础上,认为对数据创设一项新型权利不可行且存在制约数据产业发展的弊端,倡导设定数据治理的基本原则和相关主体的行为规范以实现数据规制目的。在行为规制的具体方式上,现有研究主要提出以下几种进路。

1. 合同法规制

在数据采集、存储、分析、服务等活动中,但凡涉及两个以上主体之间的权利义务关系,均可置于合同法框架内进行讨论。数据提供者与收集者之间,基于意思自治、契约自由原则,可自由设定数据收集、使用、披露的行为方式以及权益分配机制。在数据控制者、使用者、服务者之间,数据的存储、交易、共享、分析、服务等活动更离不开合同法的规制,合同法在数据的行为规制方面具有不可或缺的地位。当前,学界对数据合同法规制问题已有研究,只是在数据类合同的性质上存在不同认识。有学者认为,计算机信息的销售或在线服务在不同情形下可能构成买卖合同、承揽合同或租赁合同,标准的计算机信息销售与有形产品买卖在性质上是一致的[6],定制的计算机信息销售从本质上讲是一种以计算机信息为客体的承揽,计算机信息在线服务从本质上讲是一种转让计算机信息使用权的租赁。[7]还有学者认为大数据交易合同本质上不是民法上的买卖合同,而是一种数据服务合同。[8]

2. 侵权法规制

我国《侵权责任法》2条第1款、第6条第1款是一般条款,明确了侵权法的保护对象是“民事权益”,既包含民事权利,也包含民事利益。在这种权利和利益平等保护的框架下,数据的侵权法规制又可分为两种思路。其一,权利保护思路。这一思路从探究数据与数据主体的关系、数据包含的利益类型出发,进而厘定数据的权利属性并将其对应到现有民事权利中的一种,依托传统民事权利体系对其实施保护。代表性的观点主要有:人格权保护[9]、隐私权保护[10]、物权保护[11]、知识产权保护[12]。其二,法益保护思路。民事法益是在价值上应受民法保护,在法保护层次上处于实体权利之外的利益。[13]法益保护的立论基础在于数据包含人格利益和财产利益,法益保护不需要以明文规定的权利为前提,由此成为一些新兴(新型)利益诉求寻求保护的常用路径。有学者提出,侵权法对个人信息提供两种保护路径,即《侵权责任法

中小学减的负已经加到家长身上了

》36条的网络信息侵权责任条款及其司法解释,以及《侵权责任法》6条过错责任条款配合《民法总则》111条。[14]还有学者提出,在明确保护范围的前提下,通过在民法之外筛选相关的保护性规范并将其纳入到侵权法的保护范围,是目前最为稳妥与有效的保护路径。[15]

3. 竞争法规制

作为数据集合的大数据以竞争资源的一种形态出现,其重要性快速获得市场认可;与此同时,作为信息处理技术的大数据技术也被经营者作为竞争工具使用,其对市场的反馈预测功能广受追捧,利用数据干预竞争、垄断资源的现象初现端倪,大数据与竞争可谓相生相伴、交汇融合。为此,有学者提出,大数据及其规制应该具有竞争法属性。大数据作为技术与资源的集合,理应归入竞争法规制的范畴,并由此前展竞争法规制的基本逻辑。[16]关于竞争法规制的实施路径,有学者提出,对数据信息不享有法定权利并不意味着其无法获得法律的保护,若事实上造成市场竞争秩序损害的后果时,可以考虑适用反不正当竞争法一般条款。[17]还有学者认为,《反不正当竞争法》为数据保护提供了三种路径,即商业秘密条款、兜底条款和一般条款规制路径,需区分不同情形,差别化分析。[18]

二、数据规制模式的选择路径

(一)立法活动的底层逻辑:自下而上的归纳法

选择数据规制模式属于立法范畴的问题,应当依据立法活动自身的方法和原则作出选择。立法权并不是创立法律,它只是披露和表述法律。[19]法律规则根植于社会与经济实践,循环往复的经济行为逐渐形成较为固定的行为模式,这种行为模式往往构成法律的规则胚胎,成为法律规范的原始资源。立法者就是要深入社会进行调查,发现来自生活交往中,通过长期经验和试错而来的民间规则并予以表达,以对人们反复进行的“类行为”进行规则调整。[20]

确立数据规制模式,推进数据立法,目的在于为数据提供者、控制者、使用者等相关主体设定行为规范,制定出具有普适性的数据治理一般制度。在民商法之中,探寻一般制度的方法应当是归纳法。[21]归纳法是通过对个别事物的研究考察以认识普遍规律或一般原理的方法,其目的在于通过特殊揭示一般。[22]归纳法要求立法活动依托社会生活和市场经济实践,遵循自下而上的正向路径,而非自上而下的逆向路径。归纳的前提和基础是材料搜集,我国数据立法所需的材料,蕴藏于我国大数据技术与产业的发展现状,存在于国内数据立法与自律的现实资源,植根于大数据执法与司法的实践反馈。归纳法中所收集的资料越全面,就越接近于完全归纳,其结论的可靠性越强。[23]归纳法要求我们以实证为基础,从技术和产业角度总结我国大数据发展所处的阶段,发现它已经或即将成型的行为模式与规则胚胎。

(二)科技立法的基本规律:效益与适配

大数据是信息化发展的新阶段。大数据立法归属于科技立法领域,科技立法具有突出的专门性、技术性、知识性特征。科技法是为了应对科技危机而出现的,目的在于解决科技开发活动中出现的诸多问题,自然要尊重科技本身的规律。[24]因此,选择数据的规制模式,应当在技术法的语境下,以科技立法基本原则为依据判断两种模式的优劣,进而作出科学选择。

科技立法的效益原则。效益既应是立法的出发点,也应是它的归宿。[25]我国《科学技术进步法》1条开宗明义确立了该法的宗旨,即促进科学技术进步,发挥科学技术第一生产力的作用,促进科学技术成果向现实生产力转化,推动科学技术为经济建设和社会发展服务。“为经济建设和社会发展服务”的总要求决定了效益原则是科技立法重要的价值取向和利益诉求。具体到数据规制模式的选择问题,同样需要运用科技立法效益原则进行判断和佐证,主要从两个方面展开:一是社会经济效益考量,即哪种规制模式更能促进科技进步,更有利于创造更大的经济和社会效益;二是法的经济效益考量,即哪种模式的规制成本更低,更符合立法、执法、司法的经济性原则。

科技立法的适配原则。法律就从来没有作为人类科技活动的旁观者,相反,它总是积极主动而又不乏谨慎地介入到人类科技活动之中。[26]科学技术有其自身发展规律,技术经历萌芽期、发展期走向成熟期,是一个循序渐进、由量变到质变的过程。科技立法的适配原则,就是要求立法活动与科技发展的阶段性特征相匹配,审慎适度地介入科技发展过程,在技术萌芽期宽松规制甚至善意忽视,在技术发展期适度引导,在技术成熟期强化规制。对应技术发展的萌芽期、发展期、成熟期,法律规范分别以无约束、弱约束和强约束的姿态出现,最能满足科技发展与法律规制的二者平衡。相对于技术成熟期而言,技术萌芽期和发展期的科技立法更为复杂和困难,需要解决的利益平衡困境更多。早期规制一般都会落后于日新月异的技术进步,过严、过早的规制会极大提高创新和新兴产业的成本,也不利于今后建立统一监管标准。[27]

三、数据规制的实证基础与模式选定

无论是作为立法方法的归纳法,还是作为立法价值考量的效益原则和适配原则,都以立法规制对象自身的实证分析为起点。关于数据立法的研究,权利理论的阐释、具体权能的设计固然需要,但是回归大数据自身所处的发展阶段,考证数据规制与自律的发展状况,总结数据失范与救济选择的倾向,更应是我们选定数据规制模式的根基所在。

(一)大数据产业与技术的实证分析:初级抑或成熟的判断

第一,大数据产业环境不断优化,但全局性的数据治理体系尚未形成。在国家顶层设计上,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”。2015年8月,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,明确“加快建设数据强国”的总体目标。2017年10月,党的十九大报告强调“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。截至2018年4月,国务院及各部委共出台23项综合及单项大数据发展政策。[28]国家层面的战略规划,为我国大数据发展提供了纲领性指引,创造了良好的外部环境。随着大数据战略的推进,政府和企业逐步重视数据治理的重要性,但自上而下、协调一致的全局性数据治理体系还未建立。较为突出的问题是数据发展的区域协同、行业协同、企业协同不足。在区域协同方面,各地政府规章制度不一,大数据管理与共享规则存在区域局限。在行业协同方面,受行政垄断和商业利益所限,条块分割、以邻为壑的问题突出,跨行业的数据鸿沟、信息孤岛依然存在,数据共享的担忧和顾虑较多。在企业协同方面,企业的信息系统建设烙印着企业规模和信息技术的发展轨迹,普遍存在各系统间数据标准和规范不同、信息相互不通等问题,致使系统的协同性等问题越来越显著。[29]

第二,大数据融合应用日渐丰富,但核心技术与支撑能力不具优势。大数据的核心价值不在于对海量数据的持有,而是通过大数据分析挖掘技术进行融合应用,发挥市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、智能客服等功能。2018年我国大数据产业结构中,从事大数据分析挖掘业务的企业最为集中,所占比例高达63.7%[30],居于产业份额首位。与行业应用拓维增效形成对比的是,我国大数据关键技术的国际竞争力却不尽如人意。从布局实力分析,国内外差距明显:国外领先企业掌握核心重要专利,布局全面;国内专利持有情况分散,多数企业对底层平台技术关注度低。[31]技术创新与支撑能力依然不够,我国无论是新型计算平台、分布式计算架构,还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距,总体上难以满足各行各业大数据应用需求。[32]

第三,大数据交易勇开历史先河,但确立规范与走向成熟仍需积累。2014年12月31日,贵阳大数据交易所设立,成为我国乃至全球第一家大数据交易所。数据交易没有国际先例可循,该所首创“十大标准及规范”“八大交易规则”,发布了《贵阳大数据交易所702公约》(以下简称“702公约”)等成果[33],完成了数据交易从0到1的过程。然而,为了解决隐私保护及数据权益问题,贵阳大数据交易所“交易的数据不是底层数据,而是基于底层数据,通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的结果”[34],“划定绝不交易国家机密、商业秘密、个人隐私的数据,涉敏底层数据必须清洗脱敏方可交易的底线”。[35]从交易额度和交易内容看,截至2015年底,贵阳大数据交易所交易金额已突破6000万元人民币;[36]2018年5月,225家数据源已经接入贵阳大数据交易所,可以交易的数据产品超过了4000个。[37]本文认为,将交易内容限定为非底层数据只能是发展初期的权宜之计,这一限定忽视了底层数据中大量非个人数据(如工业大数据、农业大数据中的非个人数据)的存在和价值,将所有底层数据排除在交易内容之外明显欠合理。2018年10月4日,欧洲议会正式通过欧盟《非个人数据自由流动条例》[38],标志着国际数据治理对象逐渐从个人数据延伸到非个人数据,我国对非个人数据的认知、研究和流通探索亟待加强。此外,现有数据交易划定绝不交易个人隐私的底线,明确个人隐私保护规则,但个人隐私并不等同于个人信息。是否可以交易具有识别性但不涉及个人隐私的非敏感数据,我国的交易实践均未涉及,需要在平衡经济和社会成本的基础上确立更为灵活的数据交易规范。

总体而言,在全球范围内大数据技术经过萌芽期已进入应用发展期,但还未到达成熟期。从实证分析情况看,我国大数据产业和技术整体仍处于初级发展水平。按照科技立法适配原则的要求,当前我国大数据的规制应当突出引导鼓励和弱约束的主基调。具体到数据的规制模式而言,立法赋权模式必然需要明确的权利边界和精密细致的权能体系,而权利一旦设定即具有天然的防御功能,对数据相关行为具有强约束的特征,与我国当前大数据的发展阶段并不适配。从基础条件看,立法赋权模式呼吁的个人数据权、数据 我反正不洗碗,我可以做饭


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