加快数据分类分级流通意义何在︱法经兵言

加快数据分类分级流通意义何在︱法经兵言
2024年11月11日 22:03 第一财经网

数据规范有序流通的法治前提是建立健全数据权属制度,明确数据全生命周期的产权配置,并以此为基础优化数据的开发方式和保护范式。

党的二十届三中全会通过《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》中提出“健全因地制宜发展新质生产力体制机制”,还提出“健全相关规则和政策,加快形成同新质生产力更相适应的生产关系,促进各类先进生产要素向发展新质生产力集聚,大幅提升全要素生产率”。数据作为与发展新质生产力有密切关联的创新性生产要素,其创新性体现在其特有的通用性和复用性,即数据可在不同的应用场景中被广泛利用,且价值不因反复使用而降低,并可通过对数据深入挖掘而进一步提升。

当前数据要素已成为新质生产力发展的重要驱动力,须着力推动数据规范有序流通,激发数据内在价值,推动新质生产力发展。规范有序意味着数据流通需遵守事先拟定的法律法规和各项标准,目标是保证数据流通的安全合规,以高标准安全促进高效率利用。这就需要建立一套从数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开直至销毁,覆盖数据全生命周期的流通机制,以期保障数据有序流转,充分发挥其乘数效应来驱动各行业技术革新,推动新质生产力发展。

而阻碍数据规范有序流通的关键堵点在于数据产权实际配置范式有待进一步清晰。从实践来看,若数据产权配置不清晰,数据的弱排他性致使数据可在多次复制共享后同时被多方主体使用,进而导致各主体对数据的使用边界不够明确,为数据过度采集、滥用等问题埋下了隐患。数据产权界定不明确,将导致数据要素的使用、收益等核心权益难以界定,无法合理分配,降低数据流通效率,影响了以数据要素为核心生产要素相关市场主体的生产效能,制约了新质生产力培育发展。数据规范有序流通的法治前提是建立健全数据权属制度,明确数据全生命周期的产权配置,并以此为基础优化数据的开发方式和保护范式。

10月9日中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》中提出“落实数据产权结构性分置制度要求”。时间回溯至两年前,中共中央、国务院于2022年底发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(下称《数据二十条》)创造性提出“探索数据产权结构性分置制度”。基于新制度框架科学合理构建数据权益权属制度,是推动数据规范有序流通的第一步。数据产权结构性分置制度适应数据非竞争性、非排他性等特性,淡化所有权,强调使用权,通过“权能分离”的方式来促进数据流通使用。同时,《数据二十条》以数据主体分类为基准,分别提出公共数据、企业数据、个人信息数据的确权授权机制建设路径,应基于此,推动建立健全数据要素各参与方合法权益保护制,下文将以公共、企业、个人信息三类数据为切入点探索各类数据的确权使用路径。

公共数据

《数据二十条》将公共数据定义为“各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生”的数据,其特点是具有公共性、多样性、高经济价值性,且密切关系国家安全。详言之,公共数据是由政府等部门组织收集、整理,与公共事务密切相关的数据资源,涵盖国家的政治、经济、社会、人文、自然等各领域、各层面,类型较为多样且完备,因其与现实相关性高,故具有较高开发利用价值,可实现较好的应用效果。

在公共数据的产权配置中,首要的是立足于其公共属性,兼顾在采集、加工、使用过程中其他主体的贡献后给予其他主体部分使用权,探索更为灵活的经营权设置。鉴于公共数据的涵盖范围和同现实的关联程度,对公共数据进行分级应以安全为基点。《数据安全法》中核心数据是指“涉及国家秘密和关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据”,GB/T43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》(下称《数据分类分级规则》)中也明确了核心数据和重要数据的概念。一般数据是指除核心数据和重要数据以外的其他数据,即那些通常不会对国家、个人、党政机关、企事业单位造成危害的公共数据。对于核心数据不予开放且采取严格监管;对于重要数据可以按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求推进开放使用;对于一般数据则可以加大开放供给,探索公共数据的授权运营模式,尽快形成一套高效安全、权责明晰的运营体系。

企业数据

《数据二十条》定义企业数据为“对各类市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益”的数据,其特点在于数据体量大、实时变化快、价值密度多样等。由于企业数据相较于公共数据和个人信息数据而言,对数据的采集处理过程贯穿数据要素全生命周期,更适宜先行探索数据产权的“三权分置”,即“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”。

企业数据是数据要素经济效率实现的重要支撑,在我国市场主体能否实现从传统生产资源驱动发展向创新主导的新质生产力驱动发展的转变中发挥着关键作用。市场主体可通过对企业数据的深度挖掘,分析实现市场趋势预测、消费者特征描绘、生产流程优化,提升生产效率、降低成本,提高企业全要素生产率,发挥新质生产力重要作用。因此对于企业数据可探索“确认市场主体对其持有的数据享有财产法上的权利”,合理界定权利界限,让数据产权分置的各主体之间能够预见各方可享有的权益和承担的义务,更好地规范数据要素各参与方使用数据行为。

企业所收集数据中高价值数据仅占部分,剩余大量数据需进行深入挖掘,同时对其数据需进行实时维护,为激励市场主体开拓数据市场的积极性,可采取“保障其投入的劳动和其他要素贡献获得合理回报,加强数据要素供给激励”。通过在企业数据产权配置中先行优化符合数字经济发展规律的运行机制,明确多方权利义务范围,同时在收益分配上保障市场主体合理可预期回报,充分发挥数据要素作用,激活数据要素价值。

个人信息数据

《数据分类分级规则》对个人信息的定义为“以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息”。《数据二十条》定义为“承载个人信息”的数据。其特点是与自然人相关的各类数据,会直接关涉到个人安全、隐私、财产等权益。

当前《个人信息保护法》对个人信息处理规则已有较为详细完备的规定,数据处理者应依法依规对个人数据进行采集和使用,在个人数据流通前应当进行必要的去标识化、匿名化处理,确保在最大限度地保护个人信息情况下开发使用数据利用价值。日前发布的《网络数据安全管理条例》作为《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》在行政法规层面的实施规定,在第三章专章对网络数据处理中的个人信息保护做了规范。

在个人信息数据的利益分配机制创新中,可逐步考虑建设个人数据与数据使用者之间的收益共享机制,当个人数据为数据使用者带来经济价值时可分享部分收益,更好激励个人参与数据流通,同时实现数据收益按贡献的公平分配。

公开数据保护的难点

公开数据保护作为实践中极其重要的议题,在现今数据要素相关制度设计尚有完善空间。“公开数据”是与“非公开数据”相并列的分类方式,“公开数据”是指数据已被主动或被动地开放,任何人都可自由访问的数据信息;“非公开数据”则处于未被广泛分享的状态,可能涉及商业秘密或个人隐私。“公开”这一行为属于我国《数据安全法》第3条第2款规定的“数据处理”行为之一,数据公开是数据流通的重要组成部分。

公开数据保护的难点在于平衡数据作为静态财产保护与对数据流通行为动态规制的关系。从数据权益保护和避免“公地悲剧”的角度出发,公开数据如果不赋予其财产权利保护,则会被视作无主财产,其他市场主体基于利润最大化考虑,则会尽可能通过网络爬虫等技术最大化爬取乃至滥用数据,而数据无序抓取会损害原始数据、衍生数据、创生数据相关主体所应有的个人信息权益、财产权益、公共权益等合法权益。

但若从数据流通效率的角度考虑,如果对公开数据保护过度强调排他性,设置过高的使用条件或者成本,则会反过来抑制数据的流通与再加工,如此数据就无法在流通中实现增值,阻碍数据价值的实现,形成数据要素的资源闲置甚至是资源浪费,降低数据价值共享使用的生命力,又演变成“反公地悲剧”。在当前法律体系背景下,因非公开数据的秘密性,可适用《反不正当竞争法》的“商业秘密”条款予以保护。我国部分省市针对数据知识产权登记发布了管理办法,例如《北京市数据知识产权登记管理办法(试行)》《山东省数据知识产权登记管理规则(试行)》中都提到了“非公开数据”。

公开数据因公开而不具备秘密性,难以适用“商业秘密”条款进行保护,但是不能因其已公开而忽视保护。在“上诉人隐某公司与被上诉人数某公司不正当竞争纠纷案”中明确的对公开数据合理保护的态度,在司法实践中了肯认了《数据知识产权登记证》的初步证据效力,回应了公开数据保护的现实关切,对于鼓励数据经营者流通、开放数据具有重要意义。在保护范式上可采用“公开换保护”的路径,既保障公开数据的开放性,又维护数据持有者的合法权益,采用个案分析法,能够实现数据保护与市场需求相平衡,即不放任市场主体滥用技术过度爬取数据,通过对公开数据的合法权益的充分保障为基础,建立激励机制鼓励数据开放共享,促进数据持有者更多公开高质量高价值的数据,推动数据的可持续流动和健康发展。

总体而言,通过完善数据分类分级制度为数据产权配置打好基础,助力数据流通有序,以“有效市场”与“有为政府”共同推动数字经济时代的生产力变革和经济社会高质量发展,政府通过政策引导和制度建设来制定和执行数据权属制度、流通规则等,确保数据安全合规和高效利用,体现着“有为政府”的权责与边界;“有效市场”是让市场主体在数据法治体系下,参与数据要素交易,更加高效、公平,实现数据要素资源的有效配置。不断优化数据产权配置,推动数据规范有序流通,充分释放数据要素价值,促进数据要素创造性应用,推动新质生产力高质量发展。

(作者系南开大学竞争法研究中心主任、法学院副院长,教授、博导;南开大学数字经济交叉科学中心研究员)

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