泰和泰研析丨大数据交易法律问题研讨（上篇）

引 言

2019年，我国正式启用5G商用，并在全国范围内开通12.6万个基站，预计2020年底全国所有地级市将实现5G网络全覆盖，“网络社会”已成为当今社会不可或缺的重要组成部分，人们日常的生产生活愈发转化成“网络社会”的数据信息，希捷科技最新研究表明，到2025年全球数据量将会从2018年的33ZB上升至175ZB（1ZB=1万亿GB），全球正在逐步形成以数据信息为核心的产业链市场，我国也相继出台一系列扶持大数据产业发展、鼓励大数据交易的政策。在此发展背景下，笔者对国内大数据交易相关法律问题进行深入研究，以期为大数据交易发展提供一定的理论基础与实践帮助。

一、大数据交易的模式和存在的问题

大数据的发展促进了数据交易产业的出现，通过交易实现不同数据之间的交换，推动数据的跨领域流通，满足不同主体的需求，进而实现数据的价值最大化。因此，笔者认为可以将大数据交易的概念界定为：将大数据作为商品或数字资源，通过价格调节机制在不同大数据所有者间进行交换，实现数据价值的行为，交易的实质便是大数据产权的移转。

(一)大数据交易模式分析

国外的大数据交易市场于2008 年开始逐步发展，如表1-1所示，以数据市场发展较为完善，规模较大的美国为例，其交易市场建设以数据开放共享为基础，大数据交易对象以企业为主，数据交易和数据产品开发相辅相成，目前已有Infochimps、DataSift、Factual等众多知名的数据服务商。

以美国为例，其数据交易模式主要有三种，如表1-2所示，分为C2B分销模式、B2B集中销售模式、B2B2C混合模式。[2]美国数据交易模式是递进发展的，C2C是数据交易的启蒙阶段，B2B逐步形成交易规模，现在市场主要以B2B2C混合模式为主，C2C、B2B目前是非主流模式，逐步退出市场舞台，交易主体主要为企业之间，个人之间、个人与企业间交易比例较小。

2015年，我国将大数据的发展提升至国家战略层面，我国政府和社会各领域都在挖掘大数据的深层价值，大数据交易产业也在该年迅猛发展，如表1-3所示，目前我国已有29家正式大数据交易平台，各地由政府推动的数据交易中心也在建设中。

总结上述平台特点，我国大数据交易的模式共有4种类型：交易中心模式、行业数据模式、数据资源企业交易模式、互联网企业派生模式。

大数据交易平台模式是我国目前最主要的数据交易应用模式。该模式由以国有控股、只限企业参与、进行市场运营为经营原则，交易平台属于中介商并提供数据处理分析等产品服务。[4]以贵阳大数据交易所为例，如图1-1所示，平台通过和数据企业合作获取所需数据，大数据卖方需支付交易金额10%的费用获取平台信息处理、行数据定价，接受所有会员的委托为其定向采购所需数据，提供数据产品等服务，大数据买方也可以对购买的数据和数据产品进行二次的开发分析，形成新数据产品，然后卖回到平台，大数据交易平台是较为完善的数据交易产业平台。

行业大数据的交易模式，是以行业为数据分类，数据一般在行业领域内流通，是对单个行业的数据采集、管理和交易。最为代表性的是我国交通大数据交易平台，该平台专注与交通领域，范围小、数据流通便捷，利用交通大数据优化城市交通建设，疏解交通拥堵等难题。

数据资源企业交易模式，是指在大数据交易环节数据资源企业根据需求不同扮演数据提供方、中介方、服务商和数据需求方等角色，主要以盈利为目标，实现数据价值的变现，推动数据交易的发展。近年来，我国兴起的数据资源企业如数据堂、爱数据等，已逐渐形成规模。

互联网企业派生交易模式，是以腾讯、阿里巴巴等互联网巨头为代表的数据交易。该类企业利用自身拥有大量数据和大数据分析处理技术，建立与母公司关联性强的交易平台，平台所涉及的数据交易一部分是为母公司提供决策服务，另一部分涉及独立市场运营，但领域仍然与母公司有关。

(二)大数据交易存在的问题

1.大数据交易的客体属性界定不明

大数据的客体属性问题会直接影响到以大数据为客体所形成的法律关系类型及法律关系调整问题，可以说，明确大数据的客体属性是大数据交易实践操作的基础。但是，我国尚未开展有关大数据的立法项目，从现行法律对大数据客体属性没有规定，学界虽从不同视角对此问题展开了研究，但并未形成统一观点。

2.大数据交易主体界定不明

我国大数据交易平台所制定的平台规则对于交易主体的规定并不统一，除了数据买卖双方和中介平台之外，有的还包括了数据代理咨询方、技术服务方等。如贵阳大数据交易所规定会员都需为企业，长江大数据交易公司对交易活动中的每个主体都进行了具体限定标准。在大数据交易中，个人或是企业能否成为交易主体，关乎交易的进行，对参与主体规定模糊会影响主体之间权利的行使、义务的履行，甚至会造成交易合同无效从而使买卖双方承受巨大经济损失。

3.大数据权利归属与权利内容不明确

(1)

大数据产权归属问题

大数据交易的关键问题，即产权归属目前仍然存在争议，具体主要涉及两个方面，即个人数据产权的归属与原始数据、经过技术处理的数据集合而成的大数据产权归属问题。若法律在数据产权归属方面的规定处于长期空白状态，则会引起数据归属争端，而且不利于对个人隐私安全的防护，最终会有碍于数据交易产业的有序发展。

(2)

权利义务内容不明确

在数据交易过程中各主体除须遵守协议的约定外，还应附有其他义务，但是对于数据交易主体以及大数据交易平台和其他中间方所需要履行的义务及其承担的责任在我国还没有明确的规定，这使得很难对数据交易的参与主体进行责任认定，为交易主体逃脱责任提供了空间。

二、大数据的客体财产属性问题分析

(一)大数据符合理论层面对财产属性认定

在法学理论层面，“财产”有两层含义，一方面财产是具有经济利益的权利集合，另一方面财产是财产权利的客体。大数据经过分析可视化，应用于企业决策与优化产业模式，具有使用价值，其在大数据产业尤其是数据交易中实现了交换价值变现，证明大数据具有经济利益并可以转化为物质利益，符合理论层面对财产的定义。

大数据财产属性也符合法律规范理论。法律规范理论认定财产应具备三个基本特征，既“法定性、权义性、本源性。”[6]法定性是指一类事物在法律规定上被界定为财产，主体对客体的权利与义务是法定的，权义性是在法定性基础上的特征，是指主体和客体间的权利义务关系，本源性则是权利义务应有合法来源。大数据在法律上是否属于财产，直接影响民事主体间的权利义务关系。法律如果将大数据定性为财产，首先应体现在法律条文之中，在《民法总则》第127条，立法者将数据和虚拟财产并列表述，从侧面表明二者具有相似性，隐含法律认定数据财产属性的态度。[7]

(二)实践层面已认可大数据的财产属性

1.大数据具备实践层面财产特点

财产的效用性、可控性与稀缺性是其在实践层面的主要特点，大数据是财产的界定在事实层面是成立的。[8]

效用性即指作为财产的事物在实践领域中要具有价值。大数据的效用性体现在上文所述的数字资源价值和其使用价值，能够满足不同主体的需求，推动社会的数字经济发展；可控性是指主体控制客体并排除他人使用的属性，数据作为电磁记录可以被所有权人控制并储存有特定载体中，通过法律规范的设置可以使所有权人可以实现其的使用和转移，并且其他人不得侵犯；稀缺性表现为事实上的有限性。大数据作为数字资源，在理论上是存在可以被无限复制粘贴再利用的可能性的，但是在大数据的实践应用中，控制数据的主体可以通过信息技术实现限制数据抓取与共享，数据源主体也可以通过设定授权范围避免数据被使用，而且主体的主要需求是经过分析可视化的大数据，对底层数据的需求并不高，不同主体需求的侧重点不同，进过处理分析，大数据可视化的角度也是不同的，大数据稀缺性在客观上是可以成立的。

2.大数据在实践层面已进入交易领域

在实践层面，大数据已经作为一种商品进入了交易领域，我国众多的大数据交易平台所进行交易的客体就是大数据，平台的交易规模和变现能力实现了大数据交易价值的兑现。以我国贵阳大数据交易所为例，交易所会员数量已达2000余家，涵盖了通信、金融、传媒、医疗等20余种行业类别，可视化数据产品近4000个，与100多个省市政府建立业务合作，动态接入政府公开及授权的数据，并且在北京、上海设立了数据运营中心，并在徐州、丽江、山西、张家口等11个省或市设立交易服务分中心，打破了大数据交易的地区和领域壁垒，推动全国大数据有序自由流通。[9]

贵阳大数据交易所的发展直观显示出我国大数据交易已经成为一种规模化的产业形态，大数据作为商品应用于交易体现了其交换价值，企业根据自身需求购买大数据并用于决策或优化产业结构，说明大数据具有使用价值。可见，在实践层面，各界早已承认了大数据的财产属性并运用到商业领域将其价值变现，同时也正是因为大数据在客观上存在财产属性，才使得社会各界对大数据紧密关注，大数据交易产业才得以实现不断向前发展，持续推动我国数字强国的建设。

(三)确认大数据财产属性应为无形财产

“无形财产”最早是盖尤斯提出，他将民法中的“物”区分为“有形财产”和“无形财产”。有形财产是现实存在的物体，可触摸可独占；而无形财产则是抽象物，是指没有实体的物体或者类似债权的权利。[10]当今在学术研究中，无形财产主要有两种层面的含义：一是在权益层面，指具有经济利益的权利集合；二是在客体层面，指无形的、非可触摸的、具有经济价值的客体，如知识产权中的智力成果等，此类客体具有抽象性，其上附有的权利具有经济价值。[11]本文认为，大数据的财产属性应被界定为客体层面意义的无形财产，理由如下：

1.大数据的属性与无形财产的抽象性相符

无形财产的抽象性主要指所有权人不能直接现实占有，只能是抽象意义上的占有，且在主体使用过程中不会出现现实意义上的损耗，相反，有的无形财产还可以被复制，形成相同的新无形财产。大数据的存储需通过一定的载体实现，权利人对其使用也是通过数据接口或载体进行抽象性控制，由于大数据的无形特征，其应被归纳入无形财产中。

2.大数据无形财产属性具有实践应用性

大数据无形财产属性的确定，可以为数据交易提供兼具理论和实践上的应用性。在理论层面，现代民法理论认为财产权包括有形财产权和无形财产权两种，无形财产权的权利客体便是无形财产，在我国民法体系中，已经从侧面认可了无形财产这一概念，最具代表性的便是知识产权，此类财产权利是传统物权和债权理论无法涵盖的，知识本是思维的产物，需要通过载体才能被他人认识感知，我国民法确认权利人将知识客化后产生的智力成果为一种财产权利，确立了知识产权进行规范。大数据与知识产权中的智力成果相似，其所承载的权利亦是现有理论无法包含的，现理论界已有学者提出“大陆法系中关于财产权的划分形式已经很难包含愈发复杂的新型财产形式，尽管理论界还在运用传统法理来做变通解释，但随着无形财产交易的增多，民法理论的变通解释变得越来越不稳定。”[12]

在实践层面，虽然我国现行法律没有规定无形财产，但是在司法实例中已经有将大数据视为无形财产的案例，可见确认大数据财产属性为无形财产具有实操性。（详见案例一）

汉涛公司诉百度公司不正当竞争纠纷案

案号：（2016）沪73民终242号

案件基本情况：百度公司在未得到汉涛公司允许且未支付任何费用的情况下，在百度地图中大规模引用汉涛旗下大众点评网所收集的商户信息和点评信息。

判决结果：法院认为，百度公司的行为构成不正当竞争，判决百度停止侵害，赔偿汉涛经济损失人民币三百万元。

裁判理由：法院经过审理，认为大众点评网的商户和评价信息经过了采集、归纳整理等流程，付出了高额成本。该网站的点评信息是该公司核心竞争力，为网站带来大规模的流量，是长期经营的成果。

百度利用技术手段使用其点评信息给汉涛公司带来较大经济损失。

支持大数据为无形财产的司法案例[13]

3.有利于实现人格权保护与数字经济利益的平衡

首先应明确，确认大数据的财产属性不会冲击数据人格权的保护。人格权的产生与商业化是一个历史发展进程，不是在大数据产业高速发展的今天才出现，只是信息时代使得一部分的个人数据财产化，加深了人格权商业化的程度。不论是否承认大数据的财产属性，利用数据获取经济利益的行为都是客观存在且不断发展的，否定数据的财产属性未必可以使人格权得到充分保护，会导致数据交易无正规市场，加速数据黑市的扩张，信息泄露的风险反而会增加。欧盟《通用数据保护条例》将数据保护与基本人权相联系，以个人对其数据的控制权为宗旨，为企业设置了严苛的合规义务，轻视产业利益，使得在实践中数据的流通受到了限制，最终不利于产业和经济的发展，这也是欧盟的网络经济落后于中美的原因之一。在当今社会，任何一个主体都难以绝对拥有完全、完整的权利，每一主体几乎都要让渡一定的权益换取社会整体的公平与效率，法学的研究和实践，本就是为寻求在多方主体与复杂利益间的均衡发展。确认大数据的财产属性，并科学合理设定数据的利用规则，根据社会实践情况不断调整，有利于实现人格权保护与数字经济利益的动态平衡。

综上所述，大数据符合理论层面与事实层面财产的特征，具有无形财产的抽象性与价值性，完全符合无形财产的基本概念，应将其法律属性界定为无形财产。

本文原载于《商法研究》

参考文献

1、资料来源：作者根据网络公开资料整理.

2、李骥宇.大数据交易模式的探讨[J].移动通信,2016,40(05):41-44.

3、资料来源：作者根据网络公开资料整理.

4、中国信息化编辑部.贵阳大数据交易所[J].中国信息化,2017(01):39.

5、资料来源：张敏,朱雪燕.我国大数据交易的立法思考[J].学习与实践,2018(07):60-70.

6、刘少军.法边际均衡论-经济法哲学[M],中国政法大学出版社2017年版,第179页.

7、《中华人民共和国民法总则》第127条，法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。

8、刘少军.法边际均衡论-经济法哲学[M],中国政法大学出版社2017年版,第177页.

9、数据来源.贵阳大数据交易所简介,载于http://www.gbdex.com/website/view/aboutGbdex.jsp,截止访问日期2019年11月11日.

10、郑成思.知识产权、财产权与物权[J].中国软科学,1998(06):23-29.

11、李爱君.数据的法律性质和权利属性[C].中国政法大学互联网金融法律研究院,2017:34.

12、马俊驹,梅夏英.无形财产的理论和立法问题[J].中国法学,2001(02):103-112.

13、资料来源:中国裁判文书网,载于http://wenshu.court.gov.cn/website/wenshu/181107ANFZ0BXSK4/index.html?docId=41dbc2267514473886a6a7f90124a13c,最后访问日期2019年11月27日.