理論研究 | 洪適權：數據賦權的縱向展開與區分登記制度

洪適權

廣州知識產權法院院長

一級高級法官

【編者按】近日，廣州知識產權法院院長、一級高級法官洪適權撰寫的文章《數據賦權的縱向展開與區分登記制度》刊載于《中國應用法學》2026年第2期。本文系由廣州知識產權法院和中國社會科學院法學研究所聯合承擔的最高人民法院2023年度司法研究重大課題“數據權益的知識產權司法保護問題研究”（課題編號：ZGFYZDK202317-01）的最新研究成果。現予轉載，以饗讀者。

本期特此編發北京航空航天大學法學院教授劉穎的《論案外人執行異議之訴與執行、再審、破產等程序的銜接—— <執行異議之訴解釋> 第 6-9 條評析》 一文，供廣大讀者研究參考。

法院會議紀要類文件針對司法實踐中的疑問及時作出回應和指導，具有較強的針對性和權威性，在指導審判實踐、確保法律適用一致性和公正性等方面發揮著重要作用。在裁判適用時，應當從找準功能定位、規范適用標準、明晰適用程序、強化適用說理等方面進一步完善，形成更加規范化、可視化的紀要文件裁判適用路徑，以有效發揮其及時更新裁判指導理念、統一司法裁判尺度、提升司法公信力等方面之獨特作用。本期特編發周立法官《人民法院紀要類文件裁判適用的現狀檢視及路徑構建》一文，供廣大讀者研究參考。

*因篇幅限制，注釋等有刪減，如需引用請參見期刊原文。

數據賦權的縱向展開與區分登記制度

文｜洪適權

（本文刊載于《中國應用法學》2026年第2期，第179-191頁）

內容摘要：當前，圍繞數據登記的制度探索不斷展開，但不同類型登記的權利基礎、制度邊界和登記效力仍存在爭議。從數據處理的縱向流程出發，首先應回答原始數據能否成為權利客體。自然匯聚形成、具有特定范圍和規模的數據集合，具有潛在的分析利用價值。基于其獨立的可保護利益，經營主體因對該類數據的持續收集、維護和控制，可以享有新型數據財產權。數據在加工利用過程中還可能形成其他權利：以“算法+特定數據集合”方式加工形成的數據集合，因對后續開發利用具有實質性貢獻，經審查可賦予數據知識產權并予以登記，其不同于“算法+技術特征”形成的專利權，也不同于算法本身；進一步分析衍生形成的數據，則可能構成作品等傳統知識產權。由此，數據在縱向流程中形成“數據財產權—數據知識產權—傳統知識產權”的權利流轉體系，并可據此構建數據財產權與數據知識產權并存而有別的登記制度。

關鍵詞：數據財產權　數據知識產權　數據的登記　權利流轉

文 章 目 錄

一、數據確權登記實踐探索中相關問題的提出

二、數據賦權的縱向形態區分和初始形態賦權

（一）數據的縱向形態區分及初始賦權

（二）數據財產權的權利內容和范圍

（三）數據產權結構性分置的權利化表達

三、數據財產權的縱向延續和權利性質轉變

（一）縱向視角上的權利延續與轉變邏輯

（二）算法存證的初加工數據可構成新的數據知識產權

四、數據財產權與數據知識產權區分登記和一體流通

結語

數據已成為第五大生產要素，如何促進流通、激發要素生產力，成為一個制度和理論上的革命性問題。隨著 2022年12月《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱《數據二十條》）的發布，數據產權登記、數據知識產權登記及集中交易和基礎設施建設先行。數據的登記同時具有數據賦權的制度探索目的，但在登記性質與效力、多途徑登記的區別和必要性等方面存在爭議。此外，數據賦權的必要性也受到質疑，認為依據現有法律制度足以解決數據糾紛，如通過商業秘密保護和反不正當競爭法的行為規制路徑。鑒此，本文從數據處理的縱向流程視角探索數據賦權的可能路徑和權利流轉變化，以期為數據的登記實踐提供理論依據、解讀方案和完善建議。

一、數據確權登記實踐探索中相關問題的提出

數據確權登記的制度先決問題，是數據賦權的法律體系空間和賦權可能方案。《中華人民共和國民法典》（以下簡稱《民法典》）第127條“法律對數據、網絡虛擬財產的保護有規定的，依照其規定”宣示了數據的民事權益屬性。民事財產權利包括物權、債權、知識產權、繼承權、股權和其他投資性權利，以及“法律規定的其他民事權利和利益”。可見在現有權利體系下，數據賦權概括來講有以下兩種可能：其一是新型知識產權，即根據《民法典》第123條第2款的規定，有關數據民事利益可以作為一種新的知識產權進行賦權，特定形態的數據成為“法律規定的其他客體”。其二是依據《民法典》第126條賦予數據現有權利類型之外的新型權利，主要是區別于物權和知識產權的其他財產權。

當前數據確權登記探索主要圍繞以下兩種賦權可能展開。路徑一：國家知識產權局開展的數據知識產權登記試點，從2022年11月開始至今已有兩批17個試點省市。路徑二：原由各地發改委聯合經信、網信等部門推動，與各地大數據管理部門設立和數據交易所建設同步推進的數據產權或數據資產登記和交易實踐，后由國家數據局主管。各地實踐中有的將數據資產登記劃歸財政管理部門主管，形成數據產權、數據知識產權、數據資產三證。有的地方還開展了數據產品登記、數據資源公證、數據要素綜合登記。呈現的法律基礎問題，如依照類似的存證公證登記方法，何以數據知識產權登記產生一種新型知識產權，而數據產權登記則產生不同的排他性財產權？若經一定規則處理是數據知識產權登記的一個特點，那么一登“三證”這種方便市場主體的積極嘗試，卻使得數據產權和數據知識產權的權利邊界更加模糊了。與登記確權目的形成差異的是，對數據進行登記客觀上未能產生登記確權效力，司法實踐亦認為這種存證登記只起一種數據來源合法的初步證明作用。同時，由于不存在程序和實質條件上的本質區別，兩種類型的數據登記并無并存的法律制度意義。實際上，當前數據面臨的最迫切現實問題是數字經濟發展需求推動數據要素盡快流通和資產化利用，對數據進行登記亦更多考慮到方便交易和及時流通，尚未顧及論證法理基礎和構建法律制度。

當前數據賦權的理論探討亦主要圍繞以下兩種方案展開。其一是在知識產權框架下探討數據權，如公開數據集合有限排他權和非公開數據集合的商業秘密保護相結合的方案，數據集合享有例外與限制的有限財產權，將數據產權置于知識產權體系之下并在司法實踐中準確識別數據產品的智力含量，以及認為數據產品構成知識產權等。其二是在其他財產權框架下進行解釋拓展以構建數據權，主要包括準物權說的用益權三權設置、新型財產權說的數據財產權、新型財產權說的數據專營權和數據資產權等。縱觀之，數據知識產權賦權并未對數據知識產權登記給予理論支持；數據賦權討論并未對各流程階段數據形態的不同特點、權利變化及其銜接進行充分討論；同時，亦未考慮數據知識產權和其他財產權兩種不同的權利共存的可能方案。

鑒此，兩種數據登記方案及其賦權理論依據有必要結合進行研究。

二、數據賦權的縱向形態區分和初始形態賦權

針對前述問題，首先要確定登記和賦權數據的形態及其在處理流程中的定位，分析流程視角數據利益歸屬和權利性質的延續或變化，探討數據賦權的可能方案。

（一）數據的縱向形態區分及初始賦權

數據作為生產要素是一個經濟概念，其內含形態非常廣泛，討論數據賦權卻往往一概而論。然而，不同形態數據的價值利用方式并不相同。根據是否聚合，數據可以分為條目層數據和聚合層數據。其中，條目層數據在信息的表達和信息內容本身的價值層面判斷是否受到傳統知識產權制度的規制，故所謂數據賦權本質上是對聚合層數據的賦權。聚合層數據從流程視角可以分為原始數據、初加工數據及數據衍生產品。縱向流程不同階段數據的權利具有延續性和變化性。處于不同流程階段的數據本質上系同一數據在不同時間上的不同狀態，后兩者屬于原始數據在使用流程上的縱向“分身”，不宜一開始就將指向同一信息內容的不同時間和狀態的數據不加區分一起討論。縱向流程上，數據利益的歸屬具有延續性，但其權利性質則可能發生變化，原始數據的權利歸屬和定性會對后續狀態產生影響。故數據賦權首先應討論流程視角中自然聚合形成的原始形態“大數據”的權利性質和制度構建，再討論后續的初加工數據集合和數據衍生產品的權利問題。

互聯網中自然聚合形成的原始形態的“大數據”，具有數據量大、類型繁多、內容實時變動、價值密度低等特點。“大數據”賦權的難題之一是由于實時變動，其作為客體的對象邊界模糊，不像傳統客體對象具有清晰的邊界，但并非無章可循，其往往基于一定市場主體的經營行為而產生并自然匯聚形成。故市場主體的經營行為對數據的產生領域和范圍、數據的聚合、數據作為資源存在和維護等，進行大體量高耗能的投入，并起到實際的控制作用和邊界界定作用。因此在實時變動的無限“大數據”中，原始數據呈現為一個個有相對范圍和控制主體的獨立整體“特定量能數據”，其特定客體為包含特定范圍信息的量能聚合數據，該范圍與特定市場主體的經營行為相關，該市場經營主體為數據控制者。在民法的權利理論中，一般認為“權利系法律所保護的利益”。 根據權利的利益本質，特定量能數據發揮其匯聚所產生的增量價值，區別于內含條目數據的智力成果等信息表達層價值，具有獨特的可保護利益。從客體的特性上分析，同為“無體物”，特定量能數據具有知識產權客體智力成果等的無體性、非獨占性和共享性，但經營主體從經營投入上對數據的內容范圍和聚合狀態等具有實際的控制，故其還具有基于經營中的實際控制而產生的相對占有特性。概言之，原始數據可形成邊界清晰和相對獨立的特定量能數據客體，具有獨特的可保護利益，可賦予其權利；又因其具有獨特的相對占有特性，可據此構建不同于物權和知識產權的新型權利，即數據財產權。其權利本質的理論依據是基于因勞動投入而進行實際控制的相對占有所產生的利益。即數據財產權系一種非絕對占有的自然權利，具有自然獲得性而區別于知識產權的行政授予性。

（二）數據財產權的權利內容和范圍

對原始的特定量能數據所賦予的新型數據財產權，應具有與相對占有特性相匹配的權利內容，包括權利范圍大小和權利的限制。

1.數據財產權的權能

數據財產權的權能是其權利的具體內容，也是權利構造的基本要素，可以比照物權和知識產權的權能予以論證。物權所有權具有占有、使用、收益、處分四項權能，知識產權一般認為具有禁止權能而無占有權能，此外還有使用、處分、收益權能。數據具有相對占有特性，有觀點認為，數據權利的內容之一是“數據企業有權依據法律規定的方式對數據進行收集和存儲”。本文認為，數據的相對占有或數據的控制，是指數據網絡產品（或服務，下同）的經營主體，對特定量能數據在產生（數據條目產生、匯聚和動態持續存在）、利用（將該量能數據作為資源進行衍生分析及開展經營）、交易等環節可以進行實際控制，并以實際控制行為確定、宣示其特定的排他性。相對占有權能與數據的可權利客體的特性相符，即是在量能數據層面上的控制，因此控制的內容與量能數據的特定領域、產生、匯聚、動態存在、數據邊界范圍確定等方面相關，是對特定量能數據整體的相對控制。由于數據賦權法律制度的構建，需考慮數據控制權利與社會公眾獲取數據自由的關系問題，即注重激勵數據投資而給予經營主體更大控制權，還是注重數據互聯互通而給予公眾更大獲取自由。這是調研中市場主體反饋其最關心的核心利益問題，也是賦權的理論關鍵點。因此，體現占有相對性的相對占有權能，就成為數據權利制度構建中進行利益平衡的核心構造，是數據權利構造區別于其他權利的特性，也是數據財產權的基本權能，據此才有使用、處分和收益的權能。

2.相對占有權能的內容和權利范圍

相對占有并非如物權的絕對壟斷，而體現一定的利益平衡。一方面，數據財產權構建所體現的這種利益平衡的“政策性”，實際上是基于數據賦權的價值利益、權利客體的特性而產生，與數據的“自然”權利理論依據相一致。另一方面，數據財產權的相對占有權能不能與數據互聯互通的屬性相悖，需兼顧數據賦權激勵和流通共享。通過對相對占有權能具體內容和大小的設定，確定數據權利的具體范圍。

其一，相對占有權能是對特定量能數據實際上的占有或控制，并決定了權利的實現和保護方式。相比于知識產權的信息的表達客體和信息層價值，數據財產權的特定量能數據客體和匯聚性價值利益特點，決定了數據不能通過基于法定壟斷的禁止權能起到權利的實現和保護作用，以類似于知識產權的“以公開換壟斷”的法定壟斷方案對數據進行賦權是無效的，必須通過對特定量能數據進行實際上的占有或控制來主張和維護權利。深究之，當市場主體就侵權行為主張權利時，知識產權制度基于確定的表達可以反推判斷是否侵權；而數據保護的是其聚合中的量能投入帶來的利益，其價值的利用和發揮在于分析聚合數據上的信息，即通過分析挖掘信息之間的關系和信息所鏈接的現實，而不在于聚合數據本身的具體信息之表達。因此，雖然仍是基于數據上的信息對數據進行分析利用，但量能數據能分析挖掘出其數據所含信息的表達本身所沒有的增量信息，故較難甚至無法從數據利用結果去反推判斷是否使用了相關數據。極限情況下，人工智能基于廣泛的大數據語料進行訓練后，具有了高度的泛化性能和不可預測性（涌現性）。基于特定量能數據進行分析挖掘雖然未達到這種泛化程度，但同樣具有依據信息表達本身不能判斷和預測的結果，無法從結果上來判斷他人是否行使了自身權利。

其二，相對占有權能是對特定量能數據整體的占有或控制，具有占有的相對性而非絕對獨占性。數據財產權的客體特性和保護利益特點，還體現在對作為數據權利客體的特定量能數據這一整體在產生、利用、交易中的占有或控制，而非對數據條目的控制和流通限制。數字經濟發展要求數據互聯互通和高效流動，數據賦權需在產權清晰、權利范圍明確的基礎上激勵涉數據勞動和投資，而并非以排除他人獲取數據條目為目標，二者應當具有內在的一致性。這種因經營行為而對可流通的數據條目聚合形成的特定量能數據這個整體進行“先占”和控制，區別于控制數據條目不被獲取的商業秘密制度中的保密措施，或者控制數據條目不被進行信息網絡傳播的著作權制度中的技術措施。基于相關主體是產生數據網絡產品的經營主體，其提供平臺技術支撐和數據維護，且實際上可以控制數據的產生方式、是否產生、是否停止產生等，故可以認為甚至平臺經營中最弱的技術措施可以宣示性地表明其是控制者，對數據進行了控制或相對占有，而不必等其關閉服務或將數據用絕對的技術手段封閉起來不被獲取、無法流通才認可其實際上的控制。簡言之，產生數據的網絡產品經營者以一定的方式宣示其相對占有，則因其在先事實行為取得了數據財產權，而不要求其在技術上真正防止他人獲取其中的數據條目。反之，如果經營主體完全沒有設置占有意圖的宣示性技術措施，則表示其放棄對該量能數據的相對占有權利，該量能數據進入公共領域不受保護。占有的相對性解決了數據流通與對數據勞動投資進行賦權激勵的天然矛盾。

其三，整體相對占有決定的弱技術措施要求數據控制者需匹配強監測反制能力。由于數據的相對占有并不以絕對地防止他人獲取數據條目作為手段，而是以防止他人獲取特定量能數據整體作為目標和控制標準，故需對數據控制者的控制監測和反制能力提出相應要求。控制方式的宣示性避免限制數據流通，但并不意味著網絡產品經營主體沒有控制能力或可以沒有控制能力。經營主體的弱技術措施可能出于經營需要等多種原因，其仍需對他人是否以獲取特定量能數據為目的的連續獲取數據條目行為具有監測和感知能力，否則可以認為其沒有實際控制能力，不具有相對占有權能；或者因為其無法感知監測而放棄追訴他人侵權責任，也即放棄了權利。體現在制度設計上，包括獨特的數據財產權的證明方式和舉證責任，并承擔事實上的占有風險。如將監測出他人持續爬取以獲取量能數據為目的的行為，作為網絡產品經營主體的舉證責任。

其四，相對占有覆蓋特定量能數據動態存在的整個周期，并達到控制數據動態存在的作用。由于特定量能數據是網絡產品經營主體在經營中動態產生的大數據，沒有固定的邊界，數據的控制需覆蓋其產生、利用和交易的整個動態存在周期。故相對占有權能包括利用和交易環節對數據的控制，與使用和處分權能并不重復或沖突。第一，數據產生中的控制，是市場主體經營勞動等投入對數據產生內容范圍和聚合狀態在決定、維護和改變方面的控制。需說明的是，關于物權的占有權能，制造物體可能形成對物所有權，但制造不屬于所有權的內容；而數據的相對占有權能，則包括數據收集（匯聚數據條目并動態存續）等數據產生中的行為。第二，數據產生后作為數據資源存在和利用中的控制，可通過后臺加密等技術進行強控制；設置登錄后可見等受限訪問方式予以適當控制；經營實際中某些數據往往需要在平臺前端公開并通過與網絡用戶的互動而隨時變化，這種情況通過反爬蟲措施等技術手段進行一定的控制等等。第三，數據交易中的控制，如通過存證或存證登記以示占有或明確交易對象等。需指出的是，數據控制中會涉及數據的存儲，但存儲不是數據的占有或控制權能，只是一個控制的客觀條件和表象，控制亦非依賴于存儲。因此，區別于著作權制度，存儲在數據財產權制度中不具有法律意義，在數據財產權制度中具有法律意義的是對聚合數據的動態存續控制。

綜上，數據控制者權利范圍的確定，即對特定量能數據整體相對控制具體內容的設定，這種“政策性”考量與其相對占有能力相符。同時，司法實踐中擅自爬取公開數據是否侵害數據財產權，爬取多少數量數據和何種爬取行為構成侵權等問題，都能獲得解決和理論支撐。

3. 與相對占有權能相匹配的數據權利限制

數據財產權作為一種非絕對占有的自然權利，雖然并非如知識產權客體不能獨占而需進行政策性禁止并設定權利限制，但也并非如物權客體能進行物理上的獨占而具有絕對排他的權利，仍因其占有的相對性而具有相應的權利限制。

首先，數據財產權的自然權利本質決定其無需設定期限。賦予數據基于實際控制的排他權，就具有了類似于物權實際上控制客體的自然壟斷，無需再給予法定壟斷設置壟斷期限，而是與實際控制事實相匹配，由經營主體自行決定什么時候放棄對數據的控制使其進入公有領域。其次，數據財產權對量能數據這個整體的相對占有，仍受數據條目信息表達上權利的限制。就價值保護而言，雖然信息表達層面的價值不是聚合層數據客體所體現的價值，但包含信息的數據在聚合后，仍然受最基礎的信息表達層面價值保護制度的限制。具體來說，其一，數據財產權受到數據條目知識產權的權利限制，即對聚合數據的使用不侵害數據條目信息的知識產權。其二，數據財產權受到數據條目來源主體利益保護的限制。數據的主體多元性體現在原始數據形成時的橫向主體多元，以及來源主體與控制主體的可分離上。盡管數據量能匯聚性投入和控制主體歸一，但多元主體對數據權利的形成及其使用、處分仍形成限制，要考慮信息來源者、數據控制者之間的利益分配。在數據來源者是個人的情況下，由于數據上的個人信息具有強保護性，財產性的權利利用須讓位于個人信息承載的人格權和生命健康權，因此受數據來源者個人的權利限制。最后，數據財產權原始取得所依據的合法事實行為對權利形成限制。數據權利受限于網絡平臺經營法規政策和服務協議等。如對含有個人信息的企業數據財產權，其在收集數據獲得權利及處分轉讓或授權他人使用時，遵循國際上基本公認的授權和雙重授權原則，或者在收集數據獲得權利時分別通過一般授權和特別授權等。可見，數據的這種占有介于物權和知識產權之間，三者占有情況的不同，根源在于客體性質和保護利益不同，結果在于排他強度和權利限制不同。

綜上，數據作為一種新型財產權，其對原始數據的權利基礎，源于數據控制者在合法經營過程中對數據的生成、匯聚、控制以及相應的實質性投入，包括依法支付對價等事實行為，形成原始取得的正當性基礎。其權利主體多元，但在原始數據形成時，量能匯聚性投入和控制主體一般歸一，數據控制者對其控制的數據享有數據財產權。以企業數據財產權為例，數據企業對合法收集的包括個人數據在內的全部數據享有支配的權利，性質上屬于獨立于人格權、物權、債權、知識產權的數據財產權。基于相對占有性，數據財產權這種因事實行為原始取得的財產權，可以理解為如物權占有取得這樣一種自然取得的權利，而非如知識產權基于法律政策性授予的權利，非如因政府許可所得的權利，亦非派生于如個人對數據享有的權利等其他在先權利。

（三）數據產權結構性分置的權利化表達

基于數據財產權法律制度，可對數據產權結構性分置進行權利解讀和法律語言的轉化。

首先，數據（指原始數據或數據資源）持有者是與原始數據生產相關的主體，即數據生產者，歐盟立法中亦使用此概念，指實際上控制數據的主體。《數據二十條》中與此相關的是數據資源持有權。以企業數據財產權為例，數據持有者（數據生產者）就是企業數據財產權人，即數據控制者，而數據資源持有權就是企業數據財產權。

其次，數據來源者是與數據來源相關的主體。包括機器的所有者、信息輸入者企業等，可以稱為數據來源者企業；以及產生痕跡和內容的個人，可以稱為數據來源者個人。《數據二十條》第7條要求充分保護數據來源者合法權益。從條文看，主要是指數據來源者個人，但從邏輯上看，還包括數據來源者企業，只不過數據來源者企業往往是數據生產者和數據持有者，其處于實際控制數據的主動地位，一般來說沒有必要去強調保護。而從歐盟《數據法案》和歐盟數據設權立法的過程看，數據來源者企業與數據生產者（數據持有者）存在不重合而產生權利設定的問題，歐盟將數據來源者企業稱為“數據用戶”，歐盟《數據法案》為用戶設定了訪問權并相應地為數據持有者設定了接受訪問的義務。因此，仍有必要區分數據來源者個人和數據來源者企業，且兩者統稱為數據來源者。數據來源者是企業數據財產權外部的一個主體，對數據財產權的形成具有前文所述的權利限制，但不屬于數據財產權制度下的主體。

最后，討論數據處理者、數據使用者和數據經營者。數據處理者是與《數據二十條》加工數據集合形成相關的主體，有采集、加工的數據處理流程貢獻，以及有使用數據和獲得收益的權利，與此相關的是數據加工使用權。數據處理者可以是數據持有者，也可以是數據持有者許可的他人。但數據加工使用權除了前述“加工”形成數據集合，還有“使用”這一方面，使用的主體即數據使用者。區別于加工形成數據集合，使用數據是對加工形成的數據集合的使用，或者是直接對原始數據的使用，使用結果往往是進行數據挖掘形成數據衍生產品。因此使用與加工不同，應予以區分。數據經營者是數據產品的經營主體，對應的是“保護經加工、分析等形成數據或數據衍生產品的經營權”，即數據產品經營權。這個“經營”是基于經加工、分析等形成數據或數據衍生產品后對數據產品的經營，可以是數據處理者自己，也可以是數據處理者許可的他人，仍有別于得到數據衍生產品后泛指的市場經營行為。概言之，對于企業數據財產權而言，數據處理者就是字面理解的實際數據處理主體；數據使用者就是使用加工形成的數據集合或者直接使用原始數據，進行數據挖掘形成衍生數據產品的主體；數據經營者就是實際經營數據產品的主體。三者均可以是企業數據財產權人，也可以是其他授權處理主體。由于基于事實行為自然取得的數據財產權具有延續性，自行處理的情況下形成的加工數據集合，以及使用自己加工的數據集合形成的數據衍生產品，也是企業所享有的數據財產權；而授權他人處理的情況下，則看其約定，這與其他權利的授權處理安排不存在差異，可以按照一般的規則處理。

綜上所述，在數據財產權制度構建和法律語言之下，不存在具有獨立法律規范意義的數據加工使用權和數據產品經營權。自行或授權加工、使用，是數據財產權處分和使用權能的體現；而自行或授權經營則是收益和處分權的體現。故數據處理、數據使用、數據產品經營并不形成單獨的權利，而以原始數據資源的數據財產權確權為基礎，按照一般財產權的安排和規則處理即可。即《數據二十條》的權利分置政策語言，可以通過數據財產權的法律制度語言予以解讀。

三、數據財產權的縱向延續和權利性質轉變

數據賦權起點的最基本問題解決后，進一步研究流程中數據可能構成的其他新型權利。

（一）縱向視角上的權利延續與轉變邏輯

縱向流程視角上，具有數據財產權的原始數據經處理產生其他形態數據，涉及權利延續和權利性質的變化問題，分不同情況進行分析。

首先，數據財產權是對原始數據的聚合形態從流程視角進行數據賦權。由于企業數據財產權是一種因合法事實行為產生的新型財產權利，因此對于特定客體數據集合，在其自行處分的情況下，其享有的權利并不會因為形態的變化而喪失或減損，故對于初加工數據集合和挖掘開發的數據衍生產品， 自然延續原有的數據財產權，如初加工數據集合或挖掘開發的數據衍生產品尚不能構成作品。而如果初加工的數據集合或衍生數據產品這一分身，因符合其他權利的法律要件，如數據衍生產品構成作品，則歸入現有知識產權的著作權范疇。而此時，著作權與數據財產權并不沖突，因為構成著作權的數據衍生產品，是以原數據為基礎形成的流程視角上新的分身，原數據并不如物權一樣材料經加工成產品而消耗轉化，其數據財產權繼續存在。而新形成的流程視角分身數據衍生產品，則另外形成一個著作權，在未處分的情況下，其權利的歸屬延續數據財產權的權屬，即數據財產權人享有該數據衍生產品的著作權。亦即流程上的數據分身其法律性質發生了變化，不影響數據財產權利人即數據控制者，就該分身繼續享有新的權利即著作權。同時，數據控制者對其“母體”原始數據集合仍享有數據財產權。

其次，流程中存在的其他形態數據，如當前登記實踐中的初加工數據集合的權利性質問題。這類數據往往未形成知識產權，但由于添附了數據清洗、標注等重要工作和投入形成新的價值，顯然已與原始數據不同。在相關的勞動添附未足以使其產生權利質變之前，仍屬于數據財產權的范疇，勞動的添附也自然歸一于該數據財產權。此類數據可以進行存證或進一步進行登記，并不改變其數據財產權性質。因此，作為自然權利的數據財產權，登記也并非其賦權要件。如果說“確權”是對權利的確認，那么登記倒可以視為一種對已自然形成數據財產權的形式“確權”行為 ， 但允許證據推翻，其作用至多類似于著作權登記。當前實踐中的數據產權、數據知識產權登記即是此類情形，其作用更多的是從主動確權的角度推動數據流通、促進生產力發展。

綜上，數據財產權并非僅限于原始數據，還包括初加工的數據集合等，這種權利基于合法事實行為產生，非因數據產權登記等存證程序而獲得賦權。

（二）算法存證的初加工數據可構成新的數據知識產權

流程中的數據還存在形成其他權利的可能，即數據賦權法律框架下的另一種方案——數據知識產權。數據知識產權概念和數據知識產權登記，為縱向視角上數據權利的轉變提供了另一種思路。然而數據知識產權登記是當前數據登記中存有最大爭議的部分，其登記程序未能體現和厘清數據知識產權的權利客體、權利的價值利益本質和政策性賦權機制等基礎理論問題。

1.知識產權賦權的要求和數據知識產權登記的問題

知識產權法對現有作品、商標、專利等客體的認定或審查登記均基于法律明確規定的相應法律要件，如獨創性、顯著性、新穎性和創造性等，所以相應的認定或審查登記亦均在具備明確法律授權的基礎之上展開。具體而言，著作權法框架下的作品登記并不具有直接賦權的法律效果，因為作品獲得著作權采用“自動產生原則”，著作權登記僅僅起到作品著作權歸屬確認的初步證明作用， 允許證據推翻。相比之下，商標權和專利權都采用審查授權的模式，其中實用新型專利雖然未經實質審查程序，但匹配相應的無效程序，使得其形式審查和授權同樣具有賦權效力。因此 ， 只有經過行政審批程序確認符合法定要件，所申請的商標或專利才能實質上獲得知識產權。

目前國家知識產權局總結的數據集合登記的客體應當符合“依法依規獲取”“經過一定規則處理”“具有實用價值”三大要件，若其構成新型知識產權，需依靠“經過一定規則處理”要件。然而目前大部分地方試點都采用形式審查的方式開展登記工作。部分地方創新了登記審查的操作方式，先由第三方機構進行實質性審查，但審查的內容是數據的真實性、合法性，尚未提出“經過一定規則處理”要件的具體標準。而數據產權登記在其存證過程中，也往往經過一定的規則處理。如廣東省數據產權與數據知識產權的登記存在合作互認的情況。結合杭州實行一登“三證”等做法，數據產權登記與數據知識產權登記并未體現出程序和實體上的區別。可見數據知識產權登記實踐尚未能實現新型知識產權賦權的法律制度探索作用。

2.數據知識產權的賦權實質性要件構建

數據知識產權“經過一定規則處理”，往往是指經過一定的算法處理。這個實質性要件的設定需解決兩個問題。一是使數據知識產權客體符合知識產權法律制度的權利客體和“權利之力保護”的價值利益特性，即審查登記形成特定的“信息的表達”客體，并體現智力成果屬性的信息層面價值利益。二是使數據知識產權的登記與授權和數據產權的存證與登記存在區分。如果數據財產權經過登記存證后又進行數據知識產權授權和登記，那么需存在像前述數據財產權構成著作權一樣的關系：兩者同源，但不同的分身構成不同的權利，需有不同的權利客體。否則數據財產權與數據知識產權的登記在法律上實際歸為一體，須正視并修正相關登記實踐。

據此展開數據知識產權的構建探索，討論數據知識產權符合知識產權屬性的要件設定。首先，知識產權不是對信息本身進行立法，必須以一定合理的方式對信息上的價值進行確認和保護。由于“一定規則”或“算法”屬于信息本身，故需另形成特定表達客體。其次，可借助類似的涉及算法的專利制度進行構建。人工智能相關發明專利是涉及人工智能算法或模型（以下統稱算法）的知識產權，具有高度的類比性，其保護的信息價值是一種具有新穎性、創造性等要件的技術方案的價值，其客體是涉及算法的記載一種技術方案的“信息的表達”。

進一步分析，涉及人工智能算法的專利在審查中主要解決的問題包括：一是符合專利權客體的要求：其一，不屬于智力活動的規則和方法。判斷方法是“智力活動的規則和方法+技術特征”，即“如果一項權利要求對其限定的全部內容既包含智力活動的規則和方法的內容，又包含技術特征，該技術特征并非僅體現在主題名稱中，則該權利要求就整體而言并不是一種智力活動的規則和方法”。解決方案是權利要求中寫入“算法特征+關聯技術特征（包括技術術語、硬件關聯、應用場景，下同）”。其二，要符合“技術方案”的要求，即應當體現為解決技術問題采用遵循自然規律的技術手段并達到技術效果，具體包括：算法處理的是技術數據；算法與硬件相關聯；利用算法進行場景挖掘。整體上也符合前述“智力活動的規則和方法 + 技術特征”的公式。二是算法特征帶來創造性貢獻：“如果權利要求中的算法應用于具體的技術領域，可以解決具體技術問題，那么可以認為該算法特征與技術特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關系，該算法特征成為所采取的技術手段的組成部分，在進行創造性審查時，應當考慮所述的算法特征對技術方案作出的貢獻。”解決方法是，“算法特征+關聯技術特征”作為整體進行判斷是否具有創造性。可見，涉及人工智能算法的專利審查與授權，主要通過權利要求中記載涉及算法的一種具有創造性等實質要件的技術方案的“表達”，即“算法特征+關聯技術特征”的解決方案獲得專利權。

相比專利權保護的是技術方案和技術貢獻，數據知識產權雖然需要體現創造性貢獻，但仍是在以特定量能數據為本源的數據財產權基礎上，經過智慧加工的不同數據分身。因此，也應當體現出其特定量能數據的潛在分析經營價值得以通過更加智慧的方式進行利用的制度取向。涉及人工智能算法的專利權可以是“算法+應用場景”或“算法+技術數據”的技術方案，這里的應用場景和技術數據只是前述關聯技術特征中的一部分，并未體現出特定技術數據或特定應用場景數據匯聚后的潛在分析衍生和經營價值。即特定技術數據或特定應用場景數據匯聚后的潛在分析衍生和經營價值在數據知識產權中的體現，是其與人工智能專利權的本質區別。

據此，可以類比構造“算法 + 特定量能數據”為信息的表達，以“為后續流程視角的數據利用提供了‘算法+特定量能數據’的實質性貢獻”為權利的價值利益本質，以“算法+特定量能數據”整體體現的“對后續分析衍生和經營產生了實質性的貢獻”為實質審查要件的解決方案。從客體的區別角度進行分析。首先，由于存在“特定量能數據”因素，數據知識產權不屬于智力活動的規則和方法這方面，較專利更為顯而易見，不構成一個問題。其次，相比專利的技術方案體現信息表達價值，數據知識產權的智慧成果價值應當在于為后續流程視角的數據利用提供了實質性的貢獻，既包括算法部分，也包括特定量能數據部分。故以下三種情況可以構成數據知識產權。第一：算法（不同，創造性）+特定量能數據（不同）；第二：算法（相同）+特定量能數據（不同，且不構成實質性替代）；第三：算法（不同，創造性）+特定量能數據（相同）。以上不同，均是指與現有數據知識產權相比。

以上算法部分也可以擴展為“算法+技術特征”，即“（算法+技術特征）+特定量能數據”。因為“算法+技術特征”是可以符合數據知識產權要求的。如一項關于神經網絡模型處理方法的權利要求，在其方案中明確記載了該方法用于對圖像進行處理和分類，其中對圖像數據的處理和分類屬于技術特征。那么用該“算法 + 技術特征”對以圖像為數據條目匯聚而成的特定量能數據進行“一定的規則處理”，是符合需求的。需要說明的是，算法部分包括“算法”以及“算法 + 技術特征”，還是僅指“算法+技術特征”，需要進一步研究。

根據以上三種規則授權的數據知識產權得到的原則性結果是，其對后續分析衍生和經營產生了實質性的貢獻。其中算法部分的不同以創造性為標準，參考專利的創造性，包括方式、功能和效果，而如果算法部分是“算法+技術特征”，則可與專利的創造性相同。其中特定量能數據的不同，要求對象、范圍（包括時間、空間）均不同；而“不構成實質性替代”則要求排除雖然不同，但明顯用兩個數據集合進行分析衍生經營，得到實質性相同的效果和作用，故兩者可以進行實質性替代這種情況。這與專利僅判斷算法加技術方案的整體創造性是存在本質區別的。因為當算法部分相同時，只要特定量能數據部分不構成實質性替代，也能對后續分析衍生和經營產生實質性的貢獻，其貢獻體現在特定量能數據部分上；而當特定量能數據部分相同時，算法部分不同，具有創造性，也能對后續分析衍生和經營產生實質性的貢獻。

以上是數據知識產權客體、價值、審查要件的初步構建，需進一步形成審查授權制度。通過算法對一定范圍內特定的有不停更新、持續供應能力的數據進行固定，其客體的表達是“算法（或算法 + 技術特征，下同）+ 特定量能數據”，構成數據知識產權專有權。其算法使得該客體呈現一定的形態，具有知識產權的智慧勞動貢獻和價值，相比于同樣對象的其他算法或同樣算法的其他對象，具有特殊的潛在分析衍生和經營價值，與數據財產權予以區分。

3. 數據知識產權權能概述和制度價值簡評

對數據知識產權進行審查授權，還應設定政策性的禁止權能，并以公開換保護。由于審查公開后的數據知識產權，其特定量能數據部分通常以存證方式進行固定，而非如專利和商標全文公開，其在知識產權的非獨占性和共享性的體現上相對差一些。但這并非知識產權中的獨例，軟件著作權的登記就沒有予以全文公開，故不影響其知識產權屬性和禁止性權能的設定。至于其他具體的權能，知識產權內部各類權利也不一樣，允許數據知識產權權能有其特點。

概言之，數據知識產權的賦權數據類型及應用場景主要是初加工數據集合。由于原始的數據資源不方便交易，《數據二十條》亦要求審慎交易數據資源，在形成數據衍生產品之前，經過清洗、標注初步加工的中間數據集合更加適合交易。且如數據標注已成為一項重要的數據處理工作，各類初步加工行為對數據的質量和達到的標準都產生了重要的影響。因此，對初加工數據集合根據其智力勞動和對后續數據處理流程提供的貢獻，賦予新型的知識產權非常有必要。應該說，不僅初步加工數據集合可以形成數據知識產權，有些數據衍生產品也可以算法存證形式出現，構成數據知識產權。這也反映了某些情況下中間狀態的加工數據集合和數據衍生產品界限并不分明，需依據交易的目的和加工的情況進行區分。而形成數據衍生產品后，往往構成著作權，具有直接的決策參考價值，并非對后續數據處理流程提供貢獻，其交易的對象實質上發生了較大的價值變化。因此，這是兩種目的的交易和經濟行為。有鑒于此，有必要對經過清洗、標注等初步加工的中間數據集合進行賦權和交易。尤其是對于公共數據，交易時獨特的算法存證有利于后續利用，不同市場主體可以通過自己的勞動貢獻對相同的公共數據進行不同的算法處理，各自形成獨特的價值和優勢，對這種貢獻和勞動進行政策性激勵賦予數據知識產權，更能促進公共數據在不同市場主體間的公平、競爭利用，充分發揮公共數據的利用效能。因此，數據知識產權的權利增量是經特定算法處理的特定數據集合的這個增量，而不僅是數據本身，也非僅指算法貢獻本身。

四、數據財產權與數據知識產權區分登記和一體流通

根據數據財產權和數據知識產權的法律制度構建，形成“數據財產權—數據知識產權—傳統知識產權”清晰的數據權利流轉體系。兩種新型的數據賦權制度， 目前都存在登記實踐。由于兩種權利的性質不同，一種是自然權利，一種是依據法律賦予的權利，因此這兩種數據的登記在實踐中的效力和程序要求應當是不同的。以“算法 + 特定量能數據”整體體現的“對后續分析衍生和經營產生了實質性的貢獻”為實質審查要件的數據知識產權審查登記方案，其算法使得該對象呈現一定的形態，對流程后續數據處理具有智慧價值貢獻，匹配知識產權屬性，其授權登記和登記證書具有權利賦權效力。而對于存證登記的數據財產權，則需對其存證方式的要求與數據知識產權進行區分。即在數據產權登記存證可以是對在先合法事實行為進行形式審查后，以通用的或數據的登記平臺設定的流水線式存證方式，使大數據形態的特定量能數據得以固定或確定，方便登記和交易流通即可，而無需苛以數據知識產權的實質性審查要求。實踐中一般是普通的哈希值存證，起到對數據財產權的信息載體數據進行公證存證的證據作用。

數據財產權的登記只起一個初步證明作用，并不意味著數據財產權登記沒有意義。這種登記確定數據財產權的內容邊界和對象范圍以方便交易，否則散落的原始數據資源難以被主動地以“件”“個”論而整體進入流通，只能通過可能構成侵權的爬取行為來流通。從這個角度來說，確權交易比任意爬取更能激勵和促進流通。因此這種登記不存在無效程序，但可以在審查登記程序中設置一定的公示和異議程序。雖然數據財產權不具有期限，但在進行登記時可設定一定的可續展期限，作為對登記數據的管理手段之一。而數據知識產權的登記，是對特定數據的算法表達的整體審查和授權登記，不僅僅是算法，也不僅僅是數據，亦即對同樣的數據，其他人用不同的算法進行登記不構成侵權。故其效力強于數據產權登記，可以直接作為權利憑證，也應該允許一定程度的無效程序。同時，應當遵循知識產權的期限要求，設定一定的權利期限。此外，數據財產權中的公共數據財產權，基于其公共數據的公共利益屬性，以及權利行使主體為直接持有或管理公共數據資源的黨政機關和事業單位等因素考慮，單獨進行公共數據資源登記和管理，與數據財產權理論和數據產權登記并不矛盾。

當然，如果數據產權登記的存證方式達到了數據知識產權的要求，理論上仍可予以登記，或者同時授權登記為數據知識產權和存證登記為數據財產權。從原理上看，流程視角的這一數據分身，當然延續其數據財產權法律身份，而當其同時構成數據知識產權的法律身份，不影響其原有法律身份。從這個角度看，理論上一次登記兩個證書是可行的。但以數據知識產權的高要求進行數據產權登記，會導致數據產權登記本身的便利性等作用難以發揮，故沒有必要。當前的問題恐怕是，數據知識產權登記未能名副其實，以及部分數據產權登記標準過高，導致未能明確設定兩者的邊界。

綜上，數據產權登記是新型財產權的證明登記，數據知識產權登記是知識產權的審查授權，審查登記程序不同，但兩者均是企業數據資產的一種，而數據資產則是一個經濟概念和經濟報表制度中的稱呼。故應使用數據“產權”登記而不贊同使用數據“資產”登記。

最后，一體化數據要素登記或一次登記兩個證書的做法，雖然理論上可行，但并不具有制度現實意義。更合理且務實的做法應當是基于流通系統尋求一體化的互認和流通交易制度。如使數據產權登記與交易系統相連通，或將數據知識產權登記吸收到數據產權交易系統。登記的數據財產權和審查授權登記的數據知識產權，雖構成要件和審查程序不同，但共同的大數據存證方式，使二者在流通利用上具有高度的交融性。數據知識產權也是財產權的一種，將其與新型的數據財產權在一個系統里交易流通，促進數據共通共享，這是完全可行的。

結語

在社會生產要素大變革時期，法律制度的基礎制度作用在新的經濟發展到一定態勢后才有深厚的土壤得以構建完善并發揮。《數據二十條》已出臺三年多，不同類型的數據登記實踐已得到充分探索并暴露了其制度問題，亟須盡快構建數據財產權和數據知識產權的法律制度，盡量縮短制度空檔期，為數據要素和數字經濟的發展提供產權法律制度基礎。本文相關探討，為數據賦權和登記制度提供了一種銜接現有法律架構和數據登記實踐的視角。

來源 | 中國應用法學

編輯 | 文亞欣

校對 | 羅冠明

審核 | 冼文光