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企业数据权益保护与利益平衡的多维审视
文章字数：1761
数字经济的迅猛发展使数据资源成为新型生产要素，企业数据权益保护问题日益成为法学研究的焦点。在数据驱动创新的时代背景下，如何构建既能维护企业数据权益又能实现社会效益最大化的制度框架，成为亟待解决的法律难题。本文将从法理基础、利益冲突、平衡路径三个维度出发展开分析，探讨企业数据权益保护与多方利益协调的法治化解决方案。
一、企业数据权益的法理基础与制度困境
（一）数据权益的复合法律属性
企业数据权益呈现“权利束”特征，其既包含源于劳动投入的财产权益，又涉及个人信息保护、市场竞争秩序等公共法益。在“淘宝诉美景”案中，法院首次确认数据产品的财产权属性，但未明确其权利边界。数据具有非排他性、可复制性等特征，传统物权理论难以完全适用，需要构建新型数据产权制度。欧盟《数据法案》创设数据持有者权，我国《数据二十条》提出数据资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权分置”方案，均体现了对数据权益特殊性的制度回应。
（二）现行法律保护的局限性
现有法律体系通过反不正当竞争法、著作权法、商业秘密等制度提供片段化保护。在“大众点评诉百度”案中，法院援引反法第二条认定数据抓取行为构成不正当竞争，但个案裁判标准难以形成普遍规则。知识产权法保护范围有限，商业秘密保护要求过严，导致大量数据资产处于法律真空地带。美国《加州消费者隐私法》与我国《个人信息保护法》的衔接冲突，更凸显数据跨境流动中的法律适用难题。
二、利益冲突的多维呈现与价值抉择
（一）企业间的数据竞争矛盾
头部大型平台借助数据壁垒构筑了所谓的“数据寡头”现象，这使得初创企业难以获取必要的数据资源。2023年，欧盟对Meta的数据垄断行为的处罚，凸显了数据集中化对市场竞争的负面影响。在医疗数据、交通数据等具有高度公共性的领域，数据共享与专有保护之间的矛盾尤为明显。德国实施的“数据可携权”制度旨在平衡数据控制者与数据使用者之间的利益，然而在执行过程中遭遇了技术标准不统一等挑战。
（二）个人权益与企业利益的博弈
用户画像和行为预测等数据应用模糊了个人信息与企业数据之间的界限。我国《个人信息保护法》第13条规定的“单独同意”规则，与企业数据处理的效率需求之间存在冲突。欧盟GDPR确立的数据最小化原则，在商业创新中的实施面临挑战。日本《个人信息保护法》创设的匿名加工信息制度，为平衡各方利益提供了新的思路。
（三）公共治理与商业利用的张力
政府数据开放与企业数据权属之间的制度性摩擦，常常导致智慧城市建设中政企数据合作因权责不明确而受阻。在公共卫生事件中，行程数据的应用突显了公共利益优先与数据权利保护之间的矛盾。新加坡的《可信数据共享框架》通过实施分级授权机制，成功协调了多方利益，其做法值得我们借鉴。
三、利益平衡的法治化路径构建
（一）确立梯度化数据确权规则
依据数据的来源和加工深度，构建一个分层的权属体系：对于原始数据，重点保护个人信息；对于衍生数据，认可企业拥有有限的产权；对于公共数据，则强调其开放和共享的重要性。借鉴英国的“数据信托”模式，在特定领域设立第三方数据治理机构。同时，完善数据登记和公示制度，参考不动产登记的经验，建立一个全国统一的数据资产登记平台。
（二）构建场景化行为规制体系
为不同场景如数据采集、存储、处理和交易制定明确的行为准则。在数据交易阶段，加强安全评估和合规性审计，并建立类似证券市场的多层次交易体系。针对特定领域，例如自动驾驶和医疗AI，制定特定的数据管理规则，例如德国的《自动驾驶数据记录条例》对事故数据实施的特别管理措施。
（三）完善多元化纠纷解决机制
推广数据争议仲裁制度，依托杭州互联网法院等专业机构，建立快速处理通道。在数据跨境流动领域，探索实施“监管沙盒”机制，允许企业在受控环境下进行合规性试验。建立数据价值评估的国家标准，为损害赔偿提供量化依据。借鉴美国《澄清境外数据合法使用法案》，完善跨境数据调取的司法协作机制。
四、结语
企业数据权益的保护必须超越传统的私权逻辑，构建一个促进包容性发展的制度生态。通过“权利界定-行为规制-争端解决”的三层架构，我们可以在保障企业创新动力的同时，维护社会整体的效益。法律的未来发展应当坚持动态平衡的原则，在数据安全与数据红利、私权保护与公共福祉之间寻找最大公约数，为数字经济的高质量发展提供法治保障。
作者单位：三峡大学法学与公共管理学院
一、企业数据权益的法理基础与制度困境
（一）数据权益的复合法律属性
企业数据权益呈现“权利束”特征，其既包含源于劳动投入的财产权益，又涉及个人信息保护、市场竞争秩序等公共法益。在“淘宝诉美景”案中，法院首次确认数据产品的财产权属性，但未明确其权利边界。数据具有非排他性、可复制性等特征，传统物权理论难以完全适用，需要构建新型数据产权制度。欧盟《数据法案》创设数据持有者权，我国《数据二十条》提出数据资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权分置”方案，均体现了对数据权益特殊性的制度回应。
（二）现行法律保护的局限性
现有法律体系通过反不正当竞争法、著作权法、商业秘密等制度提供片段化保护。在“大众点评诉百度”案中，法院援引反法第二条认定数据抓取行为构成不正当竞争，但个案裁判标准难以形成普遍规则。知识产权法保护范围有限，商业秘密保护要求过严，导致大量数据资产处于法律真空地带。美国《加州消费者隐私法》与我国《个人信息保护法》的衔接冲突，更凸显数据跨境流动中的法律适用难题。
二、利益冲突的多维呈现与价值抉择
（一）企业间的数据竞争矛盾
头部大型平台借助数据壁垒构筑了所谓的“数据寡头”现象，这使得初创企业难以获取必要的数据资源。2023年，欧盟对Meta的数据垄断行为的处罚，凸显了数据集中化对市场竞争的负面影响。在医疗数据、交通数据等具有高度公共性的领域，数据共享与专有保护之间的矛盾尤为明显。德国实施的“数据可携权”制度旨在平衡数据控制者与数据使用者之间的利益，然而在执行过程中遭遇了技术标准不统一等挑战。
（二）个人权益与企业利益的博弈
用户画像和行为预测等数据应用模糊了个人信息与企业数据之间的界限。我国《个人信息保护法》第13条规定的“单独同意”规则，与企业数据处理的效率需求之间存在冲突。欧盟GDPR确立的数据最小化原则，在商业创新中的实施面临挑战。日本《个人信息保护法》创设的匿名加工信息制度，为平衡各方利益提供了新的思路。
（三）公共治理与商业利用的张力
政府数据开放与企业数据权属之间的制度性摩擦，常常导致智慧城市建设中政企数据合作因权责不明确而受阻。在公共卫生事件中，行程数据的应用突显了公共利益优先与数据权利保护之间的矛盾。新加坡的《可信数据共享框架》通过实施分级授权机制，成功协调了多方利益，其做法值得我们借鉴。
三、利益平衡的法治化路径构建
（一）确立梯度化数据确权规则
依据数据的来源和加工深度，构建一个分层的权属体系：对于原始数据，重点保护个人信息；对于衍生数据，认可企业拥有有限的产权；对于公共数据，则强调其开放和共享的重要性。借鉴英国的“数据信托”模式，在特定领域设立第三方数据治理机构。同时，完善数据登记和公示制度，参考不动产登记的经验，建立一个全国统一的数据资产登记平台。
（二）构建场景化行为规制体系
为不同场景如数据采集、存储、处理和交易制定明确的行为准则。在数据交易阶段，加强安全评估和合规性审计，并建立类似证券市场的多层次交易体系。针对特定领域，例如自动驾驶和医疗AI，制定特定的数据管理规则，例如德国的《自动驾驶数据记录条例》对事故数据实施的特别管理措施。
（三）完善多元化纠纷解决机制
推广数据争议仲裁制度，依托杭州互联网法院等专业机构，建立快速处理通道。在数据跨境流动领域，探索实施“监管沙盒”机制，允许企业在受控环境下进行合规性试验。建立数据价值评估的国家标准，为损害赔偿提供量化依据。借鉴美国《澄清境外数据合法使用法案》，完善跨境数据调取的司法协作机制。
四、结语
企业数据权益的保护必须超越传统的私权逻辑，构建一个促进包容性发展的制度生态。通过“权利界定-行为规制-争端解决”的三层架构，我们可以在保障企业创新动力的同时，维护社会整体的效益。法律的未来发展应当坚持动态平衡的原则，在数据安全与数据红利、私权保护与公共福祉之间寻找最大公约数，为数字经济的高质量发展提供法治保障。
作者单位：三峡大学法学与公共管理学院