数据财产的排他性：误解与澄清
作者：沈健州
期刊：中外法学 (Peking University Law Journal)
卷期号：vol.35, no.5 (2023), pp.1165-1183
本文探讨了在数字经济背景下数据财产权确立过程中，围绕其“排他性”特质的理论争议与澄清问题。文章由上海交通大学凯原法学院副教授沈健州撰写，是一篇理论性探讨文章，基于其国家社科基金项目“数据要素交易规则体系研究”的阶段性成果（项目编号：22cfx027）。该文章发表于2023年第5期的《中外法学》。
数据财产权的排他性是数据确权讨论中的核心议题。现有观点基于数据“非排他性”的自然属性，质疑数据排他性规范的必要性，并认为赋权将阻碍数据流通，进而影响数字经济的发展。作者通过系统性分析澄清了影响数据财产权确立的三种主要误解，即：
本文试图通过论证这些误解的虚弱之处，建立一个平衡数据排他性与数据自由流通的理论框架。
一个重要的理论基础在于区分数据排他性在“事实层面”和“规范层面”的不同含义。
事实层面
数据利用具有“非排他性”，即相同的数据可以被多个主体同时利用而互不干涉。这种特性源于数据可低成本、大规模复制的自然属性。文章指出，现有部分学者根据这一点，否认数据财产权具有排他性基础。然而，作者指出，这忽视了数据产生营利效果的稀缺性，例如企业依赖于数据的“人无我有”商业优势来获取经济价值。
规范层面
数据的事实（非排他性）特性，并不妨碍法律体系对其确立排他性规范。规范排他性的作用在于防止多方对同一数据享有不兼容的权利，并通过权利边界的明确划定，实现对经济资源的高效配置。这在知识产权法中有许多先例，例如，知识产权本身的客体具有非排他性，但法律为其赋予的专有权则具有排他效力。
文章详细地分析了非公开数据与公开数据在商业模式与法律保护需求上的本质差异，并说明如何据此设计不同形式的排他性规范。
非公开数据通常结合企业决策与竞争优势，在数据营利的模式中扮演重要角色。若非公开数据被不正当地获取或公开，可能直接摧毁企业蓄意打造的商业优势。因此，非公开数据的排他性规范，类似于物权中的所有权，可以赋予权利人排除他人干预的权利。
对于非公开数据的意定流通（如基于合同的共享或许可使用），排他性规范不会造成阻碍；而非意定流通（如强制性数据提供或网络入侵等），则需要通过特殊规则加以规制。例如，《数据安全法》规定，在公共安全需要下，企业需配合向国家机关提供数据，这种法律基于公共利益的限制并不否定数据财产权的本质。
公开数据因服务于用户流量变现的商业逻辑，其核心价值在于吸引流量，而非维持数据本身的排他性。因此，对公开数据设立过于严格的排他性规则，可能削弱公共利益价值。
虽如此，作者认为公开数据同样需要赋予一定程度的排他性规范。其理由是：
- 行为模式（如依托反不正当竞争法保护）虽然可解决部分公开数据的权益冲突，但远不如权利模式（赋权模式）系统化，后者能更有效地构建完整的交易规则与使用框架；
- 通过规定合理使用（fair use）等例外性规则，可以在保护权利人与促进流通之间寻找平衡。例如，搜索引擎对公开数据的合理抓取应被视为合法，而面向同业竞争或超出合理范围的爬取行为则需受到规制。
作者主张设立适度的排他性规范，同时使数据权利人负有一定的容忍义务，以在流通与保护之间取得最大化的公益效益。
文章进一步反驳了排他性规范可能会阻碍数据平行开发或导致数据垄断的观点。
作者明确表示，排他性规则并不排除数据平行开发的可能性。排他性规范的作用只是限制他人未经许可直接利用权利人所控制的数据，而并不限制他人通过独立的数据收集渠道获取相似甚至相同类型的数据。知识产权法中类似的平行开发原则即为案例。
对于数据垄断的担忧，作者认为，这一问题更多源于特定市场主体因其所拥有技术和资源形成的不正当优势，而非简单的排他性规范本身。解决数据垄断问题的关键，应通过竞争法而非削弱财产权来解决。
本文从理论上对数据财产权确立的核心质疑进行了有力的论证，为数据赋权与流通的协调提供了逻辑清晰且实践可行的解决方案。其意义包括：
1. 理论贡献：总结了数据排他性误解的三种主要方向，并通过深入的逻辑分析予以澄清，为数据确权的法律规范提供了坚实的理论基础。
2. 实践价值：明确了数据公开性与非公开性分野的规范边界，为未来数字经济中的数据流通、交易规则与监管提供参考。
3. 时代意义：响应《个人信息保护法》及《数据安全法》提出的政策要求，推动构建符合我国数字经济发展的数据法治体系。
通过剖析数据财产排他性的事实与规范特质、公开与非公开数据的利用特点，以及排他性规则对平行开发与垄断的多重影响，作者确立了数据确权的理论可行性与实践必要性。这篇文章不仅对当前数据产权领域的理论争议有所回应，也对现代数字经济的法律构建提出了深刻启示，在学术与实务层面均具有重要价值。