王竹 唐先勇 || 数据产品权益的添附解释路径与制度构建

为方便阅读，省却注释。全文请参见《数字法治》2024年第3期，转载或引用请注明出处。点击上图即可购买本刊。

数据产品权益的添附解释

路径与制度构建

— 王竹 — 

四川大学法学院教授、博士生导师，四川智慧社会智能治理重点实验室主任

— 唐先勇 —

四川大学法学院博士生

本文系2023年度“研究阐释党的二十大精神”国家社科基金重大项目“健全网络智能综合治理体系研究”的阶段性成果

《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(简称“数据二十条”)指出：“保护经加工、分析等形成数据或数据衍生产品的经营权，依法依规规范数据处理者许可他人使用数据或数据衍生产品的权利，促进数据要素流通复用。建立健全基于法律规定或合同约定流转数据相关财产性权益的机制。” “数据二十条”充分肯定了数据产品的财产属性，提出了保护数据处理者权益的具体要求。近年来，国内学术界对数据权益问题进行了较为广泛的讨论，基本遵循了“原始数据—数据资源—数据产品”的三分法展开，并将数据产品和原始数据、数据资源共同置于数据这一整体范畴予以讨论。有学者从新型财产权角度对数据确权保护进行理论上的尝试，有学者提出由权利保护转向行为规制来纾解数据保护困境，部分学者将数据产品和原始数据、数据资源区分开，着重对数据产品进行界定，并寻求法律上的保护。

但是，从数据动态价值周期看，数据内部的结构性特征非常明显，不同数据的价值逻辑演变进路完全不同，其法律保护路径也存在本质差异。从杂乱、缺乏直接应用价值的原始数据到经过初步资源化采集加工的数据资源，再到实质性加工形成的数据产品的演进过程，表面上是数据的数量和形态的变化，但实质暗含着“劳动程度”的逐步深化。在原始数据阶段，该数据与信息主体存在直接对应关系，对于敏感的个人数据应当充分保护，除取得个人同意、履行法定职责等情形外，个人信息只有在匿名化处理后方能进入流通。在数据资源阶段，其基本价值导向是保持权利的开放性和多方利益的衡平，体现在数据开发利用的动态价值链上是由于各方参与者贡献不同，数据的表现形态及价值也存在差异化，这就决定了数据权利配置需呈现动态性差别激励。但是在数据产品阶段，经过企业实质性加工，数据产品在形态上已与原始数据没有直接对应关系，是更高程度的数据形态。这体现在数据产品财产性权益保护上，就需要将其与原始数据和数据资源区分开，在考虑多方主体的参与度、贡献度的同时，关注其价值生成的决定性因素。质言之，数据产品与原始数据、数据资源的保护基调不同，不能一味强调开放性和公共性。

目前，理论和司法实践均承认数据产品具有财产性利益，应当予以法律保护。但在理论上并未指明数据产品的法律属性、保护方式及权利内涵，也未体现出数据产品特有的价值生成逻辑和特征。实践中，法院多采用《反不正当竞争法》第2条的一般条款进行调整。针对数据产品保护困境，本文尝试提出数据产品确权和法律保护的添附新解释路径，并作出初步的制度构建。

数据产品的概念在司法实践和学术研究中有出现，部分地方规范性文件中也有提及。司法实践中，有法院着重从数据利用方式和数据形态上将数据产品定义为：“在巨量原始数据基础上通过一定算法，经过深度分析过滤、提炼整合以及匿名化脱敏处理后而形成的预测型、指数型、统计型的衍生数据，以及趋势图、排行榜等可视化的数据内容。”学术界也主要是基于此对数据产品进行界定。有学者指出，数据库、数据平台以及数据决策等均属于数据产品。有学者将数据产品分为狭义的数据产品和广义的数据产品。狭义的数据产品指市场中可流通的海量商业数据集，如大数据交易所交易的具有产品属性的数据集。广义的数据产品是指基于数据的各种产品，其形态和载体并不局限于数据。如数据源、模型算法、可视化组件等。当然，也有学者根据生产数据产品所付出的劳动的不同，将数据产品分为汇集型的数据产品和演绎型的数据产品。但是总体而言，学界对数据产品的定义局限在数据的呈现形式上，着重关注数据产品的商品属性，忽略了在数据形态变化过程中的主导性因素，即劳动力在数据价值提升过程中的影响。

近年来，随着数据资产化进程的加快，数据产品在商业实践中的地位逐渐凸显，进入市场流通的数据形态逐渐以数据集和数据产品的形式出现，在部分地方性立法中，也逐渐出现了数据产品相对规范化的定义。如《深圳市数据交易管理暂行办法》第12条将数据产品定义为“用于交易的原始数据和加工处理后的数据衍生产品。包括但不限于数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、API数据、加密数据等。”《深圳市数据产权登记管理暂行办法》第2条将数据产品定义为“自然人、法人或非法人组织通过对数据资源投入实质性劳动形成的数据及其衍生产品”。《上海市数据条例》第49条将数据产品定义为“通过实质性加工和创新性劳动形成的数据产品和服务”。从中比较可知，主要存在以下核心争议：一是数据产品到底是交易的原始数据还是加工处理后的数据衍生产品？或者二者皆是？二是在各地立法中，对数据衍生品的定义均强调“实质性加工和创新性劳动”，是否恰当？三是数据产品是否包括数据服务？

基于上述比较，同时考虑数据全生命周期的不同发展形态，本文认为，数据产品是对数据资源投入实质性劳动形成的衍生数据和数据衍生产品，包括但不限于数据分析报告、数据可视化产品、API数据等。主要理由如下：其一，数据产品不包括原始数据。从数据要素市场实践看，原始数据、数据集合和数据产品均可进入市场流通，均可视为市场交易的商品。但数据产品作为一种独立的数据形态，其产品的稀缺性本质上是已经过加工产品化的信息，而原始数据、数据集合的稀缺性在于符号形式意义上。其二，数据产品的判断并不以实质性劳动为核心要件。数据产品是为了提高数据应用效率而生的，其创造仅需判断企业是否存在实质性加工，至于该加工是否有创新性在所不论。因为加工是否具有创新性是由法律的不同保护方式决定的。比如，对数据的创造性加工形成的产品符合知识产权客体的保护要件，则采纳知识产权保护路径。其三，将数据产品分为实质性加工后形成衍生数据和数据衍生品，也包括数据服务。一方面，这主要是与数据资源相区分。数据资源是企业对原始数据的收集、整理，属于对原始数据资源化的初步加工，但其并未改变原始数据之上存在的多元主体和多方利益，亦未改变原有的复杂利益格局。而数据产品则是通过个人信息匿名化处理和公共数据脱敏化处理的实质性加工形成的，在此数据之上原有主体间的关联性(包括人格关联性和公共利益关联性)已得到实质性改变，甚至在数据产品中原数据已完全分辨不出或已灭失。由此，原数据之上的复杂利益格局已简化为单一的企业财产利益。另一方面，从数据资产的角度看，数据产品是企业实现数据资源资产化的重要渠道，数据服务也会预期给企业带来经济利益。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》也明确企业利用数据资源对客户提供服务的，应当按照收入准则等规定确认相关收入。因此，从该角度看，数据产品和数据服务的界限趋于模糊，界分意义也不大。

从数据全生命周期视角看，随着数据加工的广度和深度变化，数据的价值化过程本质是数据要素价值形态不断演变的过程。集中体现为“原始数据—数据资源—数据产品(衍生数据集及衍生产品)”的基本逻辑链条。

数据的三种要素形态对应的是数据资源生产、数据服务开发、数据价值化利用的三个数据利用阶段。数据资源生产阶段着重体现的是一种集聚型的价值创造方式，是指通过对原始数据进行初步加工处理形成数据资源，并使其具备商品属性的过程。此时数据资源化生产的价值创造就在于将数据与信息主体分离，逐步形成结构化可利用的数据集合。数据服务开发阶段着重体现的是一种融合性的价值创造方式，是指数据产品运营商通过对数据资源进行实质性加工，形成数据资源的聚合和分析基础模型并对外提供数据服务的过程。此时数据的价值创造就着重体现为对数据市场中价值链和产业链扩展的贡献。而数据价值化利用阶段主要体现的是一种协同性的价值创造方式，是指数据产品持续性变现的过程，比如数据平台提供基础服务和基于数据挖掘的增值服务。从上述逻辑关系看，数据资源来源于对企业原始数据的资源化加工，数据产品来源于对数据资源的实质性加工，数据形态转换的过程就是劳动加工导致数据价值提升的过程。简言之，从原始数据到数据产品不仅仅是数据形态的变化，更重要的是数据加工处理的广度和深度的差异，即“劳动加工”的程度。

数据价值提升的差异和形态的变化又直接决定了其保护逻辑和基本价值取向的不同。这从原始数据和数据产品的司法实践中便可略知一二。比如，在“淘宝诉美景案”和“大众点评诉百度案”中，虽然法院最终都是通过反不正当竞争法来进行规制，但是由于两个案件中数据形态的差异而直接影响了法院的判决及推理。在这两个案件中，涉案标的均是企业数据，并且企业加工的原始数据来源合法。在数据价值的生成上，法院也均认可企业作出的独特贡献，认为两家公司网站上的用户点评信息等也都具有市场价值。但在推理论证中，法院认为淘宝公司开发“生意参谋”软件是数据产品，认定“其数据内容经过网络运营者大量的智力劳动成果投入，通过深度开发与系统整合，最终呈现给消费者的是与网络用户信息、网络原始数据无直接对应关系的独立衍生数据，可以为运营者所实际控制，并带来经济利益”，淘宝公司对其开发的数据产品享有完全独立的财产性权益，美景公司因侵害淘宝公司的独立财产性权益而应受罚。而对于“大众点评诉百度案”中的用户评论数据，法院认为：百度公司的搜索引擎抓取涉案信息并不违反Robots协议，具有一定正当性，大众点评对原始数据的收集并不能排除其他市场主体对该原始数据的合理使用，但是百度违背了诚信原则和商业道德而应受罚。虽然在这两个案件中，法院都支持了原数据持有者的权利，但是推理的逻辑却大相径庭。由此，我们也可以比较出原始数据和数据产品在特征上的差异，应当主要集中在以下几个方面。

第一，市场主体使用限度。对于原始数据而言，基于保障数据公开和自由获取，避免数据孤岛的考虑，法律允许其他市场主体在“合法、正当、必要”等原则的基础上平等使用。但是，数据产品的权利归属于数据产品经营者，既排除市场竞争者的使用和占有，也排除竞争者的侵害。

第二，数据加工程度差异。原始数据并未经过深度加工、筛选、分析，是记录事实的结果，是用来描述事实的未经加工的素材。但是，数据产品是由产品经营者对原始数据进行实质性加工而形成的结构化数据，体现的是对原始数据的分析提炼、整合脱敏，重点在于其市场价值。

第三，数据之上的人格权益。原始数据之上承载着多方主体的利益，能直接呈现出用户的个人信息，包含人格权益内容。而数据产品虽然脱胎于原始数据，但企业在开发数据产品时，对原始数据进行了脱敏化处理，数据产品的加工过程使其已完全脱离了原始数据源发者即用户对于信息的控制，消弭了其上独特的人格性权益。

从上述分析可知，数据产品和数据资源、原始数据的价值产生方式不同，这就决定了不同数据形态保护倾向也存在差异。具体到数据产品，立法选择上有明显的保护性倾向。

第一，数据产品的保护不应当与原始数据的权利属性和归属问题混淆，要充分尊重数据处理者的合法权益。一方面，《个人信息保护法》第4条规定“个人信息是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，不包括匿名化处理后的信息”说明，匿名化处理后的信息已被实质性排除在了个人信息范畴外，具有人格权益的原始数据与高形态的数据产品应当具有不同的保护目标。另一方面，数据只有在要素化后，才能更快速地进入社会化大生产的过程，释放数据价值。因此，数据要素化是目标，对于不同的数据形态，要将其放在完整的数据要素价值链上进行考察。比如，原始数据作为被记录的初始形态，其本身是非结构化的，无法被交易流通，但是在经过清洗和加工聚合后，从无序变为有序、从原始数据转变为数据资源后，其数据要素价值得到大幅提高，流通效率也大大提高。因此，对于原始数据聚合、整理得到的数据资源而言，不应像原始数据一样过多关注保护，而应当更强调利用。而从数据资源向数据产品的生产过程凝聚了数据处理者大量的人力、物力、财力，将原本单一的、碎片化的、价值密度低的数据信息进行深度清洗、加工、整理后形成结构化、具备生产使用条件的劳动成果。数据产品已经完全独立于数据资源之外，更与原始数据已无直接对应关系。此时，如果像数据资源一样强调开放性，忽视数据处理者的劳动价值，这对数据处理者来说是不公平的。

第二，从数据产品的形成过程看，数据产品衍生于原始数据和数据资源，也要充分保护原权利人的合法权益。衍生于原始数据和数据资源是指数据产品所用数据即便无法关联到特定个人，但最终使用的特定数据是源发于用户。甚至在数字劳动场景下，用户使用数据产品的行为也是在为企业生产数据和反馈信息，企业利用所掌控的用户数据聚集、加工来形成或完善数据产品，但用户却从中得不到任何的报酬，这是不公平的。在此意义上，用户还存在被数字媒体资本剥削的风险。总之，在数据产品的收益中不能完全否认数据源发者相应的财产性权益。

《民法典》第127条规定：“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。”该条承认了保障数据的财产性利益的必要性，为数据保护提出了新要求，但并未明确数据的权属规则和保护路径，导致学界对此讨论颇多。基于数据产品法律性质的理解，即到底是物权客体还是知识产权客体，学界难以达成一致，也由此产生了对企业数据产品保护的多种路径。

第一，数据产品的物权保护路径。对此，主要有“所有权保护说”和“用益物权保护说”两种观点。“所有权保护说”认为，数据产品作为企业在原始数据上，通过清洗、加工、匿名化等附加劳动的行为所获得的新的数据形态，其已脱离原始数据而单独存在，可以成为所有权的客体，建议将数据纳入传统财产权范式下，设立数据所有权。 “用益物权保护说”认为，应借鉴“自物权—他物权”分割思想，设立个人数据所有权和基于用户授权的企业数据用益物权。物权保护路径从优势上看，使得物权保护具有物权请求权的正当性和可形式性，相关规则的可实践性更强，保护力度更大。但是，有学者认为如果将数据产品解释为物权客体，虽然最有利于保护数据所有权人绝对经济利益，但封闭了数据流动带来的数据价值增值的路径，与数字经济发展要求不符。

第二，数据产品的知识产权保护路径。在既有学界文献的讨论中，大多数学者认为，数据产品与知识产权在内涵、外延上有重合，借助知识产权制度保护企业数据产品具有高度的适配性。按照数据可否被纳入传统知识产权客体产生了两种方案：其一，主张将数据产品纳入以著作权、商业秘密等为代表的传统知识产权保护体系中。比如，欧盟在1996年首次对“数据产权化”进行尝试并提出设立数据库特殊权利，保障数据库制作者权益。再如，有学者主张将企业数据产品分为公开性的数据产品和非公开性的数据产品，对于非公开性的数据产品以商业秘密制度加以保护，而公开性数据产品则应当属于公共领域的社会资源。其二，新型的知识产权路径，主张依据《民法典》第123条的规定“民事主体依法享有知识产权”，而以数据为客体创设新型知识产权。有学者提出企业数据产品的自然属性必然决定了有形财产制度的不适应，主张将数据产品界定为新型知识产权客体。但是，从知识产权客体的构成要件看，企业数据产品无法被单一地纳入某一具体的知识产权客体中。比如，《著作权法》第15条规定汇编著作权，要求汇编具有独创性，但是数据产品加工不一定能达到著作权独创性的标准。而数据库特殊权利在实践中也饱受诟病，欧盟学者普遍认为《数据库指令》不恰当地赋予了数据库生产者排他性的数据权利，导致了数据垄断。总之，虽然知识产权保护模式填补了数据产品保护的部分空白。但是仍然无法为数据产品提供完整的保护。

主张行为规制模式的学者认为确权保护模式会阻碍数据流通，容易引发“反公地悲剧”，确认数据产权非但不能保护隐私，还可能扼杀言论自由、信息自由和科学技术进步。因此提倡数据保护应从“权利保护转向法益保护”，采取更开放的手段，而非为数据创设新产权。学界主要有如下主张：

第一，数据产品的竞争法保护。该观点认为企业数据财产权益是一种有限制的竞争性财产权益，对于市场竞争对手未经允许获取、使用数据的行为，依照《反不正当竞争法》第2条予以规制，这也是实践中最常用的解决方案。该方案的优势是避免了数据产品确权的问题，但其考虑因素仅是不正当竞争行为对市场秩序的破坏，与将数据产品作为一种独立的权利进行保护相比，保护的力度较弱，而且随着数据产品开发利用的多元发展，以个案确定规则，不利于形成统一的裁判标准。

第二，数据产品的债权法保护。持该观点的学者主张借助当事人意思自治在数据主体与数据相对人之间确立有偿使用的相对法律关系，从而明确企业数据产品持有者与使用者权利义务。但是，债权的法律结构特征决定了其规制的弊端：首先，从经济效益角度看，债权保护可能影响数据产权配置效率，市场环境下大型数据公司在企业数据产品交易中很容易占据主导地位，其谈判能力和资源管控力远超其他数据商，通过合同事先预设利益分配，可否克服数据垄断和企业数据产品外流尚存疑。其次，债权保护模式规范从个案衡量看存在合理性，但如果作为数据产品保护的整体解决方案，将导致用户信息过量及信息负担和企业经营成本的大幅增加。最后，从权利保护角度看，如果发生违约，在债权实现上，合同的相对性会直接导致企业数据产品所有人在追偿手段上的匮乏。而且债权合同缺乏对外排他性，不能抵抗来自第三人的数据加害行为。因此，债权法保护模式无法作为数据产品保护的主要手段。

通过对上述相关学说的梳理，我们可以发现，学界研究中数据产品被径直放入企业数据这个整体范畴中予以讨论，在保护方式的选择上主要考虑数据保护和合理利用的平衡性问题，整体思路是综合多法律部门进行多维度保护。在财产权益层面，各个方案均认可数据产品的财产属性，只是在“权利—权益”中进行比较；均试图将数据之上的各方主体利益期待放置于特定财产权概念内部加以考量，判断其能否在财产体系中妥善容纳数据产品。但在价值层面，相对忽略了企业付出的资本劳动与数据价值之间的关联性。

这对我们构造数据产品保护模式的启示是，需要重点关注数据的不同形态，从数据产品的生成阶段入手构造其保护体系。具体而言，数据产品的价值创造过程呈线性发展，从原始数据的采集、清洗、对齐到形成可用的数据资源再到加工形成产品，整体呈现出“原始数据—数据资源—数据产品”三种形态。在这三种不同形态下，数据产权配置应当不同。整体上看，从原始数据到数据资源，再到数据产品，数据产权形态表现出由繁及简的特征；各利益相关方的数量也依次递减，产权争议纠纷也相应递减。因此，原始数据和数据产品作为数据利用的两端，其产出来源是明确的，所以对其采取排他性的保护具有正当性。但是，数据资源这一中间形态的保护应当具有开放性，不宜用一套规则来规制不同的数据形态。

在保护模式选择上，以反不正当竞争法、合同法等的行为规制模式采取开放式界权，有利于加强数据流动，但是当开放式界权凝聚一定价值共识和一般性规则后，体系化的理论构建是必然要求。因此，在对数据产品权属进行认定时，应当认可数据产品的财产权属性，同时考虑不同利益主体的不同利益，借鉴传统物权结构作为基本模板设置具体权能，充分保障数据产品生产者的权益。

在对数据产品进行确权保护的同时，对数据产品之上承载的数据源发者利益和数据处理者利益也应予以平衡考虑。鉴于此，笔者提出以添附制度为原型进行规范构造的新路径。

添附是财产法理论的重要分支，作为私有财产权的原始取得方式之一，其意旨旨趣可从以下两种典型的产权解释方案中进行探析。

第一，大陆法系中的“德姆塞茨论题”。其常常被用来解释财产权的演进。该观点认为，产权制度一个主要功能是引导人们实现将外部性较大地内在化的激励。在公有制财产下无法避免对物的浪费和经济追求积极性的减损，个体对个人利益的追求会造成社会整体资源减损的不良后果，即学界常说的“公地悲剧”。相反，在私有制财产下，个人利益的追逐又可能导致“反公地悲剧”。因此，需要通过外部性内在化鼓励高效率地配置私权从而实现创造资源和有效管理资源的目标。同时，将收益内部化以维护各方主体的合法权益，实现正外部性。这体现在添附制度权利归属机制中就表现为应当将添附物产权分配给添附人，明晰产权归属。同时，为了防止风险的外溢，在确权外设置债权回补方案，实现权益平衡目标。这样的设计有利于促进物尽其用，避免资源浪费。通过法定方式分配添附物的所有权，将鼓励支持在添附过程中添附人的创造性，积极促进整个社会新创造价值的产生和利益最大化。

第二，英美法系中的“剩余索取权理论”。剩余索取权是财产权的一项重要权利，其标的是剩余价值。在企业经营管理中，这种剩余分享的激励思路通常在人力资源管理中，通过“免费赠与”经营者剩余索取权，如设立利润分享和期权激励的方式得以实践。通过剩余价值的分享，提高剩余价值索取人的创新积极性，间接推动产出价值的最大化。这在添附制度中就表现为，当添附物经过添附价值改变后，剩余价值为正值时，意味着添附人对添附物的行为是正向添附价值，该添附的价值就应当归属添附人，从而促进物的利用，实现社会经济效益正向发展目标。

放在数据领域来看，数据产品保护中数据流通和数据保护是核心问题。数据产品体现为数据和劳动力等资源的结合，数据产品之上的多方利益主体都享有一定的正当性权益。在保护方案上，如果采取单一的价值衡量机制或分配方案可能导致数据流通受限，难以适应社会鼓励持续创新和流通利用的目的，无法实现“数尽其用”。而上述两种产权解释理论就给数据产品权益的添附分配方式提供了新的解决思路。

第一，从添附制度的功能上看，当原始数据的权益主体和数据处理者之间对数据产品之上的权益产生冲突时，添附理论允许当事人之间通过协商明确数据产品的归属。而当双方无法达成一致时，就根据数据产品形态的从属性或者价值从属性规则确定数据产品归属及通过债权赔偿规则应对双方利益失衡局面。添附制度的双重规范可以兼顾原始数据权利人、数据处理者和社会公众的利益。这既能弥补以意思表示为核心的债法保护模式弊端，又可以为数据产品的确权提供基本规范，更为重要的是添附禁止满足添附条件之物恢复原状，意图通过添附物的“一物化”实现社会资源的高效利用，维护物的经济价值，促进物尽其用和充分发挥物的效用。这与数字经济时代促进数据流通、强化数据应用的基本目标相符。

第二，从添附制度的结构上看，添附制度可以绕开原始数据权属界分难的问题。从有体物添附权属逻辑看，目前已形成了先论添附物归属的归纳逻辑：首先说明添附物属于谁，然后再考虑物结合后的权益分配。这适用于数据领域，可以直接避免对承载了多方利益主体的原始数据的权属讨论。针对数据产品确定权属问题，可以先考虑数据产品如何分配更有利于数据价值的发挥，再考虑其权属分配、权能设置和利益衡平。

第三，从添附制度的本质上看，添附是对物的利用类型化。在数据领域，当原始数据被收集并被整合成数据库，但是并未对数据进行任何处理时，数据之上的人格属性依然存在，单个可识别，此时可视为数据的附合；当企业收集用户数据后，对原始数据进行整合，经过去敏、去中心化后难以识别单个数据特征，无法对原数据进行识别复原时，可视为数据混合；当企业投入人力、物力对数据进行深度加工处理、嵌套模型，形成数据产品时，可视为数据加工。而且数据经营者的数据库之间、数据产品之间也可能发生附合、混合的情形。

总之，添附理论的激励机制及利益平衡原则与数据产品确权要求的数据流通和物尽其用的目标高度契合，有助于数据产品确权，实现“数尽其用”。

添附规则下，对添附物所有权归属的判断主要受添附前后添附物的价值比和效能比的影响。添附的对象原本针对有形物，但后续罗马法学家盖尤斯在其《法学阶梯》中确定了“板添画”规则，即无论画之优劣，画的所有权属于画家，木板的所有权也归画家，从而将智力成果这种无形财产创造过程也视为在他人所有物之上进行加工。后人认为，《法学阶梯》中的此案例，区分了作品和物质载体，体现出了这种抽象内容所承载的价值，说明专利等无形财产也可能被视为添附的客体。

近代以来，添附制度被各国法律所接受，其中《法国民法典》在第二卷第544条至第577条规定了“添附权”，主要有“对该物所生一切与该物结合之物”“因自然地与该物结合之物”“因人工地与该物结合之物”三种情形，分别对应“孳息”“自然添附”“人工添附”。“对该物所生一切”之物的孳息，包括天然孳息(如树结的果实等)和法定孳息(借款利息等)，前者是有形财产，后者是无形财产，故这就在一定程度上突破了罗马法以来的添附内涵。此外，《法国民法典》第516条规定“一切财产，或为动产，或为不动产。”那么，发明专利、数据等公认具有财产属性的也可解释为财产。

此外，《德国民法典》第952条规定：“(1)就债权而出具的债务证书的所有权，属于债权人。存在于债权上的第三人权利，及于该债务证书。(2)关于其他可据以请求给付的权利的证书，特别是抵押证券、土地债务证券和定期土地债务证券，亦同。”该条被置于第三编物权法第三目“附合、混合、加工”下，有学者认为这是对有体物添附理论的突破，其明确了权利(无形财产)与债权证书(有形财产)之间的附合，将添附的客体从物拓展到了无形财产，一定程度上提出了现代社会无形财产价值，也为添附制度的客体向无形财产扩展提供了一定基础。

在国内学术界，以陈小齐、李湘云、陈家宏等为代表的学者借鉴民法上的添附制度，提出了知识产权添附的概念。比较法上Peter Lee、Mark A. Lemley、Robert Merges研究认为专利添附符合专利制度的目标，提出了专利添附的概念，建议从添附规则回应在先专利基础上的新成果的正当性来源、权属配置等问题。因此，添附制度适用于专利、知识产权等无形财产中也存在一定的先例。

可见，在理论研究中，添附的客体从有体物到无体物再到财产的过程表明添附的客体存在延伸的可能性。

添附制度的运行机理包括物权变动和利益平衡两方面。从物的分配上看，数据产品主要表现为数据资源和劳动的结合，近似于传统的加工，故对数据产品的分配主要以加工物的物权变动规则作为主要依据；在利益衡平上，有体物添附中因物的归属而造成另一方当事人损害的，主要通过债权形式的赔偿或补偿予以纠正失衡的利益局面。在数据产品领域，主要表现为对数据产品经营者和数据源发者的利益平衡要求。

首先，通过添附制度明确数据产品权利归属，将数据产品权益归属于数据产品经营者一方所有。一方面，是为了维护并最大化数据产品的经济价值。因为在数据领域，共有模式的弊端十分明显，不仅很难合理、清晰地区分各方利益主体各自在多大程度上拥有这些权利，而且在物的利用上也很难发挥此效用。因此，在数据确权中，要尽可能避免共有模式。另一方面，是基于数字社会中数据利用的整体社会利益考量，将数据产品归属单一化是法律构造的技术使然。如果数据源发者和数据处理者共同享有数据产品权益，那么在增加数据源发者行为动机的同时难免减损数据源发者的动力。但是在数据产品形成过程中，数据处理者对数据形态转化过程的掌控力和贡献力明显高于其他资源所有人。因此，将数据产品归属于数据处理者所有，从社会整体利益观之，增加的收益会高于导致的损失。

其次，通过添附制度实现多方主体的利益平衡。数据产品以原始数据为基本养料，如果没有原始数据就没有加工的对象，所以数据衍生品的出现是“原始数据＋劳动力”的结果。在此利益格局下，不能忽视原始数据权利人的权益，应当有一定程度上的利益回补措施。在传统物权领域，因物的归属而造成原材料所有人丧失所有权的，一般可请求补偿；构成侵权的，则依照侵权规则请求赔偿。但是在数据领域，因原始数据的价值难以衡量，而且数据主体量大，难以直接将利益回补到具体的个人，所以添附所导致的利益回补策略还需要进一步讨论。

最后，需要注意的是，在有体物添附中，添附物的形成意味着原物所有权的灭失。但是，在数据添附领域，数据产品的形成并不一定意味着原始数据的灭失，无论是数据主体还是他人使用数据并不会因被使用而减损、消耗。同时，在交换过程中，买家也不完全依赖数据本身价值，更关键的是数据规模化后形成的数据预测能力。这种数据的非损耗性和数据利用方式也是数据添附和传统添附最大的不同。

根据上述分析，数字经济呈现双向动态并且是以数据企业为核心的驱动发展模式。从数据流通环节看，数据从业者合理开展数据经营、充分发挥数据应用价值才是大数据时代数字经济的活力源泉。数据从业者通过数据集合、利用、加工、交易成为后续环节数据的占有者、数据产品的加工者和持有者，以及相应数据资产的经营者。基于数据从业者的经营活动这一动态性过程看，数据产品的财产权构造也应当呈现双向的动态和以数据从业者为重点的驱动结构。这呈现在数据产品的权利构造上，即构造数据产品权益及具体权能。

1．数据产品权益的权利来源

迄今为止，进行私人财产权的正当性论证最有影响力的是洛克，其劳动赋权理论对近代私人财产权的确立起到了奠基性的作用。最初洛克的财产理论主要针对有体物，认为当个人劳动作用于自然状态下的物后，建立了其与自然物的联系，当自然物脱离了自然状态时，财产权就此产生。后有学者将洛克劳动价值理论的适用范围扩张至发明、专利等无体财产。从物质形态上看，企业数据产品与知识产权的客体同属于无形财产，同样蕴含劳动，同样具有非竞争性和非物质的排他性，那么数据产品是否可遵循洛克论证对物层面的财产权论证逻辑呢？在洛克财产权正当性的对物层面，体现为个人劳动“加入”外在物，自我财产与外在财产混合。数据产品是数据处理者通过大量的人力物力对原始数据、数据资源的收集、清洗、对齐、加工，并运用大数据技术建立的主体与生成物间的一种混合和联结。此即洛克财产权的对物层面在数据领域的展开，也正是添附在数据领域的实践过程。通过添附切断原始数据和数据产品之间的关联关系，否定了其中的权利链接和利益连续，促使数据产品成为独立的权利客体，其应当具有财产性权益。

2．数据产品权益的取得方式

在物的加工规则中，衡量加工劳动与原材料价值高低、考虑输出资源与输入资源的价值比例是权属判断的核心，形成加工物要求实质性产生区别于原材料属性的新物。可以参考的立法例是《德国民法典》第950条第1款的规定：“以加工或改造的价值不显著小于材料的价值为限，通过加工或改造一件或不止一件材料来制造新动产的人，取得新物的所有权。”考虑到数据处理和加工的相似性，建议将数据加工处理行为类推适用物的加工规则。当数据处理者对原始数据或数据资源进行加工形成数据产品后，数据产品脱离数据资源形成一种完全独立的数据形态，此时数据产品的利用方式已不同于原始数据和数据资源，其价值也得到了显著增加。因此，建议由数据产品加工人取得相关数据产品权益。

我国《民法典》第322条是对添附制度的一般性规定：“因加工、附合、混合而产生的物的归属，有约定的，按照约定；没有约定或者约定不明确的，依照法律规定；法律没有规定的，按照充分发挥物的效用以及保护无过错当事人的原则确定。因一方当事人的过错或者确定物的归属造成另一方当事人损害的，应当给予赔偿或者补偿。”由此规定可知，我国数据产品权益的取得主要包括如下几种情形：一是如果对原始数据的处理是基于合同约定，则有约从约，按照合同约定进行权属配置。例如，企业基于双方契约对数据资源进行加工，制作成数据可视化产品并依此取得数据产品权益。二是在没有约定的情况下，按照法律规定。目前我国并未有其他法律明晰添附物的归属，所以只能按照“充分发挥物的效用以及保护无过错当事人的原则”进行确定。投射到数据领域，数据加工者在数据产品的制作过程中发挥了主要功能，实现了从数据到“可用数据”的创造，而且数据处理者的数据集聚能力和使用能力也大大强于原始数据权人。因此，数据产品的权利配置给数据企业，不仅在实在法层面有相应的解释方法，在基本精神上也有利于发挥数据产品的功能作用，实现“数尽其用”。三是企业对依托自身数据生成的数据产品享有绝对支配权。此类型的数据产品之上的利益主体较为单一，企业对数据产品的支配权是企业对原始数据享有权利的应有之义。

3．数据产品权益的具体权能

数据产品经营者对其开发的数据产品享有数据产品权益，这种赋权方式直接体现为其对数据产品经营者经营利益的确认，主要表现为占有、使用、收益和处分四项权能。其中，数据产品的占有是指产品开发者有权对数据产品储存并进行控制。使用权能指的是数据产品权益人对于数据产品有权自己使用，或许可他人使用并收取费用。收益权能既包括权利主体出售产品或者许可他人使用产品而获取利益的权利，也包括权利主体通过自身使用产品为他人提供预测、分析等服务而获利的权利。处分权是指权利主体依自己的意愿，对数据进行转让、有偿许可他人使用等。

较为封闭的赋权方式有可能抑制数据流动，形成数据垄断。因此，鉴于企业数据产品财产权的独特性质，在其基本权能一致的情况下，还需要对其进行一定程度的限制。首先，对于数据产品占有权能的限制。数据产品经营者对数据产品的生成付出了劳动并促使了其价值形态的转变，数据产品经营者将数据产品置于己方服务器予以控制，这与传统物事实上的控制并无差别。但是，数据产品所对应的之前的原始数据形态并非数据产品经营者完全占有的所有物，因此，该占有仅限于新生成添附物的占有，不包括对原始数据的占有。其次，对于数据产品的使用权能限制。数据产品是数据产品经营者劳动所得，数据产品经营者当然有权使用该数据产品，但数据产品的流动使用需按照数据本来的用途，不得超出数据产品的具体范围行使权利。再次，数据产品的收益权能。要求兼顾数据利用效率与保障数据产品经营者获得报酬的权利的同时，要积极促进数据的流通，提升数据生产效率，促进数字经济发展。最后，数据产品的处分权能的限制。传统法上的有体物处分主要表现为消费转让，集中表现为物理意义上的交割。但是，数据产品的处分中物理上的转让情形较少，更多意义上是将数据产品许可给他人使用，包含查阅、分享等形式。因此，对于处分权能的限制就体现为拓宽数据产品许可他人使用的形式，允许数据产品的合理使用。

当然，大数据时代的到来要求立法者对数据收集者、数据处理者耗费的大量心血和成本进行关注。一方面，对于通过其智力劳动创造具有市场价值的数据产品，应当予以财产权利的保护；另一方面，应采取合理方式激励数据开发者共享、转让、许可他人使用数据产品，同时保障原始数据权利人的合法权益。该问题投射到数据产品保护上，即确认数据产品权益的同时应兼顾多方利益。

根据数据形态的演变过程看，到了数据产品阶段，其上存在的利益主体大大减少，但仍然还有提供原始数据的数据源发者以及进行数据加工处理的数据产品经营者。从添附的运行规则上看，数据加工的行为直接切断了数据产品和原始数据间的利益关系，数据产品经营者合理享有相关数据产品。但是，该数据使用行为又一定程度上侵害了原始数据人对原始数据的独占权益，理应对原始数据所有人进行补偿(合理使用)或赔偿(侵权)。因此，在此多元复杂的利益格局下，利益平衡机制的设置就显得尤为重要。

1．“数据税收”下公共利益的考量

在当前的数字形态和数据产业格局下，数据收益的公平分配主要从数据要素收益和成果分配的维度进行考量。因为数据产品使用的原始数据来源中，主要涉及原始数据权利人和数据处理者两方主体。原始数据权利人有可能是公众，也有可能是国家作为数据资源(政务数据)的持有者，但是二者对数据资源的掌控力都较弱，也无法单独控制数据资源，那么如何实现其合理利益，从相应的产品经营者处获得公平合理的补偿是核心问题。对此，学界讨论主要形成了如下方案：一是原始数据权人可以通过“以服务换数据”“以给付换数据”，通过该方式个人在为平台创造数据的同时也享受了平台的服务。二是通过第三方机构为每位数据主体创设个人数据账户。原始数据权人依托个人数据资产账户实现自身数据的价值化过程并作为生产要素参与社会分配。三是随着数据在经济活动中地位越来越高，税法学界提出了向企业开征“数据税”的方案。

从具体实践来看，建议以“数据税”为主要手段纠正数据利用所导致的利益失衡局面。主要原因有三：第一，“以服务换数据”的方案对原始数据权的保障并不充分，也不具有正当性。数字时代，劳动和娱乐逐渐失去了界限，特别在互联网领域，娱乐活动已经被商品化和资本化，人们的互联网行为其实是在悄无声息地为企业在线平台创造商业价值和利润。用户越使用网络越给平台创造价值而非给自己回补价值，网络使用者在此意义上成为“数字劳工”。第二，个人数据资产账户业务模式的实现任重而道远。从英国和韩国的相关实践看，其以个人数据产权、知情权、隐私权和收益权为核心，而且需要统筹数据收集、数据管理、增值加工、数据清洗、数据定价等诸多环节，有效且公平的数据资产银行建构至少在现阶段是难以实现的。第三，关于征收“数据税”的方案，将所获收益在二次分配环节补偿用户，使数据收益公共产品化的思路具有可借鉴价值。一方面，“数据税的征税对象是企业使用用户数据的行为，目的在于使企业支付数据使用对价”。实践中数据已满足了可税性条件并且实际上已经开始征税。另一方面，从数据产品权益实现的核心要义看，数据产品所体现的经济价值是数据要素化过程中数据与资本、技术等要素结合而形成的衍生利益，将集合收益再分配给庞大而分散的个体是极不经济的做法。而通过数据税收将集合的数据增值效益的一部分转化为社会公共产品，服务于社会整体，进而使数据收益实现再分配是可行的。 “数据税”的征收可视为对原始数据权利人整体利益的一种回补方式。

2．“债权回补”下私有利益的考量

个体的利益平衡主要是指参与数据产品产出过程的其他个体间的利益衡平。比如，A企业将B企业的衍生数据混合入己方数据中进行处理，或A企业和B企业共同对某一数据进行开发利用的合作行为。这主要体现为数据产品经营者间的横向利益格局。如果数据产品产出涉及多方的数据加工，各方均提供了时间、技术、资金等成本，可以依照添附的利益衡平机制，根据不当得利或损害赔偿请求权对数据产品主张权利。