By summarizing and comparing the published data IP registration specifications of various provinces and cities,the study concludes that the work has been steadily advancing, but there are still challenges in practice. For example, the definition of registration scope has not been unified, the allocation of rights and responsibilities of registration institutions needs to be refined, and the application scenarios for registration certificates still need to be expanded. First of all, the restrictions on the scope of objects differ greatly among the pilot local rules, as well as the value consideration of whether the data holder can become the registration subject, and how the definition of the scope of the rights content can better fit the objectives of rights protection and transaction circulation. Secondly, the legal compliance review standards of data sources are not clear, and the adoption of formal review or substantive review by each pilot province and city will have a certain impact on the results of subsequent registrations. At the same time, the division of responsibilities and collaborative supervision of various departments have yet to be strengthened. Finally, it is unclear whether the registration of data intellectual property rights is subject to registration effectiveness or registration antagonism at the legal level, and the social level of acceptance of registration certificates is not high, which, in addition to the need to enrich the application scenarios of registration certificates, is also manifested in the lack of access norms for the application of registration certificates and the security guarantee system.
To sum up, in order to solve the difficulties in data intellectual property protection and release the potential value of data elements, this paper makes concerted efforts from the institutional, practical and technical levels: First, from the institutional level, it is clear that the object of the data intellectual property registration system is a data set with commercial value and intellectual achievement attributes that is obtained according to law and processed by certain rules or algorithms, and it is also clear that the data processors who have endowed the data with the attributes of commercial value and intellectual achievement are the subjects of registration, and the data processors are granted limited exclusive rights, Second, from the practical level, it is necessary to strengthen the synergy of the competent authorities and enhance the examination ability of registration agencies by implementing dual audit mechanism and unified registration work service guidelines, and registration agencies can also strengthen business cooperation with investment and financing institutions to help enrich the application scenarios of registration certificates. Third, from the technical level, combine the characteristics of blockchain technology to realize the interconnection among various platforms, and build an intelligent audit system for data intellectual property registration with the help of a blockchain optimization algorithm model, which vigorously enhances the effectiveness of data intellectual property registration and the operation efficiency of data intellectual property trading market, while taking into account data security and transaction convenience.
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2020年3月,中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,提出加快培育数据要素市场,为推进数据要素市场化配置改革指明了方向。关于数据权益的法律保护,主要包括所有权、债权、知识产权、新型财产权等学说观点。鉴于数据具有较强的知识产权属性,数据产权保护适用知识产权法律既有理论基础也有法律依据,属于目前的理想路径和模式[1]。从数据知识产权保护方面来看,《知识产权强国建设纲要(2021-2035年)》《“十四五”国家知识产权保护和运用规划》均提出“研究构建数据知识产权保护规则”。此外,国家知识产权局《推动知识产权高质量发展年度工作指引(2023)》也明确提出“探索构建数据知识产权保护制度和登记制度”。
2022年《国家知识产权局办公室关于确定数据知识产权工作试点地方的通知》确定北京、上海、江苏等8个地方开展数据知识产权工作试点,2024年又新增天津、河北、山西等9个试点地区。实践中,数据知识产权登记是较早落地、最先取得成效的数据知识产权保护制度。各试点省市为了贯彻数据要素市场化配置改革政策、释放数据知识产权保护效能,在登记管理办法、登记平台建设和监督管理体系等方面开展了诸多探索并取得一定成效。截至2024年3月底,数据知识产权工作试点地方接收数据知识产权登记申请超1.3万份,颁发证书超过7 000张[2]。在深入比较各地数据知识产权登记规则后发现,各试点地方在登记主体、登记客体、登记内容等制度规范方面尚未形成共识,数据知识产权登记制度权益配置、审查标准及登记效力亦有待明晰。为此,仍有必要在前期试点基础上,总结凝练可复制推广的经验与做法,提升数据知识产权登记效能和服务水平。
总体而言,构建数据知识产权登记制度是一项重大的制度创新和实践创新,其中,数据知识产权登记规范、权益配置、应用场景等问题仍值得进一步探讨。我国现有数据知识产权保护工作尚处于登记规则构建的探索阶段:一是政策文本框架和登记内容各具特色,但尚未形成国家层面统一的数据知识产权登记制度体系;二是各试点地方管理规范和证书期限不同,容易导致数据知识产权登记规则衔接配套等方面产生冲突,例如可能存在重复登记和证书跨区域互认等问题;三是数据知识产权登记制度如何彰显数据自身属性、如何平衡数据权益保护与数据交易流通关系均值得思考。基于此,为完善登记管理规范,促进数据交易流通,实践中亟待解决如下关键问题:第一,明晰数据知识产权登记与其它类型数据登记制度的不同,厘清数据知识产权登记的理论逻辑;第二,结合数据知识产权登记试点现状,梳理各地探索过程中面临的具体挑战;第三,现行数据知识产权登记制度应该如何优化以提升运行效能,进一步促进数据交易市场良性发展。
基于数据交易需求递增与基础设施建设日趋完善,数据知识产权保护规则构建成为关注的焦点。在现有政策框架下,数据、信息、数据集合与数据产品的差异仍有待明晰,实践中数据产权登记、数据产品登记与数据知识产权登记等术语使用也经常混淆。
以数据的生成过程和表现形式为标准,大体可以划分为原始数据(未经过加工)、数据集合(经初级加工)和数据产品(经过精加工)3种类型。为明确数据知识产权登记客体范围,有必要对数据、数据集合与数据产品的内涵特征予以比较,具体如表1所示。
表1 数据、数据集合及数据产品比较
Table 1 Comparison of data, data sets,and data products
相关概念内涵界定主要特征数据数据是信息的一种形式化体现,是信息存储、传输和处理的外在形态,其本身并不具备独创性数据具有非物质性、非排他性、易复制性等特征,但数据并不等于信息,只是对事实的反映或呈现数据集合数据集合是指由一定数量符号化数据,按照某种特定目的汇集在一起而形成的数据包(集合)数据集合是经过处理后形成的,价值通常比单个数据高,其选择和编排投入了大量智力劳动成果数据产品数据产品是通过对数据资源投入实质性劳动而形成的衍生品,包括数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、API数据、加密数据等具有用户价值、系统价值和业务价值,涵盖从数据采集到数据决策的整条链路,与数据资源的初级形态相比,数据产品的应用场景和商业形态更加成熟
(1)数据是信息的一种形式化体现。例如,计算机中的数据呈现为二进制的0、1编码形式,数据的真正价值不在于代码这一数据的外在形态,而是隐藏其中的信息内容[3]。信息内容在符号语言学中位于语义或语用层面,而作为信息体现形式的数据则定位在指号层面[4],也从侧面反映出数据是信息的体现形式。正因为数据不等于信息,而只是对事实的反映或呈现,所以数据本身并不具备独创性。即使在获得数据的过程中投入了较多智力劳动,也无法改变这一性质,可能存在独创性的只限于数据选择或编排等智力创作[5]。虽然数据本身不可能跨越独创性这一门槛,但是数据与信息之间彼此关联,已成为共生的统一体[6],并且,数据与以信息为本质的知识产权客体除内生形态同一外,还具备非物质性、非排他性等相似的外在特性。
(2)数据集合是对数据处理后所形成的数据包。单一数据达到一定规模后经过选择和编排,最终转化为数据集合。相比单一数据,数据集合具有数据规模大、数据价值高等特征,又因为特定目的而聚集。我国首例涉微博数据抓取交易案的二审判决,强调“单个用户原始数据”和“数据集合”的区别与联系。在持续投入大量资金、技术、劳动等成本基础上,微博数据不断产生、积累、整合,由碎片化的零散数据形成具有资源效用的数据集合。由此可见,区别单一数据与数据集合的关键在于是否经过加工处理。单一数据虽然具有潜在价值但未经过加工,而数据集合是加工过程中不仅体现出单一数据数量上的变化,而且能获得数据处理、分析后形成的有价值信息,产生单一数据不具备的经济利益,并基于不同需求和应用场景呈现不同效用,进一步释放数据的潜在价值。
(3)数据产品是数据资源价值化后的主要载体。根据《深圳市数据产权登记管理暂行办法》规定,数据产品是指自然人、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,包括数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、应用程序编程接口(API数据)和加密数据等。广义的数据产品强调商品电子化与数据化,而狭义的数据产品则强调在原始数据基础上进行信息分析而创造的信息预测价值[7]。数据产品与单一数据的区别在于,是否经过算法等智力劳动投入、是否满足特定需求等。与数据集合相比,数据产品体现为提供给用户的某些数据功能或者服务,强调流入市场后产生一定经济效益。从单一数据到数据集合再到数据产品,经历了数据生产、收集、加工等阶段,促进了数据要素的价值创造与交易流通。
当前,我国数据登记规范既有数据产权登记制度,也有数据知识产权登记管理办法,同时还出台数据产品确权登记政策,例如《海南省数据产品超市数据产品确权登记实施细则(暂行)》。《深圳市数据产权登记管理暂行办法》明确规定:“数据知识产权登记按有关规定执行,不适用本办法。”可见,数据知识产权登记与数据产权登记的适用规则有所不同,具体如表2所示。
表2 数据知识产权登记与相关概念比较
Table 2 Comparison of data intellectual property registration and related concepts
比较要素数据产权登记数据知识产权登记数据产品登记理论基础依托数据产权制度,数据产权是与物权、知识产权等相并列的第三类具有对世性的财产权主要参照知识产权制度设立,但同时又与传统知识产权制度相区别,体现数据保护自身特性针对数据产品所有权及其交易行为进行登记,权利人拥有占有、使用、获取收益和依法处置的权利制度构造数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的中国特色数据产权制度框架权益配置模式借鉴传统的知识产权制度,授予数据持有者或者数据处理者以相应的合法权益审查数据产品的权属真实性、来源合法性和使用合规性,以确保数据流通合法、合规和可追溯登记范围针对数据资源和数据产品的权属情况及其它事项,包括首次/许可/转移/变更/注销/异议登记等登记范围仅限于依法依规获取,经过一定规则处理、具有商业价值和智力成果属性的数据集合依法依规获取或者利用自有数据资源,通过实质性加工和创新性劳动形成的数据产品经营权
(1)制度设计的理论基础不同。有学者认为,数据产权在法学语境下等同于数据财产权,数据的稀缺性、可支配、具有经济价值等属性,决定了它能够成为财产权客体[8]。但数据与物权、知识产权相比又具有特殊性,故不能直接适用现有财产权制度,数据产权应当是与物权、知识产权相并列的第三类具有对世性的财产权[9]。针对数据知识产权登记,部分学者认为它是数据产权制度的先行探索,也有学者认为应融入现有知识产权客体,同时,调整和丰富知识产权与竞争法律制度[10]。相比而言,数据产品登记针对的是数据产品所有权及其交易行为,权利人对数据产品享有占有、使用、获取收益和依法处置的权利。基于相关制度的理论基础不同,数据知识产权登记可以借鉴现有知识产权立法模式,但在制度逻辑方面仍需要凸显数据自身的独特属性。
(2)权益保护的配置方式不同。我国“数据二十条”提出探索建立数据产权结构性分置模式[11]。有学者认为,针对数据产权的三权分置规则仍未能解决实际冲突,进而提出 “数据来源者权+数据持有权”和“数据持有权+数据使用权”的双阶二元结构[12]。数据知识产权登记的申请主体是依法持有或处理数据的单位或个人,授予数据持有者或数据处理者对特定数据集合享有自主管控、加工使用、经营许可和获得收益等权利。数据产品的权利配置成本较高,通过对数据产品本质内容、外观表征和排他权范围的界定,可以有效降低数据产品的权利配置成本,提升数据产品的稀缺性以及权利配置收益[13]。从相关政策规定来看,数据产品登记主要针对数据产品权属真实性、来源合法性和使用合规性进行审查。
(3)登记对象的具体范围不同。按照《深圳市数据产权登记管理暂行办法》的规定,数据产权登记对象为数据资源和数据产品。有学者认为,数据产权登记的标的物只能是数据,数据产品和数据资源不属于登记对象[14]。也有学者认为,应实现从平面化到层级性的数据确权思维转型,构建数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三阶段分层确权格局[15]。数据知识产权登记体现为依法依规获取经过算法加工和一定规则处理、具有商业(实用)价值和智力成果属性的数据集合。而数据产品确权登记针对的是通过实质性加工和创新性劳动形成的数据产品经营权。实践中,上海数据交易所出台了《上海数据交易所数据产品登记规范》和相关指引,山东数据交易流通协会发布了《数据产品登记信息描述规范》《数据产品登记业务流程规范》团体标准。
数据知识产权保护试点是国家知识产权局率先开展的数据保护工作之一,也进一步表明通过知识产权法律制度保护数据权益逐渐成为主要路径。究其根本,源于数据要素与知识产权客体在调整对象、保护规则、制度目标等方面高度契合。此外,相比其它保护模式,知识产权保护具有兼容性等优势,实践中数据权益保护案件也多以知识产权保护规则为法律依据。
(1)数据与知识产权客体的契合性。一是调整对象的本质属性类似。知识产权客体具有非物质性、非排他性与非消耗性等特点,而数据本质上也是无形的,非排他性和非消耗性体现在同一数据能被无限复制并被多个主体同时使用,且这种使用不会对数据本身产生损耗。二是保护规则走向大体一致。复杂的数据形态决定了数据保护需把握特有属性以进行精准分类,充分发挥各类数据要素的创新引擎作用,知识产权保护规则也是在尊重不同调整对象特性的分类保护基础上,着重突出对知识创新发展的引领和促进作用。三是制度目标具有共通之处。保护知识产权旨在激励创新,在数据收集全面、加工适当、使用合理的前提下,数据资源能释放出巨大经济价值,间接鼓励市场主体进一步创新。鉴于此,将数据要素纳入知识产权保护领域具有一定合理性和正当性。
(2)数据与知识产权保护的兼容性。当前,学界关于数据权利性质与保护模式选择的问题,可以归纳为所有权(物权)保护说、知识产权保护说和新型权利保护说。所有权保护说赋予权利人以强排他性权利,但不利于数据交易流通,并且数据是对客观事实的呈现,任何人不可能对客观事实拥有排他性权利。新型权利保护说认为,数据作为继物权、知识产权之后产生的一种新型财产权,在权利属性和权能等方面具有鲜明特征,但这些问题研究还有待深化和细化,否则难以应对和处理既有数据权益纠纷。知识产权保护说未严格划分数据知识产权保护客体与其它知识产权客体的界限,对特定数据集合的确认和登记呈现出兼容多种知识产权制度保护的开放空间,故与其它保护模式相比,采取知识产权保护模式更加合理,也更有利于数据流通。
(3)数据知识产权司法保护的适用性。数据权益的法律保护在实践中存在著作权保护、商业秘密保护以及反不正当竞争法保护等多重进路。针对具有独创性的数据信息,可以作为汇编作品通过著作权法予以保护(“汉涛公司与搜狐公司著作权纠纷案”);商业主体中不为公众所知悉且能带来经济利益并采取保密措施的数据信息,则可通过商业秘密条款予以保护(国内首例以商业秘密保护石油数据案——“凯文迪公司与大庆正方公司等商业秘密案”),并以反不正当竞争行为规制作为兜底保护(“汉涛公司诉百度不正当竞争案”)。由此可见,在缺乏基础性立法的背景下,实践中主要遵循将数据纳入知识产权保护框架的规制思路。需要注意的是,现有知识产权立法难以完全满足数据时代的发展需要,数据知识产权法律制度仍有待在实践中进一步完善。
现阶段,我国已有8个试点省市发布数据知识产权登记管理办法或服务指引,非试点地区海南省也公布了《海南省数据知识产权登记管理办法(征求意见稿)》。以下主要从数据知识产权登记范围、权益配置和应用场景等层面对实践中面临的挑战予以剖析,具体如表3所示。
表3 试点地方数据知识产权登记规则比较(截至2024年3月)
Table 3 Comparison of data intellectual property registration rules in pilot areas(as of March 2024)
省市登记对象登记主体审查证书效力应用场景登记机构北京依法收集+规则处理+商业价值+智力属性+未公开的数据集合数据持有者数据处理者形式审查3年,证书是持有并行使权利的凭证,加工使用、获取收益等推进登记证书在行政执法/司法审判/法律监督的作用北京市知识产权保护中心浙江依法收集+一定算法加工+实用价值+智力成果属性的数据数据处理者形式审查3年,持有相应数据的初步证明,流通交易、收益分配和权益保护通过质押、交易、许可等加强使用浙江省知识产权研究与服务中心江苏依法获取+规则或算法处理+实用价值+智力成果属性的数据数据处理者形式审查3年,登记证书是持有并行使权利的凭证支持许可使用/投资入股/质押融资/保险/信托/证券化江苏省知识产权保护中心深圳依法依规获取+经过一定规则处理+具有实用价值的数据数据处理者形式审查5年,证书是持有相应数据的证明,流通交易、收益分配和保护质押/交易/许可/行政执法/司法审判/争议仲裁深圳市标准技术研究院山东依法获取+规则处理+实用价值+智力属性+未公开的数据集合数据持有者数据处理者实质审查暂定2年,证书是持有并行使权利的凭证推进证书在行政执法/司法审判/法律监督的作用山东省知识产权保护中心广东依法获取+规则处理+商业价值的数据集合数据处理者形式审查未见具体说明数据交易流通/合作共享和权益保护广东省知识产权保护中心天津依法收集+规则处理+商业价值+智力属性+未公开的数据集合数据持有者数据处理者形式审查2年,持有并行使权益凭证,加工使用、流通交易和权益保护质押/交易/许可/行政执法/司法审判/法律监督天津市知识产权保护中心安徽依法依规获取+一定规则处理+应用价值+智力成果属性的数据数据处理者形式审查3年,证书是申请人合法持有数据并对数据行使权利的初步证明许可使用/投资入股/质押融资/保险/信托/证券化等安徽省知识产权事业发展中心海南依法依规获取+经一定规则处理+具有实用价值的数据集合数据处理者形式审查3年,持有数据的初步证明,数据交易、收益分配和权益保护等质押/交易/许可/市场化配置/行政执法/司法审判海南省知识产权局
根据《山东省数据知识产权登记管理规则(试行)》的规定,数据知识产权是权利主体对于依法依规获取并经过一定规则处理形成,具有实用价值、智力成果属性及非公开性的数据集合享有的自主管控、加工使用、经营许可和获得收益等权利。从客体角度出发,登记范围的界定方式尚未统一,亟待明确哪些数据应当受到保护以及相关主体对数据享有何种权利。
(1)登记客体和附加评价性要素不尽相同。各试点省市对数据知识产权的范围界定,可以归纳为“数据(集合)+其它评价性要素”的逻辑结构。因此,数据知识产权登记的客体范围主要取决于评价性要素的具体内容。目前,各试点省市政策均使用了“依法获取/收集”“算法加工/规则处理”“实用/商业价值”等要素,至于智力成果属性、公开状态、数据类型,不同试点地方的政策规定不尽相同。首先,关于智力成果属性认定标准存在一定争议。智力成果属性很好地体现了数据要素与传统知识产权制度的关联性,但实践中很难直接借鉴《中华人民共和国著作权法》的独创性要件和《中华人民共和国专利法》关于创造性的判断标准;其次,以附加未公开状态评价性要素的方式限缩数据知识产权登记的客体范围,该规定是否具有合理性与科学性仍值得进一步探讨。概言之,各试点地方数据知识产权登记规则对客体范围限定的差异性较大,仍需对各项评价性要素进行综合考量并作出适当取舍。
(2)数据持有者与数据处理者关系不明。各试点省市关于登记主体的规定,大体可以分为两类:一类以浙江、江苏、深圳、广东和海南等为代表(仅包括数据处理者),另一类(如北京、山东、天津)则既肯定了数据处理者的主体地位,还将范围扩大至数据持有者。从实际效果来看,登记主体的扩张可能导致申请登记的客体范围扩大,更多数据集合因此获得确权登记和流通交易的可能性。但国家知识产权局公开表示,现阶段数据产权以数据处理者为保护主体,间接反映出实践中对数据持有者能否作为登记主体的观点仍未统一。特别是在三权分置的立法模式下,数据处理者、数据资源持有者、数据产品经营者在内涵和外延(职责权限)上存在交叉[16],在数据知识产权登记过程中三者间的权益配置和利益平衡问题尤其值得关注。因此,厘清数据持有者与数据处理者关系对明确数据知识产权登记的主体地位具有重要意义。
(3)权利内容未充分体现数据资产特性。数据知识产权登记制度虽然参照知识产权制度而设立,但《中华人民共和国民法典》(征求意见稿)将数据列为知识产权新型客体的条文在正式版中被舍弃[17],也说明数据与知识产权客体仍存在一定差异,故数据知识产权登记制度的权利内容应彰显数据特性,发掘数据潜在价值并促进数据要素交易流通。实践中,各试点省市数据知识产权登记的权利内容包括持有、使用、交易、收益等,在一定程度上明确了权利主体的行使方式。但从数据自身特性出发,数据本身具备的非物质性、非排他性、易复制性和非消耗性,决定了数据无法像传统有形物那样被实际占有和控制[18]。数据还具有复杂多变形态、涉及多元利益主体,权利内涵和外延较为模糊,当前,仅有登记证书可作为持有并行使数据权益的合法凭证,但针对权利内容一般情形、特殊情形的处理规则以及如何更好地契合数据权益保护与交易流通目标仍值得进一步思考。
数据知识产权登记制度的实施离不开各部门协同,登记机构是申请人与登记平台联系的重要节点。登记前,登记机构需对数据进行合法合规审查;登记过程中,对申请资料采取形式审查或者实质审查;登记后,登记机构还负有保存登记簿、提供信息查询等义务。
(1)各部门职责分工与协同监管有待加强。从发文主体来看,部分试点省份是由地方知识产权局或知识产权保护中心印发,例如广东省知识产权保护中心发布了《广东省数据知识产权登记服务指引》。浙江省市监局、发展改革委、经信厅、司法厅等11个部门联合发布了登记办法,并从拓展运用场景、强化权益保护和深化安全治理等方面,对数据知识产权登记主管部门的职能分工予以明晰。相比而言,大部分试点省市政策对权责配置规定得比较抽象和模糊。鉴于各主管部门在数据知识产权登记制度运行过程中需要承担相应职责,在政策文本中也要进一步细化其分工。实践中,诸如发展改革委、商务厅、市场监管局、人民银行、银保监、法院、检察院等部门如何有效推进数据知识产权登记、参与途径以及承担责任范围都有待进一步明确。此外,登记机构还肩负促进交易流通、质押融资、资产入表等职能,亟待落实登记主管部门的安全监管责任。
(2)数据来源合法合规审查标准仍待明晰。数据来源合法合规是数据知识产权登记制度有效运行的先决条件,如果申请登记的数据来源存在瑕疵,可能导致未经授权或者存在合规风险的数据被登记,潜藏的安全风险在后续将引发一系列法律纠纷。以全国首例认定数据交易买受人侵犯商业秘密案为例,数据提供方按照买方需求进行数据收集、标注和加工,并随后提供了各类数据产品。但鉴于原始数据存在较大安全风险和不明确的权属问题,容易引发争议和增加交易成本。由此可见,数据来源合法合规是数据价值实现的首要前提。在登记过程中,数据合法合规的审查职能大多分配给登记主管部门,缺乏专业审查队伍的有效指导。因此,亟待制定统一的数据合法合规审查标准。在现行法律环境下,数据来源合法性还受个人隐私、商业秘密和安全审查等约束。登记机构审查时必须紧密结合具体类型、数据特征及分类标准,这也给合规审查带来诸多挑战。
(3)登记机构审查模式选择存在一定差异。数据知识产权登记制度是遵循效率优先还是质量优先,在很大程度上会影响登记程序的具体设计。从试点实践来看,山东省在全国率先实施“登记平台初审、知识产权保护中心复审颁证”“形式审查+实质审查”的模式,其它省份多采取形式审查方式。事实上,审查方式选择不仅需酌情考虑形式审查与实质审查的优缺点,还取决于登记制度的设立原则与登记机构的处理能力。形式审查主要针对申请表格填写以及证明文件是否符合要求,相比而言,更加注重登记程序的便捷性和运行效率。而实质审查还包括对数据处理规则(算法)、样例数据等事项中商业价值以及智力成果属性的具体判定,有助于提升数据知识产权登记证书的认可度和公信力。此外,各试点地方登记机构的工作基础、审查人员水平差异也会影响审查方式选择,应避免因审查过程中出现问题而导致登记结果出现偏差,因此采取何种审查模式仍需谨慎对待。
数据应用场景关联的紧密程度、适用的应用场景数量、使用人群规模等因素,可以作为数据知识产权价值判断的重要参考[19]。从各试点省市登记实践来看,数据知识产权登记仍面临法律效力不明、证书认同度有待提升、登记实践效果仍需检验等挑战。
(1)登记的法律效力规定不明晰。知识产权变动模式作为规范动态财产关系的主要制度,其立法是否科学攸关财产交易安全与否。总体而言,主要包括意思主义、登记对抗主义和登记生效主义3种立法例[20]。在意思主义模式下,登记程序不是必备环节,合同生效则权利发生变动;登记对抗主义意味着当事人合意即可产生变更效力,但未经登记的不得对抗善意第三人;登记生效主义则表明未经登记,知识产权变更、转移行为均不生效。目前,除广东省未对证书效力予以详细说明外,其余8个省份均规定数据知识产权登记证书是申请人合法持有数据并对数据行使权利的初步证明,但有相反证据予以推翻的除外。数据知识产权是否以登记为必要前提,究竟是采用意思主义、登记生效主义,还是登记对抗主义尚未明确。考虑到交易安全、维权成本以及外部性等因素,数据知识产权到底采用何种登记要件仍有待商榷,但势必影响数据转让、变更等流转活动。
(2)登记证书认同度有待提升。数据知识产权登记证书通常包括数据名称、登记主体、哈希值和公证存证情况等。在全国首例涉及行政机关《数据知识产权登记证》效力认定的案件中,当事人就已获得证书的语音数据效力争议较大,原告主张拥有该数据集的知识产权、数据权益等合法权益,被告认为诉请保护的数据财产权益并无法律依据且来源不合法,最终结果显示法院认可证书效力。但实践中,数据知识产权登记证书尚未形成普遍约束力。《深圳市数据知识产权登记管理办法》在征求意见过程中,亦有意见指出,深圳市标准技术研究院认证的数据知识产权登记证书未获得深圳数据交易所认可且不作为数据交易流通前提,这也说明相关机构和公众对登记证书的认同度有待提升。登记证书认可度低可能影响数据交易流通、增加重复申请成本,甚至制约登记申请的积极性。为此,亟待增强数据知识产权登记意识,进一步提升登记证书的公信力。
(3)登记实践效果尚有待检验。从登记证书的应用场景来看,各试点省市数据知识产权登记既可以作为投资入股、质押融资、交易许可和资产入表凭证,也可以在行政执法、司法审判、争议仲裁和法律监督等方面发挥重要作用。从实践来看,数据知识产权质押融资工作入选了国家服务业扩大开放综合试点示范建设第二批最佳实践案例。但数据知识产权质押融资、知识产权证券化等应用场景尚未形成登记证书统一适用的成熟业态,具体表现为相关证书准入规范仍需完善、证书应用的安全保障有待加强多个方面。数据知识产权登记证书本可作为企业质押融资的条件,但所涉金融机构和银行对登记证书认可度不高,故仍需要主管机关、登记机构等相关部门加大推进力度。此外,登记证书应用作为发挥数据流通功能的催化剂,还需要在实践探索基础上进一步提升效能,并结合各试点省市实际情况,将证书价值最大化,丰富数据知识产权登记证书的应用场景。
地方数据知识产权登记试点作为数据知识产权保护规则的有益探索,在一定程度上解决了数据权利归属、交易流通和纠纷解决等问题,释放了数据要素的潜在价值,维护了数据要素交易安全,也有助于数字经济融合发展。基于实践中面临的挑战,亟待从制度层面、实践层面和技术层面协同发力,构建规范、高效、一体化的数据知识产权登记规则,具体如图1所示。
图1 数据知识产权登记制度改革路径
Fig.1 Reform path of the data intellectual property registration system
数据知识产权登记规则虽然是借鉴现行知识产权制度而设立的,但其客体范围、登记主体及权利配置又与传统知识产权制度有所区别。为了建构科学高效的数据知识产权登记制度体系,亟待对登记客体、登记主体以及权利内容等基本要素予以明确,进一步明晰数据知识产权登记的法律关系构成,从而为后续各个试点省市开展数据知识产权登记实践提供法律依据。
(1)登记客体:数据集合。数据知识产权登记对象是依法依规获取并经过一定规则或算法处理形成的,具有商业价值和智力成果属性的数据集合。第一,数据来源合法合规,不得与既有权利相抵触[21]。部分数据具有人格化、隐私性和公共属性,需要在收集过程中分类分级处理。涉及个人数据的,应获得当事人授权许可;涉及企业数据的,需说明是内部采集还是外部采集;涉及公共数据的,应有开放利用协议或授权运营协议。第二,经过一定规则处理形成,前提是构建算法模型或处理规则。对合法取得的数据进行加工处理,创造出新数据价值或为数据添附新价值,成为持有者拥有或处置其加工后数据权利正当性的基础[22]。第三,智力成果属性,对采集的数据需投入加工、分析、处理等智力劳动。第四,具有商业价值。数据知识产权登记旨在明确权利归属、促进数据交易,有利于企业挖掘数据资源价值。第五,保护对象为数据集合。融入智力劳动的数据集合比单一数据更具保护必要性,而数据产品与应用场景关联紧密,宜采用其它确权登记路径。
(2)登记主体:数据处理者,包括对数据集合作出创造性劳动和其它贡献的自然人、法人或非法人组织。在传统知识产权制度下,权利主体的原始取得在一般情况下归属于创作者,以创造者的身份资格为基础,以国家认可或授予为条件[23]。数据知识产权登记宜将在数据集合生成过程中作出实质性贡献的数据处理者作为权利主体。数据持有只是对一种事实状态的描述,因此数据持有者对数据知识产权并不享有排他性权利。而数据处理者赋予数据以商业价值和智力成果属性,自然对其处理的特定数据享有排他性权利,并且基于激励数据价值创造与价值实现导向,数据知识产权登记的权利主体应当以数据处理者为唯一登记主体。从数据处理过程来看,数据依照一定规则进行处理并最终演变为具有价值与智力成果属性的数据集合时,可能存在合作处理、委托处理等特殊情形。除协议另有约定外,合作处理数据的,应由合作处理方共同提出登记申请;接受他人委托处理数据的,根据委托协议确定登记申请人,未作明确约定的则由受托方提出申请。
(3)权利内容:有限排他权。知识产权制度赋权模式确保权利人可以通过行权,禁止其他人使用其知识产品。参照知识产权立法模式的数据知识产权保护制度,即意味着本质上是以排他性的私有产权展开数据权益的法律保护[24]。通过数据知识产权登记,权利人能够规制他人不正当获取和使用该数据的行为,并由其自主决定使用方式与范围。然而,考虑到数据自身特性以及数据集合的后续利用行为多样,若过分强调权利人对数据集合的绝对支配,可能引发数据控制者权利滥用情形,进而影响数据利用效率和数据要素市场良性发展。为了避免数据垄断等现象发生,同时,确保数据权利人拥有相应权益,应当为耗费实质投入并达到实质规模的数据集合设置有限排他权,以满足数据行业需求并兼顾后续数据利用者的利益,亦不会损害著作权法等法律所维护的公共政策[25]。当然,有限排他权的具体内容、权利限制和保护期限仍值得讨论,但从促进数据流转和许可交易的角度而言,数据知识产权登记整体上选择有限财产权保护模式具有一定合理性。
数据知识产权登记制度实施需要诸多配套机制提供稳定而长久的保障,进一步强化多部门协同与合力推进,坚持科学监管和促进发展并重,拓宽数据知识产权许可、质押融资、证券化等新型应用场景,推动数据产品经营创新,加快构建一体化数据知识产权登记体系。
(1)强化主管部门的协同联动。数据知识产权登记旨在为数据要素安全、便捷、快速流通提供服务,为此数据知识产权登记制度的体系设计应体现衔接性、系统性和高效性。以“登记前—登记中—登记后”为主体责任的范围界限,可以分为3个阶段:一是在数据知识产权申请登记前,登记机构需加强与存证平台、保全公证平台合作,确保数据链记录可随时查询与检索,申请人可以根据公证存证情况证明登记数据的真实性与合法性,同时,有效降低存证平台选择成本;二是在数据知识产权登记过程中,登记机构还需与各数据交易中心、交易平台等数据服务商充分沟通,为权利人提供更多交易许可、投融资和证券化等渠道,充分释放数据要素的市场价值,提升市场主体参与数据知识产权登记的积极性;三是在登记后,加强与行政机关等相关主管部门沟通,及时关注数据后续交易流通,充分保障数据交易全过程安全、有序、畅通。同时,提升登记证书的证明力,协同人民法院、检察院等司法机关提供确权证明,构建数据知识产权协同保护格局。
(2)完善审查标准与监管规范。首先,实施双重审核机制。在登记申请人提交材料后,针对数据处理过程的合法合规审查,适用数据处理者声明承诺+审核机关核验相结合的机制,针对数据其它事项采取平台初审+主管部门复审的实质审查模式。其次,统一登记工作服务指引。目前,各省市数据知识产权登记内容和证书格式存在一定差异,建议由国家知识产权局联合相关部门统一制定《数据知识产权登记工作指引》,细化数据知识产权登记审核标准,明确登记机构检索范围、登记比对要点、算法规则审查要点、规则一致性核验等。再次,加强登记机构能力建设。建立一体化的数据知识产权登记机构,统一登记机构日常管理、审查标准和法律责任,提高数据确权登记的科学性和公信力。建立集成化数据知识产权登记平台,解决重复登记和跨地区数据流动问题[26]。最后,完善监督管理治理体系。建立登记档案管理制度和全流程数据安全管理制度,实现全周期监督管理和专业化服务,相关主管部门还需加强存证、公证平台监管和指导,充分保障数据交易流通环境。
(3)丰富登记证书的应用场景。首先,数据资产需通过动态变化提升自身价值,采取登记对抗主义更能鼓励数据交易流通,同时,加强数据流转过程的法律监管,提升司法和社会层面的认同度。此外,数据知识产权登记证书还能广泛应用于知识产权质押融资、资产证券化等新型场景。浙江、江苏等地正积极探索数据知识产权质押融资服务,浙江省发布《数据知识产权质押服务规程》相关团体标准[27]。浙江省数据知识产权登记平台与中国科学院“科学数据银行”完成对接打通,截至2024年2月底已有64家浙江企业完成数据知识产权质押融资22.04亿元[28]。未来,仍需充分借鉴知识产权质押融资制度的成熟经验,完善配套制度以确保数据知识产权质押融资的安全性和便捷性。其次,以登记制度改革助力数据资产入表。按照财政部《企业数据资产相关会计处理暂行规定》的要求,积极开展数据资产盘点、分级分类、价值评估和入表工作。此外,登记机构还可以与投融资机构合作,确保数据知识产权质押融资安全监管,形成数据知识产权质押融资产业链闭环。
区块链作为新一代信息技术的重要组成部分,其基础设施建设和产业技术融合已日趋成熟。当前,江苏、浙江、天津等地明确规定“申请数据知识产权登记,应当提前进行区块链等可信技术存证或保全证据公证”。因此,可结合区块链技术提升数据知识产权登记效能。
(1)实现各类平台之间互联互通。促进数据知识产权交易流通的关键,在于数据本身质量与可信度是否真实可靠、安全与隐私能否受到法律保护,以及有无激励登记申请人积极参与等机制。从各省市数据知识产权登记的试点实践来看,区块链技术可以为数据要素的交易许可提供新思路与新方法:一方面,通过加强数据知识产权登记平台与区块链数据存证公证平台的链接,不仅方便登记机构随时查询相关信息,其他有意愿申请的单位和个人也可直接借助登记平台完成存证与申请事宜。与此同时,加强区块链平台与各互联网法院、司法服务联盟链的衔接,完善申请渠道、登记审核、公示公告、纠纷解决等板块功能,推动数据知识产权法律纠纷高效解决。另一方面,区块链技术现已广泛应用于金融、物联网、智能制造和公共服务等领域。为此,可以在数据知识产权登记平台设置丰富的应用模块供申请人选择,后续数据交易许可均可以在区块链系统开展,还可以进一步推广典型应用案例,为权利人提供更加简便、精准、高效的集成式数据应用解决方案。
(2)完善区块链存证与智能审核。部分试点省市规定在申请登记之前,数据应当提前进行区块链等可信技术存证或保全证据公证,但具体方式又有所不同。因此,有必要在总结数据知识产权登记存证平台建设经验的基础上,出台数据知识产权区块链存证操作指引以及相应的审查标准。区块链技术应用还能缓解数据更新频繁对知识产权登记确权带来的负面影响,其不可随意篡改特性不仅详细记录了数据内容在系统中的交易流转,还可以为数据产权提供明晰的开放获取和授权交易记录[29]。其次,优化算法模型,构建数据知识产权登记的智能审核系统。除将区块链存证公证作为申请的前提条件外,还可以在登记机构查看是否有存证记录的基础上,探索增设智能化的初步审核流程。可以借鉴浙江省《关于深化数据知识产权改革推进数据要素赋能发展的意见(征求意见稿)》,完善数据知识产权安全保障措施和审核标准规范,规避数据安全、伦理和隐私风险,对申请登记的数据进行分类分级,优化脱敏规则,推进敏感数据甄别等技术在数据知识产权登记审查中的应用。
(3)兼顾数据安全和交易便捷性。一般而言,个人数据、企业数据、公共数据需进行加密和匿名化处理,才能成为数据知识产权登记和交易流转对象,但绝对匿名化是难以实现的,加密手段的辅助作用使得携带个人信息、隐私的数据交易得以顺利进行。此时,运用区块链对数据执行密码学算法,设定只有授权的参与者才能解密和获取数据[30],实现数据的“可用而不可见”。市场主体在检索登记平台时只能获取基本登记信息,只有与登记主体订立合约并获得相应授权才能持有完整的数据知识产权登记信息,不仅有利于降低交易市场半透明化的可逆识别风险,同时,可提升数据交易流通的安全系数。此外,区块链技术还可以促进数据知识产权交易许可等环节上链,运用智能合约、分布式记账等手段,建立基于数据知识产权贡献比例和“血缘关系”的可穿透式收益分配机制,实现交易数据的实时更新、可验证和全流程追溯。实践中,上海数据交易所等7家省级数据交易机构发起数据交易链并建设联盟链共识节点,旨在实现“一地挂牌、全网互认、全链流通”。
数据作为一种新型生产要素,不仅深刻影响创新主体的商业逻辑,同时,也是数字经济蓬勃发展的关键要素。通过对地方数据知识产权登记试点实践的经验总结,有助于明确登记内容和范围边界、优化登记机构权责配置、提升登记证书的认可度。与此同时,加强登记平台与相关部门的协同配合,完善监督管理体系,拓展数据知识产权登记证书的应用场景。当然,数据知识产权登记制度完善绝非一日之功,亟待各方参与主体、相关主管部门协同发力,结合区块链、人工智能和算法技术,降低登记成本和流转风险,提升数据知识产权登记质量与效率,形成由点及线、由线到面的数据知识产权保护新格局。在试点政策的持续推动下,未来数据知识产权登记范围、审查标准、法律效力和监管体系将更为清晰和趋向统一,数据知识产权登记制度规范和运行规则也会更加明确。鉴于我国数据知识产权保护尚处于探索阶段,通过技术赋能强化数据交易流通的隐私保护,兼顾数据安全和交易效率,以完善数据知识产权登记规则为切入点,创建全国一体化的数据知识产权登记机构、建设集成化的数据知识产权登记平台系统,为构建全国统一的数据要素市场奠定基础[31]。
[1] 秦元明.数据产权知识产权司法保护相关法律问题研究[N].人民法院报,2021-04-29(7).
[2] 贾骥业,朱彩云.国家知识产权局:17省市接收数据知识产权登记申请已超1.3万份[N].中国青年报,2024-03-29.
[3] 冯晓青.知识产权视野下商业数据保护研究[J].比较法研究,2022,36(5):31-45.
[4] WIEBE A.Protection of industrial data——a new property right for the digital economy[J].Journal of Intellectual Property Law Practice,2017,12(1):62-71.
[5] 孙远钊.美国与欧盟对数据保护的梳理与参考[J].政法论丛,2021,36(4):98-113.
[6] 孔祥俊.商业数据权:数字时代的新型工业产权——工业产权的归入与权属界定三原则[J].比较法研究,2022,36(1):83-100.
[7] 刘哲石.数据产品的法益识别与刑法保护路径[J].甘肃政法大学学报,2023,39(6):74-86.
[8] 李爱君,夏菲.论数据产权保护的制度路径[J].法学杂志,2022,43(5):17-33.
[9] 张新宝.论作为新型财产权的数据财产权[J].中国社会科学,2023,44(4):144-163.
[10] 单晓光.数据知识产权中国方案的选择[J].人民论坛·学术前沿,2023,32(6):38-47.
[11] 申卫星.数据产权:从两权分离到三权分置[J].中国法律评论,2023,10(6):125-137.
[12] 张素华,王年.数据产权“双阶二元结构”的证成与建构[J].中国法律评论,2023,10(6):138-156.
[13] 刘维.论数据产品的权利配置[J].中外法学,2023,35(6):1581-1599.
[14] 程啸.论数据产权登记[J].法学评论,2023,41(4):137-148.
[15] 申卫星.论数据产权制度的层级性:“三三制”数据确权法[J].中国法学,2023,40(4):26-48.
[16] 管荣齐.论数据保护的法律边界[J].知识产权,2023,37(11):23-41.
[17] 叶敏,范馨允.数据产品经营权的生成逻辑与权利架构[J].数字法治,2023, 1(6):158-174.
[18] 齐爱民.数据法原理[M].北京:高等教育出版社,2022.
[19] 游闽键,郑鸣捷,苗雨.开放背景下数据知识产权制度研究[J].科学发展,2023,16(12):42-50.
[20] 苏平.知识产权变动模式研究[J].法商研究,2011,28(2):96-103.
[21] 吴汉东.数据财产赋权的立法选择[J].法律科学(西北政法大学学报),2023,41(4):44-57.
[22] 高富平.论数据持有者权 构建数据流通利用秩序的新范式[J].中外法学,2023,35(2):307-327.
[23] 吴汉东.关于知识产权本体、主体与客体的重新认识——以财产所有权为比较研究对象[J].法学评论,2000,18(5):3-13.
[24] 刘鑫.大数据时代数据知识产权立法的理据与进路[J].知识产权,2023,37(11):42-59.
[25] 崔国斌.大数据有限排他权的基础理论[J].法学研究,2019,41(5):3-24.
[26] 刘晓春,杜天星.数据要素市场建构中的数据知识产权确权登记[J].中国对外贸易,2023,68(7):36-38.
[27] 龙佳芩.T/ZS 0270-2022《数据知识产权质押服务规程》团体标准解读——基于团体标准与法律的互动[J].标准科学,2023,60(3):98-103.
[28] 张苗,杜文博.一张证书,企业获2.5亿元授信[N].浙江日报,2024-03-18(1).
[29] 张雪媛,都平平,雷镭.基于区块链技术的科学实验数据协同管理研究[J].情报杂志,2022,41(8):149-155.
[30] 刘腾飞,郭洋,王菁菁.区块链技术赋能数据要素价值流通的路径[J].电信快报,2023,60(11):39-42.
[31] 黄丽华,郭梦珂,邵志清,等.关于构建全国统一的数据资产登记体系的思考[J].中国科学院院刊,2022,37(10):1426-1434.