经济社会已经进入数据时代。一方面,众多产品和服务逐渐转变成数据形态,彻底改变了原有的经济性质;另一方面,普及的数据记录设备,使得数据生成无处不在,累积出海量的数据资源。与此同时,数据资源正逐步渗透到国民经济的每个行业和职能领域,成为必不可少的生产要素。但是,相应数据产权安排的缺失,限制了数据资源的正常交易和使用,并导致相关的知识产权和隐私权缺乏保护。因此,数据产权的安排以及数据利用机制,已经成为亟待研究的基础性问题。有鉴于此,本文依据新古典产权理论,通过归纳和分析数据资源的性质及类型,探讨数据产权的界定原则和具体安排;并在此基础上,分析数据市场的运行和相关政府职能;此外,通过讨论隐私保护、知识产权和数据产权的关系,进而阐明数据产权对于数据经济发展的关键作用。有必要说明,从事本项研究是非常具有挑战性的,也需要承担很大的研究风险。一方面,本研究立足于现实的社会困境,缺乏直接而坚实的文献基础,因此,研究成果很可能相对粗糙且富有争议;另一方面,本研究需要开拓精神和创新思维,其中的概念、观点和结论,有可能超出已有的知识范围,从而产生理解上的困难。但是,服务经济发展是经济学的根本追求。在经济社会进入数据时代的背景下,数据资源的产权分析意义重大。因此,为本项研究承担相应的风险,或许是值得的和必要的。数据资源具有独特的性质。数据资源具有伴生性,伴随真实世界而生成。真实世界由自然环境和人类社会组成,因而,不同于客观物质资源,数据资源可能与人身权利有关。此外,数据资源又具有独立性,可以独立于指向对象。与之相比,物质资源无法独立于自身;人力资源则无法独立于人身。而且,数据资源具有排他性和非竞争性。由于排他性并不意味着采取排他行为;并且,合理设置的排他限制,能够使资源呈现出竞争性。因而,依据不同的限定条件,数据资源可以是私人数据、俱乐部数据、准公共数据、纯公共数据中的任何一种。数据资源的产权配置,由此具有与物质资源和人力资源不同的特征。数据资源具有鲜明的伴生性,因而可以具有私密性。当数据资源指向自然环境时,数据是对客观物体的记录。数据资源与产生数据的物体可以完全分离,并作为普通资源处理,而不受被记录客体的约束。但是,一旦数据资源指向人类社会,就涉及对人类个体、群体属性或状态的记录。数据资源与产生数据的经济个体相关联,因而,其使用必然要受到被记录个体的约束。由此,数据资源的产权配置不同于物质资源:物质资源的产权配置,可以直接追求稀缺资源的利用效率;而数据资源的产权配置,强调寻求资源利用的帕累托改进,不得损害经济主体的合理利益。此外,尽管人力资源也具有伴生性,其使用也可能涉及个人隐私,但是,人力资源不具有独立性,只能依附于人力资源载体存在。所以,个人可以及时判断是否涉及隐私,并对个人隐私予以控制。而同样可能涉及个人隐私的数据资源,却具有独立于指向对象的性质。因而,数据资源的使用是否涉及个人隐私,难于及时得到判断;进而,当发生隐私侵权行为时,也难于及时得到制止。与之相似,数据资源所涉及的知识产权问题,也面临同样的困境。因而,数据资源的产权界定原则具有独特性。数据产权的初始界定不能依据占有原则,而应依据生成或伴随原则。即:来自人类社会以外的数据资源,由采集或记录数据的经济个体所有;来自人类社会的数据资源,由伴随对象或伴随对象的所有者所有。其他采集、记录或持有数据资源的经济个体,尽管也可以拥有特定范围的产权,但却取决于对应所有者的授权。根据上述原则,个人数据和企业数据应分别由个人和企业所有,公众数据和政府数据则应由政府管理。在产权界定的基础上,数据资源的产权调整则通过数据市场进行。由于数据资源具有非竞争性,数据产权具有可分解性,因而,仅仅依靠纯粹的数据交易,即数据产权的全部让渡,并不利于数据资源的充分利用;反之,通过分解数据产权或重复出售,将其配置给多个经济主体,更有利于充分发挥数据资源的潜在价值。所以,在数据市场中,数据交易的实质是相应产权内容的交易。数据市场中的价格则是数据产权的价格,不仅取决于对应数据资源的价值,还取决于数据产权的内容。通过市场化合约的方式,交易双方得以约定数据的使用权限及期限,并通过对数据产权的估值,以拍卖或谈判的形式达成交易。只要市场交易成本小于产权调整的潜在收益,数据市场将实现产权的动态调整,那么,数据产权交易将提高数据资源的利用效率。在数据市场的运行中,政府的主要角色是充当市场的“守夜人”:界定和保护产权、制定交易规则、维持交易秩序和处置交易纠纷。其他事务则可交由市场自发运作。但是,政府也需要承担公共数据的管理职能。一方面,根据数据产权的界定原则,公众数据和政府数据应由政府管理。另一方面,许多数据只能由政府依法收集,因而也只能由政府依法公开。此外,由于数据市场中存在显著的外部性和自然垄断,特别是,数据产权具有专有权的特征,当特定数据资源缺乏可替代性时,数据产权就成为合法的数据垄断权,政府不得不承担规制数据市场失灵的职能。在数据资源使用过程中,隐私保护与知识产权是引起争议的关键。在网络数据时代,数字化信息的传播范围更广、速度更快,导致社会的公私边界越来越模糊。从而,公民“隐私”的边界也越发难以认定,产生了关于隐私侵权的诸多冲突。与此同时,法律对隐私权的界定和保护,却仍然非常的不确切和不完善。此外,具备知识含量的数据资源已经逐渐成为商品。但是,众多数据资源却不在知识产权制度的保护范围内。不同于普通商品,数据资源的生产成本相对较高,而复制和传播却几乎不需要成本。如果没有相应的产权保护,数据资源的生产者很难通过数据出售回收其价值,最终,将抑制对数据资源的有效投资、生产和利用。庆幸的是,隐私保护与知识产权的困境,可以通过合理的数据产权安排得以有效解决。通过界定数据产权,可以将隐私信息充分界定给个人,实现对个人隐私的全面保护;通过数据产权让渡,则可以实现个人隐私范围的自主划定,并且避免隐私范围的不确切。因此,尽管隐私权属于人权范畴,数据产权属于产权范畴,但是,数据产权的界定和交易,不仅不会与隐私保护产生冲突,反而可以辅助隐私范围的界定。而且,通过建立和保护数据产权,不仅可以有效衔接知识产权的保护范围,保护数据化的知识产品和服务,也可以弥补知识产权保护范围的不足,保护其他具备知识含量的数据资源。总的来说,无论是数据资源的市场化配置,还是隐私和知识的保护,都要回归到数据产权的界定和保护上。在基本概念、分析框架和理论观点上,本文得以实现以下创新:第一,以数据资源为分析对象,构建了数据资源的产权分析框架,并通过分析和归纳数据资源的基本性质、多维度划分数据的基本类别,为数据资源的相关研究奠定概念基础。数据资源已经逐渐成为相对独立的资源类型。作为有价值的稀缺资源,数据资源的合理配置相当必要。因此,本文以数据资源为研究对象,并分析数据市场化配置涉及的相关问题,构建起相对完整的数据资源产权分析框架。即,以新古典产权理论作为研究的基本方法,重点分析数据资源的产权安排、数据资源的市场交易、数据市场的政府职能、数据资源相关的隐私权和知识产权问题等基本内容,解决数据经济面临的现实困境,促进数据资源利用效率的提高。作为新兴的资源类别,数据资源具有复杂的性质。数据资源具有伴生性和独立性,伴随真实世界而生成,却又可以独立于伴生对象,构成明显区别于物质资源和人力资源的特征。而且,根据数据资源的非竞争性和排他性,具体限定条件的不同,完全可以将其区分为私人数据、俱乐部数据、准公共数据和纯公共数据中的任何一种。此外,本文对数据资源进行了更多维度的划分,深入认识多样化的数据资源,从而确保产权界定依据合理的分类标准。第二,探讨了数据产权安排的基本原则,并深入分析了数据市场的本质,确保数据产权安排契合以公平为基础的效率目标,并促进数据交易市场的规范和深化。数据资源的产权配置,不能损害伴生主体的合理利益,只能寻求数据利用的帕累托改进。因而,数据产权的界定不能依据占有原则,而应依据生成或伴随原则。不仅如此,根据具体来源和提供能力的差异,数据资源存在类别差异,因此,不同类别数据资源应当设置与之匹配的产权类型,可以是公共产权,也可以是私人产权、俱乐部产权等其他类型。数据资源的产权调整通过数据市场进行。但是,数据资源具有非竞争性,特定数据在技术上可以重复销售。数据产权具有可分解性,针对不同的交易对象,可以为同一数据设定不同的使用权限。因而,数据市场的本质是数据产权的交易市场。产权交易的内容由双方约定,购买者使用数据的权限取决于购买获得的产权内容。所以,为充分利用数据资源,产权交易的内容可以灵活确定,从而促进数据市场的深化。与此同时,数据交易必须明确交易的产权内容,而非简单的数据转移,从而规范数据市场的交易秩序。第三,研究了数据资源的隐私权和知识产权问题,并阐明隐私权、知识产权和数据产权的关系。隐私权和知识产权都可以成为数据产权的特定方面,因而,数据产权不仅可以衔接隐私权和知识产权的保护范围,而且有助于弥补二者的不足,更加适应网络数据时代的发展。通过明确区分“隐私侵犯”和“隐私权侵犯”,提出“公众隐私权”的概念,深化对于“隐私”和“隐私权”的认识,本文在法律人权隐私界定模式的基础上,提出数据产权隐私界定模式。将个人数据界定给数据生成者,并以数据产权的让渡的形式,确认隐私的范围,将有助于实现隐私的充分保护、自主选择和清晰界定。数据产权的界定和交易,与隐私保护没有冲突,而且有助于隐私范围的自主清晰界定。此外,数据产权的建立和保护,不仅可以覆盖知识产权制度的保护范围,保护数据化的产品和服务,也有助于弥补知识产权保护范围的不足,为具备知识含量的其他数据资源提供保护。因此,隐私权和知识产权都可以成为数据产权的特定内容,隐私和知识的保护完全可以立足于数据产权的界定和保护。社会已经进入网络数据时代。数据产权的界定和保护,不仅有助于缓解隐私侵权和知识产权纠纷的“时代阵痛”,还将促进数据资源的市场化配置,服务数据经济的发展。与此同时,在数据资源巨大的潜在价值与匮乏的数据资源研究之间,存在严重的不匹配,预示着数据资源的经济分析具备相当的潜力,有可能成为经济学研究的重要领域,而本文为该领域的深入研究,提供了概念和框架基础。