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文 | 对外经济贸易大学法学院教授 许可<br>
数据要素放大、叠加、倍增作用的发挥，关键在于数据流通利用。正是通过多主体、多场景的持续复用，数据才能在循环中不断精炼，突破传统资源约束下的产出边界，开拓经济增长新境域，进而以数据流通利用为枢纽，引领物质、人才、技术与资本的融通，催生新知识、新业态、新模式，为发展注入源源不绝的动力。然而，实践中，由于权属、利益和责任边界的分歧与模糊，数据往往被固化在特定主体内部，成为无法与外界连接的“数据孤岛”。<br>
为破除这一痼疾，需要从多方面统筹设计。首先，在典型场景中明晰数据产权，应降低数据交易流通中各方调查权利边界的核实成本和就权利内容讨价还价的磋商成本、人们约束自身行为和防范侵权的合规成本，以及数据产权人向第三方主张权利的行权成本。其次，应强化党政机关、企事业单位切实履行有序开发利用公共数据资源的责任，鼓励行业龙头企业、平台企业按照安全、公平、合理、无歧视原则对外提供数据服务，形成数据供给的激励。最后，应研究数据的“合理使用”，在维护相关各方合法权利的前提下，保障社会公众和其他市场主体使用数据的需求。<br>
一、从著作权的“合理使用”到数据的“合理使用”<br>
“合理使用”源自我国的著作权法。《中华人民共和国著作权法》第24条规定，出于学习、科研、新闻报道等非营利性目的，在不影响作品正常使用、未不合理地损害著作权人合法权益的情况下，可以不经著作权人许可且不向其支付报酬，而使用作品。著作权“合理使用”旨在平衡著作权人与社会公众之间的利益，避免权利人不加限制地行使其权利，不当妨碍作品中信息的传播与分享。<br>
数据“合理使用”与之异曲同工。在数据处理者享有数据持有权、使用权、经营权等广泛权利的基础上，以社会公共利益为基点，对数据处理者的数据产权加以适当限制，允许他人在特定情形中，无需经过数据权利人同意而使用其数据，从而防范数据处理者恶意闭锁数据，加剧“数据孤岛”。数据三权分置和数据“合理使用”相辅相成，均以实现数据复用和高效利用为宗旨。<br>
二、数据“合理使用”的特定情形<br>
数据“合理使用”主要用于科学研究、教育教学等公益事业以及突发事件应对等公共治理领域。根据《中华人民共和国公益事业捐赠法》第三条，所谓“公益事业”，是指非营利的下列事项：（一）救助灾害、救济贫困、扶助残疾人等困难的社会群体和个人的活动；（二）教育、科学、文化、卫生、体育事业；（三）环境保护、社会公共设施建设；（四）促进社会发展和进步的其他社会公共和福利事业。当前，数据已成为科学研究的支撑和重要的战略性资源，科研也步入了以数据驱动为主导、以算力探索为工具的第四范式时代。面向未来创新的科学研究和教育教学，亟需数据的开放和共享，成为数据“合理使用”的关键场景。<br>
公共治理是我国国家治理的重要方面。在国家治理能力现代化的背景下，公共治理系统化、科学化、数字化、智能化的需求日益迫切。2015年，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》提出建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，推动政府管理理念和社会治理模式的进步。随着我国数字化转型的深入推进，利用数据改进公共政策、公共服务、公共治理，构建数字政府，已成为改革愿景。在各种公共治理中，攸关平安中国的突发事件治理尤其重要。根据《中华人民共和国突发事件应对法》第二条，所谓“突发事件”，是指突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。例如，利用铁塔遭受水浸、停电、离线的数据，可以高效进行灾害分析，提供灾害早期识别、灾情高效研判、精准锁定“三断”地区以及应急处置辅助决策等服务，有效提升灾害监测、分析与预警等应急管理水平，降低各类自然灾害带来的经济损失。当然，公共治理中的数据“合理使用”仅仅是对数据处理者权利的限制，对于承载个人信息、商业秘密的数据，仍应尊重个人的人格权利和企业的经营权利。<br>
三、数据“合理使用”是开放的清单<br>
数据“合理使用”并不是封闭的，而是具有弹性和开放性的制度。科学研究、教育教学、突发事件应对只是部分场景。这是因为，随着技术进步、商业迭代和社会发展，作为数字经济关键生产要素的数据，其使用场景无穷无尽，因此，如果对数据“合理使用”的情形作过于严格的解释，将违背《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》中“促进数据使用价值复用与充分利用”，以及“个人、企业、公共数据分享价值收益”的政策方向。因此，在未来的立法和司法中，可以从公益事业和公共治理的目的出发，综合考量数据的性质、被使用数据的质量数量、数据使用的目的与性质、使用行为对数据潜在市场或价值的影响等多方面因素，判断是否构成“合理使用”。放眼未来，数据“合理使用”将是数据产权制度的重要内容，服务于打破数据孤岛、促进数据流通和创造数据价值的目标。<br>
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