摘要：构建能够适应数据要素市场发展需求的数据权利理论基础和制度规范势在必行。以国内外文献为基础的数据权利知识图谱呈现出数据治理技术与权利规范相融合的趋势，数据权利“关系理论”内核更能适应数据要素市场的激励性、合作性特征。关系型权利具有自创生性，权利的内容必然有一部分掌握在事实层面的关系主体之间，因此，有必要考量数据被实际控制者占有的事实状态，避免控制者总是获益的“丛林法则”，将权利中的一部分内容以分权配置的实体制度模式向市场进行开放，达成制度促进数据要素流通的“锚定效应”。更需要以体系化的程序规范，为市场自发承认的权利内容预留空间，解决实体配置制度难以触及的“剩余控制权”问题，其中包括以权利主体的商谈、数据要素对象的指涉、数据权利的价值实现、数据权利的风险影响、技术标准的软法规范等程序要素来形成数据要素市场的自发权利承认机制，促成数据要素流通的良性权利规范生态。
一、问题的提出：理论内核缺位，规范架构模糊
二、数据权利内核及规范架构的演进图谱
当下数据权利领域知识繁多且冗杂。如果不梳理清数据权利的演进历程与发展趋势，则无法真正厘清数据权利话语体系下的各项子概念的关系，更难以将数据权利与数据治理的实践结合。因此，本研究将数据权利研究的话语现象本身作为研究对象，搜集国内外核心期刊文献，借助科学文献可视化①（CiteSpace）工具将数据权利领域的谱系可视化，通过图谱内显示的首篇文献、标志聚类、标志文献、趋势走向等维度皆可观察到数据权利话语的嬗变，亦可看到各项子概念在数据权利理论体系中的地位。
（一）国内：“治理”和“流通”趋势为主
从总体趋势来看，国内数据权利研究经历了三个阶段：第一个阶段为“隐私起点”时期，始于2008年，基于数字时代个体身份的再造及个体权利内容的张力，“个人信息权”“隐私权”等起点领域的研究影响颇为深远；第二个阶段为“新兴数据权利”时期，起始于2015年，数字技术的发展催生被遗忘权、数据权、数据主权等诸多新兴权利，探索数据权利的新兴独立理论成为该阶段的关键议题；第三个阶段为“数据权利治理”时期，始于2016年，区别于第二个阶段的纸面概念之争，该时期的研究将数据权利与数字化前沿实践结合起来，紧密结合数据开放、数字政府、疫情防控、电子政务等场景，同时论及区块链、算法等前沿技术，体现出数据权利的治理协调功能。从这三个阶段的变化可以看出，数据权利基于其所处的时代，愈发从保守的静态权利转向流通利用、价值释放的动态模式。
图1国内数据权利知识图谱
（二）国外：“流通”与“规制”殊途同归
图2国外数据权利知识图谱
（三）趋势与共识：数据治理技术与权利规范相融合
综合上述数据权利知识图谱的分析，可以得出以下关键共识：第一，在国内外，数据权利领域的研究皆展现出从“审慎规制”到“促进流通”的趋势，这一导向是数据权利理论研究的核心，是蕴含了科学技术发展规律、社会关系结构性变化、法学理论及范式变革等关键议题后形成的综合研究指向；第二，隐私权理论是数据权利的研究起点，但绝不是终点，而数据要素流通是促使个人信息走向开放与流通的关键因素，要素流通下的数据确权势在必行，但数据权利的理论仍有待商榷；第三，数据要素流通下的公共空间与个体关系面临重构，公私二元割裂的规范视角不再适合数据权利研究；第四，数据权利理论必须处理技术话语的衔接问题，必须从数据治理的实践中总结规范性理论，通过领域性“标准”形成“软法”规范；第五，数据权利理论的构建离不开场景，权利的实现离不开多方价值协商、风险评估、决策沟通等“程序性”机制。
三、要素流通下的数据权利理论内核
（一）要素流通的权利驱动力
我国在战略和认知层面将数据定义为要素而非资源。原因在于，资源是一种仅具备单向消费价值的稀缺型对象，因此其产权制度注重支配与保护。而将数据定位为要素，其意图就在于区别于资源市场。要素一词在经济学中是指生产要素，即从事产品生产和服务而投入的各种经济资源。生产要素的买主不是将生产要素直接用于消费，而是要进一步投入生产过程中，当它们进入生产过程并按照一定比例与其他要素结合起来，创造了产品和服务之后，才能体现出其真正的价值。正如数据的价值并非其存储在特定介质中的价值，而是其进入应用场景后产生的收益。因此，生产要素投入市场的关键在于将要素反复流转、合作创新。简言之，数据要素市场是一个以数据产品或服务为主要产出的多方合作、协作的创新市场。
因此，数据权利的理论对要素市场应有如下回应：一是产权明晰，这是要素市场存在的必要前提，数据权利理论必须回应赋权问题，即“谁赋予权利，如何承认权利”的问题；二是数据权利理论需要包含市场供需者之间的合作空间的内容，充分保障要素供给者从中获益的权利；三是数据要素市场需要充分竞争，才能高效且相对公平。因此，要素市场需要具备一定的规模，具有数量充足的供方、需方，以确保要素的流动空间，数据的流通交易能够得到法律的支持而非限制，这样才能激发数据市场的优胜劣汰机制。同种生产要素需要具备同质性，以保证估值、交易的活动不至于成本过高。要素的同质性是当下数据要素市场构建的难题，参差不齐的数据质量、场景下多元的数据定义、分散的数据存储、各异的数据格式，导致数据作为要素的识别、估价、谈判成本高昂，有必要为数据要素的同质化转换塑造特定的技术标准和制度规范。再者，买卖各方需要对市场有充足的信息，以促成交易的稳定高效。这意味着数据权利理论需要涵盖技术结合制度框架，而避免非公平的市场局面。
（二）正当性的权利本质
数据权利具有特殊的时代背景。早在1959年，后工业社会概念的首创者哈佛大学教授丹尼尔·贝尔就提出，人们对精神与智力的追求将逐渐取代物质利益寻求，人类社会将进入高度依赖信息的后工业社会。如今，数据是人们思想的纯粹产物，承载着人们对概念或事实性质、关系、度量和状态的理解和表达。针对这种技术变革背景下的权利议题，既不能赞同“技术万能”立场，即认为数据权利仅靠技术就能解决；也不能赞同“法律万能”立场，即照搬传统民事权利的框架。对此，有待探索技术逻辑与法律理论之间的耦合联系，数据权利理论是窥见这种特殊时代背景下的法治转型的关键切口。
（三）独立且新兴的权利地位
基于权利重要性、法律体系稳定性的考量，我们在面对某种权利议题时，总会审慎地判断该议题是否能够通过解释论的方法，被现有法律体系所吸收，以此防止权利议题的泛化。当前，将数据权利纳入现有权利架构中的路径面临各种规则适应性难题。再者，国内数据立法研究有借鉴欧盟《通用数据保护条例》（以下简称GDPR）的倾向，意图塑造个人与数据间的紧密控制，但这样的方法不仅难以实现数据权利保护的初衷，更是对数据的开放流通形成阻碍。而以民事权利的框架来定性数据权利的研究，已被学者指出因权利孤岛与法益社会化的趋势而面临退守的必然性。
（四）关系型权利架构
1.超越意志论与利益论的适应性短板
法理学层面上对权利的本质问题“权利是什么”仍然未形成定论。自近现代权利的概念理论问题兴起以来，利益理论与意志理论就是具有代表性与竞争性的两种学说。二者对权利概念的观点各有优缺长短之处，对此的论辩几乎贯穿了权利的概念演变史。
当下学者探讨权利的概念问题时，意志论与利益论之争的焦点就在于想要单独回答权利的概念问题，而不注重权利的价值问题、社会现象问题。但是，从以上论述可以看出，我们判断一个权利概念是否具有普遍的解释功能或者区分功能时，将不可避免地将这种概念代入社会现象中，并借助价值判断来衡量这种权利概念是否合乎情理，当权利的概念不能提供价值判断的支持时，人们也就难以对权利的本质问题作出回答。脱离了价值判断和社会事实的映射，权利概念的探讨将如同无本之木。
2.以关系论囊括数据要素流通的复杂社会关系
意志论与利益论的权利概念之争的根源是康德的政治理论与边沁的功利理论的价值立场之争，难以得出争论结果。所以，霍菲尔德（Hohfeld）权利框架就为了摆脱权利内核的价值之争，以纯粹形式主义的规范概括方式，归纳出权利的四种关系结构。作为一种更有解释力的形式主义权利理论，权利的关系结构甚至挑战“物债两分”的大陆法系权利体系，提出“物债合一”的突破性理论，这无疑是重构数据权利理论的重要思路之一。尤其是当霍菲尔德框架被用于解释数据权利这种形成于复杂社会关系的权利议题时，他解构“对人”“对世”权利，精确描述权利在现实生活中的复杂真实模式，以此为基础的权利束结构与数据要素流通活动及其治理体系具有更好的契合度。
但是，关系论理论的优点与实现难点恰好也是一体的。以关系为原点的权利概念具备创生性（generative），难以先验性地构建于法律制度之中。也就是说，关系型数据权利必然面临正式法律制度之外的自创生关系，有一部分权利内容的决定权将掌握在事实层面的关系主体之间。将部分权利内容决定权赋予市场的权利概念不仅有利于突破权利意志论、利益论对价值判断、社会现象的视野短板，也更加符合数据要素流通的导向。但是，由于关系型数据权利的创生性，如何在自发形成的数据要素市场关系中寻找权利的规范性，则是数据权利理论可以深度探索的领域。
所以，数据权利的概念应当吸收霍菲尔德形式论的关系理论视角，以囊括数据活动中的多方互动，但又同时在权利的开放地带为新义务的创设容留空间。在这种结构中，数据权利理论不仅包含权利的实体配置，还应当涵盖沟通商谈的程序机制，以此对权利的内容作出不断的补充或修正，进而促成动静结合的数据权利良性生态。
（五）基于场景的权利超越性
基于上述权利的概念及特征可见，数据权利需要超越隐私权、财产权的框架。其中，超越隐私权的必要性不仅在于《中华人民共和国民法典》（以下简称《民法典》）、《中华人民共和国个人信息保护法》下“隐私+个人信息”的双层保护边界不清缺陷，更主要的原因是隐私在具体场景下是具有张力的。美国康奈尔大学的海伦·尼森鲍姆（HelenNissenbaum）的场景化理论（contextualintegrity）认为任何社会活动都是由某信息主体经历着“信息发出—信息受影响—信息接收”的过程产生的。场景化理论的进步性在于隐私范围的判断应强调场景中个体的真实意愿，这些意愿体现在场景中个体的自发表达，而非由法官这种外在主体代替为之。尤其在个人信息侵权纠纷案件中，法官对隐私期待、场景意愿判断的视角是一种事后推理、外部判断。换言之，司法审判活动的事后性、终局性、外部性在判断隐私、个人信息等场景性问题时存在先天的不足，这意味着隐私权、个人信息权益的认知方式需要更开阔的视野，亟须更成熟的数据权利理论来容纳之。
另外，数据权利对财产权利的超越性，主要原因在于财产权利的协同化。《民法典》明确了数据财产权，但并未明确其内涵及实现方式。传统物权中有关财产权的支配性质在复杂的现代化社会中不断面临着公平性、正义性的质疑。法国学者蒲鲁东曾在《什么是所有权》中指出支配性财产权的弊端。美国学者克里斯特曼也明确反对简单型的所有权。这促使我们重新审视现代社会下财产权所应注重的公平、正义价值，发挥财产权理论中的精华部分。目前，《民法典》物权编背后的公有制的进一步市场化体现在三权分置的安排方面，致力于通过中国农村土地物权的进一步市场化改革来解决市场化与有限物权的矛盾、公有制与产权市场化的矛盾。而如今，随着新兴技术的发展，以数据为要素资源的财产秩序也面临着变革。传统财产权制度以现实有体物为基础，而当下包括数据、通证、比特币等新兴财产也呈现出物权的关系化、相对化、权能分离化的趋势。数据权利从完整的所有权模式向许可模式转变，权利更加具有不完整性、不确定性。因此，数据权利的协同性应当嵌入利益关系和价值协调功能，应当形成权利的互认机制，同时明确权利的交易流转机制，使权利的市场价值能够得以显现。
数据权利的超越性同时体现在个体隐私与财产对“场景”的依赖。这意味着数据权利的场景研究并不局限于传统的法教义学研究，而是将场景中的社会系统与法律系统并排审视的社会观察研究。当人们有针对性地讨论数据的利用或规范时，几乎都离不开“场景”的描述。“场景”一词本是数据的商业利用模式中常出现的表达方式，指代一种以数据为基础的活动（业务）所涵盖的现实空间、数字空间交错的结构。并且一种场景往往由一条或多条业务线组合而成，从社会关系的视角来看，每条业务线都连接了不同的社会主体。这种场景概念还具有明确的目标意识和问题意识。因为在数字时代，缺少的往往不是数据，而是将分散的数据连点成线的目标意识和思想架构。目的意识是如此重要，以至于目的明确的业务设计反而能够促成大量数据的集成。从这个意义上，数据的场景正在改变人们的认知方式，从“眼见为实”的客观哲学，走向“非风动，非幡动，仁者心动”的主观主义哲学。
因此，基于场景的研究思路应该是“自下而上”的，要讨论本“无形”的数据，需要将其暂时“固定”在场景的框架中，总结其中的规范理论以及冲突疏解机制；再通过各类场景的比较分析，区分场景中的共性与个性，逐步明晰数据权利的规范模式。
四、“自上而下”数据权利的分权实体配置
（一）突破一元所有制的藩篱
（二）分权配置以释放要素流通空间
其二，分权配置的制度安排能够体现数据权利的关系本质，并以权利束作为形式。数据要素流通面临的复杂场景和权利主体的异质性，导致数据的所有权一元架构已逐渐被摒弃。分权配置的模式更贴近权利束这一权利结构，它可以在同一数据上设置多种权能并分别配置给不同的主体。权利束结构并非在数据权利领域中才得以适用，我国土地承包制度中以所有权、使用权、经营权的“三权”分置激发土地的开发利用价值，也体现着这种结构的可行性。虽然有研究质疑权利束结构的功能，认为数据权利束可以不断分解，这将个人、企业、国家的人格权、财产权囊括无遗，不断产生新内容而影响法律制度的稳定性。但是正如前文所述，关系型数据权利必然面临正式法律制度之外的自创生关系，必然有一部分权利内容的决定权掌握在事实层面的关系主体之间。数据权利的实体配置只要完成促进要素流通的“锚定”制度安排，并为这种自创生关系容留协商空间，就已经达到制度安排的主要目的，至于关系主体如何利用剩余控制权达成最佳配置，则是实体权利配置难以穷尽掌控的内容，需要借助其他“自下而上”市场主导的权利承认机制。
（三）实体权利之下内容的程序填充与承认
综上论述，数据权利的实体配置是存在规范功能边界的，因为它无法先验地规定创生关系当中所有的权利内容，也无法衡量这些内容形成的过程是否正当。但该部分依旧是数据权利应当回应的内容，市场主体自发创建、承认权利内容的过程也应当符合正当性的要求。当下有关数据权利的研究多针对实体权利配置作出探讨，但是围绕数据权利关系本质下“自下而上”的剩余控制权问题还有很大的探索空间。因此，结合前文有关数据权利的知识谱系分析、理论内核、场景依赖性的论点，规范数据权利剩余控制权内容的部分，就是数据权利的程序规范。
五、“自下而上”数据权利的填充程序规范
1.数据权利的开放性
2.数据权利的不确定性
一方面是数据权利的正面不确定性。数据要素资产具有无形性、可复制性以及用之不竭的特殊属性，遂形成以下不确定性：第一，数据权利关系的不确定性。数据主体多重，权利边界模糊，例如，数据从生产到流转的过程可以衍生出新的数据或新的数据主体，随着社会主体参与公共数据的开放利用，将会更难区分到底谁是数据的创造者、受益者、使用者。第二，数据价值的不确定性。数据能够产生经济利益，要以数据的合理定价为前提，但是数据的定价取决于特定场景，并不存在统一定价依据。第三，数据资源的相对稀缺性。在具备创新能力与驱动力的情形下，数据是可以重复使用的，并呈现更高的利用价值。
另一方面是数据权利的负面不确定性，在于其产生的风险。当下，《中华人民共和国数据安全法》（以下简称《数据安全法》）、《中华人民共和国个人信息保护法》对安全的认知也逐步从传统安全观提升到总体国家安全观，即风险不可避免，制度设计不可能消除风险，只可能尽量公正地分配风险。而在数据要素流通的过程中，风险主要体现为以下方面：第一，各类安全问题的范畴错综重叠，隐私安全（safe）与数据安全（security）问题牵涉紧密，国内外都没有明确的标准能够将二者区分定义，对二者的保护措施也都是一并进行的。第二，权利损害的风险不可回避，无论建立多么严格的数据泄漏防控体系，数据泄漏、篡改事件的可能都客观存在，因此需要形成常态化减少风险损害的“保险阀”。面对数据安全风险的不确定性，国内外有关数据安全风险的专门性、多层级立法，也逐渐开始转向开放视野，数据安全制度不再是以“全有或全无”方式适用的“确定性命令”，而是以领域化、场景化立法的技术指南，法律规范交融的体系化方式，考量其他对立面价值的诉求，追求目的与手段之间平衡的“合比例性要求”。这种应对数据安全风险的规范范式转型也充分体现了数据权利程序规范的色彩。
（二）数据权利程序规范的系统架构
1.数据权利主体的意志形成及表达
围绕数据权利主体的意志，为克服数据权利流通利用背景下的意志形成过程清晰而权利意志表达困难的问题，即克服有限理性，需要对数据权利主体的资格进行审视和完善。
为克服以上问题，可从以下方面完善数据权利主体的意志：第一，改造自身组织结构，使之内部决策流程清晰，设置对外沟通渠道。例如欧盟GDPR及其配套国际标准（ISO/IEC27701）要求针对数据保护形成管理层、决策层、执行层的分工架构，包括由高管组成的合规决策层；专职性的数据保护专业工作团队来负责隐私保护培训、咨询、指导、审计；在不同的业务流程中培养专业的技术接口人，以高效解决隐私保护任务。另外，企业内部单独任命数据保护官（DPO），保证其所在组织对数据的处理符合法律的规定。第二，诉诸隶属于政府、行业协会的监管者（DPA），形成组织决策的外部约束。监管者的介入是组织形成决策意志过程具有开放性、可监督性的证明。
基于上述完善数据权利意志要素的做法已经在我国公共数据治理领域有所体现。例如，2021年7月，上海市政府举行信息化职能整合优化工作备忘录集中签署仪式。上海市大数据中心与市委军民融合发展委员会办公室等首批7个部门集中签署信息化职能整合优化工作交接备忘录，意味着7个部门的信息化技术实施职能将全面划转到大数据中心，实现统一监管、统筹建设、服务统一购买、数据充分共享，这是典型的以数据权利主体意志独立性、决策科学性为目的的组织架构变革。
2.数据权利对象的相对可指涉
当前的数据分级分类标准尚处探索阶段。在公共数据领域，由于政府职能所涉公共数据门类复杂、体量巨大、存储分散，所以政府层面的数据分级分类致力于打通部门间数据共享，注重数据资源的整体摸排和安全管控，但是对数据的开放应用水平有限，大量基于数据分级分类的数据开放平台数据质量欠佳，可用性不强，造成分级分类标准的外部激励、精确度、迭代优化不足。行业领域的数据分级分类标准则初见规模。《证券期货行业数据分类分级指引》（JR/T0158-2018）、《金融数据安全数据安全分级指南》（JR/T0197-2020）、《工业数据分类分级指南（试行）》等标准紧密围绕业务需求来增加业务绩效，是技术标准形成实际效力的典例。《数据安全法》基于数据内容保护明确了个人信息、个人隐私、商业秘密和国家安全的四类保护数据，但是当前数据要素市场对除保护类别之外的“一般数据”（例如气象数据、工商管理数据、文旅数据、水利数据等）分级分类工作推进有限。在未来，我国需着重探索具有庞大流通潜力的“一般数据”的分级分类方法，以市场自发的场景业务为导向，形成安全、高质量、细颗粒、可优化迭代的数据分级分类。
3.数据权利对象的风险评估
基于数据要素流通的不确定性，风险是数据权利必然面对的问题。在欧盟GDPR的数据影响评估制度中，初步形成了数据权利制度与风险管控结合的制度框架。根据国际标准化组织（ISO）在《风险管理指南》（ISO31000:2018RiskManagement-Guidelines以及ISO31000:2009RiskManagement-PrinciplesandGuidelines等，统称《风险管理指南》）系列标准中的定义，风险是“不确定性对目标的影响”，需要“描述事件及其后果的情境，根据严重程度和发生概率进行评估”。《风险管理指南》体现出欧盟认识到数据权利概念的多元性，遂提炼出沟通各方价值需求的风险评估程序，使权利的范畴不至于太宽泛以制约数据要素市场的发展。
欧盟GDPR通过立法将风险评估这一行为列入法定义务当中，意味着遵守合规本身即风险问题。GDPR立法配套文件体现出义务规则履行存在差异性。因此可以围绕风险建立一套以法律原则为核心，以场景规则为落脚点的可扩充评估体系。正是风险与原则之间的张力塑造了数据权利保护的新形式，让数据控制者遵守义务的行为获得更大的优化空间。综上，风险评估是一个通过合理程序寻找权利正当性共识的过程，与前述数据权利的程序性不谋而合。
4.数据权利价值的评估
资产评估有三类基础方法。第一种是市场法。基于交易案例比较获得评估指示性信息，其优点在于能够反映市场状况，更具备实际的指引效果；但是缺点是在数据这类新兴资产领域交易不活跃的情形下，难以找到相似案例。第二种是收益法。就是计算资产将直接或间接带来的经济收益，但难点在于收益的范围不确定，既可以是现有资产的价值直接实现，也可以是拥有该资产后能够避免支出的成本。第三种是成本法。成本估算法的难点在于，难以将数据投入成本与企业、机构内部建设数据以外的其他成本剥离开来，如果成本定价过高则会制约数据要素流通。
数据资产评估确权活动基于对场景的依赖性，应当突破传统资产评估对形式要件的审查，考虑数据处理者的实际投入劳动，以实质标准明确数据权属。对于数据权利而言，也可从这两个方面来论证数据权利的正当性。一方面，数据权利与对应主体间的关系。人类以劳动的方式将共有物划归为私用，即当某人以自己的劳动使某物脱离自然状态，则他能够享有这项物的权利。对于数据而言，企业对原始数据进行的加工、处理、清洗、分析等活动使数据脱离了其原本的繁杂无序的状态，企业的数据收集、存储、保管和加工等行为可视为劳动行为，包含了数据处理者在脑力、技术、资本等要素的付出，通过数据收集、存储、加工等行为获得数据权利能够得到多元市场主体的认同。除涉及公共利益外，没有道理使一方投入了相当规模的要素贡献形成的劳动成果的权益由未参与生产的其他方享有。
但是，当前会计法领域的规范性文件缺少这种基于劳动的数据价值评估的实质审查要件。基于《数据资产评估指导意见》第五章的规定，数据权利价值评估时应当超越传统资产的形式查验方式，从数据资产的应用前景、风险状态、同类市场的相似程度、数据持有主体投入等多个方面来进行合理判断。
5.数据权利程序规范的载体
技术标准的介入，是数据权利开始从法律话语体系融合技术话语体系的表现。基于前文所述数据权利关系本质和场景依赖性，技术标准对于数据权利而言是衡量决策与价值表达的工具。数据权利的实现亟须借助技术标准对数据要素流通进行细化，充分发挥技术标准填充上位法律空白、衔接上位法律效力、缓解上位法制度边际成本递增效应的规范优势。
需要注意的是，技术标准的软法治理并非万能，正如有学者提出，在国家数据规制领域，法律的格局是一种“硬法中心—软法外围”的格局，软法虽具备一定的灵活性与适应性，但是会造成数据治理的碎片化，不利于整体治理的确定性与可预见性，当治理存在严重的利益分配冲突与偏好异质性时，硬法的整体规范作用就会显现出来。所以在秩序探索阶段考量软法的内容，在数据要素市场差异化逐渐拉大、利益分配冲突愈见尖锐时，需要将软法中的有利内容纳入硬法中，实现治理规则的整体一致。这就是在不同的秩序发展阶段，数据治理规范在软法与硬法之间来回自我完善的路径。
6.数据权利程序与实体的系统架构
程序规范的核心价值导向是权利的证成与数据的要素流通。具体来说，虽然程序规范包含了大量数据治理的框架策略和技术手段，但是它们的核心依然是权利，也就是说，如果它们不能为数据要素流通过程中的权利内容和正当性证成创造条件，则会沦为纯粹的效益计算工具，或成为正式法律监管要求下无限加重数据流通合规成本的负担。换言之，程序规范是将法律制度与治理技术衔接起来的枢纽，忽略了程序规范就无法看清数据权利规范的全貌，又会落入制度万能或技术万能的陷阱。再者，程序规范的功能也以数据要素流通为前提，在非流通数据下，程序规范的分工协商、寻求共识功能也失去了存在意义。在此前提下，数据权利程序规范的各板块内容相互融贯、互补增益，与数据权利的实体配置共同构成数据要素流通的权利生态。
图3数据权利程序与实体的系统架构图
如图3中“自上而下”权利实体配置部分所示，以数据权利的关系理论为基础，国家从实体制定法层面承认权利的分权配置模式，突破一元所有制的藩篱，既尊重实际控制者对数据的控制，但也不排除其他主体因参与数据流通、经营、处理活动而享有数据的剩余控制权。其中，基于数据权利关系理论的自创生性，剩余控制部分的权利内容和正当性高度依赖市场主体所搭建的场景，场景下的多方主体为了达成数据要素的可信流通，必然通过信息沟通与价值协商以完成市场对权利的自发承认，这种承认往往通过场景化的数据资产挂牌凭证或认证或通过市场主体基于信赖在事实层面自发采取的数据流通行为来体现，例如,以“不合规不挂牌，无场景不交易”为流通原则的上海数据交易所就通过合规评估与互信交易来搭建数据要素市场，该过程便符合数据权利“自下而上”的程序规范。再者，基于这种要素流通形成的价值驱动力和正当性互认，将会有越来越多的数据从实际控制的部分转向流通过程中的市场剩余控制，从而减少市场主体对数据进行垄断控制的预期收益。
六、结语
在解构以要素流通为导向的数据权利发展知识图谱、数据权利概念的选择、数据权利的实体规范与程序规范基础之上，认同数据权利存在必要性，以此构建数据权利的理论及规范框架的尝试是有必要的。该理论及规范框架为我国以“数据二十条”为制度依据的数据权利实体配置提供理论基础，权利的实体配置能够“牵一发动全身”，数据权利的程序规范能够促成数据要素市场秩序更加符合权利的正当性要求。其中，数据要素的流通是数据权利的一种分析视角，需根据社会关系的变化和技术的发展，不断思考数据权利的正当性。
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