为推动数据要素供给、开发和应用，赋能经济社会发展，我国已出台多项重要政策，并明确了数据基础制度构建的基本目标与方向。清华大学法学院教授程啸主编的《数据权益与数据交易》（中国人民大学出版社2024年6月版）的出版正当其时。诚如本书所言，在数据基础制度体系中，“数据权益与数据交易是最重要、最基本的问题”。数据确权是数据基础制度构建的主体部分，数据交易则是推动实现数据要素价值最大化的关键途径。数据权益配置明晰是数据交易的起点，其必须回应数据交易对权益配置规范的需求，数据交易则必须在数据权益规范指引下进行，避免陷入丛林竞争。本书以结合视角展开研究，形成了数据权益制度与数据交易制度的有效对应与串联，为我们探究各个分议题提供了一个更为周全的视角。从法学领域的学理研究来看，政策上的积极推进尚未促成数据基础制度构建达成共识。其中，最受关注且具有奠基意义的数据确权制度研究，仍然存在普遍的范式之争、进路之争，这客观上阻碍了研究走向更精细的制度构建和规范发现，数据交易制度等以数据确权为基础的其他制度板块尚存在诸多研究缺漏，从而形成了框架性研究发达、细节研究较为贫瘠的不平衡局面。针对理论竞争相持不下的研究格局，《数据权益与数据交易》一书对我们探寻破局方法具有重要的启发意义。

　　注重规范视角的引入和法律语境的转换

　　首先，本书始终强调并贯彻规范视角，注重法律语境的切换，带领读者从规范视角考察各项争议性问题。数据基础制度研究需要厘清并处理复杂的数据实践，从既有研究来看，数据属性的特殊性、数据形态的变化性、数据处理活动的复杂性以及数据实践所涉主体多元化等，是导致数据基础制度陷入研究困境的客观原因。相关争议往往源于如何捕捉、描述、解读、筛选这些复杂事实，并赋予其规范意义。因此，数据问题的法学研究，必须充分认识到以下三个阶段的重要性：如何客观地认识与描述数据的存在与运动，如何从繁杂的数据实践和数据特性中筛选出具有规范意义的重要事实，如何从规范视角阐释重要事实的法律意义，并提出解决方案。本书充分展示了规范视角引入的方法及其科学性：一方面，对繁杂事实进行筛选，以明确哪些事实具有规范考察之必要，哪些则不具有规范意义，无须甚至不应作法律上的考察；另一方面，通过法律语境转换，将重要事实转化为法律事实，通过揭示重要事实可能或已经导致的法律问题，呈现其法律意义，挖掘其规范需求。以数据与信息的区分为例，本书点明了规范视角引入时应当提出的两个基本问题：一是，规范意义的有无，亦即数据与信息的区分在法律上是否具有必要性；二是，规范意义如何实现，亦即如何对数据与信息进行法律上的区分。这种规范研究的思路为我们进行其他数据基础制度研究、处理复杂数据实践提供了借鉴意义。不仅如此，本书还在区分数据与信息的精妙论述中，进一步向我们展示了规范视角运用的充分性与严密性。具体而言，本书在选择信息论作为区分数据与信息的基础理论后，并未一概摒弃非信息论对数据与信息的界分，而是最大程度地挖掘非信息论区分在法律语境中的特殊规范意义，以避免遗漏有关数据的重要事实。

　　突破范式之争，直面实质正义

　　本书也提供了一种完整的数据权益配置方案，并以此为基点构建了数据交易制度，这对打破目前各种范式竞争的僵持状态具有重要意义。考察既有研究，数据基础制度研究尚未形成普遍认同的研究范式。从科学研究的一般规律来看，范式缺位易造成研究进程受阻，研究人员需要就基础问题反复进行重述。然而，一种公认范式的形成绝非易事，正如托马斯·库恩所言，“历史向我们提示出，通向一种坚实的研究共识的路程是极其艰难的。”针对目前数据基础制度“只见框架、不见细节”的研究格局，填充框架，提供一种整全的体系化规范方案，具有破冰意义。各种范式、进路与方案不被展开，则始终欠缺解决实际问题的实践力，范式、进路与方案的优势与劣势亦难以被真正检视。本书突破了形式之争造成的遮蔽，对诸多数据权益配置中的基础性、细节性问题进行论述，有助于推动形成有效的学术对话。本书中有关数据与信息的区分、数据的类型化及其法律意义、企业数据的积极权能与消极权能、数据产权登记的内容和效力等研究，实际是各种范式、进路、方案都必须解决的问题，也是对数据权益制度和交易制度产生实质影响的重要议题。本书超越形式之争，将学术焦点引向更为根本的问题上，无疑对推动数据基础制度研究的范式形成具有重要意义。

　　提供体系化规则构建的范本

　　除须注重规范视角、突破形式之争之外，数据基础制度构建的难点还在于，如何妥善安置数据基础制度构建中涉及的各种法价值目标与利益衡量需求。构建数据基础法律制度是一项庞大的工程，不仅要涵盖数据确权制度、数据交易制度、数据安全治理制度、数据收益分配机制等诸多板块，还须统筹实现效率、安全、公平、正义等法价值目标，并完成与数据实践相关的各种私人权益、社会利益和公共利益之间的有序平衡。上述所有法价值目标、利益衡量目标的实现，对数据基础制度研究提出以下要求。一是周全把握制度间的区别与联系，尤其注重发动制度间的有序配合。各种法价值和利益衡量目标的实现，并非某单一制度板块所能承受之重，更科学的做法是确定各个制度板块的主次目标、挖掘制度之间的合作力。二是有序把握制度内的一般性问题与特殊性问题。即使确定了各个制度板块的主要立法目标，制度内的规范构建仍然需要处理多样化的利益衡量问题，这一复杂性往往源于数据类型和数据属性的差异化。为此，有序与有效的制度设计还须在制度内部完成一般规则与类型化规则、一般规则与例外规则的分层构建。本书很好地展示了如何同时运用制度间视角与制度内视角，为我们提供了一个数据基础制度体系化构建的范本。制度间视角的运用体现在，一方面，本书认可个人信息保护法、数据安全法、合同法、侵权责任法以及反不正当竞争法等法律制度在参与解决数据相关问题上的有效性，并展示了前述法律制度与数据权益制度、数据交易制度的外部关联；另一方面，本书分别通过数据确权制度、数据交易制度与数据安全制度，完成数据基础制度构建中的不同立法目标，避免造成单一制度板块产生体系臃肿、规范繁杂、可行性不足等问题。制度内视角的运用体现在，一方面，本书在开篇对作为问题根源的数据进行剖析，确立数据一般的、根本的属性，并描绘出数据权益的体系概览，帮助读者快速形成有关数据权益的整体印象；另一方面，本书以理论界最为关注的分类形态——个人数据、企业数据与公共数据为类型化基准，针对三类数据分别确定其所涉核心问题，并展开论述，如个人数据中的个人信息保护与个人授权问题，企业数据中的数据产权分配与产权登记问题，公共数据中的共享、开放与授权运用问题，此种一般化与类型化规则的有序匹配，有力地证明了一项解决复杂问题的制度设计同样可以兼顾简洁与灵活、普遍与特殊。

　　总体而言，本书完成了数据基础制度中两项关键制度的体系串联，以个人数据、企业数据、公共数据为基础分类，贯穿秩序、效率与安全的法律价值，向我们展示了如何筛选数据实践中的各种复杂事实、复杂目标，并在制度构建中对其进行适当安置，如何运用一般规则与特殊规则、一般规则与类型化规则实现对各种问题的周全环顾、有序应对，最终呈现了一种兼具灵活性和涵盖力的数据制度体系，对于我们如何研究新型、复杂的法律问题，科学展开体系化研究，具有重要的指导意义。