作者：张永存
数字经济时代，数据资产逐渐成为企业核心财产类型，传统破产法以债权人利益最大化为中心的制度逻辑面临挑战。数据资产不仅具有经济价值，还同时承载人格利益、数据安全利益与公共利益，导致企业数据资产破产处置过程中，债权人清偿利益与人格利益、数据流通利益与用途限制原则之间存在多重冲突。基于数据价值生成机制与利益结构差异，应建立类型化利益衡量机制：原始数据应坚持人格利益优先，数据集合应强调有限流通，数据产品则可适度强化市场化流通。同时，应引入比例原则，在债权人利益、人格利益与数据安全利益之间实现动态协调，从而推动破产法从财产中心主义向多元利益协调模式转变。
一、问题的提出
随着数字经济的发展，数据已逐渐成为企业核心生产要素和重要资产形态。尤其在平台经济、人工智能和数据服务产业中，用户数据、经营数据、算法模型以及数据产品，往往构成企业持续经营能力与市场价值的重要来源。传统企业破产程序中的核心财产通常表现为土地、设备、厂房、债权等有形资产，而在数字经济背景下，数据资产已开始成为影响债务人偿债能力的重要财产类型。从现有制度结构来看，我国《企业破产法》主要建立于传统财产逻辑基础之上，其制度预设更多针对具有物理占有性、独立特定性和价值稳定性的财产类型。然而，数据资产具有非实体性、可复制性、动态增值性以及场景依赖性，其价值形成高度依赖算法加工、应用场景与持续利用。[1]数据资产因此难以完全适用传统破产法中的接管、评估、拍卖与清偿规则。尤其在平台企业破产场景下，企业真正具有价值的往往不是服务器等有形资产，而是用户数据库、行为画像以及数据产品等数字化资源。也就是说，数据产权并非传统意义上的绝对所有权，而是一种建立在人格性权利基础上的有限产权。[2]因此，企业数据资产进入破产程序后，债权人利益最大化与个人信息保护之间不可避免地产生冲突。
目前，学界围绕企业数据资产破产问题已展开一定研究。有学者主张从数据源、数据集合和数据产品的递进结构出发，建立类型化转让规则。[3]亦有研究强调，个人信息数据原则上不得作为普通破产财产自由出售，而只能在特定条件下进行有限转移。[4]还有学者从数据安全和管理人职责角度，主张管理人除承担传统财产管理职责外，还应承担数据安全保障义务。[5]但总体而言，现有研究更多集中于数据资产的财产属性、估值方式和变价机制，对企业数据资产破产处置过程中不同利益之间的结构性冲突揭示不足。事实上，企业数据资产破产处置的核心问题，已经不再是数据是否属于破产财产，而是数据作为破产财产后，哪些利益应当优先保护。如何在债权人清偿利益、个人信息保护、数据安全以及数据流通之间建立合理的利益衡量机制，已成为企业数据资产破产处置中的核心法理问题。
二、企业数据资产破产处置中的利益冲突
（一）债权人清偿利益与人格利益的冲突
企业数据资产进入破产程序后，体现为债权人清偿利益与个人信息人格利益之间的冲突。传统破产法以债权人公平受偿和债务人财产价值最大化为核心目标，管理人通过接管、评估和变价债务人财产，以尽可能提高债权清偿率。然而，数据资产并非单纯财产利益的集合，其上往往同时附着个人信息权益、隐私利益与人格尊严利益。在行使破产财产的处分行为时，可能直接影响数据主体的人格利益，由此导致传统破产法完全处分逻辑在数据资产场景下面临根本限制。
诚然，数据资产不同于传统财产，其上往往附着自然人的人格利益。有观点认为，隐私权与个人信息权属于人格权，其规范位阶高于作为财产权的数据利益。[6]亦有观点认为，隐私本质上属于人格权益，原则上不得被自由转让；即使个人信息可以在一定条件下被利用，也必须以数据主体同意为前提。[7]尤其在平台企业场景下，企业所掌握的用户数据往往涉及个人消费习惯、行为画像乃至敏感信息。如果管理人为追求债权人利益最大化而将相关数据整体出售，极易导致个人信息被过度利用甚至非法流转，从而侵害数据主体的人格权益与隐私安全。正因如此，数据资产能否像传统财产一样自由处分，成为破产法必须回应的问题。有学者指出，应区分个人信息数据与非个人信息数据，对于前者原则上不得作为普通破产财产自由出售，而只能在特定条件下进行有限转移。[8]也有学者认为，数据产权并非绝对所有权，而是一种以人格性权利为基础的有限产权。[9]换言之，企业对数据所享有的利益，本身即受到人格权益与公共监管规则的限制。管理人进入破产程序后，其所承继的也并非毫无限制的数据处分权，而仅是一种受限的数据利用与管理利益。
因此，企业数据资产破产处置中的核心矛盾，并不在于数据是否具有经济价值，而在于数据资产同时具有财产属性与人格属性，但人格利益并不能完全让位于清偿利益。尤其在涉及个人信息和敏感数据时，破产程序中的数据处分必须受到人格权益保护规则的限制。
（二）数据变价利益与数据安全利益的冲突
如果说前述债权人清偿利益与人格利益之间的冲突，主要体现为数据资产之上人格权益对破产处分权的外部限制，那么数据变价利益与数据安全利益之间的冲突，则进一步揭示了数据资产在流通过程中的制度风险。即便部分数据经过脱敏处理，或者已经具备相对独立的数据产品属性，其市场化变价过程仍可能因数据泄露、非法利用或失控传播而损害数据安全利益。因此，数据资产进入破产程序后，需要在价值实现与安全保障之间建立合理边界。对于管理人，有必要通过评估、转让和交易等方式实现数据资产价值最大化，以提高债权清偿率。并且，数据资产的价值具有明显的时效性与动态性，如果长期闲置，可能因用户流失、算法失效或场景变化而迅速贬值。[10]不可否认，推动数据资产尽快进入流通环节，具有现实合理性。
值得注意的是，数据资产与传统破产财产的重要区别在于，其流通过程本身即伴随着高度数据安全风险。传统机器设备、不动产等财产在处分后，其风险通常限于物理控制层面，而数据一旦脱离原有控制体系，便可能被无限复制、传播甚至跨境流转。由此，数据资产价值实现必须建立在数据来源、数据处理和数据流通合规基础之上，同时需要通过数据安全监测与认证机制加以保障。[11]换言之。数据资产并非单纯意义上的交易客体，其流通本身即涉及数据安全治理问题。尤其在破产程序中，数据安全风险会因数据集中化而进一步扩大。企业进入破产程序后，大量用户数据、经营数据和交易数据将被统一接管，而管理人往往缺乏专业的数据治理能力。如果在数据评估、交易或交付过程中缺乏有效技术控制，极易发生数据泄露、非法复制或恶意利用。因为数据资产交易行为不仅涉及传统财产处理规则，更涉及个人信息保护与数据安全问题；即使破产审判信息化平台和信息公开机制本身，也可能因数据集中展示而产生新的安全风险。[12]由此，数据资产的变价行为不仅是经济行为，同时也是数据安全风险释放过程。通常而言，数据开放程度越高、流通范围越广，其市场价值越容易实现；但与此同时，数据失控风险也会同步增加。然而，数据交易链条越长、交易主体越多，数据泄露和违规使用风险便越难控制。尤其对于涉及个人敏感信息、重要经营数据乃至国家安全数据的数据资产而言，如果仅以市场价值最大化为目标，可能导致数据安全利益受到实质侵害。因此，数据安全利益并不能完全让位于债权人清偿利益。数据资产的市场化变价，应建立在数据安全可控基础之上。
（三）数据流通利益与用途限制原则的冲突
数据流通利益与用途限制原则之间的冲突，则进一步反映了数据资产在使用目的转换中的又一合法性困境。数据资产的经济价值往往依赖于持续流通与多场景利用，但数据法上的用途限制原则却要求数据处理活动必须严格限定于特定目的范围之内。企业进入破产程序后，数据资产由原经营主体转移至管理人乃至新的受让主体，其使用场景与处理目的往往发生实质变化，由此导致数据流通利益与用途限制原则之间产生结构性冲突。从数字经济发展角度来看，数据要素的价值实现高度依赖于流通与再利用。数据只有通过持续加工、分析和交易，才能形成现实经济收益。[13]尤其在平台经济和人工智能产业中，数据资产的价值并不局限于原始收集目的，而更多体现于后续算法训练、商业分析和场景开发过程。因此，企业进入破产程序后，管理人往往需要通过整体转让、许可使用或持续经营等方式，维持数据资产的市场流通能力，以实现债务人财产价值最大化。从债权人利益保护角度而言，如果过度限制数据流通，可能导致数据资产价值迅速衰减，最终损害破产财产整体利益。
然而，数据资产的利用并不具有绝对自由性。个人信息保护法上的用途限制原则要求，数据处理活动应当具有明确、合理的目的，并应与处理目的直接相关。[14]该原则规定，数据处理者原则上只能在原有授权范围内使用数据，而不得随意变更使用场景或扩大利用范围。有观点认为，个人信息即使能够被利用，也必须建立在信息主体同意基础之上，而不能脱离原有使用目的进行无限扩张。[15]因此，当企业进入破产程序后，原本基于特定商业目的收集的数据，如果被新的市场主体用于其他商业场景，便可能突破原有授权边界，从而引发合法性风险。例如，电商平台收集用户消费记录，社交平台收集用户行为轨迹，医疗平台收集健康数据，均具有明确的用途边界。但企业破产后，数据资产可能被整体出售给新的经营主体，而新的受让主体未必继续维持原有业务场景，其对数据的利用目的也可能发生根本变化。企业破产中的数据转移，并不当然等同于原有数据处理活动的延续；若数据用途发生实质变化，则可能重新触发个人信息保护法上的同意义务。[16]进一步而言，用途限制原则与数据资产价值实现之间，本身存在内在矛盾。通常而言，数据的经济价值越高，其可适用的场景范围越广；但用途限制原则却要求数据处理活动应尽可能保持场景稳定性与目的特定性。数据集合因承载人格利益，其流通方式原则上应表现为许可使用，而非无限制转让。[17]换言之，数据流通并不等同于数据使用目的的完全自由化。
因此，企业数据资产破产处置中的核心问题，并非是否允许数据流通，而是如何在数据价值实现与用途限制原则之间建立合理边界。一方面，破产程序需要维持数据资产的市场流通能力，以保障债权人利益；另一方面，数据用途变更又必须受到原始授权范围、个人信息保护规则以及场景合法性的约束。
（四）破产效率与数据合规程序的冲突
破产效率与数据合规程序之间的冲突，则进一步反映了数据资产破产处置在程序层面的制度矛盾。传统破产法强调效率优先，通过集中管辖、统一接管和快速变价实现债务人财产价值最大化；但数据资产的流通与利用，却往往需要经过复杂的数据合规审查、安全评估和授权确认程序。企业进入破产程序后，债务人财产价值通常会随着时间推移而持续贬损，因此管理人需要尽快完成财产接管、评估和变价，以保障债权人利益最大化。尤其对于数据资产而言，其价值具有更强的时效性与动态性。因此，管理人往往需要通过快速交易和整体转让维持数据资产价值，以实现破产程序的效率目标。然而，数据资产的处置并不能简单依赖传统破产程序完成。数据资产的流通通常涉及个人信息保护、数据安全审查、数据来源合法性审查以及跨境流动评估等复杂程序，同时还需满足数据安全监测、认证和信息披露等要求。[18]这种程序复杂性与传统破产法强调的快速处置逻辑之间，存在明显矛盾。传统破产程序中的财产拍卖，通常仅需完成权属确认与价值评估即可进行；但数据资产交易则可能涉及脱敏处理、授权范围审查、用途合法性审查以及竞买人资质审核等多重程序。[19]尤其在涉及重要数据、敏感个人信息或跨境数据流动时，还可能触发国家数据安全审查程序。[20]这些程序性要求虽然有助于保障数据安全与个人权益，但也会显著延长破产处置周期，降低破产程序效率。
不可否认的是，数据合规程序不仅增加了程序成本，还可能影响数据资产价值实现。数据资产价值往往建立在持续经营与场景利用基础之上，而长期合规审查可能导致数据资产丧失市场时效性。例如，平台企业数据如果因授权审查、数据清理或安全评估长期无法流通，其用户活跃度和商业价值可能迅速下降。因此，过度复杂的合规程序可能在客观上削弱破产财产价值，从而损害债权人利益。但另一方面，如果单纯追求破产效率而忽视数据合规程序，则又可能导致数据违法流通和数据安全失控。当管理人在数据资产处置过程中，不仅承担实现财产保值增值的职责，还负有数据安全保障义务，包括限制非法访问、规范数据转移以及后续销毁等责任。[21]因为破产程序中的数据公开和信息化平台建设，本身就可能引发新的数据泄露风险，因此数据资产处置必须引入数据保护机制。[22]
概言之，企业数据资产破产处置中的核心问题，并非效率与合规何者优先，而是如何在二者之间建立合理协调机制。破产程序当然需要维持效率导向，以防止数据资产价值快速流失；但数据资产的特殊性又决定其流通必须受到合规程序约束。
三、企业数据资产破产处置中的利益衡量逻辑
（一）传统破产法“债权人利益最大化”的局限
上述冲突的根源，实际上在于传统破产法长期建立于债权人利益最大化的制度逻辑之上，而这一逻辑在面对数据资产时开始出现明显局限。换言之，企业数据资产所具有的复合利益结构，已经突破了传统破产法以单一财产价值实现为中心的制度预设。传统破产法的核心目标，在于通过集中管理债务人财产，实现债权人公平受偿与债务人财产价值最大化。《企业破产法》中的接管、别除权、撤销权、破产财产变价以及重整制度，均以债权人利益保护为核心展开。[23]在传统财产结构下，这种制度逻辑具有较强合理性。因为传统破产财产通常仅承载经济利益，其处分结果主要影响债务人与债权人之间的财产关系。因此，只要能够实现债务人财产价值最大化，通常即可实现破产法的制度目标。然而，数据不仅具有经济价值，同时还附着人格利益、数据安全利益以及公共利益。具体讲，数据产权并非绝对所有权，而是一种建立在人格性利益基础上的有限产权。[24]企业数据资产虽然可以进入破产财产范围，但其处分并不能完全适用传统财产价值最大化的逻辑。
更重要的是，传统破产法中的债权人利益最大化，本质上属于一种单一价值导向，而数据资产问题则呈现出明显的多元利益结构。除债权人利益之外，数据资产处置还涉及个人信息保护、数据安全、市场竞争秩序以及公共监管等利益维度。[25]尤其在涉及重要数据、敏感个人信息乃至跨境数据流动时，国家数据安全利益甚至可能超越单纯私法上的债权清偿利益。[26]由此可见，传统破产法债权人利益最大化的制度逻辑，在数据资产场景下已经呈现明显局限。一方面，数据资产并非单纯财产，其处分会直接影响人格利益与数据安全；另一方面，数据价值实现本身也依赖长期流通与合规利用，而非单纯快速变价。因此，企业数据资产破产处置不能再以债权人利益最大化作为唯一价值目标，而应从单一财产逻辑转向多元利益衡量逻辑，在债权人清偿、人格保护、数据安全以及数据流通之间实现协调。
（二）人格利益优先的法理基础
以债权人利益最大化为核心目标在企业数据资产场景下已明显受限，其根本原因在于，数据资产并非单纯经济利益的载体，其上往往附着个人信息、行为轨迹、消费偏好等人格利益。基于此，在企业数据资产破产处置过程中，债权人清偿利益并不当然具有绝对优先性，而应受到人格利益保护规则的限制。人格利益优先，实际上构成企业数据资产利益衡量中的重要法理基础。
首先，人格利益优先源于人格权在现代民法体系中的基础性地位。传统民法虽然以财产权保护为重要内容，但人格权始终具有更高的规范位阶。《民法典》人格权编的独立成编，标志着人格利益保护已经从传统侵权法附属规则上升为独立制度体系。在数字社会背景下，数据与人格之间的联系进一步强化。隐私、个人信息与数据之间具有差序化结构：隐私权与个人信息权属于人格权，其规范位阶高于作为财产权的数据利益。[27]即使数据具备经济价值，其财产化利用也不能突破人格权保护边界。其次，人格利益优先源于个人信息与人格尊严之间的内在联系。传统财产权通常以经济利益实现为核心，而个人信息不仅具有利用价值，更直接关系自然人的人格自由与人格安全。尤其在大数据和算法技术背景下，企业通过用户行为数据能够实现精准画像、行为预测乃至算法控制，数据已经不再只是客观信息，而逐渐成为人格延伸的一部分。因此，若允许企业在破产程序中完全自由处分用户数据，实际上可能导致人格利益商品化甚至人格控制失衡。最后，人格利益优先还源于数据权利本身的有限财产权属性。传统所有权具有完整排他性，但数据权利并不具有典型物权意义上的绝对支配结构。企业数据权益的排他性呈现“排他光谱”结构，其边界需要通过治理规则不断协调。[28]由此可见，企业对数据所享有的利益，本质上并非绝对处分权，而是一种受到人格权益与公共规则限制的控制利益。这决定了，企业进入破产程序后，管理人也不能当然取得无限制的数据处分权。
因此，在企业数据资产破产处置过程中，人格利益优先并非对破产法债权清偿目标的完全否定，而是对传统财产价值最大化逻辑的必要修正。数据资产虽然能够进入破产财产范围，但其处分必须以人格利益保护为前提，从而在债权人利益与人格利益之间建立合理边界。
（三）数据利益的类型化衡量
人格利益优先并不意味着所有数据均不得流通。数据资产本身具有明显的层次性与阶段性，不同类型的数据所承载的人格利益、财产利益以及公共利益并不相同。因此，企业数据资产破产处置中的利益衡量，不能采取一刀切的绝对禁止或绝对自由模式，而应当依据不同数据类型所承载利益结构的差异，建立类型化衡量机制。数据利益类型化衡量的基础，在于数据价值生成机制本身具有阶段性特征。数据价值生成并非静态过程，而是经历“数据源—数据集合—数据产品”的递进结构，不同阶段的数据对应不同的权益形态与保护强度。[29]数据源主要体现为原始个人信息和基础行为数据，其人格利益属性最强；数据集合则是在原始数据基础上经过一定加工整理形成的数据资源，其上同时叠加人格利益与财产利益；数据产品则通常经过深度算法加工、脱敏和模型处理，其人格属性相对减弱，而财产属性明显增强。正因如此，不同数据形态应适用不同利益衡量规则。
首先，对于原始数据，应坚持人格利益优先原则。原始数据通常包括身份信息、交易记录、行为轨迹、生物识别信息等，其与自然人之间具有高度对应关系。[30]此类数据不仅关系个人隐私，还可能直接影响人格尊严与人格自由。因此，其处分原则上不应完全服从债权人利益最大化逻辑。由此，在企业破产程序中，原始个人数据原则上不得作为普通财产自由出售，仅能在维持原有服务关系、满足法定授权或者经过充分脱敏处理的情况下有限流通。
其次，对于数据集合，应采取利益平衡下的有限流通模式。数据集合通常是在原始数据基础上经过一定整理、分类和加工形成的数据资源，其经济价值已明显提升，但仍然附着部分人格利益。此类数据虽然具有一定市场流通价值，但其处分仍应受到用途限制原则、数据安全规则以及人格利益保护规则的约束。因此，相较于原始数据，数据集合并非完全禁止流通，而更适宜采取许可使用、场景限制和有限授权等方式进行处置。换言之，数据集合的流通重点不在于所有权完全转移，而在于维持数据利用的可控性与场景稳定性。
最后，对于数据产品，则可以适度强化财产利益保护。数据产品通常经过算法加工、模型训练和匿名化处理，其人格利益属性已经明显弱化，而独立财产价值显著增强。企业数据权益虽然受到人格利益限制，但数据产品在形成独立价值后，企业对其应享有较强的财产性利益。[31]因此，对于已经脱离特定人格识别功能、具有相对独立市场价值的数据产品，应允许其进入较为自由的市场流通，以实现债务人财产价值最大化。这既符合数据要素市场化配置需求，也有助于维护破产程序中的债权人利益。进一步而言，数据利益的类型化衡量，本质上是在不同利益之间建立动态协调机制，应根据数据人格属性强弱、识别能力高低以及市场化程度不同，分别确定人格利益与财产利益的优先顺序。
由此可见，企业数据资产破产处置中的利益衡量，不应采取绝对化路径，而应建立在数据类型区分基础之上。原始数据应以人格利益优先为原则，数据集合应强调有限流通与场景控制，而数据产品则可适度强化市场化流通与债权人利益保护。只有通过类型化利益衡量，才能在人格保护、数据安全与数据流通之间实现相对平衡。
（四）比例原则与利益衡量方法的引入
从前文论述可以得出，单纯采取绝对禁止或完全自由流通的二元路径，均难以实现利益平衡，因而有必要引入比例原则与利益衡量方法，构建数据资产破产处置中的动态协调机制。比例原则最初主要适用于公法领域，其核心在于要求国家权力对权利的限制应符合适当性、必要性与均衡性要求。但随着现代社会利益结构日益复杂，比例原则逐渐被引入私法领域，成为协调多元利益冲突的重要方法。[32]企业数据资产破产处置中，不同利益之间并不存在绝对优先关系，而是需要通过具体场景下的利益比较实现动态平衡。因此，相较于传统破产法中的单一价值取向，比例原则更能回应数据资产的复合利益结构。
首先，比例原则要求数据资产处分必须符合适当性要求，即数据流通和变价措施应能够真正实现债务人财产价值提升。在传统破产法中，快速拍卖通常被视为实现债权人利益最大化的有效方式，但在数据资产场景下，并非所有数据流通行为都能够有效实现价值增值。尤其对于包含大量个人信息的原始数据而言，即使能够实现短期交易收益，也可能因数据泄露和人格侵害而带来更高制度成本。因此，数据资产处分是否真正有助于实现破产财产价值提升，需要结合数据类型、使用场景和交易方式具体判断，而不能当然认为流通越充分，价值越高。
其次，比例原则强调必要性要求，即在实现债权人利益过程中，应优先选择对人格利益和数据安全损害最小的方案。个人信息权与隐私权在规范位阶上高于单纯数据财产权。[33]由此，在数据资产处置过程中，如果可以通过脱敏处理、许可使用、场景限制等方式实现债权人利益，就不应直接采取整体出售或无限制转让方式。例如，对于数据集合，可以优先采取有限授权和许可使用模式，而非完全移转控制权。[34]这实际上体现了比例原则中的最小侵害要求，即债权人利益实现不应以人格利益和数据安全受到过度损害为代价。
最后，比例原则中的均衡性要求，则强调利益损害与利益实现之间应保持合理比例。企业数据资产进入破产程序后，债权人利益固然重要，但人格利益和数据安全利益并非可以被完全牺牲。尤其在涉及敏感个人信息、重要数据乃至国家安全数据时，数据流通可能造成的风险远超普通财产处分。[35]因此，比例原则的引入，也意味着企业数据资产破产处置应从绝对处分逻辑转向受限制处分逻辑。传统破产法通常将债务人财产视为可自由处分对象，但数据资产并非纯粹经济资源，其流通本身即受到人格利益与公共规则限制。[36]因此，管理人在数据资产处置过程中，不再仅是债权人利益实现工具，而应承担利益协调与风险控制职责。管理人除承担财产管理职责外，还负有数据安全保障义务。[37]
综上，比例原则与利益衡量方法的引入，实际上为企业数据资产破产处置提供了一种动态协调机制。其核心不在于绝对禁止数据流通，也不在于单纯强调债权人利益最大化，而是在不同利益之间建立合理边界：既保障数据资产价值实现，又避免人格利益和数据安全利益受到过度侵害。由此，企业数据资产破产处置的制度逻辑，也开始从传统财产中心主义逐渐转向多元利益协调模式。
四、结语
数字经济背景下，数据已逐渐成为企业最重要的核心资产之一，企业破产程序中的财产结构也因此发生深刻变化。原始个人数据、数据集合与数据产品所承载的利益结构存在明显差异，因此，数据资产的处分不能采取绝对自由流通或绝对禁止流通的二元模式，而应建立在类型化利益衡量基础之上。对于人格属性较强的原始数据，应坚持人格利益优先；对于数据集合，应强调有限流通与用途限制；对于人格属性相对弱化的数据产品，则可适度强化市场流通与债权人利益保护。因此，企业数据资产破产处置的制度逻辑，应从传统财产中心主义逐渐转向多元利益协调模式。通过引入比例原则与利益衡量方法，在债权人利益、人格利益、数据安全利益与数据流通利益之间建立动态平衡，既实现数据资产价值利用，又避免人格权益与数据安全受到过度侵害。这不仅是数字经济时代破产法体系发展的必然要求，也是数据治理与破产制度协调发展的重要方向。
参考文献
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[35] 参见欧福永、张霄骁：《我国破产程序中的数据跨境流动规制研究》[J]，载《湖南师范大学社会科学学报》2024年第4期，第75页。
[36] 参见刘士国：《论客体对数据基本产权和分类确权的决定作用》[J]，载《政法论丛》2024年第1期，第69页。
[37] 参见赵精武：《论破产程序中企业数据财产的处理》[J]，载《中国法学》2024年第3期，第103页。
