（一）功能主义范式及其缺陷习惯的功能阐释，源自早期法人类学家对习惯有无文化功能的讨论。
在这种构造中，越是处于上级的法概念，其一般性与抽象性就越是明显。在卢曼看来，法律的自治首先在于符号性自治[51]。
因此，在建构体系的过程中，至关重要的是借助某种方法，将规范背后的评价标准和规范之间的意义脉络，清晰地呈现出来。毋庸置疑，上述以迈耶为代表的形式法治观欠缺对立法本身的约束，欠缺对法秩序应追求的自由平等等超实证法价值的思考，而这种潜在危险也最终在德国纳粹上台后总体性爆发。这一概念不仅包含了德国现代行政法体系的精神内涵，同时具有强大的法技术功能。无论是行政行为作为抽象概念所具有的广泛涵盖性，还是内在的法技术功能，都尚不足以使其成为德国行政法体系的核心概念或是基础概念[57]。这一理念使行政法系统自此拥有了鲜明的价值导向和精神内核。
系统思考和体系化建构要求对所有的相关根源加以掌握、评估及整理。[77]这种行政方式法释义学不仅对德国行政法的整体风格影响甚巨，使德国行政法最终发展为行为方式—权利救济的固定模式，其对德国行政法体系逻辑周延、系统闭合的作用同样显著。如果商家在谈判的过程中未能充分考虑数据的价值，那可能是因为相关数据的价值不大，没有必要予以考虑，也可能是因为商家缺乏商业意识，没有认识到数据的价值。
数据收益的公平分配与数据的公平利用，并非相互割裂的两个问题，前一问题在某种意义上可视为后一问题的逻辑延伸，后一问题的妥善处理也有助于前一问题的解决。[29]但是，整体来看，数字劳动的概念与人们对于劳动的通常认识有较大差别，也不符合马克思主义劳动学说对于劳动的界定。任何人只要接通了互联网，就等于默认进入了一个公共领域，在这个公共领域中，数据或信息具有一定的公有物特征。通过数据开放与共享，数据企业可以帮助其下游商家更好地了解经营情况，也可以吸引更多合作伙伴的入驻和停留，形成具有规模效应的数据生态。
正是在此意义上，本文主张赋予平台内商家的数据访问与利用权，有别于欧盟数据法提案所设想的数据访问与利用权。例如，美国有不少电信企业针对个人信息采取差异化的定价收费方法，对愿意提供更多个人信息的用户收取较低费用，而对不愿意提供个人信息的用户收取较高收费。
因数据具有聚合性、关联性特征，孤立的用户数据价值难以确定。推动数据要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜。对于由海量个体数据汇集而成的数据，除了应当适用竞争法监管，还可从民主治理的角度，探索构建公共参与、公共信托等创新型制度。为进一步促进个人信息市场的公平交易，美国学者提出了个人信息财产权方案。
商业主体对数据的价值通常有足够的认知，可以作出较为理性的决策。仅仅通过个体对自身信息的控制，或者仅仅通过对数据企业的治理，难以有效解决数据公平利用问题，而引入公共信托理论，可以对数据进行更为公平和有效的管理。[21]我国的政策与法律实践也积极强化对企业数据的保护。首先，个人与数据企业难免会就数据的利用问题产生争议。
个人信息数据市场失败的根本原因在于，大数据是由海量个人信息汇聚而成的，而单条个人信息的价值非常有限，个人没有参与此类市场交易的积极性。例如，在新浪微博诉脉脉不正当竞争纠纷案、大众点评诉百度数据爬虫案、淘宝公司诉美景公司不正当竞争案等近年来社会影响力较大的案件中，法院都判定原告胜诉，并认定互联网企业利用爬虫技术获取对方数据的行为违反了反不正当竞争法。
只有当数据产品具有新颖性、创造性和实用性，该数据产品才能获得专利保护。[3]我国也有学者认为，有必要更鲜明地提出‘数据公平使用的立法原则，在个人基本权利保护、数字经济发展以及数据利润共享之间达成适当的平衡。
要实现数据的公平利用，应当针对不同类型的数据设计不同的制度方案，致力于实现市场竞争秩序公平与数据公共治理公平。当数据具有商业价值且企业已对其采取了保密措施时，法律才对该数据进行商业秘密保护。根据该提案，如果用户提出请求，数据持有者应向第三方免费提供因用户使用产品或相关服务而产生的数据，不得无故拖延，且应当分享质量相同、实时生成的数据。民法上传统的物具有可分割性，即使是无法进行物理分割的物，也可按出资额或等额的方式进行权益分割。与传统的生产要素不同，数据具有聚合性、关联性、场景依附性、非竞争性、非排他性等特征，宜将数据视为权益混同的财产。[27]在现代数据生产的例子中，情形更是如此。
正因如此，对于数据利用的制度规范，应以数据分享制度的构建为重心，而不能过于依赖传统产权制度。[64]信息信义义务成立的逻辑前提，是信息个体与信息处理者在信息能力上不平等。
在司法实践中，我国法院主要适用反不正当竞争法等对企业数据进行保护。数据确权理论可以追溯到洛克甚至更早的理论家所提出的劳动财产权理论，但这一理论只能适用于具有排他性特征的资源。
对于网络平台上的公开数据，商家本来就可以无障碍地访问与利用，这相当于商家已经在事实上拥有了数据访问与利用权。其三，我国是否有必要借鉴欧盟立法，针对数据的公平利用问题制定专门的法律法规。
[12]美国的个人信息市场交易在实践中也存在不少障碍。[39]其次，通过赋予企业数据财产权禁止所有的搭便车行为，可能会对数据的合理与公平利用带来消极影响。虽然电话簿的信息收集与制作需要投入大量劳动，但如果电话簿不具有原创性，它就不受知识产权保护。该权利一旦经立法确认，数据来源者就可将自身数据转移给第三方，这势必影响数据企业的利益，进而引发争议。
第二种方案是数据公共信托。由于个人通常不具有实质性的谈判能力，企业对个人信息的收集与利用也就很难成为一种公平交易，而最多只能算是以隐私换便利。
对于商业主体数据的利用，应强调市场自治与竞争秩序公平。欧盟委员会于2022年公布了《数据法：关于公平访问和利用数据的统一规则的法规提案》（简称欧盟数据法提案），提出用户应当拥有访问和使用数据的一般性权利。
数据要实现其价值，必须有效融入公司的经营策略和决策体系中。尤其是，企业数据由海量用户数据汇聚而成，其中单个用户的数据价值往往非常微小，脱离了数据汇聚、关联的具体场景，数据的价值将难以发挥，也就无法通过对数据进行一般性确权来实现数据公平利用。
[15]20世纪90年代，美国经济学家肯尼斯·劳顿提出，应建立管制化的国家信息市场。但是，这种设想过于理想化，也会给各方带来不必要的成本负担。企业数据的财产化保护不仅无助于实现数据的公平利用，反而会带来更多问题。[10]（二）美国的个人信息市场交易模式美国将数据的公平利用视为市场经济中的公平问题。
[48]基于数据的非竞争性和非排他性，应将网络平台上的公开数据视为具有公有物特征的特殊财产。例如，互联网平台通过为企业提供流量入口，将支付更高价格的商家推送到用户浏览与点击量更高的页面，此类活动都是利用数据为企业提供服务，相关协议具有服务合同而非物权交易合同的性质。
例如，美国最高法院在费斯特案中指出，额头汗水并不必然要受著作权保护。即使个人违反用户协议，平台也无权向个体追究违约责任。
结合欧盟、美国和我国的相关立法，并考虑数据的基本特征，本文认为，通过赋予各方主体以数据权利，无法有效实现数据的公平利用，应将数据视为权益混同的财产，采取行为规制与数据治理相结合的进路，分类构建相关制度。在知识产权保护制度中，个人与商业主体在很多情形下可以对知识产权的客体进行合理利用，法律对版权和专利等设置保护年限，也是意图在激励创新的同时，确保公众能够免费地合理利用知识与数据。
