反不正當競爭法視角下企業數據權益糾紛案件的裁判思路

開欄的話

法院學術研討是強化審判研究、促進審判發展的重要舉措；是更高層次、更有質量、更顯水平的審判活動。即日起，福建高院新媒體開設《研法問道》專欄，邀請法院干警提筆凝思——或從疑難案件中抽絲剝繭，解構法律適用的精微要義；或在類案審理間尋蹤覓徑，勾勒司法裁判的精益求精；更在情與法的碰撞中，剖白職業信仰的堅守與超越。歡迎關注！

本期分享全國法院第三十七屆學術討論會優秀獎論文《反不正當競爭法視角下企業數據權益糾紛案件的裁判思路》。

曾 鳳

福州知識產權法庭四級高級法官

數字經濟背景下，涉企業數據權益的競爭糾紛案件數量日漸增加。各地法院，在現行制度框架下，通過分類適配模式構建數據權益的場景化保護規則，形成以《反不正當競爭法》為核心的數據權益救濟路徑。司法通過個案探索與規則提煉，對數據權益保護已經達成較為統一的裁判范式。但反不正當競爭法作為行為規制法，在數據權益邊界劃分、正當性標準認定、損害結果量化等具體環節，需要更為精細的規則來統一裁判尺度。筆者以全國法院第三十七屆學術討論會優秀獎論文《企業數據權益反不正當競爭法保護的裁判困境與規則重構》為引，與大家一同交流反不正當競爭法視角下審理企業數據權益糾紛案件的幾點辦案思考。

權益根基

以“實質性投資”劃定數據保護基礎

企業數據能否獲得反不正當競爭法保護的關鍵，在于經營者在數據收集、加工、整理、聚合過程中所付出的投入，是否達到實質性投資標準。只有對合法持有的數據達到實質性投入、形成市場競爭優勢的數據集合，才有保護的正當性及必要性。

從投資要素來看，實質性投資的認定需突破單一資金要素，將技術投入、智力貢獻與商業價值的市場驗證加入評價維度。從投資類型來看，實質性投資的認定應覆蓋數據的整個生命周期，包括數據獲取投入成本（如采集數據的人力投入、版權支出及硬件設施采購等）、數據驗證投入成本（包括數據清洗、標注等全流程勞動）、數據呈現投入成本（測試開發、數據庫結構設計、日常運營維護等）。

由于行業屬性、數據類型及應用場景等存在差異，數據投資標準的認定無法設定普適的閾值，還需在個案中結合具體應用場景具體分析，但原則上“數量”層面，投資的規模應達到顯著程度；“質量”層面，投資的必要性應達到對數據核心價值的形成具有貢獻的程度。在此基礎上，能否實現商業價值轉化是驗證投資是否實質性的有效手段。僅從投入角度衡量，成本高低不能精確區分投資的有效性，因此將商業價值加入評估維度，能快速識別有效投入與無效投入，避免數據泛化保護。

行為審查

以“不正當性”界定數據競爭邊界

反不正當競爭法通過判斷行為是否符合商業道德以及有無損害多元利益來為競爭行為劃定邊界。具體到數據領域，對數據使用行為的不正當性判斷，既要審查行為方式，評價技術手段對市場競爭秩序的影響，又要兼顧數據使用目的對正當性的證成效果。如果數據使用行為是出于科研、環保、公共醫療等公益性目的，可以作為正當性評價中的加分因素；如數據系出于商業目的使用，關鍵在于判斷使用行為是提供同質化服務造成實質性替代，還是高度轉換性使用促進數據要素的創新流動。最后，對損害的認定，既要考慮直接經濟損失，還要衡量競爭利益損失。具體而言，可以從技術手段、競爭目的及損害后果三方面建立三階審查框架。

（一）技術手段的合法性篩查

技術手段的合法性是數據競爭行為的門檻準入要件，司法對合法性的審查需突破“技術中立”的形式束縛，重點考慮技術手段與競爭秩序的實質關聯，將技術手段劃分為絕對不正當行為與推定為合法行為兩類。絕對不正當行為具有明顯的違法性與破壞性，根據反不正當競爭法第十三條第三款規定的不正當方式包括“以欺詐、脅迫、避開或者破壞技術管理措施等”，實務中對技術規避、身份欺詐、突破權限、超量抓取、實質性替代、加重服務器負擔等方式獲取數據的，可以作為認定不正當性的強證據。推定合法行為需滿足兩個要件，其一是技術手段合規，沒有破壞數據控制者的技術防護體系；其二是最小干預原則，即對數據平臺的運行、服務器負載及他人合法權益的影響降至最低。如在遵守平臺協議的基礎上，對公開數據的溫和爬取行為，則可能因為未加重服務器負擔，而在合理的容忍范圍。

（二）競爭目的的合理性評估

在手段合法合規的前提下，對數據使用行為性質的審視，應回歸競爭的本質訴求，即能否激發市場競爭活力，鼓勵創新，而非形成新的數據壟斷或技術壁壘。具體到個案中，可以從是否提供同質化服務造成實質性替代、數據競爭行為是否不合理地掠奪了對方的交易機會以及是否對數據進行了轉換性使用促進了數據要素創新流動效果這三個維度來建立更為科學合理的評估體系。總體而言，經營者為證明其對數據使用行為的合法性，應遵從“最少、必要”原則，所謂“最少”是指數據使用者應采取對數據收集者損害最小的方式；“必要”指數據的使用和抓取行為不能超過必要的限度。

（三）損害結果的實質性認定

數據侵權的損害具有無形性、擴散性、乘數效應，傳統損害計算方法難以覆蓋全部損害，司法應當確立實質性損害認定規則。一方面，損害范圍不僅包括營業收入減少、用戶流失、成本增加等直接損失，還包括競爭優勢減損、數據資產貶值、用戶黏性下降等無形競爭利益損失，全面回應反不正當競爭法“保護經營者合法權益、維護市場競爭秩序”的立法目的。另一方面，損害的評估應具有動態性，應當將技術演進對損害后果的放大作用納入考量范圍，不能僅以侵權行為發生時的靜態損失作為依據。在量化標準上，應綜合數據采集成本、加工難度、稀缺程度、質量等級、應用場景、市場定價等因素，結合侵權規模、持續時間、傳播范圍、主觀過錯，合理確定損害結果。

利益衡量

以比例原則統攝裁判過程

數據保護應當既防止無序使用挫傷投資積極性，又避免過度保護造成新的壁壘。為實現激勵創新與促進流通的平衡，應該將比例原則作為利益衡量的核心方法，貫穿于實質性投資認定、不正當性審查及民事責任承擔的全過程。比例原則旨在考察不同方式（行為、手段）對兩個相沖突利益（原則、目的、價值等）的各自影響，從而選擇能夠最大程度上同時兼容兩種利益的方式，具體可以從手段必要性及利益均衡性兩方面把握。

手段必要性審查要求數據使用者承擔舉證責任：確有必要使用他人數據，已窮盡合法授權、協商采購、公開渠道獲取等替代方案，且不存在其他傷害更小的實現方式。如存在可通過合規途徑獲取數據卻選擇爬取搬運的，則可認定為手段缺乏必要性，不符合正當性標準。

利益均衡性要求司法進行雙向價值平衡：強化數據保護可以激勵企業加大創新投入，但過度保護又會限制數據流動，抬高創新成本；反之，放任無序使用雖然短期內可以降低成本，卻會摧毀數據生產動力，最終損害市場整體利益。個案中，應根據數據類型、投資強度、使用方式、公共屬性，合理分配利益邊界，實現“保護而不壟斷、開放而不亂用”。

基于利益平衡理念，可對數據采取差異化保護模式，對涉及商業秘密、核心算法等核心商業數據提供強保護，禁止非法獲取與競爭性使用；對商品價格、用戶評價、經營信息等一般商業數據提供中等保護，允許在合理限度內非實質性替代使用；對已經進入公共領域的數據提供弱保護，原則上鼓勵自由流動，但限制濫用行為。

結語

企業數據權益的反不正當競爭法保護，應聚焦競爭法維護正常競爭秩序的本質。司法裁判無需糾結于確權爭議，個案中以實質性投資認定權益基礎，以三階審查明晰行為邊界，以分層保護平衡多元利益，構建更為精細且穩定的裁判規則，既是對數字經濟“數據即資產”特性的制度回應，也是反不正當競爭法面對技術變革保持規范彈性的最優選擇。司法應充分理解數據的“流動性生產要素”屬性，在保護企業投資積極性與促進數據要素市場化配置之間尋找動態平衡點，為數字經濟的健康發展提供更具適應性的法律框架。

供稿：法培處、福州中院

作者：曾鳳

編輯：羅泰敏