反不正当竞争法视角下企业数据权益纠纷案件的裁判思路

福建高院｜来源

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本期分享全国法院第三十七届学术讨论会优秀奖论文《反不正当竞争法视角下企业数据权益纠纷案件的裁判思路》。

曾凤福州知识产权法庭四级高级法官

数字经济背景下，涉企业数据权益的竞争纠纷案件数量日渐增加。各地法院，在现行制度框架下，通过分类适配模式构建数据权益的场景化保护规则，形成以《反不正当竞争法》为核心的数据权益救济路径。司法通过个案探索与规则提炼，对数据权益保护已经达成较为统一的裁判范式。但反不正当竞争法作为行为规制法，在数据权益边界划分、正当性标准认定、损害结果量化等具体环节，需要更为精细的规则来统一裁判尺度。笔者以全国法院第三十七届学术讨论会优秀奖论文《企业数据权益反不正当竞争法保护的裁判困境与规则重构》为引，与大家一同交流反不正当竞争法视角下审理企业数据权益纠纷案件的几点办案思考。

权益根基

以“实质性投资”划定数据保护基础

企业数据能否获得反不正当竞争法保护的关键，在于经营者在数据收集、加工、整理、聚合过程中所付出的投入，是否达到实质性投资标准。只有对合法持有的数据达到实质性投入、形成市场竞争优势的数据集合，才有保护的正当性及必要性。

从投资要素来看，实质性投资的认定需突破单一资金要素，将技术投入、智力贡献与商业价值的市场验证加入评价维度。从投资类型来看，实质性投资的认定应覆盖数据的整个生命周期，包括数据获取投入成本（如采集数据的人力投入、版权支出及硬件设施采购等）、数据验证投入成本（包括数据清洗、标注等全流程劳动）、数据呈现投入成本（测试开发、数据库结构设计、日常运营维护等）。

由于行业属性、数据类型及应用场景等存在差异，数据投资标准的认定无法设定普适的阈值，还需在个案中结合具体应用场景具体分析，但原则上“数量”层面，投资的规模应达到显著程度；“质量”层面，投资的必要性应达到对数据核心价值的形成具有贡献的程度。在此基础上，能否实现商业价值转化是验证投资是否实质性的有效手段。仅从投入角度衡量，成本高低不能精确区分投资的有效性，因此将商业价值加入评估维度，能快速识别有效投入与无效投入，避免数据泛化保护。

行为审查

以“不正当性”界定数据竞争边界

反不正当竞争法通过判断行为是否符合商业道德以及有无损害多元利益来为竞争行为划定边界。具体到数据领域，对数据使用行为的不正当性判断，既要审查行为方式，评价技术手段对市场竞争秩序的影响，又要兼顾数据使用目的对正当性的证成效果。如果数据使用行为是出于科研、环保、公共医疗等公益性目的，可以作为正当性评价中的加分因素；如数据系出于商业目的使用，关键在于判断使用行为是提供同质化服务造成实质性替代，还是高度转换性使用促进数据要素的创新流动。最后，对损害的认定，既要考虑直接经济损失，还要衡量竞争利益损失。具体而言，可以从技术手段、竞争目的及损害后果三方面建立三阶审查框架。

（一）技术手段的合法性筛查

技术手段的合法性是数据竞争行为的门槛准入要件，司法对合法性的审查需突破“技术中立”的形式束缚，重点考虑技术手段与竞争秩序的实质关联，将技术手段划分为绝对不正当行为与推定为合法行为两类。绝对不正当行为具有明显的违法性与破坏性，根据反不正当竞争法第十三条第三款规定的不正当方式包括“以欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施等”，实务中对技术规避、身份欺诈、突破权限、超量抓取、实质性替代、加重服务器负担等方式获取数据的，可以作为认定不正当性的强证据。推定合法行为需满足两个要件，其一是技术手段合规，没有破坏数据控制者的技术防护体系；其二是最小干预原则，即对数据平台的运行、服务器负载及他人合法权益的影响降至最低。如在遵守平台协议的基础上，对公开数据的温和爬取行为，则可能因为未加重服务器负担，而在合理的容忍范围。

（二）竞争目的的合理性评估

在手段合法合规的前提下，对数据使用行为性质的审视，应回归竞争的本质诉求，即能否激发市场竞争活力，鼓励创新，而非形成新的数据垄断或技术壁垒。具体到个案中，可以从是否提供同质化服务造成实质性替代、数据竞争行为是否不合理地掠夺了对方的交易机会以及是否对数据进行了转换性使用促进了数据要素创新流动效果这三个维度来建立更为科学合理的评估体系。总体而言，经营者为证明其对数据使用行为的合法性，应遵从“最少、必要”原则，所谓“最少”是指数据使用者应采取对数据收集者损害最小的方式；“必要”指数据的使用和抓取行为不能超过必要的限度。

（三）损害结果的实质性认定

数据侵权的损害具有无形性、扩散性、乘数效应，传统损害计算方法难以覆盖全部损害，司法应当确立实质性损害认定规则。一方面，损害范围不仅包括营业收入减少、用户流失、成本增加等直接损失，还包括竞争优势减损、数据资产贬值、用户黏性下降等无形竞争利益损失，全面回应反不正当竞争法“保护经营者合法权益、维护市场竞争秩序”的立法目的。另一方面，损害的评估应具有动态性，应当将技术演进对损害后果的放大作用纳入考量范围，不能仅以侵权行为发生时的静态损失作为依据。在量化标准上，应综合数据采集成本、加工难度、稀缺程度、质量等级、应用场景、市场定价等因素，结合侵权规模、持续时间、传播范围、主观过错，合理确定损害结果。

利益衡量

以比例原则统摄裁判过程

数据保护应当既防止无序使用挫伤投资积极性，又避免过度保护造成新的壁垒。为实现激励创新与促进流通的平衡，应该将比例原则作为利益衡量的核心方法，贯穿于实质性投资认定、不正当性审查及民事责任承担的全过程。比例原则旨在考察不同方式（行为、手段）对两个相冲突利益（原则、目的、价值等）的各自影响，从而选择能够最大程度上同时兼容两种利益的方式，具体可以从手段必要性及利益均衡性两方面把握。

手段必要性审查要求数据使用者承担举证责任：确有必要使用他人数据，已穷尽合法授权、协商采购、公开渠道获取等替代方案，且不存在其他伤害更小的实现方式。如存在可通过合规途径获取数据却选择爬取搬运的，则可认定为手段缺乏必要性，不符合正当性标准。

利益均衡性要求司法进行双向价值平衡：强化数据保护可以激励企业加大创新投入，但过度保护又会限制数据流动，抬高创新成本；反之，放任无序使用虽然短期内可以降低成本，却会摧毁数据生产动力，最终损害市场整体利益。个案中，应根据数据类型、投资强度、使用方式、公共属性，合理分配利益边界，实现“保护而不垄断、开放而不乱用”。

基于利益平衡理念，可对数据采取差异化保护模式，对涉及商业秘密、核心算法等核心商业数据提供强保护，禁止非法获取与竞争性使用；对商品价格、用户评价、经营信息等一般商业数据提供中等保护，允许在合理限度内非实质性替代使用；对已经进入公共领域的数据提供弱保护，原则上鼓励自由流动，但限制滥用行为。

结语

企业数据权益的反不正当竞争法保护，应聚焦竞争法维护正常竞争秩序的本质。司法裁判无需纠结于确权争议，个案中以实质性投资认定权益基础，以三阶审查明晰行为边界，以分层保护平衡多元利益，构建更为精细且稳定的裁判规则，既是对数字经济“数据即资产”特性的制度回应，也是反不正当竞争法面对技术变革保持规范弹性的最优选择。司法应充分理解数据的“流动性生产要素”属性，在保护企业投资积极性与促进数据要素市场化配置之间寻找动态平衡点，为数字经济的健康发展提供更具适应性的法律框架。

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