周迪，北京知識產權法院法官助理；

賀文奕，法學博士，中國政法大學民商經濟法學院講師

原文刊載于《電子知識產權》2024年第11期

摘要：隨著數據資源在現代化經濟體系中的重要性不斷攀升，由數據財產權益引發的爭議案件顯著增加。當前法律體系中，商業數據保護機制主要依托于著作權法與反不正當競爭法，然而這兩種路徑均具有局限性，并且在司法實踐中未能形成統一的裁判標準。有鑒于此，深入分析并歸納現有司法案例中的裁判邏輯，提煉符合我國國情的裁判經驗顯得尤為關鍵，同時也為后續立法奠定基礎。首先，應清晰界定商業數據作為法律保護客體的具體條件，提升識別的準確性和操作性；其次，弱化對數據權益人經營者身份判定的嚴格程度，以更開闊的視角納入保護范疇；再者，重新評估和界定市場競爭行為的合法性邊界，確保裁判規則既能維護市場公平，又促進數字經濟的創新與發展。

關鍵字：數據；商業數據；財產權益；反不正當競爭法

引言

在當今數字化時代這一宏大的背景下，數據作為一種新興且至關重要的資源，已然躍升為推動社會經濟持續發展與革新的核心動力。這一轉型過程中，大數據技術、云計算架構以及人工智能領域的迅猛進步，不僅極大地拓寬了數據的采集范圍與深度，也極大提升了數據處理的效率、數據分析的精準度及應用場景的多元化。然而，這一系列技術革新在加速數據價值釋放的同時，也引發了數據財產權益保護的重大挑戰與深刻變革，成為亟待解決的關鍵議題。《中共中央、國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》明確將數據認定為一種新型生產要素，對數據產權的劃分、界定路徑及機制作出頂層設計，確立了數據權益保護的正當性。2023年北京知識產權法院也發布涉數據反不正當競爭十大典型案例，為規范數字市場競爭行為提供指引。數據所蘊含的巨大經濟利益導致實踐中的相關糾紛日益顯現，數據權益糾紛日益增多，相關權益人也頻頻訴諸法律，法官不能以“無法可依”作為拒絕裁判的理由，因此在審理相關案件時，必然需要對現有法律進行“創造性”解釋。現有數據權益糾紛案件中，已經形成一定的法律適用標準和裁判規則，因此對現有案例進行分析總結，汲取其中有益經驗，對數據裁判規則的構建具有重要意義。

一、商業數據保護的司法實踐

司法三段論是基本的法律推理模式，也是最基本的法律適用方法。通常情況下，圍繞爭議焦點確定適用哪條法律法規是相對明確的，但當前并沒有法律規范明確將數據作為規制對象。因此，實踐中對數據的保護路徑也存在分歧，主要包括著作權法和反不正當競爭法。

（一）著作權法模式

在知識產權法律體系中，著作權法旨在保護具有獨創性的智力成果，其核心在于對作品的獨創性表達給予法律上的認可與保障。當下討論數據集合的產權保護時，關心的是數據集合的收集者為收集這些數據所付出的成本，而非是數據集合中存在的單個作品以及相關作者對此付出的投入。如果以著作權法保護商業數據，重點在于對獨創性要件的認定，是從整個數據集合的視角分析，而非考察數據集合中特定數據條目的獨創性。實踐中主要將商業數據視為匯編作品，進而分析數據的排列、選擇等是否具有獨創性。如鼎容公司與白兔公司著作權糾紛案中，原告白兔公司將商標局公告的商標信息整理匯總形成一個商標信息數據庫，并將該數據庫有償提供給用戶查詢使用。被告同樣運營類似的商標查詢系統，原告通過被告的系統抽取了十多條商標，均有其加注的“白兔”或“白兔公司員工姓名”等暗記。一審法院認為，原告對商標公告內的信息進行拆分、排列，并經人工識別與錄入，最終形成的數據庫在編排方式上具有一定獨創性，可以構成著作權法保護的匯編作品。

然而，將此保護框架應用于大數據環境時，面臨著本質上的挑戰與局限。大數據時代的特征顯著區別于傳統數據處理模式，其核心價值在于數據的全面性、綜合性，強調對海量、非抽樣數據的分析與利用，這與著作權法所側重的獨創性要求形成了鮮明對比。大數據的收集、存儲與分析過程，通常表現為數據的碎片化集成、實時動態更新及多源異構性融合，這一系列復雜操作使得確定數據的精確范圍和界定其清晰邊界變得尤為困難。大數據的這些特性導致其難以符合著作權法中對于作品“獨創性”的傳統界定標準，即作品需體現作者個性化的選擇、編排或創造性勞動。在大數據情境下，數據的收集更多依賴自動化工具和技術手段，減少了人為的創造性介入，因此難以辨識出明確的創造性選擇或智力創作環節，這是著作權法保護機制在面對大數據時的固有短板。進一步而言，著作權法保護機制設計之初，主要針對文學、藝術及科學領域內具有明顯創作特征的作品，而大數據本質上是一種信息集合，其價值更多體現在數據的關聯性、分析結果及應用潛力上，而非數據本身作為獨立創作的表現形式。因此，嘗試將著作權法直接套用于大數據保護，不僅在法律適用性上存在障礙，也可能抑制大數據技術的創新與發展，限制數據流動與價值挖掘的潛能。

（二）反不正當競爭法模式

相較于其他專門法，反不正當競爭法在法律適用中具有權利“孵化器”的特色功能，即對可能成為知識產權或者其他商業成果類新權利進行實驗性、過渡性的保護。在孵化保護過程中，再去研究判斷相關權利是否需要單獨立法，或者選擇其他模式進行保護。數據亦是如此，在《民法典》第一百二十七條規定對數據進行保護但又未明確其法律屬性的情況下，數據同樣具有受到孵化保護的需求。同時，綜合反不正當競爭法規制范圍廣泛、適用標準靈活、可操作性強等特點，其成為目前司法實踐對商業數據的主要保護模式，而反不正當競爭法之下又存在第九條商業秘密條款、第二條一般條款、第十二條互聯網條款三條路徑。

第一，商業秘密路徑。美國司法實踐中存在多起以商業秘密保護數據財產的判例，我國司法實踐中也存在將數據作為商業秘密加以保護的判例。爭議主要在于，數據財產是否滿足商業秘密的秘密性要件。商業秘密的法律保護機制核心在于對信息的秘密性的維持。這意味著，被尋求保護的信息必須未被公眾所廣泛知悉，且擁有者已采取合理的保密措施來維持其私密狀態。然而，在當前數字化時代背景下，大量商業活動產生的數據，例如企業官方網站上公開展示的產品詳情、用戶生成的評論內容以及商品銷售排名等信息，實際上已經處于一個相對公開和可訪問的狀態。這些數據由于其固有的公開屬性，難以滿足商業秘密保護法中對于信息保密性的基本前提。此外，互聯網環境下的商業運營模式促使企業傾向于將商品信息、用戶反饋等作為提升市場透明度和增強消費者信任的手段，主動披露給廣大網絡用戶。這種策略雖然有利于促進短期交易和建立品牌信譽，但同時也導致這些數據失去了成為商業秘密的可能，因為它們不再符合保密性的法律標準。

第二，互聯網條款。第十二條規定針對的是在網絡環境下的不正當競爭行為，其立法的核心宗旨在于確立一個規范框架，旨在監管并遏制那些能夠阻礙或損害網絡產品及服務正常運作的行為。此條款通過設定具體的法律邊界，旨在維護網絡空間中的公平競爭秩序與市場環境的健康穩定。尤為重要的是，該條款末尾所設的兜底條款（即第4項），其設計初衷是為了確保法律的適應性和完整性，以便涵蓋未來可能出現的各種新型不正當競爭形態。然而，這一兜底條款的應用與解釋必須嚴格限于第十二條的根本立法意圖之內，不得隨意擴展，以免造成法律適用的泛化與不確定性。如果對“妨礙、破壞”采取非常寬泛的理解，可能會導致對市場競爭的過度干預，在合理范圍內“妨礙、破壞”網絡產品的運行很可能就是市場競爭常態，是創新的必由之路，寬泛地予以制止，很可能違背反不正當競爭法的謙抑態度。在涉及數據競爭的爭議中，諸如數據爬取、流量劫持、誘導用戶卸載競爭對手軟件以及惡意實現產品不兼容等行為，雖然這些策略可能對市場競爭產生一定影響，但往往并不直接構成對網絡產品或服務功能的根本性妨礙或破壞。因此，在評估這些行為是否違反第十二條時，需要細致分析其具體影響與后果，確保判斷標準緊密貼合立法目的，即是否確實導致了網絡產品或服務的正常運行受到實質性的妨礙或破壞。這要求在司法實踐中采取一種嚴謹而平衡的分析方法，既要保護市場的公平競爭，也要鼓勵技術創新和合法的數據利用，從而在維護網絡生態和諧與促進數字經濟健康發展之間找到合理的平衡點。

第三，一般條款。在當下的司法實踐活動中，針對商業數據權益爭議的解決策略顯著傾向于依賴《反不正當競爭法》第二條作為審判的核心法律基石。該條款作為一種綜合性的、框架性的法律規范，扮演著填補具體條款空白的關鍵角色，旨在包容那些雖未被逐一列舉卻顯然違背公平競爭原則的行為模式。然而，正因其作為一般性條款的本質屬性，其在司法實踐中的具體應用呈現出一種顯著的靈活性與不確定性態勢。這種不確定性根源在于第二條的開放性構造，它賦予了司法機關較大的解釋空間與自由裁量權。在面對紛繁復雜的商業數據權益沖突時，法官和法律從業者必須深入剖析案件的具體情境，細酌案件事實與法律精神之間的微妙平衡，從而準確界定“不正當競爭”的邊界。這一過程不僅僅是對法律文本的直接解讀，更是一種法學智慧與現實考量的深度融合，要求在遵循法理原則的同時，兼顧經濟社會發展的實際需求。鑒于此，探討如何在不確定性的迷霧中尋找確定性，即如何在遵循《反不正當競爭法》第二條基本原則的基礎上，構建一套嚴謹、可操作性強且能適應各類新型數據權益糾紛的裁判規則，便顯得尤為迫切與重要。這不僅是一個法學理論與實務操作相互磨合、共同演進的過程，更是對現代法治社會下，如何有效規制市場行為，促進健康競爭生態構建，以及保障數字時代經濟主體合法權益的重大課題的深刻思考與回應。

二、商業數據權益不正當競爭認定規則重構

基于上文的分析，現有對商業數據的保護路徑均存在一定的局限性。具體而言，依賴著作權和商業秘密保護的路徑，其前提條件是商業數據需符合特定的構成要件——即作為作品的獨創性或作為商業秘密的秘密性，這一要求本質上與商業數據的核心價值并不契合，造成了保護上的錯位。另一方面，盡管《反不正當競爭法》第二條一般條款及第十二條互聯網條款第4項，在某些層面上承擔了“兜底條款”的角色，但它們在實際應用中的解釋與執行仍面臨不確定性，這無疑增加了法律適用的難度。但是，司法實踐中探索適用這些“兜底條款”所形成的裁判規則，為明確和細化法律適用提供了重要契機。鑒于此，筆者對相關案例進行整理，適用《反不正當競爭法》第二條和第十二條的案例涉及28件（下稱“樣本案例”）。根據樣本案例可知，28個樣本案例中，援引《反不正當競爭法》第十二條的僅3件；援引第二條的19件，占絕大多數；同時援引第二條和第十二條的6件。系統化整理并提煉這些判例中的裁判規則，不僅對促進司法裁判的統一性和預見性至關重要，而且也為法律體系的完善開辟了路徑。尤其考慮到《反不正當競爭法》正處于修訂階段，并有望增設專門針對數據保護的條款，這一過程中的裁判經驗總結將尤為寶貴。將這些經過實踐檢驗的裁判規則融入未來的數據保護專條中，不僅能增強法律的適應性和針對性，還能更有效地應對數字經濟時代下商業數據保護的復雜挑戰，從而為數據經濟的健康發展提供堅實的法律支撐。

（一）明確商業數據客體要件

傳統觀點認為反不正當競爭法是行為法，但在新經濟新業態背景下，反不正當競爭法的適用逐漸擴展并向縱深發展，呈現出權益保護二元性。一方面，反不正當競爭法保護仿冒混淆、商業秘密、商業詆毀等具體權益，對具體權益的可保護性以及侵權判斷更宜適用“權益—損害”范式；另一方面，反不正當競爭法還保護誤導性宣傳、商業賄賂、不正當有獎銷售等一般性法益，對一般性法益則更多地用行為正當性范式進行判斷。數據權益作為具體權益的一種，應更多從權益保護的角度入手。合法權益既包括法律明確規定的權益，如企業字號、商業秘密等，也包括法律沒有明確規定的權益，如《反不正當競爭法》第二條一般條款和第十二條兜底條款中所保護的法益。對于法律明確規定的法益，法院在裁判案件時，顯然無需對該法益保護的正當性加以論證。但是，數據權益不屬于反不正當競爭法明確保護的法益，因此法院首先需要論證數據的可保護性。有學者認為，納入反不正當競爭保護的數據應當具有合法性、規模性、管理性、公開性和商業價值。也有學者認為，數據集合法律保護的客體要件滿足處于公開狀態、具有實質量的數據條目、收集者付出實質性的收集成本三項即可。前述的這些要素在樣本案例的說理論證中均有分布，具體到理論觀點在司法實踐運用過程中是如何考量的，筆者對樣本案例進行讀取（表1）。

表1：數據財產權益司法裁判規則梳理

序號

案號

合法權益

是否考慮競爭關系

行為的不正當性

合法性

規模性

管理性

商業價值

付出實質性成本

1

（2011）一中民終字第7512號

實質性替代

2

(2012)滬二中民五(知)初字第130號

3

(2015)浦民三（知）初字第528號；（2016）滬73民終242號

實質性替代

4

(2016)京73民終588號

5

(2017)京0108民初24530號

實質性替代

6

(2017)粵03民初822號

7

(2017)京73民終2102號

8

(2017)京0108民初24512號

實質性替代

9

(2017)浙8601民初4034號；（2018）浙01民終7312號

實質性替代

10

(2018)浙民終1072號；(2017)浙01民初703號

11

(2021)京民終281號

12

(2017)京民終487號

13

(2018)浙8601民初956號

14

(2019)京73民終2799號

實質性替代

15

(2019)浙0108民初5049號

16

(2019)粵03民初1912號；(2019)粵民轄終440號

17

(2021)京民申5573號；(2019)京73民終3789號

18

(2020)粵0104民初46873號；(2021)粵73民終2847號

19

(2019)浙8601民初1987號；(2020)浙01民終5889號

20

(2020)浙01民終4847號

21

(2020)粵0106民初36378號

22

(2020)陜01知民初1965號

23

(2021)京0108民初9148號

24

(2021)浙0110民初2914號

25

(2021)京73民終1011號；(2019)京0108民初35902號

實質性替代

26

(2020)京73民終3422號

27

(2020)京0108民初43224號；（2022）京73民終1148號

28

(2022)鄂知民終500號

可以看到，樣本案例均分散性地對合法性、規模性、管理性、付出實質性成本進行了論述，閱讀具體案例可以進一步看到，對商業價值的論證相對簡單，往往是從規模性綜合企業產品知名度等事實直接認定。司法裁判中，可以根據爭議焦點，對數據合法權益進行選擇性評述。

合法性。合法性要求數據的獲取途徑、程序、方法符合法律規定，形成的數據集合才能受法律保護。《民法典》第一百一十一條確定了數據收集、使用的基本原則，即“依法取得”“確保信息安全”。具體到實際審判中，數據權益合法性要求滿足兩個要件：一是數據獲取的合法性。數據獲取需取得用戶同意并明確告知收集的范圍、方式、目的，或者從其他合法渠道取得數據使用權。如新浪訴脈脈案中，二審法院明確指出，“經過用戶同意收集并進行商業利用的用戶信息不僅是被上訴人微夢公司作為社交媒體平臺開展經營活動的基礎，也是其向不同第三方應用提供平臺資源的重要商業資源”，同時在分析數據來源合法性時，提出了“三重授權”原則。二是數據利用的合法性。具體又分為三種類型：不得損害用戶權益、不得損害在先權益、不得損害公共利益。

規模性。規模性是大數據4V特性之一，也是數據集合價值體現的核心。規模性要求數據集合需要達到一定的量級，在數據量不大的情況下，該小數據集合與特定信息收集者之間的關聯性較弱，難以認定數據收集者對數據集合享有權益且值得被保護。例如，大眾點評訴百度案中，一審法院認為，漢濤公司為運營大眾點評網付出了巨額成本，網站上的點評信息是其長期經營的成果……只有點評數量達到一定規模，網站才有可能實現良好的運轉。申言之，就單條數據而言，平臺企業只有有限的使用權，只有當數據量大到能夠體現超出單條數據價值之外的價值時，數據收集者付出的勞動才是有獨立意義的，才是值得被保護的。如果大眾點評、微博平臺只有幾個用戶，對這幾個用戶所編輯的點評或博文，顯然從著作權保護層面討論更為適宜。至于何種規模才能達到以數據權益進行保護的程度，小規模數據與大規模數據之間的界限在哪，這一問題就如同“獨創性認定”一般，有待在司法實踐中積累形成相對可量化的尺度。

管理性。所謂管理性要件是指權益人對數據集合采取一定的管理措施，以明確其主張保護數據集合的范圍，起到權利公示的作用。管理性措施主要包括以下幾種類型：一是技術措施，即通過設置一定的技術障礙或門檻，來限制或控制對數據財產的訪問或使用，如北大法寶、知網、Westlaw等數據庫，只有在滿足一定的條件或支付一定的費用后，才能獲得對數據財產的訪問或使用權限。二是注冊賬號，用戶須進行身份認證或信息登記才能訪問或使用數據。三是robots協議，即通過robots.txt文件來聲明對搜索引擎等網絡爬蟲的允許或禁止訪問規則。四是水印標志。如奮韓網訴58同城網案中，58同城網站內帖子圖片中帶有大量“奮韓”水印的房屋租賃信息內容，進而認定58同城網站不勞而獲地截取他人數據成果的事實。

付出實質性成本。從歷史上看，近代反不正當競爭法誕生于第一次工業革命完成之時，是經營自由發展的產物，即通過勞動和貢獻獲得成果自由。數據權益的享有同樣要求勞動和貢獻的投入，如大眾點評訴愛幫網案中的商戶介紹和點評內容數據、淘寶訴美景案中的“生意參謀”數據產品等，這些產品都是需要投入大量的人力、物力成本進行整合和衍生開發，也往往是企業的核心競爭力所在。在司法裁判中，需要重點考慮企業在數據形成過程中投入的多少，直接決定損害后果的認定。但需要注意的是，并非商業數據每個環節的成本都是企業的實質性投入。我們可以將商業數據大致形成分為產生、收集、開發三個環節。其中數據的產生往往指向單條數據的生成，如用戶針對美食店鋪進行的點評、微博博文等，這一環節產生的成本不應納入數據權益保護的成本考量。在數據收集環節，企業存在軟硬件設施、產品及服務開發等前期投入，也包括為履行安全存儲義務而采取技術措施等保密手段的投入等。在數據開發階段，企業需要運用算法等技術工具來過濾和凈化數據、進行脫敏處理以及實現數據的匿名化，通過對數據進行深度加工與系統性整合，可以將原始數據轉化為具備統計分析、預測等功能的數據產品。如鏈家公司收集、制作、積累海量真實房源信息并建立了“樓盤字典”房源數據庫，透明生活公司對化妝產品數據作出選擇與編排并最終形成“透明標簽”軟件的相關數據。企業的成本主要考慮后兩個環節。當然，數據生產與數據開發都存在新數據內容的產生，二者在認定過程中可能會存在交織，這在司法裁判中則為法官提供了自由裁量的空間。

（二）弱化經營者要件的判斷

傳統不正當競爭構成要件中的主體要件部分主要認定兩個問題：一是不正當競爭行為的主體是否為經營者，二是侵害對象是否為同業競爭者。關于經營者。從國內的相關司法判例看，當前對于數據集合財產權益幾乎均是經營者之間的糾紛，僅有一例是非經營者披露企業數據集合，該案中員工鄭某未經允許披露了企業7天的酒店訂單信息，但是法院最終是以商業秘密條款進行裁判的，而我國《反不正當競爭法》在2019年修訂時，在第九條第2款新增了對非經營者侵犯商業秘密的規定。關于競爭關系。競爭關系存在廣義、狹義之分，傳統狹義的競爭關系要求當事人之間為同業競爭關系，換言之，不正當競爭行為的實施者與被侵害者提供的商品、服務需相同或者近似。廣義的競爭關系則理解為，為吸引消費者不正當地損害了其他經營者的競爭優勢，或者獲取本不應當屬于你的競爭優勢和交易機會。換言之，競爭的本質是客戶爭奪。無論是學界還是司法實踐，對競爭關系都呈現出由狹義理解向廣義理解轉變的趨勢。

而數據互聯互通的特性模糊了競爭關系認定的邊界。一方面，數據權益糾紛主要發生在互聯網企業之間，互聯網綜合性平臺經濟的出現，使跨行業競爭成為常態。如大眾點評訴百度案中，被告百度公司辯稱，其與大眾點評并非同業競爭關系，大眾點評主要為用戶提供餐飲消費的評價和優惠信息、提供餐廳預約和外賣等服務，而百度公司提供的是搜索服務。但事實上，百度地圖除了提供傳統的地理位置服務如定位、導航等之外，亦為網絡用戶提供商戶信息、點評信息、團購等服務。另一方面，互聯網經濟中競爭關系的相對性正在消解。競爭關系的界定出現了一個新介質：流量。流量是互聯網注意力經濟的通用貨幣，為互聯網各主體之間提供了一種新的可量化關系。對于經營者而言，網絡用戶不僅僅是單純的消費者，換言之，網絡用戶與經營者之間的關系不能簡單理解為買賣關系。在數字經濟背景下的市場經營模式中，經營者獲利渠道除了消費者支付外，更包括流量。平臺企業通過提供多樣化的網絡服務，如電子商務、視頻內容等來吸引網絡用戶，進而通過點擊量變現、植入廣告等方式獲得遠超出傳統買賣可能帶來的收益。影響流量流動的因素是繁多的，即使經營者的經營模式存在不同，但只要一方對網絡用戶的吸引導致他方流量減少，即存在此長彼消的對應關系，均成立競爭關系。換言之，市場主體的競爭行為可能并非針對某一個或某幾個競爭對象，而是整個網絡用戶群體。換言之，在風云變幻的互聯網行業中，誰都可能成立競爭關系，該競爭關系下一秒可能因某一市場因素的變動而消亡。只有在侵害結果發生時，競爭對象才得以確定。因此有學者形容互聯網經濟下的跨界競爭為“我與你無關，卻顛覆了你”“我顛覆了你，但與你無關”。總結而言，數據間的競爭關系是隨機且高概率的。

根據樣本案例的分析（表1），第一，法院并不必然評述當事人之間是否成立競爭關系，在28件樣本案例中，12件案例論證競爭關系，16案未論證。對不正當競爭的認定正逐漸向“行為正當性”的辨識上傾斜，而“競爭關系”不再是認定不正當競爭行為發生之必然前提。第二，在進行了競爭關系評述的12件案例中，法院幾乎全部認定原被告雙方存在競爭關系，也印證了數據權益糾紛中的競爭關系認定門檻較低的結論。因此，筆者認為，對于競爭關系要件評述是運用反不正當競爭法規制的基礎，但在判決說理論證中可以適當簡化弱化。

（三）競爭行為具有不正當性

我國當前司法實踐中認定的侵害數據權益的不正當競爭行為主要包括不正當獲取數據和不正當使用數據兩種類型。

不正當獲取行為。數據獲取指通過技術手段或其他方式，從網絡中收集、抓取、復制他人控制的數據的行為。實踐中，不正當的獲取行為主要分為三類：一是破壞保護措施，如新浪微博訴蟻坊案中，法院認為，如果蟻坊公司不通過技術手段破壞或繞過新浪微博設置的技術限制，就無法實現其所聲稱的應急系統功能，也是基于這一理由，法院判定蟻坊公司的數據獲取行為是不正當的。二是違反約定獲取數據，如新浪微博訴脈脈案中，二審法院指出，淘友技術公司和淘友科技公司在操作過程中未遵守《開發者協議》的規定及OpenAPI合作的基本準則，在明知或應知需要“高級接口（需要授權）”的情況下，仍放任其技術手段不加限制地抓取用戶職業信息和教育信息，此種行為不具有正當性。三是違反robots協議獲取數據，如字節跳動訴新浪微博案中，法院認為，在非搜索引擎應用場景下，通過robots協議數據抓取是網站經營者經營自主權的體現，違反即具不正當性。當然，也有例外，如果獲取的是公眾可以無償利用的公開數據，或者獲取數據時行為人主觀上對數據系不正當獲取或披露的事實并不知曉，則不能直接認定不正當獲取行為。

不正當使用行為。數據的實用化價值在于其被有效利用的過程，而數據權益受損的情況則頻繁與數據使用的非正當性緊密相連。在探討數據使用的合法性與合理性時，幾個核心要素不容忽視，包括使用主體的合法性、使用時間的適度性以及使用方法的恰當性。一旦數據的利用超出了事先約定或法律規定的主體范疇、超越了明確設定的時間界限，或是采取了未經許可的處理方式，這樣的數據使用行為即可被視為不正當，構成了對數據權益的潛在侵犯。在現實操作層面，不正當使用數據的行為具體體現為兩大類情況。首先，存在一類情形是，數據雖通過合法途徑被獲取，但在后續的使用過程中卻偏離了既定的正當路徑，這反映出對數據使用權的濫用。此類行為忽視了數據使用的限制條件，違背了數據共享或轉讓時的協議精神，構成了一種“正當獲取但不正當使用”的模式。其次，另一種更為嚴重的情形則是數據從獲取源頭即缺乏合法性，加之在使用過程中繼續違反規范，形成了“不正當獲取且不正當使用”的雙重違規行為。這種行為不僅侵犯了數據所有者的權利，還可能觸及更廣泛的數據保護法規，對數據安全及個人隱私造成嚴重影響。

在規制數據不正當競爭行為的同時，也要防止數據壟斷、阻礙科技創新。判斷競爭行為的正當性標準也要考慮數據的特性。數據互聯、互通是數字經濟發展的基礎，特別是那些依賴于公開數據的收集和使用的平臺企業，應當承擔一定的容忍義務，允許他人合法地獲取或使用其平臺上的公開信息，避免形成信息壟斷。但過高的容忍義務可能導致挫傷商業投入與創新積極性，因此，網絡環境下的不正當獲取和使用行為的正當性判斷需要平衡互聯網互聯互通精神與數據保護權益。如何平衡？實踐中通常以誠實信用原則和商業道德作為基本判斷標準，從兩個層面入手把握：一是行為方式，即手段是否具有適當性和必要性。如阿里巴巴訴碼注公司案中，法院認為不可以毫無節制地抓取、使用涉案數據，應當本著善良、誠信的原則，在必要限度內使用涉案數據。在大眾點評訴百度案中，法院提出“最少、必要”原則，即百度公司在使用來自大眾點評網的評論信息時應當采取對漢濤公司損害最小的措施。二是行為后果，即是否產生不可容忍的損害后果。損害結果需要綜合考量行業發展和市場競爭秩序、經營者利益、消費者利益以及社會公共利益等因素。其中，對經營者利益的損害多以“實質性替代”標準來衡量損害結果。在樣本案例中（表1），7件案例采用了此標準。我國《反不正當競爭法（修訂案征求意見稿）》第十八條第1款第2項和第3項也采用了“足以實質性替代其他經營者提供的相關產品或者服務”的認定標準。

三、結語

針對數據財產權益的法律保護問題，研究與實踐的核心應當聚焦于對本土司法裁判經驗的系統性總結與梳理。這一策略的重要性在于，它能夠確保我們的法律體系在應對數據權益保護時，充分考慮到中國特有的社會經濟條件、文化背景及法治環境，實現法律規則與本土實際的緊密貼合。通過深入挖掘和分析已有的司法案例，我們可以提煉出適應中國國情的數據權益保護原則、標準與機制，為數據主體的權利界定、侵權判定及救濟途徑提供更為明確、具體的法律指引。同時，通過歸納司法實踐中的成功經驗和面臨的困境，也為我國數據財產權益保護立法提供堅實的基礎與參考框架，對于構建科學合理、具有前瞻性的數據財產權益保護體系至關重要。

注：因字數關系，注釋省略，詳見《電子知識產權》刊發原文。

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