邓社民 侯燕玲
摘 要:数字经济条件下,数据已经成为重要的市场要素,并成为经营者重要的商业资源和竞争优势。在数据权属不明的情形下,可以通过反不正当竞争法一般条款、互联网专门条款和商业秘密条款来保护企业数据,但企业数据的竞争法保护存在着商业道德边界模糊、竞争行为正当性评价误区、一般条款适用过度、互联网专条适用受限、商业秘密认定难等问题。为更好地规制数据不正当竞争行为,保护企业数据权益,建议从确立谦抑干预理念、矫正竞争行为正当性评价误区、将典型数据不正当竞争行为类型化或对互联网专条兜底条款进行限缩解释、明确商业秘密构成要件认定标准四个方面完善企业数据权益的竞争法保护。
关键词:企业数据;数据不正当竞争;一般条款;互联网专条;商业秘密
中图分类号:D 922.29 文献标识码:A 文章编号:2096-9783(2021)05-0001-10
引 言
人工智能、大数据等新一代信息技术的蓬勃发展,使得数字经济已然成为推动经济社会变革、促进经济高质量发展的重要动能。数字经济条件下,数据日益成为重要的市场要素,并成为企业重要的商业资源和竞争优势。当数据价值释放愈发依赖于个人信息的“喂养”[1],个人信息安全亦成为阻碍数据价值开发的“羁绊”。数据流通利用与个人信息保护之间存在着天然矛盾。当前,《中华人民共和国网络安全法》(以下简称《网络安全法》)、《数据安全法(草案)》征求意见稿、《中华人民共和国民法典》(以下简称《民法典》)以及《个人信息保护法(草案)》征求意见稿等一系列法律规范均对现实中严峻的个人信息保护问题予以回应。与之相对应的是,企业数据保护还缺乏相应法律规范。当数字经济已经成为经济发展的常态,数据保护理应顺应数字经济发展规律,应在个人信息安全与企业数据保护之间寻求平衡,在加强个人信息保护的同时,也要重视对企业数据权益的保护[2]。
随着企业数据纠纷不断涌现,企业数据保护正成为一个法律热点。令人遗憾的是,我国尚未有直接针对企业数据保护的法律规定,因而还是要从既有法律体系中寻求制度供给空间。目前,企业数据保护可以从民法典合同编、物权编、侵权责任编、著作权法以及反不正当竞争法中寻求依据,但合同法、物权法、侵权法和著作权法的保护路径都存在着诸多缺陷。合同法保护路径立足于数据流通与利用,不问数据权属[3],忽视了数据交易客体本身,无法对数据资产做出有效解释,最为重要的是无法规制第三方的数据侵害行为[4];物权法的间接保护模式随着信息技术的更新迭代逐渐丧失实际意义[5];企业数据的侵权法保护则受限于数据权属不明[6]、侵权责任构成要件等因素[7];著作权法保护模式仅限于数据库与数据汇编作品两种类型,且同时要满足著作权法意义上的独创性要求[8]。
值得注意的是,近些年的企业数据纠纷司法实践多绕开数据权属问题,通过适用《中华人民共和国反不正当竞争法》(以下简称《反不正当竞争法》)一般条款将非法抓取、使用企业数据等行为概括认定为抽象不正当竞争。“大众点评诉爱帮网”案1“大众点评诉百度地图”案2“淘宝诉安徽美景公司”案3“酷米客诉车来了”案4等一系列典型数据纠纷案件皆援引了一般条款作为裁判依据。在裁判说理部分,法院均强调涉案数据是原告投入了大量劳动与成本所形成,被告非法获取、使用他人数据等行为具有明显的“不劳而获”“搭便车”等特点,违反了诚实信用原则和公认的商业道德。但是,何谓诚实信用原则?何谓公认的商业道德?法院却并未予以说明或仅简单阐述需要考虑的因素。需要引起思考的还有,将“不劳而获”“搭便车”直接等同于违反诚实信用原则和商业道德又是否具有合理性?此外,企业数据保护也可以从互联网专条(《反不正当竞争法》第12条)和商业秘密条款中寻求依据,但司法实践基本适用一般条款,互联网专条和商业秘密条款发挥的效用如杯水车薪。司法实践中适用互联网专条兜底条款的数据不正当竞争案件极其有限5,在万物皆可为数据的今天,互联网领域的数据不正当竞争并非鲜见,为何援引互联网专条兜底条款的案件却寥寥无几?同样,商业秘密条款也存在适用受限的情况,甚至存在法院刻意回避这一问题的情形。例如,在“新浪微博诉脉脉”案中,两级法院均对微梦公司主张的“商业秘密侵害”未置可否,反而大费周折地回到一般条款加以阐述。法院缘何对微梦公司主张的“商业秘密侵害”视而不见?个中缘由值得引起重视与深思。
在数据权属不明的前提下,竞争法是保护企业数据最重要的路径,寻求竞争法上的救济已成为数据行业的一种通行做法。除适用《反不正当竞争法》一般条款规制数据不正当竞争外,企业数据财产权益保护还可以从互联网专条和商业秘密条款中寻求制度供给空间。但无论是一般条款,还是互联网专条和商业秘密条款,都并非专门针对企业数据保护,在适用于企业数据纠纷时也存在着诸多问题。在此,我们以企业数据的竞争法保护為视角,从立法与司法两个层面明晰企业数据的三条竞争法保护路径,指出当前以竞争法规制数据不正当竞争所面临的重重困境,并试图纠正一般条款适用的误区、优化互联网专条和商业秘密路径,以更好地实现对数据不正当竞争的规制,从而保护企业数据权益。
一、企业数据的竞争法保护路径
(一)一般条款保护路径
随着市场经济的发展,新的业态和商业模式不断涌现,实践中逐渐出现《反不正当竞争法》未列举但明显具有不正当竞争性质的行为,而一般条款则以其开放性和包容性,不断地被延伸适用于新的市场领域和各种新型不正当竞争行为,始终与不断变化的市场环境和市场竞争状况相契合,从而弥补法律的滞后性。目前,适用一般条款规制企业间的数据不正当竞争行为不仅已在理论界达成共识,更是司法实践中的一种惯常做法。例如,“大众点评诉爱帮网”案6“大众点评诉百度地图”案7“淘宝诉安徽美景公司”案8“酷米客诉车来了”案9“新浪微博诉脉脉”案10等典型数据不正当竞争纠纷案件皆援引一般条款予以裁判,认为被告非法获取、利用数据等行为因违反诚实信用原则和公认的商业道德而构成不正当竞争。
一般条款是企业数据权益最重要的竞争法保护路径。相较于互联网专条保护路径和商业秘密保护路径,一般条款保护路径极大地延展了企业数据的保护范围。无论是互联网专条,还是商业秘密条款,都无法将所有类型的数据不正当竞争行为纳入其规制范畴,但法院却可以鉴于一般条款的开放性和模糊性,根据“诚实信用原则”和“商业道德”将所有数据不正当竞争行为都囊括其中[9]。就一般条款的适用规则而言,最早由最高人民法院在“海带配额案”?中明确提出:一是,法律对该种竞争行为未作出特别规定;二是,其他经营者的合法权益确因该竞争行为而受到了实际损害;三是,该种竞争行为确因违反诚实信用原则和公认的商业道德而具有不正当性或可责性。此后,各级法院在适用一般条款时通常遵循最高人民法院的裁判思路,以“损害+违背诚实信用原则和公认的商业道德”这一分析路径说理论证?。首先考察被诉行为是否损害市场竞争秩序、其他经营者合法权益或消费者合法权益;随后,在损害结果确实存在的前提下,评价该竞争行为的违法性,即判断其是否违背诚实信用原则、法律和商业道德[10]。
(二)互联网专条保护路径
《反不正当竞争法》实施的二十余年,是我国互联网经济飞速发展的二十年,也是各种新型互联网不正当竞争不断涌现的二十年。为应对互联网领域中反不正当竞争的现实需要,2017年《反不正当竞争法》修订时新增第12条?,学界一般称之为“互联网专条”。互联网专条第1款是概括性规定,明确指出互联网领域的不正当竞争依然受到整部《反不正当竞争法》的调整;第2款前3项列举了三类典型互联网不正当竞争行为,即通常所说的流量劫持、干扰以及恶意不兼容;第2款第4项则是作为兜底条款存在,以应对互联网领域将来可能出现的新型不正当竞争行为。
数据不正当竞争多发生于互联网领域,从理论上而言,可以通过互联网专条兜底条款予以规制,以实现保护企业数据财产权益之目的。互联网专条兜底条款对企业数据的保护在司法实践中亦有所体现,主要涉及数据抓取类不正当竞争行为,例如“饭友App抓取微博数据”案?“微梦公司诉云智联不正当竞争纠纷”案?“微梦公司诉湖南蚁坊不正当竞争纠纷”案?等企业间数据纠纷。在前述案件中,法院在适用互联网专条兜底条款时均强调对技术手段的利用。并且,在评价数据抓取行为的正当性时,法院多以是否公开为标准对涉案数据进行区分,分别评判。对于非公开数据,在不存在合作关系的前提下,要获取该非公开数据,显然只能是利用技术手段破坏或绕开设定的访问权限,此种行为显然不具正当性;而对于公开数据,首先需考虑的是抓取该类数据的行为手段是否合法正当,如正当,再考虑后续使用行为的正当性。
此外,在检索适用互联网专条兜底条款的数据不正当竞争案件时,我们还发现一例间接涉及到企业数据保护的视频“刷量”不正当纠纷案件,该案件并非是对企业数据的直接侵害行为,而是通过“刷量”行为影响到所收集数据的真实性。在该案件中,法院认为“原告诉称提及的视频访问数据对其网站正常运营的重要影响合乎情理,符合公众对该经营模式的认知,该类数据显然具有可观的商业价值,具有保护的必要性和正当性”。而对视频进行所谓“刷量”,致使爱奇艺网站的视频播放数据虚假增加,明显妨害原告对网站正常运营所产生的数据的采集,损害了爱奇艺公司基于视频访问数据对应的商业利益?。
(三)商业秘密保护路径
企业数据要符合“秘密性”“价值性”和“保密性”三构成要件才能获得商业秘密条款的保护?。首先,秘密性是商业秘密认定的前提,要求企业数据“不为其所属领域的相关人员普遍知悉和容易获得”?。秘密性的认定并非易事,但不可否认的是部分企业数据确实符合秘密性要件,例如,与技术有关的数据、与经营活动有关的数据等信息可以分别构成《反不正当竞争法》第9条第4款所称的技术信息和经营信息20。其次,价值性要求企业数据“具有现实的或者潜在的商业价值,能为权利人带来竞争优势”21。司法实践诸多案例都对企业数据的价值性予以肯定。例如,在“新浪微博诉脉脉”案22第二审判决中,法院就明确表示数据资源是经营者重要的竞争优势和商业资源。最后,保密性要求权利人为防止数据信息泄漏,采取与其商业价值等具体情况相适应的合理保护措施23。鉴于企业数据的巨大经济价值,企业必然会对其拥有的数据采取必要的保护措施,当该种保护措施达到法律所要求的合理程度時,即可认定为符合保密性要件。
综上所述,企业数据可以被界定为商业秘密,从而获得商业秘密条款的保护。并且,我国已有通过商业秘密条款保护数据财产权益的司法实践24。值得一提的是,2019年《反不正当竞争法》修订时新增第32条25,就秘密性和侵犯商业秘密行为的证明责任问题作出了全新规定,相较于《最高人民法院关于审理不正当竞争民事案件应用法律若干问题的解释》第14条26,极大地减轻了商业秘密权利人在民事诉讼中的举证负担,在一定程度上可以有效改善商业秘密权利人维权难的问题。《反不正当竞争法》的这一重大改变凸显了对商业秘密保护的政策性倾向[11],通过适用商业秘密条款来保护企业数据愈发具备可行性。
二、企业数据竞争法保护的现实困境
(一)一般条款保护路径的现实困境
1.商业道德的不确定性
作为适用一般条款的关键之所在,诚实信用原则和商业道德的具体内涵往往并不明确。在竞争法视域下,诚实信用原则主要体现为公认的商业道德[12],司法实践的惯常做法也是忽略对诚实信用原则的论述,只要该行为不符合商业道德,继而得出违背诚实信用原则的结论[13]。由此观之,如何界定商业道德是各级法院适用一般条款规制数据不正当竞争行为的逻辑起点。但是,何谓商业道德,法律并未、也不可能做出明确解释。不仅各级法院在判定是否违反商业道德的问题上见智见仁,而且学界对商业道德的内涵、边界等问题的探讨也莫衷一是。作为一个伦理学概念,商业道德这一表述本就十分空洞、抽象、模糊,其内涵具有较大不确定性,也无法包含任何权利义务内容,甚至,商业道德的具体内涵会因时因地而有所不同,也可能因对各组成要素不同的强调比重而导致评判结果多样化[14]。当具体到数据竞争领域,商业道德的多元性、模糊性则因数据竞争的普适性进一步加剧[15]。数据往往与大数据、区块链、人工智能等新兴技术紧密相连,随着技术的更新迭代,数据不正当竞争行为愈发变幻莫测。司法实践常以行业惯例或者司法创设具体细则来认定商业道德[16],但目前我国数据行业的发展还处于初期的探索阶段,数据等新兴市场领域中尚未形成公认的行业惯例或行业规则等。在数据不正当竞争案件的审理中,商业道德的不确定性愈发凸显,如何厘定数据竞争领域中商业道德的内涵显得异乎艰难。
2.竞争行为正当性评价的误区
法律適用的高度灵活性是一般条款的最大优势,但这恰恰也是问题症结之所在。在一般条款的适用上,除在商业道德界定上具有极大的自由裁量权外,法院在评价竞争行为正当性时还存在着两大法律适用误区。
第一,竞争行为评价的泛道德化,在我国的司法实践中,道德解读在竞争行为正当性的评价上发挥着重要作用。法院常常衡量竞争行为是否具有“搭便车”“不劳而获”“食人而肥”等精神,并以此评价是否违反诚实信用原则和商业道德[17]。这在数据不正当竞争案件中尤为常见。例如,在“大众点评诉爱帮网”案27第一审判决中,法院认为爱帮科技未付出劳动与成本,径直利用技术手段在其网站展示大众点评的商户简介和用户点评,以此获取商业利益,属于竞争法理论中典型的“不劳而获”和“搭便车”的行为。同样,竞争行为正当性评价的泛道德化现象在“大众点评诉百度地图”案28“淘宝诉安徽美景公司”案29“酷米客诉车来了”案30等数据不正当竞争纠纷案件中均有所体现。
第二,一般竞争利益的特定权利化。法院在评价行为正当性时,还凸显出权利侵害式的侵权法思维,即先确定一种受法律保护的合法权益,例如,先论述特定商誉、商业模式、商业数据等受到法律的保护,再以权益损害论证行为的不正当性,对行为本身正当性认定的相关元素并无实质性考量[18]。例如,在“大众点评诉爱帮网”案31第二审判决中,二审法院先论述汉涛公司对大众点评网站上的商户简介、用户评论等数据信息享有一定的合法权益,且该合法权益应受到法律的保护,再从被诉行为对汉涛公司合法利益造成实质性损害的角度论述行为的不正当性。同样,在“大众点评诉百度地图”案32第一审判决中,法院的核心推理过程可以归纳为两个步骤:一是论证大众点评网上的点评信息是汉涛公司享有的、且受法律保护的合法权益,二是百度公司的被诉行为给汉涛公司造成了实质损害。
3.过度干预与适用上的不确定性
无论是商业道德的不确定性,还是竞争行为正当性评价误区,最终都会指向对市场的过度干预。一方面,以商业道德作为竞争行为正当性评价标准本就赋予法官极大的自由裁量权,加之一般条款抽象开放的评价标准在某种程度上契合了市场竞争者的诉讼需求,从而导致一般条款的过度适用,甚至滥用[19]。另一方面,在竞争行为正当性评价上倾向于作道德解读,可能将本不该受一般条款调整的正当竞争行为认定为不正当竞争。并且,以权利保护的方式适用法律无异于是将竞争静态化,在保护特定竞争者的同时,也不恰当地对不特定市场主体的竞争自由造成限制[20],实则是以保护竞争之名行阻碍竞争之实。
同时,囿于一般条款的抽象性与模糊性,必然会导致法律适用上的不确定性和不稳定性,并带来诸多问题。其一,由于缺乏统一、明确的评价标准,在适用一般条款判定是否违反商业道德的问题上,各级法院往往各持己见,难免带有一定的主观色彩,从而导致法律适用不一,造成“同案不同判”的尴尬局面,有损司法公正性和权威性。其二,从企业数据合规角度出发,尽管一般条款可以为企业数据提供一定程度的保护,但是企业并不知晓何谓数据行业的商业道德,这往往会造成多方困惑,使得企业在数据合规和数据实践方面常常面临更高的成本[21]。同时,由于不清楚应该遵循什么样的规则,企业也可能为保证其数据合规而减少或取消其原本从事的数据实践,如此一来,可能会阻碍数据的利用与流通,不利于数字经济的健康发展。
(二)互联网专条保护路径的现实困境
1.互联网专条的局限性
互联网专条采取“概括+列举+兜底”的立法模式,看似周延,但仔细推敲其条文表述会发现,互联网专条存在着文本表述不够准确、内部逻辑难以自洽的问题。事实上,“利用技术手段”不是必须要规制的行为要件,“影响用户选择”也并非是判断行为正当性的理由[22],相反,正常的市场竞争在很大程度上就是靠影响用户选择来实现的[23]。而“其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为”这一表述也过于模糊和宽泛,不能完全排除正当竞争行为。因而,有学者指出互联网专条的宣示意义超过实用价值,其适用上的最大问题将在于如何对反不正当竞争的精神和条件进行严格把握,以防出现因字面含义宽泛而涵盖部分正当竞争行为的情形[24]。此外,互联网专条适用于互联网领域中的不正当竞争,因而无法涵摄所有的数据不正当竞争行为。并且,即便该不正竞争行为发生于互联网领域,但基于数据多栖性,当侵权形式主要表现为非法复制时,也会因其不符合“妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为”这一结果要件,难以被纳入互联网专条兜底条款的规制范围[25]。
2.司法适用效果不尽理想
从司法实践看,互联网专条的适用情况并不理想。一是,互联网专条的出台并没有缓解一般条款过度适用的现状33,在数据不正当竞争行为的规制上,互联网专条保护路径仅能发挥微乎其微的作用。自2017年互联网专条出台至今,适用互联网专条兜底条款的数据不正当竞争案件屈指可数。二是,互联网专条强调利用技术手段,较少关注竞争行为正当性的界定,缺乏认定不正当竞争行为的要件,难以划清正当竞争与不正当竞争之边界,一旦涉及到对互联网领域新型不正当竞争行为的界定,仍然需要借助一般条款加以判断[13]。三是,囿于条文表达不够确切清晰,且缺乏相应的立法或司法上的解释,如同一般条款,互联网专条兜底条款在法律适用上也会存在着不确定性的问题。法院适用兜底条款应对互联网领域的不正当竞争时,由于对兜底条款内涵的理解不一,可能会导致法律适用上的偏差[23],从而可能造成司法权威受损、企业对其行为的合法性难以准确预期等多重问题。
(三)商业秘密保护路径的现实困境
1.商业秘密认定难
从商业秘密司法实践来看,原告败诉的案件数量远远大于胜诉的案件数量,且在很大程度上与案件标的未能认定为商业秘密有关34。在传统商业秘密认定本就十分艰难的困境下,认定企业数据的商业秘密属性则异常艰难。一方面,企业数据的秘密性认定存在极大的不确定性。在商业秘密构成要件中,秘密性要件处于核心和基础地位[26],而司法解释仅从反面规定了不构成不为公众所知悉的六种情形35,秘密性的具体内涵和判断标准却难以获知。企业拥有多种多样的数据,其中,对于研究数据、技术信息等非公开的企业数据,不难认定其秘密性。但更多的数据是源自于企业对用户的个人信息、行为偏好等数据的收集、处理和分析,这些企业从公有领域获取的数据是否构成商业秘密尚存在着极大的争议,无论是理论界抑或是司法实践对于这类数据是否符合秘密性要件还存在着诸多疑虑。另一方面,保密性的认定也并非全无疑惑,对企业数据采取何种保护措施才能达到法律规定的合理程度,法律亦未予以明确。
2.数据的商业秘密侵害行为更具隐蔽性
相較于其他不正当竞争行为,商业秘密侵害行为本就具有隐蔽性特点[27],商业秘密权利人往往难以证明侵权人所实施的不正当竞争行为。而数据与商业秘密的结合使得商业秘密侵害行为更具隐蔽性,企业数据的商业秘密保护面临着更大的挑战与阻碍。尽管《反不正当竞争法(2019修正)》第32条极大地减轻了商业秘密权利人在民事诉讼中的举证责任,商业秘密权利人仅需提供初步证据合理表明商业秘密被侵害,但不可否认的是,技术的更新迭代无疑会极大地加剧商业秘密侵害行为的隐蔽性,从而增加权利人的维权难度。在大数据时代下,侵权人很容易运用技术手段,使得数据收集行为根本不会留下痕迹,被侵害者甚至可能都没有意识到自己的数据已经被他人获取,更不会意识到自己的商业秘密已经被侵害。商业秘密侵害行为的隐蔽性和侵害结果的隐蔽性,无疑会加重企业的举证责任[28]。
三、企业数据竞争法规制的对策
(一)确立一般条款适用的谦抑原则
就一般条款的过度适用而言,究其根本原因,不外乎是理论界与司法实践都严重忽略了《反不正当竞争法》内在的谦抑性。竞争自由是市场经济的核心,《反不正当竞争法》作为一部保护竞争自由的法律,其法律性质决定了必须保持谦抑之内涵,从而避免对市场竞争的过度干预[20]。同时,数据行业发展日新月异,且与传统行业存在着显著差别,为给数据领域的技术创新、商业模式创新和市场主体的行为自由留有足够的空间,以一般条款规制数据不正当竞争行为更应秉持谦抑之态度。因而,引入谦抑干预理念确有必要。确立一般条款适用的谦抑理念可以从以下两方面入手:一是引入市场优先原则。市场优先要求国家对经济的干预仅限于市场失灵的范围,且干预手段要与市场失灵程度相适应,并在既有经验和理性无法判断某一领域是否市场失灵时,应优先假设市场未发生失灵,暂不进行国家干预[29]。以“新浪微博诉脉脉”案为例,在法院依靠现有经验和技术无法对协同过滤算法能否实现高度准确性的数据匹配作出判断时,应遵循市场优先原则,优先假设该种技术可以实现前述功能,而非让其承担举证责任和败诉风险[13]。二是通过比例原则对竞争行为规制予以限制。比例原则作为一种利益衡量工具,在限定不正当竞争边界上具有天然的正当性,“其适用的最大价值正在于与摒弃权利侵害式的侵权法思维和抽象道德评判的需求相吻合,最大程度地限定政府干预竞争的边界”[20]。目前,企业数据的竞争法规制主要还是倚赖于一般条款,比例原则的引入可以为一般条款适用上极大的自由裁量权提供一种“更好的结构性规范”[30]。
(二)竞争行为正当性评价误区之矫正
在数据不正当竞争的司法实践中,无论是竞争行为正当性评价的泛道德化,还是一般竞争利益的特定权利化,法院在适用一般条款评价竞争行为的正当性时,均忽略了对有关竞争价值深层因素的考量,并未体现出不正当竞争行为认定的特性。有鉴于此,竞争行为正当性评价有必要回归竞争法的价值取向。《反不正当竞争法》的价值取向体现在竞争行为正当性的判断标准和判断模式等方面。在竞争行为正当性的判断标准上,道德权衡只能是辅助性的手段,更多的关注点还应落在行为对竞争秩序的客观影响上[17],不能简单地因行为具有“搭便车”“不劳而获”“食人而肥”等精神就贸然认定其具有不正当性。具体到数据竞争领域,在认定数据竞争行为是否违反商业道德时,除了考虑数据是否具有经济价值并带来竞争优势、原告在数据的形成上是否付出劳动与成本、被告抓取使用数据的行为是否是不劳而获等因素外,还应进一步考虑数字经济发展的时代背景、数据领域的竞争行为特性、该类数据是否应该予以保护、以什么方式进行保护以及如何保护有利于降低市场成本、符合市场本性等有关竞争价值的深层因素。在竞争行为正当性的判断模式上,法院在适用一般条款时必须要摒弃权利侵害式的侵权法思维,回归《反不正当竞争法》的行为法属性。具体而言,法院在评价竞争行为正当性时,应聚焦于竞争行为本身,立足于竞争特点和规律,结合案件的具体情况,根据竞争的相关价值和因素综合判断竞争行为正当与否[31]。
(三)互联网专条:类型化或限缩解释
随着数据不正当竞争行为的日益增多,对之加以规制是势在必行。通过互联网专条规制数据不正当竞争可从以下两个方面予以完善:一是将典型的数据不正当竞争行为纳入互联网专条明确列举的范畴。从我国数据纠纷现状来看,数据不正当竞争主要集中于数据抓取和数据利用两个领域[32],其中,数据抓取类不正当竞争行为尤为常见。因而,可以通过对既往的数据抓取类案件进行总结、提炼,明确数据抓取行为的违法性边界,确定该类行为的核心要件,将数据抓取不正当竞争行为纳入互联网专条所明确列举的类型之列。但需要注意的是,互联网产业的技术和商业模式发展日新月异,对互联网领域的不正当竞争行为作类型化处理时应当秉持审慎之态度,从而为市场自我调节和技术创新留下足够的伸缩空间[24]。二是对互联网专条兜底条款进行限缩解释。兜底条款的最大问题在于表述过于宽泛,从而可能将正当的市场竞争行为也纳入其规制范围。在适用互联网兜底条款规制数据不正当竞争行为时,不能仅因竞争行为侵害其他经营者相关利益就将其划入不正当竞争的范畴,只有在该行为确实扰乱了竞争秩序时才有被认定为不正当竞争行为的空间[33]。同时,在适用一般条款时放宽竞争关系要件仍值得商榷的前提下[34],法院在适用互联网专条兜底条款时应当采取谨慎的态度,应以存在具体的竞争关系为前提[35]。
(四)明确商业秘密构成要件的认定标准
实践中,企业援引商业秘密规则保护企业数据比较常见。然而,商业秘密认定难是商业秘密权利人维权的最大阻碍[11],尤其是秘密性要件的认定。在“新浪微博诉脉脉”案中,法院绕过微梦公司的“商业秘密侵害”主张很可能就与数据能否被界定为商业秘密还存在着巨大争议有关。企业数据要想通过商业秘密途径获得有力保护,就必须要明确商业秘密构成要件的认定标准。鉴于实践中企业希望通过商业秘密保护企业数据的现实需要,有必要在立法层面对数据的商业秘密认定问题作出回应。在商业秘密构成要件标准仍然十分模糊的情形下,可以通过司法解释对秘密性和保密性的内涵作出进一步解释。同时,对秘密性和保密性的认定标准也不宜过于严格。尽管目前还存在着巨大的争议,但针对企业从公有领域获取、汇聚的数据,只要相关信息的收集、加工、筛选和组合的结构本身是无法获得的,即可以认为具有未公开性,而不论数据的来源是否发端于公开信息[9]。这一点在早前的司法实践中也有所体现36。同时,2020年9月发布的《最高人民法院关于审理侵犯商业秘密民事案件适用法律若干问题的规定》第4条第2款也印证了这一点37。而在保密性的认定上,只要企业通过采取合理的保密措施使得商业秘密置于其控制下,即可认定为符合商业秘密构成要件的保密性要求。这也与《反不正当竞争法》修订稿将原法条中的“采取保密措施”修改为“采取相应保密措施”的立法意图相契合[36]。
结 语
数据正在悄然改变着传统商业模式与竞争格局,并对现行法律制度提出了挑战。当企业间的数据竞争已无法避免,如何在既有法律体系中寻求企业数据保护的制度空间则成为当下亟待解决的时代法治命题。相较于合同法、物权法、侵权法和著作权法的保护模式,企业数据的竞争法保护则具备诸多优势,其从行为规制角度出发,通过一般条款、互联网专条和商业秘密条款对企业间的数据不正当竞争加以规制,从而维持数据市场良好的竞争秩序,保护企业数据权益。然而,无论是一般条款、互联网专条,还是商业秘密条款,都并非专门针对数据不正当竞争,在法律适用上也都存在着各自的问题。现今,在数据权属尚不明朗、企业数据保护立法阙如且企业间数据竞争愈发激烈的情形下,通过完善数据的竞争法规制路径来保护企业数据权益确有必要。我们可以从引入谦抑干预理念、矫正竞争行为正当性评价之误区、完善互联网专条、明确商业秘密构成要件标准等方面展开,但是如何具体操作仍需要以进一步的研究作为支撑。
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The Realistic Dilemmas and Solutions of Enterprise Data Protection by the Anti-unfair Competition Law
Deng Shemin, Hou Yanling
(Law School, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
Abstract: Under the background of the digital economy, data has become an important market element, as well as significant business resources and competitive advantages for operators. When the ownership of data is unclear, enterprise data can be protected through the general provision, the internet clause and the trade secret clause of the Anti-unfair Competition Law. However, there are still some problems in protecting enterprise data when applying the Anti-unfair Competition Law, such as unclear definition and connotation of business ethics, misunderstandings in evaluating legitimacy of competitive behaviors, excessive application of the general provision, restricted application of the internet clause and difficulties in identifying trade secrets. In order to better regulate unfair competition of enterprise data, it is suggested to introduce the principle of modesty, rectify the misunderstandings when evaluate the legitimacy, categorize the typical unfair competition of data or make restrictive interpretation of the internet clause, and clarify the standards of elements of trade secrets.
Key words: enterprise data; unfair competition of data; general provision; internet clause; trade secret