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增值与保护相协调的科学数据管理与共享研究*

2015-02-12武汉大学信息管理学院武汉430072

图书馆 2015年10期
关键词:增值共享知识产权

陈 一(武汉大学信息管理学院 武汉 430072)

增值与保护相协调的科学数据管理与共享研究*

陈 一
(武汉大学信息管理学院 武汉 430072)

〔摘 要〕科学数据管理与共享和知识产权保护之间存在对立统一的关系。文章论述了目前我国科学数据管理与共享工作存在的问题,提出构建增值与保护相协调的科学数据管理与共享制度,促进科学数据管理与共享的可持续发展,最大限度地发挥科学数据的经济效益和社会效益。

〔关键词〕科学数据管理 共享 增值 知识产权

科学数据是指人类进行各类活动所产生的原始性、基础性数据及其分析研究信息,它是国家创新体系中最活跃的要素之一[1]。国家科技项目的实施和科技工作者在科研实践中通过实验、观察、调查产生的科学数据以及政府部门长期采集和管理的业务数据是科学数据的主要来源[2]。科学数据管理就是通过对这些数据的有效管理,使其广泛共享,发挥增值效应。

截至2015年1月,中国科学院数据云平台中的在线科学数据总量达到157.73TB,其中关系型数据量为1.93TB,文件型数据量155.8TB,总记录数为4108008590条,总文件数达到26150450个[3],涵盖诸多学科领域。在“十二五”期间,其目标是着力提升科技数据战略管理和支撑服务能力,形成开放共享、服务创新的国际级科技数据中心。由此可见,我国科学数据管理与共享工作已经取得了很大进展。但是,科学数据管理与共享和知识产权保护之间的矛盾无法忽视。原科技部部长徐冠华曾明确提出:“在推进数据共享的同时,必须注重知识产权保护,健全科学数据共享工程的运行管理机制”[4]。如何在维护权利人合法利益,正当保护科学数据知识产权的情况下,实现科学数据有效管理和共享,充分发挥科学数据的增值效应,是亟待解决的问题。

1 研究现状

通过调研发现,国内有关科学数据管理与共享的研究主要分为四大类。第一,国外科学数据管理与共享政策法规制度基础研究,代表作有司莉、邢文明撰写的《国外科学数据管理与共享政策调查及对我国的启示》[5],该文选择了美国、英国、澳大利亚三个国家为调查对象,从科研管理机构、高校以及政府三方面考察了科学数据管理与共享的政策特点,并指出对我国的借鉴意义,李娟、刘德江、江红撰写的《国际科学数据共享原则和政策研究》[6]研究了CODATA、OECD两个国际组织的共享原则;第二,科学数据管理与共享平台的构建,洪正国、项英撰写的《基于Dspace构建高校科学数据管理平台——以蝎物种与毒素数据库为例》[7]从平台选择、系统目标、数据类型进行分析,提出了利用Dspace构建管理平台的建议;第三,科学数据管理与共享参与主体及服务机制研究,谢春枝、燕今伟撰写的《国内外高校科学数据管理和机制建设研究》[8]提出了建立我国高校科学数据管理机制的5点建议,邢文明、吴方枝、司莉的《高校图书馆开展科研数据管理与共享服务调查分析》[9]调研了世界大学排行榜前50的高校图书馆,考察了其开展科研数据管理与共享服务的情况;第四,具体某类科学数据管理与共享实践,这主要集中在医药卫生科学数据、地理空间科学数据、农业科学数据等方面。

通过对文献的分析发现,我国有越来越多的学者关注科学数据管理与共享,已从对国外研究成果的介绍和引进逐渐深入到研究国内科学数据管理实践以及平台构建。学者们的关注点在于如何更好地推进科学数据管理与共享,而鲜有人关注到在共享与管理过程中所产生的知识产权问题。

2 政策现状

科学数据是公共数据的一部分[10],在国家层面,科学数据管理政策属于国家信息政策范畴,与一般意义的国家信息政策一致[11]。

2.1 有关科学数据管理和共享的政策

美国在科学数据使用上坚持“完全”与“公开”(full and open)原则。美国1967年颁布的《信息自由法》(Freedom of Information Act)保障了公民获取和利用科学数据的权利(九类政府情报例外),之后,国会于1974年、1976年、1986年和1996年分别对该法进行了重大修改。“公开为原则,不公开为例外”是《信息自由法》对美国政府信息的明确要求。美国1976年《版权法》也规定美国政府的作品不受版权保护。美国科学数据“完全”与“开放”的原则就是依据《信息自由法》和《版权法》得以发展和保障[12]。

英国政府自1997年提出《信息自由法》(Freedom of Information Act 2000)白皮书,并在2000年将其以法律形式固定下来,2005年1月该法案正式生效。在此基础上,英国政府延伸和修订了《数据保护法》(Data Protection Act 1998)和《公共信息法》(Public Records Act 1958)。这系列法律为英国科学数据管理和共享提供了法律保障,保障了公民依法获取政府信息数据的权利。

为保障公民、法人和其他组织依法获取政府信息的权利,我国于2008年5月1日正式实施《中华人民共和国政府信息公开条例》。我国还制定了《农业科学数据汇交管理办法》、《水利科学数据共享管理办法》、《地震科学数据汇交管理规定》、《地震科学数据共享管理办法》等科学数据管理办法,加强各类科学数据的管理和共享,更好地为科学研究、经济建设、社会发展服务。

2.2 有关科学数据知识产权保护的政策

数据库是科学数据的主要存储方式,也是最主要的存在形式。科学数据库、机构库是开展科学数据管理和共享的有效途径,因此数据库的产权会对科学数据管理和共享的实施效果带来很大影响。世界贸易组织1994年缔结的《与贸易有关的知识产权协议》(Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights,TRIPs)中首次提出对数据库进行保护:“数据或其他材料的汇编,无论采用机器可读形式还是其他形式,只要其内容的选择或安排构成智力创作,即应予以保护。这类不延及数据或材料本身的保护、不得损害数据或材料本身已有的版权”。1996年《WIPO版权条约》(World Intellectual Property Organization Copyright Treaty,WCT)第5条规定:“数据或其他资料的汇编,无论采用何种形式,只要由于其内容的选择或编排构成智力创作,就应当受到保护。”[13]1996年欧盟颁布的《关于数据库法律保护的指令》(The European Directive on the Legal Protection of Database)要求各成员国以智力保护给予数据库版权保护,同时要制止未经许可提取或再利用数据库中的内容,并规定各成员国应在1998年1月1日前开始实施该指令。

我国2010年新修订的著作权法第14条规定:“汇编若干作品、作品的片段或者不构成作品的数据或者其他材料,对其内容的选择或者编排体现独创性的作品,为汇编作品,其著作权由汇编人享有,但行使著作权时,不得侵犯原作品的著作权。”这即体现出对数据库的保护。但数据库的整体知识产权并不等同于其中每个数据单元都享有知识产权[14]。数据库中的数据单元是否受知识产权保护仍取决于自身是否具有独创性。所以,不能混淆整体数据库的知识产权与数据或知识单元的知识产权。

3 科学数据管理与共享和知识产权保护之间的特殊关系

3.1 二者根本目标一致

知识产权,原意为“知识(财产)所有权”或者“智慧(财产)所有权”,是关于人类在社会实践中创造的智力劳动成果的专有权利,其直接目标是保护创造者的智力成果,从而调动人们从事科学技术研究和文学艺术等创作的积极性和创造性,间接上保障了知识产品的传播、利用,从而促进了文化的繁荣和经济的发展。而科学数据管理与共享的目标则是最大限度的发挥科学数据的价值,提高数据利用效率和科技创新速率,创造更多的知识和财富。以此看来,二者的本质目标都是为了促进社会进步和经济发展,科学数据管理与共享和知识产权保护的根本目标一致。

3.2 二者存在一定的利益冲突

作为一种具有排他性的专有权利,知识产权代表数据创造者和投资者的利益,它强调的是权利人对知识产品的独占或垄断。而科学数据管理与共享则着眼于公众利益,要求数据无偿或低成本使用,限制数据专有,反对数据垄断。国际科学数据委员会(CODATA)曾发文表示,知识产权保护是对科学数据完全和开放访问的威胁。1999年7月在布加勒斯特召开的21世纪科学会议上指出:“为知识产权提供更加强有力保护的倾向与科学数据完全和开放的访问原则相悖,国家法律和国际法应该尊重科学信息自由流动的需要”[15]。权利人和使用者之间的利益冲突是知识产权保护和科学数据管理与共享冲突的焦点。

3.3 基于增值创造保护的科学数据管理与共享制度能够使二者对立统一

没有知识产权保护,一味地强调共享,任何人可以随意使用权利人的辛勤劳动成果,必然会打击权利人的积极性,可能会降低科学数据持续创造的动力,科学数据管理和共享便无从谈起。但是,知识产权保护程度过高,反而会限制数据的合理使用,妨碍科学数据的流通。适度的知识产权保护为科学数据的持续创造提供保障,为管理和共享提供数据来源。“缺少合法的垄断就不会有充足的数据生产出来,但是有了合法的垄断又会限制数据的使用”[16]。构建增值与保护相协调的科学数据管理与共享制度,在保护科学数据知识产权的基础上最大限度的发挥科学数据的增值效应,放大其经济价值和社会价值,实现科学数据管理与共享和知识产权保护的有效统一。

4 我国科学数据管理与共享中存在的问题

4.1 管理和共享意识薄弱

孙久林院士指出:“科学数据的科学、社会、经济价值只有在流动和共享中才能充分体现。”但是,目前国内大多数人对科学数据管理和共享的认识不够深入,认为共享就是“完全的无偿共享”。再加上,在实际工作中,缺乏相应的利益激励机制,导致很多数据持有者将其当做小集体的财产,局限于本部门(本行业)、 本单位使用,部门之间缺乏交流,更没有形成面向社会的科学数据管理与共享体系。

4.2 产权归属不清晰

在《农业科学数据汇交管理办法》[17]、《地震科学数据汇交管理规定》[18]等中都有明确规定:“科学数据汇交义务人对汇交的科学数据有发表权、署名权、修改权、保护科学数据完整权、使用权等”,从以上规定可以看出,这些管理办法中已经规定科学数据享有著作权的部分权能。条文中的“等”字更是留下发展空间,缩小了与著作权之间的差距。即便科学数据的的产生单位为公共部门,它的产权也并不是当然免除的。《水利科学数据共享管理办法》[19]第38条直接规定“用户在各种场景公开共享水利科学数据使用结果时,应声明数据来源及关于知识产权的相关声明。”以此看来,并不能确定科学数据在我国是否享有知识产权。

《农业科学数据共享管理办法》[20]还规定“提供涉密农业科学数据共享,以及使用、保管共享的涉密农业科学数据,应当遵守《中华人民共和国保守国家秘密法》和相关的规定”。因此,有些科学数据可能不享有知识产权,但是受到保密法的保护。

4.3 知识产权许可机制效率不高

要实现对科学数据的增值开发,就要保证科学数据在不同主体之间进行流转,流转的整个过程也关系到科学数据共享和管理的成效,其中授权许可机制便起到了至关重要的作用。这和普通的产权转移不同,科学数据大多掌握在政府部门手中,而获得授权方是公众,因此常常是一对多的关系,这就形成海量授权;二是由于政府部门的存在,授权合同在某些情况下具备了一些行政合同的因素,也就不再是纯粹的民事合同。所以,海量授权和限制性许可是其中最为突出的两个问题。

(1)海量授权。开放的网络信息环境打破了传统的授权模式,海量的用户正以各种各样的自己熟悉的方式使用着科学数据。对持有科学数据的部门而言,授权难度加大。我国人口众多,近年来信息产业发展迅速,他们需要使用海量数据信息来丰富他们的产品和服务,不但科学数据使用的申请数量增加,申请者对数据的要求也越来越高。而且,由于数据信息的非消耗性,申请者可以对数据进行加工并再次传播,后续利用如何限定,合同中会比较复杂,一对多的海量授权无疑又增加了复杂度。除此之外,使用者除了对数据进行统计、分析、链接、组织这些传统的使用方式外,他们随时会创新出新的工具,利用新方式来处理这些数据,这些在授权时都无法预料。

(2)限制性许可。因为科学数据能够产生经济效益,使得许多数据持有者希望对数据进行进一步的开发利用,而政府部门常常是一些重要的科学数据的唯一提供者,它们可能通过一些限制性条款在缔约中占据优势地位,在没有法律限制的情况下,这种优势很可能会损害合同的公平性。在国外,这种情况也是存在的,例如,英国陆地测量局出版了一个许可例外政策[21],该政策规定,如果申请者对于测量数据的使用目的和陆地测量局自身投入市场或者希望投入市场的任何产品一致或者具有相似性,则陆地测量局可以拒绝对该数据信息的使用申请。

4.4 利益分配不当

利益分配问题是影响科学数据管理与共享和知识产权保护这对矛盾的关键所在,很多时候因为知识产权归属,利益分配不当使得科学数据投资者、科学数据创造者和科学数据使用者之间不能达成共识而使矛盾激化,阻碍了科学数据管理与共享的发展。推进科学数据管理与共享的关键便是解决利益分配问题。

5 构建增值与保护相协调的科学数据管理与共享制度

5.1 明确产权归属

我国目前针对水利、测绘、环境等科学数据都制定了相应的管理办法,它们的内容框架基本一致,其中也都表明了权利人的部分权利,但有关知识产权方面并无准确限定。知识产权归属不明确,对产权的保护就无从谈起。要使管理办法中的条款更具操作性,就必须明晰其中有关知识产权的归属问题[22]。我国科学数据量大、种类多,投资的主体也具有多样性,所以无法清晰界定某些科学数据的产权归属,因而也就无法采取单一的产权形式。我国可结合实际情况对科学数据进行分类,根据各个机构的数据生成流程和现有的版权许可方式,明确不同性质数据的产权归属。

明确科学数据产权的归属,有利于培育科学数据管理与共享中多元主体共同开发模式。数据信息作为一种财产,必须通过交换和传播才能体现其的价值,并且数据作为财产的价值因人而异,因时而异[23]。要及时并充分发挥数据的增值效益就不能将开发的权限垄断在政府部门中,可以确立政府部门在科学数据开发中的主导地位,同时吸引各类开发主体参与。政府部门、第三部门和企业对科学数据的开发都各具优点和局限,政府部门的成本结构与私营部门不同,这可能导致政府部门能够提供低于市场价的数据信息产品,或利用数据服务获得额外经费,这无疑会使私营部门感到竞争的压力。尽管如此,科学数据作为一种财产,其增值特性[24]需要构建良好的利益分配机制来完善多元主体的开发模式。产权归属的明晰有利于促进科学数据开发,提高多元主体参与的积极性,保证各方参与主体的权利实现和义务履行。

5.2 规范科学数据管理与共享的知识产权限制

权利和权利的限制是一驾马车的两个轮子,缺一不可。为了保障社会对知识产品的了解和使用,保障围绕知识产品而产生的社会公共利益,就必须对知识产权进行必要的限制。知识产权人在享受专有权的同时,还肩负着促进知识和信息传播的重大社会责任[25]。对于科学数据管理和共享而言,平衡公共部门、私营部门和社会公众之间的利益关系是其核心问题,特别是保障社会公共的数据获取权,维护公平竞争的环境。

公益性的豁免是知识产权限制的重要部分,要在不伤害公平竞争市场环境的情况下,对一些公益性数据信息服务机构采取适当区别对待的政策。公益性开发担负起更多的社会责任,但同时也要防止以公益性为理由而形成不公平的垄断效益。科学数据公益性开发也是权利和义务并存,避免只享受公益性开发的福利而不履行义务的行为。公益性豁免应该针对民生、教育和科研领域进行适当倾斜,强化科学数据在公共文化信息服务等公益领域中的应用。

5.3 完善授权模式

缺乏规范合理的授权框架,可能会导致科学数据被滥用。目前科学数据授权可以采用以下几种模式:第一,完全无偿共享。基础性公益数据大多以这种模式授权。第二,“部分权利保留”的无偿共享[26]。此类数据也是具有公益或公共属性,但来源没有第一种授权模式下的科学数据广泛。为了尊重数据生产者的劳动成果,并保证数据使用质量,保留科学数据的部分使用权利,例如,标注引用、使用时间限制、使用反馈等等。第三,成本回收式共享。数据持有部门为申请者提供科学数据加工和服务,对这类服务活动采取收回成本的模式。第四,有偿共享。科学数据采用商业化模式运作,以获取经济收益为目的。

要进行规范合理的授权,就必须对我国科学数据的内涵和外延进行准确界定,结合国情对科学数据进行分类,不同的科学数据以及不同的许可请求对应设置相应的授权许可类型。英国的“点击——许可”授权模式,澳大利亚针对一般用户、限制存取用户和特殊存取用户所设计的三种不同的申请表单的授权模式等都是可以借鉴的[27]。科学数据的增值利用也应该划分成不同等级,针对不同等级应用有对应的版权管理方案和具体的操作规范。

在授权使用科学数据时,应该对数据的合理使用、责任、义务、侵权等事项进行明确的规定或说明。规范科学数据授权环境,坚持非排他性授权原则,维护科学数据市场的稳定和可持续发展。

6 结语

科学数据作为一种重要的战略资源,在国家建设、科技发展和文化创新中发挥着重大作用。对科学数据规范管理和共享,进行增值开发,可以兼顾经济效益和社会效益。与此同时,不可忽视知识产权保护对其的制约,在法律许可的框架下持续发挥科学数据的创新活力。知识产权保护的基本政策是适度保护,当然也应该是加强保护与营造创新。“加强保护、分门别类、宽严适度”的司法政策就要求知识产权保护既要高标准严要求,又要具有弹性和政策性,实现保护与创新发展之间的良性互动。

(来稿时间:2015年4月)

参考文献:

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27. 张红亮. 澳大利亚科学数据管理实践. 图书馆学研究,2014(1): 46-49

〔分类号〕G203

〔作者简介〕陈一(1990-),女,武汉大学信息管理学院博士研究生,研究方向:信息资源管理、知识产权。

* 本文系教育部人文社会科学研究青年项目“政府信息资源公益性增值利用对策研究”(编号:11YJC870025)研究成果之一。

The Analysis of Data Curation and Sharing Oriented the Coordination between Value-Added and Protection

Chen Yi
( School of Information Management, Wuhan University )

〔Abstract 〕This paper discusses the problems in our current data curation work, and analyzes the relationship of opposition and unification between data curation and intellectual property. The author points out that creating the intellectual property institution which oriented Coordination between value-added and protection of data curation can guarantee the sustainable development of the data curation and maximize the economic and social benefits of scientific data.

〔Key words 〕Data curation Sharing Added value Intellectual property

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