数据抓取行为规制的目标调适及其路径优化

殷继国

关键词：反不正当竞争法;数据抓取行为;数据流通;数据保护;数据抓取专条

中图分类号：DF414文献标志码：A

DOI：10.3969/ j. issn.1001-2397.2024.03.11 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

一、引言

近年来，随着数据要素的重要性日益提升，经营者之间的数据竞争日趋激烈，数据抓取纠纷日渐增多。人民法院通常遵循传统侵权法的分析范式，从数据控制主体权益受损维度出发，将数据抓取认定为不正当竞争行为。①例如，在“某浪微博诉某脉案”中，人民法院认为，庞大的用户数据信息是某浪微博拥有的重要商业资源，上诉人某友技术公司、某友科技公司的数据抓取行为在一定程度上损害了被上诉人某梦公司的竞争优势及商业资源，构成不正当竞争行为。① 在“某众点评诉某度地图案”中，人民法院认为，用户在某众点评上提交的评价数据能够给某众点评网带来可观的经济价值，某度地图超出必要限度使用某众点评原始数据已对某众点评网构成实质性替代，必然会使某涛公司的利益遭受损害，这种行为本质上属于“未经许可使用他人劳动成果”，因而构成不正当竞争。② 人民法院将数据抓取认定为不正当竞争行为，虽然能够保护数据控制者的数据权益，但引发了用户、数据控制者、数据抓取方的利益失衡，不利于数据流通和数据驱动型创新，阻碍我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。

“作为数据流通的主要途径之一，数据爬取的历史与互联网的历史一样长久。”③数据抓取，又称数据爬取，是数据采集和流通的一种重要方式，是经营者利用自动化算法程序，按照预设路径遍历网络内容，实现标的数据抓取并保存至本地数据库的行为。④ 在实践中，数据抓取行为可能会增加被抓取方服务器的工作负荷，甚至可能侵害个人信息权利、经营者商业秘密，或者影响数据安全。鉴于数据抓取行为可能具有的危害，人民法院对数据抓取行为的认定大多脱离了技术中立的定义，不断放大数据抓取方的主观意图，存在从“客观侵入”到“主观恶意”转变的趋势。⑤ 在这种扩张性司法理念的影响下，数据抓取行为极易被认定为不正当竞争，背离了反不正当竞争法的谦抑性理念。但是，也不能否定数据抓取行为在提高数据流通效率、缓解数据和信息不对称、发挥数据乘数效应、促进算法技术开发、增强市场竞争和创新活力、赋能新质生产力等方面的积极作用。例如，比价购物服务提供者通过爬虫技术抓取电商经营者的商品价格、公开或者隐藏的评价等数据，汇总后供消费者参考，此举明显有利于提高消费者福利。又如，以ChatGPT 为代表的生成式人工智能作为一项“颠覆式”创新，为人类创造出无限可能的世界，但生成式人工智能技术的创新离不开海量数据的训练，“一刀切”地禁止数据抓取无疑会阻碍生成式人工智能的发展。综上，数据抓取行为对市场竞争具有负面影响和正向激励的双重性⑥，不具有天然的非正当性和可责性。

理论界对数据抓取的主流裁判思路褒贬不一。部分学者予以支持并提出，商业秘密保护、互联网专条或者一般条款可以成为规制数据抓取行为的三条路径⑦，不宜将数据流通视为具有普适性的商业道德⑧，甚至主张从宽认定数据侵权损害以降低受害人获得救济的门槛。⑨ 部分学者在反思的基础上提出，应遵循利益衡量的法律解释方法论①，采取基于竞争效果的裁判思路②，在合理保护数据的基础上最大化促进数据流通。③ 尽管个别学者提出数据流通的规制目标，但未经系统论证，也未勾画规制路径和构建具体规则，而且，如何权衡数据保护与数据流通的关系，依然是一个尚未达成共识的话题。本文拟对数据抓取行为规制的目标调适与路径优化展开深入研究，以更好地发挥数据要素在促进数字经济发展中的关键作用。

二、审判实践中数据抓取行为规制的目标检视

司法裁判的功能不仅仅是定分止争，更应成为社会价值取向的“风向标”。对于数据抓取行为，人民法院遵循侵权法的裁判思路，以数据保护优先作为裁判目标，在部分案件中甚至将数据保护作为唯一目标。然而，数据保护优先的规制目标不利于激活数据潜能和数据的高效流通，会限制数据赋能实体经济作用的发挥，进而阻碍我国数字经济的高质量发展。

（一）审判实践中数据保护优先的规制目标

受《巴黎公约》等国际条约的影响，我国将不正当竞争案件纳入知识产权审判体系，反不正当竞争法被视为“竞争领域侵权法”。拥有知识产权背景的法官习惯于按照侵权法和知识产权保护的思维审理不正当竞争纠纷案件。人民法院处理不正当竞争纠纷案件的裁判思路通常是，先确定一种受保护的合法权益，如论证特定商誉、商业模式、商业数据等受法律保护，再从权益受到损害推断出侵害行为的非正当性，或者以权益是否受到侵害作为论证是否构成不正当竞争的出发点和立足点，对于行为本身的正当性仅作“摆设性”论述，对认定其实质正当性的元素并无实质性考量。④ 在审判实践中，人民法院不乏使用“不劳而获”“破坏他人商业模式”“不当获取他人经营资源”“破坏他人产品或者服务的安全性和完整性”等侵权法表达方式来认定行为的非正当性。这种裁判思路不强调竞争行为对市场竞争的损害，而是立足于权利保护的分析范式，以静态的法益来判断动态的竞争行为，背离了反不正当竞争法的行为法属性，导致反不正当竞争法干预的扩大化，体现出公权力过度干预的倾向⑤，反而损害了市场的自由和公平竞争。

对于数据抓取行为，人民法院亦遵循了上述裁判思路，先认定被抓取方因数据抓取行为而在流量或数据等数字化商业利益方面遭受的损害，依据损害结果存在的事实，加上侵权因果关系分析，认定数据抓取方的行为具有非正当性。⑥ 具体论证思路有两种：一是从权利保护法和侵权法维度出发，论证数据抓取行为直接损害了被抓取方的合法权益⑦;二是从竞争法维度出发，论证抓取方抓取数据并利用数据的行为构成了对被抓取方产品或者服务的实质性替代，进而损害了被抓取方的竞争性财产权益。① 虽然后一种思路运用了竞争法思维，但将反不正当竞争法视为特殊侵权法，论证落脚点依然是被抓取方的权益是否受损。因此，无论采取哪一种论证思路，大多数人民法院站在数据保护优先的立场，从抓取方未征得数据主体的同意、数据抓取超过必要限度、侵害了数据主体的合法权益等方面认定数据抓取行为违反了商业道德，进而构成不正当竞争。

在“某浪微博诉某脉案”中，人民法院认为，只有在充分尊重用户意愿和保护用户隐私权、知情权、选择权的前提下才能促进数据的商业化利用，且创新性地提出“三重授权原则”作为裁判数据抓取行为的商业道德规范。② 这种以合同为基础、基于用户和数据持有者充分意思自治为核心的数据竞争裁判规则，体现了对数据权益的强保护。然而，人民法院创制的规则能否成为商业道德标准，“要充分考量反不正当竞争法的价值取向，使创设的商业道德标准契合市场机制的本质属性和要求”③。由于市场经济是一个复杂的有机系统，在认定商业道德时，需要权衡自由、公平、效率、创新等多元价值，综合考虑立法目的、国家政策导向、行业竞争状况、产业发展等多重因素。尽管“三重授权原则”沿袭了私法语境下的权利保护理念，但忽视了效率、创新等价值及反不正当竞争法的立法目的、国家政策导向等多重因素，未能充分考虑平台互联互通、数据流通对于互联网行业和数字经济发展的重要性，不宜作为裁判数据抓取行为的商业道德规范。

尽管部分审判实践开始关注数据流通，但数据流通尚未成为人民法院裁判案件时的重要考量因素，数据抓取基本上会被认定为不正当竞争行为。在“某讯诉某音多闪案”中，一方面，人民法院认为数据资源只有通过充分处理、共享和使用，才能发挥最大的商业价值;另一方面，认为某音多闪获取数据的行为直接损害了某讯对用户信息享有的合法权益，侵害了用户的知情权、选择权、隐私权等合法利益。④ 在“某浪微博诉湖南某坊案”中，人民法院认为，基于网络环境中数据的可集成、可交互特点，平台经营者应当在一定程度上容忍他人合法收集或利用其平台中的公开数据，否则，有违互联网互联互通之精神，同时，又认定某坊的数据抓取行为构成了不正当竞争。⑤ 因此，在数据抓取纠纷中，保护数据主体尤其是数据控制主体的权益，是人民法院裁判时优先考虑的事项，我国审判实践确立了数据保护优先的规制目标。

然而，数据保护优先的规制目标在一定程度上脱离了数据市场竞争的实然状况。第一，数据抓取作为一种市场竞争行为，所涉利益主体关系具有复杂性，而数据保护优先的规制目标赋予数据控制主体绝对的排他性权利，导致人民法院只关注抓取行为造成的数据主体权益的静态损害，忽视数据抓取方的抓取需求、利益诉求及部分数据抓取行为的正当性，这种静态保护的路径无疑与数据市场的动态竞争不匹配，而且权利保护分析范式忽视了数据抓取行为的正向激励。第二，我国审判实践依据“劳动财产权理论”主张数据控制者对其控制的数据享有竞争性财产利益。质言之，“原告能够证明对于数据的收集或者生成付出了一定的人力和物力等，即具有可保护法益”⑥。问题在于，数据控制者对原始数据和衍生数据的形成所付出的劳动和投入有区别，不区分数据类型及付出劳动和投入的程度，一律主张数据控制者享有竞争性财产利益，进而认定数据抓取构成不正当竞争，显然不符合客观事实。

（二）数据保护优先的规制目标不利于数字经济高质量发展

数据保护优先的规制目标在严格保护用户和数据控制主体合法权益的同时，强化了数据要素市场的壁垒和互联网平台相互屏蔽的倾向，阻碍了数据流通。尽管互联网行业的平台封禁、拒绝数据访问及闭环式生态系统等现象较为常见，但不可否认的是，互联互通是互联网行业最本质的特征。互联互通不仅包括外部链接的可展示和可访问，还包括数据的开放共享和程序的互操作等内容。① 其中，数据开放共享是互联互通的核心内容。确立数据保护优先规制目标的初衷，是要保护用户的数据隐私权和数据控制主体的竞争性财产权益，但采取过于严格的数据保护政策，在数据抓取纠纷案件的裁判中未充分考虑数据流通目标，遏制市场主体对数据的正常需求，会进一步强化数据控制主体对数据的控制能力，阻碍数据在数字企业之间的正常流动。

数据保护优先的规制目标，还会助推数据巨头企业通过“数字圈地运动”开疆拓土，加剧数字资源分布的不均衡，有助于数据巨头企业强化其市场力量并实施数据垄断行为。数据巨头企业凭借先发优势及规模经济效应、范围经济效应、网络效应、锁定效应等互联网市场的竞争特性，拥有海量的用户流量和数据。对于中小企业和新企业而言，难以通过推出新产品或服务吸引维持其生存和发展所需要的用户、流量和数据。数据保护优先的规制目标为数据控制主体的数据权益提供强保护，阻碍数据由巨头企业流向中小企业，巨头企业通过拒绝数据抓取行为进一步强化了数据的排他性特征和对数据资源的控制力，加剧数据分布的非均衡性，导致不同地区、不同企业之间存在巨大的数字鸿沟，“数据孤岛”现象愈加严重，不利于发挥数据要素的乘数效应。不仅如此，巨头企业利用其对数据资源的控制力，通过合法或者非法手段在数据市场获得、维持支配地位，实施独家控制数据、阻碍用户数据可携带等数据垄断行为，不利于促进数据市场的自由公平竞争。

尽管数据保护优先的规制目标可以激发数据控制主体的创新积极性，但不利于数据需求方和整个社会实施数据驱动型创新。在经济学界，关于创新的争议主要围绕熊彼特的大企业创新理论和阿罗的中小企业创新理论展开。事实上，无论是大企业还是中小企业，都是创新的主体，前提是市场竞争较为充分，大企业和中小企业均能感受到竞争的压力进而产生创新动力。当前司法裁判实践确立的数据保护优先的规制目标，弱化了数字企业在数据资源上的竞争，导致数据市场的竞争变得不充分，抑制了包括中小企业在内的数据驱动型企业实施“数据×”“算法+”等商业模式创新。

由上可知，我国审判实践确立的数据保护优先的规制目标，深受反不正当竞争法权利保护范式的影响，背离了反不正当竞争法是竞争法和行为法而非权益保护法的基本定位。数据保护特别是数据隐私保护已成为数字经济时代一个普遍受关注的问题，数据保护确实可以提高用户和经营者生产数据的积极性，但过于强调数据保护而忽视数据流通目标，不利于数据要素市场化配置和数字经济高质量发展。

三、数据流通优先兼顾数据保护规制目标的证成

我国数字经济尚处于起步阶段，存在数据割裂造成的“数据孤岛”现象。① 数据控制者掌握的碎片化数据只有不断流动、汇聚、结合并用于各种目的的数据分析，才能实现其价值，满足智能分析需求。② 数据保护优先的规制目标不利于数字经济高质量发展，因而有必要从数据要素的本质特征出发，确立数据流通优先兼顾数据保护的规制目标。

（一）确立数据流通优先兼顾数据保护规制目标的理论依据

数据保护的重要性不言而喻，数据保护有助于规范数据采集、分析、交易、利用等行为，保护数据控制主体的利益。然而，数据保护只是数字经济法治的一个面相，另一个面相是数据流通。数据保护与数据流通存在抵牾之处：过于严格的数据保护会阻碍数据的流通和利用，数据保护的制度价值将大打折扣;不受保护的数据流通会陷入无序状态，最大化利用数据的目的将落空。因此，科学权衡数据保护和数据流通的关系，是数字经济发展的必然要求。

马克思的流通理论是马克思主义政治经济学的重要内容，在数字经济时代依然具有重要的理论解释价值。马克思在《资本论》第一卷中指出：“不管生产过程的社会的形式怎样，生产过程必须是连续不断的，或者说，必须周而复始地经过同样一些阶段。”③换言之，生产、分配、交换和消费构成经济循环运行的四个环节。由于生产在经济过程中占据核心地位，分配关系到每个参与者的切身利益，出现了“生产中心论”和“分配正义论”理论。然而，从历史角度考察，商品价值的变现总是通过商品流通实现的。不仅如此，“原预付价值不仅在流通中保存下来，而且在流通中改变了自己的价值量，加上了一个剩余价值，或者说增殖了”④。马克思的流通理论表明，在社会再生产中，流通和生产同等重要。当前，我国正在推进的建设全国统一大市场战略、国内国际双循环发展格局，进一步凸显了流通的重要性。

在数字经济时代，数据以资本的形式存在。数据资本是分散的信息比特，具备易聚合、高流通的特性，在收集、存储和处理数据的信息基础设施（智能设备、在线平台、数据分析服务商、网络电缆和服务器群）中得以组织化。⑤ 由于“作为资本的货币的流通本身就是目的”⑥，数据亦需要与资本一样在流通中产生增殖。作为数据资源的主要控制者，数字平台不应仅关心单个数据或者自身控制的数据，更应创造出庞大的数据流，在平台规则设定上最大限度地允许数据的流通和利用，实现数据资源的循环增殖。为此，平台的商业模式应当实现从“封闭型”到适度“开放型”转型。在数字经济时代，企业的经营管理模式发生转变，流通开始优先于生产，实现了对“生产中心论”的颠覆。⑦由于“数据要素成为经济发展的新引擎”①，对数据流通的不合理限制可能会阻碍技术创新和经济增长，确立数据流通优先于数据保护的“流通优先论”，能够实现数据资源的高效流通和最大化利用。

反不正当竞争法作为经济法的重要组成部分，自然应当担负起弥补微观市场失灵的重任。在弥补微观市场失灵的过程中，反不正当竞争法实际上承担了“竞争秩序维护法”和“经济发展促进法”两种不同的功能。作为竞争秩序维护法，反不正当竞争法规制不正当竞争行为的前提，是对民商法所维护的私权秩序保持适度的尊重，这种尊重不意味着反不正当竞争法要套用民商法的权利保护范式，而是应该保持足够的谦抑性，避免不当干预私权秩序。针对数据抓取行为的主流裁判思路，动辄适用一般条款并认定数据抓取构成不正当竞争行为，数据天然具有的流通属性被严重压制，不仅背离了反不正当竞争法的谦抑性原则，还有违私法中的效率价值要求，反而会引发政府规制失灵。

作为市场规制法，反不正当竞争法制止不正当竞争行为的目的，是促进市场经济的健康发展。制止不正当竞争行为是手段，促进市场经济健康发展是目的，且手段服务于目的。就此而言，反不正当竞争法是“保障型法治”和“发展型法治”的有机统一。“保障型法治”的功能是通过制止不正当竞争行为保障市场公平竞争，“发展型法治”的功能是促进经济和社会高质量发展。作为“发展型法治”，反不正当竞争法在制定和实施中要全面贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念②，实现发展导向型的良法善治。在数据行为规制中，创新发展理念要求反不正当竞争法的规制应有助于实现包括技术创新在内的各类创新，不仅要尊重数据控制者的数据驱动型创新，还要重视数据抓取方的创新需求;协调发展理念要求协调用户、数据控制者与数据抓取方的利益关系，在权衡数据保护与数据流通的基础上确定科学的规制目标;开放和共享发展理念要求数字平台构建开放式生态系统，打破数据壁垒，促进数据资源的共享和流通。因此，在新发展理念的指引下，反不正当竞争法通过规制数据行为，促进数据产业发展和数据要素有效配置，推动数据的共享、交易、开放，鼓励数据的开发利用，并由此推动数字经济发展。③ 对于数据抓取行为，司法裁判思路应从重数据保护转移到重数据流通利用④，进而确立数据流通优先兼顾数据保护的规制目标。

（二）确立数据流通优先兼顾数据保护规制目标的现实意义

当前，我国的数字经济发展尚处于初级阶段，数据的经济价值尚待进一步开发，数据产业的竞争力有待进一步提升。数据流通是做大做强数据产业的前提和基础，数据流通能够带来巨大的网络效应和乘数效应，有助于加快形成新质生产力，促进数字市场竞争和数据驱动型经济的发展，从而实现公共利益的最大化。

作为新型的生产要素，数据的生命力在于流通，数据流通是发展数据驱动型经济的关键。由于单个数据的经济价值可以忽略不计，具有一定规模的大数据才具有经济价值。数据经济学理论表明，数据规模越庞大、来源越广泛，数据的质量和价值越高。囿于数据资源分布的非对称性和人类的有限理性，单个市场主体采集和控制的数据具有有限性。要发挥大数据的经济价值，必然需要通过流通与其他数据主体交易、共享数据资源，将分散的数据融合成大数据。为此，数据企业应当实现互联互通，打通“数据孤岛”，打破平台之间的数据壁垒，合理降低市场主体获取数据的门槛，实现数据资源的高效流通和“数据×”商业模式的发展。

基于数据资源在开发利用中存在的多用途属性及边际报酬递增、低成本复用的特点，“数据可以重复利用和重复开发，数据企业可以基于同一数据资源创造出不同的数据价值”①。因此，不能忽视数据再生产环节及再生产中蕴含的经济价值。数据再生产是指数据企业通过抓取、交易、共享等方式汇集其他市场主体初次生产的数据，对初次生产的数据进行再次整理分析，并进行二次或者多次利用的过程。数据抓取作为数据流通的重要途径，有助于数据抓取方对抓取的数据进行再生产，从而最大限度地挖掘数据的经济价值。

数据产业链包括生产、流通、应用三大环节，其中，流通是连接生产和应用的桥梁，亦是数据要素市场的核心环节。狭义的数据流通包括基于多方合意的数据共享、数据交易、数据租赁等，也包括单方非合意的数据抓取;广义的数据流通还包括数据采集。在数据资源加快集聚、数据壁垒高墙渐起、数据垄断时隐时现的背景下，数据流通不仅可以打破数据控制者人为建立的数据壁垒，实现数据要素的市场化配置，还可以打破数据巨头企业的数据垄断，促进数据市场的有效竞争。因此，数据流通有助于打破数据垄断，实现数据要素的市场化配置。

2023 年9 月，习近平总书记在黑龙江考察时提出“新质生产力”概念，新质生产力随后成为高质量发展的关键词。② 新质生产力是创新起主导作用，符合新发展理念的先进生产力质态。加快形成新质生产力，是高质量发展的应有之义。在数字经济时代，数字产业化、产业数字化、数字治理是我国推动新质生产力形成的有效路径。③ 数字经济时代的新质生产力，建立在数据资源及其流通的基础之上。因为数据流通可以促进数据加工、数据安全、数据交易、数据审计、数据隐私等技术的创新发展，数据技术创新也将进一步促进数据流通。同时，通过数据的不断“投喂”，经营者可以优化算法的性能，进而开发出更先进的算法，助力包括生成式人工智能在内的人工智能技术的发展，进一步推动“人工智能+”新模式、新产业和新经济的发展，推动国民经济的数字化、智能化转型升级和跨界融合。因此，数据流通是加快形成新质生产力、促进数字经济高质量发展的重要途径。

（三）数据流通优先兼顾数据保护规制目标的实践探索

尽管我国的数据政策尚未明确提出数据流通优先的规制目标，但政策内容已经倾向于强化数据流通。2015 年8 月至今，中共中央和国务院出台的数据政策文件有10 余份。大部分数据政策均以促进数据流通作为政策目标，《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50 号）提倡政府部门数据的共享扩大，《要素市场化配置综合改革试点总体方案》提出强化公共数据开放共享、促进个人数据和企业数据的流通交易，数据流通的范围明显扩大，国家强化数据流通的政策导向更加清晰。不仅如此，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》淡化了数据所有权观念，提出以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线，明确要求建立公共数据、企业数据和个人信息数据的确权授权机制，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。对于经营者可能实施的阻碍数据流通的行为，《国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》（国发〔2021〕29 号）提出，要打破技术和协议壁垒，努力实现互通互操作，保障数据流通;《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》则提出，要破除平台企业数据垄断等问题。

《中华人民共和国数据安全法》（以下简称《数据安全法》）作为数据保护专门法，也不以数据保护作为唯一目的。该法第1 条明确将“促进数据开发利用”作为立法目的之一;根据第7 条的规定，国家鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展。2023 年2 月21 日，深圳市发展和改革委员会印发了《深圳市数据交易管理暂行办法》，其中，第3 条规定了着力建立合规高效、安全可控的数据可信流通体系。

数据企业越来越意识到数据流通的重要性，纷纷成立大数据交易中心，组建数据行业协会，制定数据流通行业规则。2021 年12 月30 日，山东数据交易流通协会成立，其职责之一是组织制定全省数据交易流通团体或者企业标准和服务规范;2022 年11 月22 日，上海市数商协会成立，旨在推动数据要素流通交易。在数据流通行业规则的制定方面，2016 年7 月1 日，中国信息通信研究院联合阿里、腾讯、京东等单位共同发布《数据流通行业自律公约（v2. 0）》;2022 年1 月25 日，中国互联网协会发布了《移动互联网环境下促进个人数据有序流动、合规共享自律公约》，旨在促进数据有序流动及合规共享利用。

实践中，我国存在企业的数据流通意愿不高、流通机制不畅等问题。一方面，鉴于数据流通会抵消数据巨头企业凭借庞大用户流量和数据建立起来的市场优势地位，掌握海量数据的巨头企业没有开放数据的内在激励，至少不愿意与其他企业交易和共享关键数据。部分数据企业甚至拒绝数据抓取、阻碍数据的可携带，阻碍数据流通。另一方面，由于缺乏明确的数据交易、共享规则和有效的数据流通渠道，中小企业难以在大数据市场通过正当合法途径获得生产经营所需要的数据资源，只能实施单方、非合意的数据抓取。人民法院基于对数据的强保护认知，认定数据抓取行为构成不正当竞争，出现了企业对数据资源的强需求与数据获取高难度之间的矛盾。正如有学者所言：“对经营者数据的过度保护，容易形成数据寡占状态，同时限制数据流通，扼杀中小企业的成长机遇。”①

总之，在我国数据要素市场尚未成熟、数据的开发利用尚待大力推进、数据企业竞争力不强的背景下，促进数据流通是未来一段时期内我国数字经济发展的核心任务。当然，也需要规范市场主体的数据采集、分析、交易和利用行为，但不宜坚持过于严格的数据保护政策，而应确立数据流通优先兼顾数据保护的规制目标。

四、数据抓取行为规制的路径优化

在数据流通优先兼顾数据保护规制目标的指引下，人民法院运用反不正当竞争法裁判数据抓取纠纷时，不宜再运用传统的权利法分析范式，“一刀切”地认定数据抓取行为构成不正当竞争，而是需要根据被抓取数据的类型、抓取手段和竞争损害程度等因素进行合理判断，在适度保护数据主体合法权益的同时，最大可能地促进数据流通。

（一）范式转型：采取行为法分析范式权衡多元数据主体的利益关系

由于主流审判实践采取权利法分析范式，立足于机械保护数据控制主体的合法权益，将数据控制主体的合法权益等同于社会公共利益，以此作为数据抓取行为的判断标准。沿袭权利法分析范式，理论界和实务界提出了著作权保护、商业秘密保护、侵权法保护等数据抓取行为的具体规制路径。① 不管采用何种路径，在数据权属尚未清晰界定及不区分数据抓取场景的情况下保护数据控制主体的数据权益，显然是受到静态竞争观的影响，不利于实现数据流通优先的规制目标。竞争法主要是行为法而非权利保护法，采取行为法分析范式，“可以抛开数据权属不明的桎梏”②，聚焦数据抓取行为的对象、方式及抓取数据后的数据利用等因素，全面分析数据抓取行为造成的竞争损害，对数据市场竞争进行动态调整，在适度保护数据的同时，最大限度地促进数据的流通和利用，不失为一种现实可行的分析范式。

与权利法分析范式聚焦于某一主体的权利不同，行为法分析范式重点关注数据抓取行为本身可能给相关利益方带来的损益，在权衡各方利益的基础上规制数据抓取行为，契合了数据本身具有的高度流动性及数据市场动态竞争、数据抓取场景多元的特点。人民法院不应仅关注数据控制主体的权益保护和创新激励，还应关注数字经济领域特定市场参与者，特别是初创企业、供应商等公平获取使用数据的问题，这是促进数据市场公平竞争和创新的另一个重要价值维度。③ 因此，在运用反不正当竞争法规制数据抓取行为时，应当修正当前优先保护数据控制者权益的立场，综合考虑数据保护与数据流通、数据竞争秩序、数据创新之间的关系。

在数据产业链中，用户、数据控制者和数据利用者是三个不可或缺的主体。数据控制者在数据产业链条中承担连接数据生产市场和数据应用市场的关键角色，在数据市场具有相对优势地位。一方面，数据控制者可以凭借用户服务协议架空用户对自身数据的控制，增强其在数据生产市场的优势地位;另一方面，数据控制者可以通过Robots 协议、爬虫检测、加固Web 站点、设置验证码等技术手段，或者通过建设闭环式生态系统、平台封禁、限制用户行使数据可携带权等方式，禁止或者限制数据的流出，进而强化自身对数据应用市场的控制。在当前的审判实践中，人民法院通常站在数据控制者立场裁判数据抓取纠纷。然而，个人用户对自身数据缺乏有效的管理措施导致用户同意被虚化、数据控制者控制大量数据的事实，以及由此带来的数据控制者在数据产业链条中占据的优势地位表明，站在数据控制者的立场并以数据控制者是否同意为要件来判定数据抓取行为是否正当，裁判结果不可避免地倾向于保护数据控制者的权益，忽视了用户在数据流通中的主观意愿，限制了数据抓取方通过数据流通进行创新的可能性。即使部分人民法院在主观上想要权衡用户、数据控制者和数据利用者的利益关系，客观上却事与愿违。例如，被人民法院视为权衡数据保护和数据流通的“三重授权原则”，从表面上看，用户授权是关键，事实上却建立了以数据控制者为核心的授权机制和数据控制体系，数据控制者的利益被优先考虑和重点保护，因而未能有效权衡数据控制者与用户、数据抓取方的利益关系。

互联网环境下用户与平台处于不对称地位，且平台易于滥用规则制定权和管理权，导致用户同意授权规则普遍存在可行性悖论，因而有必要修正“三重授权原则”。本文建议，完善现行被虚化或者异化的用户同意授权制度，个人数据公开的权限完全归属于用户，第三方平台抓取非公开的个人数据，只需要征得用户同意，同时简化用户同意授权的规则。此外，对于具有市场支配地位的经营者，实施无正当理由拒绝或者限制数据许可、数据封锁等阻碍数据流通的行为，应当由反垄断执法机构启动反垄断调查。如果被抓取方具有“守门人”法律地位或者被抓取数据构成“必需设施”，应当允许抓取方有偿抓取数据。当务之急是建立健全关于数据抓取、交易、共享等数据流通的法律规则，通过制定“负面清单”的形式，明确不得抓取和流通的数据范围，对于“负面清单”之外的数据，经营者均可以有偿抓取。

（二）原则修正：遵循分类分级原则精准规制数据抓取行为

在裁判数据抓取纠纷时，人民法院通常不区分数据类型，将数据抓取认定为不正当竞争行为。这种“一刀切”的规制原则易于操作，却不考虑不同类型数据的属性和数据抓取的实际竞争损害，把适宜流通且数据主体有流通意愿的数据阻挡在流通大门之外。由于数据类型多样，每一类数据承载的利益及涉及的主体、影响范围均存在差别，意味着需要根据数据类型、对经济发展的重要程度和危害程度等因素，采取分类分级的规制原则。“数据分类”是根据数据的属性进行区分和归类，“数据分级”是按照一定的分级原则对分类后的数据进行定级。① 分类分级规制原则要求规制主体根据数据的不同类型和等级，采取不同的规制标准和规制措施，在数据保护和数据流通目标的取舍上，因数据类型和等级而有所区别。

《数据安全法》第21 条规定了数据的分级保护制度，即根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，将数据划分为国家核心数据、重要数据和一般数据。国家核心数据是关系国家经济安全、国民经济命脉、重要民生和重大社会公共利益的数据，对于国家核心数据，国家实行更加严格的管理制度;对于重要数据，各地区、各部门可以制定本地区、本部门及相关行业和领域的重要数据目录，对列入目录的数据进行重点保护。由此可见，对于国家核心数据和重要数据，国家侧重于保障数据安全而非数据的流通利用。虽然《数据安全法》未对一般数据的范围及其保护作出规定，但可以推断，国家对于一般数据采取不同于国家核心数据和重要数据的保护思路，即侧重于促进一般数据的流通和利用。

实践中，涉及数据竞争纠纷的数据，主要是一般数据。从主体类型来看，一般数据包括个人数据、非关键基础设施拥有者的企业数据及不涉及国家安全和社会公共利益的公共数据。对于一般数据的抓取，应在数据流通优先兼顾数据保护规制目标的指引下，根据一般数据的类型确定不同的数据抓取和裁判规则。

对于个人数据的抓取，应当注意以下三点。第一，应当遵循信息和数据区分原则，依照《中华人民共和国个人信息保护法》的规定保护个人信息;对于个人数据，可以运用隐私计算技术①，在不侵犯个人信息权益的前提下促进个人数据的有序流通。第二，遵循公开数据和非公开数据区分原则，对两类个人数据适用不同的抓取和保护规则。对于用户公开的数据，抓取方无须征得数据控制者的同意即可以实施抓取;对于非公开用户数据的抓取，也不宜简单地根据是否征得用户或者数据控制者的同意认定其构成不正当竞争，而是应当在公共利益的框架内权衡用户、数据控制者、数据抓取方等多元主体的利益，结合数据抓取的场景、数据抓取的目的、抓取手段、被抓取数据的使用等因素，对数据抓取行为的竞争损害进行综合判断。第三，建立数据抓取和使用者公开承诺制度作为配套制度。无论抓取的个人数据是否公开，第三方平台应当公开承诺不得侵犯用户合法权益，不得超出其承诺使用的范围，否则应当承担相应的法律责任。

对于公开的企业数据，应当允许第三方抓取和使用，且无须征得被抓取方的同意。因为“公开”的本质在于开放和共享，用户或者企业主动公开的行为表明，用户或者企业对数据不设定访问权限或者不采取技术性措施。企业数据的公开意味着数据控制者自愿放弃了数据上的权益，可以视为控制者对他人获取公开数据的默认，除非控制者事先对公开数据作出不允许抓取的声明。对于非公开企业数据，建议采取以下促进数据流通的措施：第一，建立健全数据流通规则。原则上，在坚持数据控制主体意思自治的前提下，鼓励企业开放、共享数据或者许可其他经营者抓取，有关部门应当建立健全数据交易、共享、抓取等流通规则。数据流通规则主要包括数据权属配置、数据抓取许可、数据流通行为和数据流通责任等内容。第二，建立数据抓取强制许可制度。对于构成必需设施的数据、公用企业控制的一般数据，以及与救灾救助、公共卫生健康、重大技术攻关和创新等公共利益密切相关的数据，在其他经营者以合理条件和理由提出抓取请求且未能获得许可时，依抓取方申请可以实施强制许可。第三，强化对数据抓取许可行为的监管力度。超级平台在许可其他经营者抓取数据后，原则上不得中断现有许可或者拒绝实施新的许可，也不得对寻求数据抓取许可的经营者实施差别待遇，有保护用户隐私和数据安全等正当理由的除外。

公共数据是指政府部门在履行法定职责过程中及技术支撑单位在帮助政府部门履行职责过程中生成的数据，公共性、权威性、来源广泛是公共数据的重要特点。公共数据的公共性决定了其应当尽可能地开放共享，遵循默认开放原则，对不予开放的数据需要说明理由。本文建议，政府有关部门委托专业机构对涉及国家安全、商业秘密和个人隐私的公共数据进行界定并做脱敏化处理，建设专门的公共数据开放平台，允许国内企业自由、公平地抓取和利用，最大限度地发挥公共数据的价值。由于公共数据控制者可能借助自身的数据控制力和支配力形成公共数据垄断②，为了防范公共数据开放平台建设和授权运营中的垄断问题，应当引入竞争机制，强化公平竞争审查，提高公共数据开放共享的水平。

（三）竞争法属性回归：运用实质性替代标准评估数据抓取的竞争损害

针对数据抓取行为的主流裁判思路，从数据抓取造成的权益损害出发，倒推行为的非正当性，将反不正当竞争法视为典型的权利保护法。这种做法本身是对市场竞争的误读，因为只要有市场竞争，就会有权益损害，即使该市场竞争行为具有正当性。而且，从行为结果倒推行为本身是否正当的“结果至上方法”，导致人民法院裁判时忽视了竞争过程中的公平正义、隐私保护、创新及市场竞争等难以在竞争结果中体现出来的因素。① 有学者认为：“不正当竞争行为的违法性恰恰在于行为本身的违法性，而不在于或者主要不在于法益的受损害。”②从法律属性来看，反不正当竞争法不仅是行为法，更是竞争秩序维护法，意味着我们应立足于规范竞争行为，关注竞争行为本身和竞争过程。作为法律体系的组成部分，反不正当竞争法不能也不应当规制所有可能损害经营者和消费者合法权益的行为，除非这些行为造成了竞争损害。换言之，竞争损害是认定行为非正当性的事实基础。因此，反不正当竞争法应从权利法属性向竞争法属性回归，注重对数据抓取行为实际竞争效果的分析③，竞争损害理论应当取代权益损害理论，成为判断数据抓取行为是否正当的基本理论。

竞争关系的认定是判断竞争损害的前提。传统竞争关系的认定，以产品或者服务是否具有替代性为前提，不具有替代性的经营者之间不存在竞争关系。但是，互联网市场竞争的重要特点是跨界竞争，在跨界竞争已成为竞争常态的背景下，审判实践采取广义的竞争关系界定方法已成为一种趋势，从而将间接竞争关系纳入竞争关系的范畴。主要理由是，若将竞争关系局限于直接竞争关系，恐难规制新型不正当竞争行为，故需要采取宽泛的界定方法，即“存在可能的争夺交易机会、损害竞争优势等关系”都属于竞争关系。

与土地、资本、劳动力等传统生产要素不同，数据的边际成本几乎为零，同一数据具有不同的用途和经济价值，且可以被反复抓取和重复利用。因此，在数据抓取纠纷中，若机械地理解、套用广义的竞争关系界定方法，可能会不当扩大反不正当竞争法的适用范围，进而妨碍数据的正常流通。抓取方是否会与被抓取方争夺交易机会或者损害被抓取方的竞争优势，不能仅因双方用户群体存在交叉重叠或者双方都在收集用户个人数据，就得出双方存在竞争关系的结论。如果抓取方只是纯粹抓取数据，并未将数据运用到与被抓取方业务存在交叉或者重叠的生产经营活动中，就难以认定为争夺交易机会或者损害竞争优势，故双方之间不存在竞争关系。反之，则可以认定存在竞争关系。因此，竞争关系的认定应更多聚焦于数据抓取之后对于数据的具体运作模式和运用效果④，不能简单地以抓取方从被抓取方抓取数据就直接认定双方在数据资源的使用上存在竞争性利益。

竞争损害本质上是一种综合性损害，在微观层面表现为对竞争对手和潜在竞争者的损害，宏观层面表现为对市场准入、竞争秩序和竞争机制等竞争环境的破坏。由此，被抓取方合法权益的损害，只是判断竞争损害的一个维度而非全部。在竞争损害的判断上，应当基于合理性分析方法，运用实质性替代标准，评估数据抓取行为带来的竞争影响。数据抓取行为本身通常不会对被抓取方构成实质性替代，可能产生实质性替代的，是数据抓取之后的数据使用行为。数据抓取与数据使用是两个连续性行为，后一行为的非正当性会影响前一行为的正当性评价，而不论行为主体是否为同一主体。基于实质性替代的考量，政策及法律应更多地关注大数据的实际使用，而不是大数据的收集和分析。

根据实质性替代标准，如果抓取方抓取非公开数据并为用户提供的数据产品或者服务构成了对被抓取方产品或者服务的实质性替代，应当认定该数据抓取行为违法。如果抓取方抓取非公开数据的目的是优化产品和服务或者创新技术、产品、商业模式等，不会实质性替代被抓取方的产品和服务，尽管可能在一定程度上损害被抓取方的利益（如占用被抓取方服务器资源），但不会出现竞争损害，或者竞争损害程度较低，且有助于提高社会公共利益，则不得禁止此类数据抓取行为。有学者认为：“爬取数据后所提供的服务若未形成对被爬取方合法提供的网络产品或服务的主要内容或者部分内容‘构成实质性替代，而是形成互补关系，此时不仅不会导致对方流量流失，反而可能会产生引流效果，实现数据效能的传导。”①在“某虎诉某度案”中，人民法院认为，在Robots 协议的语法规则中，允许抓取是一般情况，不允许抓取只是特例，某搜索作为通用搜索引擎实施的数据抓取行为具有正当性。② 因此，实质性替代标准为数据流通创造了较大的空间，又兼顾了数据控制者的权益保护。

五、结语

2022年11月22日，国家市场监督管理总局公布了《中华人民共和国反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》，其第18 条（以下简称数据抓取专条）就数据抓取行为作出了专门规定。但是，该规定在贯彻数据流通优先目标方面不够坚决，数据抓取规则有待进一步完善。

第一，数据抓取专条采取“具体列举+兜底规定+例外条款”的立法模式，虽然将“商业数据保护定位于弱权利保护”③，但以损害其他经营者和消费者合法权益作为判断数据抓取行为的构成要件，没有要求通盘考察数据抓取的需求、场景、方式及抓取数据后的使用等因素，依然具有较为浓厚的权利保护色彩。同时，第1 款第3 项只规定获取、使用或者披露开放数据不构成不正当竞争，因而略显保守。开放数据是公开数据的一部分，后者还包括数据控制者未提供标准数据格式的未开放数据。虽然公众获取和使用未开放数据存在技术障碍，但不存在法律障碍。因此，建议在现有条文基础上新增以下内容作为第1 项：“国家鼓励经营者公开数据，畅通数据交易、共享等渠道，促进数据流通。”将最后一款修改为：“在认定数据抓取行为时，需要综合考虑被抓取数据的类型、抓取场景和方式、抓取数据后的使用等因素。经营者获取、使用或者披露公开数据的，不属于不正当竞争行为。”

第二，数据抓取专条将数据抓取对象限定为经营者依法收集的商业数据。事实上，经营者拥有的商业数据除依法收集的外，还包括其生产的衍生数据及通过交易、共享等途径获得的数据。同时，商业数据中的部分数据可能属于国家核心数据和重要数据，这部分数据属于禁止抓取之列。因此，建议将商业数据的定义修改为：“本法所称的商业数据，是指经营者依法收集、生产或者通过交易、共享等合法途径获得，具有商业价值并采取相应技术管理措施的数据。属于国家核心数据和重要数据的，按照数据安全法的有关规定处理。”

第三，对于第四类兜底性抓取行为的认定，数据抓取专条确立的是商业道德与权益侵害叠加的认定标准。然而，商业道德不宜直接作为不正当竞争行为判定的实质依据。① 因为商业道德不是竞争损害的代名词，违反商业道德的行为并不一定损害竞争，反之亦然。同时，权益侵害标准偏离反不正当竞争法的行为法和竞争法属性，因而需要运用实质性替代标准评估抓取行为的竞争损害。因此，建议将第4 项修改为：“以其他方式不正当获取他人商业数据，并足以实质性替代他人提供的相关产品或者服务。”

目前，我国属于数字经济大国而非强国，培育数据要素市场、促进数据流通、加快形成新质生产力，是未来一段时期的主要任务。数据抓取行为的法律规制，既涉及如何理解反不正当竞争法的行为法和竞争法属性，又涉及我国在数据保护和数据流通目标上的权衡和取舍。数据流通优先兼顾数据保护规制目标的确立，不仅可以纠正当前审判实践中将数据抓取“一刀切”地认定为不正当竞争行为的突出问题，还可以进一步促进数据流通，充分发挥数据要素的乘数效应，推动“数实融合”和数字经济的高质量发展。

本文责任编辑：邵海