企業數據保護的知識產權路徑及其突破

徐實

內容摘要：隨著信息技術的迭代發展，企業數據保護問題不僅關系著企業自身經濟利益的實現，也已經關系著新時代社會經濟的基本秩序。目前，企業數據保護，從私法角度來說，主要依賴現行知識產權制度中的著作權法、專利法和反不正當競爭法等提供相應保護，但是通過知識產權路徑并不足以為當前企業數據提供有效、可靠和全面的保護。這主要是因為企業數據保護是新時代的全新課題，而既有的法律制度并不具有完全匹配性或適應性。所以，有必要另辟蹊徑，應針對企業數據保護建立新的私法機制。探尋企業數據財產權保護路徑具有可能性與可行性；數據經濟興起導致數據可以具有財產屬性，其是數據財產權確立的社會經濟前提。

關鍵詞：企業數據保護 私法保護 知識產權路徑 數據保護私法機制 數據庫特殊權利

前言：現行知識產權法的企業數據保護策略之導入

目前隨著信息科技的高速發展，企業數據保護問題已被提上日程。2017年，一項由來自世界各地的340名法律專家進行的研究發現，目前數據保護問題占所有電信、媒體和技術（TMT）爭議的13%，數據保護糾紛在未來五年預計將增加104%，這種增長將對IT公司的底線產生巨大的影響。〔1 〕數據保護的程度，直接決定著企業對于數據投入的積極性，也決定著數據經濟的整體健康發展。目前，企業之間或者企業與第三方之間出現數據爭議可謂屢見不鮮，然而現行的法律法規中并沒有對企業作為數據的收集者、制作者、經營者的利益提供直接的保護。實踐中，為獲取、收集和制作有價值的大數據所付出的大量經費與人工投入的企業，自然不會善罷甘休，但它們只能采取兩種方式：一種是純自然的保護方式，即通過不斷提升技術保護系統以及改進數據管理的辦法，來避免辛辛苦苦開發的數據陷入保護困境，這種做法當然加大了成本，而且往往發現百密終有一疏；另一種辦法就是依靠既有的法律，盡可能獲取一些保護方法，其中知識產權法律體系與數據保護問題的聯系最為緊密，因此被采用最多。

廣義知識產權制度中的著作權法、商標法和反不正當競爭法等都可以為大數據提供一定程度上的保護。狹義的知識產權制度僅指專利法、商標法、著作權法，但廣義還包括反不正當競爭法和其他相關制度。知識產權制度是在一定期限內保護人類智力勞動成果和企業經營成果的法律制度，旨在通過合理保護人們對于知識和其他信息的有效開發利用的權利，從而推動科技創新，經濟發展和社會進步。由此可知，知識產權制度不僅從源頭就對特定“信息”進行保護，而且對于信息成果的傳播和交流也會進行保護。正如鄭成思教授所言：“享有法律保護的還只是知識產權所涉及的專有信息。” 〔2 〕比如，可以構成匯編作品的大數據集合，可以由著作權法保護；具有鮮明技術屬性并解決一定技術問題的大數據運算程序，可以由專利法保護；投入流通之前的企業內部數據信息，則可由反不正當競爭法作為商業秘密進行保護。

但是，無論如何，這種基于知識產權的保護方式對于企業數據保護仍然存在著局限性。從近兩年來的一些典型案件可以看出，數據糾紛一旦進入訴訟程序，多數相關方都采取了尋求廣義知識產權法特別是其中反不正當競爭法之保護的途徑，例如著名的“新浪微博起訴脈脈抓取使用微博用戶信息案”、〔3 〕“大眾點評訴百度不正當競爭案” 〔4 〕等。雖然這些案件的處理結果在社會上反響很好，但是仍然令人感覺保護力度還不夠。實際上很多數據糾紛都是由于發現依據不足，只好轉向其他機制或者私下忍聲吞氣，像所謂的“順豐與菜鳥的數據大戰”、“華為與騰訊的微信數據爭奪戰”，最后都是風聲大雨聲小。〔5 〕究其原因，是因為企業數據保護是新時代的全新課題，而既有的法律制度并不具有完全匹配性或適應性。

一、現行知識產權制度在企業數據保護中的運用與局限性

（一）著作權法在企業數據保護中的運用及其局限

我國《著作權法》關于數據匯編作品的規定，有時在實踐中被用來作為企業數據保護的一種手段，即為企業形成的數據集合主張數據匯編作品著作權。

我國《著作權法》第14條規定：“匯編若干作品、作品的片段或者不構成作品的數據或者其他材料，對其內容的選擇或者編排體現獨創性的作品，為匯編作品，其著作權由匯編人享有，但行使著作權時，不得侵犯原作品的著作權。”該條被認為也可以適用數據匯編作品。我國加入的《與貿易有關的知識產權協議》（TRIPS）第10條第2款也規定：“數據或者其他材料的匯編，無論采用機器可讀形式還是其他形式，只要其內容的選擇或安排構成智力創作，即應予以保護。該保護不得延伸至數據或資料本身，并不得損害存在于數據或資料本身的任何版權。”所以，當企業數據本身構成此條的匯編作品時，企業便可以通過此條規定獲得著作權保護，從而以此排除或追究其他企業或第三人相應的數據加害。

但是，該條適用于企業數據保護，在功能上其實有較大限制。首先，企業數據集合作為匯編作品納入著作權保護，存在保護利益內在體系上的非對應性。該條包括數據匯編作品在內的所有作品受到著作權保護的一個前提是首先必須是作品，而作為作品需要一個前提，就是應該具有“獨創性”，法律也僅僅保護這種獨創性本身，而不會保護與獨創性貢獻無關的材料或資料本身。可見，數據匯編作品的保護不應突破或者超越《與貿易有關的知識產權協議》第10條第2款規定的程度，其保護限定在有獨創性的編排和選擇本身，保護的是抽象而并非實質。〔6 〕《伯爾尼公約》也規定了受保護的作品應當是作者智力創造的成果。這種情況不獨在中國，在其他國家大體相同。例如，美國對于數據匯編同樣采取的是僅保護有獨創性的“選擇或安排”，但不保護構成數據匯編的原初數據的立場。〔7 〕換言之，該條并不能保護所有的企業數據集合，只能保護其中構成作品的那一部分，且只保護構成獨創性的抽象貢獻部分。〔8 〕

但是，企業數據集合的特殊之處在于其原初數據集合和對于數據的挑選、計算及處理的二元復合性。如果說將二元中多少具有獨創性和涉及個人和企業的智力成果的數據算法置于知識產權體系保護下還可以說是有跡可循；但將原初數據集合在知識產權體系尋求保護則可謂緣木求魚。可是，從企業數據形成數據利益，或者說發生數據效應的角度而言，這兩者都需要得到某種意義的保護。離開數據算法以及具有獨創性的選擇和編排，原初數據集合就是普通的個人信息、歷史記錄、事實消息、地理位置等內容的數據聚合；雖然聚合的數據量龐大，但這種龐大在知識產權法語境下并無相對應的法益。現實中的大數據侵權案例亦有這種割裂二元性的特質，比如美國Wiredata案中，被告通過反向還原直接獲得了對應大數據的原初數據集合，但美國聯邦第七巡回法院還是認為這種行為并未侵犯對應知識產權之法益，因而將這種明顯侵犯了原告正當利益的行為定性為合理使用。

其次，在實踐中，企業數據作為匯編作品保護，還存在“獨創性”難以認定的風險。對于大數據中原初數據的編排、選擇和計算，雖然實際是智力成果的一種，但因大數據本身的特點，獨創的“空間”其實十分有限，因此往往不能構成著作權法所要求的“獨創性”。比如對于原初數據集合的編排。如上文所述，大數據強調原初數據集合的龐大和全面，而所謂數據搜集的越全面，那么對于內容的可選性就越小，也就越可能缺乏獨創性。也就是說，著作權保護的可能性與數據的廣泛性和量級是成反比的。然而，在編排的獨創性和原初數據集合的廣泛性兩個選項上，企業毫無疑問更關注的是后者。此外，我國《著作權法實施條例》對獨創性的界定是模糊的，但是對于“創”的認定，實踐中偏于嚴格。美國Feist案以“最低程度的創造性”來界定獨創性。我國的審判實踐中對“創”的解讀與美國的“最低程度的創造性”十分接近。在廣西廣播電視報社訴廣西煤礦工人報社侵犯著作權糾紛案中，二審法院經過請示最高人民法院，認定電視節目預告屬于單純性事實編匯，不具有著作權法意義上的獨創性，不能受著作權保護。〔9 〕在大眾點評網訴愛幫案中，二審法院同樣也認為大眾點評網以時間順序排列網友點評內容，不具有獨創性，這種點評內容的集合不構成匯編作品。〔10 〕相對而言，大數據的選擇，似乎在獨創性方面有更大的空間。美國的莫提奧利教授認為，由于大數據從業者根據需要從原初數據集合中進行“主觀選擇”，所以這種加以判斷的過程具有獨創性，因此應當受到著作權法的保護。〔11 〕但是，著作權法對于該種獨創性的判斷缺乏相關的標準和依據。此外，這種“主觀選擇”還不可避免地伴隨著選擇人的錯漏、偏見等情況。

最后，著作權的保護要求，對于企業數據保護還有其他諸多不適應性。例如，著作權保護本身不能有效阻止數據信息被復制使用，因為著作權保護的是獨創性，而不是數據內容本身，理論上侵權人可以放棄對于“獨創性”的掠奪而直接回到使用數據本身。此外，保護獨創性還要讓位合理使用，包括通過還原工具來獲得原始數據的行為。這也正是我國很多企業為了保護數據，只好轉而引用反不正當競爭法的緣故。

（二）專利法在企業數據保護中的運用及其局限

企業對其數據可以引入專利保護，主要是為大數據申請計算機程序專利保護。我國《專利法》可以對具有鮮明技術屬性并解決一定技術問題的大數據運算程序進行保護。此外，《專利審查指南》第九章涉及計算機程序的發明專利：“指為解決發明提出的問題，全部或部分以計算機程序處理流程為基礎，通過計算機執行按上述流程編制的計算機程序，對計算機外部對象或者內部對象進行控制或處理的解決方案。”佰騰專利網（http：//open.patexplorer.com/）的資料顯示，我國大數據領域的專利，其中包括：特別適用于特定功能的數字計算機設備或數據處理設備或數據處理方法，專門適用特定經營的系統或方法，用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形，程序控制系統，單個組中不包含的裝備、設置、電路和系統等。

但是，根據現行法律法規，可以申請專利的大數據要具備鮮明的“技術屬性”，并且受到大數據解決技術問題的類型、處理數據類型以及具體應用目的等限制。美國法院通過Prometheus案、〔12 〕Alice orp v. CLS Bank等案件 〔13 〕否認了一系列大數據相關程序的“可專利性”。在這些案件中，大數據的相關程序通常被認為是“在機器上運作的抽象概念和算法”，因而無法得到專利保護。我國《專利法》第25條第（2）項也明確規定，智力活動的規則和方法不授予專利權；《專利審查指南》從應用層面還明確指出這條的內涵在于，如果一項專利要求僅僅涉及一種算法或數學計算規則或計算機程序本身，或者游戲的規則和方法等，則該權利要求就屬于智力活動的規則和方法，不屬于專利保護的客體。〔14 〕遺憾的是，大數據一般所涉及并應用的單純的商業方法（模式）、特定算法或者計算機軟件，其屬性往往接近于上文提到的智利活動規則和方法，因而往往不具備專利性。實踐中對于獲得專利的大數據相關技術的類型和應用目的統計結果也印證了這一觀點。〔15 〕

此外，專利需要的新穎性、非顯而易見性和實用性也導致企業數據編排、選擇和計算引用專利保護存在困難或障礙。美國是大數據產業發達國家，對美國相關實踐和司法實務的觀察有助于理解專利保護大數據的實踐。在美國，大數據相關的程序和方法，如果想要獲得專利保護，首先要具有新穎性、非顯而易見性和實用性，這就導致許多企業對于用專利法保護數據望而卻步，轉而求助于商業秘密制度。莫提奧利教授經過調研美國大數據產業發現，大數據從業者通常不會去申請專利保護，而更喜歡利用商業秘密來保護。此外，如前文所述，莫提奧利教授的調研還解釋了大數據從業者等對大數據進行篩選、修正或分類時具有極強的主觀性，而美國專利法中對于專利說明的確定性要求也因此成為大數據獲得專利保護的一大障礙。〔16 〕

（三）反不正當競爭法在企業數據保護中的運用及其局限

現實中，企業數據保護鑒于著作權和專利法引用的較大局限性，引用的較多的是《反不正當競爭法》，其中重點是引入其中的商業秘密制度進行保護，最近也出現引用一般條款加以保護的情況。

1.商業秘密保護在企業數據保護中的運用

我國《反不正當競爭法》第10條確立了商業秘密保護制度。該條規定，商業秘密是指不為公眾所知悉、能為權利人帶來經濟利益、具有實用性并經權利人采取保密措施的技術信息和經營信息。該條同時規定，經營者不得侵犯商業秘密。該條具體禁止三種手段的侵犯：以盜竊、利誘、脅迫或者其他不正當手段獲取權利人的商業秘密；披露、使用或者允許他人使用以前項手段獲取的權利人的商業秘密；違反約定或者違反權利人有關保守商業秘密的要求，披露、使用或者允許他人使用其所掌握的商業秘密。此外，第三人明知或者應知前款所列違法行為，獲取、使用或者披露他人的商業秘密，視為侵犯商業秘密。在實踐中，關于商業秘密的判斷，形成了三要素說（有價值性、新穎性和保密性）。企業機構自身收集的訂單信息、進貨信息、庫存信息、客戶名單、客戶消費偏好等數據信息，是否納入《反不正當競爭法》的商業秘密加以保護，關鍵就在于企業數據是否滿足這三個要素，符合即屬于其商業秘密加以保護，不符合則不得納入商業秘密保護。〔17 〕實踐中，企業援引商業秘密規則保護數據的行為非常頻繁。在我國，目前上海地區的法院在對于企業大數據給予商業秘密保護中走在了前列。例如，上海市高級人民法院在安克誠信息服務有限公司與上海辰郵科技發展有限公司等侵害商業秘密糾紛案中，認定原告提供的富有人群、社會精英信息數據庫符合商業秘密三要素，應被認定為商業秘密獲得保護。〔18 〕其后，上海市高級人民法院又在衢州萬聯網絡技術有限公司訴周惠民等侵犯商業秘密糾紛案中，肯定了網站注冊用戶信息數據庫可以作為商業秘密依法保護。〔19 〕與專利法保護的客體需要為技術方案或與著作權法對匯編作品要求的獨創性相比，從現行的案例來看，商業秘密規則可以對構成大數據的原初數據本身進行保護。

然而，商業秘密保護在大數據產業雖比專利保護常見，也更加有效，但仍然無法滿足企業數據保護的真正要求。商業秘密歸根結底還是保護市場秩序的手段。雖然學者認為商業秘密本質上也是建立在信息上的排他性財產權，〔20 〕但這種財產權事實上無法提供充分的保護。早在1989年，美國的薩姆森教授指出商業秘密僅給予了權利人以對抗權，且需以不正當手段取得秘密的使用或披露，或是在已經合法知道后又違背信賴原則而進行的后續披露為前提。〔21 〕我國《反不正當競爭法》也一樣僅僅提供了對抗權而已，其中第10條所列舉訴請商業秘密的前提手段也并不包括合理合法的技術手段。實踐中，通過還原工程還原原初數據的行為并不算侵犯商業秘密。在現在大數據云存儲的技術現實下，很多企業或機構的原初數據都可以通過合法渠道直接通過訪問云平臺而取得，這類原初數據也是不具有商業秘密的前提要素新穎性的。最后，應注意到還有很大一部分對企業大數據的侵犯是個人用戶為私人目的所進行的，這種侵犯因侵犯主體等原因，若也被視為對市場秩序之侵犯實屬牽強附會。

此外，企業援引商業秘密保護專利也可能導致一個意想不到的弊端，就是支持了企業進行惡意數據隱藏，從而進行數據壟斷。美國思蒙教授與斯徹爾曼教授指出，專利和商業秘密之間可以是互補的關系，這種互補容易引發技術巨頭的“數據壟斷”，而這也是當下技術巨頭企業基于知識產權保護體系選擇的大數據保護策略。專利申請人可以在申請專利時，于信息公開聲明文件（IDS）中隱藏了一些技術上或者商業上的細節信息，而后利用商業秘密來對這些信息進行保護。以Google的Pagerank專利為例，用戶通過Google搜索引擎進行搜索，產生的數據可以被用來提升搜索體驗，提高Pagerank排名的相關性準確性，從而提高用戶對Google搜索引擎的忠誠度。產生的數據還可以被用來判斷市場趨勢或者針對用戶興趣投放定位廣告或者預測流感蔓延趨勢等。Google依靠專利來保護Pagerank算法，而后獨占這種專利所產生的超大量數據來挖掘相關市場利益。即使當專利終止時，Google也可憑借其對各類數據的多年的壟斷來獲得更多利益。而他人則始終難以對Google搜索所占有的數據進行訪問并加以利用。〔22 〕所以，這種基于現行法律體系下的數據隱藏，雖然起初是出于有效保護其大數據資產的目的，卻經常異化為對市場份額占有率的考慮，而成為非常麻煩的數據壟斷，長此以往，不僅損害大數據產業的發展，也必將損害市場競爭和消費者利益。

2.《反不正當競爭法》一般條款在企業數據保護中的運用

《反不正當競爭法》第2條第2款規定，“本法所稱的不正當競爭，是指經營者違反本法規定，損害其他經營者的合法權益，擾亂社會經濟秩序的行為”。該條起初被認為僅僅是一種釋義性規定，不具有直接適用裁判的功能。但是近些年執法部門和司法實踐考慮到不正當競爭行為的多樣性和不斷花樣翻新，僅僅依靠法律中的具體類型規定根本不能應付，因此以體系和目的解釋為基礎對該條一般規定中的“合法權益”進行了激活。

近來，企業對于不具備商業秘密所要求的新穎性，而同時又不具備著作權法要求的獨創性的大數據，往往援引《反不正當競爭法》第2條，主張納入該條的“合法權益”予以保護。例如，來自云平臺等公有領域的數據，其因不具有新穎性因而無法成為所謂商業秘密的，但因其與企業競爭利益有關，因此在特定意義上可以作為該條的“合法權益”加以保護。但條件是：首先，經營者對于數據信息具有合法權益（不可有投入，有比單一信息更強的實用性，經營者可以依據數據獲得較高的商業利益）；其次，行為具有不正當性，違反誠實信用或公認的商業道德；再次，造成了實質損害，即損害其他經營者的合法權益，擾亂了社會經濟秩序。實踐中，我國法院適用該條，對于第一個條件，一般只要求訴請保護的企業證明對于大數據（數據集合）付出了投資，作為其應享有保護的依據。例如，在北京陽光數據公司訴上海霸才數據信息有限公司技術合同糾紛案件中，法院認定原告對于訴爭金融數據庫付出了大量投資，因此應獲得保護；〔23 〕在上海鋼聯電子商務有限公司訴上海縱橫今日鋼鐵電子商務有限公司、上海拓迪電子商務有限公司的不正當競爭糾紛案件中，上海市第二中級人民法院同樣援引這一條款判定原告對其投入了大量人力、物力、財力和時間搜集編匯的鋼鐵價格數據信息具有合法權益。〔24 〕

企業數據保護通過《反不正當競爭法》一般條款來實現的局限性是顯而易見的，這就是具有極大的不確定性，以及必須嚴格講數據秩序轉化為競爭秩序才行，因此并不能完全覆蓋數據保護的獨特要求。

二、大數據迭代對知識產權保護體系適用數據保護困境的放大

隨著移動互聯網、云計算、物聯網、人工智能等新一代信息技術的迭代開發和應用，使得大數據時代自身的特征也不斷變化，這些變化不僅不斷刺激新的數據保護的需求，而且也在許多方面使得知識產權保護體系適用數據保護的困境不斷放大。

首先，是數據信息載體技術的迭代變化導致的放大困境。如前文所說，我國主流觀點認為，知識產權保護的客體雖然是屬于人類智力勞動成果和企業經營成果的信息，但知識產權人通常是通過交換載有知識產權的物來獲取利益，這就使得知識產權的載體問題在知識產權保護中十分重要。以著作權保護為例，隨著信息技術的不斷革新，新的數字化、網絡化已深刻改變了人們獲取版權作品的方式與途徑。〔25 〕當版權作品可以脫離有形物質載體，以數字形式存儲和傳播時，傳統著作權法給予著作權人的排他性權利——針對物質載體的復制權的作用被大大削弱。如果說從網上下載數字形式存儲的知識產權保護客體因涉及數據的復制仍可被定性為知識產權語境下的復制，那么近年來出現的在線緩存技術是否可以被定性為復制則引發了疑問，學界對此存在激烈討論，因為在線緩存技術使得數據信息并未固定于物質載體之上。美國國家科學研究院在其報告中就得出了“對于數字信息，需要考慮替代復制為基礎的保護模式”的結論。〔26 〕現實中，如前文所述，大數據也多被企業云存儲，因此同樣受制于傳統復制權保護的局限性。

其次，大數據技術和應用的迭代發展，也可能導致數據保護手段的異化。實踐中，企業為了應對新的數字化環境帶來的挑戰，雙管齊下，在現有法律資源和技術自助兩個方面加強數據保護，其中技術保護措施往往進入一種濫用的境地。以企業數據產品授權使用為例，相關企業多采用合同許可結合技術保護措施（technological protection measures）的辦法。這里的許可基本含義就是授權使用，許可人以合同的形式對被許可人對于信息產品在一定期限內的使用進行限制約束。目前實踐中，交易數據產品由于物質載體的缺乏，通常不會以買賣合同形式進行交易，而是采取使用許可方式。合同許可授權是現有法律可以借用的，但保護不足，為了避免在合同授權之后，數字產品因輸出而可能陷入難以控制未經許可人隨意利用的風險，同時引入技術措施加以保護。這些技術保護措施，表現為企業作為權利人的訪問控制（access control）、識別作品、控制特定使用（control of certain use）等技術保護方式，作為對許可協議風險進行的自力救濟。那些企業是否可以結合引入技術措施呢？理論上當然沒有問題，但是也存在合法合理的空間問題。目前，WCT和WPPT都通過原則性規定認定了技術保護措施法律上受保護的地位。〔27 〕我國《著作權法》第47條第6款和《計算機軟件保護條例》第24條第3款也規定，禁止直接規避技術保護措施的行為。

無論如何，授權使用的許可合同與技術保護措施的雙重搭配，確實可以在企業數據保護立法尚未真正到位的情況下，較好地應對信息產品交易的安全和風險化解問題。但是，實踐中，這種雙重搭配存在企業過當保護的隱患。其一，大多數此類數據產品許可合同都是由許可方單方擬定，被許可方沒有與之協商的機會，許可方極有可能通過濫用許可合同，限制被許可方的合法權利的手段來過度甚至違法擴張自己的利益。美國Step-Saver Data Sys.， Inc. v. Wyse Tech.一案中的拆封許可協議就是典型的許可濫用引起的過度保護。這種拆封許可協議聲明該許可協議屬于合同的一部分，拆開包裝即意味著接受了許可協議條款，放棄一切品質保證權。本案中，由于許可方未于訂立物質載體的買賣合同之時未向被許可方披露拆封許可協議，法院最終拒絕承認拆封許可協議的效力，〔28 〕被許可方的市場弱勢地位因此被放大，長此以往不利于數據市場的健康發展，也會損害相關的社會公共利益。其二，企業結合使用的技術措施由于存在巨大的隱蔽性，容易形成某種濫用，成為數據壟斷或者其他弊害的工具。比如企業數據權利人在進行授權許可時，于合同公開文件中隱藏了一些技術上或者商業上的細節信息，而后利用這些信息來進行商業上的壟斷或者對外進行利益訛詐。

三、企業數據保護的新路徑的確立和展望

企業數據保護既然依存現行知識產權制度存在無法內化的問題，那么如何另辟蹊徑也就成為學界和實務界的共識。目前，我國學者提出的眾多方案中，數據新型財產權保護路徑的構思是一條值得考慮的新路徑。按照這種構思，應在區分個人信息和數據資產的基礎上，按照數據階段分別構建關于個人信息的權利和關于企業數據的權利，兩者形成一種過程平衡關系，其中后者統稱為企業新型數據財產權，具體包括數據資產權和數據經營權兩種形態。按照這種配置，數據新型財產權可以成為企業數據的直接保護依據，數據企業通過法律對其數據產品的這種賦權，直接獲得一種具有排他性的數據合法關系的支持，由此獲得一種獨立的全新法律保護。〔29 〕

筆者認為，企業數據新型財產權保護路徑，確實具有可能性與可行性。數據經濟興起導致數據可以具有財產屬性，本身就是數據財產權確立的社會經濟前提。數據企業作為經營者所掌握的往往已經是經過加工處理過的，以數據庫、數據集合（俗稱大數據）形式存在的具有特定功能或價值的數據集合，具有資源的基本特征。美國的《大數據白皮書》使用了數據資產（data asset）對數據集合進行表述；〔30 〕經濟合作與發展組織（OECD）也確認了大數據代表了能夠為企業創造重要競爭優勢的核心經濟資產；〔31 〕我國在《促進大數據發展行動綱要》中稱大數據為資源。換言之，數據的可商品化屬性為其成為財產權客體提供了重要依據。〔32 〕

當然，處于公有領域的數據是否可以財產權化值得商榷。但是企業由自身合法活動產生的數據，特別是企業為此投入大量人力、物力、財力加工合成、制作的數據，本身具有巨大的經濟利用價值，是否應當財產權化，理論上似乎難以拒絕。美國作為數據產業最發達的國家，20世紀80年代起信息產業就發展迅速，其動力即在于此，其信息經濟中用以交易的商品就是無形的數據本身和控制利用數據的權利。我國實踐中，企業之間同樣產生了為特定數據集合為客體的交易活動，近期興起的北京中關村樹海大數據交易平臺、貴陽大數據交易所、〔33 〕武漢東湖大數據交易所等都以數據作為標的進行交易的創新，足以說明數據財產權化的可能性和可行性。

實際上，目前許多數據糾紛案件雖然是依據知識產權法或反不正當競爭法進行裁判，但是法院在具體適用相關法律規定時，已經感覺到了這種數據保護的私法機制發展需求，不斷通過擴張適用的方式做出一些不容忽視的發展。例如著名的“新浪微博起訴脈脈抓取使用微博用戶信息案”，北京知識產權法院通過激活《反不正當競爭法》一般條款，其就數據抓取行為的合法性界限問題，實務界有認為，暗含了一種數據基礎性的認定，即實際確認了企業對于其收集積累的數據享有“競爭法意義上的財產權利”，只是沒有在名義上給予明確而已。法院在該案件中還明確了以下實踐規范：企業投入努力和資源進行數據收集的，對其數據可以享有競爭法意義上的保護，具有排除效力，他人未經許可和授權不得隨意進行抓取和利用；法院還明確了即便在技術可行的情況下，包括未使用破壞性的技術或繞開權利人一方的技術保護措施，沒有原告的明確許可和授權，被告也不應進行數據的抓取。〔34 〕

從國際范圍來看，歐洲的數據庫特殊權利有相似之處。歐盟在1996年提出了《關于數據庫法律保護的指令》（以下簡稱《指令》），直接保護因不符合獨創性標準無法受到著作權保護的數據庫。該《指令》第1條規定了數據庫制作人對經系統或有序的安排，并可通過電子或其他手段單獨加以訪問的獨立的作品、數據或其他材料的集合享有特殊權利的保護。〔35 〕這是一種專有財產權，期限為15年，獨立于過去的不正當競爭制度以及著作權制度中的權益。這種權利的取得，以數據庫制作人在內容收集、核準和提供等方面上有實質性投入為條件。這種特殊權利具有特殊獨占排他效力，即可防止任何第三方對數據庫內容的全部或實質內容進行提取和再利用；〔36 〕同時，這種特殊權利還包括特殊的用益效力，可以通過許可合同轉移、轉讓、授予他人。〔37 〕這是知識產權框架外保護企業數據的一種嘗試。〔38 〕

〔29〕參見龍衛球：《數據新型財產權構建及其體系研究》，《政法論壇》2017年第4期。。

〔30〕Big Data： Seizing Opportunities， Preserving values （2014）， available at：https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/docs/big_data_privacy_report_may_1_2014.pdf，2018年3月27日。

〔31〕OECD， Supporting Investment in Knowledge Capital， Growth and Innovation，319 （2013）.

〔32〕參見前引〔20〕，高富平書，第158頁。

〔33〕貴陽大數據交易所702公約，明確將大數據界定為可交易的大數據資產。

〔34〕參見前引〔5〕，瞿淼文。

〔35〕Directive No. 96/9/EC of the European Parliament and of the Council， of 11 March 1996 on the legal protection of databases[EB/OL]，2018年3月27日。

〔36〕參見[澳]馬克·戴維森：《數據庫的法律保護》，朱理譯，北京大學出版社2007年版， 第51頁。

〔37〕Directive， art 7（1）&（2）.

〔38〕詳細情況，參見龍衛球：《再論企業數據保護的財產權化路徑》，《東方法學》2018年第3期。