科學數據的法律屬性與知識產權管理

許 燕，麻思蓓，鄭彥寧，李 秾

(中國科學技術信息研究所，北京 100038)

大數據時代，數據密集型科研興起，科學數據已經成為不可或缺的信息資源。隨著數據采集、開放共享、挖掘分析、知識分析等數據應用服務的興起，科學數據的安全問題越來越受到重視，研究分析科學數據的法律屬性及知識產權問題可以明確科學數據權益劃分，避免科學數據知識產權風險和糾紛，提高科學數據應用與服務水平。

1 研究綜述

1.1 科學數據內涵和外延

為了更全面地分析科學數據法律屬性，本文將科學數據定義為：在人類科學研究領域，通過觀測監測、考察調查、檢驗檢測、試驗/實驗等方式獲取的支撐科學研究的數據，以及在科學研究過程中產生的具有創造價值的各類數據；其外延包括采集、獲取的原始數據，通過加工、分析等方式產生的衍生數據，以及數據集、數據庫和各類數據產品。

1.2 相關研究

本文通過梳理發現，關于科學數據法律、知識產權的研究主要集中于共享服務與知識產權保護、科學數據出版、科學數據法律規范等領域，如王舒等［5］研究了科學數據知識產權保護機制與開放數據授權機制；朱雪忠等［6］、徐先東等［7］從知識產權專有性與科學數據共享角度分析了科學數據與知識產權保護的沖突與協調問題；吳立宗等［8］研究了科學數據出版中的數據授權問題；谷秀潔等［9］以Panton 原則為切入點，研究了科學數據的法律屬性和開放利用機制。關于科學數據知識產權歸屬及權利行使方式，學界做了一些研究，但是觀點并不一致，如楊友清等［10］認為原始數據的開發和獲取需要開發人員付出精力、時間、金錢等，擁有知識產權；民法牛［11］從數據性質和功能角度分析認為，原始數據是不能再生的數據，不能直接使用，因此能夠建立知識產權的數據只能是衍生數據；王廣震［12］認為大數據的本質是信息，知識產權的客體是反映客觀事物的認知信息，因此知識產權保護的客體是基于信息的財產權。

以上研究從特定領域和角度對科學數據進行了分析，在當下科學數據資源井噴式增長、科學數據共享應用需要空前擴大的情形下，有必要基于不同科學數據類型從微觀角度全面分析其法律屬性，研究科學數據的權利性質與歸屬、權利邊界與權益劃分，探討科學數據應用中的知識產權規范措施。

2 我國科學數據知識產權現狀分析

2.1 法律屬性和知識產權歸屬不確定影響科學數據共享使用

當今科學數據以井噴式速度增長，數量大、類型多，不僅包括科學研究中產生的數據，還包括用于科學研究數據；不僅包括通過檢查、觀測、監測等技術手段獲得的原始數據，還包括經過加工、處理的衍生數據。此外，在數據不斷被集成、共享、再生產的過程中，會產生大量數據集、數據庫。這些數據類型來源不同、呈現方式不同，其法律屬性難以統一定性，導致知識產權性質、權利歸屬等問題更為復雜。實踐中，特別是在科學數據的開放使用過程中，出現對科學數據共享使用等服務需求迫切與數據產生方和管理方擔心知識產權糾紛而不敢利用數據服務的矛盾局面。如果科學數據的權屬問題不能盡快解決，將影響科學數據開放使用程度，進而影響科學數據支撐國家科技創新和經濟發展的戰略目標。

2.2 大數據背景下科學數據共享使用的知識產權風險升級

當前社會處于空前的數據爆炸時代，科學數據所面臨的知識產權安全風險也在升級。（1）侵權成本變低，導致數據侵權問題頻發。當下以共享、挖掘、應用為主要目的，科學數據面臨不斷被集成、共享、再生產、再共享的過程，導致侵權者成本變低，僅需網絡技術便可以迅速、大量地實施數據復制、抓取等侵權行為。（2）知識產權侵權行為傳播快、范圍廣。不同于以往各個數據的孤立狀態，當下網絡傳播途徑和平臺均大大增加，一旦出現侵權行為，在非常短的時間內就可以達到傳播數量巨大、范圍極其廣泛的后果。（3）知識產權侵權具有隱蔽性。當下復制、抓取、數據分析與挖掘等手段普遍運用，由于這些技術手段具有無形、隱蔽的特點，可以在短時間內對大量數據進行復制、提取，一旦知識產權被侵犯，權利人往往毫無察覺。（4）知識產權維權難。因侵權行為的無形、隱蔽性，導致舉證困難，即使發現被侵權，往往很難舉證，造成維權難，受侵害人的合法利益很難得到有效維護和賠償。

3 科學數據法律屬性及知識產權分析

3.1 科學數據的經濟價值

隨著計算機和互聯網等信息技術的發展，社會經濟運行方式發生了變革，數據本身代表了信息的價值，而信息本身則是一種獨立的產品或者服務。科學數據作為一種非常重要的數據資源，由專門資金支持，并由科技人員投入大量智慧和勞動產生，包含大量技術、工藝、方法等信息，因此科學數據的技術信息價值不言而喻；另一方面，對海量科學數據進行數據挖掘和數據分析，可以發現隱藏在數據中的潛在規律，可將規律轉化成有用的信息和知識，并將這些信息和知識用于各種應用，包括科學研究、市場分析、生產控制等。因此，以信息為重要競爭元素的環境促進了各國政府以及各機構、個人對科學數據的重視，更促進了科學數據的獲取、收集、存儲、利用以及交易行為。

3.2 科學數據不具有工商業標記類知識產權屬性

工商業標記類知識產權是指商標、商號、裝潢、地理標記等各類標記，該標記依附其穩定、有形特點，成為某種商品和服務信譽的載體，進而維系了商號、商標的信譽價值。而科學數據的產生和功能主要為支撐科學研究活動，其價值來源于數據作為信息載體所帶來的知識信息，其所承載的是信息要素，而信息要素的內容根據研究不同是隨時變換，并不具有穩定、有形的特點；同時就其價值目標而言，獲取科學數據的終極價值為實現科技創新，而非維系某種信譽。因此，科學數據不具有工商標記類知識產權的屬性，不屬于商標、商譽類工商標記知識產權類型。

3.3 科學數據具有技術秘密類知識產權屬性

科學研究本身是一個創造、創新的過程，會產生包含某項工藝、技術、程序、配方等技術信息，而科學數據則是這些技術信息的承載主體之一。在知識產權領域，未公開的技術信息可以作為技術秘密進行知識產權保護，如世界《知識產權協定》將商業秘密界定為“未公開的信息”；美國《統一商業秘密法》和《反不正當競爭法》規定，那些具有秘密性（不為公眾所知悉）、擁有商業價值和市場價值的信息，包括配方、式樣、匯編、工藝、方法、技術、程序等，可以基于技術（商業）秘密進行知識產權保護［13］；我國則通過《反不正當競爭法》《合同法》對商業秘密進行保護。因此，如果科學數據擁有者/支配者將包含有工藝、技術、程序、配方等技術信息的科學數據選擇不公開，這些數據可以作為技術秘密受知識產權法保護。

1.2 抽樣原則 黔東南州共有10個縣(市)種植烤煙，根據其烤煙種植面積和合同戶數確定每個縣(市)抽樣的抽樣數量，具體抽樣煙農的分布情況見表1。其中，鎮遠種植面積最大，為2 840 hm2，合同戶數1 538，抽樣量108個。

3.4 不同類型科學數據著作權分析

在科學數據管理及共享應用中，涉及最多、最與之相關的知識產權為著作權（亦稱版權copyright）。科學研究中的論文、專著、設計圖、計算機軟件等，均由著作權進行保護，但科學數據類型復雜、形成機理不同，其著作權亦具復雜性，很難進行概況論述。下文將根據科學數據特點分類進行著作權分析。

3.4.1 著作權的獨創性標準

國際上，獨創性被認為是判斷某一作品是否擁有著作權的根本標準。美國最高法院認為：“版權保護的絕對必要條件是獨創性”［14］。獨創性是指獨立完成的創造性智力活動。其包含兩層含義：一是獨立性，由某一個或一些作者獨立（并非抄襲）完成；二是創造性，指完成過程不僅僅付出了勞動和努力，而且包含了創造性智力活動。獨立性比較容易判斷，只要不是抄襲他人，一般均可判定具有獨立性。創造性判斷則需要區分完成過程是否包含創造性智力活動：如果完成過程包含作者的創造性智力活動，其成果則為智力勞動成果，擁有著作權；相反，如果不包含創造性智力活動，其成果則為一般勞動成果，不擁有著作權。例如某單位的通訊錄，如果只是按照常規的姓名字母順序進行記錄，該通訊錄只是記錄了員工信息的普通勞動產品，沒有創造性智力活動，不擁有著作權；但如果某人將該通訊錄進行特定設計和編排，形成了更加有利于查閱、分類、管理的通訊錄，則因該編排、設計活動投入了創造性智力勞動，因此該通訊錄就可以成為受著作權保護的作品。

3.4.2 各類科學數據著作權分析

科學數據種類頗多，其存在形式、產生途徑等因素均會影響其著作權屬性，例如經設備、儀器采集的原始數據同經過加工、分析的二手數據的著作權屬性不同，以單條數據存在的個體數據同數據集、數據庫的著作權屬性亦不相同。

（1）原始數據。原始數據是通過設備、儀器等采集，或直接從用戶、調查對象獲取的，沒有經過分析匯總的數據。原始數據的產生一般經機器設備進行自動化采集，或由特定人員進行程序化采集，數據產生過程為自動化、程序化活動，并不包含創造性智力活動。依據獨創性標準，雖然原始數據的采集過程包含采集人員的大量勞動和努力，但該勞動并非創造性的智力活動，因此原始數據不具有著作權。但是，不受著作權法保護并不意味著原始數據不受法律保護，原始數據采集會投入人力、物力、財力等，因此原始數據擁有除著作權以外的其他權利，其所有者對該數據擁有占有、使用、支配和收益等一系列權利。

（2）衍生數據。衍生數據是對原始數據采取加工、萃取、分析、聚合等數據處理手段后形成的，具有結構化、可讀性和信息價值的數據。在海量數據背景下，相比原始數據分散化、片段化的特點，衍生數據的產生經過了數據處理人員清洗、加工、萃取、分析、整合等一系列數據處理工作，而數據處理工作并非簡單的自動化、重復性勞動，是包含了智力活動的創造性勞動，清洗、萃取、分析、整合等一系列工作需要數據處理人員的專業知識和業務水平，并非對原始數據的簡單整理、分類和儲存，是在原始數據基礎上的創造過程，包含了智力活動，因此衍生數據擁有著作權。

（3）數據庫。數據庫是大的數據集，是將大量數據進行清理、加工、轉換為特定存儲格式，并按照一定的主題聚合在一起的數據集合。國際上對數據庫的保護有兩種方式，一種是著作權保護，另一種是著作權以外的數據庫特殊保護。前者基于著作權法中的匯編作品進行保護，因為數據庫與匯編作品形成過程相似，均是根據一定規則選擇一特定作品或作品片段，并重新進行編排形成新的作品，數據庫形成過程包含了數據篩選、編排等一系列智力創造活動。《世界知識產權組織版權條約》第5 條規定：數據或其他資料的匯編，無論采用任何形式，只要由于其內容的選擇或編排構成智力創作，其本身即受到保護；這種保護不延及數據或資料本身。因此，不論被匯編的數據個體本身能否受版權法保護，只要對數據庫本身的編排模式具有獨創性，則該數據庫個性化的組織結構就受到著作權法保護。另一種方式是著作權法以外的保護，例如歐盟的數據庫特殊權利(suigeneris right)保護，此項保護針對不受著作權法保護的數據庫，數據庫建設只要付出了實質性努力（人力、物力、財力等），同樣給予保護。

4 科學數據知識產權歸屬

科學數據收集、加工、共享、應用中涉及科研機構、科研人員、數據管理機構、政府、出資機構、用戶等各類主體，明確各類主體權益劃分，厘清各主體在科學數據管理應用中的權利、義務、職責，有利于規范科學數據管理行為，促進科學數據共享應用、提高科技創新水平。

4.1 國家出資項目的科學數據

國際上，關于政府投資科研項目成果的知識產權歸屬經歷了由政府所有向項目承擔單位所有這一轉變。最初認為政府代表公共利益，因此政府出資取得的成果的知識產權理所應當歸政府所有，但由于政府往往不具備知識產權開發利用條件，從而導致大量知識“庫存”，難以實現知識轉化利用。為了扭轉這一局面，各國開始“放權讓利”，將知識產權轉移給具備開發利用的項目承擔單位。這一轉變大大提高了科技成果轉化利用率。借鑒國外經驗，我國《科學技術進步法》《關于加強國家科技計劃知識產權管理工作的規定》等法律、法規亦作出規定，除涉及國家安全、國家利益和重大社會公共利益之外，科研項目研究成果形成的知識產權，國家授予項目承擔單位。據此，在數據共享應用大環境下，科學數據作為科研項目成果之一，亦可借鑒以上規定，明確科學數據的知識產權歸屬于項目承擔單位，授權項目承擔單位對科學數據進行收集、整理、保存、利用；同時為了平衡公共利益，政府擁有對這些數據的免費使用權以及許可第三方使用這些數據的權利。對于涉及國家安全、國家利益和重大社會公共利益的數據，國家仍然保留所有權。

4.2 社會出資項目科學數據

社會機構自己出資、自己完成的科研項目產生的科學數據，其知識產權等權利皆歸屬于出資機構自己。社會機構出資委托其他機構完成的科研項目的科學數據，其知識產權等權利歸屬秉承約定優先原則，在訂立委托研究合同時需在合同中注明科研成果及其知識產權歸屬情況；合同未作明確約定的，原則上屬于受托人。例如我國《著作權法》第17 條即對委托作品的版權歸屬作出規定：受委托創作的作品，著作權的歸屬由委托人和受托人通過合同約定；合同未作明確約定或者沒有訂立合同的，著作權屬于受托人。

4.3 合作完成項目的科學數據

合作完成科研項目產生的科學數據的知識產權歸屬同樣適用約定優先原則，當事人在簽訂研發合同時需在合同中約定科學數據等科研產品的權利歸屬及其使用情況，同時約定當事人所占份額比例，無法按照份額比例劃分的，按照共同所有計算；如果合同沒有事先約定的，則歸受委托方所有，受委托方為兩人以上，由受托方共同所有。其中，共同所有人僅包括實際參與研究的人員，沒有參與的不能成為合作擁有者。對于合作完成的科研數據可以分割使用的，由各研究方單獨擁有各自所得的科學數據，不能侵犯合作科研數據的整體權利，不能侵犯其他研究者擁有的權利；如果不能分割使用的，則屬于研究方共同所有。

4.4 加工完成的科學數據

很多科學數據是在原始數據或者衍生數據上經過二次甚至三次加工形成的數據，這些加工數據和被加工數據的產權歸屬不同，其權利主體和權利邊界不同。原始數據雖不具有知識產權屬性，但是在采集過程中付出了人力、物力、財力，屬于勞動成果，受法律保護，除非另有約定，其權利屬于數據采集方。當加工數據主體與被加工數據主體不相同時，按照獨創性標準，知識產權屬于創造性智力勞動付出者，因此加工數據的知識產權屬于數據加工者；同時，加工者需合法獲取被加工數據，如果被加工數據擁有知識產權，其權利并不因加工行為而轉移，加工者應取得原數據權利人授權許可方可加工，否則將對原權利人造成侵權。實踐中，數據集、數據庫以及及其他科學數據產品均屬于加工數據產品，除非法律和合同另有約定，這些加工數據產品的權利主體為加工者。

5 科學數據應用的知識產權管理策略

知識產權問題是關系科學數據應用的重要問題，有效解決數據應用中的知識產權問題可以消除權利人顧慮，提高呈交科學數據的積極性，擴大科學數據應用范圍。

5.1 科學數據應用分級分類控制

數據共享、應用水平關系科學數據的價值實現和科技創新水平，因此必須構建基于不同數據類型、應用方式和權利內容的科學數據分類控制機制，實現科學數據應用中的全方位知識產權管理。根據密級劃分，可以將科學數據分為兩類：保密數據和非保密數據。前者因數據內容涉及國家安全、重大公共利益等因素成為保密數據，此類數據應用范圍、程序、對象等有嚴格控制，非特定人員沒有應用資格；非保密數據則應順應開放共享要求，以尊重知識產權為前提實行“開放為常態，不開放為例外”原則。依據法律關于使用權許可的相關規定，使用人合法獲得數據應用權的方式應包括以下幾類：（1）合理使用。合理使用是對原作者權利的限制，各國版權法一般都會規定特定情形，使用人可以不經著作權人許可，不向其支付報酬而使用作品，但應當指明作者姓名、作品名稱，因此對已經公開發表、擁有版權的科學數據，使用人可以基于個人學習、研究或者欣賞等情形免費使用該數據，而無需征得原作者同意，但應當注明作者姓名、作品名稱以及來源。（2）法定許可。使用人可以不經著作權人許可而付費使用某些公開發表的科學數據，并注明作者姓名、作品名稱以及來源（但是著作權權人明確表示不能使用的除外），例如，報刊轉載、編寫出版教科書等。（3）授權許可。除了以上情形，使用人應當獲得權利人授權許可方可進行復制、發行、匯編、網絡信息傳播等使用行為。

5.2 數據挖掘/分析的著作權例外

對科學數據進行挖掘/分析是科學數據應用的重要形式。根據數據挖掘/分析的技術要求，挖掘分析一般需要對數據采取復制、抓取以及轉換等行為，而根據著作權法，未經授權的復制、抓取將侵犯所保護數據或數據庫的著作權。實踐中，為了順應數據開放、應用的主旋律，平衡著作權人利益和公共利益，英國、美國、歐盟、法國、日本等國家和地區紛紛修訂著作權法，增加了“數據挖掘/分析例外條例”以促進科學研究。該條款認為基于非商業目的，對合法獲取的數據進行計算機挖掘/分析的行為不受著作權限制。2019 年歐盟擴大了例外條款的內容，將基于商業目，在挖掘分析中的計算機臨時復制行為納入例外條款［15］。目前我國法律法規沒有對數據挖掘/分析行為作出規定，在一定程度上影響了科學數據的應用情況，因此需要完善相關法律法規，增加數據挖掘/分析例外條款。同時為了保障科學數據權利人利益，依據數據挖掘/分析例外條款實施挖掘/分析行為應滿足特定條件：（1）來源為通過合法手段訪問、獲取數據；（2）目的為基于非營利目的；（3）主體為研究機構、公共機構、個人；4）措施為挖掘/分析不得破壞科學數據本身的完整性、安全性。而基于營利目的的數據挖掘/分析行為因為不符合以上條件，因此不能適用于著作權例外條款，其解決辦法為向數據著作權利人獲得授權，取得授權許可后方可進行數據挖掘/分析。

5.3 科學數據使用標注

科學數據引用是一種知識產權保護方式，其通過一定的標識技術和規范機制，對所使用的科學數據作者、名稱、來源等信息進行描述。規范的科學數據引用是尊重知識產權，促進科學數據共享、交流、傳播的重要方式。知識產權保護與信息共享、交流、應用并非沖突矛盾，而是互相促進關系，建立規范的數據引用機制，一方面保護了知識產權，同時能加強數據之間的關聯，在更大程度上促進交流與傳播。我國《著作權法》第22 條、23 條關于合理使用和法定許可條款明確規定，使用他人作品時應當指明作者姓名、作品名稱。在網絡環境下，一些免費數據資源平臺亦會發表類似聲明，例如美國農業部［16］網站的數據權利與版權聲明，稱該網站大多數信息都被視為公共領域信息，因此可以自由分發或復制，但需要標注明署名。因此，無論在發表論文時參考引用他人科學數據，亦或在挖掘分析、數據加工等數據應用中使用他人科學數據，基于知識產權保護的需要，使用人均應注明所使用科學數據的相關信息。科學數據使用標注一般至少包括以下幾個要素：科學數據名稱、作者、來源（來源于受資助項目的亦應注明項目名稱）；如果參考引用他人的科學數據，應當遵循科學數據引用標準進行規范引用標注。依據我國《信息技術科學數據引用》（GB/T 35294—2017），科學數據引用元素包括作者、名稱、創建機構、創建時間、傳播機構、傳播時間、唯一標識符、解析地址、版本。

6 結論

本文根據知識產權客體屬性特征對科學數據法律屬性進行了分析，科學數據具有獨立經濟價值，不具有工商業標記類知識產權屬性，擁有技術秘密的知識產權屬性。根據著作權獨創性標準，原始數據形成過程不包含創造性智力活動，因此不具有著作權屬性；衍生數據和數據庫的形成則包含了清洗、萃取、分析、整合、匯編等一系列創造性智力活動，因此擁有著作權。根據科學數據出資方式、完成方式和形成過程可以判定其知識產權歸屬，一般而言，有合同約定的從其約定，沒有約定的按一般法律規則辦理，即國家出資項目形成的科學數據由國家授權項目承擔單位擁有，但是國家基于公共利益可免費使用或授權第三方使用，社會出資項目形成的科學數據歸出資方所有；合作完成的科研數據可以分割使用的，由各研究方單獨擁有各自所得的科學數據，不能分割使用的，則屬于研究方共同所有；加工數據的知識產權一般歸加工者所有。在科學數據應用中，需要通過建立科學數據應用分級分類控制機制、完善科學數據相關法律法規、確立科學數據使用規范等方式解決應用中的知識產權問題，達到平衡公共利益與知識產權保護，提高科學數據應用水平以及科技創新能力的目的。