商業數據抓取的競爭法規制優化

[摘要]數字經濟高速發展的浪潮下，涉及市場主體范圍極為廣泛的商業數據抓取行為日漸成為有待妥善規制處理的法律問題之一。其客體本質屬性、行為方式手段及其對所適用法律規制路徑的要求共同決定了反不正當競爭法對該行為進行調整規制的優勢地位。但司法實踐中，人民法院仍存在難以擺脫權利法分析范式、規制目標優先級定序不當等問題，嚴重影響競爭法發揮效用。應當在確立數據流通共享優先，兼顧數據權益保護的基礎上，以行為法分析范式替代權利法分析范式，對數據細化分級分類實現精準規制，以實質性替代標準評估抓取行為是否正當，借以在實現數據資源高效流通的前提下，保護數據主體競爭權益不受侵害，以期實現數字經濟的穩定發展。

[關鍵詞]商業數據抓取；反不正當競爭法；數字經濟" " "[DOI]：10.20122/j.cnki.2097-0536.2025.02.007

當下，大數據已然成為市場經濟增長的關鍵引擎，成為了促進數字經濟創新發展的重要基石。[1]但近年我國對此類案件糾紛的司法實踐卻反映，類似案件的判決，不同地區的司法機關所適用的法律路徑不一而同，具體的裁量標準與判決思路更是大相徑庭，最終的判決結果乃至于判決后所產生的社會影響自然也是少有一致。不難看出，我國在此方面仍處于逐步探索的過程當中。基于此，本文試從商業數據資源的本質屬性入手，辨析以何種法律路徑對商業數據抓取行為進行規制調整最為合理恰當，結合相關司法裁判的案例，指出存在的具體問題，并試著給出相應的優化建議。

一、商業數據抓取行為的競爭法路徑規制優勢證成

作為一種新型的生產要素，數據因其可作為能輔助個體或組織正確而充分地認識當下環境并做出更合理決策信息的高密度載體，在諸多行業的升級轉型、結構優化、精準決策方面被賦予了相當的重視程度，且其往往如人所預期的那般發揮良好的導引作用。依照數據的收集與控制主體的不同，其可大致劃分為政府數據與企業數據兩大類別。政府數據指各級政府及其所屬機關在履行自身職能的過程中所收集整合的數據資源，由于政府數據除去部分涉密數據外，應當作為公共資源向社會開放已然成為普遍共識，而我國政府也致力于構建整合平臺，實現這一目的。故對政府數據的抓取與合理利用被認為是公民個人或社會組織的正當權利，通常不會引起法律糾紛。而企業數據則指市場上的公司企業為保有更好的市場競爭力，謀求更好發展，通過自身渠道自外界獲取的數據資源。其主要獲取途徑有二，其一為自用戶、平臺等處原始取得，其二為自其他企業的數據資源庫中，利用數據抓取技術定向檢索并批量獲取。前者涉及的法律糾紛主要圍繞公民個人信息權利，如隱私權等，且數量較少。后者由于行為方式的強交互性與數據權益本身的界限不夠清晰等原因，是數據抓取糾紛發生的重災區，也是本文討論的重點。

數據抓取技術指利用自動化算法程序，按照預設路徑遍歷網絡內容，實現標的信息抓取并保存至本地數據庫過程的一項網絡技術。[1]該技術誕生由來已久，在互聯網發展早期通常被應用于搜索引擎方面，隨著技術升級與需求變化，逐步轉變為獲取數據資源的主要手段。就技術本身而言，數據抓取技術本身并不具備天然的非正當性與可責性，且在一定程度上可以制約市場先入方，防止其形成數據資源壟斷，對市場正常競爭秩序的維持以及經濟效率的提高均有好處。故不宜在法律層面上采取簡單粗暴的“一刀切禁止”的方式予以調整。

就調整對象所具備的屬性而言，與傳統意義上的財產存在區別，單純的原始數據不經特定目的、特定方式的解讀分析，幾乎不具備任何價值，無法被直接投入生產使用。但與此同時，同一份數據資源由不同主題進行解讀，所得出信息的價值彼此互不影響，且不影響更多主體繼續解讀分析獲取價值。不難看出，數據資源并不像傳統民法中的財物那般強調占有基礎上的收益、使用與處分，數據資源的本質屬性決定了它更鼓勵被分享、傳播與流通。這一點同現下提倡的新型經濟理念十分契合，而這也同時意味著，在選擇處理因商業數據抓取行為而引發的經濟糾紛應當適用的法律時，不僅應當考量微觀角度上對數據權益的保護，也應當考量宏觀角度上，數據資源的共享流通屬性是否得到了充分地發揮，社會經濟效率的提高是否得到了更好的保障。

二、當前司法實踐中以競爭法路徑規制抓取所存在的問題

在我國截至目前為止的商業數據抓取相關法律糾紛當中，新浪微博訴脈脈案以及大眾點評訴百度地圖案是社會影響相對較大，判決流程完整，內容清晰詳實的具有代表性的案例。通過這兩個代表性案件的管轄法院以及審理流程，可瞥見些許問題。

首先。此二案件的管轄法院均為知識產權法院，但我們已于前文中論述，知識產權法并不適合調整商業數據抓取糾紛。如此的管轄分配與我國司法習慣有關。受部分國際條約及國外立法實踐的影響。大多數人民法院習慣于將反不正當競爭法看作為調整商業競爭領域糾紛的“類民事侵權法”，而對侵權法、知識產權法駕輕就熟的法官也通常會運用侵權法的裁判思路，優先確立一種受法律所保護的合法權益，在商業數據抓取糾紛中，這一權益具體體現為流量、數據資源等數字化商業利益，強調該合法權益受法律保護，爾后根據該合法權益確實遭受損害進一步推斷行為人的行為具有不正當性。常見的具體論證方法有二，其一為以侵權法與權利保護法為倚，直接論證數據抓取行為損害權益；其二為雖以反不正當競爭法為倚，重點論證數據抓取方對于所抓取數據的后續應用構成對被抓取方的經營業務替代，但最后仍回歸至權益損害的造成上。兩種常見的論證方法對于商業數據抓取行為本身的正當性與否均僅作“擺設性”論述，對認定其實質正當性的元素并無實質性考量。[2]而在司法審判實踐中，人民法院往往也偏好于使用侵權法范式下常用的表達方式，譬如“不勞而獲”“不正當獲取他人經營資源”來評價、認定競爭行為的正當性與否，這顯然是與我國反不正當競爭法的行為法本質屬性不相兼容的。如此傾向固然可以保護商業數據資源原始開發者以及占有者的商業數據權益不受“侵害”，其繼續發掘商業原始數據的積極性在一定程度上不被挫傷，但卻導致了用戶、數據控制者、數據抓取方利益失衡，不利于數據流通和數據驅動型創新[3]。

綜上所述可知，商業數據抓取糾紛更適合使用反不正當競爭法進行規制調整的重要原因之一，便是商業數據抓取糾紛并無絕對的可責者，抓取行為方與被抓取數據方之間的利益沖突實質上是數據流通優先理念同數據保護優先理念之間的碰撞。司法機關使用侵權法調整，或雖使用競爭法調整，但裁判思路與具體論證方法仍沿用侵權法范式的話，無疑會導致裁判結果過于偏向保護商業數據資源權益方或數據資源實際占有方，造成本應良好權衡的數據保護目標與數據流通目標偏廢。這樣有失偏頗的價值取向應當得到調整糾正，應當認定，數據流通與數據保護均為十分重要的目標取向。在此基礎上，司法機關對于數據流通與數據保護兩種價值的優先級排序也會因為“示范效應”深刻影響社會經濟的走向。然而數據流通與數據保護孰為優先問題的大難并非一成不變，其與當下經濟環境的狀態、國家發展的需求等息息相關。

三、以競爭法路徑規制商業數據抓取行為的優化對策與建議

結合我國當前實際國情與未來數字經濟發展的迫切需要，以人民法院為代表的司法機關應當改變數據保護優先的裁判傾向。在數據流通兼顧數據資源主體權益保護的基礎上，從法律分析范式、客體分類規則與損害評估標準三方面的改進入手，優化當前司法實踐中以競爭法路徑規制商業數據抓取行為的裁判方式，以期實現在最大限度保證數據資源在社會經濟運行過程中高效流通的前提下，數據資源占有方或實際控制方的權益也能夠得到相對全面的保障。

（一）以行為法分析范式替代權利法分析范式

所謂權利法分析范式，是指司法機關在處理案件糾紛時，在充分了解案情內容的前提下，根據諸如物權法、合同法、知識產權法等權利性質的法律，確定案件糾紛中涉及的具體權利，再結合當事人雙方或多方的陳述舉證，判斷所確定權利是否受到損害，進而評估損害程度的大小，做出最后判決的分析方法流程。不難看出，權利法分析范式重點關注的是某一具體主題（且多為原告方主體）的相關權利是否受到損害，其所關注的是損害與否的靜態結果，而非動態的全過程。

與權利法分析范式相對，行為法分析范式所關注的重點在于商業數據抓取行為給其所涉及的多方主體所帶來的權益增減損益，可以在實現各方主體利益達到較為均衡局面的前提下規制商業數據抓取行為，能夠在較好地保證數據控制方的數據資源不受過度抓取的同時，促成數據資源較高較好的流通效率。因此，人民法院在審理類似案件糾紛時，應當充分認識采用競爭法而非其他法律的意義所在，認識到數據抓取糾紛案件的特殊性，將慣常使用的權利法分析范式轉變為行為法分析范式，不僅保護已有數據資源的控制方權益與原初數據收集積極性，更注意保護新進入市場競爭的初創者企業，借以實現動態競爭平衡，維持較好的競爭秩序與經濟活力。

（二）對所抓取數據分級分類以實現精準規制

數據的分類指的是將數據資源的整合體依據數據的不同類型、來源、時效、地域、具體的數據屬性或是依據其他不同標準進行分揀歸類，從而使不同類型的數據彼此之間界限清晰明了，存儲有度。既便利與使用者依照自己不同的需求檢索提取、分析使用，也有利于監督者開展監督工作。數據的分級則是指對數據依照國家法律或地方性法規等條文的具體規定，劃分為不同的效用等級或安全等級，同樣便于數據資源的有效利用。

當前相關司法實踐中所存在的問題之一，在于對商業數據抓取糾紛中的客體，也即商業數據資源的類型缺少更為細致的劃分，無論是個人所屬數據、非重要企業數據或是非限制級的一般公共數據，均采取一視同仁的評判標準進行簡單粗暴的評價劃分。如此不加區分的“一刀切”手段會導致漏網以及誤傷問題，影響法律的實施效用、最終實現的法律效果，甚至影響司法機關及法律本身所代表的權威性，不利于實現以競爭法規制商業數據抓取行為的最初目的。

司法機關應當細化對不同數據資源的評判標準，將不同數據資源進一步分類分級處理，且根據進一步細化所屬的類型對癥下藥。對于一般數據當中的個人所屬數據，可將其劃分為個人公開數據以及個人未公開數據，對于個人公開數據，應當在充分尊重與保護公民個人隱私與名譽的前提下，基于其已公開的特性，允許第三方抓取利用。個人未公開數據，則需視情況而定，第三方不得以數據流通為借口，擅自越過平臺用戶協議實施數據抓取，而應當在明確得到用戶同意的前提下再行利用。對于非重要企業數據，同樣可以劃分為已公開和未公開，但相比個人數據問題中雙方主體不對稱的特性而言，非重要企業數據抓取問題中雙方主體相對對等，故可以從三方面入手。其一，劃定企業公開數據可流通清單或反向劃分禁止流通的黑名單，明確抓取界限；其二，建立強制流通數據機制，由政府牽頭行業行會，依據本地區或本行業發展的總體需要，劃定部分類型的商業數據強制共享流通，避免出現部分企業試圖壟斷某部數據、造成行業整體遲滯發展的情況；其三，健全數據流通監督管理機制，對于一、二所提及的標準確定及措施落實等進行全方位監督管理，出現不當情況及時糾正。而對于第三類的公共數據，則應在全面開放公共數據抓取的同時做好審查管理工作，確保數據資源的有效安全流通。在制定好上述分類分級細化標準后，再分門別類處理糾紛，即可實現精準規制商業數據抓取行為的目的。

（三）以實質性替代標準評估抓取所造成損害

如前文所言，由于目前人民法院所慣用的，用以處理商業數據抓取糾紛案件的法律分析范式是權利法性質的分析范式，導致在大量司法實踐中，裁判者往往都是根據一個既定的權益損害結果向前倒推導致權益損害結果發生的行為具有非法性，而不對這種行為本身是否具有正當性或合法性展開論述。這種權益實際受損標準或者說權益受損事實標準在其他法律領域固然具備可取之處，但放在市場競爭領域便會顯得水土不服，這與市場競爭的環境因素密不可分。

以實質性替代為代表的競爭損害發生，需以競爭關系存在為前提，而隨著經濟與技術的不斷發展，諸多行業領域之間發生融合交并，彼此毫無聯系的行業越來越少，競爭關系的存在與否也越來越成為相關司法實踐中判定的一個難點。這一點在以數據資源為基礎素材的行業之間體現得更為淋漓盡致。在此情景下，實質性替代標準便可以較好地發揮效用，在商業數據抓取行為領域，其只關注商業數據抓取方在抓取到相應數據后，后續對這部分數據資源的利用方式何如。如其利用方式、開發出的服務或應用對被抓取方原本所提供的應用或服務構成了部分或全部的上位替代、平位替代，則應當認定該數據抓取行為及后續利用構成實質性替代標準的損害要件，應當予以調整規制。反之，即便抓取行為本身在相對合理范圍內造成了類似被抓取方服務器負擔等形式的損害結果，如其后續利用并無實質性替代，甚至是與被抓取方業務構成互補，則應當認定該抓取行為是值得被鼓勵的正常商業數據流通，不能認定該抓取行為具備可責性。可見，實質性替代標準能夠在最大幅度保證數據資源流通的前提下，也能兼顧保證被抓取方競爭利益不受損害。

四、結語

數字經濟的誕生與蓬勃發展對相關法律制度建設、司法執法水平層次提出了更新，更高的要求。對此，我們更應該因時制宜，因地制宜，充分了解并分析當前發展的迫切需要。當前環境下，數據流通規制目標的優先級固然高于數據保護規制目標，但隨著數字經濟的進一步發展，情勢完全有可能發生偏移甚至逆轉，屆時則需要司法機關再一次調整規制優先級定序，修改相應的標準認定規則及具體規制手段。推進數字經濟高效發展任重而道遠，仍需多方長期協同，共同勉力前行。

參考文獻：

[1]馮曉青.大數據時代企業數據的財產權保護與制度構建[J].當代法學，2022，36（06）：104-120.

[2]蔡川子.數據抓取行為的競爭法規制[J].比較法研究，2021，（04）：174-186.

[3]孔祥俊.反不正當競爭法新原理·總論[M].北京：法律出版社，2019：40.

[4]殷繼國.數據抓取行為規制的目標調適及其路徑優化[J].現代法學，2024，46（03）：158-172.