數據競爭的法律制度基礎①

丁文聯

(上海知識產權法院 知識產權審判一庭 ，上?！?00031)

數字經濟的時代是一個以數據為核心競爭力、資源共享的時代，數據資源的取得與利用成為這個時代極為重要的一種資源配置。數字經濟時代，如何以合理的制度規則促進有效率的數據競爭，需要在法律與經濟兩個維度之間找到準確的坐標點。數字經濟時代，數據資源成為關鍵競爭資源，數據競爭引發新的法律關切，其核心在于數據共享與專享之間、數據控制與使用之間的數據資源配置方式。區別于傳統的數據資源，大數據技術及數字經濟背景下的數據資源，具有一系列新的經濟特征，包括數據載體的多棲性、數據使用的非排他性、數據使用的高盈利性、數據價值的差異性、數據使用方式的差異性、數據具體用途的不可預測性、數據使用效果的外部性。現有法律制度規則在數據產權安排、數據行為基本秩序和數據行為競爭規則三個層次上都不能適應數據資源的特點與數據競爭的需要，需要重新考慮數據資源的排他性與非排他性產權安排，需要將數據行為的規制重點由前端的數據采集轉向后端的使用行為，在嚴格保護隱私和商業秘密的基礎上設計促進數據利用的數據收集、抓取與使用規則，還需要研究適用于數據競爭的反不正當競爭、反壟斷分析框架。

一、數據競爭與法律關切

2017年，幾起涉及數據競爭的訴訟案件特別引人關注。如美國的HiQ訴LinkedIn案，中國的新浪訴脈脈案、漢濤訴百度案，都涉及經營者在經營過程中所收集的數據信息能否被其他經營者自由抓取，或能否被其他經營者使用、以何種方式使用等問題。除了訴訟案件，2017年，其他一些涉及數據競爭的事件也受到反壟斷法的關注。比如，菜鳥與順豐相互關閉與對方的數據接口，在國家郵政局的干預下，才恢復開放數據接口[20]。

以上這些案例，不僅共同凸顯了數字經濟時代企業對數據資源的重視與爭奪，更展示了數據競爭中共同的法律爭議、利益沖突與法律關切。可以看到，在數據競爭中都存在的法律爭議包括：數據信息的所有權歸于誰，是通過自身屬性和行為而產生信息的用戶，還是數據收集、加工企業？數據收集、加工企業基于其收集、加工數據的資金與人力投入，對數據信息是否應當享有權利，或享有何種權利和享有權利的范圍邊界？可否禁止其他經營者抓取、使用數據？如果其他經營者可以抓取數據，那么這些經營者可以以何種方式使用數據，是否可以通過市場的方式得以實現數據的交易？

透過這些法律爭議，可以進一步看到，在數據競爭中都存在這樣四類群體的利益需要協調平衡，包括：第一，產生數據信息的用戶。他們的個人隱私與財產權益在數據收集、加工和使用過程中如何得到保護。第二，數據收集、加工者。如何保護他們通過收集、加工數據可以獲得的利益，以保護他們收集、加工數據的積極性和前期的資本投入。第三，數據使用者。如何保護他們充分使用數據的權利與利益，以鼓勵他們在數據使用上的創新行為。第四，消費者。如何通過促進有效率的數據競爭，獲得由數據競爭和有效使用所帶來的溢出效應，進而從繁榮發展的數據市場中長期獲益。

厘清上述各種法律爭議與利益訴求后，更深層次的問題是：什么才應該是數據競爭中最核心的法律關切？比較而言，在諸多需要考慮的問題中，以下兩個問題可能最為重要：一是對用戶個人隱私的保護。用戶個人隱私屬于人身權利的一部分，充分保護用戶隱私不僅是因為人身權利在所有法律權利中位階最高，還因為如果沒有隱私安全保障，用戶就沒有意愿令其個人數據信息被收集、加工，數字經濟失去最基本的信息來源基礎。二是對數據資源的配置方式，如何在數據經營者之間安排數據共享或專享，如何配置數據信息的控制權與使用權。這是數字經濟發展的一個核心問題，如果不能促進數據的共享和利用，大數據將失去其巨大的經濟和社會價值，數字經濟的種種愿景將成為幻影。但如果不保護數據經營者在數據收集、加工和研發上應該獲得的利益，又同樣會削減對數據收集、加工和研發行為的激勵，數字經濟同樣成為無源之水，斷流枯竭終將成其宿命。個人隱私保護與數據資源配置，一個是數字經濟發展需要解決的基礎權利保障問題，另一個是數字經濟發展的關鍵機制設計問題，兩者是數據競爭中最為核心的法律關切。鑒于本文主題在于討論如何構架合理的制度以促進數據競爭的經濟效率，本文重點討論后一問題，即數據資源的配置方式問題。

二、數據資源的經濟特征與當前制度存在的問題

迄今為止，人類創造的法律制度，依據各種實物資源的自然屬性與經濟特征，比較好地解決了各種實物資源的權利配置問題，比如英美法系財產法、大陸法系物權法對于有體物財產權利的安排，以及各國法律對于智力成果的知識產權安排?，F在面臨的問題是，數據信息區別于以往各種實物資源，有其特別的物理屬性與經濟特征，需要特別的法律制度安排。誠然，數據信息并不是最近產生的新鮮事物，在大數據技術和數字經濟興起之前，數據信息已然存在，并且也納入各國法律框架。比如，符合商業秘密、作品條件的數據信息，可以被作為商業秘密、作品受到保護；作為數據集合的數據庫，在某些國家或地區受到特別法保護，*如歐盟1996年頒布的《數據庫法律保護指令》，在版權、反不正當競爭法之外，在一定條件下，給予數據庫特殊權利，保護數據庫中的數據信息。在另一些國家或地區，根據具體情況被作為匯編作品保護或適用反不正當競爭法調整。但是，在大數據技術與數字經濟興起之后，數據信息的生產與使用方式發生翻天覆地的變化，信息技術使得數據的巨大經濟價值和社會價值經商業運作后而日益凸顯，既有的法律制度不能滿足現實需要，數據競爭對法律制度的健全和完善提出了新的需求。

(一)數據資源的經濟特征

與以往數據資源相比，大數據技術與數字經濟背景下的數據資源，具有以下七個新的經濟特征：

第一，數據載體上的多棲性。在數字經濟時代，由于產業鏈由上下游直線型轉化為多邊網絡型，數據信息產生和傳遞的方式變得更加復雜和多元化，數據往往不是棲息于一個主體，而是棲息于多個載體，具有“多棲性”(multi-homing)。一方面，數據信息在產生過程中，往往涉及多個主體，而導致數據信息棲息于多個載體。另一方面，越來越多的用戶使用越來越多的數字產品，包括各種網站、APP提供的服務，以及各種終端設備，用戶的數據信息廣泛棲息于網站、APP和終端設備這些載體。因此，不同于以往的實物資源，也不同于數字經濟之前的數據信息，大數據時代數據資源的稀缺性只是相對的，而不是絕對的，換句話說，從某種角度而言數據資源相對不是那么稀缺。

第二，數據使用的非排他性。在經濟學中，排他性是稀缺性成立的一個基礎。而數據信息在使用上，和專利技術、技術訣竅、科學藝術作品等智力成果一樣，具有非排他性，即一個數據經營者使用數據信息時，不妨礙另一數據經營者同時使用該數據信息。這意味著，數據信息在物理上可以被共享和多次使用，并由此可能產生更大經濟和社會價值。

第三，數據使用的高盈利性。比起傳統工業經濟體系內的實物資源，由于數據采集、加工和研發的成本相對很低，而數據使用所產生的收益非常巨大，數據信息在使用上具有相對較高的盈利性。一方面，數據信息的收集、加工主要為固定資產和人力的固定成本投入，其邊際成本很低，甚至接近于零，隨著大數據技術的進步，數據開發運用的成本也在不斷降低。另一方面，大數據分析和機器學習利用在精準識別、描述、觸達、轉化、評估、預測上的超強能力，可以產生巨大的潛在商業價值，同時也可以在公共服務方面產生巨大的社會價值。

第四，數據價值的差異性。盡管數據信息都具有巨大價值且具有非排他性，但由于不同數據主體持有數據的完整性不同，不同數據主體所持有的數據在價值上也存在差異。例如，菜鳥與順豐的數據之爭中，雖然菜鳥擁有阿里電商平臺的訂單數據和部分快遞數據，但依然想獲得順豐的快遞數據，是因為順豐的快遞數據對于規劃和優化干線運輸業務更有價值。再如，點餐APP作為軟件平臺的提供方，對供需雙方的信息數據掌握最為全面，不僅了解生成訂單的終端用戶和被選中的餐飲店信息，更了解終端用戶的搜索偏好、餐飲店提供餐飲的品類價格等動態信息，能夠優化匹配結果，為供需雙方進行定向廣告信息推送。而快遞公司獲得的是訂單生成后的售后靜態信息，其信息量弱于前端APP平臺，并很少主動向供需雙方推送定向廣告。

第五，數據使用方式的差異性。即便是相同的數據信息，不同使用主體的收集、使用和開發方式也不盡相同，從而得出不同的分析結果和服務品類。例如，點餐APP為了連接終端消費者和餐飲店鋪，為彼此匹配和完成交易尋找成本最優的交易模式，所以該經濟行為的發生是為了完成產品和服務的銷售，而數據本身只是交易行為的副產品，并非經濟行為的主要目的。點餐APP可以收集終端消費者的消費信息和餐飲店鋪的銷售信息，送餐快遞公司也可以獲取相同的信息，點餐APP獲取該信息后可以優化供需雙方的匹配，使雙方可以更精準地找到彼此，而送餐快遞公司獲取該信息后可以優化配送物流的安排，使遞送可以更及時、送餐人員可以更優化其配送路徑。相同的數據對不同的使用主體價值是不同的，因而使用方式也存在差異。

第六，數據具體用途的難以預測性。數據信息的用途不僅有賴于數據使用方的先驗經驗，更有賴于使用方對數據利用的聯想，有時甚至是天才的想象，即便如此，數據未來的用途也未完全被現有的方法所涵蓋和發現。比如，Google在2009年在對數十億條網絡用戶搜索信息進行分析后，在美國成功地預測了甲型H1N1流感在何時何地爆發。比如，手機定位信息被廣泛用于各種與位置相關的服務，未來也必將更廣泛地用于未知的領域。大數據的開發利用不但依賴于當前實時發生的數據，還依賴于人類社會的歷史數據積累。數據信息在被收集、加工時，使用方未必能確定這些數據信息未來的具體用途，但仍然有必要收集、加工這些數據。

第七，數據使用效果的外部性。數據信息在開發利用后，其效果往往遠遠超出原來產生數據信息的用戶范圍，而擴及到更大的用戶范圍，甚至是擴及很大范圍內的社會成員，體現出很強的外部效應。例如，點餐APP平臺在分析了點餐終端消費者的搜索偏好之后，可以定向推薦在該餐廳消費過的消費者去過的其他餐廳；餐廳的APP平臺也可以根據點餐終端消費者的搜索偏好，將該餐廳推薦給有類似偏好的消費者。正是通過對數據的優化和分析，APP平臺提升了精準營銷的轉化率。

(二)數據資源與現有法律制度的不匹配

數據資源區別于以往各種實物資源的特有經濟特征，使得現有法律制度在調整這種實物資源上顯現出很大的局限，在數據產權安排、數據行為基本秩序和數據行為競爭規則三個層次上，都很難產生理想的效果。

第一，現有法律制度很難解決數據產權制度的安排問題?，F有法律制度中的權利類型很難適應數據產權安排的需要，具體來說有三個方面：一是針對有體物的財產權安排。由于對有體物的使用具有排他性，所以采用“一物一權”原則，不允許在同一財產上同時具有相互沖突的權利，與一部分“單棲”的數據相適應，但不適應大部分數據信息的前述“多棲性”特征。二是針對智力成果的專利與版權制度。考慮到鼓勵智力創新的利益激勵，將專利與版權設計成較長期限內的排他權利，在利益激勵上符合鼓勵收集、加工數據信息的需要，但一方面數據信息畢竟不同于智力成果，數據的具體用途也存在不確定性和差異性，給予數據信息較長期限的排他性權利與收集、加工數據所做出的貢獻不相稱。此外，排他性的權利安排不適應于那些具有“多棲性”的數據。三是物權、知識產權以外的其他非排他性財產權利安排。比如合同債權、法定債權，由于完全不具有排他性，難以形成對收集、加工數據信息特別是創造高價值數據的利益激勵。所以，現有的數據產權需要一個介于絕對排他性和非排他性之間的制度安排。

第二，現有法律制度很難解決數據行為的基本秩序問題。在數據收集問題上，如果適用現有法律制度的“知情權”規則，那么必須在用戶詳細知曉數據具體用途情況下，才可以在用戶授權下收集數據。但數據具體用途在很多時候難以預測，適用“知情權”規則必然阻礙數據收集。此外，在數據抓取、使用行為規則上，哪些數據可以被抓取，哪些數據不能被抓取，哪些數據使用行為需要得到數據控制者的許可，哪些數據使用行為不需要得到數據控制者的許可，這些問題在現有法律制度中既沒有具體規則，又因為數據資源的特殊性找不到合適的參照原則。所以，現有的數據行為急需相應的法律制度來規范其基本秩序。

第三，現有法律制度很難解決數據行為競爭規則問題?，F有競爭法規則本身在市場的不確定性面前就常常力不從心，而數據信息比任何以往實物資源具有更強的不確定性，使得現有制度規則在解決數據競爭糾紛上更加乏力。在反不正當競爭法的適用上，現行法律以“違背商業道德——損害競爭秩序”為認定不正當競爭行為的基本框架，如虛假宣傳、商業詆毀、商業賄賂、仿冒商業標識這樣的行為在商業道德與損害競爭秩序、效率上具有明顯的一致性，但數據的商業使用行為很難在道德上進行評價，數據使用行為的效果也很不確定，很難用“違背商業道德——損害競爭秩序”這個框架做出分析判斷。在反壟斷法適用上，現行法律理論與法律實踐基本以“結構—行為—效果”(SCP)為基本分析框架，由于數據資源具體用途與價值的不確定和差異性，數據資源會在哪些競爭領域、在多大程度上增加市場力量，數據使用行為會在哪些競爭領域、在多大程度上增進或降低市場效率，這會使得相關市場界定、市場力量測度、市場效果分析都變得模糊，而且，數據競爭是否遵循“結構—行為—效果”的邏輯，也是值得重新思考的問題。所以，數據競爭需要根據實際競爭狀況對現有的分析框架進行調整，突破現有制度規則的局限。

三、數據競爭的制度基礎

與傳統實物資源相比，數據資源具有棲息于多個載體、使用上非排他、成本低而收益高、價值和使用方式存在差異、未來用途難以預測、存在外部效應等多方面的經濟特征?，F有法律制度不能在數據產權安排、數據行為基本秩序、數據行為競爭規則三個層次上很好地發揮作用。本文提出對于這三個層次制度建設的政策建議。

(一)數據產權安排

在產權制度上，考慮到數據信息的豐富多樣和數據信息的經濟特征，可以沿著以下路徑探索數據產權的制度設計。一是以是否公開、遷徙、交易等為因素，確定是否給予排他性權利。首先，可以通過公開渠道獲得的數據信息，不宜賦予排他性權利。其次，與具體用戶相關的數據可以根據用戶選擇在不同經營者之間遷徙，經營者對此不具有排他性權利，不得妨礙數據遷徙。*于2018年5月25日正式實施的歐盟《通用數據保護條例》(General Data Protection Regulation)第20條規定“個人數據可攜權”，用戶可以無障礙地將個人數據從一個信息服務提供者處轉移至另一個信息服務提供者。最后，數據進行交易后，原則上原數據控制主體不享有對原數據的排他性權利，但原數據控制者只是許可合同相對方使用數據的除外。二是以數據控制權替代所有權作為排他性權利安排。中國存在 “所有權—使用權”的法理范式，即使用權來源于所有權，類似于“皮之不存毛將焉附”，沒有所有權就沒有使用權。但鑒于數據信息的多棲性，數據所有權實際很難確定屬于某個主體，而不確定數據所有權未必一定影響數據其他權利的配置。因此，建議突破“所有權—使用權”的法理范式，依據數據資源的物理屬性與經濟特征，不設置數據所有權，只設置具有排他效應的數據控制權。數據控制者可以決定是否將其控制的數據予以公開、許可使用、或是轉讓他人。

(二)數據收集、抓取、使用行為的基本秩序

用戶個人數據信息在被收集時往往不能確定未來數據的具體用途，因此，“知情權”規則很難適用于數據采集行為。這種情況下，用戶對于數據被采集只能表示概括的同意或不同意。保護用戶利益的路徑，要將重心從前端轉向于后端，即從用戶的同意轉向數據使用者的使用行為，從規范數據使用行為入手保護用戶人身權利等權利。對于數據使用行為則應規定嚴格的保護隱私、商業秘密的義務。至于哪些數據可以被抓取、使用，可以與數據產權安排相對應，公開的數據信息應該允許被自由抓取、使用，非公開的數據信息原則上需要經數據控制者許可才可以抓取、使用。

(三)數據競爭規則的基本框架

在反不正當競爭領域，雖然“違背商業道德—損害競爭秩序”的法理框架可以沿用于傳統商業行為，但針對數據競爭的特點，應該建立新的分析框架，縱觀反不正當競爭法所禁止的虛假宣傳、商業詆毀、商業賄賂、串通投標、仿冒商業標識等傳統不正當競爭行為，以及互聯網技術發展以來司法實踐上所認定的干擾他人轉件運行、誘導他人用戶轉移使用網路服務等行為，本質上都是通過直接攫取他人競爭優勢，或破壞他人的經營基礎來獲得競爭優勢或交易機會的行為，其不當性在道德上評判是所謂“違反商業道德”。如果以客觀標準衡量，從市場機制的運作原理看，則應該是通過扭曲市場的信號傳遞機制阻礙、誤導市場信號的產生與傳遞，使得市場資源發生錯配，降低市場效率，從而損害社會福利。因此，反不正當競爭領域“違背商業道德—損害競爭秩序”的分析框架，也許可以由“扭曲市場信號傳遞機制—損害市場效率與競爭秩序”這樣一個新的分析框架代替。在這個分析框架中衡量數據競爭行為的核心問題，將是數據抓取與使用行為會不會產生阻礙數據信息產生和傳遞的效果。譬如，在漢濤訴百度案中，如果百度地圖移用大眾點評用戶信息的行為將導致大眾點評降低了數據信息的采集、加工和供應，破壞了競爭秩序，那么百度的行為將是一個扭曲市場信號傳遞機制而應被認定不正當競爭的行為。

反壟斷領域，為適應數據競爭，同樣存在一個法理分析框架需要重新檢視和調整的問題?；ヂ摼W興起以來，傳統的“結構—行為—績效”的法理框架就越來越受到挑戰。在軟件、互聯網等新興產業中，市場份額一般不足以反映市場力量，網絡效應、鎖定效應往往更能帶來市場力量，市場結構與市場力量之間的聯系并不那么確定。大數據技術與數字經濟興起后，數據資源成為關鍵的生產要素，同時數據資源成為市場力量至關重要的要素，市場結構在測度市場力量上的作用更加降低，分析市場結構的重要性，將逐漸讓位于對數據競爭力的分析。在數據競爭領域，“結構—行為—績效”框架也許可以由“數據競爭力—數據行為—市場效果”代替。對數據競爭力的分析，對于數據行為的分析，都需要在總結實踐經驗的基礎上及時提煉出具體規則，確定不同類型數據所具有的不同競爭力，在此基礎上重新檢視和調整反壟斷法上縱向壟斷協議、濫用市場支配地位、經營者集中這三種以市場結構為前提基礎的現有反壟斷分析方法與分析標準，以適應數據競爭的新特點。