信息時代背景下企業數據的知識產權保護路徑探究

張怡潔

（中原工學院法學院知識產權學院，河南 鄭州 451191）

0 引言

互聯網時代背景下，數字經濟的新產業、新模式，孕育著各種各樣的海量數據。伴隨著數據產業的持續變革及其與互聯網經濟發展的深入融合，大數據分析的價值也逐漸凸現。國家對數據保護機制的創新，也逐步進入快車道。從2016年中共中央辦公廳、國務院辦公廳頒布的《國家推進信息化發展行動綱要》開始，信息已作為我國基本政治戰略重要資源，并開始得到全社會的關注［1］。2019年，黨的十九屆四中全會為滿足我國社會治理結構和治理方式現代化的要求，將人口數據列入社會管理因素范疇，并確定了根據貢獻程度進行獎勵的激勵機制［2］。2020年中共中央、國務院出臺《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，從信息市場化建設的高度對數據保護工作進行了引導，明確要加速發展信息要素的交易市場，進一步強化信息資源整合與安全保障。數據已經成為具有重要經營價值的產出要素，并且成為企業的核心資本。在分享企業數據信息經濟發展紅利的時候，企業各數據信息掌控者之間也因爭搶數據資源而產生諸多爭議，從而引發了社會各界對企業數據信息權利問題的重視［3］。在司法層面上，《民法典》是企業數據信息權利進入國家司法系統調控與保障范圍的基本基礎。但是，在《民法典》中有關企業數據的立法保障的條款，僅為轉介條款。目前我國尚未從立法層面上形成對企業財務數據的專屬保障制度。由于理論界對企業數據的財物權利屬性欠缺了解，很多研究者仍側重于我國企業信息人格權保護單邊法律框架體系。盡管意識到企業數據的財產利益，但研究者們卻在權利法保障和行為法保障等維權途徑上產生了分歧。本研究以現行法規中的企業信息的不可周延性為邏輯出發點，通過研究域外企業信息保護法的歷史發展進程，探究了企業信息法保護的基本規律與合理性，對于建立更妥適的企業新型財產化保障途徑，有重大現實意義。

1 現有知識產權管理體系在企業數據保護中的應用及限制

1.1 著作權法在企業數據保護中的運用及其局限

《著作權法》對于信息匯集作品的要求，在實踐中可以作為企業數據保護的一個方式，即對企業產生的數據匯集的著作權。《著作權法》第14條規定：“匯集了一些文學作品、音樂作品中的片段，和不屬于音樂作品中的資料或其他物品，對其內容的選取和安排具有一定原創性的著作，為匯編著作，其版權歸匯集人行所使，但享有版權的，并不能侵害該著作的版權［4］”，本條被認為已經能夠用于數據保護工作，但在實際應用過程中，存在很多局限性。首先，企業的信息集合作為匯編成果被知識產權保護，就存在著一個權利內在結構上的非對應性問題。即，涉及數據匯編成果內容的任何著作獲得知識產權保護的第一個必要條件就是首先應該成為作品，而成為著作的一個前提條件，即作品必須具備“獨創性”，法律只能保護作品本身的原創性，不能保護與原創作品無關的作品本身的內容或數據。在著作權法中，沒有相應的客觀標準和依據來判斷作品的原創性，“主觀選擇”不可避免地伴隨著人們的錯誤、偏差等選擇。其次，由于對知識產權保護的要求很高，還有許多其他方面的企業數據保護是不適用的。因此，知識產權保護并不能有效地防止企業數據信息的再利用，而且由于企業知識產權保護側重于原創性而不是數據本身的內容，所以理論侵權者也可以放下掠奪的“原創性”，直接回到企業使用數據本身。此外，保存需要合理使用，包括使用還原技術獲得原始信息。這就是為什么許多國內企業不得不求助于不公平競爭法，以維持大數據分析。

1.2 專利法在企業數據保護中的使用與限制

企業對其數據產品能夠提供專利保護，一般是針對大數據處理的電腦程序產品專利。《專利法》對具備明顯技術屬性并處理特定問題的大數據運算程式予以保障［5］。另外，《專利審查指南》中有關電子計算機程式的發明創造專利有做相關界定：“即為克服開發中的技術難題，完全或部分地以電子計算機程式的技術規范為依據，使用電子計算機執行或按照上述程式所編寫的電子計算機程式，并對計算機系統及其外圍環境和內部問題加以控制或管理的科學技術處理措施”［5］。根據現行法律法規，能夠申請專利的大數據必須具有明顯的“技術屬性”，并受到大數據所解決的技術問題的類型、處理數據的類型和具體應用目的等的限制，與大數據有關的程序往往被稱為“在機器上運行的抽象概念和算法”，因此不屬于國家專利范圍。《專利法》第二十五條第二項規定，智力活動的范圍和方式不得授予專利［6］。本條的含義是，如果專利僅包含計算機程序本身或者電子游戲的規則和方式等某些算術或者數學計算規則，則該專利權利構成智力活動的范疇，而不是專利保護的對象。不幸的是，由于簡單的商業解決方案（模型），特殊的方法和計算機應用通常包含在大數據分析中，它們的屬性趨向于類似于上述智力活動的性質，所以通常不能申請專利。此外，創設技術要求的新穎性、不明顯性和實用價值也使得在企業數據的編制、篩選和統計中引入專利保護面臨問題或障礙。

1.3 反不正當競爭法在企業數據保護工作中的應用和限制

《反不正當競爭法》第2款第2項明確，“本法所稱的不正當競爭，是指經營人員破壞本法約定，侵害他人經營戶的權益，擾亂社區穩定的活動”［7］。本條起初僅僅被視為是一個解釋性條款，并不具有直接適用裁判的功能。然而，隨著執法機關和司法實踐注意到不正當競爭活動的多樣性和創新性，不能僅僅依據具體類型的法規來處理，因此，這項一般規則中的合法權益是在法律制度原則和目的性解釋的基礎上被激活的。近年來，公司內部為了不獲取企業機密信息所需的新穎性，也不獲取著作權法所要求的原創性信息，而常常引用了《反不正當競爭法》第2款，以主張納入該條的“合法權益”得到法律保障。因此，來自云服務和公共行業的信息，其因不存在新穎性因而不能作為所謂企業機密的，但因為它與企業的切身利益相關，所以在一定意義上才能作為該條的“合法權益”進行保障。其標準為：首先，所有者對信息資源的合法性（不可有投資，有比單個信息資源更強的真實性，經營者能夠依靠數字獲取較高的企業利潤）；其次，經營行為的不合法性，破壞了誠實信用或社會公認的商業道德；再次，產生的實質影響，即侵害了經營戶的權益，也破壞了正常社會經濟秩序。實際中，對于企業數據安全保障系統采用《反不正當競爭法》等一般規定來進行的局限性也是比較明顯的，這就存在著很大的不確定性，而且需要從嚴格講數據有序轉變為競爭有序才可行，由此可見，法律也沒有全面涵蓋對數據保護的特別規定。

2 關于企業數據著作權保護的國外立法借鑒

2.1 以原創性為要件的版權保護模式

最初，由于企業數據主要以存放在計算機上的商業數據庫為主要形式，所以，當今世界各方最先關注的就是知識產權保護模式。雖然《與貿易有關的知識產權協定》（TRIPS）和《世界知識產權組織版權條約》（WCT）都統一規定了商業數據庫的保護要求，即商業數據的選取和編制都屬于知識創新。但是TRIPS協議和WCT規定的權利要求，并沒有適應商業數據庫保存的實際需要［8］。由于各方對獨創性評價原則的早期出現不同，導致商業數據庫系統所受版權保護的程度也有較大差別。由于大陸法系普遍實行了較多的原創性要求，所以只有能夠反映商業作品個性印記和文化烙印的商業數據庫系統才可以視為匯編產品而得到保留。相反，由于英美法系比較注重于對小說的經濟性研究，所以原創性要求也很低。在確定小說的原創性上，美國法已引入“額頭出汗”原則。根據這一原則，基本上所有的可以自由寫作的小說只要具有非常識性，就能夠得到版權保護。

2.2 數據財產化的“特別權利”保護模式

北歐的部分國家，如丹麥、芬蘭、瑞典等，也紛紛為商品目錄、圖表以及相關的無法得到版權保障的客體，進行了一些“特別權利”的保障。對于利用這些原始狀況下的企業數據設立個人財產權利的做法，也受到了更多國家的注意。

2.2.1 數據庫特別權利的確立。歐洲共同體首次進行了試點，并根據北美國家有關數據庫內容保障的有關規定，對不受版權法保障的數據信息匯編信息內容提出了一個“特殊權限”。1996年歐洲人議員和理事會頒布的《歐洲會議和理事會關于數據庫法律保護的指令（第96/9/EC）》（以下簡稱《指令》），首次以立法權的形態對數據內容進行排他性保護［9］。《指令》以單行法的形態確定了數據庫系統“二元”保障模型：滿足創造性條件的，數據庫系統受版權保障；對知識產權沒有保障條件的，受數據庫知識產權保護，但規模化開發并不影響其知識產權保障。“二元”的方法也在英國、意大利等地獲得了相當程度的實施。《指令》對歐洲人之外的其他國家和地方也造成了一定的沖擊，但可惜的是，此種保護模式至今沒有在全球范圍內獲得普遍接受。

2.2.2 數據庫特別權利保護的內容。總的來說，數據庫系統特殊知識產權防控體系雖然在國外上形成了一些效果，但收效并不突出。世界知識產權組織WIPO各成員國均以歐洲《指令》為藍本，完成了相應知識產權的設置，但從效果上看，這些數據庫特殊知識產權僅在歐洲各成員國內獲得了實施。《指令》還采用了比對知識產權的保護方法，根據企業信息的特點，設置了以確保“實質性投資”為基礎的企業特殊知識產權。信息創作者只要在企業數據獲取、管理和編排過程中完成了實質性投入，所制作的企業信息便能獲得了十五年的特有權益保障。具體來說，歐共體法院已經分清了創新性投資與制造性投資，從而可以確定所謂的“實質性投資”實際指的是制造性投資，而不是創新性投資。即對創新材料的投入并沒有受到保障，而是僅僅為了維護已有的的獲取和訂正的制作投資，才能形成實質性投入。不過，在企業實踐中很難分清創造性投入與制作性投入，也就是一個單獨的專業制造數據庫的企業，“實質性”投入也就很難證明了。這也導致數據庫特別權利失去了它原有的含義。

2.3 以個人信息為起點的數據財產化進路

數據庫的權利在法律適用上往往被架空，甚至完全偏離了其設計目的。尤其是大數據時代來臨后，信息資產權益保障的欠缺和信息經濟的發展之間的沖突更加突出。日益提高的數據處理水平讓我們對信息有了嶄新的理解，信息作為數據的資產資源獲得了全面挖掘。具有巨大消費者市場的互聯網運營商能夠輕松掌握大量的消費者數據，而對這種數據的分析、加工、管理和傳遞能夠給運營商創造大量的經營利潤。這也打破了之前消費者與互聯網運營商之間單純的信息與用戶的利益關聯。因此，歐盟于2018年頒布了《一般數據保護條例》（以下簡稱《條例》），試圖處理歐洲一般數據保護和個人信息管理之間的問題。個人信息既表現出了立足于自然人的基本權利與自由，也表現出了依賴于信息控制與人加工技術來獲得巨大的經濟收益。《條例》突破了對人格權不可讓渡的規定，鼓勵信息消費者采取約定手段，以約束或者授權信息管理者獲取、掌握、利用或者處分信息的活動，并要求信息工作者的數據行為獲得相應的法律容忍。因此，數據的經濟意義日益引起立法者的關注。但最令人遺憾的是，個人財產概念并沒有在立法中有所體現，而是仍停留于對個人保障的角度上，把企業信息的資產增值視為對個人權益的延伸。

3 企業數據的知識產權保護路徑探究

通過分析與企業數據有關的世界各國立法發展可以看出，解決企業權益保障困局的最佳選擇是新型財產權利保障途徑。在數字上建立一個全新的財產特征權，就能夠處理好數據控制人對數據使用、利益等的本權問題。此外，特征權限的建立也使得權力的限制有的放矢，從而能夠降低數據流轉和數據保護之間的沖突，保障了數字土地流轉的公正與有效性。

3.1 確定企業數據權在財產權利關系中的定位

企業財務數據是大數據分析經濟時代最主要的社會關系基礎資料，法律承認了公司財務數據的物權法特性，將其作為一項新型物權法系統，是法律對經濟社會生活狀態的直接反映。而企業財務數據在現代財產權利系統中的所處位置也是無法回避的本源問題。從民事立法類型化角度分析，物權、債權、專利等共同組成了全新的現代物權法系統。同物權、債權等的主要客體一樣，企業財務數據也和專利主要客體較為接近。從功利主義角度，在建立企業財務數據物權法系統時借鑒了發展較成熟的鄰接物權法機制，不但有利于節約法律制度生產成本，同時還有利于體現市場激勵作用功能。美國、歐洲、日本等均把企業數據視為專利商品加以核算，成本核算的主要基礎是企業數據是否已經市場化，而不是企業能否獲得專利的主要構成條件。因為企業數據是大量產生在公司范疇中的價值的電子數據集合，具備非物質性、可重復利用和可資源共享等多種屬性。雖然企業數據所反映的對人的集體智慧投入相對較少，意味著它必然具有不同于專利的體制設計特征，但這些之間的相似性仍不可忽略。在商業實踐中，企業數據也應當被視為一個和作品、商標、專利權等一樣的專利商品來處理。

3.2 明確企業數據權的主客體構成

3.2.1 企業數據權的客體構成。權力結構主要是由權力客觀、權利主體，以及權力內容構成。權力結構所指向的權利客觀差異，直接確定了權力的結構差異。企業數據權的客觀性為數據信息商品，即由數據信息控制方利用大數據分析技術，將聚集的海量數據信息經過重新加工、構建、再利用，而形成的富有經濟效益的數據信息。數據信息商品應當可以單獨出現，具有相應的財物市場價值并能夠交付，從而符合財物客觀的可支配性要件。在淘寶訴美景反不正當競爭糾紛案中，法官們也開啟了對數據分析商品的新定義，數據分析商品即是在大數據分析時代背景下出現的新興企業數據信息財物，它應承擔具有經濟效益的信息商品的實質地位并未改變，仍然能夠充當公司數據信息財產權的客體。

3.2.2 企業數據權的主體。在企業數據權益中，其數據權力的主體應該是其控制企業，即數字企業的受益方。首先確定數字控制人這一定義的是歐盟《條例》的第4款第7項規定。在這個規定中，不但規范了信息控制人，而且規范了信息所有者、數據接收者和信息處理者的定義，并包含了從收集原初信息到形成公司信息的動態流程中包含的所有主體。不過，這個規定是以信息的保護為邏輯出發點，沒有嚴格劃分私人信息與公司數據。歐盟對信息處理者與公司控股股東的劃分僅僅是一種市場精細劃分的反映，在權力主體的確立方面并沒有過多作用。確定數據控股企業作為公司信息財產權的權利基礎，讓其得到相應的基礎法權保護，可以在鼓勵其控制企業不斷開展大數據運用的同時，也為信息企業創造安全規范的有序發展氛圍。

3.3 限制企業數據權的過度排他

公司信息的過度排他也應當得到政府的控制。對信息的過分保留很容易影響公民的個人信息權利，所以，企業數據權的權利結構中一定要協調以實現公司數字社會的公共利益最大化。也應該透過為公司財務數據設定保護期和適當的利用制度，以達到在特定條件下合理限制對數據權利的排他性。首先，必須設定保存期。信息的共同性質確定了這些權力不應永遠保留，而在時限效用上也必須得到相應的制約。按照激勵理論，保證期限的確定需要與權利人收回成本所需要的日期保持一致。即當除企業數據操縱者以外的第三人以科研為目的利用企業數據組合時，他可以支付合理對價要求企業數據操縱者披露所擁有的數字組合；而科研人員則必須以非營利為目的，合法使用數字組合，并禁止惡意向第三者披露。