數據爬取的反不正當競爭法規制范式研究

摘 要：【目的】重點分析我國司法實踐中數據權益歸屬判定不明、競爭行為正當性認定標準模糊和裁判論證路徑缺失等問題，以期為反不正當競爭法規制數據爬取問題提供解決思路?！痉椒ā客ㄟ^案例分析、理論研究的方式，對國內外出現的數據爬取案例進行梳理，對學界目前存在的理論進行分析?！窘Y果】數據確權并非規制數據爬取行為的恰當方式，通過反不正當競爭法范式規制數據爬取行為，有利于平衡數據持有人的經濟利益與數字產業發展的需求?！窘Y論】適用《反不正當競爭法》一般條款規制數據爬取行為可能導致條款的濫用，而“互聯網專條”則存在無法完全評價數據爬取行為的問題，應當謹慎適用《反不正當競爭法》一般條款，在《反不正當競爭法》第12條第1款第3項后增設“未經其他經營者允許，通過數據爬取等途徑獲取他人一定積累的具有商業價值的數據，導致其他經營者的相關市場受到不合理損害”的行為。

關鍵詞：數據爬取；反不正當競爭法；一般條款；利益衡量

中圖分類號：D923.4" " "文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2025）04-0122-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.04.024

Research on the Anti-Unfair Competition Law Regulation Paradigm of Data Crawling

XU Zidi JIANG Hui XU Fangyuan ZHENG Yifan

（Yantai University， Yantai 264000， China）

Abstract：[Purposes] To address unclear attribution of data rights and interests， ambiguous standards for determining the legitimacy of competitive behaviours， and the lack of adjudication path ways in China's judicial practice， this study proposes solution for regulating data crawling under competition law. [Methods] Through case studies and theoretical analysis， domestic and international data-crawling cases are examined， and existing academic theories are analyzed.[Findings] Data right confirmation is not an appropriate way to regulate data crawling behavior. Regulating data crawling behavior through the paradigm of anti-unfair competition law is conducive to balancing the economic interests of data holders and the needs of digital industry development.[Conclusions] The application of the general provisions of the \" Anti-Unfair Competition Law \" to regulate data crawling may lead to the abuse of the provisions， while the \" Internet Article \" has the problem of not fully evaluating data crawling behavior. The general provisions of the \" Anti-Unfair Competition Law \" should be applied with caution. After the third section of Article 12， paragraph 1， of the \" Anti-Unfair Competition Law， \" the act of \" without the permission of other operators， obtaining certain commercially valuable data accumulated by others through data crawling and other means， resulting in unreasonable damage to the relevant market of other operators \" should be added.

Keywords：data crawling; anti-unfair competition law; general terms; benefit measurement

0 引言

當今時代，數字技術已經深入經濟社會發展的各個層面，與經濟社會各領域融合的廣度和深度不斷拓展。其作為產業變革的先導力量，深刻改變著人們的生產方式、生活方式和社會治理方式。而數據作為與勞動力、資本、土地、技術等并列的第五生產要素，日益成為數據產業發展的核心競爭資源，對推動我國社會經濟高質量發展具有不可忽視的作用。通常情況下，一個互聯網平臺擁有的注冊用戶越多，其規模效應就越明顯，越容易吸引更多的用戶，從而在市場競爭中占據優勢?；诖?，在企業平臺的商業運營過程中，不少互聯網平臺正通過網絡爬蟲技術抓取所需數據。數據爬蟲因快速且有效提取網絡信息的功能得到廣泛應用。然而，伴隨著數據爬取技術的普及，關于數據的爭議問題層出不窮，有關數據抓取的案件頻發。一方面，在日益激烈的互聯網競爭環境下，處于中立地位的數據抓取技術逐漸成為各平臺爭奪有限資源并占據競爭優勢的重要技術手段。另一方面，為了應對使用爬蟲技術而帶來的訪問壓力，一些限制數據抓取行為的措施也應運而生，如網站robots協議、爬蟲協議、用戶IP訪問識別、自動內容訪問協議等。這些措施旨在維護數據價值，應對數據抓取帶來的不利影響。在此背景下，平臺企業產生了大量數據糾紛，企業之間的不正當競爭現象呈現愈演愈烈之勢，這不僅破壞了市場競爭秩序，還給行業經營者和消費者帶來困擾。典型案例包括華為與騰訊的數據之爭、新浪訴脈脈案、大眾點評訴百度案、淘寶訴美景不正當競爭糾紛案、字節訴微夢案及國外的HiQ訴領英案等。在這些經典案例中，各方均將數據權的歸屬作為爭議的核心。因此，本研究通過對數據抓取糾紛的司法現狀及理論爭議進行梳理，在此基礎上為實踐中對這一類不正當行為的規制和具體的認定規則提供參照標準，以期在保護個人信息安全和國家數據安全的基礎上，促進數據要素的合法流動、有效保護及充分利用。

1 數據爬取糾紛的司法困境與出路

1.1 我國數據爬取糾紛規制困境

數據在當今時代背景下的重要意義已經不言而喻。正因如此，互聯網企業不僅大量頻繁地收集數據，更關注于阻止其他互聯網企業利用技術手段未經許可獲取自身數據。相關的糾紛層出不窮，其中最具代表性的案件包括微博訴脈脈案、大眾點評訴百度案及淘寶訴美景案等。這些案件盡管數量不多，但均在一定程度上反映了我國法院在當前背景下審理數據爬取案件的裁判思路。而在大洋彼岸的美國，數據爬取糾紛亦頻繁發生，美國與我國在制度環境上雖然有所不同，但兩國在數據產業的發展上具有一定的相似性。因此，本研究將在下文對比評析中美兩國關于數據爬取糾紛這一類案件的審理思路，作為之后數據爬取行為反不正當競爭法規制范式構建的依據。

1.1.1 數據權益歸屬判定不明。在數字經濟日益蓬勃發展的背景下，數據雖已作為一項財產性利益被寫入《中華人民共和國民法典》（以下簡稱《民法典》）中予以法律保護。但從《民法典》第127條的宣示意義可以看出，數據僅被作為一種概括性的保護對象，其權益保護并未得到明確界定。在法律沒有明確規定的情況下，法院大都避開了對于數據權屬的認定，轉而針對爭議案件所涉具體行為的正當性認定展開論證。例如，在微博訴脈脈案中，二審法院提出了“用戶授權+新浪授權+用戶授權”的“三重授權原則”，即淘友公司在抓取數據之前，除經過自己的用戶授權外，還要征得新浪微博及新浪微博用戶的同意①。該原則的提出正是在雙方存在協議的情況下，只針對涉訴的數據爬取行為本身的正當性進行論證。雖然在司法實踐中，法院普遍認可對數據權益的保護②③，但也有學者將反不正當競爭法的保護客體歸納為“利益論”［1］，認為數據權屬并不是適用反不正當競爭法的必要前提。不過該觀點僅強調在特定情景下具體法律依據缺失時，反不正當競爭法可以作為規制數據爬取行為的重要手段［2］。當然這并不能否認數據爬取行為正當性認定思路構建的必要性。

1.1.2 競爭行為正當性認定標準具有模糊性。法院在認定數據爬取行為的正當性時，通常會依據《中華人民共和國反不正當競爭法》（以下簡稱《反不正當競爭法》）的一般條款。最高人民法院于2009年在“海帶配額案”中明確了《反不正當競爭法》一般條款的適用標準④，這一標準為此后的司法實踐提供了有益的指引，但一般條款在適用過程中仍具有極大模糊性。第一，競爭關系的認定標準不明。以往在認定競爭關系時，往往是以商品或服務的實際金錢收益為標準認定企業間是否存在競爭關系，然而互聯網時代的競爭不再局限于相同經營領域的主體之間，而是升級成為覆蓋整個網絡市場的復雜競爭關系。這種情況下，對競爭關系的認定更為困難，如果過于糾結競爭關系的認定而忽視利益平衡，則與競爭法的保護初衷背道而馳。第二，商業道德的認定標準模糊。例如，字節訴微夢案中，在缺乏數據爬取行為類型化條款的情況下，兩審法院皆以《反不正當競爭法》第2條作為法律依據。此外，兩審法院關于商業道德的認定存在觀點分歧，并得出不同的裁判結果。一審法院將《互聯網搜索引擎服務自律公約》作為判斷商業道德的依據⑤。二審法院否認了此觀點，并區分了搜索引擎場景與非搜索引擎場景，指出robots協議最初提出時適用對象僅為搜索引擎，而隨著網絡機器人適用場景的擴展，并不能當然地將該公約適用于非搜索引擎領域⑥。由此可見，不同法院對商業道德的認定標準并不統一，在認定時需要綜合考量被抓取數據的具體價值、數據持有者收集數據的投入成本、對被抓取方造成的損失及是否有損公共利益等因素，法官在認定的時候也擁有相當大的自由裁量權。

1.1.3 裁判論證路徑的缺失。司法實踐中，法院始終圍繞數據被爬取方的競爭利益損害展開分析，以被爬取方平臺利益受損作為評價數據爬取方構成不正當競爭的重要支撐。有學者將當前法院就數據被爬取方競爭損害分析的思路分為了3種情形。他們認為司法實踐中不同法院在考察數據被抓取方遭受的競爭損害時，所采用的標準不盡相同，這在很大程度上影響了類案制度在數據爬取行為競爭糾紛領域的施行，妨礙了數據爬取行為治理的規范性與體系化［3］。在第一種情形中，法院明確被爬取方利益受損情況后，分析爬取方的侵權要件，從而認定爬取方構成不正當競爭。例如在淘寶訴美景案中，二審法院在確定淘寶公司對其數據產品享有競爭利益并受到損害后，轉而審視美景公司所實施的直接侵權行為，對其構成侵權行為的各個要件進行了分析，此種做法可以被視為是一種典型的私權保護路徑。有學者對司法實踐中這種以權利受損倒推構成不正當競爭行為的做法提出了批判。其指出，這種司法裁判現象一方面反映了具體判決指引的缺位，另一方面，此種判斷邏輯實際上是在事實層面把對商業模式、商業機會等競爭優勢的保護，上升到類似于“商業資產專有權”的保護，以“法益遭受侵害為前提”倒推數據競爭行為的非正當性［4］。不可否認的是，反不正當競爭法切實保障了經營者在市場競爭中的利益，對經營者利益的維護也是促進市場競爭的一個重要因素。但是，反不正當競爭法并非只維護經營者利益，其更多的法律邏輯在于平衡消費者、經營者及市場競爭秩序之間的利益。因此，本研究認為當前司法需要盡快由權利侵犯式路徑轉向對行為本身的規制與正當性分析。

1.2 中美相關司法實踐對比下的反思

盡管有時面對相似的兩個案例，不同美國法院會得出不同的結論，但這并非司法混亂的體現，相反，這反映出美國法院在數據爬取司法實踐中對于類型化理論的應用。而這或許能夠為我國解決數據爬取糾紛帶來一些啟示。

具體來說，美國的類型化司法規制理論主要考察數據爬取所處具體場景中的多重客觀因素，是數據主體合理主觀預期的一種裁判路徑。有學者將美國的類型化司法規制數據爬取的路徑劃分為動產規制路徑、CFAA規制路徑及反壟斷規制路徑［5］。在這3種路徑中，考量因素的不同導致了分析結果的差異。例如，Facebook訴PowerVenture案與HIQ訴LinkedIn案均聚焦于CFAA第1030（a）（5）（A）條的論證，即被控方是否屬于“未經授權”情況下所實施的行為⑦。特別是，法院在Facebook訴PowerVenture案提出了用戶+平臺的雙重授權規則，并綜合上述理由最終認定PowerVentures在收到Facebook律師函后（視為對其抓取行為的明確拒絕）的數據抓取行為違反了CFAA。這與微博訴脈脈案中所確立的“用戶+平臺+用戶”三重授權規則相似①。但美國司法中確立的CFAA規制路徑的前提是存在明確的法律規定。在我國目前尚未存在明確規定的情況下，個案分析或許無法演變成一種指導性的裁判路徑，這也是我國數據爬取糾紛混亂的一個重要原因。因此，目前司法糾紛的解決仍屬于權宜之計，要獲得清晰的解決路徑，還需要對司法經驗進行類型化總結后，經過充分的理論探討，獲得一個本土化的立法方案。

2 數據無法采用財產權保護方式

2.1 數據不屬于有體物

有體物可以為人所控制與支配，且人的使用會逐漸減損它們的價值。此外，物權具有排他性，交易行為必須通過登記或交付得到公示。物權的這一特性導致“一物二賣”和“一物多賣”的行為構成數個合同的根本違約。然而，數據具有非競爭性，不論多少人使用都不會改變數據的狀態，多人同時使用也不會互相干擾。雖然數據是信息傳遞的載體與媒介，但它本質上是無形的，其歸屬狀態無法像有體物那樣推定得出。同時，由于互聯網的數據交易并不體現為物理上的占有轉移，而僅僅是“了解”或“知曉”了數據，所以同一組數據可以反復進行交易。綜合來看，數據并不符合有體物的特征。

2.2 數據不屬于著作權保護對象

數據最有可能受著作權法保護。然而如前所述，數據承載著信息，并且根據代碼運轉流通，類似于承載作品內容的書籍，而書籍本身是不受著作權法保護的。數據本身作為載體無法構成著作權保護對象，那么基于特定目的集合而成的數據庫能否構成匯編作品呢？作品是作者思想情感與立場觀點的具體表達，而數據庫的編寫一般而言是出于功能性目的，所以我國通常認為數據庫無法構成匯編作品。

2.3 法律無法調整數據流通的技術過程

數據作為信息的一種表現形式，通過編碼者編寫的代碼運轉，并借助服務協議以信息的形式呈現在不同終端用戶的面前。數據是信息的媒介與載體，而代碼規定了數據的運轉與流通方式。從代碼到數據、服務協議及信息的最終呈現，法律是無法從中干預的。法律意圖調整數據流通的技術過程，就好比三維世界意欲想象四維世界［6］。當然，法律可以從編碼者的角度進行干預，因為編碼者的行為是法律可以調整的對象。編碼者的行為不合規，就可以對其施以懲戒。

3 反不正當競爭法規制范式

數據無法適用財產權的保護機制，不僅意味著法院無法依據侵權責任理論認定數據爬取行為的合法性，還意味著法院無法通過權利侵害的思路認定數據爬取行為的正當性。不正當競爭的認定思路可以分為權利侵害式與行為譴責式，前者以權利的存在為前提。既然數據無法適用財產權的保護機制，那么可行的就是行為譴責式的反不正當競爭法規制路徑，即結合數據的性質、數量和數據持有人權利的合法性等要素綜合認定數據爬取是否構成不正當競爭行為［4］。

3.1 反不正當競爭法規制范式的可行性

數據能為數據持有人創造經濟利益，當他人通過不正當的數據爬取行為侵害數據持有人的經濟利益時，應當依據反不正當競爭法修復被破壞的競爭秩序。網絡爬蟲是計算機技術發展的必然結果，分析大數據的前提是數據的搜集，而爬取就是途徑之一。正因為技術是中立性的，且數據爬取對象的形式與內容多種多樣，所以并不是所有使用網絡爬蟲的行為都具有不正當性。本研究認為，數據爬取行為規制的重點在于抓取的方式與限度，不能一概認定所有數據爬取行為都構成不正當競爭行為。此外，在數據確權的可行性與必要性懸而未決的情況下，采用反不正當競爭法的規制范式也更有利于數字產業在摸索與嘗試中不斷發展，為進一步的理論探索提供實踐基礎［2］。

3.2 反不正當競爭規制范式的不足之處

3.2.1 數據爬取行為的不正當競爭行為認定存在一般條款濫用的問題。司法實踐中，《反不正當競爭法》的一般條款，即第2條，常常被用作認定數據爬取行為正當與否的重要法律依據?！斗床徽敻偁幏ā酚梢话銞l款和類型化條款組成，一般條款在《反不正當競爭法》中具有獨特的、根本的地位及影響［7］。一般條款要求經營者遵守基本的誠實信用與商業道德，為競爭行為提供了基本的道德標準與價值準則［8］。其有利于彌補反不正當競爭法的滯后性，為司法機關解決新問題提供準則。但一般條款本身存在一些缺陷，經常依賴一般條款認定數據爬取行為的正當性可能導致條款的濫用。

第一，一般條款的適用范圍不明。有學者認為，《反不正當競爭法》規制的行為不限于第2章列舉的11種類型化行為，還包括總則規定的行為。換言之，符合一般條款要件的行為均屬于反不正當競爭法的規制對象。持相反意見的學者認為，只有符合類型化條款的行為才受反不正當競爭法的規制。因為反不正當競爭法第2條的“違反本法規定”已經限定了一般條款和整部法律的適用范圍，即11種類型化行為。此外，從法律條文的一般關系看，反不正當競爭法通常會在所列舉的類型化行為中規定“其他不正當競爭行為”的兜底性條款，而我國并沒有這樣的規定［8］?？梢?，一般條款與類型化條文之間的關系并沒有完全厘清，一概用一般條款解決類型化條文無法解決的問題，可能導致一般條款的濫用。

第二，一般條款中“誠實信用”與“商業道德”等道德判斷具有模糊性。道德判斷本質上是一種價值判斷，具有不確定性［9］。大數據技術方興未艾，有關數據爬取等數據搜集與利用行為的道德判斷尚未形成統一而穩定的標準，具有一定程度的不可預期性［10］。同時，道德準則的模糊性還會削弱法院探尋競爭行為正當性根本標準的積極性，導致法官在采集證據、形成確信和論證思路時忽視以客觀市場效果作為最終決定因素，這對于新型競爭行為規則的探索而言并無益處［11］。

第三，數據保護要求與數據流通需求的沖突化解存在分歧。雖然經長期司法實踐，法院逐漸形成了一般條款適用的具體標準，如有些法院已經開始采用“道德標準”和“客觀效果”并重的思路［12］，但在如何化解數據保護要求與數據流通需求的沖突上仍存在分歧。對此不同國家法院的處理方式有所差別。HIQ訴LinkedIn案中，美國法院以“自由競爭”為由主張公開數據可為他人正當使用。而面對相似的問題，我國法院沒有從數據流通的整體利益角度分析，而是主張企業所持有的任何數據都不能未經許可地為他人搜集與使用。

3.2.2 “互聯網專條”無法評價所有的數據爬取行為?？紤]到互聯網技術與商業模式的快速迭代，反不正當競爭法原有的條文無法地評價互聯網環境下的不正當競爭行為，“互聯網專條”由此誕生。然而，該條內容對互聯網環境下不正當競爭行為的表述比較寬泛，無法實現相關行為的合理界定，以至于法院往往不得不訴諸一般條款，或者同時適用一般條款與“互聯網專條”［4］。

3.3 建立數據爬取行為的反不正當競爭法規制范式

針對新的情況，反不正當競爭法的一般條款應當突出實用性，化為具體條款進行規制和適用，確定行為模式。在此過程中，必然涉及對利益及各種因素的考量。當今數據產業的不斷更新帶來更多不確定性，相關部門應積極應對挑戰，細化已經確定的保護理念，回應市場需求，規范人們的行為，指引人們做出正確選擇，促進數據時代的發展和進步。

3.3.1 謹慎適用反不正當競爭法一般條款?！侗Ｗo工業產權巴黎公約》第10條第2款將不正當競爭定義為在工商業活動中違反誠實慣例的任何競爭行為，所以“違反誠實慣例”是判斷競爭行為是否正當的基本標準。在判斷競爭行為時，這種“誠實慣例”的標準是一種道德標準［13］。反不正當競爭法的一般條款的核心原則包括誠實信用和遵守商業道德，二者是判斷競爭行為正當性的基礎。最高人民法院在海帶配額案中對我國反不正當競爭法一般條款的適用作出了解釋，認為適用《反不正當競爭法》第2條應滿足三項條件①。而在微博訴脈脈案中，法院還增設了三項要求。這些裁判深化了法院對一般條款的理解與適用，在相關司法裁判中起到一定程度的引導作用。然而正如前文所述，司法實踐形成的具體認定標準并未能充分解決數據保護與數據流通的沖突問題。與此同時，這些寶貴的司法經驗未能上升為成文法內容，無法為數據爬取行為的正當性認定提供穩定的預期。最高人民法院于2017年頒布的《關于審理不正當競爭民事案件應用法律若干問題的解釋》并未涉及一般條款的具體化內容，一般條款依然不具備充分的可操作性。2017年新修訂的《反不正當競爭法》沒有給一般條款設定相對應的法律責任條款，能否直接適用第17條認定違反一般條款的法律責任尚且存疑［14］?？傮w來看，反不正當競爭法及其相關規定并沒有對一般條款的具體化問題做出積極回應。如何規范新場景下一般條款的適用仍然有待討論。本研究認為，在判斷競爭行為正當性時，應更加關注待評價行為的客觀市場效果，結合社會整體利益保護與競爭機制維護的需求，劃定經營者的合法利益范圍。

3.3.2 完善“互聯網專條”內容。《保護工業產權巴黎公約》第10條僅將各國已達成共識的不正當競爭行為列舉出來，而尚未形成共識的市場行為是否構成不正當競爭則交由各成員國立法機構自行認定。因此在反不正當競爭法的修訂上，立法機構應當根據國家經濟政策的需要，在不抑制互聯網企業競爭活力的前提下，經過充分論證權衡，慎重規定涉互聯網的不正當競爭行為。既不能過度受制于行業利益的牽制，也不應賦予司法機構過多的自由裁量權，使《反不正當競爭法》真正發揮促進互聯網經濟良性發展的作用［15］。對基于互聯網技術而出現的不正當競爭行為，明智的做法是抽象出該種不正當競爭行為的特征并融入現有法律，而不是技術延展到哪一個領域，就以統一立法的方式規范該領域的行為［15］。競爭行為正當性判斷的關鍵在于公平和自由競爭的界限劃定。這種劃定有別于一般意義上自由和公平的劃分，而是更傾向于以效率作為正當性的判斷標準，不過度依賴法官主觀的道德判斷［16］。本研究認為，數據爬取行為可以歸入“互聯網專條”。而“互聯網專條”之所以會出現無法完全評價數據爬取行為的問題，是因為數據抓取行為與互聯網專條的調整對象有一定差異。“互聯網專條”第2款列舉的不正當競爭行為只是對一些較典型的互聯網不正當競爭行為的總結提煉，而該條第2款前半段所概括的“利用技術手段，通過影響用戶選擇或其他方式，實施下列妨礙、破壞其他經營者合法提供的網絡產品或服務正常運行的行為”，則是對前述列舉的典型行為設置的“最大公約數”，因此不屬于這些典型行為的數據爬取自然就被例舉規定和兜底條款排除在外了。

基于以上內容，本研究建議在《反不正當競爭法》第12條第1款第3項后增設“未經其他經營者允許，通過數據抓取等途徑獲取他人一定積累的具有商業價值的數據，導致其他經營者的相關市場受到不合理損害”的行為，將原本第4項兜底內容順次位于第5項?！耙欢ǚe累”包括相關企業數據收集、整理、解析與加工等，應當投入一定資金和成本。在解釋“不合理”時，應當融合誠實信用原則和商業道德等因素，同時還要把數據流通以及數字經濟市場的發展需求考慮在內。

4 結論

在數據爬取行為規制的問題上，采用數據確權的路徑還為時過早。但當爬取他人持有的數據從而威脅互聯網競爭秩序的平衡時，應當適用反不正當競爭法對該不正當競爭行為予以糾正。然而，反不正當競爭法的適用尚且存在一般條款濫用與“互聯網專條”周延性不足的問題，所以有必要對法律進行適應性改善，使其在評價數據爬取等互聯網競爭行為時更具靈活性。通過反不正當競爭法的行為規制范式調整數據爬取行為，既有利于防止“數據圈地”現象的泛濫，也能為處于起步、發展階段的數據平臺在現有數據基礎上進行創新保留余地，最終促進數字經濟縱深發展。

注釋：

①北京知識產權法院（2016）京73民終588號民事判決書。

②杭州市中級人民法院（2018）浙01民終7312號民事判決書。

③深圳市中級人民法院（2017）粵03民初822號民事判決書。

④最高人民法院（2009）民申字第1065號民事裁定書。

⑤北京知識產權法院（2017）京73民初2020號民事判決書。

⑥北京市高級人民法院（2021）京民終281號民事判決書。

⑦hiQ Labs， Inc. v. LinkedIn Corp.， 31 F.4th 1180 （9th Cir. 2022）; Facebook， Inc. v. Power Ventures， Inc.， 844 F.3d 1058 （9th Cir. 2016）.

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