企业数据的法律保护——类型化保护模式探索

摘要：在互联网与大数据时代，数据已经成为企业的重要资产，但因现有保护制度存在立法的缺失，各法院裁判路径不一，学界对其也争论不休，企业数据保护面临着困境。从理论上说，企业为数据的生产投入了大量劳动和成本，企业数据作为企业的劳动成果，为其保驾护航对于保护企业数据利益是非常之必要的。因此，以促进数据共享为目标，本文以企业数据的类型化为出发点，基于企业数据的公开性，将企业数据分为：公开数据与非公开数据；认为基于数据所具有的特征，尤其是其核心特征——非排他性，应当对其进行类型化保护模式，而非单一的部门法保护。同时，立足于数据的基本特性，对上述的类型化保护路径进行探索完善，以期更好地保护企业数据权益。 

关键词：企业数据、公开、非公开、类型化、数据保护

一、企业数据法律保护面临的司法困境

人类社会进入了人工智能时代，科技革命与产业变革浪潮涌动，数据作为网络化时代信息的载体与表现形式，就当前的市场环境下来说，数据已经成为企业，尤其是科技型企业之间相互竞争的一项重要资源，也是企业重要的资产之一。然而实践中，因数据产生的纠纷越来越多，因此相关的法律也应运而生，纷纷出台。例如在《民法典》中第111条规定了对个人的信息保护条款，在127条对数据、网络虚拟财产设置了相关转介条款，在人格权编更是大篇幅的对个人信息设置了专章，对其予以保护；2021年，《个人信息保护法》颁布，该法以个人信息保护的角度去细化民法典关于个人信息的相关条款；同年，《数据安全法》也颁布了，该法与前面所说的《个人信息保护法》有所不同，其是站在数据安全的立场来细化民法典关于数据保护的条款；而在2022年，浙江省作为全国数字化改革的领跑者，也颁布了与数据保护相关的规定——《浙江省公共数据条例》，这是全国首部关于公共数据领域的地方性法规。然而，以上相关的法律法规均是从个人信息或是公共数据的角度来对数据相关权益做出保护，其落脚点是在个人或是公共数据权益；对于企业数据而言，现有的保护制度还是存在着立法的缺失。因此，企业数据相关的纠纷越来越多，学界也对此争议不休，尤其是在司法实践中，对于企业数据立法的缺失，各地法院见仁见智，从各个部门法中寻求制度供给空间。

表1  涉及企业数据纠纷相关案例表

根据上述的案例表可以得知，目前各法院裁判路径不一。但无论是著作权法条款，或是商业秘密条款，以及反不正当竞争法的一般条款，这些法律都不是专门针对于企业数据保护这一问题，因此上述路径在适用于企业数据纠纷时也产生了诸多问题。比如在2008年的大众点评诉爱帮网案中，大众点评网在发现爱帮网上出现的大量点评内容均来自于大众点评网的原创点评内容后，便以侵犯著作权为由，向法院提起了诉讼，一审法院以案涉数据构成汇编作品为由，认定大众点评网对其享有著作权，但是二审法院转而推翻了一审法院的判决，认为案涉数据并不具有独创性，不构成作品或是汇编作品；而在2010年的大众点评诉爱帮网案中，大众点评转换策略，从“著作权保护路径”切换成了“竞争法的保护路径”，大众点评网因此大获全胜，得到了一审和二审法院的支持，两级法院均认定爱帮网的行为构成不正当竞争。从上述两个案例的对比中可以看出，不论是从法院的角度或是站在企业的立场，对于企业数据权益的保护，皆是模糊不清或是存在疑问的：在2008年的大众点评诉爱帮网案中，为何一审与二审的观点截然不同？为什么在著作权法的保护路径转向竞争法的保护路径之后，大众点评网可以大获全胜？同样的疑问在“新浪微博诉脉脉”案中也存在，一审法院与二审法院均对微梦公司主张的“商业秘密侵害”视而不见，反而是以竞争法的一般条款进行规制，为何会存在法院对微梦公司主张的“商业秘密侵害”未置可否这一现象，甚至法院好像是在刻意回避这一问题,我们都无法得知。同时从上述案例也可以看出，著作权法与商业秘密条款对于企业数据权益保护存在着适用受限的情况，而竞争法的一般条款在企业数据权益纠纷中“大行其道”，为何会有截然相反的情况，个中缘由值得引起重视与深思。 

在此，对于企业数据保护所面临的重重困境，我们以企业数据的类型化保护路径为视角，从数据的基本特征、企业数据保护的法理基础以及立法司法层面明晰企业数据的类型化保护路径，同时指出商业秘密路径、著作权法保护路径以及竞争法一般条款的不足，并试图完善，在促进数据共享的同时，也能更好地保护企业数据权益。

二、企业数据保护的理论基础

（一）数据的三个特性

1、数据的无形性

数据是在信息网络科技发展过程中产生的，在计算机和网络上无处不在，其表现形式是在二进制的基础上由0和1组合的比特形式,是一种典型的无形财产。而信息是数据的载体，数据的无形性使得其无法脱离载体而存在。因此从本质上来说数据是一种以信息为载体的具有商业价值的资产，尤其是对于科技型企业而言，是其立身之本。

2、数据的非排他性

从技术层面的角度来看，数据实际上是可以被无限使用的,因此数据是具有非排他性的。该特征存在以下两个含义：一是数据可以被多个主体同时占有、使用，即数据被一些人使用的同时也可以被其他人使用；二是多个主体同时使用并不会对数据产生消耗，进一步地说，数据是能够持续地产生同时不会被消耗，而且还可以无限制地累积。而且，在大数据和网络化时代，信息技术日新月异，使得数据传播及分享更加容易，换句话说，数据的非排他性也在该背景下不断加强。因此，与传统的生产要素相比较，如劳动、土地、信息，非排他性是数据最核心的特征。

3、数据价值的内生性

因为数据的核心特征——非排他性，加之信息技术的发达，使得数据的复制、传播的成本非常小，可以不断地被发掘，重复地提取，同时因为其不会被消耗，加之不断累积，用完以后可以再用。可以看出，数据的价值具有内生性。换句话说，数据的效益可以在这个过程中被不断提升，并且企业为之需要耗费成本很低，根据企业需求可以开发出更多具有商业价值的数据产品，因而能够能够发掘出数据更多更大的价值，使数据的效益得到最大化。

因此，基于数据上述的基本特征，尤其是数据最核心的特征——非排他性，使得企业数据的保护尤其艰难，而且从现有的法律体系来看，对企业数据保护的缺失，使得学界对企业数据权益保护存在众多争议。

（二）企业数据保护的正当性

从理论基础上看，洛克的劳动学说为保护企业数据提供了重要支持。但关于该理论有众多解释，基本可以分为两类：第一种是劳动独占论，该学说的主张者认为财产权是独有的、具有专断性的支配权，他们拥护纯粹的自然财产权，认为一切财产都应该是私有化。在司法实践，有部分案件的法官在裁判中也提到了了劳动独占论，运用该学说的逻辑思维，实际上其忽视了公共利益，单就关注于个别企业利益。而且，彼得·德霍斯曾对劳动独占论进行分析，提出了该学说可能存在的问题，以及可能造成的后果。因此，对洛克劳动理论逐渐也产生了其他的解释，在上述解释的基础上产生了第二种学说：即劳动工具论，也称“劳动增值理论”。该理论与上述理论不同，其关注于个体的价值，认为正是基于多个个体的付出与劳动，才产生的社会价值，而且社会价值的产生也能够使得个体在一定程度上得到回报。实际上，在劳动学说提出者的洛克看来，劳动在富裕的自然法时期的确能够在私有财产的形成过程中能够发挥作用，但这一时代早已经过去，现在对财产权的分配不同于过去，其主要依赖于带有功利性的实在法和公约，而此处的实在法即强调社会利益。因此，就劳动增值理论来说，它可以同时兼顾数据生产者的私人利益与社会公共利益，换句话说，这一理论的支撑不仅关注于企业数据权益，同时也能够促进数据共享，与类型化保护模式之目的相契合。因此，该理论为企业数据保护提供了正当合理性。

从我国司法实践来看，在涉及企业数据相关的纠纷中，也有很多案例涉及以劳动相关的学说去进行说理论证。例如，在“大众点评诉百度地图案”中，一审法院认为，大众点评网上的点评信息，是汉涛公司在付出了大量的成本，同时进行了长期的经营才有的成果，因此汉涛公司应当拥有平台的数据利益。该案上诉后，二审法院维持了一审判决，确认了在大众点评网上的点评信息是汉涛公司的劳动成果，其具有经济价值。在“淘宝诉美景大数据不正当竞争案”中，法院认为案涉数据产品中的数据内容，究其根本，是因为淘宝公司付出了大量的人物财力，经过了长时间的经营，才由此产生，为其带来了市场竞争优势以及相关的商业利益。

（三）学理争议与破解方向

基于上述劳动增值理论，企业对其数据应享有合法权益，我国学者大多数对此持肯定态度，但是，对于以何种方式对企业数据权益进行保护则存在较大争议。从当前学界的讨论来看，主要分为以下几类。一是“合同法保护说”，认为对数据的保护应当以契约式规制为主，同时以侵权责任法、代码技术调整为辅，从而构建起对数据纠纷解决的路径；二是“竞争法保护说”，认为对数据的保护可以走竞争法的路径，以此来规制不正当竞争行为；三是“知识产权保护说”，该学说认为对数据的保护可以依赖知识产权；对数据保护最新、同时也是现在学界最具争议的学说：第四种新型财产权说，该学说不认可现有的数据保护路径，认为其均存在不同程度的不足之处，因此对数据的保护应当根据其特征去构建一种新型财产权。

以上四种学说均是对数据的保护路径的不同论述，然而这些学说均存在缺失。对于前面三种学说均是以现行制度去保护企业数据，但都存在一个问题，都是以现行单一的法律进行固化的保护，没有认识到数据的类型化问题，无法涵盖所有的数据类型，比如知识产权保护在一定程度上可以提供强度较高的保护，但对于企业公开但不具有独创性的数据无法给予其保护；而对于最后一种学说，该说主张数据财产权是一种具有对世性的绝对权，这意味着数据可以对抗不特定多数人。对企业来说，这种学说可以保护企业对数据投入所形成的利益，但从另一方面来说，这样的绝对财产权是不利于数据共享与传播的，在数据领域很可能会阻碍市场竞争，这就违背了保护企业数据的初衷，更严重可能会导致形成数据孤岛这种异化现象，对数据的传播、共享以及创新造成阻碍，破坏竞争秩序。因此，这种学说实际上过于刚性，欠缺灵活性，难以调整数据这类不断变化发展的数据。

综上所述，我们应该意识到，数据的类型是非常丰富且类型众多。因此，企业数据须以类型化区分，类型化的数据治理路径，通过不同的路径，来规制数据权益，实现企业利益与公共利益的平衡。实际上这一保护模式不仅能够保护企业数据权益，同时也是基于企业数据的公共面向，而且在一定程度上也可以避免基于数据控制权导致的数据垄断和“算法黑箱”。

三、企业数据类型化保护模式

从商业领域来看，数据的含义不仅将传统意义上的个人信息、商业统计数据等包含在内，同时那些知识产权保护客体的内容也被包含在内，比如作品、汇编作品、商业秘密等等。民法总则在立法过程中，曾经出现过将数据纳入知识产权客体之中，把“数据信息”与商业秘密、作品等并列包含在其中。但随着对数据认识的不断深化，立法者发现这种做法非但难以覆盖数据的丰富类型，反而会破坏知识产权自身逻辑体系，使之沦为体系庞杂、无所不包的知识产权，因此立法者又将其从知识产权的课题中移除，单独作出规定。但从实际上，如果数据符合商业秘密的三个构成要件，或是具有独创性，那肯定能够以商业秘密或是著作权法的路径去认定，但也可能两者都不符合。如前文所述，因企业数据保护立法的缺失，司法实践中裁判观点不一，而单一法律规制路径的保护范围，对于变化多端、数量庞大的数据来说，存在着很大的局限性，很难满足实践中数据的保护需求。针对目前数据领域的规范缺失和理论局限，且基于数据具有的多重特征，为了避免数据利用、创新受阻，对于企业数据的保护不宜仅以单一的法律路径去规制，而应当根据企业数据类型的不同，采用不同的保护模式。

（一）企业数据的类型

基于数据是否被公开，我们可以将企业数据划分为：企业公开数据与企业的非公开数据。在“新浪微博数据案”中，司法机关明确：案涉的数据中不仅包含公开数据，同时也包含非公开的数据；同时认为公开数据是没有设定访问权限的数据，或者是向公众公开的数据，而非公开数据则相反，是指设定了访问权限的数据，如以登录规则或是以其他措施进行访问。因此，以数据公开性为出发点，分为以下两种类型。

1、非公开数据

企业非公开的数据主要指的是商业秘密类数据。很多企业在公司经营过程中总会存在一些不能为公众所获取的数据，尤其是科技型企业居多。这些数据来源可能是来自于公共领域收集的，也可能是来源于公司本身商业运营产生的，但这类数据往往因为具有很高的商业价值，需要获得保护。从实践中我们可以得知，这类数据可能包含：企业的技术性数据或经营型数据、平台的用户信息数据等。

2、公开数据

公开数据是指处于公开状态可以为公众所获取的数据，基于其具有独创性与否，其中又可以区分为：独创性特征的公开数据和缺少独创性的公开数据。

（1）具有独创性的公开数据

在实践中，以著作权法路径来保护企业公开数据的情形可以分为两种：第一种是在企业公开数据形成文本、图片等作品；第二种是当企业选取数据或是进行编排后，形成独创性，可以以汇编作品对其保护。对于作品和汇编作品的共性来说，就是两者都具有独创性。前者是指在科学、文学、艺术领域内具有独创性并能一定形式表现的智力成果，后者是对其内容的选择或者编排体现独创性的作品。

（2）缺少独创性的企业公开数据

除上述讨论在企业公开具有独创性的数据，缺少独创性的企业公开数据实际上更为常见，其范围更为广泛，尤其是在一些网络平台，如“大众点评诉百度地图案”中在线公开获取的商家点评数据、“淘宝诉美景案”经营者数据产品中的数据、“新浪诉脉脉案”的用户背景数据等等。

（二）类型化保护模式探索

企业数据的多重属性构成了不同类型的分类标准，为我们深入理解企业数据的丰富内涵提供了多维视角，以类型化为视角，根据其具体特征给予不同的保护路径。

1、商业秘密的绝对排他保护路径

企业数据如果想以商业秘密路径来给予保护，一定要符合商业秘密的三个特性，即“秘密性”“价值性”和“保密性”。因为数据的核心特征——非排他性来说，对于企业数据首先而言，秘密性是其认定的首要构件，秘密性要求企业数据不为其所属领域的相关人员普遍知悉和容易获得。然而，从实践中来说，对于秘密性的认定是很难的，但也不能因此就排除对相关企业数据的保护，比如在公司商业运营中产生的数据或是与具有技术性的企业数据，这两种数据就是典型的商业秘密保护的客体。价值性作为商业秘密的第二构件，这一构件不仅要求企业数据具有潜在或是现实的商业价值，同时应该在同行业经营者中能够给予其竞争优势。如在 “新浪微博诉脉脉”案中，二审法院认为，数据作为企业经营者的商业资源，同时也是其竞争优势之一。第三构件是保密性，其要求企业要采取与其数据价值相适应的保护措施来防止企业数据泄露。基于企业价值的内生性，企业数据能够为经营者带来重要的经济价值，因此企业就一定会采取合理的保护措施，同时这一保护措施应达到法律所要求的程度，才能达到保密性的要求。

但是在司法实践中，以商业秘密路径来保护企业商业信息的案例中，原告胜诉的案件数量非常少，关键点就在于涉案信息很难被认定为商业秘密。因此，传统的商业秘密保护路径本来就堵塞不通的情况下，以商业秘密路径来保护企业数据就显得更加艰难。在商业秘密的三个构成要件中，秘密性不仅是处于基础地位，也是其核心要件，但对于数据来说，基于其基本特征，对企业数据秘密性的认定，不确定性尤为明显。同时，法律对秘密性的认定也没有明确规定，仅在司法解释中规定了为公众所知悉的情况，因此秘密性的判断标准无法明晰，导致在司法实践中法院对秘密性也难以认定。对于另一构件保密性来说，对企业数据的保护措施如何才能达到保密性的程度，法律也没有规定。加之在商业秘密纠纷中的侵权行为天然地就具有隐蔽性，因此作为商业秘密的权利人如何去证明其受到侵权是非常困难的。同时，基于数据的基本特征，使得企业数据的商业秘密侵害行为隐蔽性程度更甚，以商业秘密路径实现企业数据保护则是阻碍重重。

因此，以商业秘密保护路径去规制企业数据，首要的就是明确商业秘密三性的内涵与标准。而且在实践中的确有企业，尤其是科技型企业想要主张以这一路径去保护企业数据，因此，从商业秘密的三个构成要件并没有在立法中明确的情况来看，通过司法解释商业秘密的内涵与标准作出进一步明确，也不失为一种解决路径。但同时结合数据的基本特征来看，对其认定标准的设定也不能够太过严格，因为数据本身就具有非排他性。这一点其实在司法实践中早已经明确过，如在衢州万联网络技术有限公司诉周慧民等侵犯商业秘密纠纷案中，法院认为在衢州万联网络技术有限公司诉周慧民等侵犯商业秘密纠纷案中，法院认为案涉的单个数据是从公共领域获得的，但是该网站综合数万个单个信息形成的数据库中却是不容易为相关领域的人员普遍知悉和容易获得。虽然学界中对此还具有不同的说法，但对于企业的数据，如果说是无法获取相关数据收集、筛选或是加工、组合的结构本身，不管其是否来源于公共领域，也是可以认定其属于非公开性的数据，而且根据《最高人民法院关于审理侵犯商业秘密民事案件适用法律若干问题的规定》第 4条第 2款的规定其实也是可以证明这一说法的。

2、独创性赋予的有限排他保护路径

除了商业秘密路径的保护外，著作权法对于企业数据的保护同样重要。著作权法对于不具备独创性的单纯事实或数据是不进行保护的，对它们进行简单加工或汇总，也不能使企业数据获得独创性。目前学界普遍认为, 独创性作为作品的构成要件之一, 只有作品在具备独创性的情况下才能够被著作权法保护；同时，如果企业对于数据内容的选择、编排是能够独创性，构成汇编作品的，也可以获得著作权法的保护。

那么，如何判断企业公开数据具有独创性？英美法系国家中的著作权法对作品的“独创性”标准要求相对于大陆法系国家较低。在英美法系中，对作品的“独创性”这一标准如何认定，是司法机关区别作品归属问题、以及判断作品的来源的关键因素；同时，对于作品中所具有的价值，不仅是其具有经济价值，也包含社会价值在内，均是立法者考虑的决定性要素。例如在美国H.R.3531.Sec.3(a)法案中就有相关规定: “在数据库内容的收集、组织、组合、证明或者是在表现上有数量或是质量中有实质性的人力、技术、财力或其他资源的投资，符合上述标准的数据，该特殊权利能够得到保护。”相反的是，大陆法系国家中，最明显区别于实用艺术、外观设计等标准就是作品的“独创性”标准，而且与英美法系不同的是，这还同时要兼顾著作权人的财产权利、经济利益与精神权利。由此可得知，大陆法系国家在这一点上的保护标准更高，且标准制定更为严苛。其次，世界知识产权组织( WIPO) 在1991 年对《伯尔尼公约》在第2 条第5 款将数据及数据库纳入著作权保护的规定进行了肯定，因为这一规定明确规定“汇编作品”类型包括“编排”或“选择”的以计算机储存形式所固定的数据及数据库，很好地补足了关于数据问题造成的法律缺失。但因我国法律对于“独创性”标准并没有明确具体的规定，同时学界也对其争议不休。因此，为更好地保护具有独创性的企业公开数据，就要进一步了解企业公开数据与作品、汇编作品之间的联系，在立法层面明确数据独创性的含义。同时，企业作为权利人，也可以通过著作权许可合同维护企业数据权益，基于企业数据与著作权的联系对合同的内容进行约定，而且因为技术反规避条款并没有强制技术措施一定要局限在著作权保护的作品范围中，因此许可合同的客体不再局限在传统著作权的客体范围中，在合理的情况下，双方当事人基于合同自治原则，也可以以企业数据作为著作权许可合同的客体，突破传统著作权的范畴，在一定程度上降低数据纳入著作权保护的门槛。

3、一般条款对应的弱有限排他保护路径

竞争法的一般条款同样也是企业公开数据保护的一条路径。对于处于公开状态整体上缺少独创性的企业公开数据而言，知识产权制度无法予以保护。在司法实践中，对于企业公开但缺少独创性数据纠纷，法院一般会以竞争法的一般条款这一路径进行规制，例如“淘宝诉安徽美景公司”案、“大众点评诉爱帮网”案等典型案件，都援引了其一般条款进行裁判，认为案涉被告存在非法获取、利用数据的行为，因此也违反了诚实信用原则以及商业道德，从而构成了不正当竞争的行为。相较于商业秘密和著作权法的保护路径，竞争法的一般条款很大程度上拓宽了保护企业数据的范畴。著作权法条款无法将所有企业公开数据纳入其保护范畴，因此司法实践中法院基于一般条款的包容性，将企业大部分公开数据的纠纷都规制其中。其实对于竞争法一般条款，其适用的规则很早就明确过了，在最高人民法院在“海带配额案”中，法院的裁判是以“损害+违背诚实信用原则和公认的商业道德”的规则来适用这一路径的。因此各级法院在适用一般条款时通常遵循最高人民法院这一裁判思路来说理论证。

但就一般条款中适用的诚实信用原则以及商业道德的具体内涵来说，在司法实践中往往也无法明确。从竞争法的角度来说，诚实信用原则一般表现为公认的商业道德，所以在司法实践中一般的裁判思维会固化成：如果某一行为违反了商业道德，那么该行为肯定违背了诚实信用原则。因此我们可以知道，司法实践中法院运用一般条款去裁判数据不正当竞争行为的关键点是如何对商业道德进行界定。商业道德作为一个伦理学上的概念，法律是无法界定其明确含义，所以在司法实践中法院也只能见仁见智。而且，在不同类型的案件中，商业道德所表现出来的具体内涵也是因案而异的，而且也可能因为对各组成要素不同的强调比重而导致判决结果的多样化。尤其是数据竞争的领域，商业道德的多元性、模糊性则因数据的非排他性进一步加剧。

目前我国数据领域还处于初步发展阶段，因此数据这一领域并没有形成公认的行业规则或是行业惯例等。因此在以竞争法一般条款的路径去规制企业数据纠纷时，商业道德的模糊性与不确定性尤为突出，法院在如何界定数据领域中的商业道德也更加困难。我们要明白的是，竞争法的出发点是保护市场自由竞争，因此这一原则就决定了在对市场竞争进行干预的同时，必须遵循谦抑之理念，保持一种适度性。因此对于司法实践中在一般条款的适用而言，都有过度之嫌，究其根本原因，其实就是没有注意到竞争法内在的谦抑性与适度性。与此同时，数据行业发展越来越快，特别是基于数据的非排他性，导致数据这一行业与传统行业有着很多的不同点，要以竞争法的一般条款去保护数据相关权益，更应当秉持谦抑之理念。因而，在适用这一条款应融入谦抑干预理念，要做到以下两点：首先，以《反不正当竞争法》保护市场自由竞争为出发点，要尊重市场优先。市场优先要求遵循市场在资源配置中的决定性，在国家干预的范围上，相对应的应该的是市场失灵的范围；再者，在干预手段上也是一样，不能过于刚性，过刚易折；最后，应当允许在市场失灵与否无法判断时，优先适用市场机制进行调整。第二点是在对企业数据相关的纠纷进行调整时要尊重比例原则。比例原则作为平衡利益的一种工具，在对不正当竞争边界进行限定具有天然的正当性，因此，在以不正当竞争法的路径去规制企业数据纠纷时，要遵循这一理念，以平衡企业数据保护的要求以及公共利益的面向。

表2   企业数据保护路径总结

四、结语