徐俊：反不正当竞争法数据保护专款的司法适用研究

        作者：徐俊，上海市高级人民法院知识产权审判庭副庭长、三级高级法官，法学博士。

　　编者按：为落实中共中央宣传部、教育部、科技部印发《关于推动学术期刊繁荣发展的意见》精神，顺应媒体融合发展趋势，积极适应移动化、智能化发展方向，《法律适用》推出网络优先出版等新型出版模式，在微信公众号及中国知网逐篇推出网络首发文章，敬请关注！

　　编辑提示：《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》明确指出：“综合整治‘内卷式’竞争”“强化反垄断和反不正当竞争执法司法，制定重点领域反垄断指南指引”。2025年6月27日，第十四届全国人民代表大会常务委员会第十六次会议审议通过新修订的反不正当竞争法，该法已于2025年10月15日正式施行。其中，该法新增“内卷式”竞争治理规则、扩展了不正当竞争行为类型等内容。为贯彻落实上述文件的要求，同时为理解与适用新修订反不正当竞争法提供参考，本期特邀反不正当竞争法领域的专家学者、资深法官等围绕“内卷式”竞争、数据不正当竞争等前沿问题展开深入研究，以飨读者。

　　本文系国家社会科学基金重大项目“完善网络反不正当竞争法律规则研究”（项目编号：25&ZD230）的阶段性成果。

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　　文章发表于《法律适用》2026年第6期“专题研究：关注新修订反不正当竞争法前沿问题”栏目，第66-82页。因文章篇幅较长，为方便电子阅读，已略去原文注释。

目次

一、数据保护专款的立法沿革

二、数据保护专款的规范意旨

三、数据保护专款的客体要件

四、数据保护专款的主体要件

五、数据保护专款的行为要件

结语

摘要：2025年修订的反不正当竞争法历经《修订草案征求意见稿》第18条和《修订草案》第13条第2款第4项的演变，形成现行第13条第3款数据保护专款。该规定旨在激励数据价值创造、促进数据高效利用和维护数据市场秩序。应根据数据的类型和特点，厘清个人数据、公共数据和企业数据的边界，依法准确界定保护范围和程度，针对不同类型数据提供相应保护。有权提起数据不正当竞争诉讼的原告主体条件是对数据的“合法持有”，该“持有”可以源于法定、约定或事实上的持有，其内在要求有“实质性投入”。数据不正当竞争行为的认定取决于其可归责性的证成，宜结合具体场景进行利益衡量评估其正当性。可从使用的目的和性质、数据的性质与投入、使用的数量和程度、使用的范围与影响等四个维度综合认定数据使用行为的正当性。

关键词：数据　竞争　正当性   合法持有　司法适用

　　在数字经济快速发展的背景下，数据已经成为企业创新和增长的关键生产要素。为规范数据领域的竞争行为，维护公平有序的市场环境，2025年修订的《反不正当竞争法》第13条第3款增设了专门针对数据获取与使用的规定，业界称之为“数据保护专款”。本文围绕该条款的司法适用，在梳理立法沿革，总结规范意旨的基础上，对数据保护专款的构成要件特别是客体要件、主体要件及行为要件展开讨论。

一、数据保护专款的立法沿革

　　1993年正式施行的反不正当竞争法，在2017年和2019年经历了两次修改。2022年3月，《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》提出“加快建设高效规范、公平竞争、充分开放的全国统一大市场”，要求加快推动修改反不正当竞争法，“对市场主体、消费者反映强烈的重点行业和领域，加强全链条竞争监管执法，以公正监管保障公平竞争”。数据作为数字经济和智能经济的底层架构与核心因素，已然成为与劳动力、资本、土地、技术等并列的生产要素，同时也是经营主体在市场竞争中的重要资源与核心竞争要素。在反不正当竞争法修订中对数据保护作出规定，成为社会各界的普遍共识。2025年修订《反不正当竞争法》第13条第3款的形成，先后经历了《反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》（以下简称《修订草案征求意见稿》）第18条和《反不正当竞争法（修订草案）》（以下简称《修订草案》）第13条第2款第4项的过程。

　　（一）《修订草案征求意见稿》关于数据保护的规定

　　2022年11月22日，国家市场监督管理总局（以下简称“国家市场监管总局”）起草了《修订草案征求意见稿》并向社会公开征求意见。《修订草案征求意见稿》第18条规定了对数据的保护，其文字表述方式类似于反不正当竞争法关于商业秘密保护的条款，包含了侵害行为类型、受保护客体的构成要件等内容。该条第1款列举了经营者被禁止实施的四种行为，旨在防止经营者不正当地获取或者使用其他经营者的商业数据。

　　在第1款列举的四种商业数据规则中，第1项提到“以盗窃、胁迫、欺诈、电子侵入等方式”，通过这些手段所实施的行为不合理地增加其他经营者的运营成本，并对其正常经营造成影响，这种行为应受反不正当竞争法调整，同时还有可能触犯刑法、网络安全法和电子商务法等其他法律。第2项指的是“违反约定或者合理、正当的数据抓取协议”。需判断经营者是否按照协议约定的具体方式，在约定范围内获取和使用数据。比如对数据的获取或使用是否遵循Robots协议、用户服务协议、开发者协议，是否符合基于个人信息保护法要求的“三重授权原则”等。第3项规定的是已存在“以不正当手段获取”其他经营者商业数据的情况，针对该获取的数据，存在进一步“披露、转让或者使用”的行为。第2项和第3项都要求涉案商业数据足以在实质上替代其他经营者提供的相关产品或者服务。第4项表述的“以违反诚实信用和商业道德的其他方式”，具有明确的价值追求，目的在于最大限度地维护竞争自由并符合市场精神。与第1项对盗窃等明显违法手段的具体列举不同，第4项所描述的“诚实信用和商业道德”在适用和认定上都具有较强的不确定性。

　　根据该条第2款规定，商业数据需要满足三个要件：一是经营者依法收集；二是具有商业价值；三是经营者采取相应技术管理措施。该款规定考虑到企业持有的数据形态多样，尤其是工业互联网数据应用范围广泛，并不都是用户个人数据，非个人数据自然无须用户同意，所以并未借鉴2021年《最高人民法院关于适用〈反不正当竞争法〉若干问题的解释（征求意见稿）》的思路，将“征得用户同意”设置为要件之一。此外，该条第3款规定，公众可无偿利用的相同信息数据不属于受保护的商业数据范围。

　　从整体结构与基调分析，《修订草案征求意见稿》将商业数据保护条款的立法模式导向为赋权立法保护范式。选择赋权立法保护范式还是利益衡量保护范式，属于方法论层面的理论议题。反不正当竞争法本质上是一部行为规范的法律。在数据赋权领域存在诸多分歧，难以形成初步共识的背景下，不宜从赋权视角界定数据权益。该法律的宗旨是维护竞争本身而非保护个别竞争者，因此其分析框架应摒弃权益侵害式的评价逻辑，转而侧重于行为评估。同时，涉及数据的不正当竞争行为在立法表述上不宜简单套用商业秘密条款的模式，否则将弱化数据与商业秘密区分立法的价值导向，尤其当条款中包含类似赋权性质的规定时，更容易引发裁判实践中偏重保护而忽视流通的倾向。

　　（二）《修订草案》关于数据保护的规定

　　2024年9月29日，国务院常务会议讨论并原则通过的《修订草案》第13条第2款第4项明确规定，以欺诈、胁迫、电子侵入等不正当方式，获取并使用其他经营者合法持有的数据属于不正当竞争行为。此类行为被归入经营者不得借助数据、算法、技术或平台规则等，通过干扰用户决策或其他途径，实施破坏其他经营者合法网络产品或服务正常运营的行为之一。

　　《修订草案》删除了《修订草案征求意见稿》对商业数据进行界定的相关内容。考虑到经营者依法收集和具有商业价值是数据的应有之义，相关数据界定内容删除的关键在于对“经营者采取相应技术管理措施”要件的删除。将技术管理措施作为保护商业数据的必要条件，一方面，会助长数据持有人借助技术管理措施强化对其数据的控制力，不利于数据的流通和有效利用；另一方面，这种条件限定淡化了反不正当竞争法对可归责行为的规制，不利于复杂场景下数据持有人对其数据的保护。

　　《修订草案》关于数据保护内容的表述从体系上来看仍然属于在“互联网专条”下对涉数据不正当竞争行为的规定，其后果要件仍聚焦于“妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行”。该规定受到2024年5月6日国家市场监管总局公布的《网络反不正当竞争暂行规定》第19条的影响。

　　在《修订草案》公布后，有意见提出，侵害数据权益不属于该款规范的“妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为”，建议单独规定。现有大量司法实践表明，在涉及数据的不正当竞争案件中，“互联网专条”往往难以提供明确的裁判依据，多数数据纠纷仍需援引《反不正当竞争法》第2条一般条款进行处理。这种现象既反映出修订中的涉数据保护条款不宜简单套用“互联网专条”关于“妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行”的后果要件，更凸显出构建独立数据不正当竞争行为违法构成要件的现实紧迫性。在立法体系层面，鉴于数据治理与互联网规制存在交叉并行而非包容从属的关系，应将数据保护专条作为独立条款设置，而非使其依附于“互联网专条”框架之下。

　　最终出台的《反不正当竞争法》第13条第3款吸收采纳了前述意见，虽然该数据保护专款仍置于“互联网专条”之内，但应当明确，非法获取和使用他人合法持有的数据，与干扰或破坏网络产品或服务正常运行的行为存在显著差异，该行为已被独立界定为一类网络不正当竞争。该条款完全可以脱离第13条“互联网专条”，成为一个单独的条文，从而具备自成一体的独立性。

　　《反不正当竞争法》第13条第3款数据保护专款是我国立法首次将数据作为独立的竞争性权益纳入反不正当竞争法的专门保护范畴。该规定在《修订草案征求意见稿》和《修订草案》之后，通过对客体要件、主体要件和行为要件的重新规定，协调数据权属与数据流通之间的潜在冲突，对改善营商环境、规范市场秩序具有深远意义，同时为数字经济及人工智能产业的未来发展提供了关键支撑。

二、数据保护专款的规范意旨

　　此次反不正当竞争法修订明文专款对数据权益保护作出规定，目的是要保护数据要素创新成果，提高数据要素供给数量和质量，大力发挥数据的基础资源和创新引擎作用；推动数据要素市场化配置效率进一步提升，促进数据要素依法有序流通；保障数据要素参与各方合法权益，维护数据市场公平竞争，进一步释放数据资源对经济发展的乘数效能。

　　（一）激励数据价值创造

　　数据具备非排他性特征，可被多个主体同时使用，个体使用不影响他人共享。这一特性导致数据市场难以自发形成有效均衡。缺乏法律规制时，市场机制不仅无法实现资源优化配置，更会抑制创新动力并滋生“搭便车”现象。数据市场的活力依赖于交易行为，而明确的法律保障是数据交易的基础支撑，缺失法律保障将严重阻碍市场发展。因此，国家需通过立法确立并保护数据的商品属性。

　　数据的商品地位需由法律予以确认保护。其经济价值深度关联于法律规定的保护强度——法律赋予的权利越充分，数据商品价值越高；权利越薄弱，价值则相应递减。赋予财产权激励仍是激发数据生产的核心逻辑。但传统产权理论在互联网语境下需重新评估：其他领域的产权激励模式，在互联网环境中可能演变为“构建信息壁垒”，冲击开放、共享、自由、平等的网络核心价值。数据产权化将显著提升流转成本，当成本过高时，会加剧“信息孤岛”效应，阻碍数据的自由流动与开放获取。交易需要可预期的法律环境，数据交易以法律保障为必要条件，而非以财产所有权为前提。基于共享共赢原则，定价机制应符合比例原则，与合理预期相匹配，最终促进数据的高效流转与价值释放。

　　互联网经济条件下的数据法律保护呈现出完全不同于传统领域的形态。不论是消费互联网，还是工业互联网，正是互联网使得电子数据的大规模收集、加工和使用成为可能。互联网平台经济的特征为数据控制人提供了有利的市场地位。以大型平台企业为例，之所以要投资于数据资源的形成和积累，主要是为了获得基于数据的竞争能力和控制能力。一方面，数据是平台经营的基础，数据资源的积累可以使平台不断优化和完善自身的服务，提供更有竞争力的网络产品。另一方面，通过对数据衍生价值的深度挖掘并引入预测性算法，平台企业得以不断增强对平台架构内接入主体、资源及交易活动的掌控力。这在一定程度上解释了为何在缺乏明确产权界定的情况下，企业仍持续投入可控数据资源的生产。尤其是工业互联网数据通常作为企业核心运营过程的副产品存在，因此所需的额外生产激励往往相对有限。此外，在平台经济背景下，由于平台集聚的大量数据资源对下游产业或相关企业的数据开发至关重要，过强的产权保护将为平台提供合法垄断数据细分市场的机会，进一步加剧数据市场垄断的尖锐矛盾，不利于大量中小型数据企业的生存与发展。

　　因此，法律对数据集合的保护应当适度，全场景的强保护或者弱保护都不利于数据市场的长远发展，也不利于公共利益的有效维护。数据法律保护不仅要给予数据生产者适当的激励，还应确保数据产业链中的共享、互利和共赢。在规划数据保护制度时，必须从数据生态链的整体视野出发，进行全面深入考量。

　　《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）在数据确权问题上明确表明立场，创新数据产权观念，淡化所有权，强调使用权，聚焦数据使用权流通。其核心不在于确定数据的归属权，而在于确保所有相关方均具备使用数据的权利，以促进数据高效流通使用。要充分认识和把握数据产生、流通、交易、使用等基本规律，尊重数据资源持有者、数据加工使用者、数据产品经营者等数据处理者的投入。应当在维护国家数据安全、保护个人信息数据和商业秘密等前提下，鼓励市场主体对数据进行依法收集、加工、使用和经营等活动，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，依法依规、公平公正保护数据权益。

　　（二）促进数据高效利用

　　在数据权益的制度构建中，必须优先强调数据的高效利用。只有推动数据的社会化高效使用，才能激发数据驱动的创新活力。建立数据生产、流通和使用的规则体系，是促进数据经济快速有序发展的关键保障。数据竞争规则要确保数据合理流动并产生价值的发展导向。

　　一方面，数据产业链涵盖生产、加工、流转和使用等多个环节，涉及众多市场主体。其核心要素可概括为数据资源、数据基础能力、数据分析和展示、数据应用四个维度。不同主体通过采集者的应用程序编程接口进行开发、共享、综合、分析和加工，持续提升数据价值。数据在双向或多向流动中反复利用，鲜明体现大数据的非独占性和非排他性特征。另一方面，网络技术实现了数据的实时在线使用和即时更新，搜索工具极大地提升了数据访问的便捷性和市场化水平。数据的传播和利用反过来刺激数据的新一轮生产，形成数据生产与可利用性的紧密关联。现有数据的获取合法性与便利性，对新数据的创造至关重要，这构成一个螺旋式的创新循环。新数据通过持续更新，展现出使用带来的巨大价值。

　　数据使用者是数据生产的关键参与者，其贡献动力和能力是数据来源的重要支撑。在科学研究的数据库领域尤为显著，使用者既是内容消费者，也是核心提供者。研究人员普遍向专业数据库贡献材料，同时将其作为研究的基础工具。忽视使用者的突出作用，过度保护数据控制者会限制数据访问，削弱使用者作为创造者的功能。事实上，数据的真正价值源于使用过程。只有促进数据的充分流动与共享，才能释放其巨大的经济和社会公共价值。数据作为独特生产要素，可反复用于不同目的，产生多重溢出效益。经济合作与发展组织的研究显示，数据利用与共享直接提升持有者价值，间接为使用者创造10至20倍价值，并催生20至50倍的整体经济价值。

　　（三）维护数据市场秩序

　　反不正当竞争法的本质是行为规制法。在激励数据价值创造、促进数据高效利用的同时，更需要关注和评估的是竞争行为对数据市场秩序的影响。秩序本身是指在自然进程和社会进程中都存在着某种程序的一致性、连续性和确定性。然而，数据市场秩序作为公共利益的外在呈现具有多维性和动态性。

　　在互联网经济背景下，对数据竞争行为正当性的评价和判断不同于传统经济领域，互联网数据领域的商业伦理有别于传统商业伦理。在数据竞争行为正当性的评估判断上，不仅需要原则和理念在价值取向上的引导，往往还需要结合数据领域具体市场的特定情境综合判定。讨论数据不正当竞争，尤其需要深入理解数据行业呈现出的竞争特点和产业规律。在不正当竞争行为的判定中应当进行各种利益的综合衡量，以保障数据市场竞争机制的有效运转和社会福祉的最大化。实际上，很多案例或场景中的正当性论理说明最终都演变成为利益衡量。

　　数据法律保护要求承认和保护数据要素各参与方的合法权益，合理界定各参与方的权利和义务，妥善平衡各类市场主体在数据流通中的利益冲突，维护数据安全，促进数据的高效流通。反不正当竞争法并非权益保护法，在规范互联网行业竞争行为时，不应过度关注静态利益和商业成果，而应聚焦于竞争手段的正当性与竞争机制的完善性，强调市场竞争的根本目标。创新主要源于技术或商业模式间的激烈碰撞，而非各自独立发展的和平状态。市场竞争本质上是对资源和交易机会的争夺，尤其在互联网这一竞争充分、产品相互关联的领域，要求企业固守自身领域提升业绩而不相互干扰并不现实，竞争者必须容忍适度干扰。

　　以数据为核心的互联网经济具有新技术、新业态、新模式的鲜明特点，这是一种以市场需求为根本导向，以技术创新、应用创新、模式创新为表现并相互融合的新型经济形态。可以说，创新是互联网数据经济的重点。数据市场竞争秩序要推动、促进和保障创新，要以包容心态慎重看待数据领域新技术、新产品、新模式、新业态，以有利于创新为导向进行分析判断和利益平衡，确保公共利益和激励创新兼得。要充分认识数据的价值实现在于流通和应用，准确把握数据权益有力保护与有效利用的关系，保障利益相关方共建共治共享共赢，促进数字经济发展成果更多更公平惠及社会大众。

三、数据保护专款的客体要件

　　数据是指任何以电子或其他方式对信息的记录。在互联网语境下，数据主要以电子数据而且是以数据集合的形式出现。

　　（一）反不正当竞争法保护的数据范围

　　有观点认为，企业数据源于公共领域，要获得法律保护，除了企业数据组成本身合法，还须企业对其企业数据采取一定的管理性措施，以体现权益主体具有占为己有的主观意愿，将企业数据从公共领域中分离出来。对此，《修订草案征求意见稿》采纳了这种意见，在第18条第2款规定，“本法所称商业数据，是指经营者依法收集、具有商业价值并采取相应技术管理措施的数据”，对反不正当竞争法保护的数据明确提出采取相应技术管理措施的要求。

　　采取与数据的性质和类型相应的技术管理措施是一种保护商业数据较为有效的方式。而且，破坏技术管理措施获取受保护商业数据的行为本身就是数据保护专款明确规制的不正当竞争行为。但是，将采取技术管理措施作为商业数据获得保护的一般性前提，是把数据保护类比于商业秘密的保护，而这两种客体的性质和特征存在巨大差别，其法律保护的规范意旨截然不同。数据法律体系不仅要激励数据生产者，还必须确保数据产业链中的共享与互利得到保障。将技术管理措施用于保护商业数据，往往赋予数据持有者近乎绝对的控制力。企业频繁借助这些措施限制他人获取其商业数据，这会阻碍数据的流通和有效利用。此外，在商业实践中有的平台数据持有人面对互联网搜索引擎服务提供商时，出于平台服务推广的考虑，一般不会通过Robots协议对搜索引擎进行数据抓取的限定。但是允许搜索引擎抓取数据，并不意味着数据持有人允许搜索引擎滥用其互联网门户职责任意使用这些数据，尤其是在数据持有人同业竞争领域使用。在此情况下，仅因为没有采取相应技术管理措施就将相关数据排除在保护范围之外，并非反不正当竞争法的立法本意。最终公布施行的反不正当竞争法删除了关于“采取相应技术管理措施”的数据保护范围限定。

　　（二）反不正当竞争法保护的数据类型

　　数据在不同视角下被称为原始数据、衍生数据、数据资源、数据产品和服务、数据资产、数据要素等。按照数据的来源不同，数据又可分为个人数据、公共数据和企业数据。在数据竞争领域，应当充分注重数据的多种类性及其潜在用途的多样性。不同种类的数据需要区别对待。实践中，应根据数据的类型和特点，厘清个人数据、公共数据和企业数据的边界，依法准确界定保护范围和程度，针对不同类型数据提供相应保护，满足不同类型数据权益的司法保护需求。

　　1.个人数据。单个个人数据不属于数据保护专款调整的对象。对于单一用户的姓名或联系方式，其法律关系主要受个人信息保护法调整，核心在于保护个人信息主体的权益。从反不正当竞争法角度看，单个数据本身一般不构成一项能为企业带来竞争优势的“数据资产”，难以发挥相应经济价值和商业价值，从而不具有独立的竞争利益。只有当一定体量的数据经过经营者的合法收集和加工处理，形成具有规模效应和分析价值的数据集合时，其竞争利益才得以显现，从而可以成为数据保护专款的保护对象。

　　个人数据虽受到个人信息保护法的保护，但经过脱敏匿名化处理的个人数据不再属于个人信息保护法意义上的个人数据。匿名化处理是将个人信息进行技术加工，使其无法识别特定自然人且不能复原的过程。这一处理过程本身就需要技术、人力和资金的投入。数据产品研发者需遵循合法、正当、必要原则，在严格履行用户信息安全保护责任、维护个人信息权益与网络安全的基础上，依法进行数据信息的收集与使用。基于用户浏览、搜索、收藏、加购、交易等行为产生的原始痕迹数据，经综合处理形成的趋势、占比、排行等分析结论，其信息应用成果已与原始痕迹信息无直接对应关系，不构成对用户信息的公开使用。根据个人信息保护法的规定，经过匿名化处理的信息不再属于个人信息，这意味着对此类信息的保护逻辑将从个人信息权益保护转向经营者竞争利益的保护。当经营者将海量个人信息进行匿名化处理后，形成的匿名化数据集可用于训练人工智能模型、进行宏观市场分析、构建用户画像标签体系等，从而产生巨大的商业价值。

　　2.公共数据。从《修订草案征求意见稿》第18条的内容来看，其定义的数据类型主要针对商业数据。《修订草案》和新修订的反不正当竞争法均删除了关于商业数据的定义，这表明反不正当竞争法对数据的保护并不以商业数据为限，而应包括公共数据。司法实践中关于公共数据的典型案例尚不多见，现有判例多集中于企业间的商业数据纠纷。但随着数字经济的深入发展，公共数据作为新型生产要素，其开放利用与法律保障之间的张力日益凸显。可以预见，公共数据的价值释放与权益保护将成为核心议题。

　　公共数据同时具有社会治理手段和经济生产要素的双重属性。依据公共数据利用主体的差异，其商业利用可分为行政主体和市场主体的利用。行政主体在商业利用公共数据时，应遵守平等开放、防止权力滥用和普惠公平等基本原则，参照行政公物管理与处置规范，合理界定商业利用的边界。市场主体在商业利用公共数据时，应以私法体系中的诚实信用原则为基础，结合数据自身特性和商业行为本质，以开放共享、利益均衡、最小干预、鼓励创新为方向，明确合法利用的界限，确保市场主体在适当范围内自由使用公共数据。

　　在公共数据开发、利用与流转环节，可能涉及多元性质的主体。当前，更多行政主体通过授权运营、有偿使用等模式，向社会开放海量具有经济与社会价值的公共数据资源，激励市场主体对数据进行增值开发，创造多样化衍生应用，深度挖掘公共数据的内在价值潜力。实践中，基于商业目的的场景化数据开发利用若缺乏有效规范，将不可避免地引发围绕公共数据的权益冲突。即使公共数据具有公开性且使用者获取方式合法，后续利用行为若侵害他人权利或公共利益，仍可能具有不正当性。

　　鉴于公共数据的商业应用对经济社会运行具有重要意义，反不正当竞争法有必要将此类行为纳入调整范围。市场主体在利用公共数据进行商业活动时，必须遵循数据获取的基本准则与要求，并采用合法途径获取数据。任何未经许可获取未公开公共数据、违背法律程序或通过非法方式获取、使用公共数据的行为均构成不正当行为。

　　3.企业数据。此类数据属于数据保护专款调整规范的主要客体类型。常见的企业商业数据是基于消费互联网产生的平台数据，所有平台数据都是由用户而起，因用户而生。对这些平台数据又可以采取类型化的方式区别处理，一般可将用户数据分为：用户身份数据、用户行为数据、用户生成数据。

　　用户身份数据可识别自然人个人身份的各种信息，属于个人信息，在反不正当竞争法之外，还受到个人信息保护法、网络安全法等法律保障。此类数据保护往往涉及隐私权、访问权、安全权、被遗忘权、数据携带权等个人数据权利的讨论，呈现出人格权利优先保护的特征。

　　用户行为数据包括用户在日常消费活动中留存的各种行为痕迹，主要通过大数据的方式提供有价值的数据产品，如果实施了数据脱敏，过滤了自然人身份信息，用户个人不能再基于个人信息的主张寻求救济。这些数据由用户行为发生的平台实际控制。

　　用户生成数据凭借平台经营模式和业态为消费者提供服务，从而产生价值。这些数据本身一般不包含可识别自然人个人身份的各种信息，用户生成内容的平台往往通过合同取得数据使用权利。用户对其生成数据当然享有一定的权益。但是，平台方在产品的运营服务过程中，会长时间投入大量人力、物力成本，尤其是信息发布服务平台为吸引用户发布信息付出了巨额成本，在创办初期往往只有投入而无任何收益，甚至需要以高额补贴的方式吸引用户发布信息，在此情形下应充分尊重平台方基于平台用户生成数据所享有的权益。

　　在企业数据中，除了消费互联网平台各类用户数据，未来工业互联网平台数据将扮演更为重要的角色。工业互联网是全球工业体系在先进计算、分析与感应技术支撑下，与互联网链接技术深度融合的成果。其借助智能机器间的互联及最终的人机连接，融合软件与大数据分析，提升生产力并重塑全球工业格局。在此过程中，类似于消费互联网的用户行为数据，工业互联网生产和聚集了各种机器行为数据，比如智能仪表、工业设备、传感器的数据以及各种呼叫记录等。这些数据可以汇聚成为大数据，服务产品创新，提高管理效率，其财产价值显著。

四、数据保护专款的主体要件

　　数据保护专款保护的是“其他经营者合法持有的数据”，这表明有权提起数据不正当竞争诉讼的原告主体条件是对数据的“合法持有”。这一表述淡化了争议颇多的数据所有权归属问题，转而从持有和控制的维度提供保护，反映出立法者充分认识到数据权益的有限排他性和市场在数据资源配置中的决定性作用。“合法持有”并非一个抽象的法律概念，其根植于数据的产生、流转与使用的全过程。在司法实践中，原告必须首先证明其对涉案数据享有稳定、合法的控制状态，其主张的数据权益具有正当性基础，法院才能进一步审理被告行为是否构成不正当竞争。

　　（一）“合法持有”的正当来源

　　“合法持有”的正当来源有三个方面：具有法律依据，具有合同依据，具有事实依据。

　　首先，法律依据主要是源于法定权利与义务的持有。基于法律依据的“合法持有”是指经营者依据法律、行政法规的直接规定或授权而持有、控制数据。有的公共服务机构基于其法定职责有权依法收集和处理相关数据，比如气象部门依据气象法收集、处理和发布气象数据，其对这些数据的持有便具有无可争议的法律依据。

　　其次，合同依据主要是基于协议约定的持有。基于合同依据的“合法持有”是商业实践中最为常见的一种形式。它是指经营者通过与数据来源方（包括其他数据持有者）签订协议，在约定的范围内获取、使用和控制数据。通过有效的合同约定，数据持有的合法性得以确立。合同是市场主体间意思自治的体现，为数据的有序流转和利用提供了基础框架。例如，平台的用户协议或隐私政策，是平台处理用户个人信息最主要的合同依据。只要平台征得用户明确同意，且其处理行为未超出协议约定的范围，其对用户数据的持有即为合法。

　　最后，事实依据主要是源于投入与控制的持有。它是指经营者通过自身的劳动、资本、技术等实质性投入，依法对数据进行收集、整理、加工和维护，从而形成了对数据的实际控制和稳定的利益期待。此类情况较多是基于公开渠道收集或自身经营活动而对数据的持有。尽管没有合同依据，但此类数据的初始来源仍必须合法，数据生产、加工、流转过程必须严格遵守法律法规，特别是网络安全法、数据安全法及个人信息保护法等相关规定。采用黑客攻击、欺诈等不正当手段获取的数据，无法构成“合法持有”的事实基础。未经用户有效同意、不符合“三重授权”原则而收集的个人数据，也不属于“合法持有”的数据。若原始数据来源不合法，基于其产生的衍生数据也可能因“毒树之果”原则而无法获得法律保护。

　　（二）“合法持有”的内在要求

　　“合法持有”的内在要求是持有人的实质性投入。反不正当竞争法对数据的保护，其核心在于保护经营者在数据处理过程中付出的劳动或投资价值。受保护的数据通常是经营者投入了大量人力、物力、财力、时间等成本才形成的数据集合。这种实质性投入使得数据从原始、零散的状态转变为具有特定价值的商业资源。数据处理者需通过持续经营、投入大量资源整合积累单一原始数据集，构建数据资源整体，才能享有竞争性权益。通过一系列司法实践，社会已经逐步认可企业对其经由数据采集与存储等技术劳动后形成的数据集合享有竞争性权益。

　　“数据二十条”提出，要“推动数据处理者依法依规对原始数据进行开发利用，支持数据处理者依法依规行使数据应用相关权利，促进数据使用价值复用与充分利用”。实际上，在数据生产、加工、流转等数据产业全链条上均存在“合法持有”数据的市场主体，只要这些主体通过投入劳动、资本、技术等资源，对原始数据进行收集、整理、加工、分析，使其形成具有商业价值、能带来竞争优势的数据产品或服务，就符合提起数据不正当竞争诉讼原告主体资格。司法实践中，在审查原告主体资格时，应重点考量原告是否为数据的形成付出了实质性的劳动和成本。在不同市场主体请求的民事救济中，还要以数据来源和生成特征为基础，坚持以数据要素各参与方的贡献大小作为利益分配和救济确定的标准。对于数据处理者委托他人处理数据的，尽管受托方对数据的持有存在合同依据，且有实质性投入，但受托方基于委托的目的对委托处理的原始数据、过程数据、结果数据等一般不享有数据持有、使用、经营权益，相应权益应当由委托方行使，除非当事人之间的委托合同另有约定。

五、数据保护专款的行为要件

　　《修订草案》第13条第2款第4项对数据不正当竞争行为要件的表述是以不正当方式“获取并使用”，将“获取”和“使用”两词并用，在二者之间没有选择性。但是，数据保护专款将数据侵害行为表述为“获取、使用”，这表明立法者充分注意到数据竞争形态的复杂性，将调整的行为扩大为三种形态即不正当获取、不正当使用、不正当获取并使用。尽管实践中较多情况下是获取并使用，但为司法适用研究的便利，以下围绕不正当获取、不正当使用两种形态分别展开论述。

　　（一）数据不正当获取行为

　　获取数据是后续展示、应用、分析行为的基础和前提，案件的关键在于判断涉案获取数据的方式是否具有正当性。网络数据抓取中最为常见的是一种利用“机器人程序”自动从公开网站收集信息的行为。具体来说，就是利用一套自动化的计算机程序，通过向目标网站发送链接请求，链接到目标网站后，接受目标网站的要约进入网站，将他人网络服务器或者数据库的物理数据复制到自己的网络服务器或者数据库中。

　　数据保护专款中明确列举了三种典型的不正当方式即“欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施”。这三种方式实际上针对的都是数据获取行为。欺诈是指通过仿冒网站、钓鱼邮件、欺骗性用户协议等虚构事实、隐瞒真相的方式获取他人数据；胁迫是指通过加害行为或利用优势地位、技术手段威胁强迫他人提供数据；避开或者破坏技术管理措施是指绕过或破解他人宣示权益的技术或管理措施抓取数据。

　　数据保护专款中的“技术管理措施”是在数字环境中维护数据合法持有人权益的重要手段，可以分为两大类：一类是技术措施。这可以参照著作权法规定的技术措施，具体包括“接触控制措施”即防止未经许可“接触”数据的技术措施和“数据保护措施”即防止未经许可复制、传播数据的技术措施。诸如用户身份认证、动态验证码、IP地址封禁等反爬虫技术都可以归为此类技术措施。另一类是管理措施。比如平台协议、网站管理规则、Robots协议等。开放平台为确保共享数据的安全、保障用户合法权益不被侵害而制订的开放平台协议以及相关管理规范，应当得到接入开放平台开发者和访问者的普遍遵守。Robots协议本质上是一种行业自律的声明性规范，其虽然不能够在技术层面强制阻止爬虫访问，但是明确宣示了其对数据的管理规范。数据权益的保护措施只要达到能够宣示权益的最低程度即可，不要求达到防止数据信息被获取的程度。在举证责任上，鉴于通过技术手段获取数据具有隐蔽性，若数据运营方已尽力证明数据获取方可能采用了不正当技术手段，则数据获取方应提供证据证明其数据获取方式的合法性。

　　数据保护专款明确列举的三种典型数据不正当获取行为中，前两种行为具有较强的可归责性，第三种行为情况则较为复杂，该情形及其他数据不正当获取行为的认定取决于其可归责性的证成。若将违反平台限制措施的数据爬取行为一概视为非法，且不具体评估其实际损害程度或设定明确标准，则可能强化平台对数据的控制权。这将赋予平台单方面决定数据开放权限的能力，从而阻碍数据流通与价值释放。可结合具体场景进行利益衡量评估其正当性，具体包括对其他经营者利益、消费者利益以及公共利益的损害评估。

　　数据不正当获取行为产生的损害往往和数据使用行为交织在一起，其行为本身造成的损害主要体现在以下两个方面：一是加重服务器负担或增加运营成本。行为人通过大规模爬取数据，显著增加了其他经营者产品或服务的数据处理量及数据流。这不仅大幅加重其服务器运行负荷，更迫使经营者增加应对数据爬取行为的成本支出。此类行为甚至可能危及其产品或服务的安全性与运行流畅度，实质上构成对他人合法提供产品或服务正常运行的妨碍与破坏。二是危害数据安全或泄露个人信息。如果商业数据包含未公开内容，且数据持有方已实施专门的技术管理措施，行为人通过规避技术管理措施等不正当途径获取此类数据，将显著削弱数据安全性、危及数据安全，并对其他经营者合法提供的产品或服务造成干扰与破坏。尤其当涉及个人信息时，此类非法获取行为将导致个人信息泄露风险，直接侵害用户的个人信息合法权益。前述情形，应结合数据安全法、网络安全法、个人信息保护法等法律保护的利益和秩序，在反不正当竞争法的框架下进行利益平衡与价值判断。

　　与数据获取行为密切相关的数据屏蔽行为如何定性，在实践中争议较大。数据屏蔽是指数据合法持有人拒绝为特定对象提供必要数据的行为。广义来说，对数据运营的妨碍既包括干扰产品运营，也包括拒绝提供数据。数据抓取一方基于该数据屏蔽行为有可能会对数据持有一方提起不正当竞争诉讼。但屏蔽数据毕竟是数据合法持有者自由意志的体现，属于企业经营自主权的范畴，认定该行为违法必须有更为充分的理由。为避免过度干预市场产生的消极影响，反垄断法已经通过规定被诉经营主体的“市场支配地位”门槛，来打击那些最有可能危害市场秩序的行为。有鉴于此，对严重危害竞争秩序的数据屏蔽行为，应以《反垄断法》第22条第1款为起点，结合《反垄断法》第22条第2款中“利用数据”相关规定，以及《禁止滥用市场支配地位行为规定》中相应条款进行综合判断，通过反垄断法数据相关条款适用的体系化与具体化，进一步明确数据持有方的数据开放义务。

　　（二）数据不正当使用行为

　　数据获取与数据使用很多情况下都是相伴而生的，但其行为定性的基础事实存在差异。由于数据信息的异质性和使用方式的多样性，对数据使用行为正当性的判断较数据获取行为更加复杂。尽管数据保护专款对数据不正当获取行为作了部分列举，但对数据不正当使用行为全部留白，甚至对一度写入《修订草案征求意见稿》的“实质性替代”都未予保留。有观点指出，“替代”的本质就是竞争，实质性替代指的就是更为直接的竞争。单纯将实质性替代作为竞争行为正当性的判断要件违反逻辑自洽。

　　由于在互联网产业竞争中对公认的商业道德缺乏有效的判断标准，面对法律适用的问题，司法需要更为有效、更为直接的话语体系来积极回应现实需求。鉴于数据竞争的具体规则在短期内难以形成共识，在个案中区分数据类型并据此关注适用场景是必需的，这甚至可视为该类案件的标准操作方式。本文认为，应当基于具体使用场景归纳出评估行为正当性的基本要素，构建基本分析范式对数据竞争行为特别是数据使用行为正当性的判断提供依据。

　　数据的价值高度依赖使用数据的具体场景，数据很难脱离具体场景而形成类似商品流通的标准化流程。由于数据应用的多样性，在不同的给定场景或领域中，存在不同的更为合适的调整模式。不区分数据的具体类型或应用场景，泛泛地讨论往往很难得出令人信服的结论。因此，需要在不同数据主体之间合理平衡不同利益，根据不同应用场景协调各数据主体之间的相互关系。在杭州某网络公司诉上海某信息公司其他不正当竞争纠纷案中，法院指出，需立足行为本质，综合考量数据建立的成本与收益、抓取数据的量及完整性、行为规模与程度等，判定其是否构成不正当行为。

　　一般来说，对于市场竞争中常见的数据使用等行为，应当结合该使用行为的目的和性质、数据的性质与投入、使用的数量和程度、使用的范围与影响等因素，遵循比例原则，判断是否符合商业道德、行业习惯，是否会对竞争秩序造成损害，是否有利于促进技术进步、消费者合法权益保护、社会总体福祉等，综合认定行为的正当性。

　　1.使用的目的和性质

　　需要评估使用者在多大程度上对原先的数据产品增添了价值或效能，从而创造出一种新的生产性或转换性使用。如果创造出某种新的、具有不同目的或不同特征的数据产品或服务则有利于正向评价。其他经营者在市场原有创新的基础上通过经营模式再创新的行为也值得鼓励。如果这种再创新没有经过原有创新者的同意，对这种再创新行为不应简单地予以全盘否定，而应作出全面的效果评估，判断最终社会整体福祉的增益或减损。如果数据处理征得用户同意，使用范围合理，未扰乱市场竞争秩序的，就应当从有利于数据流动、发挥数据效能出发予以鼓励。在某网络信息技术有限公司诉某信息科技有限公司不正当竞争纠纷案中，其裁判要点指出，网络平台向用户提供关联账号服务，经用户授权后转移其在关联网络平台获取的数据，为用户在合理范围内处理该数据提供便利，未扰乱市场竞争秩序的，不构成不正当竞争行为。

　　2.数据的性质与投入

　　需要评估数据来源的公共属性，如果信息性成分或事实性材料越多，他人使用的正当性可能就越大。原告对数据的贡献越多，在数据成本上的实质性投入越多，他人使用的不正当性可能就越大。所有原告投入的辛勤劳动、汗水和金钱，这些都是考虑的重要内容。一般来说，衍生数据相较原生数据包含了数据持有人更多的投入和创造性，更值得保护和肯定。如果数据的积累需要极高的投入，而抓取的成本却很低，任由他人复制使用就可能导致原创者无法回收其早期投入的巨额成本，该产品就会供给不足甚至消失，进而影响公众的获取。因此，应积极保护市场经营者通过大量投入在数据服务模式和业态上进行的创新。对这种基础性的创新付出理应纳入评估范围，予以充分保障。比如，数据爬取行为在使用其他经营者数据时，会对其他经营者可能获得的创新回报产生减损，进而在一定程度上削减对方的创新动力。

　　3.使用的数量和程度

　　这里主要是与原有数据产品相比，评估被使用部分的数量和质量。自由开放的市场竞争中，允许一定程度的竞争损害发生，除非行为不正当，否则被爬取方应当将损害作为一种竞争结果予以适当容忍。不能仅因为损害的存在就对使用人作出不利认定，要排除那些非常孤立、微小或不确定产生的损害，只有重要损害才能影响认定。

　　如果对数据的使用显得克制和有限，充分尊重了原控制人的既有利益，那么就是值得鼓励或者允许的。在一起数据侵权责任纠纷案中，法院认为，数据处理者依法采集企业数据，经符合有关标准的编制方法加工形成数据产品并合理利用，未对企业权益造成实质损害，故对相关企业要求数据处理者承担侵权责任的诉讼请求不予支持。

　　如果是全部使用或者大量、实质性使用，就难以证明其使用的正当性。这种使用如果对原先的数据产品产生了“实质性替代”的效果，就不利于认定其行为的正当性。在某科技有限公司诉某文化传媒有限公司不正当竞争纠纷案中，法院认为，未经许可获取并向公众提供相关数据，实质性替代网络平台产品或者服务，扰乱市场竞争秩序、损害网络平台经营者或者其他权利人合法权益的，构成不正当竞争。

　　4.使用的范围与影响

　　随着互联网经济的发展，经济业态和竞争形态发生了较大变化，数据产业链条上各主体之间的关系，包括直接与间接竞争关系、上下游关系、产品依存关系。原、被告之间的直接竞争关系不宜再作为不正当竞争诉讼受理或判定的前提条件，但是具体竞争形态及因竞争产生的损害因果关系仍是评估涉案行为是否构成不正当竞争的重要考量因素。实务中，需要审查原、被告的具体经营业态，重点关注被告数据使用行为对原告造成的损害，是否严重影响原告投入动力，而不是只看被告的获利。

　　数据使用的范围既包括实际市场，也包括潜在市场。潜在市场是指数据持有人可以开展但尚未开展的现有业务市场，数据持有人对该部分市场收入具有明确的预期，如数据持有人在自己的主营业务市场使用相关数据，但没有像相同市场上其他数据持有人那样开展数据许可业务，尚未开展的此类许可业务市场对数据持有人而言就属于潜在市场。这里的许可收益基于其主营业务，而不是主营业务之外的衍生业务市场。对潜在市场损害的救济有利于数据合法持有人为获得更大范围的保护而尽己所能地使用数据，从而发挥数据价值。

　　对使用造成损害的评估要区分主营业务市场与衍生业务市场，妥善处理正常激励与最大化回报的关系。对数据持有人而言，当然是追求最大化回报。但是从数据价值最大化来考虑，这种所谓最大化回报不利于数据的流动和价值实现。较好的制度设计是给予数据持有人正常激励。主营业务市场损害的弥补属于正常激励，而所谓衍生业务市场损害的评估则要慎重，要审查数据持有人是否实际在该衍生业务市场开展业务，而不只是仅有商业规划。

结语

　　未来，随着人工智能等技术与数据应用的深度融合，竞争形态将更加复杂多变。司法与执法机关需持续保持对技术发展的敏锐洞察，在适用反不正当竞争法数据保护专款时，坚持实质重于形式的原则，以动态、发展的眼光审视各类竞争行为的正当性，努力在鼓励技术创新与维护公平竞争之间确保利益均衡的精细化实现。