商业数据不正当竞争行为的法律规制研究

内容摘要
人利益与公大数据背景下，商业数据因其巨大经济价值引发诸多纠纷。立法机关曾多次尝试将商业数据相关权益明确纳入《反不正当竞争法》保护范围，但商业数据不正当竞争行为呈动态化趋势，匆忙进行类型化立法难免囿于局限，引发了较大争议。司法实践中，相关纠纷层出不穷，法律适用却尚未达成统一。立足于不断优化法治化数字营商环境、保障新质生产力发展的角度，应当厘清商业数据不正当竞争纠纷的规则适用和商业数据不正当竞争行为的认定逻辑，远离“私益保护”误区，淡化竞争关系认定，回归竞争行为不正当性考察，并引入比例原则、动态系统判断法进行多元利益衡量。
关键词
商业数据不正当竞争行为 多元利益衡量 比例原则 动态系统判断法
数字经济时代，为了更好地引领数字产业高质量发展，包括我国、欧盟和美国在内的很多地区和国家都在积极探索数据治理的规范。独立的个人数据经济价值有限，经营者使用大数据技术处理加工后的商业数据却可谓炙手可热。“新浪微博诉脉脉案”、“淘宝诉美景案”、“腾讯诉抖音案”以及“抖音诉创锐案”等典型案例，凸显了法律规制商业数据不正当竞争行为的必要性。
一、商业数据不正当竞争行为概述
2022年，《反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》（下称《反法草案》）第18条正式引入商业数据的概念，将其推上讨论焦点。关于商业数据的定义，学界虽存在分歧，但基本都认可商业数据属于经营者在市场经营活动中的数据集合。在此基础上，本文将“商业数据”初步定义为经营者依法持有的，具有商业价值的用户数据集合。商业数据中，由用户自行上传、经营者采集的个人数据属于贡献数据的范畴，用户活动产生的行为数据则属于观测数据，二者可统称为原始数据，其区别于经营者深度处理产生的具有较高商业价值的用户数据，即衍生数据。衍生数据常借助平台算法和大数据分析技术，常见如平台用户画像和偏好分析等。“淘宝诉美景案”中，淘宝公司便是在用户原始数据的基础上，利用特定算法提炼出具有预测性的衍生数据，形成了“生意参谋”这一数据产品。
（一）商业数据利用行为的类型
商业数据的价值在于自由流通，商业数据利用行为难免造成竞争优势的争夺。实践中，商业数据利用行为通常可以分为商业数据获取行为、商业数据使用行为和商业数据利用的限制行为。
1.获取行为
商业数据获取行为指商业数据的访问及初步存储行为，可进一步分为未经授权爬取的行为和授权获取的行为。其中，未经授权获取数据的行为常表现为使用网络爬虫。网络爬虫（Web Crawler），也称网络机器人（Robot），是互联网时代普遍的一种信息搜索技术。爬虫技术一般先通过解析统一资源定位系统中的域名系统组成URL队列，再依次访问、解析，将数据存储到数据库后再定期重复访问，最后实现对目标网页数据的完整下载和整合。授权获取的模式除签订许可使用或转让合同外，还包括Open API模式。Open API模式，即通过开放平台数据共享接口，授权第三方开发者开发能够统一运行的新应用。“新浪微博诉脉脉案”中，脉脉虽一开始和微梦公司达成了利用Open API获取相应商业数据的合作，但后来超出授权内容和时间范围获取数据，违反诚实信用原则及公认的商业道德，损害公平市场竞争秩序，因此被法院认定构成不正当竞争行为。
2.使用行为
商业数据使用行为可分为复制行为、传播行为和分析行为：复制行为是指将从其他经营者处获得的数据通过自己经营的产品或服务再现，一般可以和原产品或服务形成替代关系，如“透明标签诉美丽修行案”中美丽修行APP对透明标签APP中大量化妆品图片以及成分数据的再现；传播行为是指将获取的商业数据转让或许可其他经营者使用，典型为“腾讯诉抖音案”中，腾讯将抖音APP中的用户注册信息及好友链等商业数据提供给多闪APP；分析行为则是指分析、处理获取商业数据，以形成更具有特色的网络产品或服务，如“新浪微博诉蚁坊案”中，蚁坊公司为其用户提供经分析形成的微博平台数据分析报告。
3.限制行为
在商业数据显然已成为经营者间所争夺之重要资源的背景下，被他人获取数据的经营者有时会通过某种方式限制他人获取和使用。对于授权取得数据的限制主要通过设置Open API或相应合同条款实现，而对于未经授权的爬取行为，则发展出了两类措施。较温和的措施是经营者通过事先拟定的代码，指明其允许爬虫技术运行的范围和形式，并在此基础上形成一份Robot.txt供爬虫识别。但这种协议并不具有强制执行属性，很有可能被绕过。因此，相关经营者还有可能采取其他技术性更强的措施限制爬取行为，如要求登陆、限制访问次数、设置验证码以及加密手段等。
（二）商业数据不正当竞争行为的特性
随着数字经济的不断发展，商业数据利用行为成为常态。“抖音诉创锐案”中，创锐公司在未经授权的情况下，利用网络爬虫技术手段抓取抖音APP的短视频及评论，造成了抖音用户的流失，违反诚实信用原则，被认定构成不正当竞争。此类涉数据爬取的不正当竞争行为显然有较高的技术性。同时，商业数据的利用行为更具隐蔽性。如“透明标签诉美丽修行案”中，透明公司只能证明美之修行公司复制了带有其水印信息的图片和相关数据，但很难就其获取数据的过程进行举证。而且，数据抓取行为在前端表现为正常的过滤，但后台分析却可能得出其不正当盗用他人劳动成果的竞争目的，由此导致行为不当性也更为隐蔽，要从实质层面进行剖析。此外，商业数据不正当竞争行为还具有损害易扩散性。商业数据获取行为成本低廉，行为影响却十分广泛，他人的不正当利用很可能会造成用户的快速流失，而流量流失又具有不可逆性，故其损害规模通常较大。
二、商业数据不正当竞争行为法律规制的现存困境
商业数据蕴藏巨大的商业价值，能为经营者带来不能被轻易取代的竞争优势，若对商业数据不正当竞争行为不加规制，无疑将打击经营者继续从事数据生产的意愿，长远来看不利于公共利益。因此，为促进商业数据开发和利用，有必要对商业数据不正当竞争行为进行法律规制。
（一）立法层面的曲折尝试
立法层面上，传统的财产权保护模式难以兼容商业数据之保护，专门的商业数据财产权设立的阻碍也较大。分析我国近年来的立法动向，有关机关正尝试于反不正当竞争法领域构建相应数据规则，不过尝试的过程颇为曲折。
1.未能纳入互联网专条规制范畴2017年新《反不正当竞争法》基于司法实践的经验，增设了规制互联网不正当竞争行为的条款，即“互联网专条”。虽然该条难以直接涵盖商业数据不正当竞争行为，但为避免直接适用一般条款，法院还是倾向于援引该条。在此背景下，2021年8月17日，市场监管总局起草的《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》（下称《网络不正当竞争行为规定草案》）第20条曾尝试规范数据抓取行为，其具体表述明显对应互联网专条。同年8月18日，最高人民法院发布了《关于适用〈中华人民共和国反不正当竞争法〉若干问题的解释（征求意见稿）》（下称《反法司法解释意见稿》）。该意见稿第26条专门设置“数据纠纷规则”，明确规定了特定商业数据不正当竞争纠纷可以适用互联网专条的兜底条款。遗憾的是，《禁止网络不正当竞争规定草案》最终并未实施，最高人民法院发布的《关于适用〈中华人民共和国反不正当竞争法〉若干问题的解释》（下称《反法司法解释》）也删除了“数据纠纷规则”，其背后的原因很大程度上要归结于互联网专条本身的争议。
2.设立商业数据专门条款的争议
2022年11月，前文提到的《反法草案》正式发布，其第18条设立的“商业数据专条”成为一大亮点。该条首次明确使用了“商业数据”这一概念，并通过构成要件和除外规定的方式对其进行了限定，明确了商业数据不正当竞争行为规制的门槛。此外，该条还采用“列举加兜底”的方式，列举了三类商业数据不正当竞争行为。
该条先是以构成要件的方式限定了商业数据不正当竞争行为指向的数据，规定受保护的商业数据除了应具有商业价值，还应由经营者依法收集并采取相应技术管理措施。不过，“依法收集”相对于此前《反法司法解释征求意见稿》中的“征求用户同意”提高了对经营者和立法利益的举证要求，而且指向了个人信息保护法对个人数据收集的规定。“相应技术管理措施”则似乎暗含经营者因控制商业数据当然享有其法律权益之义。而“技术性”也值得商榷，因为它不仅机械排除了约定或Robots协议等非技术性措施的场景，其技术管理措施也未能区分于商业秘密条款中规定的保密措施。与此同时，该条的除外规定将“可以无偿利用的信息”排除在竞争法领域的商业数据范围之内略显武断。例如各大餐外卖、出行、酒店平台上的评论，或者天气等信息实际上只能无偿公开，但如果事先将其从商业数据中进行排除，反而不利于鼓励经营者收集、分析以造福公共利益。
该条而后采用“列举加兜底”的方式界定商业数据不正当竞争行为。列举的行为包括以不正当手段获取商业数据、违反约定或协议获取和使用商业数据以及披露、转让或使用以不正当手段获取的商业数据的行为，而兜底条款从条文内容上看，其实与适用一般条款的逻辑无二。与前文所述商业数据利用行为相比，该条实际上只是对“未经授权”的类型进行了列举，但却并未归纳商业数据不正当竞争行为的特性，对相关获取、使用的技术方式等缺乏明确的解释。该条的亮点在于对不同的行为设立了对应的损害结果标准，但仍旧比较抽象。而且，对于损害结果的过度关注将导致倒向权利侵害式的路径。反不正当竞争法虽有侵权法渊源，但竞争行为并不天然具有违法性，竞争的要义即排挤甚至取代竞争对手，实质性替代竞争对手本身并不能证成竞争行为的不正当性。
（二）互联网专条与一般条款的适用规则
在专门立法缺位的情况下，反不正当竞争法成为司法实践中解决企业间数据纠纷的主要依据。检索分析可知，在商业数据不正当竞争纠纷中，法院适用的法律依据以第2条、第9条和第12条居多。也即一般条款、“商业秘密条款”和“互联网专条”。不过，商业秘密条款在商业数据不正当竞争纠纷中的适用有限，且本质上并不兼容。所以，商业数据不正当竞争纠纷中，主要的法律依据实则是互联网专条和一般条款，但是二者的适用规则存在较多分歧。
“互联网专条”列举的行为范畴并不能涵盖商业数据不正当竞争行为，因此其兜底条款的适用成了常态。以“腾讯诉聚客通案”为例，法院即援引第12条第2款第4项兜底条款，认定被告公司突破微信技术措施监控并存储微信数据的行为，妨碍了原告合法经营，构成互联网不正当竞争行为。不过，互联网专条兜底条款的适用问题频出。首先，“技术手段”的界定并不统一，其违法性也不能一概而论。其次，以“妨碍经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行”为要件，有加深权利侵害式的僵化思维之疑。在此背景下，司法实践经常不得不同时援引一般条款辅助论证，这就使得互联网专条略显尴尬。一般条款的泛化无疑会造成法律思维上的懈怠，将导致法律工作者对价值判断、现有的具体规范和法律解释方法有所忽略。
（三）商业数据不正当竞争行为认定的问题
涉商业数据抓取的不正当竞争纠纷中，实践趋于先认定经营者具有合法利益，再认定商业数据抓取的不正当性，基本上已经形成了一种以存在经营者合法利益为商业数据不正当竞争行为认定前提的“两步走”的裁判规则。
1.前置认定：陷入“私益保护”误区
“两步走”的裁判规则之下，在走完第一步时就形成了不正当性的判断是常见的误区。在认定双方存在竞争关系的前提下，很容易直接将数据控制者的商业利益合法化并认定为竞争优势，此时若有损害事实，就会当然地推导出竞争行为构成不正当竞争的结论。“360诉百度案”中，北京高院在判决书中提出了“非公益不干扰原则”。该原则要求经营者不能因为一己私利干扰或阻碍其他经营者的正常经营，即使有利于公益，也应遵循最小损害原则。然而，市场离不开竞争行为，无论是商业模式，还是商事主体本身，都将在动态结构的竞争中保持生命力，“不干扰”要求经营者时刻注意不损害或尽可能少损害其他竞争者的私益，属于将经营者合法利益认定前置，混淆了竞争行为和竞争损害的主次关系，有比照绝对权利侵权行为判定之嫌。《反法司法解释意见稿》规定，若当事人仅以经营者利益受损为由而无法证明行为扰乱市场竞争秩序的，则不可援引一般条款，体现了对动态竞争规律的遵循，不过并未被新《反法司法解释》所保留。
2.主体要件：竞争关系判断必要性低
根据一般条款规定，不正当竞争行为认定的起点是确认主体系经营者身份。新发布的《反法司法解释》第2条回应了经营者身份认定的争议，关于主体的争议焦点便集中到了经营者之间的竞争关系上。有学者研究发现，很多判决都将竞争关系作为认定不正当竞争行为的前提。《反法司法解释》回应互联网经济时代的需要，将竞争关系扩大解释为“存在可能的争夺交易机会、损害竞争优势等关系”。但是，有学者认为，不正当竞争行为的构成应以损害竞争秩序为核心，对竞争关系的要件性应当逐渐淡化。
3.行为要件：不正当性标准过于主观
评判竞争行为的不当性时，司法实践通常会根据“海带配额案”的精神，将违反诚实信用原则和公认的商业道德作为标准。然而，学者研究发现，司法实践在认定商业数据不正当竞争行为时，对商业道德与诚实信用原则的适用有时择一，有时二者兼用。实际上，商业道德标准实际上会随行业共识变动，可以作为诚实信用原则在市场经济领域的具体体现，二者本质上是一样的，无需进行堆砌。但是，诚实信用原则和商业道德的评判难以避免主观色彩过重的缺陷。新发布的《反法司法解释》为商业道德的评价列举了一些考量因素，包括行业规则或者商业惯例、经营者主观状态、交易相对人意愿等。不过，在数据行业内，所谓行业规则的认可度值得怀疑，商业惯例也未必符合公序良俗。如“360诉百度案”中，Robots协议仅为经营者可编辑的一份单方声明，由处于优势地位一方所把控，另一方由于处于弱势地位无法与之抗衡则只能被动接受。如果参考这样的协议或者惯例，反而可能形成助推垄断的力量。
4.结果要件：过分关注损害结果
权利侵害式思维之下，若认定损害经营者合法利益，通常会直接推出构成不正当竞争行为的结论。对此，被告通常会提出多种抗辩事由。通过对损害结果及其抗辩一并审视可以发现，在不同主题竞争优势此消彼长态势下，损害结果本身具有中立性，被过分关注才成为了直接推定构成不正当竞争行为的要件。举例而言，“破坏技术管理措施”的损害结果就不一定具有不正当性。如“智联诉逸橙案”中，被诉行为人虽然以绕开技术措施的手段实施了数据抓取和复制行为，但是被告的“技术中立性抗辩”得到了支持，其根本原因在于行为损害与其可以为消费者带来的增益相比，尚未达到应当规制的地步。竞争行为对其他经营者造成损害在所难免，损害结果的中立性有待承认。只有经过利益衡量，认定经营者所受损害尚未达到需要运用反不正当竞争法救济的程度时，案涉利用商业数据的行为才构成不正当竞争行为。
三、商业数据不正当竞争行为法律规制的域外经验
数据在数字经济发展中发挥着基础作用，纵观全球可以发现，美国、德国和日本等国家在商业数据不正当竞争行为规制方面的探索较为先进。下文将结合域外立法和司法实践，对我国商业数据不正当竞争行为法律规制所面临的问题进一步分析，探讨有针对性的有益经验。
（一）域外立法现状及司法实践
1.日本：《反不正当竞争法》专门条款
为了平衡数据提供者和数据使用者之间的利益，日本在2018年新修的《反不正当竞争法》的第2条和第19条增加了相关规定，组成了专门的“限定提供数据条款”。在确定受保护的数据范围时，该条款主要规定了限定提供性、技术管理性和相当累计性三个要件，并将商业秘密和公众无偿可以获取的信息排除在外。在确定限定提供数据不正当竞争行为时，该条款列举了获取、使用以及披露等三种直接的恶性行为，又规定了两种除外情形。我国《反法草案》“商业数据专条”的设置显然借鉴了日本这一专门条款，然而该条款所保护的限定提供数据与商业秘密存在较大重合，尽管日本经济产业省在相关文件中有意通过目的区分二者，但说服力不高。其次，将公众可以无偿利用的信息排除在外过于武断，商业数据不正当竞争行为的规制应当回到竞争行为的不正当性判断上。
2.美国：基于不同理论的不正当竞争之诉
对于商业数据的抓取和利用行为，禁止盗用原则可作为在美国提起不正当竞争之诉的诉因。根据禁止盗用原则，商业数据属于经营者享有的财产利益，不正当地获取或使用相当于“盗用”他人财产。在美国的Morris Commc’ns. Corp. v. PGA Tour, Inc.案中，法院便是根据禁止盗用原则使经营者的数据系统免于不正当竞争行为的损害。同时，对于过分限制他人获取商业数据的行为，当事人可基于“不当干扰既有合同和预期商业关系”（下称“干扰侵权理论”）提起侵权之诉。由于美国的反不正当竞争法泛指“推动建立竞争者之间的市场竞争最低正当性标准”的所有法律规则，所以干扰侵权行为虽被冠以侵权的名义，本质上也属于不正当竞争行为。一波多折的“hiQ诉LinkedIn案”在2022年12月落下帷幕，双方的争议焦点之一便是LinkedIn针对hiQ获取、使用其商业数据行为发出的停终通知函是否构成不正当竞争。
3.德国：多元利益衡量与动态系统判断法
德国最新修订的《反不正当竞争法》将保障消费者利益和社会公共利益加入立法目的，构建了“多元利益衡量”模式。为了应对利益衡量的难题，奥地利学者威尔勃格提出了“动态系统判断法”，意在摒弃“全有或全无”的构成要件论，而是将诸多因素构建成一个动态的系统，综合考虑各个因素及其相互关系进行判定。以德国《反不正当竞争法》第4条第3项为例，其规定了禁止盗用原则适用的五个考量因素，包括竞争属性、商业行为、模仿行为、实质损害、以及不诚实地获得模仿所必须的信息或材料在内。这些因素在“动态系统判断法”的背景下是浮动的关系，竞争属性越突出、利用程度越强，则认定竞争行为具有不正当性的其他要求就越低。
（二）可借鉴的域外有益经验
他山之石，可以攻玉。目前我国尚未就商业数据的保护专门立法，但是以反不正当竞争法规制商业数据不正当竞争行为的方式实现对商业数据的弱保护已经成为共识。日本《反不正当竞争法》的专门条款对我国通过立法规制不正当竞争行为有较强借鉴意义，美国和德国适用实质意义上的反不正当竞争法处理商业数据纠纷，也提供了可借鉴的经验。
1.遵循“多元利益衡量”思路
竞争观决定了不正当竞争行为规制的路径和判断标准。强调经营者利益保护的静态竞争观，一方面忽视了消费者利益主体地位的革新，另一方面无法激励更大范围的商业模式创新与技术变革。市场竞争呈现动态规律，不正当竞争行为的认定也应秉承动态竞争观，理性评估利益增进与损害。以德国“电视精灵案”为例，法院便在动态竞争观的指导下使用“多元利益衡量”的思路对案涉行为的正当性展开了论证。
2.多因素的动态系统式判断
不正当竞争纠纷的裁判文书常提到，不劳而获、食人而肥的行为有悖于商业道德，不禁止不正当的搭便车行为将危害公平竞争。此种论证背后的逻辑与禁止盗用原则如出一辙，故而该原则可为我国适用反不正当竞争法制止商业数据不正当竞争行为提供比较法上的支撑。同时，基于干扰侵权理论认定的违法行为，也是实质意义上的不正当竞争行为。在借鉴上述理论中考量行为不正当性多因素的基础上，运用动态系统的观念对商业数据不正当竞争行为进行判断，将增强一般条款适用的确定性。
（1）数据的商业价值
对于盗用行为，德国司法判例发展出的首要构成因素是“具有竞争属性”。竞争属性，指产品的某些特征可以表明产品的企业来源或特别品质。在商业数据的场合，其竞争属性主要体现在其商业价值上。而实质性投资是证明商业价值的一大标准。实质性投资的说法来源于欧盟《数据库指令》。以原始数据和衍生数据为例，经营者对原始数据的投资主要现在搭建平台耗费的人力和资本上，对衍生数据的投资还包括较强的智力性投资，而衍生数据显然具有更高的商业价值。据此，实质性投资的范围应做广义理解：既包括劳动和资本方面的投资，也包括智力性投资。欧洲部分国家在司法实践中确立了“实质性”的最低标准，可以为我国所借鉴。
（2）主观过错的程度
有学者认为，美国是因为没有发展出类似欧洲的反不正当竞争侵权法，所以才确立了禁止盗用原则，并使之成为保护“准财产”的理论基础。据此，盗用行为不正当性的判断还可以参照侵权行为认定中对行为人过错的考量。同时，干扰侵权行为的认定也要求对主观过错进行考量。不过，识别行为人的主观动机需要依赖于客观行为证据，包括双方之间的关系、行为人对关系的了解情况以及行为指向的具体数据类型等。在商业数据不正当竞争纠纷的司法实践中，如双方具有委托或合同关系，或直接竞争关系，行为人的干扰行为或盗用行为就更具有可责性。
（3）行为的损害程度
市场竞争中的损害是正常现象，只有当行为造成足够严重的损害后果时才能够获得救济。根据“禁止盗用原则”，认定盗用行为要对损害内容的数量和质量进行综合分析，轻微的搭便车一般不会被认定为不正当竞争行为，但即便数量很少，如果所盗用的是其他市场竞争主体的核心资源，也可能构成不正当竞争。德国《反不正当竞争法》也规定，只有当行为足以显著地损害竞争者、消费者或其他市场参与者的利益时，才会构成不正当竞争。在商业数据不正当竞争纠纷中，常见的损失形式体现为：业务的正常运营、用户的流失以及潜在商业利益的丧失等，一般需要由主张利益受损方进行举证。
3.合理规制经营者的限制行为
基于自身商业利益的考量，很多经营者会采取手段限制他人利用商业数据。但是，数据驱动经济的效用依赖于数据的高效流通，经营者的过度限制有可能导致“数据垄断”，引发竞争优势的不当变化，扰乱市场秩序，亦有可能构成不正当竞争。不过，这其实仍是利益平衡的问题。为了避免过度保护经营者合法利益，美国知识产权局承认了合理使用制度在商业数据利用中的适用空间。为了进一步促进数据的共享，欧盟《数据法案》草案也设立了公平、合理、无歧视的规则，限制享有过大话语权的经营者。我国目前未设立合理使用商业数据的规则，但是在商业数据利用引发的不正当竞争纠纷中，可通过利益平衡的方式避免经营者利益的过度保护。“新浪微博诉超级星饭团案”中，法院就认为，经营者应在一定程度上容忍他人合法收集或利用其平台中已公开的数据。“360诉百度案”中，法院认定，单方设置的Robots协议应当具有合理、正当性，才能够作为商业道德的辅助参考标准认定行为不正当性。
四、商业数据不正当竞争行为法律规制的完善进路
（一）保持立法的“谦抑性”
现行法律规范缺位加剧了商业数据不正当竞争行为的层出不穷，也给司法实践带来了较大的适用难题。《禁止网络不正当竞争规定草案》、《反法司法解释意见稿》和《反法草案》体现了我国立法者对于商业数据不正当竞争行为规制的重视。但是，新的竞争行为并非一定不可纳入现有法律规制框架，加之数据技术专业性过强，匆忙立法反而可能会囿于局限性产生负面影响。
此前的立法首先尝试将商业数据不正当竞争行为纳入互联网专条规制范畴，但互联网专条本身存在较大缺陷：具体款项无法满足实践需求，兜底条款又具有较强的不确定性。由此，扩张解释互联网专条内涵，强行将商业数据不正当竞争行为纳入，并不能真正解决问题，还将损害法律的确定性和权威性。其次，《反法草案》的“商业数据专条”无论是从保护客体的构成要件上，还是行为的列举上，很明显是借鉴了商业秘密条款的立法技术。然而，绝大多数商业数据的生命力源于流通共享，商业秘密作为业务核心却轻易不会进行交易，所以二者并不兼容。在此背景下，如借鉴商业秘密条款的对商业数据专条进行设置，实际上是对商业数据经营者的合法利益认定设置了较高门槛。而且，商业数据专条特地将“公众可以无偿利用的信息”的公开数据排除在外，会加剧对商业秘密条款的架空影响。更何况，商业秘密条款接近“权利条款”，为商业秘密的权益附加强保护，而与侵犯商业秘密行为本身即具可责性不同的是，未经授权的商业数据获取行为不一定具有不正当性。实际上，新型互联网不正当竞争行为随时会诞生，对此应保持谦抑性，审慎进行类型化立法，秉持市场归市场的理念，在个案中进行理性衡量，对明显造成利益失衡的商业数据不正当竞争行为予以规制，确保反不正当竞争法对行为的规制是必要且适度的，以维持竞争活力。
（二）厘清互联网专条与一般条款适用规则
一般条款的适用，限于法律应当保护的秩序将受损害之时。然而互联网专条兜底条款表述同样过于简略，致使实践中出现“以互联网专条之名，行一般条款之实”的倾向。对此，立法机关曾尝试明确妨碍、破坏其他经营者提供的网络产品或服务正常运行的条件，以提高兜底条款的可适用性与可操作性，如《反法司法解释征求意见稿》第25条。但该条并未被保留，原因或许在于，该条适用要件更为复杂，在实践中依旧难免导向一般条款。
笔者认为，一般条款兼具原则和规则的双重属性，能够在发挥原则性作用的同时作为评判规则。如果竞争行为符合具体条款规定的构成要件，那么必定同时构成一般条款所述不正当竞争行为。也就是说，一般条款的适用实际上代表了不正当竞争行为的一般逻辑，因此下文将对商业数据不正当竞争行为认定的范式进行研究，在市场效果的评估方面充分考量多元利益，引入较为客观的机制对竞争行为进行判断和评价，以减轻一般条款不确定性的缺陷。
（三）重构商业数据不正当竞争行为认定范式
1.明确多元利益衡量层次
商业数据不正当竞争行为认定中，将经营者合法利益作为认定前提是常见思路。然而动态竞争观之下，不能将经营者的利益，哪怕是合法利益，置于当然保护或优先保护的地位，而应经过更进一步的理性证成。商业数据不正当竞争纠纷中，不应先验地认定经营者利益的可保护性，而是回归对行为不当性的评价，在具体案件中采取“多元利益衡量”思路，论述救济经营者合法利益之必要性。
多元利益衡量，在不正当竞争法中通常体现为三种类型的利益：经营者、消费者和制度利益。其中，经营者利益属于直接保护利益，消费者利益属于反射利益，竞争秩序则是制度利益的范畴。在商业数据不正当竞争纠纷中，不同利益经常有所冲突。如“hiQ诉LinkedIn案”中，LinkedIn就其所控制商业数据应当享有的商业利益和hiQ赖以生存的商业模式就存在较大冲突。又如“腾讯诉聚客通案”中，涉案软件利用外挂技术为付费用户提供微信平台个人号管理服务，导致经营者利益受损，被告却主张消费者的体验得到了改善。
面对利益冲突，应以通过衡量实现“利益保障的最大化”为目标。按拉伦茨的利益衡量理论，若多元化的各项法益发生冲突，需要对利益位阶按照一定逻辑顺序进行排序：价值更优越的法益获得优先保护，同一位阶若发生冲突，则衡量利益与侵害之比例。具体到商业数据不正当竞争行为所涉三方利益上，有学者提出可将上述三种不同利益划分为两个层次，将消费者利益与制度利益纳入第一层级优先考虑，其次是经营者利益。笔者认为，一般条款的条文即展现了“制度利益”的优先性，而从司法实践的观点来看，消费者利益代表着大多数公众的利益，实际上比经营者利益保护更具现实意义。而不同经营者的利益，应放在同一位阶。
2.摒弃竞争关系认定要件
传统竞争关系理论认为，竞争主要发生在商品间具有替代关系的经营者之间。在互联网经济的大背景下，竞争应泛指围绕用户展开的交易机会的争夺。新《反法司法解释》虽从广义上理解竞争关系，但未能脱离将其作为不正当竞争行为认定前提的思维定式。强调竞争关系的认定一定程度上是为了实现维护市场竞争秩序这一竞争法立法目的，但实践中对竞争关系的过分关注容易造成对竞争行为不当性这一认定核心的忽略，使纠纷陷于概念论证。实际上，扩张解释也只是传统思维的改良，并不能从根本上适应竞争法领域的发展，如果可以摆脱竞争关系的桎梏，或可更好地适应数字经济时代“流量争夺、跨界竞争”的特性。
3.比例原则下认定不当性
司法实践中，竞争行为不正当性的评判大多聚焦商业道德。然而，道德判断容易招致模糊性的批评，而即便运用位阶层次进行利益衡量依旧略显抽象。通过考察“大众点评诉百度案”、“360诉百度案”、“阿里巴巴诉码注公司案”等案件发现，为合理考量各种利益的减损和增进，可以运用比例原则这一工具。比例原则，作为一种客观分析工具，由三个子原则构成，分别对应实践中三个阶段的审查，且三阶段应遵循一定顺序。
首先，适当性原则是对行为目的的考察，要求目的具有正当性且行为从外观上能够达到目的。在商业数据不正当竞争纠纷的场合，被告常抗辩己方行为提升了消费者的体验，但若经分析发现其行为目的是为了破坏其他经营者的正常商业模式，就应倾向认定不正当性。常态化经营中，商业对抗实属常态，若被告行为具有实质性非侵权用途，并实际上有益于消费者，则满足适当性审查。
必要性原则是指在多个可实现目的的手段中，应选择对相对人权益损害最小的手段，由此也称最小侵害原则。最小侵害，必要时可参考相关的商业惯例和行业公约，因为这些规范一般是多数经营者基于整体竞争效益最优化、整体竞争秩序规范化等方面的考量潜移默化地达成的默契，是利益衡量的结果。但需要明确的是，法院在参考这些规则时应做审慎核查，对不合理、不正当、不利于市场正常发展的应及时摒弃。在商业数据不正当竞争纠纷中，如果为实现正当目的抓取数据，确不存在损害更小地实现相同效果的替代手段，便可认为通过必要性审查。
所谓均衡性原则，也称狭义的比例原则，指两个或者两个以上的合法权益冲突时，行为造成的损害与增益应成比例。商业数据竞争行为中，技术对抗普遍存在，但技术具有中立性，不当然扰乱市场秩序。为了平衡促进数据的流通利用和鼓励公平竞争的目标，若行为造成的影响显著轻微，同时经营者尚有自力救济的空间，比如可以通过一定技术管理措施反干扰，那么应审慎认定该行为具有不正当性。但若行为严重妨碍经营者正常经营，且无法自行化解或化解难度、成本过高，则可进一步对其造成的损害与促进技术进步程度进行衡量。
4.多因素的动态系统判断
适用我国反不正当竞争法一般条款时，“多因素考量模式”渐成大势所趋。“大众点评诉百度案”中，法院对认定商业数据竞争行为之不正当性便综合考虑了多种因素，如涉案信息获取的难易程度和成本付出、对信息的获取及利用是否违法、违背商业道德或损害社会公众利益以及竞争对手使用信息的方式和范围等。根据“动态系统判断法”，这些因素相互独立，但功能上互补，行为不正当性的判断以所有因素的可证明力之和为准。
（1）商业价值因素
多次立法尝试中，商业数据的界定都使用了“具有商业价值”这一表述，为经营者合法利益的来源提供注解。笔者认为，商业价值的衡量可引入“实质性投资”标准。其实，在“谷米诉元光案”中，法院就重点论述了涉案成果系经营者进行巨额且长期投资并承担相应风险才获得的，因此才具有相当的竞争优势，才有保护之必要。通过对经营者付出的物质、人力或智力性投资进行举证，典型如搭建和维护用户平台、深度挖掘用户数据、对大量数据脱敏处理、构建分析的算法模型等，能够增强裁判者对经营者利益保护必要性的心证。此外，在商业数据领域，数据存储量越大，依其而加工、分析出的数据产品或新的业态才会有更高的成功率，才会有更高的经济价值。因此，“相当累积性”也引入商业价值的衡量标准，即受保护的数据数量应足够庞大，才具有附加利用价值。
（2）主观过错因素
行为人的过错是一种主观状态，需结合客观外在行为进行判断。一般来说，行为人如违反注意义务，应认为具有更高的过错程度。注意义务，是指法院认定被告在特定情况下对原告负不为加害行为的法律义务，若被告未加注意、未达注意标准或未采取法律要求的预防措施，则被告需对原告承担责任。商业数据不正当竞争纠纷中，当数据控制者设立了合理、正当的Robots协议等开发协议或其他技术措施，有意绕过协议或破坏技术措施的行为显然就更具可责性，其有关“技术中立抗辩”也更难成立。“新浪微博诉蚁坊案”中，蚁坊公司运营的鹰击系统，依赖于收集、分析微博信息提供有关领域的舆情监测服务，由于微梦公司设置了相关技术限制，蚁坊公司的有意绕开、破坏行为遂被法院认定为缺少合法性。
（3）损害后果因素
市场竞争中，一方经营者的商业服务对另一方经营者造成损害是正常现象，损害结果本身具有中立性，并不能当然征引行为的不正当性。但如果竞争者“盗用”的部分是核心内容资源，那么损害结果一般堪称“显著”。以“钢联诉纵横案”为例，被告对原告的大量价格数据仅在外在显示上有些许差异，实际上是对他人核心内容资源的“盗用”，造成了显著的损害后果，如果不加规制，将有损市场竞争秩序。相对应地，对他人商业数据适当的、符合比例的利用将阻却其不正当性，如德国“电视精灵案”中，法院认为被告的行为并未对原告构成“生存威胁”，故而认定被告的行为不构成不正当竞争。
部分案例将“实质性替代”作为认定商业数据利用行为不正当性的重要因素。根据实质性替代标准，利用他人商业数据超出必要比例、实质替代了原数据控制者的服务构成不正当竞争。“新浪微博诉超级星饭团案”中，法院认为，涉案APP将所抓取的数据完整再现，肯定会抢夺新浪微博的流量，因此构成实质性替代，进而构成不正当竞争。“新浪微博诉饭友案”中，法院进一步论证了涉案APP对微博构成了实质性替代：既实际分流走了微梦公司的潜在用户流量，也影响了微梦公司通过微博可以获得的商业收益。不过，在“多因素考量模式”下，即使构成了“实质性替代”，也要遵循比例原则的框架进行利益衡量。如“大众点评诉百度案”中，法院虽认定了被诉行为的实质性替代效果，但也考量了其在商业模式上的创新。只是，百度本可以损害更小的方式达到其创新目的却未采取，属于未通过必要性审查而利益失衡，故而才被法院认定构成不正当竞争，这一考量过程值得借鉴。
总得来说，在商业数据不正当竞争行为认定过程中，应当遵循比例原则的考量机制，对多种相关因素进行“动态系统判断”。如此，既可以便于法官合理论证，又可以限制其自由裁量权，可以得出较为客观、又不失灵活的判断，同时还能够在考量各因素时对相关抗辩有所回应。
结语
数字经济时代，各国和各地区对数据治理的探索十分热烈，如何通过数据治理持续优化法治营商环境已经成为重要课题。作为国际公认的世界六大城市群之一，长三角的企业机构数量众多，数据量和数据流通量都极为庞大，其数据市场的规范化需要更完善的法律制度供给。本文囿于篇幅和选题所限，仅围绕商业数据不正当竞争行为规制的完善路径进行探讨，对于数据要素市场构建的制度问题等还有待深入研究。