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数据商业化利用的反不正当竞争法规制

袁嘉    2024-06-14  浏览量:162

摘要: 数据权属不明晰、保护客体不确定和保护规则不统一等问题,制约了数据要素的流通共享与开发利用。相较于数据赋权保护思路,从数据商业化利用的视角切入,以反不正当竞争法为核心的行为规制思路能够有效平衡多元数据主体的利益,确立数据竞争规则,维护公平竞争的市场秩序。欲实现理想的规制,在宏观上应当坚持数据高效流通利用优先的原则,注重保障消费者等弱势群体的合法权益;在微观上应当以数据商业化利用的各个环节为切入点,通过类型化立法技术提炼出数据获取、数据使用和数据交易中不正当竞争行为的判定规则,并将其纳入新修订反不正当竞争法中。

关键词: 数据商业化利用;反不正当竞争法;数据获取;数据使用;数据交易

正文:

数据作为数字化、网络化和智能化的基础,贯穿于生产、分配、流通和消费等各个环节,已然成为数字经济运行发展的核心生产要素。基于数据本身复杂的财产样态、多元的利益诉求和内蕴的巨大价值,围绕其获取与利用行为发生的纠纷层出不穷,并且呈现出逐年增长的趋势。目前,理论界和实务界更多地围绕数据权益保护的主题展开研究和讨论,但这一研究方向受限于数据权属难以确定、数据交易成本过高等问题,实质性进展缓慢。而数据商业化利用更能跳脱出数据权益保护命题本身的局限性,对应实践中的具体现象,即很多数据权益保护的纠纷往往也体现为数据商业化利用合理正当边界的争议。因此,相关经营者在遭受权益侵害时通常以“不正当竞争”为由主张自身利益。但反不正当竞争法的制度供给显然未能做好准备。实践中存在法律属性不明晰、保护客体不确定和保护规则不统一等问题,导致难以实现数据权益保护和流通共享的利益平衡,无法因应数字经济高质量发展的现实需求。2022 年,新发布的《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 4 条提出“国家健全数字经济公平竞争规则。经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事不正当竞争行为”。但在后续的条文设计中,仅在第 18 条中将不当获取经营者依法收集、具有商业价值并采取相应技术管理措施的数据纳入该法的保护范围,再无其他对应条款。同一时期发布的《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》)中提出要“合理降低市场主体获取数据的门槛,增强数据要素共享性、普惠性……形成依法规范、共同参与、各取所需、共享红利的发展模式”,对数据保护和数据共享之间的利益平衡提出了新的要求,也指明了数据竞争规则建立完善的目标是激励创新和共享红利。

本文将以反不正当竞争法的数字化改革为契机,尝试提出数据商业化利用反不正当竞争法规制的原则框架和具体规则,以分析并解决以下问题:首先,数据商业化利用的概念内涵是什么?有何竞争意蕴? 其次,现行数据商业化利用的规制模式效果如何? 面临什么困境? 最后,数据商业化利用的反不正当竞争法规制具体规则设计如何展开? 对以上问题进行阐释不仅有利于解决理论上关于商业数据保护模式的争议,也有利于解决实践中裁判认定不清、规则指引不明的长期困惑,以应对实践中出现的大规模数据获取利用需求,促进数据权益保护与流通共享的价值目标实现,进而充分释放数据要素的价值潜能,做强做优做大数字经济。


一、数据商业化利用的概念明晰与竞争隐忧

(一)数据商业化利用的概念明晰

在以往的讨论中,人们往往将主题聚焦在数据保护本身,而加强数据保护势必涉及对他人数据商业化利用行为的规制问题。本文并未沿袭以往关于数据保护如何展开的讨论路径,而是从如何设定合理的数据商业化利用规则着手,更加贴近目前我国数字经济发展的实践。以往直接讨论数据商业化利用的文献较少,仅有的少数讨论也大多与个人数据的商业化利用有关。有学者提出,个人数据的商业化利用是指数据开发者收集、处理和使用商业数据,以创造和实现数据价值的过程。但本文讨论的数据商业化利用与之存在一定区别。

首先,数据的商业化利用,不仅包括个人数据的商业化利用,也应当涵盖企业数据和公共数据的商业化利用。个人数据中与个人隐私直接相关的部分具有较强的独立保护价值,而匿名化的个人数据经过企业的收集和处理后可能会成为企业数据,且具备较高的商业利用价值。企业数据还包括企业在生产经营过程中积累起来的接近于商业诀窍或商业信息性质的数据。在公共数据中,除去承载个人隐私信息和可能影响公共安全的重要数据外,有很大一部分数据也蕴藏着较高的商业价值,可以被企业进行商业化利用。因此,个人数据、企业数据和公共数据都有可能成为被商业化利用的对象。

其次,数据相关主体除了数据开发者,还应当包括数据资源持有者、数据加工使用者和数据产品经营者等,这也与《数据二十条》中的“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”表述相一致。在研究数据商业化利用的反不正当竞争法规制问题时,若涉及各个数据相关主体之间的利益冲突和收益分配等问题,需要对数据相关主体按照价值链环节和职责功能不同进行细分。因此,数据相关主体应当超越狭义的数据开发者概念,将其内涵确定为包括数据资源持有者、数据加工使用者和数据产品经营者在内的数据处理者。

最后,数据商业化利用应当包括数据采集加工、分析利用、流通交易等环节,数据价值实现的基础是数据的采集加工,尤其是原始数据的收集,往往需进行较大的前期投入。数据价值实现的关键环节是数据的分析利用,对原始数据进行分析利用,可以得到更具商业价值的衍生数据,并以此为依据开展精准营销和广告经营等,获取高额收益。全球范围内的科技巨头如谷歌、脸书、推特、腾讯以及抖音等,均以基于数据利用的精准广告取得超高利润,并得到资本市场的高估值。除此之外,数据密集型企业还可以开发成熟的数据分析产品销售给其他企业使用,通过数据分析产品的经营获得利润。数据价值实现的跃升环节是数据的流通交易,在数字经济发展的初期,数据密集型企业通过自身开展的数据收集和利用活动获取了较高的市场收益,同时也积累了一定市场力量和数据资源优势,一般不愿进行数据共享和授权使用,以避免损害自身的竞争优势。但从数字经济整体发展的需求来看,数据的高效流通和交易是进一步提升数据效率的必经之路。

综上,本文研究的数据商业化利用概念应当被定义为:包括数据资源持有者、数据加工使用者和数据产品经营者在内的数据处理者对个人数据、企业数据和公共数据以经营为目的进行采集加工、分析利用和流通交易的行为。

(二)数据商业化利用的竞争隐忧

1. 扰乱市场竞争秩序效果

近十来年,随着数字经济的快速发展,一些经营者通过提供免费且优质的互联网服务获得了大量的用户数据,政府部门或政府授权机构也通过提供公共服务和公共产品获得了较多的公共数据。这些数据提升了特定经营者的市场地位,也导致交易相对人对其产生依赖性。从社会总福利的角度看,数据优势经营者的出现在一定程度上提升了社会总福利,也在发展初期为消费者提供了物美价廉的优质产品和服务。然而,随着数据优势的积累,滥用优势地位的扰乱市场竞争秩序行为逐步增多,一方面可能会出现针对竞争者的排斥阻碍行为,另一方面也可能会出现针对消费者和交易相对人的剥削行为和不公平交易行为,这都是竞争法重点关注的对象。

2. 消费者保护问题

数据与竞争法关注的消费者保护问题息息相关。首先,个人数据的商业化利用可能关涉到消费者的隐私保护,即数据处理者在获得用户数据后,是否能保证其全程脱敏操作,不出现泄露用户个人隐私的问题;其次,个人数据的商业化利用可能影响到消费者的公平交易权,《个人信息保护法》中确立的用户授权再利用模式在正当的市场竞争环境下可以实现,但如果用户和数据获取企业之间并非处于平等的交易地位,则可能出现用户个人数据被强制收集的问题;最后,数据商业化利用总体上能够通过扩大经营者剩余并最终提升社会总福利,但在利益分配中更加偏向于经营者群体,而消费者福利则可能仅得到不成比例的提升,甚至在特定情形下会减少。这些问题都是数字经济时代新出现的消费者保护问题,较之传统的消费者保护,很少得到传统竞争法和消费者权益保护法的足够关注。

3. 对创新的影响

在数字经济时代的大背景下,数据商业化利用也已成为创新的重要来源。与以往的数据分析相比,大数据分析最大的不同在于其能够更加快速、更精准地识别规律和顺应规律。在数字经济发展初期,商业模式的变革表现得尤为明显。网络购物的出现和兴起背后是对消费者购买数据的收集和高效利用,而社交软件能替代传统通讯方式的最大原因则是其快速形成的用户网络和数据交换效率。然而,数据商业化利用中出现的不合理拒绝许可和不公平交易等问题也可能限制创新。正如前述,无论是大型企业还是中小微企业,在数字经济时代的创新发展都非常依赖于数据的获取和利用。大型企业独占式地控制数据越多,留给中小微企业的创新空间就越小。因此,如何在合理保护大型企业的数据权益和允许中小微企业正当参与数据商业化利用之间找到平衡,是目前竞争法应当关注的问题,这关系到创新的推动和公平竞争的维护。


二、数据商业化利用反不正当竞争法规制的路径证成和现实困境

(一)数据商业化利用反不正当竞争法规制的路径证成

在当前数据商业化利用的发展阶段,以反不正当竞争法为主导的行为规制方案要优于民法、知识产权法等私法主导的产权建构方案。反不正当竞争法本身具有行为禁止法和权利孵化法的双重属性,通过对数据商业化利用不正当竞争的认定,可以维系公平竞争的市场秩序,同时,反不正当竞争法规制结构的稳定化促成数据由权益向权利的转化,更好地平衡各方利益。

1. 赋权保护模式的局限性致使民法、知识产权法制度供给不足

对于数据商业化利用的规制,当前学界倾向于将其纳入民法和知识产权法等法律部门进行赋权保护,并以此为基础衍生出数据产权登记、数据资产入表等制度。但商业数据赋权保护的私法建构路径忽视了公共数据授权运营的发展实践。当前,随着数字中国建设的深入发展,数字政府的相关基础设施逐步建立和完善,大量的公共数据得以采集和储存,并部分授权给相应企业进行运营,该部分数据在商业前景研判、产品策划营销和广告精准投放等领域具有较高的商业化利用可能。同时,部分政府部门亦希冀通过数据交易拓展税源,平衡数据采集储存带来的巨大成本,由此公共数据商业化利用的需求亦在逐步浮现。但若单一地通过私权分析进行数据产权构建,公共数据可能由于正当性基础的缺乏而无法进行交易流通。

2. 反不正当竞争法的法益孵化法模式更适应数据确权前的过渡阶段

当前对于数据的保护衍生出物权说、新型财产说、数据知识产权说、权益保护说等多种观点。归根结底,其主要分歧在于对数据是赋予权利保护还是视为利益保护,并由此引申出侵权责任法保护模式和不正当竞争法保护模式的差异。其实,对数据进行赋权保护还是利益保护,这两种观点并不冲突,而是适用于数字经济发展的不同阶段。具言之,反不正当竞争法本身具有权利孵化的特点,其内容伴随着新兴业态的出现而不断扩充,乃至于在某些情况下充当新兴权利的“孵化器”,即一些权利在诞生伊始由反不正当竞争法调整,在利益衡量中提炼行为规则,其后在条件成熟后纳入专门法进行保护。回归到数据有关的问题上,一方面,从比较研究的角度看,当前欧盟国家逐步摒弃了以赋权为中心的“数据生产者权”的立法路径,探索用户对数据的访问权和利用权,而美国则更注重数据信息市场的流通交易,关注对欺诈和不公平市场交易行为的行政监管。由此可见,欧美发达国家的数据赋权的技术环境和立法条件还不够成熟。另一方面,从实证研究的角度看,数据赋权的思路与产业发展实践并不适配,当前有关数据的类型划分、权属分配与权利边界并不确定,若贸然对其进行赋权保护,不仅无助于降低交易成本、提高交易效率,还可能诱发反公地悲剧,造成资源浪费和数据垄断。

3. 反不正当竞争法的行为禁止法属性更有利于数据竞争规则的构建

随着历史的发展,反不正当竞争法在消费者保护和竞争秩序维护中所起的作用越来越大,其竞争法功能定位更加明晰。进入数字经济时代后,反不正当竞争法的竞争法功能定位进一步突显,数据领域的众多不正当竞争行为,很难简单地从权益保护的角度给出违法性判断。尤其是数据的非排他性和可重复利用性等特点,以及经济发展中对于数据流通和数据有效利用的迫切需求,使得简单的权益保护思维难以为继。在众多数据相关案件中,法官都或多或少采用了一定的竞争法思维对原被告双方和市场竞争秩序利益之间进行平衡,并最终做出裁判。同时,从2017 年《反不正当竞争法》修订时修改的立法目的条款来看,其行为禁止法属性也愈加突显,根据该条款,反不正当竞争法的主要目标是通过制止不正当竞争行为,在保护经营者和消费者合法权益的同时,促进经济健康发展。由此,在“不正当竞争纠纷”成为数据竞争的主要案由的情况下,当务之急是在利益平衡的思路下构建体系化的数据竞争规则,明确数据获取、使用和交易环节中不正当竞争行为构成要件和判断标准,促成规制标准的结构化和规制结果的稳定性,保障相关主体从事数据经营活动的可信预期。

(二)数据商业化利用反不正当竞争法规制的现实困境

在国家提出促进数据合规高效流通使用的大背景下,将数据保护问题转化为数据商业化利用的不正当竞争规制问题进行研究更符合实际需要。但近年来已发生的多起数据相关不正当竞争案件以及源源不断出现的新型数据竞争问题表明,关于数据商业化利用的反不正当竞争法规制仍存在下列现实困境,亟须解决。

1. 规制理念不统一:如何处理价值位阶冲突?

在数据商业化利用活动中,数据资源持有者、数据加工使用者和数据产品经营者等市场主体均围绕数据权益展开合作和竞争,同时,数据商业化利用还涉及个人隐私保护、消费者公平交易权、市场竞争秩序、数据安全、网络安全、国家安全等多元利益。如何对各方利益冲突进行化解与平衡,成为数据商业化利用规制中须处理的基础问题。

首先,如何看待数据商业化利用中的个人隐私保护? 常见的问题是个人是否将其数据的控制权全部或者部分转移给了数据收集者。判断不正当竞争行为除了需要关注个人隐私保护外,还需关注用户公平交易权的问题。其次,如何看待数据保护与促进数据竞争之间的冲突与协调?数据抓取的相关纠纷主要源于新进入相关市场的竞争者受制于固化的市场竞争格局、高筑的数据要素壁垒和高昂的数据获取成本。这些竞争者通常倾向于采用成本较低的爬虫技术,以批量性和大规模地获取数据资源,开展数据要素开发利用。而对于具有市场优势的在位者而言,数据资源具有外部连接、行动预测和产品优化等价值,是通过长期经营活动积累的重要资源和竞争优势。因此,他们对其他主体,尤其是竞争对手通过网络爬虫等技术获取数据的行为持排斥和反对态度。在评判数据商业化利用的正当性时,需要在数据保护和数据竞争之间进行价值协调。

2. 规则设计不全面:如何丰富和具体化制度供给?

自 2011 年“大众点评网诉爱帮网”数据抓取不正当竞争案以来,出现了不少颇具影响力的数据抓取不正当竞争案件,其中包括“大众点评网诉百度地图”“新浪微博诉脉脉”以及“蚂蚁金服诉企查查”等,都引发了公众的广泛关注。但近几年的数据不正当竞争案件并未减少,反而出现愈演愈烈的趋势。究其原因,在数据抓取不正当竞争案件中,法院会基于不同的考量作出不同的判决结果,甚至在很多案件中连法律适用问题都出现了较大的争议,案件越来越多。在 2017 年修订《反不正当竞争法》之前,大部分数据不正当竞争案件须适用第二条一般条款进行裁决。从2018 年起,《反不正当竞争法》加入新的互联网专条,但由于条款设计不完善,导致适用第二条一般条款进行裁判的做法仍占据大多数。

目前的《修订草案征求意见稿》仅新增了一个商业数据专条,对不正当获取采取了一定技术管理措施的非公开数据行为进行规制,其商业秘密条款对于特殊的数据商业秘密保护问题也回应不足,更遑论其他能体现数据领域不正当竞争行为的专门条款。法院系统也对数据领域层出不穷的新型不正当竞争行为尝试进行调研和总结,但未能形成统一的规则体系。因此,“经营者利用数据、算法以及平台规则”开展的不正当竞争行为还应当被进一步全面地提炼出来,以回应实践中的需求。

3. 对数据特性考量不充分:如何完成数字化改革?

本次《反不正当竞争法》修订系在 2017 年、2019 年刚进行完两次修订后短时间内再次启动,其必要性之一是为了应对数字经济的挑战。国家市场监管总局在《关于〈中华人民共和国反不正当竞争法(修订草案征求意见稿)〉的说明》中提到:“随着新经济、新业态、新模式的层出不穷,利用数据、算法、平台规则等实施的新型不正当竞争行为亟待规制。”这些新经济、新业态、新模式与数字经济的发展有直接关联。第四次产业革命以大数据、人工智能、物联网的出现和运用为代表,其核心仍然是数据。但数据本身又具有非排他性、用户多栖性等特征,这决定了数据与传统工业经济中的石油、天然气等能源资源仍有较大区别,也无法像一般民法意义上的动产、不动产一样获得清晰的权利边界划分和保护。此外,数据商业化利用的反不正当竞争法规制还应着重考量数据分类分级的特性。例如,从收集来源来看,数据可以分为个人数据、企业数据和公共数据,从产生场景看,数据还可以分为零售数据、工业数据、农业数据、医疗数据等。数据分级则涉及一般数据、重要数据和核心数据。不同类型不同级别数据的商业化利用模式有所区别,《反不正当竞争法》的修订既要考虑完善公平竞争规则促进数字经济发展的整体目标,也应当在分类分级的背景下考虑各类各级数据本身所内嵌的数据安全、网络安全和个人信息保护等其他法律义务。


三、数据商业化利用反不正当竞争法规制的原则确立和规则构建

(一)数据商业化利用反不正当竞争法规制中的原则确立

为解决规制理念不统一的问题,应当在本次《反不正当竞争法》修订中明确数据商业化利用的规制原则,尤其是在几组明显存在利益冲突的价值位阶中做出选择。

1. 坚持数据高效利用优先原则

近些年来我国数字经济发展较快、成就显著,但同世界数字经济强国相比,尚存在大而不强、快而不优的问题,具体体现为数字经济体量、数据开发利用程度和平台企业国际竞争力等仍存有差距。在协调数据安全与数据利用关系中,我们应当在安全可控的前提下,坚持数据高效利用优先原则,充分认识到数据共享、流通和利用对经济发展和社会进步的重要作用,进而促成数据要素流通使用、打造数字经济产业集群、争取国际竞争主动权。在数据保护方面,应当进行更为细致的利益衡量,避免一刀切地禁止数据获取利用行为,注重在综合考量数据控制者利益、数据处理者利益和数据利用流通效率的基础上做出行为不正当性认定。

2. 维护弱势群体的合法权益

当前,部分平台依托用户、数据和流量等要素形成巨大的管理权力和平台影响力。这些平台在数据领域实施拒绝许可、差别许可和自我优待等行为,同时利用相对优势地位主导用户协议的制定,植入有关限制用户数据开放流通的条款,甚至剥夺用户对有关个人数据的自主权。消费者作为个人数据的最大来源,尽管可能无法直接从其数据获得商业利益,但至少不应遭数据滥用的侵害。如果经营者不当使用数据,实施恶意的大数据杀熟、过度营销等策略,不仅损害了消费者的合法权益,也扭曲了市场竞争秩序,不利于数字经济的整体发展。在平台经济中,平台内经营者同样处于弱势地位,平台内经营者产生的数据被平台利用后为消费者提供更好的服务,是平台经济带来的好处和优势,但如果平台滥用数据优势,对平台内经营者进行剥削,就偏离了平台经济健康发展的初衷。因此,在数字经济时代反不正当竞争法的修订中,应当明确维护弱势群体的合法权益原则,并贯穿至数据全生命周期的各个环节。

(二)数据商业化利用反不正当竞争法规制的类型化规则构建

不正当竞争行为的类型化提炼是反不正当竞争法中一项非常重要的立法技术,其对于法律适用的准确性提升、个案中公平性的保障、竞争规则的确立等都具有显著的效果。类型化的难点在于需要对行为类型进行较为精确的划分,对行为特点进行比较准确的把握和提炼,一般须基于大量的实践案例和社会现象进行总结。目前,我国数据领域的不正当竞争纠纷数量和类型足以为类型化提炼供给足够的素材。数据商业化利用中的不正当竞争行为可以按照价值链环节不同类型化为三大类:数据获取、数据使用和数据交易中的不正当竞争行为。

1. 数据获取中不正当竞争行为的规制:平衡投资创新激励与数据高效利用

数据获取不正当竞争行为可以划分为不正当获取数据商业秘密的行为和不正当获取受保护商业数据的行为。在处理数据获取相关不正当竞争问题时,应重点关注数据生产者的投资创新激励和数据获取者对数据高效利用的平衡问题。

(1)不正当获取数据商业秘密的行为。2020 年最高人民法院发布的《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》明确将数据纳入商业秘密的保护客体,但实践中数据商业秘密案件相对较少,数据持有者往往不选择用商业秘密条款对侵犯其数据的行为进行追诉,而是宁愿借助《反不正当竞争法》第二条一般条款。造成如此向一般条款逃逸的选择性适用,其重要原因是数据的非排他性等特征使得数据的秘密性等构成要件难以满足,一旦其他经营者能提供证据证明该数据中的一部分已经被公开过,便不能用商业秘密条款进行保护。因此,对数据的商业秘密保护条款应当进行特殊设计,使其与传统商业秘密保护条款有一定的区分。例如,在对数据商业秘密的认定中应当充分考虑数据非排他性特征,降低对秘密性要件的举证要求,强化对侵犯行为的不正当性证明,即应当集中于对已经被数据持有方采取足够保密措施保护的数据进行不正当获取或者不正当使用的行为,而不正当获取或者不正当使用又主要涉及盗窃、贿赂、欺诈、胁迫、电子侵入、违反约定或保密义务披露、使用等情形。

(2)不正当获取受保护数据的行为。受保护数据的范畴争议由来已久,《修订草案征求意见稿》中做出先行性尝试,提炼出“来源合法性”“商业价值性”和“技术措施管理”作为商业数据的构成要件,但其仍存在相当争议。“来源合法性”要件要求经营者依法采集数据,其法理基础在“毒树之果不具有正当性,不得从非法行为中获利”于。商业数据与个人信息、国家安全有紧密联系,若商业数据本身来源不合法,如未遵守个人信息“通知—选择”原则、超出协议约定范围采集或未对数据进行脱敏化、匿名化处理,仍对其进行法律保护,则可能将对企业产生逆向激励,促使其滥用优势地位实施损及个人隐私和数据安全的行为。“商业价值性”要求数据具有经济效用,但其如何进行衡量判断未达成一致。若采主观标准,数据作为数字经济的生产要素,内蕴着挖掘分析、反馈预测与外部链接等价值,可以给数据主体带来现实或者潜在的经济利益,从这个角度看“商业价值性”要件似乎意义不大。而若采客观标准,其要求数据资源具有相当积累性,即达到规模性数据集合的程度,由此排除了对单条或少量数据的保护。由此观之,对于数据“商业价值性”的考量采客观标准更为适宜。“技术措施管理”要求经营者采取密码保护、权限控制等技术措施控制其数据,以此衡量数据是否值得保护。上述各个要件的分析和认定都应当体现对数据高效利用的考量,以避免过度依赖数据保护理论产生的认知偏差。

2. 数据使用中不正当竞争行为的规制:以弱势群体保护为核心

《数据二十条》(第十三条)意见中提到,要“逐步建立保障公平的数据要素收益分配体制机制,更加关注公共利益和相对弱势群体”。根据可能侵害到的弱势群体权益不同,可以将数据使用中的不正当竞争行为提炼为损害消费者权益的大数据杀熟行为和损害平台内经营者权益的滥用数据行为。

(1)大数据杀熟行为。关于大数据杀熟的讨论已持续多年,且大多在反垄断法的框架中进行。但 2022 年修订的《反垄断法》仅增加了非常原则且模糊的一款“具有市场支配地位的经营者不得利用数据和算法、技术以及平台规则等从事前款规定的滥用市场支配地位的行为”,该条款在迄今为止的实践中几乎无从得以运用。而对于大数据杀熟的规制需求仍然存在,且愈加突出。大数据杀熟可以被理解为一种滥用相对交易优势地位不合理差异化定价的行为,并放入新修订《反不正当竞争法》予以规制。据此可以设定大数据杀熟行为不正当性认定的几大要件,一是经营者具有相对交易优势地位;二是经营者实施了差异化定价的行为,即针对不同的用户群体设置不同的价格,甚至针对每个用户在不同时段设置不同的价格;三是该差异化定价显著不合理,例如针对同一类型的用户设置了完全不同的价格,价格的差异仅仅是依据消费能力、消费习惯、对规则的容忍度不同而产生,很难解释其合理性。通过反不正当竞争法规制大数据杀熟行为能很好地体现对于消费者这一弱势群体的特殊保护。

(2)滥用数据侵害其他经营者权益的行为。经营者一旦获得了数据优势,在使用数据环节可以占据更加优越的地位,其施加于其他经营者的义务可能具有不正当性,这一点在平台经济中尤为明显。例如,某网约车平台通过多年的补贴式扩张在全国主要城市建立起网约车的信息匹配和车辆调度平台。刚开始发展时为了招募网约车司机入驻,给予其良好的合作条件和高额的分成比例。但平台发展起来后,具有了更显著的数据优势,旋即利用该优势对网约车司机施以更加严苛的合作条件和分成比例。网约车司机沦为弱势群体,亦无从维护自身的正当权益。另一类引发社会重点关注的是目前在外卖平台领域出现的骑手和入驻商家权益问题。平台经营者可以很轻松地利用数据优势和数据分析能力对平台入驻商家施加不合理的义务和限制。前几年不正当竞争案件中频发的“二选一”问题即是此类行为的典型代表。在“二选一”行为得到规制和纠正后,平台滥用数据、算法和平台规则不当限制入驻商家权益的行为仍然存在,例如收取不合理的保证金、任意调整的收益分配规则、强迫商家接受最低价条款等。随着短视频、直播带货等新业态的兴起,此类行为也逐步延伸到平台与品牌商、网红博主(频道经营者)的关系中。上述问题都可以通过在《反不正当竞争法》中设置专门条款,以保护弱势群体为目标对滥用数据优势行为进行规制。

3. 数据交易中不正当竞争行为的规制:以促进数据高效流通为核心

(1)滥用相对交易优势地位拒绝开放数据行为。此次《反不正当竞争法》修订再次加入了禁止滥用相对优势地位条款,这也证明过去几年的实践对于滥用相对优势地位条款的需求并未减少。在反垄断法中运行已久的禁止滥用市场支配地位制度无法解决市场竞争中存在的排除限制竞争效果较低但并非完全无害的扭曲竞争行为。尤其是当经营者滥用基于依赖性产生的相对交易优势地位,阻碍中小竞争者或者剥削交易相对人时,很难通过反垄断法对其进行规制。但此类行为又对市场竞争造成了一定程度的扭曲,会产生损害消费者福利的效果,所以产生了立法空白。在数据领域,经营者可能因拥有某些特殊的数据集而相较于其交易相对人具有相对优势地位,交易相对人需要得到该部分数据才能提供数据产品和服务。此时的判断要点是数据抓取方是否给出了合理的对价,不能毫无理由拒绝以合理对价开放数据和数据接口。在数据劫持行为的判定中,既要考虑交易相对人以合理对价获取数据的利益诉求,也要尊重经营者在收集获取数据过程中付出的努力和投入。设置这一条款还有一个根本性的目的,即通过立法确定合理的数据交易规则,以此最终促进数据的高效流通和利用。

(2)滥用公共数据独占地位拒绝开放数据行为。公共数据在近两年才开始得到更多的关注和讨论。各地政府纷纷启动数字城市、数字政务的建设,在原有信息化办公的基础上进一步开始基于数据收集利用乃至流通的数字化改革。在此过程中所产生的公共数据逐步成为其他经营者开展数据分析使用的关键甚至是必需品。政府机关对于公共数据的授权运营模式可能带来独占经营的问题,但公共数据独占经营并非都能通过反垄断法得以规制,尤其是在数据相关市场界定存在现实困难的背景下,数据经营者的市场支配地位难以认定,但此时公共数据的公平对外许可使用问题仍须得到关注和解决。通过在反不正当竞争法中引入禁止经营者滥用公共数据独占地位、拒绝开放数据行为条款,有助于设定公平合理无歧视的公共数据许可使用原则,提高公共数据流通和利用效率。


结语

伴随着数据商业价值的凸显与数据权益纠纷的频发,当前以解释论为核心,通过个案竞争效果分析进行行为规制的思路无法再为经营者提供明确稳定的行为预期和规则指引,显然已难以为继;立法论思路下构建体系性的数据竞争规则和数据商业化利用的不正当竞争行为专门章节也成为数字时代反不正当竞争法改革的重要选项。我国此次《反不正当竞争法》修订应当紧密结合数据和数据商业化利用行为的特性,坚持数据高效流通利用优先原则,注重弱势群体保护,以数字经济创新发展为目标,在总结提炼数据收集获取、分析利用、流通交易各环节中已经出现的不正当竞争行为类型基础上,制定数据商业化利用不正当竞争行为认定的各项专门条款,通过加强数据商业化利用的竞争法保障进一步完善数据基础制度,以此激活数据要素,做强做优做大数字经济,在新发展格局背景下提升我国数字经济的国际竞争力。


作者简介: 袁嘉,法学博士,四川大学法学院副教授。

版权声明: 《南京大学学报》2024年第2期