一、问题的提出

信息通讯技术和数字数据技术的深度融合和广泛应用推动了数字经济时代的加速到来，数据一跃成为与劳动、资本、土地、知识、技术、管理并驾齐驱的重要生产要素，甚至是一种超越了传统工业经济时代特征的创新型要素，数据在产业升级发展中的地位提升至前所未有的高度。数据爬取能够通过网络爬虫等相关技术手段，以较低成本、较快速度从其他网页、网站等空间大规模复制目标对象数据，为企业收集和处理数据提供了巨大便利。通过实施数据爬取行为，后发的或者新入的企业无需通过积累用户和获取稳定的数据来源即可高效地获得大量高质量数据，可以认为数据爬取行为是一种性价比很高的数据获取方式。

然而，这种从其他网页、网站等空间获取数据资源的方式在满足企业对数据质量、数量和流通速度的要求，客观上实现数据流通与共享，推动数字经济发展的同时，也引发了一系列的法律问题，其中既涉及民法领域的隐私保护、财产保护，也关涉竞争法领域的不正当竞争纠纷，还涉及刑事法领域的非法获取计算机系统数据行为等，1涉及侵犯多个法益，易引发法律适用的竞合，是一类十分复杂且形态灵活隐蔽的数据行为，2在新浪诉脉脉不正当竞争案，3大众点评诉百度不正当竞争案，4“车来了”APP网络爬虫技术刑事案5等中均有体现。如何规范数据爬取行为，在促进数据竞争发展的同时，兼顾数据的安全保护，已成为理论界和实务界讨论的热点与难点。6

随着《中华人民共和国数据安全法》（2021年9月1日起正式实施，简称《数据安全法》）和《中华人民共和国个人信息保护法》（2021年11月1日起正式施行，简称《个人信息保护法》）这两部统筹数据竞争发展与安全的专门性法律的施行，为各类数据的开放与竞争，个人信息的保护与利用，提供了及时有效的制度保障。特别是《个人信息保护法》规定了对个人信息处理的基本框架，明确了个人信息处理活动应遵循的正当、合法、必要和诚信的基本原则，为个人信息的保护构建了明确且可操作的方法手段，也为各类数据（信息）7的收集、处理、分享行为提供了明晰且具体的法律规范。

数据的安全保护与竞争发展，并非是对立关系，强化数据保护不意味着封锁自闭的数据孤岛、数据断供，而是希望通过科学、规范、有效的数据保护促进各类数据主体间的数据流动与分享，实现良性的数据竞争与利用，着实有效推动互联网领域的互联互通，以安全保护促竞争发展。只有做好科学合理的数据保护和高效有序的数据竞争间的协同共进，才能确保数据价值得以充分释放。

作为数字经济下的企业特别是中小型创新企业获取数据资源的重要方式，正当合理的数据爬取是值得肯定与激励的，有助于激发各类企业的竞争动能。当然，也应确保在法治框架下平衡好各类数据主体的合法利益，权衡数据保护与数据竞争间的关系。在遵循数据市场基本规律的前提下，以先发展带动后发展，实现数据市场上的“共同富裕”。在现有法治框架下，充分利用现行法律工具，实现数据爬取行为的治理从以保护为主到竞争激励并行的多工具协同的转向，优化数据爬取治理的竞争法功能，重视和发挥数据保护专门性法律工具对竞争法功能实现的协力作用。

二、从保护到竞争激励：数据爬取行为竞争法治理逻辑需转向

数据爬取行为正当性与违法性的识别已成为影响数字经济有序竞争与高效创新的关键。实践中数据爬取行为引发的法律问题，大多数集中在反不正当竞争纠纷领域[1]。当前，我国《反不正当竞争法》尚未对数据爬取行为的性质予以明确规定，在既决司法案件中多援引该法第2条“一般条款”对其进行调整[2]。然而，由于“一般条款”的适用存在较大的弹性或模糊性，极易引起实践中同案不同判的风险，这一情况在司法实践中已有发生。譬如，北京市高级人民法院认定百度通过Robots协议限制360搜索引擎抓取网页内容构成不正当竞争违法，8而北京市海淀区人民法院一审判决字节跳动利用技术手段抓取新浪微博内容的行为构成不正当竞争，9两案都是针对数据爬取行为，但判决结果迥异，不同法院分别支持了数据爬取方与数据被爬取方。究竟对数据爬取行为应采取严格禁止的态度，强调对被爬取方的利益保护——遵从经营者私益保护优先的侵权法逻辑，还是对爬取方的行为持竞争损害中立的态度——转向市场竞争秩序优先的竞争法逻辑，抑或引入其他多元利益，譬如国家利益、公共利益、用户利益等来综合权衡爬取行为的正当性，在实践中尚未达成一致意见。

为准确定位和解析数据爬取行为在法律实践中的情况，基于中国裁判文书网、中国市场监管行政处罚文书网等来源，分别以“反垄断纠纷”“反不正当竞争纠纷”为案由，结合“数据”“爬虫”“抓取”“爬取”等为关键词进行检索，共筛选出32份法律文书，主要是司法判决书，其中有12例案件涉及两审，共计24份判决书，其余8份判决书，各涉及8例案件，以上均为司法案件，未找到与数据爬取相关的竞争法执法案件。（见表1)

表1 涉数据爬取纠纷的竞争法案件基本简况表  下载原图

（一）数据爬取行为竞争案件的基本情况

20例案件均涉及反不正当竞争纠纷。10依据所适用的法律依据进行类型化整理，其中（1)3例案件同时适用了《反不正当竞争法》第2条和第12条，具体包括2例案件适用的是第2条、第12条第2款第4项，111例适用了第2条、第12条第1款以及第12条第2款第4项；（2)1例案件仅适用了第12条第2款第4项；12(3)16例案件仅适用了第2条，包括1例原告举证不能的案件，13总计20例案件。

在20例案件中，数据爬取方行为被判定构成不正当竞争行为的案件有17例，认定数据爬取行为不构成不正当竞争行为的有2例，14还有1例案件因原告（被爬取方）证据不足，法院未支持其主张。15

结合上述司法数据，可以得知当前我国司法实践中对数据爬取行为的竞争法适用集中于反不正当竞争法领域，主要适用的法律依据为《反不正当竞争法》第2条与第12条，其中第2条的适用概率明显高于第12条。虽然《反不正当竞争法》第12条为“互联网专条”，对互联网领域利用技术实施的不正当竞争行为进行了类型化处理，但是在适用于数据爬取纠纷案件时，囿于该专条对行为属性的描述缺乏明确性，譬如，何谓“恶意”“不兼容”“妨碍、破坏”等；对不断涌现的新型行为缺乏周延性，譬如，哪些是“合法提供的网络产品或者服务”，如何界定“正常运行”的内涵及形态等，都致该专条适用率不高。即便是在适用该专条调整数据爬取行为的4例案件中，也只是适用了该专条第1款概括性条款，或第2款第4项的兜底条款，对数据爬取行为的《反不正当竞争法》适用需进一步明晰。

（二）数据爬取行为正当性分析的主要模式

在司法实践中不同法院在考察数据被爬取方遭受的竞争损害时，所采用的标准不尽相同，这在很大程度上影响了类案制度在数据爬取行为竞争纠纷领域的施行，妨碍了数据爬取行为治理的规范性与体系化。当前，法院就数据被爬取方竞争损害分析的思路，大体分为以下三种：（1）法院仅分析数据被爬取方，因爬取行为导致其在流量或数据等数字化商业利益方面受到的损害，仅凭借损害行为存在的事实，加上损害行为侵权因果分析，判定爬取方行为具有不正当性；16(2）法院在分析竞争损害的基础上，对爬取行为的正当性予以分析，认为在自由开放的市场竞争中，允许一定程度的竞争损害发生，被爬取方需将损害作为一种竞争结果予以适当容忍，17或者认定被爬取方的损失，尚未达到需要司法救济的程度。18此类分析逻辑反映出法院已对数据爬取行为的正当性边界予以关注，注意到数据财产性价值只有在流动中才能得以实现的特性，不再将损害结果的认定作为直接判定数据爬取行为不正当性的充分条件，但仍然构成数据爬取行为不正当性认定的必要条件。（3）在（2）的基础上，认识到除保障其他经营者的合法权益外，还需要保护消费者合法权益与社会公共利益，在爬取行为是否违反商业道德的判断上，需从更广阔的市场环境、更多的利益主体的合理权益的维度去判断，且在分析时考虑爬取行为对消费者权益和市场整体利益的积极影响。19值得注意的是，在有的案件中法院提出将爬取行为对创新的影响纳入到对行为不正当性的考量之中，指出爬取行为会抑制被爬取方的创新动力。20当然，也可能出现经由正当和适度的数据爬取支持爬取方突破数据壁垒，实现有效创新的结果，这一点还需经过市场效果的验证。总体而言，目前在对数据爬取行为引发的不正当竞争纠纷案件的审裁过程中，法院仍然偏向于适用《反不正当竞争法》的侵权法属性，以权利保护为案件审理的逻辑起点，对行为不正当性的判断，依据的仍然是“行为—法益”的侵权法思路，还有待于从私法保护的行权逻辑转向行为正当性识别的行为逻辑，即从数据保护到数据竞争的转向。21

三、从理念到工具：系统完善数据爬取行为的竞争法治理

为避免对数据爬取行为予以不当规制，有必要对现行竞争法适用理念、规则、方法以及整体框架予以适时调整，以便更好地指导对数据爬取行为的竞争法治理，避免简单地基于数据爬取的损害后果，而对行为可能存在的正当性进行“一刀切”式的否定评价，忽略甚至扼杀了爬取行为可能带来的积极效应。22在这一过程中需注重个案分析，坚持竞争法的谦抑属性，重视行为正当性标准的进一步细化。此外，鉴于数据爬取行为所涉及的领域和问题并不限于竞争法治理的范畴，故还应在完善数据爬取行为竞争法治理的基础上，从单一的竞争法治理走向多部门、多领域、多工具的协同治理，突破竞争法部门的制度藩篱，以有利于竞争法的功能实现为目标，统筹整个法系统、法制度、法工具，而非是在人为设置的法部门内自给自足、自我封闭。

（一）导入“非公益必要不干预”理念与规则

在“百度诉360”案中，法院依据《反不正当竞争法》第2条提出了“非公益必要不干扰”规则。23“非公益必要不干扰”规则要求互联网领域的产品和服务原则上不得干扰，只有在为了维护公众利益的情况下，经营者才可不经对方同意，对对方的产品或服务进行干扰。“非公益必要不干扰”实质上是将经营者的竞争权益上升为权利层面，对其进行静态的严格保护。然而，互联网市场的商业模式是动态、不断变化的，经营者在市场竞争中并不负有尊重他人商业模式，维护其他竞争者利益的法定义务[3]。

为科学合理因应数据爬取行为的特殊性，对竞争行为正当性的判断规则应从“非公益必要不干扰”转向“非公益必要不干预”，即除为了维护公共利益的必要，监管部门不得随意介入市场主体之间的竞争行为。若市场依靠自身的调节功能便可解决好市场竞争纠纷，就无需国家公权力介入与干预。这一点在近期发布的《最高人民法院关于适用<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）》第1条第2款及第26条上有所体现，充分展现了竞争法适用数据爬取（竞争）行为时，需要考察的基本要件已从行为人之间的关系扩大到市场竞争秩序本身是否受损、是否需要权力介入的维度上。对于数据爬取行为，不应先入为主地打上违法的标签，课以过重的合规成本和治理压力。相关部门应在“非公益必要不干预”的理念和规则下，结合个案分析数据爬取行为的正当性。

（二）细化反不正当竞争法下行为正当性的判断标准

实践中“一般条款”与“互联网专条”有关行为正当性的判断标准仍存在较大分歧，特别是“诚实信用”和“商业道德”在数据爬取中的具体表现，与传统经济业态中的要素竞争有区别。譬如，对数据要素的价值评估，数据要素具有的可复用性、不同数据要素类型的排他性与共享性不一致等，24以及互联网场景下“妨碍、破坏”行为的认定具有高度动态性与不确定性，都给数据爬取行为的正当性认定带来了困难。故在区分“互联网专条”与“一般条款”适用的基础上，还需对这两个条款中关于行为正当性的识别标准作进一步细化。

1. 明确“互联网专条”中“妨碍、破坏”的认定标准

由于“互联网专条”兜底条款未设定具体的适用条件，部分法院在适用“互联网专条”兜底条款时，存在仅作字面化理解和过于宽泛适用的问题[4]，仅根据行为产生的损害来认定被告（爬取方）行为“妨碍、破坏”了原告（被爬取方）产品或服务的正常运行，这使得兜底条款的适用门槛过低，易导致数据爬取行为“假阳性”认定过多。为此，亟需细化和具体化“妨碍、破坏”行为的构成要件，提高兜底条款的准确性和可操作性。

从立法体例上讲，“互联网专条”兜底条款是对第2款前3项类型化条款的补充，应在第1款、第2款前3项的基础上进行适当的扩展，但也不宜过度扩张。结合“互联网专条”第1款、第2款的描述可知，对其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的“妨碍、破坏”是基于通过影响用户选择或者其他方式进行，而第2款前3项规定的行为皆属于违背用户意愿干扰用户选择的行为方式，因此，在兜底条款中也应将“影响用户选择”作为构成要件之一。然而，第2款前3项未体现除“影响用户选择”外的其他方式，若仅将“影响用户选择”作为惟一构成要件，亦可能导致“互联网专条”兜底条款适用面过窄。对此，可运用体系解释和目的解释的方法来构造该兜底条款的具体要件，使它的解释适用符合立法意旨[4]，此外，还可基于实践经验对构成要件进行适当扩充。

虽然，有学者认为“互联网专条”第1款明确规定：“经营者利用网络从事生产经营活动，应当遵守本法的各项规定。”由此可以推知网络环境下的竞争行为正当性的判断也应依据《反不正当竞争法》第2条“一般条款”中关于诚实信用和商业道德的一般规定[5]。但是，若将诚信、商业道德等标准纳入“互联网专条”兜底条款的适用，也可能会导致与“一般条款”混同，不利于真正实现“互联网专条”兜底条款与“一般条款”的区分适用，故此不建议将诚信、商业道德等标准纳入“互联网专条”上“妨碍、破环”行为的认定标准之中，仍应坚持从该专条项下提炼“妨碍、破坏”的具体认定标准与表现形态。

2. 规范“一般条款”中商业道德的认定标准

当数据爬取行为不满足“互联网专条”的适用条件时，可转向“一般条款”对爬取行为的正当性进行判断。在适用“一般条款”对行为进行判断时，法院对诚实信用与商业道德的标准选择具有决定性作用。实践中多将考察重心放在爬取行为是否违反商业道德之上，但是商业道德具有高度的抽象性与模糊性，甚至可能基于对商业道德中所包含诸要素权重的重视程度不同从而导致评判结果的不一[6]。故有必要基于数据爬取行为的特征，规范“一般条款”中商业道德的认定标准。

对商业道德的判断，所依据的是商业活动中客观的或者实际的做法、惯例[7](P.57)。由于Robots协议是国际互联网领域确立的通行的商业惯例和行业规范，可将其视为商业道德判断的标准之一。若爬取方绕过Robots协议或者违反Robots协议，可视为是对互联网领域商业道德的违反。不过，Robots协议仍然存在一定的局限性，因为该协议主要适用于网页，然而，在实践中数据爬取行为与多种商业模式结合，已不再局限于网页，同时还存在于物联网、移动设备初装系统及运行之中。鉴于此，还需考虑通过制定行业规范的方式，建立数据爬取活动中的商业道德标准。即便目前尚未建立统一的行业规范，也可通过市场监管部门或行业监管部门联席或会商的方式进行。譬如，2020年7月百度、京东、快手、奇虎360、搜狗、美团等20余家主要互联网平台企业代表在国家市场监督管理总局召集的“维护平台经济良好市场秩序促进行业健康发展”座谈会上签署了《互联网平台企业关于维护良好市场秩序促进行业健康发展的承诺》，这类由监管部门召集并指导的行业承诺为丰富互联网领域商业道德的具体标准提供了参考依据。当然，对“一般条款”中商业道德标准的规范，目的并不在于建立固定的标准，而是在于增强商业道德标准的可识别性与可操作性。

（三）提高反垄断法对数据爬取行为治理的能力

虽然在实践中尚未出现涉及数据爬取行为的反垄断纠纷，但是数据爬取作为数字经济下新型竞争行为，在对其进行竞争法治理时，无可避免会面临该行为是否违反反垄断法的疑问。事实上，由数据爬取行为引发的滥用市场支配地位案件已在美国出现，譬如Hi Q v.Linkedln案。可以预见，随着数据作为数字经济时代愈发重要的创新型要素，其引发的数据竞争纠纷会越来越凸显，具有市场支配地位的数据持有者或控制者，可能会滥用其市场支配地位限制或剥削数据的获取和流动。为此，有必要针对数字经济运行的特征，基于数据爬取行为的法理解析，对现有反垄断法分析方法进行优化，提高反垄断法的适用性。

1. 坚持个案分析准确界定相关市场及支配地位

运用反垄断法治理数据爬取行为，重点关注的是数据爬取行为或（和）反爬取行为对相关市场上竞争秩序的影响及对消费者利益的影响。与反不正当竞争法下的关注有所不同，反垄断法对数据爬取行为的治理，并非是对单个经营者利益的保护，而是强调对市场竞争秩序的保护，其分析逻辑与当前法院审理数据爬取不正当竞争纠纷案件的主导思路不同，其对相关市场及市场地位的分析，构成了对数据爬取行为反垄断治理的逻辑起点。

相关市场支配地位的认定，包括相关市场界定和市场支配地位认定两个环节。在相关市场界定上，重点在于相关市场界定方法的选取。随着市场竞争方式渐由传统价格竞争转向注意力竞争和数据竞争，对消费者需求的把握将在很大程度上决定经营者在市场上的竞争优势，经营者为了在注意力竞争中获取优势，需高度关注消费者用户需求，基于用户需求不断推出商品或者服务的升级[8]。可见，对消费者需求的争夺，即需求替代是经营者竞争约束的主要来源，故仍应以需求替代性分析作为界定相关市场的基本方法。同时，需结合个案进行具体分析，根据实际竞争约束发生的情况采用相应的供给替代分析。正如，2021年2月7日发布的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》（简称《平台反垄断指南》）中指出的“坚持个案分析原则，不同类型垄断案件对于相关市场界定的实际需求不同”。

在相关市场支配地位认定环节，关键在于细化认定相关市场支配地位的各类标准。在动态竞争和跨界竞争特征显著的平台经济领域，相对静态的市场份额标准，虽然仍在一定程度上反映经营者的市场力量，但是在衡量市场力量的诸多指标中，其权重已受到挑战。《平台反垄断指南》从平台经济发展的显著特征出发，对相关市场支配地位的认定标准，予以了细化。譬如，在确定平台经营者市场份额时，考虑活跃用户数、点击量、使用时长等可量化指标。同时，也结合平台经济中普遍存在的跨市场构造、网络效应、规模经济效应、锁定效应等，将平台所拥有的数据，以及分析和使用相关数据的能力，视为判定其市场地位的重要标准。此外，考虑到这类标准的具体数值始终处在不断变化之中，通过实时数据的运行予以反馈，表现为一种交互式的评价指标，故对这类标准的评估和使用需结合个案分析，特别是区分不同业务类型的平台在不同应用场景下的实际市场力量，不能“一刀切”。

2. 全面评估数据爬取行为的反竞争效果

结合数据爬取行为的技术性、隐蔽性、动态性等特征，全面评估数据爬取行为可能带来的反竞争效果是准确适用反垄断法治理的前提和基础，特别是针对数据爬取的技术中立性特征[2]，无论是爬取方，还是被爬取方都有可能通过爬取行为或反爬取行为实现排除、限制竞争的目的，当然，也有可能实现数据技术创新应用的效果，故有必要分情况、分类型予以分析。对爬取方可能涉嫌滥用市场支配地位的行为，需结合数据爬取行为的实现方式，以及数据爬取行为获取数据产生的实际效果来判断，特别是当爬取方与被爬取方在相关市场上存在横向竞争关系或处于产业链上下游时，且爬取方具有显著优势的情况时，需谨防爬取方借助跨市场的传导效应滥用其市场力量，不当爬取被爬取方的数据，影响相关市场或关联市场上的公平竞争秩序，或者剥削相关用户利益。此外，还应考察爬取行为对相关市场上创新产生的影响。

除前述情形外，在处理数据爬取行为反垄断案件时，还应关注数据被爬取方是否具有市场支配地位的情形。具有市场支配地位的经营者可能会通过拒绝数据爬取的方式，保护自己拥有的数据不会被其他竞争对手或下游数据企业获取，达到维持和巩固其在数据方面的优势地位的目的，从而在其他关联市场或者相关市场上利用数据优势的传导，予以降维打击，显著的是扼杀式并购或复刻式竞争，譬如，脸书并购瓦茨艾普（Whats App）、照片墙（Instagram），以及Hi Q与领英之间的反垄断纠纷等。故需立足于数据要素的特征及数据获取、流动、使用的现实需要，对数据爬取行为的竞争法治理，并非简单地在反不正当竞争法与反垄断法之间做单选题，而需要全面评估和整体考量，特别需关注数据爬取行为的双方主体在相关市场上的地位，及其对市场竞争秩序和消费者利益的影响，准确识别在治理数据爬取行为时存在的反不正当竞争法与反垄断法的竞合情形。

（四）维护多元利益构建竞争协同治理

在现行竞争法分析框架下，无论是适用《反垄断法》，还是《反不正当竞争法》，都需要考察行为对竞争秩序和消费者权益产生的消极影响与积极效果。此外，在现行竞争法分析框架中也体现了对其他多元主体利益的考量。譬如，《平台经济反垄断指南》第3条第1款第（四）项规定“维护各方合法利益。平台经济发展涉及多方主体。……着力维护平台内经营者、消费者和从业人员等各方主体的合法权益，加强反垄断执法与行业监管统筹协调，……”，明确指出了维护多元利益，构建协同治理模式的必要性。故有必要在现有机制的基础上，从多主体、多部门法、多工具出发，建立和完善竞争协同治理，将竞争法功能的有效实现冀希于多元共治模式的真正落地。

1. 重视多元利益权衡

如前述，当前对数据爬取行为的竞争法治理，仍然依循传统的侵权保护的私法逻辑，对爬取行为可能带来的多元利益的实现与平衡缺乏足够的关注，混淆了竞争法作为行为法与授权法的区别，竞争法功能的多层次和多向度未得到充分重视和发挥。故可从竞争法下经营者利益、消费者利益以及社会公共利益等多维价值出发，综合评价数据爬取行为可能带来的积极效果与消极影响，以此为据科学有效促进竞争法功能的实现。

(1）经营者利益评价。数据爬取行为对经营者利益产生的损害，主要体现为数据获取行为对被爬取方利益的损害，削减被爬取方可获得的创新回报，抑制其创新动力，损害现有产权制度的积极价值。而积极影响则体现为，爬取数据后所提供的服务若未形成对被爬取方合法提供的网络产品或服务的主要内容或者部分内容“构成实质性替代”，而是形成互补关系，此时不仅不会导致对方流量流失，反而可能会产生引流效果，实现数据效能的传导，同时，爬取方获得数据后，基于数据的可复用性和价值的非减损性，可能为爬取方利用数据创新提供便利，增进数据因流动带来的价值。

(2）消费者利益评价。实践中通过数据爬取行为，经营者能够充分利用和整合信息，提高数据喂养算法的效能，能够为消费者用户提供精细化、个性化的商品和服务，增强用户的体验感、流畅感。但与此同时，鉴于数据爬取的技术性、隐蔽性及动态性，很可能侵犯消费者用户的知情权、选择权、安全权等，特别是对用户隐私权益的侵害。譬如，经营者通过大量爬取消费者数据，很可能对消费者实施价格歧视、内容推荐等基于消费数据画像导致的不公平交易甚或欺诈、诱导等违法行为，直接致使消费者福利减损。然而，现有竞争法治理力度有限。

虽然，在近期国家市场监督管理总局发布的《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》第21条首次详细地对滥用数据、算法等技术手段侵害消费者合法权益的行为予以了禁止性规定，25但是，由于该公开征求意见稿尚未通过，致使通过现行竞争法，无论是《反不正当竞争法》，抑或《反垄断法》治理该问题，仍缺乏相应依据。为此，可考虑依据《个人信息保护法》中有关涉及数据行为对个人信息权益影响的相关规定予以治理，譬如，该法第13条确立了个人信息处理者合法处理个人信息的基本条件，包括“告知+同意”的基本规则，第44条赋予了个人对其个人信息的处理享有的知情权、决定权和拒绝权。可见，在应对数据爬取行为对消费者利益产生影响时，综合其他法律法规，以问题为导向，从竞争治理与行业治理的维度建立协同治理机制是现实所需，也是实际可行。

(3）社会公共利益评价。在竞争法语义下社会公共利益主要表现为不被扭曲的竞争秩序[9]。数据爬取行为对市场竞争秩序产生的损害，主要表现为：其一，数据爬取行为通过技术手段爬取其他经营者数据，扰乱市场公平竞争秩序；其二，数据爬取方或被爬取方凭借其在相关市场上的市场支配地位，实施具有剥削性和排他性的滥用行为，减少交易机会，限制市场自由公平竞争。表现为爬取方对消费者用户或对其有密切依赖程度的相对交易方利益的直接剥削；或被爬取方通过拒绝爬取，包括可公开或已公开的公共数据，或对于爬取方具有关键设施意义的商业数据致使爬取方经营难以为继，在客观上形成了排他性滥用行为及后果。至于对社会公共利益可能产生的积极效果则在于，数据爬取行为可能会提高数据流动和使用的效率，充分挖掘数据及数据技术所蕴含的创新价值。

2. 构建数据爬取协同治理

对数据爬取行为的治理，事实上是对数据保护与数据竞争的协同治理，不仅需要监管机构和司法机关的协力推动，还需要积极发挥市场各主体的积极性与能动性，建立多元共治的治理模式，使各方利益诉求得到合理有效的表达和实现。即便是在竞争法语境下应对数据爬取行为带来的挑战与机遇，也需引入其他法律工具，协力竞争法功能的实现。譬如，近年来有关竞争法实施是否能有效推动数字时代用户隐私保护问题解决的讨论不绝于耳，特别是当以电子形式存在的数据成为当今主要的生产资料之际，由数据及相关数据行为引发的反竞争行为与隐私保护挑战，已成为数字经济下市场竞争秩序是否正常运行的核心争点之一，强隐私保护与弱隐私保护都可能引发基于数据而生的竞争法问题。简言之，数字时代下数据保护与竞争间的博弈，既关乎市场竞争秩序的运行，也涉及用户隐私安全的保护，此时的隐私问题已成为数据竞争治理的一部分。竞争法能否回应数字时代的隐私保护，其不仅是数字时代隐私权益的认定与保护的问题，还关乎对竞争法功能实现的认知与评价问题，即竞争法功能的实现应超越局限于该法律文本所设定的内容与工具之上，寻求多元共治，协同治理。26

诚如，在实践中已出现消费者权益保护委员会就某企业通过其经营的微信公众号发布文章，非法泄露了众多消费者个人信息，严重损害社会公共利益，提起民事公益诉讼的案件。27保障消费者个人信息安全，是人民群众对美好生活的新需求，也是消费者协会组织的职责所在，行业协会发挥其自身优势，积极参与到保障数据安全的工作中，对推动数据要素市场的健康发展具有重要意义。这一意旨在近期出台的《个人信息保护法》中也有体现，该法第70条规定“个人信息处理者违反本法规定处理个人信息，侵害众多个人的权益的，人民检察院、法律规定的消费者组织和由国家网信部门确定的组织可以依法向人民法院提起诉讼”，可更好地发挥协会组织在市场与政府之间的桥梁作用，营造健康有序的市场竞争环境。

进一步言，《个人信息保护法》强调通过对“平台”（包括互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂的个人信息处理者）治理来实现对数据的保护与利用。该法第58条对提供重要互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂的个人信息处理者课以义务，加强其对平台内部经营者处理个人信息行为的监管和治理。首先，平台需要按照国家规定建立健全个人信息保护合规制度体系，同时成立由外部成员组成的独立机构对个人信息保护情况进行监督；其次，遵循公开、公平、公正的原则，制定平台规则，明确平台内部经营规则，落实保护个人信息安全、规范处理个人信息的有关义务；再次，平台要严格监管，对严重违反法律、行政法规处理个人信息的平台内的产品或者服务提供者，停止其经营；最后，平台应提高其治理的透明度，秉持公开透明的原则，定期发布个人信息保护社会责任报告，接受社会监督。这就为有效治理平台等个人信息处理者在采集、使用和管理个人信息时所赋予的相应权利与应承担的对应责任作了明确规定，也为划定平台经济下数据保护与利用之间的合理边界提供了依据。

当前，平台经济已成为我国数字经济的重要一部分，平台拥有着大量的数据，既要支持平台企业创新发展，为数据确权及产权的合理稳定运行提供法理支撑和法律保护，释放“有恒产者有恒心”的企业家创新保护的积极信号，也要强化反垄断和防止资本无序扩张，打破数据垄断，支持平台企业互联互通，鼓励数据开放竞争，为中小企业创新发展提供公平竞争的市场环境。故此，有必要对超级平台课以必要的数据开放义务与数据保护责任，在赋予其对平台内的不正当数据行为进行治理权责的同时，要求其承担数据开放竞争的特定义务，以此促进整个平台经济的持续健康发展。

值得关注的是于2021年9月1日起正式施行的《数据安全法》，体现了对数据发展与安全统合治理的多元模式，也有助于对数据爬取行为的竞争协同治理。其一，《数据安全法》体现了鲜明的多元共治的治理理念、原则及方法。该法第9条明确“国家支持开展数据安全知识宣传普及，提高全社会的数据安全保护意识和水平，推动有关部门、行业组织、科研机构、企业、个人等共同参与数据安全保护工作，形成全社会共同维护数据安全和促进发展的良好环境”；第13条规定“国家统筹发展和安全，坚持以数据开发利用和产业发展促进数据安全，以数据安全保障数据开发利用和产业发展”；第17条规定“国家推进数据开发利用技术和数据安全标准体系建设。国务院标准化行政主管部门和国务院有关部门根据各自的职责，组织制定并适时修订有关数据开发利用技术、产品和数据安全相关标准。国家支持企业、社会团体和教育、科研机构等参与标准制定。”以上条款明确表达了国家在数据安全与发展中鼓励和支持“多主体、多部门、多领域、多工具”协同发挥作用的治理理念、原则及方法，以实现“由安全稳发展，以发展促安全”的数据治理目标。其二，《数据安全法》为数据竞争治理，特别是数据爬取行为的竞争治理提供了重要的甚至可以说是关键的制度设计。该法第21条明确提出了国家核心数据，地区、部门、行业、领域的重要数据等的制定要求和保护基准。28第32条第1款规定“任何组织、个人收集数据，应当采取合法、正当的方式，不得窃取或者以其他非法方式获取数据”；第2款规定“法律、行政法规对收集、使用数据的目的、范围有规定的，应当在法律、行政法规规定的目的和范围内收集、使用数据”，提出了数据采集和使用的一般原则、法定目的及合理范围等。这些都为综合、全面、立体地治理数据爬取行为，提供了基本法律依据，为完善数据爬取的竞争法治理提供了有力支撑。

综上，在完善数据爬取行为的竞争法治理过程中，统筹数据的安全保护与竞争发展是一组核心关系，也是释放和提升竞争法治理功能的关键抓手和行动逻辑，为此，需综合全面考察数据爬取行为对经营者利益、消费者利益以及市场竞争秩序等多元利益的影响，建立健全多主体、多法制、多工具的共建共治模式，倡导和推动《反不正当竞争法》《反垄断法》这类关涉数据竞争的市场监管法律与《个人信息保护法》《数据安全法》等这类涉及数据保护的行业专门法律之间的协同并进，以达到科学有序治理数据爬取行为的目的，平衡数据保护与数据竞争间的张力关系[10]，依法促进数据要素的高效开放与利用。

结语

当前，数据已成为继人口之后重要的经济增长禀赋，数据红利成为人口红利、流量红利后，各市场主体竞相争夺的核心利益，各国和地区均将数据列为重要的生产要素予以规范发展，目的在于挖掘数据价值，释放数据红利，特别是在平台经济快速发展之际，平台经济领域的不公平竞争行为频发，数据爬取行为成为其中重要关注的焦点问题。为科学有效治理数据爬取行为，需牢牢抓住发展与安全这条主线，从遵从技术规律与市场规律相融合的立场出发，客观看待和评价数据爬取行为的技术属性、竞争特征及市场效果，结合现有涉及数据爬取行为法律纠纷案件的实证分析，总结数据爬取行为治理的现状、面临的主要挑战及原因。以问题为导向，在现有法治框架和工具下，运用多元多维的方式方法，从有利于促进数据要素市场健康发展的角度，客观评价数据爬取行为的法律属性，设计和选择相应的竞争治理规则，从多元利益平衡的维度，权衡数据爬取行为对经营者利益、消费者利益以及社会公共利益的现实影响与长期效应。在承认数据爬取行为的技术中立性特征的基础上，结合数据爬取行为的实施主体及对象、行为类型及效果、可适用或选用的法律规范等多要素来评价爬取行为的法律效果。

通过对当前治理数据爬取行为的竞争法治理情况的实证分析，建议引入“非公益必要不干预”理念与规则，为精准识别数据爬取行为的是与非，避免过度干预提供基本指引，亟待建立和完善多主体、多法制、多工具的共建共治模式，矫正现有以竞争法为主要甚或单一治理工具的模式，将数据爬取行为放置于领域法学和系统法治的范畴内展开研究，做好数据领域的行业监管与市场监管的协同共治。不仅需要在法制文本上体现对数据爬取行为规范的系统性与科学性，而且在法治方法上努力创新对数据爬取行为治理的协同性与整体性，超越竞争法法律部门的局限，搭建多法联动的治理模式，以更有效地释放对数据爬取行为的竞争法治理效能。在保障数据安全的基础上促进数据流动，让真正对市场竞争有利、增进消费者权益、促进科技创新与技术应用的数据爬取行为依法得以行使，让对数据及行为的竞争协同治理在市场化与法治化的环境下科学有效展开。

来源：政法论坛. 2021,39(06)