网络不正当竞争损害赔偿研究
2020/5/12 17:11:46  点击率[26]  评论[0]
【法宝引证码】
    【学科类别】网络法
    【出处】《电子知识产权》2019年第12期
    【写作时间】2020年
    【中文摘要】损害赔偿作为主要的民事责任承担方式,构成了权利人弥补损失、寻求救济的重要途径,任何权利的确切价值都必须按照“实现该权利后可获得的救济”进行度量,因此,损害赔偿数额的确定也成为大部分案件的必经环节。然而,互联网时代下,流量、数据代 替实物成为企业最重要的资产,这就导致不管是企业之间的竞争还是诉讼案件的索赔大都以其为轴心展开,那么,当流量、数据作为损害赔偿的依据时,如何确定其价值、如何据 此计算损害赔偿数额就成为司法审判的一大难题。本文从流量、数据的重要性出发,通对相应司法案例进行研究,在总结目前流量、数据不正当竞争损害赔偿司法现状的基础上,探寻由不正当夺取流量、数据的行为所导致的损失构成及相应的计算方法,以求为司法实践提供有益参考。
    【中文关键字】流量劫持;广告过滤;数据抓取
    【全文】

      一、互联网企业的无形资产——流量、 数据
     
      与传统企业需要大量空间和设备资源不同, 互联网企业具有轻资产的特点,计算机和存储 设备是有形资产,然而,对互联网企业来说更为重要的资产则当属用户,以及由用户行为而 带来的流量、数据。互联网的不正当竞争经过 了时代的演变,流量一度作为互联网时代衡量网站和网页经济效益的核心指标,其重要性不言而喻,“得流量者得天下” ,流量是互联网公 司实现变现盈利的命脉所在。进入大数据时代以后,数据挖掘技术的发展,与用户、流量息 息相关的平台通过长期经营获得的数据成为了 企业重要的生产资料。近年来屡屡出现的数据 抓取不正当竞争案件显示出数据成为互联网竞争的新的核心利益所在。
     
      (一)互联网时代下的流量与数据
     
      1. 网络环境中流量的定义
     
      在互联网平台中,流量(网站流量traffic) 是用来描述访问一个网站用户数量以及用户所浏览页面数量等相关的数据指标。统计一个 网站流量情况的指标主要包括:独立访问量 (unique visitors)、重复访问量(repeat visitors)、 页面浏览数(page views)、每个访问者的页面浏览数(page views per user)等,这几个指标 越高说明网站流量越大,而流量又可以通过广 告等方式变现,因此,流量越高网站可能获得的收益就越大。在一些流量劫持案件当中,通 常最直接的表现便是被劫持网站的独立访问量、 页面浏览数降低,这也意味着该部分流量可能 带来的直接广告收益损失,用户粘性的损失和预期的互联网企业估值的损失。因此,对网站 而言,流量劫持行为所带来的损害是巨大的。
     
      2. 企业竞争中的数据
     
      大数据与人工智能都是互联网技术发展到 一定阶段的必然产物。互联网技术使得人类收 集和处理海量数据的能力指数性的增长,最终带来了数据的爆发增长、海量聚集。数据的海 量聚集又进一步引发了数据的整体涌现性。数 据是一个比较宽泛的概念,广义上的数据既包 括数字,也包括通过文字、图像、声音等显示的信息;既包括纸面数据,也包括电子数据。不过,网络环境下企业之间竞争的数据主要限 于电子数据,即在计算机及网络上流通的在二 进制的基础上以0和1的组合而表现出来的比特形式。关于数据的法律属性、权利归属等, 目前仍然存在很大的争议,但是数据已成为互联 网企业的核心竞争资源,能为其带来竞争优势, 互联网企业对于数据享有竞争利益在司法实践中得到了确认,因此数据的不当抓取所引发的不正当案件成为法律实践关注的焦点所在。
     
      (二)流量、数据的重要性
     
      1. 流量直接影响企业的成本与收益
     
      首先,流量对于企业收入的影响。互联网 行业是建立在庞大的流量之上的经济行为,根 据著名的梅特卡夫定律,网络的价值等于网络节点数的平方,网络的价值与联网的用户数的 平方成正比。也就是说用户量增加时,对于原 来的用户而言,其带来的效果不是如一般的经 济财产分割方式(每位用户平分财产或越分越少),而是效用随之提高。当然,该理论后来 又经过了不断的进化,不过其中用户或用户数 量对于企业的价值是显而易见的。近年来,网 站的收入估值进一步引入了MAU(Monthly Active Users,月活跃用户数)和ARPU (Average Revenue Per User,平均每位用户创造收入数)两个指标(活跃用户数是最重要的衡 量增长指标,活跃用户数高才会吸引客户在其 网站上投放广告),并形成企业收入估算公式。而 MAU、ARPU 作为企业流量以及流量变现能 力的重要参考因素,对于互联网企业来说,流量代表着收益,最常见的比如广告收益。
     
      其次,流量的获取需要付出成本。正是因 为流量如此重要,因此其已成为各大互联网公 司争相竞争的目标。而如何吸引流量、获得流量则成为网站首要考虑的问题。毫无疑问,流 量的获取是需要成本的,特别是在用户红利 逐渐消失的情况下,流量获取成本也在不断提 高。据报道,拼多多在 2016 年的单位获客成本 为 10 元,而 2017 年上升为 17 元。京东在2016 年的单位获客成本为 142 元,2017 年为 226 元。同样,唯品会则由2016 年的185 元上升为516 元。
     
      2. 数据是数字经济下企业核心竞争力的体现
     
      首先,数据作为企业的新型资产,影响企 业估值。数据被称为信息时代的“石油”,已经 成为企业的宝贵财富,近年来,很多企业会在 其财务报表中披露数据持有情况,作为其企业 资产的一种宣示,同时,数据也会影响企业的估值,比如2012 年 Facebook 上市时,公司资 产只有66 亿,估值高达1040 亿美元,近1000亿来源于数据。其次,数据构成企业的核心竞争力,互联 网企业作为数据收集、存储、利用、提供的各 个环节主体,通过用户的网页浏览、社交数据、 购买记录等数据,分析用户的年龄、习惯、爱好等等,对用户进行画像,从而实现个性化推 荐、广告精准投放等。网络用户的基础数据价 值还可以在未来进行二次利用,以改进自己或 者他人的产品或服务,从而留住用户。总之,数据已经成为企业的核心竞争力。
     
      (三)流量、数据作为赔偿依据的合理性
     
      1. 流量、数据代替实物成为企业新型资产
     
      如果说机器、厂房是制造业的资产,那么, 流量、数据则是互联网行业的无形财富,尽管其与有形资产在形态、表现方式等方面存在差 异,但互联网企业流量和数据所享有的财产利 益是无可争议的。如前所述流量、数据尽管从 物理角度看是以比特方式存在的1-0 数字化信 息,但其可以转换为财产利益,并与企业的收 益、成本以及估值挂钩,其与有形财产一样已 被人类赋予经济价值,成为利益交换的对象,因此,流量数据已经成为企业的新型资产。7 而 该部分资产受到损害的,权利人当然可以通过法律途径予以救济。
     
      2. 合法获得的流量、数据所带来的利益应当被保护
     
      根据《反不正当竞争法》第2 条,不正当 竞争行为指的是经营者在生产经营活动中,违反本法规定,扰乱市场竞争秩序,损害其他经 营者或者消费者的合法权益的行为。因此,是 否存在合法权益被损害的情况是判断是否构成 不正当竞争行为的重要因素,也是要求损害赔偿的前提。流量和数据不是天然存在的,数据是加工 生产出来的“资源”。因此确认生产企业对于流量和数据的财产利益和竞争利益实际上是对互 联网企业的激励。如前所述流量、数据已经成 为企业的无形财产,也代表着企业的核心竞争 力,企业通过合法途径获取的流量、数据应当受到法律的保护。同时,通过该流量、数据获 取的利益属于合法利益,任何人、任何企业无 权通过不正当手段攫取。
     
      3. 流量、数据成为不正当竞争行为的实施目标
     
      流量、数据作为企业的新型财产自然成为 企业之间争夺的目标,近年来,互联网企业之 间的不正当竞争也更多的表现为抢夺流量、抓取数据等行为。因此,在以流量、数据为主要 损失的案件中,以流量、数据作为损害赔偿的依据存在合理性。
     
      二、流量、数据作为损害赔偿依据的司法现状
     
      (一)流量、数据作为损害赔偿依据的典型案件
     
      1. 流量劫持
     
      以流量作为损失赔偿的典型案件即为流量 劫持,流量劫持主要指的是利用各种恶意软件 修改浏览器、锁定主页或不停弹出新窗口等方式,强制或诱导用户访问某些网站,从而造成 被劫持网站用户流量损失的情况。流量劫持类 案件的首要损失便是用户浏览行为在被劫持页 面浏览行为被阻断,或者本应该导入目标页面的流量被阻断,因此,该类案件也主要以流量 损失作为赔偿依据。典型案例如,百度诉360 插标、网址导航流量劫持案、腾讯诉360 扣扣 保镖案。
     
      2. 广告过滤
     
      广告过滤多发生在视频领域,当前环境下, 视频网站的收入主要包括广告收入、用户付费 和版权分销三个部分,而广告收入由用户流量所决定,这也就意味着,屏蔽广告的同时也过 滤了由用户流量所带来的广告收益。因此,浏览器屏蔽视频广告案件中,用户流量也是重要 的裁判依据。典型案例如腾讯诉360 浏览器屏 蔽视频广告案。
     
      3. 数据不正当竞争
     
      由于数据本身蕴含的巨大价值,数据之争 已经成为当下企业竞争的主题之一,常见的数 据相关的不正当竞争案件包括数据抓取案、刷量案等。典型案例如:大众点评诉百度抓取数据不正当竞争案、新浪诉脉脉抓取数据不正当 竞争案、酷米客诉车来了不正当竞争案。
     
      4. 著作权侵权
     
      著作权侵权案中也会存在以流量作为损失 计算的情况,比如在视频盗播案中,原告可能 会通过主张视频被盗播后的广告费损失来证明侵权损失,而广告费损失与流量息息相关;另 外,盗播行为所导致的会员费损失也与流量存 在关联。
     
      (二)流量、数据作为判赔依据的现状
     
      以下是对行业比较典型的以流量、数据损 失为依据的九个案件的统计分析,部分案件前 述已有论及。
     
      1. 判赔方式
     
      以上九个案例,法院均通过酌定的方式 确定损害赔偿数额。酌定赔偿并非确定损害赔 偿数额的第一选择,但由于流量和数据损失损害计算方法通常难以举证,原告没有明确的计 算方法,而酌定赔偿可以减轻其举证负担,同 时也可以简化赔偿数额的计算及认定,一定程 度上提高审判效率,因此,在当事人及法院的 “双重肯定”下,酌定赔偿被广泛适用。
     
      2. 索赔数额与判赔数额
     
      从以上案件来看,近年来不正当竞争案件 的索赔数额大幅提升,动辄上千万的索赔数额已是常事,不过相比索赔数额法院的判赔数额还是相对较低的,上述9 个案件中,判赔数在 300 万以内(包括 300 万)的有7 件,还有一件 判赔额为 500 万和一件 2000 余万的案件。3. 酌定赔偿考量因素 通过分析以上案例,法院在确定赔偿数额时会综合考量多方面因素,比如:不正当竞争 行为的持续时间、影响范围,原告的品牌和企业声誉损失,被告主观状态,原被告相关产品 或服务的市场占有率等等。实践中,不同的案 例考量因素各不相同,如下表统计所示:
     
      三、互联网不正当竞争损害赔偿认定难的问题
     
      互联网不正当竞争的诉讼一直面临司法赔偿 原则单一、赔偿范围模糊的问题。原因是由于互 联网时代核心竞争的流量、数据市场价值难以评估、缺少成熟的损害赔偿计算方法,加之原告举证困难,因此损害赔偿的确定更加不易。
     
      (一)互联网不正当竞争损害赔偿存在的问题
     
      1. 赔偿数额多以法院酌定的方式确定,判赔额差异较大
     
      从以上统计的九个典型案例来看,关于损 害赔偿数额法院均通过酌定的方式予以确定, 且判判赔额之间差异较大,由几十万至上千万不等。当然,这并非不正当竞争案件所特有, 著作权、商标权、专利权等知识产权案件的司 法判赔亦存在类似问题,如在曹新明教授采集 的 2011—2016 年间的9057个判例样本中,有 8666 件样本适用法定赔偿标准,占样本总数的 95.68%。9 究其原因一方面在于无论知识产权还 是本文探讨的流量、数据,作为企业无形资产均具有不可量化、不易估值等特点;另一方面 还在于采取何种方式计算赔偿额与权利人提供证据能力密切相关。
     
      2. 法定赔偿数额单一,缺乏可操作性
     
      无论《《著作权法》《商标法》《专利法》还 是《反不正当竞争法》,法律仅笼统的规定了 一个法定赔偿最高限额,没有进行具体的分档,比如《著作权法》第 49 条第 2 款规定,权利人 的实际损失或者侵权人的违法所得不能确定的,由人民法院根据侵权行为的情节,判决给予 五十万元以下的赔偿。可见,现有法定赔偿的 规定仅较为笼统地提及赔偿数额,并没有说明 这一数额针对的具体侵权情形,也没有根据不同的侵权情况进行分档,这种笼统的方式在实 践中可能缺乏可操作性。而在美国,其法定赔 偿数额会根据不同的侵权情况进行分档,比如, 对多数加害行为,法院得判予不低于750 美元 或不超过30,000美元的数额。12 但若版权人可证 明存在故意加害行为,则赔偿数额可依法院的 裁量提升至150,000 美元。
     
      3. 法院据以裁量的因素不一,缺乏统一标准
     
      从前述列举的几个典型案例来看,法院在 确定判赔数额时均考虑了多方面的因素,比如 被告实施不正当竞争行为的具体情节、主观状态,不正当竞争行为的持续时间、影响范围, 原被告双方的市场地位、相关产品的市场占有 率等等。然而,各个案子的考量因素并不相同, 且多为概括性的描述和简单的罗列,各因素的优先次序及对判决结果的影响均未可知,这也 导致判决结果充满了随意性和不可预知性。
     
      (二)不正当竞争案件判赔难的原因
     
      1. 竞争利益归属问题
     
      无论是流量还是数据,在具体的不正当竞争案件中竞争利益的归属都是极具争议的问题, 比如对于流量来说,某部分流量归属谁与流量发生时间、特定产品的页面设计等不无关系, 而数据同样面临着权属界定难的问题,比如数据所有权、使用权等问题。
     
      2. 竞争核心利益难以评估
     
      无形资产的一大特点就是价值不易评估, 比如知识产权,无论是从成本投入的角度加以 评估,还是从市场价值的角度加以评估,都存在种种不确定性,流量、数据更是如此。互联 网不正当竞争常会导致被侵权企业的流量的损 失、交易机会的减少、用户的流失,商誉的损 害等,这种损失难以用金钱来衡量。同时,很多不正当竞争行为的目的是争夺用户,而要将 用户资源变现还需要很多因素推动。实施不正 当竞争行为后,侵权人不一定就能获得实在的 利益,这也导致侵权人获利情况无法计算。此外,这部分损失的获赔就更加困难。因此,在 多数情况下,原告举证自身损害无法获得完全赔偿。
     
      3. 不正当竞争行为与损害后果之间的因果关系较难举证
     
      即使权利人能够举证不正当竞争行为发生 前后网站的流量减少数额,也很难将该后果与 不正当竞争行为之间的因果关系进行对应,因为导致网站流量减少的原因还可能包括其他因素,如市场供求关系,原告企业自身经营问题、行业政策影响等。
     
      4. 原告的举证责任过于严格
     
      由于互联网数据传输的易变性以及互联网 产品的频繁迭代,不正当竞争行为发生之后的 证据难以还原竞争行为发生时的真实情况。互联网不正当竞争的隐蔽性给原告的证据收集带来很大难度,按照现有方式进行举证对原告而 言负担过重。如前所述,被侵权人很难证明不 正当竞争发生期间其经营收入下降或侵权人利润增加完全系不正当竞争行为导致,同时,证 明侵权人所获利润的证据绝大多数掌握在侵权 行为实施主体一方,被侵权人要想获得侵权人 的经营状况的资料非常困难。法院对互联网不正当竞争行为的因果关系证明要求较高,原告 常处于举证不能的不利地位。
     
      四、互联网时代不正当竞争行为的损失构成及计算
     
      不正当竞争行为本质上为侵权行为,不正 当竞争行为引起的赔偿即为侵权损害赔偿,该 赔偿以填补损失为目标,以全面赔偿为原则,即损害赔偿应当使受害人的状况尽可能恢复到 权益未被侵害之前的状态,在此情况下,根据 受害人或者权利人所遭受的损失进行赔偿对于 实现填补损失的目标是最为恰当的。因此,无论《著作权法》《商标法》《专利法》还是《反 不正当竞争法》对损害赔偿的确定方面均规定 了实际损失、侵权获利、法定赔偿的优先次序。如《反不正当竞争法》第 17 条第 3 款规定,因 不正当竞争行为受到损害的经营者的赔偿数额, 按照其因被侵权所受到的实际损失确定;实际损失难以计算的,按照侵权人因侵权所获得的 利益确定。第4 款进一步规定,经营者违反本 法第6 条、第 9 条规定,权利人因被侵权所受 到的实际损失、侵权人因侵权所获得的利益难以确定的,由人民法院根据侵权行为的情节判 决给予权利人五百万元以下的赔偿。由此可见, “在司法理论与实践中,实际损失和侵权所得视为第一顺位,许可使用费倍数作为第二顺位, 法定赔偿排在第三顺位。” 因此,如果能够对 相应不正当行为所导致的原告的损失进行统计,则对于赔偿数额的确定将大有裨益。经过梳理,笔者发现因流量、数据所引发的不正当竞争案 件中,原告损失主要包括流量损失、广告费损 失、会员收入损失及数据损失四种,当然并非 一个案子中会同时存在这四种损失,具体包括哪一种或哪几种损失需要结合具体案件具体分析。
     
      (一)流量损失
     
      典型案例如流量劫持案件,对于流量损失的计算可以采取以下两种方式。
     
      1. 直接计算法
     
      对于通过插入链接、产品等方式将已经到达 某网站的流量引导至第三方网站。此类案件的损 失即因不正当竞争行为而被劫持走的流量所引起的损失,这部分损失既可按流量价值计算,亦可 按流量所带来的收入计算,计算公式为:流量损失 = 被劫持流量数 * 流量单价 或 流量损失= 被劫持流量数* 日均每单位流 量带来的收益 首先,被劫持流量数,因流量已经到达被 劫持网站,因此该数据可以通过后台记录、监 测机构的监测记录等进行统计。其次,流量单价,根据相关行业惯例来确 定价格,比如移动端的搜索流量单价为千次50 元。当然,相应价格可能会随着时间、市场等因素发生变化,具体需要结合当下的情况而定。而日均每单位流量带来的收益可以通过以往网 站每日收入与日均流量数得出。
     
      2. 趋势对比法
     
      对于通过混淆等方式,实现流量劫持目的 的行为,其所造成的流量损失依然通过被劫持 流量数与流量单价的乘积或被劫持流量数与日均每单位流量带来的收益获得,不过该部分流 量由于可能尚未到达被劫持网站,因此需要通 过趋势对比法对被劫持流量数进行估算,比如 通过对比流量劫持行为发生前后相应网站的访问量、APP 下载量,同时结合劫持网站对相关 产品上线时间、用户数、下载量等报道,以及 排除流量劫持外的其他原因引起的流量减少,比如网站的内容、运营并没有较之前发生大的 变化(甚至更为优质)、其他网站相应的流量导 入数据、趋势未发生变化(甚至上升)综合确 定相应数据。此外,实施流量劫持的网站对于该部分流量可能会有记录,因此也可以通过法庭勘验等 方式要求其提供相应数据。
     
      (二)广告费收入损失
     
      典型案例如视频广告过滤案件、流量劫持 等,另外,著作权侵权案件中,广告费损失也 是其损失的一部分。对于广告费收入损失,需要根据不同的广告费计费方式确定。
     
      1.CPM 方式,按千次展示付费,此种计费 方式情况下,广告损失的计算应该为:广告损失 = 广告展示量* 广告刊例价。其中展示量需 要通过广告监测公司获得,广告刊例价在实际执行中会有相应的折扣,同时,广告计费通常 以一千次动作为单位。因此,在具体案件中计 算广告费用时,既要考虑广告刊例价折扣的问 题,也要考虑千次为单位的问题,下文涉及广告刊例价的均需考虑折扣和千次为单位的问题, 不再赘述。
     
      2.CPC 方式,一般针对精准广告,此类广 告按照用户点击付费,由于并非所有用户都会进行点击行为,因此需要统计流量向点击量的 转化率,此时,损失计算方式为:广告损失= 流量 *CPC 转化率 * 广告刊例价。
     
      3.CPA 方式,按实际效果付费,比如按照 下载量或激活量、注册量进行计费,此类计费方式对于广告完成度要求较高,因此,需要考 虑流量到有效 CPA 的转化率问题,此种情况下, 广告损失= 网站流量*CPA 转化率* 广告刊例价。此外,在计算广告费损失时,需要注意以 下几个问题。首先,定向投放与普通投放的问题。前述广告计费方式仅适用于定向投放的情 况,即广告主与网站约定将广告定向投放于某个广告资源,比如某部影视剧中,此时一部剧 中相应广告展示情况可以通过监测公司获得, 然而,如果广告主与网站约定其广告以普通投 放,即全平台投放(比如投放平台包括视频平台、媒体平台、UGC 渠道等)的方式,则具体 到某个平台(比如视频平台)产生的广告费用 无法通过前述公式计算得出。
     
      其次,重复计算的问题。
     
      (1)著作权侵权案件,该类案件中,原告 在主张损失时一般会举证影视剧许可费以及广告损失成本,但是理论上一旦影视剧授权许可 给第三方,则后续广告费收入相当于让渡给被 许可方,理论上权利人不可重复主张。不过, 鉴于实践中版权许可费一般很难被法院采信,而广告费损失也多作为原告损失以及影视剧价 值的一种参考,因此,尽管有重复主张之嫌但 对于赔偿结果而言不会有太大的影响。
     
      (2)流量劫持案件,流量劫持涉及的损失 主要包括流量本身的费用,但该部分流量后续可能产生的收益,比如广告收益,不应当重复 计算。这个观点也可以从导流协议中获得印证, 比如搜索引擎与浏览器的导流协议中,搜索引 擎通常仅需为浏览器带来的流量付费,而不需进一步支付该部分流量未来可能带来的广告收 益。因此,如果这部分流量被劫走,浏览器损 失的也仅是流量本身的费用,而损害赔偿遵循 填平原则,因此,此种情形下浏览器运营商不应当再主张流量可能带来的广告收益。
     
      再次,计费不全的问题。
     
      (1)当被劫持的页面中含有多个广告资源 位时,需要统计各个资源位的广告计费方式,然后分别计算其广告收入,最后将各个资源位 广告收入相加获得广告费损失。
     
      (2)视频广告过滤案件,由于过滤软件并 非针对某部剧,事实上也无法统计到观看哪部 剧的多少用户使用了过滤功能,从而过滤了多 少广告,因此,除了根据CPM 或者CPA 等方式计算某个广告损失外,还需要统计一部剧中 的广告资源位,当然还要计算相应广告位的展示率。同时还需要结合被过滤视频网站的收入 对比、用户覆盖率以及广告过滤软件用户覆盖 率、过滤功能开启率、侵权期间等情况,以此 估算广告费损失。
     
      (三)会员收入损失
     
      典型案例如视频广告过滤案件,也包括著 作权侵权案件,比如视频盗播案件,该类案件 会导致版权方会员收入以及用户数的流失,特别是一些独播剧,对独播剧而言,拉动新增用 户是其主要的目的之一,而盗播行为会使得其 损失依该剧可以获得的用户。对于会员损失,其计算方式应为:会员收 入损失 = 损失会员数 * 会员费 首先,关于会员费,每个视频都有自己独 特的价格体系,可以直接按照相应网站的会员价格确定。其次,关于损失会员数,由于同级别的影 视剧用户付费转化率可能处于基本相近的范围。因此,可以考虑通过比对同级别影视剧中用户 付费转化率进行估算。此时,将相应视频播放量与付费转化率相乘可以获得损失会员数。
     
      (四)数据损失
     
      数据损失不同于流量损失,有相应的浏览 量、点击量、下载量等作为计算依据,数据具 有体量大、种类多、价值密度低等特点,因此数据加工、整理程度的不同其所蕴含的价值也 不可同日而语,所以,可以区分基础数据、数 据产品进行计算。
     
      1. 数据产品。企业通过对原始数据进行提 炼整合,将碎片化数据信息通过分析处理得到的衍生数据,通常会有明确的定价。比如淘宝 诉美景不正当竞争案,淘宝对其数据产品“生 意参谋”市场行情标准版年使用费定价为900元,专业版年使用费定价为 3600 元。
     
      2. 基础数据。指的是未经过加工或未形成 数据产品的数据,该类数据价值同时受时效性、行业相关性等因素的影响,在确定价值时存在难度。
     
      (1)数据价值的确定需要考虑多种因素, 比如数据资产成本、数据资产收益、市场价格等。其中,数据资产成本需要结合数据商品成本、数据经营成本确定,数据资产收益,需要 考虑数据变现因子、溢价率系数、平台用户数、 网络节点距离、数据活跃系数等因素,数据资产价值需要通过市场调节系数确定。
     
      (2)数据损失计算方法的探索 在考虑多种因素后,对于数据价值的最终确定依然需要通过具体的计算方法得出,目前,无 形资产的评估方法主要包括成本法、收益法、市 场法等,数据的价值评估也可以参照前述方法。
     
      第一,成本法,通过计算企业获取特定数 据的成本,以此计算该部分数据被无偿抓取带 来的损失也是可以考虑的方法。不过,尽管一定时期内的获客成本、运营成本可以比较精确 的计算,但企业获客成本可能随着企业知名度、 品牌信誉以及市场占有率的提升而有所降低, 因此,此方法计算获得的成本并不能真实反映数据的市场价值。
     
      第二,收益法,常见的数据抓取行为的目 的在于吸引用户或者说吸引流量并获取由此带 来的利益。因此最恰当的方法应该是对相应数据产生的市场收益进行评估,从而确定赔偿数 额。然而,除非实施侵权行为的网站数据全部 抓取自被侵权网站,否则,即使能得到侵权网 站的收益,也无法对其进行分割从而获得因抓取数据获得的收益。
     
      第三,市值参考法。如前所述,数据作 为企业最重要的资产。目前互联网企业的估值多会参考企业的用户数以及所持有的数据,以此估算企业的市值。比如前述提到的2012 年 Facebook 上市时,估值高达1040 亿美元,近 1000 亿来源于数据,据报道其持有2.1 万亿条 信息,每条定价4 美分。由此,可以参考企业 上市时或者财务披露的市值以及所持有的数据来估算每条数据的价值。第四,专业评估法。目前已有数家大数据 资产评估中心,从事数据资产登记确权、数据 资产评估等业务,未来可能能够依据专业数据 评估机构的报告来确定数据的价值。
     
      五、结语
     
      判赔难一直以来都是网络不正当竞争案件面临的难题,究其原因,一方面在于网络环境下流量、数据以及企业商誉等较难量化,另一方面还在于相应的证据制度、举证责任未能形 成与当下环境相适应的体系,此外,法律肩负 的使命也使得损害赔偿不仅仅是数额计算的问题,还是各方主体利益平衡的结果,因为法律最终关心的不是单独个体的损失,而是整体社 会的福利;法律最终追求的不是避免给特定个 人造成损失,而是避免给社会造成更严重的损 失。因此,在种种困境之下,法定或者酌定的方式逐渐泛化。然而,无论从权利救济的角度, 还是司法公正的层面,法定或者酌定赔偿都非 优选。因此,通过划分损失构成、总结相应损 失的计算方式以此为损害赔偿数额的确定提供依据,从而限缩自由裁量尺度,是充分发挥民 事责任效用的要求,也是合理规制不正当竞争 行为维护互联网竞争秩序的应有之义。

    【作者简介】
    马晓明,单位为中国政法大学2018级刑事司法学院。翟静芳,单位为搜狐法律研究院。
    【注释】

    【参考文献】
    {1}我国知识产权侵权损害赔偿计算标准新设计{J}. 曹新明。  现代法学。 2019(01)
    {2}大数据时代下平台数据资产价值研究{J}. 黄乐,刘佳进,黄志刚。  福州大学学报(哲学社会科学版)。 2018(04)
    {3}互联网新型不正当竞争行为的损害赔偿责任研究{J}. 吴太轩,罗淋尹。  经济法论坛。 2016(02)
    {4}知识产权损害赔偿的市场价值基础与司法裁判规则{J}. 吴汉东。  中外法学。 2016(06)
    {5}数据的法律属性及其民法定位{J}. 梅夏英。  中国社会科学。 2016(09)
    {6}关于知识产权损害赔偿的几点思考{J}. 李明德。  知识产权。 2016(05)
    {7}知识产权损害赔偿问题探讨——以实证分析为视角{J}. 宋健。  知识产权。 2016(05)
    {8}知识产权侵权损害赔偿:问题与反思{J}. 王迁,谈天,朱翔。  知识产权。 2016(05)
    {9}互联网新型财产利益形态的法律建构——以流量确权规则的提出为视角{J}. 季境。  法律科学(西北政法大学学报)。 2016(03)
    {10}大数据时代{M}. 浙江人民出版社 , 迈耶-舍恩伯格, 2012
    {11}The Problem of Social Cost{J} . R. H. Coase.  Journal of Law and Economics . 1960
    {12}Intellectual Property: Patents, Copyright, Trade Marks and Allied Rights. W. Cornish,D. Llewelyn,T. Aplin. . 2010
    {13}17 U.S.C. § 504. .
    {14}17 U.S.C. § 504. .

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