摘要
作为海量原始数据集合体的数据集合在实践中频繁滋生交易争议，催生出确权需求。然而，特殊权利模式难以实现数据集合的权利自洽与产业勃兴，而行为规制模式的适用又因保护对象模糊、存在局限而备受诟病。数据集合与知识产权客体的相似性，奠定了邻接权制度与数据集合在制度目标、保护对象、权利结构、保护边界维度的高度适配性。由此，建构数据集合的邻接权保护与限制制度是现阶段实现数据集合生产与流通目标的制度选择。具言之，在著作权法框架下设立数据集合邻接权保护条款，明确数据集合的邻接权保护对象、主体和权能，同时基于利益平衡构建数据集合的邻接权限制制度。
Abstract
As a massive collection of raw data, data sets frequently breed transaction disputes in practice, giving rise to the demand for property rights confirmation. However, the special rights model is difficult to achieve the self-consistency of data collection rights and industrial prosperity, and the applicability of behavior regulation models has been criticized for its vague and limited protection objects. The similarity between data sets and intellectual property objects establishes a high degree of adaptability between the adjacency rights system and data sets in terms of institutional objectives, protected objects, rights structure, and protection boundaries. Therefore, constructing a system for protecting and restricting the adjacency rights of data sets is currently the institutional choice for achieving the goals of data set production and circulation. In other words, under the framework of copyright law, establish provisions for the protection of adjacent rights of data sets, clarify the protected objects,subjects, and powers of adjacent rights of data sets, and at the same time, construct a system for restricting adjacent rights of data sets based on a balance of interests.
Keywords
一、 数据集合产权保护的必要性
（一） 数据集合的界定及价值分析
关于数据集合的界定，崔国斌（2022）认为，数据集合是收集者付出实质性的收集成本，具有实质量的数据条目；张素伦（2023）认为，数据集合，或称数据流，是经营者将一定数量的数据条目按照特定目的汇集在一起而形成的数据集；赵加兵（2021）认为，数据集合是指由一定数量的符号化数据按照某种目的汇集在一起而形成的数据包。虽然不同学者对于概念的表述有所不同，但他们在概念界定时均强调了数据集合的关键属性和特征，即目的属性、成本特征、数量特征和对象属性四个方面。第一，在目的属性上，集合数据的目的通常在于为统计分析、模型训练、算法验证和预测等提供丰富的信息和数据支持。第二，在成本特征上，数据集合的获取与准备过程涉及数据采集、清洗、转换和特征工程等步骤，成本包括存储成本、处理成本、传输成本、合规性成本等。第三，在数量特征上，集合数据量化是指对数据的采集、存储、处理、分析和传输等过程中所产生的成本进行量化的过程。数据集合中的记录条目总数是最直接的度量方式，数据集的存储容量能够衡量数据规模。第四，在对象属性上，数据集合中每个记录或对象定义了数据集合的结构属性。结构化数据集合往往按照数据要素的特征进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列顺序。
本文仅讨论作为“大数据”的数据集合的确权问题。在数据的生命周期中，有四个概念相互关联且呈演进关系，分别是数据要素、数据资源、数据产品和数据资产。基于这四个概念，关于本文的研究对象，有三点需要澄清。其一，从概念外延角度，数据要素是在数据分析和处理中最基本的输入，是数字、文本、图像等任何可以被记录和分析的信息；数据资源是一个组织内部或外部可用的所有数据的总和，按照有无固定的格式和预定义的模式，可分为结构化数据和非结构化数据；数据产品是一种以数据为核心价值的产品，通常包含用户界面、数据报告、预测模型或其他分析交互工具；数据资产是具有财产价值的具象化数据内容的总称。其二，从进化过程角度，数据要素是构成数据的基本单位，数据资源是可供使用的数据要素集合，数据产品是数据资源的加工成果，可直接被消费者使用，而数据资产则是具有经济价值并被企业视为资产的数据总称。其三，从保护路径角度，《中华人民共和国个人信息保护法》《欧盟通用数据保护条例》等法律法规对数据要素的采集、处理、存储、访问、传输等提出了合规要求。因数据进行转换、分析、建模、可视化的数据产品化过程具有创造性智力成果属性，数据产品被认为可纳入知识产权的保护范围（吕炳斌，2024）。数据资源是具有潜在价值的数据集合，基于数据来源分散、数量巨大、格式多样的数据集合，其价值虽非独创但全面，权利形态新颖而未法定，故聚焦于数据集合的权利保护制度，拟通过邻接权制度运行为我国数据集合保护实践提供最为直接的经验参照。
数据集合是海量原始数据集合体，其生成过程可分为数据采集与预处理、数据存储与处理、数据分析与应用三个阶段。数据采集与预处理阶段涉及通过技术手段对原始数据进行采集、汇总以及初步的筛选工作；数据存储与处理阶段需要应用高性能的大数据存储系统对数据进行分门别类地存储，在专业化处理过程中运用挖掘、整理、计算等方式方法对数据进一步过滤；数据分析与应用阶段应用特定的算法、计算机软件等工具，将较为抽象的数据转化为相对具象的成果。例如，淘宝等电商平台在收集网络用户浏览、搜索、交易等行为痕迹信息所产生的巨量原始数据集合的基础上，通过特定算法深度分析过滤、提炼整合后，形成以趋势图、排行图、占比图等图形呈现的指数型、统计型、预测型数据衍生产品，为平台店铺商家提供大数据分析参考。
（二） 数字经济背景下数据集合的确权需求
首先，数据集合被侵权案件层出不穷。在最高人民法院、地方人民法院、专门人民法院发布的典型案例中，以技术手段抓取平台受保护数据的行为屡见不鲜。在腾讯计算机系统有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司与斯氏（杭州）新媒体不正当竞争纠纷案中，微信公众平台文章数据与阅读数、点赞数、文章评论等其他数据共同构成的整体数据资源，被使用技术手段突破微信公众平台的数据防护措施进行数据抓取，并进行商业化利用。①在北京微梦创科网络技术有限公司诉上海复娱文化传播股份有限公司不正当竞争纠纷案中，新浪微博后台数据未经许可被绕开或破坏技术保护措施而抓取，在其运营的饭友APP中使用。②在北京微梦创科网络技术有限公司与湖南蚁坊软件股份有限公司不正当竞争纠纷案中，微博平台中已设置访问权限的非公开数据，被非法手段擅自抓取、存储、展示，使用户在脱离微博平台的情况下可以实时查看、浏览，并基于数据的整理分析形成数据分析报告后向用户提供。③
其次，数据集合确权是登记制度的基础。中共中央、国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出要研究数据产权登记新方式。北京、浙江、深圳等地纷纷颁布了关于数据登记的地方性文件，④并建立了数据产权登记平台，开展对数据集合的登记工作。⑤但数据产权登记需以明确的数据权属为基础，因为登记制度本身不能创设权利而只能确认权利。换言之，数据产权登记首要解决的是数据上是否存在受到法律保护的权利，且需要实体法律规定并明确数据上的权利类型、内容和效力（程啸，2023）。目前，大多数登记平台对数据产权登记申请事项仅进行形式审查，在短暂公示后即完成登记，这很难保证登记证书获得主体的真实性与正确性，登记工作易落入“谁申请，谁获得”的机械主义困境。
最后，数据集合确权是交易的前提。至2023年5月，全国已成立40余家数据交易机构，然而超过一半的数据交易机构当前处于沉寂阶段。目前，我国的数据交易机构交易规模整体不大，仍处于初期萌芽阶段，其中一个关键原因是缺乏明晰的产权制度。由于数据确权难，随之引发交易主体互信难，进而导致数据市场交易主体入场难、数据定价难、监管难等一系列问题（李文军和李玮，2023）。与其他财产不同，数据集合的生产链条包括多个参与者（如数据提供者、数据收集者、数据处理者等），只有明确数据集合的占有、使用、收益、处分等各项权利及归属，才能更好地进行义务与责任分配，消除供求双方协议履行过程中权责依据的不确定性，从而激发数据要素市场相关主体参与的积极性（田杰棠和刘露瑶，2020）。
二、 数据集合现有保护模式探讨
《中华人民共和国民法典》总则第127条对“数据”作出了准用性的明示规定，①但并未对数据的法律性质予以明确界定，这就导致学术界与实务界在数据权益保护路径存在“新型产权”与“已有模式”之争。以特殊权利说为代表的“新型产权”模式基于数据集合是数字经济时代的新兴客体，以欧盟《数据库法律保护指令》（Directive 96/9/EC，以下简称《欧盟数据库指令》）为立法借鉴，参照知识产权权利架构，针对数据集合建立新的产权保护机制（冯晓青，2022）。“已有模式”中的行为规制说主张利用既有反不正当竞争法（郝思洋，2019）、商业秘密说（崔国斌，2022）等方式满足数据集合的保护需求。
（一） “特殊权利”模式存在的不足与风险
《欧盟数据库指令》将保护对象界定为“任何形式的数据库”，数据库系指以系统或有序的方式排列，并以电子或其他方式单独访问的独立作品、数据或其他材料的集合。②其保护目的是“在数据库内容的获取、验证或展示方面进行大量投资”，旨在防止未经授权的“全部或大部分的提取和/或再利用”数据库内容。③由于《欧盟数据库指令》对数据库提供单独保护，因此被认为是赋予数据集合“特殊权利”的保护模式。但是数据集合单独立法的方式并不适合我国，原因有如下两方面。
第一，特殊权利说涉及与已有法律的重叠。为了协调欧盟内部各国法律的不一致，《欧盟数据库指令》旨在为数据的可市场性提供具体规则（Boerding et al., 2018）。《欧盟数据库指令》指出，“无论是成员国之间，还是欧共体与世界上最大的数据库生产第三国之间，数据库领域的投资水平都存在着极大的不平衡，需要引入稳定和统一的法律保护制度来保护数据库制作者的权利”。④但不可避免的问题是，拟制的数据生产者权利会产生“权利重叠”的问题。其一，保护对象重合。知识产权制度从源头对特定“信息”进行保护，且对信息成果的传播和交流进行保护（郑成思，2003）。数据与知识产权的保护对象均为无形财产，数据的有限排他性、非竞争性和非损耗性与知识产权保护客体的关键特征相一致（刘春田，2003）。其二，保护框架重叠。《欧盟数据库指令》采用保护与限制的二元理论框架，既保障制作者的权益，又避免数据垄断，这与知识产权权利保护与权利限制的体例相重叠。其三，保护目的交叉。数据集合在司法实践中的保护要求往往是诉请保护企业对数据集合付出的投资，将投资作为其应享有保护的依据。而邻接权既保护传播者智力的付出，也保护资本投入及产生利益回报的诉求（吴汉东，2021）。当出现重叠时，新的权利可能导致与既有权利体系的冲突，这种冲突和重叠也会破坏现有知识产权制度所提供的保护（Yu，2019）。虽然《欧盟数据库指令》搭建起了数据保护范围、保护对象、保护主体、保护限制、保护期限等内容的框架，但很多实操中的具体问题并没有解决。比如第7条“在获取、验证或展示数据库内容方面的大量投资”中的“大量”如何认定，第10条“对数据库内容进行定性或定量评估的任何实质性变化，包括因连续添加、删除或连续添加、删除的积累而造成的任何重大变化”中的“实质性变化”“重大变化”如何评估，这些开放的概念导致适用宽泛（Grosheide，2022）。
第二，欧盟数据库专有权没有带来产业勃兴。2005年欧盟委员会发布关于《欧盟数据库指令》的第一次评估报告，报告显示 “独特权利”帮助欧洲在投资方面赶上了美国，但这一“独特权利”并未显著提升欧洲数据库行业的全球竞争力。①2018年欧盟委员会发布第二次评估报告，结果与上一次评估类似，“尽管在利益相关者层面提供了一些好处，如数据库制作者受益于额外的保护层，但这种特殊权利对欧洲数据库总体生产的影响没有得到证实，也没有对欧盟数据库行业的竞争力产生影响”。②据此，许多政策制定者和评论家认为，特殊的数据库保护是糟糕的公共政策，其成本可能会超过其收益，这种保护“将赋予数据库内容更广泛和更强的专有权，而不是为数据库生产者提供必要的激励”（Yu，2019）。特殊保护方案在美国亦未能通过，尽管从20世纪90年代中期到21世纪初引入了多项类似的立法法案，③但都遭到美国国会的强烈反对与学者、协会的广泛批评（Patry，2011）。欧盟政策制定者希望通过《欧盟数据库指令》获得数据产业的竞争优势，但“特殊权利”保护模式运行效果并未达到预期，原因在于过强的保护机制阻碍了数据的自由流动。由于《欧盟数据库指令》中“大量投资”“实质性部分”“定性和/或定量”等概念模糊，难以认定，④导致法院在司法实践中将数据侵权案件的侵权门槛设定得很低，如丹麦报纸出版商协会（DNPA）对 Newsbooster.com的侵权诉讼中，⑤法院认为报纸文章集合是受该指令保护的数据库，Newsbooster根据订阅用户的搜索标准反复搜索报纸网站，以编制标题和链接列表，构成了对数据库内容的“重复和系统”的复制、提取和再利用，该使用数据的行为“不合理地损害”原告的利益，禁止Newsbooster复制报纸的标题或对其文章的深度链接。⑥德国大型报纸出版商对 Christian Kohlschütter运营的新闻搜索引擎NewsClub提起了类似的诉讼，指控其提供报纸文章的深度链接。慕尼黑地方法院对此案作出判决，认为NewsClub非法侵入原告的新闻数据库，从而对原告造成损害。①NewsClub新闻搜索引擎没有向其用户收费也会“不合理地损害”原告利益诊断，意味着数据库所有者利益的进一步扩张（Lubens，2003）。《欧盟数据库指令》对搜索引擎的影响可谓是毁灭性的，因为搜索引擎“只有通过不断搜索和索引不同的数据集合库，才能向用户提供最新和精确的搜索结果”，而这些活动可能会招致“重复和系统地提取内容”而被认定侵权。②综上，虽然《欧盟数据库指令》可以保护数据集合生产者权利，但过强的保护机制也会扼杀企业的技术发展，保护数据的同时也应兼顾数据的自由流动需求。
（二） “行为规制”模式的局限性
目前，美国和日本等发达国家对于数据权益保护路径仍处于探索阶段，尚未提供成熟的类型化方案。美国没有在法律制定层面作出创设特殊权利的规定，主要通过反不正当竞争法、合同法、技术措施等已有方式保护数据集合。但美国法院在强化数据保护与鼓励数据流通的价值取向之间反复横跳，③使得数据抓取行为的正当性判断面临巨大的不确定性，这也是反不正当竞争法保护模式解释论空间过大导致的模糊性体现（刘维，2024）。日本对数据集合主要通过反不正当竞争法进行保护，但也存在概念混同的问题。日本《不正当竞争防止法》（Unfair Competition Prevention Act）规定，受保护的“有限提供的数据”要具备相当积累性、电磁管理性、属于技术信息或经营信息等要件，④被认为与商业秘密保护模式有混同的嫌疑，因二者对数据集合保密性、价值性要求，以及难以保护公开数据集合之疏漏的实质相似（李扬，2021）。这也侧面印证了由于反不正当竞争法保护模式在类型化提炼、适用场景方面的天然局限性，使其只能作为对数据集合的辅助性保护方式。
第一，反不正当竞争法保护模式的不确定性。目前我国司法实践通常采取反不正当竞争法保护来源合法的数据集合，以解决数据要素的使用纠纷。2025年最新公布的《中华人民共和国反不正当竞争法》（以下简称《反不正当竞争法》）删除了2022年《中华人民共和国反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》（以下简称《征求意见稿》）的第十八条“数据专条”，⑤取而代之的是在第十三条第三款规定，“经营者不得以欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施等不正当方式，获取、使用其他经营者合法持有的数据”。⑥相较于《征求意见稿》列举了四种不正当获取或者使用其他经营者商业数据的情形，《反不正当竞争法》只保留了“以欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施等不正当方式”这一具体情形，主要是基于以下两个原因。一是，过于严格的数据保护可能会限制数据的合理利用和创新。为推动竞争与创新，立法制定需要在保护数据权益和促进数据自由流通之间找到平衡，因此当目前的实践经验难以预判未来可能出现的新情况时，采取“留白”的立法技术以适应数字经济快速发展需求。二是，判断标准模糊性使数据不正当竞争行为的边界难以确定。《征求意见稿》引入“不合理增加”“实质性替代”等不正当竞争的判断标准，但存在一定程度的模糊性从而增加了法官“造法”的不确定性，因此《反不正当竞争法》只保留了相对明确的“欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施”的不正当获取方式。《反不正当竞争法》限缩数据不正当竞争行为列举的同时，法官只能更多地借助“一般条款”与“互联网专条兜底条款”来判定数据使用行为是否构成不正当竞争，①其过于原则化的外在表现，要特别警惕其在新兴领域的不适当扩张。《反不正当竞争法》对知识产权的补充保护是其重要功能，但其不能替代知识产权是权利保护与公有领域平衡的产物定位（孔祥俊，2023），因此需要通过知识产权明确的保护限制制度，兼顾数据使用者的利益进而推动竞争与创新数字经济发展。而且，反不正当竞争法保护模式仅赋予经营者禁止权，难以为经营者创设具体稳定的权利体系。与专有权权利保护模式相比，禁止权行为规制模式没有明确的范围和边界，不利于建立权利使用、许可、转让规则，难以促进数据的流通和利用。且《反不正当竞争法》只能规范“生产经营活动中”“经营者”主体间的侵害行为，主要为事后解决数据集合者纠纷，难以在事前发挥确认数据权属的功能，也难以禁止用户可能损害数据集合者合法利益的行为。综上，《反不正当竞争法》作为行为法，为权利法保护不到、不周的地方提供辅助的、灵活的保护（冯晓青，2021），但也注定其只能是数据权益保护的一种过渡性选择，而非终极性办法。
第二，商业秘密说保护对象的局限性。在司法实践中，有通过商业秘密条款来保护数据集合的判例，②但大多数的数据纠纷并未选择商业秘密的保护方式，原因在于商业秘密仅能保护秘密性、价值性、保密性的数据集合，保护对象存在局限性。其一，秘密性的局限性在于不能保护公开的数据集合。基于数据公开应用场景，政府的公共数据集合、企业公开共享的数据集合、数据交易市场挂牌的数据集合、数据登记上链存证公证的数据集合常常处于公开状态或有公开风险，即使公开但其权利人仍应具有禁止他人不经同意抓取利用的权利。其二，保密性的局限性在于保护成本较高。一是证明侵权的难度较高。商业秘密的保存具有秘密性，权利人较难举证涉嫌侵权人有渠道或者机会获取商业秘密，涉嫌侵权人泄露与使用过程往往也具有隐蔽性，导致商业秘密被侵犯的取证较难。二是由于必须要采取保密措施才能认定为商业秘密，因此相较于产权保护模式，商业秘密保护模式的成本更高（祝艳艳，2020）。综上，商业秘密保护机制对于数据集合中处于秘密状态的数据条目可以提供有效保护，但对于公开后的数据集合仍存在保护缺位（刘鑫，2023）。在数据条目内容处于秘密状态时，坚持其应获得商业秘密和产权制度的重叠保护，亦是对价值较高的数据集合强化保护的应然体现。
三、 数据集合邻接权保护的逻辑要义
知识产权客体“信息说”以信息学和符号学为支撑，适于表征无形财产，尤其是表征信息时代和互联网时代的知识产权客体（王国柱，2018）。基于数据集合与知识产权客体的相似性，且存在权利理论基础的贯通与制度目标的契合，知识产权制度在保护数据集合方面具有先天的适配性。知识产权制度中的著作权可以保护构成汇编作品的数据产品，对于不具有独创性的数据集合则可以纳入邻接权保护范围。
狭义的邻接权范畴是指表演者权、唱片制作者权和广播组织权，①广义的邻接权则把一切传播作品的媒介所享有的专有权统归其中，或把那些与作者创作的作品尚有一定区别的产品、制品或其他既含有“思想的表达形式”、又不能称为“作品”的内容归入其中（刘佳瑞，2017）。邻接权意在保护传播利益，而不在衡量独创性的高低，这一特性契合了数据集合保护的要求（张友连和洪莹香，2022）。邻接权制度是对不具有独创性、无法成为作品但又与著作权相关的利益进行保护的兜底性制度。从邻接权的源起及发展过程可知，邻接权的重大发展总是伴随着新技术产生带来的利益斗争与调和，邻接权客体的扩张常以新技术带来新经济形态的发展需要为主要驱动（刘洁，2013）。
首先，数据集合的保护目标与邻接权保护投资与促进传播的制度目标相契合。邻接权制度产生于录音录像技术对著作权相关利益方的影响，决定了邻接权的制度功能在于保护投资者的利益（初亦周，2024）。一方面，保护数据集合制作、处理过程中的实质性投入与邻接权保护传播者在传播过程中的劳动与投资的理念相契合。邻接权是指，与作品相关的传播者就其传播作品的过程中付出的创造性劳动和投资所享有的权利（李明德和许超，2003）。邻接权制度是作者权体系国家对投资人的经济、技术投入进行知识产权法专门保护的具体制度（许明月和谭玲，2018）。另一方面，数据集合本质上是一种促进信息传播的手段，数据集合者权与邻接权“传播者权”的权利性质相一致。邻接权的本质被冠以“传播者权”，是基于“传播”或者“劳动”行为而产生的权利（郑成思，1997）。邻接权制度的核心功能即为促进信息传播（梁志文，2015），突出了其对传播行为进行激励的价值追求（赵建蕊，2024）。数据集合者对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储，形成数据产品进行流通的过程，是随着技术繁荣衍生的新型利用与传播方式。且根据“共生理论”，作者和邻接权人之间是充分实现作品价值的共生关系，只有对作品进行充分利用和传播，作品价值才能得以实现。原始数据的权利人与数据集合的制作者之间的关系亦是如此，只有促进数据高效流通和使用，才能充分发挥数据要素的价值。
其次，数据集合客体满足邻接权保护对象为无独创性表达的形式特性。承认广义邻接权的国家，除了承认表演者权、录制者权与广播组织权这三项传统邻接权以外，不具备作品保护条件的对象也被纳入邻接权的范畴，使邻接权成为兜底性的制度。如《德国著作权与邻接权法》（Act on Copyright and Related Rights, Germany）将数据库制造商和新闻出版商都纳入邻接权保护对象的范畴。②《意大利版权法》（Law on the Protection of Copyright and Neighboring Rights, Italy）“与行使著作权有关的权利”篇章中包括标题、新闻或信息、数据库建设者权利等，以及禁止复制或模仿外观的任何特殊性形状或颜色等不正当竞争行为。③为保护对非创造性数据库的资本和劳动力投资不受搭便车者的侵害，北欧五国版权法的邻接权制度都载有保护非创造性信息汇编的条款。面对将邻接权的保护对象扩充至对非作品的传播者权利，可能会破坏我国现有的邻接权制度体系的质疑，我国的广播组织邻接权已将载有节目的信号设定为邻接权保护客体（王迁，2017），④因此邻接权保护的对象不应限于传播者对作品享有的权利，从而能够满足保护数据集合者传播不享有版权的数据的需求。为适应科技进步的要求，邻接权体系应当具有开放性，面向未来创设新型的邻接权应当坚持著作权与邻接权相区分的原则，将不具有独创性、但正当性充分的对象纳入邻接权客体的范畴（王国柱，2018）。
再次，适用邻接权模式符合原始数据与数据集合二元权利结构的正当性。权利分割思想是著作权以及邻接权等财产权上之定限权利的共同基础（鲍尔和施蒂尔纳，2006；申卫星，2020），①也符合数据所有权与数据用益权协同的二元结构设定需求。数据集合的形成，都是由原始数据主体生成数据，再加上集合者的贡献和投入，从而使数据集合得以获取、存储以及再呈现，因此数据权利分割模式更适配数据集合权益内在结构的复杂性。邻接权同理，基于作者对作品的原创是一切后续财产权产生的源泉，赋予后续传播者以邻接权，使用邻接权客体需获得邻接权人和作者的双重授权，②以体现各方参与者对于财产形成所发挥的不同作用，此思路同样适合解决数据集合权能的分配问题。个人信息数据具有匿名化数据不能替代的经济价值，但信息隐私理论强调个人信息是人格尊严的载体，不能仅被视为可交易的财产（丁晓东，2018）。受限于原始数据权利人的人格权利益，对于包含用户个人信息的数据集合的使用情形，同邻接权客体的二元权利结构利用方式类似，使用方除了需要获得数据集合者的授权，还需获得个人的知情同意。数据集合通过邻接权赋权的保护模式，既赋予了数据集合者一定范围的专有权，又尊重了原始数据方的来源性权利（申卫星，2020）。
最后，数据集合产权保护需要邻接权建立限制制度以平衡保护与流通的关系。根据利益平衡理论，知识产权保护与公共领域的动态平衡有利于实现社会总体利益的最大化（冯晓青，2019）。洛克的劳动财产权理论与具有实证主义倾向的经济激励理论一直作为数据集合产权保护理论的主要法理依据（田小楚和高山行，2021；刘星等，2021；许可，2021），但强保护可能衍生出数据垄断倾向、技术措施抑制衍生数据创新等问题，而邻接权限制制度的制度优势能够抑制垄断性保护的功利主义倾向。数据较之于传统的邻接权客体，更具有流通属性。基于公共物品理论，数据是准公共物品，具有公共物品典型的非排他性与非竞争性特征（奥斯特罗姆等，2011）。且数据资源具有固定成本很高而边际成本很低甚至趋于零的特性，流通规模化的网络外部正效应能够满足共享经济的需要。一方面，基于“外部性内在化”赋予集合主体以数据产权能够最大限度地提供产权激励，以促进数据集合的有效产出，解决其开发利用中权属不明所致的市场失灵问题，建立稳定的数据产权交易秩序。另一方面，数据集合作为信息资源，还需基于“外部性外部化”解决其信息价值挖掘中开放、共享不足所致的资源配置低效与竞争妨碍问题，借以促进数据产业创新并实现其信息处理的正外部性（胡朝阳，2023）。因此，除了适用竞争法进行反垄断规制外，还需要借助公共领域制度，即通过邻接权制度保护与限制的二元理论与立法框架在保障数据权能有效分配的同时充分实现资源共享（黄汇和尹鹏旭，2023）。在限制规则方面，可通过合理使用、法定许可、强制许可、默示许可、开放许可等具体制度，构建起科学合理的数据集合资源共享制度体系。
四、 数据集合邻接权保护与限制制度建构
构建对于数据集合的邻接权制度，首先需要选择立法范式，即如何将此制度安置在现有邻接权体系内。基于前文论述，建议采用在著作权法框架下设立数据集合邻接权保护条款，我国目前的邻接权制度是在《著作权法》内单列一章“与著作权有关的权利”，在出版者权、表演者权、录音录像者权、广播组织者权后，设置“数据集合者权”，无疑是立法成本最低、效率最高的选择（商建刚，2025），再在数据集合者权项下，展开对保护对象、保护主体、保护权能、限制制度等具体规则的建构。
第一，纳入邻接权保护对象的数据集合，是以非独创性方式呈现的能够单独检索的具有独立价值的数据集合体。大数据与数据库本质上都是数据集合，域外的数据库权利保护制度是与大数据关系最为密切的著作权制度模式，其制度运行为我国数据集合保护实践提供了最为直接的经验参照（张浩然，2022）。《德国著作权与邻接权法》（Act on Copyright and Related Rights, Germany）第87条a款将数据库定义为，“系统地或者按一定方法排列，并且借助电子媒介或者其他方式可获得其中各个部分，且其筹措、检验或者演示的种类和范围需要实质性投资的著作、数据或者其他独立成分的汇集”。①《俄罗斯联邦民法典（著作权部分）》（Civil Code, Parts One, Two, Three and Four, Russian Federation）第1260条第2款第2项将数据库定义为，“以客观形式表现的独立而又系统的、借助电子计算机能够检索和处理的资料的总和”。②《欧盟数据库指令》将数据库定义为，“以系统或系统的方式排列，并以电子或其他方式单独访问的独立作品、数据或其他材料的集合”。③综观域外法对数据库的定义，可总结为以下保护要件。其一，数据汇集过程不具有独创性。在1991年美国Feist案之后，国际社会对将“独创性”作为数据库版权保护的必要条件达成共识（秦珂，2015）。在该案中，法院裁定被Feist复制的姓名、地址和电话号码不构成作品，对于事实的一般性罗列不能受到版权法的保护。④正如桑德拉·戴·奥康纳大法官明确指出的那样，除非收集的信息以一种创造性的方式被选择、协调或安排，否则汇编不应得到版权保护（Yu, 2019）。仅投入劳动并不能使作品具备独创性（姜颖，2004），数据汇集是否具有独创性，是数据库构成汇编作品与单纯数据集合的界分标准。其二，数据集合具有结构化特征。结构化是指，数据集合按照数据结构来组织、存储和管理的数据处理方式（贾丽萍，2024）。数据集合应以一种有组织、有规律的方式存储和呈现，便于数据分析、机器学习、商业智能的应用场景。《德国著作权与邻接权法》中的“系统地或者按一定方法排列，并且借助电子媒介或者其他方式可获得其中各个部分”，《俄罗斯联邦民法典》著作权部分中的“独立而又系统、借助电子计算机能够检索和处理”，《欧盟数据库指令》中的“以系统或系统的方式排列，并以电子或其他方式单独访问”都体现了数据集合的结构化特征。其三，数据集合的生成需要一定的投入。对于“实质性投资”是否需要以及如何衡量的问题，学者们的理论观点可以归纳为两种类型：第一种观点认为，只要证明对于数据集合付出了投资，即可享有保护（徐实，2018；孔祥俊，2022）；第二种观点认为，“实质性投资”不仅包括直接的金钱投资，也包括时间、劳动、物力等方面的投入（易继明和钱子瑜，2023）。由于“非创作性投入”是对特定利益进行邻接权保护的正当性基础（王国柱，2018），因此第二种观点更加全面。在我国司法实践中，多个判例中法院把“大量投入”作为保护依据，但对于投入的数额并未作明确说明。①按照我国现有邻接权客体的保护条件，可不设“大量投入”要件，因为“大量”标准不宜统一，即只要有投入就可获得保护，投入与价值成正相关关系。其四，保护对象的动态性。《欧盟数据库指令》规定，保护期限随数据库的动态变化而相应更新，大数据时代的数据集合常常处于动态变化之中，这与邻接权中信号的动态变化特征具有相似性。信号是流动的，广播组织的转播行为就是一个截取流动的信号、改变其传送方向或预定目标后继续传送的动态过程（王迁，2017）。因此，数据集合的动态性不影响其成为邻接权的保护对象，数据集合在数据登记或数据交易等场景下被固定、确定保护外延和保护期限。
第二，邻接权权利主体为数据集合制作者，即对数据集合制作投入的自然人、法人和非法人组织。“权利外观”是基于占有事实而产生的，数据集合邻接权权属制度就是要将“事实性占有”转变为“规范性占有”。如何识别数据集合的邻接权权属，明确使用者的合理信赖基础，不仅目的在于保护善意第三人，而且具有保护交易安全的重要意义（徐秀勇，2018）。数据集合在数据采集、整合、汇集的过程中涉及多方主体。一是，原始数据的权利主体。数据具有合法来源是数据集合能够获得合法保护权益的前提，特别是原始数据在涉及个人信息②和用户内容③的情况下，数据的采集需要获得原始数据主体的授权。因此，对数据集合的邻接权利行使，不延及数据集合内的原始数据。二是，人工智能不构成权利主体。虽然数据的采集、整合、汇集工作多由人工智能程序直接生成，④但目前学界已基本达成共识的是，在现有法律体系下，人工智能程序或设备不具有民事主体资格从而不能成为权利主体，基于人工智能设备所有者通常是生成内容的投资者，将人工智能生成物权利归属于人工智能所有者符合激励的主要宗旨（许明月和谭玲，2018；许辉猛，2019；陶乾，2018）。三是，数据集合的权属归属于数据集合者。最优的产权配置状态理论认为，合适的产权被赋予适当的主体，从而使产权指向的资源得到了最大化的利用，社会因此处于福利水平最大化的均衡状态中（魏建和周林彬，2017）。将数据集合权能归属于数据集合者有以下原因：其一，根据控制能力学说，数据集合者基于对数据集合的占有和控制，能以最小的成本利用数据集合以实现社会经济效益。其二，根据劳动赋权理论，基于数据集合者在汇集过程中投入的劳动、资金等，将劳动财产权赋权给数据集合者具有正当性。其三，根据激励目标理论，采用稳定、统一的法律保护制度为数据集合制作者提供充分的利益保护，能够激励继续投入—产出。
第三，在数据集合邻接权的权利内容设计上，财产权包括占有权、使用权、收益权和处分权。著作权法的主体制度表现为创作者与投资者的二元结构，两者作为主体的利益诉求不同，创作者主体更需要署名权等人身权以保护与提升其声誉，而投资者主体则更需要财产权以便利其对作品或邻接权客体的无障碍利用（刘铁光，2021）。因此，原始数据生产者基于个人信息拥有知情同意、数据访问、数据修正、数据删除等数据人身权，数据集合者基于对数据采集、整合、汇集等资产化过程中的投入拥有财产性权利。邻接权投资者实际上并不需要署名权以实现对邻接权客体的自由使用，但要求不得损害生产者的隐私、人格等利益。《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权是在占有、使用、收益和处分财产权利基础上的进一步细化。①数据集合者的财产性权利具体包括以下四种。一是占有权，又称为持有权或控制权，是指数据集合者在合法采集数据后对该数据集合享有有效控制和排他权，包括数据集合者有权通过设置技术措施来实现对数据集合的控制（祝艳艳，2020），有权进行数据集合登记以证明对数据集合的权能，②无权妨碍他人自行采集数据生成同样的数据集合。二是使用权，是在原始数据权利人授权范围内自己使用与许可他人使用的权利。其一，数据集合者自己使用的复制权、开发权等，其中开发权可细分为挖掘、加工等权能，挖掘与加工往往是数据资源向数据产品“进化”的必要步骤（冯哲，2017）。其二，允许他人使用的权利等，包括但不限于允许他人查看、复制数据集合的权利。三是收益权，即经营过程中获得对价的权利。四是处分权，包括对数据集合转让、销毁处理等方面的权利。在数据集合涉及收集他方原始数据的情况下，获得原始数据权利主体知情同意是利用和处分数据集合的基本前提。若收集与公众可以无偿利用的信息相同的数据，则数据集合者享有完全的财产权。但需注意的是，当数据收益不断向少数垄断主体聚合，导致数字经济利益分配格局出现失衡时，应受到反垄断法的规制（徐玖玖，2023）。
第四，建构数据集合的邻接权限制制度，是特定行为不构成邻接权侵权行为且不必承担侵权责任之后果的豁免规范体系。一是数据集合的合理使用制度。数据库合理使用制度在域外法规定的类型包括私人使用、非营利性课堂教学使用、科学研究使用、国家机关为执行公务在合理范围内使用、图书馆等的复制。由于合理使用的限制程度最强，须遵守严格的限制条件，主要有已经公开、标明权利人的署名和来源、不具营利目的且以满足特定目的之需要为限、不得损害数据集合者及他人利益等。③除了明确列举数据集合合理使用的具体情形，基于灵活性考量，还应该引入数据集合合理使用认定的“一般条款”。二是数据集合的法定许可制度。《韩国著作权法》（Copyright Act, Republic of Korea）第97条规定，数据库的法定许可使用情形为财产权人不明时的利用以及对已公开数据库的广播行为。对数据集合财产权人不明时的法定许可利用，即在通过勤勉查找也无法找到权利人时，可在使用前提存使用费，待权利人出现时再予以补偿。三是数据集合的默示许可制度。大数据、人工智能、物联网等相关领域的技术特性需要使用海量的数据集合，如果与众多数据集合者就每一个数据集合的许可费用一一进行谈判，谈判成本高昂且容易滋生侵权风险，即使用者可能选择“铤而走险”不经许可而使用，或者导致使用者“望而却步”选择不使用，从而不利于产业发展。在此情况下建立数据集合的默示许可制度，如果数据集合者没有明确表示拒绝使用，则使用方的使用行为符合默示许可要件，不允许“秋后算账”式的维权。在默示许可规则支配下，使用方只需要查找数据集合者是否存在禁止使用的权利声明或禁止抓取的技术措施，就可以确定使用行为的法律责任（秦俭，2019）。费用标准方面，可通过数据集合者自行定价公示或借助集体管理组织确定费用标准，建立高效的付酬模式。四是数据集合的强制许可制度。数据集合强制许可制度除了作为强制征用制度，满足医疗、交通、能源等领域公共卫生、公共服务、公共安全等使用需求外，还应是反垄断救济的主要措施。当数据集合权利人滥用权利、无正当理由拒绝许可他人使用时，可考虑以FRAND原则④为基础建构数据集合的强制许可制度，具有市场支配地位的数据集合者应基于公平、合理、非歧视的原则提供许可，否则使用者可通过行政程序申请使用（周樨平，2022）。五是数据集合的开放许可制度。数据集合具有共享的必要性，特别是科学类数据集合，建构数据集合开放许可制度能够促进科学数据的流通和再创新，实现数据的价值增值；避免低水平重复研究，实现资源的合理配置（杨金玉，2018）。发源于软件领域的开放许可模式已经延伸到数据领域，域外已设立多个数据共享组织并推出共享许可协议（赵昆华，2017）。①通过开放许可协议，权利人可以选择“保留部分权利”或“放弃所有权利”。数据集合开放许可协议一般允许对数据集合免费访问、复制、加工，但被授权者需要承担基于原数据集合加工的衍生数据保持继续开放的义务和其他约定义务，且不能损害权利人保留的权利。另外，专利开放许可模式同样值得借鉴，由数据集合权利人主动向行政主管机构请求登记，在有效期限范围内，使用方可以不经与权利人另行谈判，只需缴纳使用费即可使用其数据集合。数据集合邻接权保护及限制制度的功能实现还应确立以登记为主的数据集合公示制度。一方面，登记数据集合能够明确权利主体、客体等保护范围；另一方面，登记的公示属性能够降低利用数据集合的搜索成本（黄汇和尹鹏旭，2023）。
第五，数据集合的侵权认定规则，即确定行为人是否需承担侵权责任的法律标准。以腾讯计算机系统有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司与斯氏（杭州）新媒体不正当竞争纠纷案为例，②结合案件审理经过提及的事实与理由，分析数据集合在邻接权保护框架下的侵权认定规则，可具体分解为以下步骤。首先，根据数据集合的保护要件，确定保护对象。数据集合受邻接权保护的条件为符合非独创性、结构化、经过一定投入。案中文章数据、用户数据、文章阅读数、点赞数、发文时间、文章评论等其他数据共同构成整体数据资源，处于网络环境中可集成、可交互，原告为运营微信公众号付出巨额成本，微信公众号平台数据均是原告长期经营打造平台积累的结果，故微信公众号数据资源符合数据集合的保护条件。其次，根据权利来源，确定权利主体。原始取得和继受取得都是合法的权利来源。案中的数据集合均源自微信公众平台，原告作为微信公众平台的经营者，是平台数据的收集者、控制者，且所收集和控制的微信用户数据均已通过协议方式获得了微信用户的授权同意，故权利主体明确。再次，根据集合行为，认定侵权事实，沿用“接触+实质相似”的认定原则，在“接触”的认定方面，本案被告破坏平台技术措施，通过技术手段抓取微信公众平台内容和数据，侵权行为事实明确。在比对数据集合的“实质性相似”方面，相关案例原告在数据集合中埋有暗记，当被告的数据库中存在多个暗记且不能证明暗记等数据来源的情况下，认定其实施了复制的侵权行为。③至于复制行为的性质和范围，可以参照著作权侵权判定规则中侵权内容之于整体所占比例，以及复制内容的重要地位综合考量。著作权不禁止独立地重复创作、制作，同理数据集合中的数据若是从公共领域收集而来，则不构成侵权。最后，结合限制情形，排除抗辩事由。合理使用、法定许可、强制许可、开放许可及默示许可属于侵权的抗辩事由。数据集合保护限制情形作为明确的侵权抗辩理由，不仅可以给予数据使用者行为的充分预期，而且缓解了信息控制与信息自由之间的紧张关系，这是邻接权保护模式较之原案例利用反不正当竞争法保护效果更优的直接体现。
结语
当下多部域外法对数据集合保护践行“对等原则”，④直接关系到我国的数据集合商权益能否在域外得到保护，说明我国对数据集合的产权保护需求尤为急迫。在应对新技术对法律产生的冲击时，“从头开始”从来都不是一种适宜的方法，“旧瓶装新酒”更是不能解决所有新问题（初亦周，2024）。对于新兴客体的保护立法，在加快新业态特殊立法模式探索的同时，也需要发挥既有制度的调整潜力，在传统制度的成熟框架下渐进式完善相关法律法规。建构数据集合的产权保护制度需要平衡财产私益与公共利益之间的关系，既需要确认数据集合的权益归属以促进生产，又需要构建畅通、有序的获取和使用规则以符合公共利益（冯晓青，2021）。为此，现阶段通过邻接权保护与限制制度兼顾数据集合利用与保护的关系，确实是一种可操作、高效率的制度选择，以期为后续数据产权制度研究提供一种理论倾向与思维方法。
① 参见杭州铁路运输法院（2021）浙8601民初309号民事判决书。
② 参见北京市海淀区人民法院（2017）京0108民初24510号民事判决书。
③ 参见北京市海淀区人民法院（2018）京0108民初28643号民事判决书。
④ 如浙江省市场监督管理局等部门联合制定《浙江省数据知识产权登记办法(试行)》，北京市知识产权局等部门联合制定《北京市数据知识产权登记管理办法(试行)》，深圳市发展和改革委员会印发《深圳市数据产权登记管理暂行办法》。
⑤ 如《浙江省数据知识产权登记办法(试行)》规定的登记对象为“依法收集、经过一定算法加工、具有实用价值和智力成果属性的数据”；《北京市数据知识产权登记管理办法(试行)》规定的登记对象为“数据持有者或者数据处理者依据法律法规规定或者合同约定收集，经过一定规则或算法处理的、具有商业价值及智力成果属性的处于未公开状态的数据集合”；《深圳市数据产权登记管理暂行办法》规定的登记对象为数据资源和数据产品，其中“数据资源，是指自然人、法人或非法人组织在依法履职或经营活动中制作或获取的，以电子或其他方式记录、保存的原始数据集合”，“数据产品，是指自然人、法人或非法人组织通过对数据资源投入实质性劳动形成的数据及其衍生产品，包括但不限于数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、应用程序编程接口（API 数据）、加密数据等”。
①《民法典》第127条规定：“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。”
② 参见《欧盟数据库指令》第1条，该条将具有独创性的数据汇编与不具有独创性的数据集合混称为数据库。前言第（15）项界定了独创性的区分标准，它规定，“用于确定数据库是否应受版权保护的标准，应定义为对数据库内容的选择或安排是作者自己的知识创作，而这种保护应涵盖数据库的结构”。
③ 参见《欧盟数据库指令》序文第（7）项。
④ 参见《欧盟数据库指令》序文第（11）和（12）项。
① European Commission. First evaluation of Directive 96/9/EC on the legal protection of databases.(2005-12-12）[2025-05-12].https://openfuture.eu/wp-content/uploads/2021/12/2019EC-evaluation_report_legal_protection_databases_december_2005_en.pdf.
② European Commission. Evaluation of Directive 96/9/EC on the legal protection of databases.(2018-04-25）[2025-05-12].https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/staff-working-document-and-executive-summary-evaluation-directive-969ec-legal-protection-databases.
③ 比如，1996年美国众议院提出的H.R.3531号法案将创造一项非常强大的产权，其有效期为25年，并可能对侵权行为进行严厉的刑事制裁；1998年的H.R.2652号法案回应了来自研究和图书馆界的担忧，其中包括有限的合理使用条款；1999年的H.R.354号法案（《信息收集反盗版法》）将赋予数据库开发者在事实汇编方面的广泛权利，不仅受到某些非营利性教育、科学和研究用途的具体限制，而且还受到一般“合理使用”的更广泛限制。
④ 欧盟数据库指令第7条第（1）项规定，会员国应为数据库的创建者提供一项权利，表明在获取、核实或展示内容方面有定性和/或定量的大量投资，以防止提取和/或再利用该数据库内容的全部或实质性部分进行定性和/或定量评估。
⑤ Danish Newspaper Publishers' Association v. Newsbooster.com, District Court(Byret) Copenhagen.(2002-07-09)[2025-05-12].https://www.pinsentmasons.com/out-law/news/news-service-ordered-to-stop-deep-linking-in-denmark.
⑥ 在此案中，报纸提出Newbooster的链接剥夺了报纸的广告收入，因此应禁止这些深度链接。Newsbooster辩称，它清楚地标明了链接的来源，并且没有在其内部数据库中存储这些文章的电子副本。法院援引Newssbooster 的年订阅费以及其业务基于新闻媒体的事实，推断该公司在获取文章和标题方面具有商业利益。法院决定的关键是将 Newsbooster 定性为与原告竞争的新闻传播服务，以及专家证词对广告收入损失的预测。数据库所有者的利益受到损害是此案认定的关键因素，实质是对数据库所有者财产权利的重大扩展。
① Presse Zeitungsverlagsgesellschaft mbH & Co. v. Christian Kohlschütter, Ober-landesgericht Munich.(2002-07-12)[2025-05-12].https://www.golem.de/0207/20740.html.
② 参见《欧盟数据库指令》第7条第（5）项。
③ 在2009年前的案例中，美国法院对数据抓取行为的态度为趋严治理，只要原告在网站中张贴了“禁止抓取的声明”或者向被告发送禁止抓取的律师函，就禁止抓取；2009年至2013年间采取相对宽松、鼓励数据流通的态度，只要原告对网站数据没有采取技术措施，或者被告没有绕开这种技术措施，则被告的抓取行为合法；2013年后又回到强化数据保护的立场，近期又再次偏向数据流通的价值。
④ 参见日本《不正当竞争防止法》第二条第（七）项.不正競争防止法(平成五年法律第四十七号、2024年4月1日まで改正）[EB/OL].(2024-6-5)[2025-04-01].https://www.wipo.int/wipolex/en/legislation/details/22496.
⑤《征求意见稿》第十八条规定：“经营者不得实施下列行为，不正当获取或者使用其他经营者的商业数据，损害其他经营者和消费者的合法权益，扰乱市场公平竞争秩序：（一）以盗窃、胁迫、欺诈、电子侵入等方式，破坏技术管理措施，不正当获取其他经营者的商业数据，不合理地增加其他经营者的运营成本、影响其他经营者的正常经营；（二）违反约定或者合理、正当的数据抓取协议，获取和使用他人商业数据，并足以实质性替代其他经营者提供的相关产品或者服务；（三）披露、转让或者使用以不正当手段获取的其他经营者的商业数据，并足以实质性替代其他经营者提供的相关产品或者服务；（四）以违反诚实信用和商业道德的其他方式不正当获取和使用他人商业数据，严重损害其他经营者和消费者的合法权益，扰乱市场公平竞争秩序。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。获取、使用或者披露与公众可以无偿利用的信息相同的数据，不属于本条第一款所称不正当获取或者使用其他经营者商业数据。”
⑥《反不正当竞争法》第十三条第三款规定，“经营者不得以欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施等不正当方式，获取、使用其他经营者合法持有的数据，损害其他经营者的合法权益，扰乱市场竞争秩序”。
①《反不正当竞争法》第二条第一款和第二款规定，“经营者在生产经营活动中，应当遵循自愿、平等、公平、诚信的原则，遵守法律和商业道德，公平参与市场竞争。本法所称的不正当竞争行为，是指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”。《反不正当竞争法》第十三条第二款第（四）项规定，“其他妨碍、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”。
② 如在北京知识产权法院公布的《北京知识产权法院涉数据反不正当竞争十大典型案例》之侵犯数据商业秘密案中，法院认为客户数据在符合秘密性、价值性、保密性的条件下，构成法律保护的商业秘密。参见：北京知识产权法院涉数据反不正当竞争十大典型案例[EB/OL].(2023-04-23)[2025-05-12]. https://bjzcfy.bjcourt.gov.cn/article/detail/2023/07/id/7382298.shtml.
① 参见《罗马公约》提要。狭义邻接权又被称之为传统邻接权，《罗马公约》首次确立了传统邻接权的范畴，成为各国邻接权国内立法的参照。
② 参见《德国著作权与邻接权法》第二部分“相关权利”中的第6节“数据库制造商的保护”、第7节“新闻出版商的保护”。
③ 参见《意大利著作权法》第二部分“与行使著作权有关的权利的规定”中的第八章“作品标题、栏目设置、外观设计、信息及新闻内容的保护，禁止不正当竞争行为”，以及副章“关于数据库建设者权利”。
④ 我国《著作权法》第四十七条规定，广播电台、电视台有权禁止未经许可将其播放的广播、电视以有线或者无线方式转播的行为。将广播组织的专有权利限定为 “转播权”，以真正体现 “以信号为基础的方法”。
① 根据财产法上的权利分割思想，财产权的权利人可以从其权利中分离出用益权能与变价权能。以所有权为例，其为物上最初的全面权利，限定物权则是从所有权派生而来。
② 如表演、录音录像的使用方，除了取得表演者、录音录像制作者同意外，还应当取得著作权人的许可，并支付报酬，参见《著作权法》第三十九条、第四十四条。
①《德国著作权与邻接权法》将独创性的数据汇编称为“数据库著作”，将不具有独创性的数据集合称为“数据库”。参见《德国著作权与邻接权法》第4条第2款，“本法所称数据库著作，指借助电子媒体或者其他方式可系统地或者按照一定方法访问其成分的汇编著作”。
②《俄罗斯联邦民法典（著作权部分）》将具有独创性的数据汇编称为“编辑作品”，将不具有独创性的数据集合称为“数据库”。参见《俄罗斯联邦民法典（著作权部分）》第1259条第2款第2项，“编辑作品，即作为资料选择或者编排的创造性劳动成果的作品”。
③《欧盟数据库指令》将具有独创性的数据汇编与不具有独创性的数据集合混称为“数据库”，但其独创性区分标准在前言第（15）项介绍。
④ Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co, No.89-1909, Pp.499, U.S.340.
① 例如，在北京阳光数据公司诉上海霸才数据信息有限公司技术合同纠纷案件中，法院认定原告对于诉争金融数据库付出了大量投资，因此应获得保护，参见北京市高级人民法院（1997）高知终第66号民事判决书；在上海钢联电子商务有限公司诉上海纵横今日钢铁电子商务有限公司、上海拓迪电子商务有限公司的不正当竞争纠纷案件中，上海市第二中级人民法院判定原告对其投入了大量人力、物力、财力和时间搜集编汇的钢铁价格数据信息具有合法权益，参见上海市第二中级人民法院（2012）沪二中民五（知）初字第130号民事判决书。
② 例如，用户头像、名称（昵称）、职业、教育信息、用户自定义标签等，参见北京知识产权法院（2016）京73民终588号民事判决书。
③ 例如，商家信息与用户评价等，参见上海知识产权法院（2016）沪73民终242号民事判决书。
④ 如在酷米客诉车来了案中，深圳谷米公司开发了一款名为“酷米客”的实时公交APP，该APP通过在公交上的定位器自动获取公交实时定位信息，参见深圳市中级人民法院（2017）粤03民初822号民事判决书。
①《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出，“根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，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”。
② 例如，《江苏省数据知识产权登记管理规则（试行）（征求意见稿）》规定，数据登记者拥有依法持有数据并对数据行使的权利；《深圳市数据产权登记管理暂行办法》规定，数据登记者拥有持有、加工使用和数据产品经营的权利；《贵州省数据要素登记管理办法（试行）（征求意见稿）》规定，数据登记者拥有持有、加工、使用、经营权益等。
③ 参见《德国著作权与邻接权法》第87条c，《俄罗斯联邦民法典（著作权部分）》第1333条第3项，《韩国著作权法》第94条，《欧盟数据库指令》第9条。
④ FRAND（Fair, Reasonable, and Non-Discriminatory Terms）是国际标准化组织在对标准必要专利权利的限制协定中公平、合理、不带歧视性的条款，防止权利人利用其垄断地位滥用许可权利。
① 例如，开放数据共用协议（Open Data Commons）、科学共享开放获取数据协议（Science Commons Protocol for Implementing Open Access Data）、开放政府许可协议（Open Government License）、限制许可协议（Restrictive License）等。
② 参见杭州铁路运输法院（2021）浙8601民初309号民事判决书。
③ 参见广东省佛山市中级人民法(2016)粤06民终9055号民事判决书。
④ 例如，《韩国著作权法》第91条规定，受韩国加入或者批准的有关数据库条约保护的外国人的数据库受本法保护。但是，如果他国不保护韩国国民的数据库，则对他国国民数据库的保护也相应给予限制。《俄罗斯联邦民法典（著作权部分）》第1336条规定，数据库制作者是外国公民或者外国法人，并且依据相关外国法律在该国境内对俄罗斯联邦公民或俄罗斯法人是制作者的数据库制作者专有权给予保护的，数据库制作者的专有权在俄罗斯联邦境内受到保护。