【小D導(dǎo)讀】
去年年底,最高人民法院提審一起“玻璃(羽扇斑斕)”外觀設(shè)計(jì)專利民事侵權(quán)案件,將一、二審法院適用法定賠償方式確定的“經(jīng)濟(jì)損失及合理訴訟支出5000元”改判為“經(jīng)濟(jì)損失2萬元以及訴訟合理支出1840元”。然而,部分權(quán)利人、法律服務(wù)從業(yè)者等群體對(duì)此卻并不買賬。那么,到底應(yīng)該賠多少才合適呢?
確定賠償數(shù)額的現(xiàn)狀與分析
對(duì)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)案件中賠償數(shù)額的確定,司法實(shí)務(wù)中究竟是一個(gè)怎樣的狀態(tài)?對(duì)此,中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究中心曾經(jīng)公布過一份《知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)損害賠償案例實(shí)證研究報(bào)告》,其中顯示,在著作權(quán)侵權(quán)案件的判賠中,采用“法定賠償”判賠標(biāo)準(zhǔn)的占78.54%;在商標(biāo)侵權(quán)案件的判賠中,采用上述標(biāo)準(zhǔn)的占97.63%;專利侵權(quán)判決的這一比例則為97.25%。也就是說,司法實(shí)務(wù)中,適用法定賠償?shù)姆绞酱_定損害賠償數(shù)額的比例畸高。
需要進(jìn)一步思考的是,“適用法定賠償?shù)姆绞酱_定損害賠償數(shù)額的比例畸高”這一現(xiàn)象是如何出現(xiàn)的?筆者通過分析北京市第一中級(jí)人民法院最近四年審理的商標(biāo)侵權(quán)案件發(fā)現(xiàn),該現(xiàn)象還得歸咎于權(quán)利人的維權(quán)行為。梳理發(fā)現(xiàn),2010年至2013年北京一中院共審結(jié)211起商標(biāo)民事侵權(quán)一審案件,平均每年約53起。在211起已審結(jié)案件中,以判決方式結(jié)案的案件為67起,其中,原告訴訟請(qǐng)求獲得法院支持的為53起。可見,原告訴訟請(qǐng)求獲得法院支持的比例還是非常高的(詳見表一)。
在此基礎(chǔ)上,對(duì)于上述53起原告訴訟請(qǐng)求獲得法院支持的案件,刨除部分“串案”的情形,通過對(duì)其中44起案件進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn),在“確定損害賠償數(shù)額的方式”上,原告請(qǐng)求適用法定賠償?shù)陌讣?8起,占比86.3%。在其他6件原告主張以“侵權(quán)獲利”“經(jīng)濟(jì)損失”確定損害賠償數(shù)額的案件中,原告僅在其中兩起案件中提交了證據(jù)(詳見表二)。另外,值得注意的是,在該44起案件中有6起案件原告并未主張?jiān)V訟合理開支,有15起案件原告并未單獨(dú)主張?jiān)V訟合理開支。也就是說,部分案件中權(quán)利人放棄或者說沒有積極主張?jiān)V訟合理開支。
“TRIPs協(xié)議”開篇即指出,知識(shí)產(chǎn)權(quán)是私權(quán)。而根據(jù)民事訴訟“誰主張,誰舉證”的基本原理,權(quán)利人通過訴訟活動(dòng)尋求知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),無疑應(yīng)該提供相關(guān)的證據(jù)支持,當(dāng)然包括確定賠償數(shù)額的證據(jù)。而通過分析司法實(shí)務(wù)中的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),權(quán)利人極少提供賠償數(shù)額的確定方面的證據(jù)材料,直接選擇以法定賠償?shù)姆绞酱_定賠償數(shù)額。
理性看待賠償數(shù)額與保護(hù)
不可否認(rèn),較高的賠償數(shù)額某種程度上確實(shí)能夠體現(xiàn)出對(duì)權(quán)利人的尊重,進(jìn)而激勵(lì)其繼續(xù)投入到科技創(chuàng)新、作品創(chuàng)作等知識(shí)產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)造活動(dòng)中去,也有利于整體提升國家的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平。但是,筆者卻并不贊同將司法個(gè)案中確定的損害賠償數(shù)額等同于涉案知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值的觀點(diǎn)。甚至某些論者只要見到某起案件中賠償數(shù)額較低,即認(rèn)為是法院對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不力、對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)權(quán)利人不尊重。
此外,司法維權(quán)活動(dòng)、賠償數(shù)額高低與知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)究竟存在著怎樣的關(guān)系,亦值得進(jìn)一步思考。有的案件中,“醉翁之意不在酒”,權(quán)利人司法訴訟的目的并不在于賠償數(shù)額,甚至故意開出天價(jià)的訴訟請(qǐng)求,但卻未提交任何損害賠償數(shù)額方面的證據(jù)。另外,有的案件中,權(quán)利人維權(quán)根本都走不到確定賠償數(shù)額的那一步,在自身權(quán)利基礎(chǔ)這一問題上就站不住腳,更奢談獲得賠償。
關(guān)于權(quán)利基礎(chǔ)與訴訟維權(quán)的關(guān)系,非常明顯地體現(xiàn)在專利侵權(quán)案件中。對(duì)此,筆者通過分析北京一中院最近四年審理的專利侵權(quán)案件發(fā)現(xiàn),此類案件中專利權(quán)人撤訴的比例一直處于高位運(yùn)行狀態(tài),2012年甚至高達(dá)近60%。2010年至2013年,該院共審結(jié)侵犯專利權(quán)糾紛案件367件,年均91.75件。在該367件案件中,以判決方式結(jié)案的為134件,其中專利權(quán)人訴訟請(qǐng)求得到法院判決支持的為106件,占比為79.1%。在該367件案件中,專利權(quán)人撤回起訴的為177件,占比為48.2%(詳見表三)。
通過以上數(shù)據(jù),至少可以得出兩點(diǎn)結(jié)論:一是專利侵權(quán)案件中,專利權(quán)人主動(dòng)撤回起訴的案件數(shù)量很大,占比將近一半;二是除通過調(diào)解、專利權(quán)人撤訴之外,法院通過判決審結(jié)的案件中,專利權(quán)人的訴訟請(qǐng)求得到法院支持的案件數(shù)量很大,比例接近80%。
首先,關(guān)于專利權(quán)人撤訴比例高的問題。筆者認(rèn)為,至少存在下述四個(gè)方面的原因:一是專利權(quán)已失效,權(quán)利基礎(chǔ)不復(fù)存在,主動(dòng)撤訴;二是專利權(quán)被宣告無效,權(quán)利基礎(chǔ)被“釜底抽薪”,不得不撤訴;三是涉訴雙方達(dá)成和解,起訴目的已經(jīng)達(dá)到,專利權(quán)人主動(dòng)撤回起訴;四是訴訟策略上的失誤,導(dǎo)致訴訟成本增加或者勝訴無望,而主動(dòng)撤回起訴。在該四類原因中,權(quán)利基礎(chǔ)不穩(wěn)定、動(dòng)輒被宣告無效是導(dǎo)致專利權(quán)人撤回起訴最重要的一個(gè)原因。
其次,關(guān)于法院以判決方式結(jié)案案件中,專利權(quán)人訴訟請(qǐng)求獲得支持比例高的問題。筆者認(rèn)為,這也至少說明,只要是真正具備穩(wěn)定的權(quán)利基礎(chǔ),證據(jù)材料充分,法院必定會(huì)通過司法裁判保護(hù)權(quán)利人的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。這和上述表一中,法院以判決方式結(jié)案的商標(biāo)案件中,商標(biāo)權(quán)人訴訟請(qǐng)求獲得法院支持比例高達(dá)79.1%結(jié)論相互印證,一定程度上證明了司法機(jī)關(guān)保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的力度和決心。
綜合以上內(nèi)容,筆者想說的是,知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度并非司法機(jī)關(guān)單方面的行為,而且根本上還在于權(quán)利人的訴訟維權(quán)行為,包括權(quán)利基礎(chǔ)是否穩(wěn)定、是否提供維權(quán)證據(jù),尤其是不應(yīng)忽視確定侵權(quán)損害賠償數(shù)額的證據(jù)(包括經(jīng)濟(jì)損失和訴訟合理開支兩方面的證據(jù))。對(duì)于訴訟活動(dòng)而言,只有“你給我事實(shí)”,才可能實(shí)現(xiàn)“我給你法律”。當(dāng)然,正如最高法院對(duì)于“玻璃(羽扇斑斕)”外觀設(shè)計(jì)專利侵權(quán)案件的改判一樣,司法機(jī)關(guān)適用法律的能力也是知識(shí)產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)水平的非常重要的一個(gè)方面,甚至在某些案件中是最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。
原標(biāo)題:積極提賠償證據(jù) 客觀看賠償數(shù)額
來源:中國知識(shí)產(chǎn)權(quán)報(bào)資訊網(wǎng) ? ? 作者:陳志興 ?北京市第一中級(jí)人民法院 整理:IPRdaily 趙珍 網(wǎng)站:m.jupyterflow.com
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