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北京握奇數(shù)據(jù)系統(tǒng)有限公司訴恒寶股份有限公司侵害發(fā)明專利權(quán)糾紛案中，北京知識產(chǎn)權(quán)法院一審判決全額支持了原告賠償經(jīng)濟(jì)損失4900萬元及合理支出100萬元的訴訟請求。該判決一經(jīng)公布即引爆了整個知產(chǎn)圈，引起了廣泛的討論，好評如潮。
很多知產(chǎn)律師感慨，難道知識產(chǎn)權(quán)的春天真的要來了？
值得注意的是，本案的原告就被告侵害其專利號：200510105502.1發(fā)明專利的行為并非直接向北京知識產(chǎn)權(quán)法院起訴，而是先向北京市第二中級人民法院起訴。同時另案起訴被告侵害原告專利號：200520103147.X實用新型專利權(quán)。
2014年12月18日原告就發(fā)明專利案向二中院申請撤訴，而后向新成立的知產(chǎn)法院起訴（北京知識產(chǎn)權(quán)法院成立于2014年11月6日）。實用新型專利案并未撤訴，依然由二中院審理，該案已于2015年6月9做出二審判決。
發(fā)明專利案請求賠償經(jīng)濟(jì)損失4900萬及合理支出100萬，知產(chǎn)法院全額支持；實用新型案請求賠償經(jīng)濟(jì)損失89.8萬及合理支出10.2萬，北京二中院卻判決賠償經(jīng)濟(jì)損失20萬及合理支出1萬，二審予以維持。
兩個案件高度相似，結(jié)果卻大相徑庭！
筆者認(rèn)為，造成同案不同命的原因在于，北京知產(chǎn)法院成功解決了長期困擾知產(chǎn)賠償?shù)摹皩徟型袋c(diǎn)”。
舉證妨礙是指不負(fù)舉證責(zé)任的當(dāng)事人，故意或過失以作為或不作為的方式，使負(fù)有舉證責(zé)任的當(dāng)事人不可能提出證據(jù)，使待證事實無證據(jù)可資證明，形成待證事實存否不明的狀態(tài)，故而在事實認(rèn)定上，就負(fù)有舉證責(zé)任的當(dāng)事人的事實主張，做出對該人有利的調(diào)整。
舉證妨礙與證據(jù)保全制度互為表里。舉證妨礙的有效適用，不僅可以減輕權(quán)利人的維權(quán)成本，同時也可以對侵權(quán)方造成一定的壓力，迫使其必須提供相關(guān)證據(jù)，可以大大減輕證據(jù)保全的工作量和難度。
在5000萬賠償?shù)?a href='http://jupyterflow.com/search_famingzhuanli.html' target='_blank'>發(fā)明專利案中，法院認(rèn)可了原告的證據(jù)保全，對被告拒不提供相關(guān)證據(jù)部分，直接適用了舉證妨礙，推定原告所主張的賠償數(shù)額成立。而在實用新型案中，二中院卻認(rèn)定原告索賠數(shù)額過高，未提交充分證據(jù)予以證明。
有理由相信，實用新型案中，原告也提出了證據(jù)保全的申請。然而，判決書中并未記載，即法院既沒有調(diào)查取證，也未責(zé)令被告提交相關(guān)證據(jù)，適用舉證妨礙。
同樣的案件，何以出現(xiàn)這樣大的法律適用差距？
其實，在目前的司法環(huán)境下，二中院不適用舉證妨礙也有其“苦衷”。
試想一下，如果適用舉證妨礙，必然會產(chǎn)生判賠額相對較高判決。一旦進(jìn)入二審或再審，舉證妨礙制度適用的合理性就會成為爭議焦點(diǎn)，案件如被改判或發(fā)回重審，意味著前審法官適用舉證妨礙行為將不被認(rèn)同。因此，在可以適用也可以不適用舉證妨礙的情況下，法官自然更加傾向于不適用舉證妨礙，以避免自己因“激進(jìn)”裁判所產(chǎn)生的責(zé)任風(fēng)險。
中南財經(jīng)政法大學(xué)知識產(chǎn)權(quán)研究中心曾經(jīng)梳理了2008年以來我國共4700多件包括專利、商標(biāo)、版權(quán)等在內(nèi)的實際司法判例，發(fā)現(xiàn)97.25%的專利判決都采取了法定賠償?shù)姆绞健?/p>
那么，法定賠償何以被普遍適用？
我們注意到，兩起案件重要不同還在于計算依據(jù)：一個適用侵權(quán)人獲益，另一個適用法定賠償。
5000萬賠償?shù)?a href='http://jupyterflow.com/search_famingzhuanli.html' target='_blank'>發(fā)明專利案中，知產(chǎn)法院依申請向中國銀行、中國人民解放軍61046部隊、中金金融認(rèn)證中心有限公司調(diào)查取證證明涉案侵權(quán)產(chǎn)品的銷售數(shù)量；依據(jù)原告所提供的第三方出具的《專項審計報告書》以及同領(lǐng)域企業(yè)所公布的毛利率確定原告所主張的“合理利潤”合理；依據(jù)侵權(quán)產(chǎn)品銷售的數(shù)量乘以每件專利產(chǎn)品的合理利潤所得之積計算得出侵權(quán)人獲益。
而在實用新型案中，二中院直接適用法定賠償，依據(jù)侵權(quán)行為的性質(zhì)、情節(jié)、持續(xù)時間、侵權(quán)產(chǎn)品的銷售范圍、行業(yè)利潤率以及涉案專利權(quán)的創(chuàng)造性高度等因素就898000元的索賠數(shù)額酌定支持200000元，并未給出任何計算依據(jù)。
實際上，二中院以法定賠償為賠償依據(jù)的做法最為常見，是當(dāng)前法官避免審判風(fēng)險的“避風(fēng)港”。
在司法行政管理的體制下，法官作出裁判考慮的并非如何才能杜絕侵權(quán)行為再次發(fā)生，而是如何才能讓雙方盡量接受。尤其是面對錯案終身追究制，相對激進(jìn)的判決，往往要承擔(dān)更大的風(fēng)險。雖然根據(jù)《專利法》的規(guī)定，適用法定賠償?shù)奈浑A靠后，但適用法定賠償，不僅可以讓法官工作量小，自由裁量空間大，還有助于達(dá)成調(diào)解，規(guī)避自身風(fēng)險。
當(dāng)前知產(chǎn)案件中，合理支出賠償包括公證費(fèi)、鑒定費(fèi)、差旅費(fèi)、律師費(fèi)等。其中律師費(fèi)往往占重要部分。然而，律師費(fèi)的賠償要以實際獲賠額為基礎(chǔ)，參照當(dāng)?shù)厮痉ň值穆蓭熓召M(fèi)辦法標(biāo)準(zhǔn)。以北京為例，100萬的賠償額（當(dāng)前就算大案了），可以獲得律師費(fèi)卻只有6萬元。說實話，這點(diǎn)錢難以覆蓋一個專業(yè)律師的辦案成本，更不必說那些過低賠償?shù)陌讣?/p>
法院對于律師費(fèi)過低的支持，使得權(quán)利人在維權(quán)時，很難找到合適的專業(yè)律師。然而，專利侵權(quán)的現(xiàn)象又普遍存在，權(quán)利人為了減少維權(quán)成本，只能去找商業(yè)維權(quán)公司。目前，知產(chǎn)案件中大部分是商業(yè)維權(quán)。法院在面對大量商業(yè)維權(quán)案件時，本身就心存抵觸，認(rèn)為商業(yè)維權(quán)律師批量化作業(yè)，既不專業(yè)，又浪費(fèi)司法資源，于是更加傾向于較低的判賠。如此一來，就形成了惡性循環(huán)。
在5000萬發(fā)明專利案中，知產(chǎn)法院參考案件的難度、公證的情況、開庭的次數(shù)、證據(jù)的整理、代理意見的撰寫、對于專利涉及技術(shù)的分析，創(chuàng)新性認(rèn)可了以計時收費(fèi)方式計算律師費(fèi)的合理支出，全額支持了100萬的合理支出。而在實用新型案中，在原告提交了10萬元律師費(fèi)發(fā)票以及2000元公證費(fèi)發(fā)票的前提下，二中院依然酌定支持1萬元。
試想，在一個專利侵權(quán)案件中，1萬元能夠請到怎樣水平的律師？
所以，更值得給知產(chǎn)法院點(diǎn)贊。這種創(chuàng)新性律師費(fèi)計算方式，一旦形成慣例，將改變整個知識產(chǎn)權(quán)法律服務(wù)市場，讓律師專業(yè)服務(wù)內(nèi)容得以體現(xiàn)，形成對當(dāng)事人服務(wù)過程導(dǎo)向，而不僅是裁判結(jié)果導(dǎo)向，從而讓專業(yè)律師獲得更大的發(fā)展空間。
最后必須要說的是，知產(chǎn)法院發(fā)明專利案的判決縱然令知產(chǎn)律師們興奮不已，但是，二中院實用新型的判決卻更為常態(tài)。知產(chǎn)法院的判決究竟是體現(xiàn)出加強(qiáng)保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的大勢，還是在中央出臺“保護(hù)產(chǎn)權(quán)的意見”、最高院發(fā)布加強(qiáng)產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)的兩個意見背景下的曇花一現(xiàn)？
這一切，讓我們拭目以待吧……
來源：蘭臺知識產(chǎn)權(quán)團(tuán)隊
作者：劉俊清 蘭臺知識產(chǎn)權(quán)團(tuán)隊律師
編輯：IPRdaily.cn 趙珍
校對：IPRdaily.cn 縱橫君
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本文來自蘭臺知識產(chǎn)權(quán)團(tuán)隊并經(jīng)IPRdaily.cn編輯。轉(zhuǎn)載此文章須經(jīng)權(quán)利人同意，并附上出處與作者信息。文章不代表IPRdaily.cn立場，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：“http://jupyterflow.com/”
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