刘志成 李清彬
随着数字经济快速发展，围绕数据开展的市场竞争日趋激烈、合作方式日益丰富，数据垄断问题也逐渐凸显，监管部门对企业实施数据垄断的审查案例越来越多。数据垄断问题关系到经济发展与社会福利大局，并会对社会文化、政治、道德产生广泛的深层次影响，应予以有效应对。
当前数据垄断的主要表现
数据垄断是基于数据的占有和使用而形成的垄断，可以理解为重要数据被控制在少数企业或其它市场主体手中，并被不合理分配与使用以致影响市场公平竞争的现象。数据垄断的形式主要有以下几种：
（一）使用数据和算法达成并巩固垄断协议
与传统领域垄断协议相比， 具有数据优势的经营者更容易使用数据资源采用新型方式达成垄断协议，且这种协议也更稳定。
一是利用数据和算法实现默示合谋。数据的广泛收集和使用大大增加了市场透明度，经营者可以通过算法监视、预测、分析和跟踪竞争对手当前或未来的价格及其他行为， 从而为实施协同行为创造了条件。可以说，大数据与算法、人工智能的结合，使得各相关方不需要签订名义上的垄断协议就可实现合谋。
二是利用数据和算法监督执行垄断协议。企业可以利用数据和算法来执行垄断协议或默示合谋，并通过实时数据分析监视各个企业对合谋协议的执行情况，监督并惩罚那些背离协议的企业，以维护合谋的稳定性。这将提升垄断协议或默示合谋的稳定性。运营打车App的知名科技企业Uber就曾因涉嫌在出租车司机之间实施算法合谋而被起诉。
三是利用数据和算法实施动态垄断协议。经营者可以彼此分享定价算法，通过程序依据市场数据实时调整价格，实现固定价格的效果，形成实质上的动态垄断协议。比如，2015年美国司法部（DOJ）分别针对David Topkins和Daniel William Aston及其公司Trod Ltd.展开反垄断调查。DOJ指出，Topkins与Aston以及其他合谋者利用数据与算法实现合谋，利用特定定价算法与计算机软件达成动态价格垄断协议。
（二）基于数据优势滥用市场支配地位
在数字经济时代，经营者基于自身掌握大量数据的优势而实施的市场行为，如果妨碍到市场竞争和社会福利，就可能被认定为垄断行为。典型表现包括：
一是拒绝竞争对手获取数据资源。尽管数据的非排他性与用户多归属特征会弱化数据的集中程度，但在数据资源方面具有市场支配地位的经营者，可能采取限制措施限定交易相对人，妨碍竞争对手收集数据，这可能构成滥用市场支配地位。其典型做法是要求用户或第三方签订排他性条款，从而达到阻碍竞争者获得数据的目的。如， Facebook要求未经其同意，其他企业不得收集其平台上用户的数据； 谷歌要求第三方网站与其签订搜索广告的排他协议，防止竞争对手获取相关数据资源。在数据市场上居于支配地位的经营者，如果对其他用户开放数据，而专门限制向特定竞争对手提供数据，也可能被认为是滥用市场支配地位行为。
二是基于数据画像实施差别待遇。在相关市场中拥有市场支配地位的经营者，通过收集分析数据， 为用户精准“画像”，在为用户提供更多便利的同时，也为精准区分客户群体提供了条件，也就更容易采取歧视定价方法将消费者剩余转为生产者剩余，最大化自身利润。典型做法是，基于用户购买习惯、对价格的敏感程度等数据信息，精准评估用户对某种产品或服务的支付意愿，进而为不同群体设定不同价格以获得超额利润。如，电信运营商，基于数据信息分析结果，对新用户和老用户，对使用电话办理和去营业厅办理提供不同的套餐选项，针对那些对价格不敏感的用户、针对时间有限不愿去营业厅办理业务的用户提供更少、价格偏高的套餐选项，且在资费下调时不提供套餐价格变动更新提醒。
三是基于数据占有优势的搭售行为。根据我国《反垄断法》， “没有正当理由搭售商品，或者在交易时附加其他不合理的交易条件”属于滥用市场支配地位行为。在数据相关市场上居于支配地位的经营者，可能会基于数据优势地位通过搭售行为来增强在其他市场上的竞争优势。如，基于自身数据优势，将数据与数据分析服务捆绑出售，以此来增强在数据服务市场上的竞争优势，这种行为在某些情况下能增加效率，但也可能排挤竞争对手、减少竞争，并被认为是滥用市场支配地位。
（三）经营者集中引致排斥竞争的数据集中
我国《反垄断法》第二十条界定了经营者集中的情形。对于数据垄断而言，垄断行为主要表现为占有数据资源的经营者集中导致数据更加集中，损害数据市场竞争性。
已占有大量数据资源的经营者，通过经营者集中（合并、控股或签订协议）使占有的数据资源更加完整，催生出数据寡头，形成市场支配地位。同时，基于数据资源的特性，由此增加的数据集中度通常会产生明显的规模经济和范围经济，进一步扩大竞争优势。这种经营者集中一方面有利于发挥数据整合优势、提升产品和服务供给效率，另一方面，数据过于集中且封闭运行，可能导致以相关数据为必须投入品的竞争对手难以获取相关市场的数据，从而阻碍市场竞争。因而，确定经营者集中是否属于垄断行为，就要评估其对竞争对手或者新进入者获取数据产生的约束。打车软件“滴滴”与“优步”的合并，阿里巴巴收购高德地图等都属于应谨慎审查的经营者集中案例。
数据垄断监管面临一系列问题和挑战
数据垄断给反垄断监管提出了一系列挑战和问题，集中表现在判定垄断行为、确认垄断收益和处罚等的技术难度更大。同时，数据垄断对竞争和福利的影响也更具有不确定性，给监管带来价值判断方面的挑战。
（一）新型合谋导致认定困难
一方面，对于现行反垄断法中已有规定的合谋行为，如果其涉及算法，执法部门需要理解技术方法以及算法如何促进或支持合谋行为。另一方面，对于反垄断法并未涵盖的新型合谋，比如算法合谋， 无需竞争者之间进行任何联系或者不需要任何便利行为即可实现。这种默示合谋既不容易识别，也不容易判定，更不容易打破。在面对新型合谋时，如何认定垄断协议、如何明确法律责任和如何进行有效控制都面临新的挑战。
（二）市场支配地位认定困难
数据市场的特殊性使得市场支配地位认定困难，进而也就难以认定滥用市场支配地位的垄断行为。
一是相关市场不易界定，市场份额难以计算。数据相关的业务主要涉及具有双边市场特征的在线平台，市场边界远不如传统领域那么清晰。从数据交易来看， 当前数据资源的产权界定仍不清晰、交易机制仍不健全等，大量数据并未实际交易，也就难以界定出相关市场出来。从数据使用角度看，目前拥有大量数据资源的企业通常将数据用于自身的产品和服务改进，部分与外部合作提供数据服务，数据使用已经全面渗透到各个领域、各个行业， 难以界定哪些属于相关市场。同时，数据资源类型多样，通常需要整合起来使用，数据之间的互补性通常大于替代性，界定相关市场通常使用的需求替代分析法失灵。
二是通过其他因素认定支配地位存在困难。《反垄断法》提出了认定市场支配地位的方式方法对于数据市场都存在执行困难的问题。从进入门槛角度来看，数据市场的准入门槛很低，其他经营者获取少量同类数据的成本并不高。从被依赖程度看，下游经营者对海量权威数据的依赖程度，也难以通过简单的调查取证予以确认。从经营者对市场的控制能力、财力和技术条件等来认定，也会面临市场边界不清的问题。
三是数据的跨市场属性也增加认定困难。在数据垄断中，滥用市场支配地位行为可能源于其对关联市场而非本市场中的数据具备市场支配地位。经营者可能在一个市场里拥有支配地位，并以数据为桥梁强化其在另一个市场上的优势地位，为其在该市场上实施滥用行为提供支撑。数据市场的跨界特征使得认定滥用市场支配地位行为变得更加复杂、更加困难。
（三）数据型经营者集中可能会免于审查
《反垄断法》第2 7 条提出了审查经营者集中要考虑市场份额、市场集中度等硬指标并评估其影响。然而，对于数据型经营者来说，不少参与集中的经营者可能掌握了大量用户和数据或者拥有创新的商业模式或技术，但还属于初创企业，营收较少，特别是在免费商业模式下以营业额衡量的市场份额无法计算。依据现有法律规定和实际操作情况， 这种情况可能会因为达不到申报门槛而免于审查。
（四）确认垄断收益和处罚存在困难
《反垄断法》对垄断行为的法律责任作了明确规定，但对数据垄断的收益和处罚认定存在困难。一是数字经济领域补贴模式广泛存在， 大量平台企业关注未来收益。数据市场上的经营者即使被认定实施了垄断行为， 但可能当前营业收入仍低、尚未盈利，而数据型企业的盈利模式与传统行业差异较大，业务收入和利润很可能在短期内爆发式增长。二是平台企业可能在某一相关市场长期实现免费经营，通过平台另一边的相关市场来获取收益。这都导致很难准确判断其实施垄断行为的获益大小，简单依据销售额进行罚款也并不合理。
优化数据垄断监管的对策建议
针对一系列问题和挑战，需要从基础制度、规则制订、反数据垄断执法、跨部门工作协调与国际合作等多方面努力，不断优化数据垄断监管。
（一）以明确数据产权和优化价值评估为重点完善基础制度
一是以社会福利最大化为原则明确数据产权。数据资产具有普遍存在、低成本、可复制性和广泛可得等特点，部分数据还具有非排他性和可替代性特点。因此，数据产权的界定需要结合数据自身特点， 产权界定的福利影响，来明确数据产权归属。并在此基础上，形成一整套完善的数据产权认定、转让、使用、保护等规则。只有明确数据产权的相关规则，明确数据产权的归属及其使用者的行为规范，数据垄断的相关分析才具备了坚实的基础。
二是建立权威性的数据资产价值评估参考标准。应结合数据收集、积累、储存、处理过程的反复性，成本构成的不确定性，经济效益的未知性以及价值转化或确认过程的风险性等因素，通过市场交易、第三方评估等方式科学确定数据资产价值。只有明确数据资产价值才能够在涉及数据资产的经营者集中、数据垄断案件的结构救济和行为救济中建立明确的分析基准。
三是探索建立数据必要设施相关的规则体系。应在考虑数据必要设施界定对相关行业投资和创新影响的基础上，结合公共利益标准、竞争者标准、消费者标准等规则， 按照数据对于竞争不可或缺、数据获取具有不可复制性、拒绝开放没有正当理由、数据开放具有可行性等条件加以认定。在认定数据必要设施的前提下，形成更加完善的数据使用规则，防止掌握相关数据的企业滥用市场支配地位。
（二）结合反垄断法修订和补充立法进程加强立法工作
一是加快推动《反垄断法》修订工作，将数据垄断相关内容纳入《反垄断法》。《反垄断法》修法过程中，要总结反数据垄断方面的成功经验和实施中遇到的主要问题，以适应数据垄断新形势、解决数字经济发展新问题为目标，重点数据相关的滥用市场支配地位和达成垄断协议相关的法律条文。
二是完善反数据垄断实施细则、程序和处罚相关规定。以增强《反垄断法》可操作性为目标，制定数字经济领域垄断协议豁免、横向垄断协议宽大制度、反数据垄断案件经营者承诺指南等规则。完善数字经济相关的经营者集中申报、审查、简易案件、附加限制性条件等方面的规定。完善查处数据垄断协议、数据领域滥用市场支配地位案件的程序规定。
（三）多方面完善反数据垄断执法工作
一是要明确“反数据垄断反的是数据垄断行为”这一基本原则。垄断本身并不违法，实施垄断行为才违法。在推进反数据垄断执法工作时，要区分作为要素的数据以及数据行为，明确独占或垄断数据并不违法，因独占数据实施数据垄断行为才违法。
二是完善数据垄断经济分析的方法论。由于数据的来源和使用者不同，不同领域的数据垄断行为特性不同，影响也不相同，反数据垄断的分析方法也不相同。需要梳理不同类型数据的竞争规则，区分个人数据与公共数据、企业数据与政府数据、工业数据与服务数据，区别对待不同类型、不同领域的数据垄断行为。
三是结合数字经济的特点采取反映数据垄断特性的经济分析新方法。应将产业组织理论的新进展、新方法广泛应用于相关市场界定、福利分析、损害认定、垄断行为救济等领域。以界定“相关市场”为例，传统反垄断分析只将双边市场中含“经济效应”的一方市场认定为相关市场，并认为消费者是“免费”获得服务的一方不能界定为相关市场。但在数字经济条件下，消费者通过提供个人信息数据换取服务，实际上和以数据为驱动的互联网企业存在商业关系，应将消费者免费享有的一部分服务纳入相关市场界定中。
四是结合数据垄断特点构建反垄断执法新模式。在数据垄断领域，需要对传统执法模式取长补短，充分利用现有规则中与数据经济特点相一致的部分，同时探索适应数据垄断特点的新模式。比如， 对于经营者集中审查的门槛问题， 针对一些对资产规模和营业收入不高，但市场估值高、消费者福利影响大的企业并购行为加强审查，修订数字行业并购审查门槛，增强审查力度。
（四）加强反数据垄断与数据领域监管工作的协调
一是充分认识到协同推进反数据垄断与数据领域监管工作的重要性。反垄断法仅是数字经济领域保护消费者和企业利益的手段之一。一些问题是单纯的反数据垄断问题，但也有一些问题处于交叉领域，比如，不清晰或不公平条款和条件、个人数据滥用，需要通过消费者保护法、隐私和数据保护法得以解决。因此，在规则制订、工作推进、调查研究等方面都需要加强部门协同。
二是完善不同机构之间合作的工作机制。反垄断机构需要与其他执法机构合作，共同追踪有关数据收集和使用的最新发展。不同机构要共同探索确保形成一套协调的执法和监管体系，寻求解决特定问题的最合适的监管方式和手段。部门之间应通过建立日常工作交流机制、成立部际联席会等方式加强沟通与协作。
（五）加强反数据垄断的国际交流与合作
一是通过多种方式加强与主要经济体的反数据垄断国际合作。就数据垄断问题加强与国外反垄断机构的交流和研讨，通过与国外反垄断执法机构签署合作谅解备忘录， 将数据垄断议题作为双方合作交流的常设议题。就反数据垄断的规则制订、执法进展、国际协调与主要经济体反垄断机构开展政策对话，寻求反数据垄断的共识，推进反数据垄断执法、培训等多个领域的合作。
二是把反数据垄断作为我国参与全球治理的重要内容，引领全球反数据垄断规则的建立。随着我国与全球经济的融合不断深化，可以把竞争政策和反垄断作为我国开展国际合作和参与全球治理的重要内容，把反数据垄断作为其中的重要议题。在金砖国家峰会、G20、APEC等国际场合纳入相关议题，在RCEP等自贸协定谈判中积极推动各国在反数据垄断方面达成共识，充分发挥竞争政策对全球数字经济的促进作用，通过推动公平竞争抵制数字经济领域的贸易保护主义。
作者单位：中国宏观经济研究院